본 논문에서는 셀룰라 이동통신 환경에서 효율적인 사용자 이동성 관리를 위한 계층적 Sub-LA 방식을 제안한다. 효율적인 사용자 위치 추적을 위해서는 위치 등록과 페이징의 총비용을 최소화해야한다. 이러한 총비용은 가입자의 이동성과 호발생율에 크게 의존하다. 또한, 총비용을 최소화하기 위해서는 최적 Location Area(LA) 크기를 구하는 일이 중요하다. 본 논문에서는 기존에 제안된 여러 가지 방식들을 소개하고, 유동적인 이동성 모형을 사용한 fixed LA(FLA) 방식과 distance-based LA(DBLA) 방식에 대한 최적화 기법을 유도한다. 유도된 수치들로부터 세 가지 방식의 성능을 비교, 분석한다. 그리고, 시뮬레이션을 통해 많은 경우에 본 논문에서 제안된 방식인 layered sub-LA 방식이 기존의 방식들의 성능을 능가함을 보인다.
도시는 산업혁명 이후 급속히 발달하기 시작한 인간의 대표적인 정주공간으로, 산업활동의 집중, 도시로의 인구유입으로 공간적인 범위가 확대되어 가고 있다. 급속한 도시성장은 환경을 악화시키고 있으며, 이에 따른 온실효과, 대기오염의 증가 등은 심각한 도시문제로 떠오르고 있다. 지속 가능한 도시성장을 위해 도시가 어떻게 성장해 왔는가를 분석하고, 향후의 도시성장을 예측하며, 이에 대한 적절한 대안을 모색하는 것은 도시관리를 위해 매우 중요한 문제이다. 본 연구에서는 서울대도시지역을 대상으로 1957년부터 1997년까지의 도시성장에 관한 자료를 구축하고, 셀룰라 오토마타(Cellular Automata) 개념에 기초하고 있는 도시성장모델(UGM)을 이용하여 1998년부터 2050년까지의 서울대도시지역의 도시성장을 예측하였다.
컴퓨터 전략 시뮬레이션 게임 설계에서는 Master ADU(Artificial Decision Unit)의 전략 수립을 위한 방법으로 다양한 기법들이 연구되고 있다. 특히 한정된 자원 하에서 게임을 사실적이고 지적인 기능을 구현하기 위해 치팅(Cheating)을 활용하거나 간단한 인공지능 기법이 적용되고 있다. 하지만 이 기법들은 사용자 적응성 및 전략 수립의 단순성을 야기하는 단점을 가지고 있다. 본 연구에서는 전략 시뮬레이션 게임의 전략 수립 에이전트인 Master ADU(Artificial Decision Unit)를 위하여 셀룰라 오토마타의 초기 규칙 생성에 유전자 알고리즘의 교배 및 돌연변이, 적합도 평가를 거친 유전자 형을 적용한 혼합형 전략 수립 기법을 제안한다 이 기법은 ADU가 적합한 유전자 형을 생산 및 선택하여 사용자에 대해 적극적으로 학습할 수 있었다.
최근 GIS 분야에서는 GIS와 동적 프로세스 모델링에 기반한 셀룰라 오토마타(CA)의 결합을 통한 공간모델링 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 선행 연구에서의 CA 모델링은 해결하고자 하는 문제의 핵심이 되는 규칙을 찾아내는 기능은 제공하지 못하고 있다. 본 연구에서는 GIS와 지식 발견 기법을 이용하여 공간 연관규칙을 추출하는 방법론을 제시하고 실제 사례에 적용하였다. 이러한 방법론의 제시는 CA 모델링의 기능을 더욱 향상시킬 것으로 기대된다. 또한 본 연구에서 사례로 적용한 도시지역 확장 외에 다양한 문제에 대한 활용이 가능할 것으로 판단된다.
본 논문에서는 셀룰라 CDMA 이동통신 시스팀에서 다중 경로의 페이딩 채널을 보상하기위한 레이크 수신기를 설계한다. 다중 경로 페이딩 환경에서의 임펄스 응답을 측정하기 위해 기지국에서 파일롯 채널을 통해 전송되는 short PN 부호의 부분상관함수 특성을 이용하였다. 약 10 s의 다중 경로 퍼짐을 보상하기위해 12개의 역확산 경로를 사용하였으며 보상 방법에 대한 앨고리듬을 제시하였다. 디지틀 변환되어 입력되는 수신신호를 처리하기위해 전 디지틀화된 회로를 제시하고 컴퓨터 시뮬레이션 및 타이밍 시뮬레이션에 의해 회로의 타당성을 검증한다.
최근 경제 활동의 증가로 인하여 통신 서비스에 대한 이동성, 편의성, 및 개인에 대한 요구가 증대되고 있다. 현재 세계각국에서는 이동통신 서비스인 셀룰라 이동통신과 개인 휴대 통신인 PCS(Personal Communication System)가 상용화되고 있다. 1900MHz 대역은 셀룰라 800 MHz에 비해 전파 특성상 전파환경에 따른 전파의 감쇄 및 회전손실 등으로 인한 전파 경로 손실이 증가 할 것으로 본다. 본 논문에서는 바다 해수면의 영향에 따른 800MHz대역과 1900MHz 대역에서 주파수에 따른 경로 손실 차를 실측 Data를 이용하여 비교하였으며 실측 Data를 이용하여 전파모델을 만들어 LGE에서 자체 개발한 전파 분석 시뮬레이션 툴로 Coverage 영역을 비교하였다.
시뮬레이션 환경이나 실제 환경에서 이동 로봇의 제어에 관한 많은 연구가 진행되어 왔다. 이러한 연구 중에서 이동 로봇이 장애물을 피한다거나, 움직이는 물체를 잡는 등의 행동을 유전자 알고리즘 등의 진화 알고리즘으로 만들어내는 연구가 최근 활발하다. 이전의 연구에서는 셀룰라 오토마타 상에서 진화의 방법으로 신경망을 성장시키는 모델을 제시하고, 그 유용성을 입증하고자 이동로봇의 제어에 적용하여 나름대로 만족할 만한 결과를 얻을 수 있었다. 그러나 이러한 진화의 방법은 환경에 제한된 제어기를 만들어 내는 문제점이 있어 본 논문에서는 점증적인 진화의 방법을 이용하여 좀더 다양한 환경에 적응할 수 있는 제어기를 만들어 내고자 한다. 점증적 방법은 초기에 간단한 행동으로 해결할 수 있는 환경에 맞도록 제어기를 진화시킨 다음, 점차 복잡한 행동이 요구되는 환경에서 제어기를 점증적으로 진화시킨다. 실험 결과, 점증적 진화의 방법이 좀더 효율적으로 로봇을 진화시키고 환경의 변화에 보다 강한 것을 알 수 있었다.
셀룰라 오토마타(Cellular Automata, 이하 CA)는 LFSR의 대안으로 제안되었으나 일반화와 분석이 어려워 거의 이뤄지지 않고 있다. 본 논문에서는 특별한 전이규칙을 가지는 그룹 CA에서 각각의 여원벡터에 대응하여 유도되는 여원 그룹 CA의 구조를 분석한다. 여기서 분석하는 그룹 여원 CA는 전체 상태가 그룹 CA의 최대 주기나 그것의 2배가 되는 같은 길이의 사이클들로 분리된다. 이러한 성질은 암호학에서 키 공유 프로토콜에 유용한 성질로 사용될 수 있다.
본 논문에서는 디지틀 셀룰라 시스템을 위한 효율적인 8 kbps 음성부호화기로서, Code-excited linear prediction (CELP) 구조에 Trellis Coded Vector Excitation을 이용한 trellis code-excited linear prediction (TCELP) 음성 부호화 방식을 제시하였다. TCELP 구조에 근거한 최적 코드북 설계를 위해 traing seguence-based 알고리즘과 부호화 지연을 줄이는 trellis 심볼 release 방식이 개발되었고, 제시된 TCELP 시스템과 부호화 복잡도가 분석되었다. 끝으로 8 kbps TCELP 부호화기의 성능이 SNR/SEGSNR과 비공식 청취시험을 통해 평가되었다.
이동 호스트는 무선 통신망의 낮은 대역폭과 호스트들의 이동성, 부족한 저장장치와 배터리 수명 등으로 인하여 결함 발생 가능성이 높다. 이동 호스트의 결함에 효율적으로 대처하기 위한 결함 허용 기법에 관한 연구가 많이 진행되어 왔다. 셀룰라 네트워크에서는 이동 호스트이외에도 이동 호스트를 연결시키는 기지국은 보다 높은 수준의 가용도를 요구하므로 기지국의 결함에 대한 연구도 필수적이다. 본 논문에서는 이동 호스트 결함 복구를 위한 체크포인팅 기법을 기반으로 기지국 결함 복구를 위한 체크포인팅 이중화 기법을 제안하고 성능을 분석하였다. 또한 이동 호스트의 결함 복구를 위해 체크포인트가 존재하는 기지국의 복구를 기다리는 방법과 다른 기지국의 체크포인트를 이용하는 방법의 성능을 비교 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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