본 논문에서는 로그노말(log-normal) 분포된 전파음영(shadowing) 채널 환경에서 소프트 핸드오프 기법이 CDMA 셀룰러 시스템의 셀 커버리지에 미치는 영향을 Hata 전파 모델을 사용하여 분석한다. 또한 전파음영에 따른 하드 핸드오프 마진과 소프트 랜드오프 마진을 계산하여 셀 커버리지 증가율을 산출한다. 전파음영 채널환경에서 차단 확률(outage probability)이 0.02이고, 수신신호 전력의 표준편차가 2.5 dB이면 셀 경계 부근에 위치한 이동국의 송신 전력은 5.13 dB의 하드 핸드오프 마진과 3.68 dB의 소프트 핸드오프 마진만큼 증가한다. 따라서 소프트 핸드오프 기법을 사용함으로서 얻을 수 있는 셀 커버리지 증가율은 1.39가 된다. ( $E_{b/}$$N_{0}$)$_{req}$ 값을 7 dB로 가정하면, 도심지역에서 소프트 핸드오프 기법을 사용하는 CDMA 셀룰러 시스템의 셀 커버리지는 주파수가 850 MHz 일 때 3.33 km이고, 1900 MHz일 때 1.36 km가 된다는 것을 알 수 있다. 또한 소프트 핸드오프 기법을 사용한 CDMA 셀룰러 시스템에서 기지국이 서비스 할 수 있는 정확한 셀 커버리지를 제공한다.다.다.다.
청소 로봇은 가정에서 사용 가능한 대표적인 지능형 로봇이다. 고가형 청소 로봇은 센서로부터 정보를 제공받아 높은 커버리지 성능을 가진 알고리즘이 존재하지만, 저가형의 청소 로봇엔 적용하기 어렵다. 본 논문은 저가형의 청소 로봇과 같은 환경에서 효율적인 움직임을 구현하기 위해 문법적 진화기법 기반의 청소 로봇의 이동 패턴을 계획하는 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 배커스-나우르 표기법을 사용하여 이동 패턴 문법을 정의하고 진화연산을 통해 최적화된 프로그램을 생성하였다. 이와 더불어 프로그램 생성 과정에서 획득한 문법 요소 간 조건부 확률 정보를 활용하였다. 제안 알고리즘의 성능 검증을 위해 청소 로봇 시뮬레이션을 활용하여 기존 알고리즘과 성능을 비교하였으며 실험 결과를 통해 본 논문에서 제안한 기법의 효율성을 확인하였다.
최근 스마트폰과 같은 무선통신기기의 급증으로 인하여 IEEE 802.11 Wi-Fi 네트워크에서 인접 네트워크간의 신호간섭현상이 많이 발생하며, 이와 같은 신호간섭현상은 데이터 전송 품질에도 영향을 미친다. 현재 출시되고 있는 다수의 Wi-Fi 관련 제품들은 높은 데이터 전송률 및 넓은 전송범위를 보여주고 있지만, 반면 이 같은 특성은 인접한 무선기기와의 무선신호간섭 확률도 높게 한다. 무선신호간섭은 무선통신 특성상 피하기 어려운 현상이지만 통신기기의 신호전송범위를 작게 함으로서 최소화할 수 있다. 그러나 작은 신호전송범위는 낮은 송신강도를 의미하므로, 이는 낮은 데이터 전송률로 나타나게 된다. 이에 본 논문에서는 신호강도, 전송률, 신호간섭간의 상호 관계를 분석하고, 송신 강도와 전송률의 tradeoff로서 무선기기의 위치 및 RSSI(Received Signal Strength Indication)에 따라 송신강도를 가변적으로 조절하는 가변 커버리지 기반의 Wi-Fi 네트워크 방식을 제안하고, 이의 성능을 시뮬레이션을 통하여 구한다.
본 논문에서는 Mobile Multi-hop Relay (MMR) 시스템을 위한 적응적인 Relay Station (RS) 커버리지 확장기법을 제안한다. 넌-트랜스패런트 모드 (non-transparent mode) RS를 갖는 MMR 시스템은 Base Station (BS)의 남아있는 용량을 사용하여 BS의 커버리지를 확장시킬 수 있다. 그래서 Multi-hop Relay Base Station (MR-BS)에서 호가 빈번하게 발생할 경우, RS에서는 호 차단을 겪게 된다. 제안된 기법에서는 MR-BS 혹은 RS에서 호가 빈번하게 발생할 경우, 트래픽 부하가 적은 주변 MMR 시스템에 2nd tier RS로서 연결되어 MMR 시스템에서 추가적인 호를 수락할 수 있다. 분석을 통해 제안된 기법이 일반적인 MMR 시스템보다 호 차단 확률과 처리량에서 성능이 향상되었음을 보였다.
무선 센서네트워크에서 프로토콜을 설계하는데 가장 중요한 목표는 네트워크의 수명을 연장하는 것이다. 많은 수의 노드를 임으로 살포하기 때문에 노드는 주변의 많은 노드들과 센싱영역과 통신영역에 있어 중첩되는 부분이 많다. 이렇게 심한 중첩으로 인한 부하는 네트워크 수명에 심각한 영향을 미친다. 따라서 일반적으로 모든 노드들이 항상 센싱과 통신을 위해 활성화도리 필요는 없다. 네트워크 수명을 연장시키는 최적의 방법 중의 하나가 네트워크 커버리지와 연결성 보장을 유지하기위해 필요한 주변노드의 수를 구하는 것이다. 최근까지 무선 네트워크 분야에서 이를 위한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 만일 네트워크 커버리지와 연결성을 만족시키는데 필수적으로 필요한 이웃노드들을 확보할 수 있다면, 노드들의 상태를 스케줄 하는 것이 아주 유용하다. 본 논문에서는 각 노드들이 자신만의 확률 값을 가지고 자신을 활성화 할지를 판단하는 새로운 활성 노드선택기법을 제안한다. 이 확률 값은 네트워크 커버리지와 연결성을 보장하기 위해 필수적으로 필요한 이웃노드의 개수와 확보된 이웃 노드의 수를 이용하여 구할 수 있다. 본 논문에서는 F. Xue et al과 S. Song et al 의 연구결과를 이용하였으며, 필수적으로 필요한 노드수의 검증을 위해 컴퓨터 시뮬레이션을 실시하였으며, 일정한 확률 값을 가지는 기법과 비교하여 시뮬레이션 한 결과를 제시하였다.
.9 GHz/14.4 kbps CDMA시스템의 역방향 링크에서 핸드오프방식 유형별 얼랑용량과 링크마진을 구하는 차단 확률을 각각 유도하였다. 현실적인 셀 최대용량으로 얼랑용량과 링크동작의 신뢰성을 위한 마진을 동일한 시스템 파라메터로 계산하고, COST-231모델을 적용한 전파손실을 구해 여러 지역에서 셀 커버리지와의 관계를 새로운 관점에서 제안하여 분석하였다. 소프트핸드오프를 하는 상황에서 $E_b/N_0$=5 dB에서 차단확률을 5%에서 2%로 낮출 경우 마진은 0.88 dB 더 높여야하고 용량은 2 얼랑 감소와 도시, 교외, 개방지역의 셀 커버리지가 0.12 km, 0.25 km, 1 km씩 줄어드는 정도에서 신뢰성과 서비스품질을 높일 수 있었다. 차단확률 5%인 경우 $E_b/N_0$=7 dB에서 5 dB로 맞춘다면 똑같은 2.8 dB 마진으로 9 얼랑 증가와 도시지역에서 0.2 km가 늘어났다. 이때 단일 셀 경우에 비해 용량은 10 얼랑 이상 줄어들어도 1.31 dB의 마진을 줄일 수 있어 각각의 지역에서 0.17 km, 0.3 km, 1 km 씩 커버리지가 증가하였다 또한 하드핸드오프에 비하면 2.16 dB의 마진을 더 줄일 수 있어 10 얼랑 증가와 0.22 km, 0.5 km, 2 km씩 늘어나는 소프트핸드오프 이득이 함께 발생하였다.
확률적 언어모델링은 일련의 단어열에 문장확률값을 적용하는 기법으로서 음성인식, 확률적 기계번역 등의 많은 자연언어처리 응용시스템의 중요한 한 요소이다. 기존의 접근방식으로는 크게 n-gram 기반, 문법 기반의 두가지가 있다. 일반적으로 n-gram 방식은 원거리 의존관계를 잘 표현 할 수 없으며 문법 기반 방식은 광범위한 커버리지의 문법을 습득하는데에 어려움을 가지고 있다. 본 논문에서는 일종의 단순한 의존문법을 기반으로 하는 언어모델링 기법을 제시한다. 의존문법은 단어와 단어 사이의 지배-피지배 관계로 구성되며 본 논문에서 소개되는 의존문법 재추정 알고리즘을 이용하여 원시 코퍼스로부터 자동적으로 학습된다. 실험 결과, 제시된 의존관계기반 모델이 tri-gram, bi-gram 모델보다 실험코퍼스에 대해서 약 11%에서 11.5%의 엔트로피 감소를 보임으로써 성능의 개선이 있었다.
CTC(Connected Target Coverage) 문제는 주어진 전체 타겟을 관측하고 관측한 데이터를 싱크노드까지 전송하는데 관여하는 센서집합의 개수를 최대화하여 네트워크 수명을 최대화하는 문제이다. 본 논문은 확률 센싱 및 연결성 모델을 기반으로 CTC문제에 접근한다. CTC문제를 해결하기 위해 휴리스틱 알고리즘인 CWGC-PM 알고리즘을 제안하고 시뮬레이션을 통해 알고리즘이 CTC문제를 해결하기에 적합함을 보인다. 또한 확률모델이 다양한 커버리지 및 연결성 요구조건에 적용될 수 있음을 보인다.
스몰셀은 저전력으로 단거리에 작동하는 기지국을 설치하는 기술로서 저렴한 비용으로 매크로셀의 커버리지 확대와 트래픽 분산을 위한 해결책으로 주목받고 있다. 하지만, 스몰셀의 운영은 기존 매크로셀 구조의 변화를 야기함으로써 여러가지 문제점들을 발생시킨다. 이에 본 논문에서는 매크로셀 유저에게 허용된 오수신 확률을 보장하면서 최대의 전력을 할당할 수 있는 전력 할당 기법을 제안하였다.
소프트웨어의 개발과정 중 결함을 제거하는 작업인 디버깅을 위해서는 가장 먼저 그 결함의 정확한 위치를 찾아야한다. 이 작업은 많은 시간이 소요되며, 이 시간을 단축시키기 위한 결함 위치 식별 기법들이 소개되었다. 많은 기법들 중 프로그램 커버리지 정보를 학습하여 규칙을 분석하는 인공신경망 기반 선행 연구가 있다. 이를 기반으로 본 논문에서는 문장들 간의 관계를 추가적으로 파악하여 학습 데이터로 사용하는 기법을 제안한다. 특정 문장이 항상 지나는 테스트케이스들 중 나머지 다른 문장들이 지나는 테스트케이스의 비율을 통해 문장들 간의 관계를 나타낸다. 해당 비율을 계산하기 위해 조건부 확률인 베이지안 확률을 사용한다. 베이지안 확률을 통해 얻은 문장들의 관계에 따라 인공신경망 내에서 의심도를 결정하는 웨이트(weight)가 기존 기법과는 다르게 학습된다. 이 차이는 문장들의 의심도를 조정하며, 결과적으로 다중 결함 위치 식별의 정확도를 향상시킨다. 본 논문에서 제안한 기법을 이용하여 실험한 결과, Tarantula 대비 평균 39.8%, 기존 역전파 인공신경망(BPNN) 기반 기법 대비 평균 60.5%의 정확도 향상이 있었음을 확인할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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