• 정보처리학회논문지C
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• 제9C권6호
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• pp.927-934
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• 2002

유선망에서 이루어지는 다양한 멀티미디어 서비스를 무선망에서 지원하기 위해서는 단말이 최초 서비스를 받기 시작할 때와 단말의 이동에 의해 핸드오프가 일어날 때에 주위 셀의 상태와 다양한 클래스의 트래픽 특성을 고려한 무선 호 수락 제어 문제가 해결되어야 할 것이다. 본 논문에서는 2차원 셀룰라 구조 환경에서 가상 클러스터 개념을 이용한 신뢰성 있는 분산 호 수락 제어 기법을 제안하고 한다. 임의의 호의 진행시간동안 신뢰성 있는 호의 진행을 위해서 모든 호들의 호 수락 제어 단계에서 서비스를 받으려 하는 호가 직접 속해 있는 셀의 1ㆍ2차 인접 셀까지의 상태를 고려한 좀 더 신중하고 신뢰성 있는 호 수락 제어의 모델이다. 수학적 분석 및 시뮬레이션을 통하여 제안된 모델의 성능을 평가한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (3)
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• pp.237-239
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• 1998

ATM 망에서 이루어지는 다양한 멀티미디어 서비스를 무선 ATM망에서 지우너하기 위해서는, 단말의 이동에 위해 핸드오프가 일어날 때, 주위 셀의 상태와 다양한 클래스의 트래픽 특성을 고려한 무선 호 수락 제어 문제가 해결되어야 한다. 본 논문에서는 셀수준(cell-level)에서 인접 셀의 상태 정보를 이용한 분산 호 수락제어기법(DCA)과 현재 무선 셀에서 발생하는 클래스별 호들에 대한 할당을 위한 자원공유 알고리즘인 Ra방식을 조합하여 멀티 셀 환경에서 멀티 클래스 서비스별 QoS를 고려한 적응적인 무선화 수락제어 기법인 RA-DCA기법을 제안한다. 또한 제안된 호 수락 제어 기법의 성능분석을 위한 모델과 시뮬레이션 결과를 분석하였다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제37권2호
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• pp.45-53
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• 2000

무선 ATM의 중요한 문제 중 하나는 제한된 자원을 가지고 서로 다른 서비스의 QoS를 어떻게 보장하느냐 하는 것이다 그리고 셀의 크기가 작아짐에 따라 많은 빈도로 핸드오버가 발생하게 되고, 이러한 핸드오버 호는 빈번한 호 수락 요청을 하게 된다. 따라서, 멀티미디어 다중 서비스가 요구하는 다양한 QoS와 마이크로 셀이 갖는 특징을 모두 지원하는 호 수락 제어는 사용자의 요구와 공급자의 요구를 동시에 만족시킬 수 있은 중요한 기술적 문제로 떠오르고 있다. 본 논문에서는 서로 다른 QoS를 보장하는 다중 서비스를 위한 분산된 방법의 호 수락 제어를 제시하고 이를 일반적인 호 수락 제어 및 가드 밴드 호 수락 제어 방법과 비교하여 강제 호 종료 확률이 낮아짐을 보였다. 호 수락 제어의 파라미터로 QoS임계치와 채널 과부하 확률을 호 수락 제어 정책에 직접 적용시키므로 각각의 서비스에 대해 새로운 호나 핸드오버 호가 호 수락을 요청할 시에 QoS를 만족시킬 수 있었다. 채널 할당 방법으로는 동적 채널 할당 방법을 고려했으며, QoS는 분산된 방법으로 측정하였다. 또한, 핸드오버 호와 새로운 호에 대해 가변 데이타율을 적용함으로 망의 상태에 따른 QoS의 저하를 막고자 했다. 셀 레벨이 아닌 호 레벨에서의 호 수락 제어는 미래의 멀티미디어 서비스를 제공하기 위해서 필수적으로 제공되어져야 할 망의 기능으로 앞으로 다양한 호 수락 제어 정책의 연구가 요구되어 진다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (D)
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• pp.671-676
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• 2006

차세대 이동 네트워크에서는 다양한 무선 접속 기술이 공존하게 된다. 이에 따라, 다양한 무선망을 지원하기 위한 분산방식의 호 수락 제어 구조인 SmartCAC를 제안한다. 우리는 네트워크간 정보 수집이 필요없는 분산방식을 위하여 모바일노드와 네트워크간의 상호동작을 이용한다. SmartCAC는 기본적으로 VHO call과 new call의 구분을 가능하도록 함으로써 VHO call에 handoff를 위해 예약된 채널을 사용할 수 있도록 한다. 또한, 이종망에서 네트워크 필터링을 할 수 있도록 모바일노드의 스피드를 이용한다. 이 때 효율적인 호 수락 제어 방식을 위하여 QoS 요구와 네트워크 사용에 대한 cost를 다룬다. 특히 우리는 이종망의 상태정보를 알 수 없는 모바일 노드가 네트워크의 상태정보를 받아 비교할 수 있도록 확장된 프로토콜을 제시하고, 시뮬레이션 연구에서 복잡도와 프로토콜 효율성에 따른 SmartCAC 평가를 수행하여 복잡도는 낮추고 효율성은 높이는 결과를 얻는다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제8B권1호
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• pp.105-113
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• 2001

최근 축약 분산 기억 장치(SDM)가 적응적 문제 해결 능력과 하드웨어화의 용이성으로 인해 현실성이 있는 신경망의 한 모델로 제안되었다. 그러나 다층 인식자의 개별 뉴런이 선형 또는 비선형 결정 함수로 해 공간을 이분하고 그들이 다양하게 결합함으로써 일반적인 문제 해결 능력을 갖는데 비해, 축약 분산 기억 장치의 뉴런은 해 공간에서 자신을 중심으로 한 일정 반경 영역을 안과 밖으로 이분하고 이들을 단순하게 합하므로써, 해 공간이 실수 공간과 같이 크기 관계를 갖는 경우 비효율적인 모델로 된다. 본 논문에서는 이러한 축약 분산 기억 장치의 특성과 그 원인을 규명하고, 문제의 해 공간이 단조 증가 또는 감소 결정 함수로 양분되는 경우, 기존의 축약 분산 기억 장치에 크기 비교 과정을 도입함으로써, 주어진 문제를 효율적으로 해결할 수 있는 수정된 축약 분산 기억 장치 모델을 제안한다. 아울러 제안된 모델을 ATM망에서의 호 수락 제어 과정에 적용한 예를 보인다.최근 축약 분산 기억 장치(SDM)가 적응적 문제 해결 능력과 하드웨어화의 용이성으로 인해 현실성이 있는 신경망의 한 모델로 제안되었다. 그러나 다층 인식자의 개별 뉴런이 선형 또는 비선형 결정 함수로 해 공간을 이분하고 그들이 다양하게 결합함으로써 일반적인 문제 해결 능력을 갖는데 비해, 축약 분산 기억 장치의 뉴런은 해 공간에서 자신을 중심으로 한 일정 반경 영역을 안과 밖으로 이분하고 이들을 단순하게 합하므로써, 해 공간이 실수 공간과 같이 크기 관계를 갖는 경우 비효율적인 모델로 된다. 본 논문에서는 이러한 축약 분산 기억 장치의 특성과 그 원인을 규명하고, 문제의 해 공간이 단조 증가 또는 감소 결정 함수로 양분되는 경우, 기존의 축약 분산 기억 장치에 크기 비교 과정을 도입함으로써, 주어진 문제를 효율적으로 해결할 수 있는 수정된 축약 분산 기억 장치 모델을 제안한다. 아울러 제안된 모델을 ATM망에서의 호 수락 제어 과정에 적용한 예를 보인다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제44권7호통권361호
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• pp.70-80
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• 2007

차세대 이동 네트워크에서는 다양한 무선 접속 기술이 공존하게 된다. 이에 따라, 다양한 무선망에서 QoS를 지원하는 분산 방식의 호 수락 제어 구조인 SmartCAC를 제안한다. 본 논문은 네트워크간 정보 수집이 필요없는 분산방식을 위하여 모바일 노드와 네트워크간의 상호동작을 이용한다. SmartCAC는 기본적으로 VHO 호와 새로운 호1의 구분이 가능하도록 함으로써 VHO 호에 핸드오프를 위해 예약된 채널을 사용할 수 있도록 한다. 또한, 효율적인 호 수락 제어를 위하여 QoS 요구와 네트워크 사용에 대한 delay와 reliability를 다룬다. 뿐만 아니라, 이종망에서 네트워크 필터링을 할 수 있도록 모바일노드의 스피드를 이용한다. 이종망의 상태정보를 알 수 없는 모바일노드가 네트워크의 상태정보를 받아 비교할 수 있도록 확장된 프로토콜을 제시하고, 시뮬레이션 연구에서 기존의 CAC 방식과 제어메시지에 의한 비용을 비교하여 37%에서 96%까지 향상되는 효과를 입증한다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권8호
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• pp.2188-2195
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• 1999

본 논문에서는 퍼지 패턴 추정기를 구성하여 신경망 학습시에 훈련되지 않은 새로운 종류의 호가 발생할 때, 재학습을 하지 않고 그 호의 수락/거절을 효과적으로 행할 수 있는 IFVQ-NNCA(Inverse Fuzzy Vectorquantizer-Neural Networks Call Admission Control)를 제안한다. 이 방식은 연결을 요구하는 호의 입력 트래픽 패턴이 발생하면, 그 입력패턴은 수락/거절 표준패턴(코드북), 퍼지 소속 함수값, 그리고 FCM(Fuzzy-C-Means) 연산을 이용하여 학습화한 패턴을 발생한 후, 그 패턴을 신경망의 입력으로 하여 호 수락/거절을 결정한다. 이 방식은 셀 스트림의 평균과 분산값을 트래픽 파라메터로 사용함으로써 트래픽 모델과는 무관한 호 수락제어가 가능하며, 입력패턴(프레임별 관측패턴)과 표준패턴의 멤버쉽 함수값을 CAC에 신고하는 트래픽 파라케터로 사용하는 새로운 방법이다. 신경망은 오류 역전파 알고리즘을 사용하여 표준패턴으로 학습한다. 시뮬레이션을 통하여 기존의 신경망 방식과 제안된 방식의 Fuzziness 값의 설정에 따른 호 수락/거절 오류를 비교하여 제안된 방식이 우수함을 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (2)
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• pp.354-356
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• 1998

축약 분산 기억 장치는 적응적 문제 해결 능력과 하드웨어화의 용이성으로 인해 현실성이 있는 신경망의 한 모델로 주목받고 있다. 그러나 다층 인식자의 개별 뉴론이 선형의 결정 함수로 해 공간을 이분하고 그들이 다양하게 결합하므로써 일반적인 문제 해결 능력을 갖는데 비해, 축약 분산 기억 장치의 뉴론은 해 공간에서 자신을 중심으로 한 일정 반경 영역을 안과 밖으로 이분하고 이들을 단순하게 합하므로 해 공간이 크기 관계를 갖는 경우 비효율적인 모델로 된다. 본 논문에서는 이러한 축약 분산 기억 장치의 특성과 그 원인을 규명하고 해결 방안으로써 개선된 축약 분산 기억 장치를 제안한다. 아울러 새로운 모델의 적용 예를 ATM 호 수락 제어 과정을 통해 보인다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제9C권2호
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• pp.283-292
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• 2002

본 논문에서는 무선/이동 인터넷 환경에서 실시간 트래픽의 QoS 보장을 위한 자원 관리 기법에 대해서 연구한다. 이동단말은 이동성때문에 실시간 응용 서비스에서 요구하는 QoS에 중요한 영향을 갖는다. 현재 제안된 MRSVP는 자원 예약 지역 경계의 불명확성과 또한 세션들을 유지하기 위한 신호 과부하를 발생시킬 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해, MRSVP[1-5]와 이동 클러스터 개념을 조합한 신규자원 예약 프로토콜-이동클러스 기반의 H-MRSVP(Hierarchical MRSVP)-을 제안한다. 본 논문에서는 실시간 이동 호에 대한 이동 클러스터 기반의 H-MRSVP의 분석적인 모델을 설계하고, 시뮬레이션을 이용하여 보호채널 할당 방식, 분산 호 수락제어 기법과 비교 분석한다. 성능 목표값으로는 신규호 차단율, 핸드오프 호 손실율, 무선 시스템에서이 채널 이용율과 호의 서비스 완료율을 보았다. 결과적으로 제안된 기법이 DCA보다는 채널 이용율 측면에서 좀더 유연하고, 보호채널기법보다는 이동호에 대한 좋은 채널 할당을 한다.

• 전자공학회논문지S
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• 제35S권3호
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• pp.1-8
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• 1998

In this paper, we propose a Neural Call Admission Control (CAC) method using a Sparse Distributed Memory(SDM). CAC is a key technology of TM network traffic control. It should be adaptable to the rapid and various changes of the ATM network environment. conventional approach to the ATM CAC requires network analysis in all cases. So, the optimal implementation is said to be very difficult. Therefore, neural approach have recently been employed. However, it does not mett the adaptability requirements. because it requires additional learning data tables and learning phase during CAC operation. We have proposed a neural network CAC method based on SDM that is more actural than conventioal approach to apply it to CAC. We compared it with previous neural network CAC method. It provides CAC with good adaptability to manage changes. Experimenatal results show that it has rapid adaptability and stability without additional learning table or learning phase.