전송 신호의 높은 PAPR(Peak-to-Average Power Ratio)은 OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing)의 주된 문제점중의 하나이다. PTS(Partial Transmit Sequences) 기법은 OFDM 신호의 PAPR의 통계를 개선하는 기법이다. 그러나 PTS 기법에서 위상 가중치의 선택을 위한 계산 복잡도는 서브블록의 수에 따라 지수적으로 증가한다. 본 논문에서는 위상 가중치 값의 제한이 없고 탐색을 위해 부가적인 연산이 불필요한 탐색 알고리즘을 제안한다. 제안하는 탐색 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 PAPR의 CCDF(Complementary Cumulative Distribution Function)와 계산 복잡도를 완전 탐색과 비교한다. 시뮬레이션을 통하여 제안한 탐색 알고리즘은 완전 탐색과 비교할 때 약간의 성능 저하를 가지고 계산 복잡도를 상당히 낮출 수 있음을 보였다.
가스로 인한 화재 및 폭발사고의 예측 가능한 프로그램을 구체화하고, 적절한 사회적 위험기준을 제시하기 위하여 최근 11년간의 가스사고 데이터베이스를 분석하였다. 먼저 동일유형의 가스사고 발생가능 성을 판단할 수 있는 Poisson 분석 방법을 적용하기 위해 3개의 사고유형, 즉 누출, 폭발, 화재로 구분하여 총 16개 항목으로 나누어서 적용하였다. 그 결과, 시공 작업 부주의-폭발-배관의 항목의 사고발생반도가 가장 작았으며, 배관연결부이완부식-누출-배관의 경우는 가장 높은 빈도를 나타내었다. 따라서 이에 대한 적절한 가스사고 대응책이 마련되어야 할 것이다. 또한 치명적인 가스사고의 추세와 합리적인 위험정책에 대한 지침을 결정하기위해 D. O. Hagon 방정식과 회기직선식을 이용하여 F.N 곡선의 누적사망자의 최소 및 최대점에 대응시켜 허용가능영역을 설정하였다. 향후 가스사고에 대한 신뢰성 있는 분석을 위해서는 가스로 인한 화재 폭발사고에 대한 데이터베이스를 지속적으로 확충보완을 시켜야 되며, 이를 위한 표준 코드화 작업이 요구된다.
다중 포인트 협력 통신 기술(CoMP; Coordinated Multi-Point)은 3GPP(3rd Generation Partnership Project)의 LTE-A(Long Term Evolution-Advanced) 시스템 기술 중 하나로 고려된다. 본 논문에서는 CoMP 기술의 세부 기법 중 하나인 CB(Coordinated Beamforming) 기법에 대하여 설계하고, 이를 바탕으로 성능 분석이 이루어졌다. LTE-A 시스템의 이종 네트워크(HetNet; Heterogeneous Network) 환경에서 몬테카를로 모의실험이 이루어졌으며, CDF(Cumulative Distribution Function) 그래프를 통하여 그 성능을 확인한다. 모의실험 결과를 통해 CoMP 기술을 사용하였을 때 성능 이득을 얻을 수 있으며, CoMP 기술에 다양한 스케줄링 및 프리코딩 기법을 적용하였을 때 더 좋은 성능을 가져오는 것을 확인할 수 있다.
향상된 무선 통신 시스템을 이용하여 교통안전을 개선하기 위해 V2X (Vehicle to Everything) 통신에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. V2X 통신은 미래 교통안전 및 이동성의 발전을 위한 하나의 주요 솔루션이다. 본 논문에서는 LTE (Long Term Evolution) 기반 V2X 시스템 레벨 시뮬레이터 (SLS : System Level Simulator)를 개발하고 차량통신을 위한 적응적 전송 기법을 제안한다. 제안 기법은 시간 및 주파수 영역에서 랜덤하게 자원을 할당하고 전송 확률에 따라 메시지 전송을 결정한다. 성능 분석은 주기적 메시지 전송에서 고속도로의 경우에 대하여 이루어 졌다. 모의실험 결과, 제안한 기법에서 자원 충돌 및 간섭이 감소함 따라 PRR (Packet Reception Ratio)의 CDF (Cumulative Distribution Function) 및 평균 PRR이 향상 되는 것을 볼 수 있다.
본 논문에서는 중기 국채(Treasure Note; T-Note)의 실제 자료를 이용하여 채권 가격에 대한 이자율을 예측하는 동적인 예측 알고리즘을 제안하고 있다. 제안한 알고리즘은 이자율 기간 구조를 근본으로 하고 있으며 표준 위너 과정(standard Wiener process)과 같은 다양한 금융 모형의 대안으로 활용 가능하다. 본 논문에서는 실제 자료의 누적 분포 함수(Cumulative Distribution Function; CDF)를 이용하여 이자율을 측정하였으며 CDF는 수치적 방법인 보간법 중에 자주 활용되는 내츄럴 큐빅 스플라인(natural cubic spline; NCS)방법을 통하여 얻었다. 위에서 얻은 CDF를 통하여 난수 생성기법(random number generation scheme; RNGS)을 이용하여 채권의 가격를 계산하였다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 얻은 실험결과로부터 제안된 예측 알고리즘에서 엄밀도(precision)의 낮은 값을 얻음으로써 채권의 가치가 더욱 예리하고 정확하게 평가되었음을 확인할 수 있었으며, 이는 매우 근거 있는 예측이라 할 수 있다.
Heavy metal concentration/distribution in sediments and bivalves from the tidal flats in Saemankeum coastal area, western Korea, were investigated, Among 6 sampling sites, S2, S5 and S6 showed the higher levels of Zn, Cr, Ni, Cu and Cd contamination and S1 did the higher level of Pb contamination than other sites, while S-4 showed the lowest levels of these metal contamination. Overally, the levels of Zn, Cu and Pb concentrations in Sinonovacula constricta were estimated to be relatively high. The shell lengths of the collected mussels were linearly related to their dry weights of the whole soft parts, but the mussels collected from S3 were in a poor nutrition, resulting in the distinctively high levels of metal concentrations in the body. It was shown that in S. constricta, Cr, Ni, Cu and Zn are distributed equally into the whole soft parts or a little more into the flesh, after absorption, while Fe, Cd, Pb and Mn are transferred more into the non-flesh parts than into the flesh parts. In S. constricta, the heavy metal concentrations in the flesh increase with those in the whole soft parts. The bioaccumulation factors(heavy metal concentration in S. constricta/heavy metal concentration in sediment) showed that, of the examined metals, Cd is the most cumulative in the body of S. constricta, followed by Zn and Cu, while Mn, Cr, Ni and Pb are not cumulative.
본 논문에서는 ATM망에서 3차원 동영상 데이터의 시뮬레이션 모델을 제시한다. 이 모델은 슬라이스 레벨에 기초를 두며, PVAR(Projected Vector Autoregressive)모델이라고 명한다. PVAR 모델은 자기상관성(Autocorrelation)과 히스토그램(Histogram)특성을 만족하기 위해 AR(Autoregressive)모델에 기초로 모델링 되고 프로젝션 함수(Projection function)에 의해 실제 데이터를 매핑 한다. 프로젝션 함수로는 CDPF(cumulative distribution probability function)를 사용한다. 이때 과정은 슬라이스 단위로 수행된다. 제안된 모델은 자기 상관성과 히스토그램을 만족시키는데 좋은 성능을 보여주고, 네트워크 성능 분석에 중요하다. 이어서 이것을 주기적 평균값에 의한 Smoothing 방법에 적용한다. 일반적으로 QoS는 버퍼(buffer)에서의 셀 손신과 최대 지연에 관계된 CLR에 달려 있다. 따라서 제안한 Smoothing 기법은 QoS를 향상시키는데 이용할 수 있다.
항만이나 항로에서의 심층적인 선박운항 안전성 평가를 위한 목적으로 주로 선박운항 시뮬레이션 시스템이 사용되고 있다. 하지만, 실제 해상에서 선박이 조우할 수 있는 환경 조건은 매우 다양한 반면, 비용이나 시간적인 제약으로 인하여 실시간 선박운항 시뮬레이션은 극히 한정된 경우에 대해서만 수행되는 것이 일반적이다. 본 논문에서는, 이러한 실시간 시뮬레이션 실험 조건을 효과적이고 체계적으로 도출하기 위한 통계적 기법에 대하여 제안하고, 이 기법을 실제 선박 운항 안전성 평가를 위한 시뮬레이션 연구에 적용한 실증 분석 결과를 사례 연구로 기술하였다. 실증 분석에는 주성분을 이용한 종합 운항 난이도 산정 방법과 누적 확률분포 개념을 이용하여 선박 운항 난이도가 높은 실험 조건을 실시간 시뮬레이션 실험 조건으로 선택하는 기법을 제시하였다.
본 논문에서는 RS(Reed-Solomon) 부호의 소실 복호를 이용한 수정된 PTS(Partial Transmit Sequences) 기법을 제안한다. 송신기에서 서브블록으로 분할된 RS 부호어의 체크 심볼의 일부만을 위상 가중치에 의하여 위상 천이 한다. 수신기에서 위상 가중치에 의하여 수정된 체크 심볼을 소실로 간주하여 수신 부호어를 복호한다. 이렇게 하여 송신기에서 선택된 위상 가중치에 대한 부가 정보를 전송할 필요가 없어진다. 또한 선택된 위상 가중치에 대한 추정 과정이 불필요하므로 수신기 복잡도가 감소한다. 부가 정보의 전송 에러나 위상 가중치의 추정 에러로 인한 성능 저하도 없다. 제안한 PTS 기법의 성능을 평가하기 위해 PAPR의 CCDF(Complementary Cumulative Distribution Function)와 BER(Bit Error Rate)을 기존의 PTS 기법과 비교한다.
다양하고 많은 발사체를 효과적으로 운영하기 위해서 우리의 실정에 맞는 차세대 FTS(Flight Termination System)를 선정해서 개발할 필요가 있다. 차세대 FTS 방식으로는 Standard 톤, Secure 톤, MHA(Modified High Alphabet), EFTS(Enhanced FTS) 그리고 DSSS(Direct Sequence Spread Spectrum)가 검토되고 있다. FTS는 사용 목적 때문에 우수한 성능과 높은 신뢰성을 필요로 하며, 소요 수량이 적은 반면에 가격은 고가이다. 때문에 차세대 FTS의 방식을 선정해서 새로운 FTS를 도입하더라도 현재 사용하고 있는 시스템의 주요 구성품의 재사용 가능성 여부도 검토할 필요가 있다. 특히 송신기의 주요 구성품인 전력증폭기는 반드시 재사용 가능성을 검토할 필요가 있다. 신호의 CCDF(Complementary Cumulative Distribution Function)는 신호의 평균전력에 대한 첨두전력의 비를 빈도로 나타낸 것이므로 전력증폭기나 송신기의 성능을 나타낼 때 주로 사용한다. 본 논문에서는 전력증폭기의 재사용 가능성을 검토하는 방법으로 송신신호의 CCDF를 시뮬레이션해서 비교하는 방법을 이용하였다. CCDF 시뮬레이션 결과 Standard 톤의 PEP(Peak Envelop Power)는 0.21dB로 계산되었으며, Secure 톤과 MHA은 송신신호가 Standard 톤과 같기 때문에 동일한 PEP를 갖는다. CPFSK 변조를 이용하는 EFTS의 경우에 PEP는 1.81dB 였으며, BPSK 변조를 이용하는 DSSS의 경우에는 2.6dB로 계산되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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