본 연구는 전통적인 중방향 설계시간교통량 산정에 대한 개념적 내용을 살펴보고 사례연구를 통해 문제점을 도출하였으며, 이를 개선하기 위해 확률적인 중방향 설계시간교통량 산정 모형을 이론적으로 정립하였다. 도로구간의 교통혼잡을 표현하기 위해서 도로용량이 희망하는 서비스수준을 수용할 수 있도록 확률 분포를 적용한 링크통행시간과 임계치를 정립하였다. 본 연구에서 제안된 확률적인 중방향 설계시간 교통량 모형은 설계속도, 구간길이, 교통량, 차로수, 중차량계수 등을 고려하여 산정하며, 도로용량에 따른 교통혼잡과 경제성 측면을 유동적으로 고려할 수 있기 때문에 도로계획 및 설계단계에 객관적으로 반영할 수 있다. 또한, 이러한 결과는 다양한 유형의 도로에 대해 결측치가 존재하는 상시조사지점이나 수시조사지점의 중방향 설계시간 교통량 예측 모형을 포함한 여러 현실문제들의 더 나은 이해를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 기존 에너지 스펙트럼 센싱 할 경우 고정된 FA를 기반으로 정해진 임계값에 따라 센싱이 진행된다. 하지만 SNR 상태가 높다면 낮은 레벨의 SNR에서보 비해 오경보 확률이 일어날 확률이 상대적으로 적어진다. 따라서 90%로 이상의 검출확률을 얻는 구간에 대하여 FA를 제어하는 방법으로 오경보 확률을 높게 설정하지 않아도 검출확률이 유지 되는지를 확인한다. 따라서 CR사용자의 SNR 상태에 따라 FA값을 컨트롤하여 적응적 임계값을 얻는 시스템 모델을 제안하고 성능을 분석한다.
자율신경계 및 중추신경계 반응 신호는 취득 시 피험자의 움직임이 있는 경우 노이즈가 첨가되어 의도한 분석이 불가능하게 될 수 있다. 본 논문에서는 생리신호 취득시 피험자의 영상을 동시에 촬영 및 분석하고 움직임을 감지하여, 생리신호의 노이즈 구간을 정의하는 방법을 제안한다. 움직임 감지를 위해 시계열에서 영상 프레임간 1차 미분하고 임계치 이상 움직임이 발생했을 때를 해당 신호의 노이즈 발생 구간으로 정의하였다. 또한, 영상을 사용하지 않는 방법으로써, 수집된 신호를 주기 단위로 분석하여 길이와 높이를 특징으로 한 정상 신호를 2차원 가우시안 확률밀도함수로 모델화하여, 신호의 훼손 구간을 정의하는 방법을 제안한다. 두 방법으로 정의된 훼손 구간은 가우시안 함수를 기반으로 보간하였다. 광혈류량 신호에 적용한 결과, 심전도 신호에서 추출된 평균 심박간격에 가까운 수치로 복원됨을 확인하였다. 또한, 영상기반 방법은 정상구간을 훼손구간으로, 신호기반 방법은 훼손구간을 정상구간으로 잘못 인식하는 경우가 나타남을 확인하였다.
본 논문에서는 OQPSK(Offset Quadrature Phase Shift Keying) 변복조를 사용하는 수중음향통신에서 시간동기회복을 위해 기존의 Gardner TED(Timing Error Detector)에 Parabolic Peak Interpolation 을 사용하는 Peak Detector를 첨가하여 위상 수렴속도를 상승시켜 송신 데이터양의 감소를 도모하였다. Parabolic Peak Interpolation을 이용하여 지속적으로 국소 최대 또는 최소의 근사치로 이동한 후 Gardner TED를 적용하기 때문에 시간동기화 안정화를 속도를 빨리함으로써 Preamble 구간의 데이터양을 절반으로 줄일 수 있고 또한 Preamble 구간에서도 위상 수렴을 하지 못하는 임계치에서 제안한 방법을 시뮬레이션한 결과 임계점에서 BER(Bit Error Rate)이 약 23%정도 성능이 개선되는 것을 확인할 수 있었다. 또한 실제 동해에서 수집한 데이터를 사용하여 기존의 Gardner TED만 사용하는 방법과 성능 비교 결과 송수신기 사이의 거리가 3 km 이었을 때 제안한 방법을 적용한 경우 기존의 방법에 비해 Converge speed가 1.4배 이상 상승하는 것을 확인할 수 있었고, BER측면에서도 약 20%정도 상승하는 것을 확인할 수 있었다.
지금까지 교통류의 전파현상은 밀도와 교통량의 변화에 따른 충격파 이론을 사용하여 설명되어져 왔으나 서로 다른 차로간 교통류 전파와 같은 이질적인 교통류를 해석하기위해 적용하기에는 한계가 있다. 따라서, 본 연구는 고속 도로의 항공사진자료를 분석함으로써 합류부 구간과 엇갈림 구간, 기본구간의 교통류 전파특성을 시공간적으로 분석하고 차로간 교통류 전파해석을 위한 충격량 전파모형을 개발하는 것을 목적으로 한다. 본 연구에서는 기존에 사용하던 충격파 속도라는 척도를 이용하여 교통류 전파특성을 분석하고자 하였으나 전파특성에 대한 분명한 특징을 찾기가 어려웠고, 이러한 이유로 충격량이라는 새로운 척도를 개발하여 개발된 척도로 교통류 상태를 해석하고 적용하여 각 분석구간의 충격량 특성을 분석할 수 있었다. 분석된 3개 구간은 충격량의 특성이 공통적으로 발생하여 교통류 전파시 의미있는 임계치를 도출하였고, 차로간의 상호관계를 설명할 수 있는 요인을 파악하고 분석구간과 차로에 따라 다중회귀분석을 수행하여 충격량을 결정하는 차로간 충격량 전파모형을 개발하였다.
자동차 간 (Vehicle-to-Vehicle) 통신에서, 각각의 자동차들은 위치, 속도, 조향 등의 정보를 포함하는 비컨 메시지를 주변의 자동차들에게 주기적으로 방송함으로써, 이들로 하여금 자신의 주행 정보를 인지할 수 있도록 한다. 그런데, 단순한 비컨 메시지의 방송은 메시지 수신 확률을 감소시키고 지연 시간을 크게 증가시키는 원인이 된다. 따라서, 본 논문에서는 비컨주기 (Beacon Period), 반송파감지거리 (Carrier-Sensing Range), 그리고 IEEE 802.11 DCF 졍쟁구간크기 (Contention Window Size)가 자동차 간 통신의 성능에 미치는 영향을 수학적으로 분석하고자 한다. 우선, 측위 오차의 임계값으로부터 자동차 운전 속도에 반비례하는 비컨주기를 도출하고, 이를 기반으로 비컨 메시지로 인한 DSRC 채널의 최대 부하를 수학적으로 유도한다. 비컨 메시지의 부하가 특정 임계치 이하가 되도록 반송파감지거리를 결정하는 수학적 모형을 유도하고, 수율을 최대화하는 DCF 경쟁구간크기에 대한 닫힌 근사해를 제시한다.
본 연구에서는 교통정보시스템에서 통행시간의 이상치 자료를 제거하기 위한 복합 필터링 모형을 제시하였으며, 이는 중위절대편차법과 Voting Rule을 기반으로 하는 이중화된 필터링 모형에 해당한다. 본 모형은 중위절대편차법을 이용해 표본을 정규분포화 시키기 위한 1차 필터링을 수행하며, 이후 Voting Rule을 이용해 중위절대편차법의 적용 이후에도 남아 있는 이상치 자료를 제거하는 방식에 해당한다. 이때 Voting Rule은 표본의 통행시간과 평균통행시간의 차이가 임계치를 초과하는 경우 해당 표본을 이상치로 판정하며, 다수결의 원칙을 이용하여 이상치 자료의 비율에 따라 이상치에 대한 제거 여부를 결정한다. 일반국도 3호선의 경기도 광주시 구간을 대상으로 한 사례분석을 통해 복합 필터링 모형이 이상치 표본 만을 선택적으로 제거하여 통행시간 추정의 정확도 개선에 기여할 수 있음을 확인하였다.
유역의 형상은 강우, 산사태 등과 같은 지배적인 침식작용과 더불어 지형 지질학적 요인들에 의해 결정되어 진다. 그러므로 유역형상에 대한 공간특성 분석을 위해서는 지형학적 요인과 다양한 침식작용에 대한 분석이 필요하다. 국내 외 많은 연구결과에 의하면 지형학적 인자에 의한 침식 형태는 국부경사와 집수면적의 크기에 의해 다양한 구간으로 나뉘며, 그 특성에 따라 지표침식, 세굴, 산사태 등으로 구분되는 것으로 연구된 바 있다. 일례로 유역 내 세굴과 관련된 지배인자는 집수면적보다는 국부경사에 반대로 지표침식, 산사태는 국부경사보다는 집수면적의 크기에 따라 영향을 받는다. 따라서 지형학적 인자(국부경사, 집수면적)의 임계치(threshold) 산출을 통해 침식특성(불안정지역)을 검토할 수 있으며, 이에 대한 물리적 검증은 여러 연구를 통해 물질플럭스(유량, 에너지)에 대한 Power Law로써 검증된바 있다. 본 연구에서는 이러한 지형학적 침식특성 분석을 위하여 2006년 집중호우에 의해 광역적 산사태가 발생한 강원도 평창군 진부면 일대의 $10m{\times}10m$ DEM로부터 국부경사, 집수면적을 산출하고 경사-면적한계곡선(Slope-Area Threshold Curve, SATC), 배수면적 확률분포곡선(Probability distribution of Drain Areas Curve, PDAC), 에너지지수 확률분포곡선(Probability distribution of Energy Index Curve, PEIC)를 실제 산사태지점과 중첩하여 도시하였다. 그 결과, 특정 임계구간(Threshold Area, Unstable area, 2~3권역)내에서 산사태 발생지점이 분포하는 것으로 분석되었다. 이를 통해 지형학적 인자만을 고려하여 미계측 유역에 대한 잠재적 불안정지역의 판별이 가능할 것으로 판단되며, 추후 광역적 사면안정해석에 적용 가능할 것으로 판단된다.
산업용 IoT (IIoT)는 최근들어 제조 시스템의 중요한 구성 요소로 간주된다. IIoT를 통해 시설에서 감지된 데이터를 수집하여 작동 조건을 적절하게 분석하고 처리한다. 여기서 비정상적인 데이터는 전체 시스템의 안전성 및 생산성을 위해 신속하게 탐지되어야한다. 기존 임계 값 기반 방법은 임계 값 미만의 유휴 오류 또는 비정상적인 동작을 감지 할 수 없으므로 IIoT에 적합하지 않다. 본 논문에서는 예측 구간과 우선 순위기반 스케줄링을 이용한 분할 선형 회귀 분석을 기반으로 비정상적인 데이터를 검출하는 새로운 방법을 제안한다. 시뮬레이션 결과 제안한 기법은 비정상적인 데이터 검출 속도에서 임계치, 일반 선형 회귀 또는 FCFS 정책을 사용하는 기존의 기법보다 우수함을 알 수 있었다.
본 논문에서는 주파수 변조 연속파(FMCW) 전파고도계의 재밍 환경에서의 강인한 고도 측정을 위한 재밍 탐지/회피 알고리즘을 제안한다. 전파고도계 재밍 탐지 알고리즘은 재밍 탐지를 위해 송수신 구간 앞에 노이즈 측정구간을 두어 노이즈 레벨을 측정하고, 샘플링한 노이즈파형에 대해 재밍 임계치를 넘는 포인트를 산출하여 재밍을 탐지한다. 재밍 회피 알고리즘으로 시간영역에서의 재밍 회피, 송신 출력 및 수신 이득 제어, 주파수 도약을 설계하였다. 제안한 알고리즘은 실제적인 환경에서 평가하기 위한 야외시험을 통해 성공적으로 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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