고도 의존 스펙트럼 모델링: FM 라디오 대역 사례 연구

본 논문은 차세대 공중 통신을 위한 스펙트럼 공유와 효율적 자원 관리에 필수적인 고도 의존 전파 모델링을 실험적으로 검증한다. 연구팀은 헬리카이트에 소프트웨어 정의 라디오(SDR)와 GPS 수신기를 장착하고, 2023년 여름에 노스캐롤라이나 주립대 캠퍼스에서 90분 동안 연속 스펙트럼 스윕을 수행하였다. 동일한 방법을 2022년 농촌 지역인 Lake Wheeler에서도 적용해 두 가지 환경에서 데이터를 수집하였다. 스윕 주기는 약 15 초이며, 전체 364회의 스윕을 통해 88 MHz‑6 GHz 전체 대역을 측정했지만, 본 논문에서는 공개된 송신소 정보가 풍부한 FM 라디오 대역(87‑108 MHz)만을 집중 분석한다. FM 라디오 송신소는 WKNC(88.1 MHz, 25 kW, 안테나 높이 59 m), WNCB(93.9 MHz, 100 kW, 414 m), WQDR(94.7 MHz, 95 kW, 507 m), WBBB(96.1 MHz, 98 kW, 301 m) 등 네 개이며, 각 송신소의 위치와 전력은 FCC 데이터베이스에서 확보하였다. 실험 장소와 송신소 간 수평 거리는 수 킬로미터에 달해, 고도 변화가 3D 거리 증가에 미치는 영향은 상대적으로 작지만, 건물·수목에 의한 차단 여부가 크게 달라진다. 데이터 전처리 단계에서는 SDR의 캘리브레이션 오차를 보정하기 위해 −34 dBW를 추가했으며, MATLAB을 이용해 각 스윕에서 특정 주파수 대역의 평균 전력을 추출했다. 시간‑고도 2차원 플롯(그림 2)에서는 고도가 상승함에 따라 전력 레벨이 점진적으로 증가하고, 약 50 m를 초과하면 포화 현상이 나타나는 것을 확인했다. 이는 고도가 건물 옥상 수준을 넘어설 때 NLoS에서 LoS로 전환되는 전형적인 ‘break‑point’ 현상이다. 고도 의존 손실 모델은 다음과 같이 정의된다. - h < h₀(임계 고도)인 경우: PL(h) = PL₀ + 10·α·log₁₀(d/d₀)·(1 − e^{−h/h₀}) - h ≥ h₀인 경우: PL(h) = PL_{FS} (자유공간 손실) 여기서 α는 고도에 따라 점차 2에 수렴하도록 설계된 가변 손실 지수이며, d는 송신소와 수신기 간 수평 거리, d₀는 1 m 기준 거리이다. 이 식은 고도 증가에 따라 손실 지수가 부드럽게 변하도록 하여, 기존 모델이 갖는 급격한 전이 불연속성을 해소한다. 도시 환경 데이터에 비선형 최소제곱 피팅을 적용한 결과, WKNC·WNCB·WQDR에 대해 α = 2.5, WBBB에 대해 α = 3이 최적값으로 도출되었다. 모델링 오차(CDF) 비교에서는 제안 모델이 FSPL 대비 평균 오차를 약 3 dB 감소시켰으며, 특히 0‑50 m 구간에서 오류가 크게 줄어들었다. 농촌 데이터에서는 두 모델 간 차이가 미미했지만, 제안 모델이 일관된 오차 분포를 유지했다. 또한 LoS와 NLoS 구간을 고도 50 m 기준으로 구분해, 각 구간별 평균 전력, 표준편차, 중위값을 분석하였다. LoS 구간에서는 평균 전력이 −60 dBm 수준으로 안정적이며, 표준편차는 약 2 dB에 불과했다. 반면 NLoS 구간에서는 평균 전력이 −70 dBm 이하로 떨어지고 변동성이 크게 증가했다. 이러한 통계적 특성은 스펙트럼 점유율 모델링에 직접 활용될 수 있다. 결론적으로, 본 연구는 저주파 FM 대역에서도 고도에 따른 전파 손실이 뚜렷하게 나타나며, 이를 정량화한 모델이 기존 자유공간 모델보다 실측 데이터와의 적합도가 현저히 높음을 입증한다. 제안된 고도‑의존 모델은 드론·헬리콥터·고고도 플랫폼이 실시간 스펙트럼 감시·동적 주파수 할당을 수행해야 하는 시나리오에 적용 가능하며, 향후 5G·6G 고주파 대역에서도 동일한 프레임워크를 확장할 수 있는 기반을 제공한다.