nglaura/koreascience-summarization huggingface dataset:
장거리 대용량 파장 분할 다중 (WDM; wavelength division multipled) 전송 링크에 광 위상 공액기를 적용하는 경우에 갖게 되는 한계를 극복하기 위한 방법을 살펴보았다. 광전송 링크는 단일 모드 광섬유를 갖는 중계 구간에 분산 보상 광섬유를 삽입한 분산 제어 (DM; dispersion management)를 기본 구조로 하였고 이 전송 링크의 적당한 곳에 광 위상 공액기를 추가하였다. 제안된 위치에 존재하는 광 위상 공액기를 갖는 광전송 링크에서 파장 분할 다중 채널의 입사 전력에 따른 최대 중계 구간의 수를 도출하고 비교 분석하였다. 광 위상 공액기가 전체 전송로 중간에서 벗어날수록 파장 분할 다중 채널의 보상 효과가 줄어들지만 광 위상 공액기 위치에 따라 중계 구간 당 잉여 분산 (RDPS; residual dispersion per span)을 적절히 선택하고, 전송로의 전체 잉여 분산을 결정하는 중계 구간을 적절히 선택하면 감소하는 보상 정도를 개선할 수 있다는 것을 확인하였다.

The method of overcoming the limitation of optical phase conjugator applied into optical long-haul link for transmitting high capacity wavelength division multiplexed (WDM) channels was investigated. The configuration of optical link was based on dispersion-managed link, in which dispersion compensating fiber inserted into each fiber span with single mode fiber, and optical phase conjugator was added into suitable location of link. The maximum number of fiber spans as a function of the launch power of WDM channels in optical link with optical phase conjugator placed at the proposed location was induced and compared for analyzing the compensation performance of the distorted WDM channels. It was confirmed that the more optical phase conjugator depart from the midway of total transmission length, the less the distorted WDM channels was compensated, however, it was also confirmed that the degradation of compensation can be overcome by the suitable value of residual dispersion per span and by the reasonable choice of fiber span controlling total dispersion accumulated in overall transmission link.

(게재일: 2020.10.30)
불법 무인기에 의한 위협을 줄이기 위해, 음향 기반 기법에 의한 추적시스템을 구현하였다. 드론 음향 추적 방식에는 3가지 주요 사항이 있다. 첫째, 가변 빔 형성을 통해 공간을 스캔하여 음원을 찾아 마이크 어레이를 사용하여 소리를 녹음한다. 둘째, 음원의 존재 유·무 여부를 알기 위해 은닉 마르코프 모델(HMM)로 분류한다. 마지막으로 음원이 드론인 경우, 적응형 빔 패턴을 기반의 추적기준 신호로 기록 및 저장된 음원을 사용한다. 시뮬레이션은 배경 노이즈 및 간섭 사운드가 없는 이상적인 상태와 배경 노이즈 및 간섭 사운드가 있는 비이상적인 조건 모두에서 수행되며 불법적인 드론의 추적 성능을 평가하였다. 드론 추적 시스템은 마이크 어레이 성능에 따른 탐색 거리 성능향상 및 음향 패턴 일치 정도에 따른 드론 유무 판정 기준을 설계하여 음성판독 회로설계에 반영하였다.

In order to reduce the threat by illegal unmanned aerial vehicles, a tracking system based on sound was implemented. There are three main points to the drone acoustic tracking method. First, it scans the space through variable beam formation to find a sound source and records the sound using a microphone array. Second, it classifies it into a hidden Markov model (HMM) to find out whether the sound source exists or not, and finally, the sound source is In the case of a drone, a sound source recorded and stored as a tracking reference signal based on an adaptive beam pattern is used. The simulation was performed in both the ideal condition without background noise and interference sound and the non-ideal condition with background noise and interference sound, and evaluated the tracking performance of illegal drones. The drone tracking system designed the criteria for determining the presence or absence of a drone according to the improvement of the search distance performance according to the microphone array performance and the degree of sound pattern matching, and reflected in the design of the speech reading circuit.

(게재일: 2020.10.30)
본 논문에서는 수중에서의 물체위치추적 소프트웨어와 수중선저 입체지도 생성 소프트웨어를 개발하였다. 선저청소로봇을 위한 소프트웨어로써 선저 청소로봇의 위치를 추적하고 음파통신의 음영지역을 발견함으로써 센서의 정위 구현을 목표로 하였다. 수중에서 로봇의 위치를 추적하기 위하여 개발된 소프트웨어는 수중의 초음파통신에 변수로 작용하는 파도의 고저와 세기를 적용하였다. 선(lines)들을 이용하여 그려진 선박의 도면을 스캔하여 OpenGL을 이용하여 입체지도를 형성하는 소프트웨어를 개발하였다. 이는 청소로봇이 비가시적인 수중 선저에서의 위치파악이 용이하며, 선저의 굴곡으로 인한 초음파통신 음영지역을 쉽게 발견함으로써 그에 따른 센서의 정위를 구현하여 원활한 통신 상태를 유지하는데 활용될 수 있다.

This paper presents the development of a software for tracking the location of objects in the water and for creating a three-dimensional hull map. The objective of this software, as a software for underwater hull cleaning robot, is to map the location of underwater hull cleaning robot and to locate the position of sensor by identifying the shaded area of acoustic communication. For the software designed for mapping the location of cleaning robot in the water, the height and intensity were applied as variables for underwater ultrasonic communication. The software for creating a three-dimensional hull was developed by OpenGL using scanned lines from a blueprint of a ship. This software can help identifying the location of underwater hull cleaning robot without actual visibility and can be used to maintain a stable communication status by locating the position of sensor by easily spotting the shaded area of acoustic communication caused by the curved area of the bottom of the ship.

(게재일: 2020.10.30)
제안 모델은 얼굴 검출과 랜드마크 및 얼굴 인식 알고리즘을 이용하여 인공신경망으로 학습을 통해 얼굴 예측률과 인식률을 향상하는 모델을 구현하였다. 제안 모델은 특정 인물의 얼굴 영상에서 랜드마킹을 한 후, 기존에 학습된 Caffe 모델을 이용하여 얼굴검출과 임베딩 벡터 128D를 추출하였다. 학습은 기계학습 알고리즘인 SVM (support vector machine)과 DNN (deep neural network)을 구축하여 학습하였다. 얼굴인식은 학습된 모델을 이용하여 학습된 인물 중 다른 얼굴 영상으로 테스트하였다. 실험 결과, SVM 보다는 DNN으로 학습한 결과가 우수한 예측률과 인식률을 보였다. DNN의 중간층을 증가하게 되면 예측률은 높아지나 인식률이 감소하는 현상이 발생하였다. 이것은 인식하고자 하는 대상이 적음으로써 발생하는 과적합으로 판단된다. 제안 모델은 명확한 얼굴 영상을 추가하여 학습한 결과, 높은 예측률과 인식률의 결과를 얻을 수 있음을 확인할 수 있었다. 본 연구는 좀 더 많은 얼굴 영상 데이터를 이용함으로써 보다 효과적인 딥러닝 구축을 통해 보다 향상된 인식률과 예측률을 얻을 수 있을 것이다.

The proposed model implements a model that improves the face prediction rate and recognition rate through learning with an artificial neural network using face detection, landmark and face recognition algorithms. After landmarking in the face images of a specific person, the proposed model use the previously learned Caffe model to extract face detection and embedding vector 128D. The learning is learned by building machine learning algorithms such as support vector machine (SVM) and deep neural network (DNN). Face recognition is tested with a face image different from the learned figure using the learned model. As a result of the experiment, the result of learning with DNN rather than SVM showed better prediction rate and recognition rate. However, when the hidden layer of DNN is increased, the prediction rate increases but the recognition rate decreases. This is judged as overfitting caused by a small number of objects to be recognized. As a result of learning by adding a clear face image to the proposed model, it is confirmed that the result of high prediction rate and recognition rate can be obtained. This research will be able to obtain better recognition and prediction rates through effective deep learning establishment by utilizing more face image data.

(게재일: 2020.10.30)
드론기술은 민수용과 군사용 양 분야 에서 전도유망한 기술이나, 규정과 관련법의 미성숙으로 불법드론이 오남용 되고, 사회안전에 심각한 위협이 되고 있다. 본고에서는 PSO (particle swarm optimization)에 기반을 둔 군집드론 궤적계획기를 개발하여, 군집정찰드론들에게 최적화된 3차원 궤적탐지기술을 제공한다. 나아가서, 에너지소비도, 비행위험도 및 SAP (surveillance area priority)와 부합하는 군집 목적물 최적화 함수를 제시하고 평가한다. 군집 비행 시뮬레이션 결과는, 제안한 궤적계획기로 생성한 궤적은 에너지 소비도 및 비행위험도를 최소화 하며 탐색한다는 것을 입증해준다.

The use of unmanned aerial vehicle (UAV) have been regarded as a promising technique in both military and civilian applications. Nevertheless, due to the lack of relevant and regulations and laws, the misuse of illegal drones poses a serious threat to social security. In this paper, aiming at deriving the three-dimension optimal surveillance trajectories for group monitoring drones, we develop a group trajectory planner based on the particle swarm optimization and updating mechanism. Together, to evaluate the trajectories generated by proposed trajectory planner, we propose a group-objectives fitness function in accordance with energy consumption, flight risk. The simulation results validate that the group trajectories generated by proposed trajectory planner can preferentially visit important areas while obtaining low energy consumption and minimum flying risk value in various practical situations.

(게재일: 2020.10.30)
본 논문에서는 대도시 교통체증을 해결하기 위한 새로운 개념인 도심항공 모빌리티 (UAM; urban air mobility) 실현을 위해 필요한 요구도 분석을 수행하였다. 우선 UAM과 관련된 국내외 연구 개발 현황에 대해 살펴보았으며 상용화 준비 중인 다양한 형상의 비행체에 대해 장단점 및 임무 반경별 소요시간에대한 요구조건을 분석하였다. 또한, UAM의 시장 수용성을 분석하기 위해, 개인의 의식 및 신뢰성에 관한 요구조건을 파악하고, 항공기 유형별 사고율 데이터를 통해 안전성 요구 조건을 분석하였다. 인구가 밀집된 도심 지역에서 운용하기 때문에, 지역사회에 영향을 끼칠 수 있는 환경적 요인인 소음과 배기가스에 대해서요구조건 분석을 수행하였고, 항공기 성능과 관련된 요구조건과 인증 기준 및 FAA와 EASA의 감항기술기준에 대해서도 분석하였다.

In this paper, we analyzed the requirements for the application of UAM, a new concept to solve the traffic congestion in large cities. First, the current domestic and foreign status of research and development related to UAM was investigated and the pros and cons and the time required for each mission radius were analyzed for various configurations of aircraft being commercialized. In addition, in order to analyze the market acceptance of the UAM, the individual's consciousness and reliability requirements were identified and safety requirements were analyzed through accident rate data for each aircraft type. Because it operates in a densely populated urban area, requirement analyses on noise and exhaust, which are environmental factors that can affect the community were performed, and requirements related to aircraft performance, certification standards, and airworthiness standards of FAA and EASA were also analyzed.

(게재일: 2020.10.30)
원격측정 시스템은 무인기, 위성 발사체 등의 비행체 개발과정에서 비행 데이터 수집과 모니터링을 위해 비행체 내 다양한 신호를 계측하여 지상으로 전송하는 통신시스템이다. 최근 무선통신 기술의 발전으로 비행 데이터의 전송 과정에서 일어날 수 있는 보안 위협에 대응하기 위해 원격측정 시스템의 암호화 기술 적용은 중요해지고 있다. 따라서 본 논문에서는 원격측정 시스템의 암호화 적용을 위해 국가 표준 암호 알고리즘인 ARIA-256의 적용 방법을 제안하고 구현하였다. 블록 오류 확산과 원격측정 프레임의 특성을 고려하여 CTR (counter) 모드를 응용하고, 위성통신 표준화 기구(CCSDS)에서 권장하는 리드솔로몬 코드를 적용할 수 있도록 프레임을 구성하여 암호화하였다. ARIA-256 알고리즘과 암호 프레임은 FPGA(filed programmable gate array)로 구현하였고 시뮬레이션과 하드웨어 검증 시스템을 통해 연속성 있는 프레임의 암호화를 확인하였다.

Telemetry system is a communication system that measures and transmits various signals in the aircraft to the ground for collecting and monitoring flight data during the development of unmanned air vehicle and satellite launch vehicles. With the recent development of wireless communication technology, it is becoming important to apply encryption of telemetry system to prepare with security threats that may occur during flight data transmission. In this paper, we suggested and implemented the application method of ARIA-256, Korean standard encryption algorithm, to apply encryption to telemetry system. In consideration of the block error propagation and the telemetry frame characteristics, frame is encrypted using the CTR mode and can apply the Reed-solomon codes recommended by CCSDS. ARIA algorithm and cipher frame are implemented in FPGA, and simulation and hardware verification system confirmed continuous frames encryption.

(게재일: 2020.04.30)
위성통신은 이동통신처럼 많은 사람이 사용하지는 않으나 군사용, 재난용, 원격 교육용 및 의료용, 도서 지역, 인프라 취약 지역에서의 인터넷 제공 등 공공성, 통신서비스를 위하여 꼭 필요한 기술이다. 하지만 선박이나 항공기에서는 기지국이 필요한 휴대용 이동통신들은 사용 불가능하거나 사용에 제한을 받는다. 본 논문에서는 본 논문에서는 단말 장치의 제어기로 라즈베리 파이를 사용하여 위성 모뎀과 PPP 프로토콜을 통한 네트워크 통신을 하였으며 모뎀의 문자 메시지 기능을 이용하여 양방향 데이터 링크를 구현하여 Thraya 정지궤도위성 네트워크망에 접속하였다. 그리고 단말장치의 제어기에 I/O 장치들을 이에 연결하여 통신 시설이 갖춰지지 않은 곳에서 제어 대상 시스템에 원격으로 접속하여 I/O들을 제어하고 각종 센서를 통하여 계측한 데이터를 전송할 수 있는 선박용 IoT 단말 장치 시스템을 설계하고 구현하였다.

Satellite communication is not used by many people like mobile communication, but it is a necessary technology for public service and communication services, such as providing the Internet in military, disaster, remote education and medical services, island areas, and infrastructure vulnerable areas. However, on ships and aircraft, mobile communications requiring base stations are either unavailable or restricted in their use. In this paper, we used a Raspberry Pi board as the terminal device to communicate network through satellite modem and PPP protocol, and implemented two-way data link using the text message of the modem to connect to the Thuraya geo-stationary orbit network. In addition, I/O devices were connected to the controller of the terminal equipment to design and implement an IoT device system for ships that can remotely access the system under control and control I/Os and transmit measured data through various sensors.

(게재일: 2020.04.30)
최근 컴퓨터 비전과 딥러닝 기술의 발전으로 비디오 분석, 영상 감시, 인터렉티브 멀티미디어 및 인간 기계 상호작용 응용을 위해 인간 행동 인식에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 많은 연구자에 의해 RGB 영상, 깊이 영상, 스켈레톤 및 관성 데이터를 사용하여 인간 행동 인식 및 분류를 위해 다양한 기술이 도입되었다. 그러나 스켈레톤 기반 행동 인식은 여전히 인간 기계 상호작용 분야에서 도전적인 연구 주제이다. 본 논문에서는 동적 이미지라 불리는 시공간 이미지를 생성하기 위해 동작의 종단간 스켈레톤 조인트 매핑 기법을 제안한다. 행동 클래스 간의 분류를 수행하기 위해 효율적인 심층 컨볼루션 신경망이 고안된다. 제안된 기법의 성능을 평가하기 위해 공개적으로 액세스 가능한 UTD-MHAD 스켈레톤 데이터 세트를 사용하였다. 실험 결과 제안된 시스템이 97.45 %의 높은 정확도로 기존 방법보다 성능이 우수함을 보였다.

Recently, with the development of computer vision and deep learning technology, research on human action recognition has been actively conducted for video analysis, video surveillance, interactive multimedia, and human machine interaction applications. Diverse techniques have been introduced for human action understanding and classification by many researchers using RGB image, depth image, skeleton and inertial data. However, skeleton-based action discrimination is still a challenging research topic for human machine-interaction. In this paper, we propose an end-to-end skeleton joints mapping of action for generating spatio-temporal image so-called dynamic image. Then, an efficient deep convolution neural network is devised to perform the classification among the action classes. We use publicly accessible UTD-MHAD skeleton dataset for evaluating the performance of the proposed method. As a result of the experiment, the proposed system shows better performance than the existing methods with high accuracy of 97.45%.

(게재일: 2020.04.30)
차세대 재난망 기술로서 언급되고 있는 PS-LTE는 LTE 기술을 근간으로 공공안전 통신에 필요한 단말 간 통신, 그룹통신 등을 지원하는 통신기술이다. 현재 우리나라는 구축계획을 수립하여 PS-LTE 시스템을 설치하고 있으며, 국제적으로도 PS-LTE를 활용한 재난망 시스템 구축에 많은 노력을 하고 있다. 그러나, 관련자만 접속할 수 있는 폐쇄망의 특성상 기존 상용망과 별도 구축이 필요하며 많은 기간과 비용의 소요가 예상된다. 효율적으로 재난안전통신망을 구축하기 위해서는 무조건적인 신규 구축보다는 기존 LTE망에 보안 및 접속우선권 등의 문제를 보완하여 신규 구축하는 PS-LTE망의 연동을 고려해야 할 것이며 이를 위한 사전 검토가 매우 필요하다.

PS-LTE, which is mentioned as a next-generation disaster network technology, is a communication technology that supports communication between terminals and group communication necessary for public safety communication based on LTE technology. Currently, Korea is establishing a PS-LTE network construction plan and installing a PS-LTE system. The world is currently making a lot of efforts to build a disaster network system using PS-LTE. However, due to the characteristics of the closed network that only the related persons can access, it can not be operated like the existing commercial network, so it is necessary to build a new network. And it is expected that many periods and costs will be required. In order to establish a disaster safety communication network efficiently, it is necessary to consider the linkage of PS-LTE network, which is newly constructed by complementing the problems such as security and access priority to existing LTE network rather than unconditional new construction.

(게재일: 2020.04.30)
2.4 GHz ISM대역 전력증폭기를 설계하고 송신 시스템을 구현하였다. 고효율 증폭기는 E급이나 F급 증폭기로 구현 가능하다. 본 연구에서는 회로 구조가 간단한 E급으로 20 W 급 고효율 증폭기를 설계하여 ISM 대역 응용에 적용하도록 하였다. E급 회로 설계이론 및 회로 시뮬레이션을 통해 임피던스 정합회로를 설계하였으며 2.45 GHz에서 출력전력 44.2 dBm 및 전력부가효율 69%를 얻었다. 설계된 전력증폭기에 30 dBm의 입력전력을 인가하기 위하여 앞단에 전압제어발진기와 구동증폭기를 제작하여 입력전력 공급회로를 구현하였고, 제작한 전력증폭기는 43.2 dBm 출력 및 65%의 전력부가효율 특성을 나타내었다. 본 연구결과는 무선전력전송, 전파차단장치, 고출력 송신장치 등 다양한 무선통신시스템용 출력 전력증폭기 설계에 활용될 수 있다.

A power amplifier of 2.4 GHz ISM band is designed to implement a transmitter system. High efficiency amplifiers can be implemented as class E or class F amplifiers. This study has designed a 20 W high efficiency class E amplifier that has simple circuit structure in order to utilize for the ISM band application. The impedance matching circuit was designed by class E design theory and circuit simulation. The designed amplifier has the output power of 44.2 dBm and the power added efficiency of 69% at 2.45 GHz. In order to apply 30 dBm input power to the designed power amplifier, voltage controlled oscillator (VCO) and driving amplifier have been fabricated for the input feeding circuit. The measurement of the power amplifier shows 43.2 dBm output and 65% power added efficiency. This study can be applied to the design of power amplifiers for various wireless communication systems such as wireless power transfer, radio jamming device and high power transmitter.

(게재일: 2020.04.30)
본 연구에서는 위치추정을 하는 경우 선형회귀법을 반복적으로 적용하여 신호의 경로 손실을 추정하는 방법을 제안한다. 제안한 방식에서는 단말이 이동하면서 여러 위치에서 측정한 수신신호세기와 가속도계로 구한 측정 위치들 사이의 거리 정보를 이용하여 전송 비콘부터의 경로 손실을 선형회귀를 이용하여 추정한다. 전송 비콘과 특정 위치사이의 거리에 대하여 여러 잠정값들을 가정하고, 각 잠정값에 대하여 선형회귀식을 구한다. 이 선형회귀식들 중에서, 기준 수신 세기에 가장 가까운 식을 이용하여 송신 비콘와 목표 위치사이 거리를 구한다. 테스트 결과, 제안 방식은 단순 경로 손실 모델보다 훨씬 더 높은 정확도를 보인다.

In this study, an 1-dimensional positioning method using iterative linear regression for path loss expression is proposed. In the proposed method, received signal strengths (RSS) measured in several locations and distances between the measuring locat ions obtained by dead reckoning are used to derive a linear regression for the path loss from the transmitting beacon. In the proposed method, for the distance between the transmitting beacon and a target measuring location, several tentative values are assumed. For each tentative value, a linear regression is obtained. Among the linear regression expressions, the one closest to the known reference RSS value is selected and used to derive the distance to the target location. Test results show that the proposed method is more accurate than path loss model.

(게재일: 2020.04.30)
주름은 피부의 노화도를 알 수 있는 주요한 특징 중의 하나이다. 기존의 영상처리기반 주름검출은 다양한 피부 영상에 효과적으로 대처하기 어렵다. 특히, 주름이 선명하지 않고 주변 피부와 유사한 경우 주름추출 성능은 급격히 떨어진다. 본 논문에서는 현미경 피부 영상에서 주름추출을 위해 딥러닝을 적용한다. 일반적으로 현미경 영상은 광각렌즈를 탑재하므로 영상 가장자리 영역의 밝기가 어둡다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 피부 영상의 밝기를 추정하여 보정 한다. 또한, 주름추출에 적합한 의미분할 네트워크의 구조를 적용한다. 제안방법은 연구실에서 수집한 피부 영상에 대한 테스트 실험에서 99.6%의 정확도를 획득하였다.

Wrinkles are one of the main features of skin aging. Conventional image processing-based wrinkle detection is difficult to effectively cope with various skin images. In particular, Wrinkle extraction performance is significantly decreased when the wrinkles are not strong and similar to the surrounding skin. In this paper, deep learning is applied to extract wrinkles from microscopic skin images. In general, the microscope image is equipped with a wide-angle lens, so the brightness at the boundary area of the image is dark. In this paper, to solve this problem, the brightness of the skin image is estimated and corrected. In addition, We apply the structure of semantic segmentation network suitable for wrinkle extraction. The proposed method obtained an accuracy of 99.6% in test experiments on skin images collected in our laboratory.

(게재일: 2020.04.30)
본 논문에서는 광대역 스펙트럼 인지 무선망에서 인지사용자의 요구자원의 크기에 따라 스펙트럼 홀의 그룹핑 범위를 변화시키는 동적 스펙트럼 홀 그룹핑 방식을 제안하고, 광대역 인지사용자의 서비스를 위한 채널할당에 적용한다. 제안한 동적 스펙트럼 홀 그룹핑 방식은 인지사용자의 요구자원의 크기를 예측하여 필요한 양 만큼 주사용자의 스펙트럼 홀을 그룹핑함으로써 기존의 정적 스펙트럼 홀 그룹핑에 의해 발생 할 수 있는 스펙트럼 자원의 낭비를 개선 할 수 있다. 시뮬레이션을 통하여 동적 스펙트럼 홀 그룹핑 방식과 기존의 정적 스펙트럼 홀 그룹핑 방식에 의한 채널할당의 자원사용률을 비교하여, 허용할 수 있는 인지사용자의 서비스 성능에서 자원이용률을 크게 향상시킬 수 있음을 보인다.

In this paper, we propose a dynamic spectrum hole grouping method that changes the grouping range of spectrum hole according to the resources amount required by secondary users in wideband spectrum cognitive wireless networks, and then the proposed method is applied to channel allocation for the secondary user service. The proposed method can improve waste of resources in the existing static spectrum hole grouping in virtue of grouping dynamically as much the predicted spectrum holes resources as secondary users require. Simulation results show that channel allocation method with the proposed dynamic grouping outperforms that with the static grouping method in resources utilization under acceptable secondary user service performance.

(게재일: 2020.04.30)
해양은 지구 표면의 70.8%를 차지하기 때문에 해양산업에서 IoT 기술의 적용은 넓은 영역에 배치된 수많은 장치로부터 다양한 정보를 수집하고 활용하는 것이다. LPWA는 통신 거리가 넓은 특징으로 해양에 배치하기에 매우 적합한 통신이다. 본 논문에서는 전자 어구 실명제를 실행하기 위한 핵심기술인 private LoRa를 기반으로 실해역 성능 거리 실험은 진행하였다. sx1276을 기반으로 한 private LoRa 모듈을 개발하였고, 게이트웨이는 private LoRa로 수신 받은 데이터를 SKT Cat. M1을 이용하여 서버로 데이터를 전송하도록 개발하였다. 해발 599 m에 게이트웨이를 설치하고 25 km, 40 km, 60 km에서 데이터 송수신 실험을 한 결과, 각각 96.1%. 97.1%, 96.2%의 통신 성공률을 보이는 것을 확인할 수 있었다.

Since the ocean accounts for 70.8 percent of the earth's surface, the success of IoT technology in the marine industry is to collect information from devices placed in a wider range. LPWA is a feature with a wide range of communication and is very suitable for deployment in the ocean. In this paper, the real-sea performance distance experiment was carried out based on Private LoRa, a key technology for executing the electronic phrase real-name system. A private LoRa module based on sx1276 was developed, and Gateway was developed to transfer data received by private LoRa to the server using SKT Cat. M1. After installing gateways at 599 meters above sea level and experimenting with data transmission and reception at 25 km, 40 km and 60 km, we were able to see that the communication success rate was obtained to be 96.1%. 97.1% and 96.2% respectively.

(게재일: 2020.04.30)
SBAS는 정지 궤도 위성을 이용하여 보정 정보와 GNSS 위성의 고장 유무 등을 메시지 형태로 전송하여 GNSS 항법 사용자의 정확성과 무결성, 가용성, 연속성을 보강하는 시스템이다. SBAS가 제공하는 보정 정보는 250 bps의 통신 속도로 제공되며, 의사거리 오차, 위성 궤도 오차, 위성 시계 오차, 이온층 지연 오차 등의 다수의 메시지 수신이 필요하다. 따라서 SBAS가 적용된 초기 위치 결정에는 기존 GNSS에 비해 많은 시간이 소요되며, 수신기 동작 초기부터 SBAS 보강 항법의 활용에는 어려움이 있다. 본 논문에서는 SBAS 초기 위치 결정 시간의 단축을 위한 A-SGNSS 운용 개념을 제안한다. 그리고 제안한 A-SGNSS의 효용성 검토 및 운용 시 필요한 최소 메시지 정보를 정리하였으며, 제안한 방안을 적용한 SBAS 초기 위치 결정 소요 시간을 분석 하였다.

Satellite-based argumentation systems (SBAS) is a system that enhances the accuracy, integrity, availability and continuity of GNSS navigation users by using geostationary orbit (GEO) satellites to send correction information and the failures of global navigation satellite system (GNSS) satellites in the form of messages. The correction information provided by SBAS is pseudorange error, satellite orbit error, clock error, and ionospheric delay error at 250 bps. Therefore, A lot of message processing are required for the SBAS navigation. There is a need to reduce SBAS time to first fix (TTFF) for using SBAS navigation in systems with short operating time. In this paper, A-SGNSS operation method was proposed for reducing SBAS TTFF. Also, A-SGNSS TTFF and availability were analyzed.

(게재일: 2020.04.30)