http://dx.doi.org/10.7236/JIWIT.2012.12.6.189
JIWIT 2012-6-24
위성통신 환경에서 전파수신감도를 활용한 도심지 최적경로탐색 알고리즘
Optimal Path Search Algorithm for Urban Applying Received Signal Strength on Satellite Communication Environment
박노욱*, 김주석*, 임주영**, 임태혁**, 유창현***, 권건섭***, 김경석****
No-Uk Park, Joo-Seok Kim, Joo-Yoeng Lim, Tae-Hyuk Lim, Chang-Hyun Yoo, Kun-Sup Kwon, Kyung-Seok Kim
요 약 본 논문에서는 위성과 모바일기기 간의 전파수신감도를 활용한 최적경로탐색 알고리즘을 제안한다. 일반적인 경로탐색은 최단경로를 기반으로 하기 때문에 위성을 이용하는 모바일기기의 안정적인 멀티미디어 서비스 제공이 어 렵다. 제안된 알고리즘은 전파수신감도를 기반으로 하는 경로탐색을 통해 안정적인 통신환경의 제공을 목적으로 한 다. 위성통신에서 수신환경에 따라 전파수신감도 변화가 심하기 때문에 수신환경의 특성을 정확하게 분석하는 것이 매우 중요하다. 전파감쇠 요인으로 대기감쇠, 수풀감쇠, 건물에 의한 감쇠 등을 적용하여 시뮬레이션을 통해 분석하고 전파수신감도로 활용한다. 제안된 알고리즘은 도심지에서 위성을 활용한 안정적인 멀티미디어 서비스 제공을 위한 최 적경로를 찾을 수 있다.
키워드 : 위성통신, 전파감쇠, 경로탐색 알고리즘, 나이프 에지
Abstract In this paper, we propose an optimal path search algorithm that applies the received signal strength between a mobile device and a satellite. Because the common path search algorithm is only based on the shortest path search, it is difficult to provide stable multimedia services for the satellite mobile devices. The proposed algorithm provides the stable communication environment for the satellite mobile devices based on received signal strength. In Satellite communications, changes in the radio quality are severe depending on the receiving environment. Therefore, an accurate analysis of the receiving environment characteristics is very important for providing stable multimedia services of satellite communications. The causes of radio attenuation are atmosphere attenuation, vegetation attenuation and buildings attenuation. These factors were applied to analyze the received signal strength. The proposed algorithm can search the optimal path in urban for stable satellite multimedia services.
Key Words : Satellite communication, propagation, attenuation, path search algorithm, knife edge
*준회원, 충북대학교 전파통신공학과
**준회원, IM Technology
***준회원, 국방과학연구소
****정회원, 충북대학교 전파통신공학과 (교신저자) 접수일자 : 2012년 9월 14일, 수정완료 : 2012년 10월 30일 게재확정일자 : 2012년 12월 14일
Received: 14 September 2012 / Revised: 30 October 2012 / Accepted: Revised: 14 December 2012
*Corresponding Author: [email protected]
School of Information and Communication Eng., Chungbuk National University, Korea
Ⅰ. 서 론
위성은 지상망을 보완하는 통신수단으로 주로 사용되 었으나 21세기에 들어서며 위성통신기술의 급속한 발전 으로 국제통신은 물론 방송, 기상관측, GPS(Global Positioning System), 멀티미디어 및 인터넷 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 위성통신은 그 사용 주파수 대 역에 따라 다양하게 구분되는데 이리듐과 같은 저궤도용 의 L(1~2GHz)밴드에서부터 정지궤도용으로 강우감쇠의 영향은 적으나 대상 안테나가 대구경을 필요로 하는 C(4~8GHz)밴드, 저궤도 또는 정지궤도용으로 일반적으 로 군사용으로 할당된 X(8~12HGz)밴드, 그리고 10GHz 이상에서 나타나는 강우감쇠의 문제점이 있으나 주파수 가 높음으로 대상 안테나가 소형화되는 장점이 있는 Ku, K, Ka밴드 등이 있다. 또한 위성은 그 운용궤도에 따라 다양하게 구분되는데 36,000km의 적도 상공에 위치하여, 자전주기가 지구자전과 비슷하여 지상에서는 정지한 상 태로 인식되는 정지궤도 위성, 지구 자전속도와는 상이 한 속도로 운용되며 지구와 위성간의 거리가 비교적 짧 은 지상의 이동체, 항해중인 선박, 항공기 등에 사용되는 비정지궤도 위성으로 나눌 수 있다[1][2].
위성통신은 위성과 지상에 위치하는 지구국 간에 정 보를 전달하는 방식이기 때문에 통신과정에서 지구국의 위치와는 별개로 자유공간 손실, 대기 중의 산소나 수증 기에 의한 감쇠, 강우에 의한 감쇠 등이 일어난다. 또한 지구국의 위치에 따라 지상의 건물이나 수풀 등에 의한 감쇠가 나타나기 때문에 위성의 전파통신 시스템의 안정 적이고 효과적인 이용을 위해서는 위성과 지구국간에 존 재하는 다양한 전파 환경을 고려한 예측이 필요하다. 이 를 통해 지상국의 이동에 따른 안정적인 서비스 실현을 위한 평균적 전파수신감도의 질 향상을 꾀할 수 있는 경 로를 찾을 수 있어야 한다[1][10].
본 논문에서는 위성-지상 간 전파특성의 분석을 통해 지상국 이동에 따른 도심지 환경의 전파 감쇠를 다양하 게 고려하여, 거리별 평균 전파수신감도를 결정한다. 이 를 통해 목적지까지 지상국이 이동할 때 전파수신감도의 질 향상을 추구해 최적의 전파수신 환경을 만족하는 최 적경로탐색 알고리즘을 제안한다. 2장에서 위성통신 환 경 분석을 위해 지상국과 위성 사이 전파환경에서 감쇠 를 일으키는 요소들을 분석한다. 3장에서는 기존의 최단 거리경로탐색 알고리즘을 설명하고, 전파환경을 고려한 최적경로탐색 알고리즘을 제안한다. 4장에서는 최적경로 탐색 알고리즘에 반영할 도심지 환경을 모델링하고 거리
별로 적용할 평균 감쇠값을 분석한 후 5장에서 시뮬레이 션을 통한 도심지 환경에서 최적경로 탐색에 대해 분석 한다.
Ⅱ. 위성 통신의 송수신 환경
위성과 지상국간의 위성통신에서 일어나는 일반적인 감쇠식은 다음과 같다.
(1)
여기서 는 수신전력이며, 는 송신전력, 는 송신안테나 이득, 은 수신안테나 이득으로 본 논문에 서는 고려하지 않는다. 는 자유공간 경로손실 (free-space path loss)이며 는 대기 흡수 및 식물에 의 한 감쇠와 건물 등의 지상 장애물에 의한 감쇠 손실이다
[3[4]
.
자유공간 경로손실은 전파특성을 나타내는 가장 기본 적인 경로손실 모델로 자유공간이란 반사, 회절, 산란이 발생하지 않는 유전율이 균일한 매질 공간으로 자유공간 에 존재하는 안테나에서 복사되는 전자파의 감쇠는 다음 과 같다.
(2)
식 (2)에서 f는 주파수(GHz), d는 송수신단 사이의 거 리(km)이다[2].
대기 흡수에 의한 손실은 주로 산소 분자(dry air)와 수증기(water vapor)에 의해 발생된다. 산소 분자와 수증 기에 의한 감쇠가 나타나는 주파수 대역은 서로 차이가 있지만 위성통신에서의 전파분석에서 두 요인을 함께 고 려한 대기감쇠 모델을 적용해야 한다[5].
(3) 위 식에서 는 dry air 감쇠, 는 수증기에 의한 감쇠를 나타낸다. 에서 는 elevation angle로 본
B C D E F G
1 3 4 5 ∞ ∞ ∞
2 3 4 5 10 ∞ ∞
3 3 4 5 10 11 ∞
4 3 4 5 10 11 12
5 3 4 5 10 11 12
6 3 4 5 10 11 12
7 3 4 5 10 11 12
표 1. 데이크스트라 알고리즘 경로 탐색
Table 1. Path searching of Dijkstra algorithm 논문에서 고려하는 무궁화 5호 위성의 값은 약 45°이고,
ITU-R의 일반적인 기준을 적용했을 때 Ka-band대역에 서 그 값은 약 0.3~0.7 dB 값을 갖는다.
위성통신에서 지상 장애물에 의한 knife edge 회절 손 실이 발생한다. knife edge 감쇠는 전파경로의 프레넬 (Fresnel) 영역안에 건물과 같은 장애물이 있을 경우 발 생하는 감쇠 현상을 말한다. 여기서 프레넬 영역이란 송 ㆍ수신 안테나 사이가 자유공간이 되기 위한 조건을 만 족시키는 영역으로 knife edge를 계산하기 위해서는 송 ㆍ수신 안테나 사이의 자유공간에 다음과 같은 프레넬영 역에 대한 계산이 고려되어야 한다[6].
(4)
식 (4)에서 구한 프레넬 영역 안에 장애물이 들어왔을 때 knife edge에 의한 회절손실이 발생하게 된다. 이때 발생하는 회절손실이 단일 knife edge에 의한 회절손실 일 경우 그 값은 ITU-R P.526과 방송통신위원회 고시에 서 정의하고 있는데 방송통신위원회 고시“방송구역전계 강도의 기준ㆍ작성요령 및 표시방법”에서는 회절에 의한 손실을 다음과 같이 정의하고 있다.
≥ ≥
≤ ≤
≤ ≤
≤ ≤
≤
(5)
식 (5)에서 h는 knife edge의 높이를 나타내고 λ는 주 파수 파장을 나타내며 는 각각 knife edge와 송ㆍ수 신 안테나 사이의 거리를 나타낸다.
지상의 장애물에 의한 또 다른 전파손실은 식물에 의 해 발생 할 수 있다. 식물에 의한 전파손실을 구하는 방 법은 다양한 모델이 존재하는데 라디오 주파수대역의 통 신규약인 ITU-R 모델, 유럽 표준화 단체인 COST235 모 델, Wessberger 모델, 그리고 MAR 모델 등이 존재한다.
그 중에 ITU-R 모델, COST235 모델, MAR 모델의 식물
에 의한 전파손실은 다음과 같이 정의 된다[7].
≤
≤
(6)
식 (6)에서 f는 주파수(MHz)를 나타내며, d는 전파가 통과하는 식물의 깊이(meter)를 나타내고, MAR 모델의
은 최대 감쇠, 는 감쇠율을 나타낸다.
Ⅲ. 전파수신감도 기반 최적경로산출 알고리즘
1. 기존 최단경로산출을 위한 알고리즘
그림 1. 간선 가중치 맵 Fig 1. edge weight map
최적경로를 찾는 알고리즘으로는 일반적으로 데이크 스트라(Dijkstra) 알고리즘, 에이스타(A*) 알고리즘, 벨 만-포드(Bellman-Ford) 알고리즘, 플로이드(Floyd) 알 고리즘 등이 있다.
A. 데이크스트라 알고리즘
데이크스트라 알고리즘은 최단경로탐색에서 가장 널 리 쓰이는 방법으로 현재 노드에서 연결된 간선들의 가 중치만을 판단해 다음 이동노드를 결정하고 같은 방법으 로 노드를 확장하여 목적노드까지의 최단경로를 탐색하 는 알고리즘이다. 그림 1에서 A를 출발점으로 목적점 G 까지의 최단경로를 구하면 표 1에서와 같은 방식으로 출 발점 A를 기준으로 각 노드의 길이를 구하고 길이가 짧 은 B노드를 기준으로 각 노드의 길이를 갱신한다. 같은 방식으로 길이가 짧은 노드를 기준으로 탐색을 확장하면 최종적으로 A-D-G의 경로길이 12인 가장 짧은 경로를 산출 할 수 있다. 데이크스트라 알고리즘은 구현이 용이 하지만 모든 노드를 탐색해야 하기 때문에 연산의 횟수 가 많다는 단점이 있다[9].
B. 에이스타 알고리즘
노드별 목적지까지의 직선거리
A 10.2
B 9
C 8.9
D 6.1
E 3.1
F 3.6
G 0
표 2. 휴리스틱 추정값 Table 2. heuristic value
에이스타 알고리즘은 휴리스틱(Heuristic) 추정값이라 는 최상의 경로를 추정하는 순위값을 가지고 각 노드별로 평가함수를 바탕으로 노드를 선택하고 확장해 나간다. 그 림 1에서 목적지까지의 직선거리를 가중치로 휴리스틱 추정값이 표 2와 같을 때, 에이스타 알고리즘은 이 휴리스 틱 추정값과 노드사이의 간선값의 합으로 출발점 A에 연 결된 노드들의 평가함수(F)를 다음과 같이 얻을 수 있다.
B : F = 3+9 C : F = 4+8.9 D : F = 5+6.1
에이스타 알고리즘은 위 평가함수를 기준으로 출발점 A에서 D를 거쳐 목적지 G에 이르게 되는 경로를 산출 할 수 있다. 에이스타 알고리즘은 빠른 탐색속도를 가지
는 장점이 있지만 정확도가 떨어지는 단점이 있다.
C. 벨만-포드 알고리즘
벨만-포드 알고리즘은 데이크스트라 알고리즘과 같은 방식으로 최단경로를 탐색하지만 데이크스트라 알고리 즘과 달리 간선이 음수의 가중치 값을 가질 수 있다는 장 점이 있다. 이는 예를 들면 기준노드보다 뒤쪽에 위치하 여 돌아가는 경우의 노드를 거쳐 목적노드로 향할 때 비 용이 적게 드는 경우의 처리가 가능하다는 것이다. 벨만- 포드 알고리즘은 데이크스트라 알고리즘이 처리하는 모 든 방식을 처리 할 수 있지만 데이크스트라 알고리즘에 비해 탐색에 걸리는 시간이 많이 소요되는 단점이 있다[9].
D. 플로이드 알고리즘
데이크스트라 알고리즘은 최단거리를 탐색하는데 Greedy한 방식을 사용하는데 비해 플로이드 알고리즘은 그래프에서 출발노드와 목적모드를 제외한 모든 중간노 드들에 대하여 진행할 수 있는 모든 경우의 수를 검색하 여 모든 정점 간 최단거리를 구하는 알고리즘으로 정확 도는 높지만 시간복잡도가 높다는 단점이 있다[8].
본 논문에서는 최적전파환경을 만족하는 알고리즘을 구현하기 위해 높은 정확도가 장점인 데이크스트라 알고 리즘과 빠른 탐색 속도가 장점인 에이스타 알고리즘을 구현하고 위성전파환경에 따른 평균 수신레벨의 향상을 목적으로 최적 경로를 탐색하는 알고리즘을 제안한다.
2. 전파수신감도를 고려한 알고리즘 제안 기존에 사용되는 내비게이션은 일반적으로 알고리즘 의 구현이 쉽고 정확도가 높은 데이크스트라 알고리즘을 주로 사용하여 경로를 산출한다. 여기서 경로산출의 가 중치로는 노드와 노드 사이의 거리를 사용하게 된다. 따 라서 기존의 맵 데이터를 활용하여 목적지까지의 최단거 리를 산출하기 때문에 정지위성을 이용한 디지털, 방송, 멀티미디어 및 인터넷 등의 안정적인 서비스 제공이 어 려울 것으로 생각된다.
본 논문에서는 맵 데이터의 노드와 노드 사이에 전파 수신감도를 모델별로 평균화하고, 이를 가중치로 적용하 는 경로 탐색을 제안한다. 전파수신감도를 모델별로 평 균화하기 위하여 건물과 같은 장애물에 의한 회절에서 발생하는 손실은 식 (7)에 의해 고려되었다[6].
(7)
그림 2. 숲의 깊이에 따른 신호감쇠
Fig 2. Signal attenuation due to the depth of the vegetation
위 식에서 h는 knife edge의 높이, 는 파장을 나타내 고, 는 각각 장애물과 송ㆍ수신 안테나 사이의 거 리를 나타낸다. 여기서 주의할 점은 v≥-0.78의 범위에 대하여 근사화 할 수 있다는 점이다. 또한 가로수, 공원 등 수풀에 의해 발생하는 전파의 감쇠는 그림 2에서 보이 는 바와 같이 다양한 모델에서 그 값의 차이가 숲의 깊이 에 따라 적게는 수dB에서 많게는 수십dB의 차이가 발생 하는데 대한민국은 사계절의 존재로 나뭇잎을 특정할 수 없고, 다양한 수종이 존재하기 때문에 본 논문에서는 일 반적으로 가로수에서 많이 쓰이는 나무가 플라타너스와 같은 활엽수임을 감안하였다. 그리고 본 논문에서 고려 한 정지궤도 위성인 무궁화 위성의 주파수가 20GHz대역 임을 고려해 20GHz대역에서 플라타너스 나무와 비슷한 시카모어 나무 환경에서 실제 측정된 값을 바탕으로 하 는 MAR model을 고려하였다. MAR model에서 감쇠값 은 식 (6)에서 제시된 것과 같고, 는 측정된 값을 바탕으로 수풀의 형태에 따라 가로수 혹은 수풀지대로 구분해 다음과 같이 테이블로 제시하고 있다[9].
parameters Fermi Avenus
(가로수 형태) The Mound 주파수(GHz) 11.2 20 11.2 20
1.34 1.32 0.54 1.72
55.55 38.52 7.02 16.00 표 3. MAR 모델 파라미터
Table 3. MAR model parameters
본 논문에서는 도심지 환경을 고려한 전파수신감도 모델링을 통해 건물과 같은 장애물에 의해 전파수신감도 가 좋지 않은 지역을 우회하여 전파수신감도가 좋은 경 로를 탐색하는 알고리즘을 구현하였다. 따라서 본 논문 에서 제안하는 알고리즘은 위성을 이용한 멀티미디어 등 의 서비스 안정성을 높일 수 있다. 또한 노드 간 위성전 파수신감도와 함께 노드 간 거리를 가중치로 사용하여 전파수신감도만을 만족하는 최적경로의 설정에서 발생 할 수 있는 지나친 거리의 증가를 피할 수 있도록 노드 간 전파수신감도와 거리를 함께 가중치로 적용하고, 가 중치 차이를 둘 수 있도록 한다.
Ⅳ. 시뮬레이션 환경 모델링
(a) 저층 건물 거리 모델
(a) Street model of low buildings
(b) 고층건물 거리 모델
(b) Street model of high buildings
그림 4. 도심지 전파환경 모델
Fig 4. Urban model for received signal environment (c) 가로수 거리 모델
(c) Street model of roadside tree
(d) 수풀지대 거리 모델 (d) Street model of woods
(e) 통합 도심지 모델 (e) Integrated Urban model
그림 3. 최적경로산출을 위한 도심지 모델
Fig 3. Urban model for optimal path search
최적경로를 산출하기 위해 도심지의 거리별로 건물, 나무, 수풀 등에 의한 전파수신환경에 대한 모델링이 필 요하다. 전파수신환경은 지상국이 이동하기 때문에 주변 의 건물 높이와 수풀 등에 의해 수신환경이 달라지기 때 문에 다양한 수신환경을 가정하여 모델링할 필요가 있다.
전파수신환경의 모델은 전파의 수신 감도를 그림 3(a)와 같은 평균 높이가 낮은 저층건물 거리, 그림 3(b)와 같은 평균 높이가 높은 고층건물 거리, 그림 3(c)와 같이 전파 가 통과하는 가로수 거리, 그림 3(d)와 같은 수풀지대 거 리의 4가지로 나누워 모델링하고 그림 3(e)와 같은 하나
의 도심지로 모델링하여 거리별 평균값으로 추정하였다.
최적경로산출을 위해 대전시 둔산동 일대를 바탕으로 그림 4와 같이 도로 넓이에 따라 나누워 도로를 모델링 한 다음 그림 3에서 산출한 거리별 평균 감쇠값을 적용하 여 그림 4의 도심지 모델을 설정하였다. 또한 알고리즘의 비교 분석을 위하여 그림 7과 같이 많은 노드를 가지는 확장 맵을 구성하여 다시 한 번 그 결과를 확인하였다.
Ⅴ. 시뮬레이션 결과 분석
평균 전파수신감도가 좋은 최적경로산출을 위해 데이 크스트라 알고리즘과 에이스타 알고리즘을 이용하여 경 로를 탐색하였고, 각 알고리즘에서 선택된 경로가 최단 거리기준으로 선택된 경로와 어떻게 다른지를 보이기 위 해 최단거리 기준 경로탐색을 하였다. 또한 최단거리와 전파수신감도의 두가지 간선 선택 기준을 동시에 적용하 여 각각에 가중치를 다르게 함으로써 전파수신감도가 좋 으면서 거리가 너무 들어나지 않도록 데이크스트라 알고 리즘을 이용하여 경로를 탐색하였다.
먼저 도심지 환경에서 최단거리를 기준으로 선택된 경로를 그림 5에서 각 알고리즘별로 표시하였다. 선택된 최종목적지까지의 총 거리를 비교해보면 데이크스트라 알고리즘은 총 거리가 1377m로 1387m인 A* 알고리즘 보다 10m정도 좋은 결과를 보임을 알 수 있었다. 도심지 전파수신환경에서 알고리즘별로 선택된 경로를 그림 6에 서 표시하였고, 각 알고리즘에서 선택된 최종목적지까지 의 평균 수신 감도는 데이크스트라 알고리즘이 약 -161dB, A*알고리즘이 약 -175dB를 나타내 데이크스트 라 알고리즘이 약 14dB정도의 평균전파수신감도가 좋은
그림 6. 전파감도 기준 경로 선택
Fig 6. received signal path selection 그림 5. 최단거리 기준 경로 선택
Fig 5. Shortest distance path selection
그림 7. 도심지 확장 모델
Fig 7. urban expansion maps 것을 볼 수 있었다.
같은 방식으로 노드 확장 모델에서 전파감도와 최단 거리를 기준으로 경로를 탐색하고 비교해본 결과 총거리 를 기준으로 데이크스트라 알고리즘은 16030m, A*알고 리즘은 17800m의 결과를 보였고, 전파 평균 수신 감도를 기준으로 데이크스트라 알고리즘이 약 -154dB, A*알고 리즘이 약 -165dB의 결과를 보여 데이크스트라 알고리 즘이 더 뛰어난 성능을 보임을 알 수 있었다.
전파수신감도 기준 경로선택에서 발생할 수 있는 지 나친 거리의 증가를 피할 수 있도록 노드 간 전파수신감 도와 거리를 함께 가중치로 적용한 시뮬레이션에서는 표 3에서 보인바와 같이 뛰어난 성능을 보인 데이크스트라 알고리즘을 사용하였다.
노드와 노드 사이 가중치로 거리(0.3%)+전파수신감도
(0.7%)를 함께 적용하여 경로를 탐색한 결과 총 거리는 16510m, 평균전파수신감도는 약 -163dB로 전파수신감 도 단일 가중치를 기준으로 경로탐색을 했을 때와 비교 해 각각 전파수신감도에서 약 9dB가 나빠졌으나 총 거리 에서 1060m의 이득을 볼 수 있었다.
데이크스트라 알고리즘
에이스타 알고리즘 최단거리(m) 16030 17800 평균전파수신감도
(dB) -153.77 D-165.44 표 3. 도심지 확장맵 선택경로 결과 비교
Table 3. comparison Choose the path of urban expansion maps
Ⅵ. 결 론
최적경로탐색을 위해 데이크스트라 알고리즘과 A*
알고리즘을 비교해본 결과 최단거리와 최적전파감도 두 조건 모두에서 데이크스트라 알고리즘이 더 우수한 성능 을 보임을 알 수 있었다. 따라서 데이크스트라 알고리즘 을 기반으로 수신감도를 가중치로하는 경로선택 알고리 즘을 구현하여 수신감도가 좋은 환경을 찾아 이동하여 위성을 이용하는 디지털, 방송, 멀티미디어 및 인터넷 등 의 서비스 제공에 안정성을 높일 수 있다. 하지만 전파수 신감도를 기준으로 했을 때 최단거리경로선택에 비해 거 리가 늘어나는 단점이 발생할 수 있는데 이는 노드 간 전 파수신감도와 노드 간 거리의 두 가지 경로탐색 알고리 즘의 선택 기준에 가중치를 조절하여 선택된 경로가 지 나치게 늘어나는 것을 막을 수 있다.
본 논문에서 제시한 알고리즘은 전파수신감도를 기준 으로 경로를 선택 했을 때 거리 기준으로 경로를 선택하 는 것 보다 거리는 늘어날 수 있지만 전파환경이 좋은 지 역을 우선으로 경로를 선택하기 때문에 디지털, 방송, 멀 티미디어 및 인터넷 등의 서비스 제공에 안정성을 높이는 장점을 가질 수 있다. 또한 가중치를 조절하여 서비스 제 공을 위한 전파수신감도를 만족하면서 총 이동거리를 줄 일 수 있는 경로를 탐색 할 수 있기 때문에 서비스의 안정 성을 만족하는 이동거리의 최소화를 추구 할 수 있다.
참 고 문 헌
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"Development of a User Customized In-Vehicle Route Guidance Service Using Dedicated Short Range Communication", The Journal of Korean Institute Of Information Technology, 11th, Vol.9, Nov 2011
저자 소개
박 노 욱(준회원)
▪2009년 8월 : 충북대학교 정보통신공 학과 졸업
▪2012년 3월～현재 : 충북대학교 전파 통신공학과 대학원(석사 과정) <주관심분야 : 위성통신, 이동통신, 무
선망 Scheduling, Cognitive Radio>
유 창 현
▪1987년 2월 : 충남대학교 전기공학과 졸업
▪ 1989년 2월 : 충남대학교 전저공학과 대학원(공학석사) 졸업
▪ 1989년 2월～현재 : 국방과학연구소 군위성통신 시스템 설계
<주관심분야 : 위성통신, 이동통신>
김 주 석(준회원)
▪2007년 2월 : 충북대학교 정보통신공 학과 졸업
▪2009년 2월 : 충북대학교 전파공학과 대학원(공학석사)
▪2009년 3월～현재 : 충북대학교 전파 통신공학과 대학원(박사 과정) <주관심분야 : 이동통신 Cross Layer,
무선망 Scheduling, Cognitive Radio, 디지털 라디오, MIMO_OFDM, 위성통신>
권 건 섭
▪1997년 2월 : 한양대학교 전파공학과 졸업
▪ 1999년 2월 : 한양대학교 전파공학과 대학원(공학석사) 졸업
▪ 2012년 3월～현재 : 충북대학교 전자 공학과 대학원(공학박사)
▪ 2006년 1월～현재 : 국방과학연구소 군위성통신 단말 설계
<주관심분야 : 위성통신, RF/안테나, 위성채널>
임 주 영
▪2010년 8월 : 한밭대학교 제어계측공 학과 졸업
▪2010년 8월～현재 : 아이엠테크놀로지 <주관심분야 : 위성통신, 이동통신,
USN, 전력선통신>
김 경 석(정회원)
▪1989년 1월～1998년 12월 : 한국전자 통신연구원 무선통신연구단 선임연구 원
▪1999년 1월～2002년 3월 : University of Surrey(영국) 전기전자공학과 대학 원 졸업(공학박사)
▪2002년 2월～2004년 8월 : 한국전자통 신연구원 이동통신연구단 책임연구원
▪2004년 9월～2005년 2월 : 전북대학교 생체정보공학부 전임 강사
▪2005년 3월～현재 : 충북대학교 정보통신공학과 부교수 <주관심분야 : 전파감시/관리시스템, 전파신호처리, SDR,
Cognitive Radio, MIMO-OFDM, 전력선통신, 디지털라디 오, MIMO 무선채널분석>
임 태 혁
▪2000년 2월 : 충북대학교 재료공학과 졸업
▪2004년 5월～현재 : 아이엠테크놀로지 시스템사업부
<주관심분야 : 위성통신, 이동통신, USN>
