• 한국통신학회논문지
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• 제37권7A호
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• pp.528-534
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• 2012

인지 기반 중첩 융합 네트워크 환경 하에서의 서비스 성능이 중요한 이슈로 떠오르는 가운데 단말기의 기능성이 좋아짐에 따라 스마트한 지능을 기반으로 자원의 효과적 활용에 적합한 개별 이종네트워크의 특성분석과 특성을 반영하는 시스템측면의 최적화가 매우 중요하게 되었다. 본 논문에서는 기지국의 소형화와 지능화가 진행되는 가운데 기지국 hotelling과 같은 기지국 집중화를 통한 통합적 최적화가 가능하므로 이에 대응한 이중 가상 셀 시스템의 특성에 대해 살펴보고 활용도 측면의 성능을 분석하였다. 또한 채널정보의 부정확성으로 인한 오류의 영향에 대해서 시뮬레이션을 통하여 정량적인 분석을 진행하고 의미하는 바를 논의하였다.

• 전자통신동향분석
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• 제30권3호
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• pp.95-104
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• 2015

모바일 빅뱅이라고 불리는 모바일 데이터 전송량의 폭발적인 증가로 촉발된 5G 이동통신에 대한 논의는 현재 ITU-R(International Telecommunication Union-Radio-communication)에서 5G 이동통신 네트워크 서비스 비전에 대한 직업을 진행 중이다. 5G 이동통신의 면적당 전송용량을 만족하기 위해서는 소형셀 형태로의 진화는 필연적이다. 본고에서는 5G 이동통신망 구성의 한 축을 담당할 것으로 예상되는 고정 무선링크 기술에 대한 개발동향을 소개한다. 고정 무선링크에 대한 사용 용도, 시장전망 그리고 현재 고정 무선링크 용도로 사용이 가능한 주파수 분배 현황에 대하여 살펴보고, 최근 고정 무선링크와 관련하여 시스템에 적용 중인 기술들과 새롭게 연구 중인 LOS(Light of Sight)-MIMO(Multi-Input Multi-Output), OAM(Orbital Angular Momentum) 등 관련 기술에 대한 개발동향을 소개한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권10호
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• pp.1517-1524
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• 2022

본 논문에서는 하나의 매크로 기지국과 다수의 소형 기지국들로 구성된 이기종 네트워크를 고려하고, 그 기지국들간 협력적 다중 포인트 전송을 가정한다. 또한, 기지국과 단말간 채널은 경로 손실과 레일레이 페이딩으로 구성된다고 가정한다. 이러한 가정에서 주어진 기지국에 대해 단말이 달성할 수 있는 에너지 효율을 제시하고, 이기종 네트워크의 총 에너지 효율을 최대화하기 위한 동적 셀 선택과 송신 전력 할당의 최적화 문제를 공식화한다. 본 논문에서는 최적화 문제를 해결하기 위하여 비지도 딥러닝 기법을 제안한다. 제안된 딥러닝 기법은 기존의 반복적 수렴 방식의 기법들에 비해서 낮은 복잡도를 갖는 동시에 높은 에너지 효율을 제공하는 것이 가능하다. 시뮬레이션을 통해서 제안된 동적 셀 선택 기법이 최대 신호 대 간섭 및 잡음비 기법과 Lagrangian dual decomposition 기법 보다 높은 에너지 효율 성능을 제공함을 보여주고, 제안된 송신 전력 할당 기법은 최대 에너지 효율을 달성할 수 있는 trust region interior point 기법과 유사한 성능을 제공함을 보여준다.

• 한국통신학회논문지
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• 제37A권11호
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• pp.986-992
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• 2012

중첩 융합 네트워크 환경 하에서의 무선 이동통신시스템의 성능개선이 급격히 증가하는 무선 트래픽의 처리를 위해 매우 중요한 이슈로 떠오르고 있다. 그러므로 단말기의 기능성이 좋아짐에 따라 스마트한 지능을 기반으로 자원의 효과적 활용에 적합한 개별 이종네트워크의 특성분석과 특성을 반영하는 시스템측면의 최적화가 매우 중요하다고 할 수 있다. 본 논문에서는 기지국의 소형화와 지능화가 진행되는 가운데 기지국 hotelling과 같은 기지국 집중화를 통한 통합적 최적화가 가능하므로 이에 대응한 이중 가상 셀 시스템에 대해 살펴보고 활용도 측면의 특성을 분석하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제6권4호
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• pp.797-802
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• 2020

지난 몇 년 동안 스마트 폰을 비롯한 다양한 스마트 기기들은 휴대성을 기반으로 사용자의 요구에 의해 지속적으로 성능이 향상 되고 있다. 유비쿼터스 컴퓨팅 (Ubiquitous Computing) 환경과 센서 네트워크 (Sensor network)등의 다양한 망 접속 기술로 인하여 휴대성을 기반으로 하는 단말기들이 다양하게 보급되어 사용되고 있다. 스마트 단말들은 사용 중에 보다 안정적인 동작을 위하여 에너지 모니터링을 세밀하게 할 수 있는 기술이 필요하게 되었다. 소형 경량화 된 스마트 단말기는 다양한 멀티미디어 작업으로 인하여 단말 운용 중에 전원 부족 문제가 발생하게 된다. 이와 같은 상황을 미리 방지하고 안정적인 단말 운용을 위해서 기존에 다양한 추정 하드웨어가 개발 되었다. 그러나 잔량 추정을 하는 방법이나 성능이 비교적 우수하지 못하였다. 본 논문에서는 스마트 단말의 운용 중에 발생 할 수 있는 잔여 잔량 문제를 미리 예측하여 보다 안정적인 운용을 위한 리튬이온 셀의 잔량 추정 방법을 머신러닝에 기초를 두고 연구 하였다. 기존의 하드웨어적인 추정 방법이 아니라 사용 중인 리튬이온 셀의 특성을 머신러닝 기법을 이용한 학습 알고리즘으로 학습 시키고 최적화된 결과를 추정하여 적용 하고자 한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제40권7호
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• pp.1424-1432
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• 2015

해양 산업과 IT 기술의 융합으로 해상 통신에 대한 여러 무선통신 기술들이 논의됨에 따라 채널 선택에 따른 간섭 제어, 시간영역에서 간섭 제어 등 다양한 간섭 제어 방법이 시도되고 있다. 이를 위해 본 논문에서는 다양한 해양 통신 환경에서 시스템의 성능을 측정하고 검증 및 평가할 수 있도록 하향링크 시스템 레벨 시뮬레이터를 구현하였다. 제안하는 시뮬레이터는 기존의 이동통신 시뮬레이터와 달리 해상에서 선박 간 신호간섭을 조정할 수 있도록 3GPP Release 10의 주요 기술 enhanced inter-cell interference coordination(eICIC)을 적용하였다. 또한 개발한 시스템 레벨 시뮬레이터를 사용하여 eICIC의 주요 기술인 almost blank subframes(ABS)와 cell range expansion(CRE) 변화에 따른 소형 셀의 수율 분포를 도출하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.92-99
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• 2007

본 논문은 기존의 블록 암호 프로세서를 128-bit 구조에서 32-bit구조로 소형화시킨 저 전력 구조를 제안하였다. 본 논문의 목적은 암호 이론 연구가 아닌 실용화 연구로서 실용화 결과를 보이는 것이다. 제안된 구조는 하드웨어 크기를 줄이기 위해 데이터 패스와 확산 함수가 수정되었다. 저전력 암호회로의 예로서 ARIA 알고리즘을 고쳐서 4개의 S-box가 사용되었다. 제안된 32-bit ARIA는 13,893 게이트로 구성되어있으며 기존 128-bit 구조보다 68.25% 더 작다. 설계된 회로는 매그너칩스의 0.35um CMOS 공정을 기반으로 표준 셀 라이브러리를 이용하여 합성되었다. 트랜지스터 레벨에서 전력 시뮬레이션 결과 이 회로의 전력 소모는71MHz에서 기존의 128-bit ARIA구조의 9.7%인 61.46mW으로 나타났다. 이 저전력 블록 암호 회로는 전원이 없는 무선 센서 네트워크 또는 RFID 정보보호에 핵심요소가 될 것이다.