본 논문은 극저주파 자계 세기를 무선 모니터링하기 위한 디지털 자계측정기의 설계 및 구현에 대해 기술한다. 우리 실생활에 극 저주파대역의 자기장이 노출되어 있어 인체에 자기장이 얼마나 영향을 미치는가에 대한 연구의 필요성이 있으며 그에 따른 측정 장비의 수요가 증가하고 있다. 본 논문에서는 3-축 코일형 자계센서를 사용하였으며, 자계의 측정 범위는 0.03~10uT, 주파수 범위는 40~180Hz이다. 자계 세기의 측정과 주파수 특성을 보상하는 등화기능은 DSP 기반의 디지털 방식으로 설계하였으며, 측정 값은 와이파이 통신을 이용하여 PC 모니터링 할 수 있도록 설계 및 구현하였고 측정오차는 6% 이내로 실용성을 확인하였다.
무선 센서 네트워크에서 수신 신호 세기를 이용한 위치추정 방식은 다수의 저전력 노드로 구성된 센서네트워크에 적합한 방법 중의 하나로 고려되고 있다. 수신 신호 세기를 이용한 위치추정 방식의 오차를 줄이기 위해서는 적절한 경로 감쇄 지수 (path-loss exponent, PLE)의 추정이 요구된다. 기존의 위치 추정 방식은 자신의 위치를 알고 있는 각각의 앵커가 인접한 앵커들을 참조하여 PLE를 측정하고, 자신의 위치를 알고자 하는 센서 노드는 수신 신호 세기를 기반으로 가장 인접한 앵커를 판별한 후, 해당 앵커가 측정한 PLE를 자신의 위치 추정에 이용하는 방식을 취하고 있다. 이때의 PLE는 인접한 앵커의 위치에서 측정된 것이기 때문에 실제 측정한 위치에서만 높은 신뢰성을 가지며, 그 외의 위치에서는 다른 값을 갖는 경우가 일반적이다. 따라서 인접한 앵커들을 참조하여 추정한 PLE를 센서 노드의 위치 추정에 직접적으로 이용하는 것은 위치 추정 시 오차를 발생 시키는 주요 원인이 된다. 본 논문에서는 센서 노드 스스로가 각각의 인접한 앵커들에 대한 PLE를 추정하고, 이를 이용하여 센서 노드의 위치를 추정하는 기법을 다루며, 특히, 추정된 센서 노드의 위치에서 각 앵커들까지의 거리를 기반으로 PLE를 반복적으로 재추정하도록 하여 위치 추정 오차를 줄이도록 하는, 반복 PLE 추정을 통한 위치 추정 기법을 제안한다. 성능평가에서는 제안된 기법이 기존의 방법보다 위치 추정 오차를 줄일 수 있음을 보였다.
차세대 이동통신 시스템에서는 3세대 진화망인 LTE(long-Term Evolution), WiMAX/WiBro, 차세대 WLAN등 다양한 무선 접속 기술이 All-IP 기반의 핵심망을 중심으로 통합되는 형태로 발전하고 있다. 이러한 발전에 따라 중첩된 다양한 무선 이종망 환경에서 최적의 조건을 제공하는 망으로의 접속을 제공하는 수직적 핸드오버가 필요하다. 그러나 현재까지는 각각의 네트워크가 독자적 서비스 제공을 위해 독립적인 무선자원관리 기능을 제공하여 왔으므로, 이종망 환경에서의 다양한 네트워크를 끊김없이 서비스를 제공하기 위해서는 개별 네트워크의 무선자원들을 통합적으로 관리하여 최적의 서비스를 제공할 수 있어야 할 것이다. 최근 이러한 무선 이종망 환경에서의 문제점을 해결하기 위해 적응적이동성을 위한 범용링크계층(GLL)과 통합무선자원관리(CRRM) 방식의 개념이 도입되고 있다. 본 논문에서는 LTE와 WLAN 사이에서의 효율적인 수직적 핸드오버를 위한 범용링크계층을 기반으로 정책기반과 다기준 의사결정법(MCDM)을 혼합한 수직적 핸드오버 알고리즘을 제안하고, 퍼지 로직 제어기(FLC)를 이용하여 핸드오버 시점을 적응적으로 결정하는 방안을 제안한다. 시뮬레이션 연구 결과 본 논문에서 제안하는 수직적 핸드오버 기법은 수신신호의 세기를 기반으로하는 방법과 MCDM 만을 사용하는 방법에 비해 데이터 처리량, 핸드오버 성공확률, 서비스 사용비용 그리고 핸드오버 시도 횟수 측면에서 우수한 성능을 보였다.
본 논문에서는 지능형 차량을 위한 차량네트워크를 IEEE 802.11b 무선 랜을 사용하여 구현하였을 때 간섭신호와 차량에서 발생하는 노이즈에 의한 영향을 확인하고 시스템의 안정성 여부를 판단한다. 무선 랜의 AP와 ME간의 통신을 지능형 차량의 차량 네트워크의 중앙 제어기와 센서, ECU, 구동계 장치 간의 통신이라고 가정하였을 때 다른 차량에서 사용하는 무선 차량 네트워크의 신호가 간섭으로 작용할 수 있다. 또한 차량 내부에서 발생하는 자동차 노이즈 또한 무선 차량 네트워크 시스템에 영향을 줄 수 있다. 본 연구에서는 외부 차량에서 송신된 신호가 다른 차량에게 간섭으로 작용하였을 패 간섭 수신신호의 세기에 따른 BER(Bit Error Rate)를 확인하였고 차량 내부에서 발생하는 차량 노이즈의 종류를 항상 영향을 주는 White type과 특정 시간에만 영향을 미치는 Spark type 노이즈로 구분하여 시스템에 주는 BER 영향을 확인하였다. 이를 통해 지능형 차량을 구성하기 위한 무선 차량 네트워크를 IEEE 802.11b 무선 랜으로 구현하였을 때 시스템의 안정성을 시뮬레이션을 통하여 확인하였다.
유비쿼터스(Ubiquitous)란 사용자가 네트워크나 컴퓨터에 의식하지 않고 장소, 공간, 시간에 상관없이 자유롭게 네트워크에 접속할 수 있는 정보통신 환경을 말하며, 현재 이러한 유비쿼터스 기술을 이용한 첨단도시 및 생태도시 구현이 전 세계적인 화두로 각광받고 있다. 최근 정보산업과 이동통신 기술이 발전함에 따라 주변에 있는 모든 물체에 컴퓨터를 내장하여 서로 네트워크로 연결하고 상호간에 협조와 타협을 해 가면서 인간의 삶에 보이지 않게 컴퓨팅을 제공한다는 유비쿼터스 컴퓨팅(Ubiquitous Computing)을 개념(M. Weisre, 1993)으로 하여, 무선센서 네트워크 기술 USN (Ubiquitous Sensor Network)을 토목, 건축 구조물 같은 사회기반인프라에 적용한 신개념 지능형 구조물과 유지관리기법에 대한 연구가 시도 되고 있다. 이에 본 연구에서는 유비쿼터스 무선센서 네트워크의 건설구조물 적용 가능성을 판단하기 위하여 건설구조물에 가장 많이 사용되는 콘크리트와 철근을 변수로 실험체를 제작하여 센서노드의 전파투과성 실험에 대한 기초실험을 실시하였다. 이때 철근의 배근 간격 및 콘크리트의 타설 두께, 송수신기의 RF신호 강도 세기를 변수로 하였으며, 내부에 무선통신 모듈이 장착되었을 때 무근콘크리트의 송수신 가능 거리와 철근 배근 간격별 송수신 가능 거리를 수평, 수직 방향으로 각각 측정하였다. 또한, 변수별 전파의 감쇄를 정확히 측정하기 위하여 스펙트럼 아날라이저(Spectrum Analyzer)를 이용하여 사용주파수대의 전파의 크기를 측정하였다. 전파가 감쇄되는 현상을 수치적으로 분석하였으며, 주파수대역의 특성에 따른 주파수 파장의 영향을 분석 하였다. 이를 통하여, 무선센서의 건설 구조물 적용 가능성을 검토한 그 결과 무근콘크리트의 경우 45cm의 투과 깊이를 보였고, 5cm의 간격으로 배근한 철근콘크리트는 37cm, 15cm 간격은 45cm의 투과 깊이를 보였다. 철근 배근 15cm 이상이 되면 무선통신에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다.
Beam-forming 방식을 적용한 배열 안테나의 무선전력전송(WPT)은 송신기와 수신기를 접촉하지 않고 서로 떨어져도 높은 효율의 무선전력전송이 가능하다. 하지만 이 방식은 송신기와 수신기의 떨어진 거리에 따른 전자파에 대한 인체안전기준을 만족해야 사용할 수 있다. 본 논문에서는 시뮬레이션을 통해 2.4 GHz용 $4{\times}8$ 배열 안테나를 모델링하고 배열 안테나의 단일 안테나에 각각 1W의 2.4 GHz 정현파를 인가하여 배열 안테나로부터 떨어진 거리에 따른 전기장 세기 및 머리에 대한 10 gram 평균 SAR (Specific Absorption Rate)를 구하였다. 그리고 이 값들과 2018 ICNIRP (International Commission on Non-Ionizing Radiation Protection) 가이드라인 초안의 인체안전기준치와 비교하였다. 그 결과, 원거리장의 전기장 세기로부터 도출된 전력밀도가 $33.257W/m^2$로 직업인에 대한 전력밀도의 인체안전기준치는 만족하나 일반인에 대한 전력밀도의 인체안전기준치를 초과하였다. 10 gram 평균 SAR 또한 인체안전 기준치를 초과하였다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제40권9호
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pp.836-841
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2016
Wi-Fi를 이용한 실내 위치인식 시스템은 2차원 이상의 실내 공간 정보와 노드 위치정보 등이 결합된 무선 신호 지도의 제작이 필수적이다. 이를 구성하기 위한 과정인 Wi-Fi 노드의 RSSI 측정 및 배치 정보 확인에 시간 비용이 크게 발생한다. 특히 기존의 무선 환경이 변하거나 새로운 공간이 만들어질 경우 실내 위치기반의 서비스를 제공하기 위해 노드의 재설치 및 새로운 실내 무선 지도 제작이 필요하다. 이러한 문제로 인해 발생되는 시간 소비를 줄이기 위하여 본 논문에서는 3 m 간격으로 설치된 Cable형 Wi-Fi를 사용하여 정확한 노드의 배치 위치를 판별 및 공간 분석이 가능한 RSSI 가시화 및 Sobel 필터 기반 경계선 검출을 통해 복도 구간의 직선과 곡선을 구분하는 알고리즘을 제안한다. Cable형 Wi-Fi는 동일한 전력선으로 연결되어 있으므로 노드가 일정한 간격으로 설치된 순서를 알 수 있다는 장점이 있다. 이를 기반으로, 공간의 특정 구간을 분석이 가능하도록 측정된 RSSI 기반 가시화과정을 통해 신호의 분포를 확인하고 이를 Sobel 필터 기반 경계선 검출 및 Total RSSI Distribution(TRD) 연산을 통하여 분석한다. Raw data와 제안하는 알고리즘 신호강도를 비교해본 결과 제안하는 알고리즘의 신호 세기는 곡선 구간에서 경계선 특성이 평균 13.73 % 증가하였다. 또한 직선 구간 신호의 세기를 평균 34.16 % 감소시켜 직선구간과 곡선구간의 특성이 개선되었다.
무선 센서 네트워크에서 센서노드의 지리적인 위치를 요구하는 응용들이 현저하게 증가하고 있다. 최근 다양한 위치 측위 알고리즘들이 제안 되었지만, 대부분의 알고리즘은 특정한 하드웨어로 얻은 RSSI와 LQI 측정치를 기반으로 위치를 추정하고 있다. 본 논문에서는 이러한 추가적인 정보를 이용하지 않아도 기존 연구와 근사한 측정 결과를 얻을 수 있는 '가중 다중 링을 이용한 측위' 알고리즘 WMRL(Weighted Multiple Rings Localization)을 제안한다. 고정노드(anchor nodes)들이 배치되어 있으며, 각 고정노드는 주기적으로 서로 다른 신호 세기의 비콘(beacon) 신호를 송출한다고 가정한다. 그러면, 비콘 신호는 공간상에 링을 형성하게 되며, 파워 레벨의 세기에 따라 다수의 동심원을 형성하는 동시에 링 간에 교차영역을 생성한다. 본 논문에서는 효율적인 측위 계산을 위해 각 링의 거리 비율에 따른 가중치 모텔을 제안한다. 또한, 센서노드는 수신이 가능한 고정노드로부터 가장 가까운 링을 발견할 수 있으며, 이를 활용하여 센서노드는 자신의 위치를 고정노드 좌표의 가중 합으로 구한다. 제안된 알고리즘은 분산적으로 위치를 계산할 수 있으며, 추가적인 하드웨어를 요구하지 않는다. 추가적으로, 비 신뢰적인 RSSI 및 LQI에 의존하지 않고, 각 링 간의 거리 비율로 측위가 가능한 것이 특정이다. 그럼에도 불구하고, WMRL은 시뮬레이션 결과 2개의 링, 즉 2개의 파워 레벨로 구성하였을 경우에는 기존의 centroid 방식보다 평균 측위 에러가 2배 감소하였고, 3개의 링을 구성하였을 경우에는 WCL(Weighted Centroid Localization)과 대등한 측위 결과를 보였다.
본 논문에서는 실내 환경에서 가시 광선을 이용한 무선 망 설계에 필요한 가시광의 특성 예측을 위해 포톤 모델을 이용하는 방법을 제시한다. 광선을 이용하는 경우, 높은 주파수와 짧은 파장을 갖고 있으므로 광선 추적법을 이용하는 것이 일반적이나, 환경이 복잡하고 복수의 반사, 투과뿐만 아니라 물체 표면의 거친 정도 등의 재질을 고려한 난반사까지 고려해야 하는 경우, 매우 많은 시간이 걸리는 단점이 있다. 이러한 단점을 해결하기 위해 본 논문에서는 광선 추적법을 보완하여 광선의 세기를 포톤의 밀도로 근사하여 계산 정밀도와 계산 시간을 타협하는 방식을 제시한다.
백스케터 신호는 신호의 세기가 미약하여 신호 간섭과 채널 영향에 큰 영향을 받는다. 본 논문에서는 백스케터 통신을 위한 주파수 대역을 찾는 인지 무선 통신 시스템 기반의 이중 알고리즘을 제안한다. 이중 알고리즘은 유휴 채널과 에너지 효율에 대한 정보와 주파수 채널의 상태를 파악하여 최적의 주파수 채널을 제공한다. 시뮬레이션 결과를 통해 본 논문에서 제안한 알고리즘을 적용한 백스케터 통신의 성능을 확인하고, 백스케터 통신에서 제안한 알고리즘의 성능향상을 입증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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