다양한 옥내 측위 방법이 연구 발표되었다. 그 중에서 무선근거리통신망을 이용하는 방법은 측위를 위한 별도의 특수 장비를 요구하지 않기 때문에 실용적이다. 무선근거리통신망 기반 옥내 측위에서는 지문방식과 신호세기를 거리로 환산하여 사용하는 방법이 가장 흔히 사용되는 두 가지 방법이다. 지문방식은 시간과 노력이 많이 소요되는 준비단계가 필요하지만 신호세기를 거리로 환산하여 사용하는 방법보다 정확한 반면, 신호세기를 거리로 환산하여 사용하는 방법은 구현하기가 용이하지만 오차가 심하다. 때때로 지문방식 조차도 실제 응용에 적용되기에 부적절할 만큼 오차가 커, [1]은 일종의 지문방식인 K-NN (K nearest neighbors) 방법의 오차를 개선하기 위한 파티클 필터를 소개하였다. 칼만 필터도 역시 K-NN 옥내 측위의 정확도 개선을 위하여 사용된 바 있다. 본 논문은 K-NN 방법의 정확도 개선에 있어 칼만 필터와 파티클 필터의 성능을 비교하는 실험 결과를 소개한다.
RFID/USN을 적용한 항만 컨테이너 터미널의 효과적인 운영에 관한 방안이 모색되고 있다. 본 논문에서는 각 컨테이너에 무선 센서 노드가 하나씩 배치되어 있다는 가정하에 각 노드가 인접노드로부터 오는 전파의 세기 (RSSI: Received Signal Strength Indicator)값을 측정하여 서버로 전송하면 이를 근거로 항만 컨테이너 야적장(장치장)내에 적재된 컨테이너의 위치를 실시간으로 확인하는 방안을 제안한다. 이를 위하여 RSSI값에 근거한 컨테이너 위치 결정 알고리즘을 제안하고 성능을 분석한 후 응용 프로그램으로 구현하여 컨테이너별 위치확인이 가능함을 확인하였다.
무선 센서 네트워크에 대한 연구에서 노드의 위치는 매우 중요하다. 본 논문에서는 무선 센서 네트워크에서 노드 간의 연결성 정보와 신호 세기를 이용한 거리를 이용해서 해당 노드의 위치를 추정하는 기법을 제안한다. 이 기법을 사용하면 앵커 노드를 기준으로 미지 노드들의 상대적인 위치를 찾아서 전체적인 맵을 구성할 수도 있고 노드가 이동하는 경우에도 쉽게 노드의 위치를 찾을 수 있다. 시뮬레이션으로 이 방법의 정확성과 효율성을 검증하였다.
본 논문에서는 2003년 9월, 설문조사를 통해 조사한 국내 무선랜 운영현황의 주요결과를 제시하고 있으며, 무선랜 AP의 비컨 신호의 복조를 통하여 일반 무선랜 이용자에게 운영 채널번호, 수신 신호세기, WEP 설정유무 등의 주변 무선랜 AP 정보를 제공하는 응용 소프트웨어(이하 ‘무선랜 가이더’라 함)를 소개하고 있다. 그리고 서울 도심지역에서 무선랜의 운영현황을 무선랜 가이더를 이용하여 측정하고, 그 결과를 바탕으로 도심지역의 무선랜 운영실태를 조사하였다. 특히, 주변 무선랜 AP의 운영 파악에 유용한 무선랜 가이더는 정보통신부 및 초고속 무선랜 포럼의 홈페이지를 통하여 무료로 배포될 예정으로 있다.
이 논문의 목적은 시뮬레이션 소프트웨어인 OPNET Modeler Wireless Suite를 이용하여 WiFi (IEEE 802.11g)와 WiMAX (IEEE 802.16e)를 가상 무선망으로 모델링 후 종단간 패킷 통계를 시뮬레이션하여 그 특성을 분석한 연구이다. 국내외 무선망에 대한 시뮬레이션이 가능한 툴인 Remcom's Wireless InSite Real Time (RT) 모듈, WinProp: W-LAN, Fixed WiMAX, Mobile WiMAX, SMI 시스템은 무선 전파 신호 세기 분석에 비중을 두었고 이러한 무선 전파 신호 세기로 데이터 전송률을 고려할 수 있도록 설계되었다. 그러나 우리는 이들 시뮬레이션 툴(들)의 특성과 달리 다른 관점으로 본 연구를 접근하였다. 즉, 무선 전파 신호 세기 분석이 아닌 유무선 통합망을 기반으로 한 종단간 가상망 모델링이 가능하고 각 구간(예: 무선사용자, 기지국 또는 AP, HTTP 서버)마다 얼마만큼의 패킷이 전달되었는지를 시각적으로 분석할 수 있는 OPNET Modeler Wireless Suite를 활용한 연구로 접근하였다. 왜냐하면 패킷 통계는 무선서비스 성능 매트릭 중 하나의 지표로 종단간 중요한 QoS 분석 척도가 되기 때문이다. 특히나 WiMAX와 같이 QoS를 보장하는 무선사용자에겐 패킷 통계 지표는 더더욱 필수적인 항목임에 틀림이 없다. OPNET Modeler Wireless Suite로 가상 무선망을 실제에 가깝게 모델링 후 시뮬레이션 결과를 통해 우리는 흥미로운 결과를 찾아낼 수 있었고 그 실험/관측결과를 효율적이고 다각적으로 보여줄 수 있었다.
상용화되는 무선 전력 전송 시스템이 점점 더 증가하고 있다. 휴대폰과 같은 모바일 기기의 무선 충전 기술은 이제 자동차에서까지 상용화 제품의 출시가 되기 시작하였다. 이렇게 무선 전력 전송 시스템의 상용화기 진행됨에 따라, 무선 전력 전송 시스템에서 방사되는 전자파에 관한 일반 시민들의 우려도 증가하고 있으므로, 무선 전력 전송 시스템에서 방사되는 전자파를 축소시키는 기술의 연구 개발은 지속적으로 진행되어야 한다. 가장 먼저 무선 전력 전송 시스템의 구성을 소개하였고, 13개의 설계 입력 변수와 17개의 출력 파라미터를 언급하였다. 전자파 노이즈의 방사 원리 및 허용되는 전자파의 세기에 관하여 소개하면서 ICNIRP guideline과 CISPR standard 예제를 다루었다. 마지막으로 무선 전력 전송 시스템에서 방사되는 전자파의 축소 기술에 관한 연구 개발 사례를 다루었다. Electromagnetic shielding, Magnetic-field cancelation, LC filtering, Decoupled inductor, Spread spectrum 등의 기술을 적용하여 무선 전력 전송 시스템에서 방사되는 전자파 노이즈를 효과적으로 축소시킬 수 있으며, 앞으로도 무선 전력 전송 시스템에서 방사되는 전자파 노이즈를 축소시키기 위한 연구 개발이 지속적으로 진행될 것으로 기대한다.
본 논문은 근거리무선통신을 포함한 위치서비스를 위한 무선통신응용분야에 적용될 수 있는 고신뢰 고정밀 무선위치인식기술 방법을 제안한다. 제안된 위치인식방법은 양방향통신을 통해 추정된 무선태그의 신호세기 및 시간차를 측정된 거리정보를 바탕으로 상대적 위치에 대한 확률적 계산을 수행하게 되며, 측정데이터의 부정확성으로 인한 위치측정의 오차를 줄일 수 있다. 또한 제안된 고신뢰 무선측위 코아 스택을 근거리무선네트워크 형성이 가능한 2.4 GHz ISM 협대역 밴드의 ZigBee 무선비콘 및 무선태그 디바이스들에 탑재하고 실증시험을 위하여 스마트 홈 실내 환경 아래에서 $1m\;{\times}\;1m$ 의 위치인지를 가능케 하는 위치인식시스템을 구현한다.
IT 혁명의 근간이 되는 무선통신기술은 개인간의 통신을 가능하게 하여, 단순 정보 전달에서 음성 및 화상 통화가 언제, 어느 곳에서도 가능하게 되었다. 그러나 이런 단말기를 작동하게 하는 전력 또는 에너지는 여전히 유선으로 공급하거나 전지를 충전하여 사용한다. 만일 무선 통신뿐만 아니라 무선 에너지 전송까지 가능하다면 IT 기술은 또 다른 도약을 하게 될 것이다. 무선 에너지 전송은 백 년 전의 테슬라로부터 시작되어 지금까지 지속되어온 인류의 꿈이었다. 본 기고문에서는 20세기 초 무선 에너지 전송을 상상한 테슬라로부터 근래의 다양한 무선 에너지 전송 기술을 소개한다. 전자기파 방사를 이용한 기술과 전자기 유도현상을 이용한 무선 에너지 전송 기술을 개괄하고, 이러한 기존 기술을 넘어 근거리에서 공진 현상을 이용한 비방사 방식으로 에너지를 전송하는 MIT의 무선 에너지 전송 기술을 소개한다.
무선 센서 네트워크에서, 추가적인 하드웨어를 사용하지 않고 이동센서노드의 위치를 검출하는 가장 일반적인 방법들중의 하나가 수신 신호 세기를 기반으로 하는 위치 검출기법이다. 하지만, 노드 사이의 물리적인 무선 채널 특성에 따라 수신 신호의 세기가 다양하게 측정됨으로 신호의 세기를 이용하여 구한 두 노드간의 거리 데이터는 많은 오차를 포함하게 된다. 더 나아가 이를 이용하여 위치 검출을 수행할 경우 위치 추정 오차가 발생된다. 따라서 이러한 문제를 극복하여, 제한된 시스템 자원 내에서 노드의 위치 검출의 정확도를 개선시키는 방법이 필요하다. 이에 본 논문에서는 수신 신호 세기 기반의 거리 측정 방법의 단점을 극복하기 위해, 거리 데이터 신뢰도 정보를 활용하는 위치 검출 알고리즘을 제안한다. 시뮬레이션을 통하여 제안된 알고리즘이 기본 알고리즘보다 약 30%정도의 성능 향상을 제공할 수 있음을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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