Acknowledgement
이 논문은 2022년도 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 연구임 (No. 2020R1A2C3011888, 자율주행차의 상황인지 확장을 위한 효율적 통신).
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference (한국정보처리학회:학술대회논문집)
- 2022.05a
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- Pages.90-93
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- 2022
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- 2005-0011(pISSN)
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- 2671-7298(eISSN)
DOI QR Code
Prediction of vehicle dynamics-based aperiodic message generation times in cellular V2X communication
셀룰러 V2X 통신에서 차량역학 기반 비주기적 메시지 발생시점 예측
- Seon, Hyeon-Ji (Dept. of Computer Science and Engineering, Korea University) ;
- Lee, Ho-Jeong (Dept. of Computer Science and Engineering, Korea University) ;
- Kim, Hyogon (Dept. of Computer Science and Engineering, Korea University)
- Published : 2022.05.17
Abstract
좁은 ITS(Intelligent Transportation Systems) 대역에서는 채널 혼잡을 피하는 것이 필수적이다. 눈에 띄는 변화가 있을 때만 차량 운동을 보고하는 것은 대역폭 사용을 줄이기 위한 표준화된 접근 방식이다. 그러나 셀룰러 V2X(Vehicle-to-Everything) 통신에서 주기적인 비콘의 빈번한 누락으로 인한 비주기성은 자원 낭비와 자원 스케쥴링의 안정성 문제를 제기한다. 이에 대해 이 논문에서는 자동차의 운동이 물리적 특성에 의해 제약을 받기 때문에 딥러닝 기반 체계로 대부분의 메시지 생성 시간을 정확하게 예측할 수 있다는 것을 보여준다. 제안된 예측 방법은 통상적인 도로주행 시 94.9%의 정확도를 달성한다.
Keywords