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무선인터넷 서비스의 과금체계 개선에 관한 연구 (A Study on Improving the Billing System of the Wireless Internet Service)

  • 민경주;홍재환;남상식;김정호
    • 정보처리학회논문지C
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    • 제12C권4호
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    • pp.597-602
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    • 2005
  • 본 논문에서는 이동통신 3사의 무선인터넷 서비스 시스템의 패킷 과금방식에 대하여 과금체계 검증시험을 실시하여 측정용 파일크기와 사업자의 과금데이터를 비교 분석하였다. 검증시험 결과에 나타난 바와 같이 이동통신사의 무선환경에 영향을 받는 망 품질에 따라서 과금데이터가 전송 오버헤드들로 인하여 차이가 발생되고 있어, 이동통신사간의 통일된 패킷의 과금적용을 위해 패킷 분석시스템을 제안하였다. 과금시스템에 패킷 분석시스템을 추가하여 보완하면, 서비스별 프로토콜 분석을 통해 패킷 데이터를 추출하고 트래픽 데이터를 분석하여 콘텐츠 유형별 분류할 수 있어 이동통신사간의 패킷별 과금적용 및 콘텐츠 가치에 기반한 차등과금이 가능하고, 사용 내역의 상세한 정보를 요구하는 고객의 욕구를 충족시킬 수 있으며, 비과금 패킷 처리에 대한 과금요건을 수용하는 둥 보다 유연하고 다양한 과금정책을 지원할 수 있다. 이는 향후 이용자들의 요금에 대한 민원들이 줄게 되어 무선인터넷 서비스의 활성화에 크게 기여할 것이다

풍동실험을 통한 착빙 가공송전선의 공력 특성 측정 및 갤러핑 발생 분석 (Aerodynamic Characteristics and Galloping Possibility of Ice Accreted Transmission Conductors by Wind Tunnel Tests)

  • 이두영;구재량;박수만;김동환
    • KEPCO Journal on Electric Power and Energy
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    • 제3권2호
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    • pp.79-88
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    • 2017
  • 본 논문은 송전선로 갤러핑 현상 분석을 위해 요구되는 비대칭 송전선의 공기력 계수 측정에 관한 것으로, 세 종류의 비대칭 단면으로 구성된 단도체, 2도체 및 4도체 모형에 대해서 난류 조건에서의 풍동실험을 수행하였다. 송전선로 갤러핑은 비대칭의 착빙된 송전선에 안정된 바람이 작용하는 경우 발생하는 유체유발진동의 한 종류로, 상간 이격거리와 송전탑 하중의 계산 등 송전선의 설계시 고려해야하는 주요 인자 중 하나이다. 갤러핑에 의해 발생하는 반복적인 변동 하중은 송전선을 포함한 체결 부품 등에 큰 동응력을 발생시키는 것을 고려하여, 송전선을 비롯한 각종 부품은 마모와 피로손상에 견딜 수 있는 충분한 내구성을 가져야 한다. 국내에서도 빙설해에 의한 송전선로의 고장은 급격한 전압 강하로 인한 전기 품질에 큰 영향을 끼치는 주요 원인이 되고 있으며, 매년 약 20건 이상씩 발생하고 있는 점을 고려해, 안정적인 전력 공급과 유지, 보수 비용을 절감하기 위해서 갤러핑 현상에 대해서 기초부터 체계적인 접근이 요구되고 있다.

밀리미터파 대역 딥러닝 기반 다중빔 전송링크 성능 예측기법 (Deep Learning-Based Prediction of the Quality of Multiple Concurrent Beams in mmWave Band)

  • 최준혁;김문석
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제23권3호
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    • pp.13-20
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    • 2022
  • 차세대 와이파이 표준기술인 IEEE 802.11ay는 밀리미터파 대역에서 AP (Access Point)가 다수의 STA (Station)로 동시에 데이터를 전송하도록 MU-MIMO (Multiple User Multiple Input Multiple Output) 통신을 지원한다. 이를 위해, 주기적으로 MU-MIMO 빔포밍 훈련을 수행해야 하고, 효율적인 빔포밍 훈련을 위해서는 AP가 다수의 안테나로 다수의 빔을 동시에 전송할 때, 각 STA에서 측정되는 신호 세기를 정확히 예측하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 딥러닝 기반 다중 빔 전송링크 성능 예측기법을 제안한다. 제안한 예측기법은 특정 실내 또는 실외 환경에서 미리 학습된 딥러닝 모델을 이용하여 다수의 빔이 동시에 전송될 때 STA에서 측정되는 신호 세기 예측의 정확성을 높인다. 이때, 딥러닝의 입력으로 개별 빔이 전송될 때 STA에서 측정되는 신호 세기 정보를 이용하고, 개별 빔의 신호 세기 정보를 얻는 과정은 이미 기존의 빔포밍 훈련에 포함되어 있으므로 정보 수집을 위해 추가적인 비용을 발생하지 않는다. 성능평가를 위해 NIST (National Institute of Standards and Technology)에 의해 개발된 Q-D 채널구현 (Quasi-Deterministic Channel Realization) 오픈소스 소프트웨어를 활용하였고 실측 데이터 기반으로 밀리미터파 채널을 구현하였다. 실험결과에서는 제안한 예측기법이 다른 비교기법보다 향상된 예측성능을 보였다.