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    BSC와 MSC에 대한 셀 할당을 고려한 최적 이동통신망 설계에 관한 연구

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    국문 초록 (Abstract) kakao i 다국어 번역

    본 논문은 셀룰러 이동통신망에서 기지국제어장치(BSC)와 이동통신교환기(MSC)의 용량을 고려한 이동통신망 설계에 관한 문제를 다루고 있으며, 기지국(BS)과 기지국제어장치(BSC), 기지국제어장치(BSC)와 이동통신교환기(MSC)간의 유선선로비용을 줄이면서 효율적 핸드오프를 지원하는 최적 셀 할당에 목적을 두고 있다.
    이동통신망설계와 관련한 대부분의 연구는 기지국 구축비용과 핸드오프비용을 고려한 최적 셀 크기결정 문제와 기지국과 이동통신교환기(MSC)간 선로의 직접연결을 고려한 문제들을 다루고 있으나, 현실적으로 이동통신망 구축을 위한 제반비용을 최소화하기 위해서는 망(Network)설계 단계에서 기지국과 기지국제어장치(BSC)구간, 기지국제어장치(BSC)와 이동통신교환기(MSC)구간의 2단계 선로연결과 차별화 된 핸드오프비용을 동시에 고려한 셀 할당 문제의 연구가 필요하다.
    따라서, 본 논문에서는 기지국제어장치(BSC)와 이동통신교환기(MSC)의 용량을 고려하면서 2단계 선로연결비용(Cabling Cost)과 핸드오프비용을 최소화하기 위한 최적 셀 할당 문제를 정수계획법(Integer Programming)으로 정형화하기 위한 최적 셀 할당 문제를 정수계획법(Integer Programming)으로 정형화(Formulation)하고, 유전자 알고리즘을 이용하여 최적 해를 도출하였다. 또한 CPLEX를 이용하여 제안된 유전자 알고리즘의 성능평가를 실시한 결과, 제안된 유전자 알고리즘은 효과적으로 최적해를 도출하였고, 도출된 해의 분석결과 이동통신망에서 선로연결비용은 시간에 관계없이 고정적이지만 핸드오프 비용은 시간이 지날수록 증가하게 되기 때문에 핸드오프의 비용이 높아질수록 기지국제어장치(BSC)의 이용도가 높아지는 성질을 규명하였다.
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    본 논문은 셀룰러 이동통신망에서 기지국제어장치(BSC)와 이동통신교환기(MSC)의 용량을 고려한 이동통신망 설계에 관한 문제를 다루고 있으며, 기지국(BS)과 기지국제어장치(BSC), 기지국제어...

    본 논문은 셀룰러 이동통신망에서 기지국제어장치(BSC)와 이동통신교환기(MSC)의 용량을 고려한 이동통신망 설계에 관한 문제를 다루고 있으며, 기지국(BS)과 기지국제어장치(BSC), 기지국제어장치(BSC)와 이동통신교환기(MSC)간의 유선선로비용을 줄이면서 효율적 핸드오프를 지원하는 최적 셀 할당에 목적을 두고 있다.
    이동통신망설계와 관련한 대부분의 연구는 기지국 구축비용과 핸드오프비용을 고려한 최적 셀 크기결정 문제와 기지국과 이동통신교환기(MSC)간 선로의 직접연결을 고려한 문제들을 다루고 있으나, 현실적으로 이동통신망 구축을 위한 제반비용을 최소화하기 위해서는 망(Network)설계 단계에서 기지국과 기지국제어장치(BSC)구간, 기지국제어장치(BSC)와 이동통신교환기(MSC)구간의 2단계 선로연결과 차별화 된 핸드오프비용을 동시에 고려한 셀 할당 문제의 연구가 필요하다.
    따라서, 본 논문에서는 기지국제어장치(BSC)와 이동통신교환기(MSC)의 용량을 고려하면서 2단계 선로연결비용(Cabling Cost)과 핸드오프비용을 최소화하기 위한 최적 셀 할당 문제를 정수계획법(Integer Programming)으로 정형화하기 위한 최적 셀 할당 문제를 정수계획법(Integer Programming)으로 정형화(Formulation)하고, 유전자 알고리즘을 이용하여 최적 해를 도출하였다. 또한 CPLEX를 이용하여 제안된 유전자 알고리즘의 성능평가를 실시한 결과, 제안된 유전자 알고리즘은 효과적으로 최적해를 도출하였고, 도출된 해의 분석결과 이동통신망에서 선로연결비용은 시간에 관계없이 고정적이지만 핸드오프 비용은 시간이 지날수록 증가하게 되기 때문에 핸드오프의 비용이 높아질수록 기지국제어장치(BSC)의 이용도가 높아지는 성질을 규명하였다.

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    다국어 초록 (Multilingual Abstract) kakao i 다국어 번역

    The problem of designing Mobile Wireless Communication Network with limited capacity of Base Switching Center(BSC) and Mobile Switching Center(MSC) is considered, and the purpose of this paper is assigning Cells to BSC and MSC for supporting an efficient handoff and reducing the cabling cost.
    Thus, an optimal cell assignment problem (integer programming) is suggested to minimize the second level cabling cost and handoff cost considering limited capacity of BSC and MSC, and a genetic algorithm is developed to derive the optimal solution. And, according to the analysis of the results, the property that the availability of BSC and MSC increase as the handoff costs increase is exploited.
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    The problem of designing Mobile Wireless Communication Network with limited capacity of Base Switching Center(BSC) and Mobile Switching Center(MSC) is considered, and the purpose of this paper is assigning Cells to BSC and MSC for supporting an effici...

    The problem of designing Mobile Wireless Communication Network with limited capacity of Base Switching Center(BSC) and Mobile Switching Center(MSC) is considered, and the purpose of this paper is assigning Cells to BSC and MSC for supporting an efficient handoff and reducing the cabling cost.
    Thus, an optimal cell assignment problem (integer programming) is suggested to minimize the second level cabling cost and handoff cost considering limited capacity of BSC and MSC, and a genetic algorithm is developed to derive the optimal solution. And, according to the analysis of the results, the property that the availability of BSC and MSC increase as the handoff costs increase is exploited.

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    목차 (Table of Contents)

    • 목차
    • 개요 = i
    • 목차 = iii
    • 그림차례 = iv
    • 제1장 서론 = 1
    • 목차
    • 개요 = i
    • 목차 = iii
    • 그림차례 = iv
    • 제1장 서론 = 1
    • 1.1 연구 배경 = 1
    • 1.2 연구 내용 = 2
    • 제2장 셀룰러 시스템 = 5
    • 2.1 셀룰러 시스템의 개발 = 5
    • 2.2 셀룰러 이동통신의 기본개념 = 6
    • 2.3 셀룰러 시스템의 구성 = 8
    • 제3장 MSC와 BSC를 고려한 셀 할당문제 = 11
    • 3.1 MSC와 BSC를 고려한 셀 할당 문제의 기술 = 11
    • 3.2 문제의 정형화 = 15
    • 제4장 유전자 알고리즘을 활용한 최적화 알고리즘 = 26
    • 4.1 유전자 알고리즘의 개요 = 26
    • 4.2 유전자 알고리즘의 절차 = 30
    • 4.3 유전자 알고리즘의 평가 = 32
    • 제5장 결론 = 38
    • 참고문헌 = 40
    • ABSTRACT = 44
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