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저자정보
Lionel Nkenyereye (Dong-Eui University) Minyoung Kim (Dong-Eui University) Seil Park (Dong-Eui University) Jong-Wook Jang (Dong-Eui University)
저널정보
한국통신학회 한국통신학회 학술대회논문집 2019년도 한국통신학회 동계종합학술발표회 논문집
발행연도
2019.1
수록면
176 - 179 (4page)

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Software Defined Network (SDN) and edge computing are emerging technologies in information and communication technology to minimize data collection latency on the Internet of Vehicles (IoV). The car has the potential to contribute to the development of smart cities by accessing urban data that are collected and reported to a remote data centers through wireless communication This paper presents the study on intelligent transport data collection strategy in a Software- Defined Edge vehicular networking. The two sensing data collection schemes are cooperative vehicular and edge prediction mode based Software Defined Vehicular Network (SDVN). We prove that urban data collection cost through a novel algorithm called car sensing platform for urban data collection algorithm to find an optimal strategy. We set up a simulation scenario based on realistic traffic and communication features and demonstrate the scalability of the proposed intelligent transport data collection strategy. It can be seen that the edge cell predictive trajectory decision-based SDEVN mode scheme reduces greatly the cost when the road seems to have a high number of the vehicle.

목차

Abstract
I. INTRODUCTION
II. SOFTWARE-DEFINED EDGE VEHICULAR NETWORK
III. INTELLIGENT TRANSPORT SENSING DATA COLLECTION STRATEGY IN SDEVN
IV. EVALUATION
V. CONCLUSIONS
REFERENCES

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