• 방송공학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.215-224
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• 2013

스마트폰의 급격한 보급으로 인해 모바일 인터넷 방송 (Internet Protocol Television) 사용은 큰 폭으로 증가하여 이미 많은 네트워크 부하를 일으켰다고 보고되고 있습니다. 이러한 과부하문제를 해결하기 위한 방안으로 3GPP (3rd Generation Partnership Project)에서는 LTE (Long Term Evolution) Release 6 규격이후로 MBMS (Multimedia Broadcast and Multicast Service)에 대한 표준화 작업을 진행되고 있다. MBMS는 동일한 콘텐츠를 가지는 다수의 MBMS 사용자들과 동일한 대역폭을 공유하게 함으로써 대역폭 효율 측면에서 우수성을 가지고 있다. 본 논문에서는 단일 셀 MBMS을 지원하는 3GPP와 와이파이 (Wi-Fi) 2개의 네트워크가 혼재되어 있는 이종 네트워크 환경에서 단일 셀 MBMS가 지원되는 셀들에 속한 동일한 콘텐츠를 가지는 MBMS 사용자의 수가 많다면 MBMS 최우선 정책을 적용하고 그렇지 않은 경우에는 기존의 와이파이 우선 정책을 적용하는 알고리즘에 대한 성능 분석에 대한 연구를 수행하였다. 시뮬레이션을 통하여 제안하는 알고리즘은 전체 가용 대역폭의 증가와 네트워크 사용 비용의 감소를 보여주고 있음을 확인하였다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제6권4호
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• pp.82-92
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• 2012

최근 스마트폰의 급속한 보급과 LTE와 같은 통신망의 발전에 따라 모바일 기기를 통해 소셜게임을 즐기는 인구가 크게 증가하고 있다. 특히, 애니팡, 캔디팡 등과 같이 쉽게 즐길 수 있는 캐주얼 게임용 모바일 소셜게임을 즐기는 인구가 대부분을 차지하고 있으며, 장시간의 플레이로 인한 건강 문제가 사회적 이슈로까지 등장하고 있다. 그러나, 게임의 단순성 때문에 오래 지속되지 못하고 3개월 정도를 주기로 이용자가 대폭 감소하는 것으로 나타났으며, 장시간 게임을 해도 실제로 게임 아이템을 구입하는 이용자는 많지 않다. 또한, 카카오톡과 같은 플랫폼 제공 기업 이외에 실제로 게임 개발을 하고 있는 개발사는 출시한 게임이 흥행에 성공해도 큰 수익을 얻고 있지 못하는 것으로 나타났다. 본 논문은 이러한 어려움을 극복하고자 연구되었다. 최근 다양한 형태로 등장하고 있는 모바일 소셜게임 시장의 동향 분석과 더불어 수익 구조 및 수익 모델을 살펴보고, 이를 통해 모바일 소셜게임 출시 후 단기적인 흥행에 끝나지 않고 지속적으로 수익을 창출하기 위한 방안을 제시한다. 또한, 분석된 수익모델을 일본의 대표적인 성공 게임 사례에 적용하여 이용자의 몰입에 대한 구체적인 방안을 제시한다. 본 논문은 모바일 소셜게임에 대한 최신 시장정보의 제공, 수익구조 및 수익모델의 분석, 이용자 몰입 방안에 대한 실무적 함의를 제공한다는 측면에서 큰 의의가 있다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제49권6호
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• pp.27-38
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• 2012

본 논문에서는 최근 스마트 폰의 급격한 보급과 음성 위주의 이동 통신 서비스가 무선 멀티미디어 콘텐츠를 중심으로 하는 데이터 위주의 서비스로 전환되고 있음을 보였고, 셀 서비스 문제인 음영(shadowing) 지역을 해결할 수 있는 방안으로 다중점 송수신(CoMP:Coordinated Multi-Point Transmission and Reception) 기법을 소개하였다. 간섭 신호의 영향을 줄이기 위해서는 원하지 않는 간섭 신호를 직교하도록 제어하는 것이 이상적이지만, 현실적인 응용에서는 간섭을 정렬하거나 회피하는 방법이 이용된다. 간섭을 적이 아닌 친구처럼 대할 수 있도록 하는 방법이 간섭 정렬 기법이다. 강한 간섭이 존재하는 가우시안 채널 에서 격자 부호가 랜덤 부호처럼 Shannon 채널 용량을 달성할 수 있음을 확인하였고, 세 명의 사용자가 존재하는 대칭 간섭 채널의 간섭 정렬에 격자 부호를 적용하여 채널 매개 변수 a와 자유도(DoF:Degree of Freedom)의 상관관계를 보였다.

• 디지털융복합연구
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• 제20권3호
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• pp.63-68
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• 2022

5G 서비스 등장한 후 우리의 생활 방식을 크게 변화시켰다. 특히 스마트폰과 Long Term Evolution을 통한 네트워크 서비스의 확산은 사람과 사람 사이에 음성, 문자통신에 한정되었던 기존 이동통신 방식을 완전히 바꾸었으며, 사용자와 기업 활동의 모든 측면에서 혁신적 서비스들이 등장하게 되었다. 본 연구는 5G 서비스의 사용자 사회적 특성과 사용자가 5G 서비스의 사용의도의 관계를 검증하였다. 독립변수(사회적 실재감, 주관적 규범)들과 매개변수(지각된 유용성) 및 종속변수(사용의도) 간의 관계를 규명하고, 측정변수 간의 영향관계에서 지각된 유용성의 매개효과를 검증하였다. 본 연구에서는 5G 서비스의 사용자를 대상으로 설문조사를 진행하여 실증분석을 위한 데이터를 수집하였다. 연구결과, 5G 서비스의 사용자 사회적인 요인에서 사회적 실재감, 주관적 규범이 사용자들의 사용의도를 높일 수 있는 적합한 변수임을 확인하였으며, 지각된 유용성의 매개효과도 있는 것으로 검증되었다. 본 연구는 실증분석을 통해 5G 서비스의 지속 가능하고 안전한 발전을 위한 시사점을 제시하였고, 향후 관련 연구의 방향에 대해서도 제시하였다.

• 지능정보연구
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• 제26권2호
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• pp.1-25
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• 2020

본 연구에서는 모바일 기기를 이용하여 획득한 가스계량기 사진을 서버로 전송하고, 이를 분석하여 가스 사용량 및 계량기 기물 번호를 인식함으로써 가스 사용량에 대한 과금을 자동으로 처리할 수 있는 응용 시스템 구조를 제안하고자 한다. 모바일 기기는 일반인들이 사용하는 스마트 폰에 준하는 기기를 사용하였으며, 획득한 이미지는 가스 공급사의 사설 LTE 망을 통해 서버로 전송된다. 서버에서는 전송받은 이미지를 분석하여 가스계량기 기물 번호 및 가스 사용량 정보를 추출하고, 사설 LTE 망을 통해 분석 결과를 모바일 기기로 회신한다. 일반적으로 이미지 내에는 많은 종류의 문자 정보가 포함되어 있으나, 본 연구의 응용분야인 가스계량기 자동 검침과 같이 많은 종류의 문자 정보 중 특정 형태의 문자 정보만이 유용한 분야가 존재한다. 본 연구의 응용분야 적용을 위해서는 가스계량기 사진 내의 많은 문자 정보 중에서 관심 대상인 기물 번호 및 가스 사용량 정보만을 선별적으로 검출하고 인식하는 관심 문자열 인식 기술이 필요하다. 관심 문자열 인식을 위해 CNN (Convolutional Neural Network) 심층 신경망 기반의 객체 검출 기술을 적용하여 이미지 내에서 가스 사용량 및 계량기 기물번호의 영역 정보를 추출하고, 추출된 문자열 영역 각각에 CRNN (Convolutional Recurrent Neural Network) 심층 신경망 기술을 적용하여 문자열 전체를 한 번에 인식하였다. 본 연구에서 제안하는 관심문자열 기술 구조는 총 3개의 심층 신경망으로 구성되어 있다. 첫 번째는 관심 문자열 영역을 검출하는 합성곱신경망이고, 두 번째는 관심 문자열 영역 내의 문자열 인식을 위해 영역 내의 이미지를 세로 열 별로 특징 추출하는 합성곱 신경망이며, 마지막 세 번째는 세로 열 별로 추출된 특징 벡터 나열을 문자열로 변환하는 시계열 분석 신경망이다. 관심 문자열은 12자리 기물번호 및 4 ~ 5 자리 사용량이며, 인식 정확도는 각각 0.960, 0.864 이다. 전체 시스템은 Amazon Web Service 에서 제공하는 클라우드 환경에서 구현하였으며 인텔 제온 E5-2686 v4 CPU 및 Nvidia TESLA V100 GPU를 사용하였다. 1일 70만 건의 검침 요청을 고속 병렬 처리하기 위해 마스터-슬레이브 처리 구조를 채용하였다. 마스터 프로세스는 CPU 에서 구동되며, 모바일 기기로 부터의 검침 요청을 입력 큐에 저장한다. 슬레이브 프로세스는 문자열 인식을 수행하는 심층 신경망으로써, GPU에서 구동된다. 슬레이브 프로세스는 입력 큐에 저장된 이미지를 기물번호 문자열, 기물번호 위치, 사용량 문자열, 사용량 위치 등으로 변환하여 출력 큐에 저장한다. 마스터 프로세스는 출력 큐에 저장된 검침 정보를 모바일 기기로 전달한다.