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자율 주행을 위한 Edge to Edge 모델 및 지연 성능 평가
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2021
작성언어
Korean
주제어
KDC
003
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
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191-207(17쪽)
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Up to this day, mobile communications have evolved rapidly over the decades, mainly focusing on speed-up to meet the growing data demands of 2G to 5G.
And with the start of the 5G era, efforts are being made to provide such various services to customers, as IoT, V2X, robots, artificial intelligence, augmented virtual reality, and smart cities, which are expected to change the environment of our lives and industries as a whole.
In a bid to provide those services, on top of high speed data, reduced latency and reliability are critical for real-time services. Thus, 5G has paved the way for service delivery through maximum speed of 20Gbps, a delay of 1ms, and a connecting device of 10<SUP>6</SUP>/km²
In particular, in intelligent traffic control systems and services using various vehicle-based Vehicle to X (V2X), such as traffic control, in addition to high-speed data speed, reduction of delay and reliability for real-time services are very important.
5G communication uses high frequencies of 3.5Ghz and 28Ghz.
These high-frequency waves can go with high-speed thanks to their straightness while their short wavelength and small diffraction angle limit their reach to distance and prevent them from penetrating walls, causing restrictions on their use indoors.
Therefore, under existing networks it’s difficult to overcome these constraints. The underlying centralized SDN also has a limited capability in offering delay-sensitive services because communication with many nodes creates overload in its processing.
Basically, SDN, which means a structure that separates signals from the control plane from packets in the data plane, requires control of the delay-related tree structure available in the event of an emergency during autonomous driving.
In these scenarios, the network architecture that handles in-vehicle information is a major variable of delay. Since SDNs in general centralized structures are difficult to meet the desired delay level, studies on the optimal size of SDNs for information processing should be conducted.
Thus, SDNs need to be separated on a certain scale and construct a new type of network, which can efficiently respond to dynamically changing traffic and provide high-quality, flexible services.
Moreover, the structure of these networks is closely related to ultra-low latency, high confidence, and hyper-connectivity and should be based on a new form of split SDN rather than an existing centralized SDN structure, even in the case of the worst condition.
And in these SDN structural networks, where automobiles pass through small 5G cells very quickly, the information change cycle, round trip delay (RTD), and the data processing time of SDN are highly correlated with the delay.
Of these, RDT is not a significant factor because it has sufficient speed and less than 1 ms of delay, but the information change cycle and data processing time of SDN are factors that greatly affect the delay.
Especially, in an emergency of self-driving environment linked to an ITS(Intelligent Traffic System) that requires low latency and high reliability, information should be transmitted and processed very quickly. That is a case in point where delay plays a very sensitive role.
In this paper, we study the SDN architecture in emergencies during autonomous driving and conduct analysis through simulation of the correlation with the cell layer in which the vehicle should request relevant information according to the information flow.
For simulation: As the Data Rate of 5G is high enough, we can assume the information for neighbor vehicle support to the car without errors. Furthermore, we assumed 5G small cells within 50 ~ 250 m in cell radius, and the maximum speed of the vehicle was considered as a 30km ~ 200 km/hour in order to examine the network architecture to minimize the delay.
분석정보
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
---|---|---|---|
2027 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2021-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (재인증) | KCI등재 |
2018-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2015-03-25 | 학회명변경 | 영문명 : 미등록 -> Korea Intelligent Information Systems Society | KCI등재 |
2015-03-17 | 학술지명변경 | 외국어명 : 미등록 -> Journal of Intelligence and Information Systems | KCI등재 |
2015-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2011-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2009-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2008-02-11 | 학술지명변경 | 한글명 : 한국지능정보시스템학회 논문지 -> 지능정보연구 | KCI등재 |
2007-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2004-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
2003-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2001-07-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 1.51 | 1.51 | 1.99 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
1.78 | 1.54 | 2.674 | 0.38 |
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