이 논문은 RFID를 이용한 무선 위치 인식 기술에 대한 것이다. 데이터의 RF 분석에 의한 수신된 신호의 강도로써 위치를 파악하고 위치 특성을 이해하는 실험을 하였다. 이 실험 시스템은 외부 환경 요인을 고려한 상태에서 5000대의 단말기를 이용하여 연구하였다. 이 위치 서비스는 특히 구매, 물류, 제조와 같은 일반산업, 자동조명/공조연동, 주차장 GATE 연동 서비스 등과 같은 많은 산업에서 이용될 것이다. 이 기술의 최적 솔루션은 일상생활의 지능형 정보가 필요하는 데이터의 저장과 접촉 비접촉에 토대를 둔 스마트 카드(전화카드, 은행카드..)등에도 이용될 것이다. 실내 위치 실험 방법은 서비스 및 추정된 위치 데이터를 이용한다. 이 연구의 결과는 아래와 같다. 첫째, Active RFID의 위치인식 시스템 설치 운영의 효율성과 둘째, 실내 무선위치 시스템의 추후 지능형 정보가 필요하는 여러 분야에서의 적용 가능성실험에 있다.
본 논문에서는 MRC 다이버시티 방식과 하이브리드 SC/MRC 다이버시티 방식을 DS/CDMA 시스템에 적용하였을 경우. 나카가미 페이딩 채널환경에서 페이딩 지수와 다이버시티의 브랜치 수가 시스템에 미치는 영향을 비교 분석하였다. 페이딩 지수 m값이 1과 2일 경우에 대하여 브랜치 수를 2.3.4 인 경우 각 다이버시티 방식을 적용하였다 분석결과, 나카가미 페이딩 지수 m값이 작은 값. 즉 페이딩의 영향이 심한 경우 하이브리드 SC/MRC 다이버시티 방식의 레이크 수신기를 적용하는 것이 효율적이며. 페이딩의 영향이 심하지 않은 경우 MRC 다이버시티 방식의 레이크 수신기를 적용하는 것이 효율적임을 확인하였다. 결과적으로 실제 통신 환경이 열악한 경우 시스템의 복잡도를 줄이면서도 비슷한 성능을 얻을 수 있는 방법으로 각 브랜치 수에 수신되는 강도가 센 몇몇 신호를 가진 경로를 선택하는 하이브리드 SC/MRC 다이버시티 방식이 MRC 다이버시티방식을 대신할 수 있는 방식임을 입증하였다.
시간 영역에서 나노 초 이하의 임펄스 신호를 이용하는 초광대역 임펄스 통신을 이용하면 임펄스 특성으로 인해 노드의 위치 정보 파악이 가능하다는 것이 알려져 있다. 이를 위해 무선 측위(Wireless Position Location)용으로 펄스의 도착 시간을 측정하여 센서나 태그의 위치를 계산하는 많은 알고리즘들이 제안되었다. 본 논문에서는 이러한 기존의 알고리즘들의 장단점을 비교한 후 무선으로 동기를 맞추는 TDoA 방안을 실용화 가능한 새로운 방안으로 제안한다. 기존의 알고리즘들은 완벽한 동기를 가정하거나 펄스 송,수신의 시간을 제약하는 등의 특수한 로직이 따로 필요하지만, 저가격, 저전력으로 동작하는 센서네트워크 등의 시스템을 위해서는 가급적 간단하게 노드를 만들어야 하고, 가급적 적은 펄스의 전송을 수행하여야 한다. 제안하는 방안은 동기를 임펄스를 이용해 맞추는 방법을 사용한다 따라서 실제로 구현이 가능하면서도 고정밀 측위를 요하는 시스템에서 측위의 정확도도 높다 시뮬레이션을 통해서 제안하는 방안이 50cm 이하의 에러를 나타낼 확률이 다른 구현 가능한 시스템보다 50%이상 개선됨을 확인하였다.
GBAS는 Differential GPS(DGPS) 개념을 활용하여 공항근처 23NM 반경 이내에 위치한 항공기에 정밀위치서비스와 정밀접근서비스를 제공하는 시스템으로, GBAS 지상장비는 공항에 설치된 이후에 지상 및 비행시험평가를 통해 그 기능 및 성능을 검증하도록 되어있다. 본 논문에서는 김포국제공항에 설치된 GBAS 지상장비에 대해 비행검사용 항공기를 이용한 비행시험 방법 및 결과를 분석하여 기술하였다. 시험 결과 김포공항의 GBAS 신호통달범위 내에서 VDB 데이터가 오류 없이 정상적으로 수신되었으며, VDB 전계강도, 보호수준, 코스정렬 정확도 등도 평가 요구조건을 충분히 만족시키는 것을 확인하였다.
무선 센서 네트워크의 구현에 활용되는 IEEE 802.15.4 표준은 이기종 통신 기술들이 공존하는 2.4 GHz ISM 대역을 기반으로 동작하며, 수시로 변하는 네트워크 상태로 인한 간섭을 회피한 전송 효율의 향상과 네트워크의 상태를 고려한 채널 선택 기술이 요구된다. 무선 센서 네트워크는 다수의 센서 노드로 구성되어 있으며, 확장성을 위해 클러스터 기반의 네트워크 구조를 가지며, 싱크 노드는 각 클러스터들의 네트워크 특성정보를 수집하고 주기적 쿼리 메시지 발송을 통해 이 정보들을 네트워크 필드 내 클러스터 헤드들과 공유한다. 본 논문에서는 클러스터 헤드가 수집한 네트워크 정보를 기반으로 클러스터 내에서의 네트워크 상태를 파악하고, 계량화된 처리량 (throughput) 레벨, 수신신호강도 (RSSI) 레벨, 그리고 신뢰성 (reliability)을 파라미터로 하는 목적함수를 통해 적절한 무선채널을 클러스터에서 선택하는 방안을 제안한다. 제안된 방안이 네트워크 상태 변화에서도 데이터 전송 효율을 유지할 수 있음을 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 검증하였다.
최근 집중호우로 인한 절토사면의 붕괴사고가 매년 반복적으로 일어나고 있는 실정이다. 절토사면의 붕괴로 인하여 인명피해와 도로유실 등 많은 재해를 일으키고 있어 절토사면의 유지관리가 필요하다. 절토사면의 유지관리를 위한 현황조사 양식중에서 일반현황을 살펴보면 피해지역의 위치를 도로상의 거리표와 경위도로 나타내고 있기 때문에 피해지역의 위치와 사면의 형상파악이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 피해지역의 정확한 위치와 사면의 형상을 표시하기 위해 NTRIP서비스를 이용한 해양 DGPS기준국에서 수신하는 GPS 보정신호를 통한 NDGPS방법과 VRS 서비스를 이용한 방법에 대해 분석하였다. 분석한 결과, 두 방법 모두 실제 절토사면과 비슷한 형상의 사면이 나타나 차후 다른 연구지역의 절토사면조사에도 적용이 가능할 것으로 판단된다.
실시간 위치추적 (Real Time Location System ; RTLS) 시스템은 유비쿼터스 사회에서 인물, 자산, 물류제품을 실시간으로 추적하기 위해 매우 중요하다. 본 연구에서는 RTLS를 위해 능동형 RF 시스템을 개발하였고 개발된 시스템의 성능을 측정하였다. 본 시스템에서 개발한 RTLS 시스템은 3개의 능동형 리더(수신기)와 1개의 태그로 구성되었다. 개발된 능동형 소형 태그에는 동전형 배터리를 내장하였다. 태그의 소형화를 위해 내장형 PCB 안테나와 칩 안테나를 장착하여 태그의 성능을 측정하였다. 또한, RF 시스템의 제조 원가를 줄이기 위해 저가의 RF 트랜시버 CC2510 칩셋을 사용하였다. CC2510 칩셋은 능동형 태그와 능동형 리더 (수신기)사이의 거리를 측정하기 위한 수신신호 강도지시기가 (Received Signal Strength Indicator ; RSSI) 내장되어있다.
초고속 인터넷 서비스와 이동 통신의 발달, 그리고 Mobile Device 보급의 증가는 유비쿼터스(Ubiquitous) 기술의 발전을 촉진시키는 계기가 되었다. 와이브로 (WiBro, Wireless Broadband Internet) 시스템은 이동 중에도 무선 랜 (Wireless LAN) 보다 넓은 서비스 지원 영역에서 고속의 멀티미디어 서비스를 제공 받을 수 있는 MBWA(Mobile Broadband Wireless Access)기술이며, IP 기반의 백본 망(Backbone Network)로 구성된다. 이와 같은 무선 이동 통신 환경에서는 와이브로 시스템의 Layer 2(MAC Layer, Medium Access Control Layer)에서의 이동성 지원 기술뿐만 아니라 Layer 3(Network Layer)에서의 이동성 지원 프로토콜이 필요하며, 사용자가 이동 중에도 원활한 서비스를 제공받기 위해서는 핸드오버(Handovcr)의 지연 시간을 최소화 시켜야 한다. 따라서 본 논문에서는 IPv4 기반의 와이브로 망에서의 핸드오버 지연 단축 기법을 제안한다. 제안된 방법을 이동 단말(MS, Mobile Station)이 수신하는 신호 강도의 예측 값을 바탕으로 크로스 레이어 (Cross-Layer)기반의 고속 핸드오버 기법 (Fast Handover Scheme)을 적용하며, 지수평활법 (Exponential Smoothing Method)을 사용하여 예측 값을 계산한다. 모의 실험을 통해 기존의 방법과 제안된 방법을 비교, 분석하여 핸드오버 지연 시간의 단축을 증명한다.
전파의 유효 수신 신호 도달영역을 정확히 식별하는 것은 기지국 최적화를 이룩하는데 있어 가장 중요한 요소중 하나이다. 서울 도심 지역과 같이 고층건물이 밀집되어 있고, 넓은 도로와 좁은 도로가 불규칙적으로 배치되어 있으며, 고개와 강 등이 혼재된 지역에서도 높은 정확도를 갖는 전파손실 예측모델을 소개한다. 이 모델은 기 측정된 필드데이터로 훈련된 신경회로망을 기반으로 한다. 전파손실에 영향을 주는 가장 기본적인 변수들은 3차원 DEM 데이터와 벡터 데이터로부터 추출하여 신경회로망의 입력으로 사용한다. 학습이 완료된 신경회로망은 전파손실 모델의 근사함수이며, 학습에 사용된 필드 측정데이터에 포함되지 않은 타지역에서도 정확한 예측이 가능한 일반화 능력을 갖는다. 서울 도심 지역의 실제 서비스 환경에 대한 비교 실험결과를 통해 제안하는 모델의 우수성을 보인다.
본 논문은 연속 가우시안 입력 변조를 사용하는 대부분의 기존 NOMA 설계와는 대조적으로, BPSK 변조하에서 상관 정보원의 NOMA에 대한 최대 전송률을 분석한다. 먼저, BPSK 변조와 상관 정보원의 NOMA에 대한 최대 전송률의 폐쇄형 표현식을 유도한다. 다음, 수치적 결과를 통해, 강 채널 사용자에 대해서는, 독립 정보원의 최대 전송률과 비교하여, 상관 정보원의 최대 전송률이 감소하는 것을 보여준다. 또한, 약 채널 사용자에 대해서는, 독립 정보원의 최대 전송률과 비교하여, 상관 정보원의 최대 전송률이 증가하는 것을 입증한다. 추가로, 수신 신호와 사용자 간 간섭의 확률 분포 함수의 심도 있는 분석을 통해 이론적 결과를 입증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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