• 한국통신학회논문지
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• 제35권2A호
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• pp.142-152
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• 2010

IEEE 802.11 WLAN에서 동작하는 단말이 핸드오버를 수행하는 과정에서 새로운 AP를 찾기 위한 스캐닝 과정은 핸드오버 지연시간의 90%이상을 차지하고, 이는 끊김 없는 핸드오버를 하기에 가장 큰 장애요인으로 꼽힌다. 본 논문에서는 이러한 스캐닝 지연시간을 줄이기 위해서 핸드오버가 임박한 단말이 선택적 채널 스캐닝을 할 수 있는 스캐닝 그룹 및 순서 결정 방법을 제안한다. 본 논문에서의 AP는 IEEE 802.21에서 제공하는 인포메이션 서버(IS)로부터 주변 네트워크 정보를 제공받으며, 이를 바탕으로 AP는 각 이웃 AP와의 거리와 네트워크 토폴로지 그리고 각각의 트래픽 로드에 따라 고유의 스캐닝 순서를 결정하고 비콘 메시지를 통해 단말에게 방송한다. 단말은 스캐닝 순서에 따라 이웃 AP들에 대해 사전 수동형 스캐닝을 수행하고, 그 결과에 따라 이웃 AP에 차별적인 우선순위를 부여하여 스캐닝 그룹을 세 가지 종류로 분류한다. 이후 단말은 핸드오버가 임박했을 때 미리 결정된 스캐닝 그룹을 바탕으로 불필요한 AP에 대한 스캐닝을 최소화함으로써 최적의 AP를 빠른 시간 내에 찾을 수 있다. 모의실험을 통해 제안된 핸드오버 기법에서의 스캐닝 지연시간이 기존의 기법보다 현저히 감소했음을 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제35권1호
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• pp.11-20
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• 2008

차세대 무선 네트워크 환경의 필연적인 추세는 상이한 특성을 가지는 무선 액세스 네트워크들이 상호 보완적인 방법으로 공존한다는 것이다. 또한 두 개 이상의 에어 인터페이스를 갖추고 다양한 서비스를 동시에 받을 수 있는 이동 단말들도 등장하고 있다. 이와 같은 환경에서 이동 사용자가 이질의 액세스 네트워크 간을 로밍하는 경우에도 끊김없는 통신을 지속할 수 있도록 해 주고, 여러 개의 공존하는 무선 액세스 네트워크들을 효과적으로 활용함으로써 응용 별 서비스품질 요구를 만족할 수 있는 해결책이 필요하다. 이에 본 연구에서는 응용 별 종단 간 이동성 관리와 cross-layer 핸드오버 제어에 기반한 이동성 관리 플랫폼을 제안한다. 제안하는 플랫폼은 종단 사용자의 단말에서 동작하며, Monitoring Agent, Profile Database, Decision Engine, IP Agent 등 4개의 기능적인 모듈로 구성된다. 시뮬레이션을 통해 제안하는 플랫폼이 응용 별로 적합한 액세스 네트워크를 선택함으로써 향상된 QoS를 제공함을 보였다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제17C권3호
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• pp.271-280
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• 2010

차세대 이동통신 시스템에서는 3세대 진화망인 LTE(long-Term Evolution), WiMAX/WiBro, 차세대 WLAN등 다양한 무선 접속 기술이 All-IP 기반의 핵심망을 중심으로 통합되는 형태로 발전하고 있다. 이러한 발전에 따라 중첩된 다양한 무선 이종망 환경에서 최적의 조건을 제공하는 망으로의 접속을 제공하는 수직적 핸드오버가 필요하다. 그러나 현재까지는 각각의 네트워크가 독자적 서비스 제공을 위해 독립적인 무선자원관리 기능을 제공하여 왔으므로, 이종망 환경에서의 다양한 네트워크를 끊김없이 서비스를 제공하기 위해서는 개별 네트워크의 무선자원들을 통합적으로 관리하여 최적의 서비스를 제공할 수 있어야 할 것이다. 최근 이러한 무선 이종망 환경에서의 문제점을 해결하기 위해 적응적이동성을 위한 범용링크계층(GLL)과 통합무선자원관리(CRRM) 방식의 개념이 도입되고 있다. 본 논문에서는 LTE와 WLAN 사이에서의 효율적인 수직적 핸드오버를 위한 범용링크계층을 기반으로 정책기반과 다기준 의사결정법(MCDM)을 혼합한 수직적 핸드오버 알고리즘을 제안하고, 퍼지 로직 제어기(FLC)를 이용하여 핸드오버 시점을 적응적으로 결정하는 방안을 제안한다. 시뮬레이션 연구 결과 본 논문에서 제안하는 수직적 핸드오버 기법은 수신신호의 세기를 기반으로하는 방법과 MCDM 만을 사용하는 방법에 비해 데이터 처리량, 핸드오버 성공확률, 서비스 사용비용 그리고 핸드오버 시도 횟수 측면에서 우수한 성능을 보였다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제46권5호
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• pp.146-153
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• 2009

현재, 3GPP, IETF 등에서 차세대 네트워크(NGN, Next Generation Network)에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 다양한 생활 패턴에 따른 빈번한 이동성에도 불구하고, 원하는 서비스를 항상 원하는 시간, 장소에 구애받지 않고 자기가 소유하고 있는 단말을 이용하여 서비스를 받기를 원하는 사용자의 요구사항을 반영하기 위해 차세대 네트워크(NGN)는 다양해지는 어플리케이션 개발에 대응하기 위해 IMS(IP Multimedia Subsystem)가 구축되고 있으며, 또한 펨토셀/WiBro/3G등의 다양한 무선 억세스 네트워크로 구성된 계층적 네트워크 구축되고 있다. 이와 같이 무선 멀티 억세스 네트워크로 구성된 계층적 네트워크에서의 사용자가 네트워크 선택하기 위해서는 기존 무선품질 이외에 사용자 프로파일과 네트워크 부하량 등을 고려한 최적의 네트워크 선택 기준이 필요하다. 또한 핸드오버의 판단을 멀티모드 단말에서 수행하는 기존 방법 사용할 경우 발생할 수 있는 핸드오버 핑퐁현상을 억제하고, 보다 정확한 계층적 핸드오버를 수행하기 위한 방법이 필요하다. 본 논문에서는 멀티모드 단말 개발의 용이성과 다양한 억세스 네트워크의 선택 및 등록에 관한 고려사항을 검토하여, 사용자 프로파일을 반영하여 IMS를 포함한 계층적 네트워크에서의 SIP-MIH(Session Initiation Protocol-Media Independent Handover)를 기반으로 하는 무선 멀티 억세스 네트워크의 선택 기법과 계층적 핸드오버 절차에 대해 제안한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제14권9호
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• pp.4492-4497
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• 2013

차세대 무선 네트워크 시스템에서 이동 단말은 다수의 무선 액세스 네트워크를 접속할 수 있는 능력을 갖는다. 이런 이기종 환경에서 네트워크 선택 메커니즘은 사용자에게 QoS를 보장해주기 위한 중요한 역할을 담당한다. 본 연구에서는 최적의 네트워크 선택을 위해 AHP 기법을 그룹결정방법에 적용한다. 특정 QoS를 요구하는 사용자들과 유사한 특성을 갖는 액세스 네트워크들을 각각 그룹으로 생각한다. 이 경우 비슷한 특성을 갖는 네트워크들을 그룹으로 묶어, 일차적으로 그룹간의 판별을 통해 적합한 그룹을 선택한 후, 그 그룹에서 네트워크 선택 알고리즘에 의한 네트워크 순위를 통해 최적의 네트워크를 선택해 주는 방법이다. 여기서 네트워크 선택 알고리즘은 결정요소의 가중치를 계산하는 AHP와 접근 네트워크의 등급을 결정하는 GRA 방법을 이용한다. MATLAB 시뮬레이션 결과, 제안된 시스템은 각 서비스 내 모든 사용자들이 0.9 이상의 높은 판정값으로 동일한 네트워크를 선택함을 알 수 있었다. 결과적으로 제안된 시스템은 WLAN과 UMTS의 통합망에서 기존시스템에 비해 효과적인 네트워크 선택 알고리즘임을 알 수 있다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제21권4호
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• pp.50-61
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• 2020

건설산업에서 안전관리가 오랫동안 중요한 화제중의 하나로 대두되고 있으며 수많은 노력에도 불구하고 여전히 타 산업에 비해 높은 재해율을 보이고 있다. 이와 관련되어 많은 연구들이 진행되었으며, 대부분 시공자 또는 시공단계를 중심으로 진행되었다. 그러나 사업초기단계가 건설안전에 미치는 영향이 가장 높고 발주자 등 사업초기단계의 의사결정자들이 중요한 작용을 함에도 불구하고, 아직까지 건설사업 생애주기를 포괄하는 안전관리체계가 미흡한 실정이다. 게다가 건설사업에서 방대한 정보가 생성되지만, 이러한 정보들은 각 생애주기를 거듭할수록 정보들의 가치가 증가하는 반면에 비효율적인 측면을 보이고 있다. 이는 참여자들 간의 부족한 정보 공유 및 전달과 미흡한 표준으로 인한 것으로 판단되며, 이는 또한 정보가치들의 손실을 야기한다. 따라서 본 연구에서는 건설산업 측면에서 안전관리 정보이양의 효율성을 분석하는 것을 목적으로 하며, 이를 위해 우선적으로 건설안전 정보를 체계적이고 효율적으로 관리 및 활용하기 위한 안전관리 Framework을 '안전관리 업무기능', '건설사업 생애주기', '산업위계'를 포괄하여 제안하고, '안전관리 업무기능'을 계층적 구조로 5개의 대분류, 13개의 중분류, 32개의 소분류로 세분화함으로써 Framework을 구체화하였다. 다음으로, 안전정보이양의 효율성을 분석하기 위해 '업무기능의 중요도'와 '정보이양의 효율성'을 평가지표로 설정하고 전문가 인터뷰를 통해 평가를 실시하였다. 본 연구결과는 건설산업에서 안전관리를 보다 체계적이고 효율적으로 구현하는 기반을 마련하고 나아가 안전관리 역량을 강화하기 위한 기초자료로의 활용을 기대한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권7호
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• pp.3171-3191
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• 2016

Due to growing demand on wireless data traffic, a large number of different types of base stations (BSs) have been installed. However, space-time dependent wireless data traffic densities can result in a significant number of idle BSs, which implies the waste of power resources. To deal with this problem, we propose an active state control algorithm based on semi-Markov decision process (SMDP) for a heterogeneous network. A MDP in discrete time domain is formulated from continuous domain with some approximation. Suboptimal on-line learning algorithm with a random policy is proposed to solve the problem. We explicitly include coverage constraint so that active cells can provide the same signal to noise ratio (SNR) coverage with a targeted outage rate. Simulation results verify that the proposed algorithm properly controls the active state depending on traffic densities without increasing the number of handovers excessively while providing average user perceived rate (UPR) in a more power efficient way than a conventional algorithm.

• 한국통신학회논문지
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• 제38A권10호
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• pp.858-864
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• 2013

4세대 무선통신 환경에서, 가장 중요한 문제 중의 하나는 사용자들에게 적합한 접근 네트워크를 발견하고 선택하는 것이다. 본 논문에서는 그룹결정기법을 이용한 새로운 네트워크 선택 메커니즘을 제안하고, 이종 네트워크 환경에서 수직 핸드오버를 위한 네트워크 선택 기법에 따른 영향을 분석한다. 비슷한 QoS 요구조건들을 갖는 사용자들의 그룹들이 동시에 이용할 수 있는 네트워크를 탐색하며, 한 서비스 영역은 여러 특성을 갖는 다수의 접근 네트워크들이 존재하는 경우를 고려한다. 비슷한 특성을 갖는 네트워크들을 그룹으로 묶어, 일차적으로 그룹간의 판별을 통해 적합한 그룹을 선택한 후, 그 그룹에서 네트워크 선택 알고리즘에 의한 네트워크 순위를 통해 최적의 네트워크를 선택해 준다. 제안된 시스템을 MADM 기법 중 GRA, SAW 그리고 TOPSIS 방법으로 비교 및 평가하였다. MATLAB 시뮬레이션 결과, 제안된 알고리즘은 네트워크들의 특성과 사용자의 선호도에 따라 더욱 효과적인 선택을 할 수 있음을 알 수 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제37권3B호
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• pp.158-164
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• 2012

3GPP LTE/LTE-Advanced 시스템에서 이종 네트워크 및 CSG(Closed Subscriber Group) 셀이 핵심 이슈 중 하나이다. 본 논문에서는 사용자 단말인 UE(User Equipment)가 CSG 셀로 핸드오버를 하기 위해 필수적으로 필요한 시스템 정보 측정 방법에 대해 분석하였다. 기존에 이러한 방법에 대한 명확한 논의가 부족하였기 때문에 먼저 5개의 가능한 방법들을 정리하고 분석하였다. 또한, 이러한 방식들에서 단점인 긴 시스템 정보 측정 지연 시간을 줄이기 위한 새로운 방식을 제안하였다. 제안한 AMPSG(Autonomous Measurement with Parallel Small Gaps) 방식에서는 UE가 주변의 CSG 셀들의 시스템 정보를 순차적으로 측정하지 않고 병렬적으로 측정한다. 그 결과 제안한 방식이 다른 방식들에 비해 좋은 지연 성능을 나타내었다. CSG 셀로의 핸드오버를 결정하기 위해서는 반드시 시스템 정보 측정이 선행되어야 하기 때문에 본 논문에서 제안한 AMPSG 방식을 사용할 경우 핸드오버 결정 시간을 단축할 수 있을 것이다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제24권1호
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• pp.226-234
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• 2024

The frequent handover problem and playing ping-pong effects in 5G (5th Generation) ultra-dense networking cannot be effectively resolved by the conventional handover decision methods, which rely on the handover thresholds and measurement reports. For instance, millimetre-wave LANs, broadband remote association techniques, and 5G/6G organizations are instances of group of people yet to come frameworks that request greater security, lower idleness, and dependable principles and correspondence limit. One of the critical parts of 5G and 6G innovation is believed to be successful blockage the board. With further developed help quality, it empowers administrator to run many systems administration recreations on a solitary association. To guarantee load adjusting, forestall network cut disappointment, and give substitute cuts in case of blockage or cut frustration, a modern pursuing choices framework to deal with showing up network information is require. Our goal is to balance the strain on BSs while optimizing the value of the information that is transferred from satellites to BSs. Nevertheless, due to their irregular flight characteristic, some satellites frequently cannot establish a connection with Base Stations (BSs), which further complicates the joint satellite-BS connection and channel allocation. SF redistribution techniques based on Deep Reinforcement Learning (DRL) have been devised, taking into account the randomness of the data received by the terminal. In order to predict the best capacity improvements in the wireless instruments of 5G and 6G IoT networks, a hybrid algorithm for deep learning is being used in this study. To control the level of congestion within a 5G/6G network, the suggested approach is put into effect to a training set. With 0.933 accuracy and 0.067 miss rate, the suggested method produced encouraging results.