KR101048244B1 - 무선 센서 네트워크에서 나카가미-ｎ 페이딩 채널 모델과 ＬＤＣＰ 방식의 채널 부호화를 적용한 데이터 송신 방법 - Google Patents

무선 센서 네트워크에서 나카가미-ｎ 페이딩 채널 모델과 ＬＤＣＰ 방식의 채널 부호화를 적용한 데이터 송신 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 센서 네트워크에 관한 것으로, 보다 구체적으로 센서 노드에서 감지한 데이터를 LDPC(Low Density Parity Check) 방식으로 부호화하며, 센서 노드와 수집 노드 사이의 채널 모델로 나카카미-n 채널을 사용하는 센서 노드와 수집 노드 사이의 데이터 송수신 방법에 관한 것이다.
본 발명에 따른 감지 데이터의 송신 방법은 센서 노드에서 감지한 데이터를 LDPC 방식을 이용하여 채널 부호화함으로써, 감지 데이터를 수학적 오류 복원의 한계로 알려진 샤먼 한계(Shannon limitShannon limit)에 근접한 우수한 성능으로 오류 정정 코딩할 수 있다. 또한 본 발명에 따른 감지 데이터의 송신 방법은 무선 센서 네트워크가 사용되는 환경 조건에 가장 적절한 나카가미-n 채널 모델을 적용함으로써, 종래 레일레이 페이딩 채널 모델을 적용한 무선 센서 네트워크보다 정확한 채널 상태를 구현할 수 있다.
센서 네트워크, 채널 모델, 레일레이, 나카가미, 채널 부호화, 오류 정정 코드, LDPC

Description

무선 센서 네트워크에서 나카가미-ｎ 페이딩 채널 모델과 ＬＤＣＰ 방식의 채널 부호화를 적용한 데이터 송신 방법{Method for transmitting data adapting Nakagami-n fading channel model and LDPC channel coding in sensor network}
본 발명은 센서 네트워크에 관한 것으로, 보다 구체적으로 센서 노드에서 감지한 데이터를 LDPC(Low Density Parity Check) 방식으로 부호화하며, 센서 노드와 수집 노드 사이의 채널 모델로 나카카미-n 채널을 사용하는 센서 노드와 수집 노드 사이의 데이터 송수신 방법에 관한 것이다.
센서 네트워크는 낮은 연산 능력과 저용량의 배터리 전원으로 동작하는 센서 노드들로 구성된 네트워크이다. 센서 네트워크는 센서 노드들이 배치된 센서 필드와 센서 필드와 외부망을 연결하는 싱크로 구성된다. 이러한 센서 노드들은 센싱, 데이터 처리, 통신 컴포넌트들로 구성된다.
많은 수의 센서 노드들로 구성되는 센서 네트워크는 센서 노드들이 배치되어 있는 위치에서 센서 노드들이 주위 환경을 감지하고, 싱크로 불리는 하나 또는 그 이상의 수집 노드들로 감지한 데이터를 전송한다. 이러한 센서 네트워크는 현재 헬스, 군사, 홈 네트워크, 환경 감시, 공장 관리, 재난 감시 등의 다양한 응용 분 야에서 사용되고 있다.
더욱이, 센서 기술, MEMS 기술, 저전력 전자 공학 기술, 저전력 RF 설계 기술들이 비약적으로 발달함에 따라, 센서 네트워크는 적은 데이터량과 낮은 연산 능력으로만 사용되던 응용 분야에서 고속 데이터와 지연에 민감한 트래픽을 사용하는 응용 분야, 예를 들어 멀티 미디어용 센서 네트워크에까지 사용되고 있다. 따라서 센서 네트워크의 적용 분야는 큰 규모의 데이터를 다루는 시스템이나 높은 연산력을 필요로 하는 복잡하고 정교한 자동 제어 시스템에도 널리 사용될 것으로 예상된다.
도 1은 통상의 센서 네트워크를 구비하는 센서 네트워크 시스템을 도시하고 있다.
도 1을 참고로 살펴보면, 센서 네트워크 시스템은 크게 센서 네트워크와 인터넷망(60), 그리고 인터넷망(60)에 접속되어 있는 관리자 서버(70)로 구성되어 있다.
먼저 센서 네트워크는 다수의 센서 노드(S)로 구성된 클러스터들(10, 20, 30, 40)과 다수의 클러스터들(10, 20, 30, 40)에서 감지한 데이터를 수집하는 수집 노드(50)로 구성되어 있다. 감시하고자 하는 특정 지역에 무작위로 또는 일정한 규칙으로 다수의 센서 노드가 배치되어 있으며, 다수의 센서 노드들은 배치된 지역에서 발생하는 이벤트, 예를 들어 온도 변화, 진동 세기, 빛의 세기 등과 같은 환경 변화를 감지한다.
센서 네트워크는 클러스터라는 작은 영역들로 분할되며, 클러스터에 구비되어 있는 다수의 센서 노드들에서 감지한 데이터는 클러스터 단위로 수집 노드(50)로 전송된다. 즉, 클러스터 단위로 클러스터에 구비되어 있는 다수의 센서 노드들은 각각 감지한 데이터를 수집 노드(50)로 송신하거나, 각 클러스터에 구비되어 있는 다수의 센서 노드들에서 감지한 모든 데이터를 각 클러스터의 헤더 노드를 통해 수집 노드(50)로 송신한다.
수집 노드(50)는 외부 통신망, 바람직하게는 인터넷(60)에 접속되어 있으며, 인터넷(60)에는 관리자 서버(70)가 접속되어 있다. 수집 노드(50)는 클러스터 단위로 다수의 클러스터에서 수집한 데이터를 인터넷(60)을 통해 관리자 서버(70)로 송신한다. 관리자는 관리자 서버(70)를 통해 수신한 데이터를 이용하여 센서 네트워크가 설치되어 있는 지역의 환경 변화를 모니터링하고, 모니터링한 환경 변화에 대처할 수 있다.
각 클러스터 단위로 수집 노드(50)로 송신되는 감지 데이터는 송신 과정에서 발생하는 오류를 수집 노드(50)에서 검출 또는 정정할 수 있도록 채널 부호화된다. 채널 부호화란 송신 전력 및 대역폭을 증가시키지 않고, 다만 원래의 정보 데이터에 부가적인 비트를 추가하여 송신함으로써 채널을 통과하면서 발생한 왜곡 및 잡음으로 인한 오류 비트를 수신단에서 추가된 부가적인 비트를 사용하여 검출 또는 정정하는 기법이다. 채널 부호화를 통해 생성된 코드를 오류 제어 코드라고 언급하며, 생성한 오류 제어 코드에서 감지한 데이터 이외에 오류를 검출 또는 정정하는데 사용되는 부가적인 비트를 리던던시 데이터라 언급한다. 수집 노드(50)는 수신한 감지 데이터에 잡음으로 인하여 오류가 발생하더라도, 오류 제어 코드를 이용하여 오류를 정정할 수 있다. 에너지 의존도가 높은 센서 네트워크에서 적절한 오류 제어 코딩은 센서 노드에서 감지 데이터의 송신 에너지를 줄이며, 센서 네트워크의 수명을 연장할 수 있는 방법이다. 따라서 무선 센서 네트워크에서 수집 노드로 송신되는 감지 데이터를 채널 부호화하는데 있어 좋은 성능의 오류 제어 코딩을 적용할 필요가 있다.
한편, 통상의 무선 센서 네트워크에서 센서 노드들은 평야, 사막, 활화산, 해안가 등과 같은 인구 조밀 지역에서 떨어진 지역에 설치되어, 설치된 지역의 온도, 습도, 진동 변화 등과 같은 이벤트를 감지하고 감지한 이벤트에 대처하기 위하여 사용된다. 그러나 종래 무선 센서 네트워크의 채널 모델로 사용되는 레일레이(Rayleigh) 페이딩(fading) 채널 모델은 다수의 건물들이 조밀하게 존재하는 도시 환경에서 적절한 채널 모델이다. 따라서 종래 무선 센서 네트워크의 채널 모델로 사용되는 레일레이 페이딩 채널은 통상의 무선 센서 네트워크가 사용되는 채널 환경과는 거리가 멀다는 문제점을 가진다.
본 발명은 위에서 설명한 종래 기술이 가지는 요구와 문제점을 해결하기 위한 것으로, 본 발명이 이루고자 하는 목적은 센서 노드에서 감지한 데이터를 효율적인 오류 정정 코드를 사용하여 채널 부호화하여 수집 노드로 송신하는 방법을 제공하는 것이다.
본 발명이 이루고자 하는 다른 목적은 무선 센서 네트워크가 사용되는 환경에 적합한 채널 모델을 이용한 감지 데이터의 송신 방법을 제공하는 것이다.
다수의 센서 노드와 다수의 센서 노드에서 감지한 데이터를 수신하는 수집 노드를 구비하는 센서 네트워크에서 센서 노드에서 수집 노드로 감지한 데이터를 송신하는 본 발명에 따른 데이터 송신 방법은 감지한 데이터를 LDPC(Low Density Parity Check) 방식으로 부호화화는 단계와, LDPC 방식으로 부호화된 감지 데이터를 수집 노드로 송신하는 단계를 포함한다.
바람직하게, 감지 데이터를 송신하는 센서 노드와 상기 수집 노드 사이의 채널은 나카가미-n 채널 모델이 사용되며, LDPC 방식으로 부호화된 감지 데이터는 수집 노드에서 합곱(Sum-Product) 알고리즘에 의해 복호화되는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따른 데이터 송신 방법은 종래 센서 노드의 데이터 송신 방법과 비교하여 다음과 같은 다양한 효과들을 가진다.
첫째, 본 발명에 따른 감지 데이터의 송신 방법은 센서 노드에서 감지한 데이터를 LDPC 방식을 이용하여 채널 부호화함으로써, 감지 데이터를 수학적 오류 복원의 한계로 알려진 샤먼 한계(Shannon limitShannon limit)에 근접한 우수한 성능으로 오류 정정 코딩할 수 있다.
둘째, 본 발명에 따른 감지 데이터의 송신 방법은 무선 센서 네트워크가 사용되는 환경 조건에 가장 적절한 나카가미-n 채널 모델을 적용함으로써, 종래 레일레이 페이딩 채널 모델을 적용한 무선 센서 네트워크보다 정확한 채널 상태를 구현할 수 있다.
셋째, 본 발명에 따른 데이터 송신 방법은 센서 노드에서 감지한 데이터를 LDPC 방식으로 채널 부호화하며 센서 노드와 수집 노드 사이의 채널 모델을 나카가미-n 채널 모델로 구현함으로써, 에너지 의존도가 높은 무선 센서 네트워크에서 데이터 송신에 따른 에너지 소비를 줄일 수 있다.
이하 첨부한 도면을 참고로 본 발명에 따라 무선 센서 네트워크에서 감지한 데이터를 수집 노드로 송신하는 방법에 대해 보다 구체적으로 살펴본다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 무선 센서 네트워크를 도시하고 있다.
도 2를 참고로 살펴보면, 클러스터(100)에는 다수의 센서 노드들(SN1, SN2, SN3, SN4)과 클러스터 헤더 노드(HN)가 구비되어 있다. 센서 네트워크에는 클러스터(100)이외에 다수의 클러스터들이 존재할 수 있으며, 클러스터(100)에는 센서 노 드들(SN1, SN2, SN3, SN4)보다 적거나 많은 센서 노드들이 구비될 수 있다.
클러스터(100)에 존재하는 다수의 센서 노드들(SN1, SN2, SN3, SN4)은 각자 배치된 위치에서 이벤트의 발생, 즉 환경 변화를 감지하고 감지한 환경 변화의 데이터를 클러스터 헤더 노드(HN)로 송신한다. 헤더 노드(HN)는 배치된 위치에서 환경 변화를 감지할 뿐만 아니라 다수의 센서 노드들(SN1, SN2, SN3, SN4)로부터 데이터를 수신하고 수신한 데이터의 총 크기를 제어하거나, 다수의 센서 노드들(SN1, SN2, SN3, SN4)에서 감지되는 수집 데이터를 수집 노드(110)로 송신한다.
헤더 노드(HN)와 수집 노드(110) 사이에서는 수집 데이터를 헤더 노드(HN)에서 수집 노드(110)로 송신하기 위한 채널이 형성된다. 페이딩이 존재하는 통신 환경에서 헤더 노드(HN)와 수집 노드(120) 사이에 직접적인 통신 경로(120)가 존재하는 경우, 통신 경로(120)를 통해 수신한 신호는 주(dominant)를 이루며 통신 경로(120)를 통해 수신한 신호의 포락선은 n개의 분포(distribution)를 가지는데 이를 나카가미-n 페이딩 채널이라고 한다.
무선 센서 네트워크에서 클러스터(100)에 존재하는 다수의 센서 노드들 또는 헤더 노드는 임의의 장소에 무작위적으로 설치되어 있다. 따라서 헤더 노드(HN)와 수집 노드(110) 사이에 형성되어 있는 채널에는 가시채널 성분과 비가시채널 성분이 모두 포함되어 있다. 헤더 노드(HN)와 수집 노드(110) 사이에 형성된 채널에 존재하는 가시채널과 비가시채널의 성분은 아래의 수학식(1)과 같이 표현된다.
[수학식 1]
Figure 112008089690318-pat00001
여기서
Figure 112008089690318-pat00002
은 가시채널의 성분이며,
Figure 112008089690318-pat00003
은 비가시채널의 성분이며, K=n2이며, n은 나카가미 파라미터이다. 여기서 HLOS는 헤더 노드와 수집 노드 사이에 방해 요인이 없으며 헤더 노드와 수집 노드 사이에 직접적이며 결정된(deterministic) 채널이 형성되는 경우의 채널 파라미터이며, HNLOS는 헤더 노드와 수집 노드 사이에 많은 방해 요인이 존재하며 헤더 노드와 수집 노드 사이에 직접적이며 결정된 채널이 형성되지 않는 경우의 채널 파라미터를 나타낸다. K의 값이 0인 경우, 헤더 노드(HN)와 수집 노드 사이에 형성된 채널은 순수한 레일레이 페이딩 채널을 의미하며, K의 값이 ∞인 경우 페이딩이 존재하지 않는 채널을 의미한다.
헤더 노드(HN)는 다수의 센서 노드들(SN1, SN2, SN3, SN4)로부터 수신한 감지 데이터와 헤더 노드(HN)에서 감지한 데이터 사이의 상관 관계에 기초하여 다수의 센서 노드들(SN1, SN2, SN3, SN4) 또는 헤더 노드(HN)에서 감지한 데이터 중 반복된 데이터를 삭제하여 수집 데이터를 생성하고, 생성한 수집 데이터를 LDPC(Low Density Parity Check) 방식으로 채널 부호화한다. LDPC 코드는 오류 정정 코드의 일종으로 감지 데이터를 수학적 오류 복원의 한계로 알려진 샤먼 한계(Shannon limitShannon limit)에 근접한 우수한 성능으로 오류 정정하는 코드이다.
헤더 노드(HN)에서 수집 데이터를 LDPC 방식으로 채널 부호화하는 방법을 보다 구체적으로 살펴보면, LDPC 코드는 원소의 대부분이 '0'으로 이루어져 있는 패리티 체크 행렬(H)에 의해서 발생되는 선형 블록 코드로서, 적은 수의 패리티 검사 방정식을 이용하여 계산량을 줄이고 확률적인 반복 복호화를 통해 성능의 향상을 가져온다. LDPC 코드는 블록 코드의 성질을 가지므로 전송되는 코드 워드(c), 즉 부호화된 감지 데이터는 아래의 수학식 (2)와 같이 나타낼 수 있다.
[수학식 2]
Figure 112008089690318-pat00004
여기서 G는 생성행렬, s는 정보 벡터를 의미한다.
LDPC 코드의 부호화 과정은 생성 행렬(G)를 계산하는 것에서부터 시작된다. 주어진 패리티 체크 행렬(H)은 일반적으로 코드워드를 바로 생성할 수 있는 구조적 형태가 아니므로 가우스 소거법을 이용하여 패리티 체크 행렬(H)를 구조적 형태로 변환하여 생성 행렬(G)를 계산한다. 도 3은 패리티 체크 행렬(H)과 이에 상응하는 생성 행렬(G)의 일 예를 도시하고 있다.
수집 노드에서 LDPC 방식으로 부호화된 코드 워드를 복호화하는 방법을 보다 구체적으로 살펴보면, LDPC 코드의 복호는 이분(bipartite) 그래프 기반으로 합곱(Sum-product) 알고리즘에 의한 반복적인 복호 알고리즘을 수행하여 이루어진다. 합곱 알고리즘이란 Hx=0을 만족하는 가장 확률적으로 근사한 코드워드 벡터(x)를 찾아내기 위하여 x의 확률값을 이용하는 알고리즘이다.
도 4는 도3에 도시되어 있는 패리티 체크 행렬(H)에 해당하는 이분 그래프의 일 예를 도시하고 있다. 이분 그래프란 패리티 체크 행렬(H)의 각 열을 비트 노드(bit node), 각 행을 체크 노드(check node)라고 하여 그래프로 표시한 것이다. 비트 노드와 체크 노드 사이에 연결된 선은 패리티 체크 행렬(H)의 각 열과 행이 가지는 '1'의 위치와 수에 의해 결정되는데, 비트 노드와 체크 노드 사이에서 메시지 전송이 이루어지면서 코드 워드의 복호가 진행된다.
도 5와 도 6은 채널 부호화를 하지 않고 수집 데이터를 수집 노드로 송신하는 경우의 BER(Bit Error Rate)와 확률 기반(Probability domain) 또는 로그 기반(Log domain)의 LDPC 방식으로 채널 부호화하는 경우의 BER을 도시하고 있다.
도 5를 참고로 살펴보면, 수집 데이터를 1000×2000 크기의 패리티 체크 행렬(H)을 사용하여 LDPC 부호화하는 경우는 채널 부호화하지 않은 경우보다 BER 성능이 좋은 것을 알 수 있다. 도 6을 참고로 살펴보면, 수집 데이터를 2000×4000 크기의 패리티 체크 행렬을 사용하여 LDPC 부호화하는 경우는 채널 부호화하지 않은 경우보다 BER 성능이 좋은 것을 알 수 있다.
BER과 데이터 송신에 소비되는 에너지 사이의 관계는 아래의 수학식(3)과 같이 표현된다.
[수학식 3]
Figure 112008089690318-pat00005
여기서 P는 평균 BER이며, Eb는 주어진 BER에서 1개의 비트를 송신하는데 송신하는데 소비되는 평균 에너지, N0은 잡음 분산을 의미한다. 수학식(3)에서 알 수 있는 것과 같이, P가 향상될수록 데이터를 송신하는데 소비되는 에너지를 절약할 수 있다.
한편, 도 7은 다양한 파라미터를 가지는 나카가미-n채널에서 신호대잡음비에 대한 감량 용량(outage capacity)의 크기를 나타내는 그래프이며, 도 8은 다양한 감량 확률(outage probability)을 가지는 나카가미-n 채널에서 신호대잡음비에 대한 감량 용량의 크기를 나타내는 그래프이다. 도 7에서 나카가미-n 채널의 파라미터 값(n)이 0인 것은 레일레이 페이딩 채널을 의미하며 나카가미-n 채널의 파라미터 값(n)이 ∞인 것은 페이딩이 존재하지 않는 것을 의미한다. 파라미터(n)의 값이 증가할수록 페이딩은 줄어들며, 따라서 감량 용량의 크기도 증가한다.
여기서 감량 확률(q)의 정의를 도 9를 참고로 살펴보면, 감량 확률이란 수신 신호의 신호대 잡음비(SNR)가 임계값(SNRTH)을 초과하지 못하는 확률을 의미한다. 수신 신호의 신호대잡음비의 크기가 임계값을 초과하는 지역은 페이딩이 존재하지 않는 지역이며, 수신 신호의 신호대잡음비의 크기가 임계값을 초과하지 않는 지역 은 페이딩이 존재하는 지역이다. 한편 감량 용량이란, 수신 신호의 채널 용량을 소정 수로 샘플링하는 경우 낮은 채널 용량의 순서로 선택한 채널 용량의 평균 크기를 의미한다. 예를 들어, 샘플링한 수신 신호의 채널 용량이 2.3, 2.1, 1.8, 1.5, 1.4, 1.3, 1.1, 1.5, 1.9, 2.0이며, 10%의 감량 확률에 대한 감량 용량은 샘플링한 수신 신호의 채널 용량을 낮은 순서로 즉, 1.1, 1.3, 1.4, 1.5, 1.5, 1.8, 1.9, 2.0, 2.1, 2.3로 정렬한 경우 이중 10%의 평균 크기를 계산하여 감량 용량을 계산한다.
이상에서 설명한 것은 본 발명에 따른 다양한 윈도우 애플리케이션과의 인터페이스 방법과 이를 이용한 검사 의뢰 자동화 방법 및 시스템의 예시적인 실시예에 불과한 것으로서, 본 발명은 상기한 실시예에 한정되지 않고, 이하의 특허청구범위에서 청구하는 바와 같이, 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 누구든지 다양한 변경 실시가 가능한 범위까지 본 발명의 기술적 정신이 있다고 할 것이다.
도 1은 통상의 센서 네트워크를 구비하는 센서 네트워크 시스템을 도시하고 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 무선 센서 네트워크를 도시하고 있다.
도 3은 패리티 체크 행렬(H)과 이에 상응하는 생성 행렬(G)의 일 예를 도시하고 있다.
도 4는 도3에 도시되어 있는 패리티 체크 행렬(H)에 해당하는 이분 그래프의 일 예를 도시하고 있다.
도 5와 도 6은 채널 부호화를 하지 않고 수집 데이터를 수집 노드로 송신하는 경우의 BER(Bit Error Rate)와 확률 기반(Probability domain) 또는 로그 기반(Log domain)의 LDPC 방식으로 채널 부호화하는 경우의 BER을 도시하고 있다.
도 7은 다양한 파라미터를 가지는 나카가미-n채널에서 신호대잡음비에 대한 감량 용량(outage capacity)의 크기를 나타내는 그래프이다.
도 8은 다양한 감량 확률(outage probability)을 가지는 나카가미-n 채널에서 신호대잡음비에 대한 감량 용량의 크기를 나타내는 그래프이다.

Claims (5)

  1. 다수의 센서 노드와 상기 다수의 센서 노드에서 감지한 데이터를 수신하는 수집 노드를 구비하는 센서 네트워크에서, 상기 센서 노드에서 상기 수집 노드로 상기 감지한 데이터를 송신하는 방법에 있어서,
    상기 감지한 데이터를 LDPC(Low Density Parity Check) 방식으로 채널 부호화하는 단계; 및
    상기 LDPC 방식으로 채널 부호화된 감지 데이터를 상기 수집 노드로 송신하는 단계를 포함하며,
    상기 채널 부호화된 감지 데이터를 송신하는 센서 노드와 상기 수집 노드 사이의 채널은 나카가미-n 채널 모델이 사용되며,
    상기 채널 부호화된 감지 데이터(c)는 아래의 수학식(1)에 의해 생성되며,
    [수학식 1]
    Figure 112010087502175-pat00018
    여기서 G는 생성행렬, s는 정보 벡터이고,
    상기 생성 행렬은 패리티 체크 행렬을 가우스 소거법으로 변환하여 생성되는 것을 특징으로 하는 데이터 송신 방법.
  2. 삭제
  3. 제 1 항에 있어서, 상기 나카가미-n 페이딩 채널을 거쳐 상기 센서 노드로부터 상기 수집 노드로 송신되는 상기 부호화된 감지 데이터는 가시채널 성분과 비가시채널 성분을 구비하는 것을 특징으로 하는 데이터 송신 방법.
  4. 제 3 항에 있어서, 상기 가시채널 성분과 비가시채널 성분은 아래의 수학식(2)로 표현되며,
    [수학식 2]
    Figure 112010087502175-pat00006
    여기서
    Figure 112010087502175-pat00007
    은 가시채널의 성분이며,
    Figure 112010087502175-pat00008
    은 비가시채널의 성분이며, K=n2이며, n은 나카가미 파라미터인 것을 특징으로 하는 데이터 송신 방법.
  5. 제 1 항에 있어서, 상기 LDPC 방식으로 부호화된 감지 데이터는
    상기 수집 노드에서 합곱 알고리즘에 의해 복호화되는 것을 특징으로 하는 데이터 송신 방법.
KR1020080135334A 2008-12-29 2008-12-29 무선 센서 네트워크에서 나카가미-ｎ 페이딩 채널 모델과 ＬＤＣＰ 방식의 채널 부호화를 적용한 데이터 송신 방법 KR101048244B1 (ko)

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