최근 모바일 분야는 많은 새로운 도전들에 직면하고 있다. 과거 무선인터넷과 이동통신 분야에서의 고유한 사업모델과 수익 창출 방식은 한계에 부딪히고 있고, 산업간 경계의 붕괴는 많은 새로운 경쟁자들과의 경쟁을 요구하고 있다. 이동통신 시장의 핵심 성장 동력이었던 가입자 수와 음성통화 시장의 정체는 데이터 중심의 새로운 산업 모델로의 전환을 요구하는 배경이 되고 있다. 나아가 빠른 기술의 발전과 높아지는 사용자의 요구들은 단순히 정보소비형의 모델이 아닌 사용자가 참여하고 사용자에 의해 변화되며 개방된 인프라와 서비스 모형들을 요구하고 있다. 과거 유선통신이 2001년을 기점으로 음성 위주에서 데이터 통신 위주로 급격하게 변화되었듯이, 이동통신 또한 데이터 통신 위주의 전환기에 다다르고 있다. 이러한 일련의 변화 동향들을 "모바일 웹 2.0"이라 통칭하고 있다. 본 고에서는 이러한 모바일 웹 2.0 기술 동향과 차세대 모바일 웹 표준화 동향을 살피고 고찰함으로써 거시적 관점에서의 차세대 모바일 웹 기술 표준화의 진화 경로를 살피고자 한다.
초저지연성을 요구하는 5G 네트워크 환경에서 기기의 핸드오버를 능동적으로 조절하는 시스템의 중요성이 대두되고 있으며, 특히 핸드오버 시 기기의 이동성을 예측하는 것은 필수적이다. 딥러닝 모델의 일종인 생성적 적대 신경망은 두 신경망 사이의 경쟁 구도를 이용하여 두 신경망의 성능을 모두 높이는 목적으로 사용된다. 본 논문에서는 주로 데이터 생성 모델로 사용되는 생성적 적대 신경망을 이용하여 무선 네트워크 환경에서 기기의 이동성을 예측하는 시스템을 개발하였다. 이를 통해 실제 모바일 네트워크 환경에 적용되었을 경우 핸드오버 속도를 높이도록 한다.
다양한 서비스와 네트워크의 융합이 가속화되면서 이종 네트워크별 효과적 이동성 관리에 대한 중요성이 부각되고 있다. 본 논문에서는 이종 네트워크 중 이동 IP 네트워크의 구조에 적합한 이동성 모델을 고려하고 주어진 환경 하에서 사용자 이동에 따른 다양한 성능평가와 관련된 지수를 도출하고 이를 활용하기 위한 방안을 제시한다. 또한 미래의 스마트 인지 네트워킹 환경 하에서는 개별 사용자의 이동성이 체계적으로 관리되어야 네트워크 자원의 효율적 활용과 무선 접속을 위한 주파수 스펙트럼의 효과적 활용에 매우 중요하다. 기존의 이동성 모델은 개별 네트워크 측면에서 다루어지면서 새로운 융합 이종 네트워크 환경에 적용하는데 적합성이 낮으므로 새로운 이동성 모델을 고려하여 융합 네트워크의 성능을 평가하는데 유용할 것으로 기대된다.
디지틀 이동통신 시스팀 개발에 있어서 가용주파수 대역폭의 제한성 때문에 저 전송 속도 음성 부호화기에 관한 연구는 중요하다. 따라서, 음질도 좋고 주파수 효율을 극대화할 수 있는 디지틀 음성 부호화 방식에 대한 연구는 국내 고유모델의 디지틀 이동 통신 시스팀 개발에 초석이 된다고 할 수 있다. 본고에서는 현재 사용되거나 연구가 진행중인 디지틀 음성 부호화 방식들에 대하여 살펴보았고, 세계 각국에서 디지틀 이동통신을 위하여 제안한 디지틀 음성 부호화 방식들을 비교 및 검토 하였다.
2004년 이후 미국 IEEE802 표준화 기구에서는 지역별로 사용되지 않는 유휴 TV 방송채널을 비면허 방식 무선접속 서비스용도로 사용하기 위한 기술표준 및 서비스모델 제정 작업이 진행되고 있다. 작은 전파감쇄 특성과 높은 전파투과 특성을 지니는 방송대역 주파수를 활용한 서비스로는 일반적인 이동통신망의 기지국 커버리지 보다 넓은 지역을 커버하는 무선 지역접속망(WRAN)부터 확장된 형태의 무선랜에 이르기까지 다양한 모델이 논의되고 있다. 본 고에서는 미국을 중심으로 논의되고 있는 서비스모델을 중심으로 기술적, 사업적 관점에서 고려될 수 있는 다양한 서비스모델에 대하여 논하고자 한다.
본 논문에서는 보안 감시 카메라 영상을 활용하여 화재 검출을 위한 효과적인 심층학습 방안을 제안한다. AlexNet 모델을 기준으로 효과적인 화재 검출을 위한 커널 크기와 커널 이동 간격의 변화에 따른 분류 성능을 비교 분석한다. 학습을 위한 데이터셋은 정상과 화재 2가지 클래스로 분류한다, 정상 영상에는 구름과 안개 낀 영상을 포함하고, 화재 영상에는 연기와 화염을 각각 포함한다. AlexNet 모델의 첫 번째 계층의 커널 크기와 이동 간격에 따른 분류 성능 분석 결과 커널의 크기는 크고, 이동 간격은 작을수록 화재 분류 성능이 우수한 것을 확인할 수 있다.
한국전자거래학회 2001년도 International Conference CALS/EC KOREA
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pp.327-336
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2001
For Business †각국의 상이한 Infra 및 상거래 관행을 수용하는 모델 †구매자, 판매자의 관련 비용 절감 †국제간 상거래를 위한 e-Marketplace의 유지/운영 비용절감 For Technique †확장성을 고려한 모델 및 시나리오 구성 †국제 표준안의 활용 → XML 표준, Catalog 표준 †각국의 다양한 Market을 인정한 상호인터페이스를 통한 네트워크 형성(중략)
본 연구에서는 이동통신 시스팀에서 채널 모델의 시뮬레이션을 수행하는데 사용 가능한 알고리즘을 개발하였으며 이동체 속도에 따라 그 특성을 분석하였다. 이동통신 채널에서는 다중 경로에 의하여 레일리 페이딩 채널이 구성되어 지는데 이의 알고리즘 개발을 위하여 실제 제작 구현이 용이한 위상 변조신호 합성 방법과 shaping 필터를 이용하는 방법을 채택하였다. 개발 알고리즘을 분석한 결과 제시한 두 모델 모두가 채널 시뮬레이션을 위하여 사용가능함을 확인하였으며 특히 레일리 분포 특성에서는 위상변조 신호 합성방식이 이론치와 더욱 유사됨을 알 수 있었다.
본 논문은 SPKF(Sigma-point Kalman Filter)를 이용한 리튬 폴리머 배터리(LiPB)의 충전 상태(SOC: State of Charge) 추정 방법을 제안한다. 배터리 모델은 단순화된 테브난 등가회로 모델과 Runtime 모델이 결합되어 있고, Runtime 모델의 양단 전압을 이용하여 SOC를 추정한다. 제안된 알고리즘은 시뮬레이션을 통해 그 타당성이 검증된다.
이동 통신망에서 시간 기반 및 이동 기반의 위치 갱신 방법을 결합한 혼합형 위치 갱신 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 이동단말이 셀 경계를 n번 이동한 후 T의 시간이 지난 후에 자신의 위치를 갱신한다. 또한 사용자의 이동특성을 다중 상태의 지수분포 셀 체류시간 모델로 정의하여, 제안된 혼합형 위치 갱신 방법을 적용한다. 제안된 혼합형 위치 갱신 방법 및 다중 상태의 지수 분포 셀 체류시간 모델에 대한 수식적인 분석을 수행하였으며, 이를 모의 실험 분석을 통하여 검증하였다. 수식적인 분석과 모의 실험 분석의 결과, 다중 상태의 이동성 모델의 경우 제안하는 혼합형 위치 갱신 방법이 시간 기반의 위치 갱신 방법이나 이동 기반의 위치 갱신 방법 보다 뛰어남을 보여주며, 따라서 시간에 따라 수시로 변하는 이동성을 갖는 사용자에게 혼합형 위치 갱신 방법이 효과적으로 적용될 수 있음을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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