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국외수학여행 활성화 연구

유기석, 김항석

관광경영학회 관광경영연구 제10권 제2호 통권 27호 2006.06 pp.169-194

※ 기관로그인 시 무료 이용이 가능합니다.

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6

60GHz Wi-Fi 현황 및 전망

김항석, 최새솔, 송영근

[Kisti 연계] 한국전자통신연구원 전자통신동향분석 Vol.33 No.2 2018 pp.30-38

협약을 통해 무료로 제공되는 자료로, 원문이용 방식은 연계기관의 정책을 따르고 있습니다.

Wi-Fi is a technology that has become an essential part of our lives, and not simply a convenience. Wi-Fi is mainly used indoors and is evolving in terms of an increase in the transmission speed and expanded coverage. 802.11ac Wi-Fi, operating at 5 GHz, and 802.11ad Wi-Fi, operating at 60 GHz, were standardized in the same year, 2012, as a gigabit-transmission speed Wi-Fi technology. In this article, we examine the current status of the Wi-Fi market trends and present the possibility of the development of 60 GHz Wi-Fi and future market prospects.

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7

스몰셀 시장현황 및 전망

김항석, 이민호, 송영근

[Kisti 연계] 한국전자통신연구원 전자통신동향분석 Vol.29 No.2 2014 pp.49-59

협약을 통해 무료로 제공되는 자료로, 원문이용 방식은 연계기관의 정책을 따르고 있습니다.

모바일 트래픽 폭증으로 인한 망 과부하와 서비스 품질 저하 이슈가 부각되면서 이에 대한 해결 방안으로 스몰셀이 새롭게 부상하고 있다. 전 세계적으로 스몰셀을 도입하는 사업자 수가 빠르게 증가하고 있으며 글로벌 장비업체뿐만 아니라 다양한 제조업체들이 스몰셀 시장에 진출하였다. 2014년에도 스몰셀 수요 증대 및 인지도 향상, 대규모 서비스 전개 등이 스몰셀 시장의 성장을 이끌 것으로 예상된다. 이러한 확산 추세에 힘입어 스몰셀은 향후 우회망 역할을 넘어 다양한 유무선 융합서비스를 실현하고 새로운 수익 창출의 기회를 가져다 줄 것으로 기대된다. 본고에서는 스몰셀의 개념 및 관련 현황을 개략적으로 살펴보고, 국내외 스몰셀 업계 동향 및 시장전망을 분석하여 시사점을 제시하고자 한다.

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8

모바일 광대역 공공안전 통신시장 현황 및 전망

이민호, 김항석, 송영근

[Kisti 연계] 한국전자통신연구원 전자통신동향분석 Vol.29 No.2 2014 pp.60-68

협약을 통해 무료로 제공되는 자료로, 원문이용 방식은 연계기관의 정책을 따르고 있습니다.

전 세계의 인구와 도시가 점점 증가함에 따라 매년 각종 범죄를 비롯한 사건사고와 가상이변, 홍수, 지진 등과 같은 자연재해가 증가하고 있다. 따라서 공공의 안전과 재난상황에서 구조를 위한 새로운 통신의 필요성이 급증하게 되었다. 모바일 광대역 공공안전(Public Safety) 통신은 여러 지역에서 다양한 사고와 재난이 발생하였을 때, 응급현장에서의 지시나 관리의 책임을 지는 기관에서 사용하는 전파통신을 의미한다. 이를 활용하면 더욱 효율적이고 체계적으로 공공의 안전을 위협하는 상황에 대한 대응능력을 향상시킬 수 있을 것으로 보인다. 따라서 관련 시장 역시 급격히 성장할 것으로 전망되고 있다. 본고에서는 모바일 광대역 공공안전 통신시장의 규모와 흐름을 살펴보고 공공안전과 재난구조 활동의 발전을 위한 무선통신망 구축의 방안에 대해 살펴보고자 한다.

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9

준지도 학습 및 신경망 알고리즘을 이용한 전기가격 예측

김항석, 신현정

[Kisti 연계] 대한산업공학회 대한산업공학회지 Vol.39 No.1 2013 pp.30-45

협약을 통해 무료로 제공되는 자료로, 원문이용 방식은 연계기관의 정책을 따르고 있습니다.

Predicting monthly electricity price has been a significant factor of decision-making for plant resource management, fuel purchase plan, plans to plant, operating plan budget, and so on. In this paper, we propose a sophisticated prediction model in terms of the technique of modeling and the variety of the collected variables. The proposed model hybridizes the semi-supervised learning and the artificial neural network algorithms. The former is the most recent and a spotlighted algorithm in data mining and machine learning fields, and the latter is known as one of the well-established algorithms in the fields. Diverse economic/financial indexes such as the crude oil prices, LNG prices, exchange rates, composite indexes of representative global stock markets, etc. are collected and used for the semi-supervised learning which predicts the up-down movement of the price. Whereas various climatic indexes such as temperature, rainfall, sunlight, air pressure, etc, are used for the artificial neural network which predicts the real-values of the price. The resulting values are hybridized in the proposed model. The excellency of the model was empirically verified with the monthly data of electricity price provided by the Korea Energy Economics Institute.

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