우리나라는 몬순기후의 영향으로 여름철 강우가 집중되기 때문에 작은 기후변화에도 심각한 수자원의 문제를 야기시킬 수 있다. 이로 인해 기후변화에 대한 많은 관심이 집중되어 그에 따른 연구도 활발히 진행되고 있다. 본 연구는 남강유역에서의 미래 기후변화에 의한 하천의 흐름과 수질변화를 예측하기 위해 유역-하천모형을 연계하여 하고자 하였다. 인공신경망기법을 이용하여 기후시나리오를 예측한 후 유역수문 모형인 SWAT모형을 구축하였고 모형의 적용성 평가를 위해 환경부자료를 이용하여 검보정한 결과 $R^2$이 0.7 이상으로 적정수준으로 모의되었다. SWAT의 결과와 HEC-ResSIM을 이용한 미래 남강댐 방류량을 QUALKO의 입력 자료로 사용하였다. 그 결과 저수기에는 풍수기와는 달리 연도별 유량에 따라 BOD가 많게는 약 2mg/L의 차이를 보이는 등 변화 폭이 크게 나타났다. 강우와 유역의 유출이 하천의 수질에 큰 영향을 끼치기 때문에 풍수기에 비해 유량이 적은 저수기에 수질 농도가 높은 것을 알 수 있다. 그러므로 남강댐의 저수기의 용수확보를 통해 남강하류 하천의 유지용수를 확보하고 효율적인 관리를 통해 향상된 수질을 관리 할 수 있을 것으로 판단된다.
무선 센서 네트워크에서 이동 객체를 감지하기 위해 질의를 통해 위치를 획득하는 방법과 객체 감지 시 설정된 싱크로 보고받는 방법이 있다. 전자의 질의/응답 형태의 네트워크는 후자에 비해 사용자의 질의/응답에 따른 오버헤드가 있지만, 불필요한 정보 전달이 없으므로 에너지 효율적이다. 최근 질의/응답 형태의 연구들은 가상의 트리를 구성하여 질의를 하는 방법을 사용한다. 이동객체가 움직이는 네트워크에서 가상의 트리는 이동객체의 정보만을 트리에 가지고 있으며, 질의가 발생하면 트리에 저장된 정보를 참조하여 객체의 위치정보를 반환한다. 하지만 빠르게 움직이는 객체를 연속적으로 추적하는 경우, 다량의 질의 발생으로 인한 에너지 문제와 이동 객체의 속도에 따라 질의/응답 과정의 시간 지연으로 추적 정밀도 하락문제가 발생한다. 이러한 문제는 질의를 싱크에서만 하는 것으로부터 발생한다. 본 논문에서는 효율적인 이동 객체 추적을 위하여 싱크에서 시작된 질의를 각 리프노드가 이동 객체의 예상 경로에 중계함으로써 질의 경로를 줄이는 방안을 제시한다. 시뮬레이션을 통해 기존의 방법들에 비해 더 나은 에너지 효율 및 정밀성을 가진다는 것을 증명한다.
무선 센서 네트워크에서, 각 노드들의 정확한 위치 정보를 파악하는 것은 효율적인 네트워크 환경 구축과 수집된 정보를 효율적으로 활용하기 위해 필수적이다. 노드의 위치를 추정하는 다양한 기법들 중, 일반적으로 많이 사용되는 수신신호세기(RSS) 기법은 추가적인 하드웨어 자원 없이 쉽게 구현될 수 있으나 채널의 상태 혹은 장애물 등 외부의 간섭으로 인한 신호의 왜곡 또는 감쇄가 발생하므로 이를 이용한 위치 추정 시 오차에 의한 영향을 충분히 고려하여야 한다. 위치 추정의 정확도를 향상시키기 위해, 일반적으로 충분한 수의 수신 신호 세기 표본의 획득하지만, 표본수가 늘어날수록 전송 시 에너지 소모가 발생한다. 본 논문에서는, 에너지 효율의 문제와 위치 추정의 정확도를 향상시키기 위해 전력 손실 지수 추정을 통한 베이지안 압축 센싱(Bayesian Compressive Sensing)을 사용하는 수신신호세기 기반 위치 추정 기법을 제안한다. RSS 기반 위치 추정 시 중요한 요소인 전력 손실 지수의 추정을 통해, 실제 채널 환경에서의 적응적인 위치 추정을 가능하게 하며 또한 위치 추정의 정확도를 향상시킬 수 있다. 그리고 적은 수의 표본으로 신호를 복원하는 기술인 압축 센싱(Compressive Sensing) 기법을 무선 센서 네트워크에 적용함으로써 에너지 효율적인 위치 추정 기법을 가능하게 한다. 시뮬레이션 결과에서, 제안하는 기법은 적은 수의 측정으로 다수의 불특정 노드에 대한 정확한 위치 추정이 가능하게 하며 채널 환경에 상관없이 강인한 성능을 가짐을 확인하였다. 그리고 제안하는 방법은 압축된 수신 신호 세기를 취급하므로 네트워크 트래픽과 에너지 소모를 줄이는데 효율적임을 검증하였다.
시선 위치 추적이란 현재 사용자가 응시하고 있는 위치를 컴퓨터 시각 인식 방법에 의해 파악하는 연구이다. 이러한 시선 위치 추적 기술은 많은 응용 분야를 가지고 있는데, 그 대표적인 예로는 양 손을 사용하지 못하는 심신 장애자를 위한 컴퓨터 인터페이스 및 3차원 시뮬레이터 프로그램에서 사용자의 시선 위치에 따른 화면 제어 등이 있다. 이 논문에서는 적외선 조명이 부착된 단일 카메라를 이용한 컴퓨터 비전 시스템으로 시선 위치 추적 연구를 수행하였다. 사용자의 시선 위치를 파악하기 위해서는 얼굴 특징점의 위치를 추적해야하는데, 이를 위하여 이 논문에서는 적외선 기반 카메라와 SVM(Support Vector Machine) 알고리즘을 사용하였다. 사용자가 모니터상의 임의의 지점을 쳐다볼 때 얼굴 특징점의 3차원 위치는 3차원 움식임량 추정(3D motion estimation) 및 아핀 변환(affine transformation)에 의해 계산되어 질 수 있다. 얼굴 특징점의 변화된 3차원 위치가 계산되면, 이로부터 3개 이상의 얼굴 특징점으로부터 생성되는 얼굴 평면 및 얼굴 평면의 법선 벡터가 구해지게 되며, 이러한 법선 벡터가 모니터 스크린과 만나는 위치가 사용자의 시선위치가 된다. 또한, 이 논문에서는 보다 정확한 시선 위치를 파악하기 위하여 사용자의 눈동자 움직임을 추적하였으면 이를 위하여 신경망(다층 퍼셉트론)을 사용하였다. 실험 결과, 얼굴 및 눈동자 움직임에 의한 모니터상의 시선 위치 정확도는 약 4.8㎝의 최소 자승 에러성능을 나타냈다.
본 연구에서는 무선 랜 표준안인 802.11n에서 채널 부호화 알고리즘으로 채택된 LDPC부호의 복호 알고리즘의 저복잡도에 대해 연구를 하였다. 샤논의 한계에 근접하기 위해서는 큰 블록 사이즈의 LDPC 부호어 길이와 많은 반복횟수를 요구한다. 이는 많은 계산량을 요구하며, 그리고 이에 따른 전력 소비량(power consumption)을 야기 시키므로 본 논문에서는 세 가지 형태의 저복잡도 LDPC 복호 알고리즘을 제시한다. 첫째로 큰 블록 사이즈와 많은 반복 횟수는 많은 계산량과 전력 소모량을 요구하므로 성능 손실 없이 반복횟수를 줄일 수 있는 부분 병렬 방법을 이용한 복호 알고리즘, 둘째로 early stop 알고리즘에 대해 연구 하였고, 셋째로 비트 노드 계산과 체크 노드 계산 시 일정한 신뢰도 값보다 크면 다음 반복 시 계산을 하지 않는 early detection 알고리즘에 대해 연구 하였다. 위 세가지 알고리즘을 적용하여 FPGA 칩에 구현한 결과 N=648, R=1/2일 때, 복호 속도는 알고리즘을 적용하지 않았을 때 보다 거의 두배에 가까운 110Mbps이고, 약 45%의 디바이스 사용량이 감소하였다.
도시 인구 집중과 이동 인구의 증가로 이동 통신 시스템은 90년대 이후 급격한 발전을 하고 있다. 그러나 현재 널리 사용되고 있는 2세대 이동 통신 시스템은 음성에만 치중하여 개발되었고 시장이 거의 포화상태에 이르렀다. 따라서 앞으로 다가올 UMTS (Universal Mobile Telecommunication Services) 시스템과 같은 제 3세대 이동 통신 시스템에서는 무선 인터넷과 같은 본격적인 데이타 서비스를 위한 패킷 데이타 통신이 중요한 부분으로 떠오르고 있다. 그런데 web이 TCP를 근간으로 하기 때문에 대부분의 인터넷 트래픽이 TCP 트래픽으로 구성되어 있고 따라서 UMTS 시스템에서 효율적인 TCP 트래픽 전송은 패킷 데이타 서비스 성능에 매우 중요한 역할을 할 것이다. 지금까지 무선 네트워크에서 TCP 성능 향상을 위한 기법들은 많이 연구되어 왔는데 UMTS 시스템에서는 그 중 링크 계층 재전송 기법을 사용한다. 하지만 이 기법이 UMTS 시스템에서 TCP 성능에 정확히 어떠한 영향을 미치는 지에 대한 연구는 아직 미진한 상태이다. 특히 동적인 무선 자원의 변화에 따른 TCP 성능 분석은 거의 진행되어진 바 없다. 따라서 본 논문에서는 UMTS 시스템에서 무선 환경 변화에 따라 TCP 성능이 어떻게 변화하는지 실험을 통해 분석해 본다. 그리고 무선 환경이 동적으로 변화하는 상황에서 TCP 성능 저하를 최소화 할 수 있는 TCP 성능 향상 기법을 제안한다. 실험 결과에 의하면 UMTS 시스템에서 무선 환경이 변화할 때 TCP 성능이 크게 저하되는데 이 때 제안된 TCP 성능 향상 기법을 적용할 경우 UMTS 시스템에 큰 부담을 주지 않으면서 무선 자원을 절약하고 TCP 성능 저하를 줄일 수 있음을 알 수 있었다.
본 논문은 2.4GHz 대역을 사용하는 WBAN (Wireless Body Area Network)환경에서 동일 채널을 사용하는 경우에 발생하는 간섭을 제거하기 위한 여러 간섭 제거 기술에 대해서 분석 하고 서로 비교, 평가 하였다. ML (Maximum Likelihood), OC (Optimal Combining) 그리고 MMSE (Minimum Mean Square Error) 방식이 후보 기술로 고려되었으며, 수신 성능과 구현 복잡도 사이의 trade-off 관점에서 서로 비교 하였다. IEEE 802.15.6 에서 제시 하는 채널 모델 및 간섭 시나리오를 적용하여 성능 평가를 수행한 결과, ML과 OC 알고리즘 등이 우수한 성능을 나타내는 것을 알 수 있었다. 하지만, ML과 OC의 경우 원하는 신호의 채널 정보뿐만 아니라 간섭채널의 정보를 알아야 하기 때문에 채널을 추정하기 위한 구현 복잡도 및 추정 에러에 민감한 단점을 가지고 있게 된다. 한편, 실제 채널 추정을 수행 하여 성능 비교를 한 경우에는 MMSE와의 성능 격차가 많이 감소한 것을 볼 수 있었으며, 이에 따라, 저전력 및 소형화가 필요한 WBAN 환경에 적용하기 위해서는 성능과 복잡도 사이의 trade off를 고려한 간섭 제거 기술의 선택 및 연구가 중요할 것으로 판단된다.
최근 많은 응용 분야에서 무선 센서 네트워크 기술의 요구가 급증하고 있다. 특히 사람이 접근하기 어려운 환경에 센서 노드들을 설치하면 스스로 네트워크를 형성하고 사용자가 원하는 정보를 쉽게 획득할 수 있다. 그러나 무선 센서 네트워크에서 각 센서 노드들은 소형의 배터리를 사용하기 때문에 에너지를 효율적으로 관리해야 한다. 침입 탐지와 같은 응용에서는 침입자가 언제 나타날지 모르기 때문에, 에너지 효율이 높은 알고리즘으로 네트워크 수명을 연장시키는 노력이 요구된다. 본 논문에서는 침입 탐지 응용에서 데이터 전송의 신뢰성을 위해 트리 기반의 라우팅 알고리즘을 제안한다. 본 제안 방식은 데이터 집중으로 소모되는 에너지를 막기 위하여 부모와 자식 노드의 링크 설정 시 Load-balancing을 고려한 최적의 링크 비용을 계산하고, 효율적인 라우팅 테이블 관리로 센서 노드의 한정된 메모리 자원의 효율을 높였다. 또한 감시 정찰 환경에서는 침입자의 움직임을 예측할 수 없기 때문에 현실적인 군 운영 환경을 고려하여 다음의 시나리오를 설계하였고, 이에 대한 지연시간, 에너지 소모량 등의 성능을 시뮬레이션 결과를 통하여 입증하였다. 각 시나리오는 첫 번째로 침입자가 노드 설치 경로를 따라 이동하는 경우, 두 번째는 침입자가 노드 설치 경로를 가로지르는 경우, 마지막으로 침입자가 노드 설치 경로를 따라 이동하는 중에 이탈하는 경우로 구분하여 시험하였다.
본 논문에서는 3GPP LTE (3rd Generation Partnership Project Long Term Evolution) MIMO-OFDMA(multiple-input multiple-output-orthogonal frequency division multiple access) 시스템의 하향 링크 수신기를 위한 asynchronous ICI (Inter-Cell Interference) 완화 기법을 제안한다. Multi-cell 환경을 고려한 celluar OFDMA 시스템에서는 기본적으로 frequency reuse factor가 1로 설정되기 때문에 셀 경계에 위치한 UE (User Equipment)의 경우 ICI 영향을 받게 되며, 특히 각기 다른 셀 반경 및 nodeB 간의 거리 차이 등 현실적인 celluar 환경을 고려 할 경우에는 UE 간 타이밍 오류가 가중되어 수신 신호의 주파수 영역의 직교성이 파괴될 가능성이 있다. 따라서 이러한 인접 셀 간섭을 제거 및 완화하기 위하여 수신 OFDM 심볼에 대한 SCM (Spatial Covariance Matrix) 추정이 필요하다. 일반적으로 SCM 추정은 training symbol을 이용함을 가정하지만, 긴 시간 동안 간섭의 통계적 특성을 측정하는 것은 어려울 뿐만 아니라 training symbol이 고려되지 않는 LTE와 같은 MIMO-OFDMA 시스템에는 적합하지 않다. 또한 추정의 정확성을 높이기 위하여 noise reduction 방식이 적용된 추정 기법이 제시되고 있으나, 기존 time-domain low-pass type weighting 방식은 spectral leakage에 의한 추정 에러를 유발하는 단점이 있다. 따라서, 본 논문에서는 noise reduction 효과를 얻으면서 spectral leakage에 의한 SCM 추정 오류를 최소화할 수 있으며, 주파수 영역에의 moving average filter로 구현 가능한 time-domain sinc-type weighting 방식의 SCM 추정 기법을 제안하였으며, 다양한 환경에서의 컴퓨터 모의 실험을 통하여 제안된 방식이 기존의 방식보다 약 3dB 의 SIR (Signal to Interference Ratio) 이득을 보임을 입증하였다.
본 연구에서는 무주남대천 일부구간을 대상으로 GIS 공간정보와 FLUMEN 모형을 이용하여 빈도별 홍수범람을 모의하였다. 홍수범람해석을 위한 지형을 생성을 위해 수치지형도와 하천구간의 실제지형을 표현하는 종횡단측량 자료를 기반으로 GIS 공간보간법을 이용하여 불규칙삼각망을 구축하였으며, 극한의 홍수피해 시나리오를 고려하기 위해 제방 붕괴에 따른 홍수범람을 실시하였다. 분석결과, 좌안은 넓은 농경지의 영향으로 우안에 비해 50년, 100년, 200년 빈도에서의 침수면적이 각각 3.13배, 3.69배, 4.17배 높게 나타났으며, 인명피해가 발생할 수 있는 1.0m 이상의 침수지역에서는 각각 1.00배, 2.15배, 3.34배로 나타났다. 좌안의 제방 붕괴시 인명피해가 발생할 수 있는 1.0m 이상의 침수면적을 분석한 결과, 홍수량이 50년 빈도에서 100년과 200년 빈도로 증가시 침수면적이 각각 263%와 473%로 크게 증가하였다. 또한 우안 파제시에는 1.0m 이상의 침수심면적이 홍수량이 50년 빈도에서 100년과 200년 빈도로 증가시 침수면적이 각각 123%와 142% 증가한 것으로 분석되었으며, 특히 3.0~3.5m의 침수면적은 각각 263%와 489%로 크게 증가한 것으로 분석되었다. 본 연구에서 제시된 홍수범람도는 토지이용계획 및 치수대책 수립을 위한 중요한 의사결정 자료가 될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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