3GPP 5G 시스템은 서로 다른 액세스 네트워크를 하나의 인터페이스로 수용하는 Common Core (코어) 네트워크 구조를 지향하고 있으며, 이를 기반으로 한 3GPP 5G 시스템 Phase 1 (Release 15) 규격에서는 Untrusted Non-3GPP 액세스를 3GPP 액세스와 동일한 인터페이스로 코어 네트워크와 연결되는 하나의 액세스 네트워크로 수용하고 있다. Untrusted Non-3GPP 액세스를 수용하기 위하여, 3GPP 5G 시스템은 RAN 위치에 N3IWF (Non-3GPP Inter-Working Function)을 두고 UE와 코어 네트워크 간의 인터페이스를 지원하며, Trusted Non-3GPP 액세스 네트워크의 수용은 Release 16를 목표로 하고 있다. 본 논문에서는 3GPP 5G 시스템에서 Trusted Non-3GPP 액세스를 수용하기 위한 네트워크 구조 및 시그널링, 각 기능 구조 등의 설계 방안을 제안하고, 이를 기반으로 구현한 5G 시스템의 동작 결과를 보여준다. 제안된 방식은 N3IWF가 Untrusted/Trusted 액세스 네트워크를 모두 수용할 수 있도록 설계되었고, Untrusted/Trusted와 같이 서로 다른 종류의 Non-3GPP 액세스를 수용하더라도 N3IWF의 기능은 동일하다는 장점이 있다. 구현된 시스템 결과물은 3GPP 5G 시스템 Phase 1 구조를 그대로 수용하며 Trusted Non-3GPP 액세스 네트워크를 위한 별도의 추가기능 없이도, 액세스 독립적인 인터페이스를 코어 네트워크로 제공할 수 가능성을 보여준다.
In this study, In order to evaluate reliable of MODIS GPP, the MODIS GPP and Flux tower measured GPP were compared to evaluate the use of method on 8 days composite MODIS GPP. The 2008 Flux data ($CO_2$ Flux and air temperature) measured in Seolmacheon watershed ($8.48\;km^2$) were used. The Flux tower GPP was estimated as the sum of $CO_2$ Flux and $R_{ec}$ (ecosystem respiration) by Lloyd and Taylor method (1994). The summer Monsoon period from June to August mostly contributed the underestimation of MODIS GPP by cloud contamination on MODIS pixels. The 2008 MODIS GPP and Flux tower GPP of the watershed were $1133.2\;g/m^2/year$ and $1464.3\;g/m^2/year$ respectively and the determination coefficient ($R^2$) after correction of cloud-originated errors was 0.74 (0.63 before correction). Even though effect of Cloud-Originated Errors was eliminated, Solar radiation and Temperature are affected at GPP. Measurement of correct GPP is difficult. But, If errors of MODIS GPP analyze on Cloud Moonsoon Climate in korea and eliminated effect of Cloud-Originated Errors, MODIS GPP will be considered GPP increasing of 9 %. There, Our results indicate that MODIS GPP show reliable and useful data except for summer period in Moonsoon Climate.
3GPP-WLAN(3rd Generation Partnership Project-Wireless Local Area Network) interworking은 WLAN UE(user equipment)에 의한 3GPP 시스템내에서 자원 이용과 서비스 접근을 의미하며, 3GPP 서비스와 기능을 WALN 액세스 환경으로 확장함으로써, 3GPP 시스템에 무선 액세스 기술로 WLAN을 보완적으로 이용하는 것을 목적으로 한다. 본 논문에서는 3GPP-WLAN interworking에서 UE 개시 터널 설정을 위한 효율적인 메커니즘을 제안한다. 제안된 메커니즘은 UE와 3GPP AAA(Authentication, Authorization Accounting) 서버 사이의 인증과 키 일치 과정에서 미리 분배된 비밀키에 기반 한다. 따라서 UE에서 많은 계산을 필요로 하는 모듈러 지수승 연산과 공개키 서명 연산을 피할 수 있다. 또한 제안된 기법은 UE와 PDGW(Packet Data Gateway) 사이에 상호 인증과 세션 키 설정을 제공한다.
현재 1 km 해상도의 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer(MODIS) 총일차생산성(GPP) 영상이 8일 간격으로 제공되고 있다. 본 연구에서 MODIS GPP 산출에 사용되는 입력기상(DAO)자료와 광합성유효복사흡수율(FPAR) 자료의 오차를 정량화 하였고, 이들 오차가 MODIS GPP의 불확실성에 미치는 영향을 분석하였다. 입력자료의 평가를 위해 지상기상관측소의 기상자료를 사용하였고, 구름효과 등을 저감한 FPAR의 시계열을 복원하였다. 평가 결과 입력자료의 오차는 MODIS GPP에서 17% 정도 과대평가되었다. 두 오차 중에서 기상자료의 오차가 주요 원인이었으며, FPAR의 오차는 부차적인 것으로 판명되었다. 다양한 토지피복 중에서 혼효림의 MODIS GPP 오차가 약 20%로 가장 크고, 농경지는 약 11%의 오차를 보였다. 입력자료에 의한 MODIS GPP의 오차는 GPP의 계절변화뿐만 아니라 연간 GPP 변화에도 상이한 결과를 초래하였다. 따라서 MODIS GPP에 내재한 오차는 상당하다고 판단되며, 향후 GPP 모니터링에 응용하기 위해선 상기 기술한 오차 요인들을 저감한 입력자료에 의거해 MODIS GPP를 재가공할 필요가 있다.
최근에는 인터넷 기술과 이동통신 산업을 접목하여 활용을 넓혀 보고자 하는 시도들이 진행되고 있으며, 그 중 대표적인 것이 위치기반서비스(LBS :Location Based Service)이다. 현재 위치기반서비스의 통신 체계에 대해 3GPP(3rd Generation Partnership Project)와 3GPP2를 중심으로 표준화가 진행 중에 있다. 본 논문에서는 국내 위치기반서비스를 제공하는 통신망 표준화 및 개발에 기여하기 위해 국제 표준기구인 3GPP와 3GPP2의 통신 체계를 상호 비교 분석한다. 이를 위해 대표적인 2세대 통신망인 GSM(Global System for Mobile)과 ANSI (America National Standard Institute)-41/PCS1900과, 3세대 통신망인 UMTS(Universal Mobile Telecommunication System)와 cdma2000 통신망에서 위치기반서비스를 제공하기 위한 망 모델과 인터페이스를 고찰하고, 주요 세부 기능별로 위치기반서비스 관련 장비 요소를 상호 비교 분석한다.
미국항공우주국(NASA)의 MODIS GPP 자료는 육상식생의 총일차생산성(GPP) 모니터링에 중요한 수단을 제공한다. 그러나 GPP 추정의 입력자료로 사용하는 DAO기상자료의 거친 공간해상도($1.25^{\circ}{\times}1^{\circ}$)와 FPAR 자료의 구름영향에 의한 신뢰도 저하 등은 지역 수준의 GPP 모니터링에 문제를 야기한다. 이 연구에서는 북한지역을 대상으로 FPAR의 구름영향 제거하고 고해상도(3 km${\times}$3 km) WRF 기상자료를 사용함으로써 입력자료의 문제를 개선한 GPP를 추정한 후, 2000-2008년 간의 GPP 연간 변동특성 및 지역적 분포특성을 분석하였다. 개선한 GPP는 2000년의 645 $gC\;m^{-2}\;y^{-1}$에서 2008년의 863 $gC\;m^{-2}\;y^{-1}$까지 변화하였고, 혼효림지역이 1,076 $gC\;m^{-2}\;y^{-1}$으로 가장 큰 값을 보였다. NASA GPP (790 $gC\;m^{-2}\;y^{-1}$)에 비해 FPAR 개선 후 GPP가 증가하였고(861), WRF 자료 이용 시 감소(710), FPAR와 WRF 자료 이용 시 다소 증가(809)하는 양상을 보였다. 개선효과는 북한에서 제일 큰 면적을 차지한 혼효림에서 가장 뚜렷하였다(+10.2%). 한편 WRF 기상자료가 DAO에 비해 지형적 영향을 보다 잘 반영함으로써, 결과적으로 개선한 GPP의 공간이질성이 증가한 것으로 나타났다. 각 피복유형별 연간변동성을 분석한 결과 개선한 GPP는 NASA GPP와 상이한 연간변화를 보였다. 위 결과들을 종합하면, 북한 등의 지역수준의 GPP 모니터링을 목적으로할 경우, 입력자료의 개선에 의한 MODIS GPP를 재산출할 필요가 있다고 보여진다.
본 논문에서는 3GPP와 3GPP2에서 제시된 표준안을 사용하여 모의실험을 수행하였다. 모의실험은 AWGN 채널상에서 표준안으로 제시된 터보부호의 사양에 따른 성능분석을 중심으로 3GPP에 제안되어 있는 터보부호의 성능을 비교하였다. AWGN 채널과의 비교대상으로 실제 채널과 보다 근접한 레일리 페이딩 채널 하에서 3GPP2에 제시된 여러 블록 중 한 블록 크기에 대하여 수행된 결과를 제시하였으며, Max_Log MAP방식과 Log MAP 방식의 터보복호기의 성능도 비교하였다.
IMT-2000, 즉 3G 이동통신은 3GPP와 3GPP2 등을 중심으로 표준화가 진행되어 왔다. 그에 따라 3GPP의 W-CDMA와 3GPP2의 cmdma2000 표준은 물론, 고속 패킷 전송을 위한 이들의 진화 표준인 3GPP의 HSDPA와 3GPP2의 EV-DO 및 EV-DV 표준이 제정되어 이미 서비스가 제공되고 있거나 관련 기술을 개발하고 있는 단계이다. 또한 현재는 이들을 보다 진화시킨 표준개발도 진행되고 있다.(중략)
본 논문에서는 차세대 이동통신 시스템을 위한 새로운 보호시스템을 제안한다. 제안한 보호시스템은 3GPP의 네트워크 영역 보호에 기초하며 3GPP의 2계층인 RLC 계층에 비밀보장 및 무결성 서비스를 제공한다. 제안한 보호시스템은 3GPP 프로토콜의 변형없이 보호서비스를 제공할 수 있으며 전송부하가 작다는 장점들을 가진다. 보호 알고리즘과 보호모드는 3GPP의 3계층인 RRC 계층에서 제어된다.
원격 탐사 기반의 식생지수들은 광합성을 조절하는 식물생리적 특성과 경험적 상관관계를 보이며, 여러공간 규모에서의 총일차생산량(GPP) 추정에 활용되고 있다. 하지만 시간 해상도가 높아질수록 식생지수를 이용한 GPP 추정의 불확실성이 커지는 한계가 존재한다. 또한 식생지수 관련 분석에 주로 사용되는 에디공분산법을 이용하여 추정한 GPP 역시 실제 측정한 순생태계교환량(NEE)을 GPP와 생태계 호흡(RE)으로 배분하는 데 사용하는 방법에 따라 추정값이 달라지는 불확실성이 존재한다. 본 연구에서는 플럭스 타워가 설치된 네 곳의 농림생태계를 대상으로 근지표에서 관측한 식생의 분광 특성을 이용한 다양한 식생지수를 계산하였고, 이를 다양한 시간 해상도에서 GPP 추정에 적용가능한 지를 분석하였다. 동시에 이를 이용하여 NEE 배분 방법의 불확실성을 평가하였다. 비교에 사용한 정규식생지수, 개량식생지수, 적외반사식생지수(NIRv)에 비해 적외반사식생지수와 광합성유효광(PAR)을 결합한 NIRvP이 식생 및 지형 조건에 의한 공간 이질성으로 인해 관측지에 따라 약간의 차이가 나타났지만, 농경지와 산림에서 모두 30분과 일 단위 시간 해상도에서 GPP와 높은 상관성(r2 = 0.63, 0.68)을 보였다. 또한 기존 KoFlux 표준 NEE 배분방법에 비해 기계학습 기반의 NEE 배분 방법을 적용할 경우, 산림에서 30분 단위의 GPP와 NIRvP 사이의 상관성이 향상되었지만, 일 단위에는 그 차이가 크지 않았다. 하지만 광조건 이외에 다른 요인에 의해 광합성이 제한되는 경우 NIRvP와 GPP 간의 상관성이 떨어져 NIRvP를 이용해 실제 배분 결과를 직접 평가하긴 어려웠으며, 주로 광 조건에 의해 광합성이 제한되는 흐린 날의 경우 NEE 배분 정확도를 평가할 수 있는 가능성이 존재하였다. 그러나 높은 시간해상도의 Vis 기반의 GPP 추정이 의미를 가지려면, VIs와 GPP간의 경험적 관계를 넘어서는 시스템 사고 및 자기-조직화와 관련된 복잡계 기반의 분석 방법이 요구된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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