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학습 기반 핸드오버 프로그램이 저장된 메모리; 및상기 프로그램을 실행시키는 프로세서를 포함하되, 상기 프로세서는 통신 관련 상태 정보를 수신하여 정책에 따라 액세스 노드를 선택하고, 선택된 액세스 노드에 대한 만족도를 평가하는 것을 특징으로 하는 경험적 데이터를 이용한 학습 기반 핸드오버 장치
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제1항에 있어서, 상기 프로세서는 사용자의 통신 환경 상태 정보와 전송할 데이터의 상태 정보를 포함하는 상기 통신 관련 상태 정보를 수신하는 것인 경험적 데이터를 이용한 학습 기반 핸드오버 장치
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제2항에 있어서, 상기 프로세서는 주변 액세스 노드로부터 수신한 수신신호세기, 상기 액세스 노드와의 거리, 사용자의 이동 정보, 패킷 수신율, 패킷 지연 시간을 포함하는 상기 통신 환경 상태 정보를 수신하는 것인 경험적 데이터를 이용한 학습 기반 핸드오버 장치
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제1항에 있어서, 상기 프로세서는 상기 액세스 노드의 선택에 따라 갱신된 사용자의 상태 정보를 이용하여 만족도를 평가하는 것인 경험적 데이터를 이용한 학습 기반 핸드오버 장치
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제1항에 있어서, 상기 프로세서는 네트워크 전송량, 핸드오버 빈도, 패킷 전달 지연 시간을 고려하여 상기 만족도를 평가하는 것인 경험적 데이터를 이용한 학습 기반 핸드오버 장치
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제5항에 있어서, 상기 프로세서는 상기 만족도의 평가에 있어서 weighting factor에 대한 default값의 설정 또는 변경을 수행하는 것인 경험적 데이터를 이용한 학습 기반 핸드오버 장치
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제5항에 있어서, 상기 프로세서는 어플리케이션에 대한 사용자의 선호 경향을 고려하여 조정된 weighting factor를 이용하여 상기 만족도의 평가를 수행하는 것인 경험적 데이터를 이용한 학습 기반 핸드오버 장치
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제1항에 있어서, 상기 프로세서는 만족도 평가와 관련한 학습의 결과인 핸드오버 정책 갱신 정보를 상기 액세스 노드의 선택에 반영하는 것인 경험적 데이터를 이용한 학습 기반 핸드오버 장치
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(a) 통신 관련 상태 정보를 수신하는 단계; (b) 상기 통신 관련 상태 정보를 이용하여 정책에 따라 액세스 노드를 결정하는 단계; 및(c) 상기 결정된 액세스 노드에 대한 만족도를 평가하는 단계를 포함하는 경험적 데이터를 이용한 학습 기반 핸드오버 방법
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제9항에 있어서, 상기 (a) 단계는 주변 액세스 노드로부터 수신한 수신신호세기, 주변 액세스 노드와의 거리, 사용자의 이동 정보, 패킷 수신율, 패킷 지연 시간을 포함하는 통신 환경 상태 정보를 수신하는 것인 경험적 데이터를 이용한 학습 기반 핸드오버 방법
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제9항에 있어서, 상기 (c) 단계는 상기 액세스 노드의 결정에 따라 사용자의 상태 정보를 갱신하여 네트워크 서비스에 대한 만족도를 평가하는 것인 경험적 데이터를 이용한 학습 기반 핸드오버 방법
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제9항에 있어서, 상기 (c) 단계는 네트워크 전송량, 핸드오버 빈도, 패킷 전달 지연 시간을 고려하여 상기 만족도를 평가하는 것인 경험적 데이터를 이용한 학습 기반 핸드오버 방법
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제12항에 있어서, 상기 (c) 단계는 네트워크 전송량, 핸드오버 빈도, 패킷 전달 지연 시간에 대한 각 weighting factor에 대한 설정 또는 변경을 수행하여 상기 만족도를 평가하는 것인 경험적 데이터를 이용한 학습 기반 핸드오버 방법
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제13항에 있어서, 상기 (c) 단계는 어플리케이션의 성격에 따른 사용자의 선호 경향을 고려하여 상기 weighting factor에 대한 조정을 수행하고, 상기 만족도를 평가하는 것인 경험적 데이터를 이용한 학습 기반 핸드오버 방법
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제9항에 있어서, 상기 (b) 단계는 복수의 사용자 단말로부터 수신한 만족도 평가 정보를 학습한 결과인 핸드오버 정책 갱신 정보를 이용하여 상기 액세스 노드에 대한 결정을 수행하는 것인 경험적 데이터를 이용한 학습 기반 핸드오버 방법
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