• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권6호
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• pp.1979-1995
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• 2015

Network convergence is regarded as the development tendency of the future wireless networks, for which self-organization paradigms provide a promising solution to alleviate the upgrading capital expenditures (CAPEX) and operating expenditures (OPEX). Self-optimization, as a critical functionality of self-organization, employs a decentralized paradigm to dynamically adapt the varying environmental circumstances while without relying on centralized control or human intervention. In this paper, we present comprehensive surveys of heterogeneous networks (HetNets) and investigate the enhanced self-optimization models. Self-optimization approaches such as dynamic mobile access network selection, spectrum resource allocation and power control for HetNets, etc., are surveyed and compared, with possible methodologies to achieve self-optimization summarized. We hope this survey paper can provide the insight and the roadmap for future research efforts in the self-optimization of convergence networks.

• 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.

• 전자통신동향분석
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• 제35권4호
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• pp.115-134
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• 2020

Several studies on machine learning (ML) based self-organizing networks (SONs) have been conducted, specifically for LTE, since studies to apply ML to optimize mobile communication systems started with 2G. However, they are still in the infancy stage. Owing to the complicated KPIs and stringent user requirements of 5G, it is necessary to design the 5G SON engine with intelligence to enable users to seamlessly and unlimitedly achieve connectivity regardless of the state of the mobile communication network. Therefore, in this study, we analyze and summarize the current state of machine learning studies applied to SONs as solutions to the complicated optimization problems that are caused by the unpredictable context of mobile communication scenarios.

• Computers and Concrete
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• 제22권4호
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• pp.419-437
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• 2018

The compressive strength of self-compacting concrete (SCC) containing fly ash (FA) is highly related to its constituents. The principal purpose of this paper is to investigate the efficiency of hybrid fuzzy radial basis function neural network with biogeography-based optimization (FRBFNN-BBO) for predicting the compressive strength of SCC containing FA based on its mix design i.e., cement, fly ash, water, fine aggregate, coarse aggregate, superplasticizer, and age. In this regard, biogeography-based optimization (BBO) is applied for the optimal design of fuzzy radial basis function neural network (FRBFNN) and the proposed model, implemented in a MATLAB environment, is constructed, trained and tested using 338 available sets of data obtained from 24 different published literature sources. Moreover, the artificial neural network and three types of radial basis function neural network models are applied to compare the efficiency of the proposed model. The statistical analysis results strongly showed that the proposed FRBFNN-BBO model has good performance in desirable accuracy for predicting the compressive strength of SCC with fly ash.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제6권4호
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• pp.574-581
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• 2002

기존의 큐잉분석은 네트워크 용량설계 및 성능 예측시 상당히 유용하지만, 실제의 경우 큐잉 분석으로부터 예측된 결과는 실제 관측된 성능과는 상당히 다르다. 또한 LAM, WAN 및 VBR 트래픽 특성에 관한 최근의 실험적 연구들은 기존의 Poisson 가정에 의한 모델들이 네트워크 트래픽의 장기간 의존성 및 self-similar 특성을 과소평가 함으로써, 실제 트래픽의 특성을 제대로 나타낼 수 없다는 것을 지적해 왔다. 본 논문에서는 exactly self-similar 모델링인 Pareto-like ON/OFF 소스 모델링에 의한 트래픽과 기존의 Poisson 모델링에 의한 트래픽을 비교 분석함으로써, self-similar 트래픽이 실제의 Ethernet 트래픽 특성을 잘 반영한다는 것을 보임으로써 최적화된 ATM 네트워크 설계 및 성능분석을 이루고자 한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2005년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.322-324
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• 2005

In this paper, we introduce the advanced Self-Organizing Fuzzy Polynomial Neural Network based on optimized FPN by evolutionary algorithm and discuss its comprehensive design methodology involving mechanisms of genetic optimization, especially genetic algorithms (GAs). The proposed model gives rise to a structurally and parametrically optimized network through an optimal parameters design available within Fuzzy Polynomial Neuron(FPN) by means of GA. Through the consecutive process of such structural and parametric optimization, an optimized and flexible the proposed model is generated in a dynamic fashion. The performance of the proposed model is quantified through experimentation that exploits standard data already used in fuzzy modeling. These results reveal superiority of the proposed networks over the existing fuzzy and neural models.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제5권2호
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• pp.189-199
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• 1999

This paper presents an optimization algorithm for a stable Self Dynamic Neural Network(SDNN) using genetic algorithm. Optimized SDNN is applied to a problem of controlling nonlinear dynamical systems. SDNN is dynamic mapping and is better suited for dynamical systems than static forward neural network. The real-time implementation is very important, and thus the neuro controller also needs to be designed such that it converges with a relatively small number of training cycles. SDW has considerably fewer weights than DNN. Since there is no interlink among the hidden layer. The object of proposed algorithm is that the number of self dynamic neuron node and the gradient of activation functions are simultaneously optimized by genetic algorithms. To guarantee convergence, an analytic method based on the Lyapunov function is used to find a stable learning for the SDNN. The ability and effectiveness of identifying and controlling a nonlinear dynamic system using the proposed optimized SDNN considering stability is demonstrated by case studies.

• 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.

• 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.

• 대한기계학회논문집
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• 제17권12호
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• pp.3063-3072
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• 1993

The layout is an important and difficult problem in industrial applications like sheet metal manufacturing, garment making, circuit layout, plant layout, and land development. The module layout problem is known to be non-deterministic polynomial time complete(NP-complete). To efficiently find an optimal layout from a large number of candidate layout configuration a heuristic algorithm could be used. In recent years, a number of researchers have investigated the combinatorial optimization problems by using neural network principles such as traveling salesman problem, placement and routing in circuit design. This paper describes the application of Self-organizing Feature Maps(SOM) of the Kohonen network and Simulated Annealing Algorithm(SAA) to the layout problem of the two-dimensional rectangular shapes.