요약: 

  사물인터넷 서비스를 위한 유력 기술로 저 전력 광역 네트워크가 거론되고 있다. 하지만 사용할 수 있는 주파수 자원이 상대적으로 적고 느린 전송 속도로 인해 자원 점유 시간이 길어 응답 지연 시간이 크며 ALOHA 등 단순한 매체 접근 제어에 의한 자원 사용의 효율이 떨어지는 등 자원의 이용에 제약이 크다. 때문에, 대규모 서비스 제공의 가능성에 대해서는 여전히 의문이 제기되고 있다.

  저 전력 광역 네트워크 자원의 효율성을 개선하는 방법에는 크게 매체 접근 제어의 개선, 망 형상의 활용, 채널 할당 기법의 제시의 세 가지로 나눌 수 있다. 하지만 대부분의 연구는 주어진 프로토콜에 기반을 둔 패킷 전달률이나 전송 범위 등 성능에 관한 실험이나 시뮬레이션, 현장 적용 사례들에 한정되고 있고, 현존하는 다른 무선 프로토콜과의 차별성에 기반을 둔 연구 사례는 찾아보기 힘들다.

  본 연구에서는 확산 인자, 채널 대역폭에 의해 결정되는 여러 개의 이질적 채널을 고려한 LoRa 채널 모델 및 자원 할당 기법을 제안한다. 먼저, 제안 모델은 LoRa 설정 인자로 정의되는 모든 논리 채널 중 가장 합리적인 채널을 선택한다. 이를 이용하면 LoRa에 정의된 모든 채널을 효율적으로 사용할 수 있다. 두 번째, 기대 전송 시간 값을 기반으로 모든 채널을 할당 후보로 한다. 마지막으로, 제안 채널 모델과 할당 후보 선정 방법 위에서 모든 응답을 처리하는데 걸리는 시간을 최소화하는 MiniMaxTR 알고리즘과 주어진 제약 시간 내에서 소모되는 에너지를 최소화하는 MiniEC 알고리즘을 제안한다. 

  이를 이용하면 저 전력 광역 네트워크의 자원 제약을 극복할 수 있다.주요 연구 성과로는, 제안 모델에서 Best Fit(BF) 알고리즘과 비교하여, MiniMaxTR은 응답 시간 측면에서 평균 13%, MiniEc 알고리즘은 에너지 소모 측면에서 평균 18%의 성능 향상을 보였다. 또한, 수신 신호 세기 기반 채널 할당 알고리즘인 EXPLoRa-AT와 비교하면 각각 응답 시간 측면에서 37%, 39%, 에너지 소모 관점에서 50%, 47%의 성능 향상을 보였다.