메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 1997년도 가을 학술발표논문집 제24권 제2호(Ⅲ)
발행연도
1997.10
수록면
69 - 72 (4page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
ATM망에서 CAC는 통신망에서 수용 가능한 범위의 호원만을 접속시킴으로써 과잉밀집 현상이 발생하는 것을 사전에 막아주는 트래픽 제어 방법이다. 기존에 제시된 CAC 방법은 대부분 통계적 모델에 기반한 방법으로 호원들의 트래픽 특성을 근사화함으로써 모델링의 정확도가 떨어지고, 많은 계산량으로 인해 실시간 제어를 요구하는 CAC에 적당하지 않다. 또한 새로운 호원의 출현에 대한 적응력이 결여되어 있어 신경망에 의한 CAC방법들이 많이 제안되고 있다. 그러나 대부분의 신경망 모델에서는 실제 셀손실이 많이 발생해야만 학습이 가능하다는 문제점이 발생하고 있으며, 정확한 제어를 하기 위하여 긴 학습시간이 필요하다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 가상 출력링크에서의 셀손실율을 학습패턴으로 사용하여 실제로 셀손실이 발생하기 전에도 신경망이 셀손실을 가능성을 예측하여 CAC를 수행하는 방법을 제시한다. 이를 위하여 본 논문에서는 셀손실을 참조곡선에 의한 패턴의 전처리 방법과 셀생성률에 기반한 신경망패턴 선택방법을 제시한다.

목차

요약

1. 서론

2. 관련 연구

3. 셀손실율 예측 신경망 모델

4. 시뮬레이션

5. 결론

참고문헌

참고문헌 (0)

참고문헌 신청
참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2009-569-017958662