• 제목/요약/키워드: 5G core network

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IBN 기반: AI 기반 멀티 도메인 네트워크 슬라이싱 접근법 (IBN-based: AI-driven Multi-Domain e2e Network Orchestration Approach)

  • 칸 탈하 애흐마드;아팍 모하메드;기자르 아바쓰;송왕철
    • KNOM Review
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    • 제23권2호
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    • pp.29-41
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    • 2020
  • 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.

이상적 C&R 환경에서의 궤적자료를 이용한 동적 OD 구축에 관한 연구 (A Dynamic OD Construction Methodology using Vehicle Trajectory in Ideal C&R Communication Environment)

  • 이정우;최기주;박상욱;손범수
    • 대한토목학회논문집
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    • 제31권3D호
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    • pp.355-361
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    • 2011
  • 최근 차세대 ITS로서 도로공사 주관 하에 스마트하이웨이에 대한 연구가 수행되고 있으며, 스마트하이웨이에서 교통 분야 서비스의 효과평가 입력 자료로 신뢰성 높은 동적 OD를 요구하고 있다. 이에 본 연구는 스마트하이웨이의 핵심 기술인 WAVE 통신 기술로 대표되는 C&R 통신에서 수집되는 노드 정보와 차량정보를 이용할 경우 노드정보와 차량정보를 활용하여 궤적자료 및 표본경로교통량을 산출할 수 있으며, 이를 이용하여 동적 OD를 구축하였다. 이에 대한 검증을 위해 연속류의 토이네트워크에서 1시간 OD를 임의 분포하여 수집된 정보를 통해서 5분 단위의 동적 OD를 산출한 결과 15분단위의 교통량, 통행시간 측면에서 교통량 오차율이 20% 이내에 들어오는 경우가 전체의 84.79%, 통행시간 오차율이 20% 이내로 들어오는 경우가 전체의 85.42%로 신뢰성 있는 동적 OD를 구축할 수 있다고 판단된다.

사용자 관심 이슈 분석을 통한 추천시스템 성능 향상 방안 (Improving Performance of Recommendation Systems Using Topic Modeling)

  • 최성이;현윤진;김남규
    • 지능정보연구
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    • 제21권3호
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    • pp.101-116
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    • 2015
  • 많은 기관들이 데이터에 기반을 둔 의사결정을 수행해 왔으며, 특히 수치자료를 비롯한 정형 데이터가 이러한 목적으로 널리 활용되어 왔다. 하지만 최근에는 스마트기기와 소셜미디어의 발달로 인해 다양한 형태를 가진 방대한 양의 정보가 생성, 공유, 저장되면서, 전통적인 정형 데이터 기반 의사결정으로부터 비정형 빅데이터 기반 의사결정으로 관심의 전환이 이루어지고 있다. 데이터 기반 의사결정의 대표적 분야인 추천시스템 분야에서도 성능 향상을 위해 비정형 데이터를 활용해야 한다는 필요성이 최근 꾸준히 제기되고 있다. 특히 사용자의 성향이나 선호도는 고객의 니즈와 직결되기 때문에, 비정형 데이터 분석을 통해 사용자의 성향을 파악하고 이를 통해 상품 추천 및 구매 예측의 정확도를 향상시키기 위한 노력이 매우 시급하게 이루어질 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 사용자의 성향을 측정하여 재구매 예측 정확도, 특히 카테고리별 재구매 예측 정확도를 높임으로써, 궁극적으로 추천시스템의 성능을 향상시킬 수 있는 방안을 제시한다. 구체적으로는 사용자의 일상적인 인터넷 사용 기록을 분석하여 고객이 조회하는 뉴스 기사의 이슈를 식별하고 다양한 이슈에 대한 고객의 관심을 계량화한 후, 이를 활용하여 고객의 카테고리별 재구매 여부를 예측하는 모델을 제안하고자 한다. 실제 웹 트랜잭션으로부터 도출된 인터넷 뉴스 조회 기록 및 쇼핑몰 구매 기록을 대상으로 실험을 수행한 결과, 고객의 과거 구매이력만을 활용한 카테고리 재구매 예측 모형에 비해 본 연구에서 제안한 모형, 즉 고객의 과거 구매이력과 관심 이슈를 모두 활용한 예측 모형의 정확도가 다소 우수한 것으로 나타났다.