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CNN과 주파수 대역 특성을 활용한 신호 세기 기반 Wi-Fi 채널 탐지 방법 연구 및 그 활용
http://doi.org/10.5626/JOK.2020.47.3.335
모바일 기기에 있어 Wi-Fi 채널 스캔은 인터넷 접속을 개시하여 원활한 서비스 이용을 가능케하고, 연결 수립 이후에도 주기적으로 발생하여 안정적인 링크 유지를 지원하는 필수적인 작업이다. 하지만 불필요한 채널까지 탐색하는 비효율적인 동작은 자원의 낭비와 성능 저하를 초래한다. 본 논문에서는 저전력 안테나로 수집한 주파수 대역 신호 세기의 특성을 CNN을 통해 학습하고, 이에 기반하여 빠르고 정확한 Wi-Fi 채널 탐지 방법을 제안한다. 실험을 통해 다양하게 분포한 AP에 대해 높은 채널 탐지 정확도를 보였고, 이를 기존 Wi-Fi의 스캔 동작 보조에 활용할 시 기대되는 성능 향상을 분석하였다.
그래프 기반 Wi-Fi 신호 지도 구축 및 갱신 기법
http://doi.org/10.5626/JOK.2017.44.6.643
Wi-Fi 기반 실내 측위 기법 중 핑거프린팅 측위는 높은 정밀도로 가장 보편적인 기술 중 하나이다. 그러나 초기 신호 지도 구축과 이 후 갱신 과정은 수동으로 이루어져 많은 노동력과 시간 비용을 발생시키는 단점이 있다. 본 논문에서는 그래프를 기반으로 각 정점에서 초기 신호 지도를 구축 하는 것을 제안한다. 그리고 사용자로부터 획득한 신호 세기 데이터를 각 간선에 참조 위치를 생성하여 자동으로 매핑하여 신호 지도를 갱신하는 방법을 제안한다. 제안하는 방식은 초기 신호 지도를 그래프의 정점에서만 신호를 수집하여 구축하고 갱신은 자동으로 수행하므로 기존 핑거프린팅 무선 측위 기법의 단점인 노동력과 시간 비용을 크게 감소시킬 수 있다. 실험 결과, 실제 위치에서의 데이터와의 비교를 통해 신호 지도 갱신 기법을 검증할 수 있었고 자동으로 신호 지도를 갱신하는 작업으로 약 3.2m, 3.5m의 정밀도를 갖는 신호 지도를 구축할 수 있었다.
IoT 환경에서 수직 핸드오버를 활용한 효율적인 패킷 전송
최근 주목 받고 있는 사물인터넷(Internet of Things)환경에서는 와이파이와 블루투스 같은 다양한 무선 표준들이 공존한다. 이러한 사물인터넷(IoT) 환경에서는 이종 무선 통신망 간의 핸드오버를 통하여 보다 안정적이고 효율적인 패킷 전송이 가능하다. 이에 본 논문에서는 사물인터넷 환경에서 다양한 무선표준과 통신프로토콜을 지원하는 IoT 브로커를 이용하여 와이파이와 블루투스 사이의 이종망 간 수직핸드오버(Vertical handover) 시스템을 구현하였다. 핸드오버 시점 결정을 위하여 블루투스 프로토콜 스택(BlueZ)에서 제공하는 함수를 이용한 LQ(Link Quality)및 RSSI(Received Signal Strength Indication)측정 실험과 리눅스에서 제공하는 네트워크 정보를 활용한 사용자의 실시간 트래픽 측정 실험을 통해 최적의 Threshold값을 선정하였다. 실제 하드웨어를 사용한 실험을 통해 제안 방법이 에너지 효율을 향상시키고 QoS(Quality of Service)를 보장할 수 있음을 확인하였다.
