V2I 네트워크 환경에서 Systematic Network Coding을 이용한 데이터 기반 고신뢰 전송 방법
Data Driven Reliable Dissemination Strategy Based Systematic Network Coding in V2I Networks
- 주제(키워드) 시스티메틱 네트워크 코딩 , 차량과 인프라 통신 , 교통 예측 , 회귀 분석 모델 , 브로드캐스트 , SNC (Systematic Network Coding) , vehicle to infrastructure (V2I) network , traffic estimation , regression model , broadcast
- 주제(기타) 전자/정보통신공학
- 설명문(URI) https://www.kci.go.kr/kciportal/ci/sereArticleSearch/ciSereArtiView.kci?sereArticleSearchBean.artiId=ART002557821
- 등재 KCI등재
- 발행기관 한국통신학회
- 발행년도 2020
- URI http://www.dcollection.net/handler/ewha/000000175996
- 본문언어 한국어
- Published As http://dx.doi.org/10.7840/kics.2020.45.2.327
초록/요약
In this paper, we propose a reliable data dissemination strategy based on traffic data using SNC (systematic network coding) in V2I (Vehicular-to-Infrastructure) networks that consist of RSUs (Road side Unit) and OBUs (On-Board Unit). Since the time duration of OBUs serviced by an RSU is determined by the speed of fast-moving OBUs, the maximum amount of information transmitted from RSU to OBU correspondingly changes over time. Therefore, in this paper, we propose an SNC system using regression analysis models in order to disseminate the maximum amount of information while reducing the decoding error rate, and we confirm the performance by using actually collected traffic data. Experiment results show that the proposed SNC system using various regression analysis algorithms improves decoding performance while maintaining an encoding rate compared to conventional approaches.
more초록/요약
본 논문에서는 RSU(Road Side Unit)와 OBU(On-Board Unit)로 구성된 V2I(Vehicle-to-Infrastructure) 환경에서교통 데이터를 이용하여 SNC(systematic network coding) 기반 고신뢰도 데이터 전송 시스템을 제안한다. RSU에서 빠르게 이동하는 OBU로 데이터를 전송할 경우 RSU에서 데이터를 전달할 수 있는 시간은 OBU의 속도에 의하여 결정되기 때문에, 데이터의 최대 정보량은 시간에 따라 변하는 차량의 속도에 결정되는 특징이 있다. 따라서, 본 논문에서는 OBU의 속도에 맞추어 최대의 정보량으로 전송하면서 데이터 디코딩 에러율을 감소시키기 위하여회귀 분석 모델을 이용한 SNC 시스템을 제안하였고 실제로 수집된 교통 데이터를 이용하여 성능을 확인하였다. 다양한 회귀 분석 알고리즘을 이용한 제안한 SNC 시스템은 기존 방법과 비교하여 인코딩 비율은 유지하면서 디코딩 성능이 향상됨을 실험을 통하여 확인하였다
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