KR20210023705A - 분산 컴퓨팅 센터 네트워크를 통한 3 차원 공간에서의 최적화된 실시간 응답 연속 위치 기반 클라우드 컴퓨팅, 렌더링, 추적 및 통신 서비스를 위한 가상 무선 액세스 네트워크 시스템 및 방법 - Google Patents

분산 컴퓨팅 센터 네트워크를 통한 3 차원 공간에서의 최적화된 실시간 응답 연속 위치 기반 클라우드 컴퓨팅, 렌더링, 추적 및 통신 서비스를 위한 가상 무선 액세스 네트워크 시스템 및 방법 Download PDF

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Abstract

분산 컴퓨팅 센터 네트워크를 통한 클라우드 컴퓨팅, 렌더링, 추적 및 통신을 포함하는, 3 차원 공간에서 최적화된 실시간 응답 및 지속적인 위치 기반 서비스를 가능하게 하는 시스템 및 방법이 제공된다. 이 시스템은 데이터 센터에 연결된 분산 컴퓨팅 센터를 포함하며, 각각의 컴퓨팅 센터는 하나 이상의 클라이언트 장치에 대한 컴퓨팅 및 렌더링을 수행하기에 충분한 컴퓨팅 리소스를 갖도록 구성된 하나 이상의 클라우드 서버를 더 포함하고, 각각의 데이터 센터는 애플리케이션 및 사용자 데이터 저장, 클라우드 서버에 의해 전송된 디지털 현실 데이터의 동기화, 동적 네트워크 슬라이싱 및 서비스 품질 관리를 수행하기에 충분한 컴퓨팅 리소스를 갖춘 하나 이상의 마스터 서버를 더 포함한다. 이러한 방법을 수행하기 위한 명령어는 클라우드 서버 내의 디지털 현실 가상 무선 액세스 네트워크 부분에서 구현된다.

Description

분산 컴퓨팅 센터 네트워크를 통한 3 차원 공간에서의 최적화된 실시간 응답 연속 위치 기반 클라우드 컴퓨팅, 렌더링, 추적 및 통신 서비스를 위한 가상 무선 액세스 네트워크 시스템 및 방법{VIRTUAL RADIO ACCESS NETWORK SYSTEM AND METHOD FOR OPTIMIZED REAL-TIME RESPONSIVE CONTINUOUS LOCATION-BASED CLOUD COMPUTING, RENDERING, TRACKING, AND COMMUNICATION SERVICES IN THREE-DIMENSIONAL SPACE THROUGH A DISTRIBUTED COMPUTING CENTER NETWORK}
사용자에게 디지털 콘텐츠를 제공하기 위한 기술의 발전은 과거에는 불가능했던 경험을 가능하게 한다. 특히, 증강 현실(AR), 가상 현실(VR) 또는 혼합 현실(MR)과 같은 디지털 현실은 사용자가 보고 듣고 느끼는 것 및 실제 세계가 얼마나 많이 그들의 경험에 들어오는지에 대한 사용자 인식을 변화시키고, 이는 사용자에게 실제 세계 또는 상상 세계의 장소에 물리적으로 존재한다는 느낌을 제공한다.
이러한 몰입형 상호 작용 경험을 달성하는 일반적인 방법은 헤드 마운트 디지털 현실 장치를 사용하는 것이다. 이러한 장치는 일반적으로 중앙 처리 장치(CPU), 집약적인 그래픽 작업을 처리하기 위한 그래픽 처리 장치(GPU), 기하학 변환을 수행하기 위한 벡터 장치, 기타 하드웨어, 펌웨어 및 소프트웨어를 포함할 수 있다. 그러나, AR, VR 및 MR 경험과 같은 매우 동적이고 상호 작용적인 애플리케이션은 주로 클라이언트 장치 측에서 다운로드되고 호스팅되므로, 그 애플리케이션을 실행하는데 높은 하드웨어 요구 사항이 발생한다. 또한, GPU를 수용하고 원하는 성능을 달성하기 위해 고품질의 헤드 마운트 디지털 현실 장치는 현재 매우 강력하고 값 비싼 개인용 컴퓨터(PC)에 물리적으로 테더링되어 있다. 이러한 요구 사항은 높은 가격대와 제한된 이동성으로 인해 더 큰 채택 장벽을 만들어 전반적인 경험을 저하시킨다. 또한, 스트리밍 복잡한, 상호 작용형 AR, VR 및 MR 3D 그래픽은 높은 데이터 전송 속도를 요구한다.
AR, VR 및 MR에 대한 채택 장벽과 함께 하드웨어 및 네트워크 수요를 줄이면 계산 집약적인 작업을 하나 이상의 강력한 원격 서버 또는 클라우드 서버로 오프로드(offload)하려는 요구가 생긴다. 클라우드 컴퓨팅을 사용하는 오늘날 지배적인 일반적인 애플리케이션(인스턴트 메시징, 웹 페이지 로딩 등과 같은 비동기 또는 단방향 전송 애플리케이션)은 약 100ms의 대기 시간을 허용할 수 있으며 기존 네트워크 인프라, 콘텐츠 전송 네트워크(CDN) 및 중앙 집중식 클라우드 컴퓨팅에 의해 지원된다. 원격 렌더링에 사용되는 현재 아키텍처는 최소 레벨의 동적 상호 작용으로 사전 정의된 정적 콘텐츠를 제공하도록 최적화되어 있다. 그러나 동적 AR, VR 및 MR 애플리케이션은 실시간 상호 작용이 필요하므로 지연 시간(약 7ms)이 매우 짧아 네트워크에 대한 요구가 매우 높으며 사용자가 즐길 수 있는 디지털 현실 경험의 품질 및 다양성을 제한한다. 또한, 이러한 단점은 지속적인 클라우드 컴퓨팅, 클라우드 렌더링, 추적 및 통신 서비스를 클라이언트 장치에 제공하는 것을 방지하거나 제한한다.
이 섹션은 아래의 '발명을 실시하기 위한 구체적인 내용'에서 더 자세히 설명하는 단순화된 형태로 개념 선택을 소개하기 위해 제공된다. 이 섹션은 청구된 주제의 주요 특징을 식별하기 위한 것이 아니며 청구된 주제의 범위를 결정하는데 도움을 주기 위한 것도 아니다.
'발명의 배경이 되는 기술'에서 설명된 하나 이상의 결점은 분산 컴퓨팅 센터 네트워크를 통해 3 차원 공간에서 최적화된 실시간 응답적 및 연속적(또는 실질적으로 연속적, 가끔 네트워크 지연 문제 또는 서비스 중단을 허용) 위치 기반 서비스를 가능하게 하는 시스템 및 방법을 통해 본 개시물에 의해 해결된다. 위치 기반 서비스는 디지털 현실 데이터의 실시간 클라우드 컴퓨팅, 디지털 현실 데이터의 실시간 렌더링, 클라이언트 장치의 실시간 추적 또는 실시간 통신 또는 이들의 조합을 포함한다. 이 시스템과 방법은 계산 집약적인 작업을 사용자 장치 근처에 있는 특정 물리적 영역 또는 서버 구역을 커버하는 클라우드 서버로 오프로드한다. 여기에 설명된 방법은 동적 네트워크 슬라이싱 및 서비스 품질(QOS) 관리를 포함하며, 이는 컴퓨팅 파워, 시스템 대역폭, 안테나 빔포밍 및 조향을 최적화하는데 유리할 수 있다. 일부 실시예에서, 동적 네트워크 슬라이싱 및 QOS 관리는 또한 서비스의 실제 프로비저닝, QOS, 어떤 서버가 어떤 기능을 어떤 레벨로 수행하는지 여부가 예컨대, 클라이언트 장치의 위치에 의해 영향을 받고 그것에 응답한다는 점에서, 3 차원 공간에서의 위치 기반 서비스로 간주될 수 있다. 상기 방법을 수행하기 위한 명령은 클라우드 서버의 디지털 현실 가상 무선 액세스 네트워크(VRAN)에 내장되어 수행될 수 있다.
"클라우드 컴퓨팅"은 본 명세서에서 클라우드 서버를 통해 디지털 현실 데이터와 같은 데이터를 저장하고 처리하는 것을 지칭한다. "클라우드 렌더링"은 본 명세서에서 지오메트리, 시점, 텍스처, 조명, 사운드 및 클라우드 서버를 통한 기타 정보를 포함할 수 있는 장면 파일에서 실사 이미지 및 경험을 생성하는 프로세스를 의미한다. 예를 들어, 클라우드 서버의 프로세서는 장면의 3 차원 표현의 입체 표현을 렌더링하고, 바이노럴(binaural) 오디오 출력을 제공할 수 있으며, 디지털 현실 장치를 통해 햅틱 출력을 제공하여 사용자에게 햅틱 감각을 제공할 수 있다. 여기에 개시된 통신 기술은 네트워크 안테나에 의해 방출되는 네트워크 신호를 통해 클라우드 서버에서 디지털 현실 장치로 또는 그 반대로 디지털 현실 데이터와 같은 데이터의 전송 및 검색을 포함한다. "추적"은 본 명세서에서 물체 또는 장치의 위치 또는 방향을 판정하는 것을 지칭한다. 추적은 디지털 현실 콘텐츠의 컴퓨팅, 렌더링 및 통신을 조정하는데 더 사용될 수 있는 클라이언트 장치(예를 들어, 디지털 현실 장치 또는 기타 연결된 컴퓨팅 장치)의 추적을 지칭하는데 사용될 수 있다. 이러한 서비스는 3 차원 공간에서의 위치를 기반으로 제공된다. 3 차원 공간은 물리적 세계, 가상, 혼합 또는 증강 현실(VR, MR 및 AR)을 포함할 수 있는 가상 세계, 또는 물리적 세계와 가상 세계 모두에서의 공간을 지칭할 수 있다.
클라이언트 장치는 본 명세서에서 헤드 마운트 디스플레이 장치, 시스루(see-through) 장치 및 스마트 콘택트 렌즈 또는 모바일 장치, 웨어러블 장치, 개인용 컴퓨터, 랩톱, 게임 장치 또는 사물 인터넷 장치(Internet of Things)와 같은 기타 연결된 컴퓨팅 장치와 같은 디지털 현실 장치를 지칭한다.
일 실시예에 따르면, 광역 분산 컴퓨팅 센터 네트워크(WADCCN)는 3 차원 공간에서의 클라우드 컴퓨팅, 렌더링, 추적 및 통신 서비스가 클라이언트 장치에 제공되는 위치인 넓은 지리적 영역을 커버하고 서비스하도록 구성된다. WADCCN은 다양한 분산 컴퓨팅 센터(DCC)를 포함할 수 있으며, 그 중 하나 이상은 데이터 센터(DC)에 연결되고 DC에 의해 동기화된다. 2 이상의 통신 연결 및 동기화된 DCC가 WADCCN 시스템을 형성한다. 다른 실시예에서, 적어도 하나의 DC에 통신적으로 연결된 적어도 하나의 DCC는 더 작은 지리적 영역을 커버하고 서비스하도록 구성될 수 있는 동기화된 DCC를 형성할 수 있다. 동기화된 DCC는 서로 통신 가능하게 연결되고 DC에 의해 동기화된 복수의 컴퓨팅 센터(CC)를 포함할 수 있다. 하나 이상의 DC는 CC에 위치한 상이한 클라우드 서버로부터 수신된 애플리케이션 및 사용자 데이터 저장 및 동기화를 수행하기에 충분한 컴퓨팅 리소스를 갖는 하나 이상의 마스터 서버를 포함할 수 있다.
데이터 동기화는 다양한 서버 구역으로부터의 상이한 클라우드 서버에 걸쳐 디지털 현실 애플리케이션 데이터 및 사용자 데이터의 일관성과 균일성을 유지하는 프로세스를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, DCC는 하나 이상의 DC에 의해 동기화된 약 2 개 내지 약 50 개의 CC를 포함할 수 있다. DC는 통신 및 저장 시스템, 전원 공급 장치, 중복 데이터 통신 연결, 환경 제어 및 다양한 보안 장치와 같은 컴퓨터 시스템 및 관련 구성 요소를 수용하는 시설을 포함할 수 있다. DC는 원격 지역에 위치할 수 있으며 복수의 DCC에 서비스를 제공하기 위해 비교적 큰 지리적 확장(예컨대, 도시, 국가 또는 대륙)을 포함할 수 있다. 다른 실시예에서, 클라우드 서버를 수용하는 CC는 더 작은 버전의 DC 일 수 있으며, 따라서 컴퓨터 시스템 및 관련 구성요소를 수용하는 시설을 포함할 수 있다. 그러나, CC는 사용자에게 더 가까워지기 위해 더 밀집된 지역에 위치할 수 있다는 점에서 DC와 다를 수 있으며, 따라서 지연 시간을 줄이고 QOS를 최적화하여 사용자에게 더 나은 서비스를 제공할 수 있다.
일 실시예에서, 네트워크 연결 안테나는 네트워크 연결 및 추적 서비스를 제공하기 위해 CC, DC 또는 CC에 의해 서비스되는 영역에 비교적 가까운 영역에 구성될 수 있다. 이러한 실시예에서, 안테나는 유선 수단을 통해 CC 및 DC에 연결된다. 마찬가지로 안테나는 CC, DC 또는 CC가 서비스하는 영역 내에 설치될 수도 있다.
일부 실시예에서, 하드웨어 및 네트워크 요구를 줄이고, 네트워크 지연의 감소에 기여하고, 일반적인 병합 현실 경험을 개선하기 위해, 이 시스템은 밀리미터 파(mmW) 또는 mmW와 서브 6GHz 통신 시스템의 조합을 포함하는 네트워크를 통해, 예컨대, 5 세대 무선 시스템 통신(5G)을 통해 연결할 수 있다. 다른 실시예에서, 시스템은, 예를 들어, 16GHz로 데이터를 제공하는 무선 근거리 네트워킹(Wi-Fi)을 통해 연결할 수 있다. 제공된 통신 시스템은 일반적으로 고도로 상호 작용하는 디지털 현실 애플리케이션 또는 기타 매우 까다로운 애플리케이션을 실행하는데 필요한 파라미터를 준수하여 필드의 엔드 포인트에 대한 낮은 엔드-투-엔드(E2E) 지연 및 높은 다운 링크 속도를 허용할 수 있다. 그 결과, 고품질, 저 지연 시간, 실시간 디지털 애플리케이션 콘텐츠 스트리밍이 가능해진다. 다른 실시예에서, 시스템은 4세대 무선 시스템 통신(4G)을 통해 통신 연결될 수 있거나, 4G 통신 시스템에 의해 지원될 수 있거나, 다른 유선 또는 무선 통신 시스템을 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 클라우드 서버 내에 내장된 운영 체제는 실행될 때 3 차원 공간에서 클라이언트 장치의 실시간 응답 및 연속 위치 기반 클라우드 컴퓨팅, 렌더링, 추적 및 통신 서비스를 가능하게 하는 명령을 포함한다. 이러한 운영 체제는 안테나를 클라우드 서버 및 클라이언트 장치에 연결하도록 구성된 네트워크 운영 체제(NOS); 동적 네트워크 슬라이싱 및 서비스 품질 관리를 수행하도록 구성된 디지털 현실 가상 무선 액세스 네트워크(VRAN); 동적 네트워크 슬라이싱 및 서비스 품질 관리를 수행하기 위해 디지털 현실 VRAN에서 사용하는 데이터 및 명령을 포함하는 경험 운영 체제를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 클라우드 서버에 내장된 NOS는 가상 네트워크 기능(VNF)의 설계, 생성, 오케스트레이션(orchestration), 모니터링 및 수명 주기 관리를 위한 기능을 제공하는 오픈 소스 소프트웨어 플랫폼인 ONAP(Open Network Automation Platform), VNF에 포함된 캐리어 스케일 소프트웨어 정의 네트워크(SDN: Software Defined Network) 및 위의 기능을 결합한 더 상위 레벨의 서비스를 포함할 수 있다. ONAP는 동적 실시간 클라우드 환경에서 이러한 기능과 서비스의 정책 기반 자동 상호 작용을 제공하여 개발 속도를 높이고 운영 자동화를 향상시킨다.
디지털 현실 VRAN의 구현은 원래 무선 사이트에 있던 프로세서를 CC 및 DC로 재배치하는 것을 포함하고, 클라우드 서버 및 마스터 서버 상의 가상 머신(VM)을 사용하여 구현되고, 무선 사이트에 기능을 분산하고 무선 액세스 네트워크(RAN)에서의 네트워크 기능을 가상화한다. 제한하는 것은 아니지만, 여러 CC와 안테나가 인구 밀도가 높은 지역에 사용되기 때문에, 현재 공개된 디지털 현실 VRAN은 사용자 근처에서 네트워크 리소스의 효율적인 확장 및 풀링을 수행하여 네트워크 신호를 사용자에게 더 가깝게 가져올 수 있고, 본 개시의 일부 실시예에서 사용되는 안테나의 mmW 스펙트럼 신호의 전형적인 단점을 회피할 수 있다.
경험 OS는 동적 네트워크 슬라이싱 및 QOS 관리를 위해 네트워크 신호를 제어하고 클라이언트 장치에 제공하는데 필요한 프로세싱을 결정하기 위해 디지털 현실 VRAN에서 사용하는 데이터 및 명령을 포함한다. 일부 실시예에서, 경험 OS는 안테나에 의해 서비스될 클라이언트 장치의 수, 위치 및 방향, 뿐만 아니라 각 클라이언트 장치 및 각 안테나에 영향을 줄 수 있고, 동적 네트워크 슬라이싱 및 QOS 관리에 영향을 미칠 수 있는 컨텍스트와 관련된 데이터 및 명령을 수신, 저장, 처리하고, 디지털 현실 VRAN에 제공한다.
일 실시예에 따르면, CC의 서버는 메모리 및 프로세서를 포함하고, 프로세서는 메모리에 저장된 명령 및 데이터를 실행하도록 구성된다. 메모리는 데이터베이스 또는 데이터 구조에 실제 세계를 기반으로 모델링된 영구 가상 세계 시스템을 저장한다. 영구 가상 세계 시스템은 실제 세계에서 발견되는 실제 세계 엔티티의 가상 복제물을 포함한다. 영구 가상 세계 시스템은 실제 세계에 존재하지 않는 순수 가상 개체와 사용자가 구성된 위치에서 보고 상호 작용할 수 있는 애플리케이션을 더 포함할 수 있다. 메모리는 사용자가 순수 가상 개체 및 애플리케이션의 그래픽 표현 뿐만 아니라 실제 세계 엔티티의 가상 복제물을 모델링하고 편집할 수 있도록 구성된 소프트웨어 및 하드웨어를 포함할 수 있는 복제물 편집기를 더 포함할 수 있다. 예를 들어, 복제물 편집기는 가상 복제물을 입력하고 편집하는데 필요한 데이터와 명령을 저장할 수 있는 CAD(Computer-Aided Drawing) 소프트웨어일 수 있다. 복제물 편집기는 각 가상 복제물과 관련된 명시적(explicit) 데이터 및 명령을 입력할 수 있는데, 이는 모양, 위치, 포지션 및 방향, 물리적 속성, 각 복제물 및 전체 시스템의 예상 기능 및 영향을 설명하는 데이터 및 명령을 나타낸다. 일반적으로, 명시적 데이터는 우선 순위 데이터, 건축 자재, 벽 두께, 전기 설비 및 회로, 수도관, 소화기, 비상구, 창문 위치, 기계 성능 파라미터, 기계 센서 및 밸브 위치 등과 같은, 감지 메커니즘으로 얻을 수 없고 그 대신 복제물 편집기를 통해 디지털 방식으로 입력해야 할 수 있는 데이터를 포함할 수 있다. 일부 실시예에서 VRAN은 영구 가상 세계 시스템으로부터의 데이터에 기초하여 동적 네트워크 슬라이싱 및 서비스 품질 관리를 수행한다.
본 명세서에서, "영구적"라는 용어는 지속적으로 실행되는 프로세스 또는 네트워크 연결없이 계속 존재할 수 있는 시스템의 상태를 특징짓는데 사용된다. 예를 들어, "영구적"이라는 용어는 가상 세계 시스템과 모든 가상 복제물 또는 그 안에 포함된 순수 가상 개체 및 애플리케이션과 같은 다른 개체가 생성에 사용된 프로세스 후에도 계속 존재하는 가상 세계 시스템을 특징짓는데 사용될 수 있고, 이는 사용자가 가상 세계 시스템에 연결되는 것과 무관하다. 따라서, 가상 세계 시스템은 클라우드 서버의 비 휘발성 저장 위치에 저장된다. 이러한 방식으로 가상 복제물, 순수 가상 개체 및 애플리케이션은 사용자가 서버에 연결되지 않은 경우에도 특정 목표를 달성하도록 구성될 때 서로 상호 작용하고 협업할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 클라이언트 장치에 장착된 복수의 감지 메커니즘은 실제 세계로부터 데이터를 지속적으로 캡처하고, 복제물 편집기를 통해 입력된 명시적 데이터 및 명령을 풍부하게 하고 업데이트하는 역할을 한다. 따라서, 서버에 저장된 영구 가상 세계 시스템 및 각 가상 복제물은 실제 세계의 상태를 반영하는 실시간 다중 소스 감각 데이터를 통해 업데이트된다.
일 실시예에 따르면, 클라이언트 장치는 전원, 메모리, 센서 및 송수신기를 포함하며, 모두 프로세서에 작동 가능하게 연결된다. 일부 실시예에서, 송수신기는 mmW 송수신기이다. 전원은 클라이언트 장치에 전력을 제공하도록 구성되고; 메모리는 애플리케이션 명령을 저장하고 센서로부터 클라이언트 장치의 원격 측정 메타 데이터를 저장하도록 구성될 수 있고; 관성 측정 장치(IMU), 가속도계 및 자이로스코프 중 하나 이상을 포함할 수 있는 센서는 속도, 가속도, 각운동량, 이동 속도, 회전 속도 및 클라이언트 장치의 기타 원격 측정 메타 데이터를 측정하고 보고하도록 구성되고; mmW 송수신기는 클라이언트 장치가 안테나로부터 mmW를 수신하고 디지털 현실 콘텐츠와 상호 작용할 때 데이터를 다시 보낼 수 있게 하고 클라이언트 장치의 위치 추적을 가능하게 할 수도 있고; 그리고 프로세서는 클라이언트 장치의 메모리에 저장된 애플리케이션 프로그램을 구현하도록 구성될 수 있다. 특정 실시예에서 센서 및 mmW 송수신기는 분리될(즉, 서로 분리될) 수 있다. 다른 실시예에서, 센서 및 mmW 송수신기는 함께 결합되어 클라이언트 장치 내에 하나의 작동 구성 요소를 형성할 수 있다.
일 실시예에서, 센서(예를 들어, IMU, 가속도계, 자이로스코프 및 가속도계)의 기능을 mmW 송수신기에 의해 제공되는 위치 추적과 결합하면, 센티미터 이하 또는 밀리미터 이하의 위치 및 방향 추적이 가능해질 수 있고, 이는 클라이언트 장치의 실시간 위치 및 방향을 추적할 때 정확도를 높이고 일반적인 사용자 경험을 향상시킬 수 있다. 클라이언트 장치의 추적은 임의의 여러 기술(예컨대, 도착 시간(TOA), 도착 각도(AOA), 시각 이미징, 레이더 기술 등) 중 하나를 사용하고, 그리고 글로벌 내비게이션 위성 시스템(GNSS), 지원형 GNSS(AGNSS), 차동 GPS(DGPS), 위성 기반 증강 시스템(SBAS), 실시간 운동학(RTK) 시스템 또는 이들의 조합과 같은 시스템을 사용하여 수행될 수 있다. 일부 실시예에서, 장치의 추적은 장치 내의 관성 센서 및 AGNSS의 조합에 의해 구현된다.
일 실시예에 따르면, 동기화된 CC에서 서버 호핑, 안테나 호핑, 슈퍼 피어 장치 구현과 같은 방법이 구현될 수 있다. 서버 호핑의 일 실시예에서, 하나 이상의 사용자는 제 1 서버 구역에 들어가 하나 이상의 디지털 현실 애플리케이션과 같은 하나 이상의 소스로부터 검색된 디지털 현실 콘텐츠에 관여(engage)할 수 있다. 디지털 현실 콘텐츠는 컴퓨팅 센터의 제 1 클라우드 서버에 의해 계산되고 렌더링되며 이후 사용자가 디지털 현실 장치를 통해 액세스 할 수 있다. 하나 이상의 디지털 현실 장치는 하나 이상의 안테나에 의해 지속적으로 추적된다. 사용자가 제 2 서버 구역을 향해 이동할 때, 하나 이상의 안테나는 하나 이상의 클라이언트 장치로부터의 움직임을 추적하고 사용자 위치를 마스터 서버로 전송한다. 사용자의 클라이언트 장치가 서버 구역 사이에서 발견되면 마스터 서버는 클라이언트 장치에서 안테나가 전송한 위치 데이터를 기반으로 제 1 및 제 2 구역의 클라우드 서버에 디지털 현실 데이터를 부분적으로 계산하고 렌더링하도록 지시한다. 하나 이상의 사용자 디지털 현실 장치가 제 2 서버 구역에 배치된 후, 하나 이상의 안테나는 마스터 서버에게 제 1 서버 구역의 클라우드 서버에 의해 전송된 디지털 현실 애플리케이션에서 디지털 현실 데이터를 검색하고 동기화하기 시작하도록 지시한다. 그 다음, 마스터 서버는 제 1 서버 구역의 클라우드 서버에서 디지털 현실 데이터를 검색하기 시작하고 디지털 현실 데이터를 동기화한 다음 제 2 서버 구역의 클라우드 서버로 데이터를 전송하여, 한 명 이상의 사용자가 제 2 서버 구역에 있을 때 그들의 클라이언트 장치를 통해 디지털 현실 콘텐츠를 끊김없이 계속 수신하게 된다.
안테나 호핑의 일 실시예에서, 위의 서버 호핑에 대한 설명을 계속하면, 사용자가 제 1 안테나에 의해 완전히 커버되지 않고 제 2 안테나에 의해 완전히 커버되는 서버 구역에 접근함에 따라, 안테나는 먼저 사용자 위치 데이터를 마스터 서버로 전송할 수 있으며, 그리고 마스터 서버에 의해 지시된대로 사용자 위치에 따라 클라이언트 장치의 서비스 기능(예를 들어, 통신 및 추적)을 대체, 공유 또는 완전히 전환할 수 있다.
슈퍼 피어 장치 구현의 일 실시예에서, 일례로서 서버 호핑의 설명을 사용하여, 2 명 이상의 사용자가 클라우드 서버에서 멀어짐에 따라 안테나는 먼저 사용자 위치 데이터를 마스터 서버에 전송할 수 있는데, 이 마스터 서버는 클라우드 서버에 가장 가까운 클라이언트 장치이므로 사용 가능한 가장 높은 QOS를 가진 슈퍼 피어 장치이다. 슈퍼 피어 장치는 다른 디지털 현실 장치에 대한 임시 서버 역할을 할 수 있으며, 디지털 현실 데이터를 집계하여 다른 피어 장치에 배포할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 동적 네트워크 슬라이싱 및 QOS 관리는 클라우드 서버의 디지털 현실 VRAN 부분에서 수행되며, 이러한 기능을 수행하기 위해 필요할 수 있는 경험 OS로부터의 데이터를 사용할 수 있다. 본 명세서에서 동적 네트워크 슬라이싱 및 QOS 관리는 클라이언트 장치에 대한 네트워크 사용을 위한 기능 세트를 조정하는 기능으로서 지칭된다. 예를 들어, 동적 네트워크 슬라이싱 및 QOS 관리는 최적의 빔 포밍, 안테나 조정, 서버 호핑, 안테나 호핑, 수퍼 피어 할당, 클라이언트 장치에 필요한 네트워크 기능, QOS 최적화에 필요한 클라이언트 장치 당 최적의 부반송파 수 및 총 대역폭을 결정할 수 있다.
동적 네트워크 슬라이싱 및 QOS 관리는 관련 데이터가 서로 다른 클라우드 서버 및 마스터 서버에 저장 및 업데이트되고 서버의 경험 OS 부분에서 관리되는, 서비스 포인트, 컨텍스트, 우선 순위 및 보안을 포함한 파라미터를 기반으로 할 수 있다. 따라서, 이러한 파라미터는 각 실제 요소의 실제 모양과 동작을 시뮬레이션하는 데이터 및 명령을 포함하여, 클라우드 서버에 저장된 영구 가상 세계 시스템 내에 포함된 실제 세계의 가상 복제물을 통해 사용 가능할 수 있다.
서비스 포인트는 본 명세서에서 클라이언트 장치와 안테나 사이의 거리와 관련된 클라이언트 장치의 위치를 지칭한다. 예를 들어, 신호 감쇠로 인해 클라이언트 장치가 안테나에서 멀어 질수록 그 감쇠를 보상하기 위해 클라이언트 장치가 할당해야하는 부반송파가 더 많아진다.
클라이언트 기기와 안테나의 직간접적 환경은 "마이크로 컨텍스트" 및 "매크로 컨텍스트"로 분류될 수 있다. 컨텍스트 정보는 클라우드 서버의 복제물 편집기를 통해 입력되거나, 클라이언트 장치의 감지 메커니즘을 통해 캡처되거나, 클라우드 서버 또는 이들의 조합에 의해 도출될 수 있다. "마이크로 컨텍스트"라는 용어는 네트워크 신호의 송수신에 직접적으로 영향을 미칠 수 있는 사람, 물체 또는 조건과 같이 클라이언트 장치와 안테나를 바로 둘러싼 컨텍스트를 의미한다. 마이크로 컨텍스트는 여러 가지 중에서도, 타겟 실제 세계 엔티티를 바로 둘러싸고 그것에 영향을 미치는 환경의 3D 이미지 데이터, 3D 기하학, 3D 엔티티, 3D 감각 데이터, 3D 동적 개체, 비디오 데이터, 오디오 데이터, 텍스트 데이터, 시간 데이터, 재료 데이터, 차원 데이터, 메타 데이터, 위치 데이터, 조명 데이터, 온도 데이터, 및 서비스 컨텍스트 데이터와 같은 데이터를 포함할 수 있다.
예를 들어 클라이언트 장치가 건물 내부에서 네트워크 신호를 수신하는 경우, 네트워크 슬라이싱 및 QOS 관리에 영향을 미치는 관련 마이크로 컨텍스트는 건축 자재, 벽 두께, 창 위치, 뿐만 아니라 네트워크 신호를 잠재적으로 감쇠시킬 수 있는 안테나 주변 또는 클라이언트 장치 주변의 건물 또는 기타 구조물을 포함할 수 있고, 이들 모두 또는 대부분은 디지털 현실 VRAN에 의해 처리되는 동안 관련될 수 있다. 또한 이 예에서, 디지털 현실 VRAN은 트워크 신호가 통과하기 어려울 수 있는 재료로 만들어진 두꺼운 벽이나 벽을 통과하는 대신 최적의 빔포밍 및 안테나 주변의 건물 및 기타 구조물을 피하기 위해 안테나 조정을 수행하는 것 및 클라이언트 장치가 위치할 수 있는 창문 또는 더 얇은 벽을 통해 신호를 전달하는 것을 포함하여, QOS가 최적화되고 가능한 최소한의 감쇠로 클라이언트 장치에 도달할 수 있도록 네트워크 신호를 전달하는 방법을 결정할 수 있다.
용어 "매크로 컨텍스트"는 안테나 및 클라이언트 장치를 둘러싼 간접 컨텍스트를 지칭한다. 매크로 컨텍스트는 클라우드 서버에 의해 복수의 마이크로 컨텍스트에서 파생될 수 있으며, 제조 공장의 현재 효율성, 대기 질, 기후 변화 레벨, 회사 효율성, 도시 효율성, 국가 효율성 등과 같은 시스템의 전체적인 정보를 제공한다. 매크로 컨텍스트는 지역 레벨(예컨대, 사무실 또는 제조 공장), 이웃 레벨, 도시 레벨, 국가 레벨 또는 심지어 행성 레벨을 포함하여 목표에 따라 다양한 레벨에서 고려되고 계산될 수 있다. 따라서, 이러한 목표에 따라, 동일한 실제 세계 엔티티 데이터와 마이크로 컨텍스트 데이터는 상이한 유형의 매크로 컨텍스트를 도출할 수 있다.
"서비스 컨텍스트"라는 용어는 사용자 또는 주변 사용자가 사용하는 실제 애플리케이션을 지칭한다. 각 애플리케이션이 대역폭을 소비함에 따라 서비스 컨텍스트는 각 클라이언트 장치에 대한 네트워크 신호 프로비저닝을 평가하는데 필요한 중요한 컨텍스트 정보를 클라우드 서버에 제공할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 동적 네트워크 슬라이싱 및 QOS 관리는 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 수행된다. 일반적으로, 머신 러닝 중 프로그래머는 샘플 데이터 세트와 원하는 결과를 컴퓨터에 제공하고 컴퓨터는 이러한 데이터를 기반으로 향후 데이터에 적용할 수 있는 자체 알고리즘을 생성한다. 따라서, 본 개시에서, 각각의 파라미터 및 원하는 결과에 대응하는 데이터 세트와 함께 동적 네트워크 슬라이싱 및 QOS 관리 파라미터 세트가 머신 러닝 알고리즘을 훈련하기 위해 제공될 수 있다. 이러한 알고리즘은 동적 네트워크 슬라이싱 및 QOS 관리를 수행할 때 사용할 수 있는 훈련된 머신 러닝 모델을 생성하기 위해 훈련 중에 여러 번 반복될 수 있다. 트레이닝 및 추론은 클라우드 서버 내의 적어도 하나의 프로세서에 의해 수행될 수 있다.
"우선 순위" 또는 "우선 순위 데이터"는 서비스 제공 업체와 관련하여 특정 사용자가 가질 수 있는 상대적 중요도를 의미하며, 다른 당사자가 합의한 계약 유형에 따라 결정될 수 있다. 우선 순위 유형은 컨텍스트 순위 및 사용자가 각 서비스 유형에 대해 수신할 수 있는 대역폭의 양에 영향을 미칠 수 있다.
보안과 관련된 파라미터는 데이터 암호화, 방화벽, 가상 사설망(VPN) 등과 같은 다양한 보안 조치로 변환될 수 있다. 보안 레벨은 계약 유형에 따라 결정될 수 있다.
일부 실시예에서, 렌더링 및 컴퓨팅 작업은 서로 다른 클라우드 서버, 클라이언트 장치 및/또는 수퍼 피어 장치간에 공유될 수 있다.
일부 실시예에서, 서버 구역은 하나 이상의 지리적으로 제한된 구역을 포함할 수 있다. 예를 들어, 서버 구역은 실외 위치(예컨대, 공원, 운동장, 거리, 동물원 등) 또는 실내 위치(예컨대, 게임 구역, 레스토랑, 엔터테인먼트 클럽, 극장, 사무실, 기타)일 수 있다.
일 실시예에 따르면, 3 차원 공간에서의 실시간 응답적이고 연속적인 위치 기반 서비스를 클라이언트 장치에 제공하는 방법은 하나 이상의 상호 연결된 데이터 센터에 의해, 3 차원 공간에서의 실시간 응답적이고 연속적인 위치 기반 서비스를 제공하도록 구성된 광역 분산 컴퓨팅 센터 네트워크를 형성하는 복수의 분산 컴퓨팅 센터를 동기화하는 단계; 및 마스터 서버에 의해, 분산 컴퓨팅 센터의 관리를 통해 동적 네트워크 슬라이싱 및 서비스 품질 관리를 수행하는 단계를 포함한다.
일 실시예에 따르면, 동적 네트워크 슬라이싱 및 서비스 품질 관리를 위한 방법은 글로벌 프로파일, 계약 기반 프로파일 또는 머신 러닝 기반 프로파일 중 하나 이상에서 선택된 프로파일을 각 사용자에게 할당하는 단계; 사용자 프로파일에 따라 사용자의 서비스 컨텍스트 파라미터 및 순위 값, 우선 순위 레벨 및 보안 레벨을 결정하는 단계; 사용자 프로파일에 따라 각 사용자에게 대역폭을 할당하는 단계; 및 할당된 사용자 프로파일에 의해 결정된 사용자 순위 값 내에서 유지하면서 컨텍스트 및 서비스 포인트를 기반으로 동적 네트워크 슬라이싱 및 QOS 관리를 수행하는 단계를 포함한다.
일 실시예에 따르면, 디지털 현실 VRAN에 의한 동적 네트워크 슬라이싱 및 서비스 품질 관리 방법은 최적의 빔 포밍, 안테나 조향, 서버 호핑, 안테나 호핑, 슈퍼 피어 할당, 클라이언트 장치에 필요한 네트워크 기능, 서비스 품질 최적화에 필요한 클라이언트 장치 당 최적의 부반송파 수 및 총 대역폭을 결정하는 단계를 더 포함한다.
일 실시예에 따르면, 마스터 서버에 의해 수행되는 서버 호핑은 안테나로부터 클라이언트 장치 위치 데이터를 수신하는 단계; 및 사용자의 클라이언트 장치가 클라우드 서버에 의해 완전히 커버되지 않는 영역에 있는 경우, 사용자에게 가장 가까운 클라우드 서버에 클라이언트 장치의 디지털 현실 데이터를 계산하고 렌더링하도록 지시하는 단계를 포함한다.
일 실시예에 따르면, 마스터 서버에 의해 수행되는 안테나 호핑은 안테나로부터 클라이언트 장치 위치 데이터를 수신하는 단계; 및 사용자의 클라이언트 장치가 안테나에 의해 완전히 커버되지 않은 영역에 있는 경우, 사용자에게 가장 가까운 하나 이상의 안테나에 클라이언트 장치에 대한 추적 및 데이터 프로비저닝을 수행하도록 지시하는 단계를 포함한다.
일 실시예에 따르면, 마스터 서버에 의한 슈퍼 피어 할당은 안테나로부터 클라이언트 장치 위치 데이터를 수신하는 단계; 사용자의 클라이언트 장치가 서비스 품질 및 시스템 컴퓨팅 성능이 최적화되지 않은 영역에 있는 경우, 피어 클라이언트 장치에 대한 디지털 현실 데이터를 집계하고 배포하기 위해 하나 이상의 클라이언트 장치를 수퍼 피어 장치로 할당하는 단계; 및 클라우드 서버, 슈퍼 피어 장치 및 기타 피어 클라이언트 장치에 걸쳐 계산 및 렌더링 작업의 레벨을 동적으로 조정하는 단계를 포함한다.
일 실시예에 따르면, 디지털 현실 VRAN에 의한 동적 네트워크 슬라이싱 및 서비스 품질 관리 방법은 클라우드 서버 및 마스터 서버에 저장된 영구 가상 세계 시스템의 데이터를 기반으로 수행된다.
글로벌 프로파일은 일반 사용자에게 할당된 일반 프로파일일 수 있다. 따라서, 컨텍스트 순위 값(예컨대, 통화, 비디오 스트리밍, SMS(단문 메시지 서비스)의 전송 및 수신, 파일 다운로드/업로드, 비디오 다운로드/업로드 등과 같은 각 유형의 대역폭 소모 서비스에 할당된 값)은 평균 사용자의 통계적 사용량 평균을 기반으로 할당된다. 일부 실시예에서, 글로벌 프로파일은 컨텍스트 순위 값 사이에 상당한 지리적 차이가 존재한다고 판정되는 경우 지리적으로(도시, 주, 국가, 지역 등) 적용될 수 있다.
컨텍스트 기반 프로파일은 사용자와 서비스 제공자 간의 계약에 명시된 조건에 따라 각 컨텍스트 파라미터에 대한 조정된 컨텍스트 순위 값을 포함할 수 있다. 계약 기반 프로파일은 우선 순위 및 보안과 같은 다른 요소도 결정할 수 있다.
머신 러닝 기반 프로파일은 머신 러닝 기술을 사용하여 서비스 컨텍스트 순위를 결정하고 이벤트에 의해 결정된 컨텍스트 영역을 기반으로 네트워크 트래픽을 최적화 할 수 있다. 예를 들어, 경기장에서 스포츠 게임이 진행되고 사용자가 비디오를 녹화하고 라이브 비디오 스트리밍을 수행하는 경우, 머신 러닝 기술은 특정 사용자 그룹에 대한 높은 컨텍스트 순위 값을 결정하고 그에 따라 필요한 대역폭을 사용자에게 제공할 수 있다. 다른 실시예에서, 머신 러닝 기반 프로파일은 또한 개별 사용자 프로파일을 결정하고 그에 따라 순위 값을 계산하는데 사용될 수 있다.
상기 설명은 본 개시의 모든 양태의 완전한 목록을 포함하지 않는다. 본 개시 내용은 아래의 상세한 설명에 개시되고 특히 출원과 함께 출원된 청구 범위에서 지적된 것들 뿐만 아니라 위에 요약된 다양한 양태의 모든 적합한 조합으로부터 실시될 수 있는 모든 시스템 및 방법을 포함하는 것으로 고려된다. 이러한 조합은 상기 설명에서 구체적으로 언급되지 않은 특별한 이점을 갖는다. 다른 특징 및 이점은 첨부된 도면 및 이하의 상세한 설명으로부터 명백해질 것이다.
본 개시의 특정 특징, 양태 및 이점은 아래 설명 및 첨부 도면을 참조할 때 더 잘 이해될 것이다.
도 1은 일 실시예에 따른, 3 차원 공간에서 실시간 응답 및 연속적인 위치 기반 서비스를 가능하게 하는 분산 컴퓨팅 센터 네트워크를 상세히 설명하는 본 개시 내용의 시스템의 개략적 표현을 도시한다.
도 2는 일 실시예에 따른 동기화된 분산 컴퓨팅 센터를 상세히 설명하는 본 개시 내용의 시스템의 개략도를 도시한다.
도 3a-b는 일 실시예에 따른 클라우드 서버를 상세히 설명하는 본 개시 내용의 시스템의 개략적 표현을 도시한다.
도 4a-b는 일 실시예에 따라 안테나에 의해 서비스될 수 있는 클라이언트 장치의 동작 컴포넌트를 상세히 설명하는 본 개시물의 시스템의 개략적 표현을 도시한다.
도 5a-f는 일 실시예에 따라 3 차원 공간에서 실시간 응답 및 연속 위치 기반 서비스를 가능하게 하기 위해 구성될 수 있는 동기화된 컴퓨팅 센터를 상세히 설명하는 본 개시 내용의 시스템의 개략적 표현을 도시한다.
도 6a-c는 일 실시예에 따라 수퍼-피어 장치를 통해 연속적인 위치 기반 컴퓨팅 및 렌더링 서비스를 가능하게하는 본 개시 내용의 시스템의 개략적 표현을 도시한다.
도 7a-d는 일 실시예에 따라 서버 호핑이 필요할 수 있을 때 3 차원 공간에서 실시간 응답 및 연속적인 위치 기반 서비스를 가능하게하는 방법의 블록도를 도시한다.
도 8은 일 실시예에 따라 안테나 호핑이 필요할 수 있을 때 3 차원 공간에서 실시간 응답 및 연속적인 위치 기반 서비스를 가능하게하는 방법의 블록도를 도시한다.
도 9는 종래 기술에 따른 플랫 네트워크 대역폭 슬라이싱의 다이어그램을 도시한다.
도 10은 일 실시예에 따른 여러 동적 네트워크 슬라이싱 및 QOS 관리 파라미터를 도시한다.
도 11은 일 실시예에 따른 서비스 컨텍스트 파라미터를 도시한다.
도 12는 일 실시예에 따른, 서비스 컨텍스트 파라미터에 포함된 우선 순위 인덱스를 결정하기 위해 사용될 수 있는 프로파일 유형을 도시한다.
도 13은 일 실시예에 따른 동적 네트워크 슬라이싱의 예시적인 다이어그램을 도시한다.
도 14는 일 실시예에 따른 대역폭 및 QOS를 최적화하는 방법의 블록도를 도시한다.
도 15는 동적 네트워크 슬라이싱 및 서비스 품질 관리를 수행하기 위한 방법의 블록도를 도시한다.
아래의 설명에서, 다양한 실시예를 설명의 방식으로 보여주는 도면을 참조한다. 또한, 여러 가지 예를 참조하여 다양한 실시예를 설명한다. 실시예는 청구된 주제의 범위를 벗어나지 않고 설계 및 구조의 변경을 포함할 수 있음을 이해해야 한다.
도 1은 일 실시예에 따른, 3 차원 공간에서의 실시간 응답 위치 기반 클라우드 컴퓨팅, 렌더링, 추적 및 통신 서비스를 가능하게 하는 광역 분산 컴퓨팅 센터 네트워크(WADCCN) 시스템(100)의 개략적 표현을 도시한다. 3 차원 공간은 물리적 세계의 공간, 가상, 혼합 또는 증강 현실(VR, MR 및 AR)을 포함할 수 있는 가상 세계 또는 물리적 세계 및 가상 세계 모두를 지칭할 수 있다.
WADCCN 시스템(100)은 다양한 분산 컴퓨팅 센터(102)(DCC)들을 포함할 수 있으며, 이들 중 하나 이상은 데이터 센터(104)(DC)에 연결되고 DC(104)에 의해 동기화된다. 일 실시예에서, 2 이상의 통신적으로 연결되고 동기화된 DCC(102)는 넓은 지리적 영역을 커버하고 서비스하도록 구성될 수 있는 WADCCN 시스템(100)을 형성할 수 있다. 다른 실시예에서, 적어도 하나의 DC(104)에 통신적으로 연결된 적어도 하나의 DCC(102)는 더 작은 지리적 영역을 커버하고 서비스하도록 구성될 수 있는 동기화된 분산 컴퓨팅 센터(DDC)(106)를 형성할 수 있다.
도 2는 일 실시예에 따른, 도 1에서 설명된 WADCCN 시스템(100)에 포함될 수 있는 동기화된 DDC(106)의 아키텍처 다이어그램을 도시한다. 도 2의 시스템은 도 1의 시스템과 유사한 요소를 포함할 수 있으며, 따라서 동일하거나 유사한 부재 번호를 포함할 수 있다.
도 2에서, 복수의 컴퓨팅 센터(202)(CC)는 서로 통신 가능하게 연결되어 DCC(102)를 형성한다. CC 간의 연결은 유선 또는 무선 연결일 수 있다. 일부 실시예에서, 하나 이상의 DC(104)에 통신적으로 연결된 2 이상의 CC(202)는 동기화된 CC(204)를 형성할 수 있다. 일반적으로, 동기화된 CC(204)는 도 4에서 더 설명되는 바와 같이 지리적으로 특정 서버 구역을 서비스하도록 구성될 수 있다.
DC(104)는 통신 및 저장 시스템, 전원 공급 장치, 리던던트 데이터 통신 연결, 환경 제어 및 다양한 보안 장치와 같은 컴퓨터 시스템 및 관련 구성 요소를 수용하는 시설을 포함할 수 있다. DC(104)는 원격 지역에 위치할 수 있고 복수의 DCC(102)에 서비스를 제공하기 위해 비교적 큰 지리적 범위를 커버할 수 있다. 예를 들어, DC(104)는 WADCCN 시스템(100)의 도시, 국가 또는 일부 경우에 대륙 설정을 서비스하고 동기화할 수 있도록 충분한 영역을 커버할 수 있다.
일부 실시예에서, DC(104)는 애플리케이션 및 사용자 데이터 저장 및 상이한 클라우드 서버(208)로부터 수신된 데이터의 동기화를 수행하기에 충분한 컴퓨팅 리소스를 갖는 하나 이상의 마스터 서버(206)를 포함할 수 있다. 데이터 동기화는 다양한 서버 구역으로부터 상이한 클라우드 서버(208)에 걸쳐 디지털 현실 및 사용자 데이터의 일관성 및 균일성을 유지하는 프로세스를 포함할 수 있다.
다른 실시예에서, 클라우드 서버(208)를 수용하는 CC(202)는 DC(104)의 더 작은 버전일 수 있고, 따라서 컴퓨터 시스템 및 관련 구성 요소를 수용하는 설비를 포함할 수도 있다. 그러나, CC(202)는 사용자에게 더 가까이 밀집된 영역에 위치하여 사용자에게 더 나은 서비스를 제공할 수 있다(예를 들어, 감소된 지연 및 증가된 서비스 품질(QOS)을 갖는다)는 점에서 DC(104)와 상이할 수 있다.
일부 실시예에서, 약 2 개 내지 약 50 개의 CC(202)가 서로 연결되어 DCC(102)를 형성할 수 있다. 네트워크 연결 안테나(210)는 통신 서비스 및 추적 서비스를 제공하기 위해 CC(202), DC(104) 및/또는 CC(202)에 의해 서비스되는 영역에 비교적 가까운 영역 내에 구성될 수 있다.
일 실시예에서, 실외에 위치한 장치를 서비스하기 위해, 안테나(210)는 5세대 무선 시스템 통신(5G)과 같은, 밀리미터 파(mmW) 기반 안테나 시스템 또는 mmW 기반 안테나와 서브 6GHz 안테나 시스템의 조합을 포함할 수 있다. 다른 실시예에서, 안테나(210)는 4G 안테나와 같은 다른 유형의 안테나를 포함할 수 있거나, mmW/서브 GHz 안테나 시스템을 위한 지원 안테나로서 사용될 수 있다.
안테나(210)가 실내에서 서비스하는 실시예에서, 안테나(210)는 무선 근거리 네트워킹(WiFi)을 사용하여, 예를 들어, 16GHz에서 데이터를 제공할 수 있다.
본 개시물의 실외 안테나 시스템의 경우, 초고주파 대역이라고도 하는 mmW 대역이 사용된다. 밀리미터 파 대역은 30 ~ 300GHz에 이른다. 그러나 약 10 내지 300GHz의 인접한 초고주파도 그러한 파장이 mmW와 유사하게 전파되기 때문에 포함될 수 있다. Mmw 기반 안테나 또는 mmW 기반 안테나와 서브 GHz 안테나 시스템의 조합은 mmW의 극도로 높은 주파수로 인해 반사율이 높아 벽이나 다른 단단한 물체에 의해 쉽게 차단되며, 나뭇잎 또는 거친 기상 조건 통과할 때 상당한 감쇠를 겪을 수 있다. 따라서, 안테나(210)는 그리드 패턴으로 배열된 소형 mmW 송수신기를 포함할 수 있으며, 이는 전송 전력을 증가시키지 않고 집합적 에너지(collective energy)를 확대하고 이득을 증가시키며 전력 손실을 감소시키는데 도움을 줄 수 있다. 다중 입력 다중 출력 또는 MIMO와 같은 기술을 사용하여 여러 장치에서 동시에 빔을 분리하거나 여러 데이터 스트림을 단일 장치로 전송하여 QOS를 높일 수 있다. 또한, 안테나는 밀리미터 파의 정확한 전파를 보장하기 위해 약 100 미터에서 약 2km 사이의 비교적 작은 영역을 커버할 수 있다. 서브 6GHz 및 mmW 주파수 공간을 모두 활용하는 안테나(210)는 동기화된 CC(204)의 요소에 유비쿼터스 또는 매우 넓은 커버리지 및 네트워크 용량을 제공할 수 있다.
도 3a-3b는 본 개시 내용의 실시예들에 따른 클라우드 서버(208)의 예시적인 다이어그램들을 도시한다. 도 3a-b의 시스템은 도 1-2의 시스템과 유사한 요소를 포함할 수 있고, 따라서 동일하거나 유사한 부재 번호를 포함할 수 있다.
도 3a는 일 실시예에 따른 클라우드 서버(208) 내에 내장된 운영 체제(302)를 도시한다. 클라우드 서버(208)에 저장된 운영 체제(302)는 클라우드 서버(208)의 프로세서에 의해 실행될 때 실시간 응답적이고 연속적인 위치 기반 클라우드 컴퓨팅, 렌더링, 추적, 및 동기화된 DCC를 사용하는 3 차원 공간에서의 클라이언트 장치의 통신 서비스를 활성화(enable)한다. 운영 체제(302)는 네트워크 운영 체제(304)(NOS), 디지털 현실 가상 무선 액세스 네트워크(VRAN)(306) 및 경험 운영 체제(OS)(308)를 포함할 수 있다. 클라우드 서버(208) 내의 운영 체제(302)는 NOS(304)를 통해 하나 이상의 안테나(210)에 통신 가능하게 연결될 수 있다.
NOS(304)는 안테나(210)를 클라우드 서버(208)에 연결하기 위한 기능을 제공하는 일련의 데이터 및 명령을 포함한다. NOS(304)는 안테나(210)를 디지털 현실 장치(310) 또는 다른 연결된 컴퓨팅 장치와 같은 클라이언트 장치(314)에 연결하기 위한 기능을 추가로 포함한다. 디지털 현실 장치(310)는, 예를 들어, 헤드 마운트 디스플레이 장치, 씨스루 장치 및 스마트 콘택트 렌즈를 포함할 수 있다. 디지털 현실 장치 외에, 클라이언트 장치는 사물 인터넷 장치와 같이 클라우드 서버(302)와 서로 연결될 수 있는 임의의 유형의 적합한 컴퓨팅 장치를 포함할 수 있다. 연결된 컴퓨팅 장치의 비 제한적인 예에는 차량(예컨대, 자동차, 기차, 비행기, 드론, 놀이기구 등), 모바일 장치(예컨대, 휴대폰, 노트북 컴퓨터, 태블릿 컴퓨터 등), 웨어러블 장치(예컨대, 신발, 장갑, 모자, 반지, 옷 등), 컴퓨팅 및 통신 하드웨어가 내장된 발사체(예컨대, 스포츠 공, 프리스비, 부메랑, 기타 장난감) 및 기차길, 거리, 가로등, 건물 등와 같은 내장된 컴퓨팅 및 통신 하드웨어를 갖는 다른 물리적 물체를 포함한다.
일 실시예에서, 클라우드 서버(208)에 사용되는 NOS(304)는 가상의 네트워크 기능(VNF)의 설계, 생성, 오케스트레이션, 모니터링 및 라이프 사이클 관리를 위한 기능을 제공하는 오픈 소스 소프트웨어 플랫폼인 ONAP(Open Network Automation Platform), VNF에 포함된 캐리어 규모의 소프트웨어 정의 네트워크(SDN) 및 위의 기능을 결합한 상위 레벨 서비스일 수 있다. ONAP는 동적 실시간 클라우드 환경에서 이러한 기능과 서비스의 정책 기반 자동 상호 작용을 제공하여 개발 속도를 높이고 운영 자동화를 향상시킨다.
일반적으로 무선 기능을 관리하는 기저 대역 프로세서는 무선 사이트(예컨대, 무선 또는 네트워크 안테나)에 위치한다. 본 개시물의 디지털 현실 VRAN(306)을 구현하는 것은 원래 무선 사이트에 있던 기저 대역 프로세서를 CC 및 DC로 이동하는 것을 포함하며, 클라우드 서버(208) 및 마스터 서버 상의 가상 머신(VM)을 사용하여 구현되며, 무선 사이트에서 기능을 분산하고 무선 액세스 네트워크(RAN)에서 네트워크 기능을 가상화한다. VM은 컴퓨터 아키텍처를 기반으로 하고 물리적 컴퓨터의 기능을 제공하는 컴퓨터 시스템의 소프트웨어 기반 에뮬레이션이다.
안테나(210)가 시스템의 다른 요소와 디지털 현실 장치(310) 사이의 데이터 연결을 가능하게 하는 mmW 무선 신호를 제공할 때, 밀리미터 파의 매우 높은 주파수 때문에, 네트워크 신호는 더 먼 거리에서 효율적으로 전파되지 않을 수 있으며, 이러한 거리에서 대기, 비 및 초목에 과도하게 흡수될 수 있다. 따라서, 밀집된 지역에서 여러 CC를 사용함으로써, 디지털 현실 VRAN(306)은 사용자 근처에서 네트워크 자원의 효율적인 스케일링 및 풀링을 수행하여 네트워크 신호를 사용자에게 더 가깝게 가져오고 mmW 스펙트럼 신호의 언급된 단점을 피할 수 있다.
경험 OS(308)는 QOS 관리를 위해 네트워크 신호를 제어하고 클라이언트 장치에 제공하는데 필요한 프로세싱를 결정하기 위해 디지털 현실 VRAN(306)에 의해 사용되는 데이터 및 명령을 포함한다. 일부 실시예에서, 경험 OS(308)는 안테나(210)에 의해 서비스될 클라이언트 디바이스의 수, 위치 및 방향 및 메타 데이터, 뿐만 아니라 각각의 클라이언트 장치(314) 및 각각의 안테나(210)에 영향을 미치고 QOS 관리에 영향을 미칠 수 있는 컨텍스트와 관련된 데이터 및 명령을 수신, 저장, 처리 및 디지털 현실 VRAN(306)에 제공한다.
도 3b는 네트워크를 통해 클라이언트 장치(314)에 연결된 본 개시 내용의 클라우드 서버(208)를 도시한다. 클라우드 서버(208)는 메모리(316) 및 적어도 하나의 프로세서(318)를 포함한다. 메모리(316)는 데이터베이스 또는 데이터 구조에 영구 가상 세계 시스템(320)을 저장하고 각각의 실제 세계 요소에 대응하는 가상 복제물 A, B, C 및 D와 같은 복수의 가상 복제물(322)을 포함한다. 가상 복제물(322)은 클라이언트 장치(314)에 연결된 센서를 통해 실제 세계 개체에 통신적으로 연결된다. 메모리(316)는 또한 가상 객체에 의해 표현될 수 있는 애플리케이션 뿐만 아니라 실제 세계에서 이용 가능하지 않은 순수 가상 객체를 추가로 저장할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 메모리(316)는 사용자가 실제 세계 엔티티, 순수 가상 개체 및 애플리케이션의 가상 복제물(322)을 모델링하고 편집할 수 있도록 구성된 소프트웨어 및 하드웨어를 포함할 수 있는 복제물 편집기(324)를 더 포함할 수 있다. 복제물 편집기(324)는, 예를 들어, 가상 복제물(322), 순수 가상 개체 및 애플리케이션을 입력하고 편집하는데 필요한 데이터 및 명령을 저장할 수 있는 CAD(computer-aided drawing) 소프트웨어일 수 있다. 복제물 편집기(324)는 형상, 위치, 위치 및 방향, 물리적 특성 및 예상되는 기능을 설명하는 데이터 및 명령을 나타내는, 각 가상 복제물(322), 순수 가상 개체 및 애플리케이션과 관련된 명시적 데이터 및 명령(326)의 입력을 가능하게 할 수 있다. 일 실시예에서, 우선 순위 데이터, 건축 자재, 벽 두께, 전기 설비 및 회로, 수도관, 소화기, 비상구, 창문 위치, 기계 성능 파라미터, 기계 센서 및 밸브 위치 등와 같은 명시적 데이터 및 명령(326)은 클라이언트 장치(314)의 센서에 의해 획득되지 않고, 그 대신에 복제 편집기(324)를 통해 디지털 방식으로 입력될 필요가 있을 수 있다. "명령"은 프로세서(318)에 의해 실행될 수 있는 코드(예를 들어, 이진 코드)를 지칭한다. 영구 가상 세계 시스템의 맥락에서, 명령은 가상 복제물(322)상에서 실제 세계 엔티티의 동작을 나타낸다.
일부 실시예에서, 가상 복제물(322)은 SLAM 또는 파생-매핑 기반 데이터; 3D 기하학 데이터; 3D 포인트 클라우드 데이터; 또는 가상 복제물(322)에 대한 3D 구조를 모델링하는 역할을 할 수 있는 실제 세계 구조적 속성을 나타내는 지리 정보 시스템 데이터와 같은 3D 세계 및 건물 데이터 중 하나 이상을 포함한다.
예를 들어, 엘리베이터의 가상 복제물(322)은 엘리베이터의 역학 및 기능과 함께 기하학, 재료 및 물리학을 나타내는 데이터 및 명령을 포함할 수 있다. 한 층에서 다른 층으로의 이동과 같은 기능은 엘리베이터가 실제 생활에서 이동함에 따라 영구 가상 세계 시스템(320)에서 실시간으로 업데이트될 수 있다. 마찬가지로, 엘리베이터가 영구 가상 세계 시스템(320)으로부터의 통신에 응답하여 엘리베이터가 제어될 수 있도록 하는 충분한 컴퓨팅 및 통신 하드웨어 및 연결된 전기 기계 구성 요소를 포함하는 경우, 엘리베이터는 가상 복제물(322)을 조작함으로써 실제 생활에서 간접적으로 조작될 수 있다.
명시적 데이터 및 명령(326)을 사용하여 실제 세계 엔티티를 가상 복제물(322)으로 변환하고 영구 가상 세계 시스템(320)에서 이용 가능하게 하는 모델링 기술은 실제 세계 엔티티의 즉시 이용 가능한 CAD 모델에 기초할 수 있다. 예를 들어, 기계 소유자는 영구 가상 세계 시스템(320)의 관리자를 제공하거나 자신의 기계의 이미 존재하는 디지털 CAD 모델을 스스로 입력할 수 있다. 유사하게, 건물 소유주는 건물 정보 모델(BIM)에 건물 세부 사항을 제공하여 영구 가상 세계 시스템(320)에 저장할 수 있으며, 이는 감지 메커니즘을 통해 볼 수 없거나 쉽게 획득할 수 없는 정보를 포함할 수 있다. 이러한 실시예에서, 이러한 실제 세계 엔티티의 소유자는 예를 들어 인센티브 시스템을 통해 또는 법적 요건에 의해 달성될 수 있는 영구 가상 세계 시스템(320)에 가상 복제물(322)을 추가할 책임이 있을 수 있다. 일부 실시예에서, 영구 가상 세계 시스템(320)의 관리자 및 심지어 정부 공무원은 실제 세계 엔티티의 소유자와 협력하여 실제 세계 엔티티를 영구 가상 세계 시스템(320)에 입력하고 따라서 영구 가상 세계 시스템(320)의 더 빠르고 철저한 생성을 실현할 수 있다.
다른 실시예에서, 합성 조리개 레이더, 실제 조리개 레이더, LIDAR(Light Detection and Ranging), 역 조리개 레이더, 모노 펄스 레이더 및 기타 유형의 이미징 기술과 같은 레이더 이미징이 실제 세계 엔티티를 영구 가상 세계 시스템(320)으로 통합하기 전에 실제 세계 엔티티를 매핑하고 모델링하는데 사용될 수 있다. 이러한 기술 솔루션을 활용하는 것은 특히 구조의 원래 모델을 사용할 수 없는 경우 또는 정보가 누락되었거나 가상 작업에 추가 정보를 추가해야 하는 경우에 수행될 수 있다.
복제물 편집기(324)를 통해 입력된 명시적 데이터 및 명령(326)은 실제 세계 엔티티의 형상 및 기타 속성과는 별도로, 실제 세계 엔티티의 예상 기능을 상세히 설명하는 설명 데이터 및 명령을 포함할 수 있다. 예를 들어, 건물의 명시적 데이터 및 명령(326)은 건물의 모양 및 속성(예컨대, 3D 모양, 벽 두께, 화재 경보기 위치, 각 세그먼트에 사용되는 재료, 창문 위치, 전선 및 수도관의 위치 등)을 건물이 소비하도록 설계된 대역폭의 양, 건물에서 허용할 수 있는 사람 수, 매일 순환해야 하는 사람 수 등을 자세히 설명하는 설명 데이터 및 명령과 함께 포함할 수 있다.
가상 복제물(322)을 생성하는데 사용되는 모델링 기술과는 별개로, 각 가상 복제물(322)의 정보는 각각의 실제 세계 엔티티의 매우 정확한 가상 복제물(322)이 이용 가능하도록 각각의 대응하는 실제 세계 엔티티에 대한 충분한 세부 사항을 제공해야 한다. 가상 복제물(322)은 다중 소스 감각 데이터(328)를 통해 강화되고 업데이트된다. 따라서, 각각의 가상 복제물(322)은 각각의 실제 세계 엔티티의 실제 모습 및 행동을 설명하는 역할을 하는 데이터(330) 및 명령(332)을 포함한다.
다중 소스 감각 데이터(328)는 또한 실제 세계 요소로부터의 마이크로 컨텍스트 A, B, C 및 D(도시되지 않음)를 포함하는 마이크로 컨텍스트 및 매크로 컨텍스트(도시되지 않음)와 같은 컨텍스트 데이터를 포함할 수 있다. 이 데이터는 영구 가상 세계 시스템(320)으로 전송되어 각각 대응하는 디지털 마이크로 컨텍스트 A, B, C 및 D를 포함하는 가상 마이크로 컨텍스트(334) 및 가상 매크로 컨텍스트(336)가 되고, 이들은 클라이언트 장치(314)의 센서에 의해 획득된 다중 소스 감각 데이터(328)에 기초하여 실시간으로 업데이트된다. 가상 마이크로 컨텍스트(334) 및 가상 매크로 컨텍스트(336)는 또한 마이크로 컨텍스트(334) 및 매크로 컨텍스트(336) 내의 요소의 각각의 실제 세계 외관 및 동작을 설명하는 역할을 하는 데이터(330) 및 명령(332)을 포함한다.
각 엔티티 및 전체 시스템에 해당하는 컨텍스트와 함께 실제 세계의 모양과 행동을 모방하는 감각적이고 명시적인 데이터 및 명령과 함께 영구 가상 세계 시스템(320)을 포함하는 것은 QOS의 관리 및 실시간 추적, 통신, 렌더링 및 컴퓨팅과 같은 서비스의 제공이 각 가상 복제물(322)에 내장된 데이터 및 명령에 직접 연결될 수 있기 때문에, 각 클라이언트 장치(314)에 대한 QOS의 조정을 도울 수 있다. 따라서, 일부 실시예에서, 네트워크 슬라이싱 및 서비스 품질 관리는 영구 가상 세계 시스템(320)으로부터의 데이터에 기초한다.
도 4a-b는 일 실시예에 따라 안테나(210)에 의해 서비스될 수 있는 클라이언트 장치(314)(예를 들어, 디지털 현실 장치(310) 또는 다른 연결된 컴퓨팅 장치)의 동작 컴포넌트(402)를 포함하는 다이어그램(400)을 도시한다. 도 4a-b의 시스템은 도 1-도 3b의 시스템의 것과 유사한 요소를 포함할 수 있고, 따라서 동일하거나 유사한 부재 번호를 포함할 수 있다.
도 4a는 클라이언트 장치(314)의 동작 컴포넌트(402)가 전원(404), 메모리(406), 센서(408) 및 mmW 송수신기(410)를 포함하고, 이들 모두 프로세서(412)에 동작 가능하게 연결된 일 실시예를 도시한다.
전원(404)은 클라이언트 장치에 전력을 제공하도록 구성된다. 일 실시예에서, 전원(404)은 배터리 일 수 있다. 전원(404)은 클라이언트 장치에 내장되거나 클라이언트 장치로부터 제거될 수 있으며 재충전 가능하거나 재충전 불가능할 수 있다. 일 실시예에서, 클라이언트 장치는 하나의 전원(404)을 다른 전원(404)으로 교체함으로써 다시 전원이 공급될 수 있다. 다른 실시예에서, 전원(404)은 개인용 컴퓨터에 부착된 범용 직렬 버스("USB"), 파이어와이어(FireWire), 이더넷, 썬더볼트(Thunderbolt) 또는 헤드폰 케이블과 같은 충전 소스에 부착된 케이블에 의해 재충전될 수 있다. 또 다른 실시예에서, 전원(404)은 유도 충전에 의해 재충전될 수 있으며, 여기서 케이블을 통해 다른 것에 플러깅될 필요 없이 유도 충전기에서 전원(404)으로 에너지를 전달하는데 전자기장이 사용된다. 다른 실시예에서, 충전을 용이하게하기 위해 도킹 스테이션이 사용될 수 있다.
메모리(406)는 애플리케이션 프로그램 명령을 저장하고 센서(408)에 의해 캡처된 다중 소스 감각 데이터를 저장하도록 구성된 컴퓨팅 하드웨어 및 소프트웨어로서 구현될 수 있다. 메모리(406)는 컴퓨터 판독 가능 매체 또는 하드 드라이브, 메모리 카드, 플래시 드라이브, ROM, RAM, DVD 또는 기타 광학 디스크 뿐만 아니라 다른 기록 가능 및 판독 전용 메모리와 같은 전자 장치의 도움으로 판독될 수 있는 데이터를 저장하는 다른 매체를 포함하여 프로세서(4121)에 의해 액세스 가능한 정보를 저장할 수 있는 임의의 적절한 유형일 수 있다. 메모리(406)는 영구 저장 장치에 더하여 임시 저장 장치를 포함할 수 있다.
센서(408)는 여러 가지 중에서도 관성 측정 유닛(IMU), 가속도계 및 자이로 스코프 중 하나 이상을 포함할 수 있다. IMU는 가속도계와 자이로스코프의 조합을 사용하여 클라이언트 장치의 속도, 가속도, 각운동량, 변환 속도, 회전 속도 및 기타 원격 측정 메타 데이터를 측정하고 보고하도록 구성된다. 일 실시예에서, IMU 내의 가속도계는 3 개의 직교 방향으로 가속도를 측정할 수 있는 3 축 가속도계를 포함할 수 있다. 다른 실시예에서, 하나, 둘, 셋 또는 그 이상의 개별 가속도계가 IMU 내에 포함될 수 있다. 다른 실시예에서, 추가 가속도계 및 자이로스코프는 IMU와 별도로 포함될 수 있다.
mmW 송수신기(410)는 클라이언트 장치가 안테나로부터 mmW를 수신하고 디지털 현실 콘텐츠와 상호 작용할 때 데이터를 안테나로 다시 전송할 수 있도록 할 수 있다. mmW 송수신기(410)는 또한 클라이언트 장치의 위치 추적을 가능하게 할 수 있다. mmW 송수신기(410)는 양방향 통신 mmW 송수신기(410)일 수 있다.
일 실시예에서, 센서(408)(예를 들어, IMU, 가속도계 및 자이로 스코프)의 기능을 mmW 송수신기(410)에 의해 제공되는 위치 추적과 결합하면 서브 센티미터 또는 서브 밀리미터의 위치 및 방향 추적을 가능하게 할 수 있으며, 이는 클라이언트 장치의 실시간 위치 및 방향을 추적할 때 정확도를 향상시키질 수 있고, 일반적인 사용자 경험을 향상시킬 수 있다.
클라이언트 장치의 추적은 다른 기술을 사용하여 수행될 수 있다. 예를 들어, 3 개 이상의 안테나에서 수집된 정보를 사용하는 TOA(Time of Arrival) 추적 기술을 사용하여 추적을 수행할 수 있다. 그 다음, 클라이언트 장치는 범위 내의 모든 안테나에서 수신되는 신호를 보낸다. 그 다음, 각 안테나는 신호가 전송된 시간부터 신호를 수신하는데 걸린 시간을 측정하여 클라이언트 장치의 위치를 삼각 측량한다. 다른 실시예에서, TOA와 유사하게 신호가 3 개의 기지국에 도달하는데 걸리는 시간을 사용하는 대신, 클라이언트 장치 신호가 안테나에 도달하는 각도를 사용하는 AOA(Angle of Arrival) 기술을 사용하여 클라이언트 장치의 추적을 수행할 수 있다. 복수의 안테나(최소 3 개) 간의 도착 각 데이터를 비교하여 클라이언트 장치의 상대적 위치를 삼각 측량할 수 있다. 다른 실시예에서, 다른 추적 기술(예를 들어, 시각적 이미징, 레이더 기술 등)이 사용될 수 있다.
다른 실시예에서, GPS, BDS, 글로나스(Glonass), QZSS, 갈릴레오(Galileo) 및 IRNSS와 같은 다중 위성 기반 내비게이션 시스템을 집합적으로 지칭하는 글로벌 내비게이션 위성 시스템(GNSS)이 장치의 위치 지정을 가능하게 하는데 사용될 수 있다. 충분한 수의 위성 신호와 삼각법 및 삼각 측량과 같은 기술을 사용하여 GNSS는 장치의 위치, 속도, 고도 및 시간을 계산할 수 있다. 일 실시예에서, 외부 포지셔닝 시스템은 기존 셀룰러 통신 네트워크의 아키텍처를 통해 보조 GNSS(AGNSS)에 의해 증강되며, 기존 아키텍처는 5G를 포함한다. 다른 실시예에서, AGNSS 추적 시스템은 4G 셀룰러 통신 네트워크에 의해 추가로 지원된다. 실내 실시예에서, GNSS는 Wi-Fi와 같은 무선 무선 근거리 통신망을 통해 추가로 강화되며, 바람직하게는 16GHz에서 데이터를 제공하지만 이에 제한되지 않는다. 대안의 실시예에서, GNSS는 차동 GPS(DGPS), 위성 기반 증강 시스템(SBAS), 실시간 운동학(RTK) 시스템과 같은 다른 기술을 통해 증강된다. 일부 실시예에서, 장치의 추적은 장치의 AGNSS 및 관성 센서의 조합에 의해 구현된다.
프로세서(412)는 명령을 수신하고 처리하도록 구성된 컴퓨팅 하드웨어 및 소프트웨어로서 구현될 수 있다. 예를 들어, 프로세서(718)는 이미징 요청을 제공하고, 이미징 데이터를 수신하고, 이미징 데이터를 환경 또는 다른 데이터로 처리하고, 사용자 입력 데이터 및/또는 이미징 데이터를 처리하여 사용자 상호 작용 데이터를 생성하고, 에지 기반(온-디바이스(on-device)) 머신 러닝 트레이닝 및 추론을 수행하고, 서버 요청을 제공하고, 서버 응답을 수신하고 및/또는 사용자 상호 작용 데이터, 환경 데이터 및 콘텐츠 객체 데이터를 하나 이상의 다른 시스템 구성 요소에 제공하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 프로세서(412)는 I/O 모듈(미도시)로부터 사용자 입력 데이터를 수신하고 각각 메모리(406)에 저장된 애플리케이션을 구현할 수 있다. 다른 예들에서, 프로세서(412)는 실제 세계로부터 캡처된 센서(408)로부터 다중 소스 감각 데이터를 수신할 수 있거나, 클라이언트 장치(314)의 정확한 위치 및 방향을 수신할 수 있고, 그 데이터를 추가 처리를 위해 서버로 보내기 전에 데이터의 일부를 준비할 수 있다.
도 4b는 클라이언트 장치(314)가 전원(404), 메모리(406) 및 결합된 센서/mmW 송수신기(414)를 포함하고, 이들 모두 프로세서(412)에 동작 가능하게 연결된 일 실시예를 도시한다. 동작 컴포넌트(402)의 기능 은도 4a에 설명된 것과 동일할 수 있다.
일부 실시예에서, 추적 모듈(미도시)은 IMU, 가속도계 및 자이로 스코프의 기능과 mmW 송수신기(410)가 제공하는 위치 추적을 결합함으로써 규현될 수 있고, mmW 기반 안테나에 의해 제공되는 정확한 추적, 저지연 및 고 QOS 기능은 서브 센티미터 또는 서브 밀리미터의 위치 및 방향 추적을 가능하게 할 수 있고, 이는 클라이언트 장치(314)의 실시간 위치 및 방향을 추적할 때 정확도를 증가시킬 수 있다.
다른 실시예에서, 하나 이상의 동작 컴포넌트(402)가 생략될 수 있거나, 하나 이상의 추가 컴포넌트가 추가될 수 있다.
도 5a-e는 일 실시예에 따른, 서버 호핑 및 안테나 호핑을 통해 3 차원 공간에서의 실시간 응답 및 연속적인 위치 기반 서비스를 가능하게 하도록 구성될 수 있는 동기화된 CC(204)의 아키텍처 다이어그램을 도시한다. 도 5a-e의 시스템은 도 1-4b의 시스템들과 유사한 요소들을 포함할 수 있고 따라서 동일하거나 유사한 부재 번호를 포함할 수 있다. 동기화된 CC(204)에서, 사용자(502)는 하나 이상의 디지털 현실 애플리케이션(506)과 같은 하나 이상의 소스로부터 검색된 디지털 현실 콘텐츠(504)를 수신하고 상호 작용할 수 있다. 디지털 현실 콘텐츠(504)를 생성하는 디지털 현실 데이터는 클라우드 서버에 의해 계산 및 렌더링되고, 예를 들어 디지털 현실 장치(310)를 통해 사용자(502)에 의해 시청된다. 디지털 현실 장치(310)는 하나 이상의 안테나에 의해 지속적으로 추적된다.
일부 실시예에서, 하나 이상의 디지털 현실 애플리케이션(506)에 의해 제공되는 디지털 콘텐츠는 이미지 데이터, 3D 기하학적 구조, 비디오 데이터, 오디오 데이터, 텍스트 데이터, 햅틱 데이터 또는 이들의 조합 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 이들 실시예에서, 적어도 하나의 사용자(502)에게 제공될 디지털 콘텐츠의 하나 이상의 부분은 증강 현실(AR), 가상 현실(VR) 또는 혼합 현실(MR) 디지털 콘텐츠를 포함할 수 있다. 사용자(502)가 AR 디지털 콘텐츠인 디지털 콘텐츠를 보는 경우, AR 디지털 콘텐츠는 사운드, 비디오, 그래픽 또는 GPS 데이터와 같은 컴퓨터 생성 감각 입력에 의해 증강된 물리적, 실제 세계 환경 요소를 포함한다. 증강 기술은 일반적으로 실제 세계에서 추가 정보 또는 가상 객체를 오버레이하는 것과 같은 환경 요소와 함께 의미론적 맥락에서 실시간으로 수행된다. AR 디지털 콘텐츠는 사용자(502)의 주변 실제 세계 또는 실제 세계의 가상 객체 오버레이에 대한 정보를 상호 작용하고 디지털로 조작할 수 있게 한다. 사용자(502)가 VR 디지털 콘텐츠인 디지털 콘텐츠를 보는 경우, VR 디지털 콘텐츠는 실제 세계를 시뮬레이션된 세계로 대체하는데 사용되는 가상 요소를 포함할 수 있다. 사용자(502)가 디지털 콘텐츠를 MR 디지털 콘텐츠로 보는 경우, MR 디지털 콘텐츠는 가상 요소와 상호 작용하는 증강된 물리적, 실제 세계 환경 요소의 혼합을 포함할 수 있다. 예를 들어, MR 경험에는 카메라가 실제 사람을 캡처하는 상황이 포함될 수 있다. 그 후, 적합한 컴퓨터 소프트웨어는 인간의 3D 메시를 생성한 다음 가상 세계에 삽입되고 실제 세계와 상호 작용할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 클라우드 서버는 하나 이상의 디지털 현실 애플리케이션(506)으로부터 디지털 콘텐츠를 렌더링하는 것과 같은 고부하 애플리케이션을 수행하기에 충분한 컴퓨팅 리소스를 갖는 원격 서버일 수 있다. 클라우드 서버는 결합된 단일 데이터 스트림을 적어도 하나의 디지털 현실 장치(310)에 제공하도록 구성될 수 있다. 일부 실시예에서, 클라우드 서버는 mmW 기반 무선 시스템 통신 및/또는 무선 근거리 통신망(Wi-Fi)을 포함하나 이에 제한되지 않는 무선 시스템 통신을 통해 디지털 현실 장치(310) 및 디지털 현실 애플리케이션(506)에 통신적으로 연결한다. Mmw 기반 연결은 일반적으로 고도의 상호 작용적 디지털 현실 애플리케이션을 실행하는데 필요한 파라미터를 준수하는 낮은 지연시간(예컨대, 1 내지 약 5 밀리 초의 E2E(엔드-투-엔드) 지연)과 필드의 엔드 포인트에 대한 약 높은 다운 링크 속도(예컨대, 1 내지 약 10Gbps 다운 링크 속도)를 허용할 수 있다. 이것은 고품질, 저 지연, 실시간 디지털 콘텐츠 스트리밍을 야기할 수 있다.
클라우드 서버를 포함하는 클라우드 컴퓨팅 네트워크는 CPU, 메모리 및 저장 장치와 같은 리소스를 애플리케이션 간에 공유하는 추상화되고 가상화된 인프라구조에서 실행되는 컴퓨팅 환경을 구현한다. 일반적으로, 클라우드 컴퓨팅 환경은 네트워크 또는 인터넷을 통해 제공되는 소프트웨어 및 서비스를 통해 분산 데이터 저장소 및 기타 콘텐츠의 분산 컴퓨팅 아키텍처를 구현한다. 클라우드 컴퓨팅 네트워크를 사용하여, 컴퓨팅 파워, 컴퓨터 인프라구조, 애플리케이션 및 비즈니스 프로세스에 대한 액세스는 요청시 사용자에게 서비스로서 제공될 수 있다. 도 2에서 설명한 바와 같이, 클라우드 서버는 CC와 같은 시설에 위치할 수 있다.
일부 실시예에서, 동기화된 CC(204)는 공공 또는 비공개 클라우드, 포그 서버 및 엔터프라이즈 시스템, 모바일 플랫폼 및 사용자 장치와 같은 에지 장치 및 시스템을 사용하는 분산 컴퓨팅 기능을 표시할 수 있는 클라우드 대 에지 인프라에서 구현될 수 있으며, 이들 모두 네트워크를 통해 연결될 수 있다. 클라우드-엣지 컴퓨팅 네트워크를 사용하여, 컴퓨팅 파워, (예컨대, 소위 IaaS(infrastructure as a service)를 통한) 컴퓨터 인프라구조, 애플리케이션 및 비즈니스 프로세스에 대한 액세스는 요청시 클라이언트 장치를 통해 사용자에게 서비스로서 제공될 수 있다. 이러한 방식으로 물리적 서버 및 네트워크 장비를 포함한 리소스는 사용자와 리소스 및 네트워크까지의 거리 및 사용자의 컴퓨팅 요구와 같은 요인에 따라 동적으로 할당될 수 있는 공유 스토리지 및 컴퓨팅을 가능하게 한다.
도 5a에서, 사용자(502)는 서버 구역 A(508)와 같은 서버 구역에 위치한다. 서버 구역 A(508)에서, 사용자(502)는 하나 이상의 디지털 현실 애플리케이션(506)으로부터 CC A(512)에 위치한 클라우드 서버 A(510)에 의해 검색된 디지털 현실 콘텐츠(504)를, 디지털 현실 장치(310)를 통해, 수신하고, 보고, 그것에 관여할 수 있다. 디지털 현실 장치(310)로/로부터의 임의의 데이터 전송은 디지털 현실 장치(310)의 위치에 의해 결정되고 하나 이상의 안테나 A(514)와 같은 안테나를 통해 안테나 A(514)에 의해 커버되는 영역에서 수행된다.
이 예에서 사용자 디지털 현실 장치(310)를 연속적으로 추적하는 하나 이상의 안테나 A(514)는 디지털 현실 장치(310)의 위치 및 방향 데이터를 DC(104)에 위치한 마스터 서버(206)로 전송할 수 있다. 일반적으로, 마스터 서버(206)는 사용자(502)가 어느 서버 구역에 위치하는지에 따라 디지털 현실 콘텐츠(504)를 계산하고 렌더링하기 위해 각각의 클라우드 서버에 명령을 전송할 수 있다. 예를 들어, 도 5a에서 볼 수 있는 바와 같이, 사용자(502)는 여전히 서버 구역 A(508)에 위치하므로, 마스터 서버(206)는 클라우드 서버 A(510)에게 사용자(502)를 위한 디지털 현실 콘텐츠(504)를 계산하고 렌더링하도록 지시한다.
일부 실시예에서, 서버 구역은 하나 이상의 클라우드 서버 및 하나 이상의 안테나에 의해 서비스될 수 있는 하나 이상의 지리적으로 제한된 구역을 포함할 수 있다. 예를 들어, 서버 구역은 안테나 A(514) 및 클라우드 서버 A(510)에 의해 서비스되는 실외 위치(예컨대, 공원, 운동장, 거리, 동물원 등) 또는 실내 위치(예컨대, 게임 구역, 레스토랑, 엔터테인먼트 클럽, 극장, 사무실, 등)일 수 있다.
도 5b에서, 사용자(502)가 서버 구역 B(518)에 더 가까워짐에 따라, 하나 이상의 안테나 A(514)는 마스터 서버(206)에게 디지털 현실 애플리케이션(506)으로부터 디지털 현실 데이터의 검색 및 동기화를 시작할 준비를 하고 그 후에 사용자(502)가 서버 구역 B(518)로 이동하자마자 CC B(522)에 위치한 클라우드 서버 B(520)에 동기화된 디지털 현실 데이터를 전송하도록 명령한다. 이 실시예에서 사용자(502)가 여전히 QOS가 적합한 영역 내의 서버 구역 A(508)에 있는 한, 사용자(502)는 클라우드 서버 A(510)로부터 디지털 현실 콘텐츠(504)를 계속 수신할 수 있다는 점에 유의해야 한다.
도 5c에서, 사용자(502)가 서버 구역 A(508)와 서버 구역 B(518) 사이와 같이 서버 구역 사이에 있을 때, 마스터 서버(206)는 클라우드 서버 A(510)로부터 디지털 현실 데이터의 일부를 검색하고, 검색된 데이터를 동기화하고, 데이터를 클라우드 서버 B(520)로 전송하기 시작할 수 있다. 이 실시예에서, 사용자(502)가 완전히 서버 구역 A(508)에 있지 않거나 사용자가 완전히 서버 구역 B(518)에 있지 않기 때문에, 계산 및 렌더링 작업은 클라우드 서버 A(510) 및 클라우드 서버 B(520) 모두에 의해 부분적으로 수행되어 사용자(502)에 대한 QOS를 최대화할 수 있다.
도 5d에서, 사용자(502)가 서버 구역 B(518)로 완전히 이동했을 때, 동기화된 CC(204)는 클라우드 서버 A(510)에서 클라우드 서버 B(520)로 서버 호핑을 완전히 수행한다. 보다 구체적으로, 사용자(502)가 서버 구역 B(518)로 완전히 이동한 때, 마스터 서버(206)는 클라우드 서버 A(510)를 통해 디지털 현실 애플리케이션(506)으로부터 모든 디지털 현실 데이터를 검색하고, 디지털 현실 데이터를 동기화하고, 데이터를 클라우드 서버 B(520)로 전송하기 시작한다. 클라우드 서버 B(520)는 사용자(502)가 서버 구역 B(518)에 위치할 때 디지털 현실 콘텐츠(504)를 계속 수신할 수 있도록 디지털 현실 데이터를 계산하고 렌더링한다.
도 5e에서, 사용자(502)가 하나 이상의 안테나 A(514) 및 하나 이상의 안테나 B(526)에 의해 부분적으로 커버될 수 있는 영역 내의 서버 구역 C(524)로 이동하거나 또는 근접하게 이동하는 경우, 서버 구역 서비스는 두 안테나 A(514) 및 안테나 B(526) 모두에 의해 부분적으로 수행된다. 추가적으로, 디지털 현실 콘텐츠(504)는 클라우드 서버 A(510)로부터 마스터 서버(206)에 의해 검색 및 동기화되고 CC B(522)로부터 클라우드 서버 B(520) 및 CC C(530)로부터 클라우드 서버 C(528) 둘 다에 의해 부분적으로 렌더링되고 계산된다.
그 후, 도 5f에서, 사용자(502)가, 예를 들어, 하나 이상의 안테나 B(526) 및 클라우드 서버 C(528)에 의해서만 커버되는 영역내의 서버 구역 C(524)로 완전히 이동하는 경우, 서버 구역 서비스는 하나 이상의 안테나 B(526)에 의해서만 수행되고, 디지털 현실 데이터 컴퓨팅 및 렌더링은 클라우드 서버 C(528)에 의해서만 수행된다. 일부 실시예에서, 동기화된 CC(204)는 위에서 설명된 것보다 추가적인, 더 적거나, 상이하게 배열된 컴포넌트를 포함할 수 있다.
도 6a-6c는 수퍼 피어 장치의 할당을 통해 연속적인 위치 기반 컴퓨팅 및 렌더링 서비스를 가능하게하도록 구성된 CC(202)의 실시예를 예시하는 아키텍처 다이어그램을 도시한다. 도 6a-c의 시스템은 도 1-5f의 시스템들과 유사한 요소들을 포함할 수 있고, 따라서 동일하거나 유사한 부재 번호를 포함할 수 있다.
일반적으로, 슈퍼 피어 장치를 통한 컴퓨팅 및 렌더링은 안테나 및 클라우드 서버에 대한 하드웨어 및 네트워크 요구를 줄이고 시스템의 QOS 및 서비스 용량을 증가시킬 수 있다. 수퍼 피어 장치를 활용하면 시스템 보안이 향상될 수 있는데, 이는 클라우드 서버에 대한 액세스가 하나 또는 적은 수의 장치에서만 수행될 수 있으므로 더 많은 장치에서 액세스 할 때 증가 할 수 있는 클라우드 서버에 대한 사이버 위협을 최소화하기 때문이다.
일부 실시예에서, 슈퍼 피어 장치를 통한 컴퓨팅 및 렌더링은 QOS가 특정 임계 값 미만일 때 QOS를 개선하는 방법으로 수행될 수 있다. 다른 실시예에서, 수퍼 피어 장치를 통한 컴퓨팅 및 렌더링은 특정 QOS 임계 값에 반드시 연결되지 않고 동기화된 CC(204) 내에서 컴퓨팅 파워 및 시스템 대역폭을 최적화하는 방법으로 수행될 수 있다.
도 6a에서, 4 개의 피어, 즉, 피어 A(602), 피어 B(604), 피어 C(606) 및 피어 D(608)는 하나 이상의 디지털 현실 애플리케이션(506)과 같은 하나 이상의 소스로부터 검색된 디지털 현실 콘텐츠(504)를 수신하고 상호 작용한다. 디지털 현실 콘텐츠(504)를 생성하는 디지털 현실 데이터는 클라우드 서버 A(510)와 같은 클라우드 서버에 의해 계산 및 렌더링되고, 각 피어가 사용하는 디지털 현실 장치(310)를 통해 피어가 볼 수 있다. 디지털 현실 장치(310)는 하나 이상의 안테나(210)에 의해 지속적으로 추적되고 있다(516).
지속적으로 디지털 현실 장치(310)를 추적하는 하나 이상의 안테나(514)는 디지털 현실 장치(310)의 위치 데이터를 DC(104)에 위치한 마스터 서버(206)로 전송할 수 있다. 마스터 서버(206)는 사용자(502)가 위치하는 서버 구역에 따라 디지털 현실 콘텐츠(504)의 계산 및 렌더링을 수행하기 위해 각각의 클라우드 서버에 명령을 전송할 수 있다. 예를 들어, 도 6a에서 볼 수 있는 바와 같이, 피어는 여전히 서버 구역 A(508)에 위치하므로, 마스터 서버(206)는 클라우드 서버 A(510)에 피어를 위한 디지털 현실 콘텐츠(504)를 계산하고 렌더링하도록 지시한다.
도 6b에서 4 개의 피어가 위치를 변경했다. 보다 구체적으로, 피어 B(604), 피어 C(606) 및 피어 D(608)는 이제 클라우드 서버 A(510)에서 더 멀리 떨어져있는 반면, 피어 A는 클라우드 서버 A(510)에 비교적 가까운 위치에 남아 있다. 이 순간, 마스터 서버(206)는 피어 A를 슈퍼 피어(610)로 할당한다. 슈퍼 피어(610)는 디지털 현실 콘텐츠(504)를 모아서 피어 B(604), 피어 C(606) 및 피어 D(608)로 배포하기 시작한다. 마찬가지로, 피어 B(604), 피어 C(606) 및 피어 D(608)로부터 수신된 임의의 입력은 슈퍼 피어(610)를 통해 클라우드 서버 A(510)로 다시 전송된다. 그 다음, 클라우드 서버 A(510)는 데이터를 디지털 현실 애플리케이션으로 전송하고, 입력 데이터를 수신하여 애플리케이션 실행을 제어하거나 애플리케이션의 현재 작동 상태를 업데이트한 다음, 출력 데이터를 클라우드 서버 A(510)를 통해 다시 슈퍼 피어(610)로 보냅니다. 슈퍼 피어(610)는 데이터를 취합하여 각각의 피어에 전송한다.
일부 실시예에서, 클라우드 서버 A(510)와 같은 클라우드 서버, 슈퍼 피어(610) 및 다른 피어(피어 B(604), 피어 C(606) 및 피어 D(608))는 모두 부분적으로 디지털 현실 콘텐츠(504)로서 보여지는 디지털 현실 데이터에 대한 특정 계산 및 렌더링 작업을 수행한다. 예를 들어, 클라우드 서버 A(510)는 디지털 현실 애플리케이션(506)으로부터 디지털 현실 데이터를 수신하고, 특정 렌더링 및 계산 작업을 수행하고, 미리 렌더링된 데이터를 슈퍼 피어(610)로 전송할 수 있다. 슈퍼 피어(610)는 그 후 다른 가벼운 계산 및 렌더링 작업을 수행할 수 있고, 데이터를 집계하고 다른 피어에 분배할 수 있으며, 최종적으로 디지털 현실 데이터에 대한 최종의 경량의 계산 및 렌더링 동작을 수행할 수 있다.
다른 실시예에서, 더 무겁거나 더 가벼운 계산 및 렌더링 동작은 하나 이상의 클라우드 서버, 슈퍼 피어(610) 및 나머지 피어에 의해 수행될 수 있다. 이러한 실시예에서, 하나 이상의 요소에 의한 더 무거운 계산 및 렌더링 작업은 다른 요소에 의한 더 가벼운 계산 및 렌더링 작업으로 변환될 수 있다. 마찬가지로, 하나 이상의 요소에 의한 더 가벼운 계산 및 렌더링 작업은 나머지 요소에 의한 더 무거운 계산 및 렌더링 작업으로 변환될 수 있다. 예를 들어, 클라우드 서버에 의해 수행되는 더 무거운 계산 및 렌더링 작업은 슈퍼 피어(610) 및 나머지 피어에 의해 수행되는 더 가벼운 계산 및 렌더링 작업으로 변환될 수 있다.
도 6c에서, 4개의 피어, 즉, 피어 A(602), 피어 B(604), 피어 C(606) 및 피어 D(608)는 서버 구역 B(518)로 완전히 이동하여, 슈퍼 피어는 연결 해제된다. 이 경우, 4 개의 피어는 클라우드 서버 B(520)에 충분히 가까우며 클라우드 서버 B(520)에 의해 계산되고 렌더링된 디지털 현실 콘텐츠(504)를 적절하게 수신하고 참여할 수 있다.
도 7a-7d는 일 실시예에 따른, 서버 호핑 또는 슈퍼 피어 장치가 필요할 수 있을 때 3 차원 공간에서의 실시간 응답 및 연속 위치 기반 서비스를 가능하게 하는 방법(700)의 블록도를 도시한다. 방법(700)은 도 1 내지 도 6c에 상세히 설명된 시스템과 같은 시스템에서 구현될 수 있다.
도 7a에 도시된 바와 같이, 방법(700)은 단계(702)에서 볼 수 있는 바와 같이 하나 이상의 사용자가 제 1 서버 구역(예를 들어, 도 5a-f의 서버 구역 A(508))에 들어갈 때 시작될 수 있다. 제1 서버 구역에 들어가는 것은 제 1 서버 구역의 클라우드 서버에 의해 커버되는 지리적 영역으로 물리적으로 이동하는 것을 포함할 수 있다. 그 다음, 단계(704)에서, 하나 이상의 안테나가 제 1 서버 구역에서 하나 이상의 사용자 디지털 현실 장치를 추적하기 시작한다.
그 후, 단계(706)에서, 하나 이상의 안테나는 디지털 현실 애플리케이션으로부터 디지털 현실 데이터를 검색하도록 제 1 서버 구역의 클라우드 서버에 지시하기 위해 제 1 서버 구역의 마스터 서버에 신호를 보낼 수 있다. 그 다음, 제 1 서버 구역의 클라우드 서버는 제 1 서버 구역의 디지털 현실 애플리케이션으로부터 디지털 현실 데이터를 검색하고 단계(708)에서 볼 수 있는 바와 같이 디지털 현실 데이터에 대한 데이터 계산 및 렌더링 작업을 수행한다. 이어서, 제 1 서버 구역의 클라우드 서버는 단계(710)에서 볼 수 있는 바와 같이 계산되고 렌더링된 디지털 현실 데이터를 제 1 서버 구역의 하나 이상의 디지털 현실 장치로 전송한다. 그 다음, 제 1 구역의 클라우드 서버는 하나 이상의 디지털 현실 장치를 통해 사용자로부터 입력 데이터를 수신한 후, 단계(712)에서 볼 수 있는 바와 같이 입력 데이터를 디지털 현실 애플리케이션에 전송하여 애플리케이션을 업데이트함으로써 진행한다. 그 후, 체크(714)에서, 방법(700)은 시스템 대역폭이 최적화될 수 있는지 또는 QOS가 개선될 수 있는지를 체크한다. 그 다음, 시스템의 QOS 및 대역폭 최적화 규칙에 따라 몇 가지 결정을 내릴 수 있다. 예를 들어, 방법(700)은 체크(718, 720 및 722)에서 볼 수 있듯이, 제 1 및 제 2 서버 구역 클라우드 서버의 조합으로부터(716) 계산 및 렌더링을 할지, 슈퍼 피어 장치로부터 계산 및 렌더링할지, 또는 제 2 서버의 클라우드 서버로부터 계산 및 렌더링할지 여부를 결정할 수 있고, 각각 커넥터 A(724), B(726) 및 C(728)로 계속된다.
시스템 대역폭이 최적화될 수 없고 및/또는 QOS가 더 개선될 수 없는 경우, 방법(700)은 단계(708)로 돌아가서 제 1 서버 구역의 클라우드 서버가 디지털 현실 애플리케이션으로부터 디지털 현실 데이터를 검색하고 데이터를 계산 및 디지털 현실 데이터의 렌더링을 행한다. 그 후, 프로세스는 다시 체크(714)에 도달할 때까지 계속될 수 있다.
도 7b에서, 방법(700)은 제 1 및 제 2 서버 구역 클라우드 서버의 조합으로부터 계산 및 렌더링을 결정한다. 이는 사용자가 하나의 클라우드 서버의 커버리지만으로는 적절한 QOS를 제공하기에 충분하지 않을 수 있는 지역에 있을 때(예컨대, 사용자가 서버 구역 사이에있는 경우) 수행될 수 있다.
커넥터 A(724)부터 시작하여, 마스터 서버는 단계(730)에서 볼 수 있듯이 제 1 서버 구역의 클라우드 서버에서 디지털 현실 데이터의 일부를 검색하고 데이터를 동기화한 다음 동기화된 데이터를 제 2 서버 구역의 클라우드 서버로 전송한다. 이후, 단계(732)에서, 제 2 서버 구역의 클라우드 서버는 마스터 서버로부터 동기화된 디지털 현실 데이터를 검색한다. 단계(734)에서, 제 1 및 제 2 서버 구역의 클라우드 서버는 데이터 계산 및 디지털 현실 데이터의 렌더링을 수행하고, 단계(736)에서 계산 및 렌더링된 디지털 현실 데이터를 서버 구역 사이에 있는 사용자의 사용자의 디지털 현실 장치로 전송한다.
그 다음, 제 1 및 제 2 서버 구역의 클라우드 서버는 디지털 현실 장치를 통해 사용자로부터 입력 데이터를 수신하고 이에 따라 단계(738)에서 볼 수 있는 바와 같이 제 1 서버 구역에서 디지털 현실 애플리케이션을 업데이트한다. 방법(700)은 시스템 대역폭이 더 최적화될 수 있는지 또는 QOS가 더 개선될 수 있는지 체크(714)에서 확인한다. 부정적인 경우에, 방법(700)은 단계(730)로 돌아가서 프로세스를 계속할 수 있다. 그렇지 않으면, 방법(700)은 각각 체크(720 및 722)에서 볼 수 있는 바와 같이 슈퍼 피어 장치로부터 렌더링 및 계산(716) 또는 제 2 서버 구역의 클라우드 서버로부터 렌더링 또는 계산할지 여부를 확인한다.
도 7c에서, 방법(700)은 슈퍼 피어 장치로부터 디지털 현실 데이터를 계산하고 렌더링하도록 결정한다.
커넥터 B(726)부터 시작하여, 마스터 서버는 안테나에서 디지털 현실 장치의 위치를 검색하고 단계(740)에서 볼 수 있듯이 대역폭 및 QOS 관리 규칙을 기반으로 수퍼 피어 장치를 할당한다. 이후, 단계(742)에서 마스터 서버는 제 1 서버 존의 클라우드 서버로부터 디지털 현실 데이터를 검색하고, 데이터를 동기화하고, 동기화된 데이터를 수퍼 피어 장치로 전송한다. 슈퍼 피어 장치는 단계(744)에서 보는 바와 같이 디지털 현실 데이터의 데이터 계산 및 렌더링을 수행한 다음, 단계(746)에서 보는 바와 같이 계산되고 렌더링된 디지털 현실 데이터를 제 1 서버 구역의 다른 피어 장치로 전송한다. 슈퍼 피어 장치는 피어 장치로부터 입력 데이터를 수신하여 단계(748)에서 볼 수 있는 바와 같이 디지털 현실 애플리케이션을 업데이트한다.
그 다음, 방법(700)은 시스템 대역폭이 더 최적화될 수 있는지 또는 QOS가 더 개선될 수 있는지 체크(714)에서 확인한다. 부정적인 경우에, 방법(700)은 단계(742)로 돌아가서 프로세스를 계속할 수 있다. 그렇지 않으면, 방법(700)은 각각 검사(722 및 718)에서 볼 수 있는 바와 같이, 제 2 서버 구역의 클라우드 서버로부터 계산 및 렌더링(716)을 계산하고, 또는 제 1 및 제 2 서버 구역 클라우드 서버로부터 계산 및 렌더링(716)을 검사한다.
도 7d에서, 방법(700)은 제 2 서버 구역의 클라우드 서버에 의해 디지털 현실 데이터를 계산하고 렌더링하도록 결정한다. 이는 디지털 현실 콘텐츠를 수신하고 상호 작용하는 한 명 이상의 사용자가 제 2 서버 구역으로 완전히 이동할 때 수행될 수 있으므로, QOS는 제 2 서버 구역의 클라우드 서버에서 컴퓨팅 및 렌더링할 때 가장 높을 수 있다.
커넥터 C(728)에서 시작하여, 마스터 서버는 단계(750)에서 볼 수 있듯이 제 1 서버 구역의 클라우드 서버에서 디지털 현실 데이터를 검색하고 데이터를 동기화하고 동기화된 데이터를 제 2 서버 구역의 클라우드 서버로 전송한다. 그 다음, 제 2 서버 구역의 클라우드 서버는 마스터 서버로부터 동기화된 디지털 현실 데이터를 검색하고 단계(752)에서 볼 수 있는 바와 같이 데이터 계산 및 디지털 현실 데이터의 렌더링을 수행한다. 그 후, 제 2 서버 구역의 클라우드 서버는 단계(754)에서 볼 수 있는 바와 같이 렌더링된 디지털 현실 데이터를 제 2 서버 구역에 있는 사용자의 하나 이상의 디지털 현실 장치로 전송한다. 그 후, 단계(756)에서, 제 2 서버 구역의 클라우드 서버는 하나 이상의 디지털 현실 장치를 통해 하나 이상의 사용자로부터 입력 데이터를 수신하고, 이에 따라 마스터 서버를 통해 제 1 서버 구역의 디지털 현실 애플리케이션을 업데이트한다.
방법(700)은 시스템 대역폭이 더 최적화될 수 있는지 또는 QOS가 더 개선될 수 있는지 체크(714)에서 확인한다. 부정적인 경우에, 방법(700)은 단계 (750)으로 돌아가서 프로세스를 계속할 수 있다. 그렇지 않으면, 방법(700)은 각각 체크(718 및 720)에서 볼 수 있는 바와 같이, 제 1 및 제 2 서버 구역 클라우드 서버의 조합으로부터 또는 슈퍼 피어 장치로부터 계산 및 렌더링할지 여부를 체크한다.
도 8은 일 실시예에 따른 안테나 호핑이 필요할 수 있을 때 3 차원 공간에서의 실시간 응답 및 연속적인 위치 기반 서비스를 가능하게 하는 방법(800)의 블록도를 도시한다. 일부 실시예에서, 사용자가 안테나로부터의 데이터가 더 약할 수 있는 서버 구역 내의 영역으로 이동할 때 안테나 호핑이 필요할 수 있다.
방법(800)은 단계(802)에서 볼 수 있듯이, 하나 이상의 사용자가 제 1 안테나에 의해 서비스되는 서버 구역(예를 들어, 도 5a-5f의 서버 구역 A(508) 및/또는 서버 구역 B(518))에서 디지털 현실 장치를 통해 렌더링된 디지털 현실 데이터를 수신하고 상호 작용할 때 시작될 수 있다. 그 다음, 단계(804)에서, 하나 이상의 사용자는 제 1 안테나에 의해 완전히 커버되지 않은 서버 구역(예를 들어, 도 5e-5f의 서버 구역 C(524))에 가까이 또는 그 안으로 이동한다. 단계(806)에서, 제 1 및/또는 제 2 안테나는 사용자 위치를 마스터 서버로 전송한다. 그 다음, 마스터 서버는 단계(808)에서 볼 수 있듯이 사용자 디지털 현실 장치에 제 1 및 제 2 안테나에 연결하도록 지시한다.
그 후, 사용자가 제 3 서버 구역에 더 가까워짐에 따라, 마스터 서버는 단계(810)에서 볼 수 있는 바와 같이 제 1 안테나가 디지털 현실 장치에서 연결을 끊도록 프롬프트한다. 마지막으로, 제 2 안테나는 단계(812)에서 볼 수 있는 바와 같이 제 3 서버 구역만을 서비스한다. 이 경우, 디지털 현실 장치는 제 2 안테나에만 연결되고 제 1 안테나와 완전히 분리된다.
도 9는 종래 기술에 따른 플랫 네트워크 대역폭 슬라이싱(900)의 다이어그램을 도시한다.
일반적으로, 고속 무선 통신을 위한 LTE(Long-Term Evolution) 표준을 사용하는 4G 대역폭(즉, 사용자가 송수신할 수 있는 주파수의 폭)은 고속 및 많은 사용자를 지원하는데 중요하다.
무선 통신에서 사용자를 다중화하기 위해 일반적으로 채택되는 방법을 직교 주파수 분할 다중 액세스(OFDMA)라고 한다. OFDMA에서, 복수의 이동국 또는 클라이언트 장치에 의한 동시 액세스는 OFDMA 방식에 의해 미리 정의된 많은 부반송파의 서브 세트를 각 클라이언트 장치에 할당함으로써 실현된다. OFDMA 방식에서는, 데이터 전송을 수행하기 전에 데이터 통신에 사용할 부반송파 할당을 수행해야 한다. 예를 들어, OFDMA 방식을 채택한 셀룰러 무선 시스템에서 안테나(910)와 같은 기지국(BS)은 전용 제어 정보 채널을 통해 부반송파 할당을 결정하고 클라이언트 장치에 부반송파 할당 정보를 시그널링한다.
다운 링크(즉, 안테나에서 클라이언트 장치로)를 통한 데이터 전송의 경우 안테나는 먼저 클라이언트 장치로 전송될 데이터의 양에 따라 각 클라이언트 장치에 부반송파를 할당한다. 부반송파 할당 정보는 제어 정보 채널을 통한 데이터 전송과 동시에 또는 이전에 안테나에서 클라이언트 장치로 시그널링된다. 각 클라이언트 장치에 할당된 부반송파를 사용하여 안테나는 각 클라이언트 장치에 데이터를 전송한다.
업 링크(즉, 클라이언트 장치에서 안테나로)를 통한 데이터 전송의 경우, 각 클라이언트 장치는 먼저 데이터 전송 요청 및 안테나로 전송될 데이터 양에 대한 정보를 시그널링한다. 안테나는 클라이언트 장치의 데이터 전송 요청에 따라 각 클라이언트 장치에 부반송파를 할당한다. 부반송파 할당 정보는 제어 정보 채널을 통해 안테나에서 클라이언트 장치로 시그널링된다. 그 후, 각 클라이언트 장치는 안테나(910)에 의해 시그널링된 부반송파 할당 정보로부터 데이터를 전송할 수 있는 부반송파를 파악하고 그 정보에 기초하여 데이터를 전송한다.
이러한 방식으로, OFDMA에서는 안테나별로 결정된 각 클라이언트 장치에 대한 부반송파 할당 정보를 안테나와 각 클라이언트 장치간에 공유하여 전송량에 따라 적응식 대역폭 할당을 수행하는 데이터 통신을 구현한다.
OFDMA의 이점에도 불구하고, 전체 주파수 스펙트럼의 사용은 현재 대역폭 할당으로 최적화되지 않을 수 있다. 예를 들어, 어떤 경우에는 사용자가 대역폭을 소비하는 활동에 참여하는 반면 다른 사용자는 그렇지 않을 수 있지만, 모든 사용자는 항상 최적의 데이터 양과 대역폭 주파수를 받을 필요는 없지만 항상 수신할 수도 있다. 도 9는 4 명의 사용자, 즉, 사용자 A(902), 사용자 B(904), 사용자 C(906) 및 사용자 D(908)을 보여주는 예를 보여준다. 각 사용자는 서로의 부반송파를 상호 간섭하지 않고 데이터를 수신할 수 있도록 안테나(910)에 의해 특정 부반송파가 할당받는다. 그럼에도 불구하고, 사용자 A(902 및 B 904)는 사용자 C(906 및 D(908))가 그렇게 하는 동안 그들의 클라이언트 장치를 사용하지 않을 수 있지만, 각각의 사용자는 유사한 대역폭 슬라이스(912)를 수신할 수 있다. 이는 불충분한 적응형 부반송파 할당 때문일 수 있는데, 왜냐하면 이러한 할당은 도 10에서 더 자세히 설명할 수 있는 것처럼 다른 요소를 무시하는 것 외에도 필요한 데이터의 양보다 안테나에 연결된 클라이언트 장치의 수를 우선 순위로 하기 때문이다.
도 10은 일 실시예에 따른 동적 네트워크 슬라이싱 및 QOS 관리 파라미터(1000)를 도시한다.
본 명세서에서 동적 네트워크 슬라이싱 및 QOS 관리는 각 클라이언트 장치에 대한 네트워크 사용을 위한 기능 세트를 조정하는 기능이라 지칭된다. 예를 들어, 동적 네트워크 슬라이싱 및 QOS 관리는 최적의 빔 포밍, 안테나 조정, 서버 호핑, 안테나 호핑, 수퍼 피어 할당, 클라이언트 장치에 필요한 네트워크 기능, QOS 최적화에 필요한 클라이언트 장치 당 최적의 부반송파 수 및 총 대역폭을 결정할 수 있다. 동적 네트워크 슬라이싱 및 QOS 관리는 도 3a를 참조하여 설명된 클라우드 서버의 디지털 현실 VRAN(306)에 의해 수행되며, 이러한 기능을 수행하기 위해 필요할 수 있는 경험 OS(예를 들어, 경험 OS(308))로부터의 데이터 및 명령을 사용할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 동적 네트워크 슬라이싱 및 QOS 관리는 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 수행된다. 일반적으로, 머신 러닝 중에 프로그래머는 샘플 데이터 세트와 원하는 결과를 컴퓨터에 제공하고 컴퓨터는 이러한 데이터를 기반으로 미래 데이터에 적용할 수 있는 자체 알고리즘을 생성한다. 따라서, 본 개시에서, 각각의 파라미터 및 원하는 결과에 대응하는 데이터 세트와 함께 동적 네트워크 슬라이싱 및 QOS 관리 파라미터 세트(1000)가 머신 러닝 알고리즘을 훈련하기 위해 제공될 수 있다. 이러한 알고리즘은 동적 네트워크 슬라이싱 및 QOS 관리를 수행할 때 사용할 수 있는 훈련된 머신 러닝 모델을 생성하기 위해 훈련 중에 여러 번 반복될 수 있다. 훈련 및 추론은 클라우드 서버(208)의 프로세서에 의해 수행될 수 있다.
도 10에 도시된 바와 같이, 이러한 동적 네트워크 슬라이싱 및 QOS 관리 파라미터(1000)는 여러 가지 중에서도 서비스 포인트(1002), 컨텍스트(1004), 우선 순위(1006) 및 보안 파라미터(1008)를 포함할 수 있다.
서비스 포인트(1002)는 클라이언트 장치와 안테나 사이의 거리와 관련된 클라이언트 장치의 위치를 의미한다. 보다 구체적으로, 신호 감쇠로 인해 클라이언트 장치가 안테나에서 멀어 질수록 감쇠를 보상하기 위해 사용자가 할당해야 하는 부반송파가 더 많아진다.
컨텍스트(1004)는 클라이언트 장치 및 안테나의 직접 또는 간접 환경과 관련된 데이터를 포함하고, 도 3b와 관련하여 설명된 바와 같이 마이크로 컨텍스트 및 매크로 컨텍스트를 포함할 수 있다. 예를 들어, 클라이언트 장치가 건물 내부에서 네트워크 신호를 수신하는 경우, 관련 마이크로 컨텍스트 데이터는 건축 자재, 벽 두께 및 창 위치 뿐만 아니라 안테나 주변 구조에 대한 데이터를 포함할 수 있으며, 이들 모두 디지털 현실 VRAN에 의한 프로세싱 동안 동적 네트워크 슬라이싱 및 QOS 관리를 수행하는 것과 관련될 수 있다. 또한 이 예에서, 디지털 현실 VRAN은 QOS가 최적화될 수 있도록 네트워크 신호를 전달하는 방법을 결정할 수 있으며, 안테나 주변 또는 클라이언트 장치 주변의 구조물(예컨대, 건물)로 인한 최소한의 가능한 임의의 인터셉션(interception)을 방지하거나 줄이고, 네트워크 신호가 통과하기 어려울 수 있는 재료로 만들어진 두꺼운 벽이나 벽을 통해 네트워크 신호를 보내는 대신에, 최적화된 QOS를 갖고 클라이언트 장치에 도달하기 위해 창문이나 더 얇은 벽과 같은 덜 반사되는 재료를 통해 신호를 전달한다.
"서비스 컨텍스트"라는 용어는 사용자 또는 주변 사용자가 사용하는 실제 애플리케이션을 의미한다. 각 애플리케이션이 대역폭을 소비함에 따라 서비스 컨텍스트는 각 클라이언트 장치에 대한 네트워크 신호 프로비저닝을 평가하는데 필요한 귀중한 정보를 클라우드 서버에 제공할 수 있다.
우선 순위(1006)는 서비스 제공자와 관련하여 특정 사용자 또는 엔티티가 가질 수 있는 상대적 중요성을 나타내며, 이는 다른 당사자가 합의한 계약 유형에 의해 결정될 수 있다. 우선 순위 유형은 컨텍스트 순위에 영향을 미치고 따라서 사용자가 각 서비스 유형에 대해 수신할 수 있는 대역폭의 양에 영향을 미칠 수 있다.
보안 파라미터(1008)는 특정 사용자가 사이버 위험으로부터 방어하기 위해 필요할 수 있는 보호 레벨과 관련된다. 보안 파라미터(1008)는 데이터 암호화, 방화벽, 가상 사설망(VPN) 등과 같은 다양한 보안 조치로 해석될 수 있다. 보안 레벨은 우선 순위(1006)와 마찬가지로 계약 유형에 따라 결정될 수 있다.
도 11은 일 실시예에 따라 동적 네트워크 슬라이싱 및 QOS 관리를 적용할 때 고려될 수 있는 샘플 서비스 컨텍스트 파라미터(1100)를 도시한다. 서비스 컨텍스트 파라미터(1100)는 도 12에서 추가로 설명되는 바와 같이 사용자 프로파일에 의해 정의될 수 있는 각각의 순위(1104)를 갖는 여러 파라미터(1102)를 포함한다. 예를 들어, 특정 애플리케이션에 필요한 대역폭이 많을수록 순위(1104)가 높아져 이들 사용자에게 할당된 더 많은 양의 부반송파로 변환된다. 마찬가지로, 일반적으로 더 낮은 대역폭이 필요한 애플리케이션을 사용하는 사용자에게는 더 적은 양의 부반송파가 제공된다.
파라미터(1102)의 예는 호출(1106), 스트리밍 비디오(1108), 단문 메시지 서비스(SMS)(1110)의 전송 및 수신, 파일 다운로드/업로드(1112) 및 비디오 다운로드/업로드(1114)를 포함할 수 있으며, 예시적인 순위는 C(1116), A(1118), E(1120), D(1122) 및 B(1124)의 예시적인 순위(1104)는 각 파라미터(1102)에 각각 할당된다.
각각의 파라미터(1102)에 할당된 순위(1104)는 사용자 프로파일에 따라 각 사용자에게 할당될 네트워크 슬라이스 및 따라서 대역폭을 결정한다. 도 11의 예에서, 각 파라미터(1102)에는 알파벳 문자가 할당되었으며, 오름차순은 파라미터(1102)의 특성에 따라 각 파라미터(1102)에 할당된 낮은 대역폭을 나타낸다. 예를 들어, 도 11에서 볼 수 있듯이, A(1118)의 순위(1104)는 비디오 스트리밍 비디오(1108)의 카테고리에 대해 사용자에게 할당된 더 높은 양의 대역폭을 나타내고; B(1124)의 순위(1104)는 비디오를 다운로드/업로드하는 카테고리(1114)에 대해 사용자에게 할당된 더 적은 양의 대역폭(그러나, 카테고리 C-D보다는 더 높음)을 나타내고; C(1116)의 순위(1104)는 카테고리 A-B와 비교할 때 호출(1106)의 카테고리에 대해 사용자에게 할당된 더 적은 양의 대역폭(그러나, 카테고리 D-E보다 더 높음)을 나타내고; D(1122)의 순위(1104)는 카테고리 A-C와 비교할 때 파일 다운로드/업로드 카테고리(1112)에 대해 사용자에게 할당된 더 적은 양의 대역폭(그러나, 카테고리 E보다 더 높음)을 나타내고; 그리고 E(1120)의 순위(1104)는 SMS(1110)를 송수신하기 위해 사용자에게 할당된 더 낮은 양의 대역폭을 나타낸다.
도 12는 일 실시예에 따른, 도 11의 서비스 컨텍스트 순위(1104)를 결정하는데 사용되는 샘플 프로파일 유형(1200)을 도시한다.
도 12의 예에서, 프로파일 유형(1200)은 글로벌 프로파일(1202)(예를 들어, 도 11의 파라미터(1102) 및 순위(1104)를 포함하는 프로파일); 계약 기반 프로파일(1204); 및 머신 러닝 기반 프로파일(1206)을 포함한다.
글로벌 프로파일(1202)은 평균 사용자를 위해 사용되는 일반적인 프로파일 일 수 있다. 따라서, 서비스 컨텍스트 랭킹(1104)은 각 컨텍스트 파라미터의 사용률을 반영한 통계 데이터를 통해 획득될 수 있다. 일부 실시예에서, 글로벌 프로파일(1202)은 또한 지리적으로(도시, 주, 국가, 지역 등) 적용될 수 있다. 보다 구체적으로, 컨텍스트 파라미터에 대한 순위 값은 지리적으로 계산될 수 있으며, 값 사이에 중요한 차이가 존재하는 것으로 결정되면 다른 지리적 글로벌 프로파일(1202)이 결정되고 적용될 수 있다.
계약 기반 프로파일(1204)은 사용자와 서비스 제공자 간의 계약에 명시된 조건에 따라 각 컨텍스트 파라미터에 대한 컨텍스트 순위 값의 조정을 결정할 수 있다. 따라서, 예를 들어 비디오 스트리밍, 비디오 업로드/다운로드 또는 파일 다운로드/업로드에 자주 참여하지 않는 데이터가 적은 사용자는 전화 및 문자 메시지에 더 많은 대역폭(따라서 더 높은 컨텍스트 순위 값)을 갖기로 결정할 수 있다.
계약 기반 프로파일(1204)은 또한 우선 순위(1006) 및 보안(1008)과 같은 도 10에 설명된 다른 동적 네트워크 슬라이싱 및 QOS 관리 파라미터(1000)를 결정할 수 있다. 예를 들어, 높은 순위의 정부 공무원은 글로벌 프로파일 사용자보다 더 높은 우선 순위(1006) 및 보안(1008)이 제공 받을 수 있으므로, 각 컨텍스트 파라미터에 대해 더 많은 대역폭과 높은 보안 조치를 제공하여 잠재적으로 높은 레벨의 정보에 대한 위험을 방지할 수 있다.
머신 러닝 기반 프로파일(1206)은 예를 들어 도 3a의 디지털 현실 VRAN(306)에서 구현된 명령 및 데이터를 통해 머신 러닝 기술의 사용을 통해 컨텍스트 순위를 결정할 수 있으며, 이벤트에 의해 결정된 컨텍스트 영역에 기반하여 네트워크 트래픽을 최적화할 수 있다. 예를 들어, 경기장에서 스포츠 게임이 진행되고 대부분의 사용자가 비디오를 녹화하고 라이브 비디오 스트리밍을 수행하는 경우, 머신 러닝 기술은 특정 사용자 그룹에 대한 높은 서비스 컨텍스트 순위 값을 결정할 수 있고, 사용자에게 필요한 대역폭을 제공할 수 있다. 다른 실시예에서, 머신 러닝 기반 프로파일(1206)은 또한 개별 사용자의 프로파일을 결정하고 그에 따라 순위 값을 계산하기 위해 사용될 수 있다.
도 13은 일 실시예에 따른, 본 개시의 예시적인 동적 슬라이싱(1300)의 다이어그램을 도시한다.
도 13에서, 사용자 A(1302), 사용자 B(1304), 사용자 C(1306) 및 사용자 D(1308)는 하나 이상의 안테나(210)로부터 각각 10 % 대역폭(1310), 30 % 대역폭(1312), 40 % 대역폭(1314) 및 20 % 대역폭(1316)을 수신한다. 따라서, 100%의 대역폭이 여전히 시스템의 모든 사용자에게 할당되지만, 각 사용자는 도 10을 참조하여 설명한대로 사용자의 서비스 컨텍스트, 서비스 포인트, 우선 순위 및 보안에 따라 대역폭 양을 받는다.
도 14는 일 실시예에 따른 동기화된 CC에서 대역폭 및 QOS를 최적화하기 위한 방법(1400)의 블록도를 도시한다. 방법(1400)은 도 1-6c 및 도 11-13에 설명된 시스템과 같은 시스템에서 구현될 수 있다. 보다 구체적으로, 방법(1400)은도 3a를 참조하여 설명된 바와 같이, 클라우드 서버의 디지털 현실 VRAN 부분에서 구현될 수 있다.
방법(1400)은 하나 이상의 상호 연결된 데이터 센터에 의해, 복수의 분산 컴퓨팅 센터를 동기화하고, 3 차원 공간에서의 실시간 응답 및 연속(또는 실질적으로 연속, 가끔 네트워크 지연 문제 또는 서비스 중단을 허용) 위치 기반 서비스를 제공하도록 구성된 광역 분산 컴퓨팅 센터 네트워크를 형성함으로써, 단계(1402)에서 시작할 수 있다. 방법은 마스터 서버에 의해, 분산 컴퓨팅 센터의 관리를 통해 동적 네트워크 슬라이싱 및 서비스 품질 관리를 수행함으로써 단계(1404)에서 계속된다.
도 15는 일 실시예에 따른, 동적 네트워크 슬라이싱 및 서비스 품질 관리를 수행하기 위한 방법(1500)의 블록도를 도시한다.
방법(1500)은 프로파일(예를 들어, 도 12의 글로벌 프로파일(1202), 계약 기반 프로파일(1204), 또는 머신 러닝 기반 프로파일(1206))을 사용자에게 할당함으로써 단계(1502)에서 시작할 수 있다. 사용자 프로파일 정보와 서비스 컨텍스트 파라미터 및 순위 값, 우선 순위 레벨 및 보안 레벨은 클라우드 서버의 경험 OS에 데이터 및 명령의 세트로서 저장된다.
단계(1504)에서, 방법(1500)은 사용자 프로파일에 따라 사용자의 서비스 컨텍스트 파라미터 및 순위 값, 우선 순위 레벨 및 보안 레벨을 결정함으로써 계속된다. 그 다음, 단계(1506)에서, 방법은 사용자 프로파일에 따라(예를 들어, 사용자 프로파일에 기초한 서비스 컨텍스트 파라미터에 따라) 각 사용자에게 대역폭을 할당함으로써 계속된다. 마지막으로, 방법(1500)은 할당된 사용자 프로파일에 의해 결정된 사용자 순위 값 내에 머무르는 컨텍스트 및 서비스 포인트에 기초하여 동적 네트워크 슬라이싱 및 QOS 관리를 수행함으로써 단계(1508)에서 종료될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 동적 네트워크 슬라이싱 및 QOS 관리는 클라우드 서버의 디지털 현실 VRAN에서, 최적의 빔 포밍, 안테나 조향, 서버 호핑, 안테나 호핑, 슈퍼 피어 할당을 달성하기 위해 필요한 계산을 수행하는 단계, 및 클라이언트 장치에 필요한 올바른 네트워크 기능 및 QOS를 최적화하는데 필요한 클라이언트 장치 당 최적의 부반송파 수 및 총 대역폭을 제공하는 단계를 포함한다.
일 실시예에 따르면, 클라우드 서버 또는 마스터 서버는 클라이언트 장치에 장착된 센서에 의해 캡처된 다중 소스 감각 데이터를 기반으로 업데이트되는 실제 세계 요소의 가상 복제물을 저장하는 영구 가상 세계 시스템을 메모리에 저장한다. 영구 가상 세계 시스템은 실제 세계 및 애플리케이션에 존재하지 않는 순수 가상 복제물을 추가로 포함할 수 있다. 더 나아가 이 실시예에서, 디지털 현실 VRAN은 영구 가상 세계 시스템으로부터의 데이터에 기초하여 동적 네트워크 슬라이싱 및 서비스 품질 관리를 수행한다.
특정 실시예가 첨부된 도면에서 설명되고 도시되었지만, 그러한 실시예는 단지 예시일 뿐이고 광범위한 발명을 제한하지 않으며, 당업자에게는 다양한 다른 변형이 발생할 수 있으므로, 본 발명은 도시되고 기술된 특정 구성 및 배열로 제한되지 않는다는 것을 이해해야한다. 따라서, 설명은 제한적인 것이 아니라 예시적인 것으로 간주되어야 한다.

Claims (20)

  1. 광역 분산 컴퓨팅 센터 네트워크 시스템으로서,
    서로 간에, 그리고 하나 이상의 클라우드 서버를 포함하는 복수의 분산 컴퓨팅 센터에 통신 가능하게 연결된 하나 이상의 데이터 센터를 포함하고, 상기 데이터 센터는 상기 복수의 분산 컴퓨팅 센터를 동기화시키도록 구성되어, 3 차원 공간에서 실시간(real-time) 응답 위치 기반 서비스를 제공하도록 구성된 광역 분산 컴퓨팅 센터 네트워크를 형성하고, 각각의 데이터 센터는 상기 분산 컴퓨팅 센터의 관리를 통해 동적 네트워크 슬라이싱 및 서비스 품질 관리를 수행하도록 구성된 하나 이상의 마스터 서버를 포함하는 것을 특징으로 하는 광역 분산 컴퓨팅 센터 네트워크 시스템.
  2. 제 1 항에 있어서, 상기 광역 분산 컴퓨팅 센터 네트워크에 의해 제공되는 상기 위치 기반 서비스는 디지털 현실 데이터의 실시간 클라우드 컴퓨팅, 디지털 현실 데이터의 실시간 렌더링, 클라이언트 장치의 실시간 추적 또는 실시간 통신 또는 이들의 조합 중 하나 이상을 포함하는 것을 특징으로 하는 광역 분산 컴퓨팅 센터 네트워크 시스템.
  3. 제 1 항에 있어서, 상기 하나 이상의 클라우드 서버 또는 상기 하나 이상의 마스터 서버는 안테나를 클라우드 서버 및 클라이언트 장치에 연결하도록 구성된 네트워크 운영 체제(NOS)를 포함하는 운영 체제; 상기 동적 네트워크 슬라이싱 및 서비스 품질 관리를 수행하도록 구성된 디지털 현실 가상 무선 액세스 네트워크(VRAN); 및 상기 동적 네트워크 슬라이싱 및 서비스 품질 관리를 수행하기 위해 상기 디지털 현실 VRAN에 의해 사용되는 데이터 및 명령을 포함하는 경험 운영 체제를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 광역 분산 컴퓨팅 센터 네트워크 시스템.
  4. 제 3 항에 있어서, 상기 하나 이상의 클라우드 서버 또는 상기 하나 이상의 마스터 서버는 클라이언트 장치에 장착된 센서에 의해 캡처된 멀티 소스 감각 데이터를 기반으로 업데이트되는 실제 세계 요소의 가상 복제물을 저장하는 영구 가상 세계 시스템을 메모리에 저장하고, 상기 디지털 현실 VRAN은 상기 영구 가상 세계 시스템으로부터의 데이터에 기초하여 상기 동적 네트워크 슬라이싱 및 서비스 품질 관리를 수행하는 것을 특징으로 하는 광역 분산 컴퓨팅 센터 네트워크 시스템.
  5. 제 3 항에 있어서, 상기 디지털 현실 VRAN에 의해 수행되는 상기 동적 네트워크 슬라이싱 및 서비스 품질 관리는 최적의 빔 포밍, 안테나 조향, 서버 호핑, 안테나 호핑, 슈퍼 피어 할당, 클라이언트 장치에 필요한 네트워크 기능, 최적의 부반송파 수와 클라이언트 장치 당 총 대역폭을 결정하고, 상기 동적 네트워크 슬라이싱 및 서비스 품질 관리는 3 차원 공간에서의 위치 기반 서비스인 것을 특징으로 하는 광역 분산 컴퓨팅 센터 네트워크 시스템.
  6. 제 3 항에 있어서, 상기 디지털 현실 VRAN에 의해 수행되는 상기 동적 네트워크 슬라이싱 및 서비스 품질 관리는 서비스 포인트, 컨텍스트, 우선 순위 및 보안을 포함하는 파라미터에 기초하는 것을 특징으로 하는 광역 분산 컴퓨팅 센터 네트워크 시스템.
  7. 제 1 항에 있어서, 상기 서비스 품질 관리는 상기 하나 이상의 마스터 서버에 의해:
    글로벌 프로파일, 계약 기반 프로파일 또는 인공 지능 기반 프로파일 중 하나 이상을 포함하는, 사용자에게 할당된 사용자 프로파일; 및
    할당된 사용자 프로파일에 기초한 서비스 컨텍스트 파라미터
    를 기초로 하여 수행되고, 상기 서비스 컨텍스트 파라미터는 순위 값, 우선 순위 레벨 및 보안 레벨을 포함하고, 상기 하나 이상의 마스터 서버는 상기 할당된 사용자 프로파일에 따라 각 사용자에게 대역폭을 할당하는 것을 특징으로 하는 광역 분산 컴퓨팅 센터 네트워크 시스템.
  8. 제 1 항에 있어서, 네트워크 연결 및 추적 서비스를 클라이언트 장치에 제공하도록 구성된 네트워크 연결 안테나를 더 포함하고, 상기 네트워크 연결 안테나는 밀리미터 파(mmW) 또는 mmW와 서브 6GHz 통신 시스템의 조합을 포함하는 것을 특징으로 하는 광역 분산 컴퓨팅 센터 네트워크 시스템.
  9. 클라이언트 장치에 3 차원 공간에서의 실시간 응답 위치 기반 서비스를 제공하는 방법으로서,
    하나 이상의 상호 연결된 데이터 센터에 의해, 복수의 분산 컴퓨팅 센터를 동기화시키는 단계로서, 상기 분산 컴퓨팅 센터는 3 차원 공간에서 실시간 응답 위치 기반 서비스를 제공하도록 구성된 광역 분산 컴퓨팅 센터 네트워크를 형성하고, 각각의 데이터 센터는 하나 이상의 마스터 서버를 포함하고, 그리고 상기 분산 컴퓨팅 센터 각각은 하나 이상의 클라우드 서버를 포함하는 것인, 상기 복수의 분산 컴퓨팅 센터를 동기화하는 단계; 및
    상기 마스터 서버에 의해, 상기 분산 컴퓨팅 센터의 관리를 통해 동적 네트워크 슬라이싱 및 서비스 품질 관리를 수행하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 클라이언트 장치에 3 차원 공간에서의 실시간 응답 위치 기반 서비스를 제공하는 방법.
  10. 제 9 항에 있어서, 상기 광역 분산 컴퓨팅 센터 네트워크에 의해 제공되는 상기 위치 기반 서비스는 디지털 현실 데이터의 실시간 클라우드 컴퓨팅, 디지털 현실 데이터의 실시간 렌더링, 클라이언트 장치의 실시간 추적, 실시간 통신 또는 이들의 조합 중 하나 이상을 포함하는 것을 특징으로 하는 클라이언트 장치에 3 차원 공간에서의 실시간 응답 위치 기반 서비스를 제공하는 방법.
  11. 제 9 항에 있어서, 상기 하나 이상의 클라우드 서버 또는 상기 하나 이상의 마스터 서버는 안테나를 클라우드 서버 및 상기 클라이언트 장치에 연결하도록 구성된 네트워크 운영 체제(NOS)를 포함하는 운영 체제; 상기 동적 네트워크 슬라이싱 및 상기 서비스 품질 관리를 수행하도록 구성된 디지털 현실 가상 무선 액세스 네트워크(VRAN); 및 상기 동적 네트워크 슬라이싱 및 상기 서비스 품질 관리를 수행하기 위해 상기 디지털 현실 VRAN에 의해 사용되는 데이터 및 명령을 포함하는 경험 운영 체제를 포함하는 것을 특징으로 하는 클라이언트 장치에 3 차원 공간에서의 실시간 응답 위치 기반 서비스를 제공하는 방법.
  12. 제 11 항에 있어서, 상기 하나 이상의 클라우드 서버 또는 상기 하나 이상의 마스터 서버는 클라이언트 장치 상에 장착된 센서에 의해 캡처된 다중 소스 감각 데이터에 기초하여 업데이트되는 실제 세계 요소의 가상 복제물을 저장하는 영구 가상 세계 시스템을 메모리에 저장하고, 상기 디지털 현실 VRAN은 상기 영구 가상 세계 시스템으로부터의 데이터에 기초하여 상기 동적 네트워크 슬라이싱 및 서비스 품질 관리를 수행하는 것을 특징으로 하는 클라이언트 장치에 3 차원 공간에서의 실시간 응답 위치 기반 서비스를 제공하는 방법.
  13. 제 11 항에 있어서, 상기 디지털 현실 VRAN에서 수행되는 상기 동적 네트워크 슬라이싱 및 서비스 품질 관리는 최적의 빔포밍, 안테나 조향, 서버 호핑, 안테나 호핑, 슈퍼 피어 할당, 클라이언트 장치에 필요한 네트워크 기능, 또는 서비스 품질을 최적화하는데 필요한 클라이언트 장치 당 최적의 부반송파 수 및 총 대역폭을 결정하는 것을 포함하는 하나 이상의 기능 또는 이러한 기능의 조합을 포함하고, 상기 동적 네트워크 슬라이싱 및 서비스 품질 관리는 3 차원 공간에서의 위치 기반 서비스인 것을 특징으로 하는 클라이언트 장치에 3 차원 공간에서의 실시간 응답 위치 기반 서비스를 제공하는 방법.
  14. 제 13 항에 있어서, 상기 마스터 서버에 의해 수행되는 상기 서버 호핑은:
    안테나로부터 클라이언트 장치 위치 데이터를 수신하는 단계; 및
    클라이언트 장치가 클라우드 서버에 의해 완전히 커버되지 않는 영역에 있는 경우, 상기 클라이언트 장치에 가장 가까운 클라우드 서버에 상기 클라이언트 장치에 대한 디지털 현실 데이터를 계산하고 렌더링하도록 지시하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 클라이언트 장치에 3 차원 공간에서의 실시간 응답 위치 기반 서비스를 제공하는 방법.
  15. 제 13 항에 있어서, 상기 마스터 서버에 의해 수행되는 상기 안테나 호핑은:
    안테나로부터 클라이언트 장치 위치 데이터를 수신하는 단계; 및
    클라이언트 장치가 안테나에 의해 완전히 커버되지 않은 영역에 있는 경우, 상기 클라이언트 장치에 가장 가까운 하나 이상의 안테나에 상기 클라이언트 장치에 대한 추적 및 데이터 프로비저닝을 수행하도록 지시하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 클라이언트 장치에 3 차원 공간에서의 실시간 응답 위치 기반 서비스를 제공하는 방법.
  16. 제 13 항에 있어서, 상기 마스터 서버에 의한 상기 슈퍼 피어 할당은:
    안테나로부터 클라이언트 장치 위치 데이터를 수신하는 단계;
    클라이언트 장치가 서비스 품질 및 시스템 컴퓨팅 성능이 최적화되지 않은 영역에 있는 경우, 피어 클라이언트 장치에 대한 디지털 현실 데이터를 집계하고 배포하기 위해 하나 이상의 다른 클라이언트 장치를 수퍼 피어 장치로서 할당하는 단계; 및
    상기 클라우드 서버, 슈퍼 피어 장치 및 다른 피어 클라이언트 장치에 걸쳐 계산 레벨 및 렌더링 오퍼레이션을 동적으로 조정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 클라이언트 장치에 3 차원 공간에서의 실시간 응답 위치 기반 서비스를 제공하는 방법.
  17. 제 9 항에 있어서, 상기 동적 네트워크 슬라이싱 및 서비스 품질 관리는:
    글로벌 프로파일, 계약 기반 프로파일 또는 인공 지능 기반 프로파일 중 하나 이상을 포함하는 프로파일을 사용자에게 할당하는 단계;
    할당된 사용자 프로파일에 따라 서비스 컨텍스트 파라미터 및 순위 값, 우선 순위 레벨 및 보안 레벨을 결정하는 단계;
    상기 할당된 사용자 프로파일에 따라 각 사용자에게 대역폭을 할당하는 단계; 및
    상기 할당된 사용자 프로파일에 의해 결정된 사용자 순위 값을 유지하면서 컨텍스트 및 서비스 포인트를 기초로 하여 네트워크 슬라이싱 및 QOS를 동적으로 관리하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 클라이언트 장치에 3 차원 공간에서의 실시간 응답 위치 기반 서비스를 제공하는 방법.
  18. 제 9 항에 있어서, 클라이언트 장치에 네트워크 연결 및 추적 서비스를 제공하기 위한 네트워크 연결 안테나를 제공하는 단계를 더 포함하고, 상기 네트워크 연결 안테나는 밀리미터 파(mmW) 또는 mmW와 서브 6GHz 통신 시스템의 조합을 포함하는 것을 특징으로 하는 클라이언트 장치에 3 차원 공간에서의 실시간 응답 위치 기반 서비스를 제공하는 방법.
  19. 제 11 항에 있어서, 상기 동적 네트워크 슬라이싱 및 서비스 품질 관리는 서비스 포인트, 컨텍스트, 우선 순위 및 보안을 포함하는 파라미터에 기초하는 것을 특징으로 하는 클라이언트 장치에 3 차원 공간에서의 실시간 응답 위치 기반 서비스를 제공하는 방법.
  20. 명령을 저장한 하나 이상의 비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체로서,
    상기 명령은 서로 간에 그리고 하나 이상의 클라우드 서버를 포함하는 복수의 분산 컴퓨팅 센터에 통신 가능하게 연결된 하나 이상의 데이터 센터로 하여금:
    상기 하나 이상의 데이터 센터에 의해, 상기 복수의 분산 컴퓨팅 센터들을 동기화시키는 단계로서, 상기 하나 이상의 데이터 센터는 하나 이상의 마스터 서버를 포함하고, 상기 분산 컴퓨팅 센터는 3 차원 공간에서 실시간 응답 위치 기반 서비스를 제공하도록 구성된 광역 분산 컴퓨팅 센터 네트워크를 형성하는 것인, 상기 복수의 분산 컴퓨팅 센터들을 동기화시키는 단계; 및
    상기 마스터 서버에 의해, 상기 분산 컴퓨팅 센터의 관리를 통해 동적 네트워크 슬라이싱 및 서비스 품질 관리를 수행하는 단계
    를 수행하게 만드는 것을 특징으로 하는 명령을 저장한 하나 이상의 비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체.
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