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dc.contributor.advisor민조홍-
dc.contributor.author김희원-
dc.creator김희원-
dc.date.accessioned2018-04-04T11:58:38Z-
dc.date.available2018-04-04T11:58:38Z-
dc.date.issued2017-
dc.identifier.otherOAK-000000143357-
dc.identifier.urihttp://dcollection.ewha.ac.kr/jsp/common/DcLoOrgPer.jsp?sItemId=000000143357en_US
dc.identifier.urihttps://dspace.ewha.ac.kr/handle/2015.oak/242193-
dc.description.abstractSoftware-Defined Networking (SDN) allows network administrators to control and manage network behavior dynamically. Agarwal et al. in a seminal work introduced a traffic engineering in SDN that can improve the utilization of network resources. A further improvement was suggested by Guo et al. by optimizing the weight setting of the OSPF protocol. The optimization was known as an NP-complete problem and the seek of the optimum was a brute-force search. Our main argument in this paper is to show that two types of unnecesary searches are performed in the optimization. One type occurs in the links that do not carry traffic, and the other in the links that do not share traffic with the link of maximum utilization. Skipping the unnecessary ones, the computational cost can be reduced by about 30%. Our argument is supported by complete mathematical analysis and validated by examples from real-world ISP network topology.;Software-Defined Networking(SDN) 은 네트워크 관리자가 대규모 네트워크를 동적으로 제어하고 관리할 수 있는 새로운 네트워킹 패러다임이다. 또한, Network Traffic Engineering 은 네트워크 자원의 활용도를 최적화 하는 중요한 기술이다. Agarwal 등은 SDN 환경에서 네트워크 자원의 활용도를 향상시킬 수 있는 Traffic Engineering을 소개하였고, Guo 등은 Agarwal 의 연구에 OSPF 프로토콜의 가중치 설정을 최적화하여 자원의 활용도를 추가로 더 향상시킬 수 있는 개선사항을 제안했다. 이때, OSPF 가중치 최적화는 NP 완전 문제이므로 brute-force search를 통해 최적해를 구하는 방식을 채택하였다. 본 연구에서는 기존의 OSPF 가중치 최적화에서 두 가지 유형의 불필요한 탐색이 수행되었음을 증명하고, 탐색 과정에서 제외할 것을 제안한다. 첫 번째는, 트래픽을 전달하지 않는 링크에서 발생하며, 두 번째는 최대 포화도를 가진 링크와 트래픽을 공유하지 않는 링크에서 발생한다. 이러한 불필요한 탐색을 하지 않음으로써 우리는 Computational cost 를 약 30% 까지 줄일 수 있다. 우리가 제안하는 방법은 완전한 수학적 분석에 의해 뒷받침되며 실제 ISP 네트워크 토폴로지로 실험하여 연구 결과를 검증하였다.-
dc.description.tableofcontents1 Introduction 1 2 Traffic enigneering : Phase I 5 3 Traffic engineering : Phase II 10 4 Mathematical analysis 13 4.1 Regularity of the function theta^max(W) 13 4.2 Enhancement of Phase II 14 5 Experiments and Evaluation 23 6 Conclusion and Future work 27-
dc.formatapplication/pdf-
dc.format.extent1221716 bytes-
dc.languageeng-
dc.publisher이화여자대학교 대학원-
dc.subject.ddc500-
dc.titleMathematical Analysis on Traffic Engineering in Software-Defined Network-
dc.typeMaster's Thesis-
dc.format.pageii, 33 p.-
dc.identifier.thesisdegreeMaster-
dc.identifier.major대학원 수학과-
dc.date.awarded2017. 8-
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일반대학원 > 수학과 > Theses_Master
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