ATM망에서 축약 분산 기억 장치를 사용한 호 수락 제어(II) = Call admission control for ATM networks using a sparse distributed memory(II)
본 논문에서는 축약 분산 기억 장치(Sparse Distributed Memory, SDM)를 사용한 신경망 호 수락 제어(Call Admission Control, CAC)를 제시한다. 호 수락 제어는 ATM 망 트래픽 제어의 핵심 요소이다. 이것은 ATM 네트워크 환경의 다양한 변화와 빠른 변화에 적응적이어야 한다. 기존의 ATM 호 수락 제어 방식은 가능한 모든 망 분석을 요구한다. 따라서 최적의 설계는 어렵다. 최근 신경망 방식이 이러한 문제를 해결하기 위해서 도입되었다. 그러나 이것 역시 적응적 제어를 제공하지 않았다. 이것은 부가적인 학습 데이터 테이블과 학습 기간을 요구하였기 때문이다. 우리는 CAC 기능 구현에 더 현실적인 SDM을 기반으로 한 신경망 호 수락 제어 방법을 제안하고, 이것을 기존의 신경망 호 수락 제어 방법과 비교했다. 제안된 방식은 급격한 변화에 적응적인 호 수락 제어를 제공한다. 실험 결과 SDM은 별도의 학습 테이블과 싸이클을 필요로 하지 않아, 빠른 적응력과 안정성을 가짐을 확인할 수 있었다.
더보기In this paper, we propose a Neural Call Admission Control(CAC) method using a Sparse Distributed Memory(SDM). CAC is a key technology of ATM 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 detail in all cases. So, the optimal implementation is said to be very difficult. Therefore, neural approach have recently been employed. However, it does not meet the adaptability requirements. Because it requires additional learning data tagles and learning phase during CAC operation. We have proposed a neural network CAC method based on SDM that is more actual than conventional approach to apply it to CAC. We compared it with previous neural network CAC method. It provides CAC with good adaptability to manage changes. Experimental results show that it has rapid adaptbility and stability without additional learning table or learning phase.
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