본 논문에서는 5G 네트워크 슬라이싱에 대해서 분석하고 5G 이동 통신망에서의 효율적인 네트워크 슬라이스 설정 방안을 제안한다. 5G 이동 통신망에서 네트워크 슬라이싱은 네트워크 슬라이스 인스턴스 정보에 기반하여 구분되고 수행된다. 단말과 네트워크 간의 네트워크 슬라이스 인스턴스 정보가 상호 일치하지 않는 경우, 단말의 PDU 세션 연결 요청 실패에 따른 불필요한 시그널링 오버헤드가 발생한다. 본 논문은 이러한 문제를 해결하기 위해서, 두 가지 효율적인 네트워크 슬라이스 설정 기법, 단말 기반 ENSC(Efficient Network Slice Configuration) 기법과 네트워크 기반 ENSC 기법을 제안한다. 제안하는 두 가지 기법들은 신속한 단말과 네트워크 간의 최신 변경 업데이트된 네트워크 슬라이스 정보를 제공 설정 수행하게 되어, 기존 방안과 비교하여 배터리 리소스 효율성을 향상시키고 불필요한 시그널링 오버헤드를 최소화할 수 있다.
네트워크 슬라이싱 기술은 5G 네트워크에서의 필수 기술 중 하나이다. 네트워크 망에서는 네트워크 슬라이싱을 통해 서로 다른 요구사항이 존재하는 다수의 서비스를 유연하게 처리 할 수 있다. 본 논문에서는 먼저 전망되는 5G 네트워크 구조와 기반 기술에 대해 소개하고, 네트워크 슬라이싱 적용하기 위한 이슈를 정리한다. 끝으로 네트워크 슬라이스 선택 기능 설계 시 고려사항을 제안한다.
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.
네트워크 슬라이싱 기능이 모바일 네트워킹에 적용되면서 네트워크 슬라이스를 선택할 수 있는 메커니즘이 필수적이다. 5G 아키텍처에 대한 3GPP 표준 기술 사양에 따라 슬라이스 선택 프로세스를 활용하기 위해 Network Slice Selection Function (NSSF)가 포함되어 있다. 이 네트워크 기능의 실제 구현은 네트워크 인스턴스의 동적 변경 사항을 처리해야하므로 가상 네트워크 기능 (VNF)의 오케스트레이션을 지원하는 플랫폼이 필요하다. 제안 된 솔루션은 Central Office Rearchitected as a Data Center (CORD) 플랫폼에서 모바일 네트워크용으로 특화된 M-CORD를 사용하고 있다. 이는 서비스 오케스트레이터인 XoS를 통합하는 플랫폼 및 Software Defined Networking (SDN), Network Function Virtualization (NFV) 및 클라우드를 관리하는 OpenStack에 기반하고 있다. 이 플랫폼을 통해, 본 논문에서 제시된 NSSF 구현은 백엔드 서비스와 네트워크 기능 인스턴스 간의 동기화를 통해서 동적으로 슬라이스 정보를 얻을 수 있는 적절한 생태계를 제공하고 있다.
본 논문에서는 미래인터넷의 핵심 자원 중 하나인, 네트워크 가상화 지원 프로그래머블 플랫폼 또는 라우터의 제어프레임워크 구조를 제안한다. 본 논문에서 제안된 제어프레임워크는 네트워크 프로세서 기반의 프로그래머블 플랫폼 상에서 사용자의 요청에 따라 실시간으로 네트워크 프로세서에 동적으로 슬리버를 생성하고, 생성된 슬리버를 슬라이스로 확장할 수 있는 기능을 제공할 수 있다. 이를 통해 생성된 슬라이스 위에서 사용자의 요구사항 별 다양한 미래인터넷 서비스를 동시에 서로 간섭 없이 실행할 수 있다.
네트워크는 빠르게 성장하여 다중 도메인 복잡성을 유발하고 있다. 네트워크 트래픽 및 서비스의 다양성, 다양성 및 동적 특성은 향상된 오케스트레이션 및 관리 접근 방식을 필요로한다. 많은 표준 오케스트레이터와 네트워크 운영자가 E2E 슬라이스 오케스트레이션을 처리하기 위한 복잡성이 증가하고 있다. 또한 액세스, 에지, 전송 및 코어 네트워크를 포함하여 E2E 슬라이스 오케스트레이션과 관련된 여러 도메인이 각각 특정 문제를 가지고 있다. 따라서 멀티 도메인, 멀티 플랫폼 및 멀티 오퍼레이터 기반 네트워킹 환경을 수동으로 처리하려면 특정 전문가가 필요하며 이 접근 방식을 사용하면 런타임에 네트워크의 동적 변경을 처리할 수 없다 또한 이러한 복잡성을 처리하기위한 수동 접근 방식은 항상 오류가 발생하기 쉽고 지루한 일이다. 따라서 본 연구에서는 의도 기반 접근법을 사용하여 E2E 슬라이스 오케스트레이션을 처리하기 위한 자동화되고 추상화된 솔루션을 제안한다. 운영자로부터 도메인을 추상화하고 높은 수준의 의도 형태로 오케스트레이션 의도를 제공 할 수 있다. 또한 조정 된 리소스를 적극적으로 모니터링하고 머신 러닝을 사용하여 현재 모니터링 통계를 기반으로 시스템 상태 업데이트를 위한 향후 리소스 활용도를 예측한다. Closed-loop 자동화 E2E 네트워크 오케스트레이션 및 관리 시스템이 생성된다.
현재, 미래인터넷에 대한 연구가 해외 및 국내에서 활발하게 진행되고 있으며, 국내에서는 미래인터넷 연구를 위하여 한국 전자통신연구원과 국내 4개 대학을 중심으로 'FiRST(Future Internet Research for Sustainable Testbed)'라는 미래인터넷 테스트베드 구축 및 관련 핵심 기술 개발 프로젝트가 진행되고 있다. 'FiRST'프로젝트 중 국내 4개 대학이 공동으로 수행하고 있는 'FiRST@PC'의 경우 프로그래머블 플랫폼을 이용하여 오픈플로우 스위치 기반의 테스트베드를 KOREN과 KREONET에 구축하였다. 현재, 테스트베드 구축에 사용 된 프로그래머블 스위치의 가상화를 통하여 테스트베드를 이용하는 실험자들에게 독립적인 네트워크의 구축이 가능 하도록 하는 연구가 진행 중에 있다. 이때, 테스트베드의 가상화는 테스트베드를 이용하는 실험자들에게 슬라이스라는 단위로 독립적인 네트워크의 구성을 가능하도록 하며, 각 실험자에게 제공 된 슬라이스는 신뢰성 있고 안정적인 네트워크의 자원 사용 기회가 보장되어야 한다. 본 논문에서는 미래인터넷 테스트베드를 이용하는 실험자들에게 가상화된 네트워크인 슬라이스에 QoS를 제공하기 위하여 하드웨어 기반의 패킷 처리를 지원하는 프로그래머블 플랫폼인 NetFPGA 플랫폼을 이용하여 슬라이스의 트래픽을 스케쥴링하기 위한 스케쥴러를 구현하였고, 테스트베드를 구축하여 성능 실험을 하였으며, 실험을 통하여 미래인터넷 테스트베드의 가상화된 네트워크에 신뢰성있고 안정적으로 QoS를 제공할 수 있음을 확인하였다.
최근 디스플레이 기기의 발전과 기가 네트워크 등의 전송 대역폭 확대로 인해 대형 파노라마 영상, 4K Ultra High-Definition 방송, Ultra-Wide Viewing 영상 등 2K 이상의 초고해상도 영상의 수요가 폭발적으로 증가하고 있다. 이러한 초고해상도 영상은 데이터양이 매우 많기 때문에 부호화 효율이 가장 높은 High Efficiency Video Coding(HEVC) 비디오 부호화 표준을 사용하는 추세이다. HEVC는 가장 최신의 비디오 부호화 표준으로 다양한 부호화 툴을 이용하여 높은 부호화 효율을 제공하지만 복잡도 또한 이전 부호화 표준과 비교하여 매우 높다. 특히 초고해상도 영상을 HEVC 복호기로 실시간 복호화 하는 것은 매우 높은 복잡도를 요구한다. 따라서 본 논문에서는 고해상도 및 초고해상도 영상에 대한 HEVC 복호기의 복호화 속도를 개선시키고자 HEVC에서 지원하는 슬라이스(Slice)와 타일(Tile) 부호화 툴을 사용하여 각 슬라이스 혹은 타일을 동시에 처리하며 디블록킹 필터 과정에서도 소정의 블록 크기만큼 동시에 처리하는 데이터-레벨 병렬 처리 방법을 소개한다. 이는 독립 복호화가 가능한 타일, 슬라이스, 혹은 디블록킹 필터에서 동일 연산을 다중 스레드에 분배하는 방법으로 복호화 속도를 향상 시킬 수 있다. 실험에서 제안 방법이 HEVC 참조 소프트웨어 대비 4K 영상에 대해 최대 2.0배의 복호화 속도 개선을 얻을 수 있음을 보인다.
본 논문에서는 ATM망에서 3차원 동영상 데이터의 시뮬레이션 모델을 제시한다. 이 모델은 슬라이스 레벨에 기초를 두며, PVAR(Projected Vector Autoregressive)모델이라고 명한다. PVAR 모델은 자기상관성(Autocorrelation)과 히스토그램(Histogram)특성을 만족하기 위해 AR(Autoregressive)모델에 기초로 모델링 되고 프로젝션 함수(Projection function)에 의해 실제 데이터를 매핑 한다. 프로젝션 함수로는 CDPF(cumulative distribution probability function)를 사용한다. 이때 과정은 슬라이스 단위로 수행된다. 제안된 모델은 자기 상관성과 히스토그램을 만족시키는데 좋은 성능을 보여주고, 네트워크 성능 분석에 중요하다. 이어서 이것을 주기적 평균값에 의한 Smoothing 방법에 적용한다. 일반적으로 QoS는 버퍼(buffer)에서의 셀 손신과 최대 지연에 관계된 CLR에 달려 있다. 따라서 제안한 Smoothing 기법은 QoS를 향상시키는데 이용할 수 있다.
최근 초저지연, 초고속, 초연결 네트워크를 요구하는 기술들이 급속하게 발전하고 있다. 기존 4G 네트워크는 위 요구사항을 만족할 수 없었기 때문에 5G 네트워크가 등장했다. 5G 네트워크는 네트워크 가상화 기반 네트워크 슬라이싱을 통해 각각의 서비스 마다 독립적인 네트워크 환경을 제공한다. 그러나 네트워크에 참여하는 서비스가 다양해질수록 트래픽 부하가 폭발적으로 증가할 것으로 예상되며 트래픽 부하에 따른 병목현상이 발생할 가능성이 여전히 존재한다. 본 논문에서는 인공 신경망 알고리즘 RNN을 활용하여 트래픽을 예측하고 예측 결과를 기반으로 네트워크 슬라이스의 자원을 선제적으로 조절하는 기계학습 기반 네트워크 슬라이싱 자원 예약 기법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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