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.
스마트 폰의 보급과 함께, 무선 네트워크에서의 데이터 사용량이 급격하게 증가하고 있다. 이로 인해 발생하는 서버의 과부하와 그로 인한 속도 저하를 해결하기 위하여, 본 논문에서는 Wi-Fi 에드혹 네트워크를 이용한 통신을 3G 통신망에 효율적으로 접목하는 기법을 제안한다. 본 논문에서는 하나의 파일을 다수의 파일 블록으로 나누어 받는 방식을 이용하며, Wi-Fi 애드혹 네트워크를 이용해 주변에 있는 다른 이용자에게 파일 블록을 요청함과 동시에 자신이 가진 파일 블록 테이블을 다른 이용자에게 전달해주는 기법을 제안한다. 이를 이용하여 상대가 가지고 있을 것이라고 추측되는 파일 블록을 알아내어, 요청할 수 있다. 그 결과, 제안된 알고리즘이 3G와 Wi-Fi 에드혹 네트워크를 랜덤으로 이용하는 방법 대비 73%의 속도 향상과 43%의 3G 사용량 감소 효과를 보임을 확인할 수 있었다.
사람들이 보다 다양한 사회 활동에 참여함에 따라 적절한 수준에서 개인 정보를 서로가 공유하는 작업이 더욱 빈번해지고 중요해지고 있다. 스마트폰의 급속한 보급과 네트워크 기술의 발전을 통하여 정보공유를 위한 다양한 어플리케이션이 등장했음에도 불구하고, 이들 어플리케이션은 인접한 주위 사람들의 개인정보를 공유하기 위한 효과적인 메커니즘을 제공하지 못하고 있다. 본 논문에서는 와이파이와 와이파이 다이렉트 환경에서 주위 사용자들의 개인정보를 공유하는 안드로이드 어플리케이션 WhoAmI를 소개한다. WhoAmI는 명함, 동호회, 친구로 미리 정의된 액세스 수준에 따라, 접근 가능한 주위 사람들에게 개인의 프로파일 정보를 자연스럽게 제공한다. 이와 더불어 음악, 사진, 동영상 같은 정보들 또한 개발된 어플리케이션을 통하여 효과적으로 공유될 수 있다.
이 논문에서는 IEEE 802.15.4 노드들이 WiFi 트래픽의 간섭을 피해 새로운 채널에서 동작하기 위해 다수의 IEEE 802.15.4 채널들에 대한 병렬적인 백오프지연과정과 WiFi 트래픽의 주파수 스펙트럼을 고려한 채널탐색방법에 연구되었다. WiFi 트래픽에 의해 점유되는 채널들을 탐색하기 위해, 인접한 채널들에 대한 전력을 동시에 측정하는 방법, 기준보다 큰 채널전력의 지속시간을 확인하는 방법, RSSI 샘플 데이터에 대한 신호처리로 비콘 프레임과 같은 주기성을 찾는 방법에 대해 분석되었다. IEEE 802.11 네트워크와 중첩된 무선채널에서 IEEE 802.15.4 노드들의 CSMA-CA 알고리즘의 동작에 대해서 설명하였다. 하나의 IEEE 802.15.4 장치로 다수의 IEEE 802.15.4 채널에 대해 병렬적으로 백오프지연과정을 수행하는 방법을 그 알고리즘의 설명과 함께 제안하였다. 제안된 방법이 구현된 실험시스템으로 측정된 데이터를 분석할 때, WiFi 트래픽이 발생될 때 이와 연관된 다수의 인접한 IEEE 802.15.4 채널에서 매체접근지연시간이 동시에 증가하는 것으로 관찰되었다. IEEE 802.15.4의 채널에서 다른 트래픽에 의한 간섭을 판단하기 위한 채널평가함수를 정의하였다. WiFi에 의해 간섭을 받는 IEEE 802.15.4 채널들을 탐색하기 위해 인접채널들에 대한 채널평가를 함께 고려하는 채널탐색방법을 제시하였고 실험결과는 WiFi에 의해 간섭이 일어나는 채널들을 올바르게 찾는 특성을 보인다.
최근 스마트폰과 같은 무선통신기기의 급증으로 인하여 IEEE 802.11 Wi-Fi 네트워크에서 인접 네트워크간의 신호간섭현상이 많이 발생하며, 이와 같은 신호간섭현상은 데이터 전송 품질에도 영향을 미친다. 현재 출시되고 있는 다수의 Wi-Fi 관련 제품들은 높은 데이터 전송률 및 넓은 전송범위를 보여주고 있지만, 반면 이 같은 특성은 인접한 무선기기와의 무선신호간섭확률도 높게 한다. 무선신호간섭은 무선통신 특성상 피하기 어려운 현상이지만 통신기기의 신호전송범위를 작게 함으로서 최소화할 수 있다. 그러나 작은 신호전송범위는 낮은 송신강도를 의미하므로, 이는 낮은 데이터 전송률로 나타나게 된다. 이에 본 논문에서는 신호강도, 전송률, 신호간섭간의 상호 관계를 분석하고, 이러한 관계로부터 데이터 전송률에 미치는 영향을 실험과 시뮬레이션을 통하여 구한다.
본 논문은 와이파이 무선 인터페이스를 채택한 웹-기반 실시간 광생물 반응기 모니터링 시스템을 제안한다. 와이파이 무선 네트워크는 11Mbps의 고속 데이터 전송이 가능할 뿐만 아니라 기존 무선 랜 환경과 호환되기 때문에 쉽게 사용자의 요구에 따른 재구성형 광생물 반응기와 모니터링 시스템에 적용이 가능하다. 본 논문에서는 실제 상용 광생물 반응기에 와이파이 무선 데이터 전송 모듈을 탑재하여 무선 네트워크 환경을 구성하였고, 또한 여러 대의 광생물 반응기의 배양 환경을 실시간으로 모니터링 할 수 있는 응용 S/W를 개발하여 동작을 검증하였다. 본 논문의 연구 결과는 미세조류 장치뿐만 아니라 다양한 바이오 장치 산업의 핵심 기기들을 무선 네트워크로 연결하고 모니터링 환경을 구축하는데 적용할 수 있을 것으로 기대된다.
IEEE 802.15.4 Zigbee 네트워크와 같은 USNs(Ubiquitous Sensor Networks)은 ISM(Industrial, Scientific, and Medical) 주파수 대역을 WiFi 네트워크와 공동으로 사용을 하고 있다. 동일 지역 내에서 두 개의 네트워크가 동작하게 되면 주파수가 겹침으로 인하여 패킷 충돌이 발생 할 수 있다. 이를 확인하기 위해 WiFi와 ZigBee 통신 네트워크을 한 지역에 설치하여 실험을 수행하였다. 실험결과 WiFi 와 ZigBee 간 주파수 간섭으로 인해 데이터 전송률이 저하됨을 확인하였다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 주파수 충돌회피 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘에서는 주파수 충돌이 감지되면 각 노드에 다른 주파수를 갖는 새로운 통신 채널을 할당한다. 제안된 주파수 충돌 회피 알고리즘의 성능을 평가하고 결과를 기술하였다.
모바일 기기에서 Wi-Fi와 Bluetooth 연결이 일상화 되면서, Wi-Fi, Bluetooth 등의 두 개 이상의 이기종 무선 라디오를 하나의 칩에 통합한 Wi-Fi 및 Bluetooth 콤보 모듈이 보편화 되었다. 콤보칩 기법의 핵심 요건은 통합칩 사용으로도 사용자 경험(QoE)의 품질을 저하되는 등의 성능저하가 있어서는 안되며, 따라서 다양한 환경에서 이 요건을 보장하기 위해서는 콤보모듈의 행동을 특성화하고 이해하는 것이 매우 중요하다. 본 연구에서는 Wi-Fi / Bluetooth 콤보 통신 모듈을 장착한 모바일 기기에서 모바일 스트리밍을 이용할 경우, Bluetooth 사용이 사용자 체감 품질(Qualty-of-Experience)에 미치는 영향을 조사한다. 실측을 통한 실험 결과, Wi-Fi와 블루투스를 동시에 사용하는 환경에서는 Wi-Fi만을 이용하는 환경에 비해 최대 55%의 성능 저하를 보인 것으로 나타났다. 본 연구 이기종 통신 모듈의 사용에 따른 물리 및 링크 계층의 전송 스케쥴링이 최상위 사용자 계층의 성능에 미치는 영향을 밝혀냈다는 중요성을 갖는다.
실내 Wi-Fi환경에서 위치추정 정확도를 향상시키기 위한 위치추정에 대한 연구가 수년 동안 계속되어 오고 있다. 핑거프린트 기법 및 전파모델은 실내 위치추정에 있어서 매우 중요한 기술이다. 추가적인 하드웨어 없이 저비용으로 핑거프린트 기법을 사용하는 다양한 위치추정 시스템에 대한 연구가 진행되고 있다. 그러나 실내 위치추정 모델에서 VAP (virtual access points) 개념을 사용하여 이러한 목표를 실현한 사례는 매우 드물다. 본 논문은 Wi-Fi 환경의 핑거프린트 기반에서 VAP를 사용한 실내 위치추정 시스템의 아이디어를 제시하였다. 이 아이디어의 핵심은 실제 실내 Wi-Fi 환경에서 VAP를 사용하여 AP의 역할을 수행 할 수 있다. 제안 알고리즘의 성능분석을 위하여 4개의 시나리오를 사용하여 실험한 결과, 1개의 AP 대신에 2개의 VAP를 사용했을 때 가장 우수한 결과가 도출되었으며, 실험의 3번째 경우인 3개의 AP와 2개의 VAP를 사용했을 때 3.99 미터의 가장 낮은 위치오차가 발생하였음을 확인하였다.
기존의 사람 행동 인식 시스템은 웨어러블 센서, 카메라와 같은 장치를 통해 행동을 탐지하였다. 그러나, 이와 같은 방법들은 추가적인 장치와 비용이 요구되고, 특히 카메라 장치의 경우 사생활 침해 문제가 발생한다. 이미 설치되어 있는 WiFi 신호를 사용한다면 해당 문제를 해결할 수 있다는 장점이 있다. 본 논문에서는 WiFi 신호의 채널 상태 정보를 활용한 CNN 기반 사람 행동 인식 시스템을 제안하고, 가속 하드웨어 구조 설계 및 구현 결과를 제시한다. 해당 시스템은 실내 공간에서 학습 중 나타날 수 있는 네 가지 행동에 대해 정의하였고, 그에 대한 WiFi의 채널 상태 정보를 CNN으로 분류하여 평균 정확도는 91.86%를 보였다. 또한, 가속화를 위해 CNN 분류기에서 연산량이 가장 많은 완전 연결 계층에 대한 가속 하드웨어 구조 설계 결과를 제시하였다. FPGA 디바이스 상에서 성능 평가 결과, 기존 software 기반 시스템 대비 4.28배 빠른 연산 시간을 보임을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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