KR20160087016A - 무선 통신 환경에서의 분산 동기 시스템을 위한 적응형 랜덤 전송 선택 방식 - Google Patents

무선 통신 환경에서의 분산 동기 시스템을 위한 적응형 랜덤 전송 선택 방식 Download PDF

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Abstract

일 실시예에 따른 무선 네트워크 환경에서의 분산 동기 시스템은, 난수 생성기(Random Number Generation)로부터 생성된 난수(
Figure pat00034
)와 선택 요소(Selection Factor) 루틴으로부터 획득된 베타값(
Figure pat00035
)을 비교하여 매 라운드마다 단말의 TX 모드 또는 RX 모드를 결정할 수 있다.

Description

무선 통신 환경에서의 분산 동기 시스템을 위한 적응형 랜덤 전송 선택 방식{THE ADAPTIVE RANDOM TRANSMIT SELECTION FOR DISTRIBUTED SYNCHRONIZATION IN WIRELESS COMMUNICATION SYSTEM}
아래의 설명은 분산 동기 방식에 관한 것으로, 무선 통신 환경에서의 분산 동기 시스템 및 방법에 관한 것이다.
분산 동기란 기지국(Base station) 또는 외부 신호의 개입 없이 개별 단말들 간의 독립적인 동기 과정을 통하여 동기를 수행하는 방식이다. 분산 동기를 무선 네트워크에서 수행하기 위해서는 무선 채널을 통해 각 단말의 클락 정보를 전달하기 위한 펄스 신호를 전송해야 한다. 이때, 분산 동기를 통해 전체 동기를 달성하기 위해서는 시스템에 참여한 모든 단말이 충분히 연결될 수 있어야 한다. 이는 각 단말이 전송한 펄스 신호가 충분한 파워를 가지고 다른 단말들에 전달될 수 있어야 함을 의미한다.
한국공개특허 제10-2011-0107731호는 분산된 안테나 시스템에서 동기 신호 송수신 방법 및 장치에 대하여 개시하고 있다.
하지만 분산 동기에 참여하는 무선 단말이 늘어갈수록 전체 시스템이 교환해야 하는 펄스 시그널 수가 증가한다. 일반적인 반이중(Half-Duplex) 시스템에서는 자신의 펄스 시그널을 전송하면서 다른 단말의 신호를 동시에 수신할 수 없으므로 참여한 무선 단말이 언제 신호를 송신하고 수신할 지에 대한 관리 방식이 필요하다. 이러한 관리 방식을 사용하더라도 무선 단말의 수가 늘어날수록 시스템이 복잡해지며, 또한 전체 동기를 달성하기 위한 시간이 늘어나게 된다.
또한, 분산 동기 시스템은 근접 단말 그룹들에 의한 동기 고정 현상이 발생할 수 있다. 분산 동기에 참여하는 무선 단말들은 별도의 파워 컨트롤을 수행할 수 없기 때문에 일정한 파워의 전력을 통해 펄스 신호를 전송한다. 이에 따라 매우 근접한 단말 페어 또는 그룹은 서로 교환하는 펄스 신호의 전력이 상대적으로 떨어진 다른 단말과 교환하는 펄스 신호에 비해 매우 큰 전력을 가지게 되므로 근접한 단말 그룹 내의 동기가 이루어진 후, 그룹 외부 단말로부터의 클럭 정보를 노이즈로 취급하여 거부하는 동기 고정 현상이 발생하게 된다.
종래의 분산 동기 시스템에 대한 연구는 이상적인 환경에서 동기의 달성만을 연구했을 뿐 무선 통신 환경에서 많은 단말 수를 고려하여 구체적인 시스템 구조를 제안하고 있지 않다.
본 발명의 일실시예에 따른 분산 동기 시스템은 무선 통신 환경에서 적응형 랜덤 전송 선택(Adaptive Random Transmit Selection) 방식을 제안한다.
일 실시예에 따른 무선 네트워크 환경에서의 분산 동기 시스템은, 난수 생성기(Random Number Generation)로부터 생성된 난수(
Figure pat00001
)와 선택 요소(Selection Factor) 루틴으로부터 획득된 베타값(
Figure pat00002
)을 비교하여 매 라운드마다 단말의 TX 모드 또는 RX 모드를 결정할 수 있다.
일측에 따르면, 상기 분산 동기 시스템은, 상기 난수가 상기 베타값보다 클 경우 상기 단말을 TX 모드로 전환하는 TX 모드부 및 상기 난수가 상기 베타값보다 작을 경우 상기 단말을 RX 모드로 전환하는 RX 모드부를 포함할 수 있다.
또 다른 일측에 따르면, 상기 분산 동기 시스템은, 상기 난수 생성기(Random Number Generation)로부터 0부터 1사이의 난수를 생성하고, 상기 선택 요소(Selection Factor) 루틴을 통해 베타값을 획득할 수 있다.
또 다른 일측에 따르면, 상기 베타값은, 사용자로부터 기설정된 0부터 1 사이의 실수이고, 상기 선택 요소 루틴을 이용하여 갱신할 수 있다.
또 다른 일측에 따르면, 상기 TX 모드부는, 클락 서비스부로부터 상기 단말의 클락 값을 획득하고, 상기 클락 값을 바탕으로 펄스 신호를 생성하여 채널에 송신할 수 있다.
또 다른 일측에 따르면, 상기 RX 모드부는, 수신된 펄스 신호를 분석하여 시차(Time Difference) 정보로 변경하고, 클락 보정 연산기(Clock Correction Calculator)에 설정된 컨버전스 함수(Convergence Function)을 통해 상기 단말의 클락 값을 갱신할 수 있다.
일 실시예에 따른 무선 네트워크 환경에서의 분산 동기 방법은, 난수 생성기(Random Number Generation)로부터 생성된 난수(
Figure pat00003
)와 선택 요소(Selection Factor) 루틴으로부터 획득된 베타값(
Figure pat00004
)을 비교하여 매 라운드마다 단말의 TX 모드 또는 RX 모드를 결정할 수 있다.
일측에 따르면, 상기 분산 동기 방법은, 상기 난수가 상기 베타값보다 클 경우 상기 단말을 TX 모드로 전환하고, 상기 난수가 상기 베타값보다 작을 경우 상기 단말을 RX 모드로 전환할 수 있다.
또 다른 일측에 따르면, 상기 분산 동기 방법은, 상기 난수 생성기(Random Number Generation)로부터 0부터 1사이의 난수를 생성하고, 상기 선택 요소(Selection Factor) 루틴을 통해 베타값을 획득할 수 있다.
또 다른 일측에 따르면, 상기 베타값은, 사용자로부터 기설정된 0부터 1 사이의 실수이고, 상기 선택 요소 루틴을 이용하여 갱신할 수 있다.
또 다른 일측에 따르면, 상기 분산 동기 방법은, 상기 TX 모드에서 클락 서비스부로부터 상기 단말의 클락 값을 획득하고, 상기 클락 값을 바탕으로 펄스 신호를 생성하여 채널에 송신할 수 있다.
또 다른 일측에 따르면, 상기 분산 동기 방법은, 상기 RX 모드에서 펄스 신호를 수신하고 분석하여 시차(Time Difference) 정보로 변경하고, 클락 보정 연산기(Clock Correction Calculator)에 설정된 컨버전스 함수(Convergence Function)을 통해 상기 단말의 클락 값을 갱신할 수 있다.
일 실시예에 따른 분산 동기 시스템은 랜덤 전송 선택 기법을 사용하여 반이중에서의 효율적인 클락 신호 교환과 더불어, 부분 동기 실패를 근본적으로 해결하고, 에너지 효율을 높일 수 있다.
도 1은 일 실시예에 따른 분산 동기 시스템의 구조를 나타낸 블록도이다.
도 2는 일 실시예에 따른 분산 동기 시스템에서 RX 모드와 TX 모드를 결정한 결과를 표로 나타낸 것이다.
도 3은 일 실시예에 따른 분산 동기 시스템을 수행한 결과를 나타낸 도면이다.
도 4는 일 실시예에 따른 분산 동기 시스템의 분산 동기 방법을 나타낸 흐름도이다.
이하, 실시예를 첨부한 도면을 참조하여 상세히 설명한다.
도 1은 일 실시예에 따른 분산 동기 시스템의 구조를 나타낸 블록도이다.
분산 동기 시스템은 무선 네트워크 환경에서 각 단말이 매 동기 라운드마다 펄스 신호를 전송할 것인지 또는 수신할 것인지를 확률적으로 결정하는 시스템으로서 적응적 랜덤 전송을 수행할 수 있다. 이때, 예를 들면, 분산 동기 시스템은 분산 무선 시스템, 무선 센서 네트워크, 차량 이동통신 등과 같은 비중앙(Non-Central) 방식의 무선 통신 환경에서 수행될 수 있다.
본 발명에서 분산 동기 시스템은 Half-Duplex 시스템을 가정하여, 분산 동기를 위한 클락 펄스 신호를 동시에 송신 및 수신하지 않음을 전제로 할 수 있다. 분산 동기 시스템은 복수의 사용자로부터 수신된 서로 다른 시간 오프셋의 델타(delta) 성분을 weighted averaging 방식을 통해 시간 오프셋을 보상할 수 있다. 각 성분의 weight 는 수신된 각 델타 성분의 크기에 비례하게 된다. 분산 동기를 위한 알고리즘은 다음과 같이 표현될 수 있다.
Figure pat00005
는
Figure pat00006
번째 node 에서
Figure pat00007
번째 node 의 수신 power를 의미할 수 있고, Weight는
Figure pat00008
,
Figure pat00009
,
Figure pat00010
는 Power threshold,
Figure pat00011
는 Normalization를 의미할 수 있다.
Figure pat00012
이때, 일정 임계 이상의 파워를 포함하는 수신 델타 성분들을 수신 파워의 비율을 weight 로 시간 차이를 averaging 하고, 그 값을 이용해 다음 동기 신호의 local 오프셋을 수정하게 된다. 분산 동기 시스템은 독립적인 분산 동기 과정을 통해 시간 오프셋을 줄여나갈 수 있다.
분산 동기 시스템에서 랜덤 전송 선택부(Random Transmit Selection)(110)는 난수 생성기(Random Number Generation) 및 선택 요소(Selection Factor) 루틴을 포함할 수 있다. 이때, 선택 요소 루틴은 적응적 선택 요소 루틴을 이용할 수 있다.
랜덤 전송 선택부(110)는 난수 생성기로부터 0부터 1 사이의 난수를 생성할 수 있다. 랜덤 전송 선택부(110)는 선택 요소 루틴으로부터 베타값을 획득할 수 있다. 이때, 난수 생성기로부터 생성된 난수를
Figure pat00013
, 선택 요소 루틴으로부터 획득된 베타값을
Figure pat00014
라고 나타내기로 한다.
선택 요소 루틴에서 베타값은 사용자로부터 기설정된 0부터 1사이의 실수일 수 있으며, 선택 요소 루틴을 이용하여 갱신할 수 있다. 선택 요소 루틴은 랜덤 전송 선택부(110)를 적응적 선택 요소를 제안함으로써
Figure pat00015
의 변화를 얻을 수 있다. 예를 들면,
Figure pat00016
가 클 경우 초기 라운드에서의 빠른 동기 속도를 획득할 수 있고,
Figure pat00017
가 작을 경우 안정 라운드에서의 낮은 에러의 크기를 달성할 수 있다.
적응적 선택 요소는 빠른 동기 속도와 낮은 에러의 크기를 달성하기 위하여 제안될 수 있다. 적응적 선택 요소는 분산 동기에 방금 참여한 단말의 경우, 높은 베타값을 통해 전체 동기에 빠르게 다가갈 수 있도록 한다. 적응적 선택 요소는 단말의 시스템 참여 시간이 길어질수록 베타값을 감소시켜 낮은 에러를 달성할 수 있도록 한다.
적응적 선택 요소를 결정하기 위한 식은 아래의 수학식 1 및 수학식 2를 통하여 도출될 수 있다.
수학식 1:
Figure pat00018
이때,
Figure pat00019
는 시작 값,
Figure pat00020
는 최종 값,
Figure pat00021
는 감소 속도를 의미할 수 있다.
수학식 2:
Figure pat00022
일 실시예에 따른 분산 동기 시스템은 빠른 동기 속도와 낮은 에러를 모두 만족시킬 수 있으며, 시스템 다이노믹스, 예를 들면, 노드 변화에 의한 동기 흔들림에도 효과적으로 대응할 수 있다.
분산 동기 시스템은 난수 생성기로부터 생성된 난수와 선택 요소 루틴으로부터 획득된 베타값을 비교하여 매 라운드마다 단말의 TX 모드 또는 RX 모드를 결정할 수 있다. 이때, 분산 동기 시스템은 확률적으로 다루기 위하여 Random Selection Factor를 정의할 수 있다.
Figure pat00023
는
Figure pat00024
번째 단말이 n번째 라운드에서 수신 모드에 있을 확률을 의미할 수 있으며, 수학식 3을 통하여 분산 동기 시스템은 TX 모드 또는 RX 모드를 결정할 수 있다.
수학식 3:
Figure pat00025
예를 들면, 분산 동기 시스템은 난수가 베타값보다 클 경우 단말을 TX 모드로 전환하는 TX 모드부(120) 및 난수가 베타값보다 작을 경우 단말을 RX 모드로 전환하는 RX 모드부(130)를 포함할 수 있다.
TX 모드부(120)는 클락 서비스부(140)에서 단말의 현재 클락 값을 획득한 후 해당 시간에 클락 정보를 전달할 펄스 신호를 생성하여 채널에 송신할 수 있다.
RX 모드부(130)는 수신된 펄스 신호를 Correlation 및 Peak Detection을 통해 시차(Time Difference) 정보로 변경하고, 클락 보정 연산기(Clock Correction Calculator)에 설정된 컨버전스 함수(Convergence Function)을 통해 단말의 클락 값을 갱신할 수 있다.
도 2는 일 실시예에 따른 분산 동기 시스템에서 RX 모드와 TX 모드를 결정한 결과를 표로 나타낸 것이다.
분산 동기 시스템은 난수와 베타값을 비교하여 매 라운드마다 단말의 TX 모드 및 RX 모드를 결정할 수 있다. 분산 동기 시스템은 난수가 베타값보다 클 경우 단말을 TX 모드로 전환할 수 있고, 난수가 베타값보다 작을 경우 단말을 RX 모드로 전환할 수 있다.
도 2의 표에서, 베타값이 0.7인 경우에 분산 동기 시스템의 TX 모드 또는 RX 모드가 결정된 것을 나타낸 것이며, TX 모드는 28.4%, RX 모드는 71.6%임을 알 수 있다.
도 3은 일 실시예에 따른 분산 동기 시스템을 수행한 결과를 나타낸 도면이다.
도 1에서 설명한 바와 같이 분산 동기 시스템은 수행될 수 있으며, 분산 동기 시스템이 수행된 결과를 도 3a 및 도 3b와 같이 나타낼 수 있다.
도 3a는 분산 동기 시스템의 라운드에서 단말들의 클락 시간의 표준편차를 나타낸 것이고, 도 3b는 분산 동기 시스템의 목표 표준편차 0.01을 달성하기 위해 필요한 동기 라운드의 수를 그래프로 나타낸 것이다.
도 3의 수행 결과를 통하여, 분산 동기 시스템에서
Figure pat00026
가 1에 가까울수록 더 빠른 동기 속도, 즉, 낮은 동기 라운드를 보인다는 것을 판단할 수 있다. 다시 말해, 분산 동기 시스템은
Figure pat00027
가 높아질수록 동시에 자신의 클락을 갱신하는 단말의 수도 많아지므로 더 빠른 전체 동기를 달성할 수 있다. 이때, 클락을 갱신하는 단말의 수가 많아진다는 것은 수신 모드에 있는 단말의 수가 많아진다는 것을 의미할 수 있다.
또한, 도 3의 수행 결과를 통하여, 분산 동기 시스템에서
Figure pat00028
가 낮아질수록 더 낮은 동기 오류를 보인다는 것을 판단할 수 있다. 다시 말해서, 분산 동기 시스템은
Figure pat00029
가 낮아질수록 동시에 자신의 클락을 전송하는 단말의 수가 많아지므로 더 높은 전체 펄스 파워를 가질 수 있다. 이때, 클락을 전송하는 단말의 수가 많아진다는 것은 송신 모드에 있을 단말의 수가 많아진다는 것을 의미할 수 있다. 이를 통하여 분산 동기 시스템은 전체 동기를 위한 펄스 신호의 신호대 잡음비(SNR: Signal To Noise Ratio)를 증가시켜 상대적으로 노이즈가 감소하는 효과를 가질 수 있다.
일 실시예에 따른 분산 동기 시스템은 노이즈에 의한 에러가 감소할 수 있다.
도 4는 일 실시예에 따른 분산 동기 시스템의 분산 동기 방법을 나타낸 흐름도이다.
분산 동기 방법은 분산 동기 시스템에 의해 수행될 수 있으며, 분산 동기 시스템에 대한 설명은 도 1 내지 도 3에서 이미 설명한 바 앞의 내용을 참고하기로 한다.
단계(410)에서 분산 동기 시스템은 난수 생성기를 통하여 0부터 1 사이의 난수를 생성할 수 있다.
단계(420)에서 분산 동기 시스템은 선택 요소 루틴을 통하여 베타값을 획득할 수 있다. 이때, 분산 동기 시스템에서 선택 요소 루틴은 사용자로부터 기설정된 0부터 1사이의 실수일 수 있고, 선택 요소 루틴을 이용하여 갱신할 수 있다.
단계(430)에서 분산 동기 시스템은 난수와 베타값을 비교할 수 있다. 분산 동기 시스템은 단계(410)에서 난수 생성기를 통하여 생성된 0부터 1 사이의 난수와 단계(420)에서 선택 요소 루틴을 통하여 획득된 베타값을 비교할 수 있다.
단계(440)에서 분산 동기 시스템은 TX 모드 또는 RX 모드를 결정할 수 있다. 분산 동기 시스템은 난수가 베타값보다 클 경우 단말을 TX 모드로 전환할 수 있고, 난수가 베타값보다 작을 경우 단말을 RX 모드로 전환할 수 있다.
단계(410)에서 단계(440)을 수행함으로써 전환된 TX모드는 클락 서비스부로부터 단말의 클락 값을 획득하고, 클락 값을 바탕으로 펄스 신호를 생성하여 채널에 송신할 수 있다. 또한, 마찬가지로 단계(410)에서 단계(440)을 수행함으로써 전환된 RX 모드는 수신된 펄스 신호를 분석하여 시차 정보로 변경하고, 클락 보정 연산기에 설정된 컨버전스 함수를 통해 단말의 클락 값을 갱신할 수 있다.
이상에서 설명된 장치는 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPA(field programmable array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.
소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.
실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.
그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.

Claims (12)

  1. 무선 네트워크 환경에서의 분산 동기 시스템에 있어서,
    난수 생성기(Random Number Generation)로부터 생성된 난수(
    Figure pat00030
    )와 선택 요소(Selection Factor) 루틴으로부터 획득된 베타값(
    Figure pat00031
    )을 비교하여 매 라운드마다 단말의 TX 모드 또는 RX 모드를 결정하는
    것을 특징으로 하는 분산 동기 시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 분산 동기 시스템은,
    상기 난수가 상기 베타값보다 클 경우 상기 단말을 TX 모드로 전환하는 TX 모드부 및 상기 난수가 상기 베타값보다 작을 경우 상기 단말을 RX 모드로 전환하는 RX 모드부
    를 포함하는 분산 동기 시스템.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 분산 동기 시스템은,
    상기 난수 생성기(Random Number Generation)로부터 0부터 1사이의 난수를 생성하고, 상기 선택 요소(Selection Factor) 루틴을 통해 베타값을 획득하는
    것을 특징으로 하는 분산 동기 시스템.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 베타값은,
    사용자로부터 기설정된 0부터 1 사이의 실수이고, 상기 선택 요소 루틴을 이용하여 갱신하는
    것을 특징으로 하는 분산 동기 시스템.
  5. 제2항에 있어서,
    상기 TX 모드부는,
    클락 서비스부로부터 상기 단말의 클락 값을 획득하고, 상기 클락 값을 바탕으로 펄스 신호를 생성하여 채널에 송신하는
    것을 특징으로 하는 분산 동기 시스템.
  6. 제2항에 있어서,
    상기 RX 모드부는,
    수신된 펄스 신호를 분석하여 시차(Time Difference) 정보로 변경하고, 클락 보정 연산기(Clock Correction Calculator)에 설정된 컨버전스 함수(Convergence Function)을 통해 상기 단말의 클락 값을 갱신하는
    것을 특징으로 하는 분산 동기 시스템.
  7. 무선 네트워크 환경에서의 분산 동기 방법에 있어서,
    난수 생성기(Random Number Generation)로부터 생성된 난수(
    Figure pat00032
    )와 선택 요소(Selection Factor) 루틴으로부터 획득된 베타값(
    Figure pat00033
    )을 비교하여 매 라운드마다 단말의 TX 모드 또는 RX 모드를 결정하는
    것을 특징으로 하는 분산 동기 방법.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 분산 동기 방법은,
    상기 난수가 상기 베타값보다 클 경우 상기 단말을 TX 모드로 전환하고, 상기 난수가 상기 베타값보다 작을 경우 상기 단말을 RX 모드로 전환하는
    것을 특징으로 하는 분산 동기 방법.
  9. 제7항에 있어서,
    상기 분산 동기 방법은,
    상기 난수 생성기(Random Number Generation)로부터 0부터 1사이의 난수를 생성하고, 상기 선택 요소(Selection Factor) 루틴을 통해 베타값을 획득하는
    것을 특징으로 하는 분산 동기 방법.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 베타값은,
    사용자로부터 기설정된 0부터 1 사이의 실수이고, 상기 선택 요소 루틴을 이용하여 갱신하는
    것을 특징으로 하는 분산 동기 방법.
  11. 제8항에 있어서,
    상기 분산 동기 방법은,
    상기 TX 모드에서 클락 서비스부로부터 상기 단말의 클락 값을 획득하고, 상기 클락 값을 바탕으로 펄스 신호를 생성하여 채널에 송신하는
    것을 특징으로 하는 분산 동기 방법.
  12. 제8항에 있어서,
    상기 분산 동기 방법은,
    상기 RX 모드에서 펄스 신호를 수신하고 분석하여 시차(Time Difference) 정보로 변경하고, 클락 보정 연산기(Clock Correction Calculator)에 설정된 컨버전스 함수(Convergence Function)을 통해 상기 단말의 클락 값을 갱신하는
    것을 특징으로 하는 분산 동기 방법.
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KR970024681A (ko) * 1995-10-18 1997-05-30 구자홍 셀룰라 폰의 로우밍시 홈 네트워크 스캐닝 방법
KR19980080873A (ko) * 1997-03-31 1998-11-25 가네꼬히사시 윈도우형 위상 비교기를 이용한 데이터 및 클럭재생 ｐｌｌ 회로

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