최근 들어 IEEE 802.11 WLAN(Wireless Local Area Network) 서비스에 대한 수요의 증가와 함께 WLAN 환경에서 실시간 멀티미디어 서비스를 이용하려는 사용자의 관심이 날로 증가하고 있다. 그러나 IEEE 802.11i의 보안 정책은 MS(Mobile Station)의 이동이 빈번하게 발생하는 WLAN 환경에서 끊김 없는 실시간 멀티미디어 서비스를 제공하기에는 핸드오프 지연 시간이 너무 길어 이를 보완하기 위한 기법들이 제안되고 있다. 또한 IEEE 802.11i에서 제시하고 있는 세션 키 도출 과정 및 핸드오프 메커니즘에는 DoS(Denial-of Service) 공격 가능성이 내포되어 있다. 본 논문은 이러한 문제점을 해결하기 위해 중앙집중식 WLAN 환경을 기반으로 안전하고 효율적인 핸드오프 메커니즘을 소개한다. 상호인증 및 세션키 도출로 사용되는 802.11i의 4-way Handshake 과정이 2-way Reassociation 과정으로 대체된다.
데이터 전송률을 증가시키기 위한 가장 효과적인 방법 중의 하나는 대용량 안테나 기술을 사용하는 것이다. 대용량 안테나 방식에서는 기지국에 수십 또는, 수백 개의 안테나를 설치하고 다중 사용자 기법을 통해 공간 다이버시티 이득을 향상시키는 방식이다. 다중 사용자 기법을 적용하면 사용자간 간섭이 발생하는데, 기존에는 수신기의 복잡도를 줄이고 간섭 신호를 제거하기 위하여 최대 비율 결합기를 사용하였다. 그러나, 동시 전송 단말 개수가 증가하면, 기존 수신기의 성능이 크게 열화되는 현상이 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위하여, 본 논문에서는 등록된 단말로부터의 간섭은 완벽하게 제거하고, 등록되지 않은 단말들로부터의 간섭은 줄여주는 검파기를 제안한다. 그리고 나서, 제안하는 검파기의 복잡도를 줄이기 위하여 적응형 검파기를 제안한다. 모의실험을 통하여, 제안하는 검파기가 기존의 검파기보다 더 우수한 비트 오율 성능을 갖는다는 것을 보인다.
LTE (Long Term Evolution) 및 5G와 같이 지속적으로 발전하는 이동 통신 표준을 구현하기 위해 소프트웨어 정의 라디오 (SDR, Software Defined Radio) 개념은 뛰어난 유연성과 효율성을 제공한다. 수년 동안, 최고급 디지털 시그널 프로세서 (DSP, Digital Signal Processor) 시스템 온 칩 (SoC, System on Chip)은 멀티 코어 및 다양한 하드웨어 보조 프로세서를 지원하는 방향으로 개발되어왔다. 이 논문에서는 TI의 TCI663x 칩을 사용해 구현한 SDR 플랫폼 하드웨어에 대해 소개하고, 이 플랫폼 상에서 멀티 코어 DSP를 BCP (Bit Rate Coprocessor) 및 TPC (Turbo Decoder Coprocessor)와 연동하여 구현한 LTE 전송 채널 (Transport Channel)의 성능을 다양한 구현 옵션에 따라 평가한다.
본 연구는 5G가 안정화되어 갈수록 많은 양의 트래픽이 건물 내 발생할 것으로 예상됨에 따라, 건물 내 5G 품질향상을 위해 지향성이 향상된 인빌딩용 안테나를 설계한 연구이다. 야기 안테나 전파 지향원리인 안테나 소자 전진 배열방식을 응용한 것이 아니라, 기지국용 안테나에 적용된 수직 배열 방식의 안테나 설계 방안을 제시한 것이고, 실험을 통해 안테나 지향성이 증가함을 확인하였다. 실험 결과에 따르면, 안테나와의 이격거리가 10m 이내에서는 지향성이 크게 증가하지 않았지만, 10m 이상 이격된 거리에서는 지향성이 약 3dB 가량 증가한 것으로 나타났으며, 빌딩 내 무선환경이 외부 환경과 달리 내부 구조물의 구조, 콘크리트, 유리와 같은 자재, 폐쇄된 공간, 벽면 등 다양한 변수가 존재하는 점을 고려하였을 때, 지향성이 향상된 안테나는 향후 빌딩 내 5G 품질개선의 폭을 넓힐 수 있고, 건물 내에서도 안정적인 통신 서비스를 유지시킬 수 있을 것으로 기대된다.
In order to provide a location-based services regardless of indoor or outdoor space, it is important to provide position information of the terminal regardless of location. Among the wireless/mobile communication resources used for this purpose, Long Term Evolution (LTE) signal is a representative infrastructure that can overcome spatial limitations, but the positioning method based on the location of the base station has a disadvantage in that the accuracy is low. Therefore, a fingerprinting technique, which is a pattern recognition technology, has been widely used. The simplest yet widely applied algorithm among Fingerprint positioning technologies is k-Nearest Neighbors (kNN). However, in the kNN algorithm, it is difficult to find the optimal K value with the lowest positioning error for each location to be estimated, so it is generally fixed to an appropriate K value and used. Since the optimal K value cannot be applied to each estimated location, therefore, there is a problem in that the accuracy of the overall estimated location information is lowered. Considering this problem, this paper proposes a technique for adaptively varying the K value by using a Convolutional Neural Network (CNN) model among Artificial Neural Network (ANN) techniques. First, by using the signal information of the measured values obtained in the service area, an image is created according to the Physical Cell Identity (PCI) and Band combination, and an answer label for supervised learning is created. Then, the structure of the CNN is modeled to classify K values through the image information of the measurements. The performance of the proposed technique is verified based on actual data measured in the testbed. As a result, it can be seen that the proposed technique improves the positioning performance compared to using a fixed K value.
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.
최근 RFID/USN 기술은 물류, 환경, 교육, 홈 네트워크, 방재, 군사, 의료 등 다양한 분야에서 적용되고 있으나 RFID/USN 기술의 눈부실 발달에도 불구하고 열악한 해양 환경의 특성상 해양 산업현장에 적용하기에는 많은 애로사항이 있다. 따라서 해양분야에서는 주로 위성을 사용하고 있으며 연안에서는 기존 통신망을 사용하고 있어 원양에서의 선반 단독 근거리 네트워크 형성을 위한 방안이 고려되고 있다. 본 논문에서는 기존 PS-LTE 및 LTE 네트워크에서의 USN을 활용하여 기지국 역할 위한 방안으로 드론을 USN의 이동 기지국으로 활용하는 방안을 고려하고 있다. 자율운항선박은 시스템의 지능화를 지향하므로 선원의 수와 노동력을 절감하고 보다 안정적이고 지능화된 ICT융합 기술형태의 자율적 네트워크 형성 기능이 강화되어야 한다.
서울 도심 내 교통량 감축과 탄소배출을 줄이기 위해 2015년 도입된 공공자전거 따릉이는 이용자가 해마다 배 이상 증가하여 2023년 기준 2700여 대여소에서 4만 3천여 대가 운영 중이며 누적 가입자 4백만 명을 넘어서는 서울시민이 뽑은 가장 성공적인 공공 정책으로 자리매김하였다. 그러나 따릉이 이용이 급속도로 증가됨에 따라 자전거 수요·공급 불일치로 인한 자전거 부족 민원도 급증하여 효율적인 자전거 재배치가 강하게 요구되었다. 이에 본 연구는 공유자전거의 대여·반납 이력 데이터, 기상데이터, 공휴일 정보, 따릉이 대여소 정보 등을 기반으로 따릉이 이용 패턴과 특성을 분석하고, 기계학습 알고리즘을 활용해 대여소별 따릉이 대여·반납 예측 모델을 개발하였다. 이를 이용하여 대여소별 안전재고를 확보할 수 있는 따릉이 재배치 수량을 도출하고 이를 서울시설공단 따릉이 관리App에 시범서비스 하였다. 따릉이의 수요를 실시간으로 예측하고 현재 거치 중인 재고량과 비교하여 적절한 수량의 자전거를 재배치한다면 자전거 부족으로 인한 시민들의 불편 해소에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
최근 무선 랜은 SOHO (Small Office Home Office) 및 Hot Spot과 같은 환경에서 공간의 제약에 구애받지 않고, 인터넷에 접속할 수 있는 기술로서 사용자의 요구가 크게 증가하였다. 하지만, 무선 랜 환경에서의 통신은 유선망과 달리 불안정한 무선 채널의 특성으로 인해 연집적인 패킷 손실이 발생하여 통신상의 제약이 많은 특징을 가진다. 연집적인 패킷 손실은 AP(Access Point) 와 무선 단말의 거리가 증가하거나, AP와 무선 단말사이에 장애물 등이 일시적으로 지나갈 때 주로 발생하는 현상이다 결국, 현재 인터넷상에서 가장 광범위하게 사용되고 있는 무선 랜 기술인 IEEE 802.11은 이러한 특성으로 인해 사용자의 요구에 만족할만한 전송 성능을 나타내지 못하며, 특히 전송 계층에 TCP가 사용될 경우 불필요한 혼잡 제어 기법을 사용하게 함으로써 심각한 성능저하를 야기한다. 이러한 무선 랜 환경의 문제점을 해결하기 위해 MAC-layer LDA(Loss Differentiation Algorithm)가 제안되었다. MAC-layer LDA는 MAC 계풍의 Retry limit을 기반으로 CRD(Consecutive Retry Duration)를 무선 구간의 연집된 패킷손실 기간 이상 증가시켜, TCP의 불필요한 Timeout 발생 이전에 손실된 패킷을 효율적으로 복구하는 기법이다. 하지만, MAC-layer LDA 기법은 한정된 Retry limit의 증가로 인해 CRD가 연집된 패킷 손실 구간 보다 적은 경우가 발생하여 심각한 전송성능 저하를 가져온다. 또한, CRD의 증가는 무선 구간의 패킷 처리 시간을 증가시켜 대역폭과 무선 단말의 한정된 에너지 자원을 불필요하게 낭비하는 문제를 초래한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하기 위해 Cross-layer 기법을 적용한 재전송 기법인 BLD(Burst Loss Detection) 모듈을 제안한다. BLD 모듈의 알고리즘은 현재 무선 랜 환경에서 가장 널리 사용되는 IEEE 802.11 MAC 프로토콜 기반의 재전송 기법으로서, MAC 계층과 TCP에서 사용되는 재전송 기법의 효율적인 연동을 통해 손실된 패킷을 복구한다. ns-2(Network Simulator) 시뮬레이터를 이용한 실험을 통해 BLD 모듈은 무선 구간의 연집적인 패킷 손실에 대해 효율적인 보상을 수행하여 전송 성능과 에너지 효율성을 향상시킬 수 있음을 확인하였다.
정보화시대로 변하는것처럼 경호경비에 있어서도 변화가 요구되고 있는 실정이다. 통신과 하드웨어 기술이 빠르게 발전하고 인터넷 환경이 유선에서 무선으로 변화함에 따라 현대인들은 노트북, 컴퓨터, PDA, 모바일 폰 등과 같은 이동성있는 무선 통신기기들은 이용하여 더욱 더 쉽게 각종 정보 서비스에 접근할 수 있게 되었다. 필요한 정보와 서비스를 언제, 어디서나 그리고 어떤 디바이스에도 비전을 제시한 LBS분야는 유비쿼터스(ubiquitous)개념의 출현과 더불어 그 영역을 더욱 더 넓혀가고 있는 상황이다. LBS는 바로 이 모바일 폰 속의 칩을 이용해 가입자들의 위치를 반경 수십센티에서 수백미터 내에서 언제든지 확인할 수 있도록 해준다. LBS는 서비스 방식에 따라 이동통신기지국을 이용하는 방식과 위성을 활용한 GPS로 나뉜다. 또 서비스의 유형별로는 크게 위치추적서비스, 공공안전서비스, 위치기반정보서비스 등으로 구분할 수 있으며 이것이 경호경비 발전에 함께 도모할 부분이라고 할 수 있다. 2005년에는 8,460억원 규모, 2007년에는 1조 6,561억원의 시장규모로 성장할 것으로 전망된다. 이처럼 LBS활용에 따른 경호경비도 발빠르게 변화해야하는 추세라 짐작할 수 있다. 연구의 방법에 있어서는 기본적으로 문헌조사(Cocumentary Review)를 선택하였으며, 먼저 이론적 연구는 국내${\cdot}$외에서 발간된 학술지와 단행본, 인터넷 검색, 기타 각종 연구보고서, 법령집 및 경찰청 치안 연구소에서 발간한 각종 논문과 경찰과 업무자료, 법률관계의 자료, 민간경호업체들의 문헌과 통계자료 등에 의존한 2차 문헌검토를 위주로 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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