다양한 기능의 휴대 단말 기기와 무선 환경의 보급으로 무선 인터넷 서비스에 대한 사용자들의 요구가 증가하고 있다. 이와 관련하여 IEEE 802.16 표준은 사용자에게 대용량 데이터 서비스를 제공하기 위한 무선 기술을 정의하고 있다. 또한, IEEE 802.16에 MS의 핸드오버 절차를 추가한 EEE 802.16e 표준 기술은 MS에 대한 핸드오버 절차를 지원하고 있다. 그러나 이러한 핸드오버 절차는 MS이 Serving BS과의 연결을 종료한 이후, 새로운 Target BS에 대한 핸드오버 절차를 수행하므로 사용자는 일시적인 데이터 전송 중단으로 인한 서비스 지연을 경험한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하고, 사용자에 대한 빠른 핸드오버 절차를 지원하기 위해 주변 BS들의 위치 정보를 MOB_NBR-ADV를 통하여 MS에게 전송하고, 이를 통해 각 BS들에 대한 MS의 접근 정도를 평가하여 특정한 BS에 대해서만 Association을 수행할 수 있는 기법을 제안한다.
본 연구는 이종 무선 네트워크에서 발생하는 핸드오버 부하를 개선하는 알고리즘을 제안한다. 핸드오버는 단말기의 위치가 네트워크의 구성 단위인 셀을 옮겨갈 때 발생한다. 이 위치 업데이트 비용은 매우 크다. 효과적인 위치 업데이트를 위해서 idle 상태에서는 단말기가 셀 선택 알고리즘에 의해서 셀을 결정한 뒤, 핸드오버 여부를 보고한다. 본 논문에서 제안하는 방식은 셀 내부에 가상의 버퍼 영역을 두어 버퍼 영역 안쪽의 핸드오버를 제한하고, 버퍼 영역 바깥쪽의 핸드오버는 기존 방식을 이용하는 것이다. 실험은 네트워크 시뮬레이터 NS-3에서 수행되었고, 그 결과 제안된 알고리즘이 핸드오버 횟수를 프로필 기반 네트워크 선택 프레임워크(Profile-based Network Selection Framework, PNSF) 알고리즘 대비 약 7% 감소시켰으며, 위치 정보의 정확성은 PNSF와 동등한 성능을 보여 위치 기반 서비스의 질 향상에 기여함을 확인할 수 있었다.
본 논문은 WiMAX 와 WLAN 네트워크 간 빠른 핸드오버를 위한 이동성 관리 방안을 제안한다. 제안방안은 MPLS 네트워크 환경을 기반으로 하고, 공용 인증키로써 MA ID(Mobility Agent Identifier)를 할당하여 핸드오버 시 재인증(Re-authentication) 및 IP 재구성을 위한 시그널링 메시지를 간소화시킨다. 따라서 이동노드가 핸드오버 할 때마다 반복적으로 요구되는 두 동작에 대한 처리가 보다 신속히 이뤄지면서 핸드오버 지연 감소의 효과를 보인다. 제안방안에 의한 성능 향상을 검증하기 위해 수식을 이용하여 기존방안과 제안방안의 핸드오버 지연을 분석하였다. 그 결과 제안방안에서의 핸드오버 지연이 기존방안 보다 더 낮음을 확인하였다.
셀룰러 네트워크에서 핸드오버는 사용자에게 끊김 없는 통신을 제공하기 위한 중요한 이슈 중에 하나이다. 그러나 커버리지가 작은 펨토셀이 급격하게 설치되면, 끊김 없는 통신의 지원은 더욱 어려워질 것이다. 이를 해결 하기 위해서는 단말이 시기 적절하게 핸드오버 할 수 있도록 지원해야 한다. 만약 핸드오버가 너무 이르거나 혹은 너무 늦게 수행되면, 사용자는 일시적으로 통신 단절인 RLF (Radio Link Failure)을 경험하게 된다. 핸드오버의 시기는 핸드오버 파라미터에 의해 결정될 수 있다. 본 논문에서는 RLF 을 최소화하고, eNB 가 네트워크 운용자의 도움 없이 최적화된 핸드오버 파라미터를 자가 구성할 수 있는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 방법은 기존의 방법에 비해 효과적으로 RLF 을 줄일 수 있음을 확인 할 수 있다.
IoT(Internet of Things)기기의 이용률은 가파르게 증가추세를 보이며, 이젠 어떠한 사물에도 인터넷이 보급될것으로 전망된다. 5G 네트워크는 이러한 수많은 기기들을 끊임없이 통신하게 할 수 있는 역할을 해내기 위한 매개체로 보인다. 미래의 원활한 통신을 위한 핵심기술인 5G 네트워크는 기존보다 작아진 셀들로 이루어 져 있다는 것이 가장 큰 특징이다. 그러나, 이러한 점은 셀이동시 사용되는 기존의 핸드오버 방법으로 모빌리티를 관리하기에는 최적화 되어있지 않다.본 논문에서는 5G 환경에서 직면할 문제인 핸드오버의 새로운 관리기법을 제안한다.
The 6th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.578-582
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2015
Lack of client involvement in construction of public projects has been identified as the main cause of many operational problems. Clients need to perform their roles and responsibilities effectively and efficiently at the right time and through the use of correct methods in order to have the optimum involvement required during all the construction project phases, namely, the planning, design, construction, handover, and operation and maintenance phase. This paper investigates the influence of clients' individual factors on their involvement in construction project delivery. A questionnaire survey was distributed to various government agencies of the Kingdom of Saudi Arabia (KSA). Explanatory Factory Analysis was performed to group nineteen individual factors. The factor analysis result suggests that the individual factors that can involve clients' involvement in construction projects can be grouped into five, which are: adequacy of knowledge and experience for decision making in the early stage of design; ability to communicate clearly; job satisfaction; personal skills; and expertise in design and construction.
Low Earth Orbit(LEO) Non-Terrestrial-Network(NTN) 은 위성을 사용하여 통신 서비스를 제공하지 못하는 도시 이외의 산간, 바다, 항공기 또는 외진 지역에 통신 서비스를 제공하는 모델이다. Terrestrial Network(TN) 핸드오버에서 사용되는 Measurement-Based Triggering(MHT)의 경우 User Equipment(UE)에서 측정된 값을 기반으로 Measurement Report를 전달한다. 그러나 NTN 환경에서의 HO triggering은 TN 과는 달리 장거리 통신을 요구하고 위성이 빠른 속도로 이동함에 따라 MHT에 사용되는 지표들을 대체할 방법이 필요하다. 이 논문에서는 측정 유효성을 대체할 수 있는 지표로 UE와 셀 중심 간의 거리 및 고도 각을 활용하여 HO triggering을 예측하는 시스템을 제안한다. 제안한 예측 시스템은 핸드오버 triggering 예측에 대해 우수한 성능을 보였으며 좋은 측정 결과를 얻을 수 있었다.
The accurate prediction of User Equipment (UE) paths in wireless networks is crucial for improving handover mechanisms and optimizing network performance, particularly in the context of Beyond 5G and 6G networks. This paper presents a comprehensive evaluation of unidirectional and bidirectional recurrent neural network (RNN) architectures for UE path prediction. The study employs a sequence-to-sequence model designed to forecast user paths in a wireless network environment, comparing the performance of unidirectional and bidirectional RNNs. Through extensive experimentation, the paper highlights the strengths and weaknesses of each RNN architecture in terms of prediction accuracy and computational efficiency. These insights contribute to the development of more effective predictive path-based mobility management strategies, capable of addressing the challenges posed by ultra-dense cell deployments and complex network dynamics.
To meet increasing traffic requirements in mobile networks, small base stations (SBSs) are densely deployed, overlapping existing network architecture and increasing system capacity. However, densely deployed SBSs increase energy consumption and interference. Although these problems already exist because of densely deployed SBSs, even more SBSs are needed to meet increasing traffic demands. Hence, base station (BS) switching operations have been used to minimize energy consumption while guaranteeing quality-of-service (QoS) for users. In this study, to optimize energy efficiency, we propose the use of deep reinforcement learning (DRL) to create a BS switching operation strategy with a traffic prediction model. First, a federated long short-term memory (LSTM) model is introduced to predict user traffic demands from user trajectory information. Next, the DRL-based BS switching operation scheme determines the switching operations for the SBSs using the predicted traffic demand. Experimental results confirm that the proposed scheme outperforms existing approaches in terms of energy efficiency, signal-to-interference noise ratio, handover metrics, and prediction performance.
본 논문에서는 무선 멀티 홉 네트워크에서 시스템 성능을 높이기 위한 효율적인 핸드오버 결정 알고리즘을 제안한다. 기존의 핸드오버 결정에 대한 연구들은 대부분 싱글 홉 환경에서 이루어졌고, 802.16 환경에서 중요한 이슈가 되는 사용자의 QoS 요구를 고려하지 않고 있다. 제안하는 알고리즘은 기지국(BS)으로의 전송 시간을 기준으로 하는 경로 결정 방법과 전송 시간, 사용자의 QoS 요구, 기지국의 트래픽 로드를 입력 값으로 하는 퍼지 로직 기반(Fuzzy Logic based)의 핸드오버 알고리즘을 포함한다. 제안하는 핸드오버 결정 알고리즘은 802.16j 환경의 특성을 고려하였으며, 기존의 SINR 기반의 방식에 비해 전송 시간, 세션 당 핸드오버 횟수, 전송 끊김 횟수가 5%~30% 향상되는 결과를 가진다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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