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엔이씨연구소

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엔이씨연구소(NEC Labs)
엔이씨연구소(NEC Labs)

엔이씨연구소(NEC Labs)은 미국 뉴저지주 프린스턴과 캘리포니아주 산호세에 소재한 엔이씨(NEC) 회사의 부설 연구소이다. NEC연구소라고도 쓴다.

개요[편집]

엔이씨연구소는 미국 엔이씨그룹(NEC Group) 기업의 연구 및 개발 하고있는 연구소 네트워크이다. 엔이씨연구소는 안전, 보안, 공정성 및 효율성이라는 사회적 가치를 창출하여 모두가 함께하는 보다 지속 가능한 세상을 만드는 것을 목표로 삼고 있다. 또한, 사람과 기업 및 사회에 힘을 실어주기 위해 100년 이상의 기술혁신 전문지식을 가지고있다. 엔이씨그룹은 정보기술(ICT)의 강점을 활용하여 디지털 혁신을 촉진하여 우리의 삶과 비즈니스를 더 나은 방향으로 바꾸고 사회를 위한 솔루션을 제공하여 필수 인프라 시스템 및 서비스의 정교함을 높이는 데 주력하고 있다.[1]

연구 분야[편집]

데이터 과학 및 시스템 보안[편집]

엔이씨연구소의 데이터 과학 및 시스템 보안 부서는 복잡한 컴퓨터 시스템 관리를 단순화하는 새로운 빅 데이터 솔루션 및 서비스 플랫폼을 구축하고 빅 데이터 분석에서 사물 인터넷에 이르기까지 혁신적인 애플리케이션을 지원하는 새로운 정보 기술을 개발한다. 시계열 마이닝, 그래프 마이닝, 딥 러닝, 텍스트 마이닝, 이상 감지, 신호 처리, 클라우드, 데이터 센터, 소프트웨어 정의 네트워킹과 같은 데이터 과학 및 시스템 연구의 많은 영역을 다룬다. 연구의 목표는 복잡한 시스템에서 빅 데이터의 역학을 완전히 이해하고, 패턴을 검색하여 프로파일링하고, 최종 사용자가 해당 시스템을 관리하는 데 도움이 되는 혁신적인 솔루션을 구축하는 것이다.

  • 모바일 애플리케이션 관리
스마트 폰과 태블릿은 새로운 개인 정보 시스템이 되었다. 이런 시스템은 장치 보안 관리가 어렵다. 이를 위해 클라우드 백엔드를 활용하여 스마트 기기를 관리하는 모바일 애플리케이션 관리를 연구했고 정적 및 동적 프로그램 분석을 사용하여 맬웨어, 정보 유출 및 취약한 앱을 탐지하여 장치 보안을 향상시켰다.
  • 차세대 로그 분석
컴퓨터 시스템은 엄청난 양의 이기종 로그를 생성한다. 이기종 로그는 시스템 상태를 설명하는 풍부한 컨텍스트 정보를 제공하며 시스템 모니터링 및 진단을 위한 중요한 소스다. 그러나 이러한 로그를 수동으로 해석하는 것은 매우 복잡하기 때문에 효과적이지 않다. NGLA는 사전 도메인 지식이나 패턴 정보 없이 모든 소스의 로그를 분석 할 수 있는 포괄적이고 확장 가능한 프레임 워크다. 또한 심층 로그 검사 및 구조화되지 않은 로그 관리를 통해 시스템 이상 감지를 포함한 새로운 애플리케이션을 위한 자체 학습 엔진과 스트림 처리 플랫폼을 제공한다.
  • 복잡한 시스템 모델링 및 최적화
유비쿼터스 감지 및 네트워킹 기능을 통해 기존의 복잡한 물리적 시스템은 정보통신 기능에서 혁신적인 변화를 겪고 있다. 따라서 시스템의 여러 부분에 분산된 많은 수의 센서가 장착되어 시스템 운영에서 엄청난 양의 데이터를 수집해야 한다. 복잡한 시스템 모델링 및 최적화 프로젝트는 이러한 시스템에서 빅데이터를 모델링하고 운영을 개선하기 위해 올바른 정보를 추출하는 혁신적인 분석 엔진을 개발하는 것이다. 엔이씨연구소가 제공하는 예측 분석 솔루션을 통해 사용자는 비즈니스 운영을 최적화하여 수익을 늘리거나 운영 비용을 줄일 수 있다. 빅 데이터를 분석하고 탐지, 예측 및 최적화에서 다양한 응용 프로그램을 지원하는 분석 엔진을 구축하는 것이 목표이기 때문에 더 나아가 스마트 시티, 새로운 엔진 개발과 새로운 솔루션 개발에 주력하고 있다. 시계열 분석, 그래프 마이닝, 이기종 데이터 마이닝 등은 산업 수요를 지원하는 핵심 기술이다. 에너지, 화학, 철강, 사회 인프라 등 다양한 산업 분야에서 사용자의 핵심 비즈니스 문제를 직접 해결할 수있는 새로운 솔루션을 구축할 것이다.
  • 자동화된 보안 인텔리전스
기업 등 다양한 운영 체제가 혼재하는 환경에서, 메인 프레임에서 피씨까지의 모든 시스템을 관리하는 엔터프라이즈 시스템(Enterprise system)은 복잡하고 계속 진화하고 있다. 이러한, 시스템의 보안 취약점을 추적하는 것은 어렵기 때문에 손무(Sun Tzu)의 "적과 자신을 알고 있다면 단 한 번의 손실 없이 백 번의 전투에서 승리 할 수 ​​있다"라는 군사 원칙에서 영감을 받은 자동화 된 보안 지능 프로젝트를 연구하고 있다.[1]

통합 시스템[편집]

엔터프라이즈 정보 기술의 새로운 애플리케이션은 미래 컴퓨팅 플랫폼의 진화를 주도할 것으로 예상된다. 컴퓨팅 시스템 아키텍처는 컴퓨팅 플랫폼을 구성하는 하드웨어와 시스템 소프트웨어의 조합을 말한다. 범용 멀티 코어 및 멀티 코어 클러스터 컴퓨팅 플랫폼의 발전으로 인해 강력한 비용 및 성능 절충이 발생하고 있다. 운영 체제, 런타임 지원 및 병렬 도메인별 미들웨어의 발전으로 애플리케이션 성능을 개선할 수 있는 새로운 기회가 열리고 있다. 초점은 컴퓨팅, 상호 연결, 네트워킹 및 스토리지 장치에 다양한 유형의 이질성을 포함하는 컴퓨팅 클러스터에서 엔터프라이즈 워크로드를 가속화하는 것이다. 연구의 목표는 고성능의 에너지 효율적인 엔터프라이즈 컴퓨팅을 위한 병렬 컴퓨팅 시스템 아키텍처를 혁신, 설계, 평가 및 제공하는 것이다. 엔이씨연구소의 통합 시스템인 코스믹(COSMIC)은 원활한 제온파이(Xeon Phi) 보조처리기 공유를 가능하게 하는 엔이씨연구소의 시스템 소프트웨어이다. 코스믹은 여러 사용자가 하나 이상의 제온 파이 기반 서버를 공유하는 조직에서 유용하다. 적은 수의 서버를 효율적으로 활용하여 자본 비용을 줄일 수 있다.[1]

이기종 클러스터 컴퓨팅

기존의 기업 애플리케이션은 구축 또는 유지 관리가 복잡하고 비용이 많이 드는 플랫폼이다. 이기종 컴퓨팅 클러스터가 다양한 기업의 작업량을 수행하는 데 선호되는 플랫폼으로 등장하기 위해 극복해야 하는 4가지 주요 과제가 있다. 첫째, 오늘날 사용되는 대부분의 기업 애플리케이션은 이러한 동적 개방형 이기종 컴퓨팅 클러스터에서 실행되도록 설계되지 않았다. 특히 성능이나 에너지 효율성이 크게 향상되면서 이러한 애플리케이션을 이기종 컴퓨팅 클러스터로 옮기는 것은 매우 어려운 문제이다. 둘째, 새로운 이기종 컴퓨팅 플랫폼에서 실행할 수 있는 새로운 기업 애플리케이션을 만드는 것 또한 어렵다. 고성능의 에너지 효율적인 프로그램을 작성하는 것은 병렬 처리 규모와 컴퓨팅, 상호 연결 및 저장 장치의 이질성으로 인해 매우 어렵다. 세 번째, 정보통신기술 서비스의 소비 및 제공을 위한 새로운 공유 인프라 비용 절감은 여러 기업 애플리케이션이 이기종 컴퓨팅 클러스터에서 자원을 원만하게 공유할 수 있는 경우에만 가능하다. 활성화하기 위해서는 다양한 컴퓨팅, 저장 및 상호 연결 장치의 동적 확장 성과 가상화가 필요하다. 마지막으로, 기업 애플리케이션은 매우 다양한 사용자 로드에 직면하며 비정상적으로 무거운 로드가 급증한다. 다양한 부하에서 서비스 품질 메트릭을 충족하려면 다양한 사용자 요구에 대응하여 애플리케이션에서 사용하는 컴퓨팅 리소스를 자동으로 사용자의 요구에 맞게 시스템을 즉시 사용할 수 있는 상태로 미리 준비해 두는 탄력적인 컴퓨팅 인프라가 필요하다. 아직 이 문제를 해결할 수 있는 좋은 솔루션은 없다. 따라서 엔이씨연구소의 주요 목표는 네 가지 문제점을 해결하기 위해 새로운 기술을 개발하는 것이다. 엔이씨연구소의 기술은 새로운 클라우드 기반 공유 이기종 컴퓨팅 아키텍처에서 다양한 엔터프라이즈 애플리케이션을 이해, 분석, 생성 및 최적화하는 데 도움이 될 것이다. 이처럼, 문제를 해결하기 위해서는 다음과 같은 몇 가지 새로운 기술이 필요하다.

  • 병렬 프로그래밍 모델 및 런타임 : 병렬 컴퓨팅 시스템을 프로그래밍하는 것은 매우 어려운 문제다. 지난 수십 년 동안 병렬 프로그래밍에 대한 대부분의 접근 방식은 순차 코드에서 병렬성을 추출하는 병렬화 컴파일러 또는 특수 목적 병렬 프로그래밍 언어를 기반으로 했었다. 안타깝게도 이 두 가지 접근 방식 모두 근본적인 단점이 있으며 널리 퍼져있는 멀티 코어 또는 클러스터 프로그래밍에는 적합하지 않다. 엔이씨연구소의 목표는 새로운 병렬 프로그래밍 모델을 만들거나 기존의 병렬 프로그래밍 모델을 개선하여 애플리케이션에서 계산 및 통신 작업에서 최대 동시성을 쉽게 표현하고 노출하는 것이다.
  • 레거시 애플리케이션 : 이기종 컴퓨팅 클러스터용으로 설계되지 않았다. 기존의 레거시 애플리케이션을 이기종 클러스터로 자동 재지정할 수 있는 기술이 필요하다. 엔이씨연구소의 목표는 애플리케이션을 변경할 필요 없이 이기종 컴퓨팅 클러스터에서 기존 애플리케이션의 성능을 가속화하는 새로운 런타임 기술을 설계하는 것이다.
  • 가상화 : 동적으로 변화하는 애플리케이션의 컴퓨팅 요구 사항에 대응하여 공유 컴퓨팅 클러스터에서 컴퓨팅 리소스의 자동으로 사용자가 필요시 사용할 수 있는 상태로 준비해놓는 일을 수행하려면 이기종 리소스 자체가 동적으로 확장 가능하고 가상화되어야 한다. 엔이씨연구소의 목표는 이기종 컴퓨팅 클러스터에서 광범위한 이기종 컴퓨팅, 스토리지 및 상호 연결 리소스의 가상화를 가능하게 하는 새로운 기술을 개발하는 것이다.
  • 맞춤형 가속기 : 자동차에서 데이터 센터에 이르는 많은 새로운 애플리케이션은 실시간으로 대량의 데이터를 지능적으로 처리해야 한다. 이러한 애플리케이션에는 중요한 성능 제약이 있다. 엔이씨연구소는 저전력 소비에서 고성능을 달성하기 위해 이러한 애플리케이션을 위한 새로운 특수 목적 시스템과 도메인별 가속기와 같은 코어 아키텍처와 다중 가속기가 있는 시스템의 전력 감소 런타임을 연구 중이다.[1]

머신러닝 및 미디어 분석[편집]

머신러닝은 데이터 분석과 인공지능의 핵심 기술이다. 머신러닝의 발전은 다양한 새로운 애플리케이션의 기회를 열어줬다. 엔이씨연구소는 십여 년 동안 딥러닝, 지원 벡터 머신, 의미 분석 등의 분야에서 개발에 앞장서 왔다. 엔이씨연구소의 미디어 분석은 현상 이해, 인식 및 표현, 적응과 공정성 및 프라이버시 등 3가지 방향에서 우수성을 유지하는 데 중점을 두고 컴퓨터 비전과 머신러닝에 관한 연구를 실시한다. 연구의 주요 적용 분야는 시각적 감시와 자율 주행이다. 물체 감지, 의미 세분화, 얼굴 인식, 3D 재구성 및 행동 예측과 같은 컴퓨터 비전의 근본적인 문제를 해결한다. 특히 약한 통제, 미터법 학습 및 도메인 적응 등으로 딥러닝에서 돌파구를 개발하고 활용한다.[1]

모바일 커뮤니케이션 및 네트워킹[편집]

모바일 통신 네트워킹 연구 부서는 차세대 5G 셀룰러 네트워크의 용량, 커버리지, 확장성 향상을 위한 기술과 무선인식(RFID), 블루투스(Bluetooth), 무선랜(WLAN), 셀룰러 등 다양한 형태의 무선 센싱 및 통신 기술을 활용한 망의 종단에서 중간 노드를 거쳐 수단까지 전체의 신호로를 형성하여 필요한 접속 정보를 송·수 양단에서 직접 교환하는 방식(End-to-END)의 해결방법을 모색하는 연구를 하고 있다. 다중 수직 산업 영역 5G 셀룰러 네트워크 영역에서는 무선 액세스 네트워크(RAN)뿐 아니라 모바일 패킷 코어(EPC)에 대한 기술 개발도 하고 있다. 무선 액세스 네트워크 내에서는 대규모로 제각기 하나 이상의 안테나를 갖춘 사용자나 무선 터미널들이 서로 통신하는 무선 통신을 위한 무선 통신의 용량을 높이기 위한 스마트 안테나 기술(MIMO)들의 집합(MIMO/MU-MIMO), 밀리미터파 액세스, 이중 연결성 LTE-A 솔루션, 무허가 대역의 4G 이동통신 기술(LTE) 전송 등의 기술을 개발하고 있다. 모바일 코어에서는 전자 제품 코드(EPC) 네트워크 요소의 가상화, 확장성 및 클라우드 구현과 더불어 서비스 체인을 사용하는 모바일 엣지 및 클라우드의 적절한 서비스 제공에 초점을 맞추고 있다. 소매 솔루션 분야에서는, 보다 효율적인 점포 운영을 위해 소매업자가 채굴할 데이터를 수집함과 동시에 이용자가 더 나은 쇼핑 경험을 하게 하기 위해 점포 전면에 배치될 기술의 개발에 초점을 맞춰왔다. 공공 안전 분야에서는, 초동 대응 임무 지원을 위한 주문형 통신 및 추적 솔루션을 배치하기 위해 자율 항공기를 활용하는 것에 초점을 맞춰왔다. 교통 분야에서는 도시 교통을 위한 스마트 주차 및 기타 교통 최적화 기술에 중점을 두고 있다. 이렇듯 엔드투엔드 솔루션 개발에 대한 초점은 미래에 상당한 성장을 할 것으로 예상된다.[1]

차세대 셀룰러 네트워크

근거리 통신망과 전자 제품 코드 내의 5G 셀룰러 네트워크 영역에서는 여러 가지 중요한 주제가 고려되고 있다. 이러한 주제에는 대규모 다중입출력, 밀리미터파 기술, 듀얼 커넥티비티, 근거리 통신망 내 모바일 엣지 컴퓨팅 및 전자 제품 코드 가상화를 사용한 모바일 코어 내 최적화 기술이 있다.

  • 대량 다중 입력 다중 출력 시스템 구축 기술 : 이 프로젝트에서는 두 가지 핵심 문제가 있다. 저복잡성 빔포밍 기법이 첫 번째 핵심 문제이다. 저복잡성 빔포밍 기법은 2-레벨 빔포밍과 압축 센싱의 조합을 사용하여 개발되었다. 또 다른 중요한 문제는 저복잡도 스케줄러 설계다. 불필요한 프리코더 계산을 피하기 위해 대량 다중 입력 다중 출력(Massive-MIMO) 시스템의 탈상관 속성을 이용하는 솔루션을 개발하여 스케줄러 오버헤드를 줄였다.
  • 밀리미터파 기술 : 이 프로젝트에서 검토되고 있는 주요 문제점은 이동 접속을 위해 배치했을 때 이동 사용자를 추적하는데 필요한 밀리미터파 빔 추적 기술이다. 정확한 채널 측정값을 얻을 수 없기 때문에 문제가 복잡해진다. 명시적 채널 측정이 필요 없는 기술 개발, 수신기 노드뿐만 아니라 송신기의 하이브리드 빔포밍(아날로그 + 디지털 프리코딩)을 고려하는 밀리미터파 네트워크에서 다중 사용자 다중입출력기술(MU-MIMO) 스케줄링을 위한 새로운 설계 프레임워크도 개발하고 있다. 피드백 오버헤드를 줄이기 위해 아날로그 송신 및 수신 예방을 사용한다.
  • 이중 연결성 : 기지국 연동 기술(Dual Connectivity)은 전송 노드 간 비이상 연결로 구성된 신흥 실용 헤트넷 구축을 타깃으로 하는 기능으로, 최근 LTE-Advanced 표준에 도입됐다. 기지국 연동 기술은 사용자가 매크로 노드뿐만 아니라 다른 노드도 동시에 서비스할 수 있도록 허용하며 서비스 노드 간에 비교적 높은 수준의 조정이 필요하다. 그러한 기지국 연동 기술이 가능한 이종 네트워크(HetNet)를 위해, 최적의 사용자 연결을 결정하는 문제를 종합적으로 분석하고, 이 문제에 대한 효율적인 해결책을 개발하고 있다.
  • 무면허 LTE : LTE-LAA(Licensed-Assisted Access) 시스템용 시스템(ULTRON)을 개발하여, LTE 프레임에 자율 컴퓨터 식자시스템(CTS-to-Self)을 내장하여 현행 LTE-LA 표준에 대한 변경 없이 LTE-LA의 성능을 높일 수 있는 기술을 구현하였다. 이 프로젝트는 이 전송 모드가 중요해지고 있기 때문에 (LAA 없이) 민간광대역 무선서비스(CBRS) 대역에서의 전송을 연구하기 위해 확장되고 있다.
  • 모바일 코어 최적화 기법 : 아카시아 프로젝트의 일환으로 기지국 GTP 터널을 분할하거나 딥패킷 검사를 수행할 필요 없이 모바일 엣지 컴퓨팅(MEC) 트래픽을 에지서버로 리디렉션할 수 있는 효율적인 솔루션을 개발했다. 또한 세일(SALE) 프로젝트의 맥락에서 가상화된 전자 제품 코드의 제어면 요소를 가상화하고 확장하는 솔루션을 구현했다. 이 작업은 현재 사업자 아이피 네트워크 내에 구축된 아이피 서비스뿐만 아니라 데이터 평면도 포함시키는 작업을 계속하고 있다.[1]
종단 간 솔루션

무선 감지 및 통신을 사용하는 종단 간 솔루션 연구 분야에서는 무선화가 주된 역할을 하는 멀티모달 센싱과 통신기술을 기반으로 하는 업종별 수직적 솔루션을 개발하는 데 초점을 맞추고 있다. 무선 감지 및 통신을 사용하는 종단 간 솔루션은 다음과 같이 소매 솔루션, 공공 안전 솔루션, 교통 솔루션 등 3개의 영역이 고려되고 있다.

  • 소매 솔루션
사용자에게 더 나은 경험을 가능하게 하고 또한 소매업자에게 행동 및 경험의 품질을 결정하기 위한 데이터를 제공하는 솔루션 제품군을 개발하는 과정에 있다. 우리가 가상 차폐라고 부르는 기술 중 하나는 무선인식(RFID)을 사용하는 원활한 체크아웃 솔루션을 제공하는데, 이는 소매업자에게 더 비용 효율적이다. 두 번째 기술은 일반화된 배터리 없는 터치와 제스처 센싱 사용자 인터페이스(UI)를 소매 환경에 적용할 수 있는 원시적 기능을 제공하는 무선인식 터치 센싱에 기반을 두고 있다. 이 기술은 사람의 손가락이 무선인식 태그 표면에 닿으면 매질에서 파동의 진행이나 도선에서 전기적 흐름을 방해하는 정도를 나타내는 척도(Impedance)추적 기술을 이용해 구축된다. 이것은 무선인식 후방 산란(Backscatter) 신호의 단계의 변화로 나타나며, 소매 품목에 부착될 수 있는 기성품 및 맞춤 제작 태그 모두에서 터치 및 스와이프 동작을 추적하는 데 사용된다. 이런 기술을 통하여 제품 정보 검색을 포함한 다양한 소매 솔루션을 구축하고 있다.
  • 공공 안전 솔루션
공공 안전 임무를 지원하기 위한 통신 및 감지 솔루션의 신속한 배치에 초점을 맞추고 있다. 자연재해와 같은 비상사태 시 통신 인프라가 손상될 가능성이 있는 상황에서, 초소형 무인항공기(MAV)를 활용하여 하늘에서 소비자의 수요에 맞추어 즉각적으로 맞춤형 제품 및 서비스 재구성이 가능한 통신 네트워크를 제공하는 것을 목표로 한다. 하나의 무인항공기에 전체 LTE 스택(LAN+core)을 배치할 수 있도록 LTE 네트워크의 핵심 네트워크를 재설계하여 최초 대응자와 인터넷 간의 고속 통신을 위한 LTE 소형 셀의 독립형 네트워크를 만드는 SkyLiTE라는 새로운 엔드엔드 시스템을 설계했다. 초소형 무인항공기와 초광대역통신(UWB)의 정밀한 범위 조정 기능을 활용해 인프라가 없는 추적 시스템(Track)을 설계하는 참신한 시스템도 설계했다. 외부 초소형 무인항공기에서 실내 깊숙한 곳에 위치해도 1~2m 이내의 정확도까지 퍼스트 대응자를 추적할 수 있는 기술을 통해 최초 대응자뿐만 아니라 임무 조정자에게도 귀중한 상황 인식을 제공하여 임무의 효율성과 안전성을 모두 향상시킬 수 있는 잠재력을 제공했다.
  • 교통 솔루션
도시 교통 관리를 위한 효율적인 해결책을 고려하고 있다. 도시 교통 당국이 도시 내 교통을 통제하고 능률화하기 위해 새로운 기술을 배치할 수 있는 일련의 솔루션을 개발하는 것이 목표다. 이 영역의 연구는 초기 단계에 있으며, 기술 개발을 위한 초기 영역으로서 스마트 주차에 초점을 맞추고 있다. 개발되고 있는 주요 요소들 중 하나는 무선 감지 기술을 사용하여 야외 주차 공간을 탐지한다. 또한 주차공간 관리, 주차요금 부과, 불법주차 적발 등이 포함된 스마트 주차 솔루션 제품군을 개발할 계획이다. 기반 기술은 감지 및 통신 모두를 위해 통합된 방식으로 무선 장치를 사용하는 것에 기초하고 있다.[1]

광 네트워킹 및 감지[편집]

인터넷 백본에서 가정까지, 광학 및 광전자학은 현대 정보통신기술 인프라의 토대를 형성한다. 광 네트워크·센싱 부서에서는 향후 수년간 정보통신기술 기반의 사회 솔루션에 동력을 공급할 차세대 광 네트워크 및 센싱 시스템에 대해 미래지향적인 이론연구부터 최첨단 실험, 세계 최초 및 업계 최초의 기술 현장 실험에 이르기까지 세계적 수준의 연구를 선도하고 있다.

  • 소셜 정보통신기술을 위한 광학 및 광자학
광학 및 광학자의 고속, 고정밀, 에너지 효율적 특성으로 사회적 웰빙과 효율성을 견인하는 차세대 정보통신기술 기반 소셜 솔루션에 이상적으로 적합하다. 세계 유수의 학술 파트너들과 함께 안전 및 보안 솔루션과 환경 센싱 등 사회적 가치 혁신을 위한 최첨단 광학 및 광학 기술을 조사하고 있다.
  • 소프트웨어 정의 네트워크
소프트웨어 정의 네트워크(SDN)는 네트워크 제어를 전달에서 분리하여 네트워크를 프로그래밍할 수 있게 하는 신흥 기술로서 관리를 단순화하고 신속한 프로비저닝을 가능하게 한다. 소프트웨어 정의 네트워크는 전통적으로 소규모 네트워크와 상위계층 애플리케이션을 고려해왔지만, 본 연구는 소프트웨어 정의 네트워크를 대규모 광 네트워크와 기초 광학, 한 가닥의 광섬유에 각 채널 별로 여러 개의 파장을 동시에 전송하는 기술(WDM), 동기식 광통신망(SONET/SDH) 및 OTN 계층으로 확장하는 데 초점을 맞추고 있다
  • 다차원 광학 처리
현재 네트워크에 배치된 단일모드 광섬유의 전송 용량에 대해 100Tb/s 세계 신기록을 수립한 후, 우주 분할 멀티플렉스(SDM) 광전송 시스템의 다차원 광학 처리 및 코드 변조 잠재력에 대한 전향적인 조사를 선도하고 있다. 여기서 단일 섬유에서 서로 다른 공간 모드는 총 전송 용량을 증가시키기 위해 병렬 데이터 채널을 사용할 수 있다. 효율적인 병렬 다차원 신호 전송을 위해 증폭기, 스위치, 필터 등 고급 우주분할 멀티플렉스 광학 부품도 조사하고 있다.
  • 디지털 신호 처리 기반 광 전송 시스템
모바일과 클라우드 애플리케이션에서 기하급수적인 트래픽 증가가 예상됨에 따라, 인터넷 백본에 동력을 공급하는 광학 네트워크는 규모에 따른 전송 용량 증가가 필요하다. 이 분야에서 핵심에는 디지털 나이키스트 스펙트럼 쉐이핑, 디지털 신호처리장치(DSP) 기반 비선형성 보상, 주파수 활용을 최적화하고 전송 도달 거리를 최대화하고 데이터 전송 속도 유연성을 제공하는 첨단 소프트 결정 에러 보정(FEC)을 포함한 신속한 변화를 위한 디지털 신호 처리 기반 접근법이 있다.[1]

각주[편집]

  1. 1.0 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 1.6 1.7 1.8 엔이씨연구소 공식 홈페이지 - https://www.nec-labs.com/

참고자료[편집]

같이 보기[편집]


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