농업용수는 우리나라의 수자원량의 48%를 차지하며 농업용수량의 82%가 논에서 사용되고 있다. 용수수요량 산정시 용수수요량 중 약 15%가 손실로 설정하고 있다. 그러나 이러한 손실에 대한 측정자료와 연구가 부족한 실정이다. 농업용수의 분류에 의하면 논에서 사용되는 용수량이외에 공급하는 용수를 시설관리용수량이 라고 한다. 본 연구에서는 시설관리용수량을 원인별로 세분하였으며 6개의 시험지구를 대상으로 농업용수 손실량을 측정하였다. 측정결과 수로에서의 송수손실수량은 약 14% 발생하였으며 배분관리용수량은 약 31% 발생하는 것으로 분석되어 시설관리용수량은 약 46% 발생하였다. 배분관리용수량을 발생위치별로 구분 하면 간선수로의 말단부에서 5.9%, 배수지거나 용수지거에서 25.2% 발생하는 것으로 분석되었다.
기존의 유선 네트워크 환경에서 쓰이던 TCP 프로토콜을 무선 네트워크에 사용할 경우에, 무선 손실이 발생할 경우 혼잡 제어 알고리즘을 실행하여 성능 저하 현상이 발생한다. 본 논문에서는 네트워크 상태변화를 민감하게 반영하는 손실 구분 알고리즘을 제안한다. TCP는 패킷의 이동 경로를 설정하지 않기 때문에 수신자와 송신자 사이의 병목링크(라우터)의 수를 알 수 없고, 고정된 패킷의 양을 기준으로 패킷의 손실 원인을 구분할 경우 정확성이 떨어진다. 따라서 패킷의 상대적인 전송지연시간인 ROTT(Relative One-way Trip Time)을 이용하여 네트워크 상태변화를 민감하게 반영하는 손실 구분 알고리즘을 수식적으로 전개하였다. 본 논문에서는 NS2를 이용하여 기존의 TCP Veno, Spike 알고리즘과 성능을 비교, 분석하였다. 실험 결과를 통해 제안된 알고리즘이 기존의 알고리즘에 비해 패킷의 손실 구분 오류율을 최고 45% 낮춘다는 것을 알 수 있었다. 그리고 낮은 패킷의 손실 구분 오류율로 인해 공평성(fairness)을 해치지 않으면서 패킷의 전송량이 증가한다는 것을 증명하였다.
본 논문에서는 긴 전파 지연과 높은 에러율을 지닌 위성링크에 TCP를 사용하는 경우 나타나는 문제점을 도출하고 그에 대한 성능향상방안으로 ENA(Error Notification Ack) 알고리즘을 제안했다. TCP는 에러에 의한 세그먼트 손실과 Network Congestion에 의한 손실을 구분하지 못하고 두 경우 모두 Network Congestion 으로 판단한 후 Slow Start나 Congestion Aboidance 알고리즘을 적용시킨다 위성링크에서는 에러에 의한 세그먼트 손실이 자주 발생하는데 이손실을 Network Congestion에 의한 손실로 받아들여 매번 Congestion Control 알고리즘을 적용시킨다 그로인해 전송률을 줄어들고 성능은 급격히 떨어진다. 본 논문에서는 에러에 의한 손실과 Congestion 의한 손실을 구분해 주는 ENA 알고리즘을 제안하고 구현 방법 또한 제시하였다 그리고 ENA 알고리즘을 Tahoe, Reno. Sack TCP에 적용하여 성능의 변화를 비교 분석했다 그 결과 에러율이 높을수록 성능이 더 향상됨을 알수 있었다.
무선망에서의 TCP 성능은 않은 연구가 되어 왔지만 손실율이 큰 경우의 TCP의 성능은 아직도 개선의 여지가 많다. 본 논문은 두 가지 점에서 새로운 TCP를 제안한다. 첫째, 혼잡제어(Congestion Control)와 손실제어(Loss Recovery)가 분리(Decoupled)되었다. 기존의 연구들은 무선손실과 혼잡손실을 구분하여야 한다는 점에는 많은 연구를 해왔지만 무선 손실에 대하여 어떻게 대처할 것 인가에 관한 문제는 상대적으로 간과하였다. 둘째, 기종의 TCP-Westwood와 TCP-Jersey에서 사용되는 ABE(Available Bandwidth Estimation)가 무선네트워크에 의해 발생하는 패킷 손실로 인해 부정확해지는 것을 지적하고 새로운 ABE방법을 제시한다. 시뮬레이션을 통하여 우수한 성능을 보여주었다.
무선 네트워크에서 네트워크 혼잡과 bit-error-rate(BER)에 의한 패킷 손실을 구분하는 기법과 현재 가용 대역폭을 예측하여 전송량을 조절하는 기법은 무선 TCP의 성능을 크게 향상시킨다. 네트워크 혼잡과 BER에 의한 패킷 손실을 명시적으로 구분하는 TCP New Jersey는 현재까지 제안된 무선 TCP 기법 중 가장 높은 성능을 보이지만 무선 링크 에러율이 높아지면 전송률이 크게 떨어지는 문제와 가용 대역폭 예측 알고리즘이 백그라운드 트래픽 패턴에 의존적인 문제가 있다. 또한 패킷 손실을 감지하여 패킷 손실의 원인을 판별하는 기법으로 원인을 구분하여 감소된 전송량을 회복하는 기법이 효율적이지 못하다. 본 논문에서는 TCP New Jersey의 문제점을 보완한 TCP NJ+를 제안한다. TCP NJ+는 향상된 전송량 회복 기법으로 BER에 의한 일반적인 패킷 손실뿐만 아니라 retransmission timeout이 발생하여도 보다 높은 전송률을 보장한다. 제안된 TCP NJ+는 NS-2 네트워크 시뮬레이터를 이용하여 성능평가 한 결과 5%의 높은 무선 링크 에러율을 갖는 네트워크에서는 TCP New Jersey에 비해 19%, TCP Westwood에 비해 57%의 성능향상을 보인다.
이동통신 시스템에서 정확하고 신속한 통신망 구축은 중요하다. 현재 무선통신 시스템을 구성하기 위해서는 셀 플래닝 장비를 통해 기지국의 파라미터를 설정한다. 하지만 기지국의 신규 설치마다 셀 플래닝을 새로 수행해야 하며, 셀 플래닝에 반영되지 않은 장애물 정보 등 실제 환경과 맞지 않는 파라미터가 설정되는 문제가 발생할 수 있다. 이 논문에서는 SON 서버에서 기지국의 위치와 단말의 측정 정보를 이용한 DNN 모델을 통해 경로 손실 예측을 수행하고, 지형을 구분하는 CNN 모델을 통해 예측된 경로 손실의 지형을 구분한다. 구분된 지형을 바탕으로 SON 서버에서 해당 지형에 맞는 지형별 기지국 파라미터를 자동으로 설정하고 지속해서 지형별 파라미터를 업데이트하여, 지형과 주변 환경 변화를 고려한 기지국 파라미터를 자동으로 설정할 수 있다.
100년전 토마스 에디슨이 주장한 직류 전력 전송 방식인 DC 송전은 AC 송전보다 장거리 송전 시 손실이 적고 안정도가 좋다. 또한 다른 주파수를 가진 두 지역을 연계하여 전력을 전송 할 수있으며 전력 조류를 제어할 수 있다는 장점을 가지고 있다. 그러나, AC와 DC전력간의 변환 장치를 필요로 하여 설비 구축 비용이 비싸다는 점과 고도의 제어기술 및 검증 기술이 요구된다는 단점은 이제 굳이 논할 필요도 없는 사실이다. 이에 수년전부터 국내에서도 손실이 적고 안정도가 좋다는 장점이 지속적으로 부각되고 있으며 친 환경 발전 및 스마트 그리드의 호황 속에 DC 송전 기술의 필요성은 차세대 기술로 각광받으며 DC 고압 직류 방식인 HVDC (High Voltage Direct Current, 이하 HVDC)에 대한 연구 및 사업이 시작되었다. 그러나, HVDC 시스템의 손실 측정은 계산으로 인해 이루어지고 있으며, 이에 대한 실측 방안은 현재 없다. 또한 시스템 설계 시, 고려해야 하는 시스템의 Feasibility 및 신뢰성에서 손실은 중요한 지표 중의 하나이다. 그러나, HVDC 를 개발하고 설치, 운전하여 양도 또는 인수하는 과정에서 손실은 전력 요금과 직결되기 때문에 계산 및 측정에 대한 논란이 있는 실정이다. 계산 및 측정하는 HVDC의 손실은 무부하 손실 및 부하 손실로 구분된다. 본 논문에서는 현재 사용되고 있는 손실 계산 방법을 소개하고 당사에서 측정을 실시한 HVDC 손실 측정 방법에 대해서 소개하고자 한다.
본 논문에서는 TCP를 사용한 위성망에서의 문제점을 도출하고 그에 대한 성능향상 알고리즘을 제안하였다. 긴 전파 지연과 높은 에러율을 지닌 위성링크는 TCP의 성능을 현저히 떨어뜨린다. 특히 TCP에서는 에러에 의한 세그먼트 손실도 Congestion에 의한 손실로 판단하여 Slow Start나 Congestion Avoidance 알고리즘을 적용시킨다. 따라서 본 논문에서는 에러에 의한 손실과 Congestion의한 손실을 구분해 주는 ENA(Error Notification Ack) 알고리즘을 제안했다. 그리고 위성에서 좋은 성능을 나타내는 SACK TCP에 이 알고리즘을 적용시켜 성능을 평가했다.
트래픽 텔레매틱스 어플리케이션으로 알려진 차량 무선통신 서비스는 현재 교통에 대해서 차량 주행환경에 대해 더욱 안전하고 효율적으로 연구되고 발전하고 있는 추세이다. 차량 통신에서는 WAVE (Wireless Access in Vehicular Environments) 표준을 채택함으로써 차량 간 통신 과 차량과 기지국 간 통신에 WAVE 표준을 지킨다. 차량 통신에서는 다양한 주행환경에 따라 전파에 따른 경로 손실 모델이 적용될 수 있다. 본 논문에서는 파라미터에 따른 주행환경을 구분하고 구분된 주행환경에 따라 적합한 경로 손실 모델에 대해서 연구한다.
우리나라에서는 지난 10년간 매년 4만 건 내외의 화재가 발생하여 많은 인명 피해와 경제적 손실이 발생하고 있다. 화재가 발생했을 때는 화재를 신속히 진압하여 인명 피해와 경제적 손실을 최소화하여야 한다. 또한, 화재 사고를 예방하기 위해 화재의 발화 원인이 무엇인지 알아내야 한다. 기존의 화재 경보 시스템에서는 온도, 연기, 불꽃 센서 등으로 화재를 감지하였으나 오경보나 화재를 인식하지 못하는 문제, 화재 원인을 구분하지 못하는 문제 등이 있었다. 또한, 사람이 화재 발생을 인지하기까지 시간이 많이 소요될 수 있고 부재로 인해 화재 상황인식이 늦어질 수도 있는 문제가 있었다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 GCN(Graph Convolutional Network) 모델을 이용하여 화재 상황에서의 복합 센서 상황을 학습해서 실제 화재 사고가 발생했을 때 화재의 원인을 구분할 수 있는 모델을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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