스마트 교통 시스템의 핵심인 VANET은 차량 간, 차량-인프라 간 즉각적인 메시지 교환을 가능하게 합니다. 그러나 노드의 이동성, 제한된 에너지, 그리고 차량 밀집도는 무선 센서 네트워크(WSN) 라우팅에 큰 난제로 작용합니다.
본 연구는 VANET에서 패킷 전송 효율을 높이고 전체 에너지 소비를 줄이기 위한 새로운 유전 알고리즘(GA) 기반 라우팅 기법을 제안합니다. 1000x1000m² 영역에 500대 차량을 모델링하고, 각 차량당 1J의 에너지와 150m 통신 반경을 설정했습니다. 에너지 비용이 높을수록 적합도 함수 값이 낮아지도록 설계된 평가 함수를 통해 각 경로를 분석하고, 토너먼트 선택, 자연 교차, 에너지 인식 돌연변이를 활용하여 다중 홉 네트워크에서 효율적이고 루프 없는 경로를 적응적으로 탐색합니다.
시뮬레이션 결과, 제안된 기법은 기존 AODV 및 DSR 방식보다 우수한 성능을 보였습니다. 패킷 전송률 92.5%를 달성하고, 지연 시간을 45.2ms로 단축했습니다. 이는 에너지 소비를 효과적으로 줄여 네트워크의 수명을 연장하며, VANET 환경의 변화하는 조건에 대한 제안 방법의 적합성을 입증합니다.
본 프레임워크는 지능형 교통 시스템(ITS)에 적용 가능하며, 이동성 예측 및 연합 라우팅을 위한 학습 기반 기법과 통합될 수 있어 향후 연구 및 실제 적용에 기여할 것으로 기대됩니다.
다가오는 6G 및 미래 무선 네트워크는 마이크로파부터 테라헤르츠 대역까지 광범위한 주파수에서 작동하며 다양한 시나리오에서 연결성을 지원할 것입니다. 이를 위해서는 전체 대역 커버리지와 동적 스펙트럼 관리를 지원하기 위해 넓은 스펙트럼 내에서 적응적으로 재구성될 수 있는 단일 하드웨어 솔루션이 필요합니다. 그러나 기존 전기 또는 광자 보조 솔루션은 장치의 제한된 대역폭과 시스템 아키텍처의 고유한 경직성으로 인해 이러한 요구를 충족하는 데 어려움을 겪고 있습니다.
본 연구에서는 박막 리튬 나이오베이트(TFLN) 광자 무선 시스템을 기반으로 100GHz 이상에 걸친 전례 없는 주파수 범위에서 적응형 무선 통신을 시연합니다. TFLN 플랫폼의 포켈스 효과와 확장성을 활용하여 기저대역 변조, 광대역 무선-광자 변환, 재구성 가능한 반송파 및 국부 신호 생성 등 필수 기능 요소를 단일 칩에 통합했습니다.
광대역 튜닝 가능한 광전자 발진기를 통해 0.5GHz에서 115GHz까지 기록적인 넓은 주파수 범위에서 높은 주파수 안정성과 일관된 코히어런스를 갖는 신호 소스를 구현했습니다. 이 광대역 및 재구성 가능한 통합 광자 솔루션을 기반으로 9개 연속 대역에 걸쳐 전체 링크 무선 통신을 실현했으며, 최대 100Gbps의 기록적인 전송 속도를 달성했습니다.
실시간 재구성 기능은 복잡한 스펙트럼 환경에서 향상된 신뢰성을 보장하는 중요한 능력인 적응형 주파수 할당을 가능하게 합니다. 본 시스템은 미래의 풀 스펙트럼 및 전 시나리오 무선 네트워크를 향한 중요한 진전을 나타냅니다.
