현재 상용화 중인 4세대 이동통신의 사용자가 급증하고 있다. 현재 4세대 이동통신 국내 가입자는 천만 명이 넘어섰으며, 4세대 이동통신에 어느 기술이 사용이 되고 데이터 전송속도가 얼마나 빠른지 알고 사용하는 사람은 많지 않다. 따라서 본 논문에서는 4세대 이동통신에 사용되고 있는 3GPP계열의 LTE-Advanced와 와이맥스 계열의 IEEE802.16m의 데이터 전송속도 기반의 이론적인 속도값과 현재 상용화된 4세대 이동통신의 데이터 전송속도의 실제 측정값을 비교, 분석하여 상호간의 특징적 차이를 분석하는 연구를 수행하였다.
3GPP2 방식에서는 Macro Mobility 지원을 위하여 MIP를 이용하며 PDSN은 FA의 기능을 수행한다. PDSN 관리 영역 내의 하나의 RN에서 다른 RN으로 이동시에 지원되는 이동성을 Micro Mobility라 한다. Micro Mobility에서 Seamless한 핸드오프를 위해 RN간에 멀티캐스트 그룹 메커니즘을 이용할 경우, 핸드오프 예상시간에 따라 등급별로 버퍼를 다르게 할당하여 멀티캐스트 하는 방법과 단순 멀티캐스트 하는 방법이 있다. 본 논문은 Micro Mobility를 지원하기 위한 멀티캐스트 그룹 메커니즘 기반의 Seamless 핸드오프 알고리즘에서 등급별로 버퍼를 다르게 할당할 경우와 단순 멀티캐스트 할 경우의 블록킹 확률을 비교 분석한다.
암호 알고리즘을 디지털 통신에 적용하기 위해서는 고속 처리가 필수적이며, 고속화를 위하여 암호 칩으로 구현하고 있다. 프롬투정보통신에서는 암호칩을 효과적으로 제작하기 위하여 MPC 850 프로세서와 FPGA를 내장하고 통신 포트를 사용할 수 있게 하는 암호툴인 CryptoModule 2000을 발표하였다. 이 논문에서는 CryptoModule 2000을 이용하여 3GPP에서 적용하고 있는 KASUMI 암호 알고리즘을 구현하고 시험 결과를 분석하여 CryptoModule 2000이 암호 시스템 개발용으로 적합함을 확인한다.
Recently, the traffic volume of mobile communications increases rapidly and the small-cell is one of the solutions using two offload schemes, i.e., local IP access (LIPA) and selected IP traffic offload (SIPTO), to reduce the end-to-end delay and amount of mobile data traffic in the core network (CN). However, 3GPP describes the concept of LIPA and SIPTO and there is no decision algorithm to decide the path from source nodes (SNs) to destination nodes (DNs). Therefore, this paper proposes a dynamic mobile data traffic offload scheme using small-cells to decide the path based on the SN and DN, i.e., macro user equipment, small-cell user equipment (SUE), and multimedia server, and type of the mobile data traffic for the real-time and non-real-time. Through analytical models, it is shown that the proposed offload scheme outperforms the conventional small-cell network in terms of the delay of end-to-end mobile data communications and probability of the mobile data traffic in the CN for the heterogeneous networks.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권1호
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pp.152-161
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2021
The paper focuses on Device-to-device (D2D) Architectures evaluation frameworks. D2D communication and discovery can improve spectrum usage efficiency and optimize the tradeoffs between throughput and energy consumption. The target operation modes involve both indirect communication between two nodes via a base station or the direct communication among proximal nodes, enabling use cases that can support communications out of cellular coverage, as well as low end-end delay requirements. The paper will present the architectural evolution of D2D networks within 3GPP standardization and will highlight key network functionalities and signaling protocols. It will also identify key analytical and simulation models that can be used to assess the performance and energy efficiency of resource allocation strategies, and it will present a suitable cross-layer integrated framework.
2G에서부터 5G 이동 통신 시대까지 허위 기지국 공격의 위협은 이어져 왔다. 허위 기지국은 정상 기지국으로 위장하여 사용자의 정보를 수집하거나 서비스 거부 공격 등을 수행하는 기지국을 말한다. 바로 이전 세대인 LTE에서는 가짜 재난 문자, 멀웨어 전파, Device Bidding Down 공격 등의 사례가 발표 또는 보고되었다. 5G에서도 LTE의 공격 사례와 같은 공격들이 발생할 수 있어 이에 대한 보안 대책이 연구될 필요가 있다. 현재 3GPP TR 33.809 문서에서 5G에서의 허위 기지국 관련 주요 이슈와 솔루션들이 논의되고 있다. 본 논문에서는 TR 33.809 문서를 바탕으로 5G의 보안을 위한 허위 기지국 대응에 대한 주요 이슈들을 중심으로 분석한다.
2019년 NAS기반 5G 서비스가 국내에서 상용화 된지 1년 반이 지났다. 그동안 5G로의 전환에 따라 발생 될 수 있는 새로운 보안 위협에 대한 우려가 지속적으로 제기되었고, 현재 보안기술의 한계를 극복하기 위한 다양한 5G 보안 연구들이 다 각도로 시도되고 있다. 5G 보안은 이전 세대 보안과는 강한 보안 기능의 설계가 요구된다. 특히 5G 보안 위협 요소들을 식별하고 분석을 통한 5G 네트워크 및 서비스의 보안 아키텍처 설계가 중요한데, 이는 인증, 암호화, 침입탐지 등 기존 보안 메커니즘들이 새로운 5G 기술을 통합되고 수용될 수 있도록 유연하게 설계가 되어야 하기 때문이다. 본 논문에서는 해외 3GPP, NGMN, 5G Americas 분석한 5G 보안 요구사항을 살펴보고, 5G 네트워크의 구성요소별 보안 요구사항을 고찰하고자 한다.
So far, artificial intelligence (AI)/machine learning (ML) has produced impressive results in speech recognition, computer vision, and natural language processing. AI/ML has recently begun to show promise as a viable means for improving the performance of 5G mobile telecommunication systems. This paper investigates standardization activities in 3GPP and O-RAN Alliance regarding AI/ML applications on mobile telecommunication system. Future trends in AI/ML technologies are also summarized. As an overarching technology in 6G, there appears to be no doubt that AI/ML could contribute to every part of mobile systems, including core, RAN, and air-interface, in terms of performance enhancement, automation, cost reduction, and energy consumption reduction.
The 5G MEC (Multi-access Edge Computing) technology offers network and computing functionalities that allow application services to improve in terms of network delay, bandwidth, and security, by locating the application servers closer to the users at the edge nodes within the 5G network. To offer its interoperability within various networks and user equipment, standardization of the 5G MEC technology has been advanced in ETSI, 3GPP, and ITU-T, primarily for the MEC platform, transport support, and MEC federation. This article offers a brief review of the standardization activities for 5G MEC technology and the details about the system architecture and functionalities developed accordingly.
IMT-2030(6G)은 IMT-2020(5G)에 비교하여 많은 서비스와 기능들이 추가되고 있다. IMT-2030(6G) 요소기술 개발은 산업계에서 매우 빠르게 진행되고 있으며, 이러한 기술을 기반으로 표준개발이 ITU-R WP 5D, 3GPP 등 여러 기구에서 동시다발적으로 진행이 되고 있다. Open RAN은 시점으로는 5G 이후에 출현한 기술이지만 5G를 기반으로 실현이 가능함을 산업계에서는 보여주고 있다. 이러한 기술들을 구분 짓고 체계화 하는 것이 표준기구의 역할이라고 할 수 있다. ITU-R WP 5D 제44차 회의(2023년 6월)에서 이번 회기(2020-2023)를 종료하며 완성한 IMT Framework 문서의 내용을 기반으로 AI와 정보보호가 융합한 지능형 보안관제의 필요성, 구조와 기능에 대하여 살펴본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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