KR100687408B1 - 비동기식 ｗｃｄｍａ망에서의 핸드오버 처리를 위한 네이버리스트 자동 최적화 방법 및 장치 - Google Patents

비동기식 ｗｃｄｍａ망에서의 핸드오버 처리를 위한 네이버리스트 자동 최적화 방법 및 장치 Download PDF

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Abstract

본 발명은 비동기식 WCDMA망에서의 핸드오버 처리를 위한 네이버 리스트의 자동 최적화 방법 및 장치에 관한 것이다.
본 발명에 따르면, 전국망에 대하여 기지국 서브셀(또는 섹터) 단위의 네이버 리스트 데이터, 콜 폴트 데이터 및 서브셀(또는 섹터) 단위의 핸드오버 통계 데이터를 수집하는 단계; 네이버 리스트 데이터, 콜 폴트 데이터 및 핸드오버 통계 데이터를 각각 분석하여 임의의 소스 서브셀(또는 섹터)에서 핸드오버 가능한 모든 타겟 서브셀(또는 섹터)을 추출하는 단계; 추출된 타겟 서브셀(또는 섹터)들에 대하여 중요도에 따라 웨이팅 인자를 부여한 후 계산한 결과를 순서대로 정렬하여 우선순위를 결정하는 단계; 및 우선순위에 따라 타겟 서브셀(또는 섹터) 정보를 상기 네이버 리스트에 순차적으로 입력하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 네이버 리스트 자동 최적화 방법이 개시된다.
또한, 본 발명에 따르면, 전국망에 대하여 기지국 서브셀(또는 섹터) 단위의 네이버 리스트 데이터, 콜 폴트 데이터, 기지국 위치 및 PSC 정보 데이터 및 서브셀(또는 섹터) 단위의 핸드오버 통계 데이터를 수집하는 데이터 수집부; 상기 네이버 리스트 데이터, 콜 폴트 데이터 및 핸드오버 통계 데이터를 각각 분석하여 임의의 소스 서브셀(또는 섹터)에서 핸드오버 가능한 모든 타겟 서브셀(또는 섹터)을 추출하는 데이터 분석부; 상기 추출된 타겟 서브셀(또는 섹터) 정보들에 대하여 중요도에 따라 웨이팅 인자를 부여한 후 계산한 결과를 순서대로 정렬하여 우선순위 를 결정하는 데이터 소팅 처리부; 및 상기 우선순위에 따라 타겟 서브셀(또는 섹터) 정보를 상기 네이버 리스트에 순차적으로 입력하는 리스트 입력부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 네이버 리스트 자동 최적화 장치가 개시된다.
WCDMA, 핸드오버, 네이버 리스트, PSC, 콜 폴트, 서브셀

Description

비동기식 ＷＣＤＭＡ망에서의 핸드오버 처리를 위한 네이버 리스트 자동 최적화 방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS FOR OPTIMIZING NEIGHBOR LIST AUTOMATICALLY FOR HANDOVER MANAGEMENT IN SYNCHRONOUS W-CDMA NETWORK}
본 명세서에 첨부되는 다음의 도면들은 본 발명의 바람직한 실시예를 예시하는 것이며, 후술하는 발명의 상세한 설명과 함께 본 발명의 기술사상을 더욱 이해시키는 역할을 하는 것이므로, 본 발명은 그러한 도면에 기재된 사항에만 한정되어 해석되어서는 아니된다.
도 1은 비동기식 WCDMA망에서의 핸드오버 처리를 위한 MR 전송시점을 나타내는 그래프.
도 2는 타겟 서브셀의 정보가 네이버 리스트에 있는 경우의 핸드오버 처리과정을 도시하는 절차도.
도 3은 타겟 서브셀의 정보가 네이버 리스트에 없는 경우의 처리과정을 도시하는 절차도.
도 4는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 네이버 리스트 자동 최적화 방법이 수행되는 과정을 도시하는 흐름도.
도 5는 기지국 위치정보와 PSC 정보 데이터의 예를 보여주는 테이블.
도 6은 핸드오버 통계 데이터의 예를 보여주는 테이블.
도 7은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 네이버 리스트 자동 최적화 장치의 구성을 도시하는 블록도.
<도면의 주요 참조부호에 대한 설명>
100...네이버 리스트 자동 최적화 장치 101...데이터 수집부
102...리스트 검증부 103...데이터 분석부
104...데이터 소팅 처리부 105...리스트 입력부
본 발명은 비동기식 WCDMA(Wideband Code Division Multiple Access)망에서의 핸드오버(Handover) 처리를 위한 방법 및 장치에 관한 것으로서, 특히 네이버 리스트를 자동으로 최적화 할 수 있는 방법 및 장치에 관한 것이다.
일반적으로 이동통신 시스템에서는 도 1에 도시된 바와 같이 이동 단말기가 현기지국의 서비스 권역(A)을 벗어나 인접 기지국의 서비스 권역(B)으로 진입하더라도 지속적으로 통화가 유지되도록 핸드오버 기능을 제공함으로써 이동성을 보장한다.
특히, WCDMA망에서의 핸드오버 기능의 수행을 위해, 이동 단말기(10)는 예컨대, B 서브셀(Subcell)의 파일롯(Pilot) 신호세기가 임계치(add)를 초과하는 것으로 검출되었을 때 무선 네트워크 제어기(Radio Network Controller; RNC)(11) 측으로 측정 리포트(Measurement Report; MR)를 전송하고, 무선 네트워크 제어기 (RNC)(11)에서는 MR을 분석하여 네이버 리스트(Neighbor list)에 타겟 서브셀(Target subcell)인 B 서브셀 정보가 존재할 경우 해당 기지국으로 채널할당을 지시하고, 채널할당이 이루어진 후 이동 단말기(10)로 액티브 세트 업데이트(Active set update) 메시지를 전송한다. 이후, 이동 단말기(10)는 액티브 세트 업데이트 완료(Active set update completion)메시지를 무선 네트워크 제어기(RNC)(11)로 전송함으로써 핸드오버 처리가 완료된다.
비동기식 WCDMA망에 있어서, 파일롯들은 액티브 세트, 모니터드 세트(Monitored set) 및 디텍티드 세트(Detected set)로 구분되는 집합들로 관리된다. 여기서, 액티브 세트는 현재 이동 단말기가 연결된 트래픽 채널과 연관되는 파일롯 오프셋인 PSC(Primary Scrambling Code)들의 집합이며, 모니터드 세트는 셀 정보 리스트(Cell info list)에 있으면서 액티브 세트에 해당하지 않는 파일롯 오프셋들의 집합이며, 디텍티드 세트는 액티브 세트와 모니터드 세트에 포함되지 않는 파일롯 오프셋들의 집합이다.
이동 단말기가 핸드오버를 성공적으로 수행하기 위해서는 소스 서브셀(Source subcell)에 대응되는 네이버 리스트에 타겟 서브셀의 정보가 반드시 존재해야 하므로 네이버 리스트를 정확히 작성 및 갱신해 주는 작업이 매우 중요하다.
도 3에는 타겟 서브셀의 정보가 네이버 리스트에 없는 경우에 수행되는 핸드오버 실패 처리가 도시되어 있다. 도면에 나타난 바와 같이, 이동 단말기(10)는 B서브셀의 파일롯(Pilot) 신호세기가 임계치(add)를 초과하는 것으로 검출되었을 때 무선 네트워크 제어기(RNC)(11) 측으로 MR을 전송하고, 무선 네트워크 제어기 (RNC)(11)에서는 MR을 분석하여 네이버 리스트에 타겟 서브셀이 존재하지 않는 것으로 확인될 경우 핸드오버 실패를 알리는 콜 폴트(Call fault)를 발생시킨다.
통상적으로 네이버 리스트는 운용자의 수작업에 전적으로 의존하여 작성 및 갱신되는데, 이로 인해 데이터 분석시간이 많이 걸리고, 주관적인 기입이나 오류 발생의 우려가 있으며, 작성된 네이버 리스트를 검증하기 위해 많은 시간이 소요되므로 자동으로 네이버 리스트를 최적화 할 수 있는 방안이 요구된다.
이와 관련된 기술로서, 대한민국 공개특허 제2004-48038호(씨디엠에이 통신 시스템에서의 네이버 리스트 자동 갱신방법)에는 네이버 PN(Pseudo Noise) 통계 리스트를 이용하여 핸드오프(핸드오버)에 실패한 PN을 네이버 리스트에 추가하거나, 핸드오프에 실패한 PN에 대한 핸드오버 시도횟수에 따라 네이버 리스트 추출 우선순위를 상향 조정함으로써 핸드오프 성공률이 상향되도록 하는 기술이 개시되어 있다. 그러나, 이 특허의 경우 기지국 제어기(BSC) 단위로 네이버 리스트의 갱신 처리가 수행되므로 해당 기지국 제어기(BSC)와 연관되지 않은 PN에 대해서는 통계 정보를 제공받을 수 없어서 갱신이 불가능한 취약점이 있다.
대한민국 공개특허 제2005-24643호(셀룰러 이동통신 시스템에서 핸드오버 네이버 리스트 생성방법 및 장치)에는 핸드오버가 빈번이 일어나는 순서대로 대상 기지국들의 우선순위를 결정하여 그 순서대로 네이버 리스트를 생성하는 기술이 개시되어 있다. 그러나, 이 특허의 경우 기지국 단위의 핸드오버 통계정보를 사용하는 특성상 분석작업에 한계가 있어 높은 신뢰도의 리스트를 얻기가 곤란하다. 또한, 실질적으로 네이버 리스트에는 없으나 통계상에 포함되는 기지국에 대해서는 정확 한 위치 정보를 확인하기 어려우므로 정확한 네이버 리스트를 산출하기가 어려우며, 리메이닝 세트(Remaining set)에 있는 서브셀에 대하여 핸드오버 요청이 있을 경우 발생되는 콜 폴트에 대하여 분석을 하지 못하는 취약점이 있다.
본 발명은 상기와 같은 문제점을 고려하여 창안된 것으로서, 전국망의 기지국 서브셀(또는 섹터) 단위의 네이버 리스트 데이터, 콜 폴트 데이터 및 서브셀(또는 섹터) 단위의 핸드오버 통계 데이터를 유기적으로 분석하여 입력될 타겟 서브셀(또는 섹터)의 우선순위를 결정함으로써 높은 신뢰도로 네이버 리스트를 작성할 수 있는 비동기식 WCDMA망에서의 핸드오버 처리를 위한 네이버 리스트 자동 최적화 방법 및 장치를 제공하는 데 목적이 있다.
본 발명의 다른 목적은 네이버 리스트를 자동으로 검증할 수 있는 비동기식 WCDMA망에서의 핸드오버 처리를 위한 네이버 리스트 자동 최적화 방법 및 장치를 제공하는 데 목적이 있다.
상기와 같은 목적을 달성하기 위해 본 발명에 따른 네이버 리스트 자동 최적화 방법은, (a) 전국망에 대하여 기지국 서브셀(또는 섹터) 단위의 네이버 리스트 데이터, 콜 폴트 데이터 및 서브셀(또는 섹터) 단위의 핸드오버 통계 데이터를 수집하는 단계; (b) 상기 네이버 리스트 데이터, 콜 폴트 데이터 및 핸드오버 통계 데이터를 각각 분석하여 임의의 소스 서브셀(또는 섹터)에서 핸드오버 가능한 모든 타겟 서브셀(또는 섹터)을 추출하는 단계; (c) 추출된 타겟 서브셀(또는 섹터)들에 대하여 중요도에 따라 웨이팅 인자를 부여한 후 계산한 결과를 순서대로 정렬하여 우선순위를 결정하는 단계; 및 (d) 상기 우선순위에 따라 타겟 서브셀(또는 섹터) 정보를 상기 네이버 리스트에 순차적으로 입력하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
바람직하게, 상기 단계 (a)에는 기지국 위치 및 PSC 정보 데이터를 수집하는 절차가 더 포함되고, 상기 단계 (b)에는 상기 네이버 리스트 데이터와 기지국 위치 및 PSC 정보 데이터를 비교하여 네이버 리스트의 내용을 검증하는 단계;가 더 포함될 수 있다.
네이버 리스트의 검증은, 상기 네이버 리스트에 있는 RNC ID, Cell ID, Cell Number 및 PSC 데이터를 상기 기지국 위치 및 PSC 정보 데이터와 비교하여 수행하는 것이 바람직하다.
상기 단계 (c)는, 상기 네이버 리스트에 있으면서 상기 핸드오버 통계에 있는 유형과, 상기 네이버 리스트에 없으면서 상기 핸드오버 통계에 있는 유형과, 상기 네이버 리스트에 있으면서 상기 핸드오버 통계에 없는 유형과, 네이버 리스트에 없으면서 핸드오버 실패 PSC가 발생한 유형과, 상기 네이버 리스트에 있으면서도 핸드오버에 실패한 유형으로 상기 타겟 서브셀(또는 섹터) 정보들을 분류한 후 각 유형의 중요도에 따라 웨이팅 인자를 부여하는 것이 바람직하다.
단계 (c)에는, 분류된 각 타겟 서브셀(또는 섹터)에 대한 RNC ID, Cell ID, Cell Number 및 PSC 정보를 활용해 타겟 서브셀(또는 섹터)의 위치를 확인하는 단계;가 더 포함될 수 있다. 이 경우, 정보가 없는 타겟 서브셀(또는 섹터)에 한하 여, 상기 기지국 위치 및 PSC 정보 데이터를 이용해 소스 서브셀과 타겟 서브셀(또는 섹터) 간의 최소 거리를 계산하여 거리정보를 확인하는 단계;가 포함될 수 있다.
바람직하게, 상기 웨이팅 인자는 각 유형의 타겟 서브셀(또는 섹터)에 대한 핸드오버 시도횟수에 대하여 부여된다.
상기 핸드오버 시도횟수 정보는, 상기 핸드오버 통계의 시도횟수나 상기 콜 폴트 데이터에 포함되어 있는 디텍티드 세트(Detected set)를 추출한 후 이를 카운트한 횟수로부터 얻어질 수 있다.
본 발명의 다른 측면에 따르면, 전국망에 대하여 기지국 서브셀(또는 섹터) 단위의 네이버 리스트 데이터, 콜 폴트 데이터, 기지국 위치 및 PSC 정보 데이터 및 서브셀(또는 섹터) 단위의 핸드오버 통계 데이터를 수집하는 데이터 수집부; 상기 네이버 리스트 데이터, 콜 폴트 데이터 및 핸드오버 통계 데이터를 각각 분석하여 임의의 소스 서브셀(또는 섹터)에서 핸드오버 가능한 모든 타겟 서브셀(또는 섹터)을 추출하는 데이터 분석부; 상기 추출된 타겟 서브셀(또는 섹터) 정보들에 대하여 중요도에 따라 웨이팅 인자를 부여한 후 계산한 결과를 순서대로 정렬하여 우선순위를 결정하는 데이터 소팅 처리부; 및 상기 우선순위에 따라 타겟 서브셀(또는 섹터) 정보를 상기 네이버 리스트에 순차적으로 입력하는 리스트 입력부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 네이버 리스트 자동 최적화 장치가 제공된다.
바람직하게, 상기 데이터 수집부는 기지국 위치 및 PSC 정보 데이터를 더 수집하고, 상기 네이버 리스트 데이터와 상기 기지국 위치 및 PSC 정보 데이터를 비 교하여 상기 네이버 리스트의 내용을 검증하는 리스트 검증부;가 더 포함될 수 있다.
리스트 검증부는, 상기 네이버 리스트에 있는 RNC ID, Cell ID, Cell Number 및 PSC 데이터를 상기 기지국 위치 및 PSC 데이터를 상기 기지국 위치 및 PSC 정보 데이터와 비교하여 검증을 수행하는 것이 바람직하다.
데이터 소팅 처리부는, 상기 네이버 리스트에 있으면서 상기 핸드오버 통계에 있는 유형과, 상기 네이버 리스트에 없으면서 상기 핸드오버 통계에 있는 유형과, 상기 네이버 리스트에 있으면서 상기 핸드오버 통계에 없는 유형과, 네이버 리스트에 없으면서 핸드오버 실패 PSC가 발생한 유형과, 상기 네이버 리스트에 있으면서도 핸드오버에 실패한 유형으로 상기 타겟 서브셀(또는 섹터) 정보들을 분류한 후 각 유형의 중요도에 따라 웨이팅 인자를 부여하는 것이 바람직하다.
데이터 소팅 처리부는, 상기 각 유형의 타겟 서브셀(또는 섹터)에 대한 핸드오버 시도횟수에 웨이팅 인자를 부여하는 것이 바람직하다.
핸드오버 시도횟수 정보로는, 상기 핸드오버 통계의 시도횟수나 상기 콜 폴트 데이터에 포함되어 있는 디텍티드 세트(Detected set)를 추출한 후 이를 카운트한 횟수로부터 얻어지는 것이 바람직하다.
본 발명의 또 다른 측면에 따르면, 비동기식 WCDMA망의 고정국에 탑재되어 판독되는 기록매체에 있어서, 전국망에 대하여 기지국 서브셀(또는 섹터) 단위의 네이버 리스트 데이터, 콜 폴트 데이터 및 서브셀(또는 섹터) 단위의 핸드오버 통계 데이터를 수집하는 절차와, 상기 네이버 리스트 데이터, 콜 폴트 데이터 및 핸 드오버 통계 데이터를 각각 분석하여 핸드오버 가능한 모든 타겟 서브셀(또는 섹터)을 추출하는 절차와, 상기 추출된 타겟 서브셀(또는 섹터) 정보들에 대하여 중요도에 따라 웨이팅 인자를 부여한 후 계산한 결과를 순서대로 정렬하여 우선순위를 결정하는 절차와, 상기 우선순위에 따라 타겟 서브셀(또는 섹터) 정보를 상기 네이버 리스트에 순차적으로 입력하는 절차를 수행할 수 있는 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체가 제공된다.
본 발명의 또 다른 측면에 따르면, 임의의 이동국에 대하여 호처리를 수행하는 비동기식 WCDMA망의 고정국에 있어서, 전국망에 대하여 기지국 서브셀(또는 섹터)단위의 네이버 리스트 데이터, 콜 폴트 데이터 및 서브셀(또는 섹터) 단위의 핸드오버 통계 데이터를 수집하는 데이터 수집부; 상기 네이버 리스트 데이터, 콜 폴트 데이터 및 핸드오버 통계 데이터를 각각 분석하여 핸드오버 가능한 모든 타겟 서브셀(또는 섹터)을 추출하는 데이터 분석부; 상기 추출된 타겟 서브셀(또는 섹터) 정보들에 대하여 중요도에 따라 웨이팅 인자를 부여한 후 계산한 결과를 순서대로 정렬하여 우선순위를 결정하는 데이터 소팅 처리부; 및 상기 우선순위에 따라 타겟 서브셀(또는 섹터) 정보를 상기 네이버 리스트에 순차적으로 입력하는 리스트 입력부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 고정국이 제공된다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 상세히 설명하기로 한다. 이에 앞서, 본 명세서 및 청구범위에 사용된 용어나 단어는 통상적이거나 사전적인 의미로 한정해서 해석되어서는 아니되며, 발명자는 그 자신의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위해 용어의 개념을 적절하게 정의할 수 있다는 원 칙에 입각하여 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야만 한다. 따라서, 본 명세서에 기재된 실시예와 도면에 도시된 구성은 본 발명의 가장 바람직한 일 실시예에 불과할 뿐이고 본 발명의 기술적 사상을 모두 대변하는 것은 아니므로, 본 출원시점에 있어서 이들을 대체할 수 있는 다양한 균등물과 변형예들이 있을 수 있음을 이해하여야 한다.
도 4에는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 네이버 리스트 자동 최적화 방법이 수행되는 과정이 도시되어 있다.
도 4를 참조하면, 먼저 비동기식 WCDMA망을 이루는 모든 섹터에 대응되는 네이버 리스트 데이터, 콜 폴트 데이터, 기지국 위치 및 PSC 정보 데이터 및 핸드오버 통계 데이터를 수집하는 절차가 수행된다(단계 S100).
여기서, 비동기식 WCDMA망의 표준에 따라 각 서브셀 단위로 작성되는 네이버 리스트에는 소스 서브셀의 정보와, 타겟 서브셀의 무선 네트워크 제어기 아이디(RNC ID), 셀 아이디(Cell ID), 셀 넘버(Cell Number), 모바일 컨츄리 코드(Mobile Country code), 모바일 네트워크 코드(Mobile Network Code), 로케이션 에어리어 코드(Location Area Code), 라우팅 에어리어 코드(Routing Area Code), PSC Num 등의 정보가 입력된다.
콜 폴트는 이동 단말기가 디텍티드 세트의 PSC에 대하여 핸드오버를 요청했을 때 무선 네트워크 제어기(RNC)에서 발생시키는 메시지로서, 이 메시지 내에는 액티브 세트와 디텍티드 세트 정보가 포함된다.
기지국의 위치정보는 도 5에 도시된 바와 같이 위도 및 경도와 표현되는 정 보이며, 기지국의 PSC정보는 공지된 바와 같이 기지국에서 세분화된 각 서브셀마다 할당된 PSC정보에 해당한다.
핸드오버 통계는 도 6에 도시된 바와 같이 소스 서브셀 및 타겟 서브셀의 정보와, 핸드오버의 시도횟수, 실패횟수 등의 정보를 제공한다. 도 6의 테이블은 1번 무선 네트워크 제어기(RNC), 0번 기지국(BTS), α서브셀에서 타겟 서브셀로의 핸드오버를 시도한 회수와 실패횟수의 예를 나타낸다. 여기서, 통계 데이터의 주기는 예컨대, 15분, 1시간, 1일 등으로 다양하게 설정될 수 있다.
상술한 바와 같은 데이터의 수집 처리는 서브셀 단위로 수행되는 것이 정확한 분석을 위해 바람직하나, 망의 부하가 허용될 경우 섹터 단위로 수행될 수도 있음은 물론이다. 이하에서는 전국망의 기지국 서브셀 단위로 데이터를 처리하는 실시예를 중심으로 설명하기로 한다.
데이터를 수집한 후에는, 핸드오버를 요청하는 이동 단말기의 소스 서브셀에 대하여 기작성된 네이버 리스트를 상기 기지국 위치 및 PSC 정보 데이터와 비교함으로써 내용을 검증하여 오류를 검출하는 단계가 수행된다(단계 S110). 검증처리시 비교하는 정보는 타겟 서브셀의 RNC ID, Cell ID, Cell Number 및 PSC 등이 해당된다.
네이버 리스트의 검증을 완료한 후에는 상기 단계 S100에서 수집된 네이버 리스트, 콜 폴트 및 핸드오버 통계 데이터를 분석하여 임의의 소스 서브셀에서 핸드오버 가능한 모든 타겟 서브셀을 추출하는 절차가 수행된다(단계 S120). 즉, 네이버 리스트 데이터를 분석하여 운용자가 결정한 핸드오버 가능한 타겟 서브셀들을 추출하고, 콜 폴트 데이터를 분석하여 실제 문제가 발생되었던 타겟 서브셀들을 추출하고, 핸드오버 통계 데이터를 분석하여 통계상의 핸드오버 가능 타겟 서브셀들을 추출한다.
이어서, 추출된 타겟 서브셀들을 유형별로 분류하고 각 타겟 서브셀의 위치를 확인하는 절차가 수행된다(단계 S130). 타겟 서브셀의 유형은, 기작성된 네이버 리스트에 있으면서 상기 핸드오버 통계에 있는 경우와, 상기 네이버 리스트에 없으면서 상기 핸드오버 통계에 있는 경우와, 상기 네이버 리스트에 있으면서 상기 핸드오버 통계에 없는 경우와, 네이버 리스트에 없으면서 핸드오버 실패 PSC가 발생한 경우와, 상기 네이버 리스트에 있으면서도 핸드오버에 실패한 경우 등으로 구분되는 것이 바람직하다. 여기서, 타겟 서브셀들을 분류하는 유형이 이러한 예에 한정되지 않고, 수집된 데이터들에 기초하여, 네이버 리스트에 입력되는 중요도에 따라 우선순위를 매길 수 있는 한 다양한 변형예가 있을 수 있음은 물론이다.
유형별로 분류된 타겟 서브셀에 대한 위치정보 확인은 각 타겟 서브셀의 RNC ID, Cell ID, Cell Number, PSC 정보 등을 활용함으로써 수행될 수 있으며, 이러한 정보가 없는 타겟 서브셀의 경우에는 상기 기지국 위치 및 PSC 정보 데이터를 활용해 소스 서브셀와 타겟 서브셀 간의 최소 거리를 계산하여 거리정보를 확인하면 된다.
타겟 서브셀들을 분류한 후에는 각 유형의 중요도에 따라 웨이팅 인자(Weighting factor)를 부여한 후 계산한 결과를 순서대로 정렬(Sorting)하여 우선순위를 결정하는 절차가 수행된다(단계 S140). 이때, 웨이팅 인자는 정렬처리가 용 이하게 이루어지도록 운용자에 의해 임의로 결정되는 경험치로서, 각 타겟 서브셀에 대한 핸드오버 시도횟수에 대하여 부여되는 것이 바람직하다.
여기서, 핸드오버 시도횟수 정보는, 상기 핸드오버 통계에 나타난 시도횟수나 상기 콜 폴트 데이터에 포함되어 있는 디텍티드 세트(Detected set)를 추출한 후 이를 카운트한 횟수로부터 얻어지는 것이 바람직하다.
상기 우선순위에 따라 타겟 서브셀 정보들을 네이버 리스트에 순차적으로 입력하게 되면 네이버 리스트를 자동으로 최적화하는 과정이 완료된다(단계 S150). 이와 같이 최적화된 네이버 리스트는 자동 혹은 수동으로 무선망 관리시스템인 O&M(Operation and Maintenance) 서버에 입력되어 WCDMA 전국망에 적용된다.
도 7에는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 네이버 리스트 자동 최적화 장치의 구성이 도시되어 있다.
도 7을 참조하면, 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 네이버 리스트 자동 최적화 장치(100)는 하기의 핸드오버 관련 데이터를 수집하는 데이터 수집부(101)와, 상기 데이터를 분석하여 핸드오버 가능한 타겟 서브셀(또는 섹터)을 추출하는 데이터 분석부(103)와, 추출된 타겟 서브셀들에 대하여 우선순위를 결정하는 데이터 소팅 처리부(104)와, 결정된 우선순위에 따라 네이버 리스트에 타겟 서브셀 정보를 입력하는 리스트 입력부(105)를 포함한다.
데이터 수집부(101)는 비동기식 WCDMA망을 이루는 모든 섹터에 대응되는 네이버 리스트 데이터와, 핸드오버에 실패한 PSC 정보가 포함된 콜 폴트 데이터와, 위도 및 경도로 표현되는 기지국의 위치 정보 데이터와, 기지국에서 세분화된 각 서브셀의 PSC 정보 데이터와, 소스 서브셀과 타겟 서브셀에 대한 정보와 핸드오버 시도횟수, 실패횟수 등의 정보를 제공하는 핸드오버 통계 데이터를 수집한다.
데이터 분석부(103)는 상기 네이버 리스트 데이터, 콜 폴트 데이터 및 핸드오버 통계 데이터를 각각 분석하여 임의의 소스 서브셀에서 핸드오버 가능한 모든 타겟 서브셀을 추출한다. 즉, 데이터 분석부(103)는 네이버 리스트 데이터를 분석하여 운용자가 결정한 핸드오버 가능한 타겟 서브셀들을 추출하고, 콜 폴트 데이터를 분석하여 실제 문제가 발생되었던 타겟 서브셀들을 추출하고, 핸드오버 통계 데이터를 분석하여 통계상의 핸드오버 가능 타겟 서브셀들을 추출한다.
바람직하게, 본 발명에는 네이버 리스트의 오류를 검출하도록 네이버 리스트의 내용을 검증하는 리스트 검증부(102)가 더 구비된다. 리스트 검증부(102)는 핸드오버를 요청하는 이동 단말기(200)의 소스 서브셀에 대하여 기작성된 네이버 리스트를 기지국 위치 및 PSC 정보 데이터와 비교함으로써 내용을 검증하여 오류를 검출한다. 여기서, 검증처리시 비교하는 정보로는 타겟 서브셀의 RNC ID, Cell ID, Cell Number, PSC 정보 등이 해당된다.
부가적으로, 본 발명에는 위치정보 확인부(미도시)가 더 구비되어 상기 분류된 각 타겟 서브셀에 대한 RNC ID, Cell ID, Cell Number, PSC 정보 등을 활용해 타겟 서브셀의 위치를 확인한다. 위치정보 확인부는, 정보가 없는 타겟 서브셀에 대해서는 상기 기지국 위치 및 PSC 정보 데이터를 이용해 소스 서브셀과 타겟 서브셀 간의 최소 거리를 계산하여 거리정보를 확인한다.
데이터 소팅 처리부(104)는 데이터 분석부(103)에 의해 추출된 타겟 서브셀 정보들을 유형별로 분류한 후 중요도에 따라 웨이팅 인자를 부여하고, 순서대로 정렬하여 우선순위를 결정한다. 여기서, 데이터 소팅 처리부(104)는 네이버 리스트에 있으면서 핸드오버 통계에 있는 유형, 네이버 리스트에 없으면서 핸드오버 통계에 있는 유형, 네이버 리스트에 있으면서 핸드오버 통계에 없는 유형, 네이버 리스트에 없으면서 핸드오버 실패 PSC가 발생한 유형, 네이버 리스트에 있으면서도 핸드오버에 실패한 유형 등으로 타겟 서브셀 정보들을 분류한 후 각 유형의 중요도에 따라 웨이팅 인자를 부여한다.
리스트 입력부(105)는 데이터 소팅 처리부(104)에 의해 결정된 우선순위에 따라 타겟 서브셀 정보를 네이버 리스트에 순차적으로 입력하여 네이버 리스트를 최적화 한다. 이와 같이 최적화된 네이버 리스트는 자동 혹은 수동으로 무선망 관리시스템인 O&M(Operation and Maintenance) 서버에 입력되어 WCDMA 전국망에 적용된다.
이상의 설명과 같이, 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 네이버 리스트 자동 최적화 장치는 최초에 그 데이터 수집부(101)가 작동되어 네이버 리스트 데이터, 콜 폴트 데이터, 기지국의 위치 및 PSC 정보 데이터 및 핸드오버 통계 데이터를 수집하고, 이어서 리스트 검증부(102)가 작동되어 네이버 리스트의 내용을 검증하여 입력 오류를 검출한다.
네이버 리스트의 검증이 완료된 후에는 데이터 분석부(103)가 수집 데이터를 분석하여 임의의 소스 서브셀에서 핸드오버 가능한 모든 타겟 서브셀들을 추출하고, 데이터 소팅 처리부(104)는 상기 타겟 서브셀들을 유형별로 분류한 후 중요도 에 따라 웨이팅 인자를 부여하여 우선순위를 결정한다.
타겟 서브셀의 우선순위가 결정되었을 때 리스트 입력부(105)는 우선순위에 따라 타겟 서브셀 정보를 네이버 리스트에 자동 입력하여 리스트를 최적화한다.
이상에서 본 발명은 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 본 발명은 이것에 의해 한정되지 않으며 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 본 발명의 기술사상과 아래에 기재될 특허청구범위의 균등범위 내에서 다양한 수정 및 변형이 가능함은 물론이다.
본 발명에 따르면 전국망의 WCDMA 기지국 서브셀 단위로 네이버 리스트 데이터, 콜 폴트 데이터, 기지국 위치 및 PSC 정보 데이터 및 핸드오버 통계 데이터를 분석한 후 핸드오버 가능한 모든 타겟 서브셀(또는 섹터) 정보를 활용하여 네이버 리스트를 자동으로 입력하게 되므로 기지국이나 중계기의 신설이나 이설 등 서비스 영역이 변경되더라도 단시간 내에 네이버 리스트를 최적화 할 수 있다.
또한, 본 발명은 네이버 리스트의 내용을 자동으로 검증할 수 있는 기능을 제공하므로 입력 오류를 검출하여 콜 폴트의 발생을 줄일 수 있고 네이버 리스트 작업속도를 향상시킬 수 있는 장점이 있다.

Claims (20)

  1. 비동기식 WCDMA망에서의 핸드오버 처리를 위한 네이버 리스트의 최적화 방법에 있어서,
    (a) 전국망에 대하여 기지국 서브셀(또는 섹터) 단위의 네이버 리스트 데이터, 콜 폴트 데이터 및 서브셀(또는 섹터) 단위의 핸드오버 통계 데이터를 수집하는 단계;
    (b) 상기 네이버 리스트 데이터, 콜 폴트 데이터 및 핸드오버 통계 데이터를 각각 분석하여 임의의 소스 서브셀(또는 섹터)에서 핸드오버 가능한 모든 타겟 서브셀(또는 섹터)을 추출하는 단계;
    (c) 추출된 타겟 서브셀(또는 섹터)들에 대하여 중요도에 따라 웨이팅 인자를 부여한 후 계산한 결과를 순서대로 정렬하여 우선순위를 결정하는 단계; 및
    (d) 상기 우선순위에 따라 타겟 서브셀(또는 섹터) 정보를 상기 네이버 리스트에 순차적으로 입력하는 단계;를 포함하고,
    상기 단계 (c)는,
    상기 네이버 리스트에 있으면서 상기 핸드오버 통계에 있는 유형과, 상기 네이버 리스트에 없으면서 상기 핸드오버 통계에 있는 유형과, 상기 네이버 리스트에 있으면서 상기 핸드오버 통계에 없는 유형과, 네이버 리스트에 없으면서 핸드오버 실패 PSC가 발생한 유형과, 상기 네이버 리스트에 있으면서도 핸드오버에 실패한 유형으로 상기 타겟 서브셀(또는 섹터) 정보들을 분류한 후 각 유형의 중요도에 따라 웨이팅 인자를 부여하는 것을 특징으로 하는 네이버 리스트 자동 최적화 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 단계 (a)에서, 기지국 위치 및 PSC 정보 데이터를 수집하는 절차가 더 포함되고,
    상기 단계 (b)에서, 네이버 리스트 데이터와 기지국 위치 및 PSC 정보 데이 터를 비교하여 네이버 리스트의 내용을 검증하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 네이버 리스트 자동 최적화 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 네이버 리스트에 있는 RNC ID, Cell ID, Cell Number 및 PSC 데이터를 상기 기지국 위치 및 PSC 정보 데이터와 비교하여 검증을 수행하는 것을 특징으로 하는 네이버 리스트 자동 최적화 방법.
  4. 삭제
  5. 제1항에 있어서, 상기 단계 (c)에서,
    분류된 각 타겟 서브셀(또는 섹터)에 대한 RNC ID, Cell ID, Cell Number 및 PSC 정보를 활용해 타겟 서브셀(또는 섹터)의 위치를 확인하는 단계;를 더 포함하는 네이버 리스트 자동 최적화 방법.
  6. 제5항에 있어서,
    정보가 없는 타겟 서브셀(또는 섹터)에 한하여, 상기 기지국 위치 및 PSC 정보 데이터를 이용해 소스 서브셀과 타겟 서브셀(또는 섹터) 간의 최소 거리를 계산하여 거리정보를 확인하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 네이버 리스트 자동 최적화 방법.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 각 유형의 타겟 서브셀(또는 섹터)에 대한 핸드오버 시도횟수에 웨이팅 인자를 부여하는 것을 특징으로 하는 네이버 리스트 자동 최적화 방법.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 핸드오버 시도횟수 정보는, 상기 핸드오버 통계의 시도횟수나 상기 콜 폴트 데이터에 포함되어 있는 디텍티드 세트(Detected set)를 추출한 후 이를 카운트한 횟수로부터 얻어지는 것을 특징으로 하는 네이버 리스트 자동 최적화 방법.
  9. 비동기식 WCDMA망에서의 핸드오버 처리를 위한 네이버 리스트의 최적화 장치에 있어서,
    전국망에 대하여 기지국 서브셀(또는 섹터) 단위의 네이버 리스트 데이터, 콜 폴트 데이터, 기지국 위치 및 PSC 정보 데이터 및 서브셀(또는 섹터) 단위의 핸드오버 통계 데이터를 수집하는 데이터 수집부;
    상기 네이버 리스트 데이터, 콜 폴트 데이터 및 핸드오버 통계 데이터를 각각 분석하여 임의의 소스 서브셀(또는 섹터)에서 핸드오버 가능한 모든 타겟 서브셀(또는 섹터)을 추출하는 데이터 분석부;
    상기 추출된 타겟 서브셀(또는 섹터) 정보들에 대하여 중요도에 따라 웨이팅 인자를 부여한 후 계산한 결과를 순서대로 정렬하여 우선순위를 결정하는 데이터 소팅 처리부; 및
    상기 우선순위에 따라 타겟 서브셀(또는 섹터) 정보를 상기 네이버 리스트에 순차적으로 입력하는 리스트 입력부;를 포함하고,
    상기 데이터 소팅 처리부는,
    상기 네이버 리스트에 있으면서 상기 핸드오버 통계에 있는 유형과, 상기 네이버 리스트에 없으면서 상기 핸드오버 통계에 있는 유형과, 상기 네이버 리스트에 있으면서 상기 핸드오버 통계에 없는 유형과, 네이버 리스트에 없으면서 핸드오버 실패 PSC가 발생한 유형과, 상기 네이버 리스트에 있으면서도 핸드오버에 실패한 유형으로 상기 타겟 서브셀(또는 섹터) 정보들을 분류한 후 각 유형의 중요도에 따라 웨이팅 인자를 부여하는 것을 특징으로 하는 네이버 리스트 자동 최적화 장치.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 데이터 수집부는 기지국 위치 및 PSC 정보 데이터를 더 수집하고,
    상기 네이버 리스트 데이터와 기지국 위치 및 PSC 정보 데이터를 비교하여 상기 네이버 리스트의 내용을 검증하는 리스트 검증부;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 네이버 리스트 자동 최적화 장치.
  11. 제10항에 있어서, 상기 리스트 검증부는,
    상기 네이버 리스트에 있는 RNC ID, Cell ID, Cell Number 및 PSC 데이터를 상기 기지국 위치 및 PSC 정보 데이터와 비교하여 검증을 수행하는 것을 특징으로 하는 네이버 리스트 자동 최적화 장치.
  12. 삭제
  13. 제9항에 있어서, 상기 데이터 소팅 처리부는,
    상기 각 유형의 타겟 서브셀(또는 섹터)에 대한 핸드오버 시도횟수에 웨이팅 인자를 부여하는 것을 특징으로 하는 네이버 리스트 자동 최적화 장치.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 핸드오버 시도횟수 정보는, 상기 핸드오버 통계의 시도횟수나 상기 콜 폴트 데이터에 포함되어 있는 디텍티드 세트(Detected set)를 추출한 후 이를 카운트한 횟수로부터 얻어지는 것을 특징으로 하는 네이버 리스트 자동 최적화 장치.
  15. 비동기식 WCDMA망의 고정국에 탑재되어 판독되는 기록매체에 있어서,
    전국망에 대하여 기지국 서브셀(또는 섹터) 단위의 네이버 리스트 데이터, 콜 폴트 데이터 및 서브셀(또는 섹터) 단위의 핸드오버 통계 데이터를 수집하는 절차와,
    상기 네이버 리스트 데이터, 콜 폴트 데이터 및 핸드오버 통계 데이터를 각각 분석하여 임의의 소스 서브셀(또는 섹터)에서 핸드오버 가능한 모든 타겟 서브셀(또는 섹터)을 추출하는 절차와,
    상기 추출된 타겟 서브셀(또는 섹터) 정보들에 대하여 중요도에 따라 웨이팅 인자를 부여한 후 계산한 결과를 순서대로 정렬하여 우선순위를 결정하는 절차와,
    상기 우선순위에 따라 타겟 서브셀(또는 섹터) 정보를 상기 네이버 리스트에 순차적으로 입력하는 절차를 수행하고,
    상기 우선순위의 결정을 위해,
    상기 네이버 리스트에 있으면서 상기 핸드오버 통계에 있는 유형과, 상기 네이버 리스트에 없으면서 상기 핸드오버 통계에 있는 유형과, 상기 네이버 리스트에 있으면서 상기 핸드오버 통계에 없는 유형과, 네이버 리스트에 없으면서 핸드오버 실패 PSC가 발생한 유형과, 상기 네이버 리스트에 있으면서도 핸드오버에 실패한 유형으로 상기 타겟 서브셀(또는 섹터) 정보들을 분류한 후 각 유형의 중요도에 따라 웨이팅 인자를 부여하는 절차를 수행할 수 있는 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.
  16. 제15항에 있어서,
    기지국 위치 및 PSC 정보 데이터를 수집하는 절차와,
    상기 네이버 리스트 데이터와 기지국 위치 및 PSC 정보 데이터를 비교하여 상기 네이버 리스트의 내용을 검증하는 절차를 더 수행할 수 있는 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.
  17. 삭제
  18. 임의의 이동국에 대하여 호처리를 수행하는 비동기식 WCDMA망의 고정국에 있어서,
    전국망에 대하여 기지국 서브셀(또는 섹터) 단위의 네이버 리스트 데이터, 콜 폴트 데이터 및 서브셀(또는 섹터) 단위의 핸드오버 통계 데이터를 수집하는 데이터 수집부;
    상기 네이버 리스트 데이터, 콜 폴트 데이터 및 핸드오버 통계 데이터를 각각 분석하여 임의의 소스 서브셀(또는 섹터)에서 핸드오버 가능한 모든 타겟 서브셀(또는 섹터)을 추출하는 데이터 분석부;
    상기 추출된 타겟 서브셀(또는 섹터) 정보들에 대하여 중요도에 따라 웨이팅 인자를 부여한 후 계산한 결과를 순서대로 정렬하여 우선순위를 결정하는 데이터 소팅 처리부; 및
    상기 우선순위에 따라 타겟 서브셀(또는 섹터) 정보를 상기 네이버 리스트에 순차적으로 입력하는 리스트 입력부;를 포함하고,
    상기 데이터 소팅 처리부는,
    상기 네이버 리스트에 있으면서 상기 핸드오버 통계에 있는 유형과, 상기 네이버 리스트에 없으면서 상기 핸드오버 통계에 있는 유형과, 상기 네이버 리스트에 있으면서 상기 핸드오버 통계에 없는 유형과, 네이버 리스트에 없으면서 핸드오버 실패 PSC가 발생한 유형과, 상기 네이버 리스트에 있으면서도 핸드오버에 실패한 유형으로 상기 타겟 서브셀(또는 섹터) 정보들을 분류한 후 각 유형의 중요도에 따라 웨이팅 인자를 부여하는 것을 특징으로 하는 고정국.
  19. 제18항에 있어서,
    상기 데이터 수집부는 기지국 위치 및 PSC 정보 데이터를 더 수집하고,
    상기 네이버 리스트 데이터와 기지국 위치 및 PSC 정보 데이터를 비교하여 상기 네이버 리스트의 내용을 검증하는 리스트 검증부;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 고정국.
  20. 삭제
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