최근 스마트 단말 및 다양한 사물인터넷(Internet of Things) 장치들이 요구하는 고품질/대용량 데이터 트래픽 양이 급격히 증가함에 따라 5G/6G 기반의 차세대 셀룰러 네트워크는 단말 간 직접 통신(Device-to-device communication, D2D) 기술에 관심을 집중하고 있다. 하지만, D2D 통신은 매크로 셀의 주파수 재사용으로 전체 시스템 성능은 향상되지만, D2D 사용자 단말(D2D user equipment, DUE)로부터 전송되는 간섭량이 증가하여 매크로 사용자 단말(Macro user equipment, MUE)의 성능은 감소된다. 따라서, 본 논문에서는 차세대 하향링크 셀룰러 네트워크에서 DUE의 수가 증가하여도 MUE의 성능을 보장할 수 있는 D2D 유동적 채널관리 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 매크로셀 기지국이 MUE가 수신하는 간섭과 신호 대 간섭 잡음비(Signal to interference and noise ratio) 정보를 기반으로 DUE에게 부채널을 유동적으로 할당한다. 시뮬레이션 결과를 통해 제안하는 D2D 유동적 채널관리 방법이 다른 채널관리 방법들과 비교해 MUE의 SINR 기준값이 증가함에 따라 MUE의 성능이 우수함을 보인다.
VMS를 통해 제공되는 실시간 교통정보는 운전자의 통행경로선택에 영향을 주는 것으로 알려져 있으며, 이에 따라 VMS 정보를 이용한 운전자 통행경로 제어를 통해 도로망 전체의 운영효율을 최적화하고자하는 다양한 연구들이 이루어져 왔다. 본 연구에서는 실시간으로 주기별로 최적화된 메시지의 내용을 VMS에 표출할 때 도로망 전체의 총 통행시간을 최소화할 수 있는 운전자 경로선택행태 모형을 개발하였다. 우선 운전자의 경로선택을 현실감 있게 반영하기 위해 Stated Preference(SP) 조사를 바탕으로 하여 개발하였다. VMS를 통해 제공되는 메시지 내용과 표출주기가 주어졌을 때 최적의 VMS 정보제공 조합은 유전자 알고리즘을 이용하여 구했으며, 최적해 산출과정에서 필요한 교통분석은 미시적 교통시뮬레이션인 파라믹스를 이용하였다. 실험결과를 살펴보면 모든 시나리오에서 본 모형이 효과적으로 최적해를 찾아가는 것으로 나타났다. VMS 설치 전후를 비교하면 VMS를 운영하였을 때 도로망의 총 통행시간을 줄일 수 있는 것으로 나타났으며, VMS 정보의 표출주기가 짧을수록 VMS 메시지 내용의 개수가 작은 것이 총 통행시간을 감소시키는데 유리한 것으로 분석되었다.
본 논문은 매크로 기지국 (Macro base station, MBS) 커버리지 내 스몰셀 기지국 (Small-cell base station, SBS)이 중첩된 5G 이기종 네트워크 (Heterogeneous network, HetNet)환경에서 머신 타입 통신 장치 (Machine-Type Communications Devices, MTCD)들에게 미치는 간섭을 해결하고 성능향상을 위한 스몰셀 자원 분리 할당 방법을 제안한다. 5G HetNet에서는 다양한 타입의 MTCD들이 데이터 트래픽을 생성하므로 기지국에 대한 부하가 심해진다. 따라서 이 부하를 해결하기 위해 SBS의 수신세기에 bias값을 더해 조건에 만족하는 MTCD들을 SBS에 연결하는 셀 범위 확장 (Cell range expansion, CRE)방법이 적용된다. CRE를 통해 SBS에 연결되는 MTCD들의 수가 증가하여 MBS의 부하는 줄어들지만 간섭의 영향을 받아 성능이 저하되므로 이를 해결하는 방법이 필요하다. 제안하는 스몰셀 자원 분리 할당 방법은 CRE로 SBS 내 새롭게 추가된 MTCD의 간섭 완화를 위해 기존 MBS로부터의 간섭이 적은 자원을 할당하고 기존 MTCD들의 성능에 따라 자원을 분리하여 할당하므로 전체 MTCD들의 성능을 향상시킨다. 시뮬레이션 결과를 통해 제안하는 스몰셀 자원 분리 할당 방법은 기존의 자원 할당 방법보다 MBS와 SBS에 연결된 MTCD들의 시스템 용량에서 21%와 126%의 성능향상을 보인다.
본 논문에서는 Gigabit Ethernet-PON의 상향 트래픽 제어를 위해 기존에 제안되었던 Interleaved polling with Adaptive Cycle Time (IPACT) 방식의 gated service 스케줄링의 성능을 수학적으로 분석하였다. 성능분석 방법은 EPON MAC 프로토콜을 polling system으로 모델링하고, mean value analysis를 사용하였다. Arrival rate λ의 값을 세 구간으로 나누고, 구간마다 의 수학적 분석과정을 제시하였다. 첫 번째 구간은 λ의 값이 매우 작아서 ONU들의 데이터 전송이 거의 없는 구간이고, 두 번째 구간은 λ의 값이 충분히 커서 ONU들의 연속적인 데이터 전송이 일어나는 구간이고, 세 번째 구간은 λ의 값이 매우 커서 ONU들의 버퍼가 항상 포화상태에 있는 구간이다. 분석결과 gated service의 평균 패킷 지연시간과 평균 큐 사이즈, 평균 싸이클 시간 등을 구하고, 수학적 성능분석의 정확성을 검증하기 위해 시뮬레이션을 수행하여 수학적 분석결과와 시뮬레이션 결과를 비교하였다. 이를 통해 수학적 분석결과와 시뮬레이션 결과가 상당히 일치함을 확인하였다. 기존에 IPACT의 성능 평가는 시뮬레이션에만 의존하였는데, 이 방법은 시간과 노력이 많이 필요한 반면, 수학적 성능분석은 성능지표를 단시간 내에 다양하게 구할 수 있어서 시스템 설계에 널리 활용될 수 을 것이라 예상된다. 이때 EPON의 제어 파라미터를 조절함으로써 트래픽 특성에 맞는 시스템을 설계할 수 있다.
본 연구에서는 한국문화관광연구원에서 조사된 "2013년~2015년 외래 관광객 실태조사"의 약 36,000개 데이터에 대한 빅 데이터 분석을 통해 관광산업 활성화 방안을 도출해 보고자 한다. 이를 위해서 외래 관광객들의 '전반적 만족도', '재방문 의사', '추천의사' 변수에 가장 많은 영향을 끼치는 요인을 분석하고 해당 요인들의 각각에 대한 영향력에 대해 파악 하였다. 본 연구에서는 SPSS IBM Modeler 16.0의 의사결정나무(C5.0, CART, CHAID, QUEST), 인공신경망, 로지스틱 회귀분석의 데이터마이닝 기법을 이용하여 종속변수에 가장 큰 영향을 미치는 상위 변수 7개씩을 각각 도출하였고, 추가적으로 각 독립변수들의 영향력을 심도 있게 파악하기 위하여 R프로그래밍을 활용하여 SPSS IBM Modeler 16.0을 통해 도출된 각 독립변수들의 영향력을 파악하였다. 데이터 분석 결과 '전반적 만족도'에 가장 영향을 미치는 상위 변수 7개는 관광지매력도, 음식만족도, 숙박만족도, 교통수단만족도, 안내서비스만족도, 방문관광지수, 국가로 나타났으며 가장 큰 영향력을 미친 변수는 음식만족도와 관광지매력도로 분석되었다. '재방문 의사'에 가장 영향을 미치는 상위 변수 7개로는 국가, 여행 동기, 활동, 음식만족도, 제일 좋았던 활동, 관광안내서비스만족도, 관광지매력도로 나타났으며 그중 가장 큰 영향력을 미친 변수는 음식만족도와 여행 동기로 분석되었다. 마지막으로 '추천의사'에 영향을 미치는 상위 변수 7개로는 국가, 관광지매력도, 방문관광지수, 음식만족도, 활동, 관광안내서비스만족도, 비용으로 나타났으며 가장 큰 영향력을 미친 변수는 국가, 관광지매력도, 음식만족도로 분석되었다. 따라서 세 변수에 공통적으로 영향을 끼치는 요인은 음식만족도, 관광지매력도로 분석되었으며 해당 요인들이 공통적으로 한국여행에 대한 전반적 만족도와 재방문 의사, 추천의사에 미치는 영향이 크다는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구는 외래 관광객들의 한국관광에 대한 활성화 방안을 "외래 관광객 실태조사" 빅 데이터 분석을 통해 규명함으로써 한국 관광 데이터 분석의 활용과 관광 정책 수립의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대되며 향후 기업 및 국가차원에서 한국 관광발전에 기여할 수 있는 활성화 방안을 마련하는 자료로 사용될 수 있을 것으로 기대한다.
최근 수중표적의 저소음화와 해상교통량의 증가로 인한 주변 소음의 증가로 능동 소나 시스템의 중요성이 증대되고 있다. 하지만 신호의 다중 경로를 통한 전파, 다양한 클러터와 주변 소음 및 잔향 등으로 인한 반향신호의 낮은 신호대잡음비는 능동 소나를 통한 수중 표적 식별을 어렵게 만든다. 최근 수중 표적 식별 시스템의 성능을 향상 시키기 위해 머신러닝 혹은 딥러닝과 같은 데이터 기반의 방법을 적용시키려는 시도가 있지만, 소나 데이터셋의 특성 상 훈련에 충분한 데이터를 모으는 것이 어렵다. 부족한 능동 소나 데이터를 보완하기 위해 수학적 모델링에 기반한 방법이 주로 활용되어오고 있다. 그러나 수학적 모델링에 기반한 방법론은 복잡한 수중 현상을 정확하게 모의하는 데에는 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 심층 신경망 기반의 소나 신호 합성 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 인공지능 모델을 소나 신호 합성 분야에 적용하기 위해, 음성 합성 분야에서 주로 사용되는 타코트론 모델의 주요 모듈인 주의도 기반의 인코더 및 디코더를 소나 신호에 적절하게 수정하였다. 실제 해상 환경에 모의 표적기를 배치해 수집한 데이터셋을 사용하여 제안하는 모델을 훈련시킴으로써 보다 실제 신호와 유사한 신호를 합성해낼 수 있게 된다. 제안된 방법의 성능을 검증하기 위해, 합성된 음파 신호의 스펙트럼을 직접 분석을 진행하여 비교하였으며, 이를 바탕으로 오디오 품질 인지적 평가(Perceptual Quality of Audio Quality, PEAQ)인지적 성능 검사를 실시하여 총 4개의 서로 다른 환경에서 생성된 반사 신호들에 대해 원본과 비교해 그 차이가 최소 -2.3이내의 높은 성적을 보여주었다. 이는 본 논문에서 제안한 방법으로 생성한 능동 소나 신호가 보다 실제 신호에 근사한다는 것을 입증한다.
본고에서는 노선별 카드자료와 정산자료를 바탕으로 시내버스 운행계통 및 운행실태를 여러 가지 통계기법을 이용하여 분석함으로서 시내버스 노선개편 이후의 시내버스 노선체계 특성을 밝히고 있다. 운행거리와 운행시간과의 관계는 운행속도에 영향을 많이 받는 것으로 나타났고, 배차간격을 10분 이내로 하기 위해서는 단위시간당 운행대수가 0.1013대/분이상이 되어야 하며, 운행시간의 경우는 오전시간대보다 오후시간대가 더 많이 소요되는 것으로 나타났다. 이용승객 규모에 따른 운행계통 비교에서는 운행거리, 배차간격, 운행시간, 운행속도 모든 부문에서 이용승객이 적은 노선의 편차가 이용승객이 많은 노선보다 크게 나타났다. 한편, 카드건수, 평균수입, 환승률간의 분석 결과, 카드건수와 평균수입의 관계는 일반노선이 선형함수 관계, 좌석 및 급행노선은 지수함수 관계로 설명될 수 있다. 또한 일반노선, 좌석 및 급행노선의 환승률 1% 증가를 카드건수로 환산하면 각각 6.3건/대/일, 4.9건/대/일의 감소에 해당하는 것으로 분석되었다. 마지막으로 흑자노선과 적자노선의 분석 결과인데, 흑자노선과 적자노선을 판별하는데 유효한 4가지 변수를 판별력의 크기순으로 나열하면 km당 운행대수, 외곽경유 유무, 지하철 경유수, 종합대학 경유수순이 된다. 향후 마을버스 환승요금제 시행 시에는 수입증가를 위하여 상기 유효변수들을 잘 고려한 시내버스 노선조정과 대중교통우선정책이 필요하며, 비용절감을 위하여 시내버스와 마을버스의 위계를 보다 명확히 한 노선운영이 필요할 것으로 판단된다.
본 연구에서는 초고속인터넷 상품에 관련된 고객 불만사항(VOC, Voice of Customer)의 빅데이터를 활용하여 고객이 지각하는 품질이상의 원인과 선제적 서비스의 가능성을 살펴보았다. 선제적 서비스의 가능성을 검증하기 위해 실제 이동통신 서비스기업의 시설·장비의 총 13개 장애경보에 관련된 품질이상 VOC를 수집한 후, 𝒙2검증을 통해 품질이상 VOC 실제관측값과 기대값이 통계적으로 유의한 차이가 있는 지 검증하였다. 연구결과, 시설·장비의 총 13개 장애경보 관련 품질이상 VOC 중 6개의 장애경보로서, 'FTTH-R 장비 ON/OFF', 'FTTH-E,V 회선오류 감지', '포트불량, FTTH-R 회선오류 감지', '네트워크 LOOP 감지', 그리고 '비정상 트래픽 제한'은 실시간 모니터링을 통한 선제적 서비스가 가능하다는 통계적 근거를 찾았다. 기업들은 이러한 선제적 서비스를 이용하여 시잠점유율을 향상키시고 고객서비스 비용을 절감하는 데 적용할 수 있을 것이다. 본 연구의 결과는 통신서비스 분야의 선제적 서비스의 가능성을 진단하고, 나아가 효과적인 선제적 서비스 제공 방안에 대한 시사점을 제시하였다는 점에서 실제 산업 적용에 대한 공헌점이 기대된다.
3차원 지리정보시스템(GIS: Geographical Information System)은 실세계의 다양한 3차원 현상을 처리, 분석, 표현하는 기술을 적용한 지리정보시스템으로써, 지형, 시설물 등을 3차원 지리정보 데이터로 구축하고 가상현실(VR: Virtual Reality) 등의 시각화 기술과 연동하여 도시, 교통, 환경, 재해, 해양 등의 다양한 분야에서 활용할 수 있도록 하는 시스템이다. 본 논문에서는 3차원 지리정보시스템의 실시간 정보 제공을 극대화하기 위한 3차원 지리정보 기반 비디오 시각화 기술 및 이를 위한 3차원 건물정보 데이터 구축 기술을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 3차원 지리정보 기반 비디오 시각화 기술은 네트워크 비디오 카메라의 실시간 비디오 스트림을 3차원 지리정보에 투영(Projection)하여 지형, 시설물 등에 텍스처 매핑하는 기술로써 3차원 지리정보에 기반한 실시간 비디오 정보를 제공할 수 있다. 또한, 본 논문에서는 3차원 투영 텍스처 매핑(3D Projective Texture Mapping)을 위해 항공영상과 LiDAR 데이터를 융합하여 반자동으로 수치건물모형(DBM: Digital Building Model)을 추출할 수 있는 기술을 개발하였다. 본 논문에서 제안하는 기술은 기존의 3차원 지리정보시스템이 제공하는 정적인 시각정보를 실시간 비디오 정보로 대체함으로써 위치에 기반한 현재의 시각적 정보를 의사결정에 즉시 반영할 수 있고 더 나아가서는 지리정보 기반 지능형 상황인지 서비스를 제공할 수 있는 기반이 될 수 있다.
최근 선박 간 안전 및 물류 정보 전송에 이용되는 데이터양이 크게 증가함에 따라, 내해에 있는 선박은 육상국과 외해의 선박으로 부터의 전송되는 데이터로 인해 트래픽 부하량이 크게 증가하여 실시간 정보 전송에 어려움이 발생 한다. 따라서 본 논문에서는 육상국에서 외해의 선박이 밀집해 있는 분포에 따라 적응적으로 섹터의 세부 빔폭을 조절하여 통신을 수행함으로써 내해에 밀집해 있는 선박과 육상국 간의 실시간 통신지원이 가능하도록 하는 적응 섹터 시스템을 적용 후 시뮬레이션을 통해 산출한 전 방향 안테나, 고정 섹터 시스템, 적응 섹터 시스템의 각각의 호 차단율을 근거로 성능 검증을 실시하였다. 성능 검증 결과 선박의 밀집도 q 값이 증가 할수록 고정 섹터 시스템에 비해서 적응 섹터 시스템의 성능의 우수함을 알 수 있으며 동시에 섹터의 세부 빔의 빔폭이 작을수록 적응 섹터 시스템의 성능의 우수함을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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