산재한 무선 네트워크를 활용하는 WPS(WiFi Positioning System) 측위시스템의 대표적 실내 측위 기법은 핑거프린트이다. Radio map 으로 구성된 AP의 정보와 수집된 AP의 정보 차이를 계산하여 측위를 수행한다. 즉, 저장된 정보와 오차가 가장 적은 위치를 판단하는 연산이다. 그러나 기존의 실내 핑거프린트와 radio map 방식을 실외에 사용할 경우 측위 성능 저하와 비용의 증가 등의 문제점이 발생한다. 본 논문에서는 기존 WPS 측위 시스템의 특징에 대하여 설명하고 기존 핑거프린트 연산의 문제점에 대하여 언급한다. 또한 이를 해결하기 위한 실외 환경의 특징을 적용한 Radio map 구축과 WPS_WS(WiFi Positioning System_Weak Signal) 기법에 대하여 설계 및 구현 결과를 설명한다. 그리고 기존 시스템과 제안한 WPS_WS의 성능을 테스트를 통해 비교하여 이에 대한 결과를 제시한다.
본 논문에서는 무선 랜 방식을 적용한 서비스 로봇의 이동성을 위한 통신거리 성능평가 방법을 제안한다. 서비스 로봇은 서비스의 분류에 따라 모바일 통신 시스템의 기능을 갖추고 있고, ISM밴드(2.4GHz와 5.8GHz)의 무선랜(IEEE802.11a/b/g/n) 통신 방식을 선호하고 있다. 이러한 서비스 로봇의 이동성에 대한 무선 데이터 열화 성능을 평가하기 위해서 실질 필드 환경에서 거리감쇄 상관기법을 활용한 기준 벡터를 측정하여 제시하였다. 성능평가 방법은 기준 벡터의 Path Loss를 Azimuth 301W 장비에 대입하고, 시험 시료의 전송속도 및 송수신되는 처리량은 Chariot로 측정한다. 제안한 측정방법은 모바일 스마트 디바이스와 서비스 로봇의 이동성을 위한 무선 랜 통신거리 확보에 필요한 성능평가 방법이다. 또한 모바일 스마트 디바이스 업체들이 무선 랜 이동성 통신거리 성능평가를 위한 평가 방법으로 활용 할 수 있다.
지진, 홍수, 태풍 등의 자연 재해 및 화재, 테러 등 재난 발생시 현장 상황의 영상을 촬영하여 지휘본부에 위치한 서버에 전송하여 현장상황을 한 눈에 파악할 수 있게 하는 영상관리시스템이 요구된다. 본 논문에서는 영상관리시스템 구축에 필요한 성능 요소 정보를 파악하기 위해 와이파이 다이렉트 통신 기반의 애드혹 망 구성 방법을 제시하고 영상관리시스템에 대한 환경 구축을 통해 성능을 평가하였다. 평가한 성능 시험항목은 '영상 압축률 및 영상 크기에 따른 패킷 흐름 시험', '거리에 따른 패킷 흐름 및 트래픽 시험', 'LOS(Line of Sight) 여부에 따른 패킷 흐름 시험', '시나리오 성능 시험'이다.
본 논문에서는 실내 환경에서 정규분포 확률을 이용한 Wi-Fi 핑거프린트 방식과 스마트 폰에 내장된 가속도 센서 (accelerometer sensor), 자이로스코프 센서 (gyroscope sensor)를 이용하여 정확도를 향상시킨 위치추정 알고리즘을 제안하고, 실제 실험을 통하여 성능을 분석하였다. 제안한 알고리즘의 성능 실험은 본 대학교 공대 건물내의 가로 세로 20m * 10m의 공간에서 실시하였으며, 사용자가 각 구간을 이동 할 때 제안한 알고리즘의 위치추정 성능을 핑거프린트 (fingerprint) 방식과 추측항법 (dead reckoning)과 서로 비교하였다. 실험 결과, 제안한 알고리즘의 성능은 두 방식과 비교 했을 때, 최대 오차 거리는 각각 2cm, 36cm, 그리고 평균 오차 거리는 각각 16.64cm, 36.25cm 더 우수함을 확인하였다. 또한, 핑거프린트 맵 (map) 탐색 알고리즘의 성능도 맵 전체를 탐색하는 방식에 비해 약 0.15초 더 단축됨을 확인하였다.
위치 정보를 제공하는 대표적인 측위 기술은 GPS다. 이 기술은 밀도가 높은 도심이나 숲, 그리고 실내와 같은 음영지역에서는 동작하지 않는 단점이 있다. 본 논문은 실내의 AP로 부터의 Wi-Fi 신호의 세기를 이용하여 보다 정확한 단말의 위치를 추정하게 해주는 실내 측위 하이브리드 알고리즘을 제안한다. 사용자의 위치를 결정하기 위해 건물 구조, 사람, 거리 등 다양한 환경에서 측정한 RSSI (received signal strength indicator) 값을 이용하여 측정 환경에 맞는 가장 적절한 경로손실모델을 수립한다. 이러한 경로 손실 모델에서 구해진 경로손실지수를 환경에 따라 변화시켜, AP로 부터 얻은 측정값을 이용하여 REKF (robust extended kalman filter)와 PF (particle filter) 알고리즘을 사용하여 단말기의 위치를 추정하게 된다. 보다 더 정확한 위치 추정을 위해 하나의 측위 방식만을 사용하지 않고, 실험을 통하여 구해진 임계값에 따라 어떠한 측위방식을 사용할 것인지를 결정한다. 제안한 하이브리드 알고리즘을 이용하여 실험한 결과 기존의 단일 측위 방식 보다 평균 17% 성능이 향상 되는 것을 볼 수 있었다.
정보통신기술의 발달을 기반으로 창업을 하는 영세 업체와 가택 근무 환경(Small Office Home Office: SOHO)이 늘고 있다. SOHO는 대부분 인터넷을 통해 업무를 처리하고 Wi-Fi의 이용이 일반화되어 있다. 무선통신환경은 쉽게 서비스거부(Denial of Service: DoS) 공격으로 통신에 장애가 생겨 업무환경 및 고객서비스에 영향을 받을 수 있다. 이를 방어하기 위한 방안으로 무선침입탐지시스템(Wireless Intrusion Detection System: WIDS)이 있다. 그러나 시중 WIDS는 구축비용이 비싸며, 관리 부담이 높아 자본력과 인력이 낮은 SOHO환경에서 사용하기에 어려움이 따른다. 본 논문에서는 관리운영의 부담을 줄이고 간단히 공격 위협을 인식할 수 있는 SOHO 환경을 위한 Smart WIDS를 제안하고 구현하였다. Raspberry Pi2를 Smart WIDS의 연산장치로 사용하고, 안드로이드 스마트폰을 Smart WIDS의 연계 공격감지 알림 인터페이스로 제공한다. Smart WIDS는 IEEE 802.11 기반의 Masquerading DoS 와 Resource Depletion DoS을 감지하여, WI-FI의 Pre-shared Key(PSK) 획득과 중간자 공격 시도나 서비스 제공을 방해하는 공격을 감지할 수 있다. 또 안드로이드 스마트폰은 해당 WI-FI의 감지된 공격을 관리자에게 알리며, 관리의 편의성을 제공한다.
본 논문에서는 Hybrid RF기반 CMOS 카메라를 이용한 피부질환 모니터링 시스템 개발에 대한 연구를 수행하였다. Hybrid RF통신기반 CMOS 카메라를 이용한 영상 전송 기법에 대하여 제시하였으며, 이와 더불어 CMOS 카메라를 이용한 피부질환 모니터링을 위한 원격 모니터링이 가능한 스마트폰 App을 개발하였다. Hybrid RF통신방식을 이용한 영상전송방식은 WiFi통신방식을 적용하여 CMOS 카메라로부터 취득된 영상 정보를 스마트폰 App을 통하여 모니터링할 수 있도록 구성하였다. 피부질환 모니터링 스마트폰 APP은 WiFi통신방식을 이용하여 언제 어디서나 원격 모니터링이 가능하다. 본 논문에서 제안한 Hybrid RF통신기반 CMOS 카메라를 이용한 피부질환 모니터링 시스템은 내시경 응용 활용 사례로서 널리 활용될 수 있을 것으로 예상된다.
실생활에서, 우리는 IoT기술을 사용하고 있다. IoT기술은 다양하게 적용되어있고 지금도 계속 발전하고 있다. 사물인터넷은 사물에 센서를 부착하고 실시간으로 데이터를 인터넷으로 주고받는 기술이나 환경을 일컫는다. 본 논문에서는 비밀번호가 3회 이상 틀릴 시에 기존 비밀번호는 초기화 되고 랜덤으로 비밀번호가 변경된다. 변경된 비밀번호 데이터는 사용자 혹은 관리자에게 앱을 통하여 푸쉬알람이 전송됨을 실현하고자 한다. 이는 WiFi를 통해 스마트 폰으로 실시간 데이터를 전송할 수 있는 아두이노 기반의 IoT시스템을 연구하였다. 그리고 스마트 도어락은 아두이노와 지문센서, 카메라 센서, 와이파이 쉴드, 안드로이드 스튜디오, 도어락 부품들을 사용하여 이를 구현하고자 한다.
본 논문은 비면허대역을 위한 LTE 통신 기술인 LAA(Licensed Assisted Access)가 복수의 주파수 채널을 사용해 하향링크 전송을 수행하기 위한 액세스 기법을 설명하고, 액세스 기법의 세부 동작 설계에 따른 Wi-Fi와의 공존 특성 및 각 통신 기술의 성능 변화를 시뮬레이션을 통해 보인다. 이를 위해 LAA의 채널 본딩 규칙 적용 여부, LBT(Listen Before Talk)를 수행하는 채널, LBT 채널을 동적으로 변경 시 CW(Contention Window)의 설정방법, 그리고 Wi-Fi의 대역폭 설정 방식과 CW 조절 방식을 고려한다. 각 요소를 변경하였을 때 상호 간의 성능 변동 경향을 확인하고, 이를 통해 두 기술의 공존을 위해 다양한 요소가 복합적으로 고려되어야 함을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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