네트워크 코딩 중 RLC (random linear coding)은 다양한 연구들에서 이미 그 효용성이 입증되었으며 실제 유/무선 네트워크 환경에서 RLC를 적용하는 연구들이 최근 활발하게 진행되고 있다. RLC는 간단한 방법론적인 특성과 그 효용성으로 인해 많은 관심을 받고 있지만, 실제 환경에서 RLC 디코딩 과정이 요구하는 높은 성능 복잡도로 인하여 실용성에 한계를 가진다. 이러한 상황에서 최근 병행 방법 (Parallelized method)을 이용해 RLC 디코딩 과정의 복잡도를 개선하고 이를 실제적인 비디오 전송에 적용하는 연구들이 진행되고 있다. 본 논문에서는 이러한 연구들과 더불어 무선 환경에서의 실시간 비디오 전송을 위한 비디오의 특성을 고려하는 RLC 기반의 실시간 비디오 전송 시스템을 제안한다. 또한 제안한 시스템 실험적으로 구현하고, 이를 실제 무선 네트워크 환경에서 검증하였다.
본 논문에서는 지방상수도에서 운영되고 있는 유선망을 무선랜방식의 Wi-Fi망으로 시범도입 하였고 현장 실증시험을 통해 신뢰성을 검증하였다. 도입된 무선통신망은 기존 유선통신망에 비해서 비용절감 및 고장점 감소를 통해 정성적 및 정량적으로 효과가 있음이 알 수 있었다. 이번 연구로 기존의 광역상수도와 현재 위 수탁 운영 중인 지방상수도 운영관리의 고도화를 위해 무선통신망이 도입 가능함을 입증할 수 있었다.
무선 센서 네트워크는 센서 노드들이 무선으로 구성되어 있는 네트워크이다. 무선으로 구성이 되기 때문에 설치 장소에 제약이 없다. 대신 센서 노드들은 배터리와 같은 제한된 에너지를 가지게 된다. 따라서 네트워크를 오랫동안 유지하려면 에너지 소모를 최소화하여야 한다. 에너지 소모를 최소화하기 위한 여러 프로토콜이 제안되었는데, 그 중 대표적인 프로토콜이 LEACH 프로토콜이다. LEACH 프로토콜은 클러스터 방식 프로토콜로 센서 공간을 클러스터로 나눔으로써 에너지 소모를 최소화한다. 클러스터의 구성에 따라 네트워크 수명이 증가할 수도 있지만, 오히려 수명이 단축될 수도 있다. 본 논문에서는 LEACH Protocol에서 클러스터 헤드 선출 방법을 개선하여 네트워크 수명을 향상시키고자 한다.
최근 IT 및 사이니지 기술을 포함한 여러 기술의 발전 형태가 융복합적 기술의 방향으로 전환됨으로서, 기술 간 장벽이 허물어지고, 상호 연관성을 갖게 됨에 따라 사이니지 및 IT기술이 접목된 새로운 융복합 기술에 대한 연구가 지속적으로 이루어지고 있다. 특히, LED 광원의 일종인 사이니지를 이용하여 광 데이터를 전송할 수 있는 기술에 대한 연구가 학계, 연구소 및 관련 산업체 등에서 지속적으로 진행되고 있는 상황이다. 이에 본 논문에서는 LED 전광판 사이니지를 이용하여 무선광통신이 용이한 LED 소재에 대한 연구를 진행하였다. LED 전광판 사이니지를 이용한 무선광통신 기술은 LED 광원이 지닌 특성을 토대로 RF방식 대비 높은 주파수 대역과 고속의 데이터 전송이 가능하기 때문에 높은 잠재력과 파급력을 통하여 무선통신 분야에서의 새로운 통신 척도로 활용될 수 있을 것으로 예상된다.
공공장소에서 의도적으로 유기하는 위험 물체를 감지하는 것은 사회 안전 목적에서 중요하다. 오늘날 영상감시 시스템은 고해상도와 무선 연결 능력의 측면에서의 성능 향상이 요구되고 있다. 이 연구에서는 무선 고해상도 영상 전송 기술을 기반으로 사회 안전 목적의 유기물 감지를 위하여 영상 감시 시스템의 설계를 제안하고 있다. 또한 탐지 성능인 PED, PAT 지수를 향상시키기 위하여 이전의 영상 감시 소프트웨어 구조에 추적 알고리즘이 포함되도록 하였다. 실제 무선 고해상도 영상 전송 시스템 위에 제안된 설계 구조를 구현함으로써, 4.0 Gbps 속도의 전송 성능으로서 전체 시스템의 유효성을 보인다.
무선 네트워크에서 멀티미디어 전송을 위해 Delay를 줄이는 방법을 연구하고 이에 대한 실험적 검증을 하였다. 멀티미디어 데이터는 그 특성상 주어진 시간에 도착하지 못하는 데이터는 손실로 간주되므로 Loss에 못지 않게 Delay가 중요한 QoS 파라미터가 된다. 본 연구에서는 IEEE 802.11b를 그 환경으로 하여 멀티미디어 데이터를 트랜스코더를 이용하여 미디어 전환 후 전송 학 때 Delay를 최소화 할 수 있는 방안을 연구하였다. 무선 환경에서의 SNR을 기준으로 다양한 조건에서 패킷 사이즈와 전송 간격을 조절하여 무선 네트워크에서 Delay와 Loss가 적게 발생하는 환경을 찾아내었으며 이전 상태와 현재 상태를 비교하여 미래의 상태를 미리 예측학 수 있는 알고리즘을 개발하여 적용하였다. 이러한 연구 결과는 MPEG-4의 Video racket을 가장 효율적인 크기로 인코딩 할 수 있는 판단 근거를 만들게 해 주며, 예측 된 패킷 사이즈를 통하여 다음 전송이 이루어지기 전에 트랜스코더에게 미리 인코딩 하여 준비학 수 있도록 해서 네트워크에 적응적인 전송 방식으로 구현될 수 있는 장점이 있다.
최근 1인 미디어인 개인방송은 무선통신망과 스마트폰 등의 발달로 현재 많은 사람들이 이용하고 있는 인터넷 서비스 중 하나이다. 개인방송이 인기를 끌고 있는 가장 큰 이유는 방송을 진행하는 브로드캐스터와 시청자가 실시간으로 소통하며 양방향 서비스를 제공할 수 있기 때문이다. 하지만 기존의 플랫폼에서는 단순히 시청자들의 채팅을 통해서만 양방향 소통을 진행한다는 한계점이 존재한다. 이에 본 논문은 채팅로그뿐만 아니라 시청자들의 사진, 카메라 롤, 영상, 음성의 링크를 채팅창에 띄우고 부가정보서비스 창을 구축하여 다양한 의견을 공유할 수 있게 되고 브로드캐스터 컨트롤 시스템을 이용하여 부가정보서비스를 제어할 수 있게 됨으로써 한층 더 흥미로운 방송을 운용할 수 있게 하는 프레임워크를 연구하였다.
최근 들어 전파 이용은 기존의 이동전화.방송에서 교통, 의료, 과학, 치안 등 모든 분야로 확대되고, 다양한 전파응용기술이 발전하면서 무선국 수가 1990년 기준(22만 5천국)으로 1995년에는 10배, 2000년에는 100배를 상회하여 매 5년마다 10배씩 급격히 증가하고 있다. 이와 함께 국내 전파통신서비스 시장 또한 1990년 718억원에서 1999년 9조8천억원으로 연평균 70%이상 성장하였고, 전파산업의 GDP 비중 역시 1996년 3.5%에서 1999년 5.1%로 증가하는 등 국가 경제에서 전파산업의 비중이 급속히 확대되면서 전파는 국민 경제의 핵심요소로 등장하고 있다. 정통부 전파방송관리국은 전파통신 기반확충과 효율적 전파관리, 방송매체의 디지털화와 방송기술의 고도화, 전파.방송산업의 활성화 지원, 우주통신 개발촉진 및 이용의 활성화, 전파 환경 보호 및 전파이용질서의 확립 등을 2001년도 중점사업으로 하고 있다. 이에 전파방송관리국의 2001년 주요 업무계획 내용을 원문 그대로 게재한다.
본 논문은 2.4 GHz 대역을 사용하는 IEEE 802.11b 기반의 무선랜 서비스가 인접대역을 사용하는 WiBro 서비스에 미치는 간섭의 영향을 MC(Monte Carlo) 원리를 이용하여 분석하였다. 분석을 위한 시나리오는 무선랜 서비스가 1 번 채널의 주파수대역(2401 MHz ~ 2423 MHz)을 사용하고 WiBro(Wireless Broadband) 서비스가 주파수대역(2345 MHz ~ 2355 MHz)를 사용하는 경우로 WiBro 수신기가 무선랜의 AP(Access Point)에 근접할수록 간섭이 커진다. 이 때, 무선랜 AP와 WiBro 수신기 사이의 거리를 변화 시켰을 때, 간섭 확률 5 % 이하를 만족시키는 보호 거리를 산출하였다. 또한, 설정된 보호 거리에서 간섭 확률 5 % 이하를 만족하기 위한 요구되는 간섭 송신 파워를 산출하였다. 그 결과, 보호 거리는 약 60 m로 산출되었고 보호거리를 10 m로 설정하였을 때, 요구되는 무선랜의 간섭 송신 파워는 -9.5 dBm으로 분석되었다.
RF-Fingerprint 기술은 전송된 파형에서 송신기의 하드웨어 고유 특성을 추출하는 기술로써, 디바이스 보안 분야에 매우 유용한 기술 중의 하나이다. 본 논문은 무선 단말기의 In-phase(I)와 Quadrature(Q) 값을 입력으로 동종 무선 단말기 및 이기종 무선 단말기를 식별할 수 있는 fingerprint 특징을 추출하고 이를 식별할 수 있는 딥러닝 구조를 제안한다. 동종/이기종 무선 단말기를 식별하기 위한 특징으로 I/Q를 극좌표로 변환한 후 크기 값을 시간축으로 배열한 데이터를 무선 단말기의 fingerprinting 특징으로 제안하고 이를 식별하기 위해서 수정된 1차원 ResNet 모델을 제안한다. 실험을 위해서 동일 모델 10대의 두 종류 무선 단말기를 대상으로 제안한 딥러닝 구조의 성능을 분석한다. 제안한 딥러닝 구조 및 fingerprint 특징의 성능 검증을 위해서 4000개의 데이터셋 중에서 20%인 800개 데이터셋을 이용하여 성능 분석한 결과 약 99.5%의 식별 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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