• Proceedings of the Korean Institute of Communication Sciences Conference
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• 1991.10a
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• pp.163-166
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• 1991

본 논문에서는 한국통신 연구개발단에서 개발중인 국간중계회선의 종합관리 시스팀의 기능, 시스팀 구성, 시스팀간 통신에 대한 개략적인 소개를 하였다. 국간중계회선 종합관리시스팀은 현재 한국통신에서 대부분을 수작업에 의존하고있는 국간중계관련 업무를 종합전산화하는 시스팀으로 1991년부터 1996년까지 6년 개발과제로 1994년 1차 시범운용을 통해 시스팀 기능을 시험, 보완하므로써 1996년 이후부터 계획된 실제 운용을 대비하여 시스팀 사용자의 요구 및 실제 운용환경에 부합하는 시스팀을 개발할 예정이다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.25 no.8A
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• pp.1206-1212
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• 2000

The subscriber loop subnet at domestic wired telephony networks uses one circuit per one subscriber and the transmission network subnet uses TDM that is composed to 30 voice channels and is assigned to 64kbps per one voice channel of 2.048Mbps in El. On the contrary, the subscriber networks for cellular networks is extent to channel capacity and make it efficiency use CDMA method but the transmission network is used to the same as telephony. In this paper, The subscriber loop at wired network also is shown to increasing effective and lower expensive using CDM.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2009.07a
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• pp.77_78
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• 2009

한국형 에너지 관리 시스템 (이하 K-EMS)의 운영에 있어 현장 데이터 취득은 EMS의 기본 기능이라 할 수 있는 SCADA의 중요 요소이다. 특히 단일 통신 회선으로 구성된 K-EMS의 구조적 특성으로 인해 RTU 통신 회선의 단절은 주요 EMS Application의 운영에 영향을 미칠 수 있으므로, 예비회선 역할을 할 수 있는 데이터 Path를 확보하는 것은 이중화된 통신 회선을 갖는 것과 동일한 효과를 가질 수 있다. 이에 센터 간(Local, Remote1 and Remote2) FEP(Front End Processor)를 통해 RTU 데이터를 교환하는 데이터링크 시스템을 개발하였다.

• 한국정보통신설비학회:학술대회논문집
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• 2004.08a
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• pp.244-247
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• 2004

신규 통신 서비스 제공을 위해서는 이를 수용하기 위한 전송망 회선을 필요로 한다. 전송망 회선 공급을 위해 기존 전송시설 여유수, 증설 가능수, 신설되어야 하는 시설수를 전송구간별로 검토 분석하여야 하나 전송망 구조가 복잡하고 연간 전송망 회선 수요가 수백구간에 달해 수작업 처리가 불가능하다. 이를 해결하기 위해, 현재의 전송시설 데이터를 분석하고 수요 전송회선을 수용하기 위해 필요한 전송시설 물량을 산출하는 전산시스템(TNePS)을 개발하였다. 본 고에서 전송망 공급계획 수립 업무와 TNePS 시스템의 주요기능 등에 대해 기술한다.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.21 no.6 s.102
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• pp.44-52
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• 2006

BcN 백본망은 데이터 트래픽의 생존성 보장과 다양한 서비스를 유연하게 수용하기 위해 다이내믹하게 운용할 수 있어야 한다. 이와 같은 요구사항을 만족하기 위해 광 스위치를 도입하고, 파장 단위의 경로 설정 및 해제를 자동으로 이루어지도록 하는 ASON개념이 적용된 광 회선 분배 시스템이 개발되고 있다. 최근의 광 회선 분배 기술은ROADM을 중심으로 메트로 망에 도입되고 있으며, 특히 제어평면의 도입에 의해 원격프로비저닝 및 자동 망 구성이 가능하게 되었다. 기술적인 측면에서는 PLC 기반의 광스위치를 채택한 1세대 ROADM 시스템에서 WSS 기반의 광 스위치를 채택한 2세대ROADM으로 이동하고 있으며, 이것이 자연스럽게 PXC로 진화할 것으로 보인다. 경제적인 측면에서는 IPTV 등 새로운 서비스를 지원하기 위하여 대규모 시스템 도입이 본격화되고 있으며, 국내의 경우에도 1-2년 내에 상용화 및 시장 진입이 예상되고 있다. 본 고에서는 이러한 광 회선 분배 기술의 전달평면 및 제어평면 기술과 시장 현황 및 향후 전망에 대하여 알아본다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10c
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• pp.248-250
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• 2000

본 논문은 망에 대한 유연성과 망의 성능의 효율성을 개선하기 위해서 기존의 회선 교환 위성 망에서 데이터 트래픽을 다루는 시스템을 제안하고 성능을 분석한다. 제안한 시스템은 각 연결의 용량 변경 요구를 동적으로 허락하기 때문에, 그 연결 자체의 초기화 설정 및 연결을 해제하는 다른 별도의 알고리즘이 필요 없어 기존의 회선 교환 위성 망보다 효율적이다. 또, 서비스 질을 결정적으로 보장함으로 망의 유연성 및 신뢰성을 높인다. 트래픽 소스는 Dual Leaky Bucket에 의해 일정하게 조정된 트래픽을 사용하며, 이러한 트래픽을 이용하여 제안한 시스템의 성능을 수학적으로 분석하였고, 이를 시뮬레이션을 통해 검증하였다. 이러한 분석 결과는 앞으로 회선 교환 시스템에서 프로토콜의 설계 및 구현 시 유용하게 사용될 수 있을 것으로 사료된다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• v.9 no.1
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• pp.607-610
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• 2005

무선랜은 유선랜의 대안으로 개발되어 설비의 용이성으로 인하여 특수분야와 특수용도로만 이용되어오다가 최근 들어 그 표준과 기술이 급속도로 발전하여 현재는 건물간의 중계회선 또는 광범위의 유저들을 위한 일대일 통신등의 수단과 고속인터넷의 중계회선, 그리고 멀티미디어 대폭을 요구하는 화상통신의 수단으로 이용되고 있다. 개발당시 10Mbps의 전송속도에서 시작하여 최근에는 100Mbps 대역까지 확장되어가고 있는 추세이다. 특히 캠퍼스무선랜의 경우 인터넷 중계회선으로서 체감적으로 차이는 있지만 최소 10Mbps속도로 반경 100~200m 범위를 보장하여야한다고 사료된다. 본 논문에서는 실제이용환경에서 무선랜이 인터넷 중계회선으로서의 효용성입증을 위하여 측정하였다. 측정한 결과 IEEE802.11b 를 기반으로 네트워크를 구성하는 경우 최소 3개 이상의 AP로서 구성하여야한다는 것을 입증하였다. 향후 해양환경에서의 무선랜의 성능평가를 수행함에 그목적이 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.04a
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• pp.1237-1240
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• 2009

인터넷의 발달로 금융기관의 일반업무도 인터넷을 사용하여 수행되는 비중이 커짐에 따라 이를 수용하기 위한 대역폭이 확보되어야 한다. 그러나 늘어나는 트래픽을 수용하기 위한 금융권 본-지점의 통신을 위한 전용회선 등은 상대적으로 비용이 많이 들기 때문에 금융기관 본-지점간의 네트워크 구성을 위하여 물리적인 회선의 증설 대신 현재 사용중인 회선의 트래픽을 효율적으로 운영하는 등의 새로운 기법이 필요하기에 이르렀다. 이에 본 연구에서는 계속적으로 증가되고 있는 금융기관의 웹 기반의 각종 트랜잭션 트래픽을 원활하게 수용하기 위한 방안으로써 비대칭 라우팅의 개선을 통하여 영업점 네트워크 OSPF 라우팅에 대한 변형 수용으로 대역폭 Load Sharing 개선에 관한 방안을 제안하였다. 새로운 라우팅 기법을 실제환경에 적용하여 회선의 사용률이 적절하게 분산되어 사용되고 Load Sharing 성능이 향상됨을 증명하였다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.13 no.6
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• pp.163-171
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• 2008

In this paper, we present an adaptive parametric cubic convolution technique in order to enlarge the low resolution image to the high resolution image. The proposed method consists of two steps. During the first interpolation step, we acquire adaptive parameters in introducing a new cost-function to reflect frequency properties. And, the second interpolation step performs cubic convolution by applying the parameters obtained from the first step. The enhanced interpolation kernel using adaptive parameters produces output image better than the conventional one using a fixed parameter. Experimental results show that the proposed method can not only provides the performances of $0.5{\sim}4dB$ improvements in terms of PSNR, but also exhibit better edge preservation ability and original image similarity than conventional methods in the enlarged images.

• Journal of Digital Convergence
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• v.15 no.2
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• pp.173-181
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• 2017

In this paper, we have studied tracking as a training stage of considering the position and the scale of a person given its previous position, scale, as well as next and forward image fraction. Unlike other learning methods, CNN is thereby learning combines both time and spatial features from the image for the two consecutive frames. We introduce multiple path ways in CNN to better fuse local and global information. A creative shift-variant CNN architecture is designed so as to alleviate the drift problem when the distracting objects are similar to the target in cluttered environment. Furthermore, we employ CNNs to estimate the scale through the accurate localization of some key points. These techniques are object-independent so that the proposed method can be applied to track other types of object. The capability of the tracker of handling complex situations is demonstrated in many testing sequences. The accuracy of the SVM classifier using the features learnt by the CNN is equivalent to the accuracy of the CNN. This fact confirms the importance of automatically optimized features. However, the computation time for the classification of a person using the convolutional neural network classifier is less than approximately 1/40 of the SVM computation time, regardless of the type of the used features.