KT는 5G의 핵심서비스로서 자율주행차를 선정하고, 5G를 통한 자율주행 기술 개발에 중점을 두고 있다. 5G 자율주행 핵심 기술 3가지로 5G Infra, 차량사물통신(V2X, Vehicle-to-Everything), 정밀측위(RTK, Real Time Kinematic)를 정의하고 개발해왔다. 5G Infra를 통해 차량 서비스 별로 특화된 전용 슬라이스를 제공하고, 차량 이동 중에도 네트워크와의 연결이 끊기지 않도록 연속적인 5G 커버리지를 제공한다. V2X를 통해 자율주행차 센서 성능을 보완하고 정밀측위를 이용한 정확한 차량제어를 통해 자율주행 성능을 개선하여, 국내 최초로 대형버스의 자율주행을 가능하게 하였다. 5G 자율주행기술은 KT의 자율주행차에 탑재되어 있으며, 이를 바탕으로 5G 자율주행버스, 5G기반 자율주행차 원격제어 등의 다양한 서비스를 선보였다.
4차 산업혁명을 견인하는 ICT 인프라 기술로 네트워크의 지능화가 진행될 것으로 예측되어 유무선가입자용 광부품 또한 시스템 혹은 플랫폼 구현을 위해 요구되는 기능을 제공할 수 있어야 한다. 이를 수용하기 위해 유선망 광부품으로 사용되는 10G 및 25G 기반의 광원기술과 채널확장을 통한 40G 및 100G 구현 등 차세대 유무선가입자망에 핵심적으로 활용될 가능성이 높은 광부품의 국내외 기술개발동향, 산업동향 및 표준화 동향을 기술하고자 한다. 또한, 5G 이동통신용 프론트홀 통신에서 요구되는 CWDM용 광원기술을 중심으로 국내외 발전방향과 표준화 현황을 소개한다.
국방 통합 데이터센터(DIDC : Defense Integrated Data Center)의 설립으로 인력, 운영 비용 감소 및 효율적인 자원 관리가 가능해졌다. 그러나 4차 산업혁명과 더불어 미래의 전장에 추가될 드론, 로봇, IoT 등의 장비에서 나오는 수많은 전장의 데이터를 효과적으로 수집하고 관리하는 것이 현 체계를 통해서는 어려움이 있는 것이 사실이다. 따라서 이러한 점을 극복하기 위해 이동 통신 기술인 5G의 핵심 기술로 부상하고있는 네트워크 기술인 NFV와 SDN을 이용한 DIDC의 네트워크 체계에 대한 설계를 제안하고자 한다. 장비의 데이터 시트를 분석을 통해 장비마다 동일하게 존재하는 중복 기능을 하나의 VNF로 통합하여 트래픽을 처리한다면 에너지 효율성 증대 및 더욱더 효과적인 네트워크 관리가 가능할 것으로 판단한다.
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 이동통신 무선접속망의 프론트홀(fronthaul), 미드홀(midhaul), 백홀(backhaul) 설치 비용 효율성과 구축 용이성을 증대시키기 위해 제안된 MXN의 구조 및 동작절차를 제시하고, XDU 탐색 및 xhaul 링크 설정방식을 분석하였다. 특히 본 논문에서는 mmWave기반의 xhaul 링크 설정을 위한 여러 형태의 빔탐색 방식을 제시하고 이들 방식에 대한 성능 분석을 수행하였다. 성능 분석의 결과 제안한 임계치 기반의 탐색 혹은 획득 정보기반의 탐색은 모든 빔을 순차적으로 탐색하는 전체 빔 탐색 방식에 비해 50%이하의 짧은 탐색 지연시간을 보장함을 알 수 있었다.
본 논문에서는 산업 애플리케이션을 위한 5G Non-Public Network에서의 보안 이슈를 다룬다. 일반 대중에게 모바일 네트워크 서비스를 제공하는 공공 네트워크와는 달리, 5G Non-Public Network는 명확하게 정의된 사용자 조직이나 조직들의 그룹에게 5G 네트워크 서비스를 제공하며, 캠퍼스나 공장과 같이 사용자 조직이 지정한 영역 내에 구축된다. 본 논문의 주목적은 5G-ACIA (5G Alliance for Connected Industries and Automation)에서 제안한 네 가지 구축 모델에 따라 5G Non-Public Network가 이산 산업 및 공정 산업을 위하여 구축될 경우 고려되어야 할 보안 위협 및 잠재적 보안 요구사항을 도출하는 것이다. 본 논문의 범위를 명확하게 하기 위해 먼저 5G Non-Public Network에 적용할 보안 툴박스를 심층 방어 개념으로 표현한다. 일반적인 5G 이동통신 서비스와 관련된 보안 이슈는 본 논문의 범위에 포함되지 않는다. 그 다음, 산업 도메인에 5G-ACIA의 구축 모델을 적용할 때 고려해야 할 보안 이슈를 도출한다. 도출된 보안 이슈들은 세 가지 범주로 나뉘며 각각의 보안 이슈들은 개요, 보안 위협 및 잠재적 보안 요구사항의 순서로 서술된다.
우리에게 다가온 4G 차세대 이동통신 시스템은 유 무선 네트워크의 통합과 더불어 이동성의 증가와 고속 데이터 전송(음성 및 멀티미디어 데이터)을 제공하는 형태로 진화해 나갈 것이다. 여기에서 이동성 지원의 가장 핵심이 될 수 있는 것은 바로 이동하고 있는 단말의 경로 예측이며, 실제로 무선망이 처음 소개되면서 이에 대한 연구가 활발히 있었으나 실제 이동 환경에 적용하기에는 위험부담이 크기 때문에 적용하기가 쉽지 않았다. 본 논문에서는 이러한 문제를 고려하여 기존의 이동성 예측 알고리즘을 기반으로 Signaling Power Level 비교 및 Speed 기반의 예측 기법을 도입하여 실제 환경에 최적화 되어진 예측 알고리즘을 제안하였다. 그리고 기존 예측 알고리즘과 제안하고 있는 예측 알고리즘을 OPNet 시뮬레이션을 통해 비교하여 보았다.
5G 시스템은 혁신적인 발전을 거듭하며 강력해진 기술 표준을 근간으로 초광대역 이동형 데이터 서비스, 대규모 사물통신 서비스 등을 제공하고 있다. 본 논문에서는 SW를 기반으로 한 5G의 기술 개발 방법론을 제안한다. 또, 실제 환경에서 차세대 모바일 네트워크의 성능 분석이 가능한 SW 기반의 시스템 레벨 테스트베드 및 모니터링 프로그램을 OAI(Openairinterface) 5G 연구 단체의 오픈소스를 이용하여 구현한다. 기존 하드웨어 위주의 단일 칩 시스템(SoC)을 이용한 구현은 손상되기가 쉽고 유지보수가 힘들다는 단점이 있다. 하지만 기존 하드웨어 칩을 소프트웨어 기반인 소스코드로 구현하면 유지 보수가 용이하다는 장점뿐만 아니라 하드웨어가 변경되더라도 다른 하드웨어에 호환되는 이식성 때문에 생산성이 높아지며 비용 절감의 효과도 기대할 수 있다.
최근 호텔, 커피숍, 레스토랑, 컨벤션 센터 등 유동 인구가 잦은 이른바 핫 스팟이라고 불리우는 지역에서 IEEE 802.11b와 같은 무선 랜 기술을 활용하여 가입자들에게 고속 무선 네트워크 접속 서비스를 제공하는 사업자들이 전세계적으로 점차 늘어나고 있다. 아직까지는 특정 사업자의 핫 스팟으로 서비스 가능 지역이 제한되어 있기 때문에 가용성이 낮아 앞으로 통신 서비스의 주류로 성장하기에는 어려움이 많을 것으로 예상되지만, 무선 랜은 고속 전송 속도와 넓은 서비스 커버리지 그리고 고속 이동성을 동시에 만족시키는 4세대 이동 통신 기술이 개발되기 전까지, 당분간 유선과 무선 기술 간의 가교 역할을 수행할 것으로 기대되고 있다. 따라서 본 고에서는 최근 국내에서도 큰 주목을 받고 있는 공중 무선 랜 서비스의 특성 및 비즈니스 모델을 분석하고, 각 지역별 서비스 사업자들의 동향을 파악함으로써 앞으로의 시장 발전 가능성을 탐색해 보고자 한다.
모바일 이동통신망의 Core 노드들은 2G CDMA, 3G WCDMA, 4G LTE 교환기를 비롯하여 IMS 및 다양한 부가장비들로 이루어져 있다. 최근 5G로 진화하는 과정에는 NFV(Network Function Virtualization)가 그 중심에 서 있다. NFV 환경에서는 기존 통신 노드와 다르게 범용서버 및 범용 운영체제가 주축이 되어, 일반 IT 툴로도 통신망 내부 노드의 로그분석이 용이해 졌다. 또한 다양하고 복잡한 Core 네트워크에서 빅데이터로 발생하는 로그 또한 머신러닝으로 분석이 가능하며, 운용에 활용할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 vDPI, vMMSGW OS 로그를 대상으로 분석하였으며, 잠재되어 있는 문제점들을 확인할 수 있었다. 또한 어플리케이션의 비정형화 된 로그에서도 비정상적인 패턴들을 발견하여 대용량 트래픽이 발생하며 SLA가 유난히 높은 통신환경에서도 비지도 머신러닝 분석이 유용함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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