• 제목/요약/키워드: LTE 망

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FDD 방식의 4G 이동통신 기지국에서 DU와 RU간 한계거리 분석 (Limit Analysis of the Distance between DU and RU in 4G FDD Mobile Communication Systems)

  • 김성만
    • 한국전자통신학회논문지
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    • 제7권1호
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    • pp.135-139
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    • 2012
  • LTE (long-term evolution) 를 비롯한 4G 이동통신 기지국 시스템에 있어서 최근에 DU(digital unit)와 RU(radio unit) 로 분리된 형상의 기지국들이 많이 등장하고 있다. 이러한 형태의 기지국에서 DU 는 전화국사에 설치하고 RU 는 옥외에 설치하는 형태로서, DU와 RU 간의 분리 가능한 거리는 이동통신 망 설계를 하는데 있어서 매우 중요한 요소가 된다. 하지만, DU와 RU 간 허용거리는 이동통신의 물리계층 기술에 의해 제약을 받을 수 있다. 본 논문에서는 FDD (frequency division duplexing) 기반의 4G 이동통신 시스템에서 Closed-Loop MIMO (multiple input multiple output) 기술에 의해 제한되는 DU와 RU 간 한계거리에 대해 분석하였다. DU와 RU 간 한계거리는 이동통신 시스템의 동작 주파수에 따라 다른 결과를 나타내며, 2 GHz의 동작주파수를 가정할 경우에는 약 11 km의 한계거리를 가지는 것으로 분석되었다.

트레일 카메라 및 AIS를 이용한 해양관측부이용 감시시스템의 개발 (A Development of Marine Observation Buoy Monitoring System Using Trail Camera and AtoN AIS)

  • 강용수;왕치록;황훈규;강석순;김헌우
    • 한국항해항만학회:학술대회논문집
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    • 한국항해항만학회 2018년도 춘계학술대회
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    • pp.306-307
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    • 2018
  • 본 논문에서는 해양관측부이 보호 및 해상 관측 등을 위해 사용되고 있는 국내외 영상감시 시스템 및 기술 현황을 살펴보고, 차세대 해상용 통신 네트워크 및 인공위성을 통한 해양 공공시설의 안전감시 시스템이 가져야 할 요구사항과 이에 대한 국내외 기술개발 현황을 살펴본다. 또한, 선박 인식 및 추적, 나아가 충돌 예측 등을 수행하여, 해상사고를 예방할 수 있는 해양관측부이용 감시시스템의 개발에 관한 내용을 다룬다. 이를 위해 개발하는 시스템은 해양관측부이에 장착되어 저전력으로 동작하며, 해수에 강한 트레일 감시카메라를 개발하여 적용한다. 추가적으로 AIS정보를 활용한 충돌 예방 경고 모듈이 탑재되고, LTE-M 등과 같은 차세대 해상이동통신 및 위성망 M2M 네트워크를 응용한 통신 모듈을 기반으로 육상 알람 기능을 제공한다. 이를 통해 시스템의 신뢰성을 확보하고, 대형 선박과의 해상사고(선박추돌사고 및 기름유출 등)와 소형선박에 의한 시설물 훼손(Vandalism)의 발생 가능성을 인지할 수 있는 종합적인 데이터를 수집하여 사고의 예방 및 재난 상황 등을 예측함으로써 중요시설의 안전 및 해양환경 보호에 기여하고자 한다.

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5G 모바일 에지 컴퓨팅에서 빅데이터 분석 기능에 대한 데이터 오염 공격 탐지 성능 향상을 위한 연구 (A Study on Improving Data Poisoning Attack Detection against Network Data Analytics Function in 5G Mobile Edge Computing)

  • 옥지원;노현;임연섭;김성민
    • 정보보호학회논문지
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    • 제33권3호
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    • pp.549-559
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    • 2023
  • 5G 네트워크의 핵심 기술로 모바일 에지 컴퓨팅(Mobile Edge Computing, MEC)이 주목받음에 따라, 모바일 사용자의 데이터를 기반으로 한 5G 네트워크 기반 에지 AI 기술이 최근 다양한 분야에서 이용되고 있다. 하지만, 전통적인 인공지능 보안에서와 마찬가지로, 에지 AI 핵심 기능을 담당하는 코어망 내 표준 5G 네트워크 기능들에 대한 적대적 교란이 발생할 가능성이 존재한다. 더불어, 3GPP에서 정의한 5G 표준 내 Standalone 모드의MEC 환경에서 발생할 수 있는 데이터 오염 공격은 기존 LTE망 대비 현재 연구가 미비한 실정이다. 본연구에서는 5G에서 에지 AI의 핵심 기능을 담당하는 네트워크 기능인 NWDAF를 활용하는 MEC 환경에 대한 위협 모델을 탐구하고, 일부 개념 증명으로써 Leaf NWDAF에 대한 데이터 오염 공격 탐지 성능을 향상시키기 위한 특징 선택 방법을 제안한다. 제안한 방법론을 통해, NWDAF에서의 Slowloris 공격 기반 데이터 오염 공격에 대해 최대 94.9%의 탐지율을 달성하였다.