Public Safty-LTE(Long Term Evolution) is being deployed in the direction of reducing cost by using both of municipal network and commercial network. However, LTE Network is difficult to ensure the survivability during the information communication infrastructure failures. In addition, it is vulnerable in communication coverage of inside buildings and underground. In this study, we propose to implement effectively the network survivability technique through the convergence to the proven technology. As the advent of the IoT Age, smart sensors which are embedded in the environment and the things will be able to provide a useful infrastructure for ensuring the network survivability. Based on the feature of the smart sensor, we designed the sink node architecture to guarantee the network survivability in disaster situation through the convergence of the small cell technology and extension of wireless network coverage technology. The computing power inherent in the environment is a valuable resource that can be utilized in the disaster situation.
The importance and necessity of convergence research to solve complexity and diversity of research problems is more increasing. For successful convergence research, connectivity beyond the boundary and distance between disciplines is a key factor. To understand the current status and characteristics of connectivity among researchers, we investigated the interdisciplinary relationships among 487 researchers' disciplines in a university by using network anaylsis. The results showed that (1) connectivity between similar disciplines were higher than different disciplines, (2) the density and cohesion level of connectivity within the same campuses were higher, and (3) network centrality was concentrated in engineering and medicine. Based on these results, the necessity of overcoming boundaries and distances as obstacles to convergence research and the necessity of diversification of centrality were proposed. While previous studies mainly analyzed the research outcomes, this study is meaningful because it analyzed researchers' connectivity and collaborative structures in the actual convergence research procedures.
In particular, for a practical mobile robot team to perform such a task as that of carrying out a search and rescue mission in a disaster area, the network connectivity and localization have to be guaranteed even in an environment where the network infrastructure is destroyed or a Global Positioning System is unavailable. This paper proposes the new collective intelligence network management architecture of multiple mobile robots supporting seamless network connectivity and cooperative localization. The proposed architecture includes a resource manager that makes the robots move around and not disconnect from the network link by considering the strength of the network signal and link quality. The location manager in the architecture supports localizing robots seamlessly by finding the relative locations of the robots as they move from a global outdoor environment to a local indoor position. The proposed schemes assuring network connectivity and localization were validated through numerical simulations and applied to a search and rescue robot team.
The communication issues expected for SMEs are that 1) IT systems are not easy to connect, 2) data collection and integration by heterogeneous systems are difficult, and 3) various fieldbuses and protocols make interfaces difficult. Usually, SMEs often have automation built before the introduction of smart factories. It is necessary to provide communication technology such as Sensing to meet the heterogeneous system level with the old aged sensors in the automation equipment and communication network of SMEs. We will consider how to improve the network interface before applying the latest network technology at the time of preparation using PI.
The Internet routing instability, or the rapid fluctuation of network reachability information, is an important problem currently facing the Internet engineering community. High levels of network instability can lead to packet loss, increased network latency, and delayed routing convergence. At the extreme, high levels of routing instability can lead to the loss of internal connectivity in wide-area networks. In this paper, we investigate the variation of domain degree and domain count of the inter-domain network over time by using linear regression model in order to analyze the topology variation of inter-domain network. We Also propose an efficient policy management model to reduce the instability in the inter-domain routing system. The proposed model can be used to identify whether a routing policy is adequate to reduce convergence time that is required to return to a normal state when BGP routing instability happens. Experimental analysis shows that the proposed model can be used to set up routing policy in domains for the purpose of minimizing the effects and the propagation of BGP routing instability.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.12
no.11
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pp.1947-1953
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2008
This paper studies a system design of testifying next generation convergence network. Next generation convergence network includes such elements as not only various gateway systems interworking with conventional PSTN(Public Switched Telephone Network) but also various protocols communicating between gateway systems and softswitches or gateway controllers. Discussed are an effective system solution to verify functionalities and performance of protocols professing. From such discussion, the study identifies functional blocks and operational flows required for establishing a test system, and then with a basis of these proposes a system architecture. Finally this paper presents system design results and its implemented functional details.
Broadband Convergence Network (BcN) can provide a range of quality guaranteed broadband multimedia services through packet-based converged transport network. For providing new emerging application services in due season over BcN, it is important for network designers or planners to develop a new design methodology for BcN, which differs from legacy design processes applied to a single service network. This paper thus introduces a new design concept and detailed design processes for KT-BcN. We also present a design example of BcN control network using a design system that we have developed.
These days, the network convergence for utilizing heterogeneous network on mobile device is being very actively studied. However, understanding characteristics of physical network interfaces and video encoder is needed for using the network convergence technologies efficiently. Thus, this paper proposes an optimized method for streaming video data through different network paths depending on data characteristics and channel condition. Accordingly, unlike the traditional methods, this study divides scalable coded videos by layer importance, the importance of stream information, and the importance in consideration of video decoder's robustness and selectively sends the data via multiple channels. And the experimental results show over 1dB increment in PSNR. The result of this study will provide an optimized video transmission technique in the next generation network convergence environment in which mobile devices have multiple network interfaces.
This article discusses a capacity planning method in QoS-guaranteed IP networks such as BcN (Broadband convergence Network). Since IP based networks have been developed to transport best-effort data traffic, the introduction of multi-service component in BcN requires fundamental modifications in capacity planning and network dimensioning. In this article, we present the key issues of the capacity planning in multi-service IP networks. To provide a foundation for network dimensioning procedure, we describe a systematic approach for classification and modeling of BcN traffic based on the QoS requirements of BcN services. We propose a capacity planning framework considering data traffic and real-time streaming traffic separately. The multi-service Erlang model, an extension of the conventional Erlang B loss model, is introduced to determine required link capacity for the call based real-time streaming traffic. The application of multi-service Erlang model can provide significant improvement in network planning due to sharing of network bandwidth among the different services.
Network slicing is a promising paradigm and significant evolution for adjusting the heterogeneous services based on different requirements by placing dynamic virtual network functions (VNF) forwarding graph (VNFFG) and orchestrating service function chaining (SFC) based on criticalities of Quality of Service (QoS) classes. In system architecture, software-defined networks (SDN), network functions virtualization (NFV), and edge computing are used to provide resourceful data view, configurable virtual resources, and control interfaces for developing the modified deep reinforcement learning agent (MDRL-A). In this paper, task requests, tolerable delays, and required resources are differentiated for input state observations to identify the non-critical/critical classes, since each user equipment can execute different QoS application services. We design intelligent slicing for handing the cross-domain resource with MDRL-A in solving network problems and eliminating resource usage. The agent interacts with controllers and orchestrators to manage the flow rule installation and physical resource allocation in NFV infrastructure (NFVI) with the proposed formulation of completion time and criticality criteria. Simulation is conducted in SDN/NFV environment and capturing the QoS performances between conventional and MDRL-A approaches.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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