프레임 릴레이는 다양한 네트워크를 연결하기 위하여 사용되는 고속광역네트워크 기술이다. 패킷교환방식과 회선교환방식의 장점을 결합함으로써, 프레임 릴레이는 오늘날 기업의 다양한 업무환경에 적합한 고성능/고신뢰도의 통신 서비스를 제공한다. 본 논문에서는 프레임 릴레이기술의 기본개념 및 특징을 정리하고, 표준화현황을 고찰하였으며, 국내의 프레임 릴레이 산업 및 서비스 현황을 분석하였다. 또한, 프레임 릴레이를 이용한 기업망 원격접속 다이얼-업 서비스를 위한 시험망을 구성하여, 프레임 릴레이 다이얼-업 서비스의 기능 및 비용효과를 분석하였다.
AMI는 스마트미터를 기반으로 전력소비자와 생산자간에 양방향 정보 교환을 가능하게 함으로서 에너지 효율을 극대화시키는 시스템이다. AMI 시스템을 성공적으로 구축하기 위해서는 안정된 통신망 구축이 필요하다. 본 논문은 다양한 통신방식 중 IEEE 802.11s 무선메쉬 기술을 AMI 시스템에 적용해 봄으로서 원격검침 통신망으로 활용가능성을 검증한다. 실험 결과, 802.11s 무선기술은 메쉬망을 통해 넓은 커버리지 뿐만 아니라 안정된 통신성능을 제공하는 것을 확인할 수 있었다.
다양한 응용 서비스의 특성, 마케팅과 규제등으로 인하여 네트워크 서비스에 대한 공정요금을 결정하기란 매우 힘들다. 그러나 사항들을 네크워크의 운용에만 한정되는 것이 아니라 QoS 보장을 위한 기술적 제약과 관련이 있다. 본 논문에서는 P-MMBBP에 근거한 MPEG 비디오 모형에서 전력 스펙트럼 분석 기법을 사용하여 패킷의 지연 특성과 비디오 화질 저하를 평가하였다. 이를 바탕으로 QoS를 고려한 효율적 요금 기법을 도출하기 위하여 할인율을 적용한 새로운 공정요금 기법을 제안하였다. 그 결과, 제안된 요금 기법은 광역 네트워크에서 요금의 공정성을 보장할 수 있는 특성을 보였다.
현재 우리나라는 선박자동식별장치(AIS)를 육상기지국 22개소, 운영시스템 11기 및 전국 통합망 구축사업을 완료하여 AIS 망과 시스템이 본격적으로 운용되고 있다. 그러나 항만 또는 항만 인근에서 레이더 탐지구역의 제한으로 인하여 한정된 서비스 범위를 갖는 해상교통관리제도(VTS)와 AIS를 연계하여, 서비스 범위를 인접해역과 연안수역까지 확대하여 선박교통을 관리할 필요성이 제기되고 있다. 따라서 본 논문에서는 기 구축된 AIS 시스템의 현황을 분석하고, 현행 시스템의 기술적 개선사항과 운영적 개선사항을 제시한다.
Neural Networks, modeled succinctly from the real nervous system of a living body, can be categorized into two folds; artificial neural network(ANN) and biological neural network(BNN). While the former has been developed to solve practical problems using function approximation capability, pattern classification) clustering algorithm, etc, the latter has been focused on verifying the information processing capability to which brain research gives an impetus, by mimicking real biological systems. However, BNN suffers Iron severe nonlinearities dealt with. A bridge between two neural networks is chaotic neural network(CNN), which simply delineate the real nor-vous system and comprises almost all the ANN structures by selecting parameters. Main research theme of this area is to develop an explanation tool to clarify the information processing mechanism in biological systems and its extension to engineering applications. The CNN has a Gaussian-shaped refractory function with hysteresis effect and the chaotic responses of it have been observed fur a wide range of parameter space. Through the examination of the coupling effects of excitatory and inhibitory connections, the secrets of information processing and memory structure will appear.
Transformer is widely used element on power system and industrial area. Especially the transformers installed at power system are exposed to an environment of arbitrary changed. Thus the prediction of degradation and the analysis of response to impulse are important. To conduct those works, the electrical characteristics of system should be analyzed, effectively. But the analysis of electrical characteristic in electric machine level such as pole and pad-mounted transformer is almost no, thus commercial VNA (Vector Network Analyzer) is used to getting the response in wide frequency range. However, the output power of VNA is usually under 10mW, so verification for effectiveness of measuring electrically large component should be conducted, firstly. Next, after getting total S-parameter of transformer, predicting impulse response can be performed in time-domain with circuit simulator. In this paper, it is introduced that verification effectiveness of VNA using transfer function from SFRA (Sweep Frequency Response Analyzer), firstly. Next, total S-parameter, six by six matix form, was built using measured 2 port S-parameter from vector network analyzer. To get the response to impulse which is defined by IEC 60060-1, time-domain simulation is conducted to ADS (Advenced Design System) circuit simulator.
State estimation of power systems has become vital in recent days of power operation and control. SCADA and EMS are intended for the state estimation and to communicate and monitor the systems which are operated at specified time. Although various methods are used we can achieve the better results by using PMU technique. On placing the PMU, operating time is reduced and making the performance reliable. In this paper, PMU placement is done in two ways. Those are 'optimal technique with pruning operation' and 'depth of unobservability' considering incomplete and complete observability of a network. By Depth of Unobservability Number of PMUs are reduced to attain Observability of the network. Proposed methods are tested on IEEE 14, 30, 57, SR-system and Sub systems (1, 2) with bus size of 270 and 444 buses. Along with achieving complete observability analysis, single PMU loss condition is also achieved.
센서 네트워크는 인간이 접근하기 어려운 험난한 지역이나 광범위한 지역의 감시 및 경계 등의 임무를 수행하기 위한 목적으로 그 활용도는 상당히 크다. 본 논문에서는 감시정찰 센서네트워크에서 발생되는 가상의 데이터를 기반으로 네트워크 내의 중요 노드를 파악하고자 한다. 센서 노드로부터 전송되는 데이터는 센서의 측정 범위 내에서 임의로 정하였고, 이를 대상으로 주성분 분석 기법으로 중요한 노드들을 선정하였다. 중요 노드가 파악되면 해당 센서노드들에 대해 물리적으로 관리가 용이하게 되고, 문제 발생 시 보안 대책을 수립할 수 있다. 이것은 센서 네트 워크망에 대한 효용 및 수명과도 직결되며 비용 측면에서도 효과적이다.
본 논문에서는 무라타 전자의 LoRa RF 모듈을 이용한 LoRa 통신모듈을 설계하여 디지털미터기에 장착하는 구성과, 다수의 미터기 데이터를 DCU(Data Concentrate Unit)에서 정합하여 LoRaWAN 으로 네트워크를 구성하는 원격검침 네트워크 구성 방법을 제시한다. 개발된 시스템은 수요자의 구성에 따라 미터기를 직접 네트워크에 연결하거나 DCU로 정합하여 네트워크에 연결하도록 선택가능하게 함으로써 기존 시스템 보다 네트워크 구성에 있어서 용이하고 경제적으로 설치가능하다. 개발된 시스템은 디지털수도미터기를 예로하여 구성하였지만 전기, 수도, 가스, 온수 및 난방 등 타계량기의 계량값을 원격검침 하는데도 적용가능하다. 주요개발 내용은 디지털미터기, LoRa 모듈, DCU 설계, 구성 및 제작과 LoRaWAN 네트워크 연결, 미터 데이터를 서버로 전송하는 방법이며, 이들 요소들을 연계하여 시스템을 구성하고 실제 LoRaWAN 통신을 테스트하고 그 결과를 보여준다.
As tactical networks are gradually shifting toward IP-based flexible operation for diversified battlefield services, QoS(Quality-of-Service) coordination for service differentiation becomes essential to overcome the heterogeneous and scarce networking resources limitations. QoS coordination for tactical network traffic should be able to monitor and react the dynamic changes in underlying network topology and service priorities. In this paper, by adopting the emerging cloud-native service mesh concept into tactical network context, we study the feasibility of intelligent QoS coordination by employing tactical service mesh(TSM) as an additional layer to support enhanced traffic quality monitoring and control. The additional TSM layer can leverage distributed service-mesh proxies at tactical mesh WAN(Wide Area Network) nodes so that service-aware differentiated QoS coordination can be effectively designed and integrated with TSM-assisted traffic monitoring and control. Also, by validating the feasibility of TSM layer for QoS coordination with miniaturized experimental setup, we show the potential of the proposed approach with several approximated battlefield traffics over a simulated TSM-enabled tactical network.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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