이 연구의 목적은 토지적성평가를 기개발된 도시지역에 적용하는 것이 평가의 근본 목적에 부합하는지를 검토하여 제도 개선안을 도출하는 것이다. 이 연구에서는 서울시 환경 생태적·물리적·공간적 특성을 정리하여 입지현황, 수립현황 등의 내용적 특성을 검토한 후 선택지표를 적용한 토지적성평가 시뮬레이션 분석을 수행했다. 서울시 내 토지적성평가의 적용대상인 녹지지역에 대한 토지적성평가 시뮬레이션 분석 결과 모든 토지에서 개발성향 결과가 나왔다. 또한 도시지역에 적용할 경우 지역적합성이 반영되는 선택지표와 별도보전지역 지정에 따라 정성적 평가를 추가할 수 있는 장치가 있지만 이러한 선택지표 및 정성평가를 추가한 시뮬레이션 분석에서도 대부분의 녹지지역이 개발성향으로 분류되었다. 이는 서울시에서 도시계획적 차원에서 보전지역으로 관리하고 있는 녹지지역의 성격과 배치되는 결과이며, 그 이유는 전체 평가대상 토지의 적성값 평균과 표준편차를 이용하여 표준정규분포곡선상의 표준화값으로 변환하는 방식의 토지적성평가에서 적성등급의 비율이 가지고 있는 구조 때문이다. 따라서 기개발된 도시지역은 토지적성평가 수립에서 제외하는 등 관련 규정의 재정비가 필요하다.
본 논문은 복수 개의 중계기와 도청자가 존재하는 중계기 통신 네트워크에서 보안 오류 확률을 낮출 수 있는 새로운 중계기 선택 기법을 제안한다. 도청자의 복호 확률을 낮추기 위해서 데이터와 함께 재밍 신호를 전송하는 기존의 중계기 선택 방식에서는 수신자의 데이터 복호 확률도 낮아지는 문제점이 있었다. 본 논문에서 제안하는 새로운 중계기 선택 기법은 수신자의 복호 확률을 높이면서 동시에 도청자의 복호 확률을 낮출 수 있는 중계기를 쌍으로 선택하여 보안 오류 확률을 개선하였다. Monte-Carlo 기반 컴퓨터 시뮬레이션을 통한 성능 분석 결과에 따르면, 제안 중계기 선택 방식은 기존 중계기 선택 방식 대비 보안 오류 확률을 약 10~50배 개선시킬 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 공간변조 (Spatial Modulation, SM) 시스템에서 다중안테나 채널 용량을 고려한 송신 안테나 선택 기술을 제안하고 그 성능을 분석한다. 각 송신 안테나에서 수신안테나까지의 채널 벡터의 크기에 기반하여 안테나를 선택하는 기존 기술과 비교할 때, 제안하는 기술은 채널용량 자체를 계산하여 전체적인 공간변조 시스템의 용량 증가를 가져온다. 전체 안테나 중 사용할 안테나의 집합을 선택하는 모든 경우를 비교하여 최적의 안테나 집합을 선택하는 최적 방법 (Optimal)을 제시하고, 추가적으로 계산 복잡도를 줄이면서 최적 성능과 유사한 성능을 제공하는 Sub-Optimal 기술을 함께 제시한다. 시뮬레이션을 통하여 제안한 안테나 선택 방법이 기존의 안테나 선택 방법에 비하여 bit error rate(BER) 측면에서 월등한 성능을 제공함을 확인하였다.
본 논문에서는 제한된 피드백 정보를 사용하는 공간 다중화 기법에 사용될 수 있는 부 공간 방식 기반 preceding 기법을 제안한다. 제안된 preceding 기법은 수신기에서 다수의 공통 기저 집합(common basis sets)으로 부터 용량을 최대로 하는 기저들을 선택하고, 선택된 기저들은 feedback 정보를 통해 송신기에 전달되곤 송신기에서는 선택된 기저들로 이루처진 preceding 행렬을 구성한다. 선택된 기저들은 해당 기저들이 속한 기저 집합의 index에 대한 feedback 정보와 선택된 기저 집합에서 각 기저들의 선택 여부에 대한 feedback 정보를 통해 송신기로 feedback된다. 선택된 기저 집합 index는 송수신기가 약속한 공통 기저 집합 중에서 해당 MIMP 채널의 부 공간의 좌표(coordinate)에 가장 적합한 좌표를 나타내고, 해당 좌표에서 상당한 양의 에너지를 포함하는 기저들을 선택함으로써 적은 feedback 정보량으로 MIMO 채널을 묘사한다. 시뮬레이션을 통해 제안된 부 공간 방식 기반 preceding 기법이 적은 feedback 정보량을 사용하면서 폐루프 MIMO 용량 (closed-loop MIMO capacity)에 근접하는 용량을 제공함을 보인다.
본 논문에서는 제한된 피드백 정보를 사용하는 공간 다중화 기법에 사용될 수 있는 부 공간 방식 기반 preceding 기법을 제안한다. 제안된 preceding 기법은 수신기에서 다수의 공통 기저 집합(common basis sets)으로부터 용량을 최대로 하는 기저들을 선택하고, 선택된 기저들은 feedback 정보를 통해 송신기에 전달되고, 송신기에서는 선택된 기저들로 이루어진 precoding 행렬을 구성한다. 선택된 기저들은 해당 기저들이 속한 기저 집합의 index에 대한 feedback 정의와 선택된 기저 집합에서 각 기저들의 선택 여부에 대한 feedback 정보를 통해 송신기로 feedback된다. 선택된 기저 집합 index는 송수신기가 약속한 공통 기저 집합중에서 해당 MIMO 채널의 부 공간의 좌표(coordinate)에 가장 적합한 좌표를 나타내고, 해당 좌표에서 상당한 양의 에너지를 포함하는 기저들을 선택함으로써 적은 feedback 정보량으로 MIMO 채널을 묘사하다. 시뮬레이션을 통해 제안된 부 공간 방식 기반 precoding 기법이 적은 feedback 정보량을 사용하면서 폐루프 MIMO 용량 (closed-loop MIMO capacity)에 근접하는 용량을 제공함을 보인다.
자동화 컨테이너 터미널의 장치장 재정돈이란 장치장의 컨테이너를 장치장 크레인의 유휴시간을 이용해 적하 작업 효율을 높일 수 있는 위치로 재배치하는 작업을 의미한다. 이때 재정돈에 사용할 수 있는 크레인의 유휴시간이 제한적이므로, 본 논문에서는 전체 컨테이너 중 일부를 재정돈 대상 컨테이너로 선택하여 재정돈 계획을 수립하는 방안을 제안한다. 재정돈 컨테이너 선택 시 사용된 선택 기준과 한 번에 선택하는 컨테이너의 범위에 따라 네 가지 재정돈 대상 컨테이너 선택 방안을 제시하였으며, 선택된 재정돈 컨테이너를 대상으로 휴리스틱 알고리즘을 이용해 크레인의 작업 계획을 수립하였다. 시뮬레이션 시스템을 이용한 실험 결과 유휴시간이 제한되어 있는 경우 재정돈 대상 컨테이너를 선택 후 재정돈 계획을 수립하는 방안이 전체 컨테이너를 대상으로 재정돈 계획을 수립 후 주어진 유휴시간 동안 해당 계획에 따라 재정 돈을 수행하는 방안보다 더 좋은 적하 작업 효율을 보임을 확인하였다.
본 논문에서는 노드의 이동성이 크고 노드의 밀도가 균일 하지 않은 애드혹 네트워크에서 라우팅 성능을 개선하기 위해 노드의 이동성과 밀도를 고려하여 OLSR(Optimized Link State Routing) 의 MPR(Multi-Point Relay) 선택방법을 개선할 수 있는 방법을 제안한다. OLSR의 MPR 선택 방법은 노드의 이동성과 밀도에 무관하게 2홉 이웃 노드를 많이 포함하는 노드를 위주로 선택한다. 하지만 노드가 이동성을 갖는 경우에 이동성이 큰 노드를 MPR로 선택할 경우 성능이 저하될 수 있다. 또한 노드의 밀도가 균일 하지 않은 경우에는 밀도가 높은 지역의 노드들이 우선적으로 MPR로 선택되면 네트워크 전체의 성능을 향상시킬 수 있다. 따라서 본 논문에서는 노드의 이동성과 밀도를 Hello 메시지 교환을 통해 측정하고 노드의 이동성과 밀도를 반영하여 MPR 선택에 우선순위를 부여하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 MPR 선택 방법의 성능을 알아보기 위해 OPNET을 활용하여 시뮬레이션을 수행하고 제안 방법의 성능이 가장 우수함을 보인다.
4세대 무선통신 환경에서, 가장 중요한 문제 중의 하나는 사용자들에게 적합한 접근 네트워크를 발견하고 선택하는 것이다. 본 논문에서는 그룹결정기법을 이용한 새로운 네트워크 선택 메커니즘을 제안하고, 이종 네트워크 환경에서 수직 핸드오버를 위한 네트워크 선택 기법에 따른 영향을 분석한다. 비슷한 QoS 요구조건들을 갖는 사용자들의 그룹들이 동시에 이용할 수 있는 네트워크를 탐색하며, 한 서비스 영역은 여러 특성을 갖는 다수의 접근 네트워크들이 존재하는 경우를 고려한다. 비슷한 특성을 갖는 네트워크들을 그룹으로 묶어, 일차적으로 그룹간의 판별을 통해 적합한 그룹을 선택한 후, 그 그룹에서 네트워크 선택 알고리즘에 의한 네트워크 순위를 통해 최적의 네트워크를 선택해 준다. 제안된 시스템을 MADM 기법 중 GRA, SAW 그리고 TOPSIS 방법으로 비교 및 평가하였다. MATLAB 시뮬레이션 결과, 제안된 알고리즘은 네트워크들의 특성과 사용자의 선호도에 따라 더욱 효과적인 선택을 할 수 있음을 알 수 있다.
본 논문에서는 사용자들의 밀집도 정보를 기반으로 설정된 목표지역과 릴레이 단말의 수를 제한한 환경에서 광고 확산을 위한 최대 거리 기반 릴레이 단말 선택 알고리즘과 최대 효율 기반 릴레이 단말 선택 알고리즘의 성능을 비교 분석하였다. 최대 거리 기반 릴레이 단말 선택 알고리즘은 단말간의 거리 정보만을 이용하여 릴레이 단말을 선택하고, 최대 효율 기반 릴레이 단말 선택 알고리즘은 설정된 목표지역들을 활용하여 최대 광고 효율을 위한 광고 확산 루트를 설정하였다. 시뮬레이션을 통해 광고를 섹터 수의 변화에 따른 성공적으로 수신한 전체 사용자 수와 전송 효율에 대한 성능을 비교하여, 최대 거리 기반 릴레이 단말 선택 알고리즘 보다 최대 효율 기반 릴레이 단말 선택 알고리즘 성능의 우수성에 대해 분석하였다.
차세대 무선 네트워크 시스템에서 이동 단말은 다수의 무선 액세스 네트워크를 접속할 수 있는 능력을 갖는다. 이런 이기종 환경에서 네트워크 선택 메커니즘은 사용자에게 QoS를 보장해주기 위한 중요한 역할을 담당한다. 본 연구에서는 최적의 네트워크 선택을 위해 AHP 기법을 그룹결정방법에 적용한다. 특정 QoS를 요구하는 사용자들과 유사한 특성을 갖는 액세스 네트워크들을 각각 그룹으로 생각한다. 이 경우 비슷한 특성을 갖는 네트워크들을 그룹으로 묶어, 일차적으로 그룹간의 판별을 통해 적합한 그룹을 선택한 후, 그 그룹에서 네트워크 선택 알고리즘에 의한 네트워크 순위를 통해 최적의 네트워크를 선택해 주는 방법이다. 여기서 네트워크 선택 알고리즘은 결정요소의 가중치를 계산하는 AHP와 접근 네트워크의 등급을 결정하는 GRA 방법을 이용한다. MATLAB 시뮬레이션 결과, 제안된 시스템은 각 서비스 내 모든 사용자들이 0.9 이상의 높은 판정값으로 동일한 네트워크를 선택함을 알 수 있었다. 결과적으로 제안된 시스템은 WLAN과 UMTS의 통합망에서 기존시스템에 비해 효과적인 네트워크 선택 알고리즘임을 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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