• Journal of Communications and Networks
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• 제18권5호
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• pp.744-761
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• 2016

For about the past decade and a half research efforts into cognitive radio networks (CRNs) have increased dramatically. This is because CRN is recognized as a technology that has the potential to squeeze the most out of the existing spectrum and hence virtually increase the effective capacity of a wireless communication system. The resulting increased capacity is still a limited resource and its optimal allocation is a critical requirement in order to realize its full benefits. Allocating these additional resources to the secondary users (SUs) in a CRN is an extremely challenging task and integer programming based optimization tools have to be employed to achieve the goals which include, among several aspects, increasing SUs throughput without interfering with the activities of primary users. The theory of the optimization tools that can be used for resource allocations (RA) in CRN have been well established in the literature; convex programming is one of them, in fact the major one. However when it comes to application and implementation, it is noticed that the practical problems do not fit exactly into the format of well established tools and researchers have to apply approximations of different forms to assist in the process. In this survey paper, the optimization tools that have been applied to RA in CRNs are reviewed. In some instances the limitations of techniques used are pointed out and creative tools developed by researchers to solve the problems are identified. Some ideas of tools to be considered by researchers are suggested, and direction for future research in this area in order to improve on the existing tools are presented.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제9권9호
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• pp.1019-1025
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• 2014

최근 무인항공기(UAV : Unmanned Aerial Vehicle)에 대한 연구가 다양한 각도로 진행되어 군사용 비행체에 관한 연구에서 부터 민간용 비행체 및 일반 취미 활동용 비행체에 이르기까지 다양하게 연구가 진행되고 있다. 특히, 무인 소형 비행체에 대한 연구는 수직이착륙(VTOL : Vertical Take-Off and Landing)과 용이한 방향전환 및 정지비행(hovering)에 대하여 연구되고 있으며, 이러한 연구부분에 적합한 무인 소형 비행체가 쿼드로터(quardrotor)형 무인비행체를 중심으로 연구되고 있다. 이러한 무인 비행체에 대한 연구는 공기역학적 힘에 의해 부양되므로 복잡한 동역학 분석과정을 필요로 하고 있으며, 이러한 역학적 분석 및 실험적 모델을 바탕으로 제어기를 설계하고 있다. 본 논문에서는 일반적인 PID 제어기를 바탕으로 기본적인 자세제어를 구현한 후, 제어기 설계에 고려하지 못한 비선형적인 요소를 신경회로망(neural networks)의 강화학습(reinforcement learning) 알고리즘을 이용하여 일반적인 제어기 설계에 고려하지 못한 비선형적인 요소를 보완하여 보다 안정적인 쿼드로터의 자세제어 방안을 제시하고자 한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제42권1호
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• pp.77-87
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• 2017

현재 사용되고 있는 LTE/LTE-A 이동통신망의 성능은 일반적인 무선 통신 서비스를 제공하는데 충분히 높은 대역폭과 낮은 지연시간을 제공하고 있지만, 차세대 이동통신망의 주요 서비스가 될 가상현실, 원격 제어 등의 초저지연 서비스를 지원하기 위해서는 수 ms 수준의 낮은 지연시간이 필요하다. 그러나 LTE/LTE-A 시스템에서의 상향링크 전송은 단말이 전송에 필요한 무선자원을 획득하기 위해 기지국으로부터 자원을 할당받는 스케줄링 승인 과정이 선행되어야 한다. 이 과정은 고정적인 지연시간을 가져오고, 상향링크 전송에서 낮은 지연시간을 달성하는데 걸림돌이 된다. 따라서 본 논문에서는 이러한 스케줄링 승인 과정으로 인해 발생하는 지연시간을 줄이기 위해 새로운 상향링크 전송 방법인 Cut-in 상향링크 전송방법을 제안한다. 제안하는 상향링크 전송방법의 검증을 위해 모의실험을 수행하였으며, 이 결과를 통하여 제안하는 상향링크 전송방법이 기존 LTE/LTE-A 상향링크 전송 방법보다 낮은 지연시간을 발생시킴을 보인다.

• 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.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.291-298
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• 2022

생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Networks, GAN)은 내부의 두 신경망(생성망, 판별망)이 상호 경쟁하면서 학습하는 네트워크이다. 생성자는 현실과 가까운 이미지를 만들고, 구분자는 생성자의 이미지를 더 잘 감별하도록 프로그래밍 되어있다. 이 기술은 전체 이미지 X를 다른 이미지 Y로 생성, 변환 및 복원하기 위해 다양하게 활용되고 있다. 본 논문에서는 원본 이미지에서 부분 이미지만 추출한 후, 이를 자연스럽게 다른 객체로 위변조할 수 있는 방법에 관해 기술한다. 먼저 원본 이미지에서 부분 이미지만 추출한 후, 기존에 학습시켜놓은 DCGAN 모델을 통해 새로운 이미지를 생성하고, 이를 전체적 스타일 전이(overall style transfer) 기술을 사용하여 원본 이미지의 질감과 크기에 어울리도록 리스타일링(re-styling) 한 후, 원본 이미지에 자연스럽게 결합하는 과정을 거친다. 본 연구를 통해 원본 이미지의 특정 부분에 사용자가 원하는 객체 이미지를 자연스럽게 추가/변형할 수 있음으로써 가짜 이미지 생성의 또 다른 활용 분야로 사용될 수 있을 것이다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 ITC-CSCC -1
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• pp.229-232
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• 2000

AAL2 has been adopted for bandwidth-efficient trans-mission of low bit tate traffic over ATM networks in ITUT and ATM Forum. Since ATM/AAL2 is expected to be used as a switching technology in third-generation mobile access networks and mobile data traffic is expected to increase rapidly in near future, there must be a need for efficient scheduling scheme satisfying the QoS requirement of ow bit rate voice as well as the one of high bit rate data. In this paper, we propose a new class-scheduling scheme to improve data packet loss probability, while Qos of voice traffic is guaranteed, when data traffic is multiplexed together with mobile voice traffic into a single ATM VCC. The proposed scheme can efficiently support data traffic by assigning a time threshold value to voice traffic. Through simulation study, we show that the proposed scheme does not only achieve better efficiency for providing both mobile voice and data services than HOL class-scheduling scheme and normal FIFO scheme, but also guarantees mean voice packet delay under a certain criteria.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제6권1호
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• pp.203-228
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• 2012

It is expected that device-to-device (D2D) communication is allowed to underlay future cellular networks such as IMT-Advanced for spectrum efficiency. This article studies the mechanisms of D2D communication and interference avoidance when the D2D subsystem reuses uplink resources and downlink spectrums with a cellular system, respectively. We firstly propose an effective scheme to establish and maintain D2D communication. Moreover, a novel method to deal with the resource allocation and interference avoidance issues by utilizing the network peculiarity of a hybrid network to share the uplink resource is proposed. Most research focuses on reusing the uplink spectrums, but how to share the downlink frequency bands is seldom addressed. To share the downlink spectrums and avoid the interference to the primary cellular devices, a labeled time slots based mechanism is proposed. Implementation details are described in a real cellular system and simulation results prove that satisfying performance can be achieved by using the proposed mechanisms.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제7권3호
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• pp.335-339
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• 2009

RFID security and privacy issues have been intensively studied in the research field, the authentication between RFID reader and tag is the fundamental them. Most of the existing authentication protocols draw assumptions on classic primitives. Since tags have small capacities, the security mechanisms which are in use in computer networks and communication are not suitable. In this paper, we compare and analyze recent technical research on the problems of privacy and security. It consists of security mechanism, threats and performance evaluation, etc.

• 한국전기전자재료학회:학술대회논문집
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• 한국전기전자재료학회 2004년도 추계학술대회 논문집 Vol.17
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• pp.616-619
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• 2004

Lightning surge damages of low voltage equipments in building are increasing due to increase in electrical and communication networks in the information-oriented society. And electronic equipments contained electrical circuits with semiconductor are very weak against lightning surge. The surge protective devices for electronic circuit in electronic equipments and AC power lines are becoming more widely. To achieve effective method of surge protection, there are needs for correlation between lightning surge protective effect of electronic equipment and installation method of surge protective device. This paper describes as a result of experiments for correlation between lightning surge protective effect and installation method of surge protective device.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권9호
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• pp.3583-3597
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• 2020

In this paper, a parallel deep learning model using a convolutional neural network and a dilated convolutional neural network is proposed to classify Alzheimer's disease with high accuracy in PET/CT images. The developed model consists of two pipelines, a conventional CNN pipeline, and a dilated convolution pipeline. An input image is sent through both pipelines, and at the end of both pipelines, extracted features are concatenated and used for classifying Alzheimer's disease. Complimentary abilities of both networks provide better overall accuracy than single conventional CNNs in the dataset. Moreover, instead of performing binary classification, the proposed model performs three-class classification being Alzheimer's disease, mild cognitive impairment, and normal control. Using the data received from Dong-a University, the model performs classification detecting Alzheimer's disease with an accuracy of up to 95.51%.