최근 등장한 자율주행, 스마트팩토리 및 IoT 등 다양한 기술은 기존 4G 네트워크를 활용하기에 부적합한 사항이 많았다. 따라서 5G 네트워크가 등장하였으며 네트워크 슬라이싱 기술을 통해 다양한 서비스에 각각의 네트워크 환경을 구성하여 제공하였다. 그러나 같은 네트워크 환경인 슬라이스 내에서도 특징이 다른 트래픽이 발생할 수 있으며 서비스의 종류로 고정된 슬라이스의 네트워크 환경은 트래픽 처리시간 증가 및 응답시간 증가를 유발할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 트래픽의 특성을 고려하여 클러스터링을 시행하여 자동으로 네트워크 슬라이스를 관리하는 시스템을 제안한다.
최근 이동 통신 네트워크는 2G에서 3G로 이동하고 있으며 주파수의 효율성을 추구하고자 한다. 인지 무선 통신(Cognitive radio) 기술은 secondary 네트워크와 primary 네트워크의 공존을 허용함으로써 주파수의 효율성을 달성할 수 있는 기술로 떠오르고 있다. 하지만, primary 네트워크의 주파수 재사용율을 고려하지 않는 기존 인지무선 통신 방식은 primary 네트워크와 secondary 네트워크를 포함한 전체 네트워크의 성능을 저하시키게 된다. 본 논문에서는 secondary 네트워크가 primary 네트워크의 파일럿 신호를 감지하여 최적의 가용 주파수를 선택하는 복잡도가 낮은 방식을 제안한다. 그리고, primary 네트워크의 간섭을 최소화하는 제약조건을 가지면서 업링크와 다운링크의 용량을 최대화하는 최적화 문제를 고려한다. 시뮬레이션을 통하여 제안방법과 기존방법의 성능을 비교하였으며, 제안방법이 기존방법보다 primary 네트워크의 주파수 재사용율이 작고 채널 사용 변화가 심할 때 특히 우수한 성능을 보임을 확인할 수 있었다.
정보통신 패러다임은 전파를 기반으로 하는 유비쿼터스 환경으로 급변하고 있으며, 무선 유비쿼터스 통신을 가능케하는 안테나 기술은 눈부시게 발전하고 있다. 소형 칩 안테나는 외장형 AP(Access Point) 안테나와 달리 작은 카드에 내장된다. 수요 가격 특성의 문제 등 종합적으로 고려했을 때, 세라믹의 상대 유전율은 9.8, 두께는 3.5mm와 5mm를 사용하였다. 설계 제작된 WLAN(Wireless Local Area Network)용 안테나는 2.4~2.5GHz & 4.9~5.85GHz의 광대역 특성을 가지며, 안테나는 IEEE 802.11.a,g 그리고 b까지 트리플 모드로 사용할 수 있으며, 전 주파수 대역에서 비교적 일정한 성능을 갖는다.
본 연구는 4차 산업혁명 국방기술과 통신설비 기반 5G MUM-T 체계의 운용개념을 정립하고, 5G MUM-T 체계 및 운영의 선도국인 미국 정부 기술정책 사례를 중심으로 우리의 현황을 진단한다. 그리고 5G MUM-T 체계의 운용고도화를 위해서는 무기체계 세부 분류에 전투용 로봇·드론 반영, 저궤도 5G 위성통신 조기 도입, 실증·검증에 5G 특화망 및 도매제공 이용의 확대, 국방 AI 거버넌스 체계 구축, 방사법 무기체계의 3분류 방안의 필요성을 제시한다. 향후 연구는 6G MUM-T, 6G NTN 기술진화에 대응하고 중국, 독일, 영국, 일본 등의 국가별 정책사례를 비교·분석하는 것이 중요하다.
IoT(Internet of Things)기기의 이용률은 가파르게 증가추세를 보이며, 이젠 어떠한 사물에도 인터넷이 보급될것으로 전망된다. 5G 네트워크는 이러한 수많은 기기들을 끊임없이 통신하게 할 수 있는 역할을 해내기 위한 매개체로 보인다. 미래의 원활한 통신을 위한 핵심기술인 5G 네트워크는 기존보다 작아진 셀들로 이루어 져 있다는 것이 가장 큰 특징이다. 그러나, 이러한 점은 셀이동시 사용되는 기존의 핸드오버 방법으로 모빌리티를 관리하기에는 최적화 되어있지 않다.본 논문에서는 5G 환경에서 직면할 문제인 핸드오버의 새로운 관리기법을 제안한다.
본 논문은 g-inverse를 이용한 자유망 조정으로서, 미지 Parameter를 이용한 해법에 있어서는 모든점의 좌표가 동일경중률에 의한 Parameter로 처리되기 때문에 정규방정식의 행열이 특이행열이 된다. 이 논문은 망조정에 있어서의 특이행열과 삼변측양에 있어서 기존방법의 정확도 분석 및 삼변자유망조정의 문제를 검토하였다. 본 삼변자유망 조정의 경우에 있어서는 조정좌표의 최소제곱근 오차가 심다변망에서 35.6%, 사변망에서 50.5%로 정확도가 향상되었고, 오차구원의 요소에 있어서도 최소제곱근오차가 유심다변망에서 a=24.5%, b=5.0%, 사변망에서는 a=42.6%, b=49.2%로 감소하였다. 따라서 자유망조정 방법의 적용은 기준점의 수평위치결정에 있어서 상대오차의 개선을 위하여 필요한 것으로 사료된다.
최근 데이터 처리용량 증대에 대한 수요를 만족시키기 위해서, 전파 자원을 효율적으로 사용하고 네트워크 용량을 증대시키는 연구가 진행되고 있다. 현재 차세대 5G 이동통신망의 핵심적인 기술로서 소형 셀 네트워크, 밀리미터파대역 그리고 빔포밍이 존재한다. 그러나 밀리미터파대역의 전파특성이 기존에 사용되고 있는 대역의 것과 상이하기 때문에, 기존 대역을 사용하는 무선통신시스템이 재설계되어야 할 필요가 있다. 본 연구에서는 실외환경에서 60GHz의 셀 네트워크에 대한 3D 시뮬레이션 모델을 논의한다. 거리 협곡 시뮬레이션 환경 등을 포함한 일반적인 도심 환경에서 소형 셀 시스템에 대한 커버리지와 시스템 성능을 분석한다. 또한, 데이터 처리용량의 개선을 분석하기 위해 빔포밍의 적용을 고려하였다. 시뮬레이션 결과, 밀리미터파 소형 셀 기반의 시스템이 데이터 전송속도 측면에서 5G의 요구사항을 충족시킬 수 있는 주요 후보 기술 중의 하나가 될 것으로 기대된다.
본 논문에서는 5G SNPN (Standalone Non-Public Networ)에서 RRCRejecet와 RRCRelease를 이용한 UE (User Equipment) 감금 (Incarceration) 공격의 가능성을 3GPP 표준 문서를 기반으로 분석한다. 먼저 UE의 셀 선택과 재선택 절차를 분석하고, RRCReject와 RRCRelease의 전송 전/후의 허위 기지국과 UE의 처리 과정 분석한다. 분석 결과, 강한 신호를 송출하는 허위 기지국은 피해자 UE가 허위 기지국 자신에게 RRC 연결 설정을 하도록 하는 것이 가능하다. 또한, 피해자 UE의 RRC 연결 설정 시도에 대한 응답으로 허위 기지국은 무결성 보호가 되지 않는 RRCReject 메시지를 전송하면, 피해자 UE가 RRC 연결 시도 과정에 계속 머무르게 할 수 있을 것으로 판단된다. 반면, RRCRelease를 이용하여 다른 허위 기지국으로 RRC 연결 설정 시도를 유도함으로써 피해자 UE를 감금하는 것은 불가능한 것으로 판단된다.
최근 데이터 트래픽은 다양한 산업 발전으로 인해 폭발적으로 증가하여 기존 네트워크의 효율성 감소, 과부화 등의 문제를 야기한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 가상화 기법을 이용하며 다양한 서비스에 최적화된 네트워크를 제공하는 네트워크 슬라이싱이 주목받고 있다. 본 논문에서는 credit value를 이용하여 자원할당을 하는 방안에 대해 제안한다. 기존 클러스터링 기법을 이용한 방안에서는 다양한 서비스에 대한 할당 요청이 들어올 때마다 클러스터 선정하기 위한 연산이 수행된다. 반면에 제안 방안에서는 클러스터의 잔여 사용량과 balancing을 이용하여 credit value를 설정하여 클러스터 선정에 필요한 연산을 수행하지 않고 slice request를 처리할 수 있도록 하였다. 제안 방안을 검증하기 위해 processing time과 balancing simulation을 진행하였다. 그 결과, 제안된 방안의 processing time 및 오차율은 clustering 기법만 사용한 방안보다 각각 약 13.72%, 약 7.96% 감소하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권1호
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pp.343-364
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2021
In the 5G era, the communication networks tend to be ultra-densified, which will improve the accuracy of indoor positioning and further improve the quality of positioning service. In this study, we propose an indoor three-dimensional (3D) dynamic reconstruction fingerprint matching algorithm (DSR-FP) in a 5G ultra-dense network. The first step of the algorithm is to construct a local fingerprint matrix having low-rank characteristics using partial fingerprint data, and then reconstruct the local matrix as a complete fingerprint library using the FPCA reconstruction algorithm. In the second step of the algorithm, a dynamic base station matching strategy is used to screen out the best quality service base stations and multiple sub-optimal service base stations. Then, the fingerprints of the other base station numbers are eliminated from the fingerprint database to simplify the fingerprint database. Finally, the 3D estimated coordinates of the point to be located are obtained through the K-nearest neighbor matching algorithm. The analysis of the simulation results demonstrates that the average relative error between the reconstructed fingerprint database by the DSR-FP algorithm and the original fingerprint database is 1.21%, indicating that the accuracy of the reconstruction fingerprint database is high, and the influence of the location error can be ignored. The positioning error of the DSR-FP algorithm is less than 0.31 m. Furthermore, at the same signal-to-noise ratio, the positioning error of the DSR-FP algorithm is lesser than that of the traditional fingerprint matching algorithm, while its positioning accuracy is higher.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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