본 논문에서는 현재 기술 개발 과제로 진행 중인 공중 네트워크 검증용 테스트베드 시스템에 다중빔 능동위상배열 안테나 모의기 적용 공중 네트워크 모사 Radio 전송링크를 설계하여 그 결과를 제시한다. Ku 대역을 활용하여 개발 중인 시스템에 대한 요구사항을 만족하도록 링크 버짓을 고려하여 Radio 전송링크를 설계하였다. 단거리 링크와 장거리 링크를 고려하여 요구되는 다중빔 중계기와 임무기의 EIRP 및 G/T 성능 규모를 적용하여 Eb/No를 기준으로 최소, 최대치 링크 마진을 확인하였다. 이러한 Radio 전송링크 설계에서 강우 가용도 등 적용 분석 결과를 이용하여 다중빔 중계시스템 적용 공중 중계 운용 반경 및 관련 시스템 규격 선정시 기준 수립에 효과적으로 활용될 수 있도록 기여하고자 한다.
본 논문의 목적은 링크통행시간 자료를 수집하는 시스템에서 소요 프로브차량대수에 영향을 주는 요소들을 규명하고. 최적의 소요 프로브차량대수를 결정하는 모형을 개발하는데 있다. 자가용승용차, 택시, 버스, 택배차량 등 여러 종류의 차량들이 프로브차량으로 사용될 수 있다. 그러나 일정한 정확도 이상의 교통정보를 수집하기 위해서 얼마나 많은 프로브차량이 필요한지에 대한 연구는 그다지 깊이 있게 이루어지지 않았다. 적정 소요 프로브차량대수는 링크통행시간 자료수집 기술 수집대상 링크의 공간적 범위, 프로브차량의 종류 및 운행 특성, 자료수집 시스템의 신뢰도, 수집되는 자료의 정확도 등에 영향을 받게 된다. 소요 프로브차량대수를 결정하는 링크당 평균 통행시간 자료수, 프로브차량 밀도의 최소 확률, 그리고 자료 미수집링크의 허용비율의 3가지 결정기준이 정의되었다. 또한 이러한 결정기준에 대해 소요 프로브차량대수를 산출하는 모형이 개발되었다. 일반적으로 주기당, 링크당 평균 필요 통행시간 자료수$(d_R)$, 단위길이당 프로브차량의 대수 또는 밀도$(n_{min} or {\alpha})$, 일정 프로브차량밀도 이상의 확률($\beta$), 그리고 자료 미수집링크의 비율($\gamma$)이 클수록 소요 프로브차량대수는 증가한다. 민간 교통정보회사의 통행시간 수집시스템에서 소요 프로브차량대수를 산정하는 사례연구가 수행되었으며, 여러가지 조건에서 소요 프로브차량대수가 산출되었다.
견마로봇의 통신시스템은 견마로봇이 경계작전을 통해 얻은 멀티미디어 데이터를 지휘국으로 전송하는 상향링크 위주의 시스템으로, 현재의 하향링크 위주의 와이브로 시스템을 견마로봇 통신시스템에 이용하기 위해서는 많은 데이터를 전송하는 상향링크 위주의 전송변수를 갖는 시스템으로 재설계해야 한다. 본 논문은 상향링크에 중점을 둔 견마로봇 시스템에 적합한 전송변수를 결정하였다. WiBre 프레임 내의 슬롯의 개수는 하향링크시 6개 상향링크시 30개로 하였고, AMC, PUSC 전송방식 등을 이용하여 견마로봇의 요구 데이터율을 만족하는 변조율과 부호화율에 맞는 Nep(실효부호패킷의 크기)를 결정하였다. 전산모의실험은 ITU-R. M1225 채널모델을 기반으로 각 전송방식별 Nep와 견마로봇의 이동속도에 따른 전산모의실험을 하였고 설계한 통신변수의 성능분석을 하였다.
본 논문에서는 OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 기반 다중 안테나 시스템의 링크레벨 성능 분석을 위하여 실제 전파 환경과 유사한 특성을 갖는 Ray-tracing 방식 채널의 하나인 SCM(Spatial Channel Model) 채널을 구현한다. 3GPP & 3GPP2 Spatial Channel AHG(Ad-hoc Group)에서 시스템레벨 성능 비교용으로 제안한 SCM 채널을 링크레벨 성능의 비교 분석을 위하여, 본 논문에서는 시스템레벨 채널에 대한 채널 계수 및 파라메터들을 링크레벨 성능 비교용으로 변환하여 구현한다. 모의실험을 통하여 구현한 SCM 채널의 특성을 검증하고, 이를 이용하여 기존의 OFDM 기반 MIMO (Multiple Input Multiple Output) 적용 시스템 및 스마트 안테나 적용 시스템에서의 실제적인 링크레벨 성능을 분석하고, 정확한 비교 검증을 위하여 SCM 채널과 동일한 파라메터를 적용한 I-METRA 채널 및 독립 채널 상황에서의 링크 레벨 성능을 함께 비교 분석한다. MIMO 및 스마트 안테나 적용 시스템에 대하여 여러 채널 환경에서 채널 상관도에 따른 링크레벨 성능을 분석함으로써, 채널 상관도의 영향에 따라 주어진 환경에 적합한 다중 안테나 시스템을 제안한다.
웹의 발전에 따라 거대해진 웹사이트들은 서로 복잡하게 얽혀진 링크들로 인해 웹 개발과 유지보수에 큰 어려움이 따른다. 효율적인 웹 개발과 유지보수를 위해서는 웹에서 가장 중요한 정보의 단위인 링크정보들을 추출할 수 있는 방법이 요구된다. 본 논문에서는 웹 브라우저 요청에 의해 반환된 HTTP 헤더분석과 HTML 문서의 태그분석을 통해 링크들을 추출하여 “끊어진 링크”를 찾고, 추출된 “링크요소”들과 서버에 저장된 파일들을 비교하여 “사용되지 않는 파일”들을 찾아주는 “링크 분석기”시스템을 개발함으로 써 웹 개발과 유지보수에 있어서 가장 기본적이면서도 중요한 링크관리에 대한 방법을 제시한다
웹크롤러는 웹페이지 내의 URL링크를 추적하여 다른 문서를 수집한다. 국내의 상당수 웹사이트는 웹 표준에 맞지 않는 링크방식으로 웹문서를 연결하고 있다. 일반적인 웹크롤러는 링크의 비표준적인 사용을 가정하지 않기 때문에 이러한 문서는 수집할 수 없다. 비표준적인 링크가 가능한 것은 사용자의 실수에 강인한 마크업 언어인 HTML에 자바스크립트 기능이 추가되면서 자바스크립트의 변칙적인 사용이 허용되었기 때문이다. 본 논문에서는 230여개의 웹사이트를 조사하여 기존 웹크롤러에서 해결하지 못한 링크 추출 문제를 찾아내고, 이를 수집하기 위한 알고리즘을 제안한다. 또한 자바스크립트 문제 해결을 위한 무거운 자바스크립트 엔진을 대신하여 필요한 기능만으로 구성된 모듈을 사용함으로써 효율적인 문서 수집기 모델을 제안한다.
본 논문에서는 방대한 웹 자원의 연결성을 더욱 증가시키기 위해 영어 위키피디아 문서로부터 한국어 위키피디아 문서로의 교차언어 링크를 자동으로 탐색하는 방법을 제안한다. 어구의 링크확률을 대략 추정하여 사용하던 기존의 방법에 비해, 본 연구에서는 위키피디아 문서 집합으로부터 추출한 제목 목록과 링크 확률과 같은 다양한 정보들과 개체명 인식 결과를 함께 사용하여 링크가 걸릴 앵커 후보를 선택한다. 앵커 후보를 한국어 대역어로 번역한 후, 대역어에 가장 적합한 한국어 웹문서를 찾아 교차언어 링크로 설정하게 된다. 실험한 결과 MAP 수치로 0.375를 얻었다.
효율적인 웹 마이닝을 위해서는 방대한 인터넷 공간에서 사용자가 원하는 정보를 찾아내고, 이들 중 보다 유용하다고 판단되어진 자료를 선별적으로 제시할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 웹 컨텐츠 분석과 HTML 문서들 사이의 링크 연결의 패턴 분석을 기반으로 하는 웹 구조 분석 방법들을 검토하고, 웹 검색 시스템을 구현하여 결과를 분석하였다. 이를 위해 웹 문서의 내용을 인덱싱한 뒤 질의와의 관련성의 확률을 구하는 랭귀지 검색 모델에 링크 구조 분석을 이용한 순위 알고리즘을 사용하여 좋은 결과를 얻고자 하였다. 또한 기존의 링크 관련 알고리즘에서 알려진 문제점을 해결하기 위한 몇가지 테크닉을 사용하였다.
WCDMA 시스템에서 하향링크 저력할당은 치국(置局) 셀 용량 영역, 시스템 성능에 직접적인 영향을 준다. 제한된 송신전력 최대의 가입자를 수용하기 위해서 하향링크 전력을 최소로 유지하면서 셀 사용자의 요구 신호 대 잡음비를 만족시켜야 한다. 본 논문에서는 시스템에 접속하여 통화 중인 사용자의 수에 따라 하향링크 전력의 할당이 가변적이어야 함을 수식으로 증명하고, 동적 하향 링크 전력 할당 방법을 채택할 것을 제안한다. 또한 상향 및 하향 링크가 평형을 이루기 위한 파일롯 신호 및 단말기 전송전력 세기를 분석한다.
본 논문에서는 정보여과 시스템에서 웹 페이지를 수집하고 여과하는 과정과 사용자 프로파일을 학습하는 과정에 하이퍼링크 정보를 이용하는 방법을 제안한다. 사용자가 원하는 웹 페이지를 추천하기 위해 사용자 프로파일을 하이퍼링크 정보를 이용해 만들고 사용자의 반응(feedback)에 따라 사용자 프로파일을 조정한다. 가중치 조정에 있어서 학습 효과를 높이기 위해 사용자가 반응을 보인 웹 페이지에서 출발해 링크로 연결된 모든 페이지에 대해 깊이에 따라 가중치를 조정하는 가중치 전파 알고리즘(Weight Propagation Algorithm)을 제안한다. 적은 사용자의 반응으로도 프로파일 내의 많은 페이지에 영향을 줄 수 있어 높은 학습 효과를 기대할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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