• 한국산업정보학회논문지
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• 제24권3호
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• pp.31-38
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• 2019

본 연구에서는 그린공급망(green supply chain: gSC) 네트워크 모델이 제안된다. 제안된 gSC 네트워크 모델은 환경적 요인 및 경제적 요인을 고려한다. 환경적 요인으로는 부품 및 제품 수송 과정에서 발생하는 CO2 발생량의 총비용 최소화를 고려하며, 경제적 요인으로는 부품 및 제품 생산처리에 필요한 처리비용, 수송과정에서 발생하는 수송비용, 각 단계에서 고려되는 설비들의 개설을 위한 개설비용의 최소화를 고려한다. 수리모형에서는 환경적 요인 및 경제적 요인을 위해 고려되는 다양한 비용들의 총합의 최소화를 목적함수로 사용하며, 각 단계 간 수송량의 제약 등 다양한 제약조건을 함께 고려한다. 제안된 수리모형의 이행을 위해 유전알고리즘(Genetic algorithm: GA) 접근법을 사용한다. 수치실험에서는 네 가지 규모의 gSC 네트워크 모델을 제시하고, 이를 다양한 수행도 척도들을 사용하여 GA 접근법을 통해 해결하였다. 실험결과는 제안된 gSC 네트워크 모델과 GA 접근법의 우수성을 입증하였다.

• 한국정보통신설비학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신설비학회 2006년도 하계학술대회
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• pp.47-52
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• 2006

In this paper, we suggested new network architecture to provide seamless service between the cellular system and new wireless broadband network such as IEEE 802.16e, called WiBro. The interworking technologies are very important issue because mobile operator should provide service connectivity between various wireless networks based on different access technologies. Moreover a change and modification on legacy network should be minimized for providing interworking with new wireless broad-band network. We implemented proposed interworking architecture between 3G cellular network and 802.16e network to provide seamless service including interworking unit in real test environment. Also, we performed performance evaluation in hybrid network environments.

• 한국경영과학회지
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• 제21권3호
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• pp.215-225
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• 1996

For an undirected stochastic network G, the 2-terminal reliability of G, R(G) is the probability that the specific two nodes (called as terminal nodes) are connected in G. A. typical network reliability problem is to compute R(G). It has been shown that the computation problem of R(G) is NP-hard. So, any algorithm to compute R(G) has a runngin time which is exponential in the size of G. If by some means, the problem size, G is reduced, it can result in immense savings. The means to reduce the size of the problem are the reliability preserving reductions and graph decompositions. We introduce a net set of reliability preserving reductions : the $K^{4}$ (complete graph of 4-nodes)-chain reductions. The total number of the different $K^{4}$ types in R(G), is 6. We present the reduction formula for each $K^{4}$ type. But in computing R(G), it is possible that homeomorphic graphs from $K^{4}$ occur. We devide the homemorphic graphs from $K^{4}$ into 3 types. We develop the reliability preserving reductions for s types, and show that the remaining one is divided into two subgraphs which can be reduced by $K^{4}$-chain reductions 7 polygon-to-chain reductions.

• 전자통신동향분석
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• 제37권2호
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• pp.83-95
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• 2022

5G goes beyond people to serve indoor and outdoor companies and industries, as well as campuses such as halls, industrial complexes, educational institutions, stadiums, dense urban areas, rural areas, and government institutions. Therefore, a new approach to small cells is needed. Accordingly, 3GPP and Small Cell Forum are researching 5G small cell architecture; 3GPP, Small Cell Forum, and 5G Alliance for Connected Industries and Automation are also researching private networks tailored to meet the specific requirements of various companies and local governments. In particular, in the UK, a small cell-based technology is required for realizing the Joint Operator Technical Specifications-Neutral Host In-Building specification to cost-effectively secure indoor coverage. Further, the research on the SON(Self-Organizing Network) technology for small cells in 5G, where commercialization has begun, is required. The 5G-based small cell structure, private network, and Neutral Host In-Building and SON reviewed in this study are at the initial research stages; therefore, additional research is needed to secure the competitiveness of the small cell technology in 5G and Beyond 5G.

• ETRI Journal
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• 제46권2호
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• pp.205-217
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• 2024

We propose a bandwidth prediction approach based on deep learning. The approach is intended to accurately predict the bandwidth of various types of mobile networks. We first use a machine learning technique, namely, the gradient boosting algorithm, to recognize the connected mobile network. Second, we apply a handover detection algorithm based on network recognition to account for vertical handover that causes the bandwidth variance. Third, as the communication performance offered by 3G, 4G, and 5G networks varies, we suggest a bidirectional long short-term memory model with time distribution for bandwidth prediction per network. To increase the prediction accuracy, pretraining and fine-tuning are applied for each type of network. We use a dataset collected at University College Cork for network recognition, handover detection, and bandwidth prediction. The performance evaluation indicates that the handover detection algorithm achieves 88.5% accuracy, and the bandwidth prediction model achieves a high accuracy, with a root-mean-square error of only 2.12%.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.39-49
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• 2013

In recent, many countries and research institutes have been studying how to construct the high-speed subscriber access network. Task Force team of IEEE 802.3ah has accomplished the standardization of EPON which is the next generation subscriber access network. EPON doesn't still have the bandwidth enough to support the new service(e.g various multimedia service) which demands the high bandwidth. For these new multimedia services,10G EPON is the next generation subscriber access network which expanded the up-down bandwidth range of 1G EPON 10 times in order to support demanding high bandwidth. We have proposed the model which can accommodate IEEE 802.1 AVB traffics smoothly in 10G EPON and suggesting the Intra-ONU scheduling model which makes this model operate effectively.

• 한국지반환경공학회 논문집
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• 제14권9호
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• pp.31-37
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• 2013

본 연구는 C.G.S공법 적용 지반을 설치 직경, 설치 간격, 면적 치환율, 지반강성에 따른 모델링을 실시함으로써 주변 지반의 거동을 파악하고자 하였고, 인공신경망의 매개변수 연구를 통해 본 연구에 가장 적합한 인공신경망 모델을 선정하여 수치해석과 인공신경망 연계를 통한 인공신경망 예측 모델을 개발하였다. 그 결과, C.G.S 말뚝 침하량 및 지반 침하량은 직경, 설치 간격, 면적 치환율, 지반강성 별로 일치하여 하나의 곡선으로 나타났으며, 이는 C.G.S 공법 적용 지반의 거동양상이 일정한 형태로 나타남을 의미하는 것으로, 이러한 결과를 바탕으로 3차원 거동에 대한 인공신경망 학습이 가능한 것으로 파악되었다. 인공신경망의 내적인자 연구 결과, 은닉층 뉴런수 10개, 모멘텀 상수 0.2, 학습률의 경우 0.2를 사용할 경우 입력과 출력간의 관계가 적절히 표현되는 것으로 나타났다. 이러한 인공신경망 모델의 최적구조를 이용하여 C.G.S 공법의 지반 거동을 평가한 결과는 결정계수 값이 C.G.S 말뚝 침하의 경우는 0.8737, 지반 침하의 경우는 0.7339, 지반 융기의 경우는 0.7212로 나타나 충분한 신뢰도를 보이고 있음을 알수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권11호
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• pp.93-99
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• 2012

B3G 네트워크는 이종의 네트워크 시스템 및 서비스에 대한 연동을 제공하는 차세대 네트워크 기술로 사용자 요구에 맞는 서비스 제공을 목적으로 구성된다. 본 논문에서는 B3G 네트워크에서 액세스 네트워크로 사용될 수 있는 UMTS와 WLAN과 같은 이종 네트워크에 대한 시스템 연동 방안을 기술하며, 각 네트워크에서의 서비스 제공 및 이종 액세스 네트워크를 기반으로 한 서비스 연동 방안을 기술한다. UMTS와 WLAN 시스템은 각 네트워크 특성에 맞는 서비스를 제공하며 B3G 네트워크 구성에 참여하여 상호 보완적인 서비스 제공을 통하여 이동 가입자의 서비스 사용 효과를 증대시킬 수 있다.

• 전자통신동향분석
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• 제37권4호
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• pp.46-59
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• 2022

The 5G MEC (Multi-access Edge Computing) technology offers network and computing functionalities that allow application services to improve in terms of network delay, bandwidth, and security, by locating the application servers closer to the users at the edge nodes within the 5G network. To offer its interoperability within various networks and user equipment, standardization of the 5G MEC technology has been advanced in ETSI, 3GPP, and ITU-T, primarily for the MEC platform, transport support, and MEC federation. This article offers a brief review of the standardization activities for 5G MEC technology and the details about the system architecture and functionalities developed accordingly.

• 전자통신동향분석
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• 제31권6호
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• pp.97-106
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• 2016

본고는 2016년 3GPP 표준에서 다루어지고 있는 5G 네트워크의 표준에 관한 동향을 살펴보고자 한다. 주요분야인 네트워크 슬라이싱 기술, QoS, Mobility, Core Network 분야로 나누어 설명한다. SA2에서 TR23.799의 기술문서에 기록될 내용을 개요, Key Issue별로 다루어지는 워크태스크(Work Task)내용, 그리고 솔루션과 표준동향으로 나누어 3단계로 설명하였다.