• Annual Conference of KIPS
• /
• 2001.04a
• /
• pp.279-282
• /
• 2001

본 논문은 다수의 결함 스위칭 소자를 갖는 다단계 상호연결망(MIN)에서 멀티캐스팅 알고리즘을 제시하고 그 성능에 대해 평가한다. 이 알고리즘은 MIN의 전체 스위칭 소자들을 같은 크기를 갖는 두 개의 집합으로 구분하고, 모든 결함이 동일한 집합에 속한 경우의 결함을 허용한다. 또한, 임의의 멀티캐스트 목적지들을 표현하기 위해 영역 부호화 방식을 사용하며, MIN을 통해 패킷을 두 번 순환시킴으로써 결함을 우회하면서 그 패킷의 목적지들로 멀티캐스팅을 한다. 그리고, 멀티캐스트 패킷이 사용하는 링크 수의 관점에서 이 알고리즘의 성능을 분석하고, 실험을 통해 그 성능을 기존의 알고리즘과 비교하여 평가한다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
• /
• v.40 no.11
• /
• pp.42-50
• /
• 2003

In this paper we propose a method of evaluating the performance of a Softswitch that provides call control to voice services in NGN (next generation network). First, we describe the architecture for voice services in NGN and anatomize the call control processes such as call initiation, call re-initiation and call release of a voice connection. kiter that we propose a method of estimating appropriate server capacity of the Softswitch using approximate queuing model. Via numerical experiments we illustrate the implication of the work

• The KIPS Transactions:PartC
• /
• v.9C no.6
• /
• pp.911-918
• /
• 2002

An important issue in the design of future Personal Communication Service (PCS) networks is the efficient management of location information. In this paper, we propose an adaptive distributed dynamic location management algorithm that stores the position of the mobile terminal in k of the n location information databases (LIDs). The proposed algorithm chooses adaptively k. replication factor according to both the space locality of LIDs in wireless mobile networks and the location query popularity to local mobile terminal from remote mobile terminals. The performance of proposed algorithm is evaluated by both an analytical model and a simulation. Based on the results of performance evaluation, we know that the performance of the proposed algorithm is better than that of Krishnamurthi's algorithm regardless of call-mobility ratio.

• Proceedings of the Korean Society Of Semiconductor Equipment Technology
• /
• 2006.10a
• /
• pp.72-76
• /
• 2006

본 연구에서는 웨이브릿과 신경망을 결합하여 플라즈마 고장을 감시하기 위한 시계열 모델을 개발하였다. 본 기법은 플라즈마 증착장비에 의해 수집된 18 개의 센서정보에 적용하여 평가하였다. 이산치 웨이브릿(Discrete Wavelet Transformation)은 장비에서 수집된 센서정보의 전 처리를 위해 이용되었다. 시계열 모델의 성능은 과거와 미래정보의 함수로 평가하였다. 수집된 18 개의 센서정보에 대한 모델성능 비교를 위해 표준화된 성능평가지표가 적용되었다. 평가결과, 본 기법에 의해 개발된 시계열 모델은 대략 4% 정도의 예측에러를 보였다.

• The KIPS Transactions:PartC
• /
• v.14C no.5
• /
• pp.417-424
• /
• 2007

Mesh networks using WLAN technology have been paid attention as a key wireless access technology. However, many technical issues still exist for its successful deployment. One of those issues is the routing problem that addresses the path setup through a WLAN mesh network for the data exchanges between a station and a wired network. Since the characteristics of a WLAN mesh network can be very dynamic, the use of single routing protocol would not fit for all environments whether it is reactive or proactive. Therefore, it is required to develop an adaptive routing protocol that modifies itself according to the changes in the network parameters. As a logical first step for the development, an analytical model considering all the dynamic features of a WLAN mesh network is required to evaluate the performance of a reactive and a proactive routing scheme. In this paper, we propose an analytical model that makes us scrutinize the impact of the network and station parameters on the performance of each routing protocol. Our model includes the size of a mesh network, the density of stations, mobility of stations. and the duration of network topology change. We applied our model to the AODV that is a representative reactive routing protocol and DSDV that is a representative proactive routing protocol to analyze the tradeoff between AODV and DSDV in dynamic network environments. Our model is expected to help developing an adaptive routing protocol for a WLAN mesh network.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2001.10c
• /
• pp.172-174
• /
• 2001

본 논문에서 는 WAN 환경 에 서 의 선도시험망 기반 QoS테스트베드를 구성하고 차등화 서비스에 의한 QoS의 성능을 측정하였다. 전송율. RTT. 패킷 손실, FTP 소요시간을 대상으로 QoS 보장 서비스와 베스트-에포트 서비스에 대한 성능을 비교 분석하였다. 모든 측정 대상에 대하여 QoS 보장 트래픽이 좋은 성능을 보여주었으며, 특히 멀티미디어 어플리케이션의 비디오 트래픽에 대해서도 QoS 보장 서비스에 의한 전송서비스가 고품질의 영상을 제공하였다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
• /
• v.26 no.7A
• /
• pp.1227-1233
• /
• 2001

본 논문에서는 유전자 알고리즘을 기반으로 한 새로운 다중사용자 복조기를 제안하고, 최적(optimum) 다중사용자 복조기의 Hopfield 신경망 다중사용자 복조기를 비교 대상으로 하여 원근문제가 존재하는 환경에서 컴퓨터 시뮬레이션을 통해서 비트오율 성능을 비교하였다. 시뮬레이션 결과, 원근문제에 존재하는 채널환경에서는 본 논문에서 제안한 구조는 상당히 적은 계산량으로 최적의 다중사용자 복조기와 Hopfield 다중사용자 복조기와 근접한 성능을 기대할 수 있었고, 원근문제가 존재하지 않는 경우에서는 Hopfield 신경망구조보다 우월한 성능향상을 얻을 수 있었다.

• Annual Conference of KIPS
• /
• 2019.05a
• /
• pp.435-437
• /
• 2019

모바일 환경에서 다양한 AI 관련 응용을 수행하기 위해, 정확도에 기반한 크고 깊은 신경망 이외에, 정확도를 비교적 유지하면서 좀더 효율적인 신경망 구조에 대한 다양한 연구가 진행중이다. 본 논문에서는 모바일 딥러닝을 위한 다양한 임베디드 장치 및 모바일 폰에서의 성능 평가를 통해 경량 신경망의 비교 분석에 대한 연구를 담고 있다.

• Proceedings of the KIEE Conference
• /
• 2008.10b
• /
• pp.544-545
• /
• 2008

무선 통신 기술의 발달로 최근 무선 device 들로 이루어진 ad-hoc network이 주요 issue가 되고 있으며, ad-hoc network에서의 성능이 중요한 관심사가 되고 있다. 그러나 유선망에 최적화되도록 설계된 TCP 는 무선망이 가지는 링크의 불안정함으로 인한 손실을 네트워크 혼잡에 의한 손실로 인식하여 혼잡 제어 메커니즘이 수행함으로써 전송률을 줄이게 되므로 전체적으로 네크웍의 성능이 저하되는 문제점을 가진다. 본 논문에서는 무선망에서 TCP 성능을 향상시키기 위한 새로운 congestion algorithm을 제안하고 그 성능을 평가하였다. 성능 확인 결과 기존 TCP-vegas에 비해 더 나은 성능을 보임을 알 수 있다.

• The KIPS Transactions:PartB
• /
• v.13B no.6 s.109
• /
• pp.615-624
• /
• 2006

The objective of this paper is to implement parallel multi-layer ANN(Artificial Neural Network) simulator based on the mobile agent system which is executed in parallel in the virtual parallel distributed computing environment. The Multi-Layer Neural Network is classified by training session, training data layer, node, md weight in the parallelization-level. In this study, We have developed and evaluated the simulator with which it is feasible to parallel the ANN in the training session and training data parallelization because these have relatively few network traffic. In this results, we have verified that the performance of parallelization is high about 3.3 times in the training session and training data. The great significance of this paper is that the performance of ANN's execution on virtual parallel computer is similar to that of ANN's execution on existing super-computer. Therefore, we think that the virtual parallel computer can be considerably helpful in developing the neural network because it decreases the training time which needs extra-time.