본 논문에서는 다단계 간섭제거 기법을 적용한 UTRA TDD 모드에서의 채널 추정 기법들의 성능을 다중경로 페이딩 채널 환경에서의 모의 실험을 통해 확인하였다. 또한, UTRA TDD 모드의 장점을 유지할 수 있는 효율적인 Interpolation 기법을 제안하였다. 모의 실험을 수행하여 제안된 기법을 통해 완벽한 채널 추정 조건에서의 다단계 간섭제거 기법의 성능을 얻을 수 있음을 검증하였고. 주어진 BER에서 요구되는 Eb/No를 줄일 수 있음을 확인하였다.
본 연구에서는 상수관망의 신뢰도 기반 최적화설계에서 시스템 구성물의 기계적 고장의 영향뿐만이 아니라 관로의 수리학적 능력과 절점수요에서의 불확실성이 결합되어 인식할 수 있는 새로운 방법을 제시하였다. 수질과 연관된 신뢰도 문제는 고려하지 않았고 단지 수량의 항으로 수요자들의 요구량을 충족시키기 위해 급수관망의 공급능력을 고려하였다. 수량의 관점에서 관망의 신뢰도의 측정은 절점 수요량들이 항상 만족되어진다고 가정한 상태에서 불충분한 수두의 정도를 이용한다. 따라서 절점신뢰도는 공급되는 절점수두가 미리 규정된 최소수두를 상외하거나 충족시키는 확률로 정의되어진다. 이 모형에 의해 설계된 상수관망은 정상관망 상태구성(구성물의 고장이 발생하지 않았을 경우)와 미리 정해진 고장 시나리오의 범위와 연관된 관망의 악화된 구성상태 모두에서 절점에서의 임의의 수요량과 임의의 수리학적 능력하에서 상수공급량의 항으로 규정된 수준의 서어비스의를 제공할 수 있다. 본 모형은 다양한 관망구성에 내해 상수관망의 신뢰도의 정도를 결정하기 위해서 Monte-Carlo 모의를 이용하였다. 실제 상수관망에 내해 본 인구모형을 이용하여 신뢰도 및 최적화 해석이 수행되었다. 해석결과 본 모형은 합리적으로 관망 전체에 대해 합리적인 범위의 신뢰도를 유지하면서 관망의 건설비용의 치적화가 수행될 수 있었다.
설마천 및 청미천 시험유역에서 측정된 증발산량은 강수량 대비 약 20%이상으로 유출해석에 있어 큰 부분을 차지하고 있다. 시험유역 이외의 유역에서는 증발산 측정자료 확보가 어려워 이와 관련된 연구는 측정자료의 확보가 가능한 지역 혹은 기후변화자료를 이용한 연구가 주를 이루고 있다. 특히, 전국을 대상으로 하는 장기유출해석에 있어 유출량 자료를 활용하여 증발산량까지 추정하는 것에는 한계가 있다. 따라서, 본 연구에서는 이에 대한 대안으로 하천의 유출량과 WHAT모형을 이용하여 계산된 기저유출량을 동시에 고려하여 증발산량의 예측능력을 향상할 수 있는 방안을 제시하였다. 유출해석모형으로는 전국유역조사에서 활용되고 있을 뿐만 아니라, 증발산량 계산을 위하여 다양한 기법의 활용이 가능한 K-BASIN(PRMS)모형을 활용하였고, 매개변수 최적화를 위하여 하천유량뿐만아니라 기저유출량을 대상으로 Monte-Carlo 시뮬레이션을 수행하였다. 용담댐 시험유역에 적용하여 각 샘플의 하천유량과 기저유출량에 대하여 NSE 및 Pbias를 검토한 결과, 유출량에 대하여 NSE가 최고(0.9이상)인 샘플의 경우 관측된 증발산량과 상당한 차이를 보였으나, 유출량과 기저유출에 대하여 NSE가 최고(유출에 대한 NSE가 0.8, 기저유출량에 대한 NSE가 0.6)인 샘플의 경우에는 관측된 증발산량의 패턴을 유사하게 모의하였다. 추후 본 연구에서 제시된 기법의 타수계 적용 등의 추가적 검증을 통하여 장기유출해석시 증발산량의 예측정확도를 향상시킬 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구는 Run-Length와 Run-Sum에 의한 강우량과 하천유량을 분석하여 그 특성을 구명하고, 이로부터 모의발생 모델(Simulation Model)을 설정하여 검토하는데 목적을 두고 있다. 분석에 있어서는 우리나라의 주요도시(서울, 대구 및 부산)의 일강우량과 주요하천(한강, 낙동강 및 금강)의 일류량 자료들을 사용하였다. 또한 해석에 있어서는 Run-Length와 Run-Sum에 대한 각각의 분포형 분석으로부터 Weibull 분포 및 1-변수지수 분포를 하고 있음을 알았으며, 이로부터 Monte Carlo 기법(Monte Carlo technique)을 기초로 하는 Weibull모델(Weibull model)과 1-변수지수 모델(One-Parameter Exponential Model)에 의해서 Run-Length와 Run-Sum을 모의발생 시켰다. 그 결과 기록치(Historical Data)에 근사한 모의발생 자료(Simulation Data)를 얻었다.
Monte Carlo 기법을 활용하여 60, 90, 120, 150 kV와 6, 15 MV X선에서의 선량증가 효과를 평가하였다. MCNPX code를 이용하여 ICRU slab 모의피폭체를 전산모사하였으며, 금, 가돌리늄, 산화철의 선량증가 물질을 사용하였다. 입사에너지의 전자평형 지점을 고려하여 모의피폭체의 표면 및 5 cm 깊이에 5, 10, 15, 20 mg/g 농도의 물질을 삽입하였으며, 선량증가 물질이 없을 때를 바탕으로 하여 깊이에 따른 흡수에너지 변화와 선량증가효과비를 통하여 정량적 평가를 시행하였다. 선량증가 물질의 농도가 높을수록, 금, 가돌리늄, 산화철 순으로 높은 선량증가 효과를 보였으며, kV X선에서는 입사에너지가 낮을수록, 물질의 원자 내 전리 퍼텐셜에 가까울수록 높은 선량증가 효과를 보였다. MV X선에서는 15 MV에 비해 6 MV에서 높은 선량증가 현상을 나타내었으며, kV X선에 비해서는 현저히 낮은 결과를 확인할 수 있었다.
본 연구의 목적은 유역에서의 강우-유출 과정 모의를 위해 GIS에 기반을 둔 2차원 강우-유출 해석모형의 개발이다. 본 연구가 추구하는 세부 목표는 첫째, 강우--유출해석을 위한 2차원 모형을 개발하고, 둘째, 개발된 모형과 GIS를 연계하는 것이다. 모형에 포함된 수식화 과정은 다음의 네 가지로 요약학 수 있다. 시$\cdot$공간적으로 분포하는 강우의 처리과정과 침투과성, 유역의 유출을 추적하기 위한 1, 4, 8방향 흐름 추적과정, 그리고 하도 추적을 위한 1차원 해석과정이다. 개발된 모형에 Monte Carlo 모의기법을 결합하여 추계학적 모형을 구성하였다. 모형에 필요한 입력자료(고도, 토양도, 강우자료 등)의 구축과 모의결과의 도시를 위해 Arc/Info와 ArcView를 연계ㆍ활용한 시스템을 구성하였다.
기존의 Markov Chain 모형으로 일강우량 모의시에 강우의 발생여부를 모의하고 강우일의 강우량은 Monte Carlo 시뮬레이션을 통해 일강우 분포 특성에 맞는 분포형에서 랜덤으로 강우량을 추정하는 것이 일반적이다. 이때 강우 지속기간에 따른 강도 및 강우의 시간별 분포 등의 강우 사상의 특성을 반영할 수 없다는 한계가 있다. 본 연구에서는 이를 개선하기 위해 강우 사상을 1일 지속강우, 2일 지속강우, 3일 지속강우, 4일이상 지속강우로 구분하여 강우의 지속기간에 따라 강우량을 추정하였다. 즉 강우 사상의 강우 지속일별로 총강우량의 분포형을 비매개변수 추정이 가능한 핵밀도추정(Kernel Density Estimation, KDE)를 적용하여 각각 추정하였고, 강우가 지속될 경우에 지속일별로 해당하는 분포형에서 강우량을 구하였다. 각 강우사상에 대해 추정된 총 강우량은 k-최근접 이웃 알고리즘(k-Nearest Neighbor algorithm, KNN)을 통해 관측 강우자료에서 가장 유사한 강우량을 가지는 강우사상의 강우량 일분포 형태에 따라 각 일강우량으로 분배하였다. 본 연구는 기존의 강우량 추정 방법의 한계점을 개선하고자 하였으며, 연구 결과는 미래 강우에 대한 예측에도 활용될 수 있으며 수자원 설계에 있어서 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
양자화된 빔포밍 시스템은 정확한 채널 상태 정보를 특정 벡터로 구성된 유한 집합, 즉 코드북으로 양자화하여 원하는 벡터에 대응되는 인덱스만을 송신단으로 피드백함으로써 피드백 오버헤드 및 지연 등에 의해 발생되는 영향을 최소화한다. 이와 관련하여 전역 (exhaustive) 및 그룹화 (group-based)를 이용한 탐색 기반의 인덱스 재배치 기법을 통해 추가적인 비트의 요구없이 피드백 에러에 의한 성능저하의 최소화 기법에 대한 연구가 수행되었다. 본 논문에서는 기존에 연구되었던 인덱스 재배치 기법에 코드북 내 벡터간의 chordal 거리에 따른 최적 코드북 설계기법 통해 적응적 특성을 갖는 개선된 그룹화 기반의 코드북 인덱스 배치 기법을 제안한다. Monte-Carlo 기반의 모의실험에 의해 제안하는 기법은 송신 안테나 수가 4이고 LTE 코드북을 이용할 경우 인덱스 재배치 기법을 사용하지 않을 때보다 동일한 비트 에러율을 얻기 위해 0.5~1dB 성능이 향상되며, 기존 그룹화 기반의 인덱스 배치 기법보다는 동일 환경에서 0.1~0.2dB 성능이 향상된다.
본 논문에서는 Double Space-Time Transmit Diversity(DSTTD) 시스템의 수신 오차 확률(bit error rate; BER)에 효율적인 shuffling pattern 결정 알고리즘을 제안한다. 기존 shuffling pattern 결정 알고리즘이 채널 상관도를 측정해서 상관도를 최소화하는 기법인 반면, 본 기법은 수신안테나별 최소 수신 신호 대 잡음비(signal to noise ratio; SNR)를 최대화하는 shuffling pattern을 결정하는 기법이다. 제안된 기법은 수신 오차 확률에 직접적인 영향을 주는 수신 신호 대 잡음비로부터 pattern을 결정하므로, 기존 기법에 비해서 향상된 수신 오차 확률을 보여준다. Monte Carlo 모의 실험을 통해 제안된 기법의 성능을 살펴보면, 강한 상관도를 갖는 단일 클러스터 채널 모델에서 제안된 shuffling pattern 결정 알고리즘을 이용한 DSTTD 시스템이 10/sup -3/오차 확률에 대해서 기존 기법에 비해 3 dB 수신 신호 대 잡음비의 향상이 있음을 알 수 있었다.
본 연구에서는 L-모멘트법에 의한 지역화 빈도분석에 따른 설계강우량 추정에 관한 연구를 수행하였다. 제주도와 울릉도의 강우관측소를 제외한 분석에 사용된 65개 강우관측소의 강우자료 수집과 선정된 강우관측지점의 강우자료의 지속시간, 즉 1, 3, 6, 12, 24, 36, 48 및 72시간 지속의 연최대치 계열을 구성하였다. 관측지점을 대상으로 Cluster분석을 실시한 결과 우리나라의 강우관측지점에 대한 합리적인 지역화로 5개의 지역으로 구분되었다. 지역화된 지역에 대한 지속기간별 극치강우자료의 적정분포모형 결정을 위한 6가지 분포모형의 적용하고 적용분포의 L-모멘트비를 산정하여 L-모멘트비도를 도시하고 K-S 검정에 의한 적정분포모형을 선정하였다. 선정된 적정분포는 GEV 분포이며 이 분포에 의해 강우관측치의 점빈도 및 지역빈도분석에 의한 설계강우량을 유도하였다. Monte Carlo 기법에 의해 모의발생된 강우량의 점빈도 및 지역빈도분석에 의한 설계강우량을 유도하였다. 실측치 및 모의발생치의 점빈도 및 지역빈도분석에 의한 설계강우량의 비교분석을 위해 상대제곱근오차와 상대편의오차에 의해 분석한 결과 점빈도 분석에 의한 설계강우량보다 지역빈도분석에 의한 설계강우량의 사용이 적정한 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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