KR101504357B1 - 측정 데이터를 이용한 무선망 최적화용 지형 지물 정보 추출 방법 - Google Patents

측정 데이터를 이용한 무선망 최적화용 지형 지물 정보 추출 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 기지국 데이터와 측정 데이터에 기반하여 지형 지물 정보를 추출하여 지형 지물 데이터를 구축한 후에 상기 구축한 지형 지물 데이터를 다시 전파 해석 및 무선망 최적화에 이용함으로써 전파 해석의 정확도를 높이고 자동으로 무선망 최적화를 수행할 수 있도록 하기 위한, 측정 데이터를 이용한 무선망 최적화용 지형 지물 정보 추출 방법을 제공하고자 한다.
이를 위하여, 본 발명은 지형 지물 정보 추출 시스템에서의 지형 지물 정보 추출 방법에 있어서, 기지국 데이터와 측정 데이터를 획득하는 데이터 획득 단계; 제 1 기지국에 대한 측정 데이터를 지형 지물에 의한 영향 여부에 따라 구분하는 측정 데이터 구분 단계; 상기 구분한 측정 데이터 간의 경계 지점을 결정하는 결정 단계; 및 상기 결정된 경계 지점을 이용하여 지형 지물 정보를 추출하는 지형 지물 정보 추출 단계를 포함하되, 상기 결정 단계는, 상기 구분한 측정 데이터 간의 경계 지점을 탐색하는 단계; 및 상기 제 1 기지국으로부터 상기 탐색한 경계 지점까지의 선을 결정하는 단계를 포함한다.
전파 해석, 무선망 최적화, 측정 데이터, 지형 지물 정보, 추출, LOS와 NLOS 구분, 경계 지점, 선, 원호

Description

측정 데이터를 이용한 무선망 최적화용 지형 지물 정보 추출 방법{METHOD TO EXTRACT AND REPRESENT TERRAIN OBSTACLES FOR RADIO NETWORK OPTIMIZATION FROM MEASURED DRIVE-TEST DATA}
본 발명은 무선망 최적화용 지형 지물 정보 추출 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 기지국 데이터와 측정 데이터에 기반하여 지형 지물 정보를 추출하여 지형 지물 데이터를 구축한 후에 상기 구축한 지형 지물 데이터를 다시 전파 해석 및 무선망 최적화에 이용함으로써 전파 해석의 정확도를 높이고 자동으로 무선망 최적화를 수행할 수 있도록 하기 위한, 측정 데이터를 이용한 무선망 최적화용 지형 지물 정보 추출 방법에 관한 것이다.
일반적으로, 전파 해석 툴은 가능하면 정확하게 전파전파(電波傳播, radio wave propagation)를 시뮬레이션하기 위해서 GIS(Geographic Information System) 데이터(지형 데이터)를 이용한다.
이러한 전파 해석 툴에서 사용되는 지형 데이터는 전파 해석용 디지털 지형 데이터와 사용자를 위한 이미지로 구분할 수 있다. 그리고 지형 데이터는 다시 지형(Terrain/Clutter), 지형 특성(Morphology), 인공 지물(Vector) 데이터를 포함하여 이루어진다. 한편, 사용자를 위한 이미지는 위성 또는 항공기에서 촬영한 사진을 이용하거나, 사진을 이용할 수 없을 때에는 지도를 스캔(scan)하여 이용할 수도 있다.
그리고 전파 해석의 결과는 사용된 GIS 데이터의 해상도에 따라 완전히 다른 결과를 얻을 수도 있다. 예를 들어, 전파 해석의 가장 기본이 되는 지형 데이터는 해상도에 따라 완전평면, 저해상도, 중간 해상도, 및 고해상도로 구분할 수 있다.
다음으로, 저해상도 데이터, 중간 해상도 데이터, 및 고해상도 데이터에 대하여 상세히 살펴보면 다음과 같다.
먼저, 저해상도 데이터는 지형을 300미터 해상도 또는 그 이상으로 나타낸 데이터를 말한다. 저해상도 데이터는 무선통신사업 시작 시기에 대략의 사업계획을 수립하는데 사용된다. 저해상도 데이터는 도시 전체를 수십 개 픽셀로 나타내기 때문에 도시 지역의 정확한 셀 설계용으로 사용하기에는 부적합하다.
한편, 중간 해상도 데이터는 지형을 100~200미터 해상도 또는 그 이상으로 나타낸 데이터를 말한다. 중간 해상도 데이터는 다음의 두 가지 데이터를 포함하여 이루어진다.
첫 번째 데이터는 디지털 지형 데이터로서, 지형을 고도값을 갖는 픽셀들로 구성한 데이터(DEM)를 말한다.
두 번째 데이터는 지형 특성 데이터로서, 지형의 특성 또는 이용 형태를 나타내는 데이터(Morphology)를 말한다.
상기 지형 특성 데이터는 지상에 있는 물체의 높이, 회절 계수, 및 전파 감쇄 계수를 포함하여 이루어진다.
후술되는 아래의 예에서 볼 수 있는 바와 같이, 중간 해상도 데이터는 각 건물의 실제 경계 또는 실제 높이와 같은 건물 데이터는 포함하고 있지 않다.
이러한 중간 해상도 데이터를 이용하여 다음 두 가지 타입의 전파 해석을 수행할 수 있다.
- 결정론적 모델(Deterministic Model)
- 경험적 모델(Empirical Model)
상기 결정론적 모델(Deterministic Model)은 전자기파 전파이론을 이용하여 특정 지점에 도달하는 전파의 세기를 계산하는 방법이다. 이때, 결정론적 모델(Deterministic Model)을 사용하기 위해서는 3차원(3D) 지형 데이터가 있어야만 한다. 그러나 중간 해상도 데이터는 각 건물의 실제 높이를 나타내지 않고 지형 특성별로 통계적인 높이만을 나타내므로, 즉 3차원(3D) 지형 데이터를 포함하고 있지 않으므로 결정론적 모델(Deterministic Model)을 중간 해상도 데이터에 일반적으로 적용하는 것은 불가능하고, 다만 고주파수 대역에서의 전파전파를 계산하는 경우에 한정하여 결정론적 모델(Deterministic Model)을 중간 해상도 데이터에 적용할 수 있다.
그리고 경험적 모델(Empirical Model)은 건물의 영향을 무시하고, 실제 측정 결과의 분석에 의해 만들어진 결과들과 그 결과들에 대한 가정값들(건물 밀도, 건물 간의 이격 거리, 평균 건물 높이, 평균 길 너비 등)에 기반하여 전파 해석을 수행한다. 따라서 경험적 모델(Empirical Model)은 지형 데이터의 정밀도에 크게 영향을 받지 않는다. 이러한 경험적 모델(Empirical Model)은 일반적으로 다소 부정확하지만 가장 적은 계산량을 요구한다. 그리고 일부 전파 모델들은 건물 밀도 또는 평균 건물 높이를 가정하고 파라미터들을 결정할 수 있다. 이러한 전파 모델들은 충분히 검증되었다고 볼 수 있지만, 실제에 있어서는 건물 밀도나 평균 건물 높이와 같은 값들을 얻기 힘들고, 그 밀도나 높이가 일정하기 않기 때문에 정확한 결과를 얻기 위해서는, 측정 데이터를 이용한 전파모델 파라미터 튜닝이 필요한 단점이 있다.
한편, 고해상도 데이터는 도심지의 전파 환경을 가능하면 정확하게 제공하기 위해 사용된다. 이때, 전파전파에 영향을 미치는 모든 데이터들이 모델링된다.
도 1은 동일 지형에 대한 결정론적 모델(Deterministic Model)과 경험적 모델(Empirical Model)의 전파 해석 결과를 비교하여 나타낸 도면이다.
전파 해석 툴에서는 일반적으로 도 1에 도시된 바와 같이 지형 데이터 위에 지형 지물들을 벡터(Vector) 데이터로 올리게 되며, 각 지형 지물들은 해당 특성 데이터와 정확한 높이 값을 가지게 된다.
그러나 이러한 고해상도 데이터는 구축 비용이 많이 들고, 각 지형 지물들을 고려하는 3차원(3D) 전파 해석은 아주 높은 복잡도를 갖기 때문에 현재까지의 기술로는 적용하는 데에 무리가 있다.
도 2는 벡터(Vector)를 이용한 지형 지물을 포함하는 지형 데이터를 나타내는 도면이고, 도 3은 지형 지물을 포함하는 지형 데이터를 나타내는 도면이다.
전파 해석 툴에서는 도 2에 도시된 바와 같이 지형 지물들을 디지털 고도 모델(DEM : Digital Elevation Model)에 포함된 형태(Digital Surface Model)로 사용하는 방식도 지원한다. 이 방식의 경우에 위성이나 항공 촬영 데이터에서 추출한 높이 정보를 수작업 없이 그대로 사용할 수 있기 때문에 구축 비용이 저렴하다는 장점이 있으나, 지형 데이터의 해상도에 따라 건물 높이의 정확도가 떨어지고, 건물의 재질(콘크리트, 철골 등)을 지정할 수 없다는 단점이 있다. 또한, 이 방식은 건물과 지형을 동일하게 처리하기 때문에 하단에 있는 무선통신 단말기에 대한 고려를 할 수 없다는 것도 단점이 된다.
따라서 일반적으로는 경험적 모델(Empirical Model)을 사용하여 전파 해석을 수행하여 커버리지를 판단한 후에, 드라이브 테스트를 수행하여 MMSE(Minimum Mean Spare)와 같은 방법을 사용하여 경험적 모델(Empirical Model)의 파라미터를 조정하여 보다 정확도를 높여서 사용하게 된다. 그러나 이 방식은 지형 지물을 고려하지 않는 한계 때문에 지형 지물에 의한 커버리지 홀(coverage hole)을 예측하는 데 실패할 가능성이 상당히 높은 단점이 있다.
결론적으로, 기존의 전파 해석 방법은 고비용의 건물 데이터 없이는 부정확 한 전파전파 시뮬레이션을 할 수밖에 없는 문제점이 있으며, 이러한 문제점 때문에 실제로 사람이 직접 무선망 최적화 작업을 수행해야만 하는 단점이 있다.
다시 말하면, 기존의 전파 해석 방법은 고비용의 건물 데이터 없이는 전파전파 시뮬레이션 결과가 부정확할 수밖에 없는 문제점이 있고, 그에 따라 전파 해석 및 무선망 최적화를 수행함으로써 전파 해석의 정확도가 떨어지고 자동으로 무선망 최적화를 수행할 수 없는 단점이 있다.
전술한 바와 같이, 상기와 같은 종래 기술은 전파전파 시뮬레이션 결과가 부정확하고, 그에 따라 전파 해석의 정확도가 떨어지며 자동으로 무선망 최적화를 수행할 수 없는 문제점이 있으며, 이러한 문제점을 해결하고자 하는 것이 본 발명의 과제이다.
따라서 본 발명은 기지국 데이터와 측정 데이터에 기반하여 지형 지물 정보를 추출하여 지형 지물 데이터를 구축한 후에 상기 구축한 지형 지물 데이터를 다시 전파 해석 및 무선망 최적화에 이용함으로써 전파 해석의 정확도를 높이고 자동으로 무선망 최적화를 수행할 수 있도록 하기 위한, 측정 데이터를 이용한 무선망 최적화용 지형 지물 정보 추출 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
본 발명의 목적들은 이상에서 언급한 목적으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 본 발명의 다른 목적 및 장점들은 하기의 설명에 의해서 이해될 수 있으며, 본 발명의 실시예에 의해 보다 분명하게 알게 될 것이다. 또한, 본 발명의 목적 및 장점들은 특허 청구 범위에 나타낸 수단 및 그 조합에 의해 실현될 수 있음을 쉽게 알 수 있을 것이다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 방법은, 지형 지물 정보 추출 시스템에서의 지형 지물 정보 추출 방법에 있어서, 기지국 데이터와 측정 데이터를 획득하는 데이터 획득 단계; 제 1 기지국에 대한 측정 데이터를 지형 지물에 의한 영향 여부에 따라 구분하는 측정 데이터 구분 단계; 상기 구분한 측정 데이터 간의 경계 지점을 결정하는 결정 단계; 및 상기 결정된 경계 지점을 이용하여 지형 지물 정보를 추출하는 지형 지물 정보 추출 단계를 포함하되, 상기 결정 단계는, 상기 구분한 측정 데이터 간의 경계 지점을 탐색하는 단계; 및 상기 제 1 기지국으로부터 상기 탐색한 경계 지점까지의 선을 결정하는 단계를 포함한다.
또한, 상기 본 발명의 방법은, 상기 제 1 기지국 외의 모든 기지국들에 대해 상기 측정 데이터 구분 단계부터 상기 지형 지물 정보 추출 단계까지를 반복 수행하여 각 기지국에 대하여 지형 지물 정보를 추출하는 단계를 더 포함한다.
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상기와 같은 본 발명은, 기존의 전파 해석 방법에 비해 훨씬 더 간단하게 지형 지물에 대한 정보를 추출 및 저장할 수 있는 효과가 있다.
즉, 기존에 고비용의 건물 데이터 없이는 부정확한 전파전파 시뮬레이션 및 무선망 최적화를 할 수밖에 없던 문제를 해결하기 위해, 본 발명을 이용하면 보다 저렴한 비용으로 기존의 전파 해석 및 무선망 최적화 방법에 비해 보다 더 정확한 전파 세기 예측이 가능하다.
다시 말하면, 본 발명은 기존에 고비용의 건물 데이터 없이는 부정확한 전파전파 시뮬레이션을 할 수밖에 없었기 때문에 실제로 사람이 직접 무선망 최적화 작업을 수행해야만 하였던 문제를 해결하기 위해, 모든 기지국 데이터와 측정 데이터를 지형 지물 정보 추출 시스템(예 : 컴퓨터)에 로딩한 후에, 상기 기지국 데이터와 측정 데이터에 기반하여 지형 지물 정보를 추출하여 지형 지물 데이터를 구축한 후에 상기 구축한 지형 지물 데이터를 다시 전파 해석 및 무선망 최적화에 이용함으로써 전파 해석의 정확도를 높이고 자동으로 무선망 최적화를 수행할 수 있도록 하는 효과가 있다.
상술한 목적, 특징 및 장점은 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 후술되어 있는 상세한 설명을 통하여 보다 명확해 질 것이며, 그에 따라 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명의 기술적 사상을 용이하게 실시할 수 있을 것이다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어서 본 발명과 관련된 공지 기술에 대 한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에 그 상세한 설명을 생략하기로 한다. 이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 상세히 설명하기로 한다.
여기서, 본 발명에 대한 구체적인 일실시예의 설명에 앞서, LOS(Line-Of-Sight)인 경우와 NLOS(Non-LOS)인 경우의 전파 해석 방법에 대하여 살펴보기로 한다.
일반적으로, 전파 해석은 LOS(Line-Of-Sight)인 경우와 NLOS(Non-LOS)인 경우에 따라 서로 계산 방법이 다르다.
먼저, LOS(Line-Of-Sight)인 경우의 전파 감쇄 계산 방법에 대하여 살펴보면 다음과 같다.
LOS(Line-Of-Sight)는 수신단(Rx)과 송신단(Tx)이 직접 보이는 경우이다. 그러나 전파 해석 시에는 수신단(Rx)과 송신단(Tx)이 직접 보이는 것뿐만 아니라 수신단(Rx)과 송신단(Tx) 사이에 가려지지 않는 프레넬 존(Fresnel Zone)이 성립되어야 하는 것을 의미한다.
이러한 조건이 만족된다면 수신단(Rx)과 송신단(Tx) 간의 전파 감쇄는 "ITU-R 525 모델"을 사용하여 다음의 [수학식 1]과 같이 계산될 수 있다.
Figure 112008061756210-pat00001
여기서, Lfsd는 자유 공간 손실을 나타내고, d는 수신단(Rx)과 송신단(Tx) 간의 거리를 나타낸다.
다음으로, NLOS(Non-LOS)인 경우의 전파 감쇄 계산 방법에 대하여 살펴보면 다음과 같다.
NLOS인 경우는 전술한 자유 공간 손실에 회절 손실을 더해야 한다.
프레넬(Fresnel) 이론에 따르면 수신단(Rx)과 송신단(Tx) 간의 직선상에 존재하는 단일 나이프 에지(Knife-edge) 방해물에 의한 전파 감쇄는 프레넬 적분(Fresnel Integral)에 의해 구할 수 있지만, 실제적으로는 적용할 수 없으므로, 이러한 나이프 에지(Knife-edge)에 의한 회절(diffraction) 손실을 다음의 [수학식 2]와 같이 구한다.
Figure 112008061756210-pat00002
여기서, h/r은 "clearance ratio"라고도 불리는데, 상기 [수학식 2]에 정의되어 있는 바와 같이 변수 v는 "clearance ratio"의 제곱근을 의미한다. 여기서, r은 송신단(Tx)으로부터 d거리에서 프레넬(Fresnel) 타원면의 반경, h는 LOS(Line-Of-Sight) 윗부분에 해당하는 방해물의 높이를 의미한다. 이는 도 4에 도시된 v 결정 방식을 살펴보면 쉽게 이해할 수 있다. 그러고 이러한 경우는 하나의 방해물만 이 있는 경우이기 때문에 상기 [수학식 2]를 일반화하면 다음의 [수학식 3]과 같이 나타낼 수 있다. 다음의 [수학식 3]에서 i는 송신단(Tx)과 수신단(Rx) 사이의 방해물의 개수가 된다.
Figure 112008061756210-pat00003
그러므로 NLOS(Non-LOS)인 경우의 신호 감쇄는 다음의 [수학식 4]와 같은 수식으로 나타낼 수 있다.
Figure 112008061756210-pat00004
그 외에, 보다 정확한 계산을 위해서는 부 경로 감쇄(Sub-Path Attenuation)와 반사(Reflection)도 고려할 수 있다. 그러나 본 발명의 일실시예에서는 설명의 편의를 위하여 부 경로 감쇄와 반사는 고려하지 않기로 한다. 그러나 실제 구현에서는 부 경로 감쇄와 반사도 고려하여 구현하는 것이 당업자에게 가능하다고 할 것이다.
도 5a 및 도 5b는 본 발명이 적용되는 지형 지물 정보 추출 시스템의 일실시예 구성도이다.
도 5a에 도시된 바와 같이, 본 발명이 적용되는 지형 지물 정보 추출 시스템은, 본 발명에 필요한 연산을 수행하는 컴퓨터(51), 기지국의 위치 및 전력 등과 같은 데이터를 입력하기 위한 입력장치인 키보드(52)와 마우스(53), 및 연산 결과를 출력하기 위한 출력장치인 프린터(54)를 포함한다.
도 5b에 도시된 바와 같이, 본 발명이 적용되는 지형 지물 정보 추출 시스템의 컴퓨터(51)는, 중앙처리장치(55)와, 상기 중앙처리장치(55)에 연결된 주기억장치(56)와, 상기 주기억장치(56)에 연결된 보조기억장치(57)와, 상기 주기억장치(56)에 연결된 주변장치(58)를 구비한다.
이처럼, 본 발명이 적용되는 지형 지물 정보 추출 시스템은, 컴퓨터의 전체 동작을 제어하고 관리하는 중앙처리장치(55), 상기 중앙처리장치(55)에서 수행되는 프로그램을 저장하고 작업 수행 중에 이용되는 또는 작업 수행 중에 발생되는 각종 데이터를 저장하는 주기억장치(56)와 보조기억장치(57), 및 사용자와의 데이터 입/출력을 위한 입/출력 장치(52 내지 54)와, 통신 인터페이스 등을 위한 주변장치(58)를 포함한다.
그리고 상기 보조기억장치(57)는 대량의 데이터를 저장하는 역할을 하며, 상기 입/출력 장치(52 내지 54)는 일반적인 키보드(52), 마우스(53), 디스플레이 장치, 및 프린터(54) 등을 포함한다.
그러나 상기한 바와 같은 구성을 갖는 컴퓨터 하드웨어 환경은 당해 분야에서 이미 주지된 기술에 지나지 아니하므로 여기에서는 그에 관한 자세한 설명은 생략하기로 한다. 다만, 상기와 같은 하드웨어 시스템의 주기억장치(56)에는 기지국 데이터와 측정 데이터에 기반하여 지형 지물 정보를 추출하여 지형 지물 데이터를 구축한 후에 상기 구축한 지형 지물 데이터를 다시 전파 해석 및 무선망 최적화에 이용함으로써 전파 해석의 정확도를 높이고 자동으로 무선망 최적화를 수행할 수 있도록 하는 지형 지물 정보 추출 알고리즘이 저장되어 있으며, 상기 중앙처리장치(55)의 제어에 따라 수행된다.
본 발명에서 이루고자 하는 알고리즘, 즉 측정 데이터를 이용하여 무선망 최적화용 지형 지물 정보를 추출하는 알고리즘은, 기지국 데이터와 측정 데이터를 획득하고, 제 1 기지국에 대한 측정 데이터를 지형 지물에 의한 영향 여부에 따라 구분하며, 상기 구분한 측정 데이터 간의 경계 지점을 결정하고, 상기 결정된 경계 지점을 이용하여 지형 지물 정보를 추출하는 과정을 모든 기지국에 대하여 반복 수행하는 알고리즘이다.
도 6은 도심 지역에서의 빌딩 위치와 그에 따른 측정 신호의 예를 나타내는 도면이고, 도 7은 도심 지역에서의 빌딩 위치와 그에 따른 측정 신호의 예에서 실제 엔지니어가 사용 가능한 데이터를 나타내는 도면이며, 도 8은 도심 지역에서의 빌딩 위치와 그에 따른 측정 신호의 예에서 실제 엔지니어가 사용 가능한 데이터로부터 LOS와 NLOS의 경계를 구분하는 선을 결정한 경우를 나타내는 도면이고, 도 9는 도심 지역에서의 빌딩 위치와 그에 따른 측정 신호의 예에서 실제 엔지니어가 사용 가능한 데이터로부터 LOS와 NLOS를 구분하여 추출한 빌딩 정보의 예를 나타내는 도면이며, 도 10은 도심 지역에서의 빌딩 위치와 그에 따른 측정 신호의 예에서 실제 엔지니어가 사용 가능한 데이터로부터 LOS와 NLOS를 구분하여 추출한 빌딩 정보와 실제 빌딩 위치와의 비교도이고, 도 11은 본 발명에 따른 측정 데이터를 이용한 무선망 최적화용 지형 지물 정보 추출 방법에 대한 일실시예 흐름도이다.
먼저, 본 발명에 따른 측정 데이터를 이용한 무선망 최적화용 지형 지물 정보 추출 방법에 대한 기술 요지를 살펴보면 다음과 같다.
본 발명을 제공하기 위해서는 모든 기지국 데이터와 측정 데이터를 지형 지물 정보 추출 시스템(예 : 컴퓨터)에 로딩(또는 입력)한 후에, 상기 기지국 데이터와 측정 데이터에 기반하여 지형 지물 정보를 추출하여 지형 지물 데이터를 구축한 후에 상기 구축한 지형 지물 데이터를 다시 전파 해석 및 무선망 최적화에 이용함으로써, 전파 해석의 정확도를 높이게 되고, 자동으로 무선망 최적화를 수행할 수 있도록 한다.
일반적으로 전파가 지형 지물에 의해 영향을 받지 않는다면, 기지국으로부터 발사된 전파는 자유 공간(Free-Space) 전파 모델에 따라 공간을 진행한다. 따라서 기지국으로부터 발사된 전파가 지형 지물에 의해 영향을 받지 않는다면, 기지국에서 발사된 전파의 세기를 자유 공간(Free-Space) 전파 모델을 적용하여 감쇄시킨 전파 세기의 값은 측정된 전파 세기와 거의 같은 값을 가지게 될 것이다.
그러나 기지국으로부터 발사된 전파가 지형 지물에 의해 영향을 받는다면, 기지국에서 발사된 전파의 세기를 자유 공간(Free-Space) 전파 모델을 적용하여 감쇄시킨 전파 세기의 값은 측정된 전파 세기보다 더 큰 값을 가지게 될 것이다.
본 발명에서는 상기와 같은 특성(기지국에서 발사된 전파의 세기를 자유 공 간 전파 모델을 적용하여 감쇄시킨 전파 세기의 값과 측정된 전파 세기를 비교한 결과)을 이용하여, 측정 데이터의 신호 세기를 기준으로 해당 측정 데이터를 LOS와 NLOS로 구분하여 표시한다. 즉, 측정 데이터를 지형 지물에 의해 영향을 받지 않은 측정 데이터와 지형 지물에 의해 영향을 받은 측정 데이터로 구분하여 표시한다.
이때, 여러 기지국 중에서 어느 하나의 특정 기지국으로부터의 신호가 수신되는 여러 측정 지점 중에서 어느 한 지점에서 측정된, 상기 특정 기지국으로부터의 신호 세기(이하, "측정 신호 세기"라 함)가 도심 지역에서의 추가적인 손실(감쇄)을 고려한 전파 모델에 의해 예측된 신호 세기(이하, "예측 신호 세기"라 함)보다 크거나 같은 경우에는 LOS로 판단하고, 작은 경우에는 NLOS로 판단한다.
이때, 기준이 되는 신호 세기인 이미 알려진 LOS 위치의 측정 지점의 측정 신호 세기는 다음의 [수학식 1]을 만족해야 하며, 아래 [수학식 1]에서 δ값을 제외한 모든 값들을 알 수 있으므로, 다음의 [수학식 1]로부터 해당 지역의 전파 환경에 맞는 δ값을 구할 수 있다.
Figure 112008061756210-pat00005
여기서, 상기 [수식 1]의 각 파라미터의 의미는 다음과 같다.
- SS_indBmLOS : LOS인 경우에 dBm으로 나타낸 신호 세기(Signal Strength)
- TxPow_indBm : dBm으로 나타낸 신호 송신 전력
- AntennaGain_indB : dB로 나타낸 안테나 이득
- PathLoss_indB() : dB로 나타낸 경로 손실 함수
- dSH : 기지국과 단말기 사이의 거리
- f : 신호의 주파수
- d : 전파의 송신지점과 수신지점 간의 거리
따라서 측정 지점에서의 측정 전파 세기가 해당 측정 지점에 대한 예측 전파 세기
Figure 112008061756210-pat00006
보다 작거나 또는 일정 차이 이상으로 작은 경우라면, 해당 측정 지점을 NLOS로 판단하게 된다.
도 6에는 도심 지역에서의 빌딩 위치와 이 경우의 측정 신호의 예가 도시되어 있다. 이 경우에 실제 엔지니어가 사용 가능한 데이터는 도 7에 도시된 예와 같게 된다. 이때, 도 7은 전술한 바와 같이 측정 지점의 측정 신호 세기가 예측 신호 세기보다 크거나 같은 경우에는 LOS로 판단하고 작은 경우에는 NLOS로 판단하여 LOS와 NLOS를 구분한 후에, LOS는 녹색, NLOS는 적색으로 표시한 경우를 나타내고 있다.
상기와 같이 특정 기지국에 대한 측정 데이터를 LOS와 NLOS로 구분하여 표시한 후, 도 8에 도시된 바와 같이 LOS와 NLOS의 경계 지점을 찾아 해당하는 특정 기지국으로부터 경계 지점까지의 선을 결정한다.
다음으로, 지형 지물의 위치를 나타내기 위해 도 8에서 결정된 선을 기준으로 원호를 결정하여 지형 지물 정보를 추출한다. 이때, 원호의 반지름은 해당 기지 국으로부터 해당 원호 내의 가장 가까운 NLOS 시작점까지의 거리가 된다. 도 9에는 이렇게 결정한 원호를 나타내는 예가 도시되어 있다.
상기와 같은 과정은 모든 기지국들에 대해 반복적으로 수행되어야 하며, 추출된 지형 지물 정보는 해당 기지국들에 대한 전파 해석 및 무선망 최적화에 사용된다.
다음으로, 도 11은 참조하여 본 발명에 따른 측정 데이터를 이용한 무선망 최적화용 지형 지물 정보 추출 방법에 대한 동작 흐름을 살펴보면 다음과 같다.
먼저, 모든 기지국 데이터와 측정 데이터를 지형 지물 정보 추출 시스템(예 : 컴퓨터)에 로딩(또는 입력)한다(111).
이후, 특정 기지국에서 송출하는 신호가 수신되는 모든 측정 지점에 대해, 측정 신호 세기와 예측 신호 세기를 비교하여 LOS와 NLOS를 구분한다(112). 즉, 측정 신호 세기와 예측 신호 세기를 비교하여 측정 신호 세기가 예측 신호 세기보다 크거나 같은 경우에는 LOS로 판단하고 작은 경우에는 NLOS로 판단하여 LOS와 NLOS를 구분한다. 다시 말하면, 측정 데이터를 지형 지물에 의해 영향을 받지 않은 측정 데이터와 지형 지물에 의해 영향을 받은 측정 데이터로 구분하여 표시한다.
이후, 상기 구분한 LOS와 NLOS의 경계 지점을 찾아 해당하는 특정 기지국으로부터 경계 지점까지의 선을 결정한다(113). 즉, 측정 데이터가 지형 지물에 의해 영향을 받지 않는 영역과 측정 데이터가 지형 지물에 의해 영향을 받는 영역 간의 경계 지점을 탐색한 후에, 특정 기지국으로부터 상기 탐색한 경계 지점까지의 선을 결정한다.
이후, 지형 지물의 위치를 나타내기 위해, 상기 결정된 선을 기준으로 원호를 결정하여 지형 지물 정보를 추출한다(114). 즉, 상기 결정된 선을 기준으로 NLOS 영역을 나타낼 수 있는 원호를 결정하여 지형 지물 정보를 추출한다. 이때, 원호의 반지름은 해당 특정 기지국으로부터 해당 원호 내의 가장 가까운 NLOS 시작점까지의 거리가 된다.
이러한 "111" 내지 "114" 과정은 모든 기지국들에 대해 반복적으로 수행되어야 하며, 그에 따라 각각 추출된 지형 지물 정보는 해당 기지국들에 대한 전파 해석 및 무선망 최적화에 사용된다.
위와 같이 각 과정을 반복하면, 각 기지국과 지형 지물들 사이에 지형 지물들을 유추하여 설치할 수 있고, 이후부터는 이 지형 지물들을 이용하여 전파 해석 및 무선망 최적화를 수행하는 경우 LOS 지역과 NLOS 지역을 판단 가능하게 되어 훨씬 정확한 전파 세기 값을 예측할 수 있다.
이러한 방법을 사용하여, 간단하게 지형 지물 정보를 추출할 수 있고, 또한 지형 지물 정보가 기지국으로부터의 원호로 나타나게 되므로, 다음과 같은 간단한 자료구조로 지형 지물 정보를 나타내고 관리할 수 있다.
{시작각도, 끝각도, 반지름}
이때, 상기 지형 지물 정보는 각 기지국별로 추출되며, 시작각도는 각 기지 국에서 측정 데이터를 정북(0도) 위치에서 시작하여 시계방향으로 측정 데이터를 각도별로 검색하여, 측정 데이터가 LOS에서 NLOS로 변경되는 지점을 의미한다. 그리고 끝각도는 시작각도에서 시작되며, 측정 데이터를 각도별로 시계방향으로 검색하여 NLOS가 LOS로 변경되는 지점이다. 그리고 반지름은 기지국을 중심으로 해서 시작각도와 끝각도를 연결하는 선분을 구하고, 이 두 선분에서 LOS와 NLOS 상태가 변경되는 두 지점 중에 기지국과 가까운 지점과 기지국과의 거리가 된다.
이때, 각 {시작각도, 끝각도, 반지름}은 기지국별로 정의가 되며, 하나의 시작각도와 끝각도의 쌍은 다른 하나의 시작각도와 끝각도의 쌍과 서로 겹칠 수도 있다. 예를 들어, 하나의 기지국에 대해 {0도, 60도, 30meter}(A), {30도, 50도, 20meter}(B)의 지형 지물 정보가 있을 수 있다. 이러한 경우는 도 8의 아래쪽 오른편에 도시된 경우와 같이 여러 경로의 측정 데이터가 있는 경우, LOS에서 NLOS로 변경된 후에 계속 시계방향으로 진행하다가 다시 LOS가 NLOS로 변경되는 측정 지점이 있을 경우에 나타날 수 있다. 이런 경우에는 하나의 {시작각도, 끝각도, 반지름}의 지형 지물 정보(A)가 완성되기 전에 또 다른 {시작각도, 끝각도, 반지름}의 지형 지물 정보(B)가 형성되기 시작한다. 이러한 경우는 기지국에 가까운 지형 지물이 그 뒤에 있는 모든 경로를 NLOS로 만들기 때문에, 항상 지형 지물 정보(B)가 지형 지물 정보(A)보다 적은 반지름을 가지게 되고, 항상 지형 지물 정보(B)가 지형 지물 정보(A)보다 적은 끝각도를 가지게 된다. 물론, 시작각도는 지형 지물 정보(B)가 지형 지물 정보(A)보다 크게 된다.
전술한 바와 같이, 본 발명은 기존에 고비용의 건물 데이터 없이는 부정확한 전파전파 시뮬레이션을 할 수밖에 없었기 때문에 실제로 사람이 직접 무선망 최적화 작업을 수행해야만 하였던 문제를 해결하기 위해, 고비용의 건물 데이터가 없이도 모든 기지국 데이터와 측정 데이터를 지형 지물 정보 추출 시스템(예 : 컴퓨터)에 로딩한 후에, 상기 기지국 데이터와 측정 데이터에 기반하여 지형 지물 정보를 추출하여 지형 지물 데이터를 재구축한 다음에, 이렇게 재구축한 지형 지물 데이터를 다시 전파 해석 시스템 및 무선망 최적화 시스템상에서 이용함으로써, 전파해석의 정확도를 높이고, 자동으로 무선망 최적화를 수행하도록 한다.
한편, 전술한 바와 같은 본 발명의 방법은 컴퓨터 프로그램으로 작성이 가능하다. 그리고 상기 프로그램을 구성하는 코드 및 코드 세그먼트는 당해 분야의 컴퓨터 프로그래머에 의하여 용이하게 추론될 수 있다.　또한, 상기 작성된 프로그램은 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체(정보저장매체)에 저장되고, 컴퓨터에 의하여 판독되고 실행됨으로써 본 발명의 방법을 구현한다. 그리고 상기 기록매체는 컴퓨터가 판독할 수 있는 모든 형태의 기록매체를 포함한다.
이상에서 설명한 본 발명은, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 있어 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 여러 가지 치환, 변형 및 변경이 가능하므로 전술한 실시예 및 첨부된 도면에 의해 한정되는 것이 아니다.
본 발명은 전파 해석 및 그에 따른 무선망 최적화 등에 이용될 수 있다.
도 1은 동일 지형에 대한 결정론적 모델(Deterministic Model)과 경험적 모델(Empirical Model)의 전파 해석 결과를 비교하여 나타낸 도면,
도 2는 벡터(Vector)를 이용한 지형 지물을 포함하는 지형 데이터를 나타내는 도면,
도 3은 지형 지물을 포함하는 지형 데이터를 나타내는 도면,
도 4는 v의 결정 방식에 대한 설명도,
도 5a 및 도 5b는 본 발명이 적용되는 지형 지물 정보 추출 시스템의 일실시예 구성도,
도 6은 도심 지역에서의 빌딩 위치와 그에 따른 측정 신호의 예를 나타내는 도면,
도 7은 도심 지역에서의 빌딩 위치와 그에 따른 측정 신호의 예에서 실제 엔지니어가 사용 가능한 데이터를 나타내는 도면,
도 8은 도심 지역에서의 빌딩 위치와 그에 따른 측정 신호의 예에서 실제 엔지니어가 사용 가능한 데이터로부터 LOS와 NLOS의 경계를 구분하는 선을 결정한 경우를 나타내는 도면,
도 9는 도심 지역에서의 빌딩 위치와 그에 따른 측정 신호의 예에서 실제 엔지니어가 사용 가능한 데이터로부터 LOS와 NLOS를 구분하여 추출한 빌딩 정보의 예를 나타내는 도면,
도 10은 도심 지역에서의 빌딩 위치와 그에 따른 측정 신호의 예에서 실제 엔지니어가 사용 가능한 데이터로부터 LOS와 NLOS를 구분하여 추출한 빌딩 정보와 실제 빌딩 위치와의 비교도,
도 11은 본 발명에 따른 측정 데이터를 이용한 무선망 최적화용 지형 지물 정보 추출 방법에 대한 일실시예 흐름도이다.
* 도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명
51 : 컴퓨터 52 : 키보드
53 : 마우스 54 : 프린터
55 : 중앙처리장치 56 : 주기억장치
57 : 보조기억장치 58 : 주변장치

Claims (12)

  1. 지형 지물 정보 추출 시스템에서의 지형 지물 정보 추출 방법에 있어서,
    기지국 데이터와 측정 데이터를 획득하는 데이터 획득 단계;
    제 1 기지국에 대한 측정 데이터를 지형 지물에 의한 영향 여부에 따라 구분하는 측정 데이터 구분 단계;
    상기 구분한 측정 데이터 간의 경계 지점을 결정하는 결정 단계; 및
    상기 결정된 경계 지점을 이용하여 지형 지물 정보를 추출하는 지형 지물 정보 추출 단계를 포함하되,
    상기 결정 단계는,
    상기 구분한 측정 데이터 간의 경계 지점을 탐색하는 단계; 및
    상기 제 1 기지국으로부터 상기 탐색한 경계 지점까지의 선을 결정하는 단계
    를 포함하는 지형 지물 정보 추출 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 제 1 기지국 외의 모든 기지국들에 대해 상기 측정 데이터 구분 단계부터 상기 지형 지물 정보 추출 단계까지를 반복 수행하여 각 기지국에 대하여 지형 지물 정보를 추출하는 단계
    를 더 포함하는 지형 지물 정보 추출 방법.
  3. 제 1 항 또는 제 2 항에 있어서,
    상기 측정 데이터 구분 단계는,
    모든 측정 지점에 대해, 측정 신호 세기와 예측 신호 세기를 비교하여 LOS(Line-Of-Sight)와 NLOS(Non-LOS)를 구분하는, 지형 지물 정보 추출 방법.
  4. 제 3 항에 있어서,
    상기 측정 데이터 구분 단계는,
    상기 모든 측정 지점에 대해, 측정 신호 세기와 예측 신호 세기를 비교하는 단계;
    상기 비교 결과, 측정 신호 세기가 예측 신호 세기 이상이면 LOS로 판단하는 단계; 및
    상기 비교 결과, 측정 신호 세기가 예측 신호 세기 미만이면 NLOS로 판단하는 단계
    를 포함하는 지형 지물 정보 추출 방법.
  5. 삭제
  6. 제 3 항에 있어서,
    상기 결정 단계는,
    상기 구분한 LOS와 NLOS의 경계 지점을 탐색하여 상기 제 1 기지국으로부터 상기 탐색한 경계 지점까지의 선을 결정하는, 지형 지물 정보 추출 방법.
  7. 제 6 항에 있어서,
    상기 지형 지물 정보 추출 단계는,
    상기 결정된 선을 기준으로 원호를 결정하여 지형 지물 정보를 추출하는, 지형 지물 정보 추출 방법.
  8. 제 7 항에 있어서,
    상기 지형 지물 정보 추출 단계는,
    상기 결정된 선을 기준으로, NLOS 영역을 나타낼 수 있는 원호를 결정하여 지형 지물 정보를 추출하는, 지형 지물 정보 추출 방법.
  9. 제 8 항에 있어서,
    상기 추출한 지형 지물 정보는,
    {시작각도, 끝각도, 반지름}의 구조를 가지는, 지형 지물 정보 추출 방법.
  10. 제 9 항에 있어서,
    상기 시작각도는 상기 제 1 기지국에서 측정 데이터를 정북(0도) 위치에서 시작하여 시계방향으로 측정 데이터를 각도별로 검색하여, 측정 데이터가 LOS에서 NLOS로 변경되는 지점을 나타내고,
    상기 끝각도는 상기 시작각도에서 시작되고, 측정 데이터를 각도별로 시계방향으로 검색하여 NLOS가 LOS로 변경되는 지점을 나타내며,
    상기 반지름은 상기 제 1 기지국을 중심으로 해서 상기 시작각도와 상기 끝각도를 연결하는 선분을 구하고, 상기 구한 선분에서 LOS와 NLOS 상태가 변경되는 두 지점 중에 상기 제 1 기지국과 가까운 지점과 기지국과의 거리를 나타내는, 지형 지물 정보 추출 방법.
  11. 삭제
  12. 삭제
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20160135043A (ko) * 2015-05-15 2016-11-24 전자부품연구원 다변측정 감시시스템을 구성하는 컴포넌트의 동작상황 시뮬레이션 장치 및 방법

Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101048028B1 (ko) * 2011-05-09 2011-07-13 문엔지니어링 (주) 측정용 전파 송신 시스템
CN106411437B (zh) * 2016-08-24 2018-11-20 深圳无线电检测技术研究院 基于3d几何模型的视距传输概率预测方法
KR20210099894A (ko) * 2020-02-05 2021-08-13 삼성전자주식회사 건물의 상부 구조를 모델링하기 위한 장치 및 방법

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100250985B1 (ko) * 1997-12-15 2000-04-15 이계철 전파 해석용 지리정보시스템(gis) 데이타의 통합 방법
KR20030083987A (ko) * 2002-04-24 2003-11-01 주식회사 케이티 무선망 설계 시스템에서의 가시선 영역 분석 방법
KR20060003147A (ko) * 2004-07-05 2006-01-10 한국전자통신연구원 무선망 기지국 설계 방법

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100250985B1 (ko) * 1997-12-15 2000-04-15 이계철 전파 해석용 지리정보시스템(gis) 데이타의 통합 방법
KR20030083987A (ko) * 2002-04-24 2003-11-01 주식회사 케이티 무선망 설계 시스템에서의 가시선 영역 분석 방법
KR20060003147A (ko) * 2004-07-05 2006-01-10 한국전자통신연구원 무선망 기지국 설계 방법

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20160135043A (ko) * 2015-05-15 2016-11-24 전자부품연구원 다변측정 감시시스템을 구성하는 컴포넌트의 동작상황 시뮬레이션 장치 및 방법
KR102064850B1 (ko) * 2015-05-15 2020-01-13 전자부품연구원 다변측정 감시시스템을 구성하는 컴포넌트의 동작상황 시뮬레이션 장치 및 방법

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