본 논문에서는 무선 ATM 망의 핸드오버를 위해 제시된 대표적인 동적 교차 스위치 (COS : Crossover Switch) 선택 방식들을 4가지 유형으로 분류하였다. 그리고 ATM 포럼에서 제안된 순방향 및 역방향을 위한 손실 방지 핸드오버와 손실 허용 핸드오버 방식에 대해 COS의 위치에 따른 영향을 핸드오버 지연, 사용자의 서비스 중단 시간, 셀 버퍼링 양 및 셀 손실 관점에서 수학적으로 분석하였다. 이러한 분석을 바탕으로 무선 ATM의 핸드오버에 대한 동적 COS 선택 기준을 각 핸드오버 방식별 및 성능 평가 요소별로 제시하였다.
본 논문에서는 지금까지 제시된 다양한 동적 COS (CrossOver Switch) 선택 방식들을 4가지 유형을 분류하였다. 그리고 ATM 포럼에서 제안된 순방향 핸드오버와 역방향 핸드오버의 손실 방지 핸드오버와 손실허용 핸드오버 방식에 대해 COS의 위치에 따른 영향을 핸드오버 지연, 사용자의 서비스 중단 시간, 셀 버퍼링양 및 셀 손실 관점, 그리고 경로 재사용 효율과 종단간 전송 지연 관점에서 수식적으로 분석하였다. 이러한 분석을 바탕으로 무선 ATM의 역방향 핸드오버에 대한 적절한 COS 선택 기준을 각 방식별/성능 평가 요소별로 제시되었다.
본 논문에서는, 극저온($-32^{\circ}C$)에서 항공기의 초기 시동 및 이의 효율성을 높이기 위한 배터리관리시스템(BMS)의 사전 전기적 특성실험 및 이의 체계적 분석을 실시하였다. 항공기 초기 시동에 사용되는 리튬계열 배터리로서 원통형(cylindrical) 셀을 선택하되, 초기 시동을 위한 순간의 고출력이 가능한 6개의 셀을 수집하였다. 각 셀의 배터리팩(2S2P 및 4S4P) 형태로 구축하고 $-32^{\circ}C$)에서의 저온 방전 실험을 통해 항공기의 초기 시동용 배터리팩에 사용되는 원통형 셀의 선택 및 이의 강인함을 확인할 수 있다. 추가적으로 배터리팩의 설계 및 이의 배터리관리시스템을 위한 초기 정보로서 중요하리라 판단된다.
본 연구는 이종 무선 네트워크에서 발생하는 핸드오버 부하를 개선하는 알고리즘을 제안한다. 핸드오버는 단말기의 위치가 네트워크의 구성 단위인 셀을 옮겨갈 때 발생한다. 이 위치 업데이트 비용은 매우 크다. 효과적인 위치 업데이트를 위해서 idle 상태에서는 단말기가 셀 선택 알고리즘에 의해서 셀을 결정한 뒤, 핸드오버 여부를 보고한다. 본 논문에서 제안하는 방식은 셀 내부에 가상의 버퍼 영역을 두어 버퍼 영역 안쪽의 핸드오버를 제한하고, 버퍼 영역 바깥쪽의 핸드오버는 기존 방식을 이용하는 것이다. 실험은 네트워크 시뮬레이터 NS-3에서 수행되었고, 그 결과 제안된 알고리즘이 핸드오버 횟수를 프로필 기반 네트워크 선택 프레임워크(Profile-based Network Selection Framework, PNSF) 알고리즘 대비 약 7% 감소시켰으며, 위치 정보의 정확성은 PNSF와 동등한 성능을 보여 위치 기반 서비스의 질 향상에 기여함을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 다중 셀 환경에서의 부분공간 간섭 정렬에서 레퍼런스 벡터간의 직교성을 통해 여러 개의 직교 레퍼런스 벡터 조합을 제공함으로써 전체 생의 합 용량이 최대화되도록 레퍼런스 벡터를 선정하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 전체 셀의 채널용량을 최대화시키는 하나의 벡터를 선정하고 나머지 셀에서는 선택된 레퍼런스 벡터와 직교하는 벡터를 생성하여 채널 용량이 가장 큰 벡터를 각 셀의 레퍼런스 벡터로 선정한다. 제안된 방법은 주어진 채널에 적합한 레퍼런스 벡터를 선정 시 선택의 자유도를 높임으로써 기존보다 전체 셀 전송 용량을 증가시킨다. 전산 모의 실험을 통해 기존의 방법에 비해 높은 셀의 합용량 증대 성능을 보였다.
본 논문에서는 채널의 배선 밀도 뿐만 아니라 셀 영역 내의 배선 밀도도 효과적으로 감소시키는 새로운 over-the-cell배선 시스템을 제안한다. over-the-cell 배선 시스템은, 일반적으로 셀 영역에서의 배선 과정, 채널에서 배선될 터미널의 선택 과정, 그리고 채널 배선 과정으로 구성된다. 본 논문에서는 셀 영역에서 배선할 신호선을 효율적으로 선택하기 위하여 intersection graph 상에 채널의 배선 밀도와 다른 신호선과 교차 관계를 고려한 웨이트를 부여한다. 선택된 신호선이 feedthrough나 셀 내부 로직을 형성하는 메탈층과 교차할 경우, maze 알고리듬을 사용하여 셀 영역에 배선한다. 또한 minimum weight spanning tree를 이용하여 채널에 배선할 터미널들을 효율적으로 선택하여 채널 밀도를 감소시킨다. 채널 배선은 HAN-LACADMG의 채널 배선기를 사용한다. Benchma가 데이타를 사용한 실험과 게이트 어레이 레이아웃 시스템에 적용함으로써 본 over-the-cell 배선 시스템의 효용성을 보인다.
본 논문에서는 다중 셀 다중 사용자 시스템에서 상향링크시 셀 간 간섭을 완화시키기 위한 부분공간 간섭 정렬을 적용했을 때 높은 합용량을 유지하기 위한 사용자 선택 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 각 사용자가 인접 셀에 미치는 간섭이 큰 사용자를 선택하고 간섭 정렬을 적용함으로써 간섭 정렬을 하는 사용자 수를 줄이는 동시에 높은 합용량을 유지시킨다. 전산 모의 실험을 통해 전체 합용량을 달성 가능한 최대 합용량의 90%로 설정했을 때 부분공간 간섭 정렬을 위해 채널을 분해 하는 사용자 수가 50%이상 감소하는 것을 확인하였다.
회로 시뮬레이터를 이용하는 DC 셀 노드전압 분석방법을 적용하여, 고저항 SRAM 셀 구조에서 기생저항들과 트랜지스터 비대칭에 의해 야기되는 정적 읽기동작에서의 동작마진을 조사하였다. 이상적인 셀에 기생저항을 선택적으로 추가함으로써 각 기생저항들이 동작 마진에 끼치는 영향을 조사한 뒤, 기생저항이 좌우대칭 쌍으로 존재하는 경우에 대해 조사하고, 또한 셀 트랜지스터의 채널폭을 선택적으로 변화시켜 트랜지스터의 비대칭을 야기시킴으로써 트랜지스터 비대칭에 의한 동작 마진의 저하를 분석하였다. 분석 방법은 시뮬레이션된 셀 노드전압 특성에서 두 셀 노드전압이 하나의 값으로 수렴되는 전원전압의 값과 $V_{DD}=5V$에서 셀 노드전압의 차를 비교함으로써 상대적인 동작 마진을 비교하는 방법을 사용하였다. 회로 시뮬레이션에 의존한 본 분석으로부터 셀의 정적 읽기동작에 가장 심각한 영향을 끼치는 기생저항 성분과 트랜지스터의 비대칭 형태를 규명함으로써 새로운 셀 구조 설계시 참고할 수 있는 기준을 제시하였다.
태양전지 분야에서 최근 크게 주목받고 있는 염료감응형 태양전지(DSC)의 효율 및 대면적화에 대한 연구는 지속적으로 이루어지고 있다. 그러나 염료감응형 태양전지의 대면적화로 인한 셀 내부의 전자 흐름에 관한 셀 특성의 고찰은 이루어지고 있지 않다. 따라서 본 연구에서는 염료감응형 태양전지의 대면적화에 앞서 염료감응형 태양전지의 대면적화에 따른 셀 특성을 알아보았다. 본 실험에서는 대면적화의 하나의 변수로서 셀의 가로 폭을 선택하였고, 가로 폭의 변화에 따른 각 샘플 셀의 전기특성을 확인하였다. 그 결과 셀의 폭이 증가할수록 표면저항이 커져 염료에서 발생된 광전자가 표면저항으로 인해 포집이 잘 이루어지지 않게 되어 전자의 흐름이 원활하지 않게 됨을 알 수 있었다. 궁극적으로 셀의 대면적화는 표면저항의 증가로 이어져 셀 특성에 나쁜 영향을 미치게 됨을 확인 할 수 있었다.
본 논문은 시험 표본 주위의 영역에 대한 속성을 이용한 다중 인식기 선택 방법을 제안한다. 기존의 DCS-LA 동적 인식기 선택 방법은 시험 표본 주위의 학습표본들을 사용해서 각 인식기의 국부적 정확성을 계산하여 인식기를 동적으로 선택하기 때문에 인식 시간이 오래 걸린다. 본 논문에서는 특징공간에서 국부적인 속성을 계산해서 그 속성값에 적합한 인식기를 미리 선정해서 저장해 놓은 후 시험 표본이 들어오면 그 주변의 속성값에 따라 저장된 인식기에서 선택을 하기 때문에 인식시간을 줄일 수 있다. 국부적인 속성으로는 표본 주위의 작은 영역에 대한 엔트로피와 밀도를 계산하여 사용하였으며 이들을 특징공간속성(Feature Space Attribute)라고 하였다. 이들 두 속성으로 이루어지는 속성 공간을 규칙적인 사각형 셀로 나누어, 학습과정에서 각각의 학습표본에 대해 계산된 속성값이 어떤 셀에 속하는지를 구한다. 또한 각 셀에 속하는 학습표본들에 대해 각 인식기의 국부적 정확도를 구하여 셀에 저장한다. 시험 과정에서 시험표본에 대해 속성값 계산을 통해 그 표본이 속하는 셀을 구한 후 그 셀에서 국부적 정확도가 가장 높은 인식기로 인식한다. Elena 데이타베이스를 사용해서 기존의 방법과 제안된 방법을 비교하였다. 제안된 방법은 기존의 DCS-LA와 거의 같은 인식률을 나타내지만 인식속도는 약 4배 가까이 빨라짐을 실험을 통해 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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