이동 통신시스템을 시뮬레이션하기 위해서는 이동 통신에서 발생되는 호의 패턴을 분석하는게 매우 중요하다. 본 논문에서는 도시지역에 설치되어 있는 기지국의 지역특성을 고려한 이동 통신 통화량을 분석하여, 제시한다. 본 논문에서는 도시를 상업, 주거, 준공업 그리고 녹지 지역으로 되어 있는 도시계획 용도지역과 이외에 특이한 호 발생 패턴이 예측되는 역과 터널 주변이라는 6개의 지역으로 구분하고, 여기에 설치되어 있는 기지국으로부터 실제 데이터를 수집하였다. 이 자료를 이용하여 기지국이 설치되어 있는 지역에 따라 이동 통신 기지국의 시간대별 통화량 분포를 분석하였으며, 하루 중 통화량이 가장 많은 최빈시간대와 통화량이 가장 적은 최번시간대를 구하였다. 또한, 구해진 각 종 결과를 시뮬레이션에 적용하기 위한 평균값 및 분포값을 제시하였다. 이 파라메터들은 이동통신 시스템의 성능 및 신뢰성을 측정하기 위한 매우 중요한 값들이다.
안테나의 특성은 셀룰러 시스템의 서비스 품질에 직접적으로 영향을 미치는 요소가 되며, 특히 섹터화로 인한 용량의 증가를 기할 수 있는 CDMA 시스템의 경우에는 매우 중요한 의미를 갖는다. 본 논문의 지향성 안테나를 이용하여 전력 제어된 CDMA 셀을 섹터화할 경우 얻을 수 있는 용량의 이득을 논의한다. 용량의 측면에서 이상적인 안테나 패턴과 비교할 때 실제 안테나 패턴의 역방향 링크 용량 효율을 해석적으로 구한다. 셀룰러 CDMA 시스템의 용량은 동일한 주파수 대역을 사용할 수 있는 최대 통신 채널의 수이므로 용량 효율은 결국 주파수 스펙트럼 이용 효율을 의미한다. 측정된 반사판 섹터 안테나 패턴을 대상으로 분석한 결과를 제시하고 패턴 특성과 섹터 셀의 배치 구조에 따라 용량 효율이 86~97%로 변화함을 보인다.
기지국 섹터 배열안테나의 하향 빔틸트 각도를 조절하기 위해 전압제어 이상기를 사용하였다. 틸트 각도에 따른 각 안테나의 위상각을 도출하였으며 이때 생성되는 패턴의 수직과 수평 방향 성능을 분석 평가하였다. 이러한 분석을 통해 이동통신 기지국안테나의 셀커버리지 확보와 통화율 증대, 간섭 저감을 이룰 수 있어 최적의 기지국안테나 설계에 적용 가능할 것이다.
방사왜곡, 접선왜곡으로 인해 영상의 왜곡이 발생한다. 왜곡 영상은 시각적인 문제 외에도 영상분석을 통해 정확한 수치 계산을 통해 영상을 처리할 때, 문제가 되기 때문에 영상을 보정해 주어야한다. 감시 시스템, 로봇의 시각 역할 등 다양한 비전 시스템에서 카메라가 장착되어 왜곡보정에 대한 사용도가 증가 하고 있다. 그리고 한 광각 카메라에서 획득한 영상은 비선형적인 방사 왜곡을 가지고 있기 때문에 정확한 영상을 획득하기 위해서는 왜곡 보정 작업을 수행하여야 한다. 왜곡된 영상을 올바르게 보정 해줄 캘리브레이션(Calibration)은 영상 좌표계의 한 점이 실세계 좌표계의 어느 위치에 대응하는지를 결정하기 위해 보정 변수들을 결정하는 과정이다. 본 논문에서는 캘리브레이션(Calibration)을 수행할 때 패턴 개수, 이미지 파일 크기, 이미지 파일 개수가 영상 왜곡 보정에 어떤 영향을 미치는지 분석해 보았을 때 다른 어떤 경우보다 패턴 개수를 비교적 작게 했을 때의 경우가 뚜렷한 차이를 보여주었다.
ATM 망에서 전송률 기반의 ABR(Available Bit Rate) 흐름제어를 위한 스위치는 크게 EFCI(Explicit Forward Congestion Indication)와 ER(Explicit Rate) 스위치로 구분하고 있다. 기존의 논문에서는 효율적인 ABR 트래픽 관리를 위해 EFCI와 ER 스위치 방식의 상호 혼용 운영의 타당성을 밝히고 ABR 트래픽을 poisson 패턴으로 간주하고 EFCI와 ER 스위치 알고리즘에 적용했었다. 그러나 최근 네트워크 환경에서는 트래픽 패턴이 poisson 패턴 보다는 self-similar 패턴에 더 가깝다는 것이 입증되어 왔다. 본 논문에서는 self-similar 트래픽 패턴을 적용시켜 기존의 poisson 패턴의 ATM 망 내에서의 EFCI와 ER 스위치 상의 ABR 트래픽 성능분석을 비교, 고찰 하고자 한다.
이 논문은 디지털 카메라의 싱글 센서에 있는 CFA의 다양한 패턴을 비교, 분석하는데 목적을 두고 있다. 이미 널리 쓰이고 있는 패턴들이 있으나, 이미지들은 간혹 사람들이 실제로 보는 것보다 어둡게 나오거나 밝게 나오거나 또는 약간의 노이즈 현상, 불러 현상을 보여주기도 한다. 이를 개선하기 위해 아직도 많은 학자들이 패턴의 연구를 하고 있다. 이 연구는 Bayer패턴을 포함하여 7개의 패턴을 실험한다. 실험의 객관성을 위해 보간법은 선형방법으로 통일 하여 실험한다. 실험 결과는 패턴의 다양성이 이미지 향상에 크게 영향을 주지 않는다는 걸 보여주다. 그리고 패턴에 따라 그에 맞는 보간법이 필요하다는 것을 보여준다.
자동적으로 테스트 패턴을 생성하는 방법에는 랜덤 패턴을 이용한 고장 시뮬레이션 기법과 알고리즘적인 테스트 생성 기법이 있다. 본고에서는 알고리즘적인 테스트 생성 기법에 대해서 지금까지 발표된 알고리즘을 위주로 하여 이들에 대한 연구동향 및 최근의 연구 사례에 대해서 기술한다.
취수원에서 정수장과 배수지를 거쳐 수용가에 이르기까지 공급되는 급수량을 결정하는데 있어 각 수용가별 물 사용 패턴은 수요량을 예측하여 취수량을 결정하는데 있어 매우 중요한 지표이다. 생활용수 추정은 용도별(가정용, 상업용, 공업용 등)로 분류하여 경향성이 나타날 수 있도록 과거 사용실적을 바탕으로 장래 용도별 사용량을 추정한다. 이는 경험을 바탕으로 한 것으로 일반적으로 시계열 모형을 이용하는데 수요예측의 실패 가능성이 높으며 효율적인 방법이라 할 수 없다. 이에 본 연구에서는 최근 통신기술의 발달로 양방향 통신이 가능한 AMI(Advanced Metering Infrastructure, 원격검침인프라)센서를 영종도 112블록의 528개의 수용가에 설치하였다. AMI는 스마트 미터에서 측정한 데이터를 원격 검침기를 통해 물 사용량을 자동으로 계측할 수 있다. AMI 데이터를 이용하여 영종도 112블록의 운북동과 운서동의 각 용도별, 요일별, 그리고 도심지와 농가의 실시간 물 사용 패턴을 분석하였다. 분석 결과 운북동과 운서동의 물 사용 패턴은 비슷한 경향을 보이는 것으로 보이나 도시화된 운서동에 비해 운북동의 물사용량이 상대적으로 적고 첨두사용량의 발생시간 또한 빠른 것으로 나타났다. 또한 가정용과 공공용의 경우 시간별 물 사용량이 요일에 따라 일정한 경향이 있으나 상업용과 공업용은 일정한 사용량을 보였다. 향후 112블록의 관망해석에 실시간 물사용 패턴을 적용하여 효율적으로 급수량 결정을 할 수 있을 것으로 사료된다.
빅데이터, IoT, 클라우드 인프라 등 기술의 발달에 따라 일상생활 중에서도 개인과 환경의 변화에 대해 실시간 데이터 수집이 용이하게 되었다. 이를 활용하여 개인의 다양한 특성과 상황을 인지하고 다면적으로 의미를 분석할 수 있는 개인의 라이프스타일(lifestyle, 생활습관) 분석 기술이 중요하게 부각되고 있다. 이 라이프스타일 데이터는 개인의 질병이나 사회 심리적 문제의 원인 분석과 미래 트렌드의 변화예측을 할 수 있는 중요한 근거로 활용된다. 최근 이를 위한 연구로서 활동량, 스트레스, 위치, 수면 등의 라이프스타일 패턴을 추출하여 체계적인 프로세스로 삶의 질을 향상시키는 웰니스 (Wellness) 예측케어 서비스 연구와 서비스들이 활발히 진행되고 있다. 하지만 이러한 서비스를 제공하기에 앞서 개인의 복잡한 라이프스타일 패턴의 추출이 단편적으로만 이뤄지고 있어서, 패턴들 사이의 복잡한 관계를 분석하거나 연계 서비스로의 확장 및 라이프스타일 패턴의 재사용적인 측면에서의 문제가 어려운 이슈가 되고 있다. 이 때문에 웰니스 서비스의 신뢰도가 낮아 사용자가 단순히 재미로 느끼는 수준이거나 일회성에 그치는 모바일 어플리케이션 서비스를 제공받는 경우가 다반사이다. 본 논문에서는 IoT환경에서 다양한 스마트 디바이스에 의해 수집되는 라이프로그로 부터 라이프스타일 패턴 추출 및 모델링, 라이프스타일 패턴 분석으로부터 개인의 행동 추론 및 예측, 원인파악과 관련 지표를 정량적으로 설계하는 분석 엔진 개발 방안, 서비스 디자인을 통하여 실효적인 생활개선의 변화를 유도하는 기술, 개인의 심리적 특성까지 고려한 신뢰성 높은 케어 서비스 제공까지의 전반적인 웰니스 예측케어 서비스시스템 프로세스 및 플랫폼 설계 방안을 제시한다.
모바일 어플리케이션 시장은 지난 수년간 급속하게 확장되어 왔다. 이 논문에서는 모바일 디바이스의 이벤트 로그를 추적하여 스마트폰 어플리케이션의 사용량을 조사하는 기법을 제안하고 구현하였다. 이 시스템은 클라이언트 시스템과 사용성 분석 서버 시스템을 통하여 스마트폰 사용량에 대한 분석을 시도하였다. 이를 위하여 본 연구에서는 안드로이드 운영체제가 탑재된 디바이스에서 사용성 분석 플랫폼을 구현하였다. 또한, 분석 서버 시스템을 이용하여 47,000여명의 사용자 정보와 사용자의 앱 사용 정보를 실시간으로 수집하였다. 본 논문에서 우리는 대규모의 사용자 정보를 기반으로 하여 스마트폰의 사용 패턴과 사용 정보를 연구하였으며, 사용자를 위한 편리한 사용패턴 가시화 기능을 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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