이 논문에서는 모바일 통신망에서 호 손실율의 가능성 분포에 기초하여 최대 손실률을 추정하는 방법을 제안한다. 호 손실률 가능성 분포는 관측된 호 손실률을 이용하여 퍼지추론으로 추정한다. 퍼지규칙의 소속 함수는 신경망의 EBP(error backpropagation ) 알고리즘으로 튜닝하고, 퍼지추론은 퍼지집합의 가중치 평균에 기초하여 호 손실율의 상한계를 추정한다. 이 방법은 과도한 CDR(Call Dropping Ratio)의 추정을 방지할 수 있고, 추정된 CDR 이 관측된 CDR보다 작을 때는 실시간적으로 자기보상을 실시하여 관측된 CDR이 추정된 CDR을 초과하는 경우가 없게 한다. 시뮬레이션을 통하여 제안된 방법이 관측된 호 손실률에 기초하여 상한계값을 잘 추정해냄을 보인다.

4 세대 무선망에서 이 기종 엑세스 망간의 핵심기술은 망 선택기법과 호 수락제어이다. 본 연구에서는 차세대 무선망의 이 기종 엑세스 무선망으로 CDMA-OFDMA 망을 고려하여, 이 망에 적합한 퍼지 신경망 분산 상향링크 호 수락제어를 제안한다. 제안된 기법은 이종 무선망에서 원하는 신규호의 차단확률과 서비스 진행 중인 호의 강제종료확률을 만족시키면 서, 무선자원의 효율적인 사용을 목적으로 한다. 호 수락의 결정은 무선 엑세스 망의 상향 링크에서 퍼지 추론과 신경망 학습에 의한 추정된 전력값 과 미리 결정한 상향 전력 한계값 을 비교하여 모바일 터미널에서 결정한다. 시뮬레이션을 통하여 제안한 기법의 성능을 신경 망 입력노드의 수에 따른 평균 거절율과 섹터 당 평균 이동국 수에 따른 호 손실율 및 거 절율을 평가 하였다. 그 결과 제안된 기법을 사용하는 무선망은 원하는 서비스 품질을 만족 하면서 부하의 증가에 따른 효율적인 호 수락제어가 이루어짐을 보인다.

We have investigated the solar activity variation with period shorter than 1000 days, through Fourier transformation of solar cycle 21 and 22 data. And real time predictions of the flare maximum intensity have been made by multilinear regression method to allow the use of multivariate vectors of sunspot groups or active region characteristics. In addition, we have examined the evolution of magnetic field and current density in active regions at times before and after flare occurrence, to check short term variability of solar activity. According to our results of calculation, solar activity changes with periods of 27.1, 28.0, 52.1, 156.3, 333.3 days for solar cycle 21 and of 26.5, 27.1, 28.9, 54.1, 154, 176.7, 384.6 days for solar cycle 22. Periodic components of about 27, 28, 53, 155 days are found simultaneously at all of two solar cycles. Finally, from our intensive analysis of solar activity data for three different terms of 1977~1982,1975~1998,and1978~1982, we find out that our predictions coincide with observations at hit rate of 76%,63% 76%,63% , 59 respectively.

We have intensively carried out numerical calculations on flare predictions from the solar activity data for photospheric sunspots, chromospheric flare and plages, coronal X-ray intensities and 2800MHz radio fluxes, by using multilinear regression method. Intensities of solar flares for the next day have been predicted from the solar data between 1977-1982 and 1993-1996. Firstly, we have calculated flare predictions with the multilinear regression method, by using separate solar data in growth and decay phase of sunspot area and magnetic field strength from the whole data on solar activities. Secondly, the same operations as above have been made for the remaining data after removal of the data with large deviation from the mean calculated by the above prediction method. we have reached a conclusion that average hit ratio of correct predictions to total predictions of flares with class of M5 over has been as high as 70% for the first case and that of correct prediction number to total observation number has been shown as 61%.