장거리 무선 표준 LPWAN 표준의 비 대역망 기술인 Lora는 내부 단말 인증 및 무결성 검증에 ABP, OTTA 방식과 AES-128 기반 암호 알고리즘(공유키)을 사용한다. Lora는 최근 펌웨어 변조 취약점과 공유키 방식의 암호 알고리즘 구조상 MITM 공격 등에 방어가 어려운 문제가 존재한다. 본 연구는 Lora 네트워크에 안전성 강화를 위해 블록체인을 합의 알고리즘(PBFT)을 적용한다. GPS 모듈을 활용하여 노드 그룹을 검색하는 방식으로 인증과 PBFT의 블록체인 생성과정을 수행한다. 성능분석 결과, 새로운 Lora 신뢰 네트워크를 구축하고 합의 알고리즘의 지연 시간이 개선했음을 증명하였다. 본 연구는 4차 산업 융합연구로써 향후 Lora 장치의 보안 기술 개선에 도움이 되고자 한다.
무선 센서 네트워크는 한정된 에너지 자원과 전원 공급 장치, 그리고 소형 배터리로 구성되어 있다. 센서 노드는 설치가 되면 사용자가 다시 접근할 수 없고 에너지 소스의 배포 및 교체가 가능하지 않다. 따라서, 네트워크의 수명 향상을 위해서는 에너지효율성이 네트워크 디자인의 핵심 요소가 된다. BCDCP 에서는 모든 센서는 CH (클러스터 헤드)로 데이터를 보내며 CH 는 BS(베이스 스테이션)로 이를 전송한다. BCDCP 는 소규모 네트워크에서는 잘 작동하지만 대규모 네트워크에서는 장거리 무선 통신을 위해 많은 에너지를 사용하기 때문에 적합하지 않다. 본 논문에서는 균형 잡힌 에너지 소비를 통해 네트워크 수명을 연장할 수 있는 삼각형 클러스터링 라우팅 프로토콜(TCRP)을 제안하였다. TCRP 는 삼각 모양으로 클러스터 헤드를 선택한다. 센서 필드는 에너지 레벨을 기준으로 지역을 나누게 되며 나뉘어져 있으며 모든 레벨에서 게이트 노드를 하나 선택하여 이 노드가 그 레벨 내에 있는 노드들의 데이터를 수집하고 리더 노드로 보낸다. 마지막으로 리더 노드가 BS 로 집계된 데이터를 보낸다. TCRP 는 몇 가지 실험을 통하여 BCDCP 보다 훌륭한 성능을 보여주었다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권5호
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pp.1339-1355
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2023
Localization is a hot research spot for many areas, especially in the mobile robot field. Due to the weak signal of the global positioning system (GPS), the alternative schemes in an indoor environment include wireless signal transmitting and receiving solutions, laser rangefinder to build a map followed by a re-localization stage and visual positioning methods, etc. Among all wireless signal positioning techniques, Wi-Fi is the most common one. Wi-Fi access points are installed in most indoor areas of human activities, and smart devices equipped with Wi-Fi modules can be seen everywhere. However, the localization of a mobile robot using a Wi-Fi scheme usually lacks orientation information. Besides, the distance error is large because of indoor signal interference. Another research direction that mainly refers to laser sensors is to actively detect the environment and achieve positioning. An occupancy grid map is built by using the simultaneous localization and mapping (SLAM) method when the mobile robot enters the indoor environment for the first time. When the robot enters the environment again, it can localize itself according to the known map. Nevertheless, this scheme only works effectively based on the prerequisite that those areas have salient geometrical features. If the areas have similar scanning structures, such as a long corridor or similar rooms, the traditional methods always fail. To address the weakness of the above two methods, this work proposes a coarse-to-fine paradigm and an improved localization algorithm that utilizes Wi-Fi to assist the robot localization in a geometrically similar environment. Firstly, a grid map is built by using laser SLAM. Secondly, a fingerprint database is built in the offline phase. Then, the RSSI values are achieved in the localization stage to get a coarse localization. Finally, an improved particle filter method based on the Wi-Fi signal values is proposed to realize a fine localization. Experimental results show that our approach is effective and robust for both global localization and the kidnapped robot problem. The localization success rate reaches 97.33%, while the traditional method always fails.
본 논문에서는 원격디스플레이를 제어하기 위하여 공중에서 섬세한 손동작을 인식할 수 있는 핸드 헬드형 포인팅 디바이스인 AirPincher를 제안한다. AirPincher는 현재 존재하고 있는 손동작 인식 기술 중 장갑을 이용한 기술과 디스플레이 근처에 설치하는 카메라를 이용한 기술의 단점을 극복하기 위해 고안되었다. 장갑을 이용한 기술은 사용 시 매번 탈착을 해야 하는 불편함이 존재하고 설치형 카메라를 이용한 기술은 사용자와 원격 디스플레이 간의 거리에 따라 제스처 인식 효율이 상이한 단점이 있다. 이러한 단점을 극복하기 위하여 AirPincher는 사용자가 한 손으로 디바이스를 잡고 사용하도록 설계되었다. 손가락 동작은 AirPincher에 탑재되어있는 근접한 센서들에 의해 인식되어 섬세한 손가락 움직임을 인식할 수 있다. 본 논문에서는 AirPincher를 사용하는 두 가지 포인팅 방법을 제안하고 이들의 성능을 분석하기 위한 실험을 진행하였다. 실험은 AirPincher를 사용하기 위한 공중에서의 효율적인 가상 입력공간의 크기를 찾는 실험과 AirPincher를 사용한 연속 포인팅 방법과 불연속 포인팅 방법을 비교하는 실험으로 구성되었다.
무선 네트워크 기술과 모바일 프로세서의 성능이 향상됨에 따라 스마트 폰과 같은 무선통신이 가능한 소형 단말이 널리 활용되고 있다. 이러한 이동형 장치는 GPS를 이용하여 위치정보의 활용이 가능하여 위치정보를 기반으로 하는 서비스가 증가하고 있다. GPS는 위성신호를 수신할 수 없는 실내와 전파음영지역에서 위치 정보를 제공하지 못하며, 근거리 통신기술을 이용하는 시스템은 인프라의 구축이 필수적이다. IEEE 802.11을 기반으로 하는 추적 시스템은 널리 보급된 AP 인프라를 기반으로 위치 측정이 가능하나 표준 동작을 따를 때 심각한 전력소모의 문제가 있다. 본 논문에서는 IEEE 802.11 기반 저전력 위치 추적 장치를 제안한다. 저전력 동작을 위해 채널 검색 및 연결유지로 인한 전력소모를 최소화하여 동작시간을 극대화 하였다. 성능평가를 위해 저전력 태그 장치를 설계 및 구현하여 전력소모를 측정하였으며, 시뮬레이션 결과 기본 방법에 비해 제안 방법의 전력소모가 46% 감소함을 확인하였다.
본 논문에서는OFDMA-TDD 구조를 갖는 IEEE802.16j 기반의 2-홉 셀룰러 중계시스템에서 non-transparent 방식의 무선 중계기를 이용하여 서비스 영역을 확장할 때, 시스템 전송률 및 하향링크 접근영역(Access zone)과 중계영역(Relay zone)에 대한 최적 무선자원 할당방법을 연구한다. 분석을 위해 먼저 non-transparent 방식의 MAC (Media Access Control) 프레임 구조를 알아보고, 접근영역과 중계영역에서 단말과 중계기 등의 네트워크 구성요소들에 대한 간섭요소들을 조사한다. 모의실험을 통하여 기지국과 중계기의 거리에 따라 확장되는 2-홉 셀 커버리지 크기와 전송률을 분석하고, 분석된 결과를 이용하여 하향링크 접근영역과 중계영역에 대한 최적 무선자원 할당량을 제시한다.
평판 디스플레이 장치에서 입체 영상을 느낄 수 있도록 시차 장벽 혹은 렌티큘러 방식의 입체디스플레이 장치가 개발되었다. 이 디스플레이 장치를 통하여 입체 영상을 볼 수 있도록 하기 위해서는 디스플레이 장치에 출력되는 영상이 다중 시점에서 촬영한 영상으로부터 여러 부표본화 방법을 통하여 하나의 영상으로 재생성하여야 한다. 기존에 많은 부표본화 방법들은 크로스 토크를 줄이기 위한 노력을 많이 하였다. 본 논문에서는 이와 다르게 시차 장벽 기반의 입체 디스플레이 장치를 제조하는 과정에서 발생할 수 있는 시차 장벽의 오정렬에 대한 문제를 다루고자 한다. 사선형 시차 장벽 기반의 입체 디스플레이 장치에 사용자의 위치와 상관없이 입체적으로 보일 수 있도록 하기 위하여 시차 장벽의 기울기와 개구부의 크기, 디스플레이 장치와 사용자간의 거리를 고려하여 다중 시점에서 획득된 영상을 상호 배치하여 하나의 다중 시점 영상으로 생성하는 방법을 제안한다.
iSCSI(Internet Small Computer System Interface)는 블록 중심형 스토리지 접근 프로토콜로써, TCP/IP 네트워크를 통해 원격의 스토리지를 마치 자신의 로컬 상에 있는 블록 장치처럼 접근하는 기술이다. iSCSI는 이 같은 접근을 위해 표준 이더넷 스위치와 라우터를 사용하므로 기존의 수많은 이더넷 기술의 적용은 물론 거리 제한이 없는 스토리지 확장을 가능하게 하며, 이는 곧 무선 네트워크상으로의 적용이 가능함을 의미한다. 본 논문에서는 이 점에 착안, 유선 기반의 원격 스토리지 접근을 목적으로 디자인 되어진 iSCSI를 최근 유비쿼터스 컴퓨팅(Ubiquitos Computing)등으로 관심이 모아지고 있는 임베디드 리눅스 장치에 탑재하여 모바일 기기가 가지는 저장 공간 제약 극복의 대안과, 상대적으로 제한된 무선 네트워크상에서 iSCSI 프로토콜의 성능을 평가 및 분석함으로써 그 적용 가능성을 제시하고자 한다.
열차 자율주행은 제한된 열차 선로의 용량을 증가시키기 위한 미래 철도 기술이며, 무선통신의 안정성은 열차간 간격 감소에 있어서 핵심적인 역할을 한다. 본 논문에서는 자율주행열차 통신을 위한 혼잡 환경에서의 전송 기법을 제안하였다. 제안하는 분산 UORA (uplink OFDMA (orthogonal frequency division multiple access) random access) 기법은 최신 6세대 무선랜 표준인 IEEE 802.11ax의 TUA (triggered uplink access) 기법과 UORA 기법을 분산적으로 적용하여 혼잡도가 매우 높은 승강장 진입 환경에서, 승강장 및 차량의 센서가 효율적으로 차량 및 승강장의 수집 장치에게 전달할 수 있도록 한다. 본 논문의 실험 결과에 따르면, 제안하는 기법은 기존 EDCA (enhanced distributed channel access) 방식 대비 혼잡 상황에서 효과적으로 전송 성공률을 향상 시키는 것으로 나타났다.
최근에 인간컴퓨터 상호작용 분야에서 사용자의 시선 위치를 파악하여 더욱 편리한 입력 장치를 개발하고자 하는 연구가 많이 진행되고 있다. 기존의 대부분 연구들은 큰 모니터를 사용하는 컴퓨터 환경에서 시선 추적 시스템을 개발하였다. 최근 이동단말기의 사용 증대로 이동 중에 시선 추적에 의한 단말기 제어의 필요성이 증대되고 있다. 이에 본 연구에서는 이동형 컴퓨터 (Ultra-Mobile PC) 및 컴퓨터 내장 카메라를 이용하여 사용자의 얼굴을 추적하고, 얼굴내의 특징점의 위치를 능동외관모델 (Active Appearance Model)을 기반으로 추적하는 연구를 수행하였다. 본 논문의 독창성은 기존 연구와는 달리 소형 화면을 가지는 이동 단말기에서 사용자의 시선 위치를 추적할 수 있는 방법을 제안한 점과 정밀한 얼굴 특징점 검출을 위하여 능동외관모델을 사용한 점이다. 또한 사용자의 초기 캘리브레이션시 얻어진 특징값을 기반으로, 입력 특징값들을 정규화 함으로써, Z거리에 따라 시선 위치 정확도가 영향을 받지 않는다는 점이다. 실험결과, 약 1.77도의 시선 오차를 발생하였으나, 추가적인 얼굴 움직임에 의한 마우스 움직임 기능으로 이러한 시선 오차는 더욱 줄일 수 있음을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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