협력 스펙트럼 센싱은 스펙트럼 센싱의 신뢰성 및 정확도를 높이기 위해 다수의 CR 기기들이 정보를 공유하여 면허 사용자를 검출하는 방식이다. 이때, CR 기기의 센싱 결과를 융합하는 방식에 따라 경판정 방식(hard decision method)과 연판정 방식(soft decision method)으로 구별할 수 있다. 본 논문은 면허 사용자와 CR 기기 사이의 거리에 따른 가중치가 적용된 결합 방식(Distance based Weight Combining: DWC)을 사용하여 에너지 검출기반 협력 스펙트럼 센싱을 제안하고, 이에 따른 분석 및 모의 실험 결과를 나타낸다. 면허 사용자의 신호는 OFDM 기반의 시스템을 가정하였으며, 면허 사용자와 CR 기기 사이의 무선 채널은 가우시안(Gaussian) 채널로 모델링하였다. 에너지 검출법을 위한 임계값은 각 채널의 SNR(Signal to Noise Ratio)에 따라 다르게 적용되었으며, 각 채널의 잡음 신호의 평균값으로 가정하였다. DWC를 적용한 협력 스펙트럼 센싱을 수행한 결과, 거리에 따라 다양한 검출 확률을 나타낸 단일 센싱에 비해 비교적 안정된 검출 확률을 나타내는 것으로 알 수 있었으며, 동일 이득 결합을 반영하여 협력 스펙트럼 센싱을 수행한 것보다 우수한 스펙트럼 센싱을 나타내었다.
본 논문에서는 새로운 스펙트럼 검출 시스템을 제안한다. 먼저 융합 센터(Fusion Center : FC)에서 1차 사용자의 신호를 수신하고, 이를 이용하여 1차 사용자의 유무를 판단한다. 그러나 이 과정에서 최종 1차 사용자의 유무를 판단하지 못한다면, 각 2차 사용자들의 Local observation 결과를 필요로 한다. 이때 융합 센터(Fusion Center : FC)는 각 2차 사용자의 신호 중 에너지가 가장 큰 2차 사용자의 Local observation의 결과만을 수신하며, 수신한 FC는 최종 결정값을 각 2차 사용자에게 송신한다. 본 논문을 통해 제안하는 기법은 단 하나의 2차 사용자가 스펙트럼 검출에 참여하기 때문에 불필요한 스펙트럼 검출로 인한 비트수를 줄일 수 있다. 그러므로 1차 사용자의 유무를 판단하는 과정에서의 2차 사용자의 전력과 불필요한 Local observation전송으로 인한 대역폭의 소모를 줄일 수 있다. Monte-Carlo 시뮬레이션을 통해 본 논문에서 제안하는 기법의 검출 확률, 오 경보 확률 등을 구함으로서 기존의 기법보다 우수한 성능을 보이는 것을 증명한다.
본 논문은 면허사용자와 CR기기 사이의 거리에 따른 가중치가 적용된 결합방식 (Distance based weight combining : DWC)을 사용하여 에너지 검출 기반 협력 스펙트럼 센싱을 제안하고 이에 따른 분석 및 모의실험 결과를 나타낸다. 면허사용자의 신호는 OFDM기반의 시스템을 가정하였으며 면허 사용자와 CR 기기 사이의 무선 채널은 가우시안 (Gaussian) 채널로 모델링 하였다. 에너지 검출법을 위한 임계값은 각 채널의 SNR (Signal to Noise Ratio)에 따라 다르게 적용되었으며 각 채널의 잡음신호의 평균값으로 가정하였다. DWC를 적용한 협력 스펙트럼 센싱을 수행한 결과 거리에 따라 다양한 검출확률을 나타낸 단일 센싱에 비해 비교적 안정된 검출확률을 나타내는 것으로 알 수 있었으며, 동일이득 결합을 반영하여 협력스펙트럼 센싱을 수행한 것 보다 우수한 스펙트럼 센싱을 나타내었다.
본 연구에서는 다목적 레이다 시스템의 신호처리부 설계방안과 알고리즘에 대해 분석하였다. 충돌방지 및 기상모드로 동작하는 신호처리부는 이 두 모드에 대해 ADC, NCI, STC, CFAR의 처리구조를 갖도록 설계하였다. NCI와 CFAR기법으로 제시된 여러 알고리즘의 특성을 분석하였다. 오경보율을 낮추고, 검출확률을 향상시키는데 CVI 알고리즘과 CMLD 알고리즘이 우수한 성능을 갖는 것으로 분석되었다. 시스템 계산 성능을 고려하여 CMLD에 M=16~20, Ko=M-4를 적용하는 것이 적절하다. CVI에 많은 계산 시간이 되므로, CVI에 2개 이상의 프로세서가 할당되어야 한다. 따라서, 4개의 프로세서를 고려하는 시스템에서는 ADC 입력 처리와 NCI의 VID처리, STC와 CFAR를 각각 1개의 프로세서에서 처리하고 2개의 프로세서가 CVI를 처리하여야 한다.
인지 무선 기술은 보조 사용자가 (SUs) 주 사용자 (PUs)에 간섭을 주지 않고 기회주의적 방식으로 라이선스 스펙트럼을 사용할 수 있는 기술이다. 인지 라디오의 핵심 기술은 스펙트럼 센싱이다. 그러나 인지 무선 센서 네트워크에서 에너지 효율적인 스펙트럼 센싱 기법에 대한 연구는 많지 않다. 본 논문에서는 클러스터 기반의 인지 무선 센서 네트워크를 위한 에너지 효율적인 협력 스펙트럼 센싱 노드 선택 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서, 허위 경보 확률 및 에너지 소비를 최적화하기 위하여 클러스터 내 스펙트럼 센싱 노드들의 수를 최소화하게 된다. 시뮬레이션 결과를 통하여 본 논문에서 제안한 최적의 스펙트럼 센싱 노드 수를 적용하므로 스펙트럼 센싱 효율성이 향상되었고, 또한 네트워크의 에너지 효율성도 보장된 것을 검증하였다.
이 연구에서 우리는 코로나 홀(Coronal hole, CH)의 정보(위치, 면적)를 이용하여 CIR(Corotating Interaction Regions)과 지자기폭퐁(Geomagnetic Storm)에 대한 경험적인 예보를 수행하였다. 이것을 위해 1996년 1월 $\sim$ 2003년 11월까지의 미국 국립 천문대-Kitt Peak 관측소의 He I $1083{\AA}$ 영상으로부터 코로나 홀 자료를 얻고, Choi et al.(2009)로부터 확인된 CIR과 지자기폭풍 자료를 활용하였다. 지자기 폭풍을 일으키는 코로나 홀의 특성을 고려하여 코로나 홀의 중심이 $N40^{\circ}$와 $S40^{\circ}$ 사이, $E40^{\circ}$와 $W20^{\circ}$ 사이에 위치하고 태양 반구에 대한 면적 비율이 다음과 같은 세 가지 경우를 선택하였다: (1) case 1: 0.36% 이상, (2) case 2: 0.66% 이상, (3) case 3: $1996{\sim}2000$년 동안에는 0.36%, $2001{\sim}2003$년 동안에는 0.66% 이상. 우리는 각 경우에 대하여 예보의 성공 유무를 확인할 수 있는 예보 분할표(Contingency Table)를 만들고, 그들의 태양 주기 위상(Solar cycle phase)에 대한 의존성을 조사하였다 분할표로부터 우리는 PODy(the probability of detection yes), FAR(the false alarm ratio), Bias(the ratio of "yes" predictions to "yes" observations) 그리고 CSI(critical success index)와 같은 예보 평가 지수를 결정하였다. 이와 같은 예보에서 PODy와 CSI가 상대적으로 더 중요한 사실을 고려하여, 우리는 가장 좋은 후보가 case 3이라는 것을 발견하였다. 이 경우에 두 가지 예보에 대한 예보평가 지수는 아래와 같다: CH-CIR의 경우는 PODy=0.77, FAR=0.66, Bias=2.28, CSI=0.30이고, CH-storm의 경우는 PODy=0.81, FAR=0.84, Bias=5.00, CSI=0.16이다. 또한 태양 활동 극대기 이후 감쇄기간 동안의 지수들이 태양 극대기 이전의 값들 보다 훨씬 잘 예보되고 있음을 알 수 있다. 따라서 코로나 홀을 이용한 CIR의 예보는 충분한 가능성을 보여주고 있으나, 지자기 폭풍의 예보는 너무 많은 허위 예보로 인하여 다소 어려울 것으로 비상된다.
위성 자료의 성능이 크게 개선됨에 따라 최근에는 위성을 이용하여 광범위한 영역에 대한 실시간 안개 탐지 알고리즘들이 개발되고 있다. 한반도 주변을 관측하는 기상위성 중 관측주기가 10분으로 시간해상도가 가장 우수한 GEO-KOMPSAT-2A/Advanced Meteorological Imager (GK2A/AMI)는 공간해상도가 500 m이다. 반면 GEO-KOMPSAT-2B/Geostationary Ocean Color Imager-II (GK2B/GOCI-II)는 해상도가 250 m지만, 1시간 주기로 관측하고 가시채널만 보유하고 있다. 따라서 본 연구에서는 한반도 주변에서 발생하는 안개를 10분 및 250 m 해상도로 탐지하기 위해 GK2AB 융합 안개 탐지 알고리즘(Fog Detection Algorithm, FDA)인 GK2AB FDA를 개발하였다. GK2AB FDA는 세 파트로 구성된다. 첫 번째로 현업 운용중인 GK2A 안개 탐지 알고리즘(GK2A FDA)으로 10분 및 500 m 해상도로 안개를 탐지한다. 두 번째 단계에서는 두 위성 자료 간 시공간 일치, 태양천정각과 파장역 차이를 보정한 GK2A normalized visible (NVIS)의 10분 변화량을 이용하여 GK2B NVIS를 10분 간격으로 외삽한다. 마지막 단계에서는 외삽된 GK2B NVIS, 태양천정각, GK2A FDA 산출물 등을 입력자료로 기계학습(의사결정나무)을 이용하여 개발된 GK2AB FDA로 지리적위치에 따라 안개를 탐지(250 m, 10분)한다. GK2AB FDA의 훈련에는 6개 사례, 검증에는 4개 사례가 이용되었다. GK2AB FDA의 정량적 검증에는 지상관측 시정, 풍속 그리고 상대습도 자료를 이용하였다. GK2AB FDA는 GK2A FDA에 비해 공간해상도가 4배 증가함에 따라 안개 및 비안개 화소가 보다 자세히 구분되었다. 또한 검증방법에 관계없이 GK2A FDA에 비해 probability of detection (POD)은 높고 Hanssen-Kuiper Skill score (KSS)는 높거나 비슷함을 보여 안개 탐지 수준이 개선된 것으로 보인다. 하지만 일부 사례에서는 GK2AB FDA의 false alarm ratio (FAR)와 Bias가 크게 나타나 안개를 과대탐지하는 문제를 보이고 있다.
This study is to assess the applicability of the Extreme Forecast Index (EFI) algorithm of the ECMWF seasonal forecast system to the Global Seasonal Forecasting System version 5 (GloSea5), operational seasonal forecast system of the Korea Meteorological Administration (KMA). The EFI is based on the difference between Cumulative Distribution Function (CDF) curves of the model's climate data and the current ensemble forecast distribution, which is essential to diagnose the predictability in the extreme cases. To investigate its applicability, the experiment was conducted during the heat-wave cases (the year of 1994 and 2003) and compared GloSea5 hindcast data based EFI with anomaly data of ERA-Interim. The data also used to determine quantitative estimates of Probability Of Detection (POD), False Alarm Ratio (FAR), and spatial pattern correlation. The results showed that the area of ERA-Interim indicating above 4-degree temperature corresponded to the area of EFI 0.8 and above. POD showed high ratio (0.7 and 0.9, respectively), when ERA-Interim anomaly data were the highest (on Jul. 11, 1994 (> $5^{\circ}C$) and Aug. 8, 2003 (> $7^{\circ}C$), respectively). The spatial pattern showed a high correlation in the range of 0.5~0.9. However, the correlation decreased as the lead time increased. Furthermore, the case of Korea heat wave in 2018 was conducted using GloSea5 forecast data to validate EFI showed successful prediction for two to three weeks lead time. As a result, the EFI forecasts can be used to predict the probability that an extreme weather event of interest might occur. Overall, we expected these results to be available for extreme weather forecasting.
소프트웨어 결함 예측(SDP)은 결함이 있는 모듈을 식별하기 위한 연구 분야이다. 충분한 로컬 데이터가 없으면 다른 회사에서 수집한 데이터를 사용하여 분류기를 구축하는 교차 프로젝트 결함 예측(CPDP)을 활용할 수 있다. SDP에 대한 대부분의 기계 학습 알고리즘은 서로 다른 값에 따라 예측 성능에 큰 영향을 미치는 하나 이상의 매개 변수를 사용한다. 본 연구의 목적은 CPDP의 예측 성능 향상을 위해 매개 변수 선택 기법을 제안하는 것이다. Harmony Search 알고리즘을 사용하여, 예측 어려움을 야기하는 클래스 불균형을 해결하는 방법인 비용에 민감한 부스팅의 매개 변수를 조정한다. 분포 특성에 따라 매개 변수 범위와 매개 변수 간의 제한 조건 규칙이 정의되어 하모니 검색 알고리즘에 적용된다. 제안된 접근법은 15개의 대상 프로젝트를 대상으로 3개의 CPDP 모델과 내부프로젝트 결함 예측(WPDP) 모델을 비교한다. 실험 결과는 제안된 방법이 클래스 불균형의 맥락에서 다른 CPDP 방법보다 성능이 우수하다는 것을 보여준다. 이전의 연구에서는 탐지 확률이 낮거나 오보 가능성이 높았으나 우리의 기법은 높은 PD와 낮은 PF를 제공하면서 높은 전체 성능을 보였다. 또한 WPDP와 비슷한 성능을 제공하였다.
본 논문에서는 항공시스템의 데이터 및 음성 통신을 위한 VHF (Very High Frequency) digital link mode-2 (VDL Mode-2) 시스템에 적합한 수신 알고리듬을 제안한다. VDL Mode-2 시스템은 패킷 방식으로 동작하며 이에 따라 최적화된 패킷 검출 알고리듬을 설계하여야 한다. 또한 VDL Mode-2 시스템에서는 송수신 여파기로 각각 제곱근 상승 코사인 여파기를 사용하는 일반적인 디지털 통신 시스템과 달리 점유 주파수 대역 요구사항에 따라 송신 여파기로 상승 코사인 여파기를 사용한다. 따라서 수신기에서는 ISI (inter-symbol interference)와 잡음 특성을 고려하여 최적화된 저역 통과 여파기를 설계하여야 한다. 이와 함께 VDL Mode-2 시스템의 안정적인 동작을 위해서는 송수신기의 반송파 주파수 차이와 도플러 주파수 천이에 의한 주파수 오프셋을 추정하고 보상하여야 한다. 본 논문에서는 VDL Mode-2 시스템을 위한 패킷 검출, 수신 여파기 및 주파수 오프셋 추정 및 보상 알고리듬들을 제안하고 제안한 기법들을 적용한 VDL Mode-2 시스템의 성능을 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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