• 제목/요약/키워드: mobile networks

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선박 무선통신을 위한 Wimax/LTE 5G 용 이중대역 마이크로스트립 안테나 설계 (Dual Band Microstrip Antenna for Design Wimax/LTE 5G for Ship Radio Communication)

  • 이창영
    • 한국항행학회논문지
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    • 제24권6호
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    • pp.601-606
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    • 2020
  • 본 논문에서는 연안 선박에서 사용 가능한 무선매체 중 Wimax/LTE 5G 시스템에 적용 가능한 마이크로스트립 패치 안테나를 설계하였다. 제안된 안테나의 기판은 FR-4 (er=4.3)이고 크기는 22 mm × 30 mm이며 마이크로스트립 패치 안테나를 이용하여 단순한 구조로 구성함으로서 Wimax/LTE 5G의 대역인 2.4 GHz와 3.5 GHz의 대역에서 사용할 수 있는 특성을 갖도록 설계하였다 시뮬레이션은 CST Microwave Studio 2014을 사용하였으며 시뮬레이션 결과 이득은 2.4 GHz일 때 2.41 dB, 3.5일 때 3.96 dB이다. S-Parameter 또한 원하는 주파수 대역에서 -10 dB (VSWR 2:1) 이하의 결과를 볼 수 있었고, 적은 변수와 소형화된 안테나를 설계하여 안테나를 휴대폰이나 전자기기에서 사용할 수 있도록 하였다.

센서 레지스트리 시스템을 위한 개선된 센서 필터링 기법 (Improved Sensor Filtering Method for Sensor Registry System)

  • 천하오티엔;정현준;이석훈;온병원;정동원
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제26권1호
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    • pp.7-14
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    • 2022
  • 센서 레지스트리 시스템(Sensor Registry System, SRS)은 이기종 센서 네트워크에서 의미적 상호운용성 유지를 위해 개발되었다. SRS는 위치 정보를 기반으로 주변 센서와 모바일 기기와의 연결 여부를 확인하며, 연결이 되었을 때 센서의 메타데이터를 제공한다. 성공적으로 연결되는 주위의 센서를 식별하는 과정을 센서 필터링이라고 정의한다. 이러한 센서 필터링의 성능 개선이 SRS 연구의 핵심 주제 중 하나이다. 실제 상황에서, GPS에서 제공된 잘못된 위치 정보로 인해 센서 필터링이 실패하는 경우가 발생한다. 따라서 이 논문에서는 지리적 임베딩과 뉴럴 네트워크 기반 경로 예측을 이용한 새로운 센서 필터링 방법을 제안하고 몬테카를로 접근방법을 통해 서비스 제공률을 평가한다. 실증 연구에서, 제안 방법이 위치 정보 이상 문제를 개선하고 SRS 센서 필터링에 효과적인 모델임을 보였다.

Crimean Citizen Journalism: Genesis and Trends in Communication Network

  • Iuksel, Gaiana Z.;Sydorenko, Natalііa M.;Dosenko, Anzhelika K.;Sytnyk, Oleksii V.;Dubetska, Oksana O.
    • International Journal of Computer Science & Network Security
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    • 제22권2호
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    • pp.63-74
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    • 2022
  • Repressive measures in the Crimea against the Ukrainian media and the ban on the entry of international and Ukrainian monitoring missions created the conditions for the function of providing information to be performed by representatives of civil society. Such a phenomenon was called Crimean citizen journalism and became a post-occupation phenomenon characteristic of the Crimean information sphere. The journalists' activities are aimed at reporting on human rights violations and repression against Ukrainian citizens who find themselves in conditions of information bans and restrictions. Crimean citizen journalism, which connects the peninsula with the mainland of Ukraine, is monothematic in nature, and its emergence has become a form of nonviolent resistance to the occupation of Crimea. The purpose of the study is to cover the characteristic features, the development of common Crimean citizen journalistic movement features as a social phenomenon, a phenomenon that arose after the occupation through the identification of a modern journalist portrait. The study uses the general scientific method of empirical research as the main one, the sociological method of a questionnaire survey, as well as the methods of classification, generalisation, observation, statistical calculation. An analysis of a survey of Crimean citizen journalists demonstrates the existence of an active, mobile community in Crimea that seeks to provide information and human rights nonviolent resistance to the occupation.

CCN에서 응답시간 감소를 위한 생산자 거리 기반 캐시정책 (Cache Policy based on Producer Distance to Reduce Response Time in CCN)

  • 김건;권태욱
    • 한국전자통신학회논문지
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    • 제16권6호
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    • pp.1121-1132
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    • 2021
  • 지금은 스마트폰, 태블릿 등 모바일기기를 사용하지 않는 사람을 찾는 것이 더 어려운 시대다. 손가락만 움직이면 접근 가능한 콘텐츠들이 넘쳐난다. 하지만 기존 네트워크는 넘치는 콘텐츠들로 인해 발생하는 문제들에 대해 효율적인 대응이 어려운 구조를 가지고 있다. 특히, 다수의 사용자가 동시에 집약적으로 서버에 콘텐츠를 요구할 시 발생하는 병목현상 문제가 대표적인데 이를 해소하기 위해 미래 네트워크의 대안으로 CCN이 등장했다. CCN은 중간노드의 In-Network Cache 기능을 통해 네트워크의 대역폭을 효율적으로 사용해 사용자들의 요청이 Server에 도달하기 위해 소요되는 트래픽을 개선해 네트워크 내에서 응답시간을 줄이고 트래픽 집중을 분산한다. 이런 CCN 환경에서 효율성을 향상시킬 수 있는 캐시정책을 제안한다.

저전력 광역통신망 기반 현장데이터 수집 전송 및 모니터링 시스템 개발 (Development of a System for Field-data Collection Transmission and Monitoring based on Low Power Wide Area Network)

  • 주영태;김종실;김응곤
    • 한국전자통신학회논문지
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    • 제17권6호
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    • pp.1105-1112
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    • 2022
  • 신재생에너지 발전, 스마트팜 통합관제 등 현장데이터의 모니터링 시스템은 PC, 서버 기반에서 모바일 퍼스트 중심으로 발전하고 있으며, IoT 기술의 발전으로 다양한 무선통신 및 응용 서비스들이 출현하였다. 저전력 광역통신망은 저전력, 저용량, 저속 데이터 전송에 최적화된 서비스로 현장에서 수집된 데이터는 지정 저장 서버나 클라우드 기반 데이터 플랫폼으로 전송되며, 이를 통해 데이터 모니터링이 가능하다. 본 논문에서는 단일 디바이스로 현장 데이터를 수집하고 저전력 광역통신망을 이용하여 무선통신 사업자 클라우드 데이터 플랫폼으로 전송하는 IoT 중계기와 이를 활용한 현장 모니터링 앱을 설계 및 구현하였다. 이를 활용하면 보다 모니터링 시스템 구성이 간단하고, 구축 및 운영 비용이 저렴하며 효과적인 데이터 축적이 가능하다.

IoT 네트워크에서의 심층 강화학습 기반 저전력 버퍼 관리 기법에 관한 연구 (A Research on Low-power Buffer Management Algorithm based on Deep Q-Learning approach for IoT Networks)

  • 송태원
    • 사물인터넷융복합논문지
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    • 제8권4호
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    • pp.1-7
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    • 2022
  • IoT 네트워크에서 클러스터와 싱크 노드 사이의 게이트웨이 역할을 하는 클러스터 헤드의 전력 관리는 IoT 단말의 수가 증가함에 따라 점점 더 중요해지고 있다. 특히 클러스터 헤드가 이동성을 가진 무선 단말인 경우, IoT 네트워크의 수명을 위하여 전력 소모를 최소화할 필요가 있다. 또한 IoT 네트워크에서의 전송 딜레이는 IoT 네트워크에서의 빠른 정보 수집을 위한 주요한 척도 중 하나이다. 본 논문에서는 IoT 네트워크에서 정보의 전송 딜레이를 고려한 저전력 버퍼 관리 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서는 심층 강화학습 방법에서 사용되는 심층 Q 학습(Deep Q learning)를 사용하여 수신된 패킷을 포워딩하거나 폐기함으로써 전송 딜레이를 줄이면서도 소비 전력을 절약할 수 있다. 제안한 알고리즘은 비교에 사용된 기존 버퍼 관리 기법과 비교하여 Slotted ALOHA 프로토콜 기준 소모 전력 및 딜레이를 개선함을 보였다.

합성곱 신경망을 적용한 Optical Camera Communication 시스템 성능 분석 (Performance Analysis of Optical Camera Communication with Applied Convolutional Neural Network)

  • 김종인;박현선;김정현
    • 스마트미디어저널
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    • 제12권3호
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    • pp.49-59
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    • 2023
  • 차세대 무선 통신기술로 알려져 있는 Optical Camera Communication(OCC)은 많은 연구가 진행 되고 있다. 이러한 OCC 기술은 통신 환경에 의해 성능이 좌우되며 이를 개선하기 위해 다양한 전략이 연구되고 있다. 그중 가장 두각을 나타내고 있는 방법은 딥러닝 기술을 사용하여 OCC의 수신기에 CNN을 적용하는 방법이다. 하지만 대부분의 연구에서는 CNN을 단순히 송신기를 검출하는데 사용하고 있다. 본 논문에서는 CNN을 송신기 검출 뿐만 아니라 Rx 복조 시스템에 적용하여 실험한다. 그리고 OCC 시스템의 데이터 이미지는 다른 이미지 데이터셋과는 다르게 비교적 분류가 간단하기 때문에 대부분의 CNN 모델에서 높은 정확도의 결과가 나타날 것이라는 가설을 세웠다. 가설을 증명하기 위해 OCC 시스템을 설계 및 구현하여 데이터를 수집하였고 12가지의 다양한 CNN 모델에 적용하여 실험했다. 실험 결과 파라미터수가 많은 고성능의 CNN 모델 뿐만 아니라 경량화 CNN 모델에서도 99% 이상의 정확도를 달성하였고 이를 통해 스마트폰과 같은 저성능 계산 장치에 OCC 시스템 적용이 가능함을 확인했다.

A Trend Analysis of Floral Products and Services Using Big Data of Social Networking Services

  • Park, Sin Young;Oh, Wook
    • 인간식물환경학회지
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    • 제22권5호
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    • pp.455-466
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    • 2019
  • This study was carried out to analyze trends in floral products and services through the big data analysis of various social networking services (SNSs) and then to provide objective marketing directions for the floricultural industry. To analyze the big data of SNSs, we used four analytical methods: Cotton Trend (Social Matrix), Naver Big Data Lab, Instagram Big Data Analysis, and YouTube Big Data Analysis. The results of the big data analysis showed that SNS users paid positive attention to flower one-day classes that can satisfy their needs for direct experiences. Consumers of floral products and services had their favorite designs in mind and purchased floral products very actively. The demand for flower items such as bouquets, wreaths, flower baskets, large bouquets, orchids, flower boxes, wedding bouquets, and potted plants was very high, and cut flowers such as roses, tulips, and freesia were most popular as of June 1, 2019. By gender of consumers, females (68%) purchased more flower products through SNSs than males (32%). Consumers preferred mobile devices (90%) for online access compared to personal computers (PCs; 10%) and frequently searched flower-related words from February to May for the past three years from 2016 to 2018. In the aspect of design, they preferred natural style to formal style. In conclusion, future marketing activities in the floricultural industry need to be focused on social networks based on the results of big data analysis of popular SNSs. Florists need to provide consumers with the floricultural products and services that meet the trends and to blend them with their own sensitivity. It is also needed to select SNS media suitable for each gender and age group and to apply effective marketing methods to each target.

Jumpstarting the Digital Revolution: Exploring Smart City Architecture and Themes

  • Maha Alqahtani;Kholod M. Alqahtani
    • International Journal of Computer Science & Network Security
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    • 제23권3호
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    • pp.110-122
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    • 2023
  • Over the last few decades, various innovative technologies have emerged that have significantly contributed to making life easier for humans. Various information and communication technologies (ITCs) have emerged as a result of the global technological revolution, including big data, IoT, 4G and 5G networks, cloud computing, mobile computing, and artificial intelligence. These technologies have been adopted in urban planning and development, which gave rise to the concept of smart cities in the 1990s. A smart city is a type of city that uses ITCs to exchange and share information to enhance the quality of services for its citizens. With the global population increasing at unprecedented levels, cities are overwhelmed with a myriad of challenges, such as the energy crisis, environmental pollution, sanitation and sewage challenges, and water quality issues, and therefore, have become a convergence point of economic, social, and environmental risks. The concept of a smart city is a multidisciplinary, unified approach that has been adopted by governments and municipalities worldwide to overcome these challenges. Though challenging, this transformation is essential for cities with differing technological and social features, which all have the potential to determine the success or failure of the digital transformation of cities into smart cities. In recent years, researchers, businesses, and the government have all turned their attention to the emerging field of smart cities. Accordingly, this paper aims to represent a thorough understanding of the movement toward smart cities. The key themes identified are smart city definitions and concepts, smart city dimensions, and smart city architecture of different layers. Furthermore, this article discusses the challenges and some examples of smart cities.

POI 에서 딥러닝을 이용한 개인정보 보호 추천 시스템 (Personal Information Protection Recommendation System using Deep Learning in POI)

  • 펭소니;박두순;김대영;양예선;이혜정;싯소포호트
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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    • pp.377-379
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    • 2022
  • POI refers to the point of Interest in Location-Based Social Networks (LBSNs). With the rapid development of mobile devices, GPS, and the Web (web2.0 and 3.0), LBSNs have attracted many users to share their information, physical location (real-time location), and interesting places. The tremendous demand of the user in LBSNs leads the recommendation systems (RSs) to become more widespread attention. Recommendation systems assist users in discovering interesting local attractions or facilities and help social network service (SNS) providers based on user locations. Therefore, it plays a vital role in LBSNs, namely POI recommendation system. In the machine learning model, most of the training data are stored in the centralized data storage, so information that belongs to the user will store in the centralized storage, and users may face privacy issues. Moreover, sharing the information may have safety concerns because of uploading or sharing their real-time location with others through social network media. According to the privacy concern issue, the paper proposes a recommendation model to prevent user privacy and eliminate traditional RS problems such as cold-start and data sparsity.