적응형 신경망을 이용한 ATM 호 수락 제어 = An adaptable neural network for ATM call admission control
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발행연도
1996
작성언어
Korean
KDC
004
자료형태
학술저널
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수록면
1011-1014(4쪽)
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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 도입되었다. 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 변환가 있을 경우 기존의 신경망 방식과 유사한 성능 수준을 유지하면서, 재학습없이 온라인 상태에서 새로운 환경에 적응하여, 제어 기능을 적응적으로 수행할 수 있음을 보였다.
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