SDM을 이용한 ATM 호 수락 제어 = ATM call admission control using SDM
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학술지명
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발행연도
1996
작성언어
Korean
KDC
500
자료형태
학술저널
수록면
3-13(11쪽)
제공처
소장기관
축약 분산 기억장치(Sparse Distributed Memory, SDM)를 기본으로 한 신경망 호 수락 제어 방안을 제시한다. 호 수락 제어(Call Admission Control,CAC)는 ATM 망 트래픽 제어기의 핵심 요소이다. ATM은 B-ISDN의 다양한 멀티미디어 통신을 제공하여야 한다. 따라서 호 수락 제어는 다양하게 변화하는 ATM 망 환경에 적응할 수 있어야 한다. 그러나, 기존의 ATM 호 수락 제어 방식은 가능한 모든 망 환경의 변화를 예측, 분석하여 제어기를 설계하였다. 이것은 최적의 설계를 어렵게 한다. 최근 신경망 방식이 이러한 문제를 해결하기 위해 도입 되었다. 그러나 이 역시 진정한 적응형 제어를 제공하지는 않았다. 제안한 방식은 신경망 제어기에 SDM을 사용하여, 다양한 환경 변화에 쉽게 적응하는 호 수락 제어 기능을 제공한다. 실험 결과 본 방식은 ATM 망 환경에 급격한 변화가 있을 경우 기존의 신경망 방식과 유사한 성능 수준을 유지하면서, 재학습 없이 온라인 상태에서 새로운 환경에 적응하여, 제어 기능을 적응적으로 수행할 수 있음을 보였다.
더보기A neural network call admission control(CAC) method based on sparse disturbuted memory(SDM) is proposed. CAC is the main AYM network traffic control method. ATM is the key technology of B-ISDN which can provide various multimedia communication channels. CAC should be adaptable to the rapid and various changes of the ATM network environment. Traditional approaches to the ATM CAC require detail network analysis in all possible situations. The optimal implementation is very difficult. Therefore, neural approaches are introduced recently. However, it does not meet the adaptability requirements. Proposed method uses SDM as the neural network controller. It provides the CAC with good adaptability to manage the changes. Experimental results are as good as those the previous neural approaches without re-leanrning and using additional analytical data in case there are rapid changes in the network environments.
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