전주(Electric Pole)는 전력 송/배전에 사용되는 지지물로 환경적인 요인의 외력 변화에 민감하다. 전력 설비는 외부 환경변화와 재해로 부터 유지/보수적 관점에서 많은 어려움이 있다. 기상변화는 전주 피해에 주요인으로 작용하며, 경제적으로 미치는 영향이 매우 크다. 가공전선(Aerial Wire)은 온도 영향으로 탄성(Elasticity)변화가 나타나며, 탄성의 변화는 풍속, 풍향 등의 요인에 의해 영향력이 가중된다. 전선에 작용하는 외력은 전주의 피로누적으로 작용된다. 전주의 안전도 평가는 설계 단계에서 이루어지며, 운영중인 전주에 대한 영향도는 고려되지 않는다. 보수/안전성 확보 목적으로 외력의 기상요인 영향도를 분석하는 것은 매우 중요하다. 본 논문에서는 유지/안전성 확보 목적수행을 위해 전주에 설치된 센서노드의 가속도 데이터를 분석하고, 잡음(Noise) 보상 방법으로 칼만필터를 이용했다. 기상 요인별 영향도를 분석하기 위해 고속 푸리에 변환(Fast Fourier Transform)을 수행하고, 주파수 성분별 기상요인 영향도를 분석했다. 영향도 분석 결과 온도, 습도, 일사량, 일조시간, 대기압, 풍향, 풍속의 기상요인 영향이 크게 작용했다. 본 논문에서는 주파수 성분별로 기상요인의 영향도가 다름을 보였으며, 유지보수와 안정성 확보의 목적 달성에 중요한 요소로 작용될 수 있으리라 생각한다.
본 논문에서는 블루투스(Bluetooth) 시스템에서의 각 마스터-슬레이브 쌍(Master-Slave pair)에 대한 수율 (throughput)과 지연(delay), 즉 형평성(fairness) 측면 모두를 고려한 효율적인 QoS (Quality of Service) 기반 MAC (Medium Access Control) 스케쥴링(scheduling) 알고리즘을 제안한다. 특히 기존에 제안한 T-D PP (Throughput-Delay Priority Policy) 방식[6]의 단점을 보완하여 이에 대한 성능 개선이 이루어진 수정된 T-D PP 방식, 즉 MTDPP (Modified T-D PP) 알고리즘을 제안한다. 블루투스가 마스터 중심의 TDD (Time Division Duplex) 방식으로 동작하며 기본적으로 라운드로빈(Round Robin) 방식의 스케쥴링을 수행하므로 전송할 큐(queue)에 데이터가 없는 경우에도 POLL 및 NULL 패킷(packet)으로 인한 슬롯(slot) 낭비가 발생한다. 이러한 링크 낭비 문제를 해결하기 위해 많은 알고리즘들이 제안되어 왔고, 그 중 큐 상태 기반 우선순위(priority)방식과 저전력 모드(low power mode) 기반의 알고리즘이 비교적 좋은 성능을 보인다. 하지만 이들은 트래픽(traffic) 특성에 따라 일정하지 않은 성능을 나타내며, 추가적인 계산과정과 시그널링(signaling) 오버헤드(overhead)가 요구된다. 따라서 본 논문에서는 놀은 수율과 낮은 지연을 보장하는 새로운 알고리즘을 제안하며, 시뮬레이션 결과를 통해 적절한 파라미터(parameter)의 선택이 기존의 방식에 비해 전반적인 성능의 향상을 가져옴을 보인다.
본 논문은 스마트 그리드를 위한 전력선 통신 시스템에서 데이터 전송률을 향상시키는 적응형 OFDM CP 길이 알고리즘에 대해 연구하였다. 본 논문에서 제안한 기법은 수신단의 CP controller에서 수신된 데이터 프레임과 지연된 동일 데이터 프레임을 상관 처리를 취함으로써 채널 지연 정보를 계산한 후, 즉시 그 정보를 송신단에 피드백 한다. 그 다음, 송신단에서는 다음 데이터 프레임에 대한 CP 길이를 조절하게 된다. Impulsive noise 모델로서, Middleton Class A 간섭 모델을 사용하였고, 성능은 패킷 전송률과 누적 패킷 전송률, 비트 오류율 측면에서 평가되었다. 모의실험 결과로부터 패킷 수가 증가할수록 데이터 이득(감소된 비트 양)이 커지지만, branch 수($N_{br}$)가 증가할수록 데이터 이득 폭은 감소한다는 것을 알 수 있었다. $N_{br}$ 이 3, 5, 10인 경우, 적응형 CP 길이 알고리즘과 고정된 CP 길이 기법의 BER 성능은 비슷하였다. 따라서 제안한 기법은 기존의 고정 CP 길이 기법과 비교하여 BER 성능 감소 없이 데이터 전송률 증가를 달성하였음을 확인할 수 있었다.
부분 응답 신호 기법은 데이터 전송 및 저장 채널에서 신호간 간섭을 효율적으로 제어함으로써 주파수 대역폭 감축의 목적을 달성할 수 있어 많이 채택하고 있는 기법이다. 본 논문에서는 부분 응답 채널 시스템에서의 채널 등화의 문제를 연구하였다. 부분 응답 모델의 대상으로 자기 기록 채널을 고려하였는데 적응 등화기 설계를 위한 기준 신호의 서로 다른 선택이 등화기 성능에 미치는 영향을 연구하였다. 먼저 각각의 등화기에 대해서 기존의 등화기 설계에서 사용하고 있는 등화기 출력 단에서의 평균제곱오차를 이론적으로 분석하였다. 한편 등화기 출력 단에서의 평균제곱오차는 등화기 자체 분석에 있어서는 유용하지만 서로 다른 등화기법의 비료에는 미흡하기 때문에 이를 보완하기 위한 성능 평가 요소로서 최종 데이터 검출 직전에서의 데이터 평균제곱오차를 이론적으로 유도하였다. 이 결과를 통해 부분 응답 시스템에서 서로 다른 신호 배치를 갖는 적응 등화 기법들의 성능 비교가 가능하다. 또한 이러한 성능 평가 기준에 적합한 등화기 설계 방법도 고려하였다. 마지막으로 컴퓨터 시뮬레이션 결과를 통해 이론적으로 분석된 연구 결과의 타당성을 입증하였다.
4차 산업혁명시대에 반지하 실내 복도 환경에서 새로운 전파 수요를 발굴하기 위해 본 논문에서는 주파수 6, 10, 17 GHz의 전파 특성에 대한 측정 및 분석하였다. 측정한 실내 내부 환경은 3면의 강의실과 외면의 유리창으로 구성되어있는 일자형 복도이다. 본 연구는 이러한 환경에 맞게 측정 시나리오 개발과 측정 시스템을 구성하였다. 송신 안테나는 고정하고 수신 안테나 위치의 거리에 따라 가시선 환경에서 주파수 영역과 시간영역 전파 특성을 측정하여 분석 하였다. 주파수 영역은 FI(: Floating intercept) 경로 손실 모델의 매개변수와 R-squared 값의 0.5 이상에 대한 신뢰도를 얻었다. 또한, 시간 영역은 RMS(: Root mean square) 지연 확산과 K-factor의 누적 확률에서 6 GHz는 전파 전달도가 높고, 17 GHz는 전파 전달도가 낮은 결과를 얻었다. 이러한 연구 결과는 반지하 실내 복도 환경에서 WIFI 6 이상이나 5G 이상에 대해 초 연결과 초 지연 인공지능 서비스를 제공하는데 효과가 있을 것이다.
플랫폼 사업자와 콘텐츠 사업자 간 밀접한 상호의존관계를 갖는 방송 시장환경에서, 지상파 재송신 대가와 관련한 갈등, 프로그램 사용료 갈등 및 홈쇼핑 송출 수수료 갈등 등의 문제가 심화되고 있다. 본 연구는 국내 방송시장의 환경을 분석하고 시사점을 제시하는 한편 플랫폼과 PP간 사용료 갈등 원인 분석 및 사용료 갈등 분쟁 해소를 위한 세부대안을 제안하고자 하였다. 국내 방송시장에 대한 환경분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 방송산업의 성장 동력이 서비스이용료나 콘텐츠 사용료와 같은 직접 재원으로 변화하였고, 커머스가 증가하고 있다는 것이다. 둘째, 국내 방송시장의 헤게모니가 지상파에서 유료방송 그리고 OTT로 변화하면서 자발적 진입에 의한 방송 영역 전반의 독점이 해체되고 있다는 것이다. 셋째, 기존 방송시장의 해체와 재편으로 기존 규제 체계의 정비 필요성이 증가하고 있다. 한편, 본 연구는 유료방송플랫폼과 PP간 첨예하게 맞서는 사용료에 대한 분쟁을 해결하기 위해서는 PP의 수익구조 다변화, 선계약 후공급 정착 방안 및 CPS 협상력 강화 전략을 제안하였다.
다양한 서비스가 등장으로 인해 스펙트럼 부족 문제가 가속하됨에 따라, 면허 대역에서 통신하던 사용자들을 비면허 대역에서 통신하는 NR-U(New Radio-Unlicensed)가 등장하였다. 하지만 NR-U 네트워크 사용자로 인해 동일한 비면허 대역에서 통신하는 Wi-Fi 네트워크 사용자의 성능이 감소하게 된다. 본 논문에서는 NR-U 네트워크 사용자와 WiFi 네트워크 사용자가 공존해있는 비면허 대역의 처리량과 비면허 대역의 사용에 대한 공평성을 동시에 최대화하는 것을 목표로 한다. 먼저 비면허 대역에서 전송률 분할 다중 접속 기술을 활용한 NR-U 네트워크의 합-전송 속도 (Sum of Rate)를 최대화하기 위해 강화 학습의 몬테 카를로 정책 하강법(Monte Carlo Policy Gradient)을 활용한 최적의 전력 할당 기법을 제안하였다. 그 뒤, 동일한 비면허 대역에서 NR-U 네트워크와 WiFi 네트워크의 공존을 위해 시스템 처리량과 공정성을 동시에 최대화할 수 있는 게임 이론의 순차적 라이파 협상 해법(Sequential Raiffa Bargaining Solution)을 활용한 채널 점유 시간 분할 알고리즘을 제안하였다. 시뮬레이션 결과에서 동일한 전력 할당 기법을 사용하였을 때, 본 논문에서 제안한 전송률 분할 다중 접속 기술이 기존의 다중 접속 기술들보다 더 빠른 합-전송속도를 보임을 확인하였다. 또한 비면허 대역 네트워크의 전송량과 공평성을 비교해본 결과 본 논문의 순차적 라이파 협상 해법을 활용한 채널 점유 시간 분할 알고리즘이 타 알고리즘보다 처리량과 공정성을 동시에 만족함을 입증하였다.
본 연구에서는 저온형 연료전지와 고온형 연료전지의 작동 및 구성 요소 측면 단점들을 보완하기 위해 중온 영역에서 작동하는 박막 연료전지를 제작하였다. 박막 연료전지는 이트륨이 도핑된 바륨 지르코네이트(BYZ) 전해질과 백금 수소극/공기극으로 이루어져 있으며, 성능은 $350^{\circ}C$에서 측정하였다. 350nm의 두께를 가지는 백금 수소극은 다공성 기판 위에 스퍼터링 기법을 이용하여 증착하였다. BYZ전해질은 펄스레이저 기법을 이용하여 $1{\mu}m$ 증착하였고, 상부에 스퍼터링 기법을 이용하여 200nm의 두께를 가지는 백금 공기극을 증착하였다. 개회로 전압은 약 0.81V이었고, 최대 출력 성능은 11.9mW/$cm^2$이었다.
최근의 에너지 하베스팅(energy harvesting) 무선 네트워크에 대한 연구는 제한된 에너지 자원 문제를 해결하여 효율적으로 네트워크 수명을 연장할 수 있는 기법 개발에 집중되고 있다. 에너지 하베스팅을 통해 획득할 수 있는 에너지의 양과 효율을 향상시키기 위해서는 여러 가지 에너지 하베스팅 특성을 종합적으로 고려하여 에너지 획득과 데이터 전송을 병행하는 네트워크 구조를 설계하는 매우 중요하다. 본 논문에서는 수신측에서 간섭 정보와 충전 시간을 고려하여 네트워크 내의 에너지 하베스팅 용량을 최대화하면서 종단간 지연 시간을 최소화할 수 있는 간섭 기반의 충전 인지 라우팅 프로토콜(ICARP)을 제안한다. 이를 위해 기회적 에너지 하베스팅 무선 네트워크에서 종단간 지연시간을 최소화할 수 있도록 충전 시간을 패킷 전달의 지연 성분을 적용한 새로운 간섭 기반 충전 인지 라우팅 기준(routing metric)과 ICARP를 설계하였다. 본 논문에서 제시한 라우팅 기법을 통한 전달 지연시간의 단축은 패킷손실이나 재전송으로 인한 에너지 소비량을 줄이는 효과를 얻을 수 있다. 시뮬레이션을 이용한 성능평가를 통하여 제안된 기법이 기존의 라우팅 기법보다 패킷전달율과 종단간 지연시간 측면에서 성능이 향상됨을 보였다.
가정에서 IoT 장비가 많이 활용되면서, IoT 장비를 통합하여 사용자의 편의에 맞게 사용하는 IoT automation system을 향한 관심도 많아졌다. IoT automation system에서는 사전 정의된 자동화규칙에 따라 IoT 장비의 정보를 수집하고, IoT 장비가 작동한다. 하지만 공격자는 패킷을 지연시켜 실제 상태와 시스템에서 인식한 상태의 불일치가 되는 시간을 만든다. 이 시간 동안 시스템은 사전 정의한 자동화 규칙대로 동작하지 않는다. 제안된 지연공격 탐지방법이 일부 있지만, 트래픽량이나 배터리에 민감한 IoT system에 적용하기에 제한사항이 있다. 본 논문에서는 IoT 시스템에 적용할 수 있는 실용적인 패킷 지연 공격 탐지 방법을 제시한다. 제안 방법은 메시지를 전송할 때, 메세지의 전송을 알리는 패킷을 브로드캐스트로 발송함으로써 서버가 이벤트의 발생을 인지할 수 있도록 한다. 평가를 위하여 Raberry pi로 구현된 IoT system을 구성하고, 패킷 지연 공격에 대하여 평균2.2초이내로탐지할 수 있음을 보였다. 실험 결과 소모 전류 Overhead는 초당 평균 2.5 mA, 트래픽 Overhead는 15% 발생하였고, 기존 제안된 탐지방법보다 효율적으로 Delay attack을 탐지할 수 있음을 밝혔다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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