근래 각 가정에서 많이 사용되는 Wi-Fi 기술이 적용된 안드로이드 OS 기반의 스마트 셋톱박스는 사용자의 다양한 설치 환경에 관계없이 Wi-Fi를 이용한 서비스에 문제가 없음을 보장해야 한다. Wi-Fi의 무지향성에 대한 방향성 테스트 방법은 표준으로 정해지지 않아 각 개발업체에서는 자체적으로 테스트 방법을 고안하여 테스트를 진행한다. 본 논문에서는 Wi-Fi 기능의 무지향성을 확인하기 위해 업로드와 다운로드의 2개 요소, 무선 라우터를 바라보는 수직 각도의 10개 요소와 수평 각도의 36개 요소를 고려하여 720개의 테스트 케이스를 생성하였다. 현실적으로 비용과 시간문제로 인해 모든 테스트 케이스를 테스트하기에 어려움이 따르므로, ISO/IEC 29119-4의 조합 테스팅 기법 중 하나인 Pair-wise 기법으로 테스트 요소를 조합하였다. 또한, Allpairs 도구를 이용하여 Pair-wise 기법이 적용된 테스트 케이스를 얻어냈고 테스트를 진행하였다. 제안하는 방법을 사용하면 기존의 테스트 케이스를 진행하는데 소요되는 시간 대비 48.61%가 단축됨을 확인할 수 있었으며, 간소화된 테스트 케이스의 결과만을 가지고도 문제가 발생하는 부위에 대한 추적이 가능함을 확인할 수 있었다.
사물인터넷 서비스를 위해 다양한 종류의 디바이스가 사용되고 있으며, 사물인터넷 디바이스들은 주로 비면허 대역의 주파수를 사용하는 통신기술을 활용하고 있다. 비면허 대역의 통신기술에는 몇 가지가 있지만, 현재 WiFi가 가장 대표적으로 사용된다. 사물인터넷 서비스를 위해 사용되는 디바이스는 제한된 기능을 가진 디바이스부터 스마트폰까지 컴퓨팅 리소스가 다양하고, WiFi 와 같은 무선 네트워크를 통해 서비스를 제공한다. 대부분의 사물인터넷 장치는 네트워크 제어를 위한 복잡한 연산을 할 수 없기 때문에 신호세기에 의존하여 WiFi 액세스 포인트를 선정하고 있다. 이는 사물인터넷 서비스 효율을 떨어뜨리는 원인으로 작용한다. 따라서, 본 논문에서는 액세스 포인트를 통해 사물이터넷 디바이스의 WiFi 연결을 제어할 수 있는 지능형 액세스 포인트 시스템을 구현한다. 사물인터넷 디바이스에서 측정된 네트워크 정보를 통해 액세스 포인트에서 피드 포워드 신경망 (feed forward neural network) 알고리즘을 사용하여 학습을 하고, 네트워크 연결 상태를 예측하여 디바이스의 WiFi연결을 제어한다. 이렇게 함으로써 사물인터넷 디바이스의 서비스 효율을 높일 수 있다.
이 논문의 목적은 시뮬레이션 소프트웨어인 OPNET Modeler Wireless Suite를 이용하여 WiFi (IEEE 802.11g)와 WiMAX (IEEE 802.16e)를 가상 무선망으로 모델링 후 종단간 패킷 통계를 시뮬레이션하여 그 특성을 분석한 연구이다. 국내외 무선망에 대한 시뮬레이션이 가능한 툴인 Remcom's Wireless InSite Real Time (RT) 모듈, WinProp: W-LAN, Fixed WiMAX, Mobile WiMAX, SMI 시스템은 무선 전파 신호 세기 분석에 비중을 두었고 이러한 무선 전파 신호 세기로 데이터 전송률을 고려할 수 있도록 설계되었다. 그러나 우리는 이들 시뮬레이션 툴(들)의 특성과 달리 다른 관점으로 본 연구를 접근하였다. 즉, 무선 전파 신호 세기 분석이 아닌 유무선 통합망을 기반으로 한 종단간 가상망 모델링이 가능하고 각 구간(예: 무선사용자, 기지국 또는 AP, HTTP 서버)마다 얼마만큼의 패킷이 전달되었는지를 시각적으로 분석할 수 있는 OPNET Modeler Wireless Suite를 활용한 연구로 접근하였다. 왜냐하면 패킷 통계는 무선서비스 성능 매트릭 중 하나의 지표로 종단간 중요한 QoS 분석 척도가 되기 때문이다. 특히나 WiMAX와 같이 QoS를 보장하는 무선사용자에겐 패킷 통계 지표는 더더욱 필수적인 항목임에 틀림이 없다. OPNET Modeler Wireless Suite로 가상 무선망을 실제에 가깝게 모델링 후 시뮬레이션 결과를 통해 우리는 흥미로운 결과를 찾아낼 수 있었고 그 실험/관측결과를 효율적이고 다각적으로 보여줄 수 있었다.
노트북, 태블릿, 스마트폰 등 모바일 기기들의 성능 향상으로 인하여 임의의 장소에서의 그룹 회의를 진행하는 사람들이 많아지고 있다. 그러나 회의 참석자들이 근거리에 위치하고 있음에도 불구하고 참석자들 간의 데이터의 교환은 셀룰러 망을 이용하여 이루어지고 있다. 이는 불필요하게 셀룰러망에 부하를 가중시키는 원인이 되어 데이터의 송수신 지연을 발생시키고 원활한 회의의 운영 및 일반 모빌 통신 사업자의 통화 품질을 저하시키는 원인이 된다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 Wi-Fi Direct 기술을 이용하여 근거리 통신기기들 간의 셀룰러 망을 사용하지 않고 회의 참석자들간 직접 통신을 수행할 수 있는 안드로이드 어플리케이션을 개발하고 그 방법에 대하여 소개한다.
본 논문에서는 실내 무선랜 환경에서 인접한 동작 주파수 스펙트럼을 가진 외부 간섭신호를 차단하기 위해 Wi-Fi 6E 시스템에 적용할 수 있는 이중대역 차단 주파수 선택표면을 설계하였다. 제안한 주파수 선택적 표면 구조는 2.4GHz 대역과 6GHz 대역에서 주파수 차단 특성을 가지며, 변형된 교차 쌍극자 구조와 단위 구조간 서로 맞물린 퍼즐 형태를 통해 구현되었다. 제안한 구조는 입사각과 편파에 대해 안정적인 주파수 응답 특성을 갖도록 설계되었으며, 제작 및 실험으로부터 0°~45°의 입사파에 대해 시뮬레이션에서 얻은 결과와 잘 일치하는 것을 확인하였다.
무선 LAN(Wi-Fi: Wireless Fidelity)은 스마트폰 대중화와 더불어 급속히 확대되는 통신망으로 컴퓨터, 노트북, 태블릿 PC 그리고 스마트폰 등 다양한 기기가 접속되어 유비쿼터스 기반의 핵심 네트워크로 자리 잡아 가고 있다. 현재 많은 무선 LAN 통신 기술이 개발되어 다양한 데이터 전송이 가능해졌으며, 표준인 IEEE 802.11n은 2.4GHz 대역과 5GHz 주파수 대역을 사용하고 있다. 2.4GHz 대역은 파장이 길고 회절 및 수신 거리가 좋아서 802.11b/g 방식으로 널리 보급되었다. 5GHz 주파수 대역은 2.4GHz보다 활용할 수 있는 더 많은 채널을 가지고 있어 블루투스, RFID 등 다른 무선 장치의 주파수 대역과 간섭이 없으며 주파수 사용자가 적어 채널 간섭이 적은 특징을 가지고 있다. 본 논문에서는 초기부터 사용된 802.11b/a/g과 현재 사용되고 있는 802.11n 기술 분석 및 동향 그리고 최근 차세대 무선 LAN 통신망으로 대두되고 있는 802.11ac와 802.11ad의 개발 현황 및 표준화 방향에 대하여 살펴본다. 또한, 무선 LAN 보안 취약점 및 이용 현황과 추가적인 대책 방안에 대하여 논하고자 한다.
LED 조명 제어 기술은 LED 조명의 효율적인 관리를 위해 지속적으로 연구되는 분야 중의 하나이다. 본 논문에서는 LED 가로등을 원격으로 제어하기 위해 유무선 통신 기능을 가지는 LED 가로등 원격 제어 장치를 설계하고 구현한다. 구현된 원격 제어 장치는 조도 센서를 이용한 자동 디밍이 가능하고, RS-485/422나 Wi-Fi를 이용하여 LED 가로등을 개별(또는 통합) 제어가 가능하다. 실험을 통해 개발된 원격 제어 장치의 기능이 정상적으로 동작함을 확인하였다.
A Wi-Fi signal network (WSN) system is introduced in this paper. This system consists of several data-transmitting sensor modules and a data-receiving server. Each sensor module and the server contain a unique intranet IP address. A piezoelectric accelerometer with a bandwidth of 12 kHz, a 24-bit analog-digital converter with a sampling rate of 15.625 kS/s, a 32-bit microprocessor unit, and a 1-Mbps Wi-Fi module are used in the data-transmitting sensor module. A 300-Mbps router and a PC are used in the server. The system is verified using an accelerometer calibrator. The voltage output from the sensor is converted into 24-bit digital data and transmitted via the Wi-Fi module. These data are received by a Wi-Fi router connected to a PC. The input frequencies of the accelerometer calibrator (320 Hz, 640 Hz, and 1280 Hz) are used in the data transfer verification. The received data are compared to the data retrieved directly from the analog-to-digital converter used in the sensor module. The comparison shows that the developed system represents the original data considerably well. Theoretically, the system can acquire vibration signals from 600 sensor modules at an accelerometer bandwidth of 15.625 kHz. However, delay exists owing to software processes, multiplexing between sensor modules, and the use of non-real time operating system. Hence, it is recommended that this system may be used to acquire vibration signals with up to 10 kHz, which is approximately 70% of the theoretical maximum speed of the system. The system can be upgraded using parts with higher performance
무선 채널은 유선 채널과 달리 시간적 공간적으로 지속적으로 변화하는 특성을 가지고 있으며 이는 네트워크의 성능 변화에도 많은 영향을 미치고 있다. 이러한 채널의 변화에 대응하여 네트워크의 성능을 향상하고자 하는 노력이 많이 이루어져 왔으며 이는 지역 통신으로 각광받고 있는 Wi-Fi도 예외는 아니다. 기존의 Wi-Fi 네트워크에서의 채널에 적응하여 역동적 속도 조절방식은 Flat-fading에 기반을 두어 이루어져 왔으나 대부분의 Wi-Fi 네트워크가 Indoor상황에서 이루어지기에 오히려 Frequency selective한 채널에 대응하는 방식의 속도 조절 방식이 요구되어지고 있다. 그러나 이러한 방식은 지속적으로 변화하는 채널에 적응하기에는 너무나 큰 overhead를 만들어 옴에 따라 적용되지 못하고 있었다. 본 논문에서는 각 sub-carrier별로 다양한 Rate를 적용할 수 있는 Layer-2 protocol을 제안한다. 제안된 프로토콜은 기존의 sub-carrier별 속도 조절시에 문제시 되는 overhead 의 증가문제를 단 한 개의 OFDM 심벌을 추가함으로써 혁신적으로 개선할 수 있었고 이를 통하여 네트워크의 성능 향상을 가져오게 되었다. 제안된 프로토콜은 simulation과정을 통하여 그 성능의 우월성을 입증하였다.
실내에서의 위치 추정을 위한 WiFi fingerprint 방식은 기존의 인프라를 이용하며 절대 좌표를 추정하는 장점이 있어 많은 연구가 진행되고 있다. 기존의 연구에서는 주로 위치 추정 알고리즘에 대한 연구에 집중되었지만 정확도를 개선하는 것이 한계에 도달했다. 그러나 스마트폰과 같은 무선랜 수신기에서 전파의 수신 감도보다 작은 신호는 측정이 불가하므로 이 값들을 처리하는 방법에 따라서 위치 추정 오차가 달라진다. 본 논문에서는 측정된 무선랜 공유기의 수신 신호 데이터를 다양한 방식으로 사전 처리하여 기존의 알고리즘에 적용함으로써 위치 추정 정확도를 높이는 방법을 제안하였고, 크게 향상된 정확도를 얻을 수 있었다. 또한 사전 처리된 데이터를 KNN 방식과 CNN 방식에 적용하여 그 성능을 비교하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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