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프레임 릴레이 망에서 QoS를 고려한 그룹 핸드오버 알고리즘
손정호(Jeong-ho Son),박상욱(Sang-Wook Park),서주환(Joo-Hwan Se),한기준(Ki-Jun Han) 한국정보과학회 2001 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.28 No.2Ⅲ
최근 통신환경의 급속한 발전과 함께 점점 복잡 다양해지는 사회적 요구에 의해 유선망을 무선환경으로 옮겨 가기 위한 많은 연구들이 진행되고 있다. 본 논문에서는 Frame Relay 망과 WATM 백본 망과의 연동 환경을 제안하였고, 이 망에서 Frame Relay 망의 이동으로 인하여 발생하는 망의 이동성 지원 방안과 QoS를 보장하는 단말들의 멀티 핸드오버를 효율적으로 지원하기 위한 G-CAC알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안한 G-CAC알고리즘은 망 단위의 이동환경에서 Frame Relay의 트래픽 특성, DE/CLP 맵핑, 트래픽 파라미터 변환 방식을 이용하여 핸드오버 블락킹 율과 손실 율을 감소시킨다. 또한 여러 Frame Relay망과 통신하고 있는 백본의 WATM에서는 다른 Frame Relay망들의 할당된 자원 중에 CLP비트가 세트된 셀들을 드롭하여 그 자원을 새로운 핸드오버를 요청하는 Frame Relay망에 접합된 WATM에 제공하는 QoS를 고려한 핸드오버 CAC(connection admission control)알고리즘을 제안한다.
김일수(Ill-Soo Kim),유관종(Kwan-Jong Yu),서주환(Joo-Hwan Se),손준식(Joon-Sik Son),김학형(Hak-Hyoung Kim) 한국생산제조학회 2006 한국공작기계학회 춘계학술대회논문집 Vol.2006 No.-
The GMA welding process involves large number of interdependent variables which may affect product quality, productivity and cost effectiveness. The relationship between process parameters for a fillet welding and bead geometry is complex because a number of process parameters are involved. To make the automated GMA welding, it is essential that a mathematical model that predicts bead geometry and accomplishes the desired mechanical properties of the weldment is developed. In this paper, an attempt has been made to develop a neural network model and two regression equations(linear and curvilinear) to predict a bead height on fillet welding and to compare the neural network model and the two regression equations in order to select an optimal prediction model.
김일수(Ill-Soo Kim),유관종(Kwan-Jong Yu),서주환(Joo-Hwan Se),손준식(Joon-Sik Son),김학형(Hak-Hyoung Kim) 한국생산제조학회 2006 한국생산제조시스템학회 학술발표대회 논문집 Vol.2006 No.5
The GMA welding process involves large number of interdependent variables which may affect product quality, productivity and cost effectiveness. The relationship between process parameters for a fillet welding and bead geometry is complex because a number of process parameters are involved. To make the automated GMA welding, it is essential that a mathematical model that predicts bead geometry and accomplishes the desired mechanical properties of the weldment is developed. In this paper, an attempt has been made to develop a neural network model and two regression equations(linear and curvilinear) to predict a bead height on fillet welding and to compare the neural network model and the two regression equations in order to select an optimal prediction model.