본 논문에서는 KOINONIA 무선 개인 영역 네트워크 (WPAN: Wireless Personal Area Network) 표준을 프로그래밍 가능한 게이트 배열 (FPGA: Field-Programmable Gate Array)로 설계하고 시스템 온 칩 (SoC: System on Chip)으로 구현하였다. 변조부에서는 정진폭을 유지할 수 있도록 잉여 비트를 이용하여 부호화하였고, 수신부에서는 이 잉여 비트를 복호 하는데 사용함으로써 낮은 신호 대 잡음비 (SNR: Signal to Noise Ratio)에서도 동작이 가능하게 하였다. KOINONIA WPAN은 400만 게이트 급의 FPGA에서 44MHz이상으로 동작하였으며, 무선 주파수 (RF: Radio Frequency) 모듈과의 연동 실험에서는 최소 입력 전력 레벨 감도 (MIPLS: Minimum Input Power Level Sensitivity)가 -86dBm인 환경에서 SNR은 13dB, 패킷 오율 (PER: Packet Error Rate)은 1% 이하라는 높은 성능을 나타내었다. SoC 칩은 하이닉스 0.25um 상보 금속 산화 반도체 (CMOS: Complementary Metal Oxide Semiconductor) 공정을 이용하였으며 면적은 $6.52mm{\times}6.92mm$이다.
본 논문에서는 향후 초고속 W-PAN(Wireless Personal Area Network)을 위한 유력한 전송 기술로서 각광받고 있는 MB-OFDM UWB(Multi-Band Orthogonal Frequency Division Multiplexing Ultra Wide Band) 시스템의 동기화를 위한 효과적인 반송파 및 샘플링 주파수 오프셋 결합 추정 기법을 제시하고 성능을 평가하였다. 이를 위해 PLCP(Physical Layer Convergence Procedure) 프리앰블 내의 채널 추정 시퀀스를 이용하고 MB-OFDM UWB 시스템 기술 규격 및 주파수 운용 방식을 고려하였으며, 반송파와 샘플링 주파수 오프셋을 결합 추정하는 방법으로서 먼저 샘플링 주파수 오프셋을 추정하고 추정된 샘플링 주파수 오프셋을 이용하여 반송파 주파수 오프셋을 추정하는 방식을 적용하였다. 또한 추정된 오프셋 값들의 신뢰도 향상을 위해 각 과정에서 가중치 기반의 주파수 오프셋 추정 기법을 사용하였다. IEEE 802.15 Task Group 3a에서 제공하는 4가지 UWB 실내 채널 모델을 이용한 모의실험 결과, 각 부채널에서의 수신 신호 평균 전력을 반영하는 제안된 간단한 형태의 가중치 기반 추정 기법의 성능이 채널의 주파수 응답을 사용하여 완벽한 채널 추정을 필요로 하는 이상적인 방법에 비해 훨씬 낮은 복잡도로 유사한 성능을 얻을 수 있음을 확인 하였다.
임펄스 기반의 초광대역 통신 기술은 이론적으로 근거리에서 고속의 데이터 전송과 고해상도의 거리 인지 및 무선 측위가 가능하다는 장점을 가지고 있지만 이러한 기능들을 수행하기 위해서는 우선적으로 고속의 ADC (Analog to Digital Convertor)가 요구되며 특히, 시간 기반의 무선 측위 기법을 적용할 경우 더욱 그러하다. 그러나 현실적으로 GHz 이상의 고속의 ADC는 매우 고가이기 때문에 본 논문에서 목표로 하는 저비용을 고려한 저속의 무선 개인 영역 네트워크 (Low Rate - Wireless Personal Area Network; LR-WPAN)에서는 부적합하다. 따라서 본 논문에서는 저속의 ADC로 고정밀의 무선 측위가 가능한 주파수 영역에서의 측위 기법을 소개하고 아날로그 단에서 주파수 변환을 위해 FM (Frequency Modulation) 방식을 접목시킨 새로운 형태의 non-coherent 기반의 수신 구조를 제안한다. 제안된 기법에 대한 성능을 검증하기 위해서 IEEE 802.15.4a TG에서 제시한 채널 모델을 적용하였으며 시뮬레이션 결과로부터 제안된 방안의 우수성을 검증하였다.
CSS(Chirp Spread Spectrum)는 WPAN(Wireless Personal Area Network) 환경에서 SDS-TWR(Symmetric Double Sided - Two Way Ranging) 기반의 위치인식 시스템을 구현하는 기술로 사용된다. 그러나 CSS의 SDS-TWR은 전파 및 장애물과 같은 환경에 따른 간섭으로 인해 레인징 오차가 발생한다. 따라서 위치인식 시스템 개발을 위해서는 이를 보정하기 위한 보정 알고리즘이 요구된다. 본 논문은 위치인식 정확도 성능 향상을 위하여 AEDR(Algorithm of Equivalent Distance Rate) 알고리즘과 칼만필터가 적용된 KF_EDR(Kalman Filter and Equivalent Distance Rate) 보정 알고리즘을 제안하고, 그 성능을 분석 및 평가하였다. 실험 결과, KF_EDR은 AEDR 알고리즘에 비해 위치인식 정확도를 복도 그리고 운동장에서 각각 10.5%, 4.2% 더 개선시켰다. 이 결과는 위치인식 데이터의 신뢰성을 향상시킴 으로써 실제 위치인식 시스템 구현에 상당한 도움을 줄 수 있을 것으로 판단된다.
위치 기반 서비스는 위치 측위 기술을 통해 사용자의 위치를 파악하고 이에 따라 각종 정보나 서비스를 제공하는 서비스이다. 그러나 기존의 실외 측위 시스템은 보다 높은 측위 정확도를 요구하는 실내 환경에 적용하기에 적합하지 않다. 본 논문에서는 IEEE 802.15.4 무선 PAN(personal area network) 환경에서 삼각법을 이용한 실내 측위 시스템에 초점을 맞추며 기준점과 단말기 사이의 거리 예측을 위하여 RSS(received signal strength)를 사용한다. 실내 위치 측위 시스템 구축을 위하여 본 논문에서는 위치 측위 정확도를 극대화할 수 있는 최적의 기준점을 선택하는 기법과 선택된 기준점과 단말기 사이의 거리 예측을 위하여 전파 환경 변화에 적응력있는 거리 예측 기법을 제안한다. 시스템 구현을 통하여 위치 정확도 측면에서 제안 기법의 성능을 검증하였다.
본 논문에서는 기존에 제안되었던 정진폭 부호화된 다중 부호 이진 직교(CACB: Constant Amplitude Coded Multicode Biorthogonal) 변조 방식을 고속화 하는 기술로서 CACB의 구조를 유지하면서 직교 위상 진폭 변조(QAM: Quadrature Amplitude Modulation) 방식을 적용하여 대역폭 효율(BE: Bandwidth Efficiency)을 증가시킴으로써 전송률을 높일 수 있는 방식에 대하여 연구한다. 또한 수신단에서 최단 거리 선택 알고리즘(MDSA: Minimum Distance Selection Algorithm)을 이용한 QAM 연판정(SD: Soft Decision) 복조기를 통한 성능 개선 방법을 제안한다. 마지막으로 실제 구현시 다중 경로 페이딩(MPF: Multipath Fading)에서 강한 시스템을 구성할 수 있도록 하는 결정궤환 등화기(DFE: Decision Feedback Equalizer)의 적용 방안을 제시한다. 제안된 방식은 향후 고속의 전송을 요구하는 무선 개인 영역 네트워크(WPAN: Wireless Personal Area Network)의 물리층(PHY: Physical Layer) 표준으로 사용될 수 있다.
IEEE 802.15.4 기반의 6LoWPAN은 다양한 IoT (Internet of Things) 응용 프로그램을 위한 사실상의 표준 플랫폼이다. LoWPAN (Low-power Wireless Personal Area Network)을 부트 스트랩 하려면 각 디바이스는 고유한 IPv6 주소를 할당하기 위해 6LoWPAN-ND 주소 등록을 수행해야 한다. 적절한 보안 메커니즘이 없다면, 6LoWPAN-ND는 손상된 노드 공격을 포함한 다양한 보안 공격에 취약하다. 취약점에 대한 보완으로 몇 가지 보안 메커니즘이 제안되었지만 IEEE 802.15.4 hop-by-hop 보안에만 의존하기 때문에 취약점이 존재한다. 본 논문에서는 6LoWPAN-ND 주소 등록의 취약점 및 손상된 노드 공격 방지에 적합한 새로운 보안 메커니즘을 제안하고 분석한다. 또한 제안된 보안 메커니즘이 IETF (Internet Engineering Task Force) 표준과 호환되며 IETF 6lo WG에서 제안 된 메커니즘 보다 효율적임을 보인다.
최근 무선 인체 네트워크 (WBAN)는 유비쿼터스 헬스케어 시스템에의 활용으로 주목 받고 있다. WBAN에서는 인체에 부착 되거나 이식되는 센서 노드와 PDA와 같은 휴대용 개인 베이스 스테이션 (BS)의 에너지 제약이 있고, 이 장치들의 제한된 계산 능력과 메모리 때문에 노드들이 수행하는 계산의 복잡도를 최대한 줄여야만 한다. 또한 생체 신호를 다루기 때문에 신뢰성 있는 데이터 전송이 필수적이다. 본 논문에서는 네트워크 코딩 오버헤드를 줄이고 에너지 효율을 높이기 위해 WBAN을 위한 시스테매틱 (systematic) 네트워크 코딩 기법을 제안한다. 제안하는 시스템을 마코프 체인 (Markov chain)을 이용해 모델링 하고 모든 노드가 BS로의 데이터 패킷 전송을 완료하는데 까지 소모되는 에너지를 최소화 하는 것을 최적화 문제로 정의 하였다. 다양한 환경에서 시뮬레이션을 수행 한 결과 기존의 전송 방법과 비교 했을 때 에너지 효율을 얻는 것을 보였다. 또한 기존의 WBAN에서의 네트워크 코딩의 디코딩 과정 보다 계산 복잡도가 낮아 네트워크 코딩으로 인한 계산 오버헤드를 줄였다.
TPSN(Timing-sync Protocol for Sensor Networks), the representative of time synchronization protocol, has been already developed to provide time synchronization among nodes in wireless sensor networks. Even though the TPSN's method has been referenced by so many other time synchronization schemes for resource-constrained networks like wireless sensor networks or low power personal area networks, it has some inefficiency in terms of power consumption and network-wide synchronization time (or called convergence time). The main reason is that each node in TPSN needs waiting delay to solve the collision problem due to simultaneous transmission among competing nodes, which causes more power consumption and longer network convergence time for a network-wide synchronization. In this paper an improved scheme is proposed by changing message exchange method among nodes. The proposed scheme not only shortens network-wide synchronization time, but also reduce collision traffic which lead to needless power consumption. The proposed scheme's performance has been evaluated and compared with an original scheme by simulation. The results are shown to be better than the original algorithm used in TPSN.
WBAN 기술은 3 m 이내에 위치한 인체 내부 및 외부 디바이스들을 무선으로 연결하는 근거리 무선통신 기술이다. WBAN 기반의 센서 네트워크를 지원하기 위해서는 WBAN 미들웨어 및 응용서비스를 위한 핵심 기술의 개발이 필요하다. 환자의 생체 정보를 수집하기 위한 장치로는 한백전자에서 출시된 zigbex를 사용하였으며 생체 정보를 수집하기 위한 메시지 구조로 바이오 모듈 메시지를 제안하였다. WBAN 환경을 위한 게이트웨이 설계 및 구현을 위하여 한백전자의 임베디드 시스템인 HBE-empos II를 사용하였으며 WBAN 네트워크를 위한 BNC와 BN를 구현하기 위해서 HBE-ubi-zigbex를 사용하였다. 마지막으로 제안한 센서 게이트웨이를 사용하여 다른 네트워크와 연동이 가능함을 확인 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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