KR20120045659A - 데이터 전송 방법 및 장치 - Google Patents
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Abstract
데이터 전송 방법 및 장치가 제공된다. 본 발명의 데이터 전송 장치 및 방법은, 데이터 전송 장치의 운영체제상에 설치된 가상 머신으로부터, 수신 장치에서 수신된 패킷의 수신 정보를 획득하고, 획득된 수신 정보에 기초하여, 다음 전송률을 산정하며, 다음 전송률에 따라서 패킷을 전송할 수 있다.
Description
본 발명은 데이터 전송 방법 및 장치에 관한 것으로, 보다 상세하게는 데이터 수신율을 기반으로 전송률을 산정하여 데이터 전송을 제어할 수 있는 전송 방법 및 장치에 관한 것이다.
네트워크 기술이 발전함에 따라 동영상 파일, 음악 파일, 정지 영상 파일 등 대용량 멀티미디어 파일뿐만 아니라, 온라인 환경을 통해 다양한 정보를 공유하고자 하는 수요가 증가하고 있다. 또한, 스마트폰과 같은 다양한 형태의 모바일 디바이스가 보급됨에 따라 네트워크 사용량이 증가하고 있다. 이러한 수요는 대용량 멀티미디어 파일을 빠르고 정확하게 전송하는 기술을 필요로 한다.
데이터를 전송하는 방식으로는 TCP와 같은 신뢰성 기반의 방식과 UDP와 같은 비신뢰성 기반의 방식이 있으며, 대량의 데이터의 고속 전송을 위해 비신뢰성 방식이 선호되고 있는 추세다. 이에 따라, 비신뢰성 방식을 이용하여 데이터 전송의 신뢰성을 보장하면서 데이터의 고속 전송을 위한 방법들이 제안되어 왔다.
기존의 대용량의 파일을 신속히 전송하기 위하여 사용되는 방식을 구분해 보면 RTT(Round Trip Time), 큐잉 딜레이, 패킷 간의 지연 시간 등의 시간을 이용한 요소들과, 패킷 손실 발생 여부, 패킷 손실률 등 패킷 손실을 이용한 요소들이 있다. 시간 요소를 이용한 전송 속도(전송률) 조절 방법은 시간 측정이 빠르고 정확해야 하나, 운영체제 위의 가장 머신 사용의 경우, 정확한 데이터 획득이 어려워 전송 속도 제어에 한계가 있다. 따라서 시간 이외의 요소를 이용하면서 다양한 운영체제에 대한 호환성을 가지는 가상 머신 상에서의 전송 주기 제어 방법이 필요하다. 또, 패킷 손실 요소들을 이용한 전송 속도 조절 방법은 이미 혼잡이 발생한 이후에 즉, 네트워크의 가용 대역폭보다 더 큰 대역폭을 사용하는 전송 속도로 데이터를 보낼 때 주로 사용되는데, 이것은 이미 실효성이 떨어지는 정보를 적용하는 것으로 네트워크의 상태를 빠르게 반영하지 못한다는 단점이 있다. 따라서 수신 정보를 활용하여 네트워크 상태를 예측하고 미리 대응하여 빠르게 제어할 수 있는 방법이 필요하다.
따라서, 본 발명은 네트워크의 혼잡 정도를 미리 예측하여 데이터 전송 주기를 제어함으로써 대역폭을 효율적으로 사용하고, 데이터를 보다 빠르게 전송할 수 있는 데이터 전송 방법 및 장치를 제공함을 목적으로 한다.
또한, 본 발명은 비신뢰성 전송 프로토콜을 이용하여 고속으로 데이터를 전송하면서 신뢰성을 보장할 수 있는 데이터 전송 방법 및 장치를 제공함을 목적으로 한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 전송 장치의 데이터 전송 방법에 있어서, 상기 전송 장치의 운영체제상에 설치된 가상 머신상에서, 수신 장치로부터 데이터의 수신 정보를 수신하는 단계; 상기 수신 정보에 기초하여, 다음 전송률을 산정하는 단계; 및 상기 다음 전송률에 따라서 데이터를 전송하는 단계;를 포함하는 데이터 전송 방법이 제공된다.
상기 데이터의 수신 정보는 상기 데이터의 수신률 또는 상기 수신 장치에서 수신된 데이터 패킷의 수를 포함할 수 있다.
상기 다음 전송률을 산정하는 단계는, 상기 데이터 패킷의 수에 기초하여 수신률 변화 증감률을 산정하는 단계; 및 상기 수신률 변화 증감률과 현재 전송률에 기초하여 상기 다음 전송률을 산정하는 단계;를 포함할 수 있다.
상기 수신률 변화 증감률을 산정하는 단계는, 상기 데이터 패킷의 수에 기초하여 수신률을 산정하고, 산정한 상기 수신률에 기초하여 수신률 변화 증감률을 산정하는 것일 수 있다.
상기 수신률 변화 증감률은, 다음의 식
에 의해 산정되며, 여기서, GARCi는 상기 수신률 변화 증감률, Gi는 i 시점에서 수신률 변화 정도, Gi -1은 i 시점보다 이전 시점인 i-1 시점에서 수신률 변화 정도, Ai는 i 시점에서의 수신률, Ai -1은 i-1 시점에서의 수신률, ΔTi 는 i 시점과 i-1 시점의 시간차이고, ΔTi - 1는 i-1 시점과 i-2 시점의 시간차일 수 있다.
상기 다음 전송률을 산정하는 단계는, 상기 데이터 패킷의 수에 기초하여 수신률 변화 증감률을 산정하는 단계; 및 상기 수신률 변화 증감률, 현재 전송률 및 전달률에 기초하여 상기 다음 전송률을 산정하는 단계;를 포함하며, 상기 전달률은 다음의 식
에 의해서 산정되며, 여기서, DRi는 i 시점에서의 전달률, RateSi는 i 시점에서의 전송률, RateAi는 i 시점에서의 수신률일 수 있다.
상기 전달률은 다음의 식
에 의해 산정되는 평균 전달률이고, 여기서, ADRi는 i시점에서의 평균 전달률, DRi는 i시점에서의 전달률, DRi -1은 i-1 시점에서의 전달률, DRi -2는 i-2 시점에서의 전달률, α, β 및 γ는 각 전달률에 할당되는 가중치일 수 있다.
상기 전송률은 다음의 식
에 의해 산정되며, 여기서, RateSi +1은 i+1 시점에서 사용될 전송률, RateSi는 i 시점에서 사용되는 전송률, GARCi는 패킷의 수신률 변화 증감률, ADRi는 평균 전달률, k는 +1 및 -1 중 하나, step은 네트워크의 환경에 따라 변하는 변수일 수 있다.
상기 패킷의 수신률이 증가하는 경우, k는 +1이며, 상기 패킷의 수신률이 감소하는 경우 k는 -1일 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 데이터 전송을 위한 장치에 있어서, 상기 데이터 전송을 위한 장치의 운영체제상에 설치된 가상 머신 상에서, 수신 장치로부터 데이터의 수신 정보를 수신하는 수신부; 상기 수신 정보에 기초하여, 다음 전송률을 산정하는 제어부; 및 상기 다음 전송률에 따라서 패킷을 전송하는 통신부;를 포함하는 데이터 전송 장치가 제공된다.
상기 제어부는, 상기 패킷의 수에 기초하여 수신률 변화 증감률을 산정하고, 상기 수신률 변화 증감률과 현재 전송률에 기초하여 상기 다음 전송률을 산정할 수 있다.
상기 제어부는, 상기 패킷의 수에 기초하여 수신률을 산정하고, 산정한 상기 수신률에 기초하여 수신률 변화 증감률을 산정할 수 있다.
상기 제어부는, 상기 패킷의 수에 기초하여 수신률 변화 증감률을 산정하고, 상기 수신률 변화 증감률, 현재 전송률 및 전달률에 기초하여 상기 다음 전송률을 산정하며,
상기 전달률은 다음의 식
에 의해 산정되며, 여기서, DRi는 i 시점에서의 전달률, RateSi는 i 시점에서의 전송률, RateAi는 i 시점에서의 수신률일 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 수신 장치로 전송하는 데이터의 전송률을 제어하는 방법에 있어서, 상기 수신 장치의 데이터 수신율이 증가하면, 상기 수신 장치로 전송할 데이터의 전송률을 증가시키는 단계; 및 상기 수신 장치의 데이터 수신율이 감소하면, 상기 수신 장치로 전송할 데이터의 전송률을 감소시키는 단계;를 포함하며, 상기 데이터 전송률의 증가 폭은 상기 데이터 전달률에 비례하고, 상기 데이터 전송률의 감소 폭은 상기 데이터 전달률에 반비례하는 것을 특징으로 하는 데이터 전송률 제어 방법이 제공된다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 시각 t에서의 데이터 전송률 결정 방법에 있어서, 시각 t-T에서의 데이터 수신율과, 시각 t-2T에서의 데이터 수신율을 각각 산정하는 단계; 시각 t-T에서의 데이터 수신율이 시각 t-2T에서의 데이터 수신율보다 큰 경우, 시각 t에서의 데이터 전송률을 시각 t-T에서의 데이터 전송률보다 소정 증가 폭 만큼 큰 값으로 결정하는 단계; 및 시각 t-T에서의 데이터 수신율이 시각 t-2T에서의 데이터 수신율보다 작은 경우, 시각 t에서의 데이터 전송률을 시각 t-T에서의 데이터 전송률보다 소정 감소 폭 만큼 작은 값으로 결정하는 단계;를 포함하며, 상기 T는 전송률의 제어 주기이고, 상기 증가 폭은 상기 시각 t-T에서의 데이터 전송률에 반비례하고, 상기 감소 폭은 상기 시각 t-T에서의 데이터 전송률에 비례하는 것을 특징으로 하는 데이터 전송률 결정 방법이 제공된다.
본 방법은, 시각 t-T에서의 데이터 수신율이 시각 t-2T에서의 데이터 수신율과 동일한 경우, 시각 t에서의 데이터 전송률을 시각 t-T에서의 데이터 전송률 보다 소정 증가 폭 만큼 큰 값으로 결정하는 단계;를 더 포함할 수 있다.
상기 증가 폭은, 상기 시각 t-T에서의 데이터 전송률에 반비례하고, 데이터 전달률에 비례하고, 상기 감소 폭은, 상기 시각 t-T에서의 데이터 전송률에 비례하고, 데이터 전달률에 반비례할 수 있다.
상기 증가 폭은, 상기 데이터의 평균 전달률과 상기 수신율의 변화증감률에는 비례하고, 시각 t-T에서의 데이터 전송률에는 반비례할 수 있다.
상기 감소 폭은, 상기 데이터의 평균 전달률에 반비례하고, 상기 데이터 수신율 변화 증감률과 시각 t-T에서의 데이터 전송률에는 비례할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 상술한 방법들 중 적어도 하나의 방법을 컴퓨터에서 실행하기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체가 제공된다.
본 발명의 실시예에 따르면, 네트워크 대역폭의 혼잡 정도를 예측하여, 다음에 전송할 패킷의 전송 주기, 즉, 전송률을 조절할 수 있으며, 이로써 네트워크의 혼잡을 회피하면서 데이터 손실 폭을 최소화하고, 효율적으로 데이터를 전송할 수 있다.
또한, 본 발명의 실시예에 따르면, 비신뢰성 기반 프로토콜을 기반으로 어플리케이션 층에서 패킷의 전송 주기를 제어함으로써 전송률을 높일 수 있으며, 특히, 네트워크 망을 교체하지 않고도 전송률을 높일 수 있어 비용을 절감할 수 있다.
또한, 본 발명의 실시예는 네트워크 상태를 빠르게 반영하여 패킷을 전송함으로써, 가상 머신이나 모바일 디바이스와 같이 컴퓨팅 파워가 부족한 환경에서도 패킷의 고속 전송이 가능하게 할 수 있다.
도 1은 데이터 전송 시스템을 개략적으로 도시한 도면,
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 데이터 전송 장치의 기능 블록도,
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 데이터 전송 장치를 설명하기 위해서 제공되는 도면,
도 4는 수신률 변화 증감률의 산정 방법을 설명하기 위한 도면, 그리고,
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 데이터 전송 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 데이터 전송 장치의 기능 블록도,
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 데이터 전송 장치를 설명하기 위해서 제공되는 도면,
도 4는 수신률 변화 증감률의 산정 방법을 설명하기 위한 도면, 그리고,
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 데이터 전송 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
이상의 본 발명의 목적들, 다른 목적들, 특징들 및 이점들은 첨부된 도면과 관련된 이하의 바람직한 실시예들을 통해서 쉽게 이해될 것이다. 그러나 본 발명은 여기서 설명되는 실시예들에 한정되지 않고 다른 형태로 구체화될 수도 있다. 오히려, 여기서 소개되는 실시예들은 개시된 내용이 철저하고 완전해질 수 있도록 그리고 당업자에게 본 발명의 사상이 충분히 전달될 수 있도록 하기 위해 제공되는 것이다. 본 명세서에서, 어떤 구성요소가 다른 구성요소 상에 있다고 언급되는 경우에 그것은 다른 구성요소 상에 직접 형성될 수 있거나 또는 그들 사이에 제3의 구성요소가 개재될 수도 있다는 것을 의미한다.
본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 '포함한다(comprises)' 및/또는 '포함하는(comprising)'은 언급된 구성요소는 하나 이상의 다른 구성요소의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다.
이하, 도면을 참조하여 본 발명을 상세히 설명하도록 한다. 아래의 특정 실시예들을 기술하는데 있어서, 여러 가지의 특정적인 내용들은 발명을 더 구체적으로 설명하고 이해를 돕기 위해 작성되었다. 하지만 본 발명을 이해할 수 있을 정도로 이 분야의 지식을 갖고 있는 독자는 이러한 여러 가지의 특정적인 내용들이 없어도 사용될 수 있다는 것을 인지할 수 있다. 어떤 경우에는, 발명을 기술하는 데 있어서 흔히 알려졌으면서 발명과 크게 관련 없는 부분들은 본 발명을 설명하는 데 있어 별 이유 없이 혼돈이 오는 것을 막기 위해 기술하지 않음을 미리 언급해 둔다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 데이터 전송 시스템을 개략적으로 도시한 도면이다.
도 1을 참조하면, 데이터 전송 시스템은 제1 내지 제n 데이터 전송 장치(10, 20, 30) 및 데이터 수신 장치(40)를 포함한다. 제1 내지 제n데이터 전송 장치(10, 20, 30)와 데이터 수신 장치(40)는 네트워크를 통해 유선 및/또는 무선 통신할 수 있다. 제1 내지 제n데이터 전송 장치(10, 20, 30)는 데이터 패킷(이하, '데이터 패킷', '데이터' 또는 '패킷'이라고 함) 데이터 수신 장치(40)에게 전송하며, 데이터 수신 장치(40)로부터 데이터 수신 장치(40)가 수신한 데이터 패킷의 수신 정보를 수신할 수 있다. 제1 내지 제n데이터 전송 장치(10, 20, 30)는 수신된 데이터 패킷의 수신 정보에 기초하여 네트워크의 상태를 예측하고, 예측 결과를 기반으로 다음에 전송할 파일의 전송률을 산정할 수 있다.
일반적으로 데이터 패킷의 전송 속도(전송률)는 네트워크의 가용 대역폭의 크기에 비례하게 설정되므로, 데이터 패킷의 전송 속도는 네트워크의 가용 대역폭과 관계가 있다. 즉, 네트워크의 가용 대역폭이 크면, 데이터 패킷들은 짧은 시간 간격으로 빠르게 전송되며, 가용 대역폭이 작으면 데이터패킷들은 큰 시간 간격으로 느리게 전송되도록 한다. 그러나, 일반적으로 다수의 다양한 대역폭과 시간 지연 특성을 가진 네트워크들은 복합적으로 연결되어 있고, 각 네트워크에는 서로 다른 양의 대역폭을 사용하는 많은 단말장치들이 연결되어 있다. 연결된 단말장치들 간의 가용 대역폭은 실시간으로 변하므로, 실시간으로 가용 대역폭을 추정하는 것은 어려운 일이다.
따라서, 본 발명에서는 전송률을 제어하기 위하여, 가용 대역폭을 추정하지 않고, 가용 대역폭을 최대한으로 사용하고 있는 것으로 판단되는 전송 속도, 즉, 전송률을 추정하는 방식을 사용한다. 또한, 임의의 전송 속도로 데이터 패킷을 전송했을 때 가용 대역폭을 최대한으로 사용하고 있는지 판단하기 위해, 본 발명은 네트워크의 상태를 나타내는 요소들을 고려한다. 고려되는 요소들의 예로는, 패킷 수신률 및 손실률을 포함한다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 데이터 전송 장치(200)의 기능 블록도이다.
도 2의 데이터 전송 장치(200)는 도 1의 제1 내지 제n데이터 전송 장치(10, 20, 30) 중 하나일 수 있다. 도 2를 참조하면, 데이터 전송 장치(200)는 통신부(210), 수신부(220), 저장부(230) 및 제어부(240)를 포함할 수 있다.
통신부(210)는 네트워크를 통해 데이터 수신 장치(40)로, 산정된 현재 전송률에 따라서 데이터 패킷을 전송한다. 데이터 수신 장치(40)는 데이터 패킷이 수신되면, 데이터 패킷의 수신 정보를 통신부(210)에게 전송할 수 있다. 데이터 패킷의 수신 정보는 예를 들면 데이터 수신 장치가 임의 시간동안 수신한 패킷의 수, 수신 정보 수집 시간 간격, 또는 패킷 수신률 중 적어도 어느 하나일 수 있다.
수신부(220)는 데이터 전송 장치(200)가 가지는 운영체제상에 설치된 가상 머신상에서, 수신 장치(40)로부터 패킷의 수신 정보를 받을 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따르면 수신부(220)는 도 3을 참조하여 설명할 어플리케이션부(340)에 포함될 수 있다.
저장부(230)는 데이터 전송 장치(200)의 전반적인 동작을 수행하는데 필요한 프로그램들을 저장할 수 있다. 또한, 저장부(230)는 데이터 수신 장치에게 전송할 파일, 및/또는 데이터 수신 장치로부터 수신된 데이터 패킷의 수신 정보를 저장할 수 있다.
제어부(240)는 저장부(230)에 저장된 프로그램들을 이용하여 데이터 전송 장치(200)의 동작을 제어한다. 예를 들어, 제어부(240)는 수신부(220)가 데이터 패킷의 수신 정보를 제공받으면, 패킷의 수신 정보에 기초하여, 다음 전송률을 예측 및 산정할 수 있다. 다음 전송률은 대기하고 있는 다음 데이터 패킷을 전송할 때 사용될 수 있다. 통신부(210)는 제어부(240)의 제어에 의해, 다음 데이터 패킷을 제어부(240)에 의해 산정된 다음 전송률을 이용하여 전송한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 제어부(240)는, 소정의 주기별로 전송률을 산정할 수 있다. 예를 들어, 제어부(240)가 소정의 주기(T[sec]) 간격으로 전송률을 산정한다고 가정하면, 시각 t[sec]에서의 데이터 패킷의 전송률을 다음과 같이 결정할 수 있다.
제어부(240)는 먼저, 시각 t-T[sec]에서의 데이터 수신율과, 시각 t-2T[sec]에서의 데이터 수신율을 각각 계산하며, 만약 시각 t-T[sec]에서의 데이터 수신율이 시각 t-2T[sec]에서의 데이터 수신율보다 크거나 같은 경우, 시각 t[sec]에서의 데이터 전송 속도(즉, 전송률)를 시각 t-T[sec]에서의 데이터 전송 속도보다 소정의 폭 만큼 증가된 값으로 산정한다. 여기서, 증가 폭은 시각 t-T[sec]에서의 데이터 전송률에 반비례하고, 데이터의 평균 전달률과 데이터 수신율의 변화증감률에는 비례하도록 산정된다.
한편, 제어부(240)는, 시각 t-T[sec]에서의 데이터 수신율이 시각 t-2T[sec]에서의 데이터 수신율보다 작은 경우, 시각 t[sec]에서의 데이터 전송률을 시각 t-T[sec]에서의 데이터 전송률보다 소정 폭 만큼 감소된 값으로 산정한다. 여기서의 감소 폭은 상기 데이터의 평균 전달률에 반비례하고, 상기 데이터 수신율 변화 증감률과 시각 t-T[sec]에서의 데이터 전송률에는 비례하도록 산정된다.
통신부(210)는, 상술한 바와 같이 제어부(240)에 의해 산정된 전송률에 따라서 동작하게 된다. 즉, 통신부(210)는, 수신 장치의 데이터 수신율이 증가하면, 수신 장치로 전송할 데이터의 전송률을 소정의 폭 만큼 증가시키게 되고, 수신 장치의 데이터 수신율이 감소하면, 상기 수신 장치로 전송할 데이터의 전송률을 소정의 폭 만큼 감소시킨다. 여기서, 데이터 전송률의 증가 폭은 시각 t-T[sec]에서의 데이터 전송률에 반비례하고, 데이터의 평균 전달률과 데이터 수신율의 변화증감률에는 비례하도록 결정되고, 상기 감소 폭은 데이터의 평균 전달률에 반비례하고, 상기 데이터 수신율 변화 증감률과 t-T[sec]에서의 데이터 전송률에는 비례하도록 결정된다는 것은 상술한 바와 같다.
상술한 실시예에서 제어부(240)는 주기별로 데이터 전송률을 제어하는 것으로 설명하였지만, 이는 예시적인 것으로서 제어부(240)는 비주기적으로 데이터 전송률을 제어하는 것도 가능할 것이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 제어부(240)는 전송률 산정부(241)를 구비하며, 전송률 산정부(241)가 다음에 전송할 데이터의 전송률을 산정할 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따르면 전송률 산정부(241)는 데이터 패킷의 수에 기초하여 수신률 변화 증감률을 산정하고, 수신률 변화 증감률, 현재 전송률 및 전달률에 기초하여 다음 전송률을 산정할 수 있다. 다음 전송률을 산정하는 구체적인 방법에 대해서는 후술하기로 한다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 데이터 전송 장치(200)를 설명하기 위해서 제공되는 도면이다.
도 3을 참조하면, 데이터 전송 장치(200)는 하드웨어부(310), 운영체제부(320), 가상머신(Virtual Machine)(330) 및 어플리케이션부(340)를 포함할 수 있다. 도 3에는 설명의 편의상 하나의 운영체제부(320), 하나의 가상머신(330) 및 하나의 어플리케이션부(340)를 도시하였으며, 그 개수는 이에 한정되지 않는다.
하드웨어부(310)는 HDD(Hard Disk Drive)와 같은 저장장치, 키보드 및 마우스와 같은 입력장치, 스피커 및 디스플레이와 같은 출력장치 등 실제의 하드웨어 장치를 포함할 수 있다.
운영체제부(320)는 하드웨어부(310)와 가상머신(330)의 매개체 역할을 하며, 어플리케이션 프로그램이 하드웨어를 쉽게 사용할 수 있도록 하며, 시스템의 효율을 극대화하기 위해 하드웨어 및 소프트웨어 자원(resource)을 관리한다.
가상머신(140)은 동일한 프로그램을 재 컴파일하는 과정 없이 다양한 종류의 운영체제에서 프로그램이 구현될 수 있도록 한다. 가상 머신의 예로, 자바 가상머신을 들 수 있다. 자바는, 어플리케이션 프로그램들이 각각의 플랫폼에 맞게 재작성되거나, 컴파일되지 않아도 모든 플랫폼에서 실행되도록 설계된 프로그램이며, 자바 가상머신이 이를 가능하게 한다.
어플리케이션부(340)는 전송 장치에 포함되어, 본 발명의 일 실시예에 따른 전송률을 제어할 수 있다.
이하에서는 도 2의 전송률 산정부(241)에 의해 다음 전송률을 산출하는 방법에 대해 설명한다.
전송률 산정부(241)는 데이터 수신 장치의 패킷 수신률을 기반으로 하는 두 가지 개념을 이용하여 네트워크의 혼잡 상태를 예측할 수 있다. 상기 두 가지 개념은 각각 전달률(DR: Delivery Rate)과 패킷 수신률 변화의 증감률(GARC: Gradient of Arrival Rate Change)이다.
데이터 패킷 수신률은 데이터 수신 장치가 패킷을 수신한 속도 비율로서, 데이터 수신 장치로부터 직접 제공되거나 또는 수신된 패킷의 수를 기초로 전송률 산정부(241)에서 산출할 수 있다.
데이터 패킷 수신률을 기반으로 도출되는 전달률(DR) 또는 평균 전달률(ADR)은 단위 시간당 네트워크에 유입되는 패킷들을 성공적으로 수신측에 전달할 수 있는 능력, 즉, 현재 네트워크의 패킷 처리율을 의미한다. 따라서, 제어부(240)는 전달률(DR)을 통해 현재 네트워크의 혼잡 정도를 예측할 수 있다. 또한, 특정 시점(i)의 전달률을 결정함에 있어, 전송률 산정부(241)는 과거의 상황(즉, 이전의 전달률)을 반영하기 위해, 이동 평균법을 사용하여 평균 전달률(ADR)을 사용할 수 있다. [수학식 1]은 전달률(DR)을 산출하기 위한 식, [수학식 2]는 평균 전달률을 산출하기 위한 식이다.
[수학식 1]을 참조하면, 전달률(DR)은 통신부(210)의 패킷 전송률(Sending Rate)에 대한 데이터 수신 장치의 패킷 수신률(Arrival Rate)의 비율이다. DRi는 i 시점에서의 전달률, RateSi는 i 시점에서의 전송률, RateAi는 i 시점에서의 패킷 수신률이다.
[수학식 2]를 참조하면, ADRi는 i시점에서의 평균 전달률, DRi는 i시점에서의 전달률, DRi -1은 i-1 시점에서의 전달률, DRi -2는 i-2 시점에서의 전달률, α, β 및 γ는 각 전달률에 할당되는 가중치로서, 가장 최근 시점에 γ, 가장 나중 시점에 α가 할당된다. i 시점은 현재 전송률에 의해 패킷이 전송되고 있는 시점이다.
한편, 전송률 산정부(241)는 패킷의 수신 정보가 패킷의 수인 경우, 패킷의 수에 기초하여 패킷 수신률을 산정하고, 산정한 패킷 수신률에 기초하여 수신률 변화 증감률(GARC)을 산정할 수 있다. 수신률 변화 증감률(GARC)은 향후 네트워크의 상황을 예측할 수 있는 요소로서 사용된다. 예를 들어, 패킷 수신률이 증가모드에 있는 경우, 전송률의 증가폭이 더 커지거나 지속될지 또는 감소할지를 예측하며, 패킷 수신률이 감소모드에 있는 경우, 전송률의 감소폭이 더 커지거나 지속될지 또는 감소할지를 예측한다.
도 4는 수신률 변화 증감률(GARC)의 산정 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 4를 참조하면, 가로 축은 패킷이 전송되는 시간, 세로 축은 시간에 따른 패킷 수신률이다. 수신률 변화 증감률(GARCi)은 일정 시간 간격으로 나뉘어진 두 구간에 대해 이전 구간(i-1~i-2)의 수신률 변화량(Gi -1)에 대한 현재 구간(i~i-1)의 수신률 변화량(Gi)의 비율로 정의될 수 있다. 이를 식으로 표현한 것이 [수학식 3]이다.
[수학식 3]에서, GARCi는 i 시점에서의 수신률 변화 증감률, Gi는 i 시점에서 수신률 변화 정도, Gi -1은 i 시점보다 이전 시점인 i-1 시점에서 수신률 변화 정도, Ai는 i 시점에서의 수신률, Ai -1은 i-1 시점에서의 수신률, ΔTi 는 i 시점과 i-1 시점의 수신률 변화 측정 시간차이고, ΔTi - 1는 i-1 시점과 i-2 시점의 수신률 변화 측정 시간차이다.
도 4 및 [수학식 3]을 참조하면, 수신률 변화 증감률(GARCi)은 수신률 그래프의 2차 미분 원리를 적용하여 산정되며, 향후 네트워크의 상태를 예측할 수 있는 기반이 된다. 예를 들어, 도 12에서, 수신률이 볼록 형태의 증가 곡선으로 표현되는 경우, 네트워크 상황이 호전될 가능성이 높음을 의미하며, 볼록 형태의 하강 곡선으로 표현되는 경우, 네트워크가 급속히 혼잡해지고 있음을 의미한다.
[표 1]은 각 시점에서의 전송률, 패킷 수신률, 전달률 및 수신률 변화 증감률의 일 예를 보여준다.
시점 | 전송률 (RateSi) |
패킷 수신률 (RateAi) |
패킷 수신률 변화량 | 전달률 (DR) |
수신률 변화 증감률(GARC) |
i-2 | 80 | 75 | 0.94 | ||
i-1 | 90 | 84 | 9 | 0.93 | |
i | 100 | 87 | 3 | 0.87 | 3/9=1/3 |
i+1 |
제어부(240)는 [표 1]과 같이 3개의 시점에 대한 전달률 및 수신률 변화 증감률을 통해 네트워크 상황을 예측해 볼 수 있다. 제어부(240)는 구간 [i-2]~[i]에서 패킷 전송률을 증가시켰으며, 이에 따라, 데이터 수신 장치에서의 패킷 수신률도 향상되었다. 이러한 결과는 패킷 전송 속도의 증가에 대한 정당성을 나타낸다. 그러나, 패킷 수신률 변화량의 변동 추이를 살펴보면, 패킷 수신률의 증가폭이 9에서 3으로 감소하고 있으며, 이는 향후 네트워크 상황이 나빠질 가능성이 크다는 것을 의미한다.
따라서, 전송률 산정부(241)는 패킷 수신률, 전달률(DR), 수신률 변화 증감률(GARC) 및 현재 전송률(RateSi) 등을 이용하여 향후 네트워크의 상황을 예측하고, 예측 결과를 반영하여 다음 전송률을 산정할 수 있다. 이는, 패킷 수신률을 기반으로 네트워크 상황을 예측할 수 있을 뿐 아니라, 공격적으로 전송속도를 증가시키는 동시에 패킷 손실률을 최소화하여 패킷 전송의 효율성을 높이고 높은 수신률을 유지할 수 있도록 한다.
전송률 산정부(241)는 [수학식 4]를 이용하여 다음 전송률을 산정할 수 있다.
여기서, RateSi +1은 i+1 시점에서 사용될 다음 전송률, RateSi는 i 시점에서의 전송률, GARCi는 패킷의 수신률 변화 증감률, ADRi는 평균 전달률, k는 +1 및 -1 중 하나, step은 네트워크의 환경에 따라 변하는 변수로서, 기본 증감폭을 나타낸다. k는 패킷 수신률의 변화량이 + 값을 가진 경우, +1을 가지며, 패킷 수신률의 변화량이 - 값을 가진 경우, -1을 갖는다. 이러한 패킷 수신률의 변화량에 따라, 다음 전송률을 산정하기 위한 알고리즘은 증가모드와 감소모드로 구분될 수 있다. 즉, 패킷 수신률이 증가하거나 유지되는 경우 증가모드, 감소하는 경우 감소모드로 구분된다.
[수학식 4]를 참조하면 알 수 있듯이, 본 발명의 일 실시예에 따른 전송률은, 현재 전송률(RateSi), 전달률(DR) 및 수신률 변화 증감률(GARC)에 기초하여 결정된다. 여기서, 전달률은 평균 전달률이 사용될 수도 있다. 전송률의 증감폭은 현재 전송률을 기준으로 다음 전송률이 증가 또는 감소되는 폭을 나타낸다.
이하에서는, 본 발명의 일 실시예에 따른 전송률을 산정함에 있어서 고려해야할 사항들에 대하여 상세히 설명하기로 한다.
첫째, 본 발명의 일 실시예에 따라서 결정되는 전송률(RateSi)의 증감폭은 패킷 손실률을 줄일 수 있는 범위 내에서 결정된다. 예를 들면, 현재 전송률(RateSi)이 이전 전송률에 비해 상대적으로 높은 경우, 패킷 수신률의 증가모드에서는 안정성을 유지하기 위해 전송률의 증가폭을 작게 하며, 패킷 수신률의 감소모드에서는 패킷 유입량을 크게 줄여 패킷 손실을 최소화하기 위해 전송률의 감소폭을 크게 하도록 한다.
반면, 현재 전송률(RateSi)이 이전 전송률(RateSi -1)에 비해 상대적으로 낮은 경우, 패킷 수신률의 증가모드에서는 전송률의 증가폭을 크게 하며, 감소모드에서는 전송률의 감소폭을 작게 한다. 증가 및 감소 모드에서 높은 전송률의 경우와 반대로 그 폭을 결정한다.
둘째, 본 발명의 일 실시예에 따라 결정되는 전송률의 증감폭은, 전달률(DR)에 따라 결정된다. 여기서, 전달률은 네트워크의 패킷 처리율을 의미하며 현재의 네트워크 상태를 반영한다. 따라서, 전달률(DR)이 높은 경우, 패킷 수신률의 증가모드에서는 전송률의 증가폭을 크게 하고, 패킷 수신률의 감소모드에서는 감소폭을 작게 하여 가용 자원을 충분히 활용할 수 있도록 한다. 한편, 전달률(DR)이 낮은 경우, 패킷 수신률의 증가모드에서는 전송률의 증가폭을 작게 하고, 패킷 수신률의 감소모드에서는 감소폭을 크게 하여 네트워크의 혼잡 상황에 적절히 대비할 수 있도록 한다.
셋째, 본 발명의 일 실시예에 따라 결정되는 전송률의 증감폭은 수신율의 변화 증감률(GARC)에 따라 결정된다. 여기서, 수신률 변화 증감률(GARC)은 향후 네트워크 상태를 반영하며, 따라서 수신률 변화 증감률(GARC)의 절대값이 클수록, 네트워크의 상태를 유지할 가능성이 높다고 예측할 수 있다. 자세히 설명하면, 동일한 제어모드(증가모드 또는 감소모드)에서 수신률 변화 증감률(GARC)이 1보다 큰 경우, 향후 네트워크는 현재의 상태(패킷 수신률의 증가 상태 또는 감소 상태)를 유지할 가능성이 높은 것으로 판단한다. 반면, 수신률 변화 증감률(GARC)이 1보다 작은 경우, 향후 네트워크는 패킷 수신률 증가 상태에서 감소 상태로, 또는 감소 상태에서 증가 상태로 변화할 가능성이 높은 것으로 판단된다. 따라서, 전송률의 증감폭이, 증가모드 또는 감소모드에서 수신률 변화 증감률(GARC)의 절대값에 비례하도록 함으로써, 패킷 전달의 안정성을 높일 수 있다.
상술한 패킷 수신률의 증가 모드 및 감소 모드 별로, 전송률의 증감폭을 결정하는 3개의 요소에 대한 설명을 바탕으로, 다음 전송률을 결정하기 위한 식은 [수학식 4]로 표현된다. [수학식 4]의 k는 증가 모드 및 감소 모드에 따라 값이 변경된다. [수학식 4]는 k에 따라 전송률의 증가 또는 감소를 수식으로 표현하며, 따라서, 각 모드에서의 증감폭 결정 요소인 평균 전달률과 현재 전송률을 역수로 변경할 수 있다. 수신률 변화 증감률은 증가 모드 및 감소 모드와는 무관하게, 절대값의 크기만이 비례적으로 적용된다. [수학식 4]를 k에 따라, 증가 모드와 감소 모드에 따라 표현하면 다음 [수학식 5] 및 [수학식 6]과 같다.
[수학식 5]는 패킷 수신률의 증가모드에서 k=1을 [수학식 4]에 대입한 결과이며, [수학식 6]은 패킷 수신률의 감소모드에서 k=-1을 [수학식 4]에 대입한 결과이다.
[수학식 4] 내지 [수학식 6]을 참조하면, 향후 네트워크 상황이 좋아질 가능성이 클수록, 즉, |GARC| 값이 클수록, 또는 현재 네트워크의 패킷 처리율이 좋을수록, 즉, 평균 전달률(ADR)이 클수록, 전송률의 증가폭은 커질 수 있다. 또한, 향후 네트워크 상황이 나빠질 가능성이 클수록, 즉, |GARC| 값이 클수록, 또는 현재 네트워크의 패킷 처리율이 나쁠수록, 즉, 평균 전달률(ADR)이 작을수록, 전송률의 감소폭은 커질 수 있다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 패킷 전송 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 5의 패킷 전송 방법은 도 2를 참조하여 설명한 데이터 전송 장치(200)의 제어부(240) 또는 적어도 하나의 프로세서에 의해 수행될 수 있다.
S510단계에서, 데이터 전송 장치(10)가 데이터 수신 장치(40)에게 패킷을 전송한 후, 데이터 전송 장치(10)는 데이터 수신 장치(40)로부터 패킷의 수신 정보를 수신하여 저장할 수 있다. 패킷의 수신 정보는 데이터 전송 장치(10)의 요청에 의해, 또는 데이터 수신 장치(40)가 주기적으로 전송할 수 있으며, 수신된 패킷의 수, 수신 정보 수집 시간 간격, 및 패킷 수신률에 대한 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
S520단계에서, 데이터 전송 장치(10)는 데이터 전송 장치(10)의 운영체제상에 설치된 가상 머신을 통해서, 저장된 패킷의 수신 정보를 획득할 수 있다.
S530단계에서, 데이터 전송 장치(10)는 획득된 패킷의 수신 정보로부터 수신률, 평균 전달률 및 수신률 변화 증감률을 산정할 수 있다. 데이터 전송 장치(10)는 [수학식 1] 내지 [수학식 3]을 이용하여 각각의 값을 산정할 수 있다.
S540단계에서, 데이터 전송 장치(10)는 저장된 패킷의 수신률들을 확인하여 패킷 수신률의 모드를 판단할 수 있다. 예를 들어, 데이터 전송 장치(10)는 [표 1]과 같이 저장된 패킷 수신률의 변화량을 통해 패킷 수신률이 증가모드에 있는지 또는 감소모드에 있는지 판단한다.
패킷 수신률이 증가모드에 있는 경우, S550단계에서, 데이터 전송 장치(10)는 전송률의 증가폭을 고려하여 다음 전송률을 산정할 수 있다. 즉, 데이터 전송 장치(10)는 [수학식 4] 또는 [수학식 5]를 이용하여 전송률의 증가폭이 반영된 다음 전송률을 산정한다.
반면, 패킷 수신률이 감소모드에 있는 경우, S560단계에서, 데이터 전송 장치(10)는 전송률의 감소폭을 고려하여 다음 전송률을 산정할 수 있다. 즉, 데이터 전송 장치(10)는 [수학식 4] 또는 [수학식 6]을 이용하여 전송률의 감소폭이 반영된 다음 전송률을 산정한다.
S570단계에서, 데이터 전송 장치(10)는 S550단계 또는 S560단계에서 산정된 다음 전송률을 이용하여 다음 패킷을 데이터 수신 장치(40)에게 전송한다.
상술한 본 발명의 실시예에 의하면, 패킷 수신률을 기반으로 평균 전달률과 수신률 변화 증감률이라는 두 가지 개념을 정의하고, 이를 이용하여 비신뢰성 전송 프로토콜 상에서 네트워크의 가용 대역폭을 최대한으로 사용할 수 있는 전송 속도를 정확하게 산출할 수 있다.
상기와 같이 본 발명은 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 본 발명은 상기의 실시예에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 그러므로, 본 발명의 범위는 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니 되며, 후술하는 특허청구범위뿐 아니라 이 특허청구범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.
200: 데이터 전송 장치 210: 통신부
220: 수신부 230: 저장부
240: 제어부
220: 수신부 230: 저장부
240: 제어부
Claims (29)
- 전송 장치의 데이터 전송 방법에 있어서,
상기 전송 장치의 운영체제상에 설치된 가상 머신상에서, 수신 장치로부터 데이터의 수신 정보를 수신하는 단계;
상기 수신 정보에 기초하여, 다음 전송률을 산정하는 단계; 및
상기 다음 전송률에 따라서 데이터를 전송하는 단계;를 포함하는 데이터 전송 방법. - 제1항에 있어서,
상기 데이터의 수신 정보는 상기 데이터의 수신률 또는 상기 수신 장치에서 수신된 데이터 패킷의 수를 포함하는 것을 특징으로 하는 데이터 전송 방법. - 제2항에 있어서,
상기 다음 전송률을 산정하는 단계는,
상기 데이터 패킷의 수에 기초하여 수신률 변화 증감률을 산정하는 단계; 및
상기 수신률 변화 증감률과 현재 전송률에 기초하여 상기 다음 전송률을 산정하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 데이터 전송 방법. - 제3항에 있어서,
상기 수신률 변화 증감률을 산정하는 단계는,
상기 데이터 패킷의 수에 기초하여 수신률을 산정하고, 산정한 상기 수신률에 기초하여 수신률 변화 증감률을 산정하는 것을 특징으로 하는 데이터 전송 방법. - 제8항에 있어서,
상기 패킷의 수신률이 증가하는 경우, k는 +1이며, 상기 패킷의 수신률이 감소하는 경우 k는 -1인 것을 특징으로 하는 데이터 전송 방법. - 데이터 전송을 위한 장치에 있어서,
상기 데이터 전송을 위한 장치의 운영체제상에 설치된 가상 머신 상에서, 수신 장치로부터 데이터의 수신 정보를 수신하는 수신부;
상기 수신 정보에 기초하여, 다음 전송률을 산정하는 제어부; 및
상기 다음 전송률에 따라서 패킷을 전송하는 통신부;를 포함하는 데이터 전송 장치. - 제10항에 있어서,
상기 패킷의 수신 정보는 상기 패킷의 수신률 또는 상기 수신 장치에서 수신된 패킷의 수인 것을 특징으로 하는 데이터 전송 장치. - 제11항에 있어서,
상기 제어부는,
상기 패킷의 수에 기초하여 수신률 변화 증감률을 산정하고, 상기 수신률 변화 증감률과 현재 전송률에 기초하여 상기 다음 전송률을 산정하는 것을 특징으로 하는 데이터 전송 장치. - 제12항에 있어서,
상기 제어부는,
상기 패킷의 수에 기초하여 수신률을 산정하고, 산정한 상기 수신률에 기초하여 수신률 변화 증감률을 산정하는 것을 특징으로 하는 데이터 전송 장치. - 제17항에 있어서,
상기 패킷의 수신률이 증가하는 경우, k는 +1이며, 상기 패킷의 수신률이 감소하는 경우 k는 -1인 것을 특징으로 하는 데이터 전송 장치. - 수신 장치로 전송하는 데이터의 전송률을 제어하는 방법에 있어서,
상기 수신 장치의 데이터 수신율이 증가하면, 상기 수신 장치로 전송할 데이터의 전송률을 증가시키는 단계; 및
상기 수신 장치의 데이터 수신율이 감소하면, 상기 수신 장치로 전송할 데이터의 전송률을 감소시키는 단계;를 포함하며,
상기 데이터 전송률의 증가 폭은 상기 데이터 전달률에 비례하고,
상기 데이터 전송률의 감소 폭은 상기 데이터 전달률에 반비례하는 것을 특징으로 하는 데이터 전송률 제어 방법. - 제19항에 있어서,
상기 데이터의 전달률은 평균 전달률인 것을 특징으로 하는 데이터 전송률 제어 방법. - 제19항에 있어서,
상기 증가 폭은,
상기 데이터의 평균 전달률과 상기 수신율의 변화증감률에는 비례하고, 현재의 데이터 전송률에는 반비례하는 것을 특징으로 하는 데이터 전송률 제어 방법. - 제19항에 있어서,
상기 감소 폭은,
상기 데이터의 평균 전달률에 반비례하고, 상기 데이터 수신율 변화 증감률과 현재 데이터 전송률에는 비례하는 것을 특징으로 하는 데이터 전송률 제어 방법. - 제19항에 있어서,
상기 수신 장치의 데이터 수신율이 변화가 없으면, 상기 수신 장치로 전송할 데이터의 전송률을 증가시키며, 상기 증가의 폭은 상기 데이터의 평균 전달률과 상기 수신율의 변화증감률에는 비례하고, 현재의 데이터 전송률에는 반비례하는 것을 특징으로 하는 데이터 전송률 제어 방법. - 시각 t에서의 데이터 전송률 결정 방법에 있어서,
시각 t-T에서의 데이터 수신율과, 시각 t-2T에서의 데이터 수신율을 각각 산정하는 단계;
시각 t-T에서의 데이터 수신율이 시각 t-2T에서의 데이터 수신율보다 큰 경우, 시각 t에서의 데이터 전송률을 시각 t-T에서의 데이터 전송률보다 소정 증가 폭 만큼 큰 값으로 결정하는 단계; 및
시각 t-T에서의 데이터 수신율이 시각 t-2T에서의 데이터 수신율보다 작은 경우, 시각 t에서의 데이터 전송률을 시각 t-T에서의 데이터 전송률보다 소정 감소 폭 만큼 작은 값으로 결정하는 단계;를 포함하며,
상기 T는 전송률의 제어 주기이고,
상기 증가 폭은 상기 시각 t-T에서의 데이터 전송률에 반비례하고, 상기 감소 폭은 상기 시각 t-T에서의 데이터 전송률에 비례하는 것을 특징으로 하는 데이터 전송률 결정 방법. - 제24항에 있어서,
시각 t-T에서의 데이터 수신율이 시각 t-2T에서의 데이터 수신율과 동일한 경우, 시각 t에서의 데이터 전송률을 시각 t-T에서의 데이터 전송률 보다 소정 증가 폭 만큼 큰 값으로 결정하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 데이터 전송률 결정 방법. - 제24항에 있어서,
상기 증가 폭은, 상기 시각 t-T에서의 데이터 전송률에 반비례하고, 데이터 전달률에 비례하고,
상기 감소 폭은, 상기 시각 t-T에서의 데이터 전송률에 비례하고, 데이터 전달률에 반비례하는 것을 특징으로 하는 데이터 전송률 결정 방법. - 제24항에 있어서,
상기 증가 폭은,
상기 데이터의 평균 전달률과 상기 수신율의 변화증감률에는 비례하고, 시각 t-T에서의 데이터 전송률에는 반비례하는 것을 특징으로 하는 데이터 전송률 결정 방법. - 제24항에 있어서,
상기 감소 폭은,
상기 데이터의 평균 전달률에 반비례하고, 상기 데이터 수신율 변화 증감률과 시각 t-T에서의 데이터 전송률에는 비례하는 것을 특징으로 하는 데이터 전송률 제어 방법. - 제1항 내지 제9항 중 적어도 어느 한 항의 방법을 컴퓨터에서 실행하기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.
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