재밍 환경에서 BSS 기반 측위 정확도 향상 기법
차경현*, 송유찬*, 황유민*, 이재생**, 김진영*, 신요안***
A Scheme for Improvement of Positioning Accuracy Based on BSS in Jamming Environments.
Gyeong Hyeon Cha*, Yu Chan Song*, Yu Min Hwang*, Lee Jae Sang**, Jin Young Kim*, and Yoan Shin***
요 약
GPS(Global Positioning System는 지구상에서 약 2km 떨어진 위성으로부터 송신한 신호를 수신하므로 그 수신감도가 매우 낮아 재밍과 간섭에 매우 취약하다. 따라서 GPS 수신단에서 항재밍 능력에 대한 필요성은 점점 증가하고 있다. 이러한 GPS의 취약성을 이용하여 전시 상황에서 적군은 재밍 기법을 이용하여 수신단에서 아군의 GPS 신호를 이용한 정확한 측위를 방해한다. 따라서 전시 상황에 대비하여 재밍 환경에 대응하고, 측위 정보를 획득할 수 있는 방법이 필요하다. 본 연구에서는 재밍 환경에서의 측위 정확도 를 향상시키기 위해 BSS(Blind Source Separation) 기법을 사용하여 GPS 신호와 재밍 신호를 분리하는 방법을 제안한다. 또 재밍 신호와 분리된 GPS 신호에는 여전히 잡음(noise)이 존재해 정확한 측위 정보를 획득하기 어렵다. 따라서 잡음을 효과적으로 제거하 기 위해 웨이블릿 임계화 기법을 사용한다. 실험 결과는 본 연구실에서 수행한 GPS/QZSS/Wi-Fi 밀결합 측위기법의 테스트 결과를 이용하여 재밍 환경에서의 BSS 와 웨이블릿 임계화 기법을 통한 정확도 향상을 보이며 제안한 시스템 모델의 우수성을 입증한다.
Key Words : GPS Jamming, Anti-jamming, BSS, Wavelet, de-noising.
ABSTRACT
Due to GPS signal’s vulnerability of jamming attack, various enhancement techniques are needed. Among variety of techniques, we focused on GPS receiver’s anti-jamming techniques. There are many anti-jamming methods at GPS receivers which include filtering methods in time domain, frequency domain and space domain. However, these methods are ineffective to signals, which include both jamming and noise. To solve the problem, this paper proposes a jamming separation scheme by using a BSS method in a jamming environment. As separated GPS signals include noise after the jamming separation method, it is difficult to receive accurate GPS signals. For this reason, this paper also proposes a wavelet de-noising method to effectively eliminate noise. Experimental results of this paper are based on a real field test data of an integrated GPS/QZSS/Wi-Fi positioning system. At the end, the simulation result demonstrates its superiority by showing improved positioning accuracy.
※ 본 연구는 국방과학연구소 핵심SW 과제의 지원을 받아 수행되었음 (UD 140076ED).
*광운대학교 유비쿼터스 통신 연구실 ([email protected], [email protected], [email protected], [email protected])
**국방과학연구소 제2기술연구본부 1부 3팀 ([email protected])
***숭실대학교 통신및정보처리 연구실 ([email protected])
접수일자 : 2015년 11월 10일, 최종게재확정일자 : 2015년 12월 24일
I. 서 론
최근 위치기반 서비스의 증가로 인해 위성항법시스템은 우리 생활에 널리 활용되고 있다. 위성항법시스템은 인공위 성을 이용하여 지상에 있는 목표물의 위치를 추정하는 시스 템으로서 우리가 현재 사용하고 GPS(Global Positioning System)는 위성항법시스템의 한 종류이다. GPS는 미래 IT, 국방 산업의 대표적인 융합 기술로써 연구될 가치가 매우 높
으나 현재 우리나라는 다른 국가의 위성을 사용하고 있고, 군용을 제외한 사용 부분만 접근할 수 있어 제한적인 연구가 진행 중이 실정이다.
GPS는 지구상에서 약 2km 떨어진 위성으로부터 송신한 신호를 수신하므로 그 수신감도가 –160dBW로 매우 미약하 고, 재밍(jamming)과 잡음(Noise)에 매우 취약한 특성을 가 진다. 이러한 GPS의 취약성을 이용하여 전시 상황에서 적군 은 GPS가 사용하는 주파수 대역에 강한 전력의 동일 주파수 신호를 인가하여 GPS 신호의 수신을 방해하는 재밍 기법을
이용하여 수신단에서 아군의 GPS 신호의 수신을 방해한다.
재밍 기법은 저렴한 비용과 간단한 기술로 손쉽게 전파방해 장치인 재머(jammer)를 제작하여 공격할 수 있기 때문에 세 계적으로 재밍 공격에 대처하기 위한 다양한 항재밍 (anti-jamming) 기술 연구가 진행되고 있다. 현재 항재밍 기 술로는 시간, 주파수, 공간 도메인에 대한 필터를 통한 여러 항재밍 기술들이 있다. 하지만 기존의 항재밍 기술들은 시간 과 주파수에 대한 재밍과 간섭 신호에 제대로 동작하지 못하 고, 간섭 신호가 GPS 신호에 많이 섞일 경우에는 정확한 측 위 정보를 획득하지 못한다[1]. 따라서 본 논문에서는 GPS 신호와 재밍 신호를 효과적으로 분리해 내기 위한 BSS 방법 을 제안한다. BSS는 혼합된 신호에서 원 신호를 찾아내는 방법으로서, 일반적으로 신호들이 서로 상관관계가 없을 경 우 사용된다. 따라서 GPS 신호와 재밍 신호는 서로 상관관 계가 없어 BSS 방법이 적용 가능하다. 혼합 신호로부터 재 밍 신호를 분리 후에도 섞인 노이즈 및 간섭 신호들로 인해 GPS 신호는 정확하게 동작하지 못한다. 따라서 재밍 신호를 분리 후에는 노이즈 및 간섭 신호를 제거해주기 위한 웨이블 릿 임계화를 통한 간섭 완화 기법을 사용한다.
본 논문의 Ⅱ 장에서는 제안 시스템 모델을 제안한다. 제 안 시스템 모델에서 수행하는 방법 순으로 Ⅲ 장에서는 BSS 기법을 이용한 재밍 신호 분리 방법에 대해 설명하고. Ⅳ 장 에서는 재밍 신호 분리 후 웨이블릿 임계화를 통한 간섭 완 화 방법에 대한 모델을 제안한다. Ⅴ장에서는 제안한 시스템 모델의 시뮬레이션 및 성능 분석을 실시하고, 마지막으로 Ⅵ 장에서 본 논문의 결론으로 논문을 맺는다.
Ⅱ. 제안 시스템 모델
본 논문에서 제안하는 시스템 모델은 GPS 수신기로 유입 된 간섭 및 재밍 신호가 섞인 신호를 2 단계에 거쳐 효율적 으로 간섭 및 재밍 신호를 제거한다. 제안하는 시스템 모델 은 그림 1과 같다.
그림 1. 제안 시스템 모델
GPS 위성으로부터 송신 된 신호는 재밍과 간섭 신호의 영향을 받고 수신된 신호는 다음 식 (1)로 가정한다.
(1)
식 (1)에서는 ⋯ 로서 수신단 에서 관측된 신호이고, 는 ⋯ 로서 원 GPS 신호이다, 그리고 는 미지의 전랭크(Full rank)
× 혼합 행렬이고, 은 노이즈 신호를 의미한다.
Ⅲ. 재밍 신호 분리
1. EMD(Empirical Mode Decomposition) 첫 번째 단계에서는 재밍 신호를 제거하기 위한 재밍 신 호 분리 방법 BSS를 사용한다. 이때 기존의 BSS 방법은 재 밍 신호를 stationary 신호로 가정한다. 그러나 재밍 신호가 nonstationary 인 경우에 GPS 신호와 재밍 신호를 효율적으 로 구분할 수 없다. 따라서 nonstationary 재밍 신호가 들어 올 경우 효율적으로 재밍 신호를 제거하기 위해 EMD(Empirical Mode Decomposition) 방법을 적용 후 BSS 를 적용한다. EMD는 nonstationary 와 nonlinear 신호를 분 해할 수 있는 자기 적응 방법으로 기저 함수(basis function) 들이 수신 된 신호 즉, 자기 자신에게서 발생한다. EMD는 수신 된 를 shifting 과정을 통해 다른 시간 스케일의 IMFs(Intrinsic Mode Functions)로 분해하며 분해된 IMFs 는 선형적인 결합을 통해 원래의 신호로 복원할 수 있다[2].
따라서 EMD는 다중 성분 신호를 단일 성분 신호들로 변환 할 수 있다. IMFs는 다음 두 가지 필요조건을 만족시켜야 한 다.
① 극값(극대극소)의 수와 영점 교차의 수가 같거나 적어 도 하나의 차이만을 가진다.
② 신호의 상단과 하단 envelope의 평균 값은 0이다.
재밍 및 잡음 신호가 섞인 수신 신호 에 대한 EMD 과정은 다음과 같다.
EMD는 IMFs가 다음 두 가지 조건을 만족할 때까지 반복 후 IMFs 선형 덧셈을 통해 stationary 신호로 변환해준다.
2. 재밍 신호 분리
EMD 기법을 통한 관측된 신호를 stationary 신호 변환 후 재밍 신호를 제거하기 위한 BSS 기법을 사용한다. BSS 기 법 중 BSS 기법을 위해 개발 된 신호처리 방법인 ICA(Independent Component Analysis)을 사용한다. ICA는 혼합된 신호 로부터 역으로 개의 독립인 입력신호 를 찾는 기법이다. 여기서 입력신호들을 혼합하는데 이용한 혼 합 행렬(mixing matrix) A는 알려져 있지 않다. 이때 복합신 호와 입력신호 사이의 관계는 다음 식 (2)와 같다.
⋯ (2)
ICA는 알려진 혼합된 신호 로부터 혼합 행렬 을 찾는 과정으로서 에서 ,
의 관계를 가진다. 위 관계를 만족하는 ICA 기법 의 순서도는 다음 그림 2와 같다.
그림 2. ICA 기법 순서도
그림 2에서 보듯이 ICA는 혼합된 신호 로부터 출력신호
를 찾는 기법으로 궁극적으로는 역혼합행렬를 찾아 원 신호 의 근사값을 알아내는 것이다. 역혼합행렬의 추정 은를 추정하기 위한 함수를 최적화함으로써 이루어진다 [2].
본 논문에서는를 효과적으로 빠르게 추정하기 위하여 Hyvarinen과 Oja에 의해 제안한 FastICA 기법을 사용한다.
FastICA는 kurtosis의 극점을 찾는 것이 비정규성 (nongaussian) 독립 요소를 찾아내는 것과 동일하다는 사실 에 근거하여 출력신호의 kurtosis를 극대화 혹은 극소화 시 키는 기법이다[3]. 따라서 FastICA는 의 비정규성 (nongaussianity)을 최대로 하는를 추정한다. 여기서 는 의 단위 벡터(unit vector)를 뜻한다.
(3)
비정규성을 최대로 하기 위해 다음 식 (3) 오차함수를 사 용한다. 오차함수에서 의 비정규성을 최대로 하는
를 구한다. 식 (3)에서 nonquadratic 함수는 식 (4)와 같다( ≤ ≤ , 보통 =1을 취한다). 는를 미분하 여 얻은 도함수 값이다. 는 식(5)와 같다.
exp
(4)
tanh (5)
오차함수를 통해 구해진 를 이용한 FastICA는 다음 과 정을 따른다.
➀ 최초의 를 선택한다.
② 다음 식 (6)을 통해 을 구한다.
③ ∥∥에 따라 를 변경한다.
④ 위 과정에 따라 하나의 신호원에 해당하는 가 구해
질 경우, 이 신호를 에서 제거한 후 또 따른 에 해 당하는 를 구해 위 과정을 반복해 해당하는 신호를 같은 방식으로 찾아낸다.
Ⅳ. 웨이블릿 임계화 방법을 이용한 간섭 완화
1. 리프팅 스킴 기반 웨이블릿 변환
재밍 신호가 분리된 후 리프팅 스킴 웨이블릿 변환을 실 시한다. 기존의 중첩 적분 기반의 이산 웨이블릿 변환(DWT:
Discrete Wavelet Transform)은 높은 연산량과 하드웨어 메 모리 점유로 인해 실시간 시스템에 적용하는데 많은 어려움 이 있다. 따라서 리프팅 스킴 웨이블린 변환은 기존의 이산 웨이블릿 변환보다 낮은 연산량으로 인해 실시간 시스템에 적용 가능하고, 고속으로 웨이블릿 변환을 수행할 수 있다.
리프팅 스킴 웨이블릿 변환은 분해와 복원 두 가지 형태로 구성된다. 분해과정은 분열(split), 추측(prediction), 갱신 (update)의 세 단계로 이루어지고 복원 과정은 분해의 역방 향으로 이루어진다. 그림 3은 리프팅 스킴 웨이블릿 변환 과 정을 나타낸다.
그림 3. 리프팅 스킴 웨이블릿 변환
리프팅 스킴 웨이블릿 변환의 3단계 분해과정은 다음과 같다.
① 분열 : 재밍 신호가 분리된 신호를 짝수 번째 샘플
, 홀수 번째 샘플 로 분열 시킨다. 분 열식은 다음 식 (6)과 같다.
(6)
② 추측(Prediction) : 짝수 번째 샘플 를 추측 필터에 적용하여 홀수 번째 샘플 에서 빼는 과 정이다. 추측 식은 다음 식 (7)과 같다. 추측 과정을 통 해 산출되는 은 세부상수(detail coefficient)로서 원 신호의 고주파 정보를 가진다.
(7)
③ 갱신 : 추측과정을 통해서 산출된 세부상수 을 갱 신 필터에 적용하여 짝수 샘플에 더한다. 다음 식 (8)은 갱신 과정을 설명한다.
(8)
갱신 과정을 거치고 난 신호는 근사 상수(approximation coefficient)로서 원 신호의 저주파 정보를 가진다.
2. 웨이블릿 임계화를 통한 잡음 완화
리프팅 스킴을 이용한 웨이블릿 변환 후 신호의 근사 상 수를 wavelet coefficient 를 설정한다. 노이즈 간섭을 제거하기 위해 적절한 임계값 함수를 선택한다. 일반적으로 사용되는 Donoho와 Johnstone이 제시한 hard-thresholding 방식과 soft-thresholding 방식은 결점이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 결점을 보완하고, 웨이블릿에 적절하게 임계 화 기법을 적용하기 위해 Mohammad가 제시한 multi-level thresholding 방법을 본 논문에 적용하여 노이즈 간섭 모델 로 사용하였다[4]. multi-level 임계화 방법에서 사용되는 임 계값은 다음 식(9)와 같다.
log
× log
⋯
(9)
식(9)에서 는 data sample 개수이고, 는 웨이블릿 변 환 횟수를 말한다. 각 웨이블릿에 맞는 적절한 임계값을 찾 은 후에 임계화 함수를 사용하여 신호의 노이즈 간섭신호를 제거한다. 본 논문에서 적용된 임계화 함수식은 다음 식 (10) 와 같다.
≺
≥
(10)
임계화 함수식에서 웨이블릿에 해당하는 적절한 ( ≤ ≤ )값과 ( ≥ )값을 선택 후에 최종 임계화 처리 가 된 coefficient에 Inverse Wavelet Transform(IWT) 을 적용하여 복원하여, 원신호의 근사신호를 구하게 된다. 따 라서 본 과정을 통하여 재밍 신호가 분리 된 후 웨이블릿을 이용한 간섭 완화 과정을 통하여 GPS 데이터를 통해 정밀한 위치좌표를 산출한다.
Ⅴ. 시뮬레이션
1. 재밍 신호 분리 및 웨이블릿 임계화 성능 분석 본 장에서는 본 연구실에서 진행한 “도심환경에서의 밀결 합 측위기법” 프로젝트에서의 실증 테스트 결과물을 이용하 여 시뮬레이션을 실시하였다. 결과물을 활용하여 첫 번째 단 계로 재밍 신호가 섞인 GPS 신호에 대해 재밍 신호 분리를 실시하였고, 웨이블릿 임계화를 통한 간섭 제거를 통해 GPS 원 신호의 근사신호를 구하는 시뮬레이션을 실시하였다.
아래 그림 4는 수신단에서 nonstationary 재밍 신호가 섞 인 GPS 신호에 대한 재밍 신호를 분리하기 위한 EMD 방법 을 적용한 결과이다. nonstationary 재밍 신호의 파워는 10W(JSR 20dB)로 설정 후 시뮬레이션 결과 nonstationary 재밍 신호가 섞인 수신된 신호를 평균이 0인 stationary 신호 로 변환 되는 것을 확인할 수 있었다.
그림 4. Nonstationary 신호 재밍 시 EMD 시뮬레이션 결과
하지만 EMD 방법만으로는 재밍 신호를 분리해낼 수 없 어 FastICA 방법을 이용해 재밍 신호를 분리해 냈다. 다음 그림 5는 1단계서 EMD 방법 사용 후 FastICA을 통해 재밍 신호를 분리한 결과이다.
그림 5. FastICA를 이용한 재밍 신호 분리 시뮬레이션 결과
FastICA 방법을 통해 재밍 신호를 분리하였지만 간섭 신 호로 인해 GPS 원 신호의 데이터를 추정하기 어렵다. 따라 서 그림 6은 본 논문에서 제안한 웨이블릿 임계화를 통한 간 섭 제거를 실시했을 경우와 간섭 제거를 실시하지 않았을 경 우를 비교한 시뮬레이션 결과이다. 각 GPS 신호의 파워에 따른 SNR(Signal to Noise Ratio)을 비교하였다.
그림 6. 웨이블릿 임계화 과정에 따른 결과 비교
파란색 선은 웨이블릿을 이용한 간섭 제거를 실시하기 전 이고, 빨간색 선은 웨이블릿을 이용한 간섭 제거를 실시한 결과이다. 시뮬레이션 결과 웨이블릿 간섭 제거를 실시할 경 우 간섭 제거를 하지 않았을 경우보다 대략 8dB 정도의 SNR 성능 향상을 보였다.
2. 시스템 모델 전체 성능 분석
다음 그림 7은 본 논문에서 제안한 시스템 모델에 기반하 여 재밍 파워에 따른 BER(Bit Error Rate)를 분석한 시뮬레 이션 결과이다.
그림 7. 시스템 모델에 따른 BER 곡선 비교
시뮬레이션 결과에서 보듯이 재밍 신호 분리와 웨이블릿 임계화를 실시하지 않았을 경우 GPS 신호를 제대로 수신할 수 없고, BER이 높은 것을 확인할 수 있다. 재밍 신호가 분 리 되고, 웨이블릿 임계화가 되지 않았을 경우 BER 성능은
개선된 것을 확인할 수 있다. 그러나 여전히 간섭 신호로 인 해 바람직한 BER 성능을 내지 못한다. 또 재밍 신호 분리 보 다 웨이블릿 임계화를 먼저 했을 경우 JSR이 30dB가 넘어 갈 경우 BER 성능은 급격하게 나빠진다. 웨이블릿 임계화를 먼저 할 경우 재밍 신호와 간섭 신호가 섞인 GPS 신호의 선 형성을 파괴하기 때문에 재밍 신호 방법은 제대로 동작하지 못한다. 재밍 신호를 분리한 후 웨이블릿 임계화를 실시했을 경우 BER 성능은 까지 도달한다. 이는 제안한 시스템 모델의 우수한 성능을 보여주고, 재밍 신호 분리를 웨이블릿 임계화보다 먼저 수행해야 됨을 보인다.
그림 8. GPS 신호 정확도 판별 결과
그림 8은 제안한 시스템 모델에 따른 수신 된 GPS 신호의 정확도를 나타내는 결과이다. stationary 재밍 신호일 경우 100%로 정확한 GPS 신호를 수신이 가능하였고, nonstationary 재밍 신호일 경우 재밍 신호 파워가 50dB가 넘어갈 경우 올바른 GPS 신호를 수신하지 못하였다. 따라서 재밍 신호 파워가 50dB를 넘어갈 경우 다른 공간 필터와 같 은 다른 항재밍 기법과 결합하여 사용하는 게 바람직하다.
Ⅵ. 결 론
본 연구에서는 재밍 신호와 노이즈 및 간섭 신호가 섞인 GPS 신호를 수신 시 수신 단에서 재밍 신호 분리 방법인 BSS와 웨이블릿 임계화를 통한 시스템 모델을 제안하고, 본 연구실 밀결합 측위과제 실제 데이터와 시뮬레이션을 이용 하여 측위 정확도를 분석하였다. 본 논문에서 제안한 시스템 모델을 이용하여 nonstationary 재밍 신호가 섞일 경우 BSS 기법에 EMD 기법을 추가하여 재밍 신호와 GPS 신호를 효 과적으로 제거하였다. 재밍 신호가 분리 후 리프팅 스킴을 이용한 웨이블릿 임계화 기법은 기존의 기존의 DWT보다 높은 SNR 성능을 보였으며, 웨이블릿 이용한 간섭 제거를 실시하지 않았을 경우보다 대략 8dB 정도의 항샹된 SNR 성 능을 보였다. 재밍 신호 분리와 간섭 제거의 순서에 따른 재
밍 신호 파워 대 BER 성능을 비교하였고, 본 시스템 모델이 재밍 신호 파워가 30dB를 넘어갈 경우 BER 성능이 까 지 도달하는 것을 확인 할 수 있었다. 또 본 시스템 모델에 따른 수신 GPS 신호의 정확도를 시뮬레이션 한 결과 약 30dB의 재밍 파워에도 85%의 높은 GPS 정확도를 보였다.
재밍 신호를 분리 후 웨이블릿을 이용한 임계화 기법은 GPS raw data의 BER 성능을 향상시켰고, 측위 보정에 필요한 bit 들의 BER 성능 향상은 거리 오차를 줄이는데 효과적으로 작 용할 수 있는 것을 확인하였다.
향후 군 통신 분야에서 다양한 GPS 재밍 공격시 초정밀 측위 값을 제공하기 위해 오차 1m 이내의 초정밀 측위 기술 이 필요하다. 따라서 본 연구를 토대로 재밍 공격에 따른 대 응으로서 본 연구가 더욱더 필요할 것으로 예상한다.
참 고 문 헌
[1] Xiaobo Liao and Wei Zhang, “A novel method for GPS anti-jamming based on blind source separation,” in Proc. of 7th ISCID '14, pp. 208-211, Hangzhou, China, Dec. 2014.
[2] P. Tianliang, C. Qingtao, L. Zengli, and X. Dongdong,
"FastICA-EMD algorithm for analysis of the mixed signals in noise,'' in Proc. of ICSPCC '11, pp. 1-4, Xi'an, China, Sept. 2011.
[3] A. Hyvarinen, “Fast and robust fixed-point algorithms for independent component analysis,” IEEE Trans. Neural Netw., vol. 10, no. 3, pp. 626-634, May 1999.
저자
차 경 현(Gyeong Hyeon Cha) 준회원
․2014년 7월：광운대학교 전자융합공 학과 졸업
․2014년 8월 ∼ 현재：광운대학교 전파 공학과 석박사통합과정
<관심분야> : 무선통신, 항재밍, LBS, 데이터마이닝, 무선에 너지하비스팅
송 유 찬(Yu Chan Song) 준회원
․2014년 2월 : 광운대학교 전파공학과 졸업
․2014년 3월 ∼ 현재 : 광운대학교 전파 공학과 석박통합과정
<관심분야> : 4G 이동통신, 가시광통신, D2D, LBS, 빅데이터.
ECG
황 유 민(Yu Min Hwang) 준회원
․2012년 2월 : 광운대학교 전파공학 학 사졸업
․2012년 3월 ∼ 현재 : 광운대학교 전파 공학과 석박사통합과정
<관심분야> : 협력통신, 인지무선통신, 무선에너지하비스팅
이 재 생(Jae-Seang Lee) 준회원
․2006년 2월 : 고려대학교 전기전자전 파 공학부 학사
․2008년 2월 : 한국과학기술원 전기 및 전자공학과 석사
․2008년 2월 ～ 현재 : 국방과학연구소 선임연구원
<관심분야> : 이동통신, Ad-hoc 네트워크, Trust Network 등
김 진 영(Jin Young Kim) 종신회원
․1998년 2월 : 서울대학교 전자 공학과 공학박사
․2001년 2월 : SK텔레콤 네트웍 연구소 책임연구원
․2001년 3월 ∼ 현재 : 광운대학교 전자 융합공학과 교수
<관심분야> : 디지털통신, 가시광통신, UWB, 부호화, 인지 무선통신, 4G 이동통신.
신 요 안(Yoan Shin) 종신회원
․1992년 12월 : Univ. of Texas at Austin 전기 및 컴퓨터공학과 공학박사
․1994년 9월 ∼ 현재: 숭실대학교 전자 정보공학부 교수
․2008년 1월 ∼ 2008년 12월: 한국통신 학회 이동통신연구회 위원장
<관심분야> : 이동 및 무선통신, 통신신호처리
