본 논문은 LTE 사용단말 증가에 따른 주파수 부족현상 개선과 기존의 비효율적인 WiFi의 접속방법으로 인한 트래픽 몰림 현상을 해결하고자 한다. 제안한 LTE-WIFI Vertical Handover 방식은 LTE를 통하여 AP의 사전인증 방법과 RADIUS 서버를 이용하여 단말의 접속 AP를 통제하는 방법이 사용되었다. 제안한 방법은 모의실험을 통하여 기존연결방식대비 AP의 접속속도가 95%가량 향상된 것을 확인할 수 있었고 연결 속도는 기존대비 18%가량 개선된 것을 확인할 수 있었다. 사전인증시스템을 통한 끊김 없는 AP제공과 AP접속 분배를 통한 무선네트워크 속도 향상으로 LTE주파수 부족 문제 해결과 무선네트워크 이용 만족도를 향상시킬 수 있다.
WiFi는 엑세스 포인트(AP)를 발견하고 링크 층 핸드오프를 위해 스테이션과 AP간의 인증 및 새로운 BSS나 ESS로의 접속에 관한 절차를 정의한다 WiFi 핫스폿 서비스의 주요 문제점 중 하나는 "통과-이동체(Passing Object)"에 관한 것이다. WiFi는 BSS나 ESS에서 이웃하는 두 AP들 간의 메시지 교환을 기술하고 있다. 만일 링크 층 핸드오프를 완료하기 전에 이동체가 이웃 AP를 그대로 통과한다면 터널링된 패킷이 전달되어야 하는 목적지를 잃게 될 수 있다. 이 논문에서, 우리는 고속 이동체를 추적하기 위해 서비스 도메인에 "위치 관리 엔티티(Positioning Entity)"를 정의하고 기존 방법과의 이동 성능을 비교하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권5호
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pp.1951-1972
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2018
Wi-Fi Access Point (AP) optimization approaches are used in indoor positioning systems for signal coverage enhancement, as well as positioning precision improvement. Although the huge power consumption of the AP optimization forms a serious problem due to the signal coverage requirement for large-scale indoor environment, the conventional approaches treat the problem of power consumption independent from the design of indoor positioning systems. This paper proposes a new Fast Water-filling algorithm Group Power Constraint (FWA-GPC) based Wi-Fi AP optimization approach for indoor positioning in which the power consumed by the AP optimization is significantly considered. This paper has three contributions. First, it is not restricted to conventional concept of one AP for one candidate AP location, but considered spare APs once the active APs break off. Second, it utilizes the concept of water-filling model from adaptive channel power allocation to calculate the number of APs for each candidate AP location by maximizing the location fingerprint discrimination. Third, it uses a fast version, namely Fast Water-filling algorithm, to search for the optimal solution efficiently. The experimental results conducted in two typical indoor Wi-Fi environments prove that the proposed FWA-GPC performs better than the conventional AP optimization approaches.
본 논문은 개방형 무료 Wi-Fi 접근영역에서 비전문가들을 위한 사용자 경험인 UX(: User Experience) 개념 차원에서 해킹위험 경고표시 방법을 제안하였다. 캡처에 의해 올라온 AP들의 위험성에 따라 색깔로 구별하며 선택 된 AP에 대하여 사용 전에 해킹의 위험을 팝업창으로 경고문을 제공하는 앱을 개발하였다.
본 연구에서는 WiFi 무선망을 통한 VoIP 서비스의 품질에 영향을 주는 요소들을 분석하였다. VoIP 품질에 영향을 주는 요소로는 VoIP 통화의 수, WiFi 구간의 비음성 트래픽, 백본망내의 패킷 손실율과 단대단 지연등이 있다. WiFi 구간내 비음성 트래픽이 없으며 백본망의 패킷 손실율이 4%이고 단대단 지연이 90msec인 경우 G.729a 코덱으로는 12통화가 가능하며 G.729a VAD 코덱으로는 27통화까지 서비스 가능하였다. 분석결과 WiFi 구간의 데이터 트래픽과 TCP/IP망내 지연 및 패킷 손실율이 통화품질에 많은 영향을 주고 있는 것으로 확인되었으며 양질의 통화를 제공하기 위해서는 단대단 지연과 패킷 손실율을 최소한으로 유지하는 것 외에도 AP내에서 일종의 VoIP 호 접속 제어를 할 필요가 있는 것으로 판단된다.
Wi-Fi 기반의 차량과 기지국간 (vehicle-to-infrastructure, V2I) 통신은 차량과 승객의 안전과 편의 및 교통 효율성을 향상시킬 수 있는 방법으로 관심을 받고 있다. 그러나 노변에 위치한 엑세스 포인터 (access point, AP)는 이동차량에게 비용적인 측면에서 효과적인 인터넷 연결을 지원할 수 있지만, 차량의 빠른 이동과 AP의 제한된 전송거리는 빈번한 핸드오프를 유발한다. 그러한 문제점은 모바일 AP (mobile AP, MAP) 플랫폼을 사용하여 해결할 수 있다. MAP는 노변에 위치한 AP보다 적은 양의 대역폭을 제공하지만, 차량과 함께 이동함에 따라 더 오랜 시간 서비스를 제공할 수 있다. 이 논문은 이동차량이 노변의 고정된 AP 혹은 MAP 중에서 효과적으로 AP를 선택할 수 있는 하나의 새로운 AP 선택 기법을 제안한다. AP 선택기준을 위하여 AP의 접속 가용시간과 제공 가능 대역폭을 함께 고려하고, 그러한 기준을 바탕으로 AP 선택 기법을 제안한다. 실제 버스 트레이스 기반의 시뮬레이션을 통해 제안한 기법이 기존의 방법보다 좋은 성능을 제공하는 것을 보여준다.
본 논문에서는 GPS를 이용할 수 없는 지하철 승강장에서 움직이는 지하철의 위치 추적 정확성을 높이기 위해 WiFi 핑거프린트 기법에 k-nn기반 알고리즘들을 적용한 후 오류를 검출하고 비교하였다. 승강장내 지하철의 위치 정보는 지하철 제어를 위해 종합사령실에서 필요로 하며, 이용객의 안전과 편의를 위해 다양하게 사용되어지고 있다. 현재 역사 또는 승강장 내에는 승객의 편의를 위해 각 통신사별로 WiFi용 AP(Access Point)들이 다수 설치되어 있어 이를 활용한 다양한 위치 추정 연구들도 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 설치되어진 WiFi용 AP를 활용할 경우와 신규로 WiFi용 AP를 설치할 경우등을 고려하여 다양한 조건에서 지하철의 위치를 추적할 수 있는 시뮬레이터를 개발한 후 모의실험을 진행하였다. 개발된 시뮬레이터는 설치된 WiFi용 AP들의 개수와 승강장 넓이, 지하철 진입속도 등에 따라 지하철의 위치를 추적할 수 있도록 설계되었다. 그리고 k-nn알고리즘과 fuzzy k-nn알고리즘을 선택적으로 적용할 수 있으며 핑거프린트 데이터베이스를 기반으로 4가지의 거리 측정 알고리즘을 적용하여 위치 추적 오류를 비교할 수 있도록 하였다. 시뮬레이터를 이용한 모의 실험결과 0.5m의 그리드 단위길이에 8개의 WiFi용 AP를 설치하고 'minkowski' 거리 측정 알고리즘을 적용한 k-nn알고리즘를 사용할 경우 가장 정확한 위치 추적결과를 얻을 수 있었다.
사람 수 추정 기술은 IoT 서비스를 제공하기 위해 중요하다. 대부분의 사람 수 추정 기술은 카메라 또는 센서 데이터를 활용한다. 하지만 기존 기술들은 사생활 침해 문제가 발생 가능하며 추가로 인프라를 구축해야한다는 단점이 있다. 본 논문은 Wi-Fi AP를 활용하여 사람 수를 추정하는 방법을 제안한다. 사람 수 추정을 위해서 Wi-Fi의 채널 상태 정보를 딥러닝 기술을 활용하여 분석한다. Wi-Fi AP 기반 사람 수 추정 기술은 사생활 침해 우려가 없으며, 기존 Wi-Fi AP 인프라를 활용하면 되기 때문에 추가 비용이 발생하지 않는다. 제안하는 알고리즘은 k-바인딩 데이터 전처리 과정과 1D-CNN 학습 모델을 사용한다. AP 2대를 설치하여 6명의 사람 수 추정 결과를 실험을 통해 분석하였다. 정확한 사람 수 판별에 관한 결과는 64.8%로 낮은 결과를 보였지만, 사람의 수를 클래스로 분류한 결과는 84.5%의 높은 결과를 보였다. 해당 알고리즘은 제한된 공간에 사람의 밀집도를 파악하는데 응용 가능할 것으로 기대된다.
WPA2-PSK는 클라이언트와 AP가 공유비밀키에 기반하여 4-way 핸드쉐이크 프로토콜을 이용하여 보안 세션을 설정하는 방식을 사용하고 있다. 이 방식은 도청공격 등 여러 가지 보안 문제점들이 제기되고 있으며 또한 효율성 측면에서도 클라이언트와 AP간에 여러번의 상호작용을 요구하여 보안세션 설정과정이 비효율적이다. WPA2의 보안 문제점을 해결하기 위하여 최근 WPA3 표준이 제안되고 있지만 근본적으로는 동일한 4-way 핸드쉐이크 방법론을 사용하는 소규모 개선이다. OAuth 2.0 토큰인증 기술은 한 번 인증이 확인된 클라이언트에게 서버가 토큰을 발급하여 인증상태를 오랜 기간 효율적으로 유지시킬 수 있는 인증유지 기술로 웹에서 널리 사용되고 있다. 이 논문에서는 OAuth 2.0 기술을 개선한 이중토큰을 이용하는 난수화토큰인증 기술을 Wi-Fi 보안 프로토콜에 결합 적용함으로써, 초기인증과 보안세션설정을 구분하여 효율성을 개선한 새로운 Wi-Fi 보안 프로토콜을 제시한다. 즉, 한 번 초기인증에 성공한 클라이언트에게는 AP가 이중토큰을 발급하고 이후에는 이것을 이용하여 한 번의 평문 메시지 교환만으로 빠르게 보안세션을 생성할 수 있도록 성능을 개선하였다.
본 논문은 사전에 위치가 알려져 있는 시설물에 설치된 Wi-Fi AP에 접속한 기록을 이용하여 결정한 사용자의 위치 정보를 이용하여 서비스를 제공하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 위치 기반 서비스는 작업자의 위치 및 시간 정보를 이용하여 승강기 등 주기적 점검 및 유지보수가 필요한 시설물을 대상으로 현장 작업자의 작업 진행 상황을 관리하는 것이다. 본 논문에서 제안하는 작업 스케줄 관리 방법은 작업을 위해 작업자가 시설물에 도착해야 하는 사전 스케줄된 시간과 실제 그 시설물에 도착한 시간을 기반으로 한다. 또, Wi-Fi AP 접속 정보를 기반으로 한 위치 결정 및 시간 정보를 기반으로 한 작업스케줄 관리의 가능성을 보이기 위해 본 논문에서는 주기적 점검 및 유지보수가 필요한 승강기 유지보수 분야에서 적용할 수 있는 실험적 구현을 일부 하였다. 실험적으로 구현한 결과는 본 논문에서 제안한 방법이 시설물의 점검 및 유지보수 관련 분야에 활용될 수 있음을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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