하천 흐름해석에서 단순화된 운동방정식을 사용한 kinematic 모델과 diffusion 모델이 full dynamic 모델에 비하여 여러 장점을 지니고 있기 때문에 수치모의에 종종 사용된다. 본 논문에서는 kinematic 모델과 diffusion 모델의 적용범위에 대하여 보다 폭넓게 사용될 수 있는 적용한계를 하천의 수로경사 $S_{02}$, 무차원의 상류측 수심증가 수 Gw 및 Froude수 Fr등 3개의 주요한 인자를 기준으로 하여 연구하였다. 이 때 적용범위는 full dynamic 방정식의 시간 가속도항, 공간 가속도항, 압력항, 중력항 및 마찰항의 상대적 크기의 비교를 통하여 도출되었다. 실험모의중에 Courant수는 0.5로 한정되었으며, 하천의 하상경사는 0.00001부터 0.05까지 변하였다. 또한, 0.1, 0.5 및 0.9의 Froude 수가 사용되었다. 본 논문에서는 kinematic 모델의 적용범위는 Froude 수가 증가함에 따라 증가하는 것으로 나타났으나, diffusion 모델의 적용범위는 Froude 수가 증가함에 따라 감소하였다. 최종적으로 kinematic 모델과 diffusion 모델의 적용을 위한 지침으로 사용할 수 있는 9개의 그림이 제안되었으며 이 제안된 그림을 적절하게 활용할 때 하천이나 강에 흐름모의가 보다 효율적으로 이루어질 수 있을 것이다.
최근 들어, 차세대 무선 광대역 통신 시스템의 전송 방식으로 큰 관심을 받고 있는 OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 시스템은 다수 반송파 전송의 특수한 형태로 볼 수 있으며 하나의 데이터열이 보다 낮은 데이터 전송률을 갖는 부반송파를 통해 전송된다. OFDM을 사용하는 중요한 이유 중 하나는 OFDM을 사용하면 주파수 선택적 페이딩이나 협대역 간섭에 대한 강건함이 증가하기 때문이다. 하지만 출력 신호의 크기가 Rayleigh 분포를 갖기 때문에 무선 통신 환경에서 SSPA (Solid State Power Amplifier)와 같은 고출력 증폭기 (High Power Amplifier; HPA)의 비선형 특성으로 인하여 단일 반송파 전송 방식보다 심각한 비선형 왜곡이 발생하게 된다. 본 논문에서는 OFDM 신호의 높은 PAPR (Peak-to-Average Power Ratio)과 HPA의 비선형성에 의한 신호의 왜곡과 스펙트럼의 확산을 방지하기 위해 canonical piecewise-linear (PWL) 모델 기반의 디지털 사전왜곡기를 제안한다. 제안된 사전왜곡기의 성능평가를 위해 AWGN (Additive White Gaussian Noise) 채널 하에서 QPSK, 16-QAM, 64-QAM 변조 방식을 이용하고, 1024-point FFT/IFFT로 구현된 OFDM 시스템에 대한 모의실험을 실시한 결과, 비트오율과 비선형성 개선측면에서 우수한 성능을 나타내었다.
수중 센서네트워크에서는 음파를 이용하여 노드간 통신을 한다. 그러나 긴 전파지연으로 인해 무선 센서네트워크를 위해 연구된 기존의 MAC(Media Access Control) 프로토콜을 그대로 이용할 수 없다. 따라서 수중 센서네트워크에서 효율적인 통신을 위해서는 긴 전파지연시간을 고려한 새로운 MAC 프로토콜이 필요하다. 수중 센서네트워크에서는 수중이라는 환경의 특성상 노드의 균일한 배치가 어렵다. 또한, 노드의 배치 밀도가 높은 경우 단일 홉 내에 서로 다른 거리를 갖는 다수의 노드들이 존재하게 된다. 이러한 환경에서 노드간 간격에 따른 불공평성 문제가 발생한다. 긴 전파지연으로 인하여 하나의 목적노드로 다수의 노드가 데이터 전송을 위해 경쟁하는 경우 백오프(Back-off)를 이용한 경쟁 기반의 MAC 프로토콜에서는 목적노드에 인접한 노드가 채널 경쟁에서 승리할 확률이 올라간다. 본 논문에서는 이러한 불공평성 문제를 해결하기 위해 제안된 방법에서 전송할 데이터가 있는 노드는 자신의 큐 상태정보를 RTS 패킷에 포함하여 전송한다. 기존 방법에서는 RTS 패킷을 수신한 후에 CTS 패킷을 바로 전송하지만 제안된 방법에서는 CTS 패킷 전송을 지연시키고 일정 시간동안 여러 개의 RTS 패킷을 수신한 후에 큐 상태 정보를 이용하여 하나의 RTS 패킷을 선택하고 이에 대한 CTS 패킷을 전송한다. 제안하는 기법의 성능을 기존에 연구된 수중 센서네트워크를 위한 MAC 프로토콜과 비교한다. 비교 결과 제안하는 MAC 프로토콜의 우수성을 확인하였다.
제한된 채널 대역폭이나, 저장 공간의 한계가 있는 경우 일정한 화질의 영상을 얻기 위해서는 영상의 움직임, 화면전환, 버퍼 용량, 채널 대역폭등의 변화에 순간, 순간 적응할 수 있는 비트율 제어 방법이 필요하다. 각 프레임마다 목표한 비트수를 얼마나 정확하게 예측할 수 있는지, 또는 버퍼에 의한 영상 지연 시간을 얼마나 짧게 할 수 있는지 등이, 효율적인 부호화기를 구성하는데 필요한 기술들이다. 따라서 본 논문에서는 비디오 부호화기에서 찾을 수 있는 여러 가지 선형 관계를 이용하여 위의 요구 조건을 만족하는 비트율 제어 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 3가지의 선형 관계에 대해서 설명을 한다. 첫 번째로, 비트수(R)와 양자화 된 변환 계수 중 Zero의 비율(p)과의 관계. 두 번째, PSNR과 양자화변수(QP) 사이의 관계, 그리고 마지막으로 QP와 p에서의 선형적 특성을 찾을 수 있었다. 제안된 비트율 제어 방법과 H.264/MPEG-4 AVC JM9.3의 비트율 제어 방법을 비교 실험하여 본 결과, 제안된 방법에서 정확한 비트수 예측, 낮은 버퍼 충만도, 높은 PSNR을 관찰 할 수 있었다.
논문은 W-CDMA 고속 다운링크 패킷접속(HSDPA: high-speed downlink packet access) 시스템에서 다중경로 간섭성분에 대해 직렬간섭제거(SIC successive interference cancellation) 알고리즘을 적용하여 오류율 성능을 유도하고 수치해석으로 성능을 분석한 것이다. 성능분석 결과에 의하면, 다중경로수가 증가함에 따라 오류율 성능이 급격하게 포화됨을 알 수 있었고, 확산이득(PG)이 증가할수록 성능향상이 매우 커짐을 확인하였다. 두개의 다중경로와 평균 오류율 $1.0{\times}10^{-3}$에서 확산이득 PG=64와 128의 경우 기존 검출방식에 비해 직렬간섭제거 성능이 각각 7dB와 1.4dB이상 우수함을 보였다. 파일럿 채널과 데이터 채널들에 할당하는 가중치가 '1'에 가까울수록 오류율 성능이 포화됨을 알 수 있었다. 그리고 다중코드수(K)가 증가할수록 다중경로수에 비례한 간섭전력 증가로 인해 성능저하가 커졌다. 또한 상대적으로 뒤에 도달한 다중경로의 페이딩 채널이득이 적을수록 성능이 향상됨을 알 수 있었다 이상과 같은 성능분석 결과에 따르면 고속전송을 위한 다중코드, 낮은 처리이득 및 채널 페이딩 등의 환경에서 성능향상을 위해서는 다중경로 간섭제거가 필수적임을 알 수 있었다.
본 연구는 디지털기술과 광대역네트워크기술의 발달에 따라 DMB, IPTV 등 신규매체가 등장함에도 불구하고 다채널방송들은 거의 동일한 내용의 콘텐츠를 제공하는데 대한 문제인식을 토대로, 플랫폼 차별화를 위해 필요한 디지털방송 콘텐츠의 수요량 및 공급량을 분석하였다. 콘텐츠 수요량은 정부의 정책적 결정에 따라 예상되는 각 매체의 채널수를 기반으로 최대, 보통, 최소의 3개 시나리오를 토대로 분석하였고, 콘텐츠 공급량은 각 매체 및 주요 방송채널사용사업자의 본방송 및 재방송비율, 그리고 지상파 방송 및 주요PP 등의 방송콘텐츠 제작 능력을 제작시설 가동률이 100%, 75%, 50%의 3가지 시나리오에 따라 분석하였다. 분석결과 최대 시나리오의 경우 연간 453,484시간의 신규 콘텐츠가 요구되며, 전체 제작시설 가동률이 100%로 가정하더라도 72,852시간의 콘텐츠만 제작 가능함으로써, 방송 콘텐츠의 수요량과 공급량의 불균형이 극심함을 알 수 있었다. 이러한 결과는 플랫폼과 네트워크 산업의 확장에 주력해온 정부 정책의 결과로 해석되며, 콘텐츠 산업을 활성화할 수 있는 정책마련이 필요하다는 것을 의미한다.
Nighttime sea fog detection from satellite is very hard due to limitation in using visible channels. Currently, most widely used method for the detection is the Dual Channel Difference (DCD) method based on Brightness Temperature Difference between 3.7 and 11 ${\mu}m$ channel (BTD). However, this method have difficulty in distinguishing between fog and low cloud, and sometimes misjudges middle/high cloud as well as clear scene as fog. Using CALIPSO Lidar Profile measurements, we have analyzed the intrinsic problems in detecting nighttime sea fog from various satellite remote sensing algorithms and suggested the direction for the improvement of the algorithm. From the comparison with CALIPSO measurements for May-July in 2011, the DCD method excessively overestimates foggy pixels (2542 pixels). Among them, only 524 pixel are real foggy pixels, but 331 pixels and 1687 pixels are clear and other type of clouds, respectively. The 514 of real foggy pixels accounts for 70% of 749 foggy pixels identified by CALIPSO. Our proposed new algorithm detects foggy pixels by comparing the difference between cloud top temperature and underneath sea surface temperature from assimilated data along with the DCD method. We have used two types of cloud top temperature, which obtained from 11 ${\mu}m$ brightness temperature (B_S1) and operational COMS algorithm (B_S2). The detected foggy 1794 pixels from B_S1 and 1490 pixel from B_S2 are significantly reduced the overestimation detected by the DCD method. However, 477 and 446 pixels have been found to be real foggy pixels, 329 and 264 pixels be clear, and 989 and 780 pixels be other type of clouds, detected by B_S1 and B_S2 respectively. The analysis of the operational COMS fog detection algorithm reveals that the cloud screening process was strictly enforced, which resulted in underestimation of foggy pixel. The 538 of total detected foggy pixels obtain only 187 of real foggy pixels, but 61 of clear pixels and 290 of other type clouds. Our analysis suggests that there is no winner for nighttime sea fog detection algorithms, but loser because real foggy pixels are less than 30% among the foggy pixels declared by all algorithms. This overwhelming evidence reveals that current nighttime sea fog algorithms have provided a lot of misjudged information, which are mostly originated from difficulty in distinguishing between clear and cloudy scene as well as fog and other type clouds. Therefore, in-depth researches are urgently required to reduce the enormous error in nighttime sea fog detection from satellite.
진주만에서 계절별 해수순환구조의 특성을 해석하기 위해 진주만의 서쪽인 노량수로와 동쪽인 대방수로에서 해수유동을 2005년부터 2008년까지 장기간 관측하였다. 진주만의 해수유동은 주로 노량수로와 대방수로를 통한 해수교환에 의해 지배된다. 동계 노량수로의 표층에서 조류는 광양만에서 동쪽인 진주만으로 유입하는 흐름이 발생하고, 저층에서는 진주만에서 서쪽인 광양만으로 유출하는 흐름이 발생하고 있다. 하계 노량수로의 표층에서 조류는 진주만에서 서쪽인 광양만으로 유출하는 흐름이 발생하고 있다. 즉, 노량수로에서 해수순환은 전형적인 열염분순환 형태를 보여주고 있다. 춘계 동-대방수로의 표층에서 조류는 진주만에서 외해로 유출하는 중력순환류가 발생하고 있다. 그러나, 하계 서-대방수로에서는 전층에 걸쳐 진주만내로 유입하는 흐름 양상을 보여주고 있다. 유속의 크기는 서-대방수로에서 유속이 동-대방수로에서 유속보다 약 50~70 cm/sec 정도 크게 나타났다. 노량수로와 대방수로에서 계절별 해수순환 패턴을 보다 정확하게 해석하기 위해서는 현장관측과 3차원 수치모형실험에 관한 상세한 연구가 추가적으로 수행되어야 할 것으로 사료된다.
팔꿈치관절 CT 검사 시에 골절 등으로 인해 부득이하게 팔을 거상하지 못할 때에 주로 선 감약이 많이 되는 복부 장기 및 요추에 중복된 상태로 검사하여 영상의 질이 저하되는 경우가 많다. 그로 인해, 판독에 많은 어려움이 있으며 선량 증가로 인해 환자의 피폭이 많아지고 있다. 본 실험에서는 복부 장기와의 중복을 피하고 상대적으로 선 감약이 적은 폐야와 중복되어 광자량을 증가시켜 영상의 질 향상을 도모하고자 하였다. 실험 방법은 환자의 오른쪽 팔꿈치관절을 대상으로 하여 환자를 바로 누운 자세에서 팔꿈치관절을 L2-3 level에 위치시킨 방법과 바로 누운 자세에서 왼쪽으로 30도 정도 돌려서 폐야와 중첩하고 완전한 흡기 상태에서 비교하여 진행하였다. 16, 128채널 각각 5회씩 측정하여 나온 데이터를 Image J 프로그램을 이용하여 평균값 및 표준편차를 구한 뒤 신호 대 잡음 비(SNR), 대조도 대 잡음 비(CNR), 평균대 표준편차 비(MSR)를 각각 측정하여 평가를 시행하였다. SPSS 프로그램을 이용하여 CNR, MSR을 통계 분석하였고 각각의 인자가 향상된 결과를 얻을 수 있었다. 따라서 팔꿈치관절 CT 검사 시 환자의 자세와 흡기를 통하여 검사하는 방법은 피폭선량을 최소화하고, 영상의 질을 향상하는 방법으로서 의의가 있었다고 생각한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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