• Journal of Communications and Networks
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• 제18권2호
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• pp.135-149
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• 2016

Cloud radio access network (C-RAN) refers to the virtualization of base station functionalities by means of cloud computing. This results in a novel cellular architecture in which low-cost wireless access points, known as radio units or remote radio heads, are centrally managed by a reconfigurable centralized "cloud", or central, unit. C-RAN allows operators to reduce the capital and operating expenses needed to deploy and maintain dense heterogeneous networks. This critical advantage, along with spectral efficiency, statistical multiplexing and load balancing gains, make C-RAN well positioned to be one of the key technologies in the development of 5G systems. In this paper, a succinct overview is presented regarding the state of the art on the research on C-RAN with emphasis on fronthaul compression, baseband processing, medium access control, resource allocation, system-level considerations and standardization efforts.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권3호
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• pp.1174-1192
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• 2021

With the assistance of non-orthogonal multiple access (NOMA), the spectrum efficiency and the number of users in cloud radio access network (CRAN) can be greatly improved. In this paper, the system performance of NOMA-assisted CRAN is investigated. Specially, the outage probability (OP) and ergodic sum rate (ESR), are derived for performance evaluation of the system, respectively. Based on this, by minimizing the OP of the system, a suboptimal power allocation (PA) scheme with closed-form PA coefficients is proposed. Numerical simulations validate the accuracy of the theoretical results, where the derived OP has more accuracy than the existing one. Moreover, the developed PA scheme has superior performance over the conventional fixed PA scheme but has smaller performance loss than the optimal PA scheme using the exhaustive search method.

• 한국정보기술학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.71-77
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• 2019

최근 5G 표준화가 본격화되고 실내위치관련 서비스에 대한 수요가 증가하면서, 실내 측위 기술에 대한 연구가 다양한 산업분야에서 연구되고 있으며, WLAN(Wireless Local Area Network)을 이용한 핑거프린팅 기법 기반의 연구가 대표적이다. 본 논문은 UDN(Ultra Dense Network) 환경에서 C-RAN(Cloud Radio Access Network) 구조와 상향링크 CSI(Channel State Information)를 측위 기반정보로 사용하는 실내 측위 기술을 제안한다. 기존의 핑거프린팅 방식에 머신러닝 기술 중 하나인 KNN(K Nearest Neighbor) 기술을 결합하여 측위 정확도를 개선하였으며, 성능 분석을 위해 구축된 테스트베드에서 수행된 기존 실내 측위 기술과 제안 기술의 성능 비교 실험을 통해, 제안하는 기술이 측위 정확도를 개선함을 확인하였다.

• Journal of Communications and Networks
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• 제15권4호
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• pp.398-406
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• 2013

In this paper, we investigate two types of in-phase and quadrature-phase (IQ) data transfer methods for cloud multiple-input multiple-output (MIMO) network operation. They are termed "after-precoding" and "before-precoding". We formulate a cloud massive MIMO operation problem that aims at selecting the best IQ data transfer method and transmission strategy (beamforming technique, the number of concurrently receiving users, the number of used antennas for transmission) to maximize the ergodic sum-rate under a limited capacity of the digital unit-radio unit link. Based on our proposed solution, the optimal numbers of users and antennas are simultaneously chosen. Numerical results confirm that the sum-rate gain is greater when adaptive "after/before-precoding" method is available than when only conventional "after-precoding" IQ-data transfer is available.

• 방송공학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.14-23
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• 2014

본 논문은 최근 이동통신 네트워크에서 폭발적으로 증가하고 있는 비디오 트래픽이 야기한 문제와 요구사항의 해결책으로써, SDN(Software Defined Network)을 기반으로 하는 다중 무선 접속 기술(Multiple Radio Access Technology)의 제어 기법을 제안하고 그 성능을 자체 구축한 테스트베드를 통하여 평가한다. 이를 위하여, 먼저 사업자 입장에서 3rd-party의 비디오 트래픽을 사업자망으로부터 우회(off-loading)시키는 방안의 필요성과, 사용자에게 저비용으로 고속의 대용량 비디오 콘텐츠 서비스를 제공하는 방안에 대하여 논의한다. 또한 성능평가를 위한 테스트베드는 OpenStack 클라우드 및 SDN 기반으로 구축 하였다. 이를 통해, OpenFlow와 Open Switch를 이용하여 2개의 2.4GHz 무선 랜 링크와 3개의 5GHz 무선 랜 링크가 동시에 하나의 서비스를 지원하도록 함으로서 820 Mbps 급의 초고속 클라우드 비디오 서비스를 위한 전송 속도를 실현하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권8호
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• pp.3821-3841
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• 2019

Cloud radio access networks (C-RANs) have been regarded in recent times as a promising concept in future 5G technologies where all DSP processors are moved into a central base band unit (BBU) pool in the cloud, and distributed remote radio heads (RRHs) compress and forward received radio signals from mobile users to the BBUs through radio links. In such dynamic environment, automatic decision-making approaches, such as artificial intelligence based deep reinforcement learning (DRL), become imperative in designing new solutions. In this paper, we propose a generic framework of autonomous cell activation and customized physical resource allocation schemes for energy consumption and QoS optimization in wireless networks. We formulate the problem as fractional power control with bandwidth adaptation and full power control and bandwidth allocation models and set up a Q-learning model to satisfy the QoS requirements of users and to achieve low energy consumption with the minimum number of active RRHs under varying traffic demand and network densities. Extensive simulations are conducted to show the effectiveness of our proposed solution compared to existing schemes.

• 한국통신학회논문지
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• 제38A권1호
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• pp.68-78
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• 2013

본 논문에서는 다양한 무선 접속 기술(Radio Access Technology : RAT)들이 공존하는 클라우드 기지국 시스템에서의 효율적인 무선 접속 방법으로 무선인지기술(Cognitive radio)을 활용한 이른 스펙트럼 감지(Early Spectrum Sensing : ESS) 기법을 제안한다. 다중 모드 단말은 무선 접속 시도에 앞서 다중 무선 접속 시스템의 전체 주파수 대역을 대상으로 스펙트럼 감지를 수행하여 그 결과 스펙트럼 활용도가 가장 낮은, 즉 가용 스펙트럼이 가장 많을 것으로 예상되는 시스템을 선택하여 무선 접속을 시도함으로써 시스템 접속 성공 확률을 높일 수 있다. 제안 기법의 성능 분석을 위해 컴퓨터 시뮬레이션을 수행 했으며 그 과정에서 최대한 다양한 무선 접속 시스템이 혼재하는 상황을 고려하고자 했다. 우선, 서킷과 패킷 시스템으로 구별한 후, 다시 패킷 시스템을 반송파 결합(Carrier Aggregation : CA) 가능 여부에 따라 다시 구별했으며, 단말기의 경우, 서킷 전용, 패킷 전용, 다중 모드로 구별함과 동시에 CA 능력에 따라서 역시 구별하였다. 또한, 패킷 트래픽의 경우, 실시간 트래픽과 3단계의 패킷 지연 허용 정도를 갖는 비실시간 트래픽으로 구분하였다. 이러한 다양한 무선 접속 환경이 고려된 클라우드 기지국 시스템에서 호 발생에서 호의 서비스 품질(Quality of Service : QoS)이 고려된 자원 할당까지의 일련의 과정을 시뮬레이션에 반영하여 시스템 접속 실패 확률, 평균 시스템 접속 시간, 시스템 균형 인수, 패킷 손실 확률 측면에서 제안 방식의 성능을 분석하였다.

• 정보와 통신
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• 제30권9호
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• pp.78-84
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• 2013

최근 4세대 이동통신은 기술/경제적인 이유로 클라우드 기지국 (또는 C-RAN: Cloud Radio Access Network) 구조를 택하는 추세이다. C-RAN은 기존 일체형 기지국에서의 MAC/PHY 기능을 담당하는 BBU(Base Band Unit)와 RF신호 송수신 만을 담당하는 RRH(Remote Radio Head)로 분리된 기지국 구조를 가지며, RRH의 무선 송수신 신호는 중앙의 BBU에 집중되어 처리된다. 본고에서는 BBU와 RRH로 분리되어 설치/운용되는 C-RAN의 구조와 기지국 가상화 개념을 소개하며, 향후 이동통신시스템에서의 기술동향과 관련하여 C-RAN에서 발생할 수 있는 이슈들을 살펴본다.

• 정보와 통신
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• 제33권1호
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• pp.49-53
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• 2015

본고에서는 4G/5G/WiFi 무선 통신의 C-RAN(Centralized/Cloud Radio Access Network)을 지원하는 xhaul망에서의 이더넷 응용 기술에 대해 분석한다. xhaul에서의 요구사항을 고찰하고, 이를 충족시키기 위한 이더넷 응용으로서 RoE(Radio over Ethernet)을 중심으로 한 기술 분석과 함께, 그 외 프론트홀 전송 기술을 알아봄으로써, xhaul에서의 이더넷의 응용과 더불어 기타 차세대 무선 망 기술과 함께 유무선 융합 전송 기술에 대한 방향을 타진해 보도록 한다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제9권2호
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• pp.58-67
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• 2020

In this paper, we propose a data-driven-based beam selection scheme for massive multiple-input and multiple-output (MIMO) systems in ultra-dense networks (UDN), which is capable of addressing the problem of high computational cost of conventional coordinated beamforming approaches. We consider highly dense small-cell scenarios with more small cells than mobile stations, in the millimetre-wave band. The analog beam selection for hybrid beamforming is a key issue in realizing millimetre-wave UDN MIMO systems. To reduce the computation complexity for the analog beam selection, in this paper, two deep neural network models are used. The channel samples, channel gains, and radio frequency beamforming vectors between the access points and mobile stations are collected at the central/cloud unit that is connected to all the small-cell access points, and are used to train the networks. The proposed machine-learning-based scheme provides an approach for the effective implementation of massive MIMO system in UDN environment.