위전도(Electrogastrography, EGG)는 복부에 전극을 부착하여 위에서 발생하는 위 근육의 전기적인 활동성(gastric electrical activity)을 측정하는 방법으로, 비관혈적이며 다른 검사에 비해 측정비용이 적게 든다. 그러나 위전도 신호는 주파수가 매우 낮으며(0.2~10cpm) 진폭이 매우 작기(10~100 $\mu$V) 때문에 측정에 어려움이 있으며, 분석이 어려워 아직까지 위전도 신호해석에 대한 이론이 정립되어 있지않다. 본 연구에서는 running spectrum 분석을 이용한 4채널 위전도 시스템을 개발하여 위에서 발생하는 활동전위를 측정하였다. 본 연구에서 개발한 4채널 위전도 시스템의 4개 채널 중 가장 3 cpm 백분율이 높은 베스트 채널과, 상용화된 1채널 시스템인 Digitrapper EGG와 같은 전극부착 위치인 채널 1의 3 cpm 백분율을 비교하였다. 베스트 채널과 채널 1의 식전 평균 3 cpm 백분율은 각각 89.5%와 83.2%이었으며 통계적으로 유의하였다(p〈0.001). 식후에는 평균 3 cpm 백분율이 각각 90.4%와 76.5%이었으며 통계적으로 유의하였다(p〈0.001). 결론적으로 1채널위전도 측정기로서는 각 개인의 다양한 위의 위치를 커버할 수 없으며 그에 따른 오진을 초래할 수도 있으므로 1채널 위전도 측정기보다 4채널 위전도 측정기가 더 우수하다는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 4.4GHz 대역에서 항공기내 무선 통신을 위한 채널 링크 버짓을 분석하였다. 항공기내의 채널을 일반적인 경로 손실, 장애물로 인한 음영효과, 그리고 다중 경로 신호로 인한 페이딩의 조합으로 모델링하였다. 그리고, 항공기내에 존재할 수 있는 송수신기의 다양한 위치에 따라서 채널을 A~F의 6개 그룹으로 분류하고, 6개의 채널 그룹별로 최대 전송 가능 거리와 전송 오류 확률 측면에서 링크 버짓을 분석하였다. 다양한 분석과 컴퓨터 시뮬레이션 결과에 따르면, A, B, F 채널 그룹이 C, D, E 그룹 대비 우수한 전파 특성을 가지며, 그룹 E의 전파 특성이 가장 열악한 것으로 확인되었다. 이러한 결과들은 항공기내 또는 이와 유사한 환경에서의 채널 분석을 위한 기초자료로 활용 가능하다.
채널 추정 오차가 존재하는 상황에서 MIMO 시스템의 채널 용량을 수식적으로 분석한다. 수식적인 분석에 의해, 채널 용량은 평균 신호 대 잡음비 (SNR) 와 함께 채널 추정 오차 (MSE)에 영향을 받음을 알 수 있다. 또한 본 논문에서는 평균 SNR 과 채널 용량의 손실량이 제한되어 있을 경우, 허용가능한 채널 추정 오차를 구함으로써 주어진 시스템에 적합한 채널 추정기법을 선택하는 기준을 제시한다. 실험 결과로부터 1 bps/Hz 채널용량의 손실에 대해 허용 가능한 채널 추정 오차는 20dB와 40dB의 평균 신호 대 잡음비에서 각각 10/sup -2/와 10/sup -4/임을 확인 할 수 있다.
이 논문에서는 IEEE 802.15.4 노드들이 WiFi 트래픽의 간섭을 피해 새로운 채널에서 동작하기 위해 다수의 IEEE 802.15.4 채널들에 대한 병렬적인 백오프지연과정과 WiFi 트래픽의 주파수 스펙트럼을 고려한 채널탐색방법에 연구되었다. WiFi 트래픽에 의해 점유되는 채널들을 탐색하기 위해, 인접한 채널들에 대한 전력을 동시에 측정하는 방법, 기준보다 큰 채널전력의 지속시간을 확인하는 방법, RSSI 샘플 데이터에 대한 신호처리로 비콘 프레임과 같은 주기성을 찾는 방법에 대해 분석되었다. IEEE 802.11 네트워크와 중첩된 무선채널에서 IEEE 802.15.4 노드들의 CSMA-CA 알고리즘의 동작에 대해서 설명하였다. 하나의 IEEE 802.15.4 장치로 다수의 IEEE 802.15.4 채널에 대해 병렬적으로 백오프지연과정을 수행하는 방법을 그 알고리즘의 설명과 함께 제안하였다. 제안된 방법이 구현된 실험시스템으로 측정된 데이터를 분석할 때, WiFi 트래픽이 발생될 때 이와 연관된 다수의 인접한 IEEE 802.15.4 채널에서 매체접근지연시간이 동시에 증가하는 것으로 관찰되었다. IEEE 802.15.4의 채널에서 다른 트래픽에 의한 간섭을 판단하기 위한 채널평가함수를 정의하였다. WiFi에 의해 간섭을 받는 IEEE 802.15.4 채널들을 탐색하기 위해 인접채널들에 대한 채널평가를 함께 고려하는 채널탐색방법을 제시하였고 실험결과는 WiFi에 의해 간섭이 일어나는 채널들을 올바르게 찾는 특성을 보인다.
수중환경에서 운영되는 무기체계 획득을 위한 설계/개발을 진행하기 위해 수중음향채널 모델링 및 시뮬레이션을 통한 분석은 필수적이다. 일반적으로 수중음향채널 분석을 위해 사용되는 수중음향 전파 수치해석 모델은 음선이론 법, 정규방식 법, 포물선방정식 법, 파수적분 법이 있으나 다중 주파수 분석일 경우 유효성과 신호처리 및 분석에 제한적이다. 본 논문은 단일 및 다중 주파수 분석 및 신호처리 및 분석이 용이한 기존 의사 스펙트럼 시간영역 법 수중음향 수치해석 모델에 수중환경 소음 모델을 적용하여 실제 수중환경과 유사한 합성환경 수중음향채널을 모델링 하였다. 이렇게 구현된 합성환경 수중음향채널 모델의 유효성을 확인하기 위해 단일 주파수 신호 시나리오 4가지 다중 주파수 신호 시나리오 4가지 및 잠수함 기동에 따른 방사소음 분석 시나리오 시뮬레이션을 통해 의사 스펙트럼 시간영역 법 합성환경 수중음향채널 모델 유효성을 확인하였다.
논문은 국내 모바일 과학기술 영상 콘텐츠의 활성화를 위해 과학기술 관련 유튜브 채널의 글로벌 선도그룹의 유형과 스토리텔링 전략을 분석하였다. 구독자 순위를 기준으로 상위 22개의 채널을 맥락과 활동에 따라 3개 유형으로 분류하고, 이 중 언어사용이 적고 역동적 볼거리를 제공하는 활동 중심의 채널들을 다시 4개의 세부 유형으로 나누었다. 4개 유형을 중점으로 스토리텔링 전략을 분석하여 킬러콘텐츠 제작 시 고려할 시사점을 도출하였다.
본 연구는 인터넷과 유튜브채널의 급격한 성장으로 인해 국내기업들의 마케팅전략의 방식이 다양성에 따라 국내기업들의 유튜브채널 분석을 실시하였다. 유튜브 채널의 분석은 유튜브랭킹 사이트의 "회사/오피셜" 상위100위 국내 기업 유튜브채널의 구독자 수, 재생 수, 동영상 수, 국내기업의 분류를 분석하였다. 분석결과 가장 많은 구독자를 보유한 기업은 453만명으로 Samsung(samsung mobile)이며, 가장 많은 재생 수는 5억 4,469만 회로 Samsung(samsung mobile), 가장 많은 동영상을 보유한 채널은 11,416개의 League of Legends-Korea로 나타났다. 가장 많은 제품의 분류는 식품/외식기업이 유튜브 활동을 많이 하는 것으로 나타났다. 기업의 새로운 마케팅전략의 관점으로 유튜브 채널을 분석으로 기업에서 급성장 하고 있는 유튜브의 활용은 통합마케팅커뮤니케이션의 새로운 도구이다. 기업의 마케팅전략이 쌍방향적인 소통이 가능한 유튜브채널이 향후 유튜브 콘텐츠 제작 시 기초자료로 사용될 것으로 기대한다.
최근 무선 센서 네트워크(WNS: Wireless Sensor Network)가 큰 관심을 받고 있으며, IEEE 802.15.4 표준 규격을 기반으로 상위 계층 규격을 표준화하여 산업 분야에 적용하기 위한 ZigBee의 필요성이 대두되고 있다. 현재 IEEE 802.15.4/ZigBee 통신 채널에 대한 많은 연구가 이루어지고 있으며, 다양한 채널 환경에 대한 성능 분석 또한 관심의 대상이다. 본 논문에서는 다양한 채널 환경에서의 IEEE 802.15.4 전파전파 특성분석을 통한 채널 모델을 제안한다. 또한 IEEE 802.15.4/ZigBee 표준의 2.4GHz 대역 물리계층에서 각 채널 환경에 대한 성능을 비교 분석한다.
다양한 수면검사에서 수면단계를 정확히 판단하기 위해 뇌파를 측정한다. 일반적으로 측정은 센서 채널의 개수가 늘어날수록 정확도가 높아지지만, 뇌파는 측정할 때 피부에 전극을 부착하여 수면을 방해하는 요소로 작용한다. 일상생활에서 자가 수면케어를 할 때는 사용자의 불편함과 측정데이터의 정확도를 모두 고려한 최소한의 뇌파 채널 개수를 선택할 필요가 있다. 따라서 본 논문에서는 1개의 채널부터 4개의 채널에 대한 수면단계 분석 모델을 제작하여 1채널은 82.28%, 2채널은 85.77%, 3채널은 80.33%, 4채널은 68.87%의 정확도를 확인했다. 본 연구 결과는 측정 부위가 제한적이라는 한계가 있지만, 채널 개수에 따른 정확도를 비교하여 뇌파 기반 수면분석에서 채널 개수 선정에 대한 정보를 제공한다.
ATSC 방식의 디지털 TV 방송의 수신환경을 분석하기 위해 다양한 채널 환경 분석 시스템이 사용되고 있다. 그러나 기존 장비들은 상용 수신기보다 성능이 떨어져 다중 경로 간섭에 의한 수신기의 수신 불량 현상을 측정하고 분석하기에 어려움이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 상용 DTV 수신 칩세트를 채널 환경 분석 시스템에 직접 이용하는 것을 고려할 수 있다. 일반적으로 상용 DTV 칩세트들은 심볼 주파수로 샘플링된 기저대역의 I (In-phase) 채널 데이터 및 동기 신호들을 제공하므로 측정된 I 채널 데이터를 이용하여 좀 더 정확한 신호 품질 및 채널 신호의 분석을 위해서는 효과적인 Q (Quadrature) 채널 데이터의 추출이 필요하다. 본 논문에서는 DTV 방송 수신환경을 보다 정확하고 효율적으로 분석하기 위하여 DTV 수신 신호 및 채널 분석시스템의 기술적인 요구 사항을 제시하고, 이러한 요구 사항을 만족하게하고 좀 더 정확한 채널환경 분석을 위해 측정된 기저대역의 I 채널 데이터로부터 힐버트(Hilbert) 변환과정을 개선한 Q 채널 데이터 추출 방법을 제안한다. 제안된 데이터 및 채널 분석 시스템은 컴퓨터 모의실험과 실험실 테스트 결과를 통해서 성능을 입증하였으며, 방송신호 측정차량에 장착하여 DTV 동일채널중계기(DOCR) 필드테스트에서 다중경로간섭 신호의 분석에 적용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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