인문학
사회과학
자연과학
공학
의약학
농수해양학
예술체육학
복합학
지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
초록·키워드
트래픽 오프로딩은 폭발적으로 증가하는 모바일 트래픽에 대응하기 위한 유망 솔루션이다. 오프로딩 방법 중, LIPA/SIPTO 오프로딩에서는 애플리케이션의 QoS 요구사항을 만족하면서 트래픽을 오프로딩할 수 있다. 또한, SNS로 인한 많은 트래픽때문에 social context를 이용한 트래픽 오프로딩이 필요하다. 그러므로, 본 논문에서는 social context를 이용하여 트래픽을 오프로딩하는 LIPA/SIPTO 오프로딩 알고리즘을 제안한다. 먼저, 애플리케이션 인기도를 social context로 이용하여 애플리케이션 선택확률을 정의한다. 그 다음, effective data rate 관점에서 소형셀 사용자의 QoS를 최대화하는 최적의 오프로딩 weighting factor를 찾는다. 마지막으로, 애플리케이션 선택확률과 오프로딩 weighting factor를 기반으로 각 애플리케이션의 오프로딩 비율을 정한다. 성능분석 결과, 제안한 알고리즘의 오프로딩 비율이 기존 알고리즘의 약 46%임에도 불구하고, 제안한 알고리즘의 effective data rate achievement ratio 값이 기존 알고리즘과 비슷한 것을 확인하였다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
최근 본 자료 전체보기
UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2017-567-002325418