KR100417821B1

KR100417821B1 - 무선랜의 다중 액세스포인트 최적위치 설정 방법

Info

Publication number: KR100417821B1
Application number: KR10-2002-0024587A
Authority: KR
Inventors: 임국찬
Original assignee: 엘지전자 주식회사
Priority date: 2002-05-04
Filing date: 2002-05-04
Publication date: 2004-02-05
Also published as: KR20030086366A

Abstract

본 발명은 무선랜(WIRELESS LAN)에서 사용되는 액세스포인트(AP: ACCESS POINT)의 설치위치를 최적화하는 방법에 관한 것으로, 특히, 사용자 정의 파라메터(UDP)와 홉필드 신경망 알고리즘을 이용하는 최적화 방법에 관한 것이며, 무선랜의 액세스 포인트 최적위치 설정에 있어서; 상기 무선랜 서비스 지역을 다수의 블록으로 구분하는 블록화 과정과; 상기 과정에 의하여 구분된 각 블록에 사용자 정의 파라메터를 할당하는 상용자정의 과정과; 상기 과정에 의하여 사용자 정의 파라메터가 할당된 각 블록 사이의 수신신호세기를 산출하는 동시에 모든 블록의 수신이득을 산출하는 산출과정과; 상기 과정에서 산출된 각 블록 사이의 수신신호세기에 대하여 서비스 지역에 대한 결합계수 값과 역치 값을 연산한 후 계속하는 경우는 상기 블록화 과정으로 궤환하고 계속하지 않는 경우는 종료하는 최적화과정을 포함하는 특징에 의하여, 패스 로스 모델과 신경망의 홉필드 네트워크를 이용하고, 사용자 정의 파라메터인 UDP를 이용하므로써, 신속하게 최적의 AP 위치 설정이 가능하며, 트래픽을 여러 AP에게 적절히 배분되도록 설계하는 공업적 이용효과가 있다.

Description

무선랜의 다중 액세스포인트 최적위치 설정 방법{A METHOD FOR OPTIMAL ACCESS POINT PLACEMENT OF WIRELESS LAN}

본 발명은 무선랜(WIRELESS LAN)에서 사용되는 액세스포인트(AP: ACCESS POINT)의 설치위치를 최적화하는 방법에 관한 것으로, 특히, 사용자 정의 파라메터(UDP)와 홉필드 신경망 알고리즘을 이용하는 최적화 방법에 관한 것이다.

현대의 정보전달은 멀티미디어(MULTIMEDIA)에 의하여 대량의 정보를 신속하게 전송하는 것으로써, 통신망의 대역폭(BANDWIDTH) 확보에 대한 노력이 계속되고 있으며, 이러한 노력은 유선뿐만 아니라 무선 LAN 시스템에서도 필수적이다.

상기 무선 LAN 시스템은 건물내부와 같은 가시거리의 실내에서 주로 사용하는 것이고, 기존의 유선통신 시스템이 갖지 못하는 이동성 및 관리의 편리성, 설치의 유연성 등에 의하여 활발하게 개발되고 있는 것 중에 하나이다.

상기 무선 LAN에 관련된 기존기술은 1~2 Mbps의 전송속도를 갖는 IEEE 802.11 표준과, 11Mbps로 전송속도를 향상시킨 802.11b 표준, 그리고 1999년에 발표된 것으로 5GHz에서 6~54Mbps의 전송속도를 갖는 IEEE 802.11a 표준 등이 있다.

상기 연구기관인 IEEE가 정의한 것으로, 무선랜에서의 통신시스템 구조인 MAC 프로토콜 구조는 인프라스트럭처(Infrastructure) 구조와 애드 혹(Ad hoc)구조의 두 가지로 분류된다.

상기 인프라스트럭처 구조는, 가입자가 사용하는 단말기인 무선스테이션(WS: Wireless Station)과, 상기 단말기 또는 무선스테이션과 무선으로 접속되며 해당 중앙시스템과는 유선망으로 연결되는 액세스 포인트(AP: Access Point)로 구성된다.

상기 AP는 고정 설치되는 사이트(SITE)의 위치에 따라서, 즉, 주변환경적 영향과 건물 등의 구조에 의하여 전파전송(전파전파) 중에 직진거리에 의한 감쇠, 반사, 굴절, 회절, 분산(산란) 및 차단되는 등의 영향을 받는다.

따라서, 무선랜에서는 다양한 주변환경을 고려하여, 적정한 위치에 액세스포인트(AP)를 설정하는 것이 매우 중요하다.

이하, 종래 기술에 의한 무선랜의 다중 액세스포인트 최적 위치 설정 방식을 첨부된 도면을 참조하여 설명한다.

종래 기술을 설명하기 위하여 첨부된 것으로, 도1 은 무선랜에 의하여 건물내부에서 전송되는 일반적인 전파전파 형태 도시도 이고, 도2 는 일반적인 자유공간에서의 거리에 따른 전파전파 상쇠 도시도 이다.

상기의 무선랜 시스템을 설치하여 사용하고자 하는 지역에서는, 가장 적은 수의 AP를 이용하여 해당 지역에서 최적 상태의 무선랜 서비스를 제공하기 위한, AP 설치위치의 최적화가 필요하다.

상기 첨부된 도1은, 건물내부의 실내(30)에서 일반적인 전파 전달형태 또는 상태를 도시한 것이며, 무선랜 시스템에 유선으로 연결되어 다양한 정보를 제공하는 기지국(BTS) 성격의 액세스포인트(AP)(10)와,

상기 액세스포인트(AP)(10)와 무선으로 접속되어 수신된 정보를 이용하는 무선스테이션(WS)(20)을 포함하여 도시되어 있다.

실내(30)에서의 전파전파 또는 전파전달은 건물외부의 실외와 같이 날씨에 대한 환경적 영향은 적지만, 실내(30)에 배치되는 다양한 가구, 칸막이 또는 벽, 창, 문 등에 의한 레이아웃(Layout)과 그 재료 또는 재질 등에 의하여 매우 크게 영향을 받는다.

즉, 실내(30)의 구조 및 다양하게 배치된 가구와 물건들에 의하여 액세스포인트(AP)(10)로부터 출력되고 무선스테이션(WS)(20)으로 전달되는 전파의 전송경로는 매우 다양하게 나타난다.

상기와 같이 액세스포인트(10)로부터 출력되고 다양한 경로(Multi Path)를 통하여 상기 무선스테이션(20)에 전송되는 무선신호는, 페이딩(Fading)이 발생되는문제에 의하여 수신되는 신호레벨이 열화되어 수신신호의 복원이 어렵게 되는 문제가 있다.

상기 AP(10)로부터 출력되어 WS(20)로 전송되는 신호는, 가시거리에서 직접경로로 전송되는 직접파(Direct Wave), 벽이나 천장 등에 의하여 반사되는 반사파(Reflect Wave), 가구 또는 장식물 등의 내부를 통과하여 굴절된 상태로 전송되는 굴절파(Reflect Wave), 상기 가구 또는 장식물 등의 모서리 부분에 의하여 회절된 상태로 전송되는 회절파와 산란파 또는 분산파(Diffracted Wave) 등으로 대별된다.

상기와 같이 멀티패스(MULTIPATH)의 다양한 전송경로로 전달되는 각각의 무선신호는 레벨(Level)이 상이한 동시에 위상(Phase)에 차이가 있는 등의 페이딩(FADING)의 문제가 있다.

상기 무선스테이션(20)에서는 멀티패스에 의하여 다양한 경로로 전송되는 모든 신호가 수신되므로, 수신신호에 열화가 발생되고, 상기의 열화가 심화되면 해당 수신신호의 복원을 할 수 없는 문제가 있다.

상기와 같은 문제를 해결하기 위하여, 무선랜에서는 SS(Spread Spectrum) 방식을 사용하므로써 멀티패스의 문제성을 완화시키고 있으나, 상기와 같은 문제는 여전히 남아 있다.

상기 국내의 무선랜에서 사용하는 주파수 대역(Bandwidth)은, 전자레인지, 의료용 장비 등에서 사용하는 ISM(Industrial Scientific Medical) 주파수 대역을 사용하므로 상기와 같은 ISM 대역을 사용하는 장치 또는 장비에 의한 주파수 간섭문제를 고려하여 액세스포인트(10)를 배치 및 설치하므로써 배경잡음 등의 문제를 최소화하여야 한다.

또한, 상기 무선 LAN에서 사용되는 주파수는, 이동체 통신용의 주파수로는, 비교적 높은 주파수이고, 거리에 의한 전력 전달손실도 비교적 크기 때문에 고출력의 송신이 요구된다.

자유공간에서의 일반적인 표준전달 모델에 의한 수신 전력(P_r)은 식(1)과 같이 주어지며, 자유공간에서의 전달선로 손실(GAMMA_fs)은 식(2)과 같다.

P_r = P_t - L_ft + G_at - GAMMA + G_ar - L_fr (1)

(2)

여기서 각각의 파라메터는 다음과 같이 정의된다.

P_t : 송신 출력[dBm]

L_ft : 송신 피더 손실[dB]

G_at : 송신 안테나 이득[dBi]

GAMMA : 전달로 손실[dB]

G_ar : 수신안테나 이득[dBi]

L_fr : 수신 피더 손실[dB]

d : 전달거리[m]

f : 주파수 [MHz]

상기와 같이 자유공간에서 일반적으로 전송거리에 대비되는 전력손실은 도2에 상세히 도시되어 있다.

상기와 같이 무선랜에서는, 액세스포인트(AP)(10)의 설치위치에 의하여 다수의 무선스테이션(WS)(20)에서 각각 최적의 상태로 해당 무선신호를 수신하여야 하므로, 설치된 AP(10)에 의한 해당 서비스 지역 내에서의 전파 수신 강도(RSSI)를 모두 측정해야 하고, 상기 서비스 지역 내에서의 균일한 전파수신강도와 넓은 대역폭의 사용요구가 집중되는 위치 등을 고려하여 AP(10)를 적정장소에 설치하는 과정을 반복하므로써 최적의 무선랜 서비스를 제공하는 환경을 설정하여야 하므로, 시간과 비용이 많이 소요되는 동시에 결과가 균일하지 않는 등의 문제가 있다.

상기와 같은 종래 기술에 의한 무선랜의 다중 액세스포인트(10) 최적위치 반복 설정방식은, 해당 엔지니어들의 경험적 정보에 의존하기 쉬우며, 엔지니어(ENGINEER)에 따라 최적 위치 설정이 달라지므로, 최적 상태의 무선랜 서비스 환경을 유지하기 위한 최소의 액세스포인트(10)를 설치에 대한 신뢰성 확보가 어려운 문제가 있는 동시에 무선랜 시스템의 운용 및 성능이 저하되는 문제가 있다.

본 발명은 일정한 무선랜 서비스 지역에서 다수 또는 다중 액세스포인트를 최적위치에 설치하므로써 다수의 무선스테이션이 원활한 무선랜 서비스를 받을 수 있도록 하는 다중 액세스포인트 최적위치 설정방법을 제공하는 것이 그 목적이다.

상기와 같은 목적을 달성하기 위하여 안출한 본 발명은, 무선랜의 액세스 포인트 최적위치 설정에 있어서; 상기 무선랜 서비스 지역을 다수의 블록으로 구분하는 블록화 과정과; 상기 과정에 의하여 구분된 각 블록에 사용자 정의 파라메터를 할당하는 사용자 정의 과정과; 상기 과정에 의하여 사용자 정의 파라메터가 할당된 각 블록 사이의 수신신호세기를 산출하는 동시에 모든 블록의 수신이득을 산출하는 산출과정과; 상기 과정에서 산출된 각 블록 사이의 수신신호세기에 대하여 서비스 지역에 대한 결합계수 값과 역치 값을 연산한 후 계속하는 경우는 상기 블록화 과정으로 궤환하고 계속하지 않는 경우는 종료하는 최적화과정을 포함하여 이루어지는 특징이 있다.

도1 은 무선랜에 의하여 건물내부에서 전송되는 일반적인 전파전파 형태 도시도 이고,

도2 는 일반적인 자유공간에서의 거리에 따른 전파전파 상쇠 도시도 이며,

도3은 일 예로, 자유공간에서 거리에 따른 수신신호세기 측정 데이터 값의 그래프 도시도 이고,

도4 는 본 발명에 의하여 실험하는 건물의 내부 평면도 이며,

도5 는 본 발명 실험 건물 내부의 간소화된 블록화 도시도 이고,

도6 은 본 발명의 각 블록에 의한 노드 사이의 관계 도시도 이며,

도7 은 본 발명의 홉필드 신경망 구조 설명 도시도 이고,

도8 은 본 발명의 일 실시예에 의하여 블록(3,2)과 (4,9)에 AP가 설치되는 2차원 행렬 도시도 이며,

도9 는 본 발명에 의한 각각의 AP가 서비스 할 수 있는 영역에 대한 BSS 도시도 이고,

도10 은 본 발명의 일 예에 의한 5개 블록의 노드 도시도 이며,

도11 은 본 발명의 홉필드 신경망에 의하여 에너지가 극소로 되는 점에 대한도시도 이고,

도12 는 상기 도4의 실내평면도를10개 * 20개의 블록으로 표현하고 사용자 요구 트래픽에 의한 UDP 레벨을 반영한 도시도 이며,

도13 은 본 발명의 일 예에 의한 시뮬레이션 과정 도시도 이고,

도14 는 최소 에너지 상태에서의 최적 블록위치, 최소 네트워크 에너지 및 각 블록의 수신 강도의 도시도 이며,

도 15 는 본 발명에 의한 다중 액세스 포인트 최적위치 설정방법 순서도 이다.

** 도면의 주요 부분에 대한 부호 설명 **

10 : 액세스 포인트 20 : 무선스테이션

30 : 실내

이하, 본 발명에 의한 무선랜의 다중 액세스 포인트 최적 위치 설정방법을 첨부된 도면을 참조하여 설명한다.

본 발명을 설명하기 위하여 첨부된 것으로, 도4 는 본 발명에 의하여 실험하는 건물의 내부 평면도 이며, 도5 는 본 발명 실험 건물 내부의 간소화된 블록화 도시도 이고, 도6 은 본 발명의 각 블록에 의한 노드 사이의 관계 도시도 이며, 도7 은 본 발명의 홉필드 신경망 구조 설명 도시도 이고, 도8 은 본 발명의 일 실시예에 의하여 블록(3,2)과 (4,9)에 AP가 설치되는 2차원 행렬 도시도 이며, 도9 는 본 발명에 의한 각각의 AP가 서비스 할 수 있는 영역에 대한 BSS 도시도 이고, 도10 은 본 발명의 일 예에 의한 5개 블록의 노드 도시도 이며, 도11 은 본 발명의 홉필드 신경망에 의하여 에너지가 극소로 되는 점에 대한 도시도 이고, 도12 는 상기 도4의 실내평면도를10개 * 20개의 블록으로 표현하고 사용자 요구 트래픽에 의한 UDP 레벨을 반영한 도시도 이며, 도13 은 본 발명의 일 예에 의한 시뮬레이션 과정 도시도 이고, 도14 는 최소 에너지 상태에서의 최적 블록위치, 최소 네트워크 에너지 및 각 블록의 수신 강도의 도시도 이며, 도 15 는 본 발명에 의한 다중 액세스 포인트 최적위치 설정방법 순서도 이다.

상기 첨부된 도15를 참조하면, 본 발명에 의한 무선랜의 다중 액세스 포인트 최적 위치 설정방법은, 무선 랜(LAN)의 액세스 포인트(AP: ACCESS POINT) 최적 위치 설정에 있어서,

상기 무선랜 서비스 지역을 동일한 규격과 일정한 크기를 갖는 영역의 다수 블록으로 구분하는 블록화 과정(S100)과,

상기 과정(S100)에 의하여 구분된 각 블록에 사용자 정의 파라메터(UDP: USER DEFINITION PARAMETER)를 할당하는 것으로, 상기 각 블록에서의 사용자 트래픽 요구에 의하여 일정한 레벨을 할당하는 사용자 정의 과정(S110)과,

상기 과정(S110)에 의하여 사용자 정의 파라메터(UDP)가 할당된 각 블록 사이의 수신신호세기(RSSI)를 산출하는 동시에 모든 블록의 수신이득을 산출하는 것으로, 각 블록 사이의 거리에 의한 전송손실을 구하고, 상기의 각 블록 사이의 방해물에 의한 손실률을 구하며, 상기 전송손실로부터 손실률을 뺌으로써 수신신호세기(RSSI)를 구하고, 상기 각 블록의 수신신호세기(RSSI)를 해당 사용자 정의 파라메터(UDP)와 곱하여 효율(TRR: TOTAL RECEIVED RADIO)을 구하는 산출과정(S120)과,

상기 과정(S120)에서 산출된 각 블록 사이의 수신신호세기에 대하여 서비스지역에 대한 결합계수(T_xi,yi) 값과 역치(I_xi) 값을 각각 구하는 것으로, 상기 최적화 과정의 결합계수(T_xi,yi) 값 연산은, 각각의 액세스 포인트(AP)(10)에 의한 수신신호세기(RSSI)의 값을 비교하여 가장 큰 값에 의한 수신신호세기(RSSI)에 해당 홉필드 에너지 상수값을 곱하고, 또 다른 액세스 포인트에 의한 수신신호세기의 값과 해당 홉필드 에너지 상수값이 곱하여진 것과 더하는 연산에 의하여 산출하고, 상기 최적화 과정의 역치(I_xi) 값 연산은, 상기 산출과정(S120)에서 구한 효율TRR(_x,i) 값에 해당 홉필드 에너지 상수값을 곱하여 값을 구하고, 사용자가 설정한 액세스포인트(10) 개수에 해당 홉필드 에너지 상수값을 곱하여 구한 값을 더하는 연산에 의하여 산출하는 것으로(S130), 상기와 같은 연산을 계속하는 경우는 상기 블록화 과정(S100)으로 궤환(FEED)하고 계속하지 않는 경우는 종료하는(S140) 최적화과정을 포함하여 구성된다.

이하, 상기와 같은 구성의 본 발명에 의한 무선랜 다중 액세스 포인트 최적위치 설정방법을 첨부된 도15를 참조하여 상세히 설명한다.

무선 랜(LAN)을 설치하여 무선 랜 서비스를 제공할 실내 또는 실외의 해당 영역을 동일한 규격의 블록으로 분할하여 구분하고(S100), 상기와 같이 분할된 각각의 블록에 사용자의 서비스 요구 정도와 주변환경 요건 등을 반영한 트래픽 가중치 또는 사용자 정의 파라메터(UDP)를 적용하여 할당한다(S110).

상기와 같이 구분되고 UDP가 적용되어 할당된 각각의 블록에 패스-로스 모델(PASS LOSS MODEL)을 적용하여 수신신호세기(RSSI)를 연산 산출하고(S120), 최적화 연산에 의하여 액세스 포인트의 최적 설치 위치를 산출하며(S130), 상기와 같은 과정을 계속하여 반복하는지 판단하여 계속하는 경우는 상기 블록화 과정(S100)으로 궤환(FEEDBACK)하고, 계속하지 않는 경우는 종료한다(S140).

상기와 같은 본 발명의 무선랜 다중 액세스 포인트 최적위치 설정방법을, 첨부된 도면을 참조하여 좀더 상세히 설명하면 다음과 같다.

상기 무선랜의 기지국인 액세스포인트(AP)(10)로부터 출력되는 무선신호는 단말기인 무선스테이션(WS)(20)과의 상관 위치 및 다양한 주변 환경적 파라미터에 의하여, 상기 무선스테이션(20)에서 수신되는 신호레벨의 세기가 결정된다.

상기 무선랜의 서비스 지역 안에서, 액세스포인트(10)의 설치위치에 의한 수신신호의 레벨(LEVEL) 크기를 직접 측정하기가 매우 복잡하고 시간이 많이 소요되며 어렵기 때문에, 일반적으로 전파전달 예측 툴(Propagation Prediction Tool)을 이용하며, 상기와 같은 전파전달 예측 툴(TOOL) 또는 모델(MODEL)에는 패스-로스 모델(Path Loss Model)과 레이-트레이싱(Ray-tracing) 모델이 있다.

일 예로, 상기 레이-트레이싱 모델은 전자기파 전달의 물리적인 원리를 이용한 방법으로 비교적 정확하지만, 복잡한 계산식으로 인하여 계산 속도가 매우 느린 문제가 있고, 선처리 과정의 간소화를 통하여 계산 속도를 개선한 방법도 있으나, 액세스포인트(10)에 의한 사이트에 사용되는 재료의 전자적 파라미터 및 사이트 형상 등에 대한 정확한 입력 데이터베이스(DB)를 필요로 하는 문제가 있다.

또한, 상기 패스-로스 모델은 계산이 비교적 빠르고 간단하며 적용하기 쉬우나, 특정 포인트에 대한 경험적 측정 자료에 의존하므로 노트북과 무선 LAN 카드를제외하고 어떠한 공간적인 실험 기구도 필요로 하지 않으며, 샘플 포인트 측정값을 토대로 서비스 지역의 수신 신호 세기(RSSI)를 예측하는 정확성이 떨어지고 다른 사이트에 포괄적으로 적용하기 어렵다는 문제가 있다.

상기와 같은 패스-로스 모델의 예측 정확성이 낮은 문제를 개선하기 위하여, 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)이나 신경망(Neural Algorithm)을 이용하여 전파전달에 의한 수신 신호 세기(RSSI)를 예측하는 방법이 있다.

상기 전파전파 또는 전파전달 예측 모델에서 계산식의 파라메터는, 패스-로스 모델과 레이-트레이싱 모델에서 모두 각각의 특정한 수식으로 정의되어 있으며, 본 발명에서는 패스-로스 모델을 이용하여 액세스포인트(10)가 설치되는 사이트에서 직접 측정한 자료를 기반으로 전체지역의 전파전파에 의한 수신신호세기를 예측하며, 상기와 같이 예측된 자료를 이용하여 최적의 AP(10) 사이트 위치를 설정하는 최적화 방법으로 사용한다.

상기의 패스-로스 모델을 이용하는 전파 예측 수식은, 상기 종래 기술 설명에서 첨부된 도1에 도시된 것과 같이 다양한 경로를 통하여 데이터가 전송되는 멀티패스 영향은 고려하지 않고, 가시거리에 의하여 전송되는 직접파만을 고려하여 수신신호세기(RSSI: Receive Signal Strength Index)를 나타내는 경우 다음의 식(3)과 같이 표현한다.

(3)

상기 식(3)에서 S(X)는 무선 LAN의 RSSI 값을 나타내고, PL(X)는 방해물이 없는 자유공간에서의 전송거리로 인한 전달손실을 나타내며, X는 송신과 수신단의 거리를 나타내고, O_i는 i번째 방해물의 수를 나타내며, L_i는 i번째 방해물에 의한 RSSI의 손실률을 나타낸다.

상기 PL(X)은 식(2)을 이용하여 계산될 수 있지만, 경험적 데이터를 수집하기 위해 직접 측정한다.

상기 PL(X)은 측정 사이트의 환경 및 무선 LAN의 특성에 귀속되는 값으로, 본 발명에서는, 일 실험 예에 의하여 하기의 표 1과 같은 실험적 측정 데이터를 얻었고, 상기의 측정 데이터는 데이터의 신뢰성을 위해서 두 종류의 802.11b 방식 무선 LAN 장치를 사용하였으며, 5회 반복 측정한 데이터의 평균값이다.

(표 1)

거리(m)	signalstrength(%)	LinkQuality(%)	거리(m)	signalstrength(%)	LinkQuality(%)
4.5	98.6	97.2	36	70.2	63.6
9	97.2	91.6	40.5	66.4	62.4
13.5	90.4	78.2	45	58.4	59.8
18	78.4	68.8	49.5	52.6	52.6
22.5	82.2	70.2	54	46.6	54.0
27	74.4	66.2	58.5	47.6	48.0
31.5	71.6	67.8	63	43.0	46.0

상기 첨부된 도3은 자유공간에서의 거리에 따라 감쇠하는 수신신호세기(RSSI)를 측정한 데이터 값을 그래프로 도시한 것으로, 무선랜에 의한 전송신호는 전달거리가 길어질수록 수신신호의 세기가 비례적으로 약해지는 것을알 수 있다.

상기 종래 기술 설명에 첨부된 도2에 도시된 것과 같이, 이론상으로는 무선신호는 전송거리가 길어질수록 지수적으로 감쇠 비율이 증가하여야 하지만, 상기 표1과 같이 일 예에 의한 실험으로 측정한 결과는, 상기 첨부된 도3에 도시된 것과 같이 직선에 가까우며, 상기와 같이 일 실험 예에 의하여 측정한 값을 이용하여 PL(X)을 식으로 표현하면 다음의 식(4)와 같다.

PL(X) = -0.95X + 102.875 (4)

상기 표1의 실제 측정 데이터 값과 상기 표1의 실제 측정 데이터를 이용하여 설정한 상기 식(4)에 의한 계산값의 차이는, 무선 LAN 장치 또는 무선 LAN 카드 종류와 반복 측정에서 발생하는 오차 범위에 들어가므로 무시한다.

상기 일 실험 예에서, 시멘트 벽과 나무 칸막이와 같은 방해물의 손실률(L_i)에 의한 수신 신호 세기의 측정 데이터 값 변화는 다음의 표2와 같다.

(표 2)

거리(m)	시멘트 벽	나무 칸막이	signalstrength(%)	LinkQuality(%)
13.5	0	0	90.4	78.2
	0	1	90.1	77.7
	0	0	69.2	63.8

상기 표2 와 같은 측정 데이터를 이용하여 방해물 손실률(L_i)에 대한 감쇠정도를 다음의 식(5)과 같이 특정한 파라메터 값에 의한 상수값으로 표현할 수 있다.

L_0 (시멘트 벽) = 21.2

L_1 (나무 칸막이) = 0.3 (5)

상기 첨부된 도4 는 본 발명에 의하여 실험하는 건물의 내부 평면도이며, 유선 LAN 설치 지역은 대용량의 서버가 설치되거나 실험실과 같이 고정된 유선 LAN 포트가 존재하는 지역으로서 무선 LAN의 사용빈도가 낮은 지역이므로 UDP 레벨을, 일 예로, '1'로 할당하고, 계단 및 엘리베이터 지역의 경우에는 무선 LAN 사용이 없는 지역이므로 UDP 레벨을, 일 예로, '0'으로 할당한다.

회의실의 경우에는 이용자가 매우 가변적이고 모든 사용자가 넓은 대역폭에 의한 높은 데이터 전송률을 갖기를 원하는 지역으로서, 특정 사이트의 경우에도 신호 강도가 균등하게 넓을 지역을 커버할 수 있는 AP(10)의 최적 위치가 될 뿐만 아니라 사용자가 보다 유연성 있는 무선 LAN 설계를 위한 AP(10)의 설정위치이므로 UDP 레벨은, 일 예로, 가장 높은 '3'으로 할당한다.

본 발명에서는 건물의 실내환경에 따라 유연성 있는 최적의 AP(10) 설치위치를 설정하기 위하여 UDP(User Defined Parameter) 레벨을, 일 예로, 0~3 까지의 정수값으로 할당하였으며, 레벨 3은 무선 LAN의 이용정도가 가장 높은 지역을 의미하며 다음 식(6)과 같이 표현된다.

UDP = { {x | x = 0,1,2,3} } (6)

상기 첨부된 도4의 복잡한 평면도를 참조하여 무선랜 신호의 수신신호세기(RSSI)에 영향을 주는 요소를 쉽게 추출하고, 화소단위의 표현으로 인한 계산의 복잡성을 줄이기 위하여, 상기 첨부된 도5 에서는 상기 도4에 의한 건물 내부를 간소화된 블록도로 도시한다.

상기 첨부된 도5를 참조하면, 방해물이 있는 각 블록의 밝기는 L_i의 크기에 따라 구분하며, 방해물에 의한 전파감쇠 상황을 보다 쉽게 파악할 수 있고, 각각의 블록을 'BLK(행,열)'로 표시한다.

일 예로, 상기 도5를 참조하여 블록 BLK(3,2)에 기지국인 AP(10)가 위치하는 경우, BLK(3,6)에 위치하는 단말기인 무선스테이션(20)은 하나의 장애물 즉, 시멘트벽 L_0에 의한 전파감쇠 영향을 받으며, 블록 BLK(4,9)에 위치하는 스테이션은 시멘트벽과 나무칸막이 L_0 ,L_1에 의한 감쇠 영향을 모두 받게된다.

또한, 사용자 정의 파라미터(UDP)는 각 블록 단위로 'UDP(행, 열)'로 표현한다.

상기 첨부된 도6 은 각 블록에 의한 노드(NODE) 사이의 관계를 도시한 것으로, 일 예로, 상기 도5 에서 AP(10)와 WS(20)가 위치한 노드 블록의 BLK, RSSI, UDP 관계를 도시한 것으로써, BLK는 노드 블록의 위치를 나타내고, 각 노드에 의한 블록은 UDP를 갖으며, 노드 블록 사이를 연결하는 선은 RSSI를 나타낸다.

상기에서 송신(Tx)단과 수신(Rx)단의 위치에 따른 RSSI를 구하는 경우, 식(3)을 통하여 구할 수 있으며, 'RSSI(Tx,Rx)'로 표현하는 경우, RSSI(Tx,Rx)와 RSSI(Rx,Tx)은 모든 AP(10)와 WS(20)이 양방향 통신이므로 같은 값을 가지게 된다.

일 예로, 상기 첨부된 도6을 참조하면, AP(10) 위치에 따른 다른 모든 블록과의 관계 정보를 포함하며, 상기 도6에 도시된 것과 같은 BLK, UDP, RSSI의 정보를 기반으로 해당 실내에서 무선랜 시스템의 AP(10) 설치 위치 최적화를 수행하게 된다.

본 발명에서는 수신신호세기(RSSI)를 계산하는데 있어서, 샘플 데이터를 측정하여 레이-트레이싱 등의 다른 방법을 적용하므로써 수신 신호 세기를 예측 할 수도 있으나, 신속한 처리를 위하여 패스-로스 모델을 적용한다.

대부분의 수신신호세기(RSSI) 예측 모델은 특정한 수식으로 고정되기 때문에, 좀더 정확한 결과를 위하여서는, 다양한 예측 모델을 병행 이용하는 선처리 과정을 통하여 최적화를 수행할 수도 있다.

상기 첨부된 도7 은 홉필드 신경 망(NETWORK)의 구조를 설명하기 위하여 도시한 것으로, 홉필드 신경망은 상호결합형 신경망 모델로서 전체 에너지를 최소화하는 방향으로 동작하는 특성에 의하여, 연상기억이나 최적화 문제를 병렬적으로 해결하는데 이용된다.

홉필드 신경 네트워크에서 각 뉴런(NEURON) 사이의 결합하중(Weight)은 대칭이며(w_i,j = w_j,i), 모든 뉴런은 비동기적으로 동작한다.

상기 도5에 도시된 블록도에서 특정 블록에 AP(10)가 위치하는 경우, 이를수학적으로 표현하기 위하여 2차원 행렬, V_{x i}로 표현할 수 있고, 상기 첨부된 도8은 본 발명의 일 실시예에 의한 2차원 행렬 도시도 로써, 블록 BLK(3,2)와 BLK(4,9)에 각각 AP(10)가 설치되는 경우를 행렬로 표현한 것이다.

상기 도8의 V_{x i} 값은 AP(10)의 존재 여부를 '0' 또는 '1'의 값으로 표현하는 것으로, V_{x i}의 값이 '1'인 경우에는 해당 블록 BLK(x,i)에 AP(10)가 위치함을 나타낸다.

상기 도8과 같은 2차원 행렬 표현에서의 전체 네트워크 에너지는 식(7)과 같이 표현된다.

(7)

상기 식(7)에서 T_{x i,yj}는 BLK(x,i)와 BLK(y,j) 간의 결합계수이고, I_{x i}는 BLK(x,i)의 역치 또는 역의 값이다.

상기 AP(10) 위치에 대한 행렬 표현에서, 최적의 AP(10) 위치를 찾기 위하여 만족하여야 하는 조건들은 다음의 표 3과 같다.

(표 3)

구분	내 용
조건 1	AP위치의 행렬 표현에서 활성화되는 1의 수()는 사용자 가 지정한 AP 수와 동일해야 한다.
조건 2	그래프 표현에서 '' 노드와 연결된(RSSI != 0), 모든 노드의 UDP 및 RSSI값의 합은 최대가 되어야 한다.
조건 3	모든 ''는 하나의 AP에게만 영향을 받는다.
조건 4	중첩되는 BSS(Basic Service Set)는 최소가 되어야 한다.

상기 표3 에서, 조건 1은 사용자가 지정한 AP(10) 숫자에서 최적화가 이뤄지도록 하는 조건이다.

조건 2는및가 최대인 BLK(x,i)가 AP(10)의 위치를 설정하기 위한 조건이다.

조건 3은 하나의 AP(10)와만 연합(association)하기 위한 조건으로 한 지역(SITE) 또는 실내에 두 개 이상의 AP(10)가 설치되는 경우, 상기 다수 또는 다중의 AP(10)에 의해 동시 서비스가 가능한 블록이 발생한다.

상기와 같은 블록에 위치한 WS(20)은 각 AP(10)의 비콘(Beacon) 신호를 탐지하여 전파의 세기 및 AP(10)의 트래픽(Traffic) 등을 고려하여, 재연합(Reassociation)과정을 통한 하나의 AP(10)와 연합하게 된다.

상기 첨부된 도9 는 각각의 AP(10)가 서비스 할 수 있는 지역 또는 영역(Area)에 대한 BSS(Basic Service Set)를 도시한 것이다.

상기 각각의 AP(10)에 의한 BSS가 모여서 전체 서비스 영역인 ESS(Extended Service Set)를 형성하며, 상기 ESS 안에서는 각각의 BSS가 겹치지 않거나 또는 부분적으로 혹은 완전히 BSS가 중첩되는 형태를 가질 수 있다.

일 예로, 상기 BSS가 겹치지 않는 ESS 형태에서는 상대적으로 적은 수의AP(10)로 넓은 지역을 서비스 할 수 있으나, 특정한 BSS에 트래픽이 집중되는 경우에는 해당 AP(10)에 접속되는 해당 WS(20)들의 성능이 급격히 저하된다.

또한, 상기 BSS가 중첩되는 경우에는, 여러 AP(10)에 트래픽을 균등 분할 할 수 있기 때문에 각 WS(20)의 데이터 전송률을 높일 수 있지만, 넓은 지역을 서비스 할 수 없게 된다.

상기 표3 에서의 조건 4는 전체 지역을 적은 수 또는 최적의 AP(10)로 서비스 할 수 있도록 하기 위한 조건이다.

무선랜에서 트래픽 요구가 높은 지역은, 조건 2의 UDP에 의해 다중 또는 다수의 AP(10)가 설치되도록 하므로써 전체 성능을 향상할 수 있다.

상기 첨부된 도10 은, 본 발명의 일 예로, 블록(BLK)이 5개인 경우의 노드 도시도 이다.

상기 도10 의 (a)는 모든 노드가 RSSI 값으로 상호 완전 연결(Full-connected)되어 있는 상태를 도시한 것으로, 상기 RSSI와 UDP 값에 기반한 최적화 과정을 통하여 특정 노드가 AP(10)의 위치로 설정되면, 그 외 모든 노드는 하나의 AP(10)와 연합하는 것이고, 도 10의 (b)는 AP(10)가 2개인 경우의 최적화된 노드 연결상태 도시도 이다.

상기 표3 의 각 조건에 대한 최적 AP(10) 위치 설정 조건을 홉필드 신경 네트워크 에너지 수식으로 표현하면 다음의 식(8), 식(9), 식(10), 식(11)과 같다.

(8)

(9)

(10)

COM(RSSI((x,i),(z,k)), RSSI((y,j),(z,k)) ) (11)

상기의 식에서 A, B, C, D 는 임의의 홉필드 에너지 상수값이고, x, i, y, j, z, k는 블록(BLK)의 인덱스를 나타내며, n은 사용자가 정의한 다중 AP(10)의 개수이다.

또한, 상기 RSSI((x,i),(y,j))는 BLK(x,i)와 BLK(y,j) 사이의 전파전파 또는 전파전달에 의한 수신신호세기를 나타내는 것으로 식(12)와 같은 계산식으로 표현된다.

(12)

또한, 상기 TRR(Total Received Radio)은, 특정 블록에 AP(10)가 위치할 때, 다른 모든 블록의 전파 이득을 나타내는 함수이며 다음의 식(13)과 같이 표현된다.

(13)

또한, 상기 COM(Compare) 함수는 두 파라메터 중에서 큰 값을 리턴하는 함수를 나타낸다.

홉필드 신경망에 의한 네트워크는 최소에너지에 수렴하도록 동작함으로 최적의 상태에서 전체 에너지가 최소가 되도록 구성해야 한다.

상기 식(8)은 전체 활성화되는 1의 수가 사용자가 지정한 값 보다 적거나 많으면 에너지를 증가시키는 것이고, 식(9)는 UDP 및 RSSI를 고려한 서비스 정도를 나타내는 수식으로써, 그 값이 클수록 사용자의 요구에 맞는 위치를 의미하는 것으로, 에너지를 감소시키는 것이다.

상기 식(10)은 하나의 AP(10)에 의한 서비스 범위 안에서, 다른 AP(10)가 존재하는 경우, 두 개 이상의 다중 AP(10)로부터 동시 수신 가능한 블록(BLK)이 증가하는 것을 줄이기 위한 것이고, 상기 해당 블록의 RSSI 값만큼 에너지를 증가시키는 결과가 된다.

상기 식(11)은 둘 이상의 다중 AP(10)로부터 동시에 신호를 수신하는 블록의 경우, 해당 블록에 강한 수신신호세기(RSSI)를 주는 AP(10)로부터 영향을 받도록 하는 것으로, 각 블록의 서비스 정도를 나타내는 값이며 에너지를 감소시키는 수식이다.

특정 건물 내부에서의 문제 해결을 위한 전체 에너지 수식은 E_1 + E_2 + E_3 + E_4가 되고, 이를 식(7)과 비교하면 결합계수와 역치는 각각 식(14)과 식(15)로 표현된다.

T _xi,yi =-A-C RSSI((x,i),(y,i)+D*

∑ _z ∑ _k COM(RSSI((x,i),(z,k)),RSSI((y,i),(z,k)))(14)

I_{x i} = A n + B {} TRR(x,i) (15)

상기의 식(14)와 식(15)의 설정 값을 이용한 홉필드 신경망을, 다음의 표 4와 같은 시간발전 규칙 따라 동작시키면 최소 에너지 상태에 수렴하게 되고, 이 때의 행렬, V_{x i}의 출력값이 최적의 AP(10) 위치 설정 블록이 된다.

(표 4)

구분	내 용
스텝 1	그래프로 표현된 노드 중에서 랜덤하게 하나를 선택한다.
스텝 2	선택된 노드인, BLK(x,i)로의 입력 총합, u_{x i } (t)를 구한다.
스텝 3	u_{x i} (t)의 값에 따라서 BLK(x,i)의 출력인, v_{x i} (t+1)을 갱신한다.if (u_{x i} (t) >= 0)v_{x i} (t+1) = 1elsev_{x i} (t+1)= 0
스텝 4	BLK(x,i) 이외의 노드인 BLK(y,j)의 출력은 변화시키지 않는다.v_y,j (t+1) = v_{y,j} (t)
스텝 5	전체 에너지가 특정값에 수렴될 때까지 스텝 1로 돌아간다.

상기 첨부된 도11은 홉필드 신경 네트워크의 에너지가 극소로 되는 점에 대한 도시도로써, 홉필드 신경 네트워크는 에너지 함수가 감소하는 방향으로만 수렴되는 동작을 보여준다.

상기와 같은 경우, v_{x i}의 출력 상태는 상기 표3의 조건을 모두 만족하지 않은 경우로써, AP(10)가 설치될 최적 위치에 해당되지 않는다.

다른 일 예에 의한 볼츠만-머신 모델은, 상기 표4의 시간 발전 규칙을 확률적인 동작으로 확장한 것으로, 네트워크 에너지가 증가하는 상태로의 천이를 작은 확률로 허용하므로, 에너지 함수가 최소점으로 수렴하도록 하는 동작 성능을 향상시킬 수 있다.

상기 첨부된 도12는 상기 일 예로 첨부된 도4의 실내평면도를 세로*가로 '60m * 100m'로 하고,'10 * 20'의 블록 개수로 표현하며, 무선 랜 사용자의 요구 트래픽 정도에 따른 레벨로 UDP를 설정한다.

일 예로, 상기 AP(10)가 천장에 설치되는 경우, 사용자 환경에서 나무 칸막이(L_1)는 높이가 낮으므로, 이로 인한 전파 감쇠 영향은 고려하지 않아도 되고, 시멘트벽(L_0)은 UDP 레벨이 '0'인, 계단과 엘리베이터 지역을 둘러싸고 있으므로 고려하지 않으며, 실내환경에서 거리에 의한 전파 손실만을 고려한다(O_i , L_i = 0).

상기 첨부된 도13은 본 발명의 일 예에 의한 시뮬레이션 과정을 도시한 것이다.

상기의 시뮬레이션은 에너지 상수 및 AP(10)의 수를 설정한 다음 'Weight 설정' 단계에서 식(11)과 식(12)에 따라 결합계수와 역치 값을 계산하고, '초기화' 단계에서 상기 첨부된 도13 (a)처럼, 랜덤하게 V_{x i} 값을 출력한다.

상기 시뮬레이션의 '최적화' 단계에서는 상기 표4의 시간 발전 규칙에 따라에너지의 최소점을 찾는 것으로, 상기 도13의 (b)와 (c)에 에너지의 최소점을 찾아가는 과정이 도시되어 있다.

상기 도13 (d)는 에너지가 최소점에 도달했을 때의 '최소 상태'에 대한 시뮬레이션을 도시하고 있으며, 상기와 같은 도14의 시뮬레이션 결과는 다음의 표5와 같다.

(표 5)

AP 수	최소 에너지 상태
AP 수	AP의 최적 BLK 위치	네트워크 에너지	신호세기 상태
1	(4,7)	-405.6	도14(a)
2	(3,7) (8,17)	-3031.2	도14(b)
3	(3,7) (8,17) (9,8)	-7793.3	도14(c)
4	(1,11) (3,4) (3,7) (9,17)	-14832.2	도14(d)
5	(1,6) (3,6) (3,11) (8,10) (10,19)	-24060.3	도14(f)
6	(1,10) (4,4) (4,12) (6,7) (8,13) (10,20)	-35492.1	도14(g)

상기 표5에 의한 다중 또는 다수의 AP(10)가 설치되는 위치에 따른 신호세기 상태 시뮬레이션 결과를 상기 첨부된 도14에 도시하였다.

상기 시뮬레이션에서, 일 예로, 에너지 상수 A,B,C,D는, 각각 1999, 0.01, 0.7, 0.02로 설정한다.

상기 첨부된 도14는 최소 에너지 상태에서의 최적 블록(BLK) 위치(Optimal BLK Position), 최소 네트워크 에너지(Network Energy) 및 각 블록의 수신 강도(Signal Strength)를 나타낸 것으로, (a), (b), (c), (d), (e)는 각각 AP(10)의 개수를 1, 2, 3, 4, 5, 6으로 설정한 경우, 각 블록에서의 수신신호세기를 시뮬레이션(SIMULATION)하여 명암으로 표현한 것이다.

상기 도14에서 각 블록은 검은색일수록 전파의 수신강도가 강한 블록임을 나타내고, UDP가 높은 곳은 사용자의 트래픽을 충분히 수용하기 위하여 다중의 AP(10)가 중첩되어 설치됨을 보여준다.

상기 도14 (e)와 같이, 높은 트래픽 요구에 대응하기 위하여, 다중 AP(10)가 중첩되는 곳에서는, 각각의 AP(10)가 운용하는 채널이 서로 간섭되지 않도록 적절한 채널 할당이 필요하다.

상기 도12에 도시되어 있는 각 블록은 '5m * 6m'의 크기이며, 상기 각 블록의 크기를 작게하는 경우, 보다 정확하게 AP(10) 설치 위치를 최적화할 수 있으나. 상기의 블록숫자가 많을수록 계산량이 급격하게 증가하므로, 서비스 지역이 넓은 경우에는 여러 단계로 나누어 시뮬레이션 하는 것이 효율적이다.

그러나, 상기 홉필드(HOPFIELD) 신경 네트워크는 항상 최소 에너지 값에 수렴하지 않으므로, 상기 도13 (c)와 같은 상태에서 에너지 극소점에 수렴하는 경우가 있기 때문에 적절한 에너지 상수값 설정이 필요하며, 볼츠만-머신 모델과 같은 최소점 수렴률이 높은 알고리즘을 이용할 수도 있다.

상기와 같은 본 발명의 무선랜 다중 AP(10) 최적위치 설정방법은, 반복 실행을 통하여 최소 에너지 상태로의 수렴이 가능하며, 최적화 정도는 에너지 값으로 판별되므로 AP(10) 위치의 최적화 정도를 구분할 수 있다.

상기와 같이 무선 LAN에서는 AP(10)의 위치에 따라 서비스 지역에 대한 전파의 수신신호세기 품질이 다르므로 적절한 AP(10) 위치설정이 필수적이며, 최적 위치에 상기 AP(10)를 설치하는 경우, 최소의 AP(10) 설치에 의하여 동일한 품질의 무선랜 서비스를 제공할 수 있다.

또한, 레이 아웃(Layout)이 자주 변경되는 사무실 환경에서는, 무선 LAN 사용자의 트래픽 요구 정도에 맞추기 위하여 AP(10)의 설치위치를 다시 조정할 필요가 있으며, 상기와 같은 문제를 신속하고 용이하며 정확하게 해결하기 위해서는 AP(10)의 최적 설치위치를 결정하는 방법이 필요하다.

상기와 같은 구성의 본 발명은 전파의 감쇠 정도를 파악하기 위하여 패스 로스 모델과 신경망의 홉필드 네트워크를 이용하고, 사용자 정의 파라메터인 UDP를 이용하여, 무선 LAN 사용자의 요구 트래픽을 최적화 과정에 반영함으로써, 보다 유연성 있는 무선랜 네트워크의 설계가 가능하고, 실내 환경을 대상으로 한 시뮬레이션 결과, 신속하게 최적의 AP 위치 설정이 가능하며, 트래픽을 여러 AP에게 적절히 배분되도록 설계하는 공업적 이용효과가 있다.

또한, 본 발명은 실외환경에서도 적용할 수 있는 것으로, 광범위한 지역에서의 무선랜 AP 위치를 용이하게 최적의 상태로 설정할 수 있는 동시에 실내의 레이 아우트가 변경되는 즉시 최적의 액세스 포인트 위치를 신속하게 설정하는 사용상 편리한 효과가 있다.

Claims

무선랜의 액세스 포인트 최적위치 설정에 있어서,

상기 무선랜 서비스 지역을 다수의 블록으로 구분하는 블록화 과정과,

상기 과정에 의하여 구분된 각 블록에 사용자 정의 파라메터를 할당하는 사용자 정의 과정과,

상기 과정에 의하여 사용자 정의 파라메터가 할당된 각 블록 사이의 수신신호세기를 산출하는 동시에 모든 블록의 수신이득을 산출하는 산출과정과,

상기 과정에서 산출된 각 블록 사이의 수신신호세기에 대하여 서비스 지역에 대한 결합계수 값과 역치 값을 연산한 후 계속하는 경우는 상기 블록화 과정으로 궤환하고 계속하지 않는 경우는 종료하는 최적화과정을 포함하여 이루어지는 구성을 특징으로 하는 무선랜의 다중 액세스포인트 최적 위치 설정방법.
제1 항에 있어서,

상기 블록화 과정은 서비스 지역을 동일한 규격의 영역으로 일정하게 구분하고,

상기 사용자 정의 과정은 각 블록에서의 사용자 트래픽 요구에 의하여 일정한 레벨을 할당하는 것을 특징으로 하는 무선랜의 다중 액세스포인트 최적 위치 설정방법.
제1 항에 있어서, 상기 산출과정은,

각 블록 사이의 거리에 의한 전송손실을 구하고, 상기의 각 블록 사이의 방해물에 의한 손실률을 구하며, 상기 전송손실로부터 손실률을 뺌으로써 수신신호세기를 구하고,

상기 각 블록의 수신신호세기를 해당 사용자 정의 파라메터와 곱하여 효율을 구하는 것을 특징으로 하는 무선랜의 다중 액세스포인트 최적 위치 설정방법.
제1 항에 있어서,

상기 최적화 과정의 결합계수 값 연산은, 각각의 액세스 포인트에 의한 수신신호세기의 값을 비교하여 가장 큰 값에 의한 수신신호세기에 해당 홉필드 에너지 상수값을 곱하고, 또 다른 액세스 포인트에 의한 수신신호세기의 값과 해당 홉필드 에너지 상수값이 곱하여진 것과 더하는 연산에 의하여 산출하고,

상기 최적화 과정의 역치 값 연산은, 상기 산출과정에서 구한 효율 값에 해당 홉필드 에너지 상수값을 곱하여 값을 구하고, 사용자가 설정한 액세스포인트 개수에 해당 홉필드 에너지 상수값을 곱하여 구한 값을 더하는 연산에 의하여 산출하는 것을 특징으로 하는 무선랜의 다중 액세스포인트 최적 위치설정방법.