본 논문은 WLAN의 AP(access point)가 연동된 CDMA 시스템에서 기지국과 AP의 영역에 따른 스트리밍 데이터 서비스의 호 차단확률을 분석하고 queuing을 모델링한다. 이러한 이중 모드 시스템은 WLAN 사이의 핸드오프를 가능하게 한다. 호 차단확률은 기지국과 AP 사이즈 율과 위치, 그리고 queue의 버퍼 수에 따라 계산된다. 결과적으로 호 차단확률은 기지국과 AP의 위치에 따라서는 영향을 받지 않고 주로 기지국과 AP의 사이즈 율에 따라 영향을 받는다. CDMA 시스템 기지국 영역 R이 100m, queue의 buffer 수가 5, NR(Noise Rise)가 7㏈일 때 WLAN hot spot AP 영역 r이 20m인 경우는 60m인 경우와 비교하면 호 차단확률 1%에서 0.6Erlang을 더 수용할 수 있었다.
본 논문에서는 스마트 폰에서 측정되는 GPS 위치 정보와 무선랜 접속점의 신호강도를 사용하여 무선랜 접속점(WLAN Access Point)의 정확한 위치 측정을 위한 새로운 방법을 제안한다. 본 논문에서는 무선랜 AP 위치 할 가능성이 있는 위치를 AP_Area로 정의하고, 이는 먼저 스마트 폰에서 측정된 GPS 정보와 송신 신호 강도(Received Signal Strength)를 측정함으로써 결정하고, 스마트폰으로부터 측정된 값의 개수가 증가 할 때 AP_Area는 실제 무선랜 접속점 위치로 연속적으로 좁아지게 된다. 이를 증명하기 위해 시뮬레이션을 수행하였고, 시뮬레이션 결과는 제안된 알고리즘이 오차범위 5m 이내 (90% 이상)로 무선랜 접속점의 위치를 측정할 수 있음을 보여준다.
In this paper, we analyze the effect of access point (AP) deployment on the accuracy of indoor localization. Two representative geometrical arrangements of AP deployment are selected. One is that a Tag is centered at the regular triangle composed of 3 AP's, and the other is that a Tag is set apart from the straight line composed of 3 AP's. As a result of simulation, the first case has a probability of 93% with distance errors within 1m, while the second case has a 32% of probability.
위치 기반 서비스가 증가함에 따라 WLAN 접속점 (Access Point)의 물리적 위치에 대한 지식은 점차적으로 중요시 되고 있다. 본 논문은 신경망접근법을 이용한 무선 접속점 새로운 측위 기법을 제안한다. GPS 위치 정보와 RSSI를 이용한 정확한 AP를 측위하기 위한 기초적인 이론과 Property를 유도한다. 이러한 이론 및 Property을 기반으로 정밀 AP 측위를 위해 신경망 모델에 적용시킨다. 제안된 AP 측위 방법에 대해 효율성을 검증하기 위한 시뮬레이션을 수행하였고 이를 성능 분석하였다. 시뮬레이션 결과는 제안 방법이 매우 낮은 오류 확률로 AP 측위 할 수 있음을 보여준다.
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.
본 연구에서는 펨토 기지국 (Access Point: AP) 밀도가 높은 Orthogonal Frequency Division Multiple Access (OFDMA) 기반 펨토셀 네트워크 환경에서 하향링크 시스템 성능 향상을 위한 그래프 컬러링 기반 동적채널할당 (Graph Coloring based Dynamic Channel Assignment: GC-DCA) 방법을 연구한다. 제안하는 GC-DCA는 그래프 컬러링을 이용한 펨토 AP 그룹화 단계와 펨토 사용자 단말 (User Equipment: UE)의 신호 대 잡음비 (Signal to Interference plus Noise Ratio: SINR)을 고려한 동적채널할당 단계로 구성된다. 시뮬레이션을 통해 평균 펨토 UE 전송률과 펨토 UE 가 요구하는 전송률을 만족하지 못하는 펨토 UE 확률을 분석한 후, 제안하는 GC-DCA 가 다른 채널할당 방법들 보다 우수함을 보인다.
In the IEEE 802.11 DCF (Distributed Coordination Function) protocol, the binary exponential backoff algorithm is used to avoid data collisions. However, as the number of stations increases of, the collision probability tends to grow and the overall network performance is reduced. To solve this problem, this paper proposes a data transmission scheme based on the channel reservation method. In the proposed scheme, channel time is divided into reservation period and contention period. During the reservation period, stations succeeded in channel reservation transmit their own data packets in sequence without contention. During the contention period, each station sends its data packets through contentions as in DCF. During both the reservation period and the contention period, each station sends a request for channel reservation for the next reservation period to an AP (Access Point). After receiving such a channel reservation request from each station, the AP decides whether the reservation is succeeded and sends the result via a beacon frame to each station. Performance of the proposed scheme is analyzed through simulations. The simulation results show that the proposed scheme tends to reduce the collision probability of DCF and to improve the overall network performance.
본 논문은 확률접근 기반의 네트워크 자원할당 방식에서 네트워크의 대표적인 서비스 품질 척도인 대기시간과 블러킹 확률이 특정 임계값을 넘지 않으면서 최소화가 되도록 접근 확률을 최적화하는 방법에 대하여 연구하였고 그에 따른 성능분석을 하였다. 확률 접근에 의한 제어 방식은 시스템에서 서비스 받고 있는 메시지의 수, 시스템에서 대기하고 있는 메시지의 수, 문턱 값, 컷오프 값 등의 시스템 상태에 따라 접근확률을 다르게 하여 자원의 할당을 동적으로 제어하는 방식이다. 접근 확률을 최적화하는 문제는 무한개의 균형 방정식을 포함하는 문제로서 Neuts의 행렬기하기법(matrix geometric method)을 통하여 유한개의 균형 방정식을 가지는 최적화 문제로 변환하였다. 또한 유한개의 균형방정식은 비선형 최적화 문제로 모델링이 되는데 이것을 다시 변수 치환 기법을 이용하여 설형 최적화 문제로 변환하여 최적의 접근 확률을 구하였다. 수치해석을 통하여 주어진 조건하에 최적의 접근 확률을 구한후 트래픽의 대기시간, 블러킹 확률 및 시스템 최대 이용률을 구하였고 버퍼의 문턱 값을 제어하여 시스템의 이용률이 증가하는 것을 보였다.
본 연구에서는 IEEE 802.11ay의 비대칭 링크를 위한 Beamforming (BF) Training (BFT)을 소개하고 주요 기술을 구현하였다. 비대칭 링크를 위한 BFT는 Access Point (AP)와 통신하기에 불충분한 링크 버짓(link budget)을 가지고 있는 Station (STA)의 BFT 성공 확률 향상을 목표로 한다. 비대칭 링크를 위한 BFT는 AP의 quasi-omni 수신 모드 사용을 막기 위해 directional BFT allocation을 활용하며, 이를 통해 STA의 BFT 성공 확률을 높일 수 있다. 그러나 현재 IEEE 802.11ay를 지원하는 네트워크 시뮬레이터가 없어서 이러한 BFT의 성능 검증이 쉽지 않다. 본 연구는 ns-3에 비대칭 링크를 위한 BFT을 구현하고 Training RX (TRN-R) subfield와 BFT allocation과 같은 주요 기술에 대해서 소개한다. 새로 구현한 BFT의 성능 검증을 위해 시뮬레이션을 수행하였다.
실내 위치인식 기술은 유비쿼터스 구현의 기반이 되는 중요기술요소 중 하나이다. 특히 병원의 환자 관리, 실버타운의 노인관리, 스마트 홈의 구현을 위해서는 실외의 광역범위보다는 실내에서의 사용자 위치인식에 대한 기술이 필요하다. 본 논문에서는 무선랜기기 및 통신기술을 이용한 실내 위치 인식 시스템의 설계 구현에 관해 기술한다. 사용자 위치인식을 위한 기반기술로 무선랜의 전파신호강도(Received Signal Strength Indication, RSSI)를 이용한 삼변측량 기법을 이용하였다. 구현될 시스템은 무선랜기기와 지형 맵핑서버, Access Point(AP)로 구성되며, 시스템의 개발 및 실제 환경에서의 테스트를 통하여 실생활 응용에 대한 가능성을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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