감쇄를 겪는 무선 채널 환경에서 전력과 대역폭을 효율적으로 조절하여 데이터를 전송하는 적응 부호 변조 방식에 적합한 제어 기법을 제안한다. 먼저 부호화 시스템에 맞도록 평균 대역폭 효율을 다시 정의하였고, 이것에 기초하여 전력 및 대역폭 효율을 최대화하도록 변조 레벨 구간을 얻었다. 이 제어 기법은 부호 이득을 최대로 이용할 수 있고, 변조 형태에 관계없이 대역폭 효율을 최대화 할 수 있다. 모의 실험 결과 제안한 방식은 요구된 비트 오율 성능을 만족하면서 기존의 방식보다 전력 할당을 효과적으로 하기 때문에 대역폭 효율이 향상되었다. 본 논문에서 제안한 제어 기법은 감쇄 특성을 가진 무선 채널에서 고속 데이터 전송에 사용될 수 있다.
큐브위성 비행 소프트웨어 개발과정에서 큐브위성과 지상국간 데이터 송수신 시험이 필요한데 지상국 구축 비용과 공간성 등을 고려해 야외용 안테나를 사용하지 않는 실내용 지상국이 적합하다. 실내용 지상국 구축시 송신 출력이 높으면 큐브위성 통신시스템의 고장을 유발할 수 있음으로 지상국의 송신 출력이 큐브위성 통신시스템의 수신 허용범위 안에 있도록 설계하고, 이를 검증해야 한다. 본 논문에서는 UHF 및 VHF 주파수를 사용하는 큐브위성과의 데이터 송수신을 위한 실내용 지상국 구축에 대해 기술한다. 특히, 송신 출력을 저감하기 위한 방법으로 감쇄기를 사용하였는데, 송신단에 감쇄기를 연결하여 송신 출력과 감쇄기 수에 따른 감쇄 정도를 측정하고 이의 결과를 분석하여 기술하였다.
한국지진공학회 2000년도 춘계 학술발표회 논문집 Proceedings of EESK Conference-Spring
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pp.159-169
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2000
본논문에서는 강섬유 철근 콘크리트 보(SFRC) 의 감쇄 거동에 대해서 실험적인 방법과 수치 해석적인 방법으로 연구를 수행하였다 SFRC는 보다 향상된 에너지 소산능력으로 일반 철근 콘크리트보에 비하여 뛰어난 감쇄 거동을 보인다. 감쇄거동은 종방향 철근비강섬유의 형태와 부피 콘크리트 강도 응력 수준등에 의해 영향을 받는다 SFRC보의 감쇠는 다양한 수준의 균열상태에서의 동적실험 데이터를 통하여 평가하였다 곡률과 감쇠의 관계식에 기초한 유한요소 프로그램(TICAL) 이 개발되었으며 0.44%의 강섬유를 혼입한 보의 경우 5-35%의 감쇠비 증가를 보였다
우리나라 면적의 약 67%에 이르는 660만ha의 산림 중 침엽수림은 혼효림을 포함하여 약 74%를 차지해 활엽수림보다 넓게 분포하고 있다. 이와 같이 넓은 산림은 가뭄, 홍수와 같은 수문현상과 관련이 있으며 강우에 따른 유출에의 기여하는 바가 클 뿐만 아니라 강우, 증발산, 침투 유출에 이르는 다양한 수문현상이 복합적으로 나타난다. 특히, 최근 임목밀도의 증가가 오히려 증발산량의 증가, 옆면에 의한 강우 차단량의 증가 등을 발생시켜 가뭄과 홍수 또는 산사태의 원인이 될 수 있으며, 수자원 함양을 저해하는 요소로 작용하고 있다는 우려의 목소리가 나오고 있다. 따라서 산림지역의 증발산과 관련 있는 토양수분의 지속적인 모니터링과 감쇄특성 및 토양수분 환경에 대한 연구는 중요한 요소 연구가 될 수 있다. 봄에서 여름으로 진행되는 시기에는 강우발생에 비해 수목의 생육이 활발하여 증발산에 따른 토양수분 변화 및 감소가 급격하게 일어나며, 여름에는 토양수분의 감소도 뚜렷한 반면, 강우사상도 많이 발생하여 이에 따른 변화폭이 크게 나타난다. 또한, 가을에서 겨울로 진행되는 시기에는 수목의 생육의 둔화와 기온 하강으로 인하여 토양수분 감쇄현상 및 변화가 적게 나타나 토양수분의 변화양상이 계절마다 다르게 나타난다. 이에 토양수분의 감쇄현상을 파악하면 곧 산림지역에서의 증발산량 및 토양수분 소비특성을 파악할 수 있기 때문에, 산림에서 실제 토양수분 모니터링과 이를 통한 시간별, 깊이별 토양수분 변화 및 감쇄현상을 파악하는 것은 중요하다. 따라서 본 연구에서는 침엽수 산림에서의 토층별 월별 토양수분의 감쇄특성을 분석하기 위하여 침엽수림에서 토양수분 장기 모니터링 시스템을 구축하여 시간별, 토층별 토양수분 모니터링을 실시하고, 이를 바탕으로 침엽수림에서의 토양수분 감쇄현상을 분석하였다. 또한 토양수분 데이터 및 기상자료를 활용하여 월별, 기간별 토양수분 감쇄곡선을 산정하고 감쇄상수를 비교하였으며, 감쇄특성에 대하여 비교 분석하였다.
본 논문에서는 지수함수적 감쇄신호의 매개변수를 효율적으로 추정하기 위한 신호 모델링 기법을 제안한다. 이 방법은 맥놀이 주파수 성분을 갖으면서 과도기 형태 신호인 성 덕대왕 신종의 음파(공중음파 및 지중음파)를 분석하기 위하여 개발되었으며 선형예측모델 을 기본으로 하고 있다. 제안된 방법은 일반적인 데이터 행렬 대신에 자기상관 유사행렬을 사용하였으며 SVD 방법을 이용하여 매개변수를 추정한다. 성덕대왕 신종의 스펙트럼 및 감 쇄계수 특성을 분석하기 위하여 제안된 방법을 수집한 데이터에 적용하였고 분석결과를 토 대로하여 고유주파수 신호의 감쇄계수 및 움통의 역할도 규명하였다.
센서네트워크에서 신호처리를 수행하는 경우 노이즈 감쇄문제는 우선적으로 해결되어야 할 과제이다. 센서노드가 수집한 데이터에 포함된 노이즈가 센서네트워크의 신호처리 결과에 악영향을 미치는 것은 자명하다. 본 논문에서는 무선센서네트워크에서 사용할 수 있는 노이즈 감쇄 필터를 제안한다. 제안된 필터는 센서노드간의 상대적인 거리정보만을 사용하여 동작하며 구성이 단순하며 구현도 쉽다. 또한 센서노드의 통신반경을 적절한 범위에서 조정하여 전력소모를 줄이고 전체 네트워크의 수명을 연장할 수 있다. 다양한 조건에 대하여 성능평가를 수행하여 제안된 필터가 수집된 데이터에 대한 노이즈 영향을 감소시키는 것을 확인 하였다.
본 논문에서는 잡음환경하에서의 과도기형태 신호의 매개변수를 효율적으로 추정하기 위한 새로운 방법을 제안한다. 이 방법은 선형예측모델을 토대로 하여 확장된 차수를 갖는 자기상관유사행렬의 truncated singular value decomposition을 이용한다. 제안된 자기상관유사행렬의 우수성을 보여주기 위하여 감쇄계수가 같은 경우와 감쇄계수가 다른 경우에 대하여 각각 일반적인 데이터 행렬방법과 통계적 성능을 비교분석하였다. 시뮬레이션 결과 데이터 행렬 방법보다 자기상관유사행렬 방법의 통계적 성능이 보다 우수함을 알 수 있었다. 이러한 결과는 부가된 백색잡음의 자기상관지연값이 클 경우에 잡음의 영향이 어느정도 줄어든다는 성질로 부터 기인한다.
본 논문은 2.4 GHz대역 블루투스 시스템 및 무선랜 시스템을 효과적으로 구축하기 위해 필요한 다양한 실내 전파환경 데이터의 제공을 목적으로 한다. 측정 방법으로는 안테나의 송수신 방사특성을 측정하는 장비를 옥내에 설치하고, 전파경로에 각종 재질의 구조물을 설치하여 방사특성을 측정한다. 두께 25cm의 일반 시멘트벽을 투과할 경우의 감쇄를 측정 한 결과, 도달거리 1m 에서 약 $1\sim3dB$정도의 감쇄가 생김을 알 수 있었다. 또한 철골벽의 경우 철골 구조와 수평한 편파를 사용할 경우에는 감쇄가 증가하지만, 수직한 편파를 사용할 경우 철곡의 영향이 거의 없음을 알 수 있다.
도심환경에서의 GNSS 항법을 위하여 짧은 지연 다중경로 감쇄 기법을 제안하였다. 제안한 기법은 GNSS 수신기가 육상 교통 이동체에 탑재되어 있다는 제한 조건을 이용하여 어느 위성에서 다중경로 신호가 발생했는지를 검출하고, 해당위성의 측정치를 제거하여 새로운 항법결과를 도출한다. 이때 검출 조건은 GNSS 수신기의 성능 등급과 이동체의 동적 특성에 따라 결정된다. 제안 기법을 검증하기 위하여 4가지 시나리오에 대한 다중경로 환경에서 실제 데이터를 수집하였으며, GNSS 수신기에 기본적으로 탑재된 다중경로 감쇄 기법과 제안한 기법을 함께 적용하여 데이터를 처리한 결과 가시위성이 5개 미만인 경우를 제외하고는 측위 결과가 5 m 이하로 나타나는 것을 확인하였다.
기포 크기 분포를 음파 감쇄 손실을 이용하여 역산하기 위해 Physics-Informed Neural Network(PINN)을 사용하였다. 역산에 사용되는 선형시스템을 풀기 위해 이미지 처리 분야에서 선형시스템 문제를 해결한 Adaptive Learned Iterative Shrinkage Thresholding Algorithm(Ada-LISTA)를 PINN의 신경망 구조로 이용하였다. 더 나아가, PINN의 손실함수에 선형시스템 기반의 정규항을 포함함으로써 PINN의 해가 기포 물리 법칙을 만족하여 더 높은 일반화 성능을 가지도록 하였다. 그리고 기포 추정값의 불확실성을 계산하기 위해 딥앙상블 기법을 이용하였다. 서로 다른 초기값을 갖는 20개의 Ada-LISTA는 같은 훈련데이터를 이용하여 학습되었다. 이 후 테스트시 훈련데이터와 다른 경향의 감쇄 손실을 입력으로 사용하여 기포 크기 분포를 추정하였고, 추정값과 이에 대한 불확실성을 20개 추정값의 평균과 분산으로 각각 구하였다. 그 결과 딥앙상블이 적용된 Ada-LISTA는 기존 볼록 최적화 기법인 CVX보다 기포 크기 분포를 역산하는데 더 우수한 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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