본 논문에는 초광대역 통신시스템을 위한 주파수 영역의 통계학적 채널 모델을 서술하고 있다. 채널 모렐링은 3개의 사무실 환경, 46개의 송, 수신 위치에서 얻어진 23,000개의 채널응답함수로 부터 얻어졌다. 측정실험을 통해 얻어진 데이터를 바탕으로 주파수 변화에 따른 경로감쇄지수 변화에 대해 서술한 후 전파환경과 가시경로의 존재여부에 따른 수신신호의 확률분포모델을 연구하였다. 마지막으로는 수신된 주파수 톤에 해당하는 수신파워의 표준편차와 같은 통계적 특성들을 고찰하였는데, 가시경로가 존재하는 경우에는 송, 수신기 사이의 거리가 멀어지면서 표준편차 값이 커지고 그에 따라 수신 주파수 톤의 파워가 평균 수신파워에서 일정한 범위 안에 들어올 확률이 떨어지는 것을 알 수 있었다.
작전지역의 감시/경계에 활용되는 감시정찰 센서 네트워크에서 배치되는 지진동센서의 위치 정보와 탐지 신호 세기를 활용하여 표적의 위치를 산출하는 방법을 제안한다. 중계기에서 단말기로부터 수신받은 각 지진동센서들의 위치 정보와 센서로부터 수신된 탐지 신호 세기를 이용하여 표적 위치를 산출한다. 표적 측위 시 동적으로 오프셋을 제하는 방식을 통해 환경적 요인에 의한 성능 편차를 줄였다. 실제 표적 위치와 산출된 표적 위치의 차이를 통해 성능을 비교 검증하였다. 오차 평균 3.62m까지 감소하여 가중 중심 측위 방법보다 최대 62% 향상된 결과를 얻었다.
본 연구는 3D 상영관 내의 각 좌석의 공간적 특징에 따라 3D 효과가 어떻게 나타나는지를 시각피로도, 프레즌스, 인지된 특징을 통해 살펴보았다. 연구결과 극장 좌석의 위치가 스크린으로부터 떨어진 거리와 시야각이 시각피로도와 인지된 특성에 유의미한 영향이 있음을 검증하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 좌석별 시각피로도와 스크린으로부터의 거리 평균지점으로 부터의 편차와 시야각은 정적 상관관계가 있었다는 점에서 3D 상영관에서 3D 품질을 보장하기 위한 좌석 배치에 유의해야 함을 알려준다. 둘째, 3D 상영관에서 좌석의 위치적 영향이 프레즌스에는 나타나지 않았다. 셋째, 좌석별 인지된 특성과 스크린으로부터의 거리 평균지점으로 부터의 편차와 시야각은 부적 상관관계가 있었다는 점에서 3D 상영관의 모든 좌석에서 3D에 대한 인지된 특성이 다르다는 것을 알 수 있다. 본 연구는 3D극장에서의 실증적인 연구를 통해 공간적 변인에 따른 3D효과를 검증했으며, 연구 결과는 3D극장 좌석의 표준을 제정하기 위한 기초자료로 삼을 수 있다. 또한 3D 영상의 성능지표 및 피로도 규제와 관련한 법 제정에 도움이 될 수 있을 것이다.
이동 통신망의 기지국과 이동국 사이의 거리 차로 인하여 발생하는 경로 손실 데이터를 분석하였다. 본 논문에서는, 측정된 수신 신호세기(RSSI)로부터 송수신기 거리 차이에 따른 경로 손실을 계산하여 이를 그래프로 표시하고, 평균한 데이터를 이용하여 기존의 경로 손실 모델들(자유공간 모델, 지면반사파 모델, 하타 모델, ${\ldots}$)과 그래프를 동시에 그려서 비교하였다. 2 Km, 1 Km, 0.5 Km 간격으로 평균한 경로 손실 데이터에 대한 표준 편차를 구해 보니, 각각 2.29 dB, 3.39 dB, 4.75 dB가 되었다. 본 논문에서는 거리별로 계산된 경로 손실 평균값들의 미분 값을 구하여, 앞에서 구한 경로 손실 표준 편차의 1 또는 2배수를 초과하여 변동하는 위치를 찾아내는 방법을 제안 하였다. 이렇게 제안한 방법을 적용하여 분석한 결과, 송수신기 사이에서 손실이 급격하게 발생하는 지점이, 2 Km 간격으로 경로 손실을 평균한 경우에는 5 지점, 1 Km 간격으로 평균한 경우에는 7 지점, 0.5 Km 간격으로 평균한 경우에는 19 지점이 됨을 알 수 있었고, 구체적인 위치를 파악하는 성과를 얻었다.
국내 2020년 기준 교통사고 건수는 약 23만 건으로, 고속도로는 비반복적 정체와 높은 주행 속도로 인해 다른 도로 대비 교통사고 발생 건수당 사망자수가 2배 이상으로 나타나고 있다. 고속도로의 교통정보는 도로의 중심선을 이용한 노드, 링크를 기준으로 제공하고 있으나 세분화된 속도정보를 주지 못하고 있다. 최근 자율주행차 뿐만 아니라 일반 차량에서도 장애물 모니터링, 위치 측정을 위한 차량용 센서 장착이 일반화되고 있어, 대용량 위치 기반 데이터를 이용한 분석은 처리속도에 따라 실시간 서비스가 가능하다. 본 연구는 대용량 위치기반 개별 차량 정보의 분석을 위한 공간 기반의 맵핑 방법을 제시하였다. 경위도 각각 2개로 분할하는 4진법 기준의 분할 방법을 적용하여 개별 차량의 공간 코드를 생성하여 지오코딩 하는 방법으로 처리 속도를 대폭 증가 시켰다. 공간이 세분됨에 따라 평균속도는 유사하였으나 속도의 표준편차는 점차 감소하였으며 9회 분할 이후는 그 감소 폭이 작아 졌다.
측위 기술은 증강현실, 스마트 팩토리, 자율주행 등에서 중요한 기능을 수행하고 있다. 측위 기술 중에서 비콘을 이용한 측위 방법은 RSSI(Receiver Signal Strength Indicator) 값의 편차로 인하여 도전적인 과제로 여겨져 왔다. 본 논문에서는 수신기의 RSSI 값을 입력으로 하고 거리를 목표 값으로 하는 신경망을 학습시켜서 이동하는 객체에 대한 위치를 예측하였다. 이를 수행하기 위해 RSSI 대비 거리 실측값을 수집하였다. 수집한 데이터로 합성 데이터를 만들기 위한 신경망을 도입하였다. 이 신경망을 바탕으로 거리 대비 RSSI 값을 예측하였다. 합성 데이터를 바탕으로 가상으로 좌표계를 구성하여 객체의 위치를 예측하였다. 합성 데이터를 생성하기 위한 신경망으로 RSSI의 표준편차는 구하였고 이 값을 기반으로 가상환경에서 단말의 위치를 추적하는 신경망을 학습시켜 객체의 좌표를 추정하였다.
본 논문에서는 수중글라이더용 항법필터 설계를 수행한다. 해양의 염분, 수온 등 해양 정보 획득을 위해서 사용되는 수중글라이더는 저전력으로 장기간 운용이 되기 때문에, 다양한 센서를 적용하기에 많은 제약이 있다. 제한된 수중글라이더의 운용 특성을 고려하여 센서 구성이 다른 두 종류의 위치 추정을 위한 항법 필터를 설계한다. 항법필터는 최소한의 센서출력 정보를 바탕으로 수중글라이더의 동체좌표계 기준 속도를 추정한다. 첫 번째 필터의 센서 구성은 가속도계, 지자계, 심도계 센서로 구성 되어있고, 두 번째 필터는 첫 번째 필터와 동일한 구성에 자이로 센서가 추가된다. 추정된 속도는 자세정보와 융합하여 항법좌표계의 속도정보로 변환 뒤 최종적으로 위치를 추정한다. 제안된 필터의 성능을 분석하기 위해 단일 시뮬레이션 및 몬테카를로 수치해석 기법을 이용하여 분석을 수행하고 수행결과는 표준편차(standard deviation, 1σ)로 분석한다. 각 필터의 위치오차에 대한 표준편차는 334.34, 125.91m이다.
무선 센서 네트워크에서는 주로 위치 추적과 같은 주변의 정보를 얻고자 하는 환경에 사용되며, 이러한 정보는 무선 링크를 통해 전송하기 때문에 불필요한 재전송을 요구하고 많은 손실이 발생한다. 이 때문에 신뢰적이고 에너지 효율적인 링크를 선택하기 위해 RSSI(received signal strength indication), LQI(link quality indication)등을 이용하여 무선 링크에 대한 품질을 추정하는 기법이 필요하다. 본 논문에서는 센서 노드간의 각 경로 내의 표준편차가 작은 경로에 우선순위를 정하고 우선순위가 높은 경로마다 LQI 값을 각각 누적하여 높은 값을 가지는 경로를 선택하며 그 중에서도 hop count가 적은 경로를 선택하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 전체 LQI의 값이 높고 hop count가 적은 경로라도 노드간의 편차가 다양하여 수명이 단축되는 경로를 제거하기 때문에 보다 안정적인 경로를 선택할 수 있는 장점이 있다.
내경 0.109 m의 유동층에서 다입자경 모래에 대한 압력요동의 표준편차와 유속간의 선형회귀분석을 이용한 최소유동화속도 측정법의 적용성을 조사하였다. 다입자경 모래를 평균입자크기가 같은 Gaussian 분포에서 입자분포의 표준편차에 따른 최소유동화속도를 측정하고, 측정치를 타 연구자들의 식과 비교 검토하였다. 압력요동의 표준편차 값 선형회귀분석법과 층내 압력강하로부터 구한 최소유동화속도를 구하였다. 최소유동화속도 결정에서 유속 범위는 혼합도가 낮은 유속범위와 free bubbling 영역 이상을 제외한 범위값 이어야 하며, 이 유속범위에서 측정위치는 혼합이 양호한 층 중앙이 가장 적절하다.
하천 및 하천시설물 관리 등을 위해서는 유역에서 하천으로 유출되는 유사량 파악이 필요하다. 현재 유사량측정은 하천에서 여러 개(3~7개)의 측선에서 부유사채취기를 이용하여 측정하여 농도를 분석하여 유사량을 산정하게 된다. 본 연구는 유량측정 기법 중 최근 자동유량측정기술에 활용하는 지표유속법(index velocity method)을 부유사량 측정에 적용하고 검토하였다. 지표법(index method) 적용 방법은 여러 개의 측선에서 측정된 부유사농도와 평균농도와의 관계를 분석하고, 평균농도와 가장 상관성이 높은 측선의 부유사농도를 지표 부유사농도로 설정하여 지표부유사 농도와 평균부유사농도와의 관계식을 개발하여 부유사량 산정에 활용하였다. 대상하천은 주천강에 위치한 영월군(주천교) 지점을 선정하였으며, 2020년 주요 홍수사상에서 27개의 부유사 측정성과를 확보하였다. 부유사 측정을 위하여 5개의 측선에서 부유사를 측정하였고, 부유사농도 규모는 2.20~373.20mg/ℓ이다. 평균부유사농도와 가장 상관성(상관계수 0.9988)이 높은 4번 측선의 부유사농도를 지표부유사농도로 설정하고 평균부유사농도와 지표부유사농도의 관계식을 개발하였다. 그 결과 지표관계식의 결정계수(R2)는 0.9977로 매우 높게 산정되었으며, 실측 평균부유사농도와 계산 평균부유사농도의 편차율은 평균 26.71%(0.60~103.26%)로 분석되었다. 편차율은 상대적으로 부유사농도가 낮은 성과에서 높았으며, 부유사농도가 10mg/ℓ 이상에서는 편차율이 14.81%로 1/2 가까이 줄어들었다. 즉 유량이 적은 경우 흐름 및 부유사가 하천의 일부구간으로 불규칙하게 편중되거나 흐름 전체적으로 확산되지 않아 편차율이 높게 산정되는 것으로 판단된다. 이러한 결과를 볼 때 홍수시 부유사농도의 지표법을 이용한 부유사량 산정이 가능 할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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