본 연구에서는 새로 고안된 AND gate PDP의 AND gate를 구성하는 4개의 DC 방전셀에 대한 상호간의 영향을 방전특성 측면에서 규명하였다. 이 4개의 방전셀들의 방전개시 전압은 인접한 방전셀의 방전에서 발생하는 공간전하와 깊은 관련이 있다는 것을 알았다. 실험 결과 각 방전셀의 최적화된 방전 전압을 결정할 수 있었으며 PDP의 address 방전에 이용되는 floating 방전을 도와주는 priming 방전의 동작마진을 얻기가 어렵다는 것을 정석적으로 알 수 있었다.
본 연구에서는 LMDS 시스템의 설계시 셀 내부에서 발생할 수 있는 간섭을 분석하였다. 셀 내부에서 발생할 수 있는 간섭은 크게 동일 편파 인접 채널 간섭, 교차 편파 간섭, 송수신 채널간의 간섭이 있을 수 있으며, 본 연구에서는 각각에 대한 분석 결과를 종합하여 셀 내부의 간섭 조건을 분석하였다. 이러한 각각의 간섭을 종합한 결과 강우 감쇄를 고려한 상황에서 C/N은 2 km 구간까지 19 dB 이상을 유지하지만, 그 이상의 구간에서는 급격히 떨어짐을 알 수 있었다. 따라서 LMDS 시스템의 셀 반경은 2 km가 적절하다고 판단되었다. 본 논문에서는 이러한 분석결과에 근거하여 실험을 진행하였으며 이론적인 결과와 마찬가지로 C/I=20 dB 이상을 만족하여야만 강우감쇄 상황에서도 정상적인 수신이 가능함을 알 수 있었다.
유선망에서 이루어지는 다양한 멀티미디어 서비스를 무선망에서 지원하기 위해서는 단말이 최초 서비스를 받기 시작할 때와 단말의 이동에 의해 핸드오프가 일어날 때에 주위 셀의 상태와 다양한 클래스의 트래픽 특성을 고려한 무선 호 수락 제어 문제가 해결되어야 할 것이다. 본 논문에서는 2차원 셀룰라 구조 환경에서 가상 클러스터 개념을 이용한 신뢰성 있는 분산 호 수락 제어 기법을 제안하고 한다. 임의의 호의 진행시간동안 신뢰성 있는 호의 진행을 위해서 모든 호들의 호 수락 제어 단계에서 서비스를 받으려 하는 호가 직접 속해 있는 셀의 1ㆍ2차 인접 셀까지의 상태를 고려한 좀 더 신중하고 신뢰성 있는 호 수락 제어의 모델이다. 수학적 분석 및 시뮬레이션을 통하여 제안된 모델의 성능을 평가한다.
스마트폰 사용이 활성화되면서 모바일 데이터 사용량이 급증하고 WiFi뿐만 아니라 펨토셀을 포함한 소형셀(small cell) 인프라가 각광을 받고 있다. 이에 따라, 가정 또는 사무실과 같은 실내에서 음영 지역을 해소하고 한정된 주파수 자원을 효율적으로 사용하여 대용량 데이터 전송 서비스를 가능하게 하는 초소형 기지국 연구에 대한 요구가 많아지고 있다. 또한, 이동통신 기지국의 신규 설치 시 기지국 자체적으로 또는 인접한 기지국 간의 자동 협업을 통하여 기지국 간 간섭을 최소화하고 기지국의 용량을 증대시켜서 셀 커버리지를 최적화하는 기술에 대한 연구가 필요하게 되었다. 이를 위한 방안으로 셀 반경을 극도로 줄여 댁내 또는 소규모 비즈니스 환경에 알맞은 무선 환경을 제공하려고 하는 펨토셀 서비스는 보다 나은 무선 환경을 필요로 하는 사용자 요구에 적극 대응하고, 사업자의 사업 기회를 확대하며, 서비스의 질적 양적 개선 측면에 있어서 가장 중요하게 고려해야 할 기술이다. 본고에서는 SON(Self Organizing Networks) 및 펨토셀 관련 주요 기술적 이슈를 정리하고 현재 진행되고 있는 기술동향에 대하여 살펴 보고자 한다.
U-Healthcare 서비스는 서비스 이용자가 서비스의 인지없이 이용자의 생체정보와 위치, 주변의 온도와 습도 정보를 수집하고 이를 분석, 가공하여 이용자에게 여러 서비스를 제공하는 것으로 이의 구현을 위해서는 무선 센서 네트워크가 필요하다. 이러한 무선 센서 네트워크에 요구되는 것은 이동성이 있는 모바일 센서 노드의 네트워크 자기 구성과 라우팅에 관한 효율적인 알고리즘이다. 이를 위해 본 논문에서는 실내에 존재하는 여러 이동성이 없는 고정 센서 노드를 기반으로 네트워크 내에 셀을 구성하여, 이 셀을 통해 인접한 이동 모바일 센서 노드의 데이터 전송을 지원하는 계층적 무선 센서네트워크 자기 구성 알고리즘을 제안하였다
본 고에서는 최근 들어 분산적이고 자율적인 통신네트워크가 등장하면서 이러한 시스템을 분석하기 위한 도구로서 주목받고 있는 게임이론을 응용한 무선 설계 기술에 대한 소개를 목적으로 하고 있다. 게임이론의 기본적인 개념을 소개하고, 게임이론을 적용한 무선 설계 기술 중 인접셀 간섭을 줄이기 위한 전력제어 방식에 대하여 간단히 소개하고자 한다.
본 논문에서는 망 노드에서의 폭주를 B-ISDN UNI에서 예방하기 위해 B-NT에서 일시적인 셀 저장 및 선택적 셀 폐기를 수행하는 트래픽 흐름 제어를 제안하였다. 제안된 구조는 B-NT 시스템에서 T 접속을 향하는 출력 셀 흐름을 감소 또는 억제시키도록 구성하고, 인접 망 노드의 상태를 정상, 준폭주, 폭주의 세상태로 정의하였다. 준폭주 상태에서는 손실에 민감한 트래픽은 일시적으로 저장되어 출력 셀 흐름의 속도를 저하시키고, 폭주 상태에서는 손실에 민감한 트래픽의 셀 저장과 더불어 지연에 민감한 트래픽의 셀이 선택적으로 폐기되어 최대한 출력 트래픽 흐름을 억제시킨다. 입력 셀 흐름과 망 노드 상태의 변화를 IBP와 3 상태 마르코프 체인으로 모델링하여 B-NT 시스템에서 제안된 구조의 성능 분석을 위한 시뮬레이션을 수행하여 적당한 버퍼 사이즈를 구하고 망 노드의 상태에 따른 제안한 구조의 성능 변화를 조사한 결과 망 노드에서의 폭주 정도가 극심한 경우에는 제안한 방법으로 제어가 거의 불가능하지만, 그 외의 경우에는 2,000셀 이상의 버퍼 사이즈로 제어가 가능함을 알 수 있었다.
네트워크 수요량 향상 방안 중 가장 주목받고 있는 Proximity Service는 주파수 사용의 효율성 증대를 위해 대부분 주파수 재사용 방식을 사용한다. 그 결과 셀 edge에서 셀룰러 사용자의 Proximity Service 사용자의 셀 간 간섭 문제가 발생한다. 본 논문에서는 eNB에 Proximity Function의 기능과 파라미터를 새롭게 정의하고, ProSe 파라미터와 ProSe user equipment에 대한 정보를 X2 인터페이스를 통해 인접 셀과 교환하게 함으로써 셀 간섭 완화 방안을 제안한다. 우선 ProSe 탐색 과정에서 주파수 센싱을 통해 셀 간 간섭 문제를 일으키지 않을 자원을 할당한다. 그리고 ProSe 통신 상황에서는 ProSe application code, ProSe application QoS, ProSe application ID의 validity timer를 기반으로 간섭을 일으키지 않을 적합한 자원을 재 할당함으로써 셀 간 간섭 문제를 해결한다.
주파수 재사용률 1을 사용하는 상향링크 셀룰러 시스템의 동적채널할당 (DCA : Dynamic Channel Allocation) 방법에서는 신규호가 채널 할당을 요구할 때 신규호의 SINR (Signal to Interference and Noise Ratio)이 요구된 SINR 보다 작거나 할당할 채널이 부족한 경우에 신규호 차단이 발생한다. 이러한 차단된 신규호에 대한 추가적인 채널할당을 위하여 인접한 셀에서 채널을 가져오게 된다. 이 경우에 동일 채널 간섭 (CCI: Co-Channel Interference)이 발생하게 되고 이로 인해 기존 호의 SINR이 저하되어 기존 호에 대한 채널 재할당을 해야 하는 경우가 생기게 된다. 따라서 신규호 블록율이 증가할수록 인접한 셀에서 채널을 가져오는 경우의 수를 증가시킴으로써 채널 재할당 과정은 복잡한 연산과정이 필요한 NP-hard 문제가 된다. 그 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 차단된 신규호를 감소시킴으로써 추가적인 채널할당을 위하여 인접한 셀에서 채널을 가져오는 횟수를 감소시키고 그 결과로 채널 재할당 횟수가 감소되어 복잡한 연산과정을 피할 수 있는 Group Search-based DCA 방법을 제안한다. 제안한 방법은 신규호의 차단율을 감소시키기 위하여 신규호에 대한 채널할당시 단말이 속해 있는 셀뿐만 아니라 그 주변의 셀까지를 한 그룹으로 묶어서 채널 탐색 범위를 확장하는 방법을 사용한다. 시뮬레이션 결과에서 제안한 Group Search-based DCA가 탐색 범위를 단말이 속한 셀로 한정하는 Single Search-based DCA보다 신규호 차단률과 시스템 수율 성능을 향상시킴을 확인할 수 있었다.
셀룰라 신경회로망의 연상 메모리를 이용하여 시각적인 입력 데이터의 연산을 통하여 영상 패턴의 분류와 인식을 수행한다. 셀룰라 신경회로망은 일반적인 신경회로망과 같이 비선형 데이터의 실시간 처리가 가능하고, 세 포자동자와 같이 격자구조의 셀로 이루어져 인접한 셀과 직접 정보를 주고받는다. 응용 분야로는 최적화, 선형/비선형화, 연상 메모리, 패턴인식, 컴퓨터 비젼 등에 적용할 수 있다. 영상의 이미지 픽셀을 셀룰라 신경회로망의 셀에 대응하여 전체 이미지 영상을 모든 셀룰라 신경회로망의 셀에서 동시에 병렬로 처리할 수 있어 2-D 이미지 처리에 적합하다 본 논문은 셀룰라 신경회로망에 의한 연상 메모리 구조를 설계하고, 학습된 하중값 메모리에서 가장 적당한 하중값을 선택하여 학습된 영상과 정확히 일치하는 출력을 얻는 방법을 제시한다. 학습을 통한 연상 메모리 구현에는 각각의 뉴런에서 일정하지 않은 다른 템플릿을 사용한다. 각각의 템플릿은 뉴런들 간의 연결 하중값을 나타내고 학습011 따라 갱신된다. 학습방법으로는 템플릿 하중값 학습에 뉴런들 간의 연결 하중값을 조정하는 가장 단순한 규칙인 Hebb의 학습방법이 사용되었고 분류값 학습에 LMS 알고리즘이 사용되었다
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[게시일 2004년 10월 1일]
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