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국내 대기 환경의 통계적 특성 분석을 통한 전파 특성 분석
Analysis of Propagation Characteristics by Statistical Analysis in Domestic Atmospheric Environments 원문보기

韓國電磁波學會論文誌 = The journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science, v.19 no.6 = no.133, 2008년, pp.698 - 705  

최문영 (충남대학교 전파공학과) ,  이길재 (국방과학연구소) ,  김현수 (국방과학연구소) ,  백정기 (충남대학교 전파공학과)

초록
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전자파가 대기를 통과할 때 대기를 형성하고 있는 다양한 요인들에 의해 그 특성이 변동하게 된다. 전파 특성에 영향을 미치는 대기의 주요 요인으로는 수증기, 안개, 산소와 같은 대기 입자, 강우, 강설 및 그 외 여러 종류의 에어로졸을 들 수 있으며, 이러한 것들은 지형 및 지역적 특성에 따라 다르게 분포한다. 따라서 대기 환경에서의 전파 특성을 예측하기 위해서는 주어진 환경에 대한 기온, 습도, 기압, 풍속, 에어로졸 및 강우율 등의 통계적 분석이 중요하다. 본 논문에서는 국내 대기 환경에 대한 통계적 분석을 수행하였으며, 이를 바탕으로 국내 대기 환경에서의 전파 특성을 분석하였다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

When electromagnetic waves propagate through atmosphere, waves are affected by various factors. Atmosphere normally consists of different molecular species, water vapours, rain, fog, snow and small suspended particles called aerosols. The distributions of atmosphere molecules, water vapours, rain ra...

주제어

#Wave Propagation   #Atmosphere   #RF/MM Wave   #IR   #UV  

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

제안 방법

  • 이를 위해서 기온, 습도, 기압, 풍속, 강설에 대한 월평균, 연평균, 표준편차, 확률 분포 및 누적 분포에 대한 국내 대기 환경의 통계적 분석을 수행하였다. 강우의 경우 무선 채널의 가용도 측면에서 시간율 특성이 중요하므로시간율에 대해 분석하였다.
  • 확보된 데이터를 바탕으로 월평균, 연평균, 표준 편차, 확률 분포 및 누적 분포에 대한 통계적인 분석을 수행하였으며, 지형별, 대역별 감쇠 특성 차이를 확인하였다. 또한, 기온, 습도, 기압, 풍속, 강설의 연평균과 강우율의 시간율 0.01 %에 따른 전파 특성을 분석하고 예측하였다.
  • 미터인 기온, 습도, 기압, 풍속, 강설에 대한 국내 대기 환경에서의 통계적 분석과 에어로졸에 대한 분포 및 굴절률 데이터를 바탕으로 RF/MM 파, IR 및 UV 대역의 전파 특성을 분석하였다. 기온, 습도, 기압, 풍속의 경우 항상 대기 환경에 영향을 미치는 파라
  • 이를 바탕으로 대기 환경에 대한 통계적 분석을 수행하였으며, 이러한 기상 데이터의 통계적 특성을 이용하여 RF/MM 파, IR, UV 대역에 대한 지형별, 지역별 전파 특성을 분석하였다
  • 통계적 분석 자료가 필요하다. 이를 위해서 기온, 습도, 기압, 풍속, 강설에 대한 월평균, 연평균, 표준편차, 확률 분포 및 누적 분포에 대한 국내 대기 환경의 통계적 분석을 수행하였다. 강우의 경우 무선 채널의 가용도 측면에서 시간율 특성이 중요하므로시간율에 대해 분석하였다.

대상 데이터

  • 강우 감쇠 계산에는 그림 3에 나타낸 것 중 시간율 0.01 %의 강우율을 사용하였다, IR 대역의 에어로졸에 대한 감쇠 분석에 사용한 지형별 에어로졸분포 특성과 굴절률 데이터는 문헌에 나와 있는 데이터를 이용하였다而이
  • 데이터를 이용하여 분석하였다. 강우의 경우, 앞의 파라미터와는 다르게 시간 및 공간에 따라 다른 영향을 미치므로 무선 채널의 가용도 측면에서시간율 데이터를 이용하여 분석하였다 강설의 경우, 강우와 같이 시간율 데이터를 이용해야 되지만, 강우와 다르게 강설의 경우 하루 단위로 측정된 데이터로 시간율 데이터를 구할 수 없어 연평균 데이터를 사용하였다.
  • 본 논문에서는 국내 대기 환경에 대해 6개 지형으로 분류하고 국내 대기 환경에 대한 전파 특성 분석을 위해 예측 모델의 중요한 입력 파라미터인 기온, 습도, 기 압, 풍속 등에 대한 2000년부터 2007년도의 1분 간격으로 측정된 기상대 데이터를 확보하였다. 확보된 데이터를 바탕으로 월평균, 연평균, 표준 편차, 확률 분포 및 누적 분포에 대한 통계적인 분석을 수행하였으며, 지형별, 대역별 감쇠 특성 차이를 확인하였다.
  • 본 논문에서는 국내 대기 환경을 도심, 산악, 개활지, 해안, 호수, 섬 등으로 분류하였으며, 12개 지역에 대해 2000〜2007년까지 기온, 상대 습도, 기압, 풍속에 대한 1분 간격으로 기록된 기상 데이터를 확보하였다. 이를 바탕으로 대기 환경에 대한 통계적 분석을 수행하였으며, 이러한 기상 데이터의 통계적 특성을 이용하여 RF/MM 파, IR, UV 대역에 대한 지형별, 지역별 전파 특성을 분석하였다

데이터처리

  • 미터이므로 평균 데이터가 중요한 의미를 가지며, 연평균 데이터를 이용하여 분석하였다. 강우의 경우, 앞의 파라미터와는 다르게 시간 및 공간에 따라 다른 영향을 미치므로 무선 채널의 가용도 측면에서시간율 데이터를 이용하여 분석하였다 강설의 경우, 강우와 같이 시간율 데이터를 이용해야 되지만, 강우와 다르게 강설의 경우 하루 단위로 측정된 데이터로 시간율 데이터를 구할 수 없어 연평균 데이터를 사용하였다.
  • 확보하였다. 확보된 데이터를 바탕으로 월평균, 연평균, 표준 편차, 확률 분포 및 누적 분포에 대한 통계적인 분석을 수행하였으며, 지형별, 대역별 감쇠 특성 차이를 확인하였다. 또한, 기온, 습도, 기압, 풍속, 강설의 연평균과 강우율의 시간율 0.

이론/모형

  • ITU-R에서는 에어로졸 산란 모델에 대해 가시도, 습도와 관련된 3가지 경험 모델을 제 안 하고 있다. 본 논문에서는 AL NABOULSI 모델을 사용하였으며, 안개의 대표적인 두 가지 형태에 대한 경험 모델은 다음과 같다[기
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참고문헌 (10)

  1. ITU-R P.676-7, "Attenuation by atmospheric gases", 2007 

  2. ITU-R P.838-3, "Specific attenuation model for rain for use in prediction methods", 2005 

  3. ITU-R 3J/TEMP/53-E, "Development of a weather- model for free space optical propagation" 

  4. ITU-R, P.1621-1 "Propagation data required for the design of Earth-space system operating between 20 THz and 375 THz", 2005 

  5. Z. W. Zhao, Z. S. Wu, "Millimeter-wave attenuation due to fog and clouds", Infrared and Millimeter Waves, 2000. Conference Digest. 2000 25th International Conference on, pp. 469-470, 2000 

  6. Christian Gueymard, "SMARTS2, A simple model of the atmospferic radiative transfer of sunshine: algorithms and performance assessment", Florida Solar Energy Center, Dec. 1995 

  7. 이주환, 한일탁, 백정기, "국내 지역별 강우강도 분포(TTAS.KO-06.0122)", 2006년 12월 

  8. 이주환, 한일탁, 백정기, "누적 시간에 따른 강우강도 분포 변환 방법(TTAS.KO-06.0123)", 2006년 12월 

  9. 김지영, 김병철, "한반도에서 측정된 에어로졸의 크기 분포와 지역별 특성", 한국기상학회지, pp. 95-104. 2002년 2월 

  10. S. B. Carr, "The aerosol models in MODTRAN: incorporating selected measurements from Northern Australia", Defence Science and Technology Organisation, Dec. 2005 

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