군 전술이 운영되는 산악 지형에 WiBro 시스템을 도입하기 위해서는 산악 지형에 대한 전파 예측 모델이 필요하다. 기존의 전파 모델은 도심 지역에 대한 모델이 대부분이며, 도심 지역과는 전파 환경이 다른 산악 지형에 대한 전파 모델은 부족하다. 본 논문에서는 군 전술 환경의 주를 이루는 산악 지형을 전파의 기본 메커니즘을 바탕으로 개활지, 수풀 지역, 산마루 회절 지역으로 분류하였으며, 분류된 환경에 대하여 측정을 수행하였다. 측정 결과를 바탕으로 모델링을 수행하였으며, 모델링 결과로부터 산악 지형에 적합한 전파 모델을 제시하였다.
경부고속철도 2단계 구간에 도입된 열차무선시스템은 TETRA 기반으로 851MHz 대의 주파수를 사용하고 있다. 이와 같은 열차무선시스템에서 운행중인 차량과 지상과의 끊임없는 정보송수신을 위하여 전파 경로손실을 감안한 기지국 설계가 필수적이다. 본논문에서는 고속철도 선로에서의 측정데이터를 토대로, 열차무선의 전파 경로손실을 정량적으로 분석하였다. 열차무선 기지국 설계에서는 자유공간 전파 경로손실모델 및 Okumura-Hata모델이 사용되고 있는데, 이 모델들에 의한 예측치는 현장측정치보다 10dB 이상 작거나 20dB 이상 크게 나타남에 따라 고속철도 열차무선의 경로손실 예측에는 적합하지 않은 것으로 나타났다. 측정결과를 log-distance 경로손실모델에 적용하여 회귀분석을 수행한 결과 경로손실지수는 2.8~3.2의 범위로 나타났으며, 이 결과는 향후 고속철도 열차무선에서의 전파경로손실 예측에 적용할 수 있다.
고속철도에서의 열차무선전파는 일반적인 이동통신전파와 달리 레일, 침목 및 자갈로 구성된 철로면 반사에 의해 불규칙적으로 수신되는 지면반사파의 영향을 받는다. 본 논문에서는 이와 같이 불규칙적으로 수신되는 철로면 반사파를 랜덤변수로 모의하고, 여기에 송수신간 직접 경로에 의한 직접파를 추가한 열차무선 전파모델을 제안하였다. 제안한 전파모델을 이용한 시뮬레이션 결과 열차무선에서의 경로손실지수는 3.0으로 분석되어, 일반적인 이동통신환경에서의 4.0에 비해 경로손실이 감소하는 것으로 나타났다. 또한, 고속철도 현장에서의 열차무선 수신전력 측정치에서도 동일하게 경로손실지수가 3.0으로 분석되었다. 이상과 같은 시뮬레이션 및 측정결과로부터, 열차무선 전파모델을 검증하고 경로손실지수를 도출할 수 있었으며, 이 결과는 고속철도 열차무선통신망의 커버리지 예측 및 기지국 설계에 응용할 수 있다.
본 논문의 목적은 AZ31 마그네슘합금의 균열성장거동의 경향을 묘사할 수 있는 실험적 피로균열전파모델을 시편두께 조건에서 평가하여 적합한 모델을 제시하는 것이다. 평가에 사용된 실험적 모델은 Paris-Erdogan 모델, Walker 모델, Forman 모델, 수정된 Forman 모델이며, 각 모델의 파라미터를 통계적으로 추정하기 위하여 최우추정법을 사용하였다. 두께조건이 피로균열전파거동 예측에 미치는 영향을 고려하면서 적합한 모델을 평가하기 위해 시편두께의 3가지 조건을 변화시키면서 피로균열전파실험을 수행하여 통계적 균열성장 데이터를 획득하였다. 시편두께 조건에 따라 마그네슘합금의 균열성장거동의 경향을 잘 묘사하는 모델은 Paris-Erdogan 모델과 Walker 모델이며, 모델의 파라미터 중 피로균열성장속도지수는 시편두께가 4.75mm와 6.60mm 조건에서 재료상수가 될 수 있음을 밝혀내었다. 그러나 시편두께가 두꺼운 경우에는 양상에 차이를 보이므로 모델 선정 시 신중한 판단이 요구된다.
본 논문에서는 밀리미터파 대역의 주파수를 실시간으로 이루어지는 차량간 통신시스템에 적용하기 위해 전파경로 분석과 전파경로손실 예측 모델을 제안하였다. 다중경로에 의한 반사파의 영향을 분석하기 위해 차량정체가 많은 대도시 지역 편도 2차선의 도로에서 차량과 차량 사이에 통신이 이루어지는 경우를 가정하였다. 제안모델의 시뮬레이션 결과, 전파직선경로 100[m]를 진행하는 동안 반사파에 의한 전파경로는 직접파에 비해 0.1[m]$\sim$5.1[m]정도 더 길었다. 또한 전파경로 손실을 비교한 결과 벽면에 의한 반사의 경우 -0.8[dB]$\sim$-4.2[dB], 차량에 의한 반사의 경우 -0.8[dB]$\sim$-1[dB] 정도 더 손실이 커짐을 알 수 있었다. 이상의 결과 벽면에 의해 발생한 반사파의 경로손실이 인접 차량에 의해 발생한 경로 손실 보다 -3.2[dB] 정도 더 큼을 알 수 있었다.
셀룰러 방식의 이동통신 시스템에서 전파의 유효신호 도달범위를 예측하기 위해서는 전파전파 모델을 이용한 예측기법이 주로 사용된다. 그러나, 전파과정에서 주변 지형지물에 의해 발생하는 전파손실은 매우 복잡한 비선형적인 특성을 가지며 수식으로는 정확한 표현이 불가능하다. 본 논문에서는 신경회로망의 함수 근사화 능력을 이용하여 전파손실 예측모델을 생성하는 방법을 제안한다. 즉, 전파손실을 송수신 안테나간의 거리, 송신안테나의 특성, 장애물 투과영향, 회절특성, 도로, 수면에 의한 영향 등과 같은 전파환경 변수들의 함수로 가정하고, 신경회로망 학습을 통하여 함수를 근사화한다. 전파환경 변수들이 신경회로망 입력으로 사용되기 위해서는 3차원 지형도와 벡터지도를 이용하여 전파의 반사, 회절, 산란 등의 물리적인 특성이 고려된 특징 추출을 통해 정량적인 수치들을 계산한다. 이와 같이 얻어진 훈련데이타를 이용한 신경회로망 학습을 통해 전파손실 모델을 완성한다. 이 모델을 이용하여 서울 도심 지역의 실제 서비스 환경에 대한 타 모델과의 비교실험결과를 통해 제안하는 모델의 우수성을 보인다.Abstract In cellular mobile communication systems, wave propagation models are used in most cases to predict cell coverage. The amount of propagation loss induced by the obstacles in the propagation path, however, is a highly non-linear function, which cannot be easily represented mathematically. In this paper, we introduce the method of producing propagation loss prediction models by function approximation using neural networks. In this method, we assume the propagation loss is a function of the relevant parameters such as the distance from the base station antenna, the specification of the transmitter antenna, obstacle profile, diffraction effect, road, and water effect. The values of these parameters are produced from the field measurement data, 3D digital terrain maps, and vector maps as its inputs by a feature extraction process, which takes into account the physical characteristics of electromagnetic waves such as reflection, diffraction and scattering. The values produced are used as the input to the neural network, which are then trained to become the propagation loss prediction model. In the experimental study, we obtain a considerable amount of improvement over COST-231 model in the prediction accuracy using this model.
전자기 토폴로지 기법은 복합적인 전파 환경의 모델링을 효과적으로 수행하기 위하여, 구성되는 전파 환경 단위를 각각 해석하고 네트워크의 형태로 결합하여 재해석하는 방법이다. 일반적인 상용 통신 채널 모델에서는 전파 환경이 복합적이고 예측이 어렵기 때문에 정확도는 낮지만 평균적인 해를 활용하는 확률 모델을 활용한다. 하지만, 상대적으로 높은 정확도의 전자파 전파 특성을 요구하는 전자기 펄스 등 위협 전자파의 전파 및 결합 분석, 전자전, 5G 및 6G 이상의 로컬 통신 채널 모델 등에 사용되는 전파 모델 응용에서는 전자기 토폴로지 기법을 활용한 전파 모델링 기법 등이 활용된다. 본 논문은 주파수 영역에서 해석되는 전자기 토폴로지(EMT) 기법의 효과적인 수행 방안과 알고리즘, 그리고 프로그램 구현에 대하여 설명한다. 또한 주파수 영역의 EMT 해석 결과에 대하여 임의의 인가 신호원에 대한 시간 영역에서의 응답을 도출하는 방안에 대하여 논의한다.
A deep water wave prediction model applicable to the East Sea is presnted. This model incorporates rediative transter of energy specrum, atmospheric input form the wind, nonlinear interaction, and energy dissipation by white capping. The propagation scheme by Gadd shows satisfactory results and the characteristics of the nonlinear interaction is simulated well by discrete interaction approximatiion. The application of the model to the sea around the Korean Peninsula shows reasonable agreement with the observation.
SWP(Stochastic Wave Propagation: 확률파장전파) 모형은 Cellular Automata(CA) 이론을 기반으로한 간략한 차량모형을 이용하여 개별차량의 확률적 형태와 혼잡의 전파를 모사하고, 통계물리학을 기반으로 교통류를 거시적으로 해석한다. SWP모형은 이산적 시공간 구조와 정수형 자료를 이용한 프로그램 지향적 모형구조를 가지며 연산수행속도가 빨라 대규모 가로망의 실시간 시뮬레이션을 가능하게 하였다. 그러나 비현실적인 충돌회피과정으로 인한 자연발생적 혼잡(Spontaneous jam)의 형성 때문에 미시적으로는 혼잡내에서 잠금현상(Lockup)이 발생하여 혼잡내 차량의 저속을 설명할 수 없고, 거시적으로는 혼잡의 밀도와 전파속도를 설명하기 어렵다는 한계를 가지고 있다. 본 연구에서는 비현실적인 차량의 정지과정을 보다 현실적으로 모사하기 위한 정지조작규칙(SMR: Stopping Maneuver Rule)과 혼잡내에서 차량의 낮은 가속을 설명하기 위한 저가속규칙(LAR: Low Acceleration Rule)을 기존의 SWP모형인 NaSch모형에 추가하였다. 이를 통해 미시적으로 보다 현실적인 차량의 정지과정을 모사하면서 혼잡내에서 잠금현상을 방지하고, 거시적으로 혼잡의 밀도와 전파속도를 설명함으로써 보다 다양하게 연속 교통류를 구현하는 모형을 구축하였다.
본 논문에서는 전송선의 정확한 고주파 특성화를 위해 실험적 접근을 기반으로 한 회로모델을 제안한다. 측정 시 불가피하게 발생하는 공진현상으로 인하여 배선의 길이에 상응하는 공진주파수에서 특성 임피던스 및 전파상수를 정확히 결정하기 어렵다. 따라서 물리적 통찰 및 이론을 바탕으로 이러한 공진효과가 배제된 전송선 파라미터 결정 방법이 제시되었다. 또한 고속신호의 전파 특성화를 위해 실험적으로 결정된 파라미터를 사용한 고주파 회로모델이 제안되었다. 본 논문에서 제안한 주파수 종속 전송선 파라미터 모델은 측정을 통해 검증되었으며, 고속 신호의 전파 특성화에 유용하게 적용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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