• 전자공학회논문지
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• 제51권12호
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• pp.12-19
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• 2014

본 논문에서는 다중사용자 간섭이 존재하는 M-ary TH-PPM 시스템에서 확률분포 모델에 기반하는 개선된 초광대역 Rake 수신기법이 연구되었다. Rake 수신기의 성능 향상을 위해서 다중사용자 간섭과 잡음의 혼합 분포를 유연하게 근사할 수 있는 확률모델이 필요하며, 본 연구에서는 라플라스분포와 첨두치 정합(kurtosis matching) 기법이 적용된 일반화된 정규 라플라스 모델이 고려되었다. 각 확률분포에 기반하는 Rake 수신기의 성능이 IEEE 다중 경로 페이딩 채널에서 평가되었고 종래의 Rake 수신기와 비교 되었다. 제안된 접근법은 종래의 Rake 수신기보다 더 우수한 BER 성능을 보인다.

• Wind and Structures
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• 제34권5호
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• pp.421-435
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• 2022

To investigate the non-Gaussian properties of fluctuating wind pressures and the error margin of extreme wind loads on a long-span curved roof with matching and mismatching ratios of turbulence integral scales to depth (L_u^x/D), a series of synchronized pressure tests on the rigid model of the complex curved roof were conducted. The regions of Gaussian distribution and non-Gaussian distribution were identified by two criteria, which were based on the cumulative probabilities of higher-order statistical moments (skewness and kurtosis coefficients, S_k and K_u) and spatial correlation of fluctuating wind pressures, respectively. Then the characteristics of fluctuating wind-loads in the non-Gaussian region were analyzed in detail in order to understand the effects of turbulence integral-scale. Results showed that the fluctuating pressures with obvious negative-skewness appear in the area near the leading edge, which is categorized as the non-Gaussian region by both two identification criteria. Comparing with those in the wind field with matching L_u^x/D, the range of non-Gaussian region almost unchanged with a smaller L_u^x/D, while the non-Gaussian features become more evident, leading to higher values of S_k, Ku and peak factor. On contrary, the values of fluctuating pressures become lower in the wind field with a smaller L_u^x/D, eventually resulting in underestimation of extreme wind loads. Hence, the matching relationship of turbulence integral scale to depth should be carefully considered as estimating the extreme wind loads of long-span roof by wind tunnel tests.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.49-57
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• 2018

Cho는 확률적 활동 네트워크 분석에서 활동시간이 상호 독립적이고 정규분포를 따른다는 가정 하에서 사업완성시간의 적률 (평균, 분산, 왜도, 첨도)을 추정하기 위한 방법을 제안하였다. 본 논문에서는 활동시간의 분포가 일반적인 분포일 때 사업완성시간의 적률을 추정하기 위한 방법을 제안한다. 제안된 방법은 활동시간 분포의 이산화를 위해 적률매칭 방법을 사용하며, 사업완성시간의 계산에 사용될 활동시간을 결정하는데 이산형 역변환 방법을 사용한다. 제안된 방법은 대규모 네트워크에 적용하기 쉽고, 몬테칼로 시뮬레이션 보다 계산적으로 효율적이며, 제안된 방법의 결과는 몬테칼로 시뮬레이션에 의한 결과와 잘 일치함을 보여준다.