본 논문은 특정한 LDPC 코드와 특정한 인터리버를 가진 터보 코드의 맥시멈 라이클리후드(maximum-likelihood) 디코딩 성능의 상향 한계를 보인다. 현재까지의 연구는 균등 인터리버의 가정을 하거나 또는 앙상블 코드를 사용하여 LDPC 코드와 터보 코드의 성능 상향 한계를 계산하였다. 이러한 성능 상향 한계는 모든 코드 또는 모든 인터리버에 대한 평균 성능만을 표시하게 된다. 제안된 성능 상향 한계는 단순 한계(simple bound)와 정확한 짧은 거리의 항들을 포함하는 추정된 무게 분포를 기초하고 있다. 만약 둘 중에 하나만 사용하게 되면 정확한 성능 상향 한계를 얻을 수 가 없다.
본 논문에서는 기존의 단순 한계와 Maximum Likelihood (ML) 추정 입력 출력 무게 분포를 사용하여 몇 개의 불규칙한 LDPC 부호의 ML 복호에 대한 성능의 상향 한계를 구하고 부호의 길이가 길어지면 Belief-Propagation (BP) 복호의 성능이 ML 복호 성능에 단순하게 근접해 간다는 일반적인 견해와는 상반되게 정점 성능 감쇠(Peak Degradation)에 다다르기 이전에는 부호의 길이가 길어지면 오히려 BP 복호의 성능이 ML 복호 성능으로부터 성능 감쇠 폭이 증가하고 정점 성능 감쇠를 지난 후에 일반적인 견해가 적용되는 것을 보인다.
현재, 제주계통의 풍력설비 한계용량은 120MW로 2007년 12월 이후 풍력발전 사업허가가 중지된 상황이다. 2011년 12월 제2연계선 준공과 함께 풍력설비 한계용량이 대폭 상향될 전망이지만, 정부의 강력한 녹색성장 추진의지로 국산풍력발전기가 개발되면서, 풍력발전기 성능 실증시험지로서의 최적지인 제주지역에 이를 수용하기 위한 당장의 방안마련이 시급한 실정이다. 본 논문에서는 현재 운영 중인 풍력발전설비와 건설 중인 풍력발전설비의 용량을 알아보고, 제2연계선 준공이전인 2010년, 2011년의 추가 풍력발전기의 건설허가 수용가능성을 수요 전망과 운영발전계획을 통하여 검토해보고자 한다.
계층적 색인 구조는 대용량의 다차원 데이터에 대한 범위질의를 가장 효율적으로 처리하는 색인 구조이다. 계층적 색인 구조에서 범위질의의 속도를 향상시키기 위해서 색인 구조의 구성 시 발생하는 인접노드간의 겹치는 영역을 줄이는 기법들과 다량의 데이터를 한 번에 읽어 상향식 방식으로 색인 구조의 공간 활용도를 증가시키는 벌크 로딩 기법들이 제안되었다. 하지만 CPU기반에서 개별의 노드들을 순차적으로 질의처리 하는 계층적 색인 구조는 공간 활용도의 증가와 노드 간의 중첩 영역을 줄이는 것만으로는 질의 처리 성능 향상에 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 기존의 CPU기반 계층적 색인 구조 중의 대표적인 예인 R-tree의 저장 구조를 GPU 메모리에 적합하도록 변경을 하였다. 또한 기존 CPU기반 계층적 색인 구조의 순차적인 노드 검색을 GPU를 이용해 병렬적으로 노드를 검사하여 성능을 향상시켰다. 이와 같은 방식으로 질의 영역의 크기에 따라서 성능 향상정도가 다르지만 최대 100배 이상의 성능을 향상시켰다.
이동 통신 시스템의 성능은 다중 경로 페이딩, 지연 확산 및 동일 채널 간섭 (Co-Channel Interference CCI)에 크게 영향을 받는다. OFDMA (OFDM-FDMA) 시스템은 OFDM 의 특성상 다중 경로 페이딩 및 지연 확산에 쉽게 대처할 수 있다. 또한 OFDMA 시스템은 서브 캐리어 간에 유지되는 직교성을 이용하여 셀 내의 간섭을 피할 수 있는 장점을 가지고 있지만, 인접 셀로부터 오는 CCI를 감소시키는 면에는 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 인접 셀로부터의 CCI 를 감소시키고 상향 링크의 성능을 향상시키기 위하여, 배열 안테나 기술을 OFDM/TDD 시스템에 적용한다. 또한 하향링크의 성능을 향상시키기 위하여, 배열 안테나의 적응을 위한 프리앰블 심볼 구간동안 채널을 추정한 후, 이 값을 이용하여 하향 링크 전송시 송신 다이버서티 기법의 하나인 TxAA (Transmit Adaptive Array) 방식을 적용하였다. 시뮬레이션 결과에 의하면 다중 경로 레일레이 페이딩 채널에서 단일 안테나 시스템에 비하여 $10^{-3}$ BER에서 상향링크는 9dB, 하향 링크는 7dB 정도 성능이 개선됨을 알 수 있다.
본 논문은 반복 부분을 이용하여 단지 유효한 부호어만을 검색함으로서 RA 부호의 최소 거리를 구하기 위한 계산량을 줄인다. LDPC 부호도 RA 부호와 같이 반복 부분을 가지므로 제안된 알고리즘은 LDPC 부호의 최소거리 계산에도 적응된다. 최소 거리는 높은 신호대 잡음비에서 부호의 성능을 결정한다. 따라서 오류 마루를 추정하는 것을 가능하게 한다. 제안된 알고리즘은 부호 구조에 어떠한 제한도 두지 않고 최소 거리를 구할 수 있다. 실제적 의미가 있는 큰 길이의 인터리버를 가진 LDPC 부호와 RA 부호의 최소 거리가 본 논문에서 구해지며 이에 따른 오류 마루를 구하며 또한 이 오류 마루는 반복 복호의 성능과 비교된다.
OFDMA (Orthogonal Frequency Division Multiple Access) 방식을 기반으로 하는 M-WiMAX(Mobile-Worldwide Interoperability for Microwave Access) 시스템의 상향링크에서는 여러 사용자들이 전송하는 각각의 신호가 서로 다른 지연시간으로 인해 한 OFDMA 심볼 내에 선형적인 위상 성분이 발생하고, 이 위상 성분들이 합성되어 다중 접속 간섭 (Multiple Access Interference : MAI) 으로 기지국에서의 레인징 코드 검출 및 지연시간 추정 성능을 열화 시키는 원인이 된다. 따라서, 본 논문에서는 각 사용자에 의해 발생되는 MAI 를 최소화하고, 레인징 코드 검출 및 지연시간 추정 성능을 향상시키기 위해 기존의 방법에 직렬 간섭 제거(Successive Interference Cancellation : SIC) 를 적용한 레인징 기법을 제안한다. 모의 실험을 통해 기존의 방법보다 향상된 성능을 보였으며, 3GPP LTE 의 랜덤 액세스와의 비교를 통해 M-WiMAX 의 레인징 성능 한계를 확인하였다.
본 연구에서는 사이클은 터빈 출구로 부터 배출되는 폐열을 최대한 회수하여 얻은 증기를 연소기내에 분사시킴으로써 부가적인 압축기 및 비출력의 상향을 기할수 있다.아울러 폐열이용 암모니아 흡수기 냉동기를 구동하여 압축기 입구 온도를 낮 춤에 의해 열효율 및 비출력의 증대는 물론 대기온도 변화에 따른 기관 성능의 변동을 감소시킬 수 있다.
최근 공간 데이타 분석, 영상 분석 등과 같은 대용량 데이타를 관리하는 다양한 응용 업무들이 증가함에 따라, 대용량의 데이타베이스를 위한 클러스터링 기법이 많이 연구되고 있다. 그 중에서도 계층 클러스터링 기법은 데이타베이스의 계층 분할을 표현하는 계층 트리를 생성하고 이를 이용하여 효율적인 클러스터링을 수행하는 방법으로서, 지금까지는 주로 트리를 하위 계층으로부터 상위 계층으로 생성해 가는 상향식(bottom-up) 계층 클러스터링 기법들이 연구되었다. 이러한 상향식 클러스터링 방법은 트리를 생성하기 위하여 전체 데이타베이스를 한 번 이상 액세스하여야 할 뿐만 아니라, 하위 계층에서부터 검색을 시작하기 때문에 트리의 많은 부분을 검색하여야 하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 대부분의 데이타베이스 응용에서 이미 유지하고 있는 다차원 색인을 이용하여 클러스터링을 수행하는 새로운 하향식(top-down) 계층 클러스터링 기법을 제안한다. 일반적으로 다차원 색인에서는 가까운 객체들이 동일한 (혹은 인접한) 페이지에 저장될 가능성이 큰 클러스터링 성질을 가진다. 이러한 다차원 색인의 클러스터링 성질을 사용하면 각 객체들간의 거리를 일일이 계산하지 않고도 이웃한 객체들을 식별할 수 있다. 우선 객체들의 밀도에 기반하여 클러스터를 정형적으로 정의한다. 이를 위하여, 객체를 포함하는 영역의 밀도를 이용한 영역 대조 분할(region contrast partition) 개념을 사용한다. 또, 클러스터링 알고리즘에서의 빠른 검색을 위하여 분기 한정(branch-and-bound) 알고리즘을 사용하며, 여기서의 한계값(bound)을 제안하고 이의 정확성을 이론적으로 증명한다. 실험 결과, 제안한 방법은 상향식 계층 클러스터링 방법인 BIRCH와 비교하여, 정확성 측면에서 우수하거나 유사한 것으로 나타났으며, 데이타 페이지 액세스 횟수를 데이타베이스 크기에 따라 최고 26~187배까지 감소시킨 것으로 나타났다. 이 같은 결과로 볼 때, 제안한 방법은 대용량 데이타베이스에서의 클러스터링 성능을 크게 향상시키는 기법으로서, 일반 데이타베이스 응용에 실용적으로 적용 가능하다고 판단된다.
스카이라인 질의 처리는 센서 네트워크 응용에서 다차원 데이터를 효과적으로 활용할 수 있어서 그 역할이 중요하다. 센서 네트워크는 배터리 제약 사항을 가지고 있기 때문에, 센서 네트워크에서의 스카이라인에 관한 연구는 에너지 소비를 최소화 하는데 그 목표를 두고 있다. 이를 위해 기존연구에서 필터링 기법이 제안되었다. 하지만 기존 필터링 기법은 일회성 질의에 초점을 맞추고 있고, 상위 노드의 정보만을 활용하기 때문에 그 성능의 한계가 있다. 본 논문에서는 연속스카이라인 질의 처리를 위한 상향식 필터링 투플 선정 방법을 제안한다. 하위노드에서 생성된 이전 스카이라인 정보를 각 센서노드에 저장하고, 필터링 투플 선정에 활용함으로써 불필요한 데이터 통신을 감소시킬 수 있다, 이와 더불어 추가 필터링 투플을 선택할 때 사용될 수 있는 SFT(Support Filtering Tuple)방법을 제안한다. 센서 데이터의 경우, 이전 센싱된 데이터와 현재 데이터 간의 시간 관계성(temporal correlation)의 특징을 갖고 있다. SFT 방법은 저장된 과거 데이터를 기반으로 현재데이터를 예측하여 추가 필터링 투플을 선정하여 필터링 성능을 향상시킨다. 실험 결과를 통해, 제안하는 방법들이 기존 방법에 비해 데이터 감소율과 총 통신량 측면에서 효율적임을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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