사물인터넷 환경에서의 저전력 무선 신호 간섭 탐지 시스템 = Low-Power Wireless Interference Detection System in the IoT Environment

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

802.15.4 compatible IoT devices suffer significant performance degradation due to signal interference from Wi-Fi and Bluetooth devices in the 2.4GHz ISM band. In order to efficiently mitigate signal interference from Wi-Fi and Bluetooth, it is important to identify the interfering sources and detect the pattern of interference. However, existing interference detection techniques have a problem in that the interference detection rate is low when a plurality of interference elements occur at the same time. In this paper, we propose a novel method to increase interference detection rate by collecting and analyzing wireless signals of surrounding environment by low power IoT devices in the environment where many Wi-Fi and Bluetooth devices operate. The proposed IoT interference detector classifies the types of interference by using the unsupervised learning technique in the presence of various kinds of radio interference. Based on various experimental results, we show the state of wireless signal interference in a general environment and proved that it can detect multiple signal interference at the same time when using the proposed interference detection technique.

국문 초록 (Abstract)

2.4GHz의 ISM 밴드에서 동작하는 802.15.4 표준 기반 IoT 기기들은 같은 공간에 존재하는 Wi-Fi와 Bluetooth 장치로부터 발생하는 신호 간섭으로 인해 심각한 성능 저하를 겪는다. Wi-Fi, Bluetooth로부터 발생하는 신호 간섭을 효율적으로 완화시키기 위해서는 간섭을 일으키는 무선 기술을 특정하고 간섭의 패턴 탐지가 중요하다. 하지만, 현재 기존에 제안되었던 다양한 간섭 탐지 기술들은 여러 개의 간섭 요소들이 동시에 발생했을 때 간섭 탐지율이 낮아지는 문제가 있다. 본 논문에서는 다수의 Wi-Fi, Bluetooth 기기들이 동작하는 환경에서 802.15.4 표준 기반 IoT 기기들이 주변 환경의 무선 신호를 수집/분석하여 간섭 탐지율을 높이는 방법을 제안한다. 우리가 제안한 IoT 간섭 탐지기는 다양한 종류의 무선 간섭이 있을 때 Unsupervised learning 기법을 활용하여 간섭의 종류를 분류해낸다. 또한, Wi-Fi Access Point에서 주기적으로 전송하는 비콘 신호와 일반적인 데이터 트래픽을 분류하여 탐지할 수 있기 때문에 802.15.4 표준 기반 IoT 기기의 성능 향상을 위한 다양한 알고리즘 개발에 활용될 수 있다. 또한, 간섭에 의한 채널 점유율이 높은 채널들의 리스트를 관리하여 동적으로 IoT 기기의 이용 채널 변경과 연계하여 IoT 기기의 전송 효율성을 높일 수 있다. 본 논문에서는 다양한 실험 결과들을 바탕으로 일반적인 환경에서의 무선 신호 간섭 상태를 보여주고 제안한 간섭 탐지 기법을 활용했을 때 동시에 다수의 신호 간섭을 탐지할 수 있음을 증명하였다.

참고문헌 (Reference)

1 R. Zhou, "ZiFi:Wireless lan discovery via zigbee interference signatures" 2010

2 J. Ansari, "WiSpot: fast and reliable detection of Wi-Fi networks using IEEE 802.15.4 radios"

3 "TelosB"

4 C.-J. M. Liang, "Surviving wi-fi interference in low power zigbee networks" 2010

5 J. MacQueen, "Some methods for classification and analysis of multivariate observations" 1967

6 N. M. Boers, "Sampling and classifying interference patterns in a wireless sensor network" ACM TOSN 2012

7 T. Winter, "RPL:IPv6 Routing Protocol for Low Power and Lossy Networks"

8 S. Lim, "NBP: lightweight Narrow Band Protection for ZigBee and Wi-Fi coexistence"

9 Zhu J, "Multi-Radio Coexistence: challenges and opportunities" 2007

10 IEEE Computer Society, "IEEE standard 802.15.1"

11 IEEE Computer Society, "IEEE standard 802"

12 IEEE Computer Society, "IEEE Standard 802.15.4"

13 "Contiki OS"

14 S. Rayanchu, "Catching whales and minnows using WiFiNet: deconstructing non-WiFi interference using WiFi hardware" 2012

15 S. Zacharias, "A lightweight classification algorithm for external sources of interference in ieee 802.15.4-based wireless sensor networks operating at the 2.4GHz" 2014

16 Zach Shelby, "6LoWPAN : The Wireless Embedded Internet" Wiley Publishing 2010