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저널정보
한국엔터프라이즈아키텍처학회 정보기술아키텍처 연구 정보기술아키텍처 연구 제15권 제2호
발행연도
2018.1
수록면
229 - 236 (8page)

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2.4GHz의 ISM 밴드에서 동작하는 802.15.4 표준 기반 IoT 기기들은 같은 공간에 존재하는 Wi-Fi와 Bluetooth 장치로부터 발생하는 신호 간섭으로 인해 심각한 성능 저하를 겪는다. Wi-Fi, Bluetooth로부터 발생하는 신호 간섭을 효율적으로 완화시키기 위해서는 간섭을 일으키는 무선 기술을 특정하고 간섭의 패턴 탐지가 중요하다. 하지만, 현재 기존에 제안되었던 다양한 간섭 탐지 기술들은 여러 개의 간섭 요소들이 동시에 발생했을 때 간섭 탐지율이 낮아지는 문제가 있다. 본 논문에서는 다수의 Wi-Fi, Bluetooth 기기들이 동작하는 환경에서 802.15.4 표준 기반 IoT 기기들이 주변 환경의 무선 신호를 수집/분석하여 간섭 탐지율을 높이는 방법을 제안한다. 우리가 제안한 IoT 간섭 탐지기는 다양한 종류의 무선 간섭이 있을 때 Unsupervised learning 기법을 활용하여 간섭의 종류를 분류해낸다. 또한, Wi-Fi Access Point에서 주기적으로 전송하는 비콘 신호와 일반적인 데이터 트래픽을 분류하여 탐지할 수 있기 때문에 802.15.4 표준 기반 IoT 기기의 성능 향상을 위한 다양한 알고리즘 개발에 활용될 수 있다. 또한, 간섭에 의한 채널 점유율이 높은 채널들의 리스트를 관리하여 동적으로 IoT 기기의 이용 채널 변경과 연계하여 IoT 기기의 전송 효율성을 높일 수 있다. 본 논문에서는 다양한 실험 결과들을 바탕으로 일반적인 환경에서의 무선 신호 간섭 상태를 보여주고 제안한 간섭 탐지 기법을 활용했을 때 동시에 다수의 신호 간섭을 탐지할 수 있음을 증명하였다.

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