본 논문에서는 STTC 부호의 BER 성능을 향상시키기 위하여 MHD 매핑법을 응용한 STTC 부호의 성능을 평가하였다. 유감스럽게도, STTC 부호의 트렐리스 구조는 일반적으로 TCM 부호나 MTCM 부호와 다르기 때문에 기존의 MHD 매핑을 그대로 적용할 수 없다. 따라서, STTC 부호에 MHD 매핑 개념을 응용하기 위해서는 간단한 수정작업이 필요하다. 수정작업의 핵심은 STTC 부호의 트렐리스 가지에 유클리드 거리합에 비례하는 해밍거리를 갖는 정보비트를 할당하는 것이다. 지금까지 조사한 바로는, STTC 부호에 MHD 매핑 개념을 응용하는 연구 결과가 발표된 적이 없었다. MHD 매핑을 응용한 STTC 부호의 성능을 평가하기 위하여 컴퓨터 시뮬레이션을 수행하였으며, 일반적으로 많이 알려진 natural 매핑과 Gray 매핑의 성능을 빠른 레일리 페이딩 채널과 빠른 라이시안 페이딩 채널에서 비교하였다. MHD 매핑의 성능은 빠른 라이시안 페이딩 채널에서 natural 매핑이나 Gray 매핑보다 특히 성능이 우수하였다.
자연 대류 히트 싱크는 신뢰성 및 가격 경쟁력 등의 이유로 가장 널리 쓰이는 냉각 장치이며, 특히 고출력 LED 조명에 널리 사용되고 있다. 고출력 LED 조명은 일반적으로 가로등, 보안등 등에 이용되며 기울어진 형태로 사용되므로 히트 싱크 또한 기울어지게 되는데, 이러한 기울어진 히트 싱크에 대해서는 연구가 이루어지지 않아 정확한 열성능 예측이 어려웠다. 이에 본 연구에서는 평판 핀을 갖는 원통형 히트 싱크가 기울어진 경우에 대해 방열 성능을 측정하였다. 실험은 다양한 휜의 길이와 개수, 히트 싱크 베이스의 다양한 온도에 대해 경사각이 30도와 60도인 경우에 대해 수행되었다. 그리고 실험결과를 바탕으로 100,000 < $Ra_L$ < 600,000, 1/6 < H/D < 1/2, 9 < N < 72의 범위에서 적용 가능한 Nusselt 수 상관 관계식을 제시하였다.
한반도의 단주기 표면파의 특성을 연구하기 위하여 기상청 지진관측망에서 관측된 지진자료에 잡음의 상호상관기법(Campillo and Paul, 2003; Shapiro et al., 2005)을 적용하였다. 다론 시간에 관측된 지진자료의 에너지를 평준화시키기 위해 1 비트 샘플링 방법이 아닌 화이트닝 기법을 사용한 것을 제외하고 일반적인 상호상관기법이 그대로 적용되었다. 잡음상호상관기법으로 얻어진 그린함수에서 다중필터기법으로 군속도를 계산하였다. 군속도를 역산하여 0.5 - 20 초 주기에서 표면파 분산의 공간적인 변화를 이미지화하였다. 사용된 토모그래피 역산기법은 각 주기의 공간적인 이미지 뿐만 아니라 주기함수인 분산 곡선을 동시에 구하기 위하여 모든 주기의 군 속도자료를 역산하였다. 역산결과, 한반도 남동부 지역인 경상분지에서 낮은 군속도를 확인할 수 있었다.
불규칙 해상을 항해하는 선박이 겪게 되는 갑판침수 현상은 의장품 및 갑판화물의 손상과 승무원의 활동제한 등을 초래하여 선박의 성능을 감소시키는 작용을 하며 거친 해상에서의 잦은 갑판침수는 전복을 야기시킬 수도 있다. 따라서 거친해상에서의 작업이 요구되는 군함이나 갑판에 화물을 적재하게 되는 콘테이너선 등은 설계시 갑판침수 현상을 최소화하기 위한 선수부 현상이 고안되어야 한다, 갑판침수 현상은 현상자체의 비선형성 및 희귀성으로 인해 이론적 추정이 난점이 있으므로 설계목적의 갑판침수 현상해석은 주로 모형시험에 의존하고 있다. 본 논문에서는 용량식 파고계의 원리를 이용한 갑판침수계측 시험방법을 소개하였으며, ITTC 내항성분과 표준모형선인 S-175 고속콘테이너선의 1/43.75 모형으로, 유의파고 7.88m, 평균주기 10.5초의 선수파 해상상태에서 Froude수 0.15와 0.275의 두 조건에 대해 갑판침수계측 시험을 수행하였다. 계측시험 결과를 통계적 관점에서 고찰하였고 Rayleigh 분포의 가정에 따른 Ochi의 갑판침수계산 공식에 의한 계산결과로 비교하였다.
수평관 외부에서 발생하는 자연대류 열전달 현상을 실험적으로 연구하였다. 연구의 목적은 구리 도금계를 채택한 유사성실험방법론이 적용가능한지 확인하는 것과 수평관의 지름과 각도에 따라 달라지는 국부열전달을 시각화하는 것이었다. 구리의 전기도금계를 사용하면 양극에서 생성된 구리이온은 대류와 확산을 통하여 음극으로 이동되어 환원되는데 이는 열전달을 모사하게 된다. 구리와 색깔이 다른 알루미늄을 음극으로 채택함으로써 각도에 따라 환원되어 석출된 구리의 양을 시각화 할 수 있었다. 수평관의 직경은 0.01m에서 0.15m이었고 이는 $Ra_D\;=\;1.73{\times}10^7\;{\sim}\;5.69{\times}10^{11}$에 해당한다. 실험결과는 기존에 알려진 열전달 상관식과 일치하였다. 알루미늄 음극에 도금된 구리의 패턴은 Kitamura에 의해 액체결정온도측정법으로 시각화한 결과와 매우 잘 일치 하였다.
횡단류에 분사되는 액체 제트의 분무 및 연소 특성에 대한 수치적 연구를 수행하였다. 수치 계산을 위해 3차원의 분무 및 화학반응 유동 해석에 유용한 KIVA 코드를 횡단류에서의 분무 해석에 적합하도록 수정하여 사용하였다. 액주의 분열과 리거먼트 및 액적의 분열 현상을 해석하기 위하여 wave 모델과 KH-RT hybrid 모델이 사용되었다. 침투길이는 유입공기의 속도가 감소하거나 분사속도가 증가함에 따라 증가하였다. 유입공기의 속도가 증가할수록 계산결과의 오차가 크게 발생함을 알 수 있었다. 연소 특성에 대한 수치 해석으로 연소실 내부의 화염전파 형상과 국부지역에서의 온도및 공해 배출량에 대한 결과를 얻었다.
1.29 GHz 윈드프로파일러 레이더는 청천의 바람 벡터 산출뿐만 아니라 강우 탐지에도 유용한 원격 관측 장비이다. 수평 바람 처리 과정에서 도플러 스펙트럼의 대칭성 검사는 필수 사항이다. 강우가 있을 때는 대칭성이 나타나지 않을 수 있기 때문에 연직속도의 크기에 따라 시선속도의 부호가 같아지는 것을 바람 산출 알고리즘에 반영하여야 한다. 2017년 여름철(6월, 7월) 창원 윈드프로파일러 자료로 브래그 산란과 레일리 산란에 의한 바람 벡터 산출 알고리즘을 개발하고, 대칭성을 고려하여 품질 관리된 윈드프로파일러 바람벡터를 6시간 간격의 라디오존데 자료와 비교하여 검증하였다.
본 논문에서는 MIMO 시스템에서 적응 변조 및 부호화 (AMC) 기법의 성능을 향상시키기 위한 방안으로서 기지국과 단말기간에 선택적 전송 다이버시티를 적용하였다. 이는 전송 다이버시티를 적용하여 수신 단의 신호 대 잡음비(SNR)를 개선함으로써, 보다 높은 전송률을 지원하는 변조 및 부호화 레벨(MCS) 확률을 증가시키고 이에 따른 평균 전송률의 이득을 얻고자 하는 것이다. 전송 다이버시티로는 선택적 전송다이버시티 (STD) 기법을 적한 AMC-MIMO 다중전송시스템은 기존 시스템에 비하여 향상된 전송률을 얻을 수 있었다. 특히, 균일한 레일리 페이딩 채널환경에서 4개 안테나로 부터 2개의 안테나를 선택하는 제안된 전송안테나를 사용한 AMC-MIMO는 15dB SNR 성능상태에서 IMbps 전송률 이득을 보였다.
본 연구에서는 종횡비 0.1이고 상.하 수평경계면이 단열된 직각밀폐용기내에 서 Pr수가 1보다 큰 물(Pr=6.97, 20.deg. C) 및 실리콘 오일(Pr=1086.42, 20.deg. C)의 양단의 온도차에 의한 자연대류에서 아직 충분히 연구되지 않은 코어형상에 주안점을 두고 실 험적으로 관찰, 조사하였으며 그 결과를 Lee의 이론적인 예측과도 비교, 검토해 보았 다.
가용 주파수 고갈 문제를 해결하기 위하여 제안된 무선인지기술은 특정 주파수 대역에 대해 사용면허를 가진 주사용자가 사용하지 않는 유휴채널에 접근하여 통신을 수행함으로써 주파수 효율을 향상시키는 차세대 통신기술이다. 주사용자의 유휴채널을 사용하기 위해서는 해당 채널을 현재 주사용자가 점유하고 있는지를 정확히 판단하여야 한다. 분산형 무선인지 네트워크에서 독립적으로 채널을 센싱하는 무선인지 기기의 경우 센싱의 결과가 노이즈, 쉐도윙, 페이딩과 같은 채널 환경에 영향을 많이 받으며 심지어 주사용자가 요구하는 간섭률을 보장하지 못하는 결과를 초래한다. 따라서 본 논문에서는 주사용자가 요구하는 최소 간섭량을 보장하는 동시에 기회주의적으로 채널에 접근하여 인지시스템의 처리율(처리율)을 향상시키는 Q-learning 기반의 채널접근기법을 제안한다. 제안하는 기법은 사전 학습 단계에서 주사용자의 채널사용 패턴을 Q-learning으로 학습하고 이를 Q-learning 기반 채널접근 단계에서 실제로 적용함으로써 스펙트럼 센싱 성능을 향상시킨다. 모의실험을 통해 AWGN 및 레일레이 페이딩 무선 환경에서 주사용자에 대한 간섭량 및 처리율 성능이 기존의 에너지 검출 방법에 비해 더 우수함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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