초록 ▼

○ 연구개요
본 ‘이종 네트워크 환경에서의 학습기반 지능형 무선 네트워크 가상화’ 과제에서 제안하는 연구에서는 기존 물리적 자원(네트워크 capacity, 백홀 capacity, 캐싱 등)을 각각 독립적으로 가상화 하여 문제를 해결하려는 문제를 보완하여 모든 물리적 자원을 공동의 자원으로 취급하고 MVNO(Mobile Virtual Network Operator: MVNO)에 대한 서비스로 제공하기 위한 효율적인 가상화 문제를 다룸. 따라서, 여러 개의 인프라 제공자(Infrastructure Providers: InP) 및

○ 연구개요
본 ‘이종 네트워크 환경에서의 학습기반 지능형 무선 네트워크 가상화’ 과제에서 제안하는 연구에서는 기존 물리적 자원(네트워크 capacity, 백홀 capacity, 캐싱 등)을 각각 독립적으로 가상화 하여 문제를 해결하려는 문제를 보완하여 모든 물리적 자원을 공동의 자원으로 취급하고 MVNO(Mobile Virtual Network Operator: MVNO)에 대한 서비스로 제공하기 위한 효율적인 가상화 문제를 다룸. 따라서, 여러 개의 인프라 제공자(Infrastructure Providers: InP) 및 가상이동통신망사업자(MVNO)가 있는 이종 네트워크 환경에서 연구의 개략적 목표는 딥러닝 기술을 통한 자원 수요 예측과 네트워크 자원의 효율적 가상화를 통해 InP와 MVNO의 OPEX(Operation Expenditure: 운용비용)와 CAPEX(Capital Expenditure: 투자비용)를 줄이고 이를 통해 사용자 QoS 개선 및 이익의 극대화임

○ 연구 목표대비 연구결과
본 연구과제의 최종 목표인 이종 네트워크 환경에서의 학습기반 지능형 무선 네트워크 가상화 기술을 통한 사용자의 QoS개선 및 InP와 MVNO의 이익 극대화 방안을 도출하기 위한 핵심 기술인 1) 딥러닝 기반 자원 수요 및 사용자의 서비스 수요 예측, 2) 게임이론 기반 최적 자원 판매/구매 전략 수립 연구, 3) MVNO사용자의 수요 및 QoS 요구사항을 고려한 자원할당 방법에 대해 제시하고 딥러닝 기반의 자원, 서비스 수요 예측을 위하여 가상 네트워크 환경에서 사용할 수 있도록 Movie Lens 데이터셋 가공 및 사용자 모바일 트래픽데이터 수집 서버를 구축하였음. 연구 결과로서 SCI(E) (25편), 국내학술지 (2편), 국제학술대회 (14편), 국내학술대회(76편), 국내특허 출원 (2건)/국내특허등록 (1건), 국제특허등록 (1건), 기술이전 (1건), 국제저서 (1건), 발표논문상수상(14건)의 성과를 이루었으며 우수한 결과를 도출한 것으로 자체 평가함

○ 연구개발결과의 중요성
5G 및 B5G(Beyond 5G) 이동통신 네트워크는 사용자에게 이전에 없었던 다양한 서비스 제공을 위하여 고 대역폭, 초 저지연, 고 에너지 효율 및 운용비용 절감을 위해 고안 되었으며 일반적으로 이러한 요구사항을 만족시키기 위해서는 상당히 많은 양의 스펙트럼, 주파수 재사용, 밀도 높은 소형 셀의 배치, full-duplex, 대규모 MIMO, D2D, 무선 네트워크 가상화 등이 필요하며 이 중 특히 무선 네트워크의 가상화는 상기 제기한 자원들의 효율적 이용 문제를 해결하고 5G/B5G 네트워크에서 고품질의 QoS를 제공을 하는데 중요한 기술로서 주목받고 있으며, 본 연구과제에서 제안하는 지능형 네트워크 가상화 프레임워크 연구를 통해 무선 네트워크 사용자의 QoS 개선 및 InP(인프라 제공자)와 MVNO 자원의 효율적인 이용을 통해 兩者의 이익 극대화를 이룰 수 있음


(출처 : 연구결과 요약문 2p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 연구결과 요약문 ... 2
• 목차 ... 3
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 4
• 2. 연구수행내용 및 연구결과 ... 5
• 3. 연구개발결과의 중요성 ... 14
• 가. 사회적 측면에서의 중요성 ... 14
• 나. 기술적 측면에서의 중요성 ... 14
• 4. 참고문헌 ... 15
• 5. 연구성과 ... 16
• 대표적 연구실적 ... 40
• 끝페이지 ... 51