경로손실 예측 모델은 무선 네트워크 설계를 위한 기본 척도이며, 적용 환경과 적용 시스템에 영향을 받는 특징이 있다. 대부분의 기존 연구는 도심, 교외와 같은 육상 환경을 기반으로 한다. 일반적으로 해수면 경로 손실은 전파의 잦은 굴절로 인해 지표면 보다 크며, 주파수에 비례한 경로손실이 있다고 알려져 있다. 하지만 해상 환경의 관련 연구는 자유공간에 적용하기 때문에 예측 모델의 정확성을 낮춘다. 본 논문은 해상 무선통신 서비스를 위한 2.4 GHz 대역의 해수면 경로손실 예측 모델을 제안한다. 이를 위해 육상과 해상에서 각각 수신신호 세기를 측정하고, 다양한 예측 모델과 비교 분석하여 실용성과 정확성을 입증한다.
본 논문에서는 인천공항 Concourse 지역에서 항공정보통신 무선 채널의 경로 손실 모델에 관해 연구하였다. 항공정보통신 주파수 밴드인 VHF/UHF 채널 중에 두 개의 주파수에 대해 전파 측정을 수행하였다. 현재 운영 중인 송신 사이트에서 변조 신호를 제거한 캐리어 파워를 송신하였으며, 전파 측정을 위해 수신기를 장착한 이동 차량을 이용하여 Concourse 지역에서 전파 측정을 수행하였다. 송신 파워, 주파수, 안테나 위치 등은 현재 운용 조건과 같다. 경로 손실 계수 및 실험적인 경로 손실 식은 기본적인 경로 손실 모델 및 하타 모델 등을 이용하여 추출하였다. Concourse 지역에서 추출된 LOS/NLOS 경로 손실 계수는 128.2MHz 및 269.1MHz에서 각각 3.1/3.13 및 3.01/3.38이었고 예측 에러의 편차는 각각 2.77/3.17 및 4.01/3.66이었다. 추출된 경로 손실 계수를 이용하여 Concourse 지역에서 전파 경로 손실식과 실험적인 경로 손실 계수를 도출하였으며 또한 다른 전파 패스 모델과 비교하였다. 이러한 결과는 항공정보통신 사이트 최적 위치 선정 및 항공정보통신 서비스 평가에 도움이 될 것이다.
이동 통신망의 기지국과 이동국 사이의 거리 차로 인하여 발생하는 경로 손실 데이터를 분석하였다. 본 논문에서는, 측정된 수신 신호세기(RSSI)로부터 송수신기 거리 차이에 따른 경로 손실을 계산하여 이를 그래프로 표시하고, 평균한 데이터를 이용하여 기존의 경로 손실 모델들(자유공간 모델, 지면반사파 모델, 하타 모델, ${\ldots}$)과 그래프를 동시에 그려서 비교하였다. 2 Km, 1 Km, 0.5 Km 간격으로 평균한 경로 손실 데이터에 대한 표준 편차를 구해 보니, 각각 2.29 dB, 3.39 dB, 4.75 dB가 되었다. 본 논문에서는 거리별로 계산된 경로 손실 평균값들의 미분 값을 구하여, 앞에서 구한 경로 손실 표준 편차의 1 또는 2배수를 초과하여 변동하는 위치를 찾아내는 방법을 제안 하였다. 이렇게 제안한 방법을 적용하여 분석한 결과, 송수신기 사이에서 손실이 급격하게 발생하는 지점이, 2 Km 간격으로 경로 손실을 평균한 경우에는 5 지점, 1 Km 간격으로 평균한 경우에는 7 지점, 0.5 Km 간격으로 평균한 경우에는 19 지점이 됨을 알 수 있었고, 구체적인 위치를 파악하는 성과를 얻었다.
일반적으로 안전가공경로를 위한 기계그룹형성 및 부품결정모델을 위하여 각 기계에는 제한된 형태의 공구저장소(Tool Magagine)를 장착하고 있으며, 공구저장소에는 기계에서 가공되어질 안전공정을 수행할 공구를 보유하고 있고 이러한 기계들은 필요한 공구를 경제적으로 안전관리하거나, 기계이용율을 증가 또는 준비시간을 감소시키기 위해서 여러개의 그룹으로 형성되어지고 있다. 일반적으로 안전가공경로 기계그룹형성의 목적은 다음과 같다. 1) 자제이동비용의 최소화 2) 기계중복사용의 최소화 3) Cell간 이동비용의 최소화 4) 부품의 대체경로를 제공 5) 기계그룹간 작업부하불균등문제 최소화 6) 안전가공경로 최소화 (중략)
2011 년부터 2014 년까지 4 년간의 여름철에 한반도에 비교적 많은 강수를 남긴 23 개의 중규모 저기압-구름무리 집중호우 사례를 선정하여, 이들 사례에서의 중규모 저기압 발생과 이동 그리고 그것에 동반된 강수계에 의한 강수 발생을 수치예측하는 실험을 수행하였다. WRF 모델을 이용하여 12 km와 4 km 수평격자 크기로 수치실험을 진행하였으며, 각 사례에 대해 중규모 저기압이 발생한 시점을 초기 시각으로 하여 수치적분을 수행하였다. 수치실험 결과와 AWS 강수량 관측 자료를 $0.1^{\circ}{\times}0.1^{\circ}$ 격자에 각각 내삽한 후 비교하였다. 12 km 격자 실험에서는 25 mm/12h 문턱값에 대해 23개의 사례 중 9개 (39 %)만이 0.3이 넘는 성공임계지수(TS)를 나타냈고, 50 mm/12h 문턱값에 대해서는 17개 사례 중 7개 (41 %)의 사례에서 0.3이 넘는 TS가 나타났다. 4 km 실험에서는 25 mm/12h 문턱값에 대해 23개의 사례 중 10개 (43 %) 사례에서 0.3이 넘는 TS 값이 나타났고, 50 mm/12h 문턱값에 대해서는 17개 사례 중 7개 (41 %)로 나타나 WRF 모델의 수평격자 크기와 관계없이 비슷한 성능을 보였다. 중규모 저기압이 진행하는 경로에 따라 예측 능력에 차이가 나타났다. 23개 사례를 중규모 저기압 발생지점으로부터의 이동경로에 따라 준 직선 경로 사례 그룹, 곡선형 경로 사례 그룹, 정체사례 그룹으로 분류하여 각 그룹에 대해 예측 능력을 조사한 결과, 직전 경로 사례들에 대한 4km 격자 모델 예측은 55 %의 사례에서 0.3보다 큰 TS값을 보여, 30 %의 사례에서 0.3 이상의 TS 값을 보인 곡선형 경로 사례들에 대한 예측보다 상대적으로 높은 예측 신뢰도를 보여 주었다.
최근 전 세계적으로 환경문제에 대한 관심이 증가하면서 건축분야에서도 친환경을 위한 노력이 증가하고 있다. 본 논문은 BIM 모델에 근거하여 친환경 현장시공의 위험도 관리에 관한 연구를 하였다. 친환경건축은 지속가능한 발전을 위한 건축으로 3R(Reducing environment pollution, Reducing resource use and Reducing energy source use)표준에 도달해야 한다. BIM은 3D설계, 시공, 유지관리의 효율성 극대화를 위해 건축설계를 2D에서 3D로 전환하고 수량, 공정 및 각종 분석 등의 정보를 통합적으로 활용하는 기술이다. 그리고 4D는 3D기술에 시간을 추가한 것으로써, 3D 모델이나 4D모델에 기반을 두고 있으며, 원가관리, 계획관리, 설계 및 재료관리 등이 BIM 때문에 변화하고 확대하고 있다. 이를 통해 위험관리도를 분석할 수 있다. 본 논문은 먼저 세 분야(환경요소, 자원요소, 에너지요소)에서 친환경 시공의 위험요소를 분석하고 판별하는 방법을 소개한다. 현장에서 일어날 수 있는 위험 확인은 이 공사를 통해서 위험을 판별하고 위험특성도를 찾을 수 있다. 다음으로 친환경위험과 BIM의 관계를 분석한다. 요즘은 BIM이 많이 활용되어서 쉽게 BIM 모델의 데이터베이스를 이끌어 낼 수 있고, 위험을 미리 예방할 수 있으며 옮길 수도 있다. 친환경위험의 세 분야는 분석을 통해서 개별적으로 위험관리를 할 수 있다. 친환경건물은 에너지분야 비율이 비교적 많은데 현장시공의 친환경도 비슷하다. 따라서 위험을 미리 예방하여 에너지를 절약할 수 있다. 소프트웨어를 통해 공간과 에너지성능을 잘 알 수 있고, 사용될 에너지의 전체를 계산할 수 있고, 라이프 사이클 등을 미리 알 수 있다. 그래서 4D모델이나 5D모델을 이용하면서 시공인원이 잘 판별하면 위험을 예방하거나 옮길 수 있다. 특히 시공환경 분야, 시공소음, 수질 오염 등의 문제점을 분석할 수 있다. 친환경공사는 복잡하고, 시간주기도 길어서 자원과 에너지를 많이 소모하기 때문에 친환경위험관리에 적합한 판별이 필요하며, 이를 통해 지속 가능한 발전을 할 수 있다.
본 연구의 목적은 벡터 도메인 안에 대규모 도로 선형 사상을 대상으로 실시간 데이터 변경, 관리가 가능한 네트워크의 다중 표현 데이터베이스 모델을 구축하는 것이다. 즉, 최상위 레벨의 네트워크 데이터로부터 이에 대응하는 하위 베이스 네트워크 데이터로 순차적으로 데이터 통합과 자동 매칭을 수행하는 상의하달 방식(top-down)을 기초로 하는 프레임워크를 제시하며, 이를 통해 변화 가능한 축척(variable-scale)의 지도를 생성하는 모델을 제안하였다. 구현된 MRDB(Multi-Resolution Database) 모델을 차량 항법 서비스에 적용하여 실제 동적 경로 안내 시스템에 활용 가능함을 확인할 수 있었다.
본 논문은 MLP 모델과 전파 특성 파라미터를 이용하여 실내환경에서 무선근거리통신망에 대한 전파 경로 손실 예측 알고리듬을 제안하였다. 100mW의 송신출력과 2.4GHz의 주파수를 갖는 무선근거리통신망에 대한 실내 경로손실을 예측하고 측정된 값과 비교하였다. 비교된 측정값과 예측값 사이의 차이는 다양한 경로손실 요인들에 대한 정확한 분석을 통하여 감소시킬 수 있다. 제안된 전파 경로 손실 예측 모델을 이용하여 특정 실내환경에서의 AP 위치를 선정함으로써 최적 셀 설계를 수행하였다.
본 논문에서는 5G 이동통신에 활용되고 있는 주파수 대역인 3.7 GHz, 28 GHz에 대한 건물 복도에서 채널 전파 경로손실을 측정하고, CI (Close-In), FI (Floating-Intercept) 채널 모델과 비교·분석하였다. 전파 경로손실 측정을 위해 송신기 (Tx)로부터 수신기 (Rx)를 10 m 씩 이동시키며 측정을 수행하였다. 측정 결과 3.7 GHz, 28 GHz에서의 CI 모델의 PLE (Path Loss Exponent)값은 각각 1.5293, 1.7795이며, 표준편차는 각각 9.1606, 8.5803으로 분석되었다. FI 모델에서 α값은 각각 79.5269, 70.2012, β값은 각각 -0.6082, 1.2517이며, 표준편차는 각각 5.8113, 4.4810으로 분석되었다. CI 모델과 FI 모델을 통한 분석 결과에서 FI 모델의 표준편차가 CI 모델에 비해 적으므로 FI 모델이 실제 측정 결과와 유사함을 알 수 있었다.
고속철도에서의 열차무선전파는 일반적인 이동통신전파와 달리 레일, 침목 및 자갈로 구성된 철로면 반사에 의해 불규칙적으로 수신되는 지면반사파의 영향을 받는다. 본 논문에서는 이와 같이 불규칙적으로 수신되는 철로면 반사파를 랜덤변수로 모의하고, 여기에 송수신간 직접 경로에 의한 직접파를 추가한 열차무선 전파모델을 제안하였다. 제안한 전파모델을 이용한 시뮬레이션 결과 열차무선에서의 경로손실지수는 3.0으로 분석되어, 일반적인 이동통신환경에서의 4.0에 비해 경로손실이 감소하는 것으로 나타났다. 또한, 고속철도 현장에서의 열차무선 수신전력 측정치에서도 동일하게 경로손실지수가 3.0으로 분석되었다. 이상과 같은 시뮬레이션 및 측정결과로부터, 열차무선 전파모델을 검증하고 경로손실지수를 도출할 수 있었으며, 이 결과는 고속철도 열차무선통신망의 커버리지 예측 및 기지국 설계에 응용할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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