PLC 홈 네트워크용으로 보급되고 있는 스위치, 콘센트, 가스제어기 등의 단말기들은 일반적으로 부하가 연결되지 않은 상태에도 원격제어 또는 기기 간의 제어, 상태 감시 등을 위하여 항상 Wake-up 상태를 유지하고 있어야 한다. 이로 인하여 대기 시 불필요한 전력을 소비하는 문제점을 갖고 있다. 본 논문에서는 대기 시 소비 전력 및 동작 시 소비 전력을 최소화한 절전형 PLC 2구 스위치를 개발하였다. 대기 시 소비전력 최소화를 위해 Sleep Mode 전환 및 전력선 통신부와 제어부의 분리 등 회로를 개선을 하였으며 동작 시 소비전력 최소화를 위해 유지 제어방식에서 순간 제어방식으로 전환하였으며, 이로부터 스위치 수명 연장 및 고장률을 최소할 수 있었다. 기존 스위치에 비해 대기 시 약 0.95[W] 절감, 동작 시 약 3.2[W] 절감으로 에너지 절감을 실현하였다.
In the paper we study for the ubiquitous networking based on power line communication technology with digital signal transmission. The necessity of research for using resources in the network effectively is being increase as network to use the PLC with smart grid networking. The data rate has compared with implemented modem 250Mbps in the pixel resolution and bandwidth, which has degraded with 80%. We also proposed for design of high-definition digital signal transceiver, which has used in the network between digital multimedia with PLC. Using resources in the network effectively can be also verified with this research.
In this paper, a heterogeneous home network is designed and implemented based on the PLC (power line communications) and the IEEE 802.15.4. This paper presents the need of the heterogeneous home network and the convergence sub-layer. The convergence sub-layer is designed and implemented on the Xelline power line communication modem with IEEE 802.15.4 communication module.
This paper presents a systematic method of probing channel characteristics and communication reliabilities of home PLC (power line communication) network applied to the Internet accessed control of home appliances. The effects of the three performance deterioating factors, i.e., additive noise, channel attenuation, and intersymbol interference, can be systematically measured by applying the channel probing waveform in the frequency range from 100kHz to 450kHz. The agreement between the derived probability of bit error and the measured probability of bit error supports the validity of the proposed approach of probing home power line channel characteristics. The experimental results performed with the constructed test-bed applying the proposed channel probing method also support the feasibility of commercially deploying the PLC modem installed home appliances and their services for the Internet accessed home automation.
사용자의 각 개인별 관심 및 환경에 따라 적절한 정보를 다양한 입출력 방식으로 제공하고, 가정내의 모든 장소에서 네트워크 접속이 가능한 사용자 중심의 지능형 홈 네트워크 환경의 새로운 요구가 대두 되고 있다. 또한 집안의 온도, 가스, 화재, 도어, 적외선 센서들로부터 수집된 정보를 요약, 분석, 처리 가공하여 문자 및 그래픽 등으로 보고 받는 사용자 중심의 서비스 제공이 요구 된다. 이에 본 논문은 전력선 통신 (Power Line Communication, PLC)을 이용한 흠 네트워크 시스템을 구축하여 가정내의 온도, 화재, 침입방지 등의 보안 문제뿐만 아니라 정보가전기기들이 네트워크로 상호 연결되어 기기, 시간, 장소에 구애 받지 않는 다양한 서비스의 제공이 가능하며, 중앙의 홈 서버를 통해 집안 전체의 관리가 가능한 안전하고 스마트한 자동화 서비스를 제공하는 환경을 구축한다.
Ahiadormey, Roger Kwao;Anokye, Prince;Park, Seok-Hwan;Lee, Kyoung-Jae
한국정보기술학회 영문논문지
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제9권2호
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pp.1-14
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2019
This paper considers a multiple-input multiple-output (MIMO) power line communication (PLC) network where interference alignment (IA) technique is used to mitigate the interference that arises in multi-user networks. IA as a precoding technique requires perfect channel state information (CSI) to achieve maximum multiplexing gain. Due to the common-mode reception at the receiver ports, we assume imperfect CSI for the IA precoding design. Here, the CSI is quantized and sent via feedback to the transmit ports. For different levels of CSI quantization, we evaluate the performance of various IA algorithms via Monte Carlo simulations. Simulation results reveal the superior performance of the proposed scheme due to common-mode reception in IA MIMO PLC networks. It is shown that for a quantization level of 5 bits, the CM reception improves the sum-rate by up to 70%.
본 논문은 스마트 그리드를 위한 전력선 통신 시스템에서 데이터 신뢰성을 향상시키는 딥러닝 기반의 종단 간 방식의 간섭 제거 알고리즘에 대해 연구하였다. 본 논문에서 제안한 기법은 딥러닝 기술을 적용하여 채널에서 발생하는 잡음을 예측하여 제거하는 기술로서 수신단에서 딥러닝에 의해 학습된 잡음들을 활용하여 효과적으로 잡음을 제거함으로써 신호의 품질을 향상시킬 수 있다. 딥러닝 기술의 잡음 예측 정확도를 향상시키기 위해 기존의 잡음 형태를 데이터베이스화하여 활용하였다. 채널 모델로서 Middleton Class A 간섭 모델을 사용하였고, 비트 오류율을 평가하여 성능을 검증하였다. 모의실험을 통해 간섭 제거 기법이 적용된 시스템 모델과 이론적인 모델의 비트오류율을 비교하여 제안하는 시스템이 잡음을 효과적으로 제거하여 신호의 품질 성능을 향상시킬 수 있음을 확인하였다. 제안한 시스템 모델은 전력선 통신뿐만 아니라 일반적인 통신 시스템에서도 신호의 품질을 향상시킬 수 있도록 다양하게 적용이 가능하다.
본 논문은 스마트 그리드를 위한 전력선 통신 시스템에서 데이터 신뢰성을 향상시키는 딥러닝 기반의 사전 간섭 제거 알고리즘에 대해 연구하였다. 본 논문에서 제안한 기법은 딥러닝 기술을 적용하여 채널에서 발생하는 임펄시브 잡음을 예측하여 제거하는 기술로서 송신단에서 딥러닝에 의해 학습된 잡음들을 활용하여 효과적으로 잡음을 제거함으로써 신호의 품질을 향상시킬 수 있다. 딥러닝 기술의 잡음 예측 정확도를 향상시키기 위해 기존의 잡음 형태를 데이터베이스화하여 활용하였다. 채널 모델로서 Middleton Class A 간섭 모델을 사용하였고, 비트 오류율을 평가하여 성능을 검증하였다. 모의실험을 통해 간섭 제거 기법이 적용된 시스템 모델과 이론적인 모델의 비트오류율을 비교하여 제안하는 시스템이 잡음을 효과적으로 제거하여 신호의 품질 성능을 향상시킬 수 있음을 확인하였다. 제안한 시스템 모델은 전력선 통신뿐만 아니라 일반적인 통신 시스템에서도 신호의 품질을 향상시킬 수 있도록 다양하게 적용이 가능하다.
본 논문은 홈 네트워크 구축에 있어서 저속의 PLC(Power Line Communication) 통신기술을 활용하여 지능형 홈 네트워크 시스템을 구축하였으며, UPnP 브릿지를 통하여 TCP/IP 기반의 원격 제어 및 모니터링 시스템을 설계하였다. 또한, 지능형 홈 네트워크 내부의 제어 모듈에 대한 통신은 저속 저력선 기반의 SCP( Simple Control Protocol)을 설계하여 각 장치들 사이를 연결하여 제어 할 수 있도록 구현 하였다. PLC 기반의 지능형 홈 네트워크 내부에 새로운 UPnP 장치가 연결 되었을 때는 등록된 UPnP 장치의 정보에 따라 UPnP 브릿지를 통하여 장치를 모니터링 하도록 기능을 구현하였다. 전력선 통신 기반의 장치 제어 및 각 장치에 대한 UPnP 장치로의 구현은 TCP/IP 기반의 원격 제어 및 장치 관리가 효율적이며, 홈 네트워크상의 다양한 장치에 대한 장치 정보를 쉽게 모니터링 하고 관리할 수 있는 기능을 제공한다.
본 논문에서는 중 전압 전력선을 이용한 전력선 통신대 LC) 네트워크의 입력임피던스를 계산하였다. 먼저 전송 선로 모델을 이용하여 전력선 통신 네트워크의 입출력 단 모델을 제시하였으며, 여기에 전력선의 방사성 손실, 도체손실, 유전체 손실 등에 의한 감쇠상수를 적용시켜 임피던스를 계산하였다 계산결과 방사성 손실에 의한 강쇠 가 가장 크게 나타났으며, 전력선의 특정임피던스가 매우커서 입력 단에서의 반사가 심하기 때문에 입력임피던스 가 일정한 주기를 가지는 정재파 형태로 나타남을 알 수 있었다 또한 입력임피던스의 주기는 동축선로의 길이에 주로 의존하고, 크기는 주로 전력선의 특성임피던스 및 손실에 의존하였다 실제 측정결과 계산 치와 측정치가 매 우 유사함을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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