• 전자공학회논문지C
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• 제36C권7호
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• pp.36-45
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• 1999

ATM망에서 트래픽 흐름을 제어하고 망 자원 사용을 효율적으로 사용하기 위해서는 폭주(Congestion)발생에 의한 망 성능 저하를 막고 폭주현상에 대처할 수 있는 적응적인 제어가 필요하다. 본 논문에서는 모든 트래픽에 대해 고정된 형태의 제어를 하는 Buffered Leaky Bucket과 적응성과 예측 기능을 갖는 신경회로망(Neural Network)을 이용하여 버퍼의 효율성을 높이고 망의 서비스 품질(QoS)로 구별되는 셀 손실율과 버퍼 지연을 테스트 및 성능 비교를 하였다. 또한 입력 트래픽의 다중화를 위해 사용되는 DWRR과 DWEDF의 셀 스케쥴링 알고리즘이 균등 지연을 만족할 수 있도록 개선하였다. 셀 스케쥴러로부터 망의 폭주 정보는 신경회로망을 이용한 Leaky Bucket에서 예측된 트래픽 손실율을 제어하고 손실율 정도에 따라 토큰 발생율과 버퍼 한계값은 제어된다. 이러한 트래픽 손실율 예측은 다음 입력 트래픽에 대한 손실과 버퍼지연을 줄일 수 있도록 제어의 효율성을 높일 수 있으며 다른 제어방식에도 응용될 수 있다. ATM 트래픽에 대한 신경회로망 학습과 예측 테스트를 위해 확률 랜덤 변수에 의해 발생된 셀 발생과 예측을 모의 실험하였으며, 이때 다양한 트래픽의 QoS가 향상되었음을 알 수 있었다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제3권2호
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• pp.283-294
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• 1996

생산 공정에서 공동의 작업 범위 지역에 위치한 단위 제어 기기들에 대한 효율 적인 운영과 자원을 공유하기 위하여 네트워크 기술이 적용되어 운영되고 있다. 본 연구에 서는 발포 벽지 공정 관리의 효율화를 위하여 컴퓨터 통합 생산 방식의 표준을 기반으로 공정 라인의 이기종 PLC들의 그룹 관리를 위한 셀(cell) 시스템을 설계하고 시험운영 하였다. 본 연구에서 설계된 이기종 PLC 그룹 운영 해석은 PLC 래더 로직 프로그램에 서 데이타 패킷 크기와 노드 수의 변화로 파라미터를 선정하였으며, 이에 따른 시스템의 운영을 위한 토큰 로테이션 시간과 대기 시간의 대응된 변화값을 해석하였다. 이의 해석적 방법은 PLC 네트워크 연결의 인식 패킷의 서비스 시간, 전송 안정 여유의 오버 헤드를 고려한 M/G/1의 큐 모델로서 해석식을 유도하였으며, 셀 시스템과 PLC 그룹 관리에 적용하여 운영하였다. PLC의 스캔 타임(scan time)을 고려하여 10-20 msec 정도의 응답 하한선을 가지고 있으며 데이타 패킷의 크기는 50 바이트를 넘지 않고, 노드의 수가 40 이하이면 Jayasumana, Browaka 의 결과보다 확장되고 개선된 결과로서 네트워크가 안정되고 실시 간 처리가 가능함을 알 수 있었다.