엔이씨연구소

엔이씨(NEC)

엔이씨(NEC)

앤이씨 미국(NEC Labs)은 미국 뉴저지 주 프린스턴과 캘리포니아 주 산호세에 소재한 NEC 기업의 글로벌 기업 R & D 연구소이다.

개요

NEC 그룹은 정보 및 통신 기술(ICT)의 강점을 활용하여 디지털 혁신을 촉진하여 우리의 삶과 비즈니스를 더 나은 방향으로 바꾸고 사회를위한 솔루션을 제공하여 필수 인프라 시스템 및 서비스의 정교함을 높이는 데 주력하고 있다. 사회. NEC 방식에 따라 안전, 보안, 공정성 및 효율성이라는 사회적 가치를 창출하여 모두가 함께하는 보다 지속 가능한 세상을 만드는 것을 목표로 삼았다.

연구 분야

데이터 과학 및 시스템 보안

NEC Labs의 데이터 과학 및 시스템 보안 부서는 복잡한 컴퓨터 시스템 관리를 단순화하는 새로운 빅 데이터 솔루션 및 서비스 플랫폼을 구축하고 빅 데이터 분석에서 사물 인터넷에 이르기까지 혁신적인 애플리케이션을 지원하는 새로운 정보 기술을 개발하는 것을 목표로합니다. 우리의 연구는 실험적이고 이론적이며 시계열 마이닝, 그래프 마이닝, 딥 러닝, 텍스트 마이닝, 이상 감지, 신호 처리, 클라우드 컴퓨팅, 데이터 센터, 소프트웨어 정의 네트워킹과 같은 데이터 과학 및 시스템 연구의 많은 영역을 다룹니다. 및 스트리밍 처리. 우리 연구의 목표는 복잡한 시스템에서 빅 데이터의 역학을 완전히 이해하고, 패턴을 검색하여 프로파일 링하고, 최종 사용자가 해당 시스템을 관리하는 데 도움이되는 혁신적인 솔루션을 구축하는 것입니다. 우리는 빅 데이터를 처리 및 분석하고 탐지, 예측 및 최적화에서 다양한 응용 프로그램을 지원하기 위해 여러 분석 엔진과 시스템 솔루션을 구축했습니다.

주요 연구 프로젝트

• 모바일 애플리케이션 관리

스마트 폰과 태블릿은 새로운 세대의 개인 정보 시스템이되었습니다. 타사 앱은 이러한 장치에 뛰어난 기능을 제공하지만 동시에 장치 보안 관리를 복잡하게 만듭니다. 이를 위해 클라우드 백엔드를 활용하여 스마트 기기를 관리하는 모바일 애플리케이션 관리를 시작합니다. 첫 번째 단계로 정적 및 동적 프로그램 분석을 사용하여 맬웨어, 정보 유출 및 취약한 앱을 탐지하여 장치 보안을 향상시키는 데 중점을 둡니다.

• 차세대 로그 분석

컴퓨터 시스템은 엄청난 양의 이기종 로그를 생성합니다. 이러한 로그는 시스템 상태를 설명하는 풍부한 컨텍스트 정보를 제공하며 시스템 모니터링 및 진단을위한 중요한 소스입니다. 그러나 이러한 로그를 수동으로 해석하는 것은 매우 큰 볼륨과 복잡한 도메인 별 구문 및 의미 지식으로 인해 효과적이지 않습니다. NGLA는 사전 도메인 지식이나 패턴 정보없이 모든 소스의 이기종 로그를 분석 할 수있는 포괄적이고 확장 가능한 프레임 워크입니다. 심층 로그 검사 및 구조화되지 않은 로그 관리를 통한 시스템 이상 감지를 포함한 새로운 애플리케이션을위한 자체 학습 엔진과 스트림 처리 플랫폼을 제공합니다.

• 복잡한 시스템 모델링 및 최적화

유비쿼터스 감지 및 네트워킹 기능을 통해 기존의 복잡한 물리적 시스템은 ICT 기능에서 혁신적인 변화를 겪고 있습니다. 그들은 이제 시스템의 여러 부분에 분산 된 많은 수의 센서가 장착되어 시스템 운영에서 엄청난 양의 데이터를 수집합니다. 이 프로젝트는 이러한 시스템에서 빅 데이터를 모델링하고 운영을 개선하기 위해 올바른 정보를 추출하는 혁신적인 분석 엔진을 개발하는 것입니다. 예를 들어, 발견 된 데이터 모델과 패턴은 실행 가능한 통찰력과 적시에 운영 결정을 내릴 수 있습니다. 결과적으로 당사의 예측 분석 솔루션을 통해 고객은 비즈니스 운영을 최적화하여 수익을 늘리거나 운영 비용을 줄일 수 있습니다. 우리의 분석 솔루션은 또한 우리 사회에서 생활하고 일하는 방식을 변화시키는 데 도움이 될 수 있습니다. 스마트 시티, 우리는 새로운 엔진 개발과 새로운 솔루션 개발에 주력하고 있습니다. Nature는 데이터로 스스로를 말하며 빅 데이터를 분석하고 탐지, 예측 및 최적화에서 다양한 응용 프로그램을 지원하는 분석 엔진을 구축하고자합니다. 시계열 분석, 그래프 마이닝, 이기종 데이터 마이닝 등은 산업 수요를 지원하는 핵심 기술입니다. 한편 에너지, 화학, 철강, 사회 인프라 등 다양한 산업 분야에서 고객의 핵심 비즈니스 문제를 직접 해결할 수있는 새로운 솔루션을 구축 할 것입니다.

• 자동화된 보안 인텔리전스

엔터프라이즈 시스템은 복잡하고 계속 진화하고 있습니다. 그러한 시스템의 보안 취약점을 추적하는 것은 불가능하지는 않지만 어렵습니다. 오늘날 알려지지 않은 많은 제로 데이 취약점이 존재합니다. 반면에 모든 직원에게 충분한 보안 지식과 기술을 교육하는 것은 불가능합니다. 이를 위해 Sun Tzu의 군사 원칙에서 영감을받은 자동화 된 보안 인텔리전스 프로젝트를 제안합니다. 적과 자신을 알고 있다면 단 한 번의 손실없이 백 번의 전투에서 승리 할 수 ​​있습니다. "오늘날 엔터프라이즈 보안을 보장하는 것은 점점 더 어려워지고 있습니다. 많은 엔터프라이즈 시스템은 매우 복잡하고 계속 진화하고 있습니다. 그러한 시스템에서 보안 취약성을 추적하는 것은 불가능하지는 않지만 매우 어렵고, 알려지지 않은 제로 데이 취약성이 많이 존재합니다. 경제적 중심의 잘 조직 된 공격자들로부터 정교한 공격이 시작됩니다. 다른 한편으로 모든 직원은 컴퓨터와 네트워크를 사용하지만 모든 직원에게 충분한 보안 지식과 기술을 교육하는 것은 불가능합니다. 이를 위해 Sun Tzu의 군사 원칙 ( ) 에서 영감을 얻은 자동화 된 보안 인텔리전스 프로젝트를 제안합니다 . "적과 자신을 안다면 단 한 번의 손실없이 백 번의 전투에서 승리 할 수 ​​있습니다."

통합 시스템

엔터프라이즈 정보 기술의 새로운 애플리케이션은 미래 컴퓨팅 플랫폼의 진화를 주도 할 것으로 예상됩니다. 컴퓨팅 시스템 아키텍처는 컴퓨팅 플랫폼을 구성하는 하드웨어와 시스템 소프트웨어의 조합을 말합니다. 범용 멀티 코어 및 멀티 코어 (예 : GPU) 클러스터 컴퓨팅 플랫폼의 발전으로 인해 강력한 비용 / 성능 절충이 발생하고 있습니다. 운영 체제, 런타임 지원 및 병렬 도메인 별 미들웨어의 발전으로 애플리케이션 성능을 개선 할 수있는 새로운 기회가 열리고 있습니다. 현재 우리의 초점은 컴퓨팅, 상호 연결, 네트워킹 및 스토리지 장치에 다양한 유형의 이질성을 포함하는 컴퓨팅 클러스터에서 엔터프라이즈 워크로드를 가속화하는 것입니다. 우리의 임무는 고성능의 에너지 효율적인 엔터프라이즈 컴퓨팅을위한 병렬 컴퓨팅 시스템 아키텍처를 혁신, 설계, 평가 및 제공하는 것입니다.

주요 연구 프로젝트

• Cosmic

COSMIC *는 원활한 Xeon Phi 코 프로세서 공유를 가능하게하는 NEC의 시스템 소프트웨어입니다. 응용 프로그램 및 기타 모든 시스템 소프트웨어 구성 요소에 대해 완전히 투명합니다. COSMIC는 여러 사용자가 하나 이상의 Xeon Phi 기반 서버를 공유하는 조직에서 유용합니다. 적은 수의 서버를 효율적으로 활용하여 자본 비용을 줄일 수 있습니다.

• Heterogeneous Cluster Computing

기존 엔터프라이즈 애플리케이션은 현재 구축 또는 유지 관리에 복잡하고 비용이 많이 드는 플랫폼에서 실행됩니다. 이러한 플랫폼을 운영하려면 종종 전문가 팀이 필요합니다. 동적으로 확장 가능하고 가상화 된 공유 컴퓨팅 리소스 클러스터를 사용하는 새로운 IT 솔루션은 엔터프라이즈 IT 서비스 제공과 관련된 비용을 크게 절감 할 수 있습니다. 그러나 많은 어려움을 극복해야합니다. 우리는 주요 과제, 과제를 극복하기 위해 노력하고있는 주요 기술, 연구 프로그램에서 벤치 마크 및 메트릭의 역할에 대해 논의합니다. 이기종 컴퓨팅 클러스터가 다양한 엔터프라이즈 워크로드를 실행하는 데 선호되는 플랫폼으로 등장하기 위해 극복해야하는 4 가지 주요 과제를 설명합니다. 첫째, 오늘날 사용되는 대부분의 엔터프라이즈 애플리케이션은 이러한 동적 개방형 이기종 컴퓨팅 클러스터에서 실행되도록 설계되지 않았습니다. 특히 성능이나 에너지 효율성이 크게 향상되면서 이러한 애플리케이션을 이기종 컴퓨팅 클러스터로 마이그레이션하는 것은 열린 문제입니다. 둘째, 새로운 이기종 컴퓨팅 플랫폼에서 실행할 수있는 새로운 엔터프라이즈 애플리케이션을 만드는 것 또한 어렵습니다. 이러한 아키텍처를위한 고성능의 에너지 효율적인 프로그램을 작성하는 것은 전례없는 병렬 처리 규모와 컴퓨팅, 상호 연결 및 저장 장치의 이질성으로 인해 매우 어렵습니다. 제삼, IT 서비스의 소비 및 제공을위한 새로운 공유 인프라 아키텍처의 비용 절감은 여러 엔터프라이즈 애플리케이션이 이기종 컴퓨팅 클러스터에서 자원을 원만하게 공유 (멀티 테넌시) 할 수있는 경우에만 가능합니다. 그러나 각 애플리케이션의 엄격한 서비스 품질 메트릭에 부정적인 영향을주지 않고 멀티 테넌시를 활성화하려면 다양한 컴퓨팅, 스토리지 및 상호 연결 장치의 동적 확장 성과 가상화가 필요하며 이는 또 다른 미해결 문제입니다. 마지막으로, 엔터프라이즈 애플리케이션은 매우 다양한 사용자로드에 직면하며 비정상적으로 무거운로드가 급증합니다. 다양한 부하에서 서비스 품질 메트릭을 충족하려면 다양한 사용자 요구에 대응하여 애플리케이션에서 사용하는 컴퓨팅 리소스를 자동으로 프로비저닝 (증가 또는 감소) 할 수있는 탄력적 인 컴퓨팅 인프라가 필요합니다. 현재이 문제를 해결할 수있는 좋은 솔루션은 없습니다. 우리의 주요 목표는 네 가지 열린 문제를 해결하기 위해 새로운 기술을 개발하는 것입니다. 당사의 기술은 새로운 클라우드 기반 공유 이기종 컴퓨팅 아키텍처에서 다양한 엔터프라이즈 애플리케이션을 이해, 분석, 생성 및 최적화하는 데 도움이 될 것입니다. 이기종 컴퓨팅 클러스터에서 엔터프라이즈 응용 프로그램을 호스팅하는 문제를 해결하려면 몇 가지 새로운 기술이 필요하며, 현재 초점은 다음 주제에 있습니다.

1. 병렬 프로그래밍 모델 및 런타임 : 병렬 컴퓨팅 시스템을 프로그래밍하는 것은 매우 어려운 문제입니다. 지난 수십 년 동안 병렬 프로그래밍에 대한 대부분의 접근 방식은 순차 코드에서 병렬성을 추출하는 병렬화 컴파일러 또는 특수 목적 병렬 프로그래밍 언어를 기반으로했습니다. 안타깝게도이 두 가지 접근 방식 모두 근본적인 단점이 있으며 널리 퍼져있는 멀티 코어 또는 클러스터 프로그래밍에는 적합하지 않습니다. 프로그래머가 대상 아키텍처와 독립적 인 방식으로 계산 및 통신 패턴을 지정할 수 있도록하는 병렬 프로그래밍 모델이 널리 사용될 것으로 예상됩니다. 이러한 모델은 애플리케이션에서 동시성을 편리하게 노출하고 런타임 시스템은 대상 병렬 컴퓨팅 플랫폼에서 병렬 계산 실행을 관리합니다. 우리의 목표는 새로운 병렬 프로그래밍 모델을 만들거나 기존의 병렬 프로그래밍 모델을 개선하여 애플리케이션에서 계산 및 통신 작업에서 최대 동시성을 쉽게 표현하고 노출하는 것입니다. 우리의 프로그래밍 모델은 또한 새로운 엔터프라이즈 애플리케이션의 새로운 특성을 활용하도록 설계되었습니다.
2. 플리케이션은 이기종 컴퓨팅 클러스터 용으로 설계되지 않았습니다. 기존의 레거시 애플리케이션을 이기종 클러스터로 자동 재 지정할 수있는 기술이 절실히 필요합니다. 우리의 목표는 애플리케이션을 변경할 필요없이 이기종 컴퓨팅 클러스터에서 기존 애플리케이션의 성능을 가속화하는 새로운 런타임 기술을 설계하는 것입니다.
3. 가상화 : 동적으로 변화하는 애플리케이션의 컴퓨팅 요구 사항에 대응하여 공유 컴퓨팅 클러스터에서 컴퓨팅 리소스의 자동 프로비저닝 (증가 또는 감소)을 수행하려면 이기종 리소스 자체가 동적으로 확장 가능하고 가상화되어야합니다. 우리의 목표는 이기종 컴퓨팅 클러스터에서 광범위한 이기종 컴퓨팅, 스토리지 및 상호 연결 리소스의 가상화를 가능하게하는 새로운 기술을 개발하는 것입니다.
4. 맞춤형 가속기 : 자동차에서 데이터 센터에 이르는 많은 새로운 애플리케이션은 실시간으로 대량의 데이터를 지능적으로 처리해야합니다. 이러한 애플리케이션에는 중요한 성능 제약이 있습니다. 그린 컴퓨팅을 향한 추진과 함께 전력도 중요한 고려 사항입니다. 우리는 저전력 소비에서 고성능을 달성하기 위해 이러한 애플리케이션을위한 새로운 특수 목적 시스템을 조사합니다. 우리는 도메인 별 가속기와 같은 사용자 정의 많은 코어 아키텍처와 다중 가속기가있는 시스템의 전력 감소 런타임을 조사하고 있습니다.

기계 학습

Machine learning is the key technology for data analytics and artificial intelligence. Recent progress in this field opens opportunities for a wide variety of new applications. Our department has been at the forefront of developments in such areas as deep learning, support vector machines and semantic analysis for over a decade. Many of our technologies have been integrated in innovative products and services of NEC.

미디어 분석

주요 연구 프로젝트

• Scene Understanding

We conduct research in computer vision and machine learning, with a focus on sustaining excellence in three main directions: (1) scene understanding; (2) recognition and representation; and (3) adaptation, fairness and privacy. Key applications of our research include visual surveillance and autonomous driving. We tackle fundamental problems in computer vision, such as object detection, semantic segmentation, face recognition, 3D reconstruction and behavior prediction. We develop and leverage breakthroughs in deep learning, particularly with a flavor of weak supervision, metric learning and domain adaptation.

• Recognition and Representation

We conduct research in computer vision and machine learning, with a focus on sustaining excellence in three main directions: (1) scene understanding; (2) recognition and representation; and (3) adaptation, fairness and privacy. Key applications of our research include visual surveillance and autonomous driving. We tackle fundamental problems in computer vision, such as object detection, semantic segmentation, face recognition, 3D reconstruction and behavior prediction. We develop and leverage breakthroughs in deep learning, particularly with a flavor of weak supervision, metric learning and domain adaptation.

• Adaptation, Fairness and Privacy

We conduct research in computer vision and machine learning, with a focus on sustaining excellence in three main directions: (1) scene understanding; (2) recognition and representation; and (3) adaptation, fairness and privacy. Key applications of our research include visual surveillance and autonomous driving. We tackle fundamental problems in computer vision, such as object detection, semantic segmentation, face recognition, 3D reconstruction and behavior prediction. We develop and leverage breakthroughs in deep learning, particularly with a flavor of weak supervision, metric learning and domain adaptation.

모바일 커뮤니케이션 및 네트워킹

The Mobile Communications and Networking research department has two focus areas: 1) Technologies for improving the capacity, coverage and scalability of next generation 5G cellular networks, and 2) End-to-end solution creation leveraging various forms of wireless sensing and communication technologies such as RFID, Bluetooth, WLAN and cellular in multiple vertical industry domains. In the 5G cellular network domain, the department's research encompasses development of technologies both on the RAN (Radio-Access Network) as well as the Mobile Packet Core (EPC). Within the RAN, technologies such as massive MIMO/MU-MIMO, millimeter-wave access (e.g., transmission at 28 GHz to nomadic/mobile users), dual-connectivity LTE-A solutions and LTE transmission in the unlicensed band are being developed. At the mobile core, the focus is on virtualization, scalability and cloud deployment of EPC network elements as well as provision of appropriate services at the mobile-edge (MEC) and the cloud using service chaining. Research on end-to-end solution creation using multi-modal sensing technologies (with wireless being the main mode of sensing/communication) is a major new thrust for the department. The iniial vertical industry domains currently under consideration are retail, public safety and transportation. In the area of retail solutions, the focus so far has been on development of technologies to be deployed in the store-front to enable better shopping experience for the user and at the same time collect data to be mined by the retailer for more efficient store operation. In the domain of public safety, the focus has been on leveraging autonomous aerial vehicles to deploy on-demand communication and tracking solutions for aiding in first responder missions. In the area of transportation, the focus has been on smart-parking and other traffic optimization technologies for urban transportation. The focus within our department on end-to-end solution development is expected to undergo substantial growth in the near future.

주요 연구 프로젝트

• 차세대 셀룰러 네트워크

Multiple important topics are being considered in the domain of 5G Cellular Networks within the RAN and the EPC. These topics include massive MIMO, millimeter-wave technologies, Dual connectivity, LTE Unlicensed within the RAN and technologies for optimization within the mobile core using Mobile-edge Computing and EPC virtualization.

1. Technologies for deploying Massive-MIMO Systems: In this project, two key problems are being considered. Given the scale of such antenna systems, low-complexity beamforming techniques have become a requirement. Such techniques have been developed using a combination of two-level beamforming and compressive sensing. Another key problem is the design of a low-complexity scheduler. We have developed solutions where we exploit the de-correlation property in Massive-MIMO systems to avoid unnecessary precoder computations, thereby reducing scheduler overhead.
2. Millimeter-wave Technologies: In this project, the key problems that are being considered are, 1) beam tracking technology for millimeter wave which is required to track mobile users when deployed for mobile access (as opposed to backhaul) – the problem is made complex by the inability to get accurate channel measurements. We are developing technology that does not require explicit channel measurement, 2) We are also developing a novel design framework for MU-MIMO scheduling in millimeter-wave networks that considers hybrid beamforming (analog plus digital precoding) at the transmitter as well as receiver nodes. We use transmit and receive analog precoding to reduce the CSI feedback overhead.
3. Dual-connectivity: Dual connectivity (DC) is a feature that targets emerging practical HetNet deployments that will comprise of non-ideal (higher latency) connections between transmission nodes, and has been recently introduced to the LTE-Advanced standard. DC allows for a user to be simultaneously served by a macro node as well as one other (typically micro or pico) node and requires relatively coarser level coordination among serving nodes. For such a DC enabled HetNet , we comprehensively analyze the problem of determining an optimal user association, and are developing efficient solutions for this problem.
4. Unlicensed LTE: We have developed a system (ULTRON) for LTE-LAA (Licensed-Assisted Access) systems where we have implemented a technology to embed CTS-to-self within LTE frames to increase the performance of the LTE-LAA without any changes to the current LTE-LAA standard. The project is being extended to study transmission in the CBRS band (without any LAA) as this mode of transmission is becoming important.
5. Mobile Core Optimization Techniques: As part of the ACACIA project, we have developed efficient solutions for redirecting MEC traffic to the edge-servers without the need for either splitting the GTP tunnels at the base –station or performing deep-packet inspection. Additionally, within the context of the SCALE project, we have implemented solutions to virtualize and scale the control-plane elements of a virtualized EPC. The work is now being continued to include the data-plane as well as IP services deployed within the operator IP network.

• 무선 감지 및 통신을 사용하는 종단 간 솔루션

In this area of research, the focus is on developing vertical solutions for different industry domains based on multi-modal sensing and communication technologies with wireless playing the major role. This is a recent area of research that the department has embarked on and is expected to accelerate in the near future. Currently, three vertical domains are being considered, namely retail, public safety and transportation, and solutions for various problems are being developed in these domains.

1. Retail Solutions: We are in the process of developing a suite of solutions that enable better customer experience and also provides valuable data to the retailer to determine customer behavior and quality-of-experience. As part of this suite, two technologies are currently being developed. One of the technologies which we refer to as Virtual Shielding provides a seamless checkout solution using RFID which is more cost-effective for the retailer and less cumbersome to use for the customer compared to currently existing solutions. Instead of using metal shielding as in currently available solutions, our technology provides a virtual shield which does not block the RF signals but instead discriminates between tags within boundary from those outside so accurate tag readings can be performed. The solution has been extended to support theft-detection and prevention. The second technology is based on RFID Touch Sensing which provides a generalized battery-free touch and gesture sensing user interface (UI) primitive applicable in retail environments. The technology is built using the technique of impedance tracking: when a human finger touches the surface of an RFID tag, the impedance of the antenna changes. This manifests as a change in the phase of the RFID backscattered signals, and is used to track touch and swipe gestures over both off-the-shelf and custom-built tags which could be attached to retail items. We are leveraging these primitives to build multiple retail solutions including interest detection (where the retailer can collect information about popular products) and product information retrieval.
2. Public Safety Solutions: In this domain, we are focused on the rapid deployment of communication and sensing solutions for aiding in public safety missions. With the possibility of communication infrastrucure being compromised in emergency sceanarios like natural disasters, our solutions aim to leverage autonomous micro aerial vehicles (MAVs) to provide the desired on-demand, reconfigurable communication network in the sky. We have architected a novel end-end system called SkyLiTE that redesigns the entire core network of current LTE networks to make it possible for deployment of an entire LTE stack (RAN+core) on a single MAV -- creating a stand-alone network of LTE small cells for providing high speed communication between first responders and/or the Internet. We have also designed a novel system that leverages MAVs and the precise ranging capability of ultra wide-band (UWB) wireless to architect an infrastructure-free tracking system, called TrackIO that is capable of tracking first responders in unknown indoor environments (from MAVs outside) to accuracies within 1-2m even when they are located deep indoors. This has the potential to provide valuable situational awareness for the mission coordinator as well as first responders, thereby enhancing both the efficiency and safety of the mission.
3. Transportation Solutions: In this vertical domain, we are considering efficient solutions for urban traffic management. The goal is to develop a suite of solutions that enable city transportation authorities to deploy novel technologies to control and streamline traffic within their cities. The activity in this domain is in its initial stages and currently we have focused on smart-parking as an initial area for technology development. One of the key primitives being developed uses wireless sensing technologies to detect occupancy of parking spaces outdoors. We realized that we could develop technologies for this primitive which are more cost-effective and easier to deploy than currently available solutions. We plan to use this primitive to develop a suite of solutions for smart-parking that include managing parking spaces, charging parking fees, detection of illegal parking, etc. The underlying technology is based on using wireless devices in an integrated fashion for both sensing and communication and appears to provide a much more robust solution than those currently available. We are evaluating multiple other problems for consideration in this vertical segment.

광 네트워킹 및 감지

From the Internet backbone to the home, optics and photonics form the foundation of modern ICT infrastructure. In the optical networking and sensing department, we are leading world-class research into the next-generation of optical networks and sensing systems that will power ICT-based social solutions for years to come. From forward-looking theoretical studies, to cutting edge experiments, to world- and industry- first technology field trials, we deliver globally recognized innovation that looks into the future and translates it into present reality.

주요 연구 프로젝트

• 소셜 ICT를위한 광학 및 포토닉스

The high-speed, high-precision, energy-efficient nature of optics and photonics makes it ideally suited for next-generation ICT-based social solutions that drive societal well-being and efficiency. With our world-leading academic partners, we are investigating state-of-the-art optics and photonics for social value innovations, including safety and security solutions and environmental sensing.

• Software-defined Optical Networking

Software defined networking (SDN) is an emerging technology that decouples network control from forwarding, making the network programmable to simplify management and enable fast provisioning. While SDN has traditionally considered small scale networks and higher-layer applications, our research focuses on extending SDN to large-scale optical networks and the fundamental photonic, WDM, SONET/SDH and OTN layers. From the optical core, to metro, access, datacenter, and mobile backhaul/fronthaul segments, we are leading the charge in software-defined optical networking through innovative network virtualization and programmability via OpenFlow-enabled control of all major optical elements, including adaptive optical amplifiers, flex-grid switching elements, and multi-degree transponders.

• Multidimensional Optical Processing

After setting the standing 100Tb/s world-record for the transmission capacity of single-mode optical fiber deployed in current networks, we are now leading a forward-looking investigation of the transmission capacity potential of multidimensional optical processing and coded modulation in space division multiplexed (SDM) optical transmission systems, wherein different spatial modes in a single fiber can be used as parallel data channels to increase aggregate transmission capacity. By employing all available degrees of freedom in a SDM system using few mode fiber (FMF), our novel multidimensional processing and coded modulation designs span a multidimensional signal space, featuring in-phase, quadrature, spatial mode, and dual polarization co-ordinates, notably outperforming conventional approaches. We are also investigating advanced SDM optical components, including amplifiers, switches, and filters, for efficient parallelized multidimensional signal transmission.

• Agile DSP-based Optical Transmission Systems

With exponential traffic growth projected from mobile and cloud applications, optical networks powering the Internet backbone will require orders-of-magnitude transmission capacity gains. At the core of our innovation in this area are agile digital signal processing (DSP)-based approaches, including digital Nyquist spectral shaping, DSP-based nonlinearity compensation, and advanced soft-decision forward error correction (FEC) that optimize spectrum utilization, maximize transmission reach, and provide data rate flexibility. Our recent world-leading achievements in this area include the first real-time transmission of a 1Tb/s Nyquist superchannel over 7,200km using only erbium doped fiber amplifier (EDFA) repeaters, proving that an ultra high-speed 1Tb/s optical superchannel can have transoceanic reach.

같이 보기

• 빅데이터

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자동차 : 자동차 분류, 자동차 회사 □■⊕, 한국 자동차, 독일 자동차, 유럽 자동차, 미국 자동차, 중국 자동차, 일본 자동차, 전기자동차, 자동차 제조, 자동차 부품, 자동차 색상, 자동차 외장, 자동차 내장, 자동차 전장, 자동차 부품 회사, 배터리, 배터리 회사, 충전, 자동차 판매, 자동차 판매 회사, 자동차 관리, 자동차 역사, 자동차 인물 한국 자동차 회사 경인모터스㈜ • ㈜광주글로벌모터스 • 기아㈜ • 나노스㈜ • ㈜대동 • 대림오토바이㈜ • 대림자동차 • ㈜대양기술 • 대우자동차㈜ • ㈜대창모터스 • ㈜대풍이브이자동차 • ㈜동양모터스 • 동희오토㈜ • ㈜디피코 • 르노코리아㈜ • ㈜마름디자인 • 마스타자동차관리㈜ • 마스타전기차㈜ • ㈜마이브 • ㈜매그넘코리아 • ㈜명신 • 범한자동차㈜(구 ㈜썸글로벌) • 비바모빌리티㈜(구 제이제이모터스㈜) • ㈜비엠모터스 • ㈜성지기업 • 스마트 EV • ㈜스마트솔루션즈(㈜에디슨이브이) • ㈜시엔케이 • ㈜쎄보모빌리티 • ㈜씨엠파트너 • 어울림모터스㈜ • 에디슨모터스㈜ • ㈜에스에스라이트 • 에스에이피㈜ • ㈜에코카 • ㈜엠피에스코리아 • ㈜오텍 • ㈜우진산전 • ㈜이브이케이엠씨 • ㈜이비온 • ㈜이엔플러스 • ㈜일진정공 • 자일대우버스㈜ • 제이스모빌리티㈜ • ㈜제인모터스 • 조이롱코리아 • 지에스모터스㈜ • 지엠대우 • ㈜진우에스엠씨 • ㈜캠시스 • 케이알모터스㈜ • 케이에스티일렉트로닉스㈜ • ㈜케이에스티일렉트릭 • 케이지모빌리티㈜(구 쌍용자동차㈜) • 케이팝모터스㈜ • 타타대우상용차㈜ • ㈜테라모터스 • ㈜티에스에코에너지 • ㈜티티엔지 • ㈜파워프라자 • ㈜평안모터스 • 포티투닷㈜ • ㈜피라인 • 한국닛산㈜ • 한국지엠㈜ • ㈜한신자동차 • 한차㈜ • 한화시스템㈜ • 현대자동차㈜ • 현대자동차그룹 • ㈜형제파트너 • ㈜호룡 중국 자동차 회사 광저우이스즈버스 • 광저우자동차 • 광치미쓰비시 • 광치버스 • 광치비야디 • 광치승용차 • 광치아이안 • 광치아큐라 • 광치창펑 • 광치촨치 • 광치토요타 • 광치피아트 • 광치혼다 • 광치히노 • 난징이베코 • 난징자동차 • 난징진롱버스 • 난징피아트 • 니오자동차 • 니우트론 • 다디자동차 • 다한자동차그룹 • 동난자동차 • 동팡신위앤 • 동펑나미 • 동펑닛산 • 동펑류조우 • 동펑르노 • 동펑상용차 • 동펑샤오캉 • 동펑션롱 • 동펑시트로엥 • 동펑위에다기아 • 동펑윈난 • 동펑자동차 • 동펑펑션 • 동펑푸조 • 동펑혼다 • 동펑화션 • 레브데오 • 롱웨이 • 뤄커자동차 • 리오토 • 리판자동차 • 립모터 • 링크앤코 • 맥서스(상치다통) • 바오롱자동차 • 바이톤 • 베이징벤츠 • 베이징자동차 • 베이징자동차그룹(BAIC) • 베이징지프 • 베이징현대 • 베이치세노바 • 베이치인샹 • 보야 • 비야디(BYD) • 비엘케이 • 상치밍줴 • 상치통용 • 상치통용우링 • 상치폭스바겐 • 상치홍얜 • 상하이자동차 • 상하이완상자동차 • 샤먼진롱버스 • 샤오펑모터스 • 션롱버스 • 션워버스 • 수광자동차그룹 • 스카이워스 오토 • 스카이웰 • 스포트라이트 오토모티브 • 시노트럭 • 아이웨이즈 • 야싱버스 • 에베루스 • 오토엑스 • 요고모 • 우링자동차 • 우양혼다 • 우한버스 • 워롱콩타이 • 웨이마자동차 • 웨이샤오리 • 위안청자동차 • 위에다그룹 • 위통버스 • 윈두 • 이노베이트 • 이브이하우스 • 이치마쓰다 • 이치번텅 • 이치샤리 • 이치승용차 • 이치신터 • 이치아우디 • 이치자동차(디이자동차) • 이치제팡 • 이치지엠 • 이치토요타 • 이치폭스바겐 • 이치홍치 • 이치홍타 • 장링자동차 • 장성자동차 • 장시이스즈 • 장화이자동차(JAC) • 정저우닛산 • 조이롱자동차 • 중싱자동차 • 중오우자동차 • 중타이자동차 • 중통버스 • 즈더우 • 즈지자동차 • 지노로 • 지두자동차 • 지리상용차 • 지리자동차 • 지리자동차그룹 • 지커 • 창롱버스 • 창안PSA • 창안마쓰다 • 창안볼보 • 창안스즈키 • 창안자동차 • 창안포드 • 창허자동차 • 챈투 • 체리뉴에너지 • 체리상용차 • 체리완다버스 • 체리자동차 • 체리재규어랜드로버 • 충칭샤오캉 • 칭링자동차 • 칭청스다이 • 캉디 • 쿠오로스 • 티앤탄하이차오 • 포톤 • 푸젠벤츠 • 하이거 • 하이마자동차 • 하이칸(광치니오) • 하페이자동차 • 한마테크놀로지 • 한텅자동차 • 헝다자동차 • 현대상용차 • 호존 • 화런윈퉁 • 화천르노진베이 • 화천비엠더블유 • 화천신위앤(신위안) • 화천자동차 • 화천중화 • 화천화숭 • 화치 • 화타이자동차 • 화푸자동차 • 황하이자동차 일본 자동차 회사 GLM • 가와사키 • 닛산 • 다이하츠 • 마쓰다 • 미쓰비시자동차 • 미쓰비시후소 • 미쯔오카 • 사이언 • 소니혼다모빌리티 • 스바루 • 스즈키 • 야마하모터 • 유디트럭 • 이스즈 • 토요타 • 파나소닉 • 혼다 • 히노자동차 미국 자동차 회사 GMC • HTT • SRT • TAV • 나비스타 • 누토노미 • 니콜라 • 다임러 트럭 북아메리카 • 닷지 • 데이막 • 드라코 • 들로리안 • 라이온일렉트릭 • 램 • 로즈타운모터스 • 로컬모터스 • 루시드 • 리비안 • 링컨 • 머큐리 • 모셔널 • 뷰익 • 살린 • 셸비 • 쉐보레 • 슈퍼널 • 아르고 AI • 알파모터 • 오버에어 • 올즈모빌 • 웨스턴스타 • 웨이모 • 제너럴모터스(GM) • 조비에비에이션 • 지프 • 카르마 • 캐딜락 • 캘러웨이 • 켄워스 • 콘퀘스트 • 크라이슬러 • 크루즈 • 테라푸지아 • 테슬라 • 토마스빌트버스 • 파카그룹 • 패러데이퓨처 • 펠리노 • 포드 • 폰티악 • 프레보스트 • 프레이트라이너 • 프로테라 • 피스커 • 피터빌트 • 할리데이비슨 • 허머 • 헤네시 퍼포먼스 엔지니어링 유럽 자동차 회사 BMW(비엠더블유) • BMW M(비엠더블유 엠) • DAF • KTM • LEVC(런던 EV 컴퍼니) • LTI(엘티아이) • MAZ • NEVS • PSA그룹 • SIN자동차 • XEV • 가즈 • 그레이프 • 나노플로우셀 • 네오플란 • 노블오토모티브 • 다임러 • 다임러트럭 • 다치아 • 다프 • 데우스 • 돈커부트 • 두카티 • 드토마소 • 디에스오토모빌 • 라다 • 란치아 • 람보르기니 • 래디컬 • 랜드로버 • 로젠바우어 • 로터스자동차 • 롤스로이스 • 루프오토모빌(RUF) • 르노 • 르노-닛산-미쓰비시 얼라이언스 • 리막 • 립헬 • 마세라티 • 마잔티 • 만 • 만트럭버스 • 맥라렌 • 메르세데스-AMG • 메르세데스-마이바흐 • 메르세데스-벤츠 • 모건 • 모리스가라지(MG) • 모빌라이즈 • 벤추리 • 벤틀리 • 보르그바르트 • 복스홀 • 볼로콥터 • 볼보 • 볼보트럭 • 부가티 • 브라밤 • 사브 • 세아트 • 세트라 • 솔라리스버스 • 스마트자동차 • 스카니아 • 스카이포트 • 스코다 • 스텔란티스 • 스파니아 • 스파다 • 스파이커 • 시트로엥 • 씨엔에이치인더스트리얼 • 아바스 • 아브토바즈 • 아우디 • 아우디스포트 • 아우루스 • 아인라이드 • 아폴로자동차 • 알파로메오 • 알파인 • 애스턴마틴 • 어라이벌 • 어반에어포트 • 오스틴모터컴퍼니 • 오펠 • 유니티 • 이네오스 오토모티브 • 이리자르 • 이베코 • 이탈디자인 주지아로 • 재규어 • 재규어랜드로버 • 제노스 • 젠보 • 지네타 • 카마즈 • 케이터햄 • 코닉세그 • 쿠프라 • 타트라 • 트라몬타나 • 티브이알(TVR) • 파가니 • 페라리 • 포르쉐 • 폭스바겐 • 폭스바겐그룹 • 폭스바겐상용차 • 폴스타 • 푸조 • 피닌파리나 • 피아트 • 피아트 크라이슬러 • 피아트 프로페셔널 • 피에히 • 히스파노-수이자 인도 자동차 회사 마루티스즈키 • 마힌드라 • 아쇼크레일랜드 • 타타마르코폴로 • 타타자동차 • 프리미어자동차 • 힌두스탄모터스 기타 자동차 회사 VUHL • 더블유모터스 • 마르코폴로 SA • 모비우스자동차 • 빈패스트 • 사이파 • 오토피아 • 이란코드로 • 토그 • 페로두아 • 프로톤자동차 • 홀덴 자동차 협회 • 단체 국제자동차기술자협회(미국자동차공학회, SAE) • 국제자동차연맹 • 대구테크노파크 모바일융합센터 • 대한자동차경주협회 • 미국 도로교통안전국 • 세계자동차공업협회 • 유럽자동차산업협회 • 자동차안전연구원 • 중국 텔레매틱스산업연맹 • 지능형자동차부품진흥원 • 한국ITS학회 • 한국교통연구원 • 한국수입자동차협회 • 한국자동차공학한림원 • 한국자동차공학회(KSAE) • 한국자동차산업협회 • 한국자동차안전학회 • 한국자동차연구원 • 한국자동차협회 • 한국지능시스템학회 • 현대차그룹 글로벌경영연구소(한국자동차산업연구소) • 혼디랩 위키 : 자동차, 교통, 지역, 지도, 산업, 기업, 단체, 업무, 생활, 쇼핑, 블록체인, 암호화폐, 인공지능, 개발, 인물, 행사, 일반