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5G 스몰셀 네트워크에서 기계 학습을 이용한 무선 환경 학습 및 오프로딩 기법
An Offloading Scheme through Wireless Environment Learning for 5G Small Cell Network
- 안상현;
- 김종원;
- 전우선;
- 소정민
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SCOPUS
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밀리미터파의 경우 주파수 대역이 높기 때문에 감쇠가 심해 좁은 영역에서만 통신이 가능하다. 스몰 셀 기술은무선 통신 기기가 증가함에 따라 여러 개의 소형 기지국을 작은 영역으로 나누어 설치하는 기술인데, 스몰 셀 기술은 5G 네트워크에서 밀리미터파 대역 지원에 필수적인 기술로 알려져 있다. 그러나 스몰 셀 기술은 통신 영역이 좁고 다수의 요청을 한 번에 처리하기 어렵다. 특히, 스몰 셀에서 통신이 폭발적으로 증가할 경우 인근 스몰셀 기지국이나 매크로 셀 기지국에서 처리해줘야 한다. 본 논문에서는 셀룰러 네트워크 환경에서 기계 학습을 이용한 각 셀 간 오프로딩 기법을 제안한다.
키워드
Cellular Network; Machine Learning; Offloading; Small Cell Technology; 5G Network
- 제목
- 5G 스몰셀 네트워크에서 기계 학습을 이용한 무선 환경 학습 및 오프로딩 기법
- 제목 (타언어)
- An Offloading Scheme through Wireless Environment Learning for 5G Small Cell Network
- 저자
- 안상현; 김종원; 전우선; 소정민
- 발행일
- 2021-01
- 저널명
- 한국통신학회논문지
- 권
- 46
- 호
- 1
- 페이지
- 74 ~ 84