사람이 개입할 필요 없이 기기 및 사물들을 셀룰러 망(cellular network)으로 연결하여 언제 어디서나 다양한 서비스를 제공하는 MTC(Machine Type Communications)는 차세대 통신의 주요 이슈로 고려되고 있다. 현재, 다수의 MTC 단말들이 동시적으로 망에 접속하려고 하면 각 MTC 단말들은 독립적인 접근 인증 절차를 수행해야 된다. 이로 인해 LTE-Advanced 네트워크에서 인증 시그널링(authentication signaling) 혼잡(congestion)과 부하(overload)의 문제가 야기된다. 본 논문은 그룹 기반의 인증 프로토콜과 키 관리 프로토콜을 제안한다. 그룹 단위로 MTC 단말들을 관리하기 위해 제안하는 프로토콜은 그룹 리더(leader)를 선출하고, 리더만이 코어 망(core network)과의 인증에 참여한다. 인증이 완료된 후, 그룹 리더는 이진트리(binary tree)를 구성하여 나머지 구성원(member)들과 MME(Mobility Management Entity)를 관리한다. 마지막으로 제안 프로토콜 분석은 제안하는 프로토콜이 MTC 단말들과 코어 망 사이에서 발생되는 인증 시그널링을 줄여줄 수 있을 뿐만 아니라 효율적으로 MTC 단말들을 관리할 수 있음도 보여준다.
M2M 서비스를 통한 통신 모델은 MTC 디바이스와 MTC 서버 통신 모델 기반으로 이루어졌다. 하지만 최근 이동통신 시스템 기반으로 M2M 서비스가 개발되면서 다양한 M2M 서비스 개발을 위해 디바이스간 직접 통신 및 게이트웨이 기반 M2M 서비스 통신 모델에 관한 기술표준이 3GPP SA1에서 추진 중이다. 이와 관련된 기술은 3GPP SA1 TR 22.888(MTCe: Study on Enhancements for MTC) 문서를 통해 개발 중이며 주요 내용은 MTC capillary network 구축 및 MTC 게이트웨이 디바이스 역할 등을 기술하고 있다. MTC capillary network 구성의 목적은 non-3GPP M2M 디바이스를 이동통신 시스템을 통해서 M2M 서비스를 제공하기 위함이다. 본 논문에서는 이와 관련된 표준기술 및 use case를 분석한다.
본고에서는 Machine Type Communications(MTC) 표준화 동향을 소개한다. MTC는 사람이 개입하지 않는 상태에서 기기 및 사물 간에 일어나는 통신이라고 정의하고 있고, 사물의 이동성, 도서, 산간, 해양 등을 포함하는 광범위한 서비스 지역, 네트워크의 운영 및 유지보수의 용이성, 신뢰도 높은 데이터 전송을 위한 보안, 그리고 서비스 품질 보장 등을 고려하여, 이동통신 네트워크를 기반으로 하는 사물통신을 수용하기 위한 것이다. 우선 M2M(Machine to Machine) 개념 및 3GPP(3rd Generation Partnership Project)에서 도출한 응용 분야를 기술하고, 이어서 3GPP MTC 표준화 일정을 살펴보고, 현재까지의 주요 표준 문서의 작성 내용 중 MTC 요구사항의 정의와 구조 모델의 정의, 과부하 제어를 위한 표준화가 주된 내용으로 2011년 9월에 완성된 Release 10 NIMTC(Network Improvements for MTC) 내용을 살펴보고, 마지막으로 현재 3GPP RAN(Radio Access Network)1에서 활발하게 논의되고, 작성하고 있는 저가의 MTC 단말을 지원하기 위한 방안에 대한 기술보고서의 내용에 대해서 살펴보았다.
M2M 서비스 지원을 위한 이동통신 인프라 기술은 3GPP에서 MTC(Machine Typer Communications)라 부른다. 최근 3GPP SA1, SA2 에서는 MTC 디바이스와 MTC 서버 통신 모델 기반의 서비스 모델 및 지원에 관한 네트워크 구조 기술표준이 추진되었다. 이 후 후속 작업으로 3GPP SA1에서는 TR 22.888(MTCe: Study on Enhancements for MTC) 문서를 통해 MTC 디바이스 간 통신 시나리오 및 use case 개발이 추진 중이다. TR 22.888 문서에는 MTC 디바이스 간 통신 접속 시나리오 및 use case를 정의하고 이에 대한 3GPP 네트워크 요구사항을 개발하고 있다. 현재 TR 22.888v0.7 에서는 5가지의 MTC 디바이스 간 통신 시나리오가 개발되었다. 각 시나리오는 MTC 디바이스가 접속을 원하는 원격 MTC 디바이스와 연결 설정 과정에서 직접연결, MTC 서버를 통한 연결, 네트워크/MTC 서버 내에 이름 분석 기능(name resolution function) 지원을 통한 연결, 그룹 통신 내 MTC 디바이스 간 연결, 네트워크 코디네이션(network Coordination) 지원을 통한 연결 등으로 구분된다. 본 논문에서는 이와 같은 M2M에서 디바이스간 직접 통신에 관한 시나리오 및 usecase를 분석한다.
5G 이동통신에서는 이동성 관리를 필요로 하지 않거나 제한된 이동성 관리만을 필요로 하는 단말에 대하여 차별적으로 이동성을 제공할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 이동 수준이 유사한 다수의 MTC 단말을 c-MTC와 m-MTC 그룹으로 분류하는 2계층 이동성 관리시스템을 제안한다. Tracking Area Update (TAU)를 수행할 때 발생하는 제어신호의 수를 줄여 에너지 효율 및 서비스 수명을 향상시키기 위해 그룹 헤더가 대표적으로 TAU Request를 수행하도록 하며 이동 수준에 따라 주기적인 TAU 갱신 주기를 조절하였다. m-MTC의 TAU 갱신주기는 3GPP 표준에서 제안하는 기본값인 54분으로 설정하였으며, c-MTC는 이 보다 짧은 주기를 갖는 것으로 하여 12분으로 설정하였다. 단말들이 개별적으로 TAU를 실행할 때와 비교해 보면, m-MTC 또는 c-MTC 그룹에서 MME가 변경되지 않는 경우 33% 그리고 MME가 변경되지 않는 경우는 49% 정도 제어신호의 수가 감소함을 알 수 있었다.
최근 M2M (Machine to Machine) 통신이 가능한 MTC (machine-type-communication) 기기들의 개발이 활발해지고 있다. MTC 기기들은 가전제품의 형태로 저전력, 저비용, 단거리 무선으로 가정용 무선 네트워크로 통신을 한다. 이를 위해 IEEE 802.15.4/zigbee 기반으로 MTC 기기들을 클러스터-트리 토폴로지 형태로 무선 홈 네트워크를 구성하고, 이 네트워크는 하나의 PAN (Personal Area Network) 코디네이터와 1개 이상의 라우터, 그리고 종단 노드들로 구성된다. 무선 홈 네트워크를 구성하는 MTC 기기들의 증가에 따라 기기들 간에 채널 할당을 위한 경쟁으로 발생하는 충돌에 의한 전송지연과 패킷 전송 실패, 데이터 손실이 일어난다. 그 결과로 네트워크 전체의 성능 저하 문제가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 무선 홈 네트워크 상태를 고려한 채널을 할당받는 비콘 프레임 기반 그룹화 알고리즘을 제안한다. 해당 알고리즘은 무선 홈 네트워크 구성 시 IEEE 802.15.4/Zigbee에 정의되어 있는 데이터 전송 간 노드들의 필요한 점유 기간을 알려주는 beacon frame과 가전제품의 특성을 고려한 채널 할당 방법이다. 제안된 비콘 프레임 그룹화 알고리즘은 전송 지연과 패킷 손실을 감소시키고 처리량은 향상시킨다. 그러므로 IEEE 802.15.4/Zigbee 표준보다 제안된 알고리즘이 효율적이다.
최근 들어, 사물 인터넷 (Internet of Things)을 지원하기 위한 중요한 기술 중 하나로 고려되고 있는 MTC (Machine Type Communication)는 사람의 개입 없이 MTC 단말들에게 네트워크 연결을 제공하는 기술이다. 그러나 짧은 시간 내에 많은 MTC 단말들이 접속을 시도하는 경우, 제한된 통신 자원으로 인하여 자원 경쟁이 심화되고, 이로 인하여 단말의 접속 실패가 야기될 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 단말들의 통신 자원 접근을 분산시킬 필요가 있다. 본 논문에서는 LTE-A 환경에서 MTC 단말들의 효율적인 접근관리 기법을 제안한다. 먼저 특정 시간구간 동안 접속을 시도하는 단말 개수를 측정하고, 이를 기반으로 다음 시간구간 동안 접속을 시도할 단말 개수를 예측한다. 이러한 예측 개수를 기반으로 제안 기법은 통신자원 접근을 시도하는 단말 개수를 제어한다. 제안된 기법의 성능 증명을 위하여, 성공확률, 실패확률, 충동확률, 그리고 접속지연시간 측면에서 성능을 분석하였다.
Despite the exponential throughput improvement in mobile communications systems, their ability to satisfy requirements of state-of-the-art and future applications of advanced metering infrastructure (AMI) is still under investigation. Challenges are mainly due to the inadequacy of third generation partnership project (3GPP) networks to support large amounts of devices simultaneously, while the number of AMI end-devices and the frequency of their data transmission increase with new AMI-based applications. In this introductory survey, innovative and future AMI applications and their communication requirements are first reviewed. Then, we identify challenges of 3GPP long term evolution (LTE) in enabling future AMI applications. More importantly, the latest improvements to LTE-A standard release 12 and 13 are reviewed and analyzed with regards to their potential to improve the quality of LTE-enabled AMI. It is found that 3GPP enhancements on machine type communications (MTC) standards will significantly enhance AMI communications. Beyond MTC specifications, non-MTC-specific enhancements such as carrier aggregation and multi-connectivity for user equipment will also contribute greatly to improving reliability and availability of AMI devices. The paper's focus is towards improved backhaul support for innovative and future AMI applications, beyond traditional automatic meter reading.
본 논문은 3GPP LTE-A 표준에서 진행되어오고 있는 M2M(Machine-to-Machine) 통신 환경에서의 트래픽 혼잡 제어(congestion control) 기법에 대한 동향과 연구이다. M2M 통신 환경에서는 다수의 MTC(Machine-type-Communication) 디바이스들이 한꺼번에 많은 데이터 트래픽 생성 및 접속을 요구하는 특징을 가진다. 이러한 통신 트래픽 상황에서는 통신 네트워크상의 혼잡상황이 발생할 가능성이 높으며, 이를 해결하기 위한 디바이스들의 트래픽 생성 및 접속 요구를 제어하는 기능이 필요하다. 이를 위해 기본적으로 3GPP LTE-A 통신 시스템에서는 backoff mechanism에 기반을 한 이동성 및 세션 관리에 의한 혼잡상황 제어 방안을 표준에서 논의해오고 있다. 본 논문에서는 현재까지 3GPP 표준에서 논의해오고 있는 혼잡 제어 방안에 대한 기본적인 개념 및 동작과 기본 성능을 파악하고, 이에 대한 문제점 및 향후 표준에서 진행될 수 있는 혼잡 제어 방안의 개선 방향에 대해 살펴본다.
This work proposes a theoretic framework for the performance assessment of an access point in the IP network that accommodates MD (Machine Data) and HD (Human Data). First, we investigate typical resource allocation methods in LTE for MD and HD. After that we carry out a Max-Min analysis about the surplus and deficiency of network resource seen from MD and HD. Finally, we evaluate the performance via numerical experiment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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