본 논문은 21GHz 대역의 위성방송 서비스의 품질을 보장하기 위하여 스케일러블 위성 방송 시스템을 제안하였다. 제안한 시스템은 비디오 스트림을 기본 계층과 향상 계층의 두 계층으로 분할하여 Ku 대역과 Ka 대역으로 각각 나누어 전송한다. 이에 스케일러블 위성방송 시스템은 강우로 인하여 Ka 대역의 채널을 사용할 수 없을 때에도 기본 계층의 스트림을 사용하여 기본적인 품질을 유지할 수 있다. 본 논문에서는 H.264/SVC를 적용하여 스케일러블 위성방송 시스템을 구현하였고, 이의 동작을 검증하기 위하여 Bartlett-Lewis Pulse 모델을 사용하여 강우 감쇠를 시뮬레이션 하였다.
Signal Attenuation in the design of satellite channel is due mostly to rain. In this paper, the rain rate characteristics based on the recent year(1994-1996) data for Changwon-Masan were approximated to Moupfouma distribution, and the parameters of distribution were calculated from a simple conversion method of 1-h rate to 1-min rain rate data. From rain rate characteristics, the rain attenuation was estimated and compared with CCR model, Global model and SAM model.
At satellite communication system for flood forecasting and warning, VSAT system needs to good performance for aquisition of rainfall and water-level data. But, it has difficult for obtaining good performance because of the rainfall attenuation. Thus, in this paper, we introduced the efficiency plan of the transmission power control for Mini-Hub Station.
최근 위성방송 기술은 고선명/고음질을 실현하고, 다양한 부가서비스를 제공하는 고품질의 디지털 전송방식으로 변화하고 있다. 이러한 위성방송의 수요확대에 다채널 데이터 전송 및 HD급 고품질의 영상을 전송할 수 있는 DVB-S2 시스템 개발에 한창이다. 본 논문에서는 DVB-S2 전송방식을 적용하기 위한 Ku-Ka 대역의 강우감쇠 등을 효과적으로 보상하여 보다 나은 위성방송 수신 가용도를 높이기 위한 방안에 대해 논한다.
이 연구는 Ka대역 HDTV 위성방송서비스를 제공할 때 발생하는 강우감쇠 문제를 해결하기 위하여, MPEG-4 SVC (Scalable Video Coding) 신호를 JSCC (Joint Source/Channel Coding) 시스템을 통하여 Ka대역 위성방송시스템에 적용하는 방안에 대하여 고찰하였다. Ka대역 위성방송시스템은 DVB-S2 VCM (Variable Coding and Modulation) 모드를 기반으로 하였으며, SVC 신호는 공간 계위층, 화질 계위층 및 시간 계위층을 고려하였다. JSCC 시스템은 모든 계층의 소스부호화 시스템과 채널부호화 시스템을 결합하여, 최적의 수신품질을 얻도록 각 계층의 비트 율과 그 계층에서의 소스와 채널을 위한 비트 율을 할당하였다. 계층 수는 기본계층과 향상계층을 포함하는 2개로 제한하였으며, 각 계층에 대한 비트 율은 적용 SVC 신호에 따라 영향을 받는다. 세 가지 SVC 신호의 Ka대역 위성방송서비스에의 적용성을 강우감쇠관점에서 분석하였으며, 가장 적용성이 우수한 SVC 신호를 이용하여 Ka대역 위성방송서비스에 적용하는 방안이 고찰되었다.
강우레이더 관측의 정확도는, 호우의 강도나 형태와 같은 기상학적 조건(변동 오차 요소) 외에도, 관측 지점의 레이더로부터의 거리, 고도, 관측유역의 형태나 크기 등 다양한 관측환경 조건(고정 오차 요소)에 의해서도 달라질 수 있기 때문에, 강우레이더 관측의 오차 성분을 정량화할 필요가 있다. 본 연구에서는 거리와 고도에 의한 오차 특성을 이중편파 변수의 특성을 이용하여 실증적으로 분석하였고, 이를 통해 감쇠의 영향과 산지효과(또는 지형효과)로 인한 오차 규모를 정량적으로 산정 비교하였다. 거리가 멀어짐에 따라 고도도 높아지기 때문에 QPE 불확실도의 거리와 고도에 따른 성분을 구분하는 것은 매우 어려운데, 거리에 대한 불확실도 성분이 매우 작은 R(KDP)를 이용한다면 효과적으로 분리가 가능하다. 이러한 원리를 이용하여, 관측 거리에 따른 오차가 매우 작은 R(KDP)를 기준으로 관측 거리에 따른 오차와 고도에 따른 오차를 분리하여 표준화[Z-score] 하였다. R(Z)의 경우는 관측 고도와 거리에 따른 오차가 중첩되어 나타나나, R(KDP)는 거리에 따른 오차는 거의 나타나지 않으므로 이를 기본 가정으로 하여 R(Z)와 R(KDP) 관계로부터 관측 고도에 따른 오차 성분만 분리하였다. 분리 결과, 관측 거리에 따른 표준 오차의 경우 100km 까지는 대략 10%(0.1) 이하로 나타났으나, 150km 이상에서는 30%(0.3)를 초과하는 것으로 나타났다. 관측 고도에 따른 표준 오차의 경우 2~3번째 고도각 까지는 대략10%(0.1) 이하로 나타났으나, 3번째 고도각 이상에서는 20%(0.2), 4번째 고도각 이상에서는 50%(0.5)를 초과하는 것으로 나타나, 고도에 의한 영향이 거리에 의한 영향보다 민감하게 나타났다. 1번째 고도각에서는, 100km 이내 근거리에서 관측 거리가 가까워질수록 오차가 증가하는 경향을 보이는데, 이는 저고도 빔 간섭(빔 차폐) 등의 영향으로 추정되었다.
대용량, 장거리 고정 무선국의 설치장소 선정 및 주파수 선택을 사전에 분석하고 시스팀 성능평가를 수행하는 시율레이터를 개발하였다. 구현된 시율레이터는 지형데이터 베이스, 국내 강우강도 분포 데이터베이스, 한국통 신에서 운용 중인 고정 무선국 데이터베이스를 포함하고 있으며 각 데이터베이스와 연계하여 지형프로파일 작성, 페이딩 분석, 가용율 분석, 강우감쇠 및 전파간섭 계산 등을 수행한다. 본 시뮬레이터에서 요구되는 계산 알고리즘은 ITU 권고사항에 의거 구현하였으며, 특히 사용자가 일련의 설계과정에 따라 편리하게 시뮬레이션을 할 수 있도록 화면을 구성 제공하는 특징이 있다. 본 시뮬레이터는 고정 무선국 설계시 사용될 뿐 아니라 국간 중 계무선국 및 LMDS, LMCS 등의 초기 설계용으로도 사용될 수 있다.
Ka 밴드 위성시스템은 기존의 주파수 대역에 비해 강우 페이딩에 의한 신호감쇠가 심각하므로 이에 대한 효과적인 보상방안이 절실히 요구된다. 본 논문에서는 채널환경에 따라 변조모드를 적절하게 전환하는 적응 변조 시스템을 새롭게 설계하고 동시에 우수한 성능의 동기 알고리즘을 제안한다. 변조방식은 M-ary PSK 방식을 기본으로 하고 수신기는 TDMA 버스트 모드를 가정하였으며 위성 중계기 모델은 무궁화 3호 위성을 모델로 사용한다. 적응변조방식을 사용함으로서 BER 성능과 평균 스펙트럼 효율의 요구조건을 동시에 만족시킬 수 있으며 이것은 기존의 고정변조방식으로는 현실적으로 구현이 불가능하다.
지하수자원의 효율적인 관리를 위해 강우에 대한 지하수위 변화를 예측하는 것은 중요한 문제이다. 본 연구에서는 자료기반 학습 알고리즘인 인공신경망과 지지벡터기계를 이용하여 시계열 예측 모델을 만들고 이를 국가지하수관측망 중 가산, 신광, 청성 관측소 지하수위 변화 예측에 적용하였다. 모델의 입력 성분 구성 방법에 따라 네 가지 모형을 설정하고 각 관측소 및 모델 별 예측 결과를 비교 평가하였다. 강우 입력 모형의 경우 지하수위 감쇠 및 기저 변화 예측을 위해 큰 규모의 입력 성분 구성이 필요하지만 강우 및 지하수위 입력 모형은 보다 작은 규모의 입력 성분으로 효과적으로 지하수위 변화를 예측하는 것으로 나타났다. 강우 및 지하수위 입력 모형의 활용성 증대를 위해 고안된 반복 예측 모형의 경우 관측값과 예측값 사이에 0.75~0.95의 상관계수를 보여 적용 가능성이 큰 것으로 판단된다. 전체적으로 강우-지하수위 교차상관계수가 낮은 신광 관측소의 예측 오차가 크게 나타났고 ANN 모델에 비해 SVM의 예측력이 다소 높은 것으로 조사되었다. 또한 반복 예측 모형의 모델 파라미터 선정 과정에서 보정 단계 오차에 대한 예측 단계 오차의 비의 분포를 조사한 결과 SVM의 경우가 더 작게 나타나 SVM이 본 연구 자료에 대해 보다 안정적이고 효율적인 모델임을 평가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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