• Review of KIISC
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• v.14 no.2
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• pp.38-45
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• 2004

본고에서는 IETF IPSEC WG과 IPSEC프로토콜 관련 표준화 작업을 위해 최근 결성되어 관심을 모으고 활발히 활동을 시작한 MOBIKE WG 및 PK14IPSEC WG의 표준화 활동을 소개하고 간략히 요약한다. 또한 멀티캐스트 보안 표준화 작업을 수행하는 MSEC WG기 활동을 소개하고 현재 진행 사항과 최근의 표준화 작업의 내용과 기술 동향을 기술한다.

• 한국정보통신설비학회:학술대회논문집
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• 2007.08a
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• pp.260-263
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• 2007

무선 사업자가 각자의 네트웍 기반으로 제공하던 유무선 통신서비스는 무선사업자들은 음성서비스에 의한 유선서비스 대체(FMS)로 나타나고 있으며, 유선사업자들은 All-IP 기반의 NGN 진화에 따라 유선사업자 중심으로 유무선 서비스 통합(FMC)이라는 형태로 진화하고 있다. 초기의 FMC는 하나의 단말기로 실내의 유선서비스와 실외의 무선서비스를 Seamless 보장없이 제공하였으나, 유선전화(PSTN)의 무선랜 기반 VoIP 진화 등에 의해 무선랜-CDMA 듀얼폰 기반의 FMC Seamless 서비스를 유무선 사업자들이 준비 중에 있다. Seamless 서비스를 위한 이동성기술은 네트웍 기반에서 음성/데이터 이동성을 제공하는 기술(UMA/UNC)을 유럽에서 상용화 서비스 중이며 최근 플랫폼 진화(IMS)로 IMS/VCC기반의 음성이동성 기술이 개발되고 있으며 향후 유무선 사업자간의 IP 기반 서비스를 위한 이동성 기술 또한 다양한 기술들이 표준화 중에 있다. 이에 본 논문에서는 이러한 음성/IP이동성 기술에 대한 고찰을 통해 무선랜 중심으로 듀얼폰 기반의 이동성 기술 적용 방안을 고찰코자 한다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.43 no.3
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• pp.353-362
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• 2023

In this research, the usage status and characteristics of user big data of Mobike, a dockless bike sharing service introduced in Suwon city, were analyzed, and multiple regression analysis was performed to identify factors influencing the demand for dockless bike sharing service. For analysis, usage data of bike sharing system in Suwon city in 2019 were obtained, and they were organized by areas. As a result of analyzing the characteristics of the influencing factors selected for each area, it was found that the extension of bicycle roads shows high in areas with high demand for bicycles or adjacent areas. Also, the population of 10-30's shows high in areas with high demand for bicycles or adjacent areas. In addition, it was analyzed that the use of bike sharing system is high in areas with high maintenance rate of bicycle roads and large-scale residential and commercial facilities near residential districts and adjacent areas. As a result of the multiple regression analysis, it is analyzed that length of bicycle·pedestrian roads (non-separated), population of 10-30's, number of railway stations, number of schools, number of commercial facilities, number of industrial facilities factors were significant. It is expected that it may be possible to create an environment in which citizens want to use dockless bike sharing service by identifying factors affecting the number of stationless shared bicycles. Also, the results of data analysis are considered to be contributing to policy data to promote the use of dockless bike sharing.