• Journal of Practical Engineering Education
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• v.10 no.2
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• pp.81-87
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• 2018

During the major sections of the network, Software-defined network control technology for the network area corresponding to the transmission network is becoming a change in network-controlled environments utilizing network operation and provisioning across the network industry. Currently development is underway along with the deployment of PTN equipment and configuration for provisioning is being phased out. It is actively introducing establishment of SDN-based control system while constructing provisioning of PTN equipment from actual commercial network. Therefore, in this thesis, we are going to look at the contents and trends of SDN systems in packet-based transmission networks based on PTN and use them in research on OpenDaylight, an open source for configuring SDN. It then Network Operator will study the software defined control techniques for operational education.

• Information and Communications Magazine
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• v.31 no.6
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• pp.39-45
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• 2014

최근 발표된 5G PPP(Public-Private Partnership) 에서도 나타나듯이, 차세대 네트워크의 변화는 소프트웨어와 IT분야에서 발전된 기술이 Telco 사업자의 네트워크로 전이되는 현상을 보여주고 있다. 특히 망의 중립성에 대해서도 "추가적인 망 투자를 수행한 콘텐트 제공업자의 콘텐트를 차별적으로 지원하는 것은 정당하다"는 개념도 확산되면서, 콘텐트를 인식하고 차별화된 서비스를 네트워크에서 제공하는 것이 수익 증가의 수단으로 부각되고 있는 상황이다. 이에 본고에서는 5G 코어망 기술의 발전을 소프트웨어와 콘텐트 지향적인 관점에서 알아본다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.01a
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• pp.47-48
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• 2019

본 논문에서는 신경망의 일종인 자기조직화지도(Self Organizing Map)을 이용하여 컨트롤러의 순서를 정하는 모델을 제안하였다. 자기조직화지도는 자율 학습에 의한 클러스터링을 수행하는 알고리즘으로써 컨트롤러에 가중치를 부여하고 컨트롤러 간 거리를 계산하여 효율적인 컨트롤러 선택을 목표로 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.01a
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• pp.43-44
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• 2019

본 논문에서는 머신러닝 알고리즘 중 하나인 Hopfield Network 알고리즘을 이용하여 SDN 환경에서 분산된 컨트롤러를 선택하는 모델을 제안하였다. Hopfield Network 알고리즘은 신경망의 물리적 모델로써 최적화, 연상기억 등에 사용되는데 이를 통해 효율적인 컨트롤러 동기화를 기대한다.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 2002.11a
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• pp.439-443
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• 2002

인터넷, 특히 웹의 확산으로 네트워크 기반의 분산 환경은 응용의 표준 아키텍쳐로 인식 되고 있다. 따라서 네트워크의 효율성과 최상의 서비스 제어, 공유를 위해 복잡한 네트워크 구성 자원들을 관리하는 네트워크 관리 시스템은 응용의 표준 하부 지원 시스템으로서 뿐 아니라 독립적인 상업용 응용으로서 수요와 기대가 점차 증가하고 있다. 또한 소프트웨어 개발 방법 측면에서는 패턴과 컴퍼넌트에 의한 조립, 확장을 중심으로 하는 소프트웨어 재사용이 소프트웨어 생산의 기대치를 현실화할 수 있는 최상의 접근 방법으로 인정된다. 따라서 본 논문에서는 망관리 시스템 구축을 위한 컴포넌트 개발을 위해 선행 작업으로 해당 도메인에서 재사용 가능한 컴포넌트들을 식별, 분류하는 컴포넌트 아키텍처를 정의하고 범주화한다. 또한 재사용 컴포넌트의 개발과 유통, 사용을 위한 컴포넌트 관리를 적절하게 제공하기 위해 메타 정보를 기반으로 한 컴포넌트 형상관리 요소들을 제시한다. 망관리를 위한 컴포넌트의 식별, 설계와 형상관리 기법들은 이들 컴포넌트들을 CBD 프로세스에 의해 망관리 시스템에 실질적으로 적용함으로써 응용의 개발과 운용에 있어서 생산성 및 품질 향상으로 기대될 것이다.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.19 no.7
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• pp.1271-1279
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• 2018

The telecommunication industry, which has traditionally formed its own market area, has also been affected by the after shock of the digitalization triggered by computer communications. In the telecommunications industry, digitalization or digital services refers to network functional virtualization supported by software defined networks. The digitalization of the telecom industry is changing rapidly, and the participants are not limited to the traditional equipment suppliers and service providers in established market, but includes virtually all social entities. To understand this new change, focusing on whether the traditional equipment suppliers that have traditionally played a pivotal role in the center of change will continue its role in this new era of digitalization or not, and how they are progressing toward end-to-end digital services, the goal of digitalization, will lead us to the good understanding of ongoing digitalization.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.28 no.1
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• pp.149-152
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• 2023

In this paper, I present an approach to implement a real-time video transceiver using software-defined radio (SDR). Through this, it is expected that it will be able to lower the access threshold and provide new perspectives and insights to researchers who want to study the recently spotlighted Open Radio Access Network (O-RAN) and implement it through SDR devices and open software.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2020.07a
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• pp.425-428
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• 2020

본 논문에서는 경계 합성곱 신경망(Convolutional neural network, CNN)기반의 슈퍼 해상도 기법을 이용하여 저해상도 옷감 메쉬를 슈퍼 해상도로 노이즈 없이 안정적으로 표현할 수 있는 기법을 제안한다. 저해상도와 고해상도 메쉬들 간의 쌍은 옷감 시뮬레이션을 통해 얻을 수 있으며, 이렇게 얻어진 데이터를 이용하여 고해상도-저해상도 데이터 쌍을 설정한다. 학습할 때 사용되는 데이터는 옷감 메쉬를 지오메트리 이미지로 변환하여 사용한다. 우리가 제안하는 경계 합성곱 신경망은 저해상도 이미지를 고해상도 이미지로 업스케일링 시키는 이미지 합성기를 학습시키기 위해 사용된다. 테스트 결과로 얻어진 고해상도 이미지가 고해상도 메쉬로 다시 변환되면, 저해상도 메쉬에 비해 주름이 잘 표현되며, 경계 부근에서 나타나는 노이즈 문제가 완화된다. 합성 결과에 대한 성능으로는 전통적인 물리 기반 시뮬레이션보다 약 10배 정도 빠른 성능을 보여준다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2024.05a
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• pp.592-595
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• 2024

엄청난 성능에도 불구하고, 심층 신경망은 예측결과에 대한 설명이 없는 블랙 박스로 작동한다는 비판을 받고 있다. 이러한 불투명한 표현은 신뢰성을 제한하고 모델의 대한 과학적 이해를 방해한다. 본 연구는 여러 개의 교사 신경망으로부터 설명 중심의 학생 신경망으로 지식 증류를 통해 해석 가능성을 향상시키는 것을 제안한다. 구체적으로, 인간이 정의한 개념 활성화 벡터 (CAV)를 통해 교사 모델의 개념 민감도를 방향성 도함수를 사용하여 계량화한다. 목표 개념에 대한 민감도 점수에 비례하여 교사 지식 융합을 가중치를 부여함으로써 증류된 학생 모델은 양호한 성능을 달성하면서 네트워크 논리를 해석으로 집중시킨다. 실험 결과, ResNet50, DenseNet201 및 EfficientNetV2-S 앙상블을 7 배 작은 아키텍처로 압축하여 정확도가 6% 향상되었다. 이 방법은 모델 용량, 예측 능력 및 해석 가능성 사이의 트레이드오프를 조화하고자 한다. 이는 모바일 플랫폼부터 안정성이 중요한 도메인에 걸쳐 믿을 수 있는 AI 의 미래를 여는 데 도움이 될 것이다.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.33 no.2
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• pp.103-110
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• 2015

This paper planned for the adjustment of unified control points by compared adjusted software for integrated network and the national integrated network. There may be some errors in the survey date and interpretation of data processing due to applying different software each year. To minimize errors, we performed a precision network adjustment by consolidating control points per observation session over years. Prior to perform the integrated network adjustment with the GPS analysis program (GLOBK) for the final integrated network adjustment, the Quasi-Observation Combination Analysis(QOCA), the Global Kalman filter VLBI and the GLOBK were compared and analyzed to perform an integrated network adjustment. The integrated network adjustment result indicates that the RMSE was rather big with ±0.03m along the vertical axis, but ±0.006m along the horizontal, that is not much different from the existing result.