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무선 환경에서 802.11 MAC의 MIB 정보를 이용한 TCP 성능 개선 방법
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  • 무선 환경에서 802.11 MAC의 MIB 정보를 이용한 TCP 성능 개선 방법
저자명
신광식,김기원,윤준철,김경섭,장문석,최상방,Shin. Kwang-Sik,Kim. Ki-Won,Yoon. Jun-Chul,Kim. Kyung-Sub,Jang. Mun-Suck,Choi. Sang-Bang
간행물명
한국통신학회논문지. The Journal of Korea Information and Communications Society. 네트워크 및 서비스
권/호정보
2008년|33권 |pp.477-487 (11 pages)
발행정보
한국통신학회
파일정보
정기간행물|
PDF텍스트
주제분야
기타
이 논문은 한국과학기술정보연구원과 논문 연계를 통해 무료로 제공되는 원문입니다.
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기타언어초록

TCP에서의 혼잡제어는 패킷 손실이 발생하면 이를 네트워크의 혼잡상황으로 판단해서 전송률을 줄인다. 무선 네트워크에서는 채널 에러로 인해 패킷 손실이 발생하는데, 기존의 유선환경에서의 TCP는 이를 혼잡으로 인한 손실로 착각하여 성능을 떨어뜨리는 결과를 초래한다. 그러므로 유 무선 통합네트워크에서의 TCP 성능 저하를 막기 위해 혼잡손실과 무선손실을 구별하는 연구가 진행되고 있다. 기존의 무선 TCP에 대한 연구는 주로 패킷이 전달되는 시간의 변화를 통해 네트워크의 혼잡상황을 유추해서 패킷 손실 시 혼잡손실과 무선손실을 예측하지만, 패킷의 전송시간은 여러 가지 다른 요인에 영향을 받기 때문에 정확한 손실구분은 불가능하다. 그러므로 본 논문에서는 IEEE 802.11 MAC에서 정의하고 있는 MIB(Management Information Base)의 무선손실 정보를 이용하여 유선손실과 무선손실을 구별하는 알고리즘을 제안한다. MAC 계층의 MIB를 수집하여 사용하는 제안된 알고리즘과 패킷의 지연 시간을 이용하는 기존의 알고리즘을 시뮬레이션을 통하여 비교하고 분석한 결과 무선 채널에서의 에러율이 10%인 경우에, Spike 알고리즘에 비해 12%, mBiaz 알고리즘에 비해 32%의 성능 향상을 보였다.

기타언어초록

Congestion control of the TCP reduces transmission rate when it detects packet loss because packet loss origines from congestion in the wired network. In the wireless network, packet loss comes from channel errors. Wired TCP degrades performance when there are wireless losses because it does not classify type of loss. These day, there are many researches which classify type of loss between congestion loss and wireless loss for wired-wireless hybrid network. For wireless TCP, many of existing algorithms are based on the estimated bandwidth or variations of packet arrival time. In this paper, we propose a new TCP scheme to distinguish the wireless packet losses from the congestion packet losses using MIB of the IEEE 802.11 MAC. We perform excessive simulations using the NS-2 network simulator and analyze the simulation results to compare the performance of the proposed algorithm to other well-known algorithms. From simulation results, we know that proposed algorithm improves performance about 12% and 32% compared with Spike algorithm and mBiaz algorithm, respectively.