Adaptive Power Allocation Scheme for Mobile Satellite Systems Using LTE-Advanced
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(2) 2. LTE-Advanced 기반 이동 위성 시스템을 위한 적응형 전력 할당 방식. 여성문 외. (International Mobile Telecommunications-Advanced). 의 LTE 규격의 물리 계층과 크게 달라진 점이 없기 때. 기술로써 4G 이동통신 시스템을 만족하는 3GPP (3rd. 문에, LTE 규격의 물리 계층을 고려하여 설계된 시간. Generation Partnership Project) LTE-Advanced(Long. 및 주파수 인터리빙을 동시에 수행할 수 있는 인터리버. Term Evolution-Advanced)와 IEEE 802.16m을 채택하. 방식을 LTE-Advanced 규격에서도 그대로 사용할 수. 고 각각 LTE-Advanced와 WirelessMAN-Advanced로. 있다.. [1]. 칭하였다 .. 일반적으로 적응형 전송 방식의 적용에 있어서 가장. IMT-Advanced 시스템에서 채택하고 있는 가장 중. 중요한 기술 중의 하나는 수신 신호 품질을 어떻게 효. 요한 기술 중 하나는 변화하는 채널 환경에 대응하기. 과적으로 추정하고, 이에 적합한 전송 방식을 할당하느. 위한 적응적 변조 및 부호화 (adaptive modulation and. 냐이다. 그러나, 정지궤도 위성 시스템의 전파 지연이. coding; AMC)를 활용한 적응형 전송 방식이라고 할 수. 0.5초에 이른다는 점을 고려해 볼 때, 적응형 전송방식. [2]. 있다 . 현재, ITU-R의 WP (Working Party) 5D에서. 의 갱신단위는 초단위로 이루어져야 하는데, 0.5초 이내. 개발된 IMT-Advanced 시스템에 대한 규격은 지상 시. 에 발생하는 급격한 페이딩의 변화를 적절히 예측하는. 스템에 대해서만 정의하고 있고 위성 IMT 분야에 대한. 것은 사실상 거의 불가능하다.. 표준화는 현재 ITU-R WP 4B에서 별도로 진행되고 있. 그러므로 이동 위성통신 시스템에서는 복잡한 페이. 으며, 위성 IMT-Advanced 시스템에 대한 규격화 작업. 딩 신호 레벨의 예측 방식을 사용하기보다는 간단한. 이 진행되고 있다.. 예측 방식을 사용하여 전력 이득을 적응적으로 할당해. 위와 같은 위성 IMT-Advanced 시스템에서 고려되. 주는 방식과 결합하여 AMC 방식을 사용하는 것이 더. 어야 할 가장 큰 특징은 현재 지상 이동통신 시스템의. 욱 효과적일 것이다. 따라서 본 논문에서는 SNR 예측. 발전 추세와 그 서비스 환경을 고려할 때, 위성 단독 서. 에 있어서는 이전 프레임이 최소 SNR 값을 기준으로. 비스만을 고려할 수는 없으며, 지상과의 상호 보완 관. 다음 시점의 전송 방식을 결정하는 매우 간단한 방법. 계를 가지고 발전해 나가야 할 것이다. 따라서, 이러한. 을 사용하고, 적응적으로 전력 마진을 할당하는 방법을. 점에 비추어 볼 때, 위성 IMT-Advanced 시스템의 규. 제안한다.. 격 개발에 있어서 중요한 점은 지상 시스템과의 호환성. 본 논문은 다음과 같이 구성되어 있다. Ⅰ장의 서론. 을 극대화 시키는 것이라고 할 수 있다. 동시에, 위성. 에 이어 Ⅱ장에서는 위성 시스템에서 적합한 적응적 변. 시스템이 지상 시스템과의 다른 특성을 고려하여 지상. 조 및 부호화 방식을 설계 예제를 이용하여, 전송 방식. 시스템에 대하여 개발된 규격을 그대로 적용할 경우 발. 할당 과정을 설명한다. 그리고 Ⅲ장에서는 Ⅱ장에서 살. 생할 수 있는 비효율성 문제를 효과적으로 해결할 수. 펴본 문제점을 보완할 수 있는 방법으로써, 채널 적응. [3]. 있도록 해야 할 것이다 .. 형 전력 마진을 사용하여 페이딩을 보상할 수 있는 방. 이러한 맥락에서 본 논문에서는 IMT-Advanced 시. 식을 소개한다. IV장에서는 앞 장에서 소개한 전력 마. 스템인 LTE-Advanced 규격에 기반된 이동 위성 통신. 진을 할당하는 방식에 인터리버를 결합한 것과 결합하. 기술을 고려한다. 정지궤도 위성 시스템의 적응적 전송. 지 않은 시뮬레이션 결과를 비교, 분석한 후 마지막으. 기술은 지상 시스템과는 달리 그 갱신 간격이 초 단위. 로 V장에서 결론을 맺기로 한다.. 로 이루어져야 할 것이다. 따라서 위성통신 시스템에서. Ⅱ. LTE 기반 위성시스템에서의 AMC 방식. 의 적응형 전송은 약 수백 msec 이하의 빠른 페이딩에 는 효과적으로 대응할 수 없다.. 1. 적응적 변조 및 부호화 방식 설계. 위와 같은 문제점을 개선하기 위해서 참고 문헌 [3]. LTE. 에서는 기존 LTE 기반 AMC 방식에 실제 데이터의 전. 규격에서. 정의되어. 있는. 변복조. 지표. (physical. (modulation and coding scheme index; MCS index)는. downlink shared channel)에 대해서 시간 및 주파수 인. 0∼31로 명시되어 있다 . 그 중에서도 전송블록크기 지. 터리빙을 동시에 수행할 수 있는 인터리버를 결합하는. 표 (transport block size index; TBS index)가 정의한. 방식이 제안되었다. 또한, LTE-Advanced 규격이 기존. MCS 0∼9는 QPSK 변조 방식을 사용하고, MCS 10∼. 송이 이루어지는 물리 채널인 PDSCH. [4]. (403).
(3) 2012년 6월 전자공학회 논문지 제 49 권 TC 편 제 6 호 Journal of The Institute of Electronics Engineers of Korea Vol. 49-TC, NO. 6, June 2012. 16은 16QAM을 그리고 MCS 17∼28은 64QAM을 사용. 표. 한다. 위성시스템에서의 적응형 전송 방식을 설계하기. 선정 MCS 레벨에 대한 10-6 BER을 만족시키 는 SNR 값 -6 SNR values satisfied 10 BER for MCS levels.. 1.. Table 1.. 위하여 본 논문에서는 LTE에 정의된 MCS 레벨 중 위. MCS 레벨. 성 시스템의 고출력 증폭기로 인한 비선형성의 효과를. SNR@BER=10-6. 고려하여 QPSK 및 16QAM 변조 방식에 해당하는. 0. -3.4 dB. MCS 레벨 0∼16을 대상으로 선정하였다.. 3. -1.2 dB. 위성시스템에서의 AMC 방식은 정지궤도 위성 시스. 6. 1.4 dB. 템의 전파 지연과 그 전파 지연동안의 페이딩 변화 정. 9. 4.2 dB. 도를 고려할 때, 지상 시스템에서 활용되는 정도의 많. 11. 5.5 dB. 은 종류가 필요하지 않다. 즉, 정지궤도 위성 시스템의. 13. 7.3 dB. 긴 왕복지연 때문에 AMC 방식의 갱신 간격은 초 단위. 16. 9.6 dB. 로 이루어져야 하며, 초당 페이딩의 변화 정도가 수 dB. 정지궤도 위성 시스템의 긴 왕복지연 때문에 AMC. 에 이른다는 점을 고려하여 MCS 레벨간 간격이 2-3. 방식의 갱신 간격은 초 단위로 이루어져야 한다. 따라. dB가 될 수 있도록 선정하는 것이 바람직하다. 따라서,. 서 매 초 간격으로 예측된 페이딩 값을 토대로 표 1에. 먼저 AMC 방식에 사용될 적절한 MCS 레벨 선정을 위하여. 3. -6. 제시된 10. 그림 1과 같이 MCS 레벨 0∼16에 대한. BER을 만족시킬 수 있는 MCS 레벨을 선. 택하는 것을 기본으로 적응적 변조 및 복호화 방식을. AWGN (additive white gaussian noise) 채널에서의 비. 정하였다.. 트 오류율 (bit error rate; BER) 성능을 살펴보았다. 우선 대상인 MCS 레벨 중 부호화율이 최소인 MCS. Ⅲ. 적응적 전력할당과 결합된 AMC 방식. 0와 최대인 MCS 16을 선정하고 이 두 MCS 레벨을 기 준으로 그 사이의 약 2.5 dB내외의 일정한 간격을 갖는. 1. 개요. MCS 레벨 3, 6, 9, 11 그리고 13을 선정하였고 실제 시. 위성 시스템에서는 0.5초 이내에 발생하는 급격한 페. 스템에서 운용이 가능한 BER 성능인 10-6을 만족시키. 이딩의 변화를 적절히 예측하는 것은 거의 불가능 하므. 는 각 MCS의 Es/N0 (symbol energy to noise power. 로 페이딩 신호 레벨을 예측할 때 복잡한 예측 방식을. spectral density ratio) 로 표기된 신호대잡음비 (signal. 이용하는 것보다 이전 프레임의 최소 SNR 값이 다음. to noise ratio; SNR)을 위의 BER 성능을 바탕으로 표. 프레임의 최소 SNR 값이라고 가정하는 간단한 예측 방. 1과 같이 조사하였다.. 식을 사용하고, 이에 대한 보상 방안으로서 페이딩 채 널의 통계를 이용해서 각 프레임의 최소값에 따라 전력 이득을 적응적으로 할당해 주는 방식을 결합하여 AMC 방식을 사용하는 것이 더욱 효과적일 수 있을 것이다. 따라서, 본 논문에서는 SNR 예측에 주요 목표를 두지 않고, 현재 프레임에서의 최소 SNR 값을 토대로 다음 시점의 MCS 레벨을 할당한다. 반면에, 페이딩 레벨에 따라 전력 마진을 적응적으로 할당해 주는 방식을 제안 하다. 먼저, 아래 2절에서는 그림 1에 제시된 MCS 레벨별 BER 성능 곡선의 역함수를 이용하여 목표 BER을 만 그림 1. Fig.. 1.. 족시킬 수 있는 고정 전력 마진을 추정하는 방안을 소. LTE에서 MCS 레벨별 AWGN 채널에서의 BER 성능 BER performance of MCS on LTE over AWGN channel.. 개하고, 이를 토대로 페이딩 레벨별 가변 전력 마진을 유도할 수 있는 방안을 소개한다. 이 방안들을 이용하. (404).
(4) 4. LTE-Advanced 기반 이동 위성 시스템을 위한 적응형 전력 할당 방식. 여성문 외. 여 3절에서는 실제 이동위성통신 채널에서 목표 BER을 만족할 수 있도록 하는 가변 전력 마진을 추정한 결과 를 제시한다.. 2. 가변 전력 마진 계산 방법 그림 1에 제시된 각 MCS 레벨별 BER 함수가 정해 져 있다는 가정 하에, i-1번째 프레임에서 최소 페이딩 레벨 값을 Flevel,i-1라고 하자. 본 논문에서 적용하는 MCS 레벨 할당 방법에 따라, i번째 프레임에서의 MCS 레벨은 Flevel,i-1을 근거로 하여 결정될 것이다. 또, 그림 1에 나타나 있는 SNR에 따른 각 MCS 레벨 그림 2. Fig. 2.. 별 BER 성능 곡선 함수, 즉 MCS 레벨 d에서의 SNR, 에. 따른 BER 함수를 로 표기하면, MCS 레벨. d를 사용할 경우, 임의의 관찰 구간 동안 MCS 레벨 d. 에 따른 AMC 방식에서의 추정 BER.. Estimated BER for the AMC scheme according to .. 을 그림을 통해서 알 수 있다.. 를 사용하는 모든 프레임에서의 페이딩 레벨 Flevel에. 즉, sub-urban 환경에서는 급격한 페이딩 값의 변화. 따른 전체 비트 오류의 개수 는 다음과 같이. 로 인하여 정해진 전력 마진으로 보상할 수 있는 성능. 구할 수 있다. . ×. . . 의 한계가 존재하기 때문에 이 경우에는 전력 마진만으 . 로 성능을 보상하기 보다는 효과적인 인터리빙을 방법. , (1). 을 함께 사용해 주는 것이 바람직하다[3]. 또한, 그림 2. 여기서 Nb,d는 MCS 레벨 d를 사용하는 프레임에서 서. 에 제시된 바와 같이 고정된 전력 마진을 사용할 경우. 브 프레임당 LTE-Advanced 규격에 정의된 비트 수이. 변화하는 채널환경에서 지나친 전력의 낭비를 가져올. 고, NF,d 및 NSF,d는 각각 관찰 구간 동안 MCS 레벨 d. 수 있다. 즉 현재 시점의 페이딩 레벨에 따라 요구되는. 를 사용하는 프레임의 개수 및 서브 프레임의 개수이다.. 전력 마진 양이 매우 달라질 수 있기 때문이다.. 본 논문에서는 표 1에 제시된 바와 같이 MCS 레벨. 따라서, 을 사용했을 경우 추정되는 목표 BER을. 0∼16을 사용하는 AMC 방식을 고려하고 있으므로, 시. 만족할 수 있도록 하는 적응형 전력 마진을 구하고자. 스템에서 고정 전력 마진(fixed power margin), 을. 하는 것이 본 논문의 목표이다. 이러한 본 논문의 목표. 사용하는 경우, 에 따른 전체 관찰 구간 동안 추정. 를 달성하기 위하여, 먼저 시스템에서 요구되는 목표. 된 BER, 즉 은 아래와 같이 쓸 수 있다.. BER, BERtar을 설정하면, Flevel별로 목표 BER을 만족. . 하는 가변 전력 마진(variable power margin), 즉 . . ∈. . 은 식 (2)를 이용하여 다음과 같이 나타낼 수 있다.. (2). . ∈. ≅ ≤ . . 위와 같은 식에 따른 시스템 성능을 추정하기 위하여. (3). 이동 위성통신 채널로써, 지상 LMS 채널에 대한 음영 채널 모델인 Loo 모델[6]을 사용하여 에 따른. 3. 가변 전력 마진의 설정. 을 추정하여 아래 그림 2와 같이 나타내었. 다. 페이딩 채널의 특성상 sub-urban 환경보다 open 환. LTE 시스템을 사용한 이동 위성통신 시스템에 적합. 경일 때가 전력 마진의 효과가 크게 작용하기 때문에. 한 인터리버를 AMC 방식에 결합하였을 경우 성능 개. 이 커질수록 open 환경과 sub-urban 환경에 대해. 선을 가져올 수 있다는 선행 연구 결과를 참고하여[3],. 같은 일 때 추정 BER의 간격이 더 벌어진다는 것. 적응형 전력 마진을 추정하기 위한 BERtar 값을 open. (405).
(5) 2012년 6월 전자공학회 논문지 제 49 권 TC 편 제 6 호 Journal of The Institute of Electronics Engineers of Korea Vol. 49-TC, NO. 6, June 2012. -5. 5. -4. 환경에서 10 으로 sub-urban 환경에서 10 으로 설정 하였다. 그림 2를 참고하면, 위에서 설정된 BERtar 값을 만족 시킬 수 있는 은 open 환경에서 3.5 dB이고 sub-urban 환경에서 6.0 dB가 된다. 이제 식 (3)을 이용하여 을 구하기 위해서는 식 (2)의 를 이용하게 되고, 이 경우 BER은 식 (1)의 , 즉 각 페이딩 레벨별 발생한 오류 의 개수를 기반으로 하여 계산하게 된다. 따라서, 이러 한 방법으로 계산하게 되면, 항상 오류가 발생한 프레 임만을 관찰하여 계산하게 되므로 가장 비관적인 (가장 큰) 값이 계산될 것이다. 본 논문에서는 이러한 방 법을 통하여 계산된 값을 “Norm” 방법이라고 부. 그림 4. Fig. 4.. 르기로 한다.. Sub-urban 환경에서 추정된 . Estimated in sub-urban area.. 그림 3와 그림 4에는 각각 open 환경과 sub-urban 환경에서 페이딩 레벨별로 추정한 값이 나타나 있. LPF 방식은 Norm 방식의 들에 대한 높이의 형태. 다. 그러나, 식 (3)을 통하여 값을 추정하기 위한. 가 고주파수 형태이므로 저역통과필터에 통과시켜 전력. 페이딩 값의 발생을 무한대로 할 수 없기 때문에 일부. 마진의 높이 형태를 저주파수 형태로 만든 방식이다.. 페이딩 레벨에서는 발생되는 샘플 수가 부족하여 신뢰. Sub-urban 환경에서 Flevel이 –13 dB이하는 본 논문. 성이 낮은 값이 나올 수 있다. 따라서, Norm 방법으로. 에서 고려하고 있는 AMC로써는 보상 불가능한 영역에. 구한 값에 대하여 몇 가지 변형된 방법을 제안한. 해당되기 때문에 이러한 페이딩 구간에서는 갭필러. 다. 또, 제안된 방법에 대한 시뮬레이션 결과를 통하여. (gap filler)를 통해 보상을 하는 다른 보상 방법이 있다. 최적의 방식을 제안하기로 한다.. 고 가정하에 본 연구의 시뮬레이션에서–13 dB이하 페 이딩 구간은 제외하였다.. 먼저, Norm 방법으로 구한 값에 대하여 최대 포락선만을 따라 계산한 방법이 MAX 방식이다. 또, 지. Ⅳ. 시뮬레이션. 나치게 많은 전력 마진을 할당할 경우 전력 소비가 클 수 있기 때문에 Norm 방식에서 계산된 인접 들의. 앞 장에서 설정한 추정 BER을 만족시키는 고정 전력. 평균값으로 계산한 방법인 Avg 방식이다. 마지막으로. 마진 을 사용한 기법과 페이딩 레벨별 가변 전력 마진 을 사용한 다양한 전력 할당 방식과의 성능을 비교하기 위해 이러한 두 기법에 대한 BER 성능 시뮬 레이션 결과를 open, sub-urban 환경에 따라 인터리버 를 사용하지 않았을 경우와 인터리버를 사용한 경우를 비교하여 제시하였다. 인터리버로는 OFDM 심볼 전송 에 있어서 시간 및 주파수 축 인터리빙이 동시에 가능 한 참고문헌 [3]에서 제시된 인터리버를 사용하였다. 지상 이동 위성 모델은 음영 채널 모델로써 앞에서와 같은 모델인 Loo 모델을 사용하였고, AMC 방식에 전 력마진의 사용여부에 대한 비교를 위해 전력 마진을 사 용하지 않았을 때에 대한 성능 결과도 함께 제시하였 그림 3. Fig. 3.. Open 환경에서 추정된 . Estimated in open area.. 다. 시뮬레이션에서는 모부호의 부호화율이 1/3인 LTE 규격의 터보 부호를 사용하였고, 리소스 블록은 6을 대. (406).
(6) 6. LTE-Advanced 기반 이동 위성 시스템을 위한 적응형 전력 할당 방식. 그림 5. Fig. 5.. 그림 7. Fig. 7.. 평균 전력 마진 비교 Comparison of the average power margin.. 여성문 외. 전력 할당 방식별 AMC 방식 성능 결과. Performance result of the AMC according to power allocation method.. ※ BER 10-9으로 표기된 성능은 관찰구간동안 오류가 발생하 지 않아 임의로 나타낸 성능임. 예측된 페이딩 양보다 더 적은 페이딩 발생하여 낭비된 전력의 양을 평균한 값이다. 을 설정하는 방법들 가운데에서는 LPF 방식이 전력 효율측면에서는 가장 우수하다는 것을 알 수 있다. 그림 7은 open 환경과 sub-urban 환경에서 각각 전 력 마진 없는 AMC 방식과 을 사용한 AMC 방식, 여러 가지 방식으로 할당된 을 사용한 AMC 방식 그림 6. Fig. 6.. 에 대한 BER 성능 결과로써 각 방식마다 인터리버의. 초과 전력 사용량 비교. Comparison of the excessive power usage.. 사용 유무에 따라서 살펴보았고 이때의 명확한 비교를 위해서 인터리버 크기는 720 msec와 0 msec를 선택하. 상으로 시뮬레이션을 수행하였다.. 였다. 시뮬레이션에서 실제 데이터가 전송된 시간은. 그림 5와 그림 6은 채널 환경에 따라 을 사용한. 7,200 초이며, 전송에 사용된 비트 수는 약 9×108 비트. 기법과 을 사용한 기법을 AMC 방식에 함께 사용. 이다.. 했을 때 전력 효율을 비교하기 위한 성능 결과를 보여. 전력 마진을 할당한다는 것은, 전력 마진을 사용하지. 준다. Open 환경과 sub-urban 환경에서 실제 사용한. 않았을 때와 동일한 SNR 추정 및 전송 방식 할당 방식. 의 양을 비교해 보면 3.5 dB와 6.0 평균 전력 마진, . 을 사용하고, 단지 추정 및 할당 오류를 보상하기 위한. dB의 을 사용한 AMC 방식보다 을 사용한. 추가적 마진을 할당하는 것이다. 성능 측면에 있어서는. AMC 방식이 채널 환경에 상관없이 항상 더 효율적이. 전력 마진을 사용하게 되면 성능이 확연히 좋아짐을 그. 라는 것을 확인할 수 있다.. 림을 통해 확인할 수 있으며, 을 사용한 방식 중에. 또한, 평균 초과 전력 사용량, 를 살펴보면, 을. 서 open 환경일 때는 MAX 방식이, sub-urban 환경에. 사용한 AMC 방식보다 을 사용한 AMC 방식이 항. 서는 MAX와 Avg 방식이 을 사용한 방식에 비해. 상 더 적은 를 사용하여 더 효율적이라는 것을 알. 전력 효율뿐만 아니라 성능 측면에서도 향상을 보임을. 수 있다. 여기서 는 할당된 전력 마진이 할당된. 확인할 수 있다.. MCS 레벨 d에서 요구되는 마진 양보다 초과되어, 즉. (407).
(7) 2012년 6월 전자공학회 논문지 제 49 권 TC 편 제 6 호 Journal of The Institute of Electronics Engineers of Korea Vol. 49-TC, NO. 6, June 2012. Ⅴ. 결 론. 7. 저 자 소 개. 여 성 문(학생회원) 2005년 전북대학교 전자정보 공학부학사 졸업 2007년 전북대학교 전자공학과 석사 졸업 2007년～현재 전북대학교 전자공학부 박사과정 <주관심분야 : 위성통신, 디지털 통신, LDPC>. 본 논문에서는 LTE-Advanced 규격을 기반으로 하 는 지상 이동 위성 채널 시스템에 대한 효율적인 AMC 방식을 사용하기 위한 방안으로 간단한 신호 예측 방식 을 사용하고 가변 전력 마진을 사용할 수 있는 방안을 제시하였다. 이동위성통신시스템에서 채널의 상태에 따 라 AMC 방식에 인터리버와 가변 전력 마진 방법을 적 절히 결합하여 사용해야 하면, 고정 전력 마진을 사용. 강 군 석(정회원) 1997년 경북대학교 전자공학과 학사 1999년 경북대학교 전자공학과 석사 1999년～현재 한국전자통신연구원 위성스마트통신연구팀 선임연구원 <주관심분야 : 이동/위성 통신, 다중 반송파 등>. 하는 방식에 비해 더 우수한 전력 효율 및 BER 성능을 얻을 수 있음을 보였다.. 참고문헌 [1] 김경미, “제 9차 ITU-R WP 5D 회의”, 국제회의 참가보고, 한국정보통신기술협회, 2010년 11월. [2] 한국전자통신연구원 위탁과제 보고서, “OFDM 기 반 위성무선인터페이스를 위한 적응적 변조 및 부 호 기반의 인터리빙 기법 연구”, 전북대학교, 2012 년 1월. [3] 여성문, 홍태철, 김수영, 송상섭 안도섭, “이동 위 성 통신 시스템에서의 LTE 기반 AMC 방식을 위 한 인터리버 설계”, 전자공학회논문지, 제 47권 TC편 제 3호, 2010년 3월. [4] 3GPP TS 36.213 : “Evolved Universal Terrestrial Radio Access (E-UTRA); Physical layer procedures”, V9.0.0 (2009-12) [5] 임광재, 권태곤, 유문희, “위성 통신 시스템에서 강 우 감쇠 보상을 위한 알고리즘”, 통신학회논문지 제 25권, 6호, 2000년 11월 [6] Fernando Pérez Fontán, Maryan Vázquez-Castro, Cristina Enjamio Cabado, Jorge Pita García, and Erwin Kubista, “Statistical Modeling of the LMS Channel”, IEEE, Trans. Communications, Vol. 50, pp.1549-1567, Nov. 2001.. 김 수 영(평생회원)-교신저자 1990년 한국과학기술원 전기 및 전자공학과 학사 졸업. 1990년～1991년 ETRI 연구원 1992년 Univ. of Surrey, U.K 공학 석사 졸업. 1995년 Univ. of Surrey, U.K 공학 박사 졸업. 1994년～1996년 Research Fellow, Univ. of Surrey, U.K. 1996년～2004년 ETRI 광대역무선전송연구팀장. 2004년～현재 전북대학교 전자공학부 부교수. <주관심분야 : 오류정정부호, 시공간블럭부호, 이 동/위성통신> 구 본 준(정회원) 1995년 경북대학교 공학사 1999년 경북대학교 공학석사 2010년 충북대학교 공학박사 1999년～현재 한국전자통신 연구원 위성스마트통신 연구팀장 <주관심분야 : 위성개인휴대통신, 주파수공유>. (408).
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수치
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