2019년 춘계학술대회
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
TCP 성능개선을 위한 SVM 기반 LDA 설계 및 성능평가 |
| 영문제목(English Title) |
Design and Performance Evaluation of Support Vector Machine based Loss Discrimination Algorithm for TCP Performance Improvement |
| 저자(Author) |
김도호
이재용
김병철
Do-Ho Kim
Jae-Yong Lee
Byung-Chul Kim
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 23 NO. 01 PP. 0451 ~ 0453 (2019. 05) |
한글내용
(Korean Abstract) |
최근 무선 통신기기의 사용이 증가함에 따라 무선 네트워크 사용량이 증가하여 유선 네트워크와 무선 네트워크가 혼합되어 네트워크가 형성 되었다. 기존 TCP 알고리즘들은 유선 네트워크에 적합하게 설계 되었다. 따라서 현대의 네트워크 환경에서 패킷 손실을 정확히 구별하지 못하고 부적절한 혼잡제어를 수행하여 TCP의 성능 저하를 초래한다. 본 논문에서는 TCP 성능을 개선하기 위하여 패킷 손실이 발생한 환경에 따라 정확히 구분할 수 있는 SLDA(Support vector machine based Loss Discrimination Algorithm)를 제안하고 그 성능을 평가한다. |
영문내용
(English Abstract) |
Recently, as the use of wireless communication devices has increased, the wireless network usage has increased, and a wired network and a wireless network have been mixed to form a network. Existing TCP algorithms are designed for wired networks. Therefore, in the modern network environment, packet loss can not be accurately distinguished and improper congestion control is performed, resulting in degradation of TCP performance. In this paper, we propose SLDA (Support Vector Machine based Loss Discrimination Algorithm) which can accurately classify the packet loss environment to improve TCP performance and evaluate its performance. |
| 키워드(Keyword) |
TCP Congestion Control
LDA
Wireless network
Machine Learning
SVM
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