5G 네트워크 기술은 4G LTE 이동 통신 기술의 후속 기술로서, ITU-R, ITU-T, NGMN, 3GPP 등의 표준화 그룹을 중심으로 고성능, 저지연, 고가용성 등의 특성을 가지는 새로운 Clean-slate 형태의 이동 통신 시스템 및 네트워크 구조를 설계 중이다. 특히 다양한 5G 융합 서비스를 효율적으로 제공하기 위해 서비스 및 네트워크 자원의 독립성 및 유연성을 지향하는 네트워크 슬라이싱을 적용하고, ETSI NFV 네트워크 기능 가상화 기술을 포함하는 네트워크 관리 구조를 도입하고자 한다. 본고에서는 5G 네트워크 슬라이싱 기술 및 5G 네트워크 관리 기술의 개념 및 요구사항을 분석하고, 이에 대해 3GPP SA WG2 및 SA WG5에서 진행 중인 표준화 현황을 소개한다.
This paper present how VRML file format can be used for RP Technology. VRML standards provids compact and powerful interface between remote RP manufacturer in network independent environment. We have constructed integrated and network-connected server system which can share the CAD data and varios process which is STL-to-VRML translater,slicing process,slice anchor process etc. This Server system consisted in file converter between STL and VRML,CGI system which sends a generated data to VRML client or browser, slice-generator which can re-slice at varied thickness and simulator which can show and check simultaneously status between near slices with support. This system aims to the integrated simulator which supports graphic animator and FEA analysis system.
최근 초저지연, 초고속, 초연결 네트워크를 요구하는 기술들이 급속하게 발전하고 있다. 기존 4G 네트워크는 위 요구사항을 만족할 수 없었기 때문에 5G 네트워크가 등장했다. 5G 네트워크는 네트워크 가상화 기반 네트워크 슬라이싱을 통해 각각의 서비스 마다 독립적인 네트워크 환경을 제공한다. 그러나 네트워크에 참여하는 서비스가 다양해질수록 트래픽 부하가 폭발적으로 증가할 것으로 예상되며 트래픽 부하에 따른 병목현상이 발생할 가능성이 여전히 존재한다. 본 논문에서는 인공 신경망 알고리즘 RNN을 활용하여 트래픽을 예측하고 예측 결과를 기반으로 네트워크 슬라이스의 자원을 선제적으로 조절하는 기계학습 기반 네트워크 슬라이싱 자원 예약 기법을 제안한다.
The 5G is the 5th generation mobile network that provides enhanced mobile broadband, ultra-reliable & low latency communications, and massive machine-type communications. New services can be provided through multi-access edge computing, network function virtualization, and network slicing, which are key technologies in 5G mobile communication. However, these new technologies provide new attack paths and threats. In this paper, we analyzed the overall threats of 5G mobile communication through a literature review. First, defines 5G mobile communication, analyzes its features and technology architecture, and summarizes possible security issues. Addition, it presents security threats from the perspective of user devices, radio access network, multi-access edge computing, and core networks that constitute 5G mobile communication. After that, security requirements for threat factors were derived through literature analysis. The purpose of this study is to conduct a fundamental analysis to examine and assess the overall threat factors associated with 5G mobile communication. Through this, it will be possible to protect the information and assets of individuals and organizations that use 5G mobile communication technology, respond to various threat situations, and increase the overall level of 5G security.
네트워크 슬라이싱 기능이 모바일 네트워킹에 적용되면서 네트워크 슬라이스를 선택할 수 있는 메커니즘이 필수적이다. 5G 아키텍처에 대한 3GPP 표준 기술 사양에 따라 슬라이스 선택 프로세스를 활용하기 위해 Network Slice Selection Function (NSSF)가 포함되어 있다. 이 네트워크 기능의 실제 구현은 네트워크 인스턴스의 동적 변경 사항을 처리해야하므로 가상 네트워크 기능 (VNF)의 오케스트레이션을 지원하는 플랫폼이 필요하다. 제안 된 솔루션은 Central Office Rearchitected as a Data Center (CORD) 플랫폼에서 모바일 네트워크용으로 특화된 M-CORD를 사용하고 있다. 이는 서비스 오케스트레이터인 XoS를 통합하는 플랫폼 및 Software Defined Networking (SDN), Network Function Virtualization (NFV) 및 클라우드를 관리하는 OpenStack에 기반하고 있다. 이 플랫폼을 통해, 본 논문에서 제시된 NSSF 구현은 백엔드 서비스와 네트워크 기능 인스턴스 간의 동기화를 통해서 동적으로 슬라이스 정보를 얻을 수 있는 적절한 생태계를 제공하고 있다.
5G 및 B5G(Beyond 5G) 네트워크의 등장으로 기존 네트워크 한계를 극복할 수 있는 네트워크 가상화 기술이 주목받고 있다. 네트워크 가상화의 목적은 효율적 네트워크 자원의 활용과 다양한 전송요구 서비스에 대한 솔루션을 제공하기 위함이다. 이와 관련하여 여러 가지 휴리스틱 기반의 VNE 기법이 연구되고 있으나 네트워크 자원할당 및 서비스의 유연성이 제한되는 문제점을 지니고 있다. 본 논문에서는 다양한 응용의 서비스 요구사항을 충족하기 위해 GNN 기반의 네트워크 슬라이싱 분류 기법과 최적의 자원할당을 위한 RL 기반 VNE 기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 Actor-Critic 네트워크를 이용하여 최적의 VNE를 수행한다. 또한 성능 평가를 위해 제안된 기법과 기존의 Node Rank, MCST-VNE, GCN-VNE 기법과의 성능을 비교분석하고 서비스 수용률 제고 및 효율적 자원 할당 측면에서 성능이 향상됨을 보인다.
In this paper, we propose a rank-weighted reconstruction feature to improve the robustness of a feed-forward deep neural network (FFDNN)-based acoustic model. In the FFDNN-based acoustic model, an input feature is constructed by vectorizing a submatrix that is created by slicing the feature vectors of frames within a context window. In this type of feature construction, the appropriate context window size is important because it determines the amount of trivial or discriminative information, such as redundancy, or temporal context of the input features. However, we ascertained whether a single parameter is sufficiently able to control the quantity of information. Therefore, we investigated the input feature construction from the perspectives of rank and nullity, and proposed a rank-weighted reconstruction feature herein, that allows for the retention of speech information components and the reduction in trivial components. The proposed method was evaluated in the TIMIT phone recognition and Wall Street Journal (WSJ) domains. The proposed method reduced the phone error rate of the TIMIT domain from 18.4% to 18.0%, and the word error rate of the WSJ domain from 4.70% to 4.43%.
When considering the use of rapid prototyping (RP), there are many issues a designer has to address for handling an STL model, the de facto standard fur RP. Today designers can skip all these issues by visiting web-based service bureaus that readily supply needed information for the RP services. Since orders are taken for RP parts through the web page of service providers designers are now asked to upload their STL files to the company server either by direct upload, ftp file transfer, or as an e-mail attachment. If the service bureau, however, fixes or edits an STL filceto optimize the RP process but neglects to tell its customer about the rework in detail, it may cause problems down the line in processing of the original CAD data for other applications. In this paper, we propose a framework for a collaborative virtual environment between CAD designers and RP processes on the internet which directly provides designers with an advanced preprocessor functionality, design visualization, as well as model display, repair, and slicing over the network. This can help smooth data transfer from CAD to RP process with minimum inconsistency in CAD.
보안은 5G 이동통신 네트워크의 성공적인 정착을 위한 필요충분조건이다. 5G 보안의 중요한 표준으로 3GPP (3rd Generation Partnership Project)의 보안 담당 워킹그룹인 SA3는 3GPP 5G 보안구조를 제시하였다. 특히, 3GPP 5G 보안구조는 Extensible Authentication Protocol (EAP) 인증 프레임워크를 채택함으로써 이기종의 다양한 인증 기법과 자격증명을 용이하게 포용할 수 있는 유연성을 갖추었다. 서비스 융합 네트워크를 지향하는 5G의 비전을 고려할 때, EAP 인증 프레임워크는 보안측면에 있어서 매우 중요한 전략이라고 볼 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 3GPP 5G 보안구조를 위한 EAP 인증 프레임워크를 고찰한다. 이를 위해, 1차 인증을 위한 EAP 기반의 인증 프로토콜 EAP-AKA'을 면밀히 검토하면서 1차 인증에서의 EAP 인증 프레임워크 적용방안을 분석한다. 아울러, 2차 인증을 위한 EAP 인증 프레임워크의 적용과 네트워크 슬라이싱 (Network Slicing)과의 연동을 살펴본다.
본 논문에서는 직전 연구였던 비트 평면 분할과 디더링을 통한 다중 학습 통합 신경망 구축에서의 한계점을 분석하고, 향상시킨 방법을 제시한다. 통합 신경망을 구축하는 방법에 대해 최근까지 시도되었던 방법들은 신경망을 구성하는 가중치(weight)나 층(layer)를 공유하거나 태스크 별로 구분하는 것들이 있다. 이와 같은 선상에서 본 연구는 더 작은 단위인 가중치의 비트 평면을 태스크 별로 할당하여 보다 효율적인 통합 신경망을 구축한다. 실험은 이미지 분류 문제에 대해 수행하였다. 대중적인 신경망 구조인 ResNet18 에 대해 적용한 결과 데이터셋 CIFAR10 과 CIFAR100 에서 이론적인 압축률 50%를 달성하면서 성능 저하가 거의 발견되지 않았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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