FCM 기반 RBF 네트워크는 서로 다른 학습 구조가 결합된 혼합형 모델로서, 입력층과 중간층의 학습 구조는 FCM 알고리즘을 적용하고, 중간층과 출력층 사이의 학습 구조는 Max_Min 신경망을 적용한다. 입력층과 중간층의 학습시 입력벡터와 중간층의 노드중에서 중심과 입력벡터간의 가장 가까운 노드를 승자 노드로 선택하여 출력층으로 전달한다. 그리고 중간층과 출력층 사이의 학습 구조는 Max_Min 신경망을 적용하여 중간층의 승자 뉴런이 출력층의 입력벡터로 적용한다. 하지만 많은 패턴이 입력벡터로 제시될 경우 학습 성능이 저하되는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 중간층과 출력층의 학습 구조인 Max_Min 알고리즘의 학습 성능을 개선시키기 위해 퍼지 제어시스템을 이용하여 학습률을 동적으로 조정하는 퍼지 제어 기법을 이용한 FCM 기반 RBF 네트워크를 제안한다. 제안된 방법의 학습 성능을 평가하기 위하여 컨테이너 영상에서 추출한 숫자, 영문 식별자를 학습 데이터로 적용한 결과, 기존의 ART2 기반 RBF 네트워크보다 학습 시간이 적게 소요되고, 학습의 수렴성이 개선된 것을 확인하였다.
Ad-Hoc 네트워크는 인프라 구조가 없는 네트워크로 정의된다. 즉 고정된 라우터나 백본망과 같은 인프라 구조가 없는 네트워크 상에서 Ad-Hoc 노드들이 이동하면서 투선 채널을 사용하여 통신하는 구조를 일컫는다. 기존의 투선 네트워크에서는 인증기관의 역할을 하는 고정된 기지국이 존재하여 인증에 관련된 모든 작업을 기지국이 수행하였지만 네트워크 토폴로지가 수시로 변화하는 Ad-Hoc 네트워크 환경에서는 이러한 효과를 기대하기 힘들다. 본 논문에서는 클러스터를 기반으로 하는 Ad-Hoc 네트워크 환경에서 종단 노드 사이의 상호 인증과 안전한 세션키를 공유하는 방안을 제안한다.
본 연구에서는 서브 스위치를 이용한 오류허용 정렬 네트워크를 제안한다. 기존의 정렬 네트워크에서는 여분의 경로와 네트워크의 복잡성문제가 있었다. 제안된 구조에서는 여분 경로를 확장시키기 위해서 각 스테이지마다 $\frac{N}{4}\sum\limits_{i=0}^{n=2}{(\frac{1}{2})}^i$ (N=입 출력수) 서브 스위치를 추가함으로써 여분의 경로가 $3^{n(n+1)/2}$만큼 증가하였다. 또한 제안된 정렬 네트워크는 기존의 네트워크의 이중 네트워크 plane 개념에서 사용한 스위치 소자와 링크 수와 비교해 볼 때 제안된 구조의 단일 plane을 이용한 구조가 복잡도에서 낮다. 결론적으로 제안된 서브 스위치를 이용한 오류 허용 정렬 네트워크는 여분의 경로를 증가시키면서 하드웨어적 복잡도를 감소시킬 수 있다.
최근 정책기반의 네트워크 관리구조는 토폴로지의 확장과 이 기종의 다양한 장비를 효율적으로 관리할 수 있는 새로운 패러다임으로 대두되고 있다. 정책기반 네트워크 관리는 네트워크의 구성 요소에 정책을 변화시킴으로써 시스템의 운용을 동적으로 수정할 수 있으므로 환경변화에 능동적으로 대처할 수 있다. 그러나 네트워크 장비의 물리적 위치 변화나 동일한 정책이 적용되는 도메인 변화 등의 문제점이 발생하였을 경우 관리자가 정책 린 도메인을 다시 설정해 주어야 하므로 효율적이고 즉각적인 네트워크 관리에 어려움이 있게 된다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하는 방안으로 코바(CORBA) 기반의 룩업(Lookup) 서비스를 정책기반 네트워크 관리시스템에 적용하여 관리자의 재 설정 및 수정 없이 네트워크상의 구성요소들이 필요한 정보를 얻고 정책을 적용 받을 수 있는 구조를 제안하였다.
일반적으로 ISDN의 망구조는 4가지의 주요원칙에 의거 형성되며 발전된다고 볼 수 있다. .데이터 정보와 콘트롤 정보간의 분리 .Basic 및 advanced 서비스의 효율적인 적용 .가입자와 망간의 상호독립성 유지 .망의 계층적 구조 그러고 ISDN은 정보통화로 네트워크, 콘트롤 네트워크 및 서비스 네트워크로 구성되며 이들의 효율적인 운용으로 ISDN의 망 및 서비스기능이 설정 된다. 따라서 본 고는 이상의 사항을 구체적으로 분석하고, 그 구조모델을 검토하기 위하여 ISDN의 주요 요구사항, 기능요소, 교환구조, 기능요소들간의 통신에 관해 살펴보았다.
향후 다양한 무선/이동 액세스 네트워크가 서로 연동하여 동작하는 환경에서 무선자원을 효율적으로 이용하고 사업자 및 사용자의 요구사항을 만족시킬 수 있는 이동/무선 네트워크를 위한 연동구조가 요구된다. 이에 본 고에서는 IEEEP1900.4및 IEEE 802.21에서 제시하는 표준기술을 이용하여 Smart Radio 시스템의 구조 및 Universal Access를 위한 Framework를 제안하고 동작 시나리오 및 기능 모듈간의 연동절차를 제시한다. 또, 제안된 시스템구조 및 Framework의 기능 및 성능을 분석하기 위해서 시스템수준 시뮬레이터를 설계/구현에 대해서 기술한다. 성능분석의 결과, 제안한 시스템 연동구조 및 Framework를 이용할 경우, 이동단말은 액세스 네트워크의 통신환경을 자율적으로 인지할 수 있었으며 무선자원을 효율적으로 이용할 수 있었다.
본 논문에서는 소스 미디어를 가진 단일 모바일 스마트 기기로부터 나머지 다수의 스마트 모바일 기기로 효율적이며 규모 확장성 있는 미디어 스트리밍을 가능하게 하는 모바일 ad hoc 네트워크 구조와 그 구조의 자율적인 네트워크 형성 기법을 제안한다. 스트리밍 트래픽을 분산 전송하는 확장성 있는 네트워크 구조를 구성하기 위해서 IEEE 802.11 infrastructure 네트워크와 ad hoc 네트워크를 혼합하여 계층적으로 구성하며, 소스 미디어를 가진 기기는 무선접속점을 통하여 각 네트워크 그룹 소유자에게 스트리밍 트래픽을 전송한다. 이 구조는 특정한 기기 노드의 역할에 의존하지 않고, 기기의 상태 및 성능과 무선 네트워크 상태를 기반으로 한 장치별 경쟁을 통하여 자율적으로 형성된다. 본 논문에서 제안하는 방법은 무선 네트워크 프로토콜과 모바일 운영체제 수준의 수정이나 관리자 권한 획득 없이 상용 모바일 스마트 기기에 적용이 가능하며, 제안하는 기법을 사용하여 단일 무선 랜 환경에서 다수의 스마트 기기 간의 효율적인 미디어 스트리밍 서비스를 제공할 수 있다. 제안하는 계층적 스트리밍 네트워크 구조는 성능 실험을 통하여 단일 IEEE 802.11 infrastructure 네트워크보다 성능 및 규모 확장성 측면에서 더 우수함을 보였다.
인터넷이 발전함에 따라 네트워크 시스템의 토폴로지 설계에 관한 여러 가지 문제들에 대한 관심이 증가하고 있다. 이러한 네트워크의 토폴로지 구조는 서비스 센터, 터미널(사용자), 연결 케이블로 이루어져 있다. 근래에 이런 네트워크 시스템들은 사용자들로부터의 요구사항이 많아지고 있기에 주로 광케이블로 구축하는 경우가 점차 늘어나고 있다지만, 광케이블의 비판 비용을 고려하면 네트워크의 구조가 스패닝 트리(spanning tree)로 구축되어 지는 것이 바람직하다고 볼 수 있다. 네트워크 토폴로지 설계 문제들은 연결비용, 평균 메시지 지연, 네트워크 신뢰도 등과 같은 설계 기준들을 최적으로 만족하는 토폴로지를 탐색하는 것으로 정의될 수 있다. 최근에 유전자 알고리즘(GA)은 네트워크 최적화 문제, 조합 최적화 문제, 다목적 최적화 문제 등과 같은 관련된 분야에서 많은 연구들이 이루어지고 있으며 또한, 많은 실세계의 문제를 위한 최적화 기술로서 그 잠재력을 매우 주목 받고 있다. 본 논문에서는 연결비용, 평균 메시지 지연, 네트워크 신뢰도를 고려하여, 광케이블로 구성되어 지는 광대역통신 네트워크의 2목적 네트워크 토폴로지 설계 문제들을 풀기 위한 GA를 제안한다. 또한, 후보 네트워크 토폴로지 구조를 염색체(chromosome)로 표현하기 위해 Prtifer수(PN_와 클러스터 스트링으로 구성되어지는 새로운 엔코딩 방법도 제안한다. 마지막으로 수치예를 통해 제안한 GA의 성능을 평가할 것이다.
본 논문에서는 모듈 기반 퍼스널 로봇 네트워크에서 실시간 서비스를 보장하기 위한 구조에 대하여 기술하였다. 모듈 기반 퍼스널 로봇 네트워크에서는 각기 다른 특징을 가지고 있는 이종의 네트워크 인터페이스를 사용한다. 이런한 환경에서 퍼스널 로봇 제어 메시지의 실시간 전송을 보장하기 위해 각 네트워크 인터페이스의 특징을 고려해 리소스 등을 관리하여 동적으로 할당하는 기능을 효과적으로 수행할 수 있는 구조에 대하여 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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