• ICROS
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• v.2 no.4
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• pp.42-50
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• 1996

본 논문에서는 공장자동화용 네트워크에 사용되는 토큰버스 프로토콜을 위한 성능관리기의 개발과 평가 결과를 소개하였다.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.8 no.4
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• pp.23-36
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• 1993

기존의 공장 자동화용 통신 프로토콜로서 MAP 이 표준화되어 널리 사용되어 오고 있으나, 이는 중소기업에서 수용하기가 적합하지 않다. 따라서 Cell 레벨의 규약인 Mini-MAP 프로토콜에 기초한 산업용 네트워크를 정의하고 이에 따라 중소기업형 공장자동화 시스템을 구성하였다. 산업용 네트워크는 호스트 컴퓨터와 주스테이션, 부스테이션 등으로 이루어지며, 여기에서는 산업용 네트워크의 마스터 역할을 하는 주스테이션의 구조와 프로토콜 운영 절차 등을 설명하였다.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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• v.20 no.8
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• pp.2436-2448
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• 1996

This paper presents the development of three types of network performance manager for IEEE 802.4 token bus networks that are a part of Manufacturing Automation Protocol(MAP). The performance managers attempt to keep the average data latency below a certain level specified for each priority class. All of the three performance managers are based on a set of fuzzy rules incorporating the knowledge on the relationship between data latency and parameters of the priority mechanism. These Fuzzy Network Performance Managers(FNPMs) have been evaluated via discrete event simulation to demonstrate their efficacy.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2000.07d
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• pp.2426-2428
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• 2000

필드버스 통신망 기술은 현장 계기를 연결하는 제어자동화용 실시간 통신망 기술로서, 디지털, 양방향, 멀티드롭, 직렬버스 특성을 가진다. 국내의 발전소 또는 공장 등에 일부 도입되고 있는 필드버스는 그 시스템과 소프트웨어가 외국 특정 업체의 독자적인 제품들이어서, 고가이며, 유지보수에 벤더 종속성이 크다. 본 논문에서는 상기의 문제점을 해결하기 위해서 가격이 저렴하고 호환성이 뛰어난 개방형 표준 통신카드와 PC를 기반으로 설계한 필드버스 통신 프로토콜을 간략히 소개하고, 이 프로토콜을 실제로 국내 B화력 발전소 시뮬레이터 입출력 인터페이스 시스템(IOIS:Input Output Interface System)에 적용한 사례의 성능 분석 을 제시한다.

• Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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• v.14 no.4
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• pp.46-55
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• 1997

This paper presents the development of intelligent performance management of computer communication networks for larger-scale integrated systems and the demonstration of its efficacy using computer simula- tion. The innermost core of the performance management is based on fuzzy set theory. This fuzzy perfor- mance manager has learning ability by using principles of neuro-fuzzy model, neuralnetwork, genetic algo- rithm(GA). Two types of performance managers are described in this paper. One is the Neuro-Fuzzy Per- formance Manager(NFPM) of which learning ability is based on the conventional gradient method, and the other is GA-based Neuro-Fuzzy Performance Manager(GNFPM)with its learning ability based on a genetic algorithm. These performance managers have been evaluated via discrete event simulation of a computer network.

• Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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• v.13 no.6
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• pp.152-160
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• 1996

This paper focuses on development and evaluation of a performance management algorithm for IEEE 802.4 token bus networks to serve large-scale integrated manufacturing systems. Such factory automation networks have to satisfy delay constraints imposed on time-critical messages while maintaining as much network capacity as possible for non-time-critical messages. This paper presents a network performance manager that adjusts queue capacity as well as timers by using a set of fuzzy rules and fuzzy inference mechanism. The efficacy of the performance management has been demonstrated by a series of simulation experiments.