초록 ▼

□연구개요
수중음향통신은 지상의 전파를 이용한 무선 통신 기술과 달리 주로 음파를 이용한다. 음파는 매우 저속이며 시간에 따른 다중 경로와 해수면과 해저면에서의 반사가 발생한다. 또한 수온, 염분, 수압, 해류와 해저지형 등에 의해 신호의 왜곡 및 손실이 일어나기 때문에 수중음향통신은 지상에서 전파를 이용한 통신에 비하여 매우 어려운 일이다. 본 연구에서는 다양한 수중음향채널에서 안정적인 성능으로 통신을 가능하게 위하여 수중음향채널 상태에 따라 적응적으로 물리계층의 송수신 방식을 결정하는 알고리즘 개발을 목표로 하였다. 수중음

□연구개요
수중음향통신은 지상의 전파를 이용한 무선 통신 기술과 달리 주로 음파를 이용한다. 음파는 매우 저속이며 시간에 따른 다중 경로와 해수면과 해저면에서의 반사가 발생한다. 또한 수온, 염분, 수압, 해류와 해저지형 등에 의해 신호의 왜곡 및 손실이 일어나기 때문에 수중음향통신은 지상에서 전파를 이용한 통신에 비하여 매우 어려운 일이다. 본 연구에서는 다양한 수중음향채널에서 안정적인 성능으로 통신을 가능하게 위하여 수중음향채널 상태에 따라 적응적으로 물리계층의 송수신 방식을 결정하는 알고리즘 개발을 목표로 하였다. 수중음향채널의 상태에 따른 송수신 방식을 결정을 기계학습을 이용하여 최적화할 수 있도록 연구하였다. 특히, OFDM 기반의 수중음향통신 모뎀을 위한 기계학습 기반 링크적응형 송수신 파라미터 선정 알고리즘 개발을 수행하였다.

□연구 목표대비 연구결과
본 연구에서는 다양한 형태로 급변하는 수중음향채널을 기계학습 알고리즘을 기반으로 OFDM 방식의 수중음향통신 모뎀의 적응적인 송수신 방법을 결정하는 알고리즘 개발을 목표로 하였다.
본 연구에서는 수중음향채널의 상태에 따라서 적응적 송신을 위한 OFDM 방식을 위하여 파일럿 간격, 주파수/시간 반복 전송, 변조 방식, 채널 코딩과 같은 다양한 변경할 수 있는 파라미터를 수중환경에 맞게 설계를 수행하였다.
또한 수중에서 다양한 파라미터 변경을 통해 성능(BER)을 확인하여 수중채널의 delay spread, doppler spread, doppler shift, SNR 등 다양한 상태와 성능(BER)간의 상관관계 분석을 수행하였다. 이를 통하여 수중음향채널 상태에 따른 송신 방식 결정을 위한 기계학습에 활용할 파라미터를 선정하였다. 선정된 수중채널 특성 파라미터를 이용하여 기계학습 알고리즘을 수행하여 현재 수중채널 상태에서 에러 없는 통신 성능을 위한 송신 파라미터를 선정하도록 SDR 기반의 수중통신 모뎀을 개발하였다.

□연구개발결과의 중요성
수중통신 기술은 재난 및 재해에 대한 감시와 육상 재난망과의 연계를 통한 감시 시스템으로 활용이 가능하며, 지진, 쓰나미, 방사능 감시 및 해류, 수온, 염분, CO2 농도 등 실시간/장시간 해양환경 관측을 위한 통신장비로 활용이 가능하다. 또한, 국방분야에서 수중이동체의 탐지 및 위치추적을 통한 항만방어체계, 무인방어체계의 통신기기로 활용이 가능하고, 해양플랜트에서 원유, 가스 시추 및 처리시 누출 감시 및 지중매립 CO2 유출 감시 분야에도 활용이 가능하다. 또한, 최근 수중 사물인터넷(Internet of Underwater Things) 서비스에 대한 관심이 증대되고 있는데 이를 위한 통신인프라의 핵심 기술로 활용이 가능하다.

(출처 : 요 약 문 2p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 연구결과 요약문 ... 2
• 목차 ... 3
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 4
• 2. 연구수행내용 및 연구결과 ... 6
• - 1차년도 수행 내용 ... 6
• - 2차년도 수행 내용 ... 10
• - 3차년도 수행 내용 ... 11
• 3. 연구개발결과의 중요성 ... 15
• 4. 참고문헌 ... 16
• 5. 연구성과 ... 18
• 대표적 연구실적 ... 20
• 끝페이지 ... 29