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[01] 무선이동 서비스/모바일 기술 트렌드

무선/이동 서비스: 무선통신이라는 모바일 환경을 위한 2가지 키워드 - 사용자의 이동성, 장비 휴대성

무선 통신의 역사: 1982년도 이후 (정보화 시대 이후) 내용 중요
1982 - 유럽 GSM 단체 설립
1983 - 미국 AMPS(advanced mobile phone system: 아날로그 방식) 시작
1991 - DECT(덱: digital eropean cordless telephone) 표준 채택
1992 - GSM 시작 (유럽 지역에서 로밍 지원하는 디지털 이동전화 시스템)
1997 - 무선 랜 (IEEE 802.11) 지원
1999 - 성능 향상된 무선 랜 표준 (IEEE 802.11b: 2.4GHz의 11Mbit/s 지원)

[02] 모바일과 스마트폰의 이해

모바일 컴퓨팅(시스템): 일반적으로 이동환경에서 휴대성기기를 사용하는 것을 통칭 (모바일 - 이동하며 사용가능한 모든 통신기기)

모바일 컴퓨팅의 구성요소: 단말기, 네트워크, 서버/콘텐츠 -> 슬라이드 보며 이해하기

스마트폰의 이해:
정의 - PC를 베이스로 하여 HW, OS 및 각종 SW도 들어가있는 휴대 전화기
PC와 같은 기능과 더불어 고급 기능을 제공
고급 기능 -> 표준화된 인터페이스와 플랫폼 제공, 완전한 OS 소프트웨어 실행, 전화 기능 있는 소형 컴퓨터

스마트폰의 특징:
휴대폰(피처폰)과 스마트폰의 차이 - 운영체제(OS), 응용 SW, 다양한 형태의 네트워크
-> 2주차 15번 슬라이드 표 보며 특징 이해하기

모바일(스마트폰) 플랫폼:
정의 - 모바일 단말에 탑재되어 다양한 응용 서비스(프로그램 실행 및 시스템 자원관리, 음성 및 멀티미디어 데이터 처리, 어플리케이션에 표준화된 개발 및 실행환경을 제공)를 구동시킬 수 있는 운영체제와 미들웨어, 기본 어플리케이션을 포함하는 소프트웨어 패키지를 의미

모바일 플랫폼 구성: OS, Middleware, 필수 프로그램(소프트웨어 패키지)

[03] 모바일 디바이스&네트워크 (1)

모바일 디바이스의 HW 구성: 송신부에 해당하는 RF, IF, 수신부에 해당하는 BaseBand

RF: 고주파 처리부
IF: 중간파 처리부
BaseBand: 기저대역 처리부

RF 송수신 시스템: 무선통신을 위해 만들려고 공기중에 전자파로 신호를 교류함. 근데 특히 어려운건 공기중에서 원하는 주파수를 정확히 골라 잡는 것이라서 수신단이 중요함. 여기서 100MHz이하는 전자회로라고하고 300MHz 이상의 고주파를 RF회로라고 한다.

carrier 주파수: 한 주파수에는 반드시 하나의 신호만 존재해야만 통신이 가능하다. 적당히 정해진(보통 국가에서 승인되어 할당받는)주파수로 올려 송수신 해야 한다.

Super Heterodyne 방식: 대부분 무선통신 시스템에서 이용하는 방식

Baseband: 실제로 통신 시스템에서 정보를 담은 주파수이다.원래 보내야 할 음성이나, 데이터, 화상을 표현할 아주 낮은 기저대역의 주파수.
RF: 이러한 베이스밴드 주파수대의 신호는 인테나를 떠나 전자파로써 방출하기위한 캐리어 주파수로 올려 보내야한다.
IF: Baseband와 RF사이에서 중간에 변환된 후 다시 변환되는 주파수가 존재한다.

NAND 플래시, DDR SDRAM, Mobile DDR, NOR 플래시메모리, 지구자기센서, 가속도계, 자이로스코프 센서 -> 단답형

모바일 네트워크 정의:
모바일 기기가 기지국을 거쳐 이동통신 사업자들 통해 인터넷 망으로 연결되는 네트워크를 말함.
사용자가 단말기(휴대전화 등)을 통해 음성이나 데이터, 영상 등을 시간이나 장소에 구애 받지 않고 통신할 수 있도록 이동성이 부여된 통신.
셀룰러 네트워크(이동통신망)의 개선 형태.

모바일 네트워크의 이해:
셀룰러 시스템 기본 구성 - 단말기 -> 기지국 -> 기지국 제어기 -> 교환기 <--> 다른 망
구성에 대한 각각의 기능 이해하기

셀룰러 시스템: 한 지역을 여러 개의 셀로 분할하여 통신망을 구성, 운용하는 것
단말기가 기지국에서 다른 기지국으로 이동해도 통화가 가능한 시스템
핸드 오버: 셀룰러 시스템을 통해 모바일 네트워크를 하기 위해 필요한 기술
서로 다른 기지국을 옮겨 다닐 때 통화가 가능, 이동통신 기술과 고정형 무선기술을 구분하는 중요 요소

[04] 모바일 네트워크 (2)

모바일 네트워크의 진화:
동기식(미국) - AMPS -> CDMA 릴리즈 버전...
비동기식(유럽) - GSM -> WCDMA 릴리즈 버전...
이후 4G에서 동기, 비동기 합병

LTE: 유럽의 3세대 이동통신 기술 (3.9G)
핵심기술인 OFDM과 MIMO 채용 -> 전송속도/주파수 이용효율 향상
LTE는 아직 4세대 통신이 갖춰야 할 모든 조건들을 갖추진 못했기 때문에 3.9G라고 함
정의와 장,단점 이해하기

LTE 네트워크 구성도: 단말기 -> eNodeB -> Serving-GW -> PDN-GW -> MME
해당 내용 슬라이드 전부 이해하기

LTE 핵심기술:
OFDM - 기존 주파수 대역 겹치는 부분(간섭 발생) -> 직교성 주파수 방식으로 변조하여 개선
MIMO - 멀티플렉싱을 통해 간섭을 줄이고 각각의 전송 속도를 낮출 수 있는 기술 -> 실제 전체 속도를 높일 수 있음

LTE-A: 4G, 서로 다른 주파수 대역 2개(여러 개)를 하나로 합쳐서 사용

LTE-A 핵심기술:
멀티 캐리어 - 여러 개의 주파수 중 가장 양호한 신호 하나를 이용해서 통신하도록 해주는 기술
캐리어 애그리게이션 - 2개 이상의 주파수를 묶어 하나처럼 사용할 수 있기 때문에 데이터 전송속도 향상
멀티 캐리어가 안되면 캐리어 애그리게이션 자체가 불가능

5G: 초고속, 저지연, 초연결을 제공하는 통신기술

5G시스템을 대표하는 서비스 시나리오
초고속 - eMBB
저지연 - URLLC
초연결 - mMTC

[05] 모바일 네트워크 (3)

신호: 데이터의 물리적 표현, 시간과 위치의 함수
파라미터: 주기, 주파수, 진폭, 위상편이

다양한 신호 표현 방식: 진폭 도메인,주파수 도메인,위상 도메인

신호 전파 범위: 송신기 기준 전송영역, 감지영역, 간섭영역

주파수에 따른 전파 특성: 지상파, 공중파, LOS

신호의 추가적인 전파 특성: 차단, 반사, 굴절, 산란, 회절 -> 다중경로 전파를 유발 -> 지연 확산 효과 , 이동 효과?

다중화: 개념 - 데이터링크의 효율성을 극대화하기 위해, 다수의 디바이스가 단일 데이터링크를 공유하여 전송하는 효율적인 데이터 전송 기법, 주파수 간섭 없이/최소화하여 다수의 사용자가 매체를 공유하도록 도와줌

다중화 처리 방식: 공간분할 다중화, 주파수 다중화, 시간 다중화, 시간/주파수 다중화, 코드 다중화

[06] 인공지능과 활용

인공지능 개념: 인지, 학습 등 인간의 지적 능력(지능)의 일부 또는 전체를 컴퓨터를 이용해 구현한 기술/지능을 의미

인공지능 서비스하기 위해 필요한 제반 요소: 데이터 획득, 데이터 가공, AI 모델(알고리즘) 생성 -> 서비스로 제공
물리적인 인프라 - 대량의 데이터 학습, 클라우드 및 GPU 기반의 고성능 컴퓨터
AI모델 생성을 위해 인공지능 기술인 머신러닝, 시각/언어/청각 지능, 지능형 에이전트 필요

인공지능 기술혁신의 이유: 학습가능한 양질의 데이터, 고성능 컴퓨팅, 차별화된 알고리즘 확보

AI 3대 주요 기술: 학습, 추론 ,인식
전문가시스템 -> 인공신경망 -> 기계학습 -> 딥러닝 특징 이해하기

주요 인공지능 기술 중 학습의 종류: 지도학습, 비지도학습 ,강화학습

인공지능 기술-머신러닝 정의: 컴퓨터가 데이터를 학습하는 알고리즘과 기술을 통칭. 인공지능을 구현하는 구체적 접근 방식.
학습 데이터에서 머신러닝을 통해 학습결과(모델)을 만들어 정보를 발견하는 방법(사람의 개입 없이 학습)

딥러닝이란?: 뉴럴 네트워크(인간의 뇌)를 모방하고자 하는 시도에서 출발하여 확장
성공요인 - 인공신경망 확장, 빅데이터 및 컴퓨팅 성능 향상, 특징 기반 학습 특화

뉴럴 네트워크의 시작 - 퍼셉트론 알고리즘:


한계 -
1) 퍼셉트론 이론에서는 입력값들이 전달함수(시그마)를 통해 아웃풋을 내기 위해서 입력값에다 가중치를 곱해서 사용하는데, 문제는 아웃풋을 내기 위해선 일종의 임계값을 지정해준다. 그래서 본인이 생각하는 임계값을 학습을 하는 과정에서 에러율과 만나면 학습이 중단된다. (Local Minima) 그러나 실제 학습을 진행하다보면 더 낮은 에러율(best-case)이 나올 수 있는데도 불구하고 이전에 학습을 중단하는 문제가 있음.


2) 오버피팅이 발생하여 과도한 학습으로 인해 불필요한 정보까지 인지


3) 불필요한 정보까지 모두 사용해서 학습해서 컴퓨팅 비용 상승 및 속도 하락


=> 인지 및 판단에 필요한 핵심 데이터 처리과정에 대한 최적화 필요성 대두(딥러닝)

딥러닝 대표 알고리즘 CNN: 합성곱 신경망 - 학습 성능을 높이는 고유 특징들만 스스로 추출하여 학습

AI가 타 산업까지 파급효과를 줄 수 있었던 이유: 대용량의 데이터를 서버 증설 없이 저렴하게 처리 위해 클라우드 환경 조성 -> 다양한 분야에서 데이터 확보 가능
5G네트워크 시대와 AI (ex. 자율주행 자동차)

자율 주행기술(AI): AI가 해야하는 부분 - 인지, 판단 ,제어