본 논문은 WBAN 시스템을 위한 인체에서의 전파의 전파 특성을 분석하였으며, WBAN에 활용되는 MICS 주파수와 ISM 주파수 대역에서 적용될 수 있는 인체 내의 경로 손실을 모델을 제안했다. 인체 조직은 복잡한 장기로 구성되어 있으며, 인체 내부에 프로브 삽입하여 측정하는데 어려움이 따른다. 따라서 실제 인체를 기반으로 한 수치 팬텀을 활용하여 전자파 수치 해석을 이용하여 모델링했다. 수치 해석으로는 시간 영역 유한 차분법에 기반을 둔 상용 소프트웨어인 렘콤사의 XFDTD 6.5를 이용하였고, 인체 전신 모델은 ETRI의 한국인 성인남성 표준 모델을 사용하였다. 제안된 채널 모델식은 WBAN 시스템의 개발에 많은 도움이 될 것이다.
건물 또는 실내에서 사용자의 위치를 찾는 스마트 측위 기술은 비콘 노드에서 발생하는 신호의 세기와 식별자 정보로 위치를 검색한다. 하지만 이러한 측위에 사용되는 데이터의 이동 경로는 비콘 노드의 에너지 량, 거리 및 홉 수를 고려하지 않고 설계된다. 또한, 실외와 달리 건물 내의 비콘 노드가 설치된 상황에 따라 데이터 경로가 사라져 데이터를 유실하는 경우가 많이 발생한다. 본 연구에서는 실시간으로 변하는 환경에서 노드의 에너지양, 노드간의 거리 및 홉 수를 고려해 효율적으로 전달하는 방법을 연구했다. 이로써 기존의 고정된 데이터 경로 모델에서의 발생하는 국부적인 에너지 손실 및 데이터 유실의 문제점을 개선했다.
본 연구에서는 선박소음해석을 수행하기 위한 기초작업으로서 실선 선박모델을 크게 3가지 경우로 구분하여 모델링 하였으며, SEA법을 적용하여 고체소음의 전달손실을 이론적으로 예측할 수 있는 방법을 제시하였으며, 또한 STL을 도입하여 각 요소간의 에너지 흐름 및 구성판요소의 재료별 방진효과를 알아보았다. 이 방법의 결과 다음과 같은 결론을 얻을 수 있었다. 1) 내장판의 종류에 따른 전달특성은 고주파 대역에서는 plywood, 저주파 대 역에서는 rockwool이 높은 손실값을 보였으며, glasswool은 전 주파수 대역에서 고른 손실값을 가짐을 확인하였다. 2) 기진원으로부터의 거리가 멀어짐에 따라 내장판의 효과가 크게 나타나며, 기진원의 근방 요소에서는 내장판의 효과보다는 강판의 두께의 영향이 두드 러짐을 알 수 있었다. 3) 내장판 요소중 plywood의 방진효과가 가장 크게 나타남을 알 수 있었다. 4) 본 SEA법에 의한 연구에서는 구성 판요소의 재질과 두께에 따른 고쳇음 의 전달특성을 이론적으로 해석하였으며, 차후 실험을 통한 검증이 요구되어 진다.
시각-언어 이동 문제는 시각 이해와 언어 이해 능력을 함께 요구하는 복합 지능 문제이다. 본 논문에서는 시각-언어 이동 에이전트를 위한 새로운 학습 모델을 제안한다. 이 모델은 데모 데이터에 기초한 모방 학습과 행동 보상에 기초한 강화 학습을 함께 결합한 복합 학습을 채택하고 있다. 따라서 이 모델은 데모 데이타에 편향될 수 있는 모방 학습의 문제와 상대적으로 낮은 데이터 효율성을 갖는 강화 학습의 문제를 상호 보완적으로 해소할 수 있다. 또한, 제안 모델은 서로 다른 두 학습 간에 발생 가능한 학습 불균형도 고려하여 손실 정규화를 포함하고 있다. 또, 제안 모델에서는 기존 연구들에서 사용되어온 목적지 기반 보상 함수의 문제점을 발견하고, 이를 해결하기 위해 설계된 새로은 최적 경로 기반 보상 함수를 이용한다. 본 논문에서는 Matterport3D 시뮬레이션 환경과 R2R 벤치마크 데이터 집합을 이용한 다양한 실들을 통해, 제안 모델의 높은 성능을 입증하였다.
본 논문에서는 지상 수신기와 항공기 탑재 송신기 간의 장거리 통신시험을 통해 UHF 대역의 전파 수신세기를 측정하고 그 결과를 분석하였다. 지상 수신기는 제주도 해발 1,100m 지점에 위치시키고 항공 탑재 송신기는 지상 수신기로부터 150km에서 220km 거리를 3.5km 이상의 고도로 비행하며 시험을 수행하였다. 이 경우 지상 수신기와 항공 송신기는 가시선(LOS ; Line of Sight)이 확보되는 환경이므로 자유공간손실(FSL ; Free Space Loss)을 토대로 결과를 예측하고 분석을 하는 경우가 일반적이다. 하지만 본 시험의 경우 지상 수신기와 항공 송신기 사이에 해수면이 존재하고, 장거리 통신 환경으로 인하여 반사면에 대한 입사각이 매우 작은 조건으로 직접 파의 자유공간손실 만으로는 정확한 예측 및 분석이 불가능하다. 따라서 주변에 장애물이 없고 두 안테나 사이 가시선이 확보되는 조건을 고려하여 평면 반사 모델과 구면 대지 반사 모델을 토대로 경로 손실을 예측하고 실제 시험결과와 비교하였다. 비교 결과, 구면 대지 반사모델에서 예측한 전파경로 손실 값과 실제 측정결과가 매우 유사한 특성을 보였다.
본 연구에서는 위치추정을 하는 경우 선형회귀법을 반복적으로 적용하여 신호의 경로 손실을 추정하는 방법을 제안한다. 제안한 방식에서는 단말이 이동하면서 여러 위치에서 측정한 수신신호세기와 가속도계로 구한 측정 위치들 사이의 거리 정보를 이용하여 전송 비콘부터의 경로 손실을 선형회귀를 이용하여 추정한다. 전송 비콘과 특정 위치사이의 거리에 대하여 여러 잠정값들을 가정하고, 각 잠정값에 대하여 선형회귀식을 구한다. 이 선형회귀식들 중에서, 기준 수신 세기에 가장 가까운 식을 이용하여 송신 비콘와 목표 위치사이 거리를 구한다. 테스트 결과, 제안 방식은 단순 경로 손실 모델보다 훨씬 더 높은 정확도를 보인다.
긴급 상황에 대비하는 재난망이나 전술 이동통신 네트워크는 현장에 적응하여 신속하고 정확하게 구축하는 것이 중요하다. 전통적인 무선통신 시스템을 구성하기 위해서는 셀 플래닝 장비를 통해 기지국의 파라미터를 설정한다. 하지만 셀 플래닝을 위해서는 환경에 대한 정보나 데이터가 사전에 구축되어 있어야 하며, 셀 플래닝에 반영되지 않아 현장에 맞지 않는 파라미터가 사용되면 네트워크 구축 후 문제의 해결 및 성능 향상을 위해서 별도의 최적화가 진행되어야 한다. 이 논문에서는 이동통신 기지국에서의 인공지능(AI)과 자율운용(SON) 기술을 사용한 신속한 이동통신망 구축 및 최적화 방법을 제시한다. 기지국의 위치와 단말의 측정 정보를 이용한 DNN 모델을 통해 경로 손실 예측을 수행하여 지형을 구분하는 CNN 모델을 기지국 파라미터를 자동으로 설정한 후, 운용 중에 수집되는 데이터로 경로 손실 모델을 학습시키며 이를 이용해 Coverage/Capacity 최적화를 지속적으로 수행할 수 있도록 한다.
본 논문에서는 두계층(이진)의 간단한 적응적(adaptive) 율 제어를 원거리 목적지와 근거리 목적지를 모두 포함하고 있는 멀티캐스트(점-대-다중점) 연결에 적용하는 경우 원거리 및 근거리 경로에서의 성능을 개별적으로 동시에 평가할 수 있는 큐잉 모델을 제시하고 이를 분석하였다. 가정한 율 제어 기법은 점-대-점 연결을 위한 이진 율 제어 기법을 단순하게 멀티캐스트 연결에 적용한 것이다. 원거리 및 근거리 목적지에서의 개별적인 셀 손실율을 효율적으로 계산할 수 있는 방법을 개발하였고 이 방법을 사용하여 수치적 결과를 얻어 본 결과, 같은 거리의 경로만으로 이루어지는 멀티캐스트 연결에 적용할 경우 공정한 율 제어 방법이, 경로 별 거리차가 있는 멀티 캐스트 연결에 대해서는 원거리 경로가 근거리 경로에 비하여 불리한 대우를 받는 불공정성을 드러냄을 볼 수 있었다.
전파 전파에서 손실은 주로 전파의 산란과 회절 그리고 감쇠로 발생한다. 교외 지역에 대한 대부분의 전파 전파 모텔들은 주로 지세의 영향을 고려하였으나 토지 이용으로 인한 영향은 고려하지 않았다. 본 논문에서는 제주 지형에 적합한 전파 예측 프로그램을 개발하기 위하여 지세와 토지 이용에 의한 영향올 고려하였다. 전파 경로 및 토지 환경을 분별할 수 있도록 지형 데이터와 토지이용 데이터를 화소로 구성하였다 2-ray 모 텔은 지형 기울기와 예측 반사계수에 의하여 가시 등가 모델로 변환하였으며 비가시 경로에서는 정량적인 방법으로 손실을 구하였다. 그 결과 이 프로그램은 제주 교외지역에서의 서비스 범위를 예측하는데 적용할 수 있다.
센서 네트워크의 응용 분야 중에서 센서가 밀집되게 분포 되어야 하는 경우 적절한 개수의 노드만 활성화시켜 이 노드들 만으로 전송 경로를 구성하여 센서가 수집한 데이터를 데이터 수집 노드에 전달되도록 한다. 휴지 상태에 있는 노드를 활성화하는 기존의 모델들은 활성 노드의 개수와 전송 손실률을 이용하거나 지리 정보를 이용하여 센서 네트워크 토폴로지를 구성하였다. 이 논문에서는 활성 노드 간의 거리 정보를 이용하여 센서 네트워크 토폴로지를 구성하는 방법을 제안한다 이 방법을 사용한 결과 지역적으로 활성 노드가 균일하게 분포되었으며 센서 밀집도가 높을수록 더 좋은 에너지 효율을 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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