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Dissertation

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Muhammad Royyan, "Bio-Inspired Congestion Control Mechanism in Industrial Internet of Things"
By : 관리자
Date : 2018-06-28
Views : 17

Abstract- 본 논문에서는 대규모 IIoT(Industrial IoT) 환경에서 혼잡 제어를 위한 복합 생체 모방 알고리즘을 제안한다. 네트워크의 혼잡은 한정된 자원과 센서 노드의 수에 의해 발생되며 처리량 및 end-to-end 지연에 관련된 QoS(Quality of Service)를 저하시킬 수 있다. 제안하는 알고리즘은 이러한 네트워크 혼잡을 피하기 위해 다음과 같은 방식을 사용한다. 첫째, C-LV(Competitive Lotka-Volterra) 모델을 사용하여 각 트래픽의 속도를 조절하며, 노드 간의 공정성을 유지한다. 하지만 C-LV의 매개 변수의 최적화가 요구된다. 둘째, DA(Dragonfly Algorithm)은 end-to-end 지연을 최소화하기 위한 변수를 최적화하여 C-LV의 성능을 향상시킨다. DA는 새로 설치되거나 고장 노드로 인해 노드의 개수가 변경되면 제안하는 기법을 변경하고, 최적화된 변수를 얻을 수 있도록 한다. 시뮬레이션 결과들은 제안된 기법이 IIoT 환경에서 QoS를 향상시키고, 플로우 간에 변화하는 트래픽 부하, 확장성 및 공정성에 적응할 수 있음을 보여준다. 또한 제안하는 기법이 부하가 증가함에 따라 성능저하를 완화시킴을 확인하였다.
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