Defined Vehicular(정의된 차량)란 무엇입니까?
Defined Vehicular 정의된 차량 - An adopted meta-heuristic solution namely Two-Way Particle Swarm Optimization (TWPSO) is developed for the green traffic data dissemination problem in SIoV considering software defined vehicular network architecture. [1] Software-defined vehicular networks (SDVN) is a promising technology to overcome the limitations of current vehicular networking. [2] Also, it proposes an IoV model for intelligent edge computing task offloading and migration under the SDVN (Software Defined Vehicular Networks) architecture, that is, the JDE-VCO (Joint Delay and Energy-Vehicle Computational task Offloading) optimization. [3] Recently, by the rapid development of Vehicular Ad Hoc Networks (VANETs) and the advancement of Software Defined Networking (SDN) as an emerging technology, the Software-Defined Vehicular Network (SDVN) has a tremendous attraction in the academia and research community. [4] To provide efficient networking services at the edge of Internet-of-Vehicles (IoV), Software-Defined Vehicular Network (SDVN) has been a promising technology to enable intelligent data exchange without giving additional duties to the resource constrained vehicles. [5] In this paper, we propose a mobility-aware scheme, named MobiPlace, to address the controller placement problem (CPP) at the Road Side Units (RSUs) in Software-Defined Vehicular Networks (SDVNs). [6] In this paper, we consider this architecture and implement and compare two Fuzzy-based Systems for Assessment of Neighboring Vehicles Processing Capability (FS-ANVPC1 and FS-ANVPC2) to determine the processing capability of neighboring vehicles in Software Defined Vehicular Ad hoc Networks (SDN-VANETs). [7] Software-Defined Vehicular Networks (SDVNs) have been a vital component to various radio access technologies that supports massive data loads in various security and infotainment applications. [8] Motivated by the need for greener IIoT solutions, this article proposes an energy-efficient end-to-end security solution for software-defined vehicular networks (SDVNs). [9] However, with the explosive growth of vehicles, the architecture of Software-Defined Vehicular Networks (SDVNs) cannot well satisfy the stringent end-to-end latency requirement of vehicles. [10] The distinctive features of software-defined vehicular network (SDVN) such as programmability and flexibility leverages the vehicular network to satisfy the performance and management requirements of VANET. [11] This chapter presents the importance of vehicular communication in future ITS, the significance of incorporating the SDN paradigm in VNs, taxonomy for the role of SDVN, the software-defined vehicular network (SDVN) architecture, and open research issues in SDVN. [12] To ensure the safe transmission of data between vehicles and overcome the problems of high communication delay and low recognition rate of malicious nodes in the current trust management scheme, an efficient flow forwarding mechanism of the RSU close to the controller in the Software-Defined Vehicular Network is used to establish a hierarchical hybrid trust management architecture. [13] In this article, we propose an energy-efficient adaptive controller management strategy for distributed software-defined vehicular networks using vehicles' mobility densities and communication latencies between switch-enabled access points. [14] Smart Software-Defined Vehicular Networks (S-SDVN) are promising solutions that support various applications and protocols such as network mobility management, routing, traffic control and provides a centralized innovative decision-making protocol. [15] In software-defined vehicular networks (SDVN), the communication delay between two vehicles and between vehicles and the controller will dramatically climb up as the number of vehicles increases. [16] Software-defined vehicular networks (SDVNs) have been a vital addition to the design of intelligent vehicular networks. [17] Then, we introduce software defined networking/OpenFlow framework to build a software-defined vehicular edge networking structure. [18] Recently, researchers have used long short-term memory (LSTM) networks and the bi-directional long short-term memory (Bi-LSTM) networks to process sequence data sets such as vehicle positions in software-defined vehicular networks (SDVN). [19] In this paper, we present an Intelligent and Resizable Control Plane for Software Defined Vehicular Network architecture (IRCP-SDVN), where SDN capabilities coupled with Deep Reinforcement Learning (DRL) allow achieving better QoS for Vehicular Applications. [20] The delay can be reduced by accelerating the packet classification methods, which are nowadays exploited in software-defined vehicular networks. [21] In lieu of this, in this paper, EDCSuS: Sustainable EDC as a service framework in software defined vehicular environment is proposed. [22] Software-Defined Vehicular Networks (SDVNs) technology has been attracting significant attention as it can make Vehicular Ad Hoc Network (VANET) more efficient and intelligent. [23] We propose a double-cluster head routing algorithm for the software-defined vehicular networks (SDVNs), namely, Influence Maximisation-based Cluster Routing algorithm (IMCR), to improve the efficiency and quality of network communication. [24] This work considers the optimal placement of the VLPZs and proposes a geneticbased algorithm in a software defined vehicular network to ensure minimized trajectory cost of involved vehicles and hence less consumption of their pseudonyms. [25] The broadcast storming problem in the software-defined vehicular network has been reviewed comprehensively along with techniques to address it in this paper. [26] But, with novel Software Defined Vehicular Network (SDVN), link stability can be better scrutinized pertaining to the availability of global network view. [27] This paper presents a Software-defined Vehicular Network (SDVN) Communication using heterogeneous wireless interfaces. [28] To provide a better solution and seamless interconnectivity among vehicles, the authors have proposed software-defined vehicular social networks (VSN). [29] For efficient advertisement in vehicular environments, we propose a software-defined vehicular advertisement platform (SD-VAP) in which a centralized controller determines target vehicles for advertisements. [30] We also propose an approach for rule installation to V2I connectivity in the software-defined vehicular network. [31] Leveraging flexible management in software-defined vehicular networks, we propose a software-defined adaptive transmission control protocol (SATCP) for selecting various transmission control policies to adapt to the time-varying vehicular environment. [32] In this context, the Software Defined Vehicular Network (SDVN) paradigm emerges as a promising alternative that allows the creation of flexible and adaptable protocols. [33] Recently, the integrated architecture of 5G-enabled software defined vehicular networks (5G-SDVN) is becoming a new trend of the next generation vehicular networks. [34] Finally, the effectiveness of the model proposed in this paper is validated through a case study with processing of real-time road perception applications in a software defined vehicular network. [35] However, with the recently emerged software defined vehicular network (SDVN) paradigm, link stability can be better scrutinized pertaining to the availability of global network information. [36] In Software Defined Vehicular Networks (SDVNs), most existing studies of routing consider the vehicular network as a static graph and compute the flow table based on static information. [37]채택된 메타 휴리스틱 솔루션인 TWPSO(Two-Way Particle Swarm Optimization)는 소프트웨어 정의 차량 네트워크 아키텍처를 고려한 SioV의 녹색 트래픽 데이터 보급 문제에 대해 개발되었습니다. [1] 소프트웨어 정의 차량 네트워크(SDVN)는 현재 차량 네트워킹의 한계를 극복할 수 있는 유망한 기술입니다. [2] 또한 SDVN(Software Defined Vehicular Networks) 아키텍처, 즉 JDE-VCO(Joint Delay and Energy-Vehicle Computational task Offloading) 최적화에 따른 지능형 엣지 컴퓨팅 작업 오프로딩 및 마이그레이션을 위한 IoV 모델을 제안합니다. [3] 최근 VANET(Vehicular Ad Hoc Networks)의 급속한 발전과 새로운 기술로 SDN(Software Defined Networking)의 발전으로 소프트웨어 정의 차량 네트워크(SDVN)는 학계와 연구 커뮤니티에서 엄청난 관심을 받고 있습니다. [4] IoV(Internet-of-Vehicles) 에지에서 효율적인 네트워킹 서비스를 제공하기 위해 SDVN(Software-Defined Vehicular Network)은 리소스가 제한된 차량에 추가 의무를 부여하지 않고 지능형 데이터 교환을 가능하게 하는 유망한 기술이었습니다. [5] 본 논문에서는 SDVN(Software-Defined Vehicular Networks)의 RSU(Road Side Units)에서 컨트롤러 배치 문제(CPP)를 해결하기 위해 MobiPlace라는 이동성 인식 방식을 제안합니다. [6] 이 논문에서는 이 아키텍처를 고려하고 인접 차량 처리 능력 평가를 위한 두 가지 퍼지 기반 시스템(FS-ANVPC1 및 FS-ANVPC2)을 구현 및 비교하여 SDN(소프트웨어 정의 차량 임시 네트워크)에서 주변 차량의 처리 능력을 결정합니다. -VANET). [7] SDVN(소프트웨어 정의 차량 네트워크)은 다양한 보안 및 인포테인먼트 애플리케이션에서 막대한 데이터 로드를 지원하는 다양한 무선 액세스 기술의 핵심 구성 요소였습니다. [8] 친환경 IIoT 솔루션에 대한 필요성에 동기를 부여받은 이 기사에서는 SDVN(소프트웨어 정의 차량 네트워크)을 위한 에너지 효율적인 종단 간 보안 솔루션을 제안합니다. [9] 그러나 차량의 폭발적인 성장과 함께 SDVN(소프트웨어 정의 차량 네트워크)의 아키텍처는 차량의 엄격한 종단 간 대기 시간 요구 사항을 충분히 충족할 수 없습니다. [10] 프로그래밍 가능성 및 유연성과 같은 소프트웨어 정의 차량 네트워크(SDVN)의 고유한 기능은 차량 네트워크를 활용하여 VANET의 성능 및 관리 요구 사항을 충족합니다. [11] 이 장에서는 미래 ITS에서 차량 통신의 중요성, VN에 SDN 패러다임 통합의 중요성, SDVN의 역할에 대한 분류, SDVN(소프트웨어 정의 차량 네트워크) 아키텍처 및 SDVN의 공개 연구 문제를 제시합니다. [12] 차량간 데이터의 안전한 전송을 보장하고 현재의 신뢰 관리 방식에서 악성 노드의 높은 통신 지연 및 낮은 인식률의 문제를 극복하기 위해 소프트웨어 정의 차량 네트워크에서 컨트롤러에 가까운 RSU의 효율적인 플로우 포워딩 메커니즘 계층적 하이브리드 신뢰 관리 아키텍처를 설정하는 데 사용됩니다. [13] 이 기사에서는 차량의 이동성 밀도와 스위치 지원 액세스 포인트 간의 통신 대기 시간을 사용하여 분산 소프트웨어 정의 차량 네트워크를 위한 에너지 효율적인 적응형 컨트롤러 관리 전략을 제안합니다. [14] 스마트 소프트웨어 정의 차량 네트워크(S-SDVN)는 네트워크 이동성 관리, 라우팅, 트래픽 제어와 같은 다양한 애플리케이션 및 프로토콜을 지원하고 중앙 집중식의 혁신적인 의사 결정 프로토콜을 제공하는 유망한 솔루션입니다. [15] 소프트웨어 정의 차량 네트워크(SDVN)에서 두 차량 간, 차량과 컨트롤러 간의 통신 지연은 차량 수가 증가함에 따라 극적으로 증가합니다. [16] 소프트웨어 정의 차량 네트워크(SDVN)는 지능형 차량 네트워크 설계에 필수적인 추가 요소였습니다. [17] 그런 다음 소프트웨어 정의 차량 에지 네트워킹 구조를 구축하기 위해 소프트웨어 정의 네트워킹/OpenFlow 프레임워크를 소개합니다. [18] 최근 연구자들은 LSTM(장단기 기억) 네트워크와 양방향 장단기 기억(Bi-LSTM) 네트워크를 사용하여 SDVN(소프트웨어 정의 차량 네트워크)에서 차량 위치와 같은 시퀀스 데이터 세트를 처리했습니다. [19] 이 백서에서는 IRCP-SDVN(소프트웨어 정의 차량 네트워크 아키텍처)을 위한 지능적이고 크기 조정 가능한 컨트롤 플레인을 제시합니다. 여기서 SDN 기능과 DRL(심층 강화 학습)이 결합되어 차량 애플리케이션에 대해 더 나은 QoS를 달성할 수 있습니다. [20] 최근 소프트웨어 정의 차량 네트워크에서 활용되는 패킷 분류 방법을 가속화하여 지연을 줄일 수 있습니다. [21] 이를 대신하여 본 논문에서는 소프트웨어 정의 차량 환경에서 서비스 프레임워크로서의 EDCSuS: Sustainable EDC를 제안한다. [22] SDVN(Software-Defined Vehicular Networks) 기술은 VANET(Vehicular Ad Hoc Network)을 보다 효율적이고 지능적으로 만들 수 있기 때문에 상당한 주목을 받고 있습니다. [23] 우리는 네트워크 통신의 효율성과 품질을 향상시키기 위해 소프트웨어 정의 차량 네트워크(SDVN)를 위한 이중 클러스터 헤드 라우팅 알고리즘, 즉 영향력 극대화 기반 클러스터 라우팅 알고리즘(IMCR)을 제안합니다. [24] 이 작업은 VLPZ의 최적 배치를 고려하고 소프트웨어 정의 차량 네트워크에서 유전자 기반 알고리즘을 제안하여 관련 차량의 궤적 비용을 최소화하여 가명 소비를 줄입니다. [25] 본 논문에서는 소프트웨어 정의 차량 네트워크의 브로드캐스트 스토밍(broadcast storming) 문제를 해결하기 위한 기술과 함께 종합적으로 검토하였다. [26] 그러나 새로운 SDVN(소프트웨어 정의 차량 네트워크)을 사용하면 글로벌 네트워크 보기의 가용성과 관련하여 링크 안정성을 더 잘 조사할 수 있습니다. [27] 본 논문에서는 이기종 무선 인터페이스를 이용한 소프트웨어 정의 차량 네트워크(SDVN) 통신을 제시한다. [28] 더 나은 솔루션과 차량 간의 원활한 상호 연결을 제공하기 위해 저자는 소프트웨어 정의 차량 소셜 네트워크(VSN)를 제안했습니다. [29] 차량 환경에서의 효율적인 광고를 위해 중앙 컨트롤러가 광고 대상 차량을 결정하는 소프트웨어 정의 차량 광고 플랫폼(SD-VAP)을 제안합니다. [30] 또한 소프트웨어 정의 차량 네트워크에서 V2I 연결에 대한 규칙 설치 접근 방식을 제안합니다. [31] 소프트웨어 정의 차량 네트워크의 유연한 관리를 활용하여 시변 차량 환경에 적응하기 위해 다양한 전송 제어 정책을 선택하기 위한 소프트웨어 정의 적응형 전송 제어 프로토콜(SATCP)을 제안합니다. [32] 이러한 맥락에서 SDVN(Software Defined Vehicular Network) 패러다임은 유연하고 적응 가능한 프로토콜을 생성할 수 있는 유망한 대안으로 등장합니다. [33] 최근 5G 지원 소프트웨어 정의 차량 네트워크(5G-SDVN)의 통합 아키텍처가 차세대 차량 네트워크의 새로운 트렌드가 되고 있습니다. [34] 마지막으로, 본 논문에서 제안하는 모델의 효과는 소프트웨어 정의 차량 네트워크에서 실시간 도로 인식 애플리케이션을 처리하는 사례 연구를 통해 검증되었다. [35] 그러나 최근 등장한 소프트웨어 정의 차량 네트워크(SDVN) 패러다임으로 글로벌 네트워크 정보의 가용성과 관련하여 링크 안정성을 더 잘 조사할 수 있습니다. [36] 소프트웨어 정의 차량 네트워크(SDVN)에서 라우팅에 대한 대부분의 기존 연구는 차량 네트워크를 정적 그래프로 간주하고 정적 정보를 기반으로 플로우 테이블을 계산합니다. [37]
Software Defined Vehicular 소프트웨어 정의 차량
An adopted meta-heuristic solution namely Two-Way Particle Swarm Optimization (TWPSO) is developed for the green traffic data dissemination problem in SIoV considering software defined vehicular network architecture. [1] Also, it proposes an IoV model for intelligent edge computing task offloading and migration under the SDVN (Software Defined Vehicular Networks) architecture, that is, the JDE-VCO (Joint Delay and Energy-Vehicle Computational task Offloading) optimization. [2] In this paper, we consider this architecture and implement and compare two Fuzzy-based Systems for Assessment of Neighboring Vehicles Processing Capability (FS-ANVPC1 and FS-ANVPC2) to determine the processing capability of neighboring vehicles in Software Defined Vehicular Ad hoc Networks (SDN-VANETs). [3] In this paper, we present an Intelligent and Resizable Control Plane for Software Defined Vehicular Network architecture (IRCP-SDVN), where SDN capabilities coupled with Deep Reinforcement Learning (DRL) allow achieving better QoS for Vehicular Applications. [4] In lieu of this, in this paper, EDCSuS: Sustainable EDC as a service framework in software defined vehicular environment is proposed. [5] This work considers the optimal placement of the VLPZs and proposes a geneticbased algorithm in a software defined vehicular network to ensure minimized trajectory cost of involved vehicles and hence less consumption of their pseudonyms. [6] But, with novel Software Defined Vehicular Network (SDVN), link stability can be better scrutinized pertaining to the availability of global network view. [7] In this context, the Software Defined Vehicular Network (SDVN) paradigm emerges as a promising alternative that allows the creation of flexible and adaptable protocols. [8] Recently, the integrated architecture of 5G-enabled software defined vehicular networks (5G-SDVN) is becoming a new trend of the next generation vehicular networks. [9] Finally, the effectiveness of the model proposed in this paper is validated through a case study with processing of real-time road perception applications in a software defined vehicular network. [10] However, with the recently emerged software defined vehicular network (SDVN) paradigm, link stability can be better scrutinized pertaining to the availability of global network information. [11] In Software Defined Vehicular Networks (SDVNs), most existing studies of routing consider the vehicular network as a static graph and compute the flow table based on static information. [12]채택된 메타 휴리스틱 솔루션인 TWPSO(Two-Way Particle Swarm Optimization)는 소프트웨어 정의 차량 네트워크 아키텍처를 고려한 SioV의 녹색 트래픽 데이터 보급 문제에 대해 개발되었습니다. [1] 또한 SDVN(Software Defined Vehicular Networks) 아키텍처, 즉 JDE-VCO(Joint Delay and Energy-Vehicle Computational task Offloading) 최적화에 따른 지능형 엣지 컴퓨팅 작업 오프로딩 및 마이그레이션을 위한 IoV 모델을 제안합니다. [2] 이 논문에서는 이 아키텍처를 고려하고 인접 차량 처리 능력 평가를 위한 두 가지 퍼지 기반 시스템(FS-ANVPC1 및 FS-ANVPC2)을 구현 및 비교하여 SDN(소프트웨어 정의 차량 임시 네트워크)에서 주변 차량의 처리 능력을 결정합니다. -VANET). [3] 이 백서에서는 IRCP-SDVN(소프트웨어 정의 차량 네트워크 아키텍처)을 위한 지능적이고 크기 조정 가능한 컨트롤 플레인을 제시합니다. 여기서 SDN 기능과 DRL(심층 강화 학습)이 결합되어 차량 애플리케이션에 대해 더 나은 QoS를 달성할 수 있습니다. [4] 이를 대신하여 본 논문에서는 소프트웨어 정의 차량 환경에서 서비스 프레임워크로서의 EDCSuS: Sustainable EDC를 제안한다. [5] 이 작업은 VLPZ의 최적 배치를 고려하고 소프트웨어 정의 차량 네트워크에서 유전자 기반 알고리즘을 제안하여 관련 차량의 궤적 비용을 최소화하여 가명 소비를 줄입니다. [6] 그러나 새로운 SDVN(소프트웨어 정의 차량 네트워크)을 사용하면 글로벌 네트워크 보기의 가용성과 관련하여 링크 안정성을 더 잘 조사할 수 있습니다. [7] 이러한 맥락에서 SDVN(Software Defined Vehicular Network) 패러다임은 유연하고 적응 가능한 프로토콜을 생성할 수 있는 유망한 대안으로 등장합니다. [8] 최근 5G 지원 소프트웨어 정의 차량 네트워크(5G-SDVN)의 통합 아키텍처가 차세대 차량 네트워크의 새로운 트렌드가 되고 있습니다. [9] 마지막으로, 본 논문에서 제안하는 모델의 효과는 소프트웨어 정의 차량 네트워크에서 실시간 도로 인식 애플리케이션을 처리하는 사례 연구를 통해 검증되었다. [10] 그러나 최근 등장한 소프트웨어 정의 차량 네트워크(SDVN) 패러다임으로 글로벌 네트워크 정보의 가용성과 관련하여 링크 안정성을 더 잘 조사할 수 있습니다. [11] 소프트웨어 정의 차량 네트워크(SDVN)에서 라우팅에 대한 대부분의 기존 연구는 차량 네트워크를 정적 그래프로 간주하고 정적 정보를 기반으로 플로우 테이블을 계산합니다. [12]
defined vehicular network 정의된 차량 네트워크
An adopted meta-heuristic solution namely Two-Way Particle Swarm Optimization (TWPSO) is developed for the green traffic data dissemination problem in SIoV considering software defined vehicular network architecture. [1] Software-defined vehicular networks (SDVN) is a promising technology to overcome the limitations of current vehicular networking. [2] Also, it proposes an IoV model for intelligent edge computing task offloading and migration under the SDVN (Software Defined Vehicular Networks) architecture, that is, the JDE-VCO (Joint Delay and Energy-Vehicle Computational task Offloading) optimization. [3] Recently, by the rapid development of Vehicular Ad Hoc Networks (VANETs) and the advancement of Software Defined Networking (SDN) as an emerging technology, the Software-Defined Vehicular Network (SDVN) has a tremendous attraction in the academia and research community. [4] To provide efficient networking services at the edge of Internet-of-Vehicles (IoV), Software-Defined Vehicular Network (SDVN) has been a promising technology to enable intelligent data exchange without giving additional duties to the resource constrained vehicles. [5] In this paper, we propose a mobility-aware scheme, named MobiPlace, to address the controller placement problem (CPP) at the Road Side Units (RSUs) in Software-Defined Vehicular Networks (SDVNs). [6] Software-Defined Vehicular Networks (SDVNs) have been a vital component to various radio access technologies that supports massive data loads in various security and infotainment applications. [7] Motivated by the need for greener IIoT solutions, this article proposes an energy-efficient end-to-end security solution for software-defined vehicular networks (SDVNs). [8] However, with the explosive growth of vehicles, the architecture of Software-Defined Vehicular Networks (SDVNs) cannot well satisfy the stringent end-to-end latency requirement of vehicles. [9] The distinctive features of software-defined vehicular network (SDVN) such as programmability and flexibility leverages the vehicular network to satisfy the performance and management requirements of VANET. [10] This chapter presents the importance of vehicular communication in future ITS, the significance of incorporating the SDN paradigm in VNs, taxonomy for the role of SDVN, the software-defined vehicular network (SDVN) architecture, and open research issues in SDVN. [11] To ensure the safe transmission of data between vehicles and overcome the problems of high communication delay and low recognition rate of malicious nodes in the current trust management scheme, an efficient flow forwarding mechanism of the RSU close to the controller in the Software-Defined Vehicular Network is used to establish a hierarchical hybrid trust management architecture. [12] In this article, we propose an energy-efficient adaptive controller management strategy for distributed software-defined vehicular networks using vehicles' mobility densities and communication latencies between switch-enabled access points. [13] Smart Software-Defined Vehicular Networks (S-SDVN) are promising solutions that support various applications and protocols such as network mobility management, routing, traffic control and provides a centralized innovative decision-making protocol. [14] In software-defined vehicular networks (SDVN), the communication delay between two vehicles and between vehicles and the controller will dramatically climb up as the number of vehicles increases. [15] Software-defined vehicular networks (SDVNs) have been a vital addition to the design of intelligent vehicular networks. [16] Recently, researchers have used long short-term memory (LSTM) networks and the bi-directional long short-term memory (Bi-LSTM) networks to process sequence data sets such as vehicle positions in software-defined vehicular networks (SDVN). [17] In this paper, we present an Intelligent and Resizable Control Plane for Software Defined Vehicular Network architecture (IRCP-SDVN), where SDN capabilities coupled with Deep Reinforcement Learning (DRL) allow achieving better QoS for Vehicular Applications. [18] The delay can be reduced by accelerating the packet classification methods, which are nowadays exploited in software-defined vehicular networks. [19] Software-Defined Vehicular Networks (SDVNs) technology has been attracting significant attention as it can make Vehicular Ad Hoc Network (VANET) more efficient and intelligent. [20] We propose a double-cluster head routing algorithm for the software-defined vehicular networks (SDVNs), namely, Influence Maximisation-based Cluster Routing algorithm (IMCR), to improve the efficiency and quality of network communication. [21] This work considers the optimal placement of the VLPZs and proposes a geneticbased algorithm in a software defined vehicular network to ensure minimized trajectory cost of involved vehicles and hence less consumption of their pseudonyms. [22] The broadcast storming problem in the software-defined vehicular network has been reviewed comprehensively along with techniques to address it in this paper. [23] But, with novel Software Defined Vehicular Network (SDVN), link stability can be better scrutinized pertaining to the availability of global network view. [24] This paper presents a Software-defined Vehicular Network (SDVN) Communication using heterogeneous wireless interfaces. [25] We also propose an approach for rule installation to V2I connectivity in the software-defined vehicular network. [26] Leveraging flexible management in software-defined vehicular networks, we propose a software-defined adaptive transmission control protocol (SATCP) for selecting various transmission control policies to adapt to the time-varying vehicular environment. [27] In this context, the Software Defined Vehicular Network (SDVN) paradigm emerges as a promising alternative that allows the creation of flexible and adaptable protocols. [28] Recently, the integrated architecture of 5G-enabled software defined vehicular networks (5G-SDVN) is becoming a new trend of the next generation vehicular networks. [29] Finally, the effectiveness of the model proposed in this paper is validated through a case study with processing of real-time road perception applications in a software defined vehicular network. [30] However, with the recently emerged software defined vehicular network (SDVN) paradigm, link stability can be better scrutinized pertaining to the availability of global network information. [31] In Software Defined Vehicular Networks (SDVNs), most existing studies of routing consider the vehicular network as a static graph and compute the flow table based on static information. [32]채택된 메타 휴리스틱 솔루션인 TWPSO(Two-Way Particle Swarm Optimization)는 소프트웨어 정의 차량 네트워크 아키텍처를 고려한 SioV의 녹색 트래픽 데이터 보급 문제에 대해 개발되었습니다. [1] 소프트웨어 정의 차량 네트워크(SDVN)는 현재 차량 네트워킹의 한계를 극복할 수 있는 유망한 기술입니다. [2] 또한 SDVN(Software Defined Vehicular Networks) 아키텍처, 즉 JDE-VCO(Joint Delay and Energy-Vehicle Computational task Offloading) 최적화에 따른 지능형 엣지 컴퓨팅 작업 오프로딩 및 마이그레이션을 위한 IoV 모델을 제안합니다. [3] 최근 VANET(Vehicular Ad Hoc Networks)의 급속한 발전과 새로운 기술로 SDN(Software Defined Networking)의 발전으로 소프트웨어 정의 차량 네트워크(SDVN)는 학계와 연구 커뮤니티에서 엄청난 관심을 받고 있습니다. [4] IoV(Internet-of-Vehicles) 에지에서 효율적인 네트워킹 서비스를 제공하기 위해 SDVN(Software-Defined Vehicular Network)은 리소스가 제한된 차량에 추가 의무를 부여하지 않고 지능형 데이터 교환을 가능하게 하는 유망한 기술이었습니다. [5] 본 논문에서는 SDVN(Software-Defined Vehicular Networks)의 RSU(Road Side Units)에서 컨트롤러 배치 문제(CPP)를 해결하기 위해 MobiPlace라는 이동성 인식 방식을 제안합니다. [6] SDVN(소프트웨어 정의 차량 네트워크)은 다양한 보안 및 인포테인먼트 애플리케이션에서 막대한 데이터 로드를 지원하는 다양한 무선 액세스 기술의 핵심 구성 요소였습니다. [7] 친환경 IIoT 솔루션에 대한 필요성에 동기를 부여받은 이 기사에서는 SDVN(소프트웨어 정의 차량 네트워크)을 위한 에너지 효율적인 종단 간 보안 솔루션을 제안합니다. [8] 그러나 차량의 폭발적인 성장과 함께 SDVN(소프트웨어 정의 차량 네트워크)의 아키텍처는 차량의 엄격한 종단 간 대기 시간 요구 사항을 충분히 충족할 수 없습니다. [9] 프로그래밍 가능성 및 유연성과 같은 소프트웨어 정의 차량 네트워크(SDVN)의 고유한 기능은 차량 네트워크를 활용하여 VANET의 성능 및 관리 요구 사항을 충족합니다. [10] 이 장에서는 미래 ITS에서 차량 통신의 중요성, VN에 SDN 패러다임 통합의 중요성, SDVN의 역할에 대한 분류, SDVN(소프트웨어 정의 차량 네트워크) 아키텍처 및 SDVN의 공개 연구 문제를 제시합니다. [11] 차량간 데이터의 안전한 전송을 보장하고 현재의 신뢰 관리 방식에서 악성 노드의 높은 통신 지연 및 낮은 인식률의 문제를 극복하기 위해 소프트웨어 정의 차량 네트워크에서 컨트롤러에 가까운 RSU의 효율적인 플로우 포워딩 메커니즘 계층적 하이브리드 신뢰 관리 아키텍처를 설정하는 데 사용됩니다. [12] 이 기사에서는 차량의 이동성 밀도와 스위치 지원 액세스 포인트 간의 통신 대기 시간을 사용하여 분산 소프트웨어 정의 차량 네트워크를 위한 에너지 효율적인 적응형 컨트롤러 관리 전략을 제안합니다. [13] 스마트 소프트웨어 정의 차량 네트워크(S-SDVN)는 네트워크 이동성 관리, 라우팅, 트래픽 제어와 같은 다양한 애플리케이션 및 프로토콜을 지원하고 중앙 집중식의 혁신적인 의사 결정 프로토콜을 제공하는 유망한 솔루션입니다. [14] 소프트웨어 정의 차량 네트워크(SDVN)에서 두 차량 간, 차량과 컨트롤러 간의 통신 지연은 차량 수가 증가함에 따라 극적으로 증가합니다. [15] 소프트웨어 정의 차량 네트워크(SDVN)는 지능형 차량 네트워크 설계에 필수적인 추가 요소였습니다. [16] 최근 연구자들은 LSTM(장단기 기억) 네트워크와 양방향 장단기 기억(Bi-LSTM) 네트워크를 사용하여 SDVN(소프트웨어 정의 차량 네트워크)에서 차량 위치와 같은 시퀀스 데이터 세트를 처리했습니다. [17] 이 백서에서는 IRCP-SDVN(소프트웨어 정의 차량 네트워크 아키텍처)을 위한 지능적이고 크기 조정 가능한 컨트롤 플레인을 제시합니다. 여기서 SDN 기능과 DRL(심층 강화 학습)이 결합되어 차량 애플리케이션에 대해 더 나은 QoS를 달성할 수 있습니다. [18] 최근 소프트웨어 정의 차량 네트워크에서 활용되는 패킷 분류 방법을 가속화하여 지연을 줄일 수 있습니다. [19] SDVN(Software-Defined Vehicular Networks) 기술은 VANET(Vehicular Ad Hoc Network)을 보다 효율적이고 지능적으로 만들 수 있기 때문에 상당한 주목을 받고 있습니다. [20] 우리는 네트워크 통신의 효율성과 품질을 향상시키기 위해 소프트웨어 정의 차량 네트워크(SDVN)를 위한 이중 클러스터 헤드 라우팅 알고리즘, 즉 영향력 극대화 기반 클러스터 라우팅 알고리즘(IMCR)을 제안합니다. [21] 이 작업은 VLPZ의 최적 배치를 고려하고 소프트웨어 정의 차량 네트워크에서 유전자 기반 알고리즘을 제안하여 관련 차량의 궤적 비용을 최소화하여 가명 소비를 줄입니다. [22] 본 논문에서는 소프트웨어 정의 차량 네트워크의 브로드캐스트 스토밍(broadcast storming) 문제를 해결하기 위한 기술과 함께 종합적으로 검토하였다. [23] 그러나 새로운 SDVN(소프트웨어 정의 차량 네트워크)을 사용하면 글로벌 네트워크 보기의 가용성과 관련하여 링크 안정성을 더 잘 조사할 수 있습니다. [24] 본 논문에서는 이기종 무선 인터페이스를 이용한 소프트웨어 정의 차량 네트워크(SDVN) 통신을 제시한다. [25] 또한 소프트웨어 정의 차량 네트워크에서 V2I 연결에 대한 규칙 설치 접근 방식을 제안합니다. [26] 소프트웨어 정의 차량 네트워크의 유연한 관리를 활용하여 시변 차량 환경에 적응하기 위해 다양한 전송 제어 정책을 선택하기 위한 소프트웨어 정의 적응형 전송 제어 프로토콜(SATCP)을 제안합니다. [27] 이러한 맥락에서 SDVN(Software Defined Vehicular Network) 패러다임은 유연하고 적응 가능한 프로토콜을 생성할 수 있는 유망한 대안으로 등장합니다. [28] 최근 5G 지원 소프트웨어 정의 차량 네트워크(5G-SDVN)의 통합 아키텍처가 차세대 차량 네트워크의 새로운 트렌드가 되고 있습니다. [29] 마지막으로, 본 논문에서 제안하는 모델의 효과는 소프트웨어 정의 차량 네트워크에서 실시간 도로 인식 애플리케이션을 처리하는 사례 연구를 통해 검증되었다. [30] 그러나 최근 등장한 소프트웨어 정의 차량 네트워크(SDVN) 패러다임으로 글로벌 네트워크 정보의 가용성과 관련하여 링크 안정성을 더 잘 조사할 수 있습니다. [31] 소프트웨어 정의 차량 네트워크(SDVN)에서 라우팅에 대한 대부분의 기존 연구는 차량 네트워크를 정적 그래프로 간주하고 정적 정보를 기반으로 플로우 테이블을 계산합니다. [32]