• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.357-359
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• 1998

무선 통신 환경에서 기지국 안테나를 떠난 전파가 수신안테나에 도달하는 과정 중에 발생하는 전파 손실은 매우 복잡한 비선형 함수이다. 본 논문에서는 신경회로망을 사용한 전파 손실 모델을 제안하고, 3차원 지형 데이터를 이용하여 전파 환경을 반영할 수 있는 특징을 추출하여 이를 신경회로망에 적용함으로써 전파손실 예측모델을 생성하는 방법을 소개한다. 각 필드 측정 데이터에 대한 특징 값을 이용하여 신경회로망을 학습하여 예측모델을 완성한다. 또한, 서울 도심 지역의 실제 PCS 서비스 환경에 대한 실험결과를 통해 제안하는 모델의 우수성을 보인다.

• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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• 2011.04a
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• pp.561-564
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• 2011

다양한 공학/산업적 측면에서 동적 취성 파괴 현상은 매우 중요하다. 취성 균열은 다른 균열 전파에 비해 그 전파 속도가 매우 빠르고 전파 범위가 넓기 때문에 대규모의 파괴 현상을 일으킨다. 동적 전파 중인 취성 균열 거동을 모델화하기 위해 오랜 기간 동안 많은 연구가 진행되었지만, 여전히 많은 부분들이 해석되지 못한 채 남아있다. 특히 균열 생성 및 전파를 위해 인위적인 조건들을 도입해야 하는 것은 기존 방법론들이 가지는 공통적인 문제점이다. 본 연구는 peridynamics를 동적 분기 균열 문제 해석에 도입한다. Peridynamics는 전통적인 연속체 이론에 기반한 수치해석 모델화 기법으로 균열과 같은 비연속성이 있는 문제의 모델화에 강점이 있으며, 인위적인 조건 없이 매우 간단한 방법으로 파괴 현상을 해석할 수 있다. 본 연구에서는 peridynamics 모델이 실험적으로 관측된 분기균열 형상과 균열 전파 속도를 매우 잘 예측해 낼 수 있음을 보인다. 또한 균열팁 주변에 높은 응력이 발생할 때 나타나는 연쇄 분기 현상도 해석할 수 있다. 이와 같은 연구를 통해 응력파가 균열 전파 속도를 변화시키고 전파 방향에도 영향을 주는 것을 알 수 있었다. 수치해석 결과도 또한 실험 결과들과 잘 부합함을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2004.03a
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• pp.389-397
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• 2004

본 연구는 GIS를 이용하여 아파트 단지의 UHF대역의 전파장애에 대한 예측모델을 제시한다. 전파예측모델은 기지국 및 중계기 위치설계와 전파음영지역 결정 등 무선네트워크 서비스에 결정적으로 활용된다 기존의 전파예측모델은 한국지형요소나 3차원 공간기술이 반영되지 않고 외국지형기반의 2차원적인 접근으로 개발되어 있다. 특히 많은 사람이 거주하는 아파트단지에 대해서는 고려가 되어 있지 않은 실정이며, 마치 아파트 단지가 일반 건물로 취급되어 전파환경 요소로 분류되지 않은 상태이다. 그리고 전파관리자가 기존 전파 예측모델을 이용한 무선네트워크 설계 및 운용등에 있어 정확한 의사결정지원에 어려움이 많다. 본 연구는 이러한 한계와 문제점을 해결하기 위해서 아파트 단지의 전파에 대한 영향을 3차원 공간밀집, 건물높이, 전파의 전송방향에 대한 건물배치등 3가지 요소로 분류하고 GIS 도구로 그 요소들을 분석하였다. 그 결과로 상관과 회귀분석등 정량적인 방법으로 평가하여 아파트 전파예측모델(GARP)을 개발하여 다음의 결과를 얻었다. 첫째, 아파트 단지가 UHF 대역의 전파에 대한 영향은 전파진행방향성이 57%, 공간밀집이 30%, 건물높이가 13%의 순으로 나타났다. 둘째, 본 연구에서 개발된 아파트 모델은 기존 모델에 비해 평균 6.3dBm, 최소 2.15 ～ 최대 12.48dBm의 개선 효과가 있다. 셋째, 급속히 확산되는 도시 개발에 3차원 공간상에서 전파예측모델을 시뮬레이션하여 전파의 영향을 예측할 수 있으며, 대단지 아파트 건설과 전파환경영향평가의 기초정보 수집에 활용될 수 있다. 본 연구는 GARP모델과 GIS 가시권 분석기능을 이용하여 실제 지형공간상에서 전파경로 손실치를 도시화함으로써 전파관리자가 무선서비스지역 설계, 전파음영지역 판단, 최적 중계기와 기지국 위치 선정에 기여할 것으로 판단된다.하지 않은 지역과 서로 다른 분광특성을 나타내므로 별도의 Segment를 형성하게 된다. 따라서 임상도의 경계선으로부터 획득된 Super-Object의 분광반사 값과 그 안에서 형성된 Sub-Object의 분광반사값의 차이를 이용하여 임상도의 갱신을 위한 변화지역을 탐지하였다.라서 획득한 시추코아에 대해서도 각 연구기관이 전 구간에 대해 동일하게 25%의 소유권을 가지고 있다. ？스굴 시추사업은 2008년까지 수행될 계획이며, 시추작업은 2005년까지 완료될 계획이다. 연구 진행과 관련하여, 공동연구의 명분을 높이고 분석의 효율성을 높이기 위해서 시료채취 및 기초자료 획득은 4개국의 연구원이 모여 공동으로 수행한 후의 결과물을 서로 공유하고, 자세한 전문분야 연구는 각 국의 대표기관이 독립적으로 수행하는 방식을 택하였다 ？스굴에 대한 제1차 시추작업은 2004년 3월 말에 실시하였다. 시추작업 결과, 약 80m의 시추 코아가 성공적으로 회수되어 현재 러시아 이르쿠츠크 지구화학연구소에 보관중이다. 이 시추코아는 2004년 8월 중순경에 4개국 연구팀원들에 의해 공동으로 기재된 후에 분할될 계획이다. 분할된 시료는 국내로 운반되어 다양한 전문분야별 연구에 이용될 것이다. 한편, 제2차 시추작업은 2004년 12월에서 2005년 2월 사이에 실시될 계획이다. 수백만년에 이르는 장기간에 걸쳐 지구환경변화 기록이 보존되어 있는 ？스굴호에 대한 시추사업은 후기 신생대 동안 유라시아 대륙 중부에서 일어난 지구환경 및 기후변화를 이해함과 동시에 이러한 변화가 육상생태계 및 지표지질환경에 미친 영향을 이해하는데 크게 기여할 것이다.lieve in safety with Radioactivity wastes control for harmony with Environment.d by the experiments under vari

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.3 no.1
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• pp.61-68
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• 1998

This paper compares various propagation models developed by several researchers with the measurements in Korea. The models we have considered are Okumura model, Longley-Rice model, ITU-R model and Lee model. The measured signal is vertically IXllarized E -field transmitted from Mt. Namsan at 320MHz. According to the result, Okumura model shows the best performance for the overall test IXlints, and ITU-R model has a good performance as Okumura model for receiving points above lOkm from the transmitter.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2011.05b
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• pp.985-988
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• 2011

본 논문의 주목적은 확률변수의 백분위수를 이용하여 Mg-Al-Zn합금에 적합한 확률론적 피로균열전파모델을 평가하여 제시하는 것이다. 균열성장의 변동성을 묘사하기 위하여 실험적 피로균열전파모델에 확률변수를 도입한 확률론적 피로균열전파모델을 제안하였다. 제안된 모델을 평가하기 위하여 시편두께조건을 변화시키면서 피로균열전파실험을 수행하여 균열성장의 통계데이터를 확보하였다. 각 모델의 파라미터는 최우추정법으로 추정하였으며, 균열성장에 따른 확률변수의 백분위수를 이용하여 모델적합성을 평가하였다. 일반적으로 Mg-Al-Zn합금에 적합한 모델은 '확률론적 Paris-Erdogan모델'과 '확률론적 Walker모델'이었으며, 두꺼운 시편의 경우엔 '확률론적 Forman모델'가 적합함을 규명하였다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.14 no.4
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• pp.293-306
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• 1989

In this paper, the models and characteristics of multipath propagation in an urban environment are described. Three propagation models(a random model, a ray model and a method of estimating time delay is proposed based on the envelope correlation between two radio frequencies. It is shown on the basis of laboratory simulation and field tests that the simple two-ray model is an adequate model for the fundamental study of the multipath propagation characteristic of the mobile radiowave and the estimating time delays of multipath-propagated waves in an urban area.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2011.05b
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• pp.757-760
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• 2011

본 논문의 주목적은 확률변수의 내삽을 이용하여 Mg-Al-Zn합금에 적합한 확률론적 피로균열전파모델을 평가하여 제시하는 것이다. 모델을 평가하기 위하여 최대하중조건을 변화시키면서 피로균열전파실험을 수행하였으며, 실험을 통해 통계적 피로데이터를 확보하였다. 균열성장의 불확실성을 묘사하기 위하여 실험적 피로균열전파모델에 확률변수를 도입한 확률론적 피로균열전파모델을 제안하였으며, 각 모델의 파라미터는 최우추정법으로 추정하였다. 제안된 모델의 적합성을 평가하기 위하여 균열성장에 따른 확률변수의 내삽데이터를 이용하였으며, 평가한 결과 Mg-Al-Zn합금에 적합한 모델은 '확률론적 Paris-Erdogan모델'과 '확률론적 Walker모델'임을 규명하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2019.11a
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• pp.153-154
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• 2019

본 연구에서는 일본 기상청(JMA)에서 제공하는 JMA-MSM (Meso-Scale Model) 바람장을 SWAN 모델에 입력자료로 적용하여 파랑전파를 모의하였다. 영역은 심해역·중간역·연안역으로 설정하였다. 산출된 모델링의 결과는 관측자료와 비교·검증하여 모델 구축에 대한 신뢰성을 확보하였다. 그리고 연안역에서 SWAN모델의 파랑스펙트럼정보를 입력조건으로 하는 SWASH모델의 영역을 구축하여 두 모델간 파랑전파양상을 비교하였다. SWAN(phase-averaged) 모델과 SWASH(phase-resolving) 모델은 지배방정식의 차이에 따라 파랑의 위상처리 방식 등의 차이가 있다. 이로 인한 연안역에서의 파랑전파양상의 차이를 비교하였다.

• The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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• v.14 no.1
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• pp.33-40
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• 2003

Radio frequency management system(RFMS) is being operated to facilitate national spectrum management and monitoring in Korea. To improve the engineering analysis function in RFMS, criteria for the automated selection of the propagation model adequate to the radio station service environment considered are proposed. Those criteria are derived from the specified parameters obtained through the analysis of related ITU-R propagation & diffraction loss models which are to be used in RFMS. Then, using criteria acquired, computer program is made to achieve the automated selection of the most appropriate propagation algorithm, among the ones provided in RFMS, to the environment in which the engineering analysis is required. Furthermore, an illustrative example is shown with the proposals fur increasing the efficiency of the engineering analysis in RFMS.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.26 no.10
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• pp.1143-1155
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• 1999

셀룰러 방식의 이동통신 시스템에서 전파의 유효신호 도달범위를 예측하기 위해서는 전파전파 모델을 이용한 예측기법이 주로 사용된다. 그러나, 전파과정에서 주변 지형지물에 의해 발생하는 전파손실은 매우 복잡한 비선형적인 특성을 가지며 수식으로는 정확한 표현이 불가능하다. 본 논문에서는 신경회로망의 함수 근사화 능력을 이용하여 전파손실 예측모델을 생성하는 방법을 제안한다. 즉, 전파손실을 송수신 안테나간의 거리, 송신안테나의 특성, 장애물 투과영향, 회절특성, 도로, 수면에 의한 영향 등과 같은 전파환경 변수들의 함수로 가정하고, 신경회로망 학습을 통하여 함수를 근사화한다. 전파환경 변수들이 신경회로망 입력으로 사용되기 위해서는 3차원 지형도와 벡터지도를 이용하여 전파의 반사, 회절, 산란 등의 물리적인 특성이 고려된 특징 추출을 통해 정량적인 수치들을 계산한다. 이와 같이 얻어진 훈련데이타를 이용한 신경회로망 학습을 통해 전파손실 모델을 완성한다. 이 모델을 이용하여 서울 도심 지역의 실제 서비스 환경에 대한 타 모델과의 비교실험결과를 통해 제안하는 모델의 우수성을 보인다.Abstract In cellular mobile communication systems, wave propagation models are used in most cases to predict cell coverage. The amount of propagation loss induced by the obstacles in the propagation path, however, is a highly non-linear function, which cannot be easily represented mathematically. In this paper, we introduce the method of producing propagation loss prediction models by function approximation using neural networks. In this method, we assume the propagation loss is a function of the relevant parameters such as the distance from the base station antenna, the specification of the transmitter antenna, obstacle profile, diffraction effect, road, and water effect. The values of these parameters are produced from the field measurement data, 3D digital terrain maps, and vector maps as its inputs by a feature extraction process, which takes into account the physical characteristics of electromagnetic waves such as reflection, diffraction and scattering. The values produced are used as the input to the neural network, which are then trained to become the propagation loss prediction model. In the experimental study, we obtain a considerable amount of improvement over COST-231 model in the prediction accuracy using this model.