• 한국전자통신학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.1025-1030
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• 2019

본 논문에서는 LTE 네트워크에서 SON(: Self Organization Networks) 기술 분석을 다룬다. SON은 이전 셀룰러 시스템인 UMTS, GSM과 비교되는 LTE 만의 차별적인 기능이고, 무선 라디오가 변화하는 환경에서 비용 효율적으로 최고의 성능을 도출하는 도구이다. 또한, SON은 운영자가 네트워크의 설정들을 자동화하는 기능이 있으며, 중앙 집중적 계획이 가능하고 수작업에 대한 요구를 감소시켰다. SON은 크게 Self-Configuration, Self-Optimization, Self-Healing의 3가지 범주로 나누어진다. 각각의 큰 범주는 세부적인 기술 내용을 가지고 있고 각 범주의 기술들이 모두 모여서 SON이라는 기술을 완성시키게 된다. 본 논문에서는 각 3가지 범주에서 Self-Optimization의 기술 중 MRO(: Mobility Robustness Optimization)에 대해서 집중적으로 분석하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.893-900
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• 2019

본 논문에서는 LTE 네트워크에서 SON(: Self Organization Networks) 기술 분석을 다룬다. SON은 이전 셀룰러 시스템인 UMTS, GSM과 비교되는 LTE 만의 차별적인 기능이고, 무선 라디오가 변화하는 환경에서 비용 효율적으로 최고의 성능을 도출하는 도구이다. 또한, SON은 운영자가 네트워크의 설정들을 자동화하는 기능이 있으며, 중앙 집중적 계획이 가능하여 수작업에 대한 요구를 감소시켰다. SON은 크게 Self-Configuration, Self-Optimization, Self-Healing의 3가지 범주로 나누어진다. 각각의 큰 범주는 세부적인 기술 내용을 가지고 있고 각 범주의 기술들이 모두 모여서 SON이라는 기술을 완성시키게 된다. 본 논문에서는 각 3가지 범주에서 Self-Configuration의 기술 중 ANR에 대해서 집중적으로 분석하였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.941-946
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• 2019

본 논문에서는 LTE(Long Term Evolution) SON(Self Organization Network) 환경에서 PCI(Physical Cell Identification)를 할당하는 방법에 대하여 분석하였다. PCI를 할당하는 방법에 다양한 기법들이 제시되었고 규격에서는 기본적으로 PCI를 할당하는 과정에서 다른 셀과 ID가 '충돌'(Collision) 또는 '혼란'(Confusion)을 일으킬 수 있다는 것을 제시하였다. 따라서 본 논문에서는 LTE 규격에서 제시하는 PCI '충돌', '약한충돌'(Weak Collision) 그리고 '혼란'의 시나리오가 무엇인지 내용을 살펴보았다. 또한, 각 시나리오에 대한 해결 방법으로 셀 중앙적접근과 분산적 접근 방법에 대해 살펴보았다. 논문에서는 최근 연구되고 있는 그래픽 컬러링(Graphic Coloring) 기법에 대한 접근 방법에 대해 살펴보았고 중앙접근적 방법에 대한 전략에 대해 설명하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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• pp.406-408
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• 2015

최근 사물인터넷 환경은 다양한 서비스 개발로 인해 동일 지역 내에 다양한 서비스 디바이스로 구성된 네트워크가 형성되어 있다. 이런 네트워크 환경은 효율적 서비스 제공을 위해 스스로 서비스를 인지하고 서비스 별 네트워크 구성 기법이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 Infra-less IoT 환경에서의 Self-Organization Network (SON) 기반 서비스 지향형 IoT 네트워크 구성 방법을 제안한다. 제안하는 기법은 서비스 제공 시 필요한 네트워크 시그널링을 최소활 할 수 있는 기법으로 활용될 수 있다.

• 전자통신동향분석
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• 제38권6호
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• pp.95-106
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• 2023

As artificial intelligence has become commonplace in various fields, the transparency of AI in its development and implementation has become an important issue. In safety-critical areas, the eXplainable and/or understandable of artificial intelligence is being actively studied. On the other hand, machine learning have been applied to the intelligence of self-organizing network (SON), but transparency in this application has been neglected, despite the critical decision-makings in the operation of mobile communication systems. We describes concepts of eXplainable machine learning (ML), along with research trends, major issues, and research directions. After summarizing the ML research on SON, research directions are analyzed for explainable ML required in intelligent SON of beyond 5G and 6G communication.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.196-201
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• 2018

최근 로컬 IoT 네트워크 구축과 관련하여 RPL 프로토콜을 활용하는 다양한 비-인프라 기반 IoT 네트워킹 기법들이 연구 중이다. 특히, RPL 프로토콜은 자율네트워킹과 로컬 네트워크에 존재하는 노드 간 애드혹 경로를 제공하지 못하는 문제를 가지고 있다. 본 논문에서는 비-인프라 기반 IoT 네트워크 구축을 지원하는 자율네트워킹 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 저전력 손실 네트워크로 구성된 네트워크 환경에 적용 가능한 자율네트워킹 기법이다. 실험을 통해서 제안한 자율네트워킹 기법의 우수한 성능을 보였다. 특히, 단대단 데이터 발생률과 단대단 지연 측면에서 제안하는 기법의 성능이 우수함을 증명하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권9호
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• pp.1357-1366
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• 2022

긴급 상황에 대비하는 재난망이나 전술 이동통신 네트워크는 현장에 적응하여 신속하고 정확하게 구축하는 것이 중요하다. 전통적인 무선통신 시스템을 구성하기 위해서는 셀 플래닝 장비를 통해 기지국의 파라미터를 설정한다. 하지만 셀 플래닝을 위해서는 환경에 대한 정보나 데이터가 사전에 구축되어 있어야 하며, 셀 플래닝에 반영되지 않아 현장에 맞지 않는 파라미터가 사용되면 네트워크 구축 후 문제의 해결 및 성능 향상을 위해서 별도의 최적화가 진행되어야 한다. 이 논문에서는 이동통신 기지국에서의 인공지능(AI)과 자율운용(SON) 기술을 사용한 신속한 이동통신망 구축 및 최적화 방법을 제시한다. 기지국의 위치와 단말의 측정 정보를 이용한 DNN 모델을 통해 경로 손실 예측을 수행하여 지형을 구분하는 CNN 모델을 기지국 파라미터를 자동으로 설정한 후, 운용 중에 수집되는 데이터로 경로 손실 모델을 학습시키며 이를 이용해 Coverage/Capacity 최적화를 지속적으로 수행할 수 있도록 한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권5호
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• pp.703-713
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• 2022

이동통신 시스템에서 정확하고 신속한 통신망 구축은 중요하다. 현재 무선통신 시스템을 구성하기 위해서는 셀 플래닝 장비를 통해 기지국의 파라미터를 설정한다. 하지만 기지국의 신규 설치마다 셀 플래닝을 새로 수행해야 하며, 셀 플래닝에 반영되지 않은 장애물 정보 등 실제 환경과 맞지 않는 파라미터가 설정되는 문제가 발생할 수 있다. 이 논문에서는 SON 서버에서 기지국의 위치와 단말의 측정 정보를 이용한 DNN 모델을 통해 경로 손실 예측을 수행하고, 지형을 구분하는 CNN 모델을 통해 예측된 경로 손실의 지형을 구분한다. 구분된 지형을 바탕으로 SON 서버에서 해당 지형에 맞는 지형별 기지국 파라미터를 자동으로 설정하고 지속해서 지형별 파라미터를 업데이트하여, 지형과 주변 환경 변화를 고려한 기지국 파라미터를 자동으로 설정할 수 있다.

• 대한토목학회논문집
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• 제28권3D호
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• pp.307-315
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• 2008

본 연구의 목적은 수도권 남부 국도 ITS 시범구간인 국도 3호선의 장지IC~곤지암IC구간에서 수집되는 교통자료를 기반으로 자기조직형 신경망 이론을 도입하여 국도구간의 통행시간 추정모형을 개발하는 방안을 제시하는 것이다. 지점 검지기 적정 설치위치와 구간의 연장 및 연도의 토지이용특성이 단속류의 구간통행시간에 영향을 미침을 확인하였으며, 구간 통행시간 추정을 위해 기존의 인공신경망 모형이 가지는 추가학습이 불가능하다는 단점과 신경망 구조의 최적구성이 어려운 점 등을 고려하여 자기조직형 인공신경망 구조방법을 도입하였다. 통행시간 추정결과 기존 검지기에서 수집된 자료와 최적위치에서 수집된 자료를 이용하여 모형을 검증한 결과 통행특성을 가장 잘 반영하는 지점자료를 활용한 모형의 추정력이 우수한 것으로 나타났다. 이러한 시도는 향후 국도 ITS 사업의 설계에서 검지기의 설치 위치 선정에 응용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국통신학회논문지
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• 제34권12A호
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• pp.962-970
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• 2009

본 논문에서는 Long Term Evolution (LTE) 시스템에서 새로 설치된 셀이 자율적으로 이웃 셀 정보를 수집하고 Physical Cell Identifier (PCI)를 결정하는 방안을 제안한다. PCI의 수는 한정되어 재사용이 필요하며, 도심 환경에서 Macro 셀 안에 Pico/Femto 셀과 같은 작은 크기의 셀이 다수 설치되면 PCI의 수는 더욱 제한될 것으로 예상된다. 따라서 제한된 수의 PCI를 효율적으로 할당하는 연구가 필요하다. 본 논문에서는 Self-Organization Network (SON) 환경에서 셀이 주변 셀들로부터 오는 수신신호세기를 수집하고, 이를 이용하여 PCI 재사용 효율을 높일 수 있도록 자율적으로 PCI를 할당하는 방안을 제안한다. 모의실험을 구성하여 제안한 방안이 적용된 경우의 성능을 분석하였고, 새로 설치되는 셀의 커버리지 타입에 따른 성능도 도출하고 분석하였다. 제안한 기법을 적용하면 시스템을 운용하는데 필요한 PCI의 수를 줄여 효율적으로 PCI를 재사용할 수 있음을 확인하였다