본 논문에서는 M-ary APSK 변조 방식을 사용하는 통신 시스템의 위상잡음에 의한 영향을 분석한다. 고차 변조 방식의 신호 성상도를 고려하여 위상 잡음에 의한 성능을 모의 분석한다. PSK 저차 변조 방식에 의한 성능 분석도 수행하며, 분석 결과는 해석적 모델의 성능 열화 결과와 비교 평가한다. 비교 평가된 분석 모델을 통하여 고차 변조 방식을 사용하는 통신 시스템의 위상잡음에 의한 열화 정도를 제시한다.
본 논문에서는 IP 기반 콜 센터에서 통화 처리 모의 실험을 위한 VoIP 트래픽 발생기를 설계하고 구현한다. 구현된 트래픽 발생기(VoIPTG)는 H.323과 SIP 기반의 VoIP 콜 생성과 G.711 코덱을 사용하는 RTP 트래픽을 발생시킴으로써 다수의 대화자들이 음성 통화하는 상황을 모의 실험을 할 수 있도록 해준다. VoIPTG를 이용하면 0.323 또는 SIP 세션 제어 프로토콜 선택, 사용자(call)수 변화, 시간 변화, 음성코덱의 선택 등 여러 가지 조합을 통해 다양한 모의실험 환경을 연출 할 수 있다. 이러한 트래픽 발생기는 IP 기반 컨택 센터의 전반적인 기능 검사 및 성능평가를 위해 유용하게 사용될 수 있으며, 특히 IP 기반 녹취 시스템의 성능 평가를 위해서 필수적이다.
본 논문에서는 부밴드에서의 수렴 성능 향상을 위하여 새로운 블록 LMS 알고리듬과 부밴드 각 적응필터에 가변 적응이득을 사용하는 가변 적응이득 블록 LMS 알고리듬을 제안한다. 이들 알고리듬들을 유도하기 위해 새로운 비용함수를 제안하며, 유도된 비용함수는 적응 필터 계수에 대해 2차 형식인 특징을 가진다. 제안한 알고리듬의 수렴 성능을 평가하기 위하여 부밴드 LMS 알고리듬과 가변 적응이득 알고리듬을 컴퓨터 모의 실험을 통해 비교함으로서 성능의 우수성을 입증하였다.
기존의 강성 실시간 시스템은 실시간 수행만 고려되어 있어. 실시간 시스템의 성능과 효율적인 시스템 활용과는 거리가 멀다. 따라서 효율적인 시스템 활용을 통하여 보다 많은 일을 수행할 수 있게 하는 연성 실시간 시스템을 사용하게 된다. 여기서는 보상값이라는 것을 사용하여 그것의 총합을 성능평가의 기준으로 사용하며, 보상값의 합을 최대로 할 수 있는 수행시간을 찾아 스케줄링에 사용하게끔 한다. 모의 실험을 통하여 알아낸 수행시간에 따른 보상값의 변화에 대한 경향을 이용하여 최대 보상값을 얻을 수 있는 수행시간을 찾고, 실험을 통하여 얻은 결과와 비교하였다.
기후변화나 인위적인 요인 등에 의해 수문 자료에 비정상성(nonstationarity)이 나타나면서 정상성 가정 하에서 수행되는 빈도해석으로는 정확한 확률수문량 산정이 어려운 실정이다. 최근 이를 보완하기 위한 비정상성 빈도해석에 대한 연구가 진행되고 있고, 이와 더불어 비정상성 지역빈도 해석에 대한 관심도 높아지고 있다. 비정상성 지역빈도해석은 대개 홍수지수법(index flood method)을 기반으로 진행되고 있는데, 홍수지수와 성장곡선(growth curve)에 시간에 따른 변화를 고려하느냐의 여부에 따라 다양한 형태의 홍수지수모형이 적용되고 있다. 본 연구는 다양한 형태의 홍수지수모형의 성능을 평가하여 비정상성 자료에 적합한 형태를 선정하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 위치 매개변수가 시간에 따라 변화하는 비정상성 GEV 분포(GEV100)를 모분포로 하는 지점들로 지역들을 구성하고, Monte Carlo 모의를 통해 발생시킨 자료에 여러 형태의 홍수지수모형을 적용하여 각 모형의 성능을 평가하였다. 모의실험 결과 홍수 지수는 시간에 따른 변화가 없고, 성장곡선은 시간에 따라 변화하는 형태인 홍수지수모형이 다른 형태의 모형에 비해 대체로 더 정확한 확률수문량을 산정할 수 있는 것으로 나타났다. 또한 우리나라 기상청 관할 강우 관측 지점들 중 GEV100 분포가 적합한 것으로 선정된 지점들을 하나의 지역으로 구성하여 모의실험에서 적용한 것과 동일한, 여러 형태의 홍수지수모형을 적용한 결과 모의실험 결과와 일치하게 성장곡선에만 비정상성 고려된 홍수지수모형이 상대적으로 정확한 확률강우량을 산정하는 것으로 나타났다. 따라서 GEV100 모형 기반의 비정상성 지역빈도해석을 수행하기 위해서는 성장곡선만 시간에 따라 변화하는 홍수지수모형이 적합할 것으로 판단된다.
일대다 형상을 갖는 통신시스템에서 많이 고려되는 예약 알로하 방식 매체접속제어 프로토콜의 성능은 예약 채널과 데이터 채널의 분배 양식에 의해 달라진다. 본 논문에서는 이 프로토콜을 직렬 2단 대기열 모델로 근사화하고, 데이터의 지연을 성능 척도로 하여 이를 줄이는 세가지 채널 할당 방식을 제시하였다. 그리고 이들에 대한 모의실험을 통해 그 동작 특성을 규명하고 성능을 평가하였다. 그 결과 이들의 성능은 트래픽의 특성, 특히 데이터 길이의 분산에 크게 의존하며, 일반적으로는 데이터에 우선권을 주는 방식이 우수하나, 데이터 길이의 분산이 큰 경우에는 비례배분 할당 방식이 우수한 것으로 평가되었다.
본 논문에서는 고선명 TV의 위성 방송 서비스를 위하여 멀티 채널 오디오의 전송 및 재생시에 비트율 변화에 의한 음질의 주관적인 평가 모의 시험 결과에 대해서 기술하였으며, 이 시험 결과를 기초로 하여 4 채널 오디오 코덱의 특징 및 주관적인 성능 평가 결과에 대해 기술하였다. 멀티채널의 모의시험시 비트율은 384,320,256,128kbps로 가변 하였으며, double blind법에 의한 주관 평가 결과를 보면 3/2채널에서 320kbps까지는 -1 이하로 원음과 차이가 없거나 거슬리지 않는 것으로 평가 되었다. 위의 결과를 바탕으로 개발된384kbps 4채널 오디오 코덱에서는 10개의 시험재료중 3개만이 diffgrade가 -0.5이하의 결과를 보여 HDTV 방송용 코덱으로 사용 가능함을 보이고 있다.
정보시스템의 기반이 되는 관계형 데이터베이스에서는 데이터의 양에 따라 성능 차이가 발생한다. 데이터베이스에 관한 여러 가지 기능에 대한 이해가 부족하여 많은 성능 저하 문제를 유발하는데, 그중에 조인 성능문제가 큰 비중을 차지하고 있다. 아주 드문 경우가 아니라면 대부분의 데이터 처리는 하나 이상의 테이블이 필요하기 때문이다. 조인을 정확하게 사용하면 성능 개선에 큰 이점을 가져 올 수 있다. 본 연구는 관계형 데이터베이스 기반의 가장 기본적인 조인방식인 Nested Loops Join 방식을 효율적으로 수행하기 위한 조인순서 선정 및 인덱스 구성에 관한 연구를 하였다. 연구 결과를 평가하기 위해서 SQL Trace을 추출한 후 성능을 비교함으로써 선정된 조인순서가 효율적인 것을 입증하였다. 또한 기존의 응답시간을 기준으로 성능평가방법보다 액세스한 데이터 블록 수를 기준으로 한 성능 평가방법이 더 근본적으로 조인 성능을 개선할 수 있음을 증명하였다. 차후에는 더 복잡한 조인 형태 및 다른 조인방식의 성능개선 방법에 관한 연구를 진행할 것이다.
지구 온난화에 의한 대기 순환의 변화와 이에 따른 수증기 수송 및 강수량의 변화는 전지구 및 지역적인 수문환경의 변화를 초래하므로 장기적인 차원의 수자원 계획 수립에는 반드시 기후 변화에 따른 영향이 제대로 반영되어야 한다. 그러나 개별 모델이 사용하는 역학과정과 물리과정의 모수화 및 분해능이 다르고 이에 따른 모의 결과도 다르게 나타나는 등의 상당한 불확실성이 내재되어 있다. 따라서 본 연구에서는 기후변화에 관한 정부간 패널인 IPCC(Intergovernmental Panel on Climate Change)에 참여한 대기해양결합 대순환모델(AOGCMs)이 온실가스 배출 시나리오를 바탕으로 생산한 기온과 강수의 불확실성을 동아시아에 대해 평가하고 이를 바탕으로 미래 기후를 전망하였다. 국립기상연구소 ECHO-G/S 모델과 IPCC 23개 모델의 배출 시나리오(Special Report on Emissions Scenarios, SRES) 자료는 20세기(1900-1999년)와 21세기(2000-2099년)의 200년 동안이고, 관측자료는 영국 CRU(Climate Research Unit) 월평균 2m 기온의 30년(1961-1990년) 평균값과 CMAP 월 평균 강수량의 21년간(1979-1990년) 평균값을 이용하였다. 동아시아지역 기온과 강수의 불확실성을 평가하기 위해서 모델과 관측간 편이, 평균제곱근오차(RMSE) 등의 통계적인 방법을 사용하였다. 동아시아 지역의 연평균 기온은 대체로 모델의 기온이 관측보다 적게 모의되는 음의 편이를 나타내고, 강수는 모델이 관측보다 더 크게 모의 되는 양의 편이를 나타냈다. 계절적으로는 여름철 강수와 봄철 기온의 편이가 크게 나타났다. 연평균 및 겨울철 강수와 기온의 RMSE는 비례하는데 이는 기온 모의성능이 좋은 모델이 강수 모의성능도 좋게 나타나는 것을 의미한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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