전 세계적으로 전파자원의 수요의 급증으로 전파 자원의 효율적 이용을 위해 많은 선진국들이 초광대역 무선 전송 제반 기술을 효율적으로 이용하기 위한 기술연구를 진행하고 있다. 초광대역 통신의 특징은 넓은 가용 대역폭으로 인하여 고속 전송에 유리하며 짧은 전송 거리는 주파수 재 사용률을 높일 수 있고, 보안성을 유지하기에 유리하다. 하지만 서로 다른 서비스간에 주파수 간섭으로 인해 혼선을 빚는 일이 발생하고 있는데 아직 이에 관한 연구가 미흡한 실정이다. 한정된 주파수 자원을 보다 효율적으로 활용하기 위해서는 새로운 주파수 회피기술의 개발뿐만 아니라 주파수 간섭에 의한 피해를 줄이고 무선전파 장애 요소 발생을 최소화 할 수 있는 주파수 간섭 기준 설정과 관련된 각종 대책의 정립이 필요하다. 따라서, 본 논문의 목적은 광대역 통신 무선 Access Network 기술 동향 및 구현방안에 관한 연구를 통해 RSS 분기국사(또는 모국사)에서 특정지역(집단단지, 도서지역)에 이르는 광대역 무선통신 Network 분석 및 단거리 광대역 무선전송을 위한 국내외 기술동향 분석 등 소형 무선장비 전송을 위한 기술동향을 분석하여 마이크로웨이브 통신의 활성화와 효율을 향상시키는데 있다.
전파 지문 기반의 실내 경로 생성 기술에 RNN 모델을 적용하기 위해서는 데이터 세트가 연속적이고 순차적이어야 한다. 그러나 Wi-Fi 전파 지문 데이터는 수집 시점의 특정 위치에 대한 특징 정보로서 연속성이 보장되지 않기 때문에 RNN 데이터로는 부적합하다. 따라서 순차적 위치의 연속성 정보를 부여해야한다. 이를 위해서는 신호 데이터를 기반으로 각 지역의 구분을 통해 클러스터링이 가능하다. 이때 클러스터 간의 연속성 정보에는 전파 신호의 한계로 이해 실제 이동이 가능한지의 정보를 담지 못한다. 따라서 인접 클러스터간의 이동이 가능한지에 대한 연관성 정보가 필요하다. 본 논문에서는 딥러닝 네트워크인 순환신경망(RNN) 모델을 사용해 이동 중인 객체의 경로 예측을 위한 기술로서 실내 환경에서 경로 생성을 위해 연속적인 위치 정보를 생성하여 객체의 경로 예측 시 발생할 수 있는 오류를 낮추고 예측 경로상의 이동이 불가능한 잘못된 경로 예측을 회피할 수 있는 향상된 이동 경로 생성을 위한 클러스터링 상호간의 연관성을 부여하는 기법을 제안한다.
Cognitive Radio는 유휴 스펙트럼을 찾아 환경에 맞는 통신방식과 주파수 대역폭을 능동적으로 판단해 재활용하는 지능적인 간섭회피로 방식으로 스펙트럼을 공유하여 전파자원효율을 극대화 하는 기술이다. 기존의 협력 스펙트럼 센싱은 협력하는 사용자들의 채널 상태만을 고려하여 임계치를 정하고 있으며, 모두 같은 고정된 오경보 확률을 적용하여 센싱하게 된다. 오경보 확률은 오류 검출과 관계가 있으며, 고정된 오경보 확률은 검출확률의 감소의 문제를 가진다. 따라서 본 논문에서는 CR사용자의 채널상태를 고려할 뿐만 아니라 채널 상태에 따른 다른 오경보 확률을 차등 적용하여 협력 스펙트럼 센싱을 하는 시스템 모델을 제안하고 분석한다. 시뮬레이션 결과를 통해 검출확률 향상을 보인다.
Cognitive Radio는 유휴 스펙트럼을 찾아 환경에 맞는 통신방식과 주파수 대역폭을 능동적으로 판단해 재활용하는 지능적인 간섭회피로 방식으로 스펙트럼을 공유하여 전파자원효율을 극대화 하는 기술이다. 이때 PU에 간섭을 일으키지 않기 위한 스펙트럼 센싱 기술이 중요하다. 하지만 상황에 따라 스펙트럼 센싱 알고리즘을 선택할수 있다면 좀더 효율적 센싱을 할수 있을 것이다. 따라서 본 논문에서는 퍼지컨트롤러를 통해 에너지검출, 자기상관검출,M atched filter 검출 등을 개별 센싱에 반영하는 시스템 모델을 제안하고 분석한다.
현재 자율운항선박의 성공적 달성을 위해 다양한 연구개발이 진행 중이며 이와 관련하여 자율운항선박의 안전항해 지원을 위해 자율운항 지원 서비스와 해양사고 대응 서비스가 개발되고 있다. 자율운항 지원 서비스는 전자해도표시시스템(ECDIS, Electronic Chart Display and Information System)에서 수립하는 항로 계획 정보를 육상 운항조정상황실에 전송하여 충돌 위험 예측 후 유용한 정보를 자율운항선박에게 제공하는 서비스이다. 이 서비스를 통해 타 선박과 자율운항선박간의 조우 지점과 타 선박의 사전 변침정보를 미리 알 수 있기 때문에 충돌 예측 정보로써 활용할 수 있다. 해양사고 대응 서비스는 현재 사람에 의존적인 해양사고 상황인식 및 해양사고 대응기관에 전파하는 것을 자동으로 상황을 인식하고 사고 대응하는 서비스이다. 이 서비스를 통해 사고 단계별 유용한 정보를 사고선박 및 주변 해양사고 대응기관에 정보를 제공함으로써 추가적인 해양사고 방지와 즉각 대응이 가능하다. 본 연구에서는 2가지 서비스를 성공적으로 제공하기 위해 시스템의 요구사항을 분석하고 시스템 아키텍처를 설계하였다.
지역 여건상 ILS나 VOR/DME 등 항행안전시설을 이용한 착륙이 곤란한 활주로에서는 조종사가 직접 눈으로 확인하여 착륙하는 선회비행방식이 이용되고 있는 실정이다. 본 논문에서는 김해공항 북측 활주로와 같이 항행안전시설을 설치하지 못하는 공항에 대하여 선회착륙하는 항공기가 악천후등으로 최종적으로 선회해야하는 지점을 발견하지 못하고 통과하여 사고가 발생하는 것을 막기 위하여 선회지점을 벗어난 지점에 무선전파의 전파막, 즉 마커신호로 조종사에게 위험신호를 알려주는 역할을 하는 장비를 개발하기로 한다. 이 경우 항공기에는 별도의 장비를 갖추지 않고 조종사가 별도의 조작을 하지 않아도 경보가 울리도록 하여 조종사의 부담을 최대한으로 줄여야 한다. 이를 만족하기 위해서 ILS의 구성장비로 사용중인 마커를 기반으로 하고, 현재 마커에 사용중인 송신기의 주파수 및 변조방식등을 그대로 이용하고, 변조주파수 및 신호만을 바꾸고, 안테나를 특수한 형태로 개발하기로 한다. 또한 안테나의 방사패턴의 크기를 시뮬레이션하고, 경보후의 비행경로를 계산하여 시스템의 유효성을 검증한다.
본 논문에서는 불안정한 네트워크 환경에서 안정적으로 대용량 데이터 스트림을 전송할 수 있는 TCP/IP 기반 링 버퍼 시스템을 설계하였다. 우리가 제안한 방식에서 각 전파천문대의 백엔드 시스템으로부터 UDP 프레임으로 생성 및 출력되는 관측 데이터 스트림은 클라이언트 시스템 내의 소켓 버퍼를 경유해 대용량 링 버퍼에 UDP 패킷으로 저장된다. 이후 목적지에 해당하는 상관센터로의 안정적인 전송을 위해 해당 패킷은 TCP로 전송되고 상관센터 내의 서버 시스템은 소켓 버퍼에 수신된 패킷에 이상이 없으면 대용량 링 버퍼에 저장한다. 패킷 손실, 중복 및 순서 역전 등의 이상이 발생할 경우 TCP의 흐름 제어를 통해 패킷은 재전송되며 상관센터에 도착한 데이터는 신뢰성을 보장받게 된다. 또한 네트워크 성능 불안정으로 인한 혼잡 회피 발생 시 병렬 스트림 적용을 통해 성능 저하가 최소화될 수 있도록 하였다.
본 논문에서는 S-Band PSR(Primary surveillance radar) 레이더들이 가까운 거리에 인접하여 운영하는 경우에 상호 간의 주파수 간섭을 최소화함으로서 정상적으로 운영하기 위한 방안을 연구하였다. PSR 레이더 간의 전파 간섭이 발생되었을 때의 레이더 수신기에서 나타나는 현상을 분석하고, 이에 대한 대응으로 적절한 S-Band 대역통과필터를 선정하여 활용하였다. 필터 적용 전후의 레이더 RF 수신 특성을 비교 분석하여, 대역 통과 필터의 간섭전파의 억제 성능을 확인하였다. 레이더 수신기에 대역통과 필터 추가 설치 시 6.4~7.7 dB의 통과대역 감쇠가 발생하는데 이로 인한 레이더 탐지 성능 저하가 발생하는지 여부는 PSR 탐지율을 비교 분석함으로서 본 연구의 유용성을 검증하였다.
본 논문에서는 LBT(Listen Before Talk) 방식을 사용하는 ZigBee와 FH(Frequency Hopping) 방식을 사용하는 DCP, RFID, Bluetooth 등의 소출력 무선기기가 공유주파수대역에 공존할 경우 요구되는 적정 채널수를 산출하고 전체 공유주파수대역폭 산출법을 제시하였다. 한정된 주파수 대역에서 LBT 및 FH 방식을 사용하는 총 User 수가 포용되는 공유주파수대역폭 산출은 중요한 작업이다. 소출력 무선기기 시스템의 간섭 회피 기술로 사용되는 FH 방식과 LBT 방식에 대기행렬이론(Queueing Theory)을 적용하였으며, 주위의 전파환경을 감지하여 유휴 주파수대역을 찾아 데이터전송을 시도하는 LBT 방식은 random하게 주파수채널을 이동하며 통신을 시도하는 FH 방식과는 구별된다. 채널수 별 User의 통신시도 시간간격을 통계적으로 처리하여 Throughput을 분석한 결과, Throughput 70% 조건에서 FH 방식과 LBT 방식을 사용하는 250mW 소출력 무선기기들이 공존하는 공유주파수대역의 적정 채널수는 30개를 가지며, 전체 공유주파수대역폭은 채널수에 채널당 대역폭의 곱으로 산출이 가능하다.
음절 기반 모델은 음절 하나가 모델의 입력이 되며, 형태소 분석을 기반으로 하는 모델에서 발생하는 에러 전파(error propagation)와 미등록어 문제를 회피할 수 있다. 개체명 인식은 주어진 문장에서 고유한 의미를 갖는 단어를 찾아 개체 범주로 분류하는 자연어처리 태스크이며, 슬롯 필링(slot filling)은 문장 안에서 의미 정보를 추출하는 자연어이해 태스크이다. 본 논문에서는 자동차 도메인 슬롯 필링 데이터셋을 구축하며, 음절 단위로 한국어 개체명 인식과 슬롯 필링을 수행하고, 성능 향상을 위하여 한국어 대용량 코퍼스를 음절 단위로 사전학습한 ELECTRA 모델 기반 학습방법을 제안한다. 실험 결과, 국립국어원 문어체 개체명 데이터셋에서 F1 88.93%, ETRI 데이터셋에서는 F1 94.85%, 자동차 도메인 슬롯 필링에서는 F1 94.74%로 우수한 성능을 보였다. 이에 따라, 본 논문에서 제안한 방법이 의미있음을 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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