• Title/Summary/Keyword: Station operator

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무선국 관리의 합리적 개선방안에 관한 제안 - 무선국의 자기적합성선언 제도 도입 검토를 중심으로 - (The Proposal on the Rational Reorganization of the Radio stations Management : Focusing on the Introduction of SDoC for Radio Inspection for Telco )

  • 김호영;노원일;최성진
    • 한국전자통신학회논문지
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    • 제18권5호
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    • pp.737-746
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    • 2023
  • 전파자원은 4차 산업혁명 시대의 기술혁신을 선도하는 ICT의 핵심기반으로 경제적 가치와 활용도는 급속히 증가하고 있다. 본 연구에서는 국가의 유한자원인 전파를 이용하여 정보를 전달하는 무선국의 확산추세를 인식하고 변화하는 전파기술과 이용환경의 변화에 맞는 무선국 관리제도 개선방안 도출을 목적으로 한다. 특히, 무선국 주파수면허제 도입과 함께 무선국 준공검사를 자기적합성선언으로의 개편을 검토하는 정부계획에 기반하여 제도의 세부시행 절차와 방법을 제안하였다. 자기적합확인제도는 무선국 운용능력을 보유한 것으로 인정되는 이동통신 사업자에게 전파 혼간섭 관리의 자율성과 책임을 부여하는 정책으로 기술규제인 무선국검사 기능을 정부와 민간과 효율적으로 분산한 점에 의미가 크다. 본 연구는 전파관리제도상 사업자에 대한 자율권 부여와 책임의 명확화를 위한 규제개선 정책을 제공하는데 의의를 가진다.

수질 지수 예측성능 향상을 위한 새로운 인공신경망 옵티마이저의 개발 (Development of new artificial neural network optimizer to improve water quality index prediction performance)

  • 류용민;김영남;이대원;이의훈
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제57권2호
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    • pp.73-85
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    • 2024
  • 하천과 저수지의 수질을 예측하는 것은 수자원관리를 위해 필요하다. 높은 정확도의 수질 예측을 위해 많은 연구들에서 인공신경망이 활용되었다. 기존 연구들은 매개변수를 탐색하는 인공신경망의 연산자인 옵티마이저로 경사하강법 기반 옵티마이저를 사용하였다. 그러나 경사하강법 기반 옵티마이저는 지역 최적값으로의 수렴 가능성과 해의 저장 및 비교구조가 없다는 단점이 있다. 본 연구에서는 인공신경망을 이용한 수질 예측성능을 향상시키기 위해 개량형 옵티마이저를 개발하여 경사하강법 기반 옵티마이저의 단점을 개선하였다. 본 연구에서 제안한 옵티마이저는 경사하강법 기반 옵티마이저 중 학습오차가 낮은 Adaptive moments (Adam)과 Nesterov-accelerated adaptive moments (Nadam)를 Harmony Search(HS) 또는 Novel Self-adaptive Harmony Search (NSHS)와 결합한 옵티마이저이다. 개량형 옵티마이저의 학습 및 예측성능 평가를 위해 개량형 옵티마이저를 Long Short-Term Memory (LSTM)에 적용하여 국내의 다산 수질관측소의 수질인자인 수온, 용존산소량, 수소이온농도 및 엽록소-a를 학습 및 예측하였다. 학습결과를 비교하면, Nadam combined with NSHS (NadamNSHS)를 사용한 LSTM의 Mean Squared Error (MSE)가 0.002921로 가장 낮았다. 또한, 각 옵티마이저별 4개 수질인자에 대한 MSE 및 R2에 따른 예측순위를 비교하였다. 각 옵티마이저의 평균 순위를 비교하면, NadamNSHS를 사용한 LSTM이 2.25로 가장 높은 것을 확인하였다.

서울지하철의 지능형 광고 비즈니스모델 설계 (Designing an Intelligent Advertising Business Model in Seoul's Metro Network)

  • ;임규건
    • 지능정보연구
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    • 제23권4호
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    • pp.1-31
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    • 2017
  • 현대 기업들은 효율성과 생산성을 향상시킬 뿐 아니라 시장 진출을 위해 새로운 기술들을 채택하고 있다. 광고 업계도 전통적인 채널 (라디오, TV 및 인쇄 매체)에서 인터넷, 소셜 미디어, 모바일 기반광고와 같은 새로운 매체로 지속적인 파괴적 혁신을 경험하고 있다. 본 연구는 서울 지하철에 지능형 광고 비즈니스 모델을 제안한 사례이다. 서울은 세계에서 가장 분주 한 지하철 중 하나로서 메트로 네트워크를 통해 마케팅 담당자가 다양한 고객과 잠재 고객 모두와 교류하고 상호 작용할 수 있는 플랫폼이 될 수 있다. 현재의 광고 매체의 대부분은 공간, 조명 등 국부적 한계를 가지고 있으나 본 사례의 지능형 디지털 광고 플랫폼은 데이터로 구동되는 광고를 통해 위치기반 모바일 전자상거래를 제공할 수 있다. 등록된 지하철 카드를 통해 고객 데이터를 분석하고 특정 고객 그룹을 타겟팅하고, 대상 소비자 그룹을 기반으로 광고 사용자를 정의하고, 동영상, 애니메이션, 쿠폰, 문자 등 다양한 광고 형식을 제공 할 수 있다. 위치 정보를 통해 다음역을 탐지하여 지하철 안의 스크린이 다음 정차 할 역의 광고에 우선 순위를 부여하고, 사용자 모바일에서 알림을 수신하도록 선택한 고객은 광고주의 사업장 근처에 접근 할 때 알림을 받게 된다. 또한, 내비게이션 서비스를 통해 지하 쇼핑몰의 고객이 상점, 제품, 시설, 이벤트 등을 검색하고 광고나 추천서비스를 받을 수 있게 한다. 이러한 광고는 고객이 광고를 클릭하면 제품 설명 페이지로 연결되어 전자 상거래로 이어지도록 한다. 이 모델을 통해 개선된 고객 경험뿐만 아니라 지하상가의 중소기업 지원, 새로운 직업 기회, 비즈니스 모델 운영자에 대한 추가 매출 및 광고 유연성 등 새로운 가치 창출이 가능할 것으로 기대된다.