태양에 의한 위성전파교란으로 인해 통신이 두절되는 태양간섭 현상(Sun Transit Outage)을 예측해 보았다. 지금까지의 연구는 주로 정지위성의 경우에 국한되었고, 태양모델도 흑점 극소기때의 태양을 가정한 경우가 대부분이었다. 본 연구에서는 정지위성의 경우뿐 아니라 최근에 그 수요가 급증하고 있는 비 정지위성의 경우에도 그 발생가능성을 예측해 보았다. 특히 11년 주기의 태양표면에서의 활동 변화를 고려하여 태양 간섭현상을 보다 정확히 예측해 보았으며 그 영향을 하향링크의 주파수에 따라 알아보았다. 또한 연구 결과를 실제 운용되고 있는 무궁화위성 시스템에 적용시켜보았다.
본 논문은 IEEE 802.11 네트워크 환경에서 MN(Mobile Node)이 핸드오버를 수행하기 전에 미리 이동 정보를 예측함으로써, 유연하게(Seamless) 서비스를 계속 받을 수 있는 예측 방법을 제안한다. 특히, MN이 속한 AP(Access Point)가 중첩된 상황에서 발생할 수 있는 여러 가지 문제점을 해결한다. MN은 이동성 패턴 레코드를 저장하고, 또한 각 이웃 AR(Access Router)은 AP의 AP-ID(BSSID, Basic Service Set ID)와 채널을 저장한다. MN이 AP의 영역의 경계를 벗어나기 전, 새로운 AP로부터 AP-lD를 획득하면, MN이 저장하는 이동성 패턴 레코드에서, AP-ID와 맞는 정보를 비교하여 확률이 높은 AP를 선택한다. 이러한 정보를 PAR(Previous Access Router)에게 정보를 보내어 신속하게 새로운 링크에서 서비스를 받을 수 있음으로써 손실.지연을 최소화 할 수 있다.
차세대 와이파이 표준기술인 IEEE 802.11ay는 밀리미터파 대역에서 AP (Access Point)가 다수의 STA (Station)로 동시에 데이터를 전송하도록 MU-MIMO (Multiple User Multiple Input Multiple Output) 통신을 지원한다. 이를 위해, 주기적으로 MU-MIMO 빔포밍 훈련을 수행해야 하고, 효율적인 빔포밍 훈련을 위해서는 AP가 다수의 안테나로 다수의 빔을 동시에 전송할 때, 각 STA에서 측정되는 신호 세기를 정확히 예측하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 딥러닝 기반 다중 빔 전송링크 성능 예측기법을 제안한다. 제안한 예측기법은 특정 실내 또는 실외 환경에서 미리 학습된 딥러닝 모델을 이용하여 다수의 빔이 동시에 전송될 때 STA에서 측정되는 신호 세기 예측의 정확성을 높인다. 이때, 딥러닝의 입력으로 개별 빔이 전송될 때 STA에서 측정되는 신호 세기 정보를 이용하고, 개별 빔의 신호 세기 정보를 얻는 과정은 이미 기존의 빔포밍 훈련에 포함되어 있으므로 정보 수집을 위해 추가적인 비용을 발생하지 않는다. 성능평가를 위해 NIST (National Institute of Standards and Technology)에 의해 개발된 Q-D 채널구현 (Quasi-Deterministic Channel Realization) 오픈소스 소프트웨어를 활용하였고 실측 데이터 기반으로 밀리미터파 채널을 구현하였다. 실험결과에서는 제안한 예측기법이 다른 비교기법보다 향상된 예측성능을 보였다.
기종점자료(Origin-Destination 자료: 이하 OD)는 교통수요예측에 있어 필수적인 정보로서 이를 실제조사하거나 또는 추정하기 위하여 수많은 기법들이 활용되었다. 기존의 OD 추정기법은 일정한 가구 표본을 추출하여 이를 전수화하는 것이 일반적이었으나, 정확도의 문제점을 내포하고 있었다. 이를 보완하기 위하여 링크 교통량, 표본링크이용비 등의 추가 정보를 활용하여 OD를 추정하는 연구들이 지속적으로 이루어지고 있다. 본 연구는 프로브 차량자료에서 수집된 정보를 추가 정보로 활용하여 OD를 추정하는 연구로 시 공간적으로 변동하는 적정 표본율을 찾아내는 것을 목표로 한다. 본 연구에서는 각 링크의 교통량 오차율을 목적함수로 설정하였으며, 가상 네트워크에 대한 사례분석 결과 전수화된 OD와 실제OD 간의 MAE는 약 5.28%로 나타났다. 유비퀴터스 환경 하에서 획득된 다양한 실시간 정보는 본 연구에서 제시된 방법에 의해 활용될 수 있을 것으로 판단되며, 이와 관련한 연구의 한계와 향후 과제를 제시하였다.
웹 사이트들은 정보의 양이 방대해지고 웹 문서들의 잦은 생성, 삭제와 수정이 반복되면서 더욱 복잡한 구조의 양상을 띠게 되었으며 사용자가 원하는 최적의 정보에 접근하는 방법 또한 예측하기 힘든 구조를 가지게 되었다. 또한 웹 사이트를 처음 만드는데 들이는 노력에 비해 유지 보수에는 요구되는 비용 때문에 적은 노력을 들이고 있다. 이런 환경에서 웹 문서간의 관계와 그 관계들의 유효성을 분석하여 그 정보가 제공된다면 개발자 뿐 아니라 관리자들도 효과적이고 효율적인 서비스를 제공할 수 있다. 웹 사이트 전체의 구조를 쉽게 파악할 수 있고 하이퍼링크의 유효성을 확인하기 위해 웹 문서의 분석을 통해 하이퍼링크의 구조를 추출하고 체계적인 방법으로 웹 사이트를 관리 하는데 필요한 여러 가지 정보를 제공하여야 한다. 본 논문에서는 HTML 태그를 분석하여 하이퍼링크 정보를 추출, 문서간의 관계를 체계적으로 구조화 하고 관계를 이루는 하이퍼링크가 유효한지 여부를 판단하여 알려주는 두 가지 방법을 사용하여 웹 사이트의 유지 보수를 지원함과 동시에 새로운 문서를 생성 편집할 수 있는 웹 문서 작성 방안을 제안한다.
본 논문에서는 다수의 광섬유로 이루서진 광링크와 산재하여 있는 제한 영역 파장변환 능력을 가진 노드들로 구성된 광통신 망의 불통확률을 정확하게 계산할 수 있는 새로운 성능분석 모형을 제안한다. 제안하는 성능분석 모형은 다수의 광섬유로 이루어진 광링크 상에서 사용 가능한 파장들의 분포와 제한 영역 파장변환 이후의 사용 가능한 파장들의 분포, 그리고 다수의 광링크가 연결된 광경로에서의 불통 확률을 계산하기 위한 재귀적 공식을 도출함을 특징으로 한다. NSFNET 망에서 수행한 시뮬레이션 결과를 통해 제안하는 성능분석 모형이 광통신 망의 불통확률을 정확히 예측함을 보인다. 또한, 파장 연속성 제약이 없는 경우의 이상적인 블통화률에 근접하는 성능을 얻기 위해서 소수의 제한영역 파장변환 노드와 소수의 광섬유만으로 구성된 광링크를 포설하는 것으로 충분함을 보인다.
운전자가 원하는 통행시간 예측 정보를 제공하기 위해서는 이미 알고 있는 교통상황 하에서의 통행시간 추정이 선행되어야 한다. 그러나 현재 고속도로에 적용되고 있는 지점검지기에 의한 통행시간 추정 방법은 신뢰성 있는 통행시간을 산출하기에는 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 신뢰성 있는 예측정보를 제공하기 위한 기반 결과로서 고속도로 경로의 기 종점 영업소 간에서 실제 소요된 통행시간의 추정에 주안점을 두었다. 통행시간 추정시 교통정보의 활용도 측면에서 매우 유용하면서도 풍부한 고속도로 통행료 수납시스템 (Toll Collection System, TCS) 자료를 이용하였다. 경로통행시간 추정모형에서는 경로 내의 링크통행시간을 조합하여 고속도로의 경로통행시간을 추정하였다. TCS 자료가 결측 된 경우에는 통행시간의 증가패턴을 분석하여 선형보간법을 통해 이전주기의 TCS 통행시간을 참조하였다. 결측이 장기간 지속되거나 통행시간의 변동이 심한 전이시간대에는 VDS 시공도에 의한 동적인 통행시간을 추정하였다. 본 연구에서 제안한 모형을 통해 추정된 경로의 통행시간은 경로를 직접 통행한 차량들의 통행시간과 통계적으로 차이가 없음이 검증되었다. 제안모형은 동일 출발 시간대에서는 통행시간의 편차가 심하고 전 후 시간대에서는 통행시간 대푯값의 변화 패턴이 불규칙한 장거리 구간에 대해 신뢰성 있는 통행시간을 추정할 수 있었다. 본 연구에서 추정된 통행시간은 교통 상황의 성능 지표 및 실시간 통행시간 예측 분야에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
동적 경로 안내 시스템과 같은 첨단 여행 정보 시스템(ATIS)의 발전에 따라 도로 네트워크 상에서 보다 정확한 주행 시간 예측 기법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 기존 대부분의 연구들은 주어진 경로 상의 평균 주행 속도만을 기반으로 주행 시간을 예측한다. 이는 러시아워 시간대의 혼잡한 도로, 주말에 교외로 나가는 대규모의 차량 등과 같은 일별 혹은 주별 도로 교통 상황을 반영하지 못하기 때문에, 주행 시간 예측의 정확도가 저하된다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 규칙-기반 분류화 기법을 이용한 주행 시간 예측 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 데이터마이닝 기법인 규칙-기반 분류화 기법을 사용하여, 과거 차량의 궤적 데이터로부터 하루의 시간대별 교통량과 주별 차량의 운행 양식 등 도로 교통 상황을 추출하고, 이를 통해 차량의 주행 시간을 보다 정확하게 예측한다. 제안된 알고리즘 기존의 링크-기반 예측(link-based prediction) 알고리즘, Micro T* 알고리즘[3], 그리고 스위칭 (switching) 알고리즘[10]과 예측 정확도 측면에서 성능 비교를 수행한다. 예측 정확도 성능 비교 결과, 제안된 기법이 타 예측 기법에 비해 MARE (mean absolute relative error) 가 크게 감소하여 성능이 향상됨을 보인다. 그 밖에 다른 기법들과 장단점을 비교하여, 제안된 기법의 유용성을 나타낸다.
인터넷에서 가장 많이 사용하고 있는 월드 와이드 웹(world wide web) 트래픽은 트랜스포트 계층 프로토콜로 TCP를 사용하고 있다. TCP는 단일 경로를 사용하므로 경로상의 링크가 다운(down)된 후 다시업(up)될 때까지의 시간동안 통신할 수 없다. 이에 비해 SCTP는 다중 경로를 사용하므로 1차 경로가 다운되어도 대체 경로를 이용하여 통신이 가능하다. TCP와 SCTP의 성능을 비교하는 기존 연구들은 주로 파일 전송을 사용하여 수행되었고, 링크다운 환경에서 웹 트래픽을 다룬 연구는 없었다. 자기-유사성의 특징을 갖는 웹 트래픽은 웹 파일의 크기에 영향을 주는 파레토 분포의 형태(shape) 파라미터와 평균 도착 시간간격에 의해 특징지어지므로 이 두 개의 파라미터에 따른 성능 비교가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 링크다운 환경에서 웹 트래픽의 특성을 반영하는 두 개의 파라미터를 변화시키면서 TCP와 SCTP의 처리율을 비교하였다. NS-2 시뮬레이션을 사용한 웹 트래픽의 실험 결과는 멀티호밍을 사용한 SCTP의 처리율이 TCP의 처리율보다 우수함을 보여주었다. 특히 웹 트래픽의 특성과 관련해서는 TCP가 SCTP에 비해 평균 도착시간 간격과 형태 파라미터에 더 많은 영향을 받았다. 이 연구의 결과는 링크의 다운기간에 따른 웹 트래픽의 성능변화를 예측하는 데 이용될 수 있다.
본 연구에서는 거시적 연속교통류 모형에 바탕을 둔 도시고속도로로 시뮬레이션모형의 개발이 시도되었다. 이 모형은 simple continuum model에 통행수요모형 기능을 강화시킨 것으로서 기존 연속교통류 시뮬레이션모형의 단점을 개선하였다. 제안된 시뮬레이션모형은 정산과정을 거쳐 미국 도시고속도로에서 수집한 현장자료에 의해 평가되었다. 특히 링크의 목적지별 차량대수 추정, 실시간 O-D추정의 문제가 확장칼만필터의 형태로 접근되었으며, 개발된 시뮬레이션모형을 ATMS전략에 활용하는 방안이 개발·평가되었다. 이들 전 과정을 통합한 모수적응적 모형(Parameter Adaptive Model)에 의해 교통량을 실시간으로 예측(Real time traffic prediction)하는 방법을 제안하였으며 현장자료에 의해서 평가되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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