본 논문은 OFDMA 기반 무선 이동통신망에서 이동단말 초기접속 시 레인징 슬롯의 효율적인 사용방안에 대해서 연구하였다. 특히 이동단말의 초기 경쟁접속 시 이용하는 레인징 슬롯의 충돌발생 증가 경우에 이를 감소시키는 방얀을 포함한 자동적응형 알고리즘을 연구하였다. 그 결과로서 초기 접속요청에 있어서 접속요청 단말의 증감에 따른 충돌을 최소화하고 초기접속요청 슬롯의 범위를 자동척이며 다이나믹하게 가변적으로 유지하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘의 성능평가를 위하여 현재 IEEE802.16e 표준의 고정된 초기접속용 슬롯할당 방식과 충돌 발생횟수 및 슬롯의 사용률에 대하여 제안된 알고리즘과 비교하였다. 성능평가를 위한 시뮬레이터 구현을 위하여 IEEE802.16e 기반 MAC 계층의 프레임구조 및 동작절차를 시뮬레이터로 구현하여 성능분석을 수행하였다. 시뮬레이션 결과로부터, 본 논문에서 제안된 자동적응형 알고리즘은 설치된 기지국의 유지보수 비용절감효과가 크므로 연근해 해상 무선통신을 위한 무인기지국 건설에 매우 큰 기여를 할 것으로 기대한다.
본 연구에서는 군집 드론 시스템에서 이동 드론의 충돌방지를 위해 레이다를 도입하였다. 드론은 비행 중 불규칙한 속도 변화로 인해 반사파의 클러터가 증가되어 탐지 성능이 저하되고 이로 인해 충돌 방지 레이다의 성능에 영향을 준다. 본 논문에서는 UWB(Ultra Wide-Band) 레이다를 적용하여 비행하는 드론을 탐지하고, 반사파 신호 분석을 통해 획득한 거리 및 속도 정보의 정확도를 개선하는 방안을 제시한다. 이동 드론의 속도 변화에 따른 속도 감응형 CFAR(Constant False Alarm Rate)를 구현하여 오경보율을 일정하게 유지하면서 클러터를 효과적으로 제거하는 방안을 구현한다. 알고리즘의 검증을 위해 실제 상용 드론에 대한 레이다 관측 실험을 수행하고 불규칙하게 비행하는 드론의 탐지 성능이 개선됨을 보인다.
본 논문에서는 비행시간과 충돌각을 동시에 제어하기 위한 새로운 호밍 유도법칙을 제안한다. 제안한 유도법칙은 기존의 충돌각 제어 유도법칙인 BPN을 근간으로 비행시간 제어를 위한 제어명령을 부가한다. 부가되는 제어명령은 요구되는 비행시간과 추정된 잔여 비행시간과의 오차로 구성되는 시변이득을 이용하여 산출한다. 따라서 비행시간 오차가 없는 경우 제안한 유도법칙은 BPN으로 수렴되어 안정된 호밍 루프를 구성하게 된다. 시뮬레이션을 통해 제안한 유도법칙의 성능을 확인한다.
집이나 사무실과 같은 소규모의 무선 환경에서 UWB 기반의 다양한 네트워크가 혼재할 수 있다. 이들 네트워크들은 각각의 어플리케이션을 위해 독립적으로 동작하기 때문에, 인접한 네트워크간의 데이터 충돌이 발생할 수 있다. 네트워크내의 디바이스들이 많이 공존할 때 데이터 충돌을 피하기 위해 다른 시간대의 자원을 사용할 경우 서비스 제공을 위해 필요한 자원이 부족하게 되는 현상이 발생할 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 다수의 UWB 시스템들이 공존하기 위한 충돌 회피 기법을 제안하였다. 이를 증명하기 위해, 본 논문에서는 제안된 기법을 시뮬레이터에 적용시켜서 성능 분석을 수행하였다.
클러스트-트리 무선센서네트워크에서 비콘활성화 모드일 때 비콘 충돌은 아주 중요한 문제가 되고 있다. 본 논문에서는 비콘 충돌 현상을 회피하고 네트워크 확장성을 제공하기 위하여 멀티채널 시분할 스케줄링 기법을 제안한다. 코디네이터는 할당된 채널들과 타임슬롯들에 대한 정보를 포함하고 있는 비콘프레임을 방송하는 역할을 한다. 이를 통해 새로운 노드는 자신의 채널과 타임슬롯을 결정하게된다. 제안 방식의 성능을 전형적인 지그비 방식과 비교한다. 제안 방식은 클러스트 트리 무선센서네트워크상에서 비콘 충돌을 방지하고 네트워크 확장면에서 효과적으로 구성이 가능하게 한다.
본 논문에서는 RFID 시스템에서 다중 태그 식별을 위하여 질의 트리 기반의 QT_rev 알고리즘을 제안한다. QT 알고리즘에서는 질의 문자열이 식별코드의 처음 비트들과 일치하는 태그는 전체의 식별코드로 응답한다. 반면, 본 논문에서 제안한 QT_rev 알고리즘에서는 식별코드 중에서 질의 문자열을 제외한 나머지 비트들로만 응답한다. 또한 리더는 태그들의 응답 문자열 중에서 충돌이 발생한 비트 위치를 알 수 있으므로 충돌이 발생한 위치가 태그 식별코드의 마지막 비트이면 리더는 더 이상의 질의가 없이 두 개의 태그를 동시에 식별할 수 있다 성능 분석의 결과, 본 논문에서 제안한 QT_rev 알고리즘은 QT 알고리즘에 비하여 리더의 질의 횟수와 태그의 응답 비트 수가 월등히 적음을 알 수 있었다.
최근 차량에 설치된 단말기를 통해 길안내 서비스, 교통정보 서비스 등 다양한 정보를 제공하는 텔레매틱스 서비스가 활발하게 연구되고 있다. 하지만 현재 대다수의 텔레매틱스 서비스는 최대 15m의 공간 오차를 가진 GPS 기술을 이용하기 때문에 차량의 정확한 위치정보를 파악하기는 힘들다. 따라서 본 연구에서는 무선 센서 노드를 이용해 GPS보다 정확한 차량의 위치정보와 속도를 감지해 교차로에서 발생할 수 있는 차량 충돌을 예측하고 충돌 위험 정보를 교차로에 근접한 자동차에게 알려주는 텔레매틱스 교통안전시스템을 구성하고 노드 간 통신 프로토콜로서 IEEE 802.15.4[1]를 채택한 후 고정 라우팅 방식으로 차량정보를 베이스 스테이션까지 보내어 교차로 주변차량 전체에 브로드캐스트하는 방식을 취하도록 한다. 빠르게 이동하는 차량의 특성상 교차로 차량 충돌 방지 서비스 구현에 있어서 높은 실시간성과 신뢰성을 갖춘 프로토콜이 요구된다. 따라서 본 차량 충돌 예측을 위한 교통안전시스템의 신뢰성과 실시간성을 평가하기 위하여 Network Simulator 2 (NS/2)[2]를 이용하여 시뮬레이션 한다.
RFID(Radio Frequency IDentification) 기술은 라디오 주파수를 사용하는 비접촉 자동인식 기술이다. 이런 RFID 기술의 확산을 위해서는 리더(reader)가 다수의 태그(tag)를 짧은 시간 안에 인식하는 다중 태그 식별 문제를 해결 해야만 한다. 지금까지 이 문제를 해결하기 위한 충돌 방지(anti-collision) 알고리즘이 많이 개발되었고 이것들은 크게 알로하(ALOHA) 기반 알고리즘과 트리(tree) 기반 알고리즘으로 나뉜다. 본 논문에서는 이 두 가지 방법의 특징을 혼합한 새로운 충돌 방지 알고리즘 2가지를 제안한다. 그리고 대표적인 충돌 방지 알고리즘인 18000-6 Type A, Type B, Type C, query tree 알고리즘과 성능 비교 및 평가를 한다.
자율운항선박은 선원의 항해 조작 없이 선박 스스로 운항하는 선박을 의미한다. 자율운항선박의 운항 시 충돌 및 사고 위험도가 큰 지역은 운항 중 선박을 많이 조우하게 되는 항 내 및 연안 지역이다. 실제로 충돌사고의 85% 이상이 항 내 및 연안 지역에서 발생한다. 따라서 자율운항선의 운항 안전성 확보를 위해 항 내 및 연안 지역에서의 운항 안전성을 검토하는 것은 미래 자율운항선 항 내 운용 체계에서 중요한 역할을 하게 된다. 대양에서는 선박 자체의 운항성능이 중요하지만, 항구 입출항 시에는 타선 및 터미널등과의 상호작용이 자율운항선의 입출항 안전성과 직결된다. 따라서 본 연구에서는 자율운항선이 항구 근처에 접근하여 입출항을 위해 대기하고 있는 경우에 입출항 결정을 내릴 수 있는 결정 알고리즘을 위한 해상혼잡도를 예측하는 알고리즘을 개발하는 과정을 소개한다. 혼잡 예측 알고리즘 개발을 위해 선박의 AIS통항 데이터를 분석하여 주요 항로를 구분하고 주요 항로의 이용 빈도 및 운항 시점의 선박 집중도 및 충돌위험 상황을 파라미터로 하여 특정 시간이 지난 후의 혼잡도를 예측하는 시스템을 개발하고자 한다.
자율운항선박은 선원의 항해 조작 없이 선박 스스로 운항하는 선박을 의미한다. 자율운항선박의 운항 시 충돌 및 사고 위험도가 큰 지역은 운항 중 선박을 많이 조우하게 되는 항 내 및 연안 지역이다. 실제로 충돌사고의 85% 이상이 항 내 및 연안 지역에서 발생한다. 따라서 자율운항선의 운항 안전성 확보를 위해 항 내 및 연안 지역에서의 운항 안전성을 검토하는 것은 미래 자율운항선 항 내 운용 체계에서 중요한 역할을 하게 된다. 대양에서는 선박 자체의 운항성능이 중요하지만, 항구 입출항 시에는 타선 및 터미널등과의 상호작용이 자율운항선의 입출항 안전성과 직결된다. 따라서 본 연구에서는 자율운항선이 항구 근처에 접근하여 입출항을 위해 대기하고 있는 경우에 입출항 결정을 내릴 수 있는 결정 알고리즘을 위한 해상혼잡도를 예측하는 알고리즘을 개발하는 과정을 소개한다. 혼잡 예측 알고리즘 개발을 위해 선박의 AIS통항데이터를 분석하여 주요 항로를 구분하고 주요 항로의 이용 빈도 및 운항 시점의 선박 집중도 및 충돌위험 상황을 파라미터로 하여 현재 시점부터 2주후 미래까지의 항로 혼잡도를 예측하고, 정확도를 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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