• 융합보안논문지
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• 제23권1호
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• pp.45-54
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• 2023

최근 사물인터넷의 발전과 함께 UI가 없는 장치도 간편하게 네트워크에 연결할 수 있는 프로토콜에 관한 연구가 꾸준하게 이루어지고 있다. 이를 위해 Wi-Fi Alliance에서는 QR 코드를 사용하여 네트워크에 연결할 수 있는 Wi-Fi Easy Connect를 발표하였다. 하지만, Wi-Fi Easy Connect는 안전성을 위해 많은 연산량을 요구하고 있어 저전력·소형화된 사물인터넷 장치에 적용하기 어렵다는 문제가 있다. 또한, 확장성을 고려한 Wi-Fi Easy Connect는 유선 환경에서도 동작할 수 있도록 설계되었지만, TLS와 같이 보안 환경을 고려하지 않아 중복 암호화 등의 문제가 발생하고 있다. 따라서 본 논문에서는 Wi-Fi Easy Connect 프로토콜을 분석하고, TLS 환경에서도 효율적으로 동작할 수 있는 프로토콜을 제안한다. 제안하는 프로토콜은 기존 보안 요구사항을 만족함과 동시에 연산량이 큰 ECC scalar multiplication 연산이 약 67% 감소하는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.34-41
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• 2011

현재 무선 인터넷 접속 서비스는 3G 이동 통신 네트워크, mobile WiMAX, WiFi 등을 통해 언제 어디서든 이루어지고 있다. 다양한 무선 네트워크가 혼재해 있는 환경에서 사용자는 상황에 따라 네트워크를 선택할 수 있어야 하며 또한 동종 또는 이기종 네트워크간 이동성 지원도 필요로 하고 있다. 이러한 이유로, 서비스 지역이 가장 넓은 3G 네트워크를 주축으로 3G-mobile WiMAX(IEEE 802.16e)와 3G-WiFi(IEEE 802.11)에 대한 연동 방안들이 많이 연구되어 왔다. 그러나 최근 넷북, 전자책, 스마트폰 등의 등장과 함께 무선 인터넷 사용이 늘면서 mobile WiMAX와 WiFi 서비스 지역이 급속히 증가하고 있으며 특히 인터넷 전화 서비스와 같은 실시간 애플리케이션 사용이 가능해 짐에 따라 전통적인 음성 서비스를 하는 3G 이동 통신 네트워크의 비중은 점차 줄고 무선 인터넷 접속네트워크인 mobile WiMAX나 WiFi는 그 비중이 점차 커지고 있다. 따라서 본 논문에서는 mobile WiMAX와 WiFi간 이동성 지원과 핸드오버 지연을 최소화 하는 PMIPv6(Proxy Mobile IPv6) 기반의 핸드오버 방안을 제안한다. 제안한 방안에서 이동 노드(MN)는 WiFi와 mobile WiMAX 두 개의 인터페이스를 갖는 이중 스택 구조이며 WiFi가 이동성 지원을 하지 않으므로 기존 동종 네트워크간 핸드오버시 게이트웨이간 핸드오버 시그널링을 처리하는 기능을 이동 노드에 두도록 제안하고 있다. 동종 네트워크간 핸드오버와 비교해 제안된 핸드오버 방안은 해석적 평가를 통해 핸드오버 지연 및 전송 지연과 시그널링 오버헤드가 감소함을 보여준다.

• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제7권1호
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• pp.27-32
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• 2012

본 논문에서는 하 폐수 처리 시설에서 측정하는 슬러지 농도 및 TN/TP의 센서 데이터를 수집하여 효율적인 WiFi기반의 상태 감시 모니터링 시스템을 구현하기 위한 WiFi 망 구축을 제안하였다. 하 폐수 처리 시설에서 슬러지 및 TN/TP 측정 장비들로부터 수집한 센서 데이터 값을 기존 WiFi에 쓰이는 망 구조를 하 폐수 처리 시설에 특화된 망 구조로 개선하였다. 본 논문에서는 PC 뿐만 아니라 스마트 디바이스(스마트폰, 스마트패드, 타블렛 PC 등) 기반의 모니터링이 가능하도록 상태 감시 모니터링 시스템을 설계하여 실시간 상태 확인이 가능하도록 함으로써 사용자의 접근성과 편의성을 향상시켰다. 또한 효율적인 데이터를 전달하기 위한 WiFi 망을 구축하고, 센서 통신 네트워크 분석을 통해 그 효율성을 입증함으로써 제안 기술의 유용성을 확인하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.676-683
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• 2021

Wi-Fi Round-trip timing (RTT) based location estimation technology estimates the distance between the user and the AP based on the transmission and reception time of the signal. This is because reception instability and signal distortion are greater than that of a Received Signal Strength Indicator (RSSI) based fingerprint in an indoor NLOS environment, resulting in a large position error due to multipath fading. To solve this problem, in this paper, we propose an end-to-end based WiFi Trilateration Net (WTN) that combines neural network-based RTT correction and trilateral positioning network, respectively. The proposed WTN is composed of an RNN-based correction network to improve the RTT distance accuracy and a neural network-based trilateral positioning network for real-time positioning implemented in an end-to-end structure. The proposed network improves learning efficiency by changing the trilateral positioning algorithm, which cannot be learned through differentiation due to mathematical operations, to a neural network. In addition, in order to increase the stability of the TOA based RTT, a correction network is applied in the scanning step to collect reliable distance estimation values from each RTT AP.

• Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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• 제10권1호
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• pp.49-54
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• 2021

Indoor positioning system becomes of increasing interests due to the demands for accurate indoor location information where Global Navigation Satellite System signal does not approach. Wi-Fi access points (APs) built in many construction in advance helps developing a Wi-Fi Received Signal Strength Indicator (RSSI) based indoor localization. This localization method first collects pairs of position and RSSI measurement set, which is called fingerprint database, and then estimates a user's position when given a query measurement set by comparing the fingerprint database. The challenge arises from nonlinearity and noise on Wi-Fi RSSI measurements and complexity of handling a large amount of the fingerprint data. In this paper, machine learning techniques have been applied to implement Wi-Fi based localization. However, most of existing indoor localizations focus on single position estimation. The main contribution of this paper is to develop multi-target localization by using deep neural, which is beneficial when a massive crowd requests positioning service. This paper evaluates the proposed multilocalization based on deep learning from a multi-story building, and analyses its learning effect as increasing number of target positions.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제11권1호
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• pp.395-402
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• 2023

The implementation of a hybrid network utilizing Power Line Communication (PLC) and Wi-Fi technologies has been demonstrated to improve signal strength and coverage in areas with poor connectivity due to internet shadow areas. In this study we strategically positioned Wi-Fi relays and utilized the capabilities of PLC technology to significantly improve signal strength and coverage in areas with poor connectivity. We also analyzed the effects of metallic obstacles on Wi-Fi signal propagation and proposed a solution to strengthen the signal enough to pass through them. Our experiment demonstrated the feasibility and potential of using this hybrid network in industrial scenarios for real-time data transmission. Overall, the results suggest that the use of PLC and Wi-Fi hybrid networks can be a cost-effective and efficient solution for overcoming internet connectivity challenges and has the potential to provide high-speed internet access to areas with unreliable signals.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.1327-1332
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• 2015

본 연구에서는 WiFi 무선망을 통한 VoIP 서비스의 품질에 영향을 주는 요소들을 분석하였다. VoIP 품질에 영향을 주는 요소로는 VoIP 통화의 수, WiFi 구간의 비음성 트래픽, 백본망내의 패킷 손실율과 단대단 지연등이 있다. WiFi 구간내 비음성 트래픽이 없으며 백본망의 패킷 손실율이 4%이고 단대단 지연이 90msec인 경우 G.729a 코덱으로는 12통화가 가능하며 G.729a VAD 코덱으로는 27통화까지 서비스 가능하였다. 분석결과 WiFi 구간의 데이터 트래픽과 TCP/IP망내 지연 및 패킷 손실율이 통화품질에 많은 영향을 주고 있는 것으로 확인되었으며 양질의 통화를 제공하기 위해서는 단대단 지연과 패킷 손실율을 최소한으로 유지하는 것 외에도 AP내에서 일종의 VoIP 호 접속 제어를 할 필요가 있는 것으로 판단된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.632-637
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• 2019

차량의 자율주행을 위한 최근의 연구는 매우 활성화되고 있고, 안전운행을 보조하고 운전자의 편의성을 향상시키기는 추세이다. 자율주행 차량은 인공지능의 결합, 영상인식 능력과 더불어 사물간의 인터넷 통신이 필수인 상황이다. 모바일 이통통신 네트워크는 처리하는데 한계가 있기 때문에, 쉽게 구현이 가능하고 확장이 용이한 Wi-Fi 네트워크를 활용하여 확장한다. 이러한 차량 관제용 네트워크를 구축하기 위한 무선 설계방식을 제안한다. 이동 단말장치의 데이터 송수신의 손실을 최소화하기 위한 AP의 배치 구성과 소프트웨어 구성방식을 제안한다. 제안한 네트워크 시스템의 설계를 통해서 이동 차량의 통신성능을 비약적으로 높일 수 있다. 또한 다양한 단말장치의 이동에 대한 실험을 통해, 차량용으로 사용할 수 있는 GPS, 영상, 음성 및 데이터 통신의 패킷 구성을 검증한다. 이러한 무선 설계기술을 2.4GHz, 5GHz 및 10GHz Wi-Fi 등의 다양한 범용 무선 네트워크에 확장적용이 가능하다. 또한 무선 지능형 도로망과 자율주행과의 연동이 가능하다.

• 한국통신학회논문지
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• 제39B권9호
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• pp.606-613
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• 2014

차세대 IT 산업으로 주목 받는 사물인터넷(Internet of Things)은 다양한 사물(Things)들을 서로 연결시킬 수 있는 유무선 네트워크 플랫폼을 기반으로 한다. 그러나 이기종 네트워크(Heterogeneous Network)의 특성으로 인해 사물인터넷 플랫폼 개발에 있어 많은 어려움이 있다. 무엇보다도 ZigBee보다 큰 전송 파워를 사용하는 Wi-Fi 때문에 ZigBee 전송은 오류가 발생할 확률이 높아지고 이는 사물인터넷 구현을 힘들게 하는 요소로 작용하게 된다. 본 논문의 제안방법에서는 ZigBee 노드가 충돌 없이 전송 가능한 시간을 분석하고 네트워크 환경에 따라 확률적으로 전송여부를 결정하도록 한다. 이를 통해 같은 주파수 대역을 사용하는 Wi-Fi와 ZigBee의 네트워크 간 간섭현상을 극복하고 높은 ZigBee 프레임 전송 성공률을 달성할 수 있음을 실험으로 확인하였다.

• 전자공학회논문지
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• 제52권7호
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• pp.15-21
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• 2015

WiFi 기술의 비약적인 발전과 스마트폰, 스마트패드, 스마트워치 등과 같은 다양한 모바일 단말의 출현으로 인해, 사용자들의 WiFi망 데이터 사용률은 크게 증가 하고 있다. 이에 따라 사용자들이 여행 중에도 방문지에서 단순한 신원인증을 통해 자신의 홈 WiFi 망을 이용하는 것처럼 방문지의 WiFi를 이용하고자 하는 수요가 크게 증가하고 있다. 본 논문에서는 이러한 무선 네트워크 접속환경의 글로벌 확장을 지원하는 eduroam의 국내 현황을 살펴보고 향후에 국내 eduroam 서비스의 발전 전망을 제시한다. 또한, 본 논문은 국내 대학간 WiFi 공동 활용 서비스 발전 현황을 설명하고, 국내 대학의 eduroam 서비스 가입 활성화에 필요한 방안들을 제시한다.