본고에서는 M2M/IoT 통신의 실현을 위한 무선 통신망 기술을 알아보고 IoT 통신을 위한 요구사항과 이를 해결하기 위한 연구 동향을 살펴본다. 특히, 많은 수의 IoT 디바이스가 싱크 노드를 이용하여 IP 망에 접속하는 Wireless Sensor network(WSN)에서의 문제와, LTE-A와 같은 cellular 망을 이용하여 접속하는 IoT 서비스로 나누어 논의한다. WSN관점에서는 에너지에 대한 제약이 심한 환경을 고려하여 발생할 수 문제점들을 분류하고 이에 대한 다양한 해결책을 제시하며, Cellular 망에서는 현재의 LTE-A 망에 많은 수의 IoT 디바이스가 연결될 경우 발생할 수 있는 문제점들을 논하고 기존의 통신에 영향을 최소화 하며 IoT 서비스를 공존할 수 있는 연구 동향을 논한다.
The Internet of Things (IoT) is a new paradigm that connects physical and virtual objects from various domains such as home automation, industrial processes, human health, and monitoring. IoT sensors receive information from their environment and forward it to their neighboring nodes. However, the large amounts of exchanged data are vulnerable to attacks that reduce the network performance. Most of the previous security methods for IoT have neglected the energy consumption of IoT, thereby affecting the performance and reducing the network lifetime. This paper presents a new multistep routing protocol based on cellular learning automata. The network lifetime is improved by a performance-based adaptive reward and fine parameters. Nodes can vote on the reliability of their neighbors, achieving network reliability and a reasonable level of security. Overall, the proposed method balances the security and reliability with the energy consumption of the network.
이동통신사 주도의 LPWA(Low Power Wide Area) 기반 IoT 기술은 NB-IoT와 LTE Cat.M1이 상용화되어 서비스되고 있다. LPWA 기반 IoT에 대한 서비스 요구사항이 증가되면서 이러한 서비스 가입자도 증가하고 있는 상황이다. 서비스 초기에는 NB-IoT 및 LTE Cat.M1을 수용하기 위한 기지국 용량에 이슈가 없었으나, 가입자 증가로 하나의 셀에서 수용하기 위한 용량이 부족해지는 문제가 발생하고 있다. 이러한 Active UE 용량 문제는 지속적인 증가로 인한 과부하와 일시적인 증가로 인한 과부하 문제가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 기지국에서 NB-IoT 및 LTE Cat.M1 단말의 일시적인 증가로 인해 발생 하는 LTE 접속제어 채널인 RRC(Radio Resource Control) Active UE 용량 부족 및 기지국 과부하 문제를 해결하기 위한 방안을 제시한다. 제시한 방안은 이동통신의 셀 분할 및 추가 기지국 투자 없이 셀 용량을 증대 시킬 수 있는 방안을 제시함으로써, 증가하는 IoT 단말을 수용해 서비스 성능을 개선시킨다.
Mobile cellular technology is evolving to accommodate a variety of vertical services, expanding the application from human-to-human communication to the Internet of Things(IoT). In particular, the fourth industrial revolution, bringing in a new vision in future smart factory, necessitates a new paradigm shift in wireless communication. Low latency and high reliability is a key issue in wireless applications for industrial IoT such as factory automation. In this paper, we review the recent progress in 5G URLLC (Ultra-Reliable Low Latency Communication) and discuss use cases, requirements, challenging technical issues, and potential solutions to support wireless factory automation such as discrete automation and process automation.
최근 5세대 이동통신 시스템은 4차 산업혁명의 핵심 요소로 큰 주목을 받고 있다. 본 논문에서는, 이동통신 시스템에서 사물인터넷 시나리오를 지원하기 위해 파일럿 지원 기회적 전송 기반의 새로운 임의 접속 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 임의 접속 절차 3단계에서 데이터 패킷을 전송할 때 다수 개의 상향링크 자원 중 하나의 자원을 임의로 선택하여 기회적 전송을 하는 동시에 데이터 복호를 위해 각 데이터 패킷에 다중화하는 상향링크 파일럿 신호 또한 임의로 선택하게 함으로써 패킷 충돌 확률을 획기적으로 낮추는 것을 주요 특징으로 한다. 확률 모델을 이용하여 패킷 충돌 확률 및 상향링크 자원 효율 관점에서 제안한 기법을 수학적으로 분석 하고, 모의실험을 통해 분석의 유효성을 확인하고 제안 기법의 우수성을 입증한다.
다양한 재난경보 전달 매체 중 재난문자 서비스는 재난 발생 시 재난 지역과 관련된 대국민 대상으로 재난경보를 빠르고 신뢰성 있게 전송할 수 있는 보편 매체이다. 현재 국내 재난문자 서비스는 2G/4G 셀룰러 환경에서 셀룰러 이동 단말기에 재난문자를 전송한다. 특히 4G 이상의 셀룰러 시스템은 재난문자 전송을 위하여 SIB를 이용한다. 그러나 현 재난문자 서비스는 셀룰러 이동 단말기만 수신이 가능한 한계를 보인다. 재난경보 수신의 성공률을 높이기 위하여 다양한 수신 단말기의 재난문자 서비스 지원이 필수적이다. 현재 NB-IoT는 4G 셀룰러 환경을 기반으로 광범위한 지역에 저전력 서비스를 제공한다. 본 논문에서는 NB-IoT가 재난문자 수신을 위하여 필요한 프로토콜 규격과 NB-IoT 기반의 재난문자 서비스를 위한 네트워크 구조를 제시한다.
본 논문에서는 네트워크로 데이터를 주기적으로 전송하는 CIoT(Cellular IoT) 디바이스의 에너지 소모를 줄이고, 디바이스의 수명을 증대하기 위한 간소화된 상향링크 전송절차를 제안한다. 제안 방법에서 CIoT 디바이스는 네트워크에 자신의 서비스 및 트래픽 특성을 등록하고, 네트워크는 디바이스가 데이터 전송을 시도할 때마다 고정적으로 무선자원을 할당한다. 본 논문에서는 GSM(Global System for Mobile Communications) 표준의 상향링크 전송절차를 기반으로 한 구체적 절차를 제안하고, 제안 절차에서 수행되는 네트워크 및 디바이스의 동작을 정의한다. 이를 통해 본 연구는 GSM 네트워크에서 높은 에너지 소모 요구사항을 가지는 CIoT 서비스를 지원하는 것에 대한 가능성을 보인다.
This paper presents a CMOS RF-to-DC converter for video surveillance disposable IoT applications. It widely harvests RF energy of 3G/4G cellular low-band frequency range by employing a tunable impedance matching network. The proposed converter consists of the differential-drive cross-coupled rectifier and the matching network with a 4-bit capacitor array. The proposed converter is designed using 130-nm standard CMOS process. The designed energy harvester can rectify the RF signals from 700 MHz to 900 MHz. It has a peak RF-to-DC conversion efficiency of 72.25%, 64.97%, and 66.28% at 700 MHz, 800 MHz, and 900 MHz with a load resistance of 10kΩ, respectively.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제18권7호
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pp.1774-1794
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2024
In the field of environmental sensing, it is necessary to develop radio planning techniques for the next generation Internet of Things (IoT) networks over mixed terrains. Such techniques are needed for smart remote monitoring of utility supplies, with links situated close to but out of range of cellular networks. In this paper, a three-dimension (3-D) geometric optimization algorithm is proposed, considering the positions of edge IoT devices and antenna coupling factors. Firstly, a multi-level single linkage (MLSL) iteration method, based on geometric objectives, is derived to evaluate the data rates over ISM 915 MHz channels, utilizing optimized power-distance profiles of continuous waves. Subsequently, a federated learning (FL) data selection algorithm is designed based on the 3-D geometric positions. Finally, a measurement example is taken in a meadow biome of the Mexican Colima district, which is prone to fluvial floods. The empirical path loss model has been enhanced, demonstrating the accuracy of the proposed optimization algorithm as well as the possibility of further prediction work.
산업용 IoT는 대규모 연결을 통해 데이터 수집, 교환, 분석과 함께 산업 분야의 생산 효율성 개선에 중요한 요소이다. 그러나 최근 산업용 IoT의 확산으로 인해 트래픽이 폭발적으로 증가함에 따라 트래픽을 효율적으로 처리해줄 할당 기법이 필요하다. 본 논문에서는 산업용 IoT 환경에서 성공적인 태스크 처리율을 높이기 위한 2단계 태스크 오프로딩 결정 기법을 제안한다. 또한, 컴퓨팅 집약적인 태스크를 셀룰러 링크를 통해 이동 엣지 컴퓨팅(Mobile Edge Computing: MEC) 서버로 오프로드 하거나 D2D(Device to Device) 링크를 통해 근처의 산업용 IoT 장치로 오프로드 할 수 있는 하이브리드 오프로딩(Hybrid-offloading) 시스템을 고려한다. 먼저 1단계는 태스크 오프로딩에 참여하는 기기들이 이기적으로 행동하여 태스크 처리율 향상에 어려움을 주는 것을 방지하기 위해 인센티브 메커니즘을 설계한다. 메커니즘 디자인 중 McAfee's 메커니즘을 사용하여 태스크를 처리해주는 기기들의 이기적인 행동을 제어하고 전체 시스템 처리율을 높일 수 있도록 한다. 그 후 2단계에서는 산업용 IoT 장치의 불규칙한 움직임을 고려하여 비정상성(Non-stationary) 환경에서 멀티 암드 밴딧(Multi-Armed Bandit: MAB) 기반 태스크 오프로딩 결정 기법을 제안한다. 실험 결과로 제안된 기법이 기존의 다른 기법에 비해 전체 시스템 처리율, 통신 실패율, 후회 측면에서 더 나은 성능을 달성할 수 있음을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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