5.8 GHz의 DSRC(Dedicated Short Range Communication) 시스템을 사용하는 ITS(Intelligent Transport System)에 전자파 환경 문제가 발생하면서 광각 경사 입사 대책용 전파 흡수체의 사용이 요구된다. 5.8 GHz 주파수에서 경사 입사된 전파에 대해 낮은 반사 손실을 보이는 2층형의 전파 흡수체(유전 복합 재료/자성 복합 재료)를 설계하였다. 흡수층에는 iron flake를 filler로 사용하였다. 임피던스 정합 기능의 표면층에는 유전상수가 낮은 carbon black을 사용하였다. 각 층의 sheet는 일반적인 세라믹 혼합물 제조 공정에 의해 제작되었고, 지지재로는 가황고무를 사용하였다. 전송 선로 이론에 근거하여 TE(Transverse Electric)와 TM(Transverse Magnetic) 편파에 대해 입사각을 변화시키며 반사 손실을 계산하였고, 자유공간법에 의해 반사 전력을 실측하였다. 입사각 $55^{\circ}$까지 낮은 반사 손실(-10 dB 이하)을 갖는 2층형 흡수체가 설계되었다. 자유공간법에 의한 반사 전력의 실측치가 이론적 계산치와 비슷한 값을 보여 설계 방법의 타당성을 입증할 수 있었다.
최근 무선인터넷 기술의 발달과 응용의 확산으로 인하여 위치정보를 이용한 위치기반 서비스 형태는 매우 다양해지고 있으며, 국내외 시장에서 급속히 확산되고 있다. 위치기반 서비스의 기본적인 정보인 위치정보는 이동체 데이터로 관리되며, 현재까지 다양한 방법의 이동체 데이터 관리방법이 제시되고 있다. 위치기반 서비스 중 특정지역에 진입하거나 벗어날 경우에 자동으로 정보를 제공하는 위치기반 경보 서비스는 현재 주요한 위치기반 서비스 중의 하나로서 주목을 받고 있다. 위치기반 경보서비스를 제공하기 위해서는 대상이 되는 이동체의 위치정보를 주기적으로 획득해야 한다. 이러한 방법은 이동성을 가지는 수많은 이동체의 위치정보를 지속적으로 획득해야 하며 이는 심각한 시스템 부하를 초래할 수 있다. 현재까지 연구되고 있는 이동체를 위한 위치획득방법은 모바일 사용자들이 동적이고 불규칙적인 이동속도 및 이동패턴을 보일 때 만족스러운 성능을 보여주지 못하고 있다. 이에 본 논문에서는 위치기반 경보서비스를 제공하기 위해 대용량의 위치정보를 획득함에 있어서, 이동 체외 이동패턴을 이용하여 불필요한 위치정보 획득회수를 줄임으로써 시스템의 부하를 줄이는 효율적인 이동체 획득방법을 제안하였다. 또한 기존의 이동체 획득방법들과의 성능 비교를 통하여 본 논문에서 제안한 이동체 획득방법의 성능이 우수함을 알 수 있었다.
선박표준 네트워크는 2005년 IMO MSC 제 81차 회의에서 e-navigation을 공동 의제로 제출되었다. 2006년 MSC 81의 WG 프로그램으로 승인된 후 2008년까지 e-navigation 구현전략을 수립하기로 결정됨으로써 선박 네트워크의 표준화 작업은 본격화되었다. 이는 선박의 안전 항해 뿐 아니라 400여종의 이기종 항해통신장비 및 기관 장비를 탑재하는 선박에서의 효율적인 정보 교환을 지원하기 위한 것이기도 하다. 그 가운데 4S 네트워크는 육상과 선박, 선박과 선박사이의 무선통신을 말하며 선박과 육상 간 통신채널을 항상 연결하도록 해주는 기본이 된다. 4S 네트워크는 이를 기반으로 다양한 서비스를 제공할 수 있는 많은 활용 분야가 존재하기 때문에 향후 e-navigation이 적용되면 다양한 시장 창출이 가능할 것으로 보이나 현재 이에 대한 구체적인 기반 기술 연구나 시제품 개발은 전무한 상태이다. 본 논문에서는 육해상간 효율적이고 저렴한 통신환경을 제공하도록 하는 4S 다중매체 스위칭 서버와 육해상 정보교환 시스템을 개발하고, 구현한 시스템의 성능을 TTA(Telecommunications Technology Association) V&V(Verification and Validation) 인증을 통해 확인하였다.
스마트폰과 같은 무선 기기의 보급률이 높아지면서 오디오 및 비디오 스트리밍 서비스를 이용하는 사용자가 급격히 증가하고 있다. 또한 고속 네트워크 환경이 갖추어 짐에 따라 보다 나은 서비스 품질(QoS)에 대한 요구가 증가하고 있다. 무선 환경에서는 불안정한 전송 채널로 인해 패킷의 손실이 빈번하게 발생하기 때문에, Scalable Video Coding (SVC) 영상 부호화 기법을 통하여 네트워크를 보다 더 효율적으로 사용할 수 있다. SVC 기법에서는 기본계층과 상위계층으로 부호화 정보를 구분하는데, 기본계층은 영상의 복원에 있어서 필수적인 저주파 성분을 형성하기 때문에 신뢰성 있는 전송이 필수적이다. 또한 상위계층은 고주파 성분을 형성하며 성공적인 수신 데이터의 양에 비례하여 비디오의 품질이 향상되기 때문에 채널 상황이 허용하는 한도 내에서 처리량(Throughput)을 높이는 것이 중요하다. 본 논문에서는 무조건적인 처리량의 향상보다는 SVC 비디오의 특징을 고려하여 평균 품질을 향상시킬 수 있는 듀얼-채널 활용 기법을 제안한다. 즉, 기본계층에 대해서는 중복 전송방식을 통해 전송의 신뢰성을 향상시키고, 상위계층에 대해서는 분배 전송 방식을 통해 전송 속도 및 처리량을 향상시켰다. 그 결과, 무선 이동환경에서 보다 고수준의 비디오 서비스 제공이 가능해짐을 시뮬레이션을 통해 확인하였다.
센서 네트워크 시스템의 센서 노드들은 싱크 노드와 무선으로 송수신하며 사람이 일일이 접근하기 힘든 방대한 지역의 센서 데이터를 획득 및 전송한다. 하지만 센서 노드들의 중복 센서 데이터의 비효율적인 반복 전송은 전체 시스템의 수명을 짧게 하고, 이때 발생하는 많은 양의 데이터들은 사용할 때 다시 선별해야 하는 번거로움이 있다. 본 논문에서는 네이밍 에이전트의 네임 스페이스의 메타 테이블로부터 제공되는 이주 대상 노드들을 차례로 방문하여, 사용자 조건에 따라 중복 센서 데이터를 제거하고, 용도 및 필요에 따라 센서 데이터를 수집 및 전송함으로써 센서 데이터의 과잉 송수신을 막고 전체 시스템의 수명을 늘릴 수 있는 이동 에이전트 미들웨어를 설계 및 구현한다. 또한, 실제 환경에서 발생할 수 있는 상황을 고려한 조건 및 제한들을 적용한 이동 에이전트를 이용한 실험을 통하여 중복 센서 데이터의 제거 및 데이터 수집의 효율성을 보이고, 향후 제안된 이동 에이전트 미들웨어에 능동 규칙을 탑재하거나 능동 규칙 시스템과의 연계를 통하여 다양한 능동적 센서 네트워크 응용에의 적용 가능성을 보인다.
스카이라인 질의 처리는 센서 네트워크 응용에서 다차원 데이터를 효과적으로 활용할 수 있어서 그 역할이 중요하다. 센서 네트워크는 배터리 제약 사항을 가지고 있기 때문에, 센서 네트워크에서의 스카이라인에 관한 연구는 에너지 소비를 최소화 하는데 그 목표를 두고 있다. 이를 위해 기존연구에서 필터링 기법이 제안되었다. 하지만 기존 필터링 기법은 일회성 질의에 초점을 맞추고 있고, 상위 노드의 정보만을 활용하기 때문에 그 성능의 한계가 있다. 본 논문에서는 연속스카이라인 질의 처리를 위한 상향식 필터링 투플 선정 방법을 제안한다. 하위노드에서 생성된 이전 스카이라인 정보를 각 센서노드에 저장하고, 필터링 투플 선정에 활용함으로써 불필요한 데이터 통신을 감소시킬 수 있다, 이와 더불어 추가 필터링 투플을 선택할 때 사용될 수 있는 SFT(Support Filtering Tuple)방법을 제안한다. 센서 데이터의 경우, 이전 센싱된 데이터와 현재 데이터 간의 시간 관계성(temporal correlation)의 특징을 갖고 있다. SFT 방법은 저장된 과거 데이터를 기반으로 현재데이터를 예측하여 추가 필터링 투플을 선정하여 필터링 성능을 향상시킨다. 실험 결과를 통해, 제안하는 방법들이 기존 방법에 비해 데이터 감소율과 총 통신량 측면에서 효율적임을 보여준다.
최근 자연 환경 조사, 군사 응용 시스템, 환경 변화 감시 등의 여러 응용 분야에서 무선 센서 네트워크 자체를 데이터 저장 장치로 활용하는 데이터 중심 저장기법(DCS)에 대한 연구들이 진행되고 있다. 기존에 제안된 데이터 중심 저장기법들은 데이터들의 지역성이 고려되지 않아 범위질의 처리에 비효율적인 문제점(Q-NiGHT)과 센서 배포밀도가 불균일한 경우 각 센서의 데이터에 대한 저장 부하가 불균등해지는 문제점(KDDCS)을 갖는다. 본 논문에서는 이러한 기존의 문제점을 해결하고자, 데이터 저장 위치의 지역성(Locality)를 만족시키며 센서 배포 밀도를 고려한 새로운 데이터 중심 저장 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 전체 센서 영역을 그리드로 나누고, 각 셀의 센서 밀도정보를 비트로 표현하는 배포 밀도 비트맵을 만들어 배포한다. 센서들은 데이터를 저장 하거나 탐색할 때 배포 밀도 비트맵을 이용하여 데이터 저장위치를 계산함으로써 별도의 통신 없이 최적의 저장위치를 선정할 수 있다. 본 논문에서는 시뮬레이션을 통해 기존 연구와의 성능 평가 하여 센서들의 배포밀도가 균일한 환경뿐만 아니라 불균일한 환경에서도 각 센서들의 데이터 저장부하를 고르게 분산시키고, 범위질의 처리 또한 효율적으로 처리됨을 보였다.
본 연구는 NFC(Near Field Communication) 기술 기반의 세렌디피티 시스템의 설계와 구현을 목적으로 한다. NFC 기능이 탑재된 스마트폰은 계속 출시되고 있다. NFC 스마트폰의 보급으로 많은 장소에 NFC 태그가 설치되고 사용자들은 이를 터치하여 정보와 서비스를 제공받을 것으로 예상이 된다. 이러한 NFC가 활용되는 환경에서 사용자들이 어떤 NFC 태그를 터치할 때, 의외의 가치가 있는 발견을 하게 하는 세렌디피티(Serendipity) 서비스가 매우 핵심적인 생활 서비스로 등장할 가능성이 있다. 이에 본 연구는 태그 터치 데이터베이스, 세렌디피티 사례 베이스 데이터베이스, 세렌디피티 Rule 패턴 데이터베이스, 사용자 프로파일 데이터베이스를 활용하여, 사용자가 NFC 태그를 터치하면 사용자가 흥미, 유용성, 새로움을 느낄만한 거래 정보, 컨텐트, 서비스를 부가적으로 제공하는 신개념 서비스인 세렌디피티 서비스를 설계하고 이를 위한 발생 가능한 시나리오와 시스템을 설계한다.
IETF CoRE WG은 IoT (Internet of Things) 환경에서 웹기반 응용 서비스를 지원하기 위해 CoAP (Constrained Application Protocol)를 표준화하고 있다. 하지만, CoAP 표준에서는 CoAP 센서 노드의 이동성에 대해서는 고려하지 않았다. 본 논문에서는 IoT 환경에서의 제한된 네트워크의 특징을 고려한 CoAP 센서 노드의 이동성 관리를 제공 할 수 있는 이동성 관리 프로토콜을 제안한다. 제안된 CoAP 센서를 위한 이동성 관리 프로토콜은 CoAP 센서 노드가 서로 다른 네트워크로 움직이는 동안에 웹 클라이언트가 CoAP 센서 노드로부터 신뢰성 있는 센싱 정보를 전송 받을 수 있게 된다. 이를 위해, 본 논문에서는 CoAP 센서 노드의 IP 주소를 별도로 관리하는 이동성 관리 구조를 설계하였고, 신뢰성 있는 센싱 정보 전달을 위해, 홀딩 (Holding Mode) 및 바인딩 모드 (Binding Mode)을 사용한 이동성 관리 프로토콜을 제시했다. 마지막으로, 핸드오버 지연과 패킷 손실 성능에 대해 제안된 CoAP 센서 노드의 이동성 관리 프로토콜과 기존의 이동성 관리 프로토콜간 수학적 분석과 네트워크 시뮬레이션 툴을 활용한 성능 분석을 수행하였다. 성능결과는 제안된 이동성 관리 프로토콜이 기존의 이동성 관리 프로토콜에 비해 패킷손실 없이 센싱 데이터를 신뢰성있게 전송 할 수 있다는 것을 보여준다.
5G 스마트폰의 샤논과 신호처리의 푸리에가 표본화정리(최고 주파수의 2배분1 즉, $\frac{1}{2f_n}=T$)에서 만난다. 본 논문에서는 초기 샤논 정리가 Point-to-Point에서 샤논 용량을 구했지만 5G는 Multi point MIMO로 기술이 발전했음을 Relay 채널에서 보인다. 푸리에 변환은 고정매개변수로 신호처리를 했는데, 멀티미디어 시대에 2N-1 다변수인 푸리에-Jacket 변환을 제안해서 성능을 분석했다. 이 연구에서 저자는 시간 계산 측면에서 프리 코딩 / 디코딩 복잡성을 줄이기위한 Jacket 기반의 빠른 방법을 제안함으로써 신호 처리의 복잡성 문제를 해결한다. 재킷 변환은 신호 처리 및 코딩 이론에서 응용 프로그램을 찾는 것으로 나타냈다. 재킷 변환은 속성 $AA^{\dot{+}}=nl_n$이 있는 필드 F에 대해 $n{\times}n$ 행렬 $A=(a_{jk})$로 정의되며, 여기서 $A^{\dot{+}}$는 A의 원소 역행렬의 전치 행렬, 즉 $A^{\dot{+}}=(a^{-1}_{kj})$이며, 이는 변환을 일반화하고 중심 가중 변환, 특히 재킷 변환 특성을 이용하여, 저자는 전송 기반의 중계 기반 DF 협동 무선 네트워크에서 분산 다중 입력 다중 출력 채널의 프리 코딩 및 디코딩에 적용하여 새로운 고유치 분해 (EVD : eigenvalue decomposition) 방법을 제안한다. 단일 심볼 디코딩 가능한 시공간 블록 코드를 사용한다. 본 논문은은 제안 된 Jacket 기반 EVD 방법이 기존의 EVD 방법에 비해 계산 시간이 현저히 단축되었다. 계산 시간 단축과 관련된 성능은 수학적 분석 및 수치결과를 통해 정량적으로 평가했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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