CCVN에서 효율적인 컨텐츠 다운로드를 위한 이동성 기반 프리캐싱 방안 :Mobility-based Precaching Mechanism for Efficient Content Downloading in Content-Centric Vehicular Networks

남영주,  Nam, Youg Ju

추천

검색

자료유형: 학위논문

저자정보: 남영주, Nam, Youg Ju (충북대학교, 충북대학교 대학원)

지도교수: 이의신

발행연도: 2019

저작권: 충북대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.

이용수2

이 논문의 연구 히스토리 (3)

2023

컨텐츠 중심 차량 네트워크에서 이동성 기반의 사전 캐싱 최적화 방안

남영주 전파통신공학과 2023.01 학위논문

2021

차량 네트워크에서 차량 이동성 정보 기반의 컨텐츠 프리캐싱 가드밴드에 관한 연구

남영주 , 최현석 , Muge 외 3명 한국통신학회 학술대회논문집 2021.02 학술대회자료

2019

CCVN에서 효율적인 컨텐츠 다운로드를 위한 이동성 기반 프리캐싱 방안

남영주 ; Nam , Youg Ju 전파통신공학과 2019.01 학위논문

이 논문의 후속연구가 궁금하신가요?
연관 학술논문 또는 학술발표를 통해 보다 발전된 연구결과를 확인하실 수 있습니다.
이 논문의 연구 히스토리 확인하기

초록· 키워드

오류제보하기

CCVN(Content-Centric Vehicular Networks)는 차량 환경에서 차량 간의 Content를 공유하는 효과적인 방법이다. 멀티미디어 Content와 같이 용량이 큰 Content는 RSU의 범위 내에 차량이 머무르고 있는 동안 RSU로부터 차량에게 전달할 수 없다. 그렇기 때문에 CCVN은 차량은 차량의 이동 방향에 있는 RSU들에게 연속적으로 interest 패킷을 보내고 RSU는 Content 서버로부터 해당 Content를 받는다. Interest 패킷의 flooding을 방지하기 위해 CCVN 프레임워크가 제안되고 있다. CCVN 프레임워크의 요소로는 Content를 캐싱하기 위해 RSU에 배치되어있는 CCUs(Content- Centric Units)가 있다. CCUs는 차량의 이동 방향에 따라 미리 Content가 캐시된 CCU의 RSU에만 interest를 보낸다. 하지만 CCVN 프레임워크에서 차량은 Content를 가지고 있는 RSU에 도착하기 전까지 해당 Content를 제공받지 못한다. 그리고 심지어 차량이 이동 방향을 변경하면 Content를 가지고 있는 RSU를 방문할 수 없으므로 Content를 제공받지 못한다. 본 논문에서는 Content 다운로드의 지연 시간과 오류를 줄이기 위해 차량의 이동 예측을 기반으로 다음 RSU에 미리 Content를 캐시할 수 있는 이동성 기반의 RSU 프리캐싱 프로토콜을 제안한다. 제안된 프로토콜은 RSU의 수용 능력과 Content의 인기를 고려하여 다음 RSU에 미리 저장될 Content의 최적화된 크기를 수학적으로 계산한다. 제안된 프로토콜은 차량의 이동성 변화로 인한 오류를 처리하기 위해 RSU들의 ID에 기반하여 간단히 오류를 감지하는 방법과 복구하는 방법을 제공한다. 시뮬레이션 결과는 제안된 프로토콜이 이전 프로토콜보다 더 나은 성능을 보이는지 검증한다.

#Vehicular Networks #Content-Centric Vehicular Networks #Efficient Content Downloading

I. Introduction 1
II. Related Work 5
2.1. Vehicular Ad-hoc Networks (VANET) 5
2.2. Content Centric Vehicular Networks (CCVN) 6
2.3. Caching in CCVN 7
2.4. Precaching 9
2.4.1. Precaching with AP in Mobile Networks 10
2.4.2. Precaching with RSU in Vehicular Ad-hoc Networks 12
2.4.2.1. Popularity-based Precaching 12
2.4.2.2. Mobility-based precaching 13
III. The Problem Statement 15
IV. The Proposed Protocol 17
4.1 Network model and Protocol Overview 17
4.2 Content Requesting 18
4.3. Content Precaching 21
4.4 Handling error of trajectory estimation 24
V. Performance Evaluation 26
VI. Conclusion and Future Work 37

최근 본 자료

전체보기

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

이 논문의 연구 히스토리 (3)

초록· 키워드

목차

최근 본 자료

댓글(0)