네트워크를 설계하고 서비스를 구현하는데 있어서 중요한 변수중의 하나는 트래픽의 특성을 파악하는 것이다. 기존의 트래픽 예측과 분석은 포아송(Poisson)또는 마코비안(Markovian)을 기본으로 하는 모델을 사용하였다. LAN, WAN 및 VBR(Variable bit rate) 트래픽 특성에 관한 최근의 실험적 연구들은 기존의 포아송 가정에 의한 모델들이 네트워크 트래픽의 장기간 의존성 및 Self-similarty 특성들을 과소평가 함으로써 실제 트래픽의 특성을 제대로 나타낼 수 없다는 것을 지적해 왔다.
따라서 최근 실제 트래픽 모델과 유사한 모델로서 Self-similarity 특성을 이용한 접근법이 대두되고 있다. 본 논문에서는 Self-similarity 트래픽의 정의에 대해서 논한다. 그리고 실제 트래픽을 수집하고, 인위적으로 Self-similarity한 트래픽과 포아송 모델을 적용시킨 트래픽을 발생시켜 비교한 다음 ATM 스위치의 큐(Queue)에 적용하였다. 본 논문에서는 ATM 스위치의 큐에 Self-similarity 트래픽을 적용했을 경우 low bound상에서 버퍼 오버플로우 확률 및 셀 손실 확률에 대해 평가하였다.

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One of the most important matters, in designing network and realizing service, is to grip on the traffic characteristics. In this paper, we used the models which based on the Poisson or Markovian such as conventional traffic prediction and analysis. Recentle, experimental research on the LAN,WAN and VBR traffic properties have been pointed out that they weren't able to display actual real traffic specificities because the models which based on the Poisson assumption had been underestimated the long range dependency of network traffic and self-similar peculiarities.
Therefore, it has been lately presented that the new approach method using self-similarity characteristics as similar as the real traffic models. In this thesis, we are going to discuss the definition of self-similarity traffic. Moreover, we collected the real traffics and applied to the queue on the ATM switch after compared artificial self-similarity traffics with the traffics which were applied Poisson model. So, we estimated the probability of buffer overflows on the low-bound and the cell losses in the case of appling the self-similarity traffic to the queue on the ATM switch.

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