초록
이동 통신환경에서 이동노드들은 기지국(base station)을 통하여 통신하므로, 기지국은 트래픽의 발신지 및 착신지로서 데이터 트래픽, 위치정보 트래픽 등과 같이 처리비용이 다른 이종의 트래픽을 발생한다. 그러데, 하나의 위치 정보 서버는 물리적으로 제한된 용량으르 다지므로 여러 대의 위치정보 서버를 분산시켜 구축할 필요가 있는데, 이때 기지국을 최적으로 클러스터링하고 각 클러스터마다 하나의 위치정보서버를 할당해야 한다. 본 논문에서는 기지국이 선형으로 배열된 이동 통신망에서, 서로간에 다양한 형태의 트래픽을 발생하는 n개의 기지국이 주어졌을 때, 전체 네트워크에 대한 통신비용을 최소화하기 위하여 이들을 m($1{\le}m{\le}n$) 개의 인접한 클러스터(disjoint cluster)로 분리하는 문제를 고려한다. 이를 위하여, 본 논문에서는 주어진 트래픽이 클러스터 내부에서 발생할 때와 클러스트간에 발생할 때의 통신비용 차이를 반영한 상대비용(relative cost) 개념을 도입하여 O($mm^2$)의 동적 프로그래밍(dynamic programming) 알고리즘을 제시한다. 또한 이 알고리즘은 하나의 클러스터에 대한 크기제한과 전체 네트워크에 허락된 총 통신비용이 제악조건으로 주어질 경우, 같은 계산시간 내에 모든 유효한 클러스터를 찾아 낼 수 있음을 보인다.
Given a linear arrangement of n base stations which generate multiple types of traffic among themselves, we consider the problem of finding a set of disjoint clusters to cover n base statons so that a cluster is assigned a location server. Our goal is to minimize the total communication cost for the entire network where the cost of intra-cluster communication is usually lower than that of intercluster communication for each type of traffic. The optimization problem is transformed into an equivavalent problem using the concept of relative cost, which generates the difference of communication costs between intracluster and intercluster communications. Using the relative cost matrix, an efficient algorithm of O($mm^2$), where m is the number of clusters in a partition, is designed by dynamic programming. The algorithm also finds all thevalid partitions in the same polynomial time, given the size constraint on a cluster, and the total allowable communication cost for the entire network.
