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5G 네트워크에서 엣지 컴퓨팅과 클라우드는 MEC (Mobile Edge Computing)의 형태로 핵심 기능
한국컴퓨터통신연구회 OSIA Standards & Technology Review Journal 제32권 제2호 2019.06 pp.2-3
한국컴퓨터통신연구회 OSIA Standards & Technology Review Journal 제32권 제2호 2019.06 pp.4-10
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최근 상용화된 5G 네트워크는 실감통신이나 증강현실 등 최신 어플리케이션들이 극단적으로 낮은 전송지연과 고도의 컴퓨팅 자원을 활용할 것을 요구하고 있다. 모바일 단말 혹 은 IoT 단말의 컴퓨팅, 스토리지 및 네트워킹 자원은 극히 제 한되어 있기 때문에 클라우드 컴퓨팅과 엣지 컴퓨팅은 최종 사용자들이 이러한 최신 어플리케이션들을 만족스럽게 사용 하도록 컴퓨팅/스토리지/네트워킹 자원을 지원할 수 있다. 본 논문에서는 현재 활발하게 연구되고 있는 Mobile Edge Computing의 기술 동향에 대해 알아보고 향후 기술 발전 방 향에 대해 논의한다.
한국컴퓨터통신연구회 OSIA Standards & Technology Review Journal 제32권 제2호 2019.06 pp.11-18
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최근 인터넷을 통한 스토리지, 소프트웨어, 빅데이터 분석 등의 다양한 클라우드 서비스에 대한 수요로 인하여, 서버 및 데이터센터에서 처리하는 데이터의 양이 기하급수적으로 증 가하고 있다. 이러한 데이터를 송신하고 분석하는 과정에서 발생하는 시간 지연과 보안 등의 문제를 효율적으로 해결하기 위해 사용자와 근거리에 위치한 분산 객체에서 컴퓨팅을 주도 적으로 수행하는 엣지 컴퓨팅이 주목받고 있다. 본 논문은 클 라우드, 포그, 엣지 컴퓨팅 개념을 소개하고, 엣지 컴퓨팅의 필요성 및 파급력에 대해 알아본다. 또한 국내외 기술 및 연구 개발 사례를 통해 엣지 컴퓨팅의 한계점과 이를 극복하기 위 한 방안을 살펴본다. 마지막으로 각 기관별 엣지 컴퓨팅 표준 화 현황을 살펴본 후 엣지 컴퓨팅의 미래를 예측하고자 한다.
한국컴퓨터통신연구회 OSIA Standards & Technology Review Journal 제32권 제2호 2019.06 pp.19-22
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본 논문은 분산 머신러닝 기법인 연합학습(Federated Learning)에 대해 소개하고 연합학습 환경에서 발생되는 이슈 들과 해당 이슈들을 해결하기 위한 기술 동향을 조사하였다. 모 바일 기기에서 생성되는 데이터를 머신러닝에 적용하기 위한 기 법인 연합학습을 소개하고 제한된 데이터 사용, 불안정한 통신 환경, 제한된 배터리, 적은 저장공간, 낮은 계산능력 등 연합학 습 환경에서 발생할 수 있는 이슈들을 소개한다. 또한 최근 연구 들은 해당 이슈들을 해결하기 위해 어떤 방법을 사용하는지 프 로토콜, 디바이스, 서버 관점에서 살펴본다.
클라우드 무선 접속 네트워크에서의 저복잡도 간섭관리 기술
한국컴퓨터통신연구회 OSIA Standards & Technology Review Journal 제32권 제2호 2019.06 pp.23-29
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클라우드 무선 접속 네트워크 (Cloud Radio Access Network, C-RAN) 는 기존의 셀룰라 네트워크 구조를 대체 할 수 있는 기술로 알려져 있다. 그러나 여전히 다수의 통신 단 말들로부터 방송되는 무선 신호들간 간섭영향으로 인한 서비스 품질 (Quality of Service, QoS) 저하 문제는 존재한다. 따라서 본 고에서는 다중셀 하향링크 셀룰라 네트워크에서 다수의 클 라우드 기지국을 제어하는 중앙제어기를 이용한 클라우드 기지 국에서 각 셀의 사용자들에게 서비스를 제공할때 발생하는 간 섭신호의 영향을 최소화하여 데이터 전송률을 극대화할 수 있 는 저복잡도로 구현가능한 의사-무작위 빔포밍 기술들을 소개 한다.
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