한국시뮬레이션학회 2001년도 The Seoul International Simulation Conference
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pp.136-140
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2001
The 3rd generation mobile telecommunication fields are being standardized and developed in two parts, 3GPP and 3GPP2. These two parts have established each Network Architecture Models to achieve the goals basically required in the 3rd generation and to make it progress to IP network in the future. To achieve these goals many system architectures are proposed. Not only functional aspects but also performance aspects are considered as major factors. This paper proposes a new method of performance evaluation modeling and simulation that improved the existing way. The method proposed in this paper is Aspect oriented logical performance analysis Modeling and Simulation method. This proposed method is expected to improve efficiency of performance analysis modeling and simulation on the 3rd generation mobile telecommunication system.
총일차생산량은 물 스트레스와 환경 변수에 의해 크게 영향을 받는다. 총일차생산량과 환경변수의 상관관계는 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 알고리즘과 process-based model에 적용되어 총일차생산량을 계산하는데 활용된다. 그러나 MODIS 알고리즘에서는 물 스트레스를 수증기압차이(vapor pressure deficit)로만 고려하고 있으며, process-based model에서도 제한된 변수만으로 물 스트레스를 표현하여 총일차생산량을 산출하고 있다. 본 연구에서는 에디 공분산 기법, MODIS 알고리즘, 그리고 Community Land Model 4 (CLM 4) 시뮬레이션 결과에서 얻어진 총일차생산량이 환경 변수와 가지는 상관관계를 평년과 가뭄연도를 대상으로 분석하였다. 물 스트레스를 대표하는 지수는 수증기압차이와 evaporative fraction (EF)가 사용되었다. 본 연구에서는 structural equation modeling (SEM)을 활용하여 환경 변수와 EF가 총일차생산량에 끼치는 영향을 수치화하여 평가하였다. SEM을 통해 상관성을 분석한 결과, 수증기압차이가 과소평가될 경우 MODIS 알고리즘과 CLM 4 시뮬레이션에서 생산된 총일차생산량이 수증기압차이로부터 받는 영향이 제한적임을 확인하였다. 에디 공분산 기법으로 산출한 총일차생산량의 상관성 분석 결과, 경작지에서는 관개작업으로 인해 수증기압차이가 총일차생산량에 끼치는 영향이 감소하였으나 MODIS와 CLM 4에서 산출된 총일차생산량 데이터는 이러한 관개작업의 영향을 설명하는데 제한적이었다. 본 연구결과는 MODIS와 CLM 4에서 산출된 총일차생산량의 특성을 이해하고 한계를 분석하는 연구에 도움을 줄 것으로 예상된다.
Monitoring the global Gross Primary Pproduction (GPP) is relevant to understanding the global carbon cycle and evaluating the effects of interannual climate variation on food and fiber production. GPP, the flux of carbon into ecosystems via photosynthetic assimilation, is an important variable in the global carbon cycle and a key process in land surface-atmosphere interactions. The Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) is one of the primary global monitoring sensors. MODIS GPP has some of the problems that have been proven in several studies. Therefore this study was to solve the regional mismatch that occurs when using the MODIS GPP global product over Korea. To solve this problem, we estimated each of the GPP component variables separately to improve the GPP estimates. We compared our GPP estimates with validation GPP data to assess their accuracy. For all sites, the correlation was close with high significance ($R^2=0.8164$, $RMSE=0.6126g{\cdot}C{\cdot}m^{-2}{\cdot}d^{-1}$, $bias=-0.0271g{\cdot}C{\cdot}m^{-2}{\cdot}d^{-1}$). We also compared our results to those of other models. The component variables tended to be either over- or under-estimated when compared to those in other studies over the Korean peninsula, although the estimated GPP was better. The results of this study will likely improve carbon cycle modeling by capturing finer patterns with an integrated method of remote sensing.
본 논문은 NS-3 기반의 5G 시스템 레벨 시뮬레이터를 활용하여 mmWave 대역의 채널 모델을 구현하고, RF 성능 검증을 통해 구현한 모델의 신뢰성과 유효성을 분석한다. mmWave 대역의 RF 성능 검증을 위한 채널 모델은 3GPP TR 38.901에서 정의하는 채널의 특성, 빔포밍, 안테나 구성, 시나리오 등의 파라미터를 고려하여 구성한다. 또한, 시뮬레이션 결과는 3GPP 표준에서 허용하는 범위 내에 있음을 확인하고, REM(Radio Environment Map)을 활용하여 실내 환경 시나리오에서 신뢰성을 증명한다. 따라서 본 연구에서 구현한 채널 모델은 실제 5G 네트워크의 설계 및 구축에 적용이 가능하며, 다양한 파라미터 변경으로 RF 성능을 평가하고 검증하는 방법을 제시한다.
통합된 코어 망 구조(core network architecture)와 다양한 무선 가입자 행동들은 3GPP in Release 8에서 제안된 EPC(Evolved Packet Core Network)에서 상당한 시그널링 부하 증가를 가져온다. 따라서 인증 시그널링 분석(authentication signaling analysis)은 체감품질(quality-of-experience)을 충족시키면서 인증 시그널링 부하와 지연을 줄이는 통찰력을 갖게 해준다. 본 논문에서는 갱신 과정 이론(renewal process theory)에 기반을 둔 분석적 모델링을 통해 EPS 구조에서의 시그널링 부하에 대해 평가하였다. 갱신 과정 이론은 특정 랜덤 과정(random process)에 상관없이 잘 작동 한다 (예. 포아송(Poisson)). 본 논문은 발신 발생 속도(call arrival rate), 이동성(mobility), 가입자들의 선호도와 운영정책의 관점에서 가입자들의 다양한 패턴을 고려하였다. 매개변수들과 성능지표들 사이의 상호관계를 나타내기 위해 수치적인 결과를 사용하였다. 수직적 핸드오버(vertical handover) 성능의 민감도와 heavy-tail process의 영향에 대해서도 검토하였다.
Wireless communication, including mobile networks and local area networks, has become an essential service in the society. Wireless communication is evolving to include sensing services, as demonstrated by the increasing attention in organizations and standards such as 3GPP and IEEE 802.11. This survey presents technology trends in the integration of sensing and communication. The standardization status along with use cases provided by standards are explained. In addition, core and supporting technologies such as channel modeling, waveform design, and artificial intelligence are analyzed.
이동 통신 가입자의 수가 폭발적으로 증가하는 상황에서 좋은 품질을 갖는 서비스를 제공하기 위해서는 새로운 Cell Planning 기법이 필요하다. 따라서 차세대 이동통신 시스템인 IMT-2000 망에서 적절한 Cell Planning 기법을 이용하여 계층 셀 구조를 구성하여만 정상적인 IMT-2000 서비스 제공이 가능할 것이다. 본 논문에서는 향후 서비스 될 제 3세대 이동통신 시스템인 IMT-2000(3GPP)의 권고안을 분석하여 셀 설계에 필요한 여러 파라미터를 살펴본다. 또한 IMT-2000 무선링크 분석을 위한 모델을 설정하고 수직적으로 유도함으로써 순방향과 역방향 링크 버짓, 시스템의 용량, Call Blocking 확률, Erlang Capacity, 셀 커버리지를 분석한다. 분석을 수행하는데 있어서 계층 셀의 구조와 사용자 수, 서비스의 종류, 지역 등 여러 가지 환경의 변화에 따른 설계의 방향을 제시하였다. 본 논문을 통해 IMT-2000 상용화 시 효율적인 Cell Planning 기법 제시 및 용량 극대화를 이룰 수 있을 것이다.
산림생태계에서 총일차생산성(Gross Primary Production, GPP)은 기후변화에 따른 산림의 생산성과 그에 영향을 미치는 식물계절, 건강성, 탄소 순환 등을 대표하는 지표이다. 총일차생산성을 추정하기 위해서는 에디공분산 타워 자료나 위성영상관측자료를 이용하기도 하고 물리지형적 한계나 기후변화 등을 고려하기 위해 기작기반모델링을 활용하기도 한다. 그러나 총일차생산성을 포함한 산림 탄소 순환의 기작기반 모델링은 식물의 생물, 생리, 화학적 기작들의 반응과 지형, 기후 및 시간 등과 같은 환경 조건들이 복잡하게 얽혀 있어 비선형적이고 유연성이 떨어져 반응에 영향을 주는 조건들을 모두 적용하기가 어렵다. 본 연구에서는 산림 생산성 추정 모델을 에디공분산 자료와 인공위성영상 정보를 사용하여 기계학습 알고리즘을 사용한 모델들로 구축해 보고 그 사용 및 확장 가능성을 검토해 보고자 하였다. 설명변수들로는 에디공분산자료와 인공위성자료에서 나온 대기기상인자들을 사용하였고 검증자료로 에디공분산 타워에서 관측된 총일차생산성을 사용하였다. 산림생산성 추정 모델은 1) 에디공분산 관측 기온($T_{air}$), 태양복사($R_d$), 상대습도(RH), 강수(PPT), 증발산(ET) 자료, 2) MODIS 관측 기온(T), 일사량($R_{sd}$), VPD 자료(개량식생지수 제외), 3) MODIS 관측 기온(T), 일사량($R_{sd}$), VPD, 개량식생지수(EVI) 자료를 사용하는 세 가지 경우로 나누어 구축하여 2006 - 2013년 자료로 훈련시키고 2014, 2015년 자료로 검증하였다. 기계학습 알고리즘은 support vector machine (SVM), random forest (RF), artificial neural network (ANN)를 사용하였고 단순 비교를 위해 고전적 방법인 multiple linear regression model (LM)을 사용하였다. 그 결과, 에디공분산 입력자료로 훈련시킨 모델의 예측력은 피어슨 상관계수 0.89 - 0.92 (MSE = 1.24 - 1.62), MODIS 입력자료로 훈련시킨 모델의 예측력은 개량식생지수 제외된 모델은 0.82 - 0.86 (MSE = 1.99 - 2.45), 개량식생지수가 포함된 모델은 0.92 - 0.93(MSE = 1.00 - 1.24)을 보였다. 이러한 결과는 산림총일차생산성 추정 모델 구축에 있어 MODIS인공위성 영상 정보 기반으로 기계학습 알고리즘을 사용하는 것에 대한 높은 활용가능성을 보여주었다.
생태계 과정 모형인 BIOME-BGC를 이용해 국내 상록침엽수림의 탄소-물 순환 과정의 계절 및 연간 변화를 모의하여 국내의 소나무 고사 현상의 기후-토심 영향을 분석하였다. 연구지로 2009년과 2014년 각각 소나무 대량 고사가 발생한 밀양과 울진을 선정하였다. 두 지역의 표준강수지수를 산정한 결과 약 5년 내외의 주기의 가뭄현상을 판별하였다. 2000년 중반 이후 가뭄은 고온 건조 기후 특성을 보였다. 모형의 여러 변수를 조사한 결과, 임시탄소저장소인 Cpool 변수가 탄소기아에 의한 소나무고사 현상과 개연성이 큰 변수로 나타났다. Cpool의 감소는 총일차생산성(GPP) 감소 혹은 유지호흡(Rm) 증가의 결과로 발생하였고, 연구기간 중 Cpool이 최저값을 보인 해는 각 연구지역에서 소나무 대량 고사가 발생한 해와 잘 일치하였다. 두 지역 모두 가뭄에 의한 GPP 감소와 고온에 의한 Rm 증가가 Cpool의 감소를 초래하였는데, GPP와 Rm의 상대적 기여도는 지역별로 상이하였다. 특히 저온다습한 울진의 경우 Rm 증가 영향이 중요한 요인이었다. 한편 낮은 토심에서 생산성, 생체량, 증산량, Cpool 등 제반 탄소-물 관련 변수가 감소하였고 연간 변동폭이 증가하였다. 그러나 0.5 m 이하 토심에서는 Cpool에 큰 차이가 없는 것으로 보아 일정 수준 이하의 토심에서 생체량-생산성-유지호흡 간의 균형에 따라 Cpool이 유지되는 적응 메커니즘이 나타난 것으로 보인다. 이 연구의 결과 소나무 고사와 관련한 고온건조-탄소 기아 가설을 제안하였고, 보다 현실적 분석을 위한 향후 모형 개선 방향을 제안하였다.
3GPP2가 제안하는 방식에서는 Macro Mobility 지원을 위하여 MIP를 이용하며 PDSN은 FA의 기능을 수행한다. 이때 하나의 PDSN에서 다른 PDSN으로 MS가 이동할 경우 지원되는 이동성을 Macro Mobility라 하며, PDSN 관리 영역 내의 하나의 RN에서 다른 RN으로 이동 시에 지원되는 이동성을 Micro Mobility라 한다. 3GPP2가 제안하는 방식에서는 PDSN이 FA의 역할을 수행하므로 이동성 지원이 가능하지만, 이는 Macro Mobility를 지원하기 위한 메커니즘으로, Micro Mobility를 지원하기엔 빠르고 Seamless한 핸드오프에 취약하다. 본 논문은 Micro Mobility를 지원하기 위한 멀티캐스트 그룹 메커니즘 기반의 Seamless 핸드오프 알고리즘을 제안하고 있다. 제안된 알고리즘은 MS의 이동방향과 속도를 계산하여, 예상 이동경로에 인접한 RN들을 멀티캐스트 그룹으로 구성하고, 그룹 join 시점을 최대한 늦춤으로서 망의 효율성을 높인다. 또한, 기존의 멀티캐스트 연결 방법이 가지고 있는 버퍼 오버헤드에 대한 문제점을 해결하기 위해, RN은 예상 핸드오프 시간 이후의 데이터만을 버퍼링 한다. 제안된 알고리즘의 Deadlock Freeness 및 Liveness를 검증하기 위해 State Transition Diagram을 작성하고, 페트리네트 모델을 이용 도달성 트리를 작성하였다. 또한, 시뮬레이션을 통한 성능분석을 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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