인지라디오망에서 제한된 스펙트럼 자원을 효율적으로 이용하는 방법으로 PU (primary user)가 사용하지 않는 스펙트럼 홀의 크기를 예측하여 SU (secondary user)가 이용하는 방법이 있다. 본 논문은 SU의 서비스품질을 만족시키기 위하여, SU스펙트럼 홉핑호의 손실확률 (SHDP; spectrum hopping call dropped probability)을 최소화는 적응 호수락제어 기법을 제안한다. 이 방법은 호수락제어, 대역폭예측, 적응대역폭할당으로 구성된다. 예측기법은 스펙트럼홀의 크기뿐만 아니라, SU스펙트럼 홉핑호가 요구하는 대역폭크기를 함께 예측하며, 예약할 수 있는 자원의 크기가 부족할 때는 적응대역폭할당을 이용하여 SU스펙트럼 홉핑호의 손실확률을 최소화시킨다. 예측기법은 위너예측기법을 이용한다. 시뮬레이션을 통하여 제안한 방법의 성능을 기존방법과 비교하고, SHDP를 최소화 할 수 있음을 보인다.
유역에서 발생되는 유출량의 크기를 예측하는 것은 홍수피해를 대비하기 위한 가장 기초적인 활동으로 이루어지며, 이를 위하여 많은 수문모형들이 개발되어 활용되어지고 있다. 이러한 수문모형의 적용을 위해서는 먼저 해당 유역을 재현할 수 있는 매개변수의 보정이 이루어져야 하며 적절한 정도 이상의 검정결과를 확보하여야만 적용이 가능하다. 그러나, 유역 내의 각종 수문특성을 모형의 매개변수로 자세히 나타내는 것은 쉬운 작업이 아니며, 특히 정해진 기간 내에 적용해야 하는 유역이 다수인 경우에는 더욱 힘든 작업이 될 수밖에 없다. 기후변화에 따라 예견되는 강우량 발생 시나리오를 바탕으로 남한 일대의 홍수영향을 지자체별로 평가하기 위한 작업에서는 각 지자체별 많은 소유역에서의 적절한 수문모형 매개변수를 개별적으로 찾아내는 것은 사실상 불가능할 것으로 예견되어, 기후변화 시나리오에서 주어지는 시간별 강우량 자료를 활용하여 첨두유량을 예측할 수 있는 통계적인 방법을 적용하였다. 홍수영향을 평가하기 위하여는 수문곡선 자체보다는 첨두유량의 크기가 더 중요할 것으로 판단되어, 홍수통제소에 제공하는 각 유량관측지점의 유량자료와 시간별 강우량자료로부터 단위 호우사상별 첨두유량과 일정 시간간격 강우량 사이의 다중회귀분석을 통하여 첨두유량 예측 가능성을 확인하였다. 다중회귀분석을 위한 시간간격별 강우량은 각 강우사상에 대하여 첨두유량 발생 직전의 1시간~12시간의 1시간 간격, 1일, 2일, 3일, 5일, 10일 등 17가지의 시간간격 동안의 강우량 자료를 찾아 다중회귀분석에 활용하였으며, 2006년부터 2015년까지 최근 10년 동안의 홍수통제소 자료를 활용하였다. 대상지역은 경기도 남부의 너부대교, 경안교, 복하교, 수직교 수위관측소지점으로 선정하였으며, 일정 크기 이상의 첨두유량 자료를 선별하여 해당 기간에 대한 강우량 자료를 준비하고, 유출량의 크기별로 분류하여 절반의 호우사상은 매개변수 보정에 그리고 나머지 절반의 호우사상은 모형의 검정에 사용하였다. 매개변수 보정결과는 $R^2$ 값이 0.87~0.96을 보이는 등 첨두유량의 예측에 충분히 적용가능한 것으로 판단되었으며, 보정되어진 매개변수로 실시한 검정에서는 0.76~0.85의 $R^2$ 값을 보였다. 본 연구의 결과를 바탕으로, 충분한 유량자료와 시간별 강우량자료만 준비된다면 첨두유량을 예측할 수 있는 회귀방정식으로 이루어진 간단한 모형을 구성할 수 있으며, 이를 활용하여 임의로 주어지는 시간별 강우량 자료를 활용하여 첨두유량의 예측이 가능할 것으로 판단되었다.
움직임 보상을 적용한 시간 영역 필터링(MCTF)을 이용한 화질 보장형의 새로운 동영상 압축 방식을 제안한다. SPECK은 그 자체의 단순한 알고리즘으로 인하여 빠른 동작 속도를 가지면서도 동시에 고주파 성분이 많은 영상의 압축에 탁월한 성능을 보여주는 우수한 웨이블릿 변환 기반의 영상 압축기법이다. 또한 제안한 계층적 구조의 다중 크기 블록 움직임 예측은 비교적 낮은 연산량에도 불구하고 기존의 고정 블록 크기의 움직임 예측기보다 우수한 성능을 보인다. 본 논문에서는 이러한 낮은 복잡도의 기술을 MCTF 기반 동영상 압축에 적용하여, 다중 재생률까지 지원이 가능한 동영상 압축 방식을 구현하였으며 H.263 압축방식에 비해 우수한 압축 성능을 보임을 확인하였다.
동영상 압축 표준은 고해상도의 영상을 위한 처리 기술이 요구되면서 영상의 해상도 증가에 맞춰 부호화 크기를 증가시켰다. 정확한 움직임 예측과 증가된 부호화 크기는 높은 정확도와 압축률을 제공하지만 계산량 증가 문제가 발생한다. 본 논문에서는 복잡도를 줄이기 위해 주파수 영역에서 이동 행렬을 이용한 DCT 기반 움직임 예측을 사용한다. 하지만 일반적인 동영상 부호화기에 사용되는 DCT와 양자화 과정을 주파수 영역의 부호화기에 그대로 적용했을 때 스케일링 과정으로 인한 문제점이 발생함을 발견하였다. 따라서 본 논문에서는 DCT 단계에서 적용할 수 있는 스케일링 행렬을 추출하여 이를 해결하고, 증가된 부호화 크기를 이용해 움직임 예측의 성능을 높였다.
무선 IP 망의 자원 예약 방식에서는 미래의 호가 요구하는 무선자원의 양을 정확히 예측함으로써 제한된 무선자원의 이용률을 높일 수 있다. 본 연구에서는 멀티미디어 무선 IP 망에서 미래의 핸드오프 호가 요구하는 무선자원(대역폭)의 양을 예측하는 LMS-Wiener 예측방법을 제안하고, 자원의 예측 오차양의 크기에 관해서 기존외 위너 모델링에 기초한 예측방법과 성능을 비교한다. 성능비교를 위한 트래픽 환경은 피코셀 구조의 무선 IP 망에서 장시간 호의 도착패턴이 일반적인 포아송 분포보다는 비포아송 분포를 보이므로, 핸드오프 호의 도착과정을 비 포아송 분포, 핸드오프 호의 채널 점유 시간도 비 지수 분포로 모델링 하였다. 시뮬레이션 결과 기존의 위너모델에 의한 방법에서는 예측시점이 경과함에 따라 예측 오차량의 크기가 증가하는 반면에 제안한 방법에서는 예측 오차량의 크기가 감소하는 수렴성을 보였다. 따라서 제안한 자원의 예측 방법이 기존의 방법보다 미래의 핸드오프 호가 필요로 하는 무선자원의 양을 상대적으로 정확히 예측함으로써, 필요이상의 과도한 자원의 예약으로 발생되는 무선자원의 낭비를 줄일 수 있음을 알 수 있다.
비유선형 물체 주위의 유동은 정체유동, 경계층 박리 및 재부착, 주기적 와열의 생성등의 복잡한 유동현상이 공존한다. 이와 같은 유동의 2-방정식 난류모델을 이용한 정확한 예측은 일반적으로 불가능 하다고 인식되어 왔으나, 본 연구에서는 기존의 비교적 단순한 난류모델을 활용한 정사각주 주위의 비정상 난류유동의 예측 가능성을 체계적으로 규명하였다. 적절한 난류모델의 선정과 더불어 시간 정확도, 공간 정확도 및 대류항 처리법 등이 해석의 결과에 미치는 영향을 살펴 보았다. 기존의 표준 κ-ε모델은 정체점 주위에서 난류생성항의 과도한 예측으로 말미암아 재부착 및 와열생성의 정확한 예측이 불가능 하였으나, RNG κ-ε 모델을 사용한 경우 이와 같은 현상을 제거 할 수 있었다. 그러나 이 경우에도 예측의 정확도가 시간 증분, 격자의 크기 및 대류항 처리법 등에 영향을 받았으며, 특별히 대류항 처리법에 따라 상당히 민감하게 변하는 것을 알 수 있었다.
반도체 산업에서 반도체 수율(yeild) 예측은 상당히 중요한 요소로써 고려되고 있다. 정확한 수율 예측은 반도체 공정상에서 문제점을 찾아 개선하는데 도움을 주는 한편, 공정에의 투입량을 산출하는데에도 중요한 요인이 되고 있다. 지난 30년간 반도체 산업의 경향은 점차로 칩(chip)의 크기가 증가하는 방향으로 전개되어 왔고, 이에 따라 수율 예측은 웨이퍼(wafer)내의 결점(defect)수와 칩의 크기외에 결점이 얼마나 웨이퍼내에 모였는가를 나타내는 클러스터 지표(cluster index)가 중요한 파라미터로 제시되고 있다. 본 논문은 머스트니스라는 통신 분야의 개념을 이용하여 새로운 클러스터 지표를 제시하고, 시뮬레이션 기법을 이용한 웨이퍼 내의결점 분포의 자료를 통하여 새로운 클러스터 지표의 특징 및 수율에 따른 패턴을 보여주고자 한다. 아울러 회귀 분석(regression analysis) 기법을 이용하여 수율 예측 모델을 제시하고 기존의 예측 모델과의 차이점을 분석하고자 한다.
본 논문에서는 피치 하모닉 움직임 예측과 적응적 신호 크기 예측을 이용한 패킷 손실 알고리즘을 제안한다. 스펙트럼 움직임 예측 방법은 사용 가능한 이전 패킷의 스펙트럼 상의 움직임을 일정한 부대역으로 나누어 손실된 신호의 움직임을 예측하여 복원한다. 제안하는 알고리즘에서는 음성신호를 유성음과 무성음으로 구분하여 유성음의 경우 피치 주파수를 활용하여 피치 하모닉으로 나누어 손실된 신호의 피치 하모닉 움직임을 예측하여 복원하고 무성음의 경우 스펙트럼 움직임 예측 방법을 사용하여 신호를 복원한다. 음성 프레임의 연속 손실이 발생한 경우 LMS(Least Mean Square) 예측기를 사용하여 이전 프레임의 이득 정보를 활용하여 신호 크기를 예측하여 출력 신호의 이득을 조절하는 방법을 제안한다. 객관적 평가방법인 PESQ (Perceptual Evaluation of Speech Quality) 시험을 통해 제안된 알고리즘의 성능을 평가하였고 기존의 방법보다 MOS 0.1의 성능 개선을 보였다.
나노 크기의 허니콤 구조물은 거시적 크기의 허니콤 구조물에 비해 보다 높은 부피 대비 표면적 비율을 구현하여 전기적, 화학적인 촉매로써 기능성을 극대화할 수 있다. 나노 크기의 구조물은 거시적 크기의 구조물과 다른 기계적 거동양상을 보이며 이는 표면효과에 기인한다. 이러한 표면효과는 원자 수준 전산모사(atomistic simulation)를 통해 규명할 수 있으나 나노 허니콤 구조물의 거동을 예측하는 것은 현실적으로 과도한 전산자원 및 계산시간으로 인해 불가능한 실정이다. 본 연구에서는 표면응력 탄성모델을 적용한 브리징방법을 균질화기법과 연계하여 나노 크기의 허니콤 구조물의 기계적 거동을 효율적으로 예측하였다.
제트류는 다양한 크기와 운동량의 에디가 복잡하게 혼합되어 이루어져 있으며, 이를 정확하게 모델링하고 이해하기 위해서는 제트류의 다양한 특성들을 잘 반영하여 연구를 수행해야 한다. 다양한 연구 수행 방법 중 수치해석 방법은 상대적으로 공간 및 시간적 비용이 적게 들어서 널리 사용되고 있다. 이러한 수치해석 방법에는 DNS(Direct Numerical Simulation), LES(Large Eddy Simulation), RANS(Reynolds Averaged Navier Stokes) 등이 있으며, 그중 LES는 난류 모델링을 사용하는 RANS 방법에 비해 더욱 정확한 흐름 모델링을 제공하는 장점이 있다. 이러한 LES는 대규모 에디는 직접 해석하면서, 일정 크기 이하의 에디는 모델링을 사용해 해석하는 것이 특징이다. 하지만, LES를 사용하기 위해서는 적절한 그리드 크기를 결정하는 것이 중요하며, 이는 모델의 정확성과 연산 비용에 큰 영향을 미친다. 하지만, 여전히 적절한 그리드 크기를 결정하는 것은 어려운 문제이다. 이러한 LES 모델링을 사용할 때 적절한 그리드 크기를 결정하기 위해서는 정확한 시간 평균 속도 변동을 연구하는 것이 앞서 선행되어야 한다. 따라서, 본 연구에서는 기계학습 기반 접근 방식을 사용하여 난류 제트 내 시간 평균 속도 변동을 예측하는 연구를 진행하였다. 즉, 난류 제트 역학을 이해하는 데 중요한 파라미터인 시간 평균 유속을 이용하여 시간 평균 속도 변동을 예측하는 데 초점을 맞추었다. 모델의 성능은 평균 제곱 오차와 R-제곱 등 다양한 지표를 사용하여 평가되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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