본 논문은 유비쿼터스 의료를 위한 의료영상의 무선전송의 개발을 목적으로 한다. 컴퓨터 시스템의 발달로 인해 의료 장비와 의료 기록 체계에 대한 많은 변화가 일어났다. 그 중 병원내의 진료 및 의무기록을 자동화하고 관리하는 HIS(Hospital Information System) 시스템과 환자에게서 촬영된 영상에 대한 관리 체계인 PACS(Picture Archiving Communication System)은 대표적인 예라할 수 있다. 이러한 자동화된 진료 시스템은 병원 내에 있지 않을 경우 이용이 곤란하며, 응급상황이나 의사 부재시에 신속한 영상 판독이 요구되는 경우 이를 즉시 수행하기는 곤란하였다. 이러한 이동에 따른 단점을 보완하기 위하여 각 의사마다 지급된 PDA를 사용하여 병원내의 영상 획득 장치로부터 생성된 환자 영상을 원격에서 CDMA 망을 사용하여 검토할 수 있는 시스템을 구현하였다. 이를 위하여 의사 및 환자의 계정 관리와 환자 영상을 영상획득 장치로부터 수신 받아 각 의사별로 할당하도록 하는 서버 시스템을 구현 하였으며, PDA를 사용하여 서버에 접속하여 환자의 영상을 검토할 수 있도록 구현하였다. 개인별로 시스템 사용에 대한 인증을 위하여 PDA에서는 데이터베이스 RDA(Remote Data Access) 방식을 사용하여 서버 데이터베이스를 엑세스하였으며, 환자 영상을 서버로부터 다운로드 하기 위하여 FTP(File Transfer Protocol)를 사용하였다. 실험 결과 한 파일의 크기가 0.37Mbyte 인 832x488*24 영상 30매를 보낸다고 가정하였을 때 약 90초 정도의 시간이 걸렸으며 이는 긴급히 또는 원격에서 영상의 수신과 검토에 문제가 없음을 나타낸다.
본 논문에서는 새로운 간섭 모델, 실제적인 HAPS(High Altitude Platform Station) 간섭 시나리오, HAPS 시스템과 FWA(Fixed Wireless Access) 시스템에 대한 안테나 패턴, 송신 전력 등과 같은 파라미터들을 이용하여 HAPS 시스템의 지상국(GS: Ground Station)으로부터 P-MP(Point-to-Multipoint) FWA 기지국(BS: Base Station)로의 간섭 및 HAPS 시스템의 GS로부터 FWA 단말국(TS: Terminal Station)으로의 간섭 영향에 대하여 분석하였다. 분석 결과를 보게 되면, HAPS GS로부터 P-MP FWA BS로의 간섭의 경우, 섹터화된 안테나를 사용하는 BS국이 nadir (HAPS 커버리지 중심)의 반대편을 바라보고 있을 때에 두 시스템은 효율적으로 운용될 수가 있다. 그러나 HAPS GS로부터 P-MP FWA TS로의 간섭의 경우에서는 충분한 이격거리가 보장되지 않거나, 간섭 경감 기법을 사용하지 않는다면 이 대역에서 두 시스템은 효율적인 스펙트럼 공유가 불가능하다.
본 연구에서는 버스정보시스템 운영과정에서 발생하는 단계별 정보지연시간을 분석하고, 실제 버스정보시스템 운영시 지연시간을 최소화하여 시스템의 신뢰도를 향상시킬 수 있는 방안에 대해 고찰하였다. 버스정보시스템의 정보지연시간을 최소화할 수 있는 방안을 도출하기 위하여, 정보수집단계에서 발생하는 지연시간 발생요인에 대해 분석하였다. 버스정보 수집단계 무선통신 과정에서 발생하는 호 연결시간을 주요 영향변수로 선정하고, 호 연결시간이 정보지연시간에 미치는 영향을 최소화 할 수 있도록 최적 통신지점(검지지점) 선정에 대한 모형을 제시하였다. 제안된 모형은 무선통신을 수행하는데 소요되는 시간과 차량이 이동하는데 소요되는 시간과의 차이가 최소화되는 지점을 산출하여 실제 버스가 정류소에 도착하는 시간과 정보가 제공되는 시간을 평균적으로 최소화되도록 하였다. CDMA통신을 이용한 버스정보시스템을 대상으로 모형을 평가한 결과 제안된 모형식은 정보수집 지연시간을 적절히 산출할 수 있었으며, 산출된 지연시간을 고려하여 최적의 통신지점을 선정함으로써 지연시간을 최소화하여 시스템의 신뢰도를 보다 향상시킬 수 있었다. 본 연구 결과는 그동안 경험적으로만 설정하던 버스정보시스템의 최적 통신지점(검지 지점) 결정에 대한 문제에 대한 해법을 명확히 제시한데 그 의의가 있다.
글로벌 포지셔닝 시스템(GPS)의 기술이 점점 발전하고 있으나, 그 정확성은 건물의 내부나 지하도로에서의 위치인식이 아닌, 실외에서의 위치인식에서만 적합하다. 건물의 내부나 지하도로에 대한 위치 인식의 응용분야에 대하여, 글로벌 포지셔닝 시스템은 빌딩의 내부나 지하도로에서 정확한 위치인식을 요구 받을 경우, 건축구조물들로 인하여 정확성을 달성할 수 없다. 왜냐하면 사람이 필요로 하는 공간은 건물의 내부나 지하도로에서 수 평방미터에 불과한 매우 작은 공간이기 때문이다. 위치추정에 기반을 둔 수신신호강도(RSS)는 거의 모든 건물과 지하도로에서 수신이 가능한 무선 근거리통신망, IEEE 802.11, WiFi 전파신호 위치추정을 이용한 방안으로서, 특별히, 매우 좋은 선택이 될 수 있다. 이와 같은 위치추정시스템들의 근본적인 필요성은 특정 위치에서 수신신호 강도를 이용하여 통신기지국으로부터 모바일장치에 이르는 위치의 평가를 가능하도록 하는 것이다. 이와 같은 과정에서 발생하는 다중 경로 페이딩 현상들은 위치추정에서 불확실성의 원인으로서, 수신신호강도를 예측하기 어렵게 만든다. 이와 같은 문제들을 해결하기 위하여, 신경망과 푸시-풀 평가 방법의 결합은 건물의 내부나 지하도로에서 모바일장치들을 이용하여 위치의 결정을 학습하고, 결정할 수 있도록 적용된다.
본 논문에서는 다중 카메라 감시 시스템에서의 효율적인 이동물체 추적기법을 제안한다. 시스템에 사용된 컬러 CCD 카메라는 고유의 IP를 할당받는 네트워크 카메라이며, 입력영상은 미디어 서버와 브릿지, 그리고 AP(Access Point)와의 무선통신을 통해 전송된다. 감시시스템은 네트워크를 통해 전송된 영상을 트래킹 모듈에 전달하게 되며, 컬러 매칭 기법을 이용하여 이동물체를 실시간으로 추적한다. 두 개의 트래킹 세트를 구성하여 이동물체가 특정 카메라의 FOV(Field of view)를 벗어날 경우, 카메라 간에 핸드 오버가 가능케 함으로써 계속해서 이동물체를 추적하도록 한다. 핸드 오버 발생시에 타깃이 되는 정확한 이동물체 추적을 위하여 배경 정보 처리와 컬러 정보를 이용한 MHI(Motion History Information)와 M-bin histogram 기법을 제안한다. MHI를 이용하여 이동물체의 운동방향과 속도를 계산해 낼 수 있으며, 이러한 정보를 바탕으로 예상 이동위치를 판단할 수 있다. MHI를 이용한 결과, 단순히 M-bin histogram 기법을 이용하여 템플릿 매칭을 했을 경우 보다 속도와 안정성에 있어서 성능 향상을 가져옴을 실험을 통해 확인할 수 있었다.
도시철도는 많은 사람들이 이용하는 대표적인 대중교통 수단으로 이용객의 안전 및 편의를 위한 다양한 장비들이 지속적으로 설치되어 왔다. 최근에는 IT기술의 발전에 힘입어 무선네트워크 기술과 접목된 여러 센서들을 설치한 후 데이터를 수집하여 이용객에게 편의를 높이고 있다. 도시철도 역사 내에 무선 센터 네트워크 환경을 구축하기 위해서는 센서들의 데이터를 수집할 수 있는 AP의 설치 방법이 중요하다. 그러나 현재 AP의 설치방법은 역사 내를 이동하며 전파 세기를 측정한 후 AP를 설치하는 방법을 사용하고 있다. 효율적인 AP설치는 적은 수의 AP설치만으로 넓은 지역에 설치된 센서들의 데이터를 수집할 수 있으며, 추후 추가적인 센서 설치시 유지보수 비용을 줄일 수 있다. 이를 위해 본 연구에서는 센서들의 설치 위치와 AP의 전파 범위를 기반으로 최적의 AP설치 위치와 개수를 추정할 수 있는 방법을 제안하였다. 그리고 제안된 방법을 이용하여 시뮬레이터를 개발한 후 부산 서면역 도면에 적용하여 WSN을 구축하는 모의실험을 수행하였다. 개발된 시뮬레이터는 향후 도시철도 환경에 WSN을 구축하는데 유용한 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
교통연계 환승센터를 이용하는 보행자에게 다양한 정보의 수집 및 가공을 통한 실시간 맞춤형 정보를 제공하기 위해 테스트베드(김포공항)의 통신환경 설계 및 효율적인 보행자 위치측위의 보정기술을 연구하였다. 통신환경 구축을 위한 설계는 환승 센터 구역에서 이용자에게 신뢰성이 보장된 데이터 전송이 가능하여야 한다. 또한, 위치 측위를 위해 고려 되어야 할 사항도 병행하여 검토해야 한다. 따라서 우리는 데이터 통신과 위치 측위 효율을 동시에 만족하는 통신환경 설계를 수행하였다. 그리고 효율적인 위치 측위 기술 적용을 위해 상용기술 기반의 실시간 위치 인식에 관련한 문제를 판단하고 문제를 해결하고자 새로운 접근 방법을 고안하여 테스트베드에 적용 및 분석하였다. 본 논문에서 전자지도상에 실제 건물이 가지고 있는 특성(구조물)을 인가하여 실제 환경과 최대한 흡사한 상황에서 무선접속점(AP: Access Point)을 위치시켰으며, 각각의 위치에서 특정한 조건을 만족하도록 통신환경 구축 설계를 수행하였다. 또한, 교통연계 환승 서비스에서 보행자 위치측위를 필요로 하는 주요지점(POI:Point Of Interest)을 기준점으로 설정하고 해당 지점을 표출할 수 있도록 하는 방법을 고안하였다. 그 설정방법과 알고리즘에 대해서 테스트베드에서의 실험을 통해 얻어진 원시데이터를 바탕으로 시뮬레이션 수행하고 그 결과에 대해서 소개하고자 한다.
차세대 와이파이 표준기술인 IEEE 802.11ay는 밀리미터파 대역에서 AP (Access Point)가 다수의 STA (Station)로 동시에 데이터를 전송하도록 MU-MIMO (Multiple User Multiple Input Multiple Output) 통신을 지원한다. 이를 위해, 주기적으로 MU-MIMO 빔포밍 훈련을 수행해야 하고, 효율적인 빔포밍 훈련을 위해서는 AP가 다수의 안테나로 다수의 빔을 동시에 전송할 때, 각 STA에서 측정되는 신호 세기를 정확히 예측하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 딥러닝 기반 다중 빔 전송링크 성능 예측기법을 제안한다. 제안한 예측기법은 특정 실내 또는 실외 환경에서 미리 학습된 딥러닝 모델을 이용하여 다수의 빔이 동시에 전송될 때 STA에서 측정되는 신호 세기 예측의 정확성을 높인다. 이때, 딥러닝의 입력으로 개별 빔이 전송될 때 STA에서 측정되는 신호 세기 정보를 이용하고, 개별 빔의 신호 세기 정보를 얻는 과정은 이미 기존의 빔포밍 훈련에 포함되어 있으므로 정보 수집을 위해 추가적인 비용을 발생하지 않는다. 성능평가를 위해 NIST (National Institute of Standards and Technology)에 의해 개발된 Q-D 채널구현 (Quasi-Deterministic Channel Realization) 오픈소스 소프트웨어를 활용하였고 실측 데이터 기반으로 밀리미터파 채널을 구현하였다. 실험결과에서는 제안한 예측기법이 다른 비교기법보다 향상된 예측성능을 보였다.
IEEE 802.11s 무선 메쉬 네트워크에서 분배 서비스를 위한 중심망(Backbond)은 메쉬 포인트들을 무선 링크로 연결하여 구성한 무선 다중 홉 구조를 특징으로 하며 AODV(Adhoc Ondemand Distance Vector)와 같은 무선 다중 홉 라우팅 프로토콜을 사용하여 경로를 설정한다. 통신 중인 단말이 이동으로 인해 새로운 AP(Access Point)를 통해 서비스를 받아야 할 때, 즉 핸드오버 상황에서, 기존 무선 랜 네트워크의 경우 새 AP와 무선 링크를 설정 하는 것만으로 바로 통신을 재개할 수 있지만 메쉬 네트워크는 무선 다중 홉 중심망에서의 경로 설정 과정이 추가로 필요하다. 본 논문은 이러한 경로 설정 지연을 제거하여 무선 메쉬 네트워크를 사용하는 이동 단말에게 끊김 없는 통신 서비스를 제공하는 것을 목표로 하고 있다. 우리는 GPS 위치 정보를 이용하여 이동 단말의 핸드오버 대상 AP를 예측하고 대상 AP로 하여금 미리 경로를 설정하게 함으로써 지연을 제거하는 방법을 제안한다. 제안한 핸드오버 방법을 특징으로 하는 무선 메쉬 노드들을 임베디드 보드를 이용하여 직접 구현하였고 실험망을 구성하여 성능을 검증하였다. 실험 결과 제안하는 방법은 경로 설정 지연이 있는 기존 방법에 비해 핸드오버 지연시간은 2.47초에서 0.05초로 줄었고 데이터 손실률을 20~35% 수준에서 0~10% 수준으로 줄어 들었다.
무선 LAN 시스템에서 고속 핸드오프를 위한 계층 2 트리거는 정확한 핸드오프 예측 모델을 요구한다. 이에 따라 본 논문은 계층 2 트리거 발생기 설계를 위한 단말의 이동성 모델로 수신 신호 강도 (received signal strength: RSS) 예측 모델을 제안한다. 제안 모델은 짧은 시간 동안 사용자 단말과 억세스 포인트 (AP) 사이의 거리 변화양은 물리적으로 제한된다는 사실을 이용하여 일정 시간 동안 측정된 RSS 값들에 대해 적응성 있게 동작한다. 제안 모델 설계를 위해 우선 ns 2 모의 실험을 통해 측정된 RSS 데이터를 통계적으로 분석하여 일정 시간 측정된 RSS 데이터는 차수 1인 자기 회기 (autoregressive: AR(1)) 프로세스로 모델링 할 수 있다는 것을 검증하였다. 이후 AR(1) 프로세스를 이용하여 향후 RSS 값을 예측하는 방법을 제시하고 예측 오류를 확률적으로 정량화 하였으며 모의 실험을 통해 현재까지 측정된 RSS 값들을 이용하여 적어도 1-step 이후의 RSS 값을 예측할 수 있다는 것을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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