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Edge to Edge Model and Delay Performance Evaluation for Autonomous Driving
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Moon ki Cho (Department of Software, Erica, Hanyang University)
Kyoung Yul Bae (Department of Computer Science, SangMyung University)
Vol. 27, No. 1, Page: 191 ~ 207
Keywords
Autonomous driving, 5G, Delay, Latency, V2X(vehicle to X), SDN(Soft defined network)
Abstract
Up to this day, mobile communications have evolved rapidly over the decades, mainly focusing on speed-up to meet the growing data demands of 2G to 5G.
And with the start of the 5G era, efforts are being made to provide such various services to customers, as IoT, V2X, robots, artificial intelligence, augmented virtual reality, and smart cities, which are expected to change the environment of our lives and industries as a whole.
In a bid to provide those services, on top of high speed data, reduced latency and reliability are critical for real-time services. Thus, 5G has paved the way for service delivery through maximum speed of 20Gbps, a delay of 1ms, and a connecting device of 106/km2 In particular, in intelligent traffic control systems and services using various vehicle-based Vehicle to X (V2X), such as traffic control, in addition to high-speed data speed, reduction of delay and reliability for real-time services are very important.
5G communication uses high frequencies of 3.5Ghz and 28Ghz.
These high-frequency waves can go with high-speed thanks to their straightness while their short wavelength and small diffraction angle limit their reach to distance and prevent them from penetrating walls, causing restrictions on their use indoors.
Therefore, under existing networks it’s difficult to overcome these constraints. The underlying centralized SDN also has a limited capability in offering delay-sensitive services because communication with many nodes creates overload in its processing.
In these scenarios, the network architecture that handles in-vehicle information is a major variable of delay. Since SDNs in general centralized structures are difficult to meet the desired delay level, studies on the optimal size of SDNs for information processing should be conducted.
Thus, SDNs need to be separated on a certain scale and construct a new type of network, which can efficiently respond to dynamically changing traffic and provide high-quality, flexible services.
Moreover, the structure of these networks is closely related to ultra-low latency, high confidence, and hyper-connectivity and should be based on a new form of split SDN rather than an existing centralized SDN structure, even in the case of the worst condition.
And in these SDN structural networks, where automobiles pass through small 5G cells very quickly, the information change cycle, round trip delay (RTD), and the data processing time of SDN are highly correlated with the delay.
Of these, RDT is not a significant factor because it has sufficient speed and less than 1 ms of delay, but the information change cycle and data processing time of SDN are factors that greatly affect the delay. Especially, in an emergency of self-driving environment linked to an ITS(Intelligent Traffic System) that requires low latency and high reliability, information should be transmitted and processed very quickly.
That is a case in point where delay plays a very sensitive role.
In this paper, we study the SDN architecture in emergencies during autonomous driving and conduct analysis through simulation of the correlation with the cell layer in which the vehicle should request relevant information according to the information flow.
For simulation: As the Data Rate of 5G is high enough, we can assume the information for neighbor vehicle support to the car without errors. Furthermore, we assumed 5G small cells within 50 ~ 250 m in cell radius, and the maximum speed of the vehicle was considered as a 30km ~ 200 km/hour in order to examine the network architecture to minimize the delay.
Basically, SDN, which means a structure that separates signals from the control plane from packets in the data plane, requires control of the delay-related tree structure available in the event of an emergency during autonomous driving.
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자율 주행을 위한 Edge to Edge 모델 및 지연 성능 평가
조문기 (한양대학교 에리카 소프트웨어학부)
배경율 (상명대학교 컴퓨터과학과)
Keywords
자율주행, 5세대 이동통신, 지연, 대기시간, 차량사물통신, 소프트웨어 정의 네트워크
Abstract
오늘날 이동통신은 급증하는 데이터 수요에 대응하기 위해서 주로 속도 향상에 초점을 맞추어 발전해 왔다. 그리고 5G 시대가 시작되면서 IoT, V2X, 로봇, 인공지능, 증강 가상현실, 스마트시티 등을 비롯하여 다양한 서비스를 고객들에게 제공하기위한 노력들이 진행되고 있고 이는 우리의 삶의 터전과 산업 전반에 대한 환경을 바꿀 것으로 예상되고 되고 있다. 이러한 서비스를 제공하기 위해서 고속 데이터 속도 외에도, 실시간 서비스를 위한 지연 감소 그리고 신뢰도 등이 매우 중요한데 5G에서는 최대 속도 20Gbps, 지연 1ms, 연결 기기 106/km2를 제공함으로써 서비스 제공할 수 있는 기반을 마련하였다. 하지만 5G는 고주파 대역인 3.5Ghz, 28Ghz의 높은 주파수를 사용함으로써 높은 직진성의 빠른 속도를 제공할 수 있으나, 짧은 파장을 가지고 있어 도달할 수 있는 거리가 짧고, 회절각도가 작아서 건물 등을 투과하지 못해 실내 이용에서 제약이 따른다. 따라서 기존의 통신망으로 이러한 제약을 벗어나기가 어렵고, 기반 구조인 중앙 집중식 SDN 또한 많은 노드와의 통신으로 인해 처리 능력에 과도한 부하가 발생하기 때문에 지연에 민감한 서비스 제공에 어려움이 있다. 그래서 자율주행중 긴급상황이 발생할 경우 사용가능한 지연 관련 트리구조의 제어기능이 필요하다. 이러한 시나리오에서 차량 내 정보를 처리하는 네트워크 아키텍처는 지연의 주요 변수이다. 일반적인 중앙 집중 구조의 SDN에서는 원하는 지연 수준을 충족하기가 어렵기 때문에 정보 처리를 위한 SDN의 최적 크기에 대한 연구가 이루어져야 한다.
그러므로 SDN이 일정 규모로 분리하여 새로운 형태의 망을 구성 해야하며 이러한 새로운 형태의 망 구조는 동적으로 변하는 트래픽에 효율적으로 대응하고 높은 품질의 유연성 있는 서비스를 제공할 수 있다. 이러한 SDN 구조 망에서 정보의 변경 주기, RTD(Round Trip Delay), SDN의 데이터 처리 시간은 지연과 매우 밀접한 상관관계를 가진다. 이 중 RDT 는 속도는 충분하고 지연은 1ms 이하 이기에 유의미한 영향을 주는 요인은 아니지만 정보 변경 주기와 SDN의 데이터 처리 시간은 지연에 크게 영향을 주는 요인이다.
특히, 5G의 다양한 응용분야 중에서 지연과 신뢰도가 가장 중요한 분야인 지능형 교통 시스템과 연계된 자율주행 환경의 응급상황에서는 정보 전송은 매우 짧은 시간 안에 전송 및 처리돼야 하는 상황이기때문에 지연이라는 요인이 매우 민감하게 작용하는 조건의 대표적인 사례라고 볼 수 있다.
본 논문에서는 자율 주행 시 응급상황에서 SDN 아키텍처를 연구하고, 정보 흐름(셀 반경, 차량의 속도 및 SDN의 데이터 처리 시간의 변화)에 따라 차량이 관련정보를 요청해야 할 셀 계층과의 상관관계에 대하여 시뮬레이션을 통하여 분석을 진행하였다.
Cite this article
JIIS Style
Cho, M. k., and K. Y. Bae, "Edge to Edge Model and Delay Performance Evaluation for Autonomous Driving", Journal of Intelligence and Information Systems, Vol. 27, No. 1 (2021), 191~207.

IEEE Style
Moon ki Cho, and Kyoung Yul Bae, "Edge to Edge Model and Delay Performance Evaluation for Autonomous Driving", Journal of Intelligence and Information Systems, vol. 27, no. 1, pp. 191~207, 2021.

ACM Style
Cho, M. k., and Bae, K. Y., 2021. Edge to Edge Model and Delay Performance Evaluation for Autonomous Driving. Journal of Intelligence and Information Systems. 27, 1, 191--207.
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