본 논문에서는 요구할당 다중접속 방식을 사용하는 패킷 위성통신에서 스팟빔 스위칭 능력과 신호처리 능력을 가진 위성체의 관찰중인 특정 하향링크 출력포트에 초점을 두어 시스템의 처리량(Throughput)과 블로킹 확률(Blocking Probability) 그리고 전송지연(Delay)을 요구트래픽과 채널의 서비스종료 확률에 따란 분석하였다. 수학적 검증을 통해 각 채널 서비스 종료 확률에 따라 전송지연 대 처리량 곡선을 요구트래픽 파라미터 함수로 구하였으며, 처리량에 따른 전송지연의 상대적인 차이를 비교하였다.
본 논문에서는 cdma2000-1x FDD 시스템의 순방향 링크 송신 성능 향상을 위해 공통빔(파이럿, 페이징, 싱크 채널)과 개별통화 채널에 대한 진폭과 위상을 정합 시키는 빔 형성 기법을 제안한다. 기존의 기법에서는 상이한 두 채널간의 위상이 정확히 일치함을 가정하여 시스템의 성능이 평가 되었다. 그러나 실제 CDMA 시스템 환경에서는 두 채널간의 위상이 상이할 경우 비트 오율이 심각히 열화 되므로 현실적으로 기존의 제안된 방법은 사용할 수 없다. 따라서 기존의 순방향 빔 형성 기법과 달리 제안된 순방향 빔 형성기법, 즉 공통채널과 통화채널의 크기와 위상을 맞추기 위한 빔합성 기법을 적용하여 기존 방법대비 낮은 비트오율로 양질의 통신이 가능함을 확인하였다.
As a sophisticated detection technology, LIDAR has been widely employed to probe low-altitude windshear. Due to the drawbacks of the traditional ramp algorithm, the alarm accuracy of the LIDAR has not been satisfactory. Aiming at settling this matter, a novel method is proposed on the basis of improved signal smoothing and second windshear detection, which essentially acts as a combination of ramp algorithm and segmentation approach, involving the human factor as well as signal fluctuations. Experiments on the real and artificial signals verify our approach.
In code-division multiple-access (CDMA) systems with soft handoff, mobile station (MS) within soft handoff region can use multiple radio channels and receive their signals from multiple base stations (BSs) simultaneously. In this paper, the effects of soft handoff region ratio (SHRR) on reverse link of a CDMA cellular system are analytically investigated. In order to analyze the network performance and quality of service (QoS) perceived by users more realistically, both the soft capacity increasing factor and the traffic load variation affected by SHRR are jointly considered and a two-dimensional continuous time Markov chain (CTMC) model is built. In the numerical example, it is observed that the optimal guard channel exists according the variations of the traffic load and propagation conditions when the proper value of SHRR is determined.
국내외적으로 무인자동차에 대한 연구와 개발이 활발히 진행되고 있다. 기존에 2D 기반의 네비게이션과 같은 시스템의 단점을 보완하고 더 안전한 주행을 할 수 있도록 다양한 서비스를 제공하기 위해 연구되고 있다. 본 논문에서는 동영상에서 교통 신호등의 위치 검출 및 신호인식 기법을 구현하여 보다 효과적으로 실시간 영상처리가 가능하도록 그 방법을 제안한다. 차량 전방의 깊이 정보를 측정하는 방법의 한계와 무인자동차 구현을 위한 신호등 인식기능의 한계, 그리고 기존 신호등 인식프로그램은 밝기변화에 민감하여 신호분석에 장애가 있다는 점을 고려하여 영상처리를 이용해 차량 전방의 깊이정보를 파악하고, 신호등을 검출하여 신호를 분석하고 전방에 검출된 신호등의 색성분과 신호등-차량 간의 거리를 구하는 프로그램을 구현한다.
일반적으로 골든 타임은 인명 구조나 화재 진압 등의 사고 초기대응에 있어서 가장 중요한 시간을 의미한다. 골든 타임은 재난 상황별로 다르지만 화재나 구급에 있어서는 5분을 목표로 하고 있다. 하지만 실제 현장의 경우 구급차의 평균 출동 시간은 9분, 평균 이송 시간은 17.6분으로 골든 타임과 비교하여 상당히 큰 지연시간이 존재한다. 이러한 지연시간에는 다양한 원인이 존재하지만 가장 큰 원인은 교통체증이다. 해당 문제를 해결하기 위해 정부에서는 긴급 자동차 양보의무법 제정, 사고 발생률이 가장 높은 장소에 구급차 우선 배치 등을 골든 타임을 확보하고 있지만, 교통량이 빠른 속도로 증가하는 출퇴근 상황에서는 해결책이 되지 못하고 있다. 따라서 본 논문에서는 신호등에 사운드 센서를 설치하여 수집된 소리 데이터를 활용한 딥러닝 기반 긴급차량 우선 신호 시스템을 제안하고 긴급차량의 주파수 대역을 추출하고 거리에 따라 다르게 나타나는 진폭 신호를 분류하는 실험을 진행하였다.
According to the new Singapore Authority Rule(Sn.1/Cir293) which has taken effect from $1^{st}$ July, 2011 at 000hrs, all vessel crossing the Traffic Separation Scheme(TSS) and precautionary areas in Singapore Strait are recommended to display the night signals consisting of 3 all-around green lights in a vertical line. So, this paper presents methods for design of SINGAPORE STRAIT TRANSITION NIGHT SIGNAL.
In recent years, soaring traffic volumes over optical communications networks lead to the rapid advances in information communications equipments. In backbone communications networks, there has been an advance in high-density transmission through DWDM, which can simultaneously transmit numerous signals with different wavelengths. When the channel spacing is narrower, the cross-talk between channels an important parameter that guarantees to the high performance of a whole system, becomes critical. (omitted)
이 논문은 현재 국내에 설치된 LED교통신호등 중 고장이 발생한 다수의 시료를 채취하여 고장사례를 정리하고, 사례별로 괴상원인을 분석하였다. 특히 신호등의 성능을 좌우하고 실질적인 고장의 원인을 제공하는 전원장치의 고장에 대하여 고장유형별로 구동방식을 비교, 분석함과 동시에 고장부분별 원인분석 및 평가를 통하여 LED교통신호등의 고장을 최소화 할 수 있는 방안을 제시하였다.
도로상에서 발생하는 교통 혼잡비용은 지역 간 도로 보다는 도심부 내에서 비중 있게 발생하며, 이는 전체 혼잡비용의 약 63.39%를 차지하고 있다. 따라서, 교통혼잡비용의 절감을 위해서는 도심부의 교통 혼잡을 해소하는 것이 중요하다. 도심부의 교통 혼잡은 반복정체와 비반복정체로 구분되며, 비반복 정체를 신속하고 정확하게 검지하는 것이 교통혼잡의 해소에 있어 무엇보다 중요하다. 그러나 돌발상황 검지에 관한 연구는 대부분 연속류를 대상으로 수행되어 왔다. 도심부 단속류 도로의 경우, 신호 교차로 주정차 차량 등 다양한 변수가 존재하기 때문에 연속류에 적용되는 돌발상황 검지 알고리즘을 수정없이 적용하기에 무리가 있다. 따라서 본 연구에서는 도심부 단속류 도로를 대상으로 수집된 GPS 기반의 차량궤적 데이터에 인공신경망을 적용하여 돌발상황검지 모형을 구축하였다. 제안된 모형의 정확도 검증 결과, 돌발상황 검지율 46.15%, 오보율 25.00%가 도출되었다. 이러한 결과는 단속류를 대상으로 하는 초기 연구 결과로서 의미가 있다. 또한 내비게이션 장치와 같은 차량 궤적 데이터만을 활용하여 비반복정체를 검지 할 수 있는 가능성을 제시 했다는 것에 의미를 찾을 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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