머신러닝은 학습 데이터로부터 목적함수를 구성하고, 테스트 데이터를 통해 목적함수의 확인함으로써 발생하는 데이터에 대한 예측을 수행한다. 머신러닝에서 입력데이터는 전처리 과정을 통해 정규화 과정을 거친다. 이런 정규화는 입력데이터의 평균과 표준편차를 이용하여 표준화하거나, 수치 데이터가 아닌 nominal value는 one-hot 코드 형태로 변환하는 방식을 이용한다. 그러나 이 전처리 과정만으로 문제를 해결할 수 없다. 이러한 이유로 본 논문에서 입력데이터의 정규화를 위해 온톨로지를 이용하는 방법을 제안한다. 이를 위한 테스트 데이터는 모바일 기기로부터 수집된 와이파이 장치의 RSSI값을 이용하고, 수집된 데이터의 노이즈와 이질적 문제는 온톨로지를 이용하여 정제하는 방법을 제시한다.
최근 데이터 기반의 딥러닝 기술을 적용하여 비면허 대역의 다양한 통신 신호를 분류하는 연구가 활발히 수행되고 있다. 하지만, 복잡한 신경망 모델 사용을 기반으로 이뤄진 이러한 접근법은 높은 연산 능력을 필요로 하게 되어, 자원 제약적인 무선 인터페이스 및 사물인터넷(Internet of Things) 장비에서는 사용이 제약된다. 본 연구에서는 비면허 대역의 무선 이기종 기술을 인지하기 위한 데이터 기반의 접근 방법을 살펴보고, 신호의 특징 추출 및 데이터화의 효율화 문제를 다룬다. 구체적으로, 비면허 대역의 다른 종류의 무선 통신 기술을 구분하기 위해 수신 신호 강도 측정을 기반으로 한 시계열 데이터를 이용해 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN) 모델을 학습시켜 신호를 분류하는 방법을 살펴본다. 이 과정에서 동일한 구조의 신경망 모델의 경량화를 위한 효율적 신호의 시계열 데이터 정보 수집시 주파수 대역의 특징을 함께 특징화하는 방법을 제안하고, 그 효과를 평가한다. Bluetooth 호환의 Ubertooth 장비를 이용한 실측 기반의 실험 결과는 제안된 샘플링 기법이 동일한 신경망에 대해서 10% 수준의 샘플링 데이터 이용만으로도 동일한 정확도를 유지함을 보여준다.
본 논문에서는 RF (Radio Frequency) 에너지 하베스팅 센서 노드의 설계 방안과 CATV 망과 누설 동축 케이블 (leaky coaxial cable)을 활용한 센서 네트워크 구축 방안을 연구하였다. 센서 노드는 915MHz 주파수 대역에서 동작하는 WPTS (Wireless Power Transfer System) 전력 수신기로 전원공급부를 설계하였다. WOC (WiFi over Coax) 기술을 활용하여 CATV 망으로 센서의 BLE 무선통신 신호와 WPTS 전력 송신기 신호를 전송하고, 누설 동축 케이블로 RF 신호를 방사시키는 센서 네트워크 구축 방안을 제안하였다. 센서 네트워크를 구축하는 지점에 누설 동축 케이블을 활용하면 센서 노드의 수신 신호 강도 지표가 허용되는 최소값 (-78dBm)을 만족하는 지점까지 센서 네트워크의 커버리지를 확장할 수 있다.
There is a new evolution in technological advancement taking place called the Internet of Things (IoT), The IoT enables physical world objects in our surrounding to be connected to the Internet. ISM (Industrial Scientific Medical) band that is 2.4GHz band authorized free of charge is being widely used for smart devices. Accordingly studies have been continuously conducted on the possibility of coexistence among nodes using ISM band. In particular, the interference of IEEE 802.11b based Wi-Fi devices using overlapping channel during communication among IEEE 802.15.4 based wireless sensor nodes suitable for low-power, low-speed communication using ISM band. Because serious network performance deterioration of wireless sensor networks. In this paper, we will propose an algorithm that identifies the possibility of using more accurate channels by mixing utilization of interference signal and RSSI (Received Signal Strength Indicator) Min/Max/Activity of Interference signal by wireless sensor nodes. In addition, it will verify our algorithm by using OPNET Network verification simulator.
무인선박 제어 시스템은 원격지에서 무인선박을 제어, 통제하기 위한 시스템이다. 특히, 무인선박을 제어하기 위해서는 환경에 적합한 무선 통신망이 필요한데 본 논문은 IEEE 802.11 기반 무선랜을 이용한다. IEEE 802.11기반 무선랜 기술은 광대역을 지원하는 무선 접속기술로 비디오, 오디오와 같은 멀티미디어 및 데이터를 전송해야하는 무인선박 제어시스템에 적합하다. 본 논문에서는 무인선박을 제어하기 위한 전체적인 시스템 구조를 설계한다. 그리고 무선랜의 제한적 통신반경을 극복하기 위해 여러 가지 통신망을 사용할 수 있는 통신망 구조를 설계하였다. 설계된 무선랜기반 무인선박 제어시스템을 구현하고 테스트하였다. 테스트 결과 무선랜을 이용하여 무인선박을 제어 통제했으며, 더불어 해양 지역에서의 무선랜 전파 특성을 분석하였다.
블루투스 스마트로 알려진 Bluetooth Low Energy(BLE)는 초저전력으로 동작하도록 설계되어 BLE 기반 디바이스들은 그 구성에 따라 하나의 코인셀(coin cell)로 몇 년간 동작이 가능하다. 또한 BLE는 수신신호세기 정보를 기반으로 두 BLE 디바이스 사이의 근사적 거리를 추정 할 수 있다. 이러한 특징으로 인하여 실내 또는 실외의 근거리 영역에서 GPS보다 상대적으로 높은 정밀도의 내비게이션 서비스를 제공 할 수 있다. 본 논문에서는 BLE를 이용한 실제 내비게이션 테스트 베드를 구성하고 실외 근거리 영역에서의 동작을 검증한다. 검증 실험에서 BLE 기반의 비콘들은 고정된 위치에 설치되어 주기적으로 Universally Unique IDentifier(UUID) 전송하며, 사용자 스마트 디바이스는 이를 수신하여 거리값을 추출하고 UUID를 셀룰러 또는 와이파이 망을 통해 데이터베이스로 전송한다. 데이터베이스는 해당 UUID에 바인딩된(binding) 관련 정보를 사용자 디바이스에 피드백하고, 이를 수신한 사용자 디바이스는 추출된 거리값과 함께 주변 정보 및 지도상에서 사용자 위치를 더욱 정밀하게 표시하는 내비게이션 서비스를 제공한다. 본 논문을 통하여 BLE 기반의 내비게이팅 응용이 실현 가능함을 확인할 수 있으며, 더 나아가 이러한 시스템이 실내 내비게이션으로도 충분히 구현될 수 있음을 확인 할 수 있다.
최근 무선 AP를 이용한 실내 측위 시스템에 대한 연구가 활성화 되고 있다. 실내 무선 측위 시스템은 측위 기법에 따라 여러 가지로 구분되어 진다. 그 중 핑거프린트 기법은 측위를 수행하기 이전에 AP의 mac 정보와 수신세기를 수집 하여 radio map을 구축하고 이후 측위 과정에서 수집되는 AP의 정보와 비교하여 위치를 판단하는 기법이다. 전통적 핑거프린트 기법의 경우 측위를 위해 활용하는 AP를 설치하여 제어 및 관리 한다. 그러나 특정 실내의 경우는 소량의 AP를 설치하여 관리할 수 있지만 광범위한 실외의 경우 현실적으로 측위를 위한 장비의 설치 및 관리가 불가능하다. 이런 문제를 해결하기 위해 기존에 산재해 있는 AP를 활용하는 개선된 핑거 프린트 기법이 있다. 추가적인 비용 없이 측위가 가능하나 실외의 경우 실내보다 AP정보의 변화가 심하므로 개선된 핑거프린트 측위 기법 또한 측위 정확도의 하락이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 전통적인 핑거프린트 기법과 개선된 핑거프린트 기법을 비교하여 설명하고 제안한 WPS_WS(Wifi Positioning System_Weak Signal)기법과의 성능 차이를 비교한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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