KR100583735B1 - 인접 기지국 리스트 최적화 방법 - Google Patents

인접 기지국 리스트 최적화 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 기지국 PN 핸드오프 통계와 불인접 기지국 핸드오프 통계를 이용하여 수시로 인접 기지국 리스트를 최적하게 변경하는 방법에 관한 것으로, 본 발명은 일정 기간 동안 이동 통신 단말이 서비스 받고 있는 해당 기지국 PN에서 다른 기지국 PN으로의 핸드오프 시도수, 성공수 및 실패수에 관한 기지국 PN 핸드오프 통계와 상기 인접 기지국 리스트에 존재하지 않는 다른 PN으로의 핸드오프를 시도한 경우에 대한 불인접 기지국 핸드오프 통계를 수집하고, 기지국 섹터(PN) 별로 기준 핸드오프 시도수 대비 기설정 범위에 속하는 후보 PN을 추출하여, 상기 추출된 기지국 PN의 인덱스를 상향/하향 조정, 인접 기지국 리스트에 추가 및 신규 인접 기지국 리스트에 포함시키는 최적화 방법을 수행한다.

Description

인접 기지국 리스트 최적화 방법{METHOD FOR OPTIMIZING NEIGHBOR LIST}
도 1은 CDMA 시스템의 핸드오프를 설명하기 위한 구성도,
도 2는 도 1에 도시된 기지국에서 관리되고 있는 인접 기지국 리스트를 예시하는 도면,
도 3은 본 발명에 따른 인접 기지국 리스트 최적화를 수행하는 시스템의 블록 구성도,
도 4a는 도 3에 도시된 기지국 PN 핸드오프 통계를 예시하는 도면,
도 4b는 불인접 기지국 핸드오프 통계를 예시하는 도면,
도 4c는 시도수 지식 데이터 통계를 예시하는 도면,
도 4d는 시도수 지식 데이터 통계에서 기지국들의 핸드오프 시도수를 예시하는 도면,
도 5 및 도 6은 각기 본 발명의 제1 및 제2 실시예에 따라 기지국 PN 핸드오프 통계를 이용하여 인접 기지국 리스트를 최적화하는 방법을 설명하는 흐름도,
도 7은 본 발명의 제3 실시예에 따라 불인접 기지국 핸드오프 통계를 이용하여 인접 기지국 리스트를 최적화하는 방법을 설명하는 흐름도이다.
< 도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명 >
110 : 이동 통신 단말기 120 : 기지국
310 : 기지국 관리부 320 : 네트워크 매니지먼트 시스템
본 발명은 CDMA 시스템의 인접 기지국 리스트(Neighbor List) 관리 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 PN(Pseudo Random Noise Code) 핸드오프(Hand-Off) 통계 분석과 불인접 기지국(Not Neighbor) 핸드오프 통계 분석을 통해 기지국 섹터별로 선정된 인접 기지국 리스트를 최적화하는 방법에 관한 것이다.
도 1에 예시된 바와 같이, CDMA 시스템에서는 이동 통신 단말(110)이 현재 서비스 받고 있는 서빙 기지국(serving base station)(120)의 서빙 셀 영역(130)을 벗어나 다른 영역, 예컨대, 다른 채널, 섹터, 기지국, 기지국 제어국, 교환기 등으로 진입할 경우, 이동 통신 단말(110)의 통화경로를 계속 유지할 수 있도록 하는 핸드오프 기능이 수행된다. 이러한 핸드오프는 이동 통신 단말(110)의 이동성에 따라 이동 통신 단말(110)의 통화 중에 전파의 세기가 약해질 때 새로운 전파자원으로 교체하여 통화를 지속되게 하는 기능으로, 현재 자신에게 서비스하고 있는 서빙 기지국(120)의 신호세기와 주변 기지국들의 신호세기를 계속 탐색하고, 탐색된 기지국들의 신호세기를 서로 비교함으로써 현재 진행 중인 통화를 계속 유지할 수 있는 목적 기지국(target base station)으로 호를 전환하는 것이다. 따라서, 이동 통신 단말(110)은 핸드오프 기능에 따라 새롭게 확보된 통화채널로 통화를 계속 할 수 있기 때문에, 지속적인 통화를 유지할 수 있게 된다. 이때 이동 통신 단말(110)은 주변 기지국들의 파이롯(Pilot) 세기를 계속 탐색하고, 탐색된 기지국들의 파이롯 세기를 사전에 정해져 있는 여러 임계값과 비교하여, 활성군(Active set), 후보군(Candidate set), 인접군(Neighbor set) 및 잔류군(Remaining set)의 4개의 집합으로 파일롯을 분류한다. 활성군은 현재 이동단말에게 통화채널을 할당한 PN 코드들(=파일롯)이고, 후보군은 현재 활성군은 아니지만 복조를 위한 충분한 파이롯 세기를 가진 PN 코드들이고, 인접군은 현재 활성군 또는 후보군은 아니지만 핸드오프를 위한 후보가 될 수 있는 PN 코드들이고, 마지막으로 잔류군은 이들 세 집합에 포함되지 않은 PN 코드들이다.
이동 통신 단말(110)은 인접 기지국의 파이롯 신호를 효율적으로 검색하기 위해 서비스 기지국(120)이 전송하는 인접 기지국 리스트를 이용하고 있다.
도 2에 예시된 바와 같이, 인접 기지국 리스트(200)는 핸드오프를 시도할 인접 기지국의 순번을 정하여 놓은 목록으로, PLD(Programmable Loading Data) 형태로 되어 있다. 이러한 인접 기지국 리스트(200)는 기지국별로 최대 20 개까지이며, 같은 기지국 내의 섹터별로 인덱스와 인접 기지국 PN 리스트로 구성되어 있다. 인덱스는 핸드오프가 자주 일어나는 기지국의 우선 순위를 나타내는데, 핸드오프가 자주 일어나는 기지국의 섹터에 대하여 높은 인덱스 값이 부여되어 있다.
실질적으로, 기지국의 인접 기지국 리스트는 실사를 통해 DM을 이용한 실제 전파 환경 측정 후 선정된다. 그러나, 한번 설정된 인접 기지국 리스트는 다시 실사하기 전에는 변경될 수 없으며, 실사를 통한 인접 기지국 리스트 확인 및 변경은 자주 수행될 수 없다는 문제가 있다.
그러므로, 본 발명은 전술한 문제점을 개선하고자 발명된 것으로, 기지국 PN 핸드오프 통계와 불인접 기지국 핸드오프 통계를 이용하여 수시로 인접 기지국 리스트를 최적하게 변경하는 방법을 제공하는 것을 그 목적으로 한다.
전술한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따르면, 인접 기지국 리스트를 최적화하는 방법은, 일정 기간 동안 이동 통신 단말이 서비스 받고 있는 해당 기지국 PN에서 다른 기지국 PN으로의 핸드오프 시도수, 성공수 및 실패수에 관한 기지국 PN 핸드오프 통계 및 상기 일정 기간동안 상기 해당 기지국 PN에서 핸드오프를 시도한 시도수 지식 데이터 통계를 수집하는 단계; 상기 기지국 PN 핸드오프 통계 내에서 핸드오프 시도수가 많은 순서대로 기설정 조건을 만족하는 상위 복수개의 기지국 PN을 후보 PN으로 확보하는 단계; 상기 확보된 복수개의 후보 PN 중에서, 상기 지식 시도수 통계 내 핸드오프 지식 시도수 대비 기설정 범위를 초과하는 후보 PN을 인접 기지국 리스트의 최적화를 위한 최적 PN으로 결정하는 단계; 상기 최적 PN 중에서, 상기 인접 기지국 리스트에서 하위 인덱스로 할당된 최적 PN을 상기 기지국 PN 핸드오프 통계에 나타난 핸드오프 시도수의 순위대로 상기 추출된 기지국 PN의 인덱스를 상향조정하는 단계; 상기 최적 PN 중에서, 상기 인접 기지국 리스트에 존재하지 않은 최적 PN을 상기 인접 기지국 리스트에 추가하는 단계; 및 상기 최적 PN 중에서, 상기 인접 기지국 리스트에서 상위 인덱스로 할당된 최적 PN의 인덱스를 상기 PN 핸드오프 통계에 나타난 핸드오프 시도수의 순위대로 하향 조정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
삭제
본 발명에서, 상기 후보 PN을 확보하는 단계는, 상기 PN 핸드오프 통계에서 핸드오프 시도수가 많은 복수개의 상위 PN들의 선택하는 단계; 상기 선택된 복수개의 상위 PN들의 핸드오프 시도수의 총합을 계산하는 단계; 및 상기 복수개 상위 PN 들의 핸드오프 시도수 총합이 상기 시도수 지식 데이터 통계에서 대응하는 개수의 기지국 PN들의 핸드오프 지식 시도수 총계 대비 기설정 범위를 초과할 때 상기 선택된 복수개의 상위 PN들을 상기 후보 PN으로 확보하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에서, 상기 복수개의 상위 PN들은 상기 시도수 지식 데이터 통계의 기지국 PN의 개수에 대응하며, 상기 복수개의 상위 PN들은 20개인 것을 특징으로 한다.
본 발명에서, 상기 후보 PN을 확보하는 단계에서 상기 기설정 범위는 80% 인 것을 특징으로 하며, 상기 최적 PN을 결정하는 단계에서, 상기 기설정 범위는 10% 인 것을 특징으로 한다.
본 발명의 또 다른 실시예에 따르면, 인접 기지국 리스트 최적화 방법은, 일정 기간 동안 인접 기지국 리스트에 존재하지 않는 다른 PN으로의 핸드오프를 시도한 경우에 대한 불인접 기지국 핸드오프 통계 및 상기 일정 기간동안 상기 해당 기지국 PN에서 핸드오프를 시도한 시도수 지식 데이터 통계를 수집하는 단계; 상기 일정 기간 동안 상기 불인접 기지국 핸드오프 통계에 나타난 핸드오프 시도수가 상기 시도수 지식 데이터 통계 대비 기설정 범위를 초과하는 PN을 최적 PN으로 결정하는 단계; 상기 결정된 최적 PN을 상기 인접 기지국 리스트에 추가하여 상기 인접 기지국 리스트를 새로이 작성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에서, 상기 최적 PN 결정 단계에서 상기 기설정 범위는 10%인 것을 특징으로 한다.
전술한 목적 외에 본 발명의 다른 목적 및 특징들은 첨부 도면을 참조한 실시예에 대한 설명을 통하여 명백하게 드러나게 될 것이다.
이하, 도 3 내지 도 5를 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 설명하기로 한다.
도 3은 본 발명에 따른 인접 기지국 리스트 최적화를 수행하는 시스템의 블록 구성도를 도시한다. 도 3에 예시된 바와 같이, 인접 기지국 리스트 최적화 시스템은 기지국 관리부(Base Station Manager: BSM)(310) 및 네트워크 매니지먼트 시스템(Network Management System : NMS)(320)을 포함한다.
기지국 관리부(310)는 다수의 기지국들의 유지보수 기능을 담당한다. 기지국 관리부(310)의 유지보수 기능 중에는 네트워크 매니지먼트 시스템(320)으로 제공하는 호 실패 이유보고(Call fail Reason Report) 기능과 온라인 통계 보고가 있다. 호 실패 이유보고 기능은 매 호마다 사용자에 의한 통화 호의 정상종료가 아닌 CDMA 시스템의 비정상 케이스에 의한 호 종료 시에 그 발생 지역 및 원인과 시간을 운용자가 알 수 있도록 실패 이유 및 발생한 시간 정보와 함께 실시간으로 네트워크 매니지먼트 시스템(320)에 보고하는 기능이다. 온라인 통계보고 기능은 실시간으로 모든 기지국의 호 시도 및 성공, 절단 수 등의 호 내역을 네트워크 매니지먼트 시스템(320)으로 제공함으로써 운용자가 각 기지국 별로 호 소통률 및 절단률을 실시간으로 감시할 수 있도록 하는 기능이다. 본 발명에 따르면, 기지국 관리부(310)는 해당 기지국 PN에서 다른 PN(to_PN)으로 핸드오프 시도수/성공수/실패 수를 나타내는 기지국 PN 핸드오프 통계(도 4a 참조), 인접 기지국 리스트에 존재하지 않은 다른 PN으로 핸드오프를 시도한 경우에 대한 핸드오프 시도수/성공수/실패수를 나타내는 불인접 기지국 핸드오프 통계(도 4b 참조) 및 요일, 시간 별로 해당 기지국에서 핸드오프를 시도한 시도수 지식 데이터 통계(도 4c 및 도 4d 참조)를 네트워크 매니지먼트 시스템(320)으로 제공한다.
네트워크 매니지먼트 시스템(320)은 기지국 관리부(310)로부터 제공된 PN 핸드오프 통계(410) 및 불인접 기지국 핸드오프 통계(420)를 시도수 지식 데이터 통계(도 4c 및 도 4d)와 비교하여 의미있는 기지국 PN을 구분할 수 있는 수치를 찾아내고, 찾아낸 수치를 갖는 기지국 PN을 최적 PN으로 선택하여 인접 기지국 리스트(200)를 갱신함으로써 최적화를 수행한다. 네트워크 매니지먼트 시스템(320)에서 인접 기지국 리스트를 최적화하는 방법은 PN 핸드오프 통계(410)를 이용하는 방법과 불인접 핸드오프 통계(420)를 이용하는 방법으로 구분된다.
이하, 도 4a, 도 4b, 도 4c 및 도 4d를 참조하여 본 발명의 인접 리스트 최적화 방법을 실시예별로 설명하면 다음과 같다.
제 1 실시예에 따른 인접 리스트 최적화 방법은 PN 핸드오프 통계(410)를 이용한 것으로, 네트워크 매니지먼트 시스템(320)은 PN 핸드오프 통계(410) 내 데이터를 시도수를 기준으로 정렬하여 시도수가 많은 상위 M개, 예컨대 20개를 선택하고, 이들 20개 PN 들의 핸드오프 시도수 합계가 시도수 지식 데이터 통계(도 4c) 내 핸드오프 시도수 대비 80% 이상을 만족할 때, 수집된 PN 핸드오프 통계(410)가 적합한 것으로 판단한다. 여기서, 20개의 PN을 선택하는 것은 시도수 지식 데이터 통계가 20개 국소의 시도수 통계를 산출한 것이므로, 이에 대응시키기 위함이다. 따라서, 이와 같이 적합한 것으로 판단되는 경우, 시도수 상위 20개의 PN들이 후보 PN으로 확보되며 이렇게 확보된 상위 20개의 후보 PN들의 각각의 핸드오프 시도수가 전체 PN 들의 핸드오프 시도수의 10 % 이상이 되는 후보 PN을 선택하여 선택된 후보 PN을 최적 PN으로 결정하는 것이다.
전술한 바와 같은 제 1 실시예의 인접 기지국 리스트 최적화 방법을 도 4a, 도 4b 및 도 4c를 참조하여 보다 상세히 설명하면 다음과 같다.
예를 들면, 인접 기지국 리스트를 최적화하기 위하여 해당 요일의 오전 9시부터 10시까지 PN 핸드오프 통계(410)와 불인접 기지국 핸드오프 통계(420)를 수집한다고 가정한다. PN 핸드오프 통계(410)에서 핸드오프 시도수를 기준으로 정렬하여 핸드오프 시도수가 많은 20개의 PN을 선택한다. 이때, PN 핸드오프 통계(410)에서 선택된 PN은 'PN100', 'PN200', 'PN300', 'PN110', 'PN120', 'PN140' . . .이 해당한다. 그 다음, 이들 PN 들의 핸드오프 시도수 합계가 계산된다. 이때, PN들의 핸드오프 시도수 합계가 약 17,000회인 것으로 가정한다.
한편, 시도수 지식 데이터 통계(도 4c)에서 해당 요일의 오전 9시부터 10 시까지 핸드오프 시도수는 통계상 약 20,000 회이며, 핸드오프 시도수 20,000 회의 80%는 16,000 회인 것으로 계산될 수 있다.
그 다음, PN 핸드오프 통계(410)에서 계산된 20개 PN 들의 핸드오프 시도수 합계가 16,000 회 이상을 만족하는 지를 판단한다. 예컨대, 위에서 언급된 바와 같이 PN 핸드오프 통계(410)에서 핸드오프 시도수가 많은 상위 PN들의 핸드오프 시 도수 총합이 17,000회이므로 시도수 지식 데이터 통계의 핸드오프 시도수의 합계의 80% 이상을 만족하는 것으로 나타난다. 따라서, 수집된 PN 핸드오프 통계(410)가 적합한 것으로 판단되며, 그 결과 PN 핸드오프 통계(410)에서 핸드오프 시도수를 기준으로 핸드오프 시도수가 많은 상위 20 개의 PN이 모두 후보 PN으로 확보된다.
그 다음, 인접 기지국 리스트(200)에서 후보 PN의 인덱스 변경 및 신규 추가/삭제를 위하여, 후보 PN들의 각각의 핸드오프 시도수가 전체 PN 들의 핸드오프 시도수의 10 % 이상이 되는 후보 PN을 선택하여 이렇게 선택된 후보 PN을 최적 PN으로 결정하는 과정에 대하여 설명하면 다음과 같다.
도 4a의 기지국 PN 핸드오프 통계(410)에서, 20개의 후보 PN 들 중에서 전체 후보 PN 들의 핸드오프 시도수(예컨대, 17,000 회)의 10 % 이상(예컨대, 1,700 회)이 되는 후보 PN은 사례(401), 사례(402) 및 사례(403)의 후보 PN 들, 즉, 'PN100', 'PN200' 및 'PN300'이 해당하며, 이들은 최적 PN으로 최종 선택된다. 예컨대, 사례(402)의 경우, 도 2의 인접 기지국 리스트(200)에서 기지국 'PN200'이 하위 인덱스, 즉, 인접 기지국 리스트(200)에서 인덱스 '19'로 존재하였지만, 본 발명의 최적화 방법에 따라서 'PN200'의 인덱스를 인접 기지국 리스트(200)내에서 상향조정하는 것이 필요하다.
한편, 도 4a의 기지국 PN 핸드오프 통계(410)에서, 사례(403)의 경우, 'PN300'이 인접 기지국 리스트(200)에 존재하지 않았지만, 본 발명의 최적화 조건을 만족하므로 이 경우에는 인접 기지국 리스트(200)에 'PN300'를 추가(ADD)하는 것이 필요하다.
또한, 도 4a의 기지국 PN 핸드오프 통계(410)에서, 사례(404), 사례(405) 및 사례(406)의 경우, 인접 기지국 리스트(200)에서 상위 인덱스로 존재하는 PN들(즉, 각기 인덱스 1, 2 및 4를 갖는 'PN110', 'PN120' 및 'PN140') 이지만 핸드오프 시도수가 상대적으로 적은 경우를 나타내고 있다. 이 경우에는 'PN 110', 'PN120' 및 'PN140'이 최적 PN으로 선택되지 않았으므로 이들의 인덱스를 인접 기지국 리스트(200)에서 하향 조정 또는 삭제하는 것이 필요하다.
본 발명의 제 2 실시예에 따른 인접 리스트 최적화 방법은 PN 핸드오프 통계(410)를 이용한 것으로, 제1 실시예와 마찬가지로 네트워크 매니지먼트 시스템(320)은 PN 핸드오프 통계(410) 내 데이터를 시도수를 기준으로 정렬하여 시도수가 많은 상위 M개, 예컨대 20개를 선택하고, 이들 20개 PN 들의 핸드오프 시도수 합계가 시도수 지식 데이터 통계(도 4c) 내 핸드오프 시도수 대비 80% 이상을 만족할 때, 수집된 PN 핸드오프 통계(410)가 적합한 것으로 판단하는 과정은 동일하다. 그러나, 이와 같이 적합한 것으로 판단되는 경우, 시도수 상위 20개의 PN들 각각의 핸드오프 시도수와 수집된 통계 데이터 내 대응하는 후보 PN 들 각각의 핸드오프 시도수간의 편차가 10 % 이상인 후보 PN을 최적 PN으로 결정하는 과정에서 제 1 실시예와 다르며, 이 과정에 대하여 설명하면 다음과 같다.
도 4a의 기지국 PN 핸드오프 통계(410)에서, 20개의 후보 PN 들 중에서 지식 시도수 통계(도 4d)에서 대응하는 PN 의 핸드오프 시도수 대비 편차가 10 % 이상되는 PN은 사례(401), 사례(402) 및 사례(403)의 후보 PN 들, 즉, 'PN100', 'PN200' 및 'PN300'이며, 이들 후보 PN들은 최적 PN으로 최종 선택된다. 예컨대, 사례(402)의 경우, 도 2의 인접 기지국 리스트(200)에서 하위 인덱스로 존재하는 PN, 즉 인접 기지국 리스트(200)에서 인덱스 '19'인 기지국 'PN200'의 핸드오프 시도수가 '3137'로서 시도수 지식 데이터 통계(430)에 나타난 대응하는 PN의 핸드오프 시도수 대비 10 % 이상 편차가 나타나고 있다. 이 경우 'PN200'의 인덱스를 인접 기지국 리스트(200)내에서 상향조정하는 것이 필요하다.
한편, 도 4a의 기지국 PN 핸드오프 통계(410)에서, 사례(403)의 경우, 인접 기지국 리스트(200)에 존재하지 않던 PN, 즉 기지국 'PN300'의 핸드오프 시도수가 '2500'로서 시도수 지식 데이터 통계(430)의 대응하는 기지국의 핸드오프 시도수 대비 편차가 10% 이상인 것으로 나타나고 있다. 이 경우에는 인접 기지국 리스트(200)에 'PN 300'의 추가(ADD)가 필요하다.
한편, 도 4a의 기지국 PN 핸드오프 통계(410)에서, 사례(404), 사례(405) 및 사례(406)의 경우, 인접 기지국 리스트(200)에서 상위 인덱스로 존재하는 PN들(즉, 각기 인덱스 1, 2 및 4를 갖는 'PN110', 'PN120' 및 'PN140') 이지만 지식 시도수 통계(430) 대비 핸드오프 시도수 편차가 역으로 10 % 이상인 것으로 나타나고 있다. 이 경우에는 'PN 110', 'PN120' 및 'PN140'의 인덱스를 인접 기지국 리스트(200)에서 하향 조정 또는 삭제하는 것이 필요하다.
본 발명의 제 3 실시예에 따른 인접 리스트 최적화 방법은 불인접 기지국 핸드오프 통계(420)를 이용하여 인접 기지국 리스트를 최적화한다. 이를 위하여 네 트워크 매니지먼트 시스템(320)은 일정 기간 동안 불인접 기지국 핸드오프 통계(420)에서 인접 기지국 리스트(200)에 존재하지 않은 PN으로 핸드오프를 시도한 시도수가 시도수 지식 통계 데이터(도 4c)의 해당 요일의 해당 시간에 핸드오프 시도수 대비 10 % 이상을 차지하는 후보 PN을 검출하고(예컨대, 도 4b의 사례(408)에 해당하는 'PN 10'), 검출된 해당 후보 PN을 신규 인접 기지국 리스트에 추가한다.
전술한 바와 같이 네트워크 매니지먼트 시스템에서 수행되는 인접 기지국 리스트를 최적화 방법의 실시예들은 도 5, 도 6 및 도 7을 참조하여 다음과 같이 설명될 것이다.
먼저, 도 5는 본 발명의 제 1 실시예에 따른 인접 기지국 리스트 최적화 방법을 설명하는 흐름도이다.
단계(S502)에서, 기지국 관리부(310)는 이동 통신 단말(110)이 서비스 받고 있는 해당 기지국 PN에서 다른 기지국 PN으로 핸드오프 시도수, 성공수 및 실패수에 관한 기지국 PN 핸드오프 통계(410)를 작성하고, 작성된 PN 핸드오프 통계(410)를 네트워크 매니지먼트 시스템(320)으로 제공한다. 또한, 네트워크 매니지먼트 시스템(320)은 기지국 PN 핸드오프 통계(410)와 더불어 지식 시도수 통계(430)를 수집한다.
네트워크 매니지먼트 시스템(320)은 PN 핸드오프 통계(410) 내 데이터를 시도수를 기준으로 정렬하여 시도수가 많은 상위 20개의 PN을 선택한다(단계 S504).
그 다음, 선택된 상위 20개의 PN들의 핸드오프 시도수 합계가 계산된다(단계 S506).
그 다음 단계(S508)에서, 네트워크 매니지먼트 시스템(320)은 인접 기지국 리스트를 최적화하고자 하는 일정 기간 동안 상위 20개 PN들의 핸드오프 시도수 합계가 시도수 지식 데이터 통계(도 4c 참조)에 나타난 지식 시도수 대비 80% 이상인지를 판단한다.
만일 상위 20개 PN들의 핸드오프 시도수 합계가 시도수 지식 데이터 통계의 지식 시도수 대비 80% 이상이 아닌 경우에는 다음 시간대에 맞추어 전술한 과정을 반복하게되며, 그렇지 않다면, 다음 단계(S510)에서와 같이 상위 20개의 PN이 최적화 대상 후보 PN으로 확보된다.
그 다음, 전술한 후보 PN들이 확보되면, 네트워크 매니지먼트 시스템(320)은 각각의 후보 PN 들 중에서 전체 핸드오프 시도수의 10%를 초과하는 핸드오프 시도수를 갖는 후보 PN들을 최적 PN으로 결정하여 이들의 인덱스 상향 조정, 추가 및 인덱스 하위 조정을 실행한다(단계 S512, S5143, S516).
인덱스 상향 조정을 위하여, 네트워크 매니지먼트 시스템(320)은 결정된 최적 PN들 중 인접 기지국 리스트(200)에서 하위 인덱스를 갖는 후보 PN을 검사한다(단계 S512). 이때, 최적 PN이 인접 기지국 리스트(200)에서 하위 인덱스, 예컨대 인덱스 10 이하로 할당되어 있다면(예컨대, 도 4a의 사례(402)에 해당하는 'PN 200'), 기지국 PN 핸드오프 통계(410)에 나타난 핸드오프 시도수의 순위대로 최적 'PN200'의 인덱스를 상향조정한다(단계 S518).
기지국 PN 추가를 위하여, 네트워크 매니지먼트 시스템(320)은 최적 PN 중에 서 인접 기지국 리스트(200)에서 존재하지 않은 최적 PN(도 4a의 사례(403)에 해당하는 'PN300')을 검색한다(단계 S516). 이렇게 검색된 최적 PN은 기지국 PN 핸드오프 통계(410)에 나타난 핸드오프 시도수의 순위대로 인접 기지국 리스트(200)에 추가된다(단계 S520).
인덱스 하향 조정을 위하여, 네트워크 매니지먼트 시스템(320)은 최적 PN들 중에서 인접 기지국 리스트(200)에서 존재하지 않은 기지국 PN을 검색한다(단계 S518). 이렇게 검색된 최적 PN(예컨대, 도 4a의 사례(404)에 해당하는 'PN 110')은 기지국 PN 핸드오프 통계(410)에 나타난 핸드오프 시도수의 순위대로 인접 기지국 리스트(200)에 추가된다(단계 S522).
도 6은 본 발명의 제 2 실시예에 따른 인접 기지국 리스트 최적화 방법을 설명하는 흐름도이다. 도 6에 도시된 제2 실시예의 단계(S602) 내지 단계(S610)는 제1 실시예와 동일하므로 그에 대한 상세한 설명은 생략하기로 한다.
이제 이하의 단계(S612, S614, S616)에서는 전술한 단계(S602) 내지 단계(S610)를 통하여 20개의 후보 PN들이 확보되면, 네트워크 매니지먼트 시스템(320)은 각각의 후보 PN 들과 각기 대응하는 지식 시도수 통계(430) 내 PN들의 핸드오프 시도수 편차가 10%를 초과하는 후보 PN들을 최적 PN으로서 결정하여 이들의 인덱스 상향 조정, 추가 및 인덱스 하향 조정을 실행한다.
인덱스 상향 조정을 위하여, 네트워크 매니지먼트 시스템(320)은 결정된 최적 PN들 중 인접 기지국 리스트(200)에서 하위 인덱스를 갖는 후보 PN을 검사한다( 단계 S612). 이때, 최적 PN이 인접 기지국 리스트(200)에서 하위 인덱스, 예컨대 인덱스 10 이하로 할당되어 있다면(예컨대, 도 4a의 사례(402)에 해당하는 'PN 200'), 기지국 PN 핸드오프 통계(410)에 나타난 핸드오프 시도수의 순위대로 최적 'PN200'의 인덱스를 상향조정한다(단계 S618).
기지국 PN 추가를 위하여, 네트워크 매니지먼트 시스템(320)은 최적 PN 중에서 인접 기지국 리스트(200)에서 존재하지 않은 최적 PN(도 4a의 사례(403)에 해당하는 'PN300')을 검색한다(단계 S616). 이렇게 검색된 최적 PN은 기지국 PN 핸드오프 통계(410)에 나타난 핸드오프 시도수의 순위대로 인접 기지국 리스트(200)에 추가된다(단계 S620).
인덱스 하향 조정을 위하여, 네트워크 매니지먼트 시스템(320)은 최적 PN들 중에서 인접 기지국 리스트(200)에서 존재하지 않은 기지국 PN을 검색한다(단계 S618). 이렇게 검색된 최적 PN(예컨대, 도 4a의 사례(404)에 해당하는 'PN110')은 기지국 PN 핸드오프 통계(410)에 나타난 핸드오프 시도수의 순위대로 인접 기지국 리스트(200)에 추가된다(단계 S622).
도 7은 본 발명의 제 3 실시예에 따른 인접 기지국 리스트 최적화 방법으로서, 전술한 제 1 및 제 2 실시예에서 PN 핸드오프 통계(410)를 이용하는 것과 달리 불인접 기지국 핸드오프 통계(420)를 이용하여 인접 기지국 리스트를 최적화하는 방법을 설명하는 흐름도이다.
먼저, 단계(S702)에서, 기지국 관리부(310)는 인접 기지국 리스트(200)에 존 재하지 않는 기지국 PN으로 이동 통신 단말(110)의 핸드오프를 시도한 경우에 대한 불인접 기지국 핸드오프 통계(420)를 제공한다.
네트워크 매니지먼트 시스템(320)은 일정 기간 동안 불인접 기지국 핸드오프 통계(410)에서 인접 기지국 리스트(200)에 존재하지 않은 PN으로 핸드오프를 시도한 핸드오프 시도수가 시도수 지식 통계 데이터(420)의 해당 요일의 해당 시간에 핸드오프 시도수의 10 %에 해당되는 후보 PN을 검출한다(단계 S704).
이때 후보 PN(예컨대, 도 4c의 사례(408)에 해당하는 'PN10')이 검출되면, 네트워크 매니지먼트 시스템(320)은 후보 PN을 최적 PN으로 선택하여 신규 인접 기지국 리스트에 추가한다(단계 S706).
전술한 과정을 통하여 네트워크 매니지먼트 시스템(320)에서 최적화된 인접 기지국 리스트는 기지국 관리부(310)를 통하여 기지국(110)과 이동 통신 단말(120)로 제공될 것이다.
그러므로, 전술한 본 발명에 따르면, 기지국 PN 핸드오프 통계와 불인접 기지국 핸드오프 통계를 이용하여 수시로 인접 기지국 리스트에 최적화된 PN이 포함되도록 변경됨으로써 이동 통신 단말이 인접 기지국 리스트에서 불필요한 PN을 검색하는 시간을 줄일 수 있고, 그에 따라 핸드오프에 의한 통화 품질을 향상시킬 수 있는 이점이 있다.
전술한 설명을 통하여 당업자라면 본 발명의 기술적 사상을 일탈하지 아니하는 범위에서 다양한 변경 및 수정이 가능함을 알 수 있을 것이다. 따라서, 본 발명 의 기술적 범위는 명세서의 상세한 설명에 기재된 내용으로 한정되는 것이 아니라 특허청구범위에 의해 정하여져야만 할 것이다.

Claims (9)

  1. 인접 기지국 리스트를 최적화하기 위한 방법에 있어서,
    일정 기간 동안 이동 통신 단말이 서비스받고 있는 해당 기지국 PN에서 다른 기지국 PN으로의 핸드오프 시도수, 성공수 및 실패수에 관한 기지국 PN 핸드오프 통계 및 상기 일정 기간동안 상기 해당 기지국 PN에서 핸드오프를 시도한 시도수 지식 데이터 통계를 수집하는 단계;
    상기 기지국 PN 핸드오프 통계 내에서 핸드오프 시도수가 많은 순서대로 기설정 조건을 만족하는 상위 복수개의 기지국 PN을 후보 PN으로 확보하는 단계;
    상기 확보된 복수개의 후보 PN 중에서, 상기 지식 시도수 통계 내 핸드오프 지식 시도수 대비 기설정 범위를 초과하는 후보 PN을 인접 기지국 리스트의 최적화를 위한 최적 PN으로 결정하는 단계;
    상기 최적 PN 중에서, 상기 인접 기지국 리스트에서 하위 인덱스로 할당된 최적 PN을 상기 기지국 PN 핸드오프 통계에 나타난 핸드오프 시도수의 순위대로 해당 기지국 PN의 인덱스를 상향조정하는 단계;
    상기 최적 PN 중에서, 상기 인접 기지국 리스트에 존재하지 않은 최적 PN을 상기 인접 기지국 리스트에 추가하는 단계; 및
    상기 최적 PN 중에서, 상기 인접 기지국 리스트에서 상위 인덱스로 할당된 최적 PN의 인덱스를 상기 PN 핸드오프 통계에 나타난 핸드오프 시도수의 순위대로 하향 조정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 인접 기지국 리스트 최적화 방법.
  2. 삭제
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 후보 PN을 확보하는 단계는,
    상기 PN 핸드오프 통계에서 핸드오프 시도수가 많은 복수개의 상위 PN들의 선택하는 단계;
    상기 선택된 복수개의 상위 PN들의 핸드오프 시도수의 총합을 계산하는 단계; 및
    상기 복수개 상위 PN들의 핸드오프 시도수 총합이 상기 시도수 지식 데이터 통계에서 대응하는 개수의 기지국 PN들의 핸드오프 지식 시도수 총계 대비 기설정 범위를 초과할 때 상기 선택된 복수개의 상위 PN들을 상기 후보 PN으로 확보하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 인접 기지국 리스트 최적화 방법.
  4. 제 3 항에 있어서,
    상기 복수개의 상위 PN들은 상기 시도수 지식 데이터 통계의 기지국 PN의 개수에 대응하는 것을 특징으로 하는 인접 기지국 리스트 최적화 방법.
  5. 제 3 항에 있어서,
    상기 복수개의 상위 PN들은 20개인 것을 특징으로 하는 인접 기지국 리스트 최적화 방법.
  6. 제 3 항에 있어서,
    상기 기설정 범위는 80% 인 것을 특징으로 하는 인접 기지국 리스트 최적화 방법.
  7. 제 1 항에 있어서,
    상기 최적 PN 결정단계에서, 상기 기설정 범위는 10% 인 것을 특징으로 하는 인접 기지국 리스트 최적화 방법.
  8. 인접 기지국 리스트 최적화 방법에 있어서,
    일정 기간 동안 인접 기지국 리스트에 존재하지 않는 다른 PN으로의 핸드오프를 시도한 경우에 대한 불인접 기지국 핸드오프 통계 및 상기 일정 기간동안 해당 기지국 PN에서 핸드오프를 시도한 시도수 지식 데이터 통계를 수집하는 단계;
    상기 일정 기간 동안 상기 불인접 기지국 핸드오프 통계에 나타난 핸드오프 시도수가 상기 시도수 지식 데이터 통계 대비 기설정 범위를 초과하는 PN을 최적 PN으로 결정하는 단계; 및
    상기 결정된 최적 PN을 상기 인접 기지국 리스트에 추가하여 상기 인접 기지국 리스트를 새로이 작성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 인접 기지국 리스트 최적화 방법.
  9. 제 8 항에 있어서,
    상기 최적 PN 결정단계에서, 상기 기설정 범위는 10%인 것을 특징으로 하는 인접 기지국 리스트 최적화 방법.
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