The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.27
no.3B
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pp.237-243
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2002
This paper studies the channel estimation schemes of Time Division Duplex (TDD) Code Division Multiple Access (CDMA) system with a parallel interference canceller (PIC) in multi-path fading channels. furthermore, the effective interpolation method which maintains the flexibility of UTRA TDD mode is proposed. By Monte Carlo simulations, it is verified that the proposed interpolation method can be used in order to obtain the proper performance of a multi-stage PIC and in order to reduce the required Eb/No for a given bit error rate (BER).
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2004.05b
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pp.961-965
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2004
본 연구에서는 상수관망의 신뢰도 기반 최적화설계에서 시스템 구성물의 기계적 고장의 영향뿐만이 아니라 관로의 수리학적 능력과 절점수요에서의 불확실성이 결합되어 인식할 수 있는 새로운 방법을 제시하였다. 수질과 연관된 신뢰도 문제는 고려하지 않았고 단지 수량의 항으로 수요자들의 요구량을 충족시키기 위해 급수관망의 공급능력을 고려하였다. 수량의 관점에서 관망의 신뢰도의 측정은 절점 수요량들이 항상 만족되어진다고 가정한 상태에서 불충분한 수두의 정도를 이용한다. 따라서 절점신뢰도는 공급되는 절점수두가 미리 규정된 최소수두를 상외하거나 충족시키는 확률로 정의되어진다. 이 모형에 의해 설계된 상수관망은 정상관망 상태구성(구성물의 고장이 발생하지 않았을 경우)와 미리 정해진 고장 시나리오의 범위와 연관된 관망의 악화된 구성상태 모두에서 절점에서의 임의의 수요량과 임의의 수리학적 능력하에서 상수공급량의 항으로 규정된 수준의 서어비스의를 제공할 수 있다. 본 모형은 다양한 관망구성에 내해 상수관망의 신뢰도의 정도를 결정하기 위해서 Monte-Carlo 모의를 이용하였다. 실제 상수관망에 내해 본 인구모형을 이용하여 신뢰도 및 최적화 해석이 수행되었다. 해석결과 본 모형은 합리적으로 관망 전체에 대해 합리적인 범위의 신뢰도를 유지하면서 관망의 건설비용의 치적화가 수행될 수 있었다.
The main objective of this study is to develop a GIS-based two-dimensional model for the simulation of rainfall-runoff process and overland flow of a watershed. The tasks of this study are summarized: to develop a two-dimensional model for overland flow and to construct a rainfall-runoff simulation system linked with GIS. The mathematical formulation of the model incorporates four parts: spatially varied rainfall, spatially distributed infiltration, 1-directional, 4-directional and 8-directional overland flow routing scheme, and one-dimensional channel routing scheme. For the development of stochastic model, Monte Carlo simulation method has been directly integrated into the model. GIS using Arc/Info and ArcView has been applied to prepare the model input data(elevation, soil type, rainfall data, etc.) for a simulation and to demonstrate the simulation results.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2018.05a
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pp.206-206
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2018
설마천 및 청미천 시험유역에서 측정된 증발산량은 강수량 대비 약 20%이상으로 유출해석에 있어 큰 부분을 차지하고 있다. 시험유역 이외의 유역에서는 증발산 측정자료 확보가 어려워 이와 관련된 연구는 측정자료의 확보가 가능한 지역 혹은 기후변화자료를 이용한 연구가 주를 이루고 있다. 특히, 전국을 대상으로 하는 장기유출해석에 있어 유출량 자료를 활용하여 증발산량까지 추정하는 것에는 한계가 있다. 따라서, 본 연구에서는 이에 대한 대안으로 하천의 유출량과 WHAT모형을 이용하여 계산된 기저유출량을 동시에 고려하여 증발산량의 예측능력을 향상할 수 있는 방안을 제시하였다. 유출해석모형으로는 전국유역조사에서 활용되고 있을 뿐만 아니라, 증발산량 계산을 위하여 다양한 기법의 활용이 가능한 K-BASIN(PRMS)모형을 활용하였고, 매개변수 최적화를 위하여 하천유량뿐만아니라 기저유출량을 대상으로 Monte-Carlo 시뮬레이션을 수행하였다. 용담댐 시험유역에 적용하여 각 샘플의 하천유량과 기저유출량에 대하여 NSE 및 Pbias를 검토한 결과, 유출량에 대하여 NSE가 최고(0.9이상)인 샘플의 경우 관측된 증발산량과 상당한 차이를 보였으나, 유출량과 기저유출에 대하여 NSE가 최고(유출에 대한 NSE가 0.8, 기저유출량에 대한 NSE가 0.6)인 샘플의 경우에는 관측된 증발산량의 패턴을 유사하게 모의하였다. 추후 본 연구에서 제시된 기법의 타수계 적용 등의 추가적 검증을 통하여 장기유출해석시 증발산량의 예측정확도를 향상시킬 수 있을 것으로 판단된다.
This study is aimed at the establishment and examination of stochastic model to simulate Run-length and Run-sum of daily rainfall and streamflow. In the analysis, daily rainfall records in major cities (Seoul, Kangnung, Taegu, Kwangju, Busan, and Cheju) and daily streamflow records of Major rivers (Han, Nakdong and Geum River) were used. Also, the fitness of daily rainfall and streamflow to Weibull and one parameter exponential distribution was tested by Chi-square and Kolmogorov-Smirnov test, from which it was found that daily rainfall and streamflow generally fit well to exponential type distribution function. The Run-length and Run-sum were simulated by the Weibull Model (WBL Model), one parameter exponential model (EXP-1 Model) based on the Nonte Carlo technique. In this result, Run-length of rainfall was fitted for one parameter exponential model and Run-length of streamflow was fitted for Weibull model. And Run-sum of rainfall and streamflow were fit comparatively for regression model. Hereby, statistical charactristics of Simulation data were sinilar to historical data.
Monte Carlo simulations were used to assess dose enhancement effects for 60-, 90-, 120-, and 150-kV X-rays, and for 6- and 15-MV X-rays. The MCNPX code was used for a computer simulation of the ICRU slab phantom, and gold, gadolinium, and iron oxide (Fe2O3) were employed as dose enhancement agents. In consideration of the buildup region of the incident energy, agent concentrations of 5, 10, 15, and 20 mg/g were inserted on the surface of the phantom at a depth of 5 cm. Based on baseline values obtained in the absence of dose enhancement agents, a quantitative analysis was performed by evaluating depth-dependent changes in the absorbed energy and the dose enhancement factor (DEF). A higher concentration of dose enhancement agents led to a greater dose enhancement effect with iron oxide, gadolinium, and gold in descending order. For kilovoltage (kV) X-rays, as the incident energy was decreased and as the energy became closer to the ionization potential of the atoms in the enhancement agent, the dose enhancement effect increased. In the megavoltage (MV) X-ray range, dose enhancement was higher at 6 MV compared with 15 MV. However, the overall dose enhancements were significantly lower compared to the results obtained with kV X-rays.
When simulating the daily rainfall amount by existing Markov Chain model, it is general to simulate the rainfall occurrence and to estimate the rainfall amount randomly from the distribution which is similar to the daily rainfall distribution characteristic using Monte Carlo simulation. At this time, there is a limitation that the characteristics of rainfall intensity and distribution by time according to the rainfall duration are not reflected in the results. In this study, 1-day, 2-day, 3-day, 4-day rainfall event are classified, and the rainfall amount is estimated by rainfall duration. In other words, the distributions of the total amount of rainfall event by the duration are set using the Kernel Density Estimation (KDE), the daily rainfall in each day are estimated from the distribution of each duration. Total rainfall amount determined for each event are divided into each daily rainfall considering the type of daily distribution of the rainfall event which has most similar rainfall amount of the observed rainfall using the k-Nearest Neighbor algorithm (KNN). This study is to develop the limitation of the existing rainfall estimation method, and it is expected that this results can use for the future rainfall estimation and as the primary data in water resource design.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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v.49
no.5
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pp.7-14
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2012
The quantized beamforming systems always need the channel state information, which must be quantized into a finite set of vectors (named codebook), and feedback only sends the index representing the desired vector. Thereby it minimized the impact of feedback errors, caused by feedback overhead and delay. In this regard, index assignment (IA) methods, an exhaustive-search and group-based schemes, have been presented for minimizes the performance degradation without additional feedback bits. In this paper, we proposed enhanced group-based IA method, which used the optimal codebook design with chordal distance, having the adaptive properties in application of the existing IA methods. When the number of transmit antennas is 4 and LTE codebook is used, Monte-Carlo simulations verify that the proposed scheme has a power advantage of 0.5~1dB to obtain the same bit error rate than methods without IA, and it has 0.1~0.2 dB better performance compared with the existing IA methods over same environment.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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v.42
no.1
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pp.75-80
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2005
A new antenna shuffling scheme for double space time transmit diversity is proposed. The proposed method obtains the shuffling pattern directly from the estimated channel by maximizing minimum post-processing signal to noise ratio(SNR), while the conventional method minimizes channel correlation. Since the minimum post-processing SNR is directly related with error performance, the proposed method shows better bit error rate performance than the conventional method. Monte Carlo simulations showed that the proposed scheme has more 3 dB SNR gain than the conventional scheme for 10/sup -3/ bit error rate in spatially correlated fadingcaused by a single cluster model.
This study was conducted to derive the optimal regionalization of the precipitation data which can be classified on the basis of climatologically and geographically homogeneous regions all over the regions except Cheju and Ulreung islands in Korea. A total of 65 rain gauges were used to regional analysis of precipitation. Annual maximum series for the consecutive durations of 1, 3, 6, 12, 24, 36, 48 and 72hr were used for various statistical analyses. K-means clustering mettled is used to identify homogeneous regions all over the regions. Five homogeneous regions for the precipitation were classified by the K-means clustering. Using the L-moment ratios and Kolmogorov-Smirnov test, the underlying regional probability distribution was identified to be the generalized extreme value (GEV) distribution among applied distributions. The regional and at-site parameters of the generalized extreme value distribution were estimated by the linear combination of the probability weighted moments, L-moment. The regional and at-site analysis for the design rainfall were tested by Monte Carlo simulation. Relative root-mean-square error (RRMSE), relative bias (RBIAS) and relative reduction (RR) in RRMSE were computed and compared with those resulting from at-site Monte Carlo simulation. All show that the regional analysis procedure can substantially reduce the RRMSE, RBIAS and RR in RRMSE in the prediction of design rainfall. Consequently, optimal design rainfalls following the regions and consecutive durations were derived by the regional frequency analysis.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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