• 디지털산업정보학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.27-33
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• 2020

Backward compatibility is one of the key issues for radio equipment supporting IEEE 802.11, the typical wireless local area networks (WLANs) communication protocol. For a successful packet decoding with the backward compatibility, the frame format detection is a core precondition. This paper presents a novel frame format detection method based on a deep learning procedure for WLANs affiliated with IEEE 802.11. Considering that the detection performance of conventional methods is degraded mainly due to the poor performances in the symbol synchronization and/or channel estimation in low signal-to-noise-ratio environments, we propose a novel detection method based on convolutional neural network (CNN) that replaces the entire conventional detection procedures. The proposed deep learning network provides a robust detection directly from the receive data. Through extensive computer simulations performed in the multipath fading channel environments (modeled by Project IEEE 802.11 Task Group ac), the proposed method exhibits superb improvement in the frame format detection compared to the conventional method.

• Journal of Communications and Networks
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• 제8권3호
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• pp.286-289
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• 2006

Measurement results are presented for the effects of people moving near and across short-range indoor propagation links at 2.45 GHz (ISM band). Excess loss due to scattering and blockage by human bodies in the vicinity of one terminal were measured for different radio links in an office environment. Statistics on fades due to human body motion are given. Polarization coupling (depolarization) for various radio links was measured, and correlation of polarization components is discussed as a basis for using polarization diversity reception in short-range indoor systems.

• Journal of Communications and Networks
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• 제17권6호
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• pp.568-581
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• 2015

Predicting locations of users with portable devices such as IP phones, smart-phones, iPads and iPods in public wireless local area networks (WLANs) plays a crucial role in location management and network resource allocation. Many techniques in machine learning and data mining, such as sequential pattern mining and clustering, have been widely used. However, these approaches have two deficiencies. First, because they are based on profiles of individual mobility behaviors, a sequential pattern technique may fail to predict new users or users with movement on novel paths. Second, using similar mobility behaviors in a cluster for predicting the movement of users may cause significant degradation in accuracy owing to indistinguishable regular movement and random movement. In this paper, we propose a novel fusion technique that utilizes mobility rules discovered from multiple similar users by combining clustering and sequential pattern mining. The proposed technique with two algorithms, named the clustering-based-sequential-pattern-mining (CSPM) and sequential-pattern-mining-based-clustering (SPMC), can deal with the lack of information in a personal profile and avoid some noise due to random movements by users. Experimental results show that our approach outperforms existing approaches in terms of efficiency and prediction accuracy.

• 한국통신학회논문지
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• 제32권10B호
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• pp.638-643
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• 2007

본 논문에서는 이질적 무선망 중에서 3G 셀룰러 망에서 WLAN으로 넘어가는 하향식 핸드오버에 초점을 맞추고 단말의 이동성에 따른 TCP 전송 프로토콜의 성능을 향상시키기 위한 기법을 제안한다. 하향식 핸드오버를 전후로 한 링크의 특성은 급격히 변화하게 되는데 특히 사용 가능한 대역폭이 급격하게 증가하고 RTT (Round-Trip-Time)는 감소하게 된다. 이 때 핸드오버 전후로 전송되는 패킷의 순서는 뒤바뀌게 되어 TCP는 false fast retransmission을 함으로써 TCP의 성능을 저하시킨다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위한 새로운 리오더링 (reordering) 기법을 제안하여 핸드오버로 인한 TCP성능 저하 현상을 막고자 한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제36권7B호
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• pp.827-833
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• 2011

최근 무선 Ad Hoc 환경에서 지향성 안테나를 사용하여 통신을 하는 기술은 초고속 통신을 위하여 각광받고 있는 기술이다. 하지만 지향성 안테나를 사용할 경우에는 난청 현상이 발생하는 문제점이 대두된다. 난청 현상은 한 노드가 전송을 시작하기 위해서 DRTS(Directional Request-to-Send) 프레임을 수신 노드에게 보낼 때, 수신 노드가 다른 노드와의 통신 때문에 DRTS 프레임을 듣지 못하는 현상이다. 이러한 난청 문제를 해결하기 위해서 현재까지 다양한 지향성 안테나를 위한 MAC 프로토콜 (DMAC : Directional MAC)이 제안되어왔다. 본 논문에서는 이러한 DMAC 프로토콜들을 1) 주변노드에 자신의 통신정보를 알려주는 방법, 2) 미래 통신노드를 지정하는 방법, 3) 실제 네트워크 실패를 알아내는 방법으로 크게 3가지로 나누어 보았다. 본 논문에서는 이러한 기법에 대해서 난청문제를 얼마나 효과적으로 해결하는지 다양한 시나리오들을 통하여 분석하고 성능 평가를 통하여 각 기법의 특정 및 네트워크 처리량을 측정해 본다.

• 한국통신학회논문지
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• 제30권3A호
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• pp.209-216
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• 2005

본 논문은 무선랜 기술을 활용한 초고속 무선인터넷 서비스에서 사용자 단말의 최대 성능을 얻기 위해 효과적으로 AP를 선택하고 연결을 설정하는 방식에 관한 것이다. IEEE 802.11에 기반한 공중 무선랜 환경에서 AP의 탐색과정을 수동형과 능동형으로 분류하고, 본 논문에서는 수동형 AP탐색 과정은 무선랜 접속장치(AP:Access Points) MAC계층에서 단말에 미디어 접근정보를 방송으로 알려주는 비콘(Beacon)프레임을 이용하고, 능동형 AP 탐색과정에서는 AP의 조사응답(Probe Response) 메시지 프레임을 이용하여 무선랜 단말에게 현재 AP에 연결(association)되어 있는 단말 갯수와 처리중인 트래픽량을 알려주는 방식을 제안한다. 단말에서는 RSSI, AP에 연결된 단말의 갯수와 처리하는 트래픽량의 정보를 종합적으로 검토하여 효율면에서 가장 유리한 AP를 선택하여 연결을 설정하면 다수의 사용자가 동시에 사용하는 핫스팟 환경에서도 최대성능을 얻을 수 있으며, 사업자입장에서는 사용자의 분산으로 자원과 망 관리 효율 면에서 상당한 효과가 있음을 시뮬레이션을 통하여 검증하였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.149-155
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• 2003

본 논문에서는 무선랜 기술을 활용한 초고속 무선인터넷 서비스에서 사용자 단말의 최대 성능을 얻기 위해 효과적으로 AP를 선택하고 연결을 설정하는 방식에 관한 것이다. IEEE 802.11에 기반한 공중 무선랜 환경에서 AP의 탐색과정을 수동형과 능동형으로 분류하고, 본 논문에서는 수동형 AP탐색 과정은 무선랜 접속장치(AP:Access Points) MAC계층에서 단말에 미디어 접근정보를 방송으로 알려주는 비콘(Beacon)프레임을 이용하고, 능동형 AP 탐색과정에서는 AP의 조사응답(Probe Response) 메시지 프레임을 이용하여 무선랜 단말에게 현재 AP에 연결(association)되어 있는 단말 갯수와 처리중인 트래픽량을 알려주는 방식을 제안한다. 단말에서는 RSSI, AP에 연결된 단말의 갯수와 처리하는 트래픽량의 정보를 종합적으로 검토하여 효율면에서 가장 유리한 AP를 선택하여 연결을 설정하면 다수의 사용자가 동시에 사용하는 핫스팟 환경에서도 최대성능을 얻을 수 있으며, 사업자입장에서는 사용자의 분산으로 자원과 망관리 효율면에서 상당한 효과가 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.185-191
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• 2008

무선랜은 물리적으로 근접한 거리의 공격자나 장비에 의해 공격이 행해질 수 있으며, STA와 AP상의 라디오링크에 접근하는 공격자가 부가적인 메시지를 투입시킴으로서 정보를 수정할 수 있기 때문에 유선랜과 비교해 볼 때, 같은 공격 유형에서도 그 위험이 끼치는 영향의 파급정도는 더 클 수 있다. 따라서 무선랜의 인프라구조내에 있다는 것만으로 충분히 공격이 가능해지는 무선랜의 취약점을 보완하기 위해서 효과적인 침입탐지시스템의 도입이 요구된다. 기존의 무선랜에서의 침입탐지기법들은 유선에서 활용되던 SVM을 이용한 방법론등이 활용될 수 있으나, 이는 대용량의 무선 데이터셋의 이산형, 연속형 데이터 중에서, 중요한 침입여부 단서가 될 수 있는 연속형데이터는 활용할 수 없다는 단점을 가진다. 따라서 이 논문에서는 SVM과 데이터마이닝 기법을 혼합하여 무선랜을 위한 침입 탐지시스템을 설계하고 이에 대한 실험결과를 통해 우수성을 입증하고자 한다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제35권2호
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• pp.99-111
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• 2008

최근 무선 랜은 SOHO (Small Office Home Office) 및 Hot Spot과 같은 환경에서 공간의 제약에 구애받지 않고, 인터넷에 접속할 수 있는 기술로서 사용자의 요구가 크게 증가하였다. 하지만, 무선 랜 환경에서의 통신은 유선망과 달리 불안정한 무선 채널의 특성으로 인해 연집적인 패킷 손실이 발생하여 통신상의 제약이 많은 특징을 가진다. 연집적인 패킷 손실은 AP(Access Point) 와 무선 단말의 거리가 증가하거나, AP와 무선 단말사이에 장애물 등이 일시적으로 지나갈 때 주로 발생하는 현상이다 결국, 현재 인터넷상에서 가장 광범위하게 사용되고 있는 무선 랜 기술인 IEEE 802.11은 이러한 특성으로 인해 사용자의 요구에 만족할만한 전송 성능을 나타내지 못하며, 특히 전송 계층에 TCP가 사용될 경우 불필요한 혼잡 제어 기법을 사용하게 함으로써 심각한 성능저하를 야기한다. 이러한 무선 랜 환경의 문제점을 해결하기 위해 MAC-layer LDA(Loss Differentiation Algorithm)가 제안되었다. MAC-layer LDA는 MAC 계풍의 Retry limit을 기반으로 CRD(Consecutive Retry Duration)를 무선 구간의 연집된 패킷손실 기간 이상 증가시켜, TCP의 불필요한 Timeout 발생 이전에 손실된 패킷을 효율적으로 복구하는 기법이다. 하지만, MAC-layer LDA 기법은 한정된 Retry limit의 증가로 인해 CRD가 연집된 패킷 손실 구간 보다 적은 경우가 발생하여 심각한 전송성능 저하를 가져온다. 또한, CRD의 증가는 무선 구간의 패킷 처리 시간을 증가시켜 대역폭과 무선 단말의 한정된 에너지 자원을 불필요하게 낭비하는 문제를 초래한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하기 위해 Cross-layer 기법을 적용한 재전송 기법인 BLD(Burst Loss Detection) 모듈을 제안한다. BLD 모듈의 알고리즘은 현재 무선 랜 환경에서 가장 널리 사용되는 IEEE 802.11 MAC 프로토콜 기반의 재전송 기법으로서, MAC 계층과 TCP에서 사용되는 재전송 기법의 효율적인 연동을 통해 손실된 패킷을 복구한다. ns-2(Network Simulator) 시뮬레이터를 이용한 실험을 통해 BLD 모듈은 무선 구간의 연집적인 패킷 손실에 대해 효율적인 보상을 수행하여 전송 성능과 에너지 효율성을 향상시킬 수 있음을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제32권2A호
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• pp.152-161
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• 2007

IEEE 802.11 Wireless Local Area Networks (WLANs)는 광대역 무선 인터넷 접속기술로 널리 이용되고 있으며 WLAN을 기반으로 하는 음성 서비스(VoWLAN)와 같은 새로운 응용들이 등장하고 있다. VoWLAN서비스들은 휴대형 장치를 통해 서비스가 되며 베터리 전력을 이용해서 동작하는 휴대형 장치들을 위해 사용 전력을 최소화하여 대기시간을 최대화하는 기술이 필수적이다. 그러나 IEEE 802.11 WLAN 규격은 VoWLAN 서비스와 관련하여 사용 전력을 최적으로 이용하는 동작을 지원하지 않는다. 본 논문에서 페이징, idle 핸드오프 및 지연 핸드오프로 구성되는 새로운 Idle Mode operation을 제안한다. Idle mode operation를 기반으로 동작하는 모바일 호스트는 미리 정의되어 있는 페이징 영역내에서는 핸드오프를 하지 않는다. 모바일 호스트가 새로운 페이징 영역으로 진입할 때에만 최소한의 호처리 신호를 발생시키는 idle 핸드오프를 수행한다. 기존의 IEEE 802.11 WLAN은 idle mode를 지원하지 않기 때문에 Power Saving Mode (PSM)과 IP paging 기법을 동시에 이용해 왔으나 전력소비 효율이 좋지 못하였다. 본 논문은 구현을 통하여 새롭게 제안한 방식인 idle mode operation이 실현가능 함을 증명하고 기존의 방식과 비교하여 전력소비 효율이 더 뛰어남을 보인다.