본 논문에서는 퍼지추론과 신경망 학습을 이용하여 무선망의 핸드오프호 손실율 가능성 분포의 상한계 값을 추정하고, 이를 기반으로 한 호 수락제어를 제안한다. 퍼지규칙의 소속함수는 신경망 오류역전파 알고리즘으로 튜닝하고, 핸드오프호 손실율의 상한계 값은 퍼지집합의 가중치 평균에 기초하여 추정한다. 이 방법은 호 손실율 값을 실제보다 과도하게 큰 값으로 추정하는 것을 방지하고, 추정된 값이 실제값보다 작을 때는 실시간적으로 자기보상을 실시하여 호 수락 제어시 호 손실율을 줄인다. 시뮬레이션을 통하여 제안한 방법에 의한 핸드오프 호 손실율의 상한계 값의 추정성능을 보이고, 이를 이용한 호 수락제어 방법이 핸드오프 호 손실율을 사용자가 원하는 핸드오프 호 손실율 이하로 유지할 수 있음을 보인다.
본 논문에서는 이동 패킷망에서 단말의 핸드오프에도 불구하고 QoS를 지속적으로 보장하기 위한 방안으로서의 연결 수락 제어 기법을 제시하고자 한다. 제안하는 연결 수락 제어 기법은 기본적으로 시간 선택적 대역 예약 방식을 기반으로 하고 있으면서도 예약 메카니즘을 단순화하여 시그널링 및 컴퓨팅 오버헤드를 줄이고 있다. 또한, 예약 파라미터들에 대한 적응적 제어를 통해 연결 수락 제어의 성능을 최적화하고 있다. 컴퓨터 모의 실험을 통해 제안하는 연결 수락 제어 기법에 대한 성능 평가를 하였으며, 그 결과 대역폭을 예약하지 않는 방식에 비해 신규 호 차단확률 및 대역폭 이용 효율의 저하는 감내할 수 있는 수준을 유지하면서 핸드오프 차단 확률은 현격히 좋아짐을 확인하였다.
차세대 이동 네트워크에서는 다양한 무선 접속 기술이 공존하게 된다. 이에 따라, 다양한 무선망을 지원하기 위한 분산방식의 호 수락 제어 구조인 SmartCAC를 제안한다. 우리는 네트워크간 정보 수집이 필요없는 분산방식을 위하여 모바일노드와 네트워크간의 상호동작을 이용한다. SmartCAC는 기본적으로 VHO call과 new call의 구분을 가능하도록 함으로써 VHO call에 handoff를 위해 예약된 채널을 사용할 수 있도록 한다. 또한, 이종망에서 네트워크 필터링을 할 수 있도록 모바일노드의 스피드를 이용한다. 이 때 효율적인 호 수락 제어 방식을 위하여 QoS 요구와 네트워크 사용에 대한 cost를 다룬다. 특히 우리는 이종망의 상태정보를 알 수 없는 모바일 노드가 네트워크의 상태정보를 받아 비교할 수 있도록 확장된 프로토콜을 제시하고, 시뮬레이션 연구에서 복잡도와 프로토콜 효율성에 따른 SmartCAC 평가를 수행하여 복잡도는 낮추고 효율성은 높이는 결과를 얻는다.
IP 망에서의 차별 서비스 구조는 품질 보장 서비스를 위해 대역폭 브로커를 기반으로 QoS프로비저닝의 제어 및 관리를 수행한다. 그러나, 이러한 대역폭 브로커는 모든 입구 에지 노드로 유입되는 호의 연결 수락 제어를 위해 중앙 집중형 자원 관리를 수행함에 따라 확장성 면에서 큰 단점을 갖는다. 본 논문에서는 대역폭 브로커를 갖는 차별 서비스 구조에서 확장성을 높이고 유입되는 호의 상태를 반영한 적응적 연결 수락 제어 메커니즘을 제안하고자 한다. 이를 위해 대역폭 브로커의 기능을 입구 에지 노드와 분리해서 자원 관리 및 프로비저닝을 대역폭 브로커에서 수행하고, 입구 에지 노드에서는 연결 수락 제어를 담당한다. 입구 에지 노드에서는 연결 수락제어를 위해 각 에지 노드간 패스 개념을 도입하고, 패스 단위로 할당된 대역 기반으로 연결 수락 제어를 수행한다. 패스 별 할당 대역량은 유입되는 트래픽에 따라 적응적으로 변화하게 되며 이는 대역록 브로커와의 통신을 최소화하면서 대역 자원의 효율적인 사용을 가능케 한다. 본 논문에서는 이러한 적응적 연결 수락 메커니즘을 제안하고 성능 분석을 통한 효율성 및 확장성의 개선을 제시하고자 한다.
이동 컴퓨팅에서 고 수준의 QoS를 보장하기 위한 가장 중요한 이슈 중의 하나가 셀에서 가용할 수 있는 대역폭의 부족으로 인한 핸드-오프 종료를 감소시키는 것이다. 각 셀은 핸드-오프 호들을 위해 이웃 셀들에게 대역폭 예약을 요청하며, 예약된 대역폭은 신규 호가 아닌 핸드-오프 호들을 위해 사용된다. 핸드-오프 호를 위해 대역폭을 너무 많이 예약한다면 신규 호의 블록킹 확률이 증가하므로, 예약할 대역폭의 크기를 정확히 결정하는 것이 중요하다. 따라서, 이동 컴퓨팅 환경에서 적절한 크기의 대역폭 예약과 호 수락 제어를 통해 QoS 보장하는 것이 필수적이다. 본 논문에서는 이동 컴퓨팅 환경에서 멀티미디어 트래픽에게 지속적인 QoS를 보장하기 위해 대역폭 예약과 호 수락 제어 메커니즘을 제안하였다. 본 논문은 적절한 크기의 대역폭 예약을 위해 이동성 그래프와 2-계층 셀 구조를 기반으로 한 적응적 대역폭 예약을 제안한다. 전자는 클라이언트가 다음에 이동할 셀을 예측하는 반면, 후자는 핸드-오프 확률이 높은 클라이언트에게만 적응적 대역폭 예약 메커니즘을 적용한다. 본 논문은 클라이언트의 현재 셀과 PNC(Predicted Next Cell)에 호 수락 테스트를 수행하는 호 수락 제어를 제안하며, 이 메커니즘은 계산 및 네트워크 오버헤드를 줄일 수 있다. 본 논문에서 제시된 대역폭 예약 및 호 수락 제어 메커니즘의 성능을 평가하기 위해, 신규 호 블록킹률, 핸드-오프 호 종료율, 대역폭 이용율을 측정하였다. 시뮬레이션 결과, 본 논문의 호 수락 제어 메커니즘의 성능이 NR-CAT2, FR-CAT2, AR-CAT2와 같은 기존의 메커니즘들보다 우수함을 알 수 있었다.
셀룰러 시스템에서 음성제어 웹 브라우징 혹은 음성제어 주식거래 같은 특별한 음성제어 응용서비스 (VCS: voice control application services)를 채택할 때, 적당한 VCS의 서비스 등급을 유지하기 위해서 OVS (ordinary voice communications service)에 요구되는 채널품질보다 더 좋은 채널품질이 필요하다. 무선정체 (air congestion)를 피하기 위해서, 수신기의 잡음레벨이 정해진 임계값보다 더 높지 않거나 기지국의 다른 호가 모든 채널 처리자원 (channel-processing resource)을 점유하지 않았다면, 호는 보통 수락되어진다. 잡음 레벨의 임계값은 음성통화 서비스의 배경잡음레벨을 포함하여 보통 10 ㏈ 정도이다. 기지국이 OVS 호 처리방법으로 VCS의 호를 수락할 때, OVS와 VCS 호의 일부분이 같은 확률로 채널을 점유하지 못하고 블록킹 되어진다. 만일 같은 임계값 10㏈가 사용되면, 수락되어진 VCS의 호는 나쁜 채널품질에 노출이 되고 강제로 블록킹 되어진다. 사용자의 관점에서 진행증인 호의 강제종료는 새로운 호를 블록킹 하는 것보다 더 바람직하지 못하다. 한편으로 VCS을 위한 낮은 임계값을 사용한다면, VCS의 블록킹 확률은 OVS의 블록킹 확률보다 더 높아지게 된다. 이 논문에서는, 블록킹 확률을 줄이고 적당한 채널 품질을 유지하기 위해서 VCS에 우선순위를 주는 호 수락 정책을 제안한다.
연결수락제어(CAC : Connection Admission Control)는 ATM(Asynchronous Transfer Mode)망내에 새로운 호의 연결이 요구되었을 때 이 새로운 연결호의 서비스품질을 만족하고, 충분한 자원이 망내에 확보되어 있는 가를 확인한 후 기존에 연결된 호의 서비스 질을 저하시키지 않는 지의 여부를 판단하여 연결 수락 또는 거절을 결정하는 기능을 말한다. 본 논문에서 제안하는 적응적 연결수락제어방법은 신고치와 측정치를 이용하여 트래픽을 예측하는 방법으로서, 신고치를 이용한 트래픽 예측은 호 연결 또는 호 해제 시에 회귀적(recursive) 방법으로 계산되며, 측정치를 이용한 트래픽 예측은 측정반영율 및 측정 반영주기는 트래픽 흐름의 변화를 정확히 추정하고 측정에 의한 예측 오차를 줄이는데 중요한 파라미터이다. 본 논문에서는 측정 반영율의 적응적 조정을 위해 트래픽 흐름의 변화가 크게 일어나는 시점인 연결 수락 또는 연결 해제 시점을 기준으로 하여 그 이후의 경과 시간에 따라 측정 반영율을 변화시키는 방안을 제안한다. 제안된 방법에 대해 동질 트래픽과 이질 트래픽의 경우에서 성능평가를 수행한 결과 적응적 연결수락제어방법이 이용율과 서비스품질(QOS : Quality Of Service)관점에서 기존의 연결수락제어방법보다 개선됨을 확인하였다.
병원 무선망에서 호 수락 방식과 보다 적은 범위 셀 환경에서 QoS를 보장하기 위해 통합된 페이징과 루프 정보 관리 캐시를 사용하는 Cellular IP 특성을 가진 Cellular-IP/PRC 네트워크를 제안한다. 제안한 호 수락 방식은, 이동 노드의 홈 기지국 용량이 충분하고, 인접 셀 이동 노드가 홈 기지국에서 호가 수락되었다고 가정할 경우 받을 간섭의 증가량을 고려해 통화 품질이 보장될 때, 홈 기지국은 새로운 호를 이동 노드의 송신 전력 예측에 기반을 둔 호 수락 방식이다. 병원 무선망 내의 페이징과 라우터를 관리하기 위해 사용되었던 PC(Paging Cache)와 RC(Routing Cache)를 하나의 PRC(Paging Router Cache)로 통합 관리하고, 모든 노드 내에 구성하여 운용토록 하고, 이동 노드의 핸드오프 및 로밍 상태를 효율적으로 관리 할 수 있도록 이동 노드에 핸드오프 상태 머신을 추가하며, 노드에서 관련 기능을 수행하도록 연구한다. 시스템 환경에서 통화량에 영향을 주는 인자를 분석하고 각 링크 통화권 및 불균형 정도를 예측하여, 하향링크에 의해 통화권이 제한되었는지를 판단하여 호를 수락 또는 차단하는 알고리즘 이용 총 송수신 전력을 기반으로 제안한 알고리즘을 응용해서 QoS에서 가장 밀접하고 중요한 호 차단 확률과 호 탈락 확률, GoS(Grade of Service), 셀 용량의 효율을 예측 처리하여 QoS 성능 개선을 나타낸다.
무선 인터넷 환경에서 호 수락 방식과 보다 적은 범위 셀 환경에서 QoS를 보장하기 위해 통합된 페이징과 루프 정보 관리 캐시를 사용하는 Cellular IP 특성을 가진 Cellular-IP/PRC 네트워크를 제안한다. 제안한 호 수락 방식은, 이동 노드의 홈 기지국 용량이 충분하고, 인접 셀 이동 노드가 홈 기지국에서 호가 수락되었다고 가정할 경우 받을 간섭의 증가량을 고려해 통화 품질이 보장될 때, 홈 기지국은 새로운 호를 이동노드의 송신 전력 예측에 기반을 둔 호 수락 방식이다. 무선 인터넷 네트워크 내의 페이징과 라우터를 관리하기 위해 사용되었던 PC(Paging Cache)와 RC(Routing Cache)를 하나의 PRC(Paging Router Cache)로 통합 관리하고, 모든 노드 내에 구성하여 운용토록 하고, 이동 노드의 핸드오프 및 로밍 상태를 효율적으로 관리할 수 있도록 이동 노드에 핸드오프 상태 머신을 추가하며, 노드에서 관련 기능을 수행하도록 연구한다. 시스템 환경에서 통화량에 영향을 주는 인자를 분석하고 각 링크 통화권 및 불균형 정도를 예측하여, 하향링크에 의해 통화권이 제한되었는지를 판단하여 호를 수락 또는 차단하는 알고리즘 이용 총 송수신 전력을 기반으로 제안한 알고리즘을 응용해서 QoS에서 가장 밀접하고 중요한 호 차단 확률과 호 탈락 확률, GoS(Grade of Service), 셀 용량의 효율을 예측 처리하여 QoS 성능 개선을 나타낸다.
병원 무선망에서 호 수락 방식과 보다 적은 범위 셀 환경에서 QoS를 보장하기 위해 통합된 페이징과 루프 정보 관리 캐시를 사용하는 Cellular IP 특성을 가진 Cellular-IP/PRC 네트워크를 제안한다. 제안한 호 수락 방식은, 이동 노드의 홈 기지국 용량이 충분하고, 인접 셀 이동 노드가 홈 기지국에서 호가 수락되었다고 가정할 경우 받을 간섭의 증가량을 고려해 통화 품질이 보장될 때, 홈 기지국은 새로운 호를 이동 노드의 송신 전력 예측에 기반을 둔 호 수락 방식이다. 병원 무선망 내의 페이징과 라우터를 관리하기 위해 사용되었던 PC(Paging Cache)와 RC(Routing Cache)를 하나의 PRC(Paging Router Cache)로 통합 관리하고, 모든 노드 내에 구성하여 운용토록 하고, 이동 노드의 핸드오프 및 로밍 상태를 효율적으로 관리 할 수 있도록 이동 노드에 핸드오프 상태 머신을 추가하며, 노드에서 관련 기능을 수행하도록 연구한다. 시스템 환경에서 통화량에 영향을 주는 인자를 분석하고 각 링크 통화권 및 불균형 정도를 예측하여, 하향링크에 의해 통화권이 제한되었는지를 판단하여 호를 수락 또는 차단하는 알고리즘 이용 총 송수신 전력을 기반으로 제안한 알고리즘을 응용해서 QoS에서 가장 밀접하고 중요한 호 차단 확률과 호 탈락 확률, GoS(Grade of Service), 셀 용량의 효율을 예측 처리하여 QoS 성능 개선을 나타낸다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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