경로손실 예측 모델은 무선 네트워크 설계를 위한 기본 척도이며, 적용 환경과 적용 시스템에 영향을 받는 특징이 있다. 대부분의 기존 연구는 도심, 교외와 같은 육상 환경을 기반으로 한다. 일반적으로 해수면 경로 손실은 전파의 잦은 굴절로 인해 지표면 보다 크며, 주파수에 비례한 경로손실이 있다고 알려져 있다. 하지만 해상 환경의 관련 연구는 자유공간에 적용하기 때문에 예측 모델의 정확성을 낮춘다. 본 논문은 해상 무선통신 서비스를 위한 2.4 GHz 대역의 해수면 경로손실 예측 모델을 제안한다. 이를 위해 육상과 해상에서 각각 수신신호 세기를 측정하고, 다양한 예측 모델과 비교 분석하여 실용성과 정확성을 입증한다.
본 논문에서는 스위칭 전원장치의 효율을 높은 정밀도로 측정하고 분석학 수 있는 PC 기반 가상계측 기를 구성하여 운용한 결과를 보고한 것이다. 고전압 저전류 방식에 적합한 간접 측정방식과 저전압 대전류 전원장치에 적합한 직접 측정방식의 비교를 수행하였으며, 직접 측정방식에서는 측정 편차를 최소화시키기 위해서 보상 기능을 추가하였다. 구성된 가상계측기의 성능을 검증하기 위해서 50W급 통신기용 전원장치를 대상으로 특성을 계측하였다. 그 결과 기존의 방법에 비해서 전원장치의 정상상태 특성을 정확하게 평가할 수 있으며, 반복 측정 오차를 줄일 수 있을 뿐만 아니라, 실시간 측정이 가능하며, 측정 시간도 절약할 수 있었다.
전파 특성의 이해는 무선 통신 시스템의 설계와 서비스의 구축을 위해 매우 중요하다. 본 논문에서는 곡선형 지하철 터널환경에서 2.45GHz 주파수 대역의 전파 특성을 측정하고 분석하였다. 슬라이딩 코릴레이션 기반의 채널 측정 시스템을 구성하고 안테나의 빔 형태에 따른 특성을 비교하기 위해 5 종류의 안테나를 사용하였다. 터널내 경로손실은 자유공간에 비하여 안테나에 따라 평균 $4.38^{\sim}14.41dB$가 적고 원편파 안테나의 경로손실이 가장 적다. 또한 곡선구간에서 수신 안테나의 위치가 바깥쪽에 위치할 때 경로손실이 가장 적다. 모든 안테나의 지연성분의 90%가 20ns 이내에 존재하며, 지향성 안테나가 무지향성 안테나보다 더 넓은 코히어런스 대역폭을 갖는다. 측정결과 경로손실과 지연 특성을 고려할 때 지하철 터널에서는 원편파 안테나를 사용하는 것이 적합한 것으로 판단된다.
광 커넥터 접합면의 스크래치가 삽입손실에 미치는 영향에 대하여 연구하였다. 광파의 투과계수가 스크래치의 깊이에 따라 선형적으로 변화한다고 가정하고 스크래치의 기하학적 파라미터들의 함수로 표현된 광 커넥터의 삽입손실을 계산하는 모델을 제시하였다. 3D Optical interferometry surface profiler를 이용하여 임의로 발생된 스크래치의 위치, 폭과 깊이와 같은 기하학적 파라미터들을 측정하였다. 측정된 삽입손실과 제안된 모델을 이용하여 계산한 삽입손실을 비교하여 스크래치의 깊이에 따라 선형적으로 변화하는 투과계수 식을 구하였다. 깊이에 따른 투과계수 식과 제시된 모델을 이용하여 스크래치로 인한 삽입손실을 스크래치의 위치, 폭과 깊이의 함수로 계산하였다. 스크래치가 코어 중심에서 코어 반경의 2배 정도를 벗어난 위치에 존재하면 삽입손실에 영향을 거의 주지 않음을 확인하였다.
본 논문은 불완전한 데이터를 처리하기 위해 2가지의 서로 다른 기법과 이를 학습하는 알고리즘을 소개한다. 첫째방법은 손실변수가 가질 수 있는 균등한 확률로 손실값을 할당하여 불완전한 데이터를 처리하고, SVM 알고리즘으로 이 데이터를 학습하는 것이다. 이 기법은 임의의 변수에 손실 값의 빈도가 높을수록 엔트로피가 높도록 하여 이 변수가 결정트리에서 선택되지 않도록 하는 것이다. 이 방법은 손실 변수에 남아있는 정보를 모두 무시하고 새로운 값을 할당한다는 특징이 있다. 이에 반해 새로운 방법은 손실 값을 제외하고 남아있는 정보로 엔트로피 확률을 구하고 이를 손실 변수의 추정 값으로 사용하는 것이다. 즉, 불완전한 학습데이터로부터 소실되지 않은 많은 정보들을 이용해 소실된 일부 정보를 복구하고 딥러닝을 이용해 학습한다. 이 2가지 방법은 학습데이터에서 차례로 변수 하나를 선택하고, 이 변수에 손실된 데이터의 비율을 달리하면서 서로 다른 측정값들의 결과들과 반복적으로 비교함으로써 성능을 측정한다.
모바일 로봇은 다양한 환경에서 임무를 수행하기 때문에 산업 분야에서 크게 활용되고 있다. 모바일 로봇이 작업을 수행하기 위해서는 경로를 생성하고 장애물을 탐지하기 때문에 실시간으로 로봇의 정확한 위치를 파악하는 것은 중요하다. 특히, 실내 환경에서 자율주행하는 모바일 로봇은 주어진 일을 정해진 영역에서 수행할 때, 보다 정밀한 측위 성능이 요구된다. 모바일 로봇은 무선통신 환경에서 송수신 데이터의 손실이 빈번히 발생하며, 데이터 손실 발생 시 예측 기술을 통해 로봇 스스로 자신의 위치를 파악하여 임무 수행을 이어 나가야 한다. 본 논문에서는 모바일 로봇의 위치 추정 정확도를 향상시키고, 데이터 손실 문제를 해결하고자 확장 칼만 필터 기반의 알고리즘을 제안한다. 삼변측량은 해당 순간에만 측정한 값을 사용하여 측위 성능이 부정확한 반면, 제안한 알고리즘은 데이터 손실 환경에서 예측 측정값의 잔차를 이용하기 때문에 모바일 로봇의 정밀한 위치 추정이 가능하다. 제안한 알고리즘의 우수한 성능 검증을 위하여 데이터 손실이 없는 환경과 데이터 손실 환경에서 모바일 로봇의 시뮬레이션을 수행하였다.
이 논문에서는 최근 무선 통신 환경으로 증가하고 있는 지하철 터널 환경에서의 전파 특성을 측정하고 분석하였다. 측정은 지하철 터널에서 2.45㎓와 5.8㎓의 주파수 대역을 가지고 수행하였다. 측정을 위해 사용된 터널의 길이는 LOS(line of sight: LOS)가 175m이고, NLOS(non line of sight: NLOS)가 270m이다. 지하철 터널은 곡선형이며, 그 단면은 마제형(horseshoe type)이다. 측정 시스템은 협대역 시스템과 광대역 시스템을 이용한다. 협대역 시스템은 경로손실(path loss: PL) 측정을 위해 사용되고 광대역 시스템은 전력지연프로파일(power delay profile: PDP) 측정을 위해 사용된다. 특히, 광대역 시스템은 슬라이딩 코릴레이션 기법을 기반으로 80MHz 칩율과 1023길이의 PN 시퀀스 발생기로 구성하였다. 안테나 빔 형태에 따른 전파특성을 분석하기 위해서 무지향성 안테나와 지향성 안테나를 사용하였다. 경로손실은 터널 환경의 순수한 경로손실만을 나타내었다. 지연 프로파일은 평균초과지연(Mean Exess Delay)와 RMS 지연확산(RMS delay spread)에 대해서 분석하였다.
무선 네트워크가 요즘 들어 기술적인 도약을 이루면서 그 적용범위나 역할이 중요해지고 있다. 국방 분야에서도 무선 네트워크를 도입하여 유선의 한계를 극복하고 개선하려는 움직임도 적지 않으며 특히 현재 해군 함정 내부에서의 대부분의 통신을 유선을 이용하기 때문에 복잡하고 비효율적이다. 본 논문에서는 함정 내 무선 네트워크 구축을 위해서 일반적인 실내 전파환경과는 많은 차이점을 가지는 함정 내 격실 및 복도에 대해 전파 환경 측정실험을 실시하고 모델링을 하였다. 함체 전체가 철 구조물로 이뤄진 특수 환경인 함정 내에서 2.4GHz 대역의 주파수에 대한 CW 측정을 통해 전파환경 특성을 분석하고 함정 내부공간에 대한 전파 경로 손실 모델을 제시하며, 전파 추적 시뮬레이션 기법을 통해 측정 결과와 비교 분석하였다. 더욱이, 기존에 연구되었던 실내 전파환경에 대한 전파 경로손실 모텔과 비교 분석하여 차이점을 도출하여 함정 내 무선 네트워크의 활용방안에 대해 고찰하였다.
본 논문은 GSM900, DCS1800, PCS1900 대역을 동시에 만족시킬 수 있는 삼중 대역 안테나 설계에 관한 연구이다. 제안된 구조는 소형화와 견고성을 위해 유전체 위에 2개의 금속 가지를 접어서 만든 형태이다. 금속 가지의 길이를 조정하여 반사 손실을 합성시켜서 광대역을 구현하였다. 안테나의 반사 손실은 모의 실험을 통해 구하였으며, 이를 측정값과 비교하였다. 모의 실험은 상용 툴인 Ansoft사의 HFSS 9를 사용하였고, 수치 비교 결과, 원하는 주파수 대역에서 -10 [dB] 이하의 반사 손실을 얻었다. 또한, 안테나의 이득과 복사 패턴을 원거리장 측정 시스템을 사용하여 전파 무반사실에서 측정하였다. 측정 결과 최대 이득은 3.0 [dBi], 평균 이득은 -1.0 [dBi] 이상의 양호한 특성을 보였으며, 대역 내 2개의 주파수의 복사 패턴은 서로 유사하였다.
본 논문은 기가비트 네트워크 테스트베드인 JGN상에서 대표적인 스트림형 트래픽인 DV와 MPEG2에 대한 전송 품질의 주관적 평가를 통하여 전송지연과 패킷 손실에 따른 영향이 최종 사용자에게 어떤 영향을 미치는 지를 조사한 것이다. 스트림형 데이터에 대해 음질 측정은 ITU-R BS.1116-1을 기반으로 하고 화질 측정은 ITU-R BT.500-1 을 기반으로 하여 측정하였다, 또한 최종 사용자의 주관적 평가를 얻기 위한 방법으로는 DSCQS 5 단계 평가 방법을 채택하였다. 그 결과 MPEG2 스트림의 경우 네트워크 트래픽 파라미터가 급증하는 54%의 부하율에서 화질과 음질의 평가 등급이 급격히 하강한다는 것을 알 수 있었고 DV의 경우 화질은 MPEG2 와 마찬가지로 54%의 부하율에서 평가 등급이 감소하기 시작하였으나 그 변화정도가 MPEG2 에 비하여 완만한 변화를 보였다. DV 음질의 경우 트래픽 파라미터(RTT, 패킷 손실)와는 큰 연관성을 보이지 않았고 대부분의 측정자들이 보통 수준의 평가등급을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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