3GPP (3rd generation partnership project)는 5G 요구 조건을 충족시키기 위해 release 16 에서 FeMBMS (further evolved MBMS)를 LTE 기반 5G MBMS 로 개선하였다. 이어서, 현재 개발 중인 release 17 에서 NR 기반의 디지털 방송을 위한 NR MBS (multimedia broadcast services)가 논의되고 있다. 본 논문에서는 LTE (long term evolution) 기반 5G MBMS (fifth generation multimedia broadcast & multicast services)와 5G NR (fifth generation new radio)의 PBCH (physical broadcast channel) 에 대한 송수신기 구조를 설명하고, 성능을 평가한다. 본 논문에서는 가산 백색 가우시안 잡음(additive white Gaussian noise: AWGN) 및 고정 환경 하에서 LTE 기반 5G MBMS 와 5G NR 에 대한 PBCH 의 성능을 비교한다.
5G 서비스는 기존 이동통신주파수보다 상대적으로 높은 중대역(n78)을 사용하고 있어서 2GHz 이하의 저대역 주파수를 활용하여 5G 커버리지 개선이 필요하다. 이를 위해서는 저대역 주파수의 대부분을 사용하는 LTE와 5G-NR 시스템의 동적 스펙트럼 공유(Dynamic Spectrum Sharing) 기술의 적용이 요구된다. 본 논문에서는 DSS 적용을 위한 시그널링 오버헤드 요소와 단말기 구현 RF 이슈들을 도출하고, 저대역 주파수 중 광대역 주파수 활용이 가능한 1.8GHz 대역(50MHz 폭)에 대해 5G-NR과 LTE 각각의 관점에서 시그널링 오버헤드 비율과 단말기 RF 이슈들을 분석하였다. 분석 결과들을 통해 저대역을 활용한 DSS 기술을 적용한다면 LTE 트래픽이 5G-NR로 빠르게 이전할 경우, 5G 커버리지 개선으로 인해 우수한 서비스 품질을 제공할 수 있을 것으로 예상된다.
본 논문에서는 셀룰러 방송(cellular broadcast)을 위한 LTE (long term evolution) 기반 5G (fifth-generation) MBMS (multimedia broadcast and multicast services)와 5G NR (new radio)의 PBCH (physical broadcast channel) 검출 성능을 평가하고 5G NR의 PBCH 검출 성능을 향상시키는 방법을 제시한다. 시간 영역에서 수신 신호와 모든 가능한 PSS (primary synchronization signal)의 상관(correlation)을 계산하고, 상관 값을 결합(combining)하여 SS/PBCH 블록의 시작 위치와 프레임 동기를 획득한다. 또한, PBCH 검출 성능 향상을 위해 프레임 내에 존재하는 모든 SS/PBCH 블록에 포함된 PBCH 신호를 결합하는 방법을 제시한다. 본 논문에서 적용한 PBCH 결합 방법에 대한 성능을 평가하고 기존 LTE 기반 5G MBMS의 PBCH 검출 성능과 비교한다. 전산 실험 결과는 가산 백색 가우시안 잡음(additive white Gaussian noise: AWGN) 환경과 고정 및 이동 환경에서 5G NR의 PBCH를 결합함으로써 검출 성능이 향상되고 기존 LTE 기반 5G MBMS 보다 우수한 성능을 보여준다.
5G NR 모든 기기는 기지국과 통신을 위해 가장 먼저 셀 탐색 및 동기화 과정을 진행해야 한다. 이 과정에서 PSS 검출이 제일 먼저 성공적으로 수행되어야 하므로, PSS 검출은 5G NR 통신에서 가장 중요하고 어려운 문제 중 하나이다. 다양한 PSS 검출 방법 중 본 논문에서는 교차상관관계 기반의 검출 방법에 대해 소개하고 복잡도와 검출 속도를 고려한 하드웨어 구조에 대해서 설명한다. 또한, PSS 검출기를 포함하는 시스템 구성을 위해 필요한 인터페이스와 효율적이고 유연한 동작을 위한 구동 소프트웨어 동작도 제안하고, 이를 구현하였을 때 Xilinx사의 UltraScale+ FPGA의 자원 사용량을 다양한 구조에 따라 비교 분석한다.
As a way to further expand and enable the 5G ecosystem, the $3^{rd}$ Generation Partnership Project (3GPP) is considering the development of a 5G new radio (NR)-based non-terrestrial network (NTN). These NTNs are expected to provide ubiquitous 5G services to user's equipment (especially, in Internet of Things/machine-type communications (IoT/MTC) public safety, and critical communications) by extending service coverage to areas not covered by 5G terrestrial networks. To this end, this NTN is developing scenarios to provide 5G services using spaceborne vehicles, such as geosynchronous and low-Earth orbit satellites, and airborne vehicles, such as unmanned aircraft systems, including high-altitude pseudo-satellites. In addition, various technologies are being studied to satisfy new requirements not considered in 5G NR, such as long propagation delay time, large cell coverage, large Doppler effect, and base station movement. In this paper, we present the scenarios, requirements, technical issues and solutions, and standardization planning for NR-based NTN in 3GPP.
배양된 대황으로 모상근으로부터 추출한 물질에 대한 분획별 신장상피세포에 있어서의 세포 독성을 조사하였다. l 수층과 클로로포름 층으로부터 얻은 대황 모상근 추출물모두 농도의 증가에 따라 세포에 미치는 독성이 증가하였다. 2. 클로로포름층으로부터 얻은 대황 모상근 추출물이 수층으로부터 얻은 대황 추출물보다 세포에 미치는 독성이 크게 나타났다. 콜로로포름층 분획의 $MTT_{50}$, $NR_{50}$, $SRB_{50}$은 각각 289.3 ${\mu}g/ml$. 302.7 ${\mu}g/ml$. 433.8 ${\mu}g/ml$ 이었고, 수층 분획물의 $MTT_{50}$, $NR_{50}$, $SRB_{50}$은 각각 475.8 ${\mu}g/ml$. 428.3 ${\mu}g/ml$. 549.5 ${\mu}g/ml$ 이었다. 3. 세포독성 측정방법에 따라 차이를 보였으며 수층 분획의 경우 NR정량법에서 클로로포름 층 분획의 경우 MTT정량법에서 독성 정도가 더 높게 나타났다.
본 논문에서는 5G NR 시스템을 위한 동기 신호를 이용한 cell ID 검출 방법에 대한 성능을 비교하였다. 5G NR(fifth-generation new radio) 시스템의 송신기는 SS/PBCH (synchronization signal/physical broadcast channel) 블록을 송신하며, 수신기는 수신된 SS/PBCH 블록을 이용하여 주파수 및 타이밍 오프셋 (frequency and timing offset)을 추정 할 수 있으며, cell ID (cell identity)는 PSS (primary synchronization signal)와 SSS (secondary synchronization signal)를 통해 검출할 수 있다. 본 논문에서는 cell ID 를 검출할 수 있는 방법으로서 2-stage 디코딩 방법과 결합 최대우도 결정 규칙 (joint maximum-likelihood decision rule: joint ML) 디코딩 방법을 사용하였다. Joint ML 디코딩 방법은 2-stage 디코딩 방법에 비해 더 좋은 검출 성능을 보이지만, 복잡도 측면에서는 2-stage 디코딩 방법이 joint ML 디코딩 방법에 비해 더 낮은 복잡도를 갖는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 딥러닝 (deep learning) 방식을 이용한 5G NR (fifth-generation new radio)의 cell ID (cell identity) 검출 기법을 구현하였다. 5G NR 시스템의 단말 (user equipment)은 초기 접속 (initial access)과정에서 PSS (primary synchronization signal)와 SSS (secondary synchronization signal)을 이용한 동기 획득 및 cell ID 검출이 필요하다. 본 논문에서는 분류 기법 기반의 딥러닝 기술을 이용하여 인공 신경망 모델에 PSS 및 SSS 와 cell ID 의 상관 관계를 학습시키고, 학습된 모델의 성능을 제시하였다.
본 논문에서는 자율주행자동차를 지원하기 위한 전방향성 특성의 이중대역 안테나를 제안한다. 제안된 안테나는 4G/LTE 대역 (1,710~2,170MHz)과 5G/NR 대역 (3,400~3,700MHz)을 동시에 지원하기 위한 50Ω의 단일급전이 이용된 새로운 구조의 이중대역 평판 모노폴(Dual-band Planar Monopole) 안테나의 특징을 가진다. 이중대역 특성을 위해 평판 모노폴 안테나에 측면 방사체를 추가 한 후 슬릿을 통하여 목표 성능에 최적화 되었다. 평판 모노폴 구조는 LTE 대역에서 동작하며, 동일 급전을 사용하는 모노폴 구조에 추가된 측면 방사체와 함께 5G NR 대역에서 동작을 한다. 제안된 안테나는 96.0mm의 지름을 갖는 접지면 위에 $38.5{\times}36.0{\times}1.0[mm^3]$의 크기로 설계되었다. 제작과 측정결과로부터 LTE 대역의 1,710~2,170MHz와 5G NR 대역의 3,400~3,700MHz에 대하여 VSWR 2:1 이하를 만족하였으며, 해당 주파수 대역에서 각각 1,480~2,260MHz와 3,310~3,930MHz의 넓은 임피던스 대역폭을 얻을 수 있었다. 또한 무반사 챔버의 측정결과로부터 제안된 평판 모노폴 안테나의 이득과 전방향성 방사패턴(Omni-directional Radiation Pattern)을 확인하였다.
Maghnia montmorillonite clay를 이용하여, 두 가지 염료(neutral red; NR과 malachite green oxalates; MG)에 대한 pH 및 온도 효과를 측정하였다. 수용액 속에서 MG는 pH 3-9에서 흡수가 나타나는 반면에, 양이온 NR은 pH 3-5에서 red shift 흡수피크가 나타났으며, 중성 NR은 pH 8-12에서 흡수피크가 얻어졌다. NR에 대해서는 465.13 mg/g, MG에 대해서는 459.89 mg/g의 최대 흡수 피크가 각각 298와 318 K에서 얻어졌으며, 자유에너지 Ea 값은 각각 4.472-5.559 kJ/mol과 2.000-2.886 kJ/mol로 얻어졌다. 도한, as ${\Delta}H^{\circ}$, ${\Delta}S^{\circ}$, ${\Delta}G^{\circ}$ and Ea과 같은 다양한 열역학적인 변수들을 계산했으며, 전체적인 반응의 흡수과정은 자발적이고, 흡열반응으로 진행됨을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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