• 한국통신학회논문지
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• 제24권9A호
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• pp.1306-1313
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• 1999

본 논문은 CDMA PCS 이동통신 시스템의 망 설계를 위하여 거리에 따른 신호 감쇄 현상 분석 모델(변형된 Hata path loss model) 및 통계적 신호 강도 분포 모델(Log-Normal 분포)을 제시한다. 제시된 모델에 대구 산적동 및 수성동 지역의 측정 데이터를 적용하여 이들 지역에서 신호 강도의 세기가 임계치를 초과하는 지역의 백분율을 산출하여 망 설계의 기본 자료로 활용할 수 있도록 하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2008년도 추계종합학술대회 B
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• pp.846-849
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• 2008

최근 무선 센서 네트워크의 실내 응용분야에 대한 관심이 높이자고 있다. 본 논문에서는 RSSI 기반의 실내 환경의 위치 인식 시스템을 제안한다. 거리와 RSSI의 관계를 검증하기 위하여 log-normal path loss 모델을 사용하고, 태그를 부착한 사용자와 고정 위치의 다수의 노드를 배치하여 사용자의 위치를 결정한다. RSSI 정보를 베이스 스테이션에서는 저장하고, 계산한다. 유클리드 거리 방법을 이용하여 실시간으로 사용자의 위치를 계산한다. 실험을 통해서 제안한 시스템의 위치 인식 정확도를 확인한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.179-186
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• 2008

무선 센서 네트워크의 응용범위가 늘어남에 따라 정확한 무선 채널의 정보를 필요로 한다. 실내 또는 실외의 무선 센서 네트워크의 경우 페이딩에 의한 다중 경로 전파가 문제를 일으키고 있다. 본 논문에서는 실내 2.4 GHz 채널에 대한 log-normal path loss 모델링을 살펴본다. 송신기와 수신기 사이의 거리를 1에서 30m까지 변화시키면서 수신 신호 강도 변화를 측정하고, 채널의 감쇄지수와 표준편차를 계산하였다. 계산한 모델의 패킷 수신율을 이용하여 무선 센서 채널을 연결 영역과 차단 영역으로 정의하고, 시뮬레이션과 실험 결과를 통해서 무선 채널의 특징을 비교하였다. 실험결과 실내에서의 연결 영역은 24m, 실외에서의 연결 영역은 14m로 측정되었다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제44권1호
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• pp.41-48
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• 2007

본 논문은 2.4GHz 무선 채널 특성을 가진 센서 노드의 손실 없는 데이터 전송을 위한 최적의 배치 방법을 제안한다. 제안한 방식은 무선 환경에서 log-normal path loss 모델을 구성하여 최적의 송수신 거리를 결정하고, 센서 노드의 밀도 계산을 통해서 최적의 센서 노드 개수를 구한다. 데이터 손실이 없는 전송을 위해 송수신 가능 거리와 센서 노드의 개수를 이용하여 공간에 최적으로 배치할 수 있는 위치를 SOM(Self-Organizing Feature Maps)으로 탐색한다. 논문에서 실험한 건물에서는 센서노드의 송수신 거리는 20m이고, 최적의 센서 노드 개수는 8개가 되었으며, 시뮬레이션을 통해서 센서 노드의 최적의 위치 탐색과 센서 노드의 연결 상태를 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제13권7호
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• pp.67-73
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• 2008

본 논문에서는 무선 센서 노드의 실내 위치 추적 시스템을 제안한다. 위치 추정에 사용하는 센서 값으로 RF 인터페이스의 수신 신호 강도 (RSSI)를 사용한다. 이동 노드를 부착한 사용자와 실내에 고정된 다수의 고정 노드의 신호 강도를 수신하여 사용자의 위치를 결정한다. 제안한 시스템은 측정에 의한 2.4GHz log-normal path loss 모델의 수신강도와 유클리드 거리 계산 방법과 신호 강도를 결합한다. 실험결과를 통해서 1.3m 이내의 오차로 위치를 추정함을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.430-435
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• 2007

본 논문에서는 센서 네트워크의 원활한 전송을 위해 SOFM을 이용한 센서 네트워크의 지능적인 배치를 제안한다. 제안한 방법은 무선 채널 분석을 통해서 센서 노드 사이의 통신이 가능한 거리를 구하고, 신경회로망의 SOFM(Self-Organizing Feature Map)방식을 이용하여 지능적으로 최적의 센서 노드의 개수와 센서 노드가 배치할 최적 위치를 결정한다. Log-normal path loss 모델을 이용하여 거리에 따른 PRR(Packet Reception Rate)을 구하고, 이것으로부터 센서 노드의 통신 범위를 결정한다. 제안한 방식의 유용성을 확인하기 위하여 센서 노드의 지능적인 위치 탐색과 센서 네트워크의 연결 상태에 대한 시뮬레이션을 수행하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2011년도 춘계학술대회
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• pp.378-381
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• 2011

본 논문에서는 무선 센서 네트워크 및 스마트폰 디바이스를 기반으로 한 그룹 관리 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 무선 센서 네트워크 기반의 개인단말, 스마트폰으로 구성된 인솔자단말, 그리고 웹서버로 이루어진다. 각 그룹 멤버들의 개인단말로 사용되어 지는 센서노드는 2초마다 데이터 패킷을 인솔자 단말로 전송한다. 인솔자 단말은 개인 단말로부터 받은 정보를 화면상에 표시하고, 화면에 표시된 정보를 웹서버로 전송한다. 서버에서는 수신한 데이터를 웹페이지에 나타내고, 각 그룹 멤버의 보호자는 이를 통하여 멤버의 현재 상황을 확인할 수 있다. 센서 노드로부터 전송된 RSSI 값은 도출된 log-normal path loss 모델을 이용하여 거리 값으로 변환한 후 인솔자 단말에 표시된다.

• Journal of Communications and Networks
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• 제7권4호
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• pp.401-407
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• 2005

Simulations are currently an essential tool to develop and test wireless sensor networks (WSNs) protocols and to analyze future WSNs applications performance. Researchers often simulate their proposals rather than deploying high-cost test-beds or develop complex mathematical analysis. However, simulation results rely on physical layer assumptions, which are not usually accurate enough to capture the real behavior of a WSN. Such an issue can lead to mistaken or questionable results. Besides, most of the envisioned applications for WSNs consider the nodes to be at the ground level. However, there is a lack of radio propagation characterization and validation by measurements with nodes at ground level for actual sensor hardware. In this paper, we propose to use a low-computational cost, two slope, log-normal path­loss near ground outdoor channel model at 868 MHz in WSN simulations. The model is validated by extensive real hardware measurements obtained in different scenarios. In addition, accurate model parameters are provided. This model is compared with the well-known one slope path-loss model. We demonstrate that the two slope log-normal model provides more accurate WSN simulations at almost the same computational cost as the single slope one. It is also shown that the radio propagation characterization heavily depends on the adjusted model parameters for a target deployment scenario: The model parameters have a considerable impact on the average number of neighbors and on the network connectivity.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제8권4호
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• pp.1368-1389
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• 2014

Three-dimensional multiple-input multiple-output (3D MIMO) and large-scale MIMO are two promising technologies for upcoming high data rate wireless communications, since the inter-user interference can be reduced by exploiting antenna vertical gain and degree of freedom, respectively. In this paper, we derive the achievable sum rate of 3D MIMO systems employing zero-forcing (ZF) receivers, accounting for log-normal shadowing fading, path-loss and antenna gain. In particular, we consider the prevalent log-normal model and propose a novel closed-form lower bound on the achievable sum rate exploiting elevation features. Using the lower bound as a starting point, we pursue the "large-system" analysis and derive a closed-form expression when the number of antennas grows large for fixed average transmit power and fixed total transmit power schemes. We further model a high-building with several floors. Due to the floor height, different floors correspond to different elevation angles. Therefore, the asymptotic achievable sum rate performances for each floor and the whole building considering the elevation features are analyzed and the effects of tilt angle and user distribution for both horizontal and vertical dimensions are discussed. Finally, the relationship between the achievable sum rate and the number of users is investigated and the optimal number of users to maximize the sum rate performance is determined.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.1295-1302
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• 2010

본 논문에서는 LVQ(Learning Vector Quantization) 네트워크를 이용한 수신 신호 세기(Received Signal Strength Indication) 기반 실내 위치인식 시스템을 제안하였다. 제안한 방식의 유용성을 확인하기 위하여 실험을 수행하였고, 일반적인 삼각측량 방법과 비교하였다. 실험실을 40개의 영역으로 나누고 6개의 고정 노드를 설치하였다. 무선 채널의 대수-정규 경로 손실 모델을 구성하고, 수신 신호 강도를 거리로 변환하였다. 변환한 정보를 LVQ의 입력으로 사용하였다. LVQ 네트워크의 학습을 위해 영역의 인덱스를 목표값으로 설정하였다. 실험을 통해서 최적의 서브클래스 개수를 결정하였고, LVQ 네트워크의 훈련을 통해서는 96%, 테스트를 통해서는 91%의 성능을 확인하였다.