Recently the application area of wireless LAN has been increased, rapidly. The application area was limited in indoor, but as the data throughput and performance of wireless LAN becomes better the application is to extend to the Internet connection and wireless bridge in outdoor. In this paper, the data throughput of wireless LAN in mobile environment is measured, and the usability of wireless LAN for Train, Telematics, and LBS is confirmed.
무선랜은 유선랜의 대안으로 개발되어 설비의 용이성으로 인하여 특수분야와 특수용도로만 이용되어오다가 최근 들어 그 표준과 기술이 급속도로 발전하여 현재는 건물간의 중계회선 또는 광범위의 유저들을 위한 일대일 통신등의 수단과 고속인터넷의 중계회선, 그리고 멀티미디어 대폭을 요구하는 화상통신의 수단으로 이용되고 있다. 개발당시 10Mbps의 전송속도에서 시작하여 최근에는 100Mbps 대역까지 확장되어가고 있는 추세이다. 특히 캠퍼스무선랜의 경우 인터넷 중계회선으로서 체감적으로 차이는 있지만 최소 10Mbps속도로 반경 100~200m 범위를 보장하여야한다고 사료된다. 본 논문에서는 실제이용환경에서 무선랜이 인터넷 중계회선으로서의 효용성입증을 위하여 측정하였다. 측정한 결과 IEEE802.11b 를 기반으로 네트워크를 구성하는 경우 최소 3개 이상의 AP로서 구성하여야한다는 것을 입증하였다. 향후 해양환경에서의 무선랜의 성능평가를 수행함에 그목적이 있다.
최근 IOT(Internet of Things)환경에서 위치기반 서비스를 제공하기 위해 실내 위치인식 연구가 활발히 진행되고 있으며 실내 위치인식 기술은 주로 WiFi, 블루투스, RFID 등으로 구현되고 있다. 본 논문은 Arduino를 이용해 WiFi 측정 및 통신이 가능한 Smart Watch를 제작하였다. 실내위치 측위를 위해 WiFi Fingerprinting기법 Radiomap을 구축한 다음 Arduino Smart Watch에서 측정한 AP신호 값을 Radiomap과 비교하여 실내위치 측정 및 데이터 수집하였다. 향후 수집된 다수의 사용자 데이터를 군집도 분석하거나 실내공간에서의 IOT(Internet of Things)분야에 활용 가능 할 것으로 예상된다.
본 논문은 ZigBee 기술을 이용하여 실내 위치 인식 알고리즘을 설계하고 구현하였다. ZigBee의 가장 큰 장점은 RFID, 적외선, 초음파 기술 등과 비교하여 저전력으로 오랜 시간 동안 사용할 수 있으면서도 가격이 저렴하다는 것이다. 본 논문은 ZigBee를 이용한 위치 인식 기술에 RSSI와 삼각 측량법, 그리고 다수의 데이터에서 정확한 RSSI값을 선택하는 알고리즘을 설계하였고, 위치 인식의 정확도를 높이는데 초점을 두었다. RSSI값을 미리 실측하여 Curve Fitting을 이용하여 각각의 고정 AP마다 RSSI와 거리의 관계식을 산출하여 위치 계산에 사용하였다. 또한 실제 위치 인식 시스템을 기존의 삼각 측량법만을 사용하는 방법과 본 논문에서 제안하는 방법을 각각 구현하였다. 또한 모의실험을 통해 실제 모바일 노드의 위치와 측정된 위치의 오차율을 비교하여 성능을 측정하였다. 모의실험을 통해 성능을 비교하여 모바일 노드의 위치 인식 오차율을 줄이고, 정확도를 향상하였다.
스마트폰에서 컨텍스트 생성에 관한 연구들과 저전력에 관한 연구들이 진행 중이지만 컨텍스트 생성시에 사용되는 전력 소비 때문에 어플리케이션 개발 시에 컨텍스트를 이용하기가 어렵다. 컨텍스트를 생성하는 연구에서는 컨텍스트 생성 시에 필요한 전력에 대한 연구와 필요 이상의 전력 소비 발생에 관해서는 언급한 바가 적고 진행되어온 저전력 연구는 대부분 디스플레이와 AP 프로세서에 치우쳐 있어 저전력 컨텍스트 생성에 적용하기 힘들다. 그렇기 때문에 컨텍스트 생성 시에 필요한 전력에 대한 측정과 컨텍스트 생성 시에 불필요한 전력 낭비가 일어나는지, 그리고 컨텍스트 생성 시 과다한 전력 소비가 일어났을 경우 효율성에 대해서 생각할 필요성이 있다. 따라서 본 논문에서는 컨텍스트 생성시에 전력 소비가 얼마나 일어나는지 측정하고, 컨텍스트 생성에 있어 불필요한 전력 소비가 일어나는지 측정한다. 이를 토대로 불필요한 전력 소비가 일어나는 부분에 적용할 저전력 기법을 제안한다.
가시광 무선 통신은 반도체로 제조된 LED (light emitted diode)의 발광을 제어하여 데이터를 송신하고, 수광 소자인 PD (photo diode)를 통하여 데이터를 수신하는 차세대 무선통신 기술이다. 가시광 무선 통신 시스템의 전송 능력은 LED의 발광 세기, PD의 수신 감도, 송수신기 간의 거리 및 송수신기가 이루는 수신각에 의해 결정된다. 특히, 수신기의 수직적 및 수평적 이동에 따라 송수신기가 거리와 수신각의 변화가 발생하고, 이러한 변화는 수신기의 수신 감도에 영향을 주어 시스템의 전송 능력이 저하될 수 있다. 이에 본 논문에서는 실내 가시광 무선 통신 시스템에서 LED AP (access point)의 통신 영역 내 수신 광도에 따른 위치별 수신 광도 특성화 곡선과 주기적으로 측정된 단말기의 수신 광도 변화를 비교하는 특징을 가진 단말기의 위치와 수신각 추정 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘에 대한 성능 분석을 위해 모의실험을 수행하였고, 그 결과 수신 광도 정보를 이용한 위치 및 수신각 추정이 가시광 무선통신 시스템의 성능을 향상 시킬 수 있음을 확인하였다.
WLAN 환경하에서 알고리즘 기반의 패턴 매칭을 위해 training 단계에서는 여러 개의 AP에서 신호 잡음비의 특성값을 데이터베이스에 만들어 활용하고 estimation 단계에서는 단말기(MU)의 2차원 좌표값을 단말기로부터 새롭게 얻은 SNR과 데이터베이스에 저장된 fingerprint을 비교함으로써 추정한다. Fingerprinting 방식에서 KNN은 WLAN 기반 실내 측위에 가장 많이 적용되고 있지만 KNN의 성능은 k 개의 이웃 수와 RP의 수에 따라 민감하다. 논문에서는 KNN 성능을 향상시키기 위해 PFCM 군집화를 적용한 KNN과 PFCM을 혼합한 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 신호잡음비 데이터를 KNN 방법에 적용하여 k개의 RP을 선택한 후 선택된 RP의 신호잡음비를 PFCM에 적용하여 k개의 RP를 군집하여 분류한다. 실험 결과에서는 위치 오차가 2m 이내에서 KNN/IFCM 알고리즘이 KNN, KNN/FCM, KNN/PFCM 알고리즘보다 성능이 우수하다.
Fingerprinting 방식에서 KNN은 WLAN 기반 실내 측위에 가장 많이 적용되고 있지만 KNN의 성능은 k 개의 이웃 수와 RP의 수에 따라 민감하다. 논문에서는 KNN 성능을 향상시키기 위해 ANN 군집화를 적용한 KNN과 ANN을 혼합한 알고리즘을 제안하였다. WLAN 환경하에서 알고리즘 기반의 패턴 매칭을 위해 training 단계에서는 여러 개의 AP에서 신호 잡음비의 특성값을 데이터베이스에 만들어 활용하고 estimation 단계에서는 단말기(MU)의 2차원 좌표값을 단말기로부터 새롭게 얻은 SNR과 데이터베이스에 저장된 fingerprint을 비교함으로써 추정한다. 제안한 알고리즘은 신호잡음비 데이터를 KNN 방법에 적용하여 k개의 RP을 선택한 후 선택된 RP의 신호잡음비를 ANN에 적용하여 k개의 RP를 군집하여 분류한다. 실험 결과에서는 위치 오차가 2m 이내에서 KNN/ANN 알고리즘이 KNN 알고리즘보다 성능이 우수하다.
동기 획득은 펨토셀 기지국의 안정적인 동작을 위해 가져야 할 주요 기술적 과제 중 하나이다. 특히 펨토셀 기지국의 경우는 설치되는 환경적 특수성에 의해 제약을 받는다. 첫째 펨토셀 기지국이 위치하는 실내 환경에서의 전파 감쇄와 상호 간섭등의 제약 요인이다. 둘째, 펨토셀 기지국이 연결되는 백홀 네트워크에 따른 제약이 있다. 이 밖에도, 무선 연결성을 제공하는 다른 기술의 AP와 같이 기술 구성에 있어서 저 비용이 요구되는 기술이어야 한다. 본 논문에서는 실내에서 위치 측위와 타이밍 획득을 위한 기술들을 살펴보고 AGNSS-Packet Timing 하이브리드 기술의 필요성 및 진행 중인 관련 표준화와 연관된 내용을 다루도록 한다.
스마트기기 시대가 도래함에 따라, 최근 스마폰과 관련한 많은 응용 서비스들이 개발되고 있으며, LBS(Location Based Service) 기술은 위치 기반 서비스를 제공하기 위해 가장 중요한 기술 중의 하나로 인식되고 있다. 일반적으로 스마트폰의 위치인식은 GPS(Global Positioning System), G-Sensor와 같은 위치 인식 시스템 및 센서를 이용하여 위치 정보를 획득하게 된다. 그러나 실내에서는 위성으로부터의 GPS 신호를 수신하기가 거의 불가능하므로 실내 환경을 위한 새로운 LBS 기술이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 LED 조명과 스마트폰의 카메라 센서를 이용한 위치정보 송수신기를 제안한다. 제안 위치 인식 시스템의 실용성 검증을 위해 실험실 환경에서의 실험을 통해 그 가능성을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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