• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제13권9호
• /
• pp.4572-4586
• /
• 2019

Mobile Edge Computing (MEC) and Information-Centric Networking (ICN) are essential network architectures for the future Internet. The advantages of MEC and ICN such as computation and storage capabilities at the edge of the network, in-network caching and named-data communication paradigm can greatly improve the quality of video streaming applications. However, the packet loss in wireless network environments still affects the video streaming performance and the existing loss recovery approaches in ICN does not exploit the capabilities of MEC. This paper proposes a Deep Learning based Loss Recovery Mechanism (DL-LRM) for video streaming over MEC based ICN. Different with existing approaches, the Forward Error Correction (FEC) packets are generated at the edge of the network, which dramatically reduces the workload of core network and backhaul. By monitoring network states, our proposed DL-LRM controls the FEC request rate by deep reinforcement learning algorithm. Considering the characteristics of video streaming and MEC, in this paper we develop content caching detection and fast retransmission algorithm to effectively utilize resources of MEC. Experimental results demonstrate that the DL-LRM is able to adaptively adjust and control the FEC request rate and achieve better video quality than the existing approaches.

• ETRI Journal
• /
• 제44권6호
• /
• pp.936-944
• /
• 2022

The mobile network allows redundant transmission via disjoint paths to support high-reliability communication (e.g., ultrareliable and low-latency communications [URLLC]). Although redundant transmission can improve communication reliability, it also increases network costs (e.g., traffic and control overhead). In this study, we propose a reliability-guaranteed multipath allocation algorithm (RG-MAA) that allocates appropriate paths by considering the path setup time and dynamicity of the reliability paths. We develop an optimization problem using a constrained Markov decision process (CMDP) to minimize network costs while ensuring the required communication reliability. The evaluation results show that RG-MAA can reduce network costs by up to 30% compared with the scheme that uses all possible paths while ensuring the required communication reliability.

• Journal of information and communication convergence engineering
• /
• 제20권1호
• /
• pp.8-15
• /
• 2022

The new 5G radio technology (NR) can provide ultra-reliable low latency communications. The supporting 5G network infrastructure will move away from the previous point-to-point network architecture to a service-based architecture. 5G can provide three new things, i.e., wider channels, lower latency and more bandwidth. These will allow 5G to support three main types of connected services, including enhanced mobile broadband, mission-critical communications, and the massive Internet of Things (IoT). In 2015, the 5th generation (5G) mobile communication was officially approved by the International Telecommunication Union (ITU) as IMT-2020. Since then, 3GPP, the international organization responsible for 5G standards, is actively developing specifications for 5G technologies. 3GPP Release 15 provides the first full set of 5G standards, and the evolution and expansion of 5G are now being standardized in Release 16 and 17, respectively. This paper provides an overview of 3GPP 5G technologies and key services.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제18권2호
• /
• pp.163-168
• /
• 2008

이동로봇의 위치인식과 이를 바탕으로 하는 주행시스템은 이동로봇 핵심기술 중의 하나이다. 무선 센서 네트워크는 저전력, 저가, 단순성 등이 주된 특징으로서 실내 위치인식 시스템의 응용에 있어서 많은 가능성을 지니고 있다. 본 논문에서는 ZigBee 기반 무선 센서 네트워크에 퍼지 모델링 방법을 사용하여 이동로봇의 실내 위치인식 알고리즘을 구현하여 이를 주행시스템에 적용하고자 한다. ZigBee 기반 센서 네트워크에서는 노드들 간의 거리를 인식하기 위해서 RSSI (Received Signal Strength Indication) 값을 이용하게 된다. 그러나 이 RSSI 값은 건물 주위 물체에 의해 왜곡되거나 반사되는 수신 신호의 특성에 의해 영향을 받게 된다. 따라서 정확한 거리 정보를 알아내기 위해서는 적절한 교정 방법이 필요하며, RSSI 값에 퍼지 모델링 기법을 이용하여 정확한 거리 정보를 추출하고자 한다. 또한 이 거리 정보를 바탕으로 동적 삼각측량법을 이용하여 이동로봇의 실내 위치를 효율적으로 인식하고 주변 상항 변화에 효과적으로 대처할 수 있는 주행 알고리즘을 개발하고자 한다.

• 대한전자공학회논문지TC
• /
• 제42권1호`
• /
• pp.49-60
• /
• 2005

유무선 기간 망에서 사용되어 지는 Core Network System간 연동 부분의 Back Bone이 NO.7 Protocol이다. 그래서 유선망에서 기본적인 중계 ISUP이나, 지능망 INAP 처리, 그리고 이동망에서 각 Network Element System간 연동되는 MAP 연동 방식이 NO.7 방식을 사용하고 있다. 따라서 이 NO.7을 이용하는 Core Network에서 운영 중에 장애가 발생하거나, 기존에 인지되지 않고 지나온 문제점들을 최단시간에 감지하여 도출할 수 있는 시스템이 필요로 되었다. 본 논문에서는 Core Network 에서 사용되는 NO.7 Signaling 방식에 대해 더욱 신뢰성을 확보하고, 장애 발생 여부 등을 분석할 수 있도록 하기 위하여 NO.7 Signaling Message들을 추출하여 Core Network 시스템의 기능 및 성능을 분석하고 Report를 작성할 수 있는 NO.7 Protocol 분석 측정 시스템을 고안하였다. 이 시스템은 NO.7 Signaling을 담당하는 Core Network 시스템의 NO.7 HW Module 에 연결하여 Monitoring만 수행하고, 어떤 시나리오에 대한 Emulator 기능이나 Simulation 기능은 제공하지 않는다. 이 시스템은 현재 NO.7 MTP, ISUP, INAP, 그리고 MAP 에 대해 측정 및 분석기능을 수행하도록 하였고, 여러 유무선 기간 망 사업자에 제공하여 SW 및 HW 적인 면 그리고 운영적인면 등에서 여러 가지 문제들을 확인하여 교정할 수 있었다. 향후에는 이외에 BSC-MSC 연동되어 지는 A-Interface 등과 같은 기능도 제공함으로써 NO.7 Protocol 전반적인 분석과 동시에 Core Network 시스템에 효율적인 운영을 도모할 수 있다.

• 한국ITS학회 논문지
• /
• 제21권3호
• /
• pp.18-29
• /
• 2022

국내외적으로 V2X 통신기술을 접목한 C-ITS 사업 및 자율주행 고도화 실증연구가 활발히 진행되고 있다. 실증 초기 1단계에서는 경고메시지, 차량주행정보, 교통정보 등의 방송서비스에서 점차 실시간성을 요구하는 군집주행, 원격주행, 인식정보공유 등의 고도화된 서비스로 발전하고 있다. 또한, 네트워크 서비스 고도화를 위해 전송속도와 지연시간 등을 개선하기 위한 기술개발이 여러모로 진행되고 있다. 본 논문에서는 3GPP 표준 기반 C-V2X 기술을 바탕으로 안정적인 드로이드 형태의 저속 로봇의 원격주행 서비스 제공을 위해 네트워크 지연시간 측면에서 요구사항을 분석하였다. 원격주행 성능평가를 위해 오퍼레이터를 포함한 시스템 모델링을 통한 시뮬레이션을 수행하였고, 해당 실험 조건에서 90% 이상의 성능 만족을 위해 30ms 이내의 코어 및 액세스 네트워크 지연시간이 요구된다는 것을 알 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제10권4호
• /
• pp.744-751
• /
• 2006

국가 기반망의 중심인 PSTN (Public Switched Telephone Network)을 구성하는 핵심 장치 인 중계교환기는 과거의 단순 음성 호 처리뿐 아니라 지능망 호 및 이동 호 서비스를 위한 추가적인 처리 기능이 부가됨으로 인해 과거에 예측하지 못한 과부하 현상이 종종 발생되고 있다. 본 논문에서는 음성 호만을 고려한 중계교환기 과부하 제어 기능만으로는 현재의 교환기에서 망 내의 트래픽 폭주를 올바르게 제어 할 수 없다는 한계점을 제시하고 이를 해결하기 위해, 다양한 호의 특성에 따른 과부하 제어 및 예방적 폭주 제어 기능 중 하나인 망 관리 제어 기능과의 연계를 통한 효율적인 중계교환기 과부하 제어 알고리듬을 제시하였다. 제안된 과부하 제어 알고리듬에서는 과부하 상태 발생 시 무조건 적인 호 제한을 하지 않고 과부하를 유발시키는 호의 종류를 구분하여 과부하에 미치는 영향의 정도에 따른 선택적 호 제한 기능을 사용하였다. 이러한 알고리듬을 통해 과부하 상태에서도 긴급 호와 같은 중요한 호들은 제한을 하지 않도록 할 수 있는 효과도 함께 나타내었다. 시뮬레이션 결과, 본 논문에서 제안된 알고리듬은 다양한 형태의 호들이 입력되는 과부하 조건하에서도 효과적으로 호를 제어하여 중계교환기의 상태를 정상으로 유지함을 볼 수 있었다.

• 지능정보연구
• /
• 제17권4호
• /
• pp.293-304
• /
• 2011

본 연구는 NFC(Near Field Communication) 기술 기반의 세렌디피티 시스템의 설계와 구현을 목적으로 한다. NFC 기능이 탑재된 스마트폰은 계속 출시되고 있다. NFC 스마트폰의 보급으로 많은 장소에 NFC 태그가 설치되고 사용자들은 이를 터치하여 정보와 서비스를 제공받을 것으로 예상이 된다. 이러한 NFC가 활용되는 환경에서 사용자들이 어떤 NFC 태그를 터치할 때, 의외의 가치가 있는 발견을 하게 하는 세렌디피티(Serendipity) 서비스가 매우 핵심적인 생활 서비스로 등장할 가능성이 있다. 이에 본 연구는 태그 터치 데이터베이스, 세렌디피티 사례 베이스 데이터베이스, 세렌디피티 Rule 패턴 데이터베이스, 사용자 프로파일 데이터베이스를 활용하여, 사용자가 NFC 태그를 터치하면 사용자가 흥미, 유용성, 새로움을 느낄만한 거래 정보, 컨텐트, 서비스를 부가적으로 제공하는 신개념 서비스인 세렌디피티 서비스를 설계하고 이를 위한 발생 가능한 시나리오와 시스템을 설계한다.

• 지능정보연구
• /
• 제24권3호
• /
• pp.1-19
• /
• 2018

최근 딥러닝은 오디오, 텍스트 및 이미지 데이터와 같은 비 체계적인 데이터를 대상으로 다양한 추정, 분류 및 예측 문제에 사용 및 적용되고 있다. 특히, 의류산업에 적용될 경우 딥러닝 기법을 활용한 의류 인식, 의류 검색, 자동 제품 추천 등의 심층 학습을 기반으로 한 응용이 가능하다. 이 때의 핵심모형은 합성곱 신경망을 사용한 이미지 분류이다. 합성곱 신경망은 입력이 전달되고 출력에 도달하는 과정에서 가중치와 같은 매개 변수를 학습하는 뉴런으로 구성되고, 영상 분류에 가장 적합한 방법론으로 사용된다. 기존의 의류 이미지 분류 작업에서 대부분의 분류 모형은 의류 이미지 자체 또는 전문모델 착용 의류와 같이 통제된 상황에서 촬영되는 온라인 제품 이미지를 사용하여 학습을 수행한다. 하지만 본 연구에서는 통제되지 않은 상황에서 촬영되고 사람들의 움직임과 다양한 포즈가 포함된 스트릿 패션 이미지 또는 런웨이 이미지를 분류하려는 상황을 고려하여 분류 모형을 훈련시키는 효과적인 방법을 제안한다. 이동성을 포착하는 런웨이 의류 이미지로 모형을 학습시킴으로써 분류 모형의 다양한 쿼리 이미지에 대한 적응력을 높일 수 있다. 모형 학습 시 먼저 ImageNet 데이터셋을 사용하여 pre-training 과정을 거치고 본 연구를 위해 수집된 32 개 주요 패션 브랜드의 2426개 런웨이 이미지로 구성된 데이터셋을 사용하여 fine-tuning을 수행한다. 학습 과정의 일반화를 고려해 10번의 실험을 수행하고 제안된 모형은 최종 테스트에서 67.2 %의 정확도를 기록했다. 본 연구 모형은 쿼리 이미지가 런웨이 이미지, 제품 이미지 또는 스트릿 패션 이미지가 될 수 있는 다양한 분류 환경에 적용될 수 있다. 구체적으로는 패션 위크에서 모바일 어플리케이션 서비스를 통해 브랜드 검색을 용이하게 하는 서비스를 제공하거나, 패션 잡지사의 편집 작업에 사용되어 브랜드나 스타일을 분류하고 라벨을 붙일 수 있으며, 온라인 쇼핑몰에서 아이템 정보를 제공하거나 유사한 아이템을 추천하는 등의 다양한 목적에 적용될 수 있다.