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머신러닝을 이용한 VNF 이상 탐지 및 고장 예측 기반 NFV 관리 시스템 설계
홍지범(Jibum Hong),정세연(Seyeon Jeong),남석현(Sukhyun Nam),유재형(Jae-Hyoung Yoo),홍원기(James Won-Ki Hong) 한국통신학회 2022 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2022 No.2
5G 네트워크는 소프트웨어 정의 네트워킹 (Software-Defined Networking, SDN)과 네트워크 기능 가상화 (Network Function Virtualization, NFV) 기술을 이용해 가상화된 네트워크 환경을 구축하고 사용자의 서비스 요청을 보다 유연하고 민첩하게 처리하고 있다. 하지만 가상 네트워크가 점점 복잡해짐에 따라 다양한 관리 문제가 발생하고 있으며, 이러한 관리 문제를 해결하기 위해서는 가상 네트워크 환경을 구성하는 서버 및 VNF (Virtualized Network Function)들을 모니터링하여 최적의 관리 정책을 도출할 필요성이 증가하고 있다. 본 논문에서는 가상 네트워크 모니터링 및 분석과 함께 머신러닝을 이용해 VNF 의 이상 탐지 (anomaly detection) 및 고장 예측 (failure prediction)을 수행하고, 안정적인 5G 가상네트워크 관리에 필수적인 Auto-scaling, Live Migration 등의 기능을 적용하여 과부하와 서비스 품질저하를 완화하거나 고장을 사전에 예방하는 NFV 관리 시스템을 제안한다.
WebRTC 기반 화상회의 시스템의 가상 배경에 딥 러닝 적용에 대한 성능 분석
유상우(Sangwoo Ryu),고경찬(Kyungchan Ko),홍원기(James Won-Ki Hong) 한국통신학회 2021 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2021 No.6
최근 다양한 서비스에서 인공지능이 활용되고 있고, 영상회의 시스템에서 또한 더 나은 성능을 위해 화질 개선 및 가상 배경 등과 같은 기능에 인공지능을 적용하고 있다. 하지만 웹 기반 영상회의에서는 웹브라우저라는 제한적인 환경으로 인해 이런 기능들의 적용이 제한된다. 본 논문에서는 웹 기반 서비스에서 딥 러닝 모델을 사용하는 기능을 제공하기 위해 웹 환경에 딥 러닝을 적용하는 여러 방식을 소개하고, 실제 영상회의 서비스에 여러 딥 러닝 모델을 적용해 성능을 평가한다. 마지막으로 웹 기반 영상회의에 딥 러닝 모델을 적용하기 위해 고려해야 하는 부분을 논의한다.