KR100813430B1 - 데이터 통신 네트워크를 설계, 추적, 측정, 예측 및최적화하기 위한 시스템과 방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 물리적 환경의 사이트 특정 모델을 포함하는 데이터 통신 네트워크의 설계, 추적, 측정, 예측 및 최적화를 위한 시스템과 방법에 관한 것으로서, 이는 통신 네트워크에 이용되는 구성요소들, 물리적 환경 및 무선 전파 특성들을 기초로 한 예측 모드 및 측정 데이터의 조합을 이용하여 네트워크의 성능 예측을 위한 다양하고 상이한 계산들을 수행한다.
통신 네트워크, 모델, 사이트 특정 모델, 설계, 추적, 측정, 예측, 최적화, 분석, 무선 통신, 성능 기준, 컴퓨터 처리된 모델, 구성요소, 물리적 환경

Description

데이터 통신 네트워크를 설계, 추적, 측정, 예측 및 최적화하기 위한 시스템과 방법{SYSTEM AND METHOD FOR DESIGN, TRACKING, MEASUREMENT, PREDICTION AND OPTIMIZATION OF DATA COMMUNICATION NETWORKS}
본 발명은 통신 네트워크 분야에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 통신 네트워크의 설계, 그리고 데이터 통신 네트워크 성능의 측정, 영상화, 예측 및 최적화에 관한 것이다. 데이터 통신 네트워크 성능을 예측, 영상화 및 최적화하는 방법과 시스템은 물리적 환경과 데이터 네트워크를 포함하는 구성요소들의 정확한 사이트-특정 모델(site-specific model)을 이용하여 상기 데이터 네트워크들을 설계, 측정, 감시, 조정(troubleshoot) 및 개선하는데 이용된다.
통신 네트워크들은 정보를 한 장소에서 다른 장소로 보내는데 이용된다. 상기 정보는 보통 음성, 비디오 또는 데이터의 형태를 취하고 있다. 정보를 전송하기 위하여 통신 네트워크는 메시지를 일련의 숫자들로 분류한다. 이러한 숫자들은 미리 결정된 방법을 이용하여 정보를 구성하는 방법을 나타내게 된다. 예를 들어, 첨부한 도 1에 도시한 바와 같이, 상기 숫자들은 스피커가 음성의 소리를 재생시킬 수 있도록 스피커에 전해져야 하는 신호 전압의 디지털 샘플들을 나타낼 수 있다. 이러한 경우에서 정보는 통신 네트워크를 통해 전송된 음성 메시지이다.
정보를 표현하는 과정은 아날로그 또는 디지털일 수 있다. 아날로그 통신 네트워크에서 전송되는 메시지는 연속적으로 변화하는 숫자이다. 디지털 네트워크에서는 연속적인 것 대신 불연속적이면서 규칙적인 간격으로 변화하는 숫자들이 메시지들을 나타낸다. 신호는 각 간격마다 하나의 숫자로 표현된다. 이 숫자는 완전한 메시지가 1 또는 0들의 한정된 숫자로 표현될 수 있도록 2진수 형태로 변환될 수 있다. 메시지에서 각 2진수 숫자는 비트라 불리우고 있다. 이러한 비트들은 전송되어 수신기에 의해 메시지로서 번역된다. 신호의 2진수 및 숫자 번역은 첨부한 도 2에 나타낸 바와 같다.
데이터 통신 네트워크는 비트 또는 바이트(1바이트는 8비트임)로 나타내지는 숫자 정보를 실내 또는 실외에서 무선 또는 유선 네트워크를 통해 송신기로부터 수신기로 전송하는 특정 형태의 통신 네트워크이다. 데이터를 임의의 지점 A로부터 지점 B로 전송하는 수단은 개념적으로는 단순하나 실제로는 매우 복잡하고 다양하다. 수 많은 프로토콜, 하드웨어 장치, 소프트웨어 기술 및 프로그램들이 데이터들이 얼마나 정확히 그리고 효과적으로 송신되는가를 다루기 위해 존재한다. 주어진 데이터 통신 네트워크의 정확한 성능은, 복잡성 때문에 그리고 추가적으로 시간에 따라 달라지는 데이터 통신 네트워크의 특성 및 그들이 작동하는 채널의 성능 결과들 때문에, 예측 또는 심지어 측정조차도 극히 어렵다.
데이터 통신 네트워크는 회로 스위치 네트워크 또는 패킷 스위치 네트워크로 분류될 수 있다. 두 형태의 네트워크들은 정보를 전송하기 위해서 채널들을 이용한다. 채널은 통신 네트워크의 사용자간 지정된 통신 경로이다. 채널은 다수의 상이한 개별 하드웨어 장치들로 구성될 수 있고 송신기와 수신기 사이의 특정 루트이다. 회로 스위치 네트워크에서, 정보는 전용으로 확보된 채널에 의해 전송된다. 네트워크 채널은 단일 전송의 독점 이용을 위해 확보되어 비트들이 한꺼번에 송신된다. 이러한 예로 팩스기를 이용한 문서의 전송을 들 수 있다. 이 경우 팩스기는 문서의 이미지를 픽셀로 변환시킨다. 각 픽셀은 종이에서 도트 크기(dot-sized)의 매우 작은 직사각형 조각이다. 각 피셀은 흑 또는 백으로 고려된다. 전송될 데이터는 각 도트가 흑 또는 백인지를 나타내는 일련의 비트들이다. 메시지(이 경우에는 문서의 이미지임)가 하나의 팩스기로부터 다른 팩스기로 보내질 준비가 될 때, 전화 회선은 기존 전화 서비스(plain old telephone system; POTS)의 통신 네트워크 상에서 전화기가 전화를 걸게 됨으로써 데이터 전송을 위해 제공된다. 전화선은 팩스 전송에 의해 독점적으로 이용되고, 이는 회로 스위치 전송에 의해 이루어진다. 접속이 이루어진 후, 모든 데이터는 하나의 긴 비트 흐름으로 하나의 팩스기로부터 다른 팩스기로 송신된다. 이러한 경우 비트들은 전화선 상에서 상이한 주파수 톤(frequency tons)으로서 전송된다. 여기서, 낮은 피치의 톤이 "0"을 나타내는 것이라면 높은 피치의 톤은 "1"을 나타낸다. 수신 팩스기는 일련의 높은 피치 및 낮은 피치의 톤을 데이터 비트들로 번역함으로써 메시지의 비트들을 수신받는다. 결국, 수신 팩스는 데이터 비트들에 의해 지시되는 위치들에 흑색 도트들을 그려냄으로써 원문의 카피본을 재구성할 수 있게 된다.
패킷 스위치 네트워크는 모든 데이터 비트들이 패킷이라 불리우는 데이터 비트들의 작은 덩어리 다수개들로서 전송되고 하나의 위치로부터 다른 위치로 개별적으로 송신되는 데이터 통신 네트워크의 또 다른 형태이다. 패킷은 헤더, 데이터 비트, 그리고 때로는 푸터(footer)로 이루어진 완전한 메시지의 독립적인 일부분이다. 상기 패킷은 데이터 통신 네트워크로 하여금 패킷을 적절히 전송할 수 있도록 하고 패킷 내 데이터가 어느 메시지의 일부분인지를 알 수 있도록 하는 헤더와 푸터에서 정보를 포함하고 있다. 일반적으로 상기 헤더는 네트워크가 패킷을 올바른 수신기로 보내는데 이용하는 식별자로 구분된다. 상기 헤더와 푸터 정보는 종종 원문 메시지를 교정하고 패킷 전송시 오류가 발생했는가를 체크하기 위한 다른 패킷들로 패킷을 재조립하는데 이용되기도 한다. 수신기는 헤더 및 푸터의 표제(headings)를 버리고 데이터 비트들을 모든 패킷들로부터 원문 메시지로 재조립함으로써 수신된 모든 패킷들을 원문 메시지로 조립할 수 있다.
패킷 스위치 네트워크는 패킷이 어떻게 전송되는가에 따라서 연결형(connection-oriented) 또는 비연결형(connectionless) 네트워크로 분류된다. 연결형 네트워크에서는 네트워크 채널이 각각의 전송을 위해 미리 정해진 것으로 이용된다. 이 전송이 다중 패킷으로 구성될 수 있기 때문에, 송신기로부터 수신기로의 루트가 미리 설정되고, 결국 이 채널을 통해 보내지는 모든 패킷들이 수신기로 직접 즉시 보내질 수 있다. 반면에, 비연결형 네트워크에서는 패킷들이 다중 전송시 공유된 채널 상에서 동시에 보내진다. 이러한 경우, 패킷들은 수신기의 주소를 제공하는 식별자를 필요로 한다. 이 주소는 패킷이 올바른 수신기로 적절히 송신될 수 있도록 통신 네트워크에 의해 인식된다. 각 패킷이 개별적으로 송신될 수 있고 이에 다른 전송들로부터 패킷이 삽입될 수 있기 때문에, 일반적으로 공유 네트워크 리소스(resources)를 이용할 때에는 비연결형 전송 방법을 이용하는 것이 더 효과적이다.
비연결형 패킷 기반 전송의 일 예로는 두 컴퓨터에 연결된 인터넷 프로토콜(IP) 기반의 이더넷 네트워크 상에서 양 컴퓨터 사이에 이루어지는 파일 전송이 있다. 이 경우에 있어서, 전송될 파일은 송신기에서 적정의 패킷들로 분리되어 IP 주소로 식별되며, 이때 IP 주소는 네트워크에 의해 패킷을 정확한 수신기로 전송하는데 이용되는 식별자가 된다. 이후 패킷들은 전송 컴퓨터로부터 수신 컴퓨터로 송신된다. 상기 이더넷 네트워크는 공유된 형태의 각 수신지로부터의 패킷 흐름을 조절함으로써 같은 네트워크를 이용하는 다수의 상이한 컴퓨터들로부터의 다중 파일 전송을 지원할 수 있다. 결국 수신기는 패킷을 원본 파일의 정확한 카피본으로 구성하여 전송을 완료하게 된다.
모든 데이터 네트워크는 정보의 송신 및 수신을 규정하는 통신 프로토콜을 이용한다. 프로토콜은 통신 네트워크 상의 모든 하드웨어 및 소프트웨어가 데이터의 적절한 통신이 이루어질 수 있도록 하기 위해 따라야 하는 규칙이다. 현재 매우 많은 프로토콜들이 전세계적인 정보 교환에 실제 이용되고 있다. 이러한 프로토콜 중에서 전송 제어 프로토콜(Transport Control Protocol, TCP) 또는 사용자 데이터 그램 프로토콜(User Datagram Protocol, UDP)과 같은 프로토콜은 네트워크가 접근되는 방법을 정의하고 있다. 또한, 인터넷 프로토콜(IP) 또는 파일 전송 프로토콜(FTP)과 같은 프로토콜은 메시지 및 패킷이 어떻게 포맷되고 전송되며 수신되는지를 정의하고 있다.
모든 데이터 통신 네트워크는 네트워크의 효율 및 성능을 평가하고 네트워크가 적절하게 작동하고 있는지를 확인하기 위해 소정 형태로 분석될 수 있다. 상기한 데이터 네트워크의 기능성을 평가하기 위해서는 성능 기준이 이용되어야 한다. 이 성능 기준은 처리량(throughput), 대역폭(bandwidth), QoS(quality of service), 비트 오류율(bit error rate), 패킷 오류율(packet error rate), 프레임 오류율(frame error rate), 드롭 패킷율(dropped packet rate), 패킷 지연(packet latency), 왕복 시간(round trip time), 전파 지연(propagation delay), 전송 지연(transmission delay), 처리 지연(processing delay), 대기 지연(queuing delay), 네트워크 용량(network capacity), 패킷 지터(packet jitter), 대역폭 지연 곱(bandwidth delay product) 및 핸드오프 지연 시간(handoff delay time)을 포함하나, 이에 한정되는 것은 아니다. 상기 각 성능 기준은 데이터 통신 네트워크의 상이한 성능 파라미터를 열거하고 있다. 이하 이러한 기준들을 좀 더 상세히 설명하면 다음과 같다.
먼저, 링크(link)는 데이터 통신 네트워크에서 송신기와 수신기 사이에 메시지가 따르게 되는 경로의 일부이다. 네트워크 연결은 보통 송신기로부터 수신기로 네트워크 패킷들을 중계하는 개별 장치들로 구성된다. 이는 네트워크 연결이 최초 송신기와 의도된 수신기간 몇 개의 실제 전송들로 구성될 수 있음을 의미한다. 여기서, 상기 각 개별 중계부를 링크라 칭한다. 일반적으로 완전한 네트워크 연결은 몇 개의 링크들로 구성된다. 성능 기준은 상기 각 개별 링크에 대해 측정이 이루어질 수 있다.
다음으로, 처리량(throughput)은 데이터 네트워크에서 두 위치간 전송될 수 있는 데이터 양의 측정치이며, 헤더(header), 푸터(footer) 또는 라우팅 정보 비트(routing information bits)들을 포함하고 있지 않다. 일반적으로 처리량은 초당 비트의 단위(bps)로 측정되며 데이터 통신 네트워크에서 송신기와 수신기 사이의 연결을 구성하는 하드웨어, 소프트웨어, 펌웨어(firmware), 또는 이들의 임의의 조합에 따라 정해질 수 있다. 다음으로, 대역폭(Bandwidth)은 데이터 통신 네트워크에 대해 정의된 바의 처리량(throughput)과 유사하다. 상기 대역폭은 주어진 통신 네트워크에 의해 유지될 수 있는 로(raw) 데이터율(data rate)이며 일반적으로 처리량보다 좀 높다. 예를 들어, 이더넷 링크가 10Mbps의 대역폭을 나타내더라도 실제 파일 전송의 측정치는 데이터가 같은 링크를 이용하는 두 컴퓨터 사이에서 실제로 전송될 수 있는 속도가 6.8Mbps의 처리량임을 나타낼 수 있다[Peterson, L. L. and Davie, B. S., Computer Networks: A Systems Approach. San Francisco: Morgan Kaufmann Publishers, 2000].
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다음으로, 서비스의 품질(Quality of service, QoS)은 대역폭의 특정한 양을 특정 네트워크 송신기로 할당하는 네트워크를 설명하는데 이용되는 용어이다. 상기 네트워크는 전송이 특정 대역폭을 요구하도록 할 것이다. 이후 네트워크는 상기 대역폭을 보장할 수 있는지 또는 그렇지 않은지를 결정할 것이다. 결과적으로 네트워크 프로그램은 보다 쉽게 조화될 수 있는 신뢰할만한 대역폭을 가지게 된다. 연결 의 서비스 품질이 측정되었을 때, 네트워크가 제공할 것을 요구하는 대역폭은 상이한 요청 대역폭에 대해서 실제 대역폭과 비교되어진다.
첨부한 도 3은 비트(bits), 패킷(packets) 및 프레임(frames)간 차이를 보여주고 있다. 다양한 오류율이 데이터 통신 네트워크를 위해 비트, 패킷 및 프레임에 대해 규정지어지고 있다. 상기 비트는 통신 네트워크 상에서 송신되는 실제 메시지 데이터이다. 패킷은 데이터 비트와 패킷 헤더(header) 및 패킷 푸터(footer)를 포함하고 있다. 상기 패킷 헤더와 패킷 푸터는 통신 네트워크 프로토콜에 의해 추가되어지는데 데이터 비트들이 통신 네트워크의 올바른 위치로 보내지고 수신기에 의해 정확히 번역되는 것을 보다 확실하게 하는데 이용된다. 또한, 상기 패킷 헤더와 패킷 푸터는 패킷이 올바르게 송신되고 발생된 오류가 검출되는 것을 보다 확실하게 하는데 이용된다. 한편, 상기 프레임은 수신기로 하여금 하나의 프레임이 시작되거나 끝났을 때를 알 수 있도록 하는 특정 패턴 또는 포맷을 가진 단순히 일련의 비트들이다. 비트 오류율(bit error rate)은 송신 비트의 수에 대해 수신기에 올바르지 않게 도달하거나 수신기에 도달하지 않은 비트의 비율이다. 패킷 오류율(packet error rate) 또는 드롭 패킷율(dropped packet rate)은 송신 패킷의 수에 대해 수신기에 올바르지 않게 도달하거나 수신기에 도달하지 않은 패킷의 비율이다. 프레임 오류율(frame error rate)은 송신 프레임의 수에 대해 수신기에 올바르지 않게 도달하거나 수신기에 도달하지 않은 프레임의 비율이다.
한편, 몇 개의 용어들이 특정 네트워크의 지연 시간의 양을 정하는데 이용되고 있는데, 이는 초(seconds)의 시간 단위로 나타내질 수 있다. 먼저, 패킷 지연(packet latency)은 패킷을 송신기로부터 수신기로 보내는데 걸리는 시간이며, 왕복 시간(Round Trip Time, RTT)은 패킷이 송신기로부터 수신기로 보내지고 그 응답 신호(acknowledgements)가 상기 수신기로부터 다시 본래의 송신기로 되돌아 오는데 걸리는 시간이다. 전파 지연(propagation delay), 전송 지연(transmission delay), 처리 지연(processing delay) 및 대기 지연(queuing delay)은 패킷 전송이 발생하는데 요구되는 다양한 시간으로 설명된다. 네트워크 연결의 패킷 지연 시간과 왕복 시간은 하나의 경로 또는 왕복 네트워크 연결의 전파 지연 시간, 전송 지연 시간, 처리 지연 시간 및 대기 지연 시간을 합하여 구할 수 있다. 먼저, 전파 지연 시간은 패킷이 송신기로부터 수신기로의 물리적 거리를 통과하는데 걸리는 시간이다. 상기 전송 지연 시간은 패킷의 첫번째 비트가 도착했을 때부터 동일 패킷의 마지막 비트가 도착하는데 까지 걸리는 시간이다. 상기 처리 지연 시간은 데이터 메시지가 송신기에서 개개의 패킷으로 나누어지는데 걸리는 시간과, 수신기에서 데이터 패킷으로부터 완전한 데이터 메시지가 재구성되는데 걸리는 시간에 관한 것이다. 상기 대기 지연 시간은 공유 리소스(shared resources)가 다른 전송에 의한 이용에서 해제될 때까지 기다리는데 걸리는 시간에 관한 것이다. 상기한 지연 시간들은 데이터 통신 네트워크 성능의 상이한 측면들을 평가하는데 모두 유용하다.
그 밖의 네트워크 성능 기준으로는 패킷 지터(packet jitter)와 대역폭 지연 곱(bandwidth delay product)이 있다. 먼저, 패킷 지터는 정해진 속도로 도착이 예상되는 패킷의 도착 시간에서의 변화를 나타내며, 일반적으로 초(seconds)의 시간 단위로 측정된다. 상기 대역폭 지연 곱은 송신된 첫번째 비트가 수신기에 실제 도 착되기 전에 송신기로부터 송신될 수 있는 비트의 수이다. 상기 대역폭 지연 곱은 특정 링크의 패킷 지연을 동일 링크의 대역폭과 곱하여 구할 수 있다.
통화 채널 전환(handoff)은 사용자가 하나의 접근점의 범위를 벗어나 이동할 때 그리고 다른 접근점의 범위 안으로 이동할 때 무선 데이터 네트워크에서 발생한다. 통화 채널 전환 시간은 무선 사용자가 하나의 접근점으로부터 다른 접근점으로 연결될 수 있도록 하기 위해 접근점이 다른 접근점으로 조정되는데 걸리는 시간의 양이다.
소프트웨어 유틸리티와 하드웨어 장치들은 데이터 통신 네트워크의 수명동안 데이터 통신 네트워크의 성능 통계를 측정하도록 개발되어 왔다. 여기서는 보다 일반적인 관련 툴(tool)의 일부만을 간략하게 설명하기로 한다.
많은 수의 명령어 라인 툴(command line tools)이 컴퓨터 사용자로 하여금 연결시의 대략적인 네트워크 성능을 빠르게 측정할 수 있도록 하는데 유용하다. 또한, 많은 수의 명령어 라인 프로그램들이 윈도우즈(windows), 유닉스(UNIX) 및 매킨토시(Macintosh) 운영체계에서 널리 이용되고 있고 데이터 네트워크 상에서 진단 및 조정(troubleshooting) 작업을 수행하는데 어느 정도는 유용하다. 이러한 명령어 라인 프로그램의 예로는 ping과 traceroute가 있다. 먼저, ping 명령어 라인 프로그램을 이용하는 경우, 상이한 데이터 네트워크 장치들간의 대략적인 데이터 지연을 측정하는 것과 네트워크 연결이 두 장치간에 사용 가능함을 확인하는 것이 가능하다. 네트워크 연결은 통상 네트워크 패킷들을 송신기로부터 수신기로 중계하는 개별 장치들로 구성된다. 이는 네트워크 연결이 최초 송신기와 의도된 수신기간 몇 개의 실제 전송들로 구성될 수 있음을 의미한다. 여기서, 상기 각 개별 중계부를 링크라 칭한다. 일반적으로 완전한 네트워크 연결은 몇 개의 링크들로 구성된다. 따라서, traceroute를 이용하는 경우, 송신기와 수신기 사이에서 중계기간 사용 가능한 경로가 결정될 수 있고, 결국 네트워크 전송에 의해 이용되는 정확한 링크를 알 수 있게 된다. 또한, traceroute를 이용하는 경우, 상기 각 개별 링크를 통과하는데 걸리는 시간이 측정될 수 있고, 적절하게 동작하지 않는 개별 링크들이 식별될 수 있다.
또한, 운영체계와 함께 포함되지 않은 다양한 명령어 라인 툴이 보다 정확하지만 여전히 대략적인 네트워크 측정 작업을 위해 개발되어 왔다. 이러한 툴의 예로는 ttcp와 tcpdump가 있다. 상기 ttcp는 http://www.pcausa.com/Utilities/pcattcp.htm에서 알 수 있는 바와 같이 Test TCP를 나타내는 것으로서, 처음에는 BSD 리눅스 운영체계를 위해 제작된 프리 유틸리티이나, 현재 마이크로소프트 윈도우즈는 물론 그 밖의 UNIX 운영체계에서도 사용 가능하다. ttcp는 사용자로 하여금 버퍼 사이즈, 다양한 로우 레벨 TCP 또는 UDP 옵션들을 조절할 수 있도록 하고 송신되는 정확한 데이터를 조절할 수 있도록 하는 기본적인 포인트 대 포인트(point-to-point) 방식의 처리량 측정 프로그램이다.
한편, 상기 tcpdump는 패킷 스니퍼(packet sniffers)라 칭해지는 툴 종류로부터 비롯된 간단한 유틸리티이다. 패킷 스니퍼는 네트워크 관리자로 하여금 네트워크 상에서 실제 패킷들의 헤더(header) 및 푸터(footer) 정보를 포함한 내용을 볼 수 있도록 해준다. 상기 tcpdump는 사용자로 하여금 호스트(host)에 의해 수신 된(그 호스트를 위해 반드시 의도된 것은 아니지만) 패킷들을 볼 수 있도록 하고(또는 알 수 있도록 하고), 또한 사용자의 배치 가능한 패턴에 대응하는 모든 헤더들을 디스플레이할 수 있도록 한다. 상기 tcpdump는 사용자가 정확한 네트워크 트래픽(traffic)을 직접적으로 볼 수 있도록 해주기 때문에 네트워크 연결을 조정(troubleshooting)하는데 유용한 툴이다.
한편, pathchar는 송신하는 테스트 패킷의 크기를 변화시키고 다수의 네트워크 지점으로의 패킷 전송의 대기 시간(latency)을 측정함으로써 데이터 통신 네트워크에서 각 네트워크 중계기(예를 들어, 라우터, 허브 또는 스위치) 사이의 처리량을 측정할 수 있는 유닉스(UNIX) 명령어 라인 유틸리티이다. 이 툴의 기능은 traceroute와 매우 유사하나, 대기 시간(latency)만이 아닌, 처리량을 측정하는 능력(비록 간접적이기는 하나)을 더 가지고 있다. 상기 pathchar는 측정하는 링크에서 네트워크 하드웨어에 의해 오직 제한된다. 이 프로그램은 허브, 스위치, 또는 테스트 패킷에 대한 응답 신호(acknowledgements)를 전송하는 컴퓨터를 필요로 한다. 이는 이더넷 브릿지(Ethernet bridges)와 같이 응답 신호(acknowledgements)를 전송하지 않는 보이지 않는 링크들이 pathchar에 의해 개별적으로 측정될 수 없음을 의미한다.
몇 개의 회사들이 네트워크의 측정, 감시, 추적 및 예측하는 유틸리티를 제작하고 있다. 이하 통상적으로 이용되는 일부 유틸리티를 설명하기로 한다. 선택된 툴은 네트워크 성능 측정 및 에셋 추적(asset tracking)의 기술분야 상태를 보여주는 예가 된다.
netViz Corporation에 의해 제작된 netViz는 네트워크 관리자로 하여금 물리적 위치와 논리적 레이아웃에 의해 네트워크 장비를 추적할 수 있도록 하는 비쥬얼 데이터 베이스 프로그램이다. 이 프로그램은 사용자로 하여금 네트워크의 설정, 위치 및 구조를 입력할 수 있도록 하고 상대방 네트워크의 에셋(asset)들을 추적할 수 있도록 한다. 이 툴은 2차원적인 지도 또는 빌딩의 평면도 상에서 데이터를 저장할 수 있으나, 3차원적인 방법으로는 장치들을 추적할 수 없다. 또한, 이 툴은 네트워크 시험, 측정 또는 감시 기능을 제공하지 않거나, 데이터 통신 네트워크에 대한 통신 예측 또는 성능의 영상화 능력을 지원하지 않는다. 이는 단지 에셋(assets)의 정확하고 유용한 추적을 위한 데이터베이스일 뿐이다.
한편, NetIQ Corporation(구 Ganymede Software, Inc.)은 Chariot라 불리우는 네트워크 감시 및 예측 툴을 제작하고 있다. 상기 Chariot은 오늘날 사용 가능한 모든 네트워크 형태, 운영체계 및 프로토콜에 대한 처리량 및 그 밖의 많은 네트워크 통계들을 측정할 수 있다. 이 프로그램은 데이터를 수집하기 위하여 하나의 서버와 몇 개의 작은 에이전트 프로그램(agent programs)을 이용한다. 상기 서버는 사용자의 컴퓨터 상에 설치된 각 에이전트 프로그램을 네트워크를 통해 정기적으로 체크하고 그 결과들이 서버에 저장되는 동안 에이전트 프로그램들을 이용하여 네트워크 특성들을 측정한다. 이러한 에이전트(agents)들은 서버로의 또는 상호간의 네트워크 연결을 측정할 수 있고 네트워크 프로그램의 트래픽 패턴들과 하나 또는 그 이상의 가상 사용자의 원하는 이용 패턴을 시뮬레이션할 수 있다. 이 프로그램은 또한 예상되는 네트워크 트래픽과 조건들을 예측하기 위하여 측정 데이터를 이용할 수 있다.
한편, Visonael Corporation(구 NetSuite Development Corporation)은 NetSuite, Audit, Design 및 Advisor를 포함한 몇 개의 네트워크 추적 및 측정 제품들을 제작하고 있다. 이 소프트웨어 제품들은 이용중인 네트워크 장비를 자동으로 검출할 수 있다. 이 정보는 물론 수동으로 입력된 정보는 네트워크의 물리적 또는 논리적 도표 상에 배치될 수 있다. 또한, Visonael은 네트워크가 적절하게 배치되었는지를 검증하는 제품을 제공하고 상대방의 네트워크에 구조 변경 및 업그레이드를 추천할 수 있다. 이 소프트웨어 제품들은 사이트-특정(site-specific) 방법으로 성능을 예측 또는 측정할 수 없고 무선 기반의 데이터 통신 네트워크의 성능을 예측할 수 없다.
SAFCO Technologies, Inc.(현재 Agilent Technologies의 일부임)는 최근 몇 개의 무선 데이터 측정 및 예측 제품들을 생산하고 있다. 이 SAFCO는 DataPrint라는 이름의 제품을 제작하고 있는데, 이는 이동 전화 데이터 네트워크의 다양한 데이터 성능 파라미터들을 측정하는데 이용된다. 특히, WIZARDR 제품은 무선 전화 네트워크의 전체 용량과 서비스 품질(Quality of Service)에 대한 무선 데이터 전송의 결과 분석을 지원한다.
한편, Wireless Valley Communications, Inc.는 Siteplanner라는 이름의 새로운 개념의 제품을 생산하고 있는데, 이는 물리적으로 정확한 3차원 환경 모델에서 데이터 통신 네트워크의 사이트-특정(site-specific) 네트워크 성능을 측정하고 추적할 수 있도록 되어 있다. 상기 SitePlanner는 임의의 인터넷 프로토콜(IP) 데이터 통신 네트워크에서 임의의 유선 또는 무선 네트워크 연결에 대한 처리량, 패킷 잠재(packet latency) 및 패킷 오류율을 측정하기 위하여 LANFielder라 불리는 소프트웨어 모듈을 이용한다. 또한, 상기 SitePlanner는, 사이트 특정(site specific)의 방법으로 정확한 측정 및 성능 예측이 이루어질 수 있도록, 물리적으로 정확한 방법으로 완전한 네트워크를 모델링할 수 있다. 또한, 상기 SitePlanner는 네트워크의 논리적 레이아웃을 물리적 레이아웃과 동시에 저장할 수 있다. 이 툴은 또한 Bill of Materials 포맷을 이용하여 임의의 통신 네트워크의 논리적 상호 연결(logical interconnection) 및 사이트-특정 모델(site-specific model)을 저장한다.
네트워크 측정 및 에셋(asset) 관리 툴에 더하여 무선 데이터 통신 네트워크 성능의 분야에서 매우 많은 연구가 진행되고 있다. 이하 본 발명이 속한 기술분야에서 이루어지고 있는 연구 작업을 설명하기로 한다.
Xylomenos와 Polyzos는 몇 개의 고정된 IEEE 802.11 무선 LAN 네트워크 연결을 통해 송신된 UDP 및 TCP 패킷들의 성능에 대해서 연구해오고 있다[Xylomenos, G., Polyzos, G. C. "TCP and UDP Performance over a Wireless LAN" Proceedings of IEEE INFOCOM, 1999]. 이 연구는 소프트웨어 실행 이슈와 운영체계 결함에 의해 야기되는 처리량 제한에 집중되어 왔다. 상기 연구자들은 UDP 및 TCP 처리량 테스트를 수행하기 위하여 명령어 라인 유틸리티 ttcp, tcpdump 및 nstat의 Linux 수정 버전을 이용하였다. 모든 측정들이 3개의 고정 위치 사이에서 실시되었으며 무선 LAN 카드의 형태(PCMCIA 또는 ISA)와 최종 사용자 컴퓨터 하드웨어(예를 들어, 48MB의 램이 설치된 펜티엄 150과 64MB의 램이 설치된 펜티엄 200 MMX)를 달리하는데 초점이 맞추어졌다. 상기 연구자들이 얻어낸 결과는 네트워크 프로토콜 및 리눅스 운영체계 실행에서의 변화를 위한 권장사항들이다. 측정들은 네트워크 처리량에 대한 상이한 물리적 위치의 효과들과 무선 통신 채널에서의 변형 효과를 고려하지 않았다.
Maeda, Takaya 및 Kuwabara는 무선 LAN 성능의 측정 결과와 무선 LAN 네트워크의 성능을 예측하기 위한 Ray 추적 기술의 유효성을 발표한 바 있다[Maeda, Y., Takaya, K., and Kuwabara, N., "Experimental Investigation of Propagation Characteristics of 2.4 GHz ISM-Band Wireless LAN in Various Indoor Environments," IEICE Transactions in Communications, Vol. E82-B, No. 10 Oct 1999]. 측정들은 작고 높은 무선 주파수(radio frequency, RF)로 조절된 환경에서 추적되었고, 무선 LAN 처리량 및 BER이 무선 채널의 지연 스프레드(delay spread)와 상호 관련됨을 보여주었다. 그러나, 이들 연구자들은 레이 트레이싱 기술(ray tracing technique)에 의해 출력되는 예측된 지연 스프레드 프로필(delay spread profile)로부터 비트 오류율 또는 처리량을 실제로 예측하는 어떠한 방법도 소개하지 않았다.
Duchamp와 Reynolds는 IEEE 802.11 무선 LAN, 다양한 거리에 대한 패킷 처리량 측정 결과를 소개한 바 있다[Duchamp, D., and Reynolds, N. F., "Measured Performance of a Wireless LAN," Local Computer Networks, 1992. Proceedings., 17th Conference on, 1992]. 이 측정들은 단층 복도에서 수행되었으며, 따라서 표본 환경을 측정할 수 없는 문제가 있었다. 이들 연구자들은 그들의 결과들을 예측하기 위한 모델을 소개하지 않았으며, 임의의 컴퓨터 예측 기술을 확인하려는 시도 또한 하지 않았다.
Bing 또한 IEEE 802.11 무선 LAN의 성능의 측정 결과들을 소개한 바 있다["Measured Performance of the IEEE 802.11 Wireless LAN," Local Computer Networks, 1999. LCN'99. Conference on, 1999]. Bing은 지연 및 처리량의 측정뿐만 아니라 이론에 기초한 다양한 무선 LAN 구조의 처리량 및 지연 시간 도표를 소개하였다. 그러나, 그 결과들은 최적 결과들로서 제공될 뿐이다. 무선 채널이 전체 처리량 및 지연 시간에 대한 가장 가능성이 없는 효과를 갖는 방법으로 모든 측정들이 수행되었다. 그러므로, 소개된 결과들은 가장 가능성 있는 결과들에 대한 상측 경계일 뿐이며 사이트-특정(site-specific) 무선 LAN 성능 예측 기술로 확장될 수 없다.
Hope와 Linge는 Okumura 모델을 이용함으로써 실외 환경에서 무선 LAN 네트워크의 커버리지 면적(coverage area)을 예측하기 위해 필요한 파라미터들을 계산하는데 측정들을 이용해왔다. 이 연구자들은 Okumura 모델의 필요한 파라미터들을 계산하기 위해 표준 IEEE 802.11 무선 LAN 모뎀들을 이용하여 실외 측정을 수행하였으며, 그 결과들을 소개하였다[Hope, M. and Linge, N., "Determining the Propagation Range of IEEE 802.11 Radio LAN's for Outdoor Applications," Local Computer Networks, 1999. LCN'99. Conference on, 1999]. 이러한 결과들을 이용하 여, 실외의 커버리지 면적이 계산될 수 있었다. 그러나, 그 결과로는 사용자가 무선 LAN의 처리량(throughput) 또는 대기 시간(latency)에 의한 성능 예측을 할 수가 없다.
이하 본 발명에 관련된 특허들을 나열하면 다음과 같다.
특허 No. 5,491,644로서, L. W. Pickerting 등에 의하여 출원된 "Cell Engineering Tool and Methods";
특허 No. 5,561,841로서, O. Markus에 의하여 출원된 "Method and Apparatus for Planning a Cellular Radio Network by Creating a Model on a Digital Map Adding Properties and Optimizing Parameters, Based on Statistical Simulation Results";
특허 No. 5,794,128로서, K. H. Brockel 등에 의하여 출원된 "Apparatus and Processes for Realistic Simulation of Wireless Information Transport System";
특허 No. 5,949,988로서, F. Feisullin 등에 의하여 출원된 "Prediction System for RF Power Distribution";
특허 No. 5,987,328로서, A. Ephremides와 D. Stamatelos에 의하여 출원된 "Method and Device for placement of Transmitters in Wireless Networks";
특허 No. 5,598,532로서, M. Liron에 의하여 출원된 "Method and Apparatus for Optimizing Computer Networks";
특허 No. 5,953,669로서, G. Stratis 등에 의하여 출원된 "Method and Apparatus for Predicting Signal Characteristics in a Wireless Communication System";
특허 No. 6,061,722로서, W. J. Lipa 등에 의하여 출원된 "Assessing Network Performance without Interference with Normal Network Operations";
특허 No. 5,831,610로서, D. L. Tonelli 등에 의하여 출원된 " Designing Networks";
특허 No. 5,821,937로서, Tonelli 등에 의하여 출원된 "Computer Method for Updating a Network Design";
특허 No. 5,878,328로서, K. K. Chawla 등에 의하여 출원된 "Method and Apparatus for Wireless Communication System Organization".
특허 츨원번호 09/352,678, 09/221,985, 09/318,842, 09/318,841, 09/318,840에서 설명되고 있는 현존 제품 SitePlanner와, 그 이전에 인용된 그 밖의 발명들은, 그 제품들이 물리적 위치에 대하여 임의의 통신 네트워크와 직접적으로 관련된 무선 주파수(radio frequency) 효과들을 예측할 수 있기 때문에, 통신 네트워크를 설계, 측정 및 최적화하는데 유용하다. 즉, 종래기술로서, 통신 네트워크의 물리적 레이아웃 정보와 그 하드웨어 구조를 이용하는 것은, 모델링된 물리적 위치의 경우에서, 예측된 수신 신호 강도 세기(Received Signal Strength Intensity, RSSI), 신호 대 잡음비(Signal to Noise Ratio, SNR), 상대적인 수신 파워 세기(relative received power intensity), 최적의 서버, 및 동등 파워 위치(equal power location)는 물론, 음성 및 데이터 네트워크를 위한 그 밖의 유용한 파라미터들의 시각적인 디스플레이를 제공할 수 있다. 이러한 통계들은 무선 네트워크의 포워드 링크(forward link, 송신기로부터 수신기로의 링크), 또는 리버스 링크(reverse link, 최초 수신기로부터 최초 송신기로의 응답) 방향에 대하여 예측될 수 있다. 이러한 예측들의 사이트-특정(site-specific) 특성은 통신 네트워크 질의 빠르고 유용한 영상화로 직접 옮겨진다. 그러나, 종래에는 다경로 전파(multipath propagation), 다중 소스(sources)로부터의 데이터 전송 다중 간섭, 프로토콜 신호(signaling protocol), 동기화 방법 등에 의해 동시에 영향을 받는 실제 네트워크 동작 성능 파라미터들의 값을 결정하게 되는 복잡한 것들을 적절하게 모델링(예, 예측)하는 방법을 고려할 수가 없었다. 또한, 서로 다른 모뎀 벤더(vendors)들이 다경로(multipath), 다중 접근 간섭(multiple access interference), 프로토콜 타입, 패킷 크기 및 잡음 등을 완화시키거나 처리하기 위한 상이한 독점적 방법들을 가지고 있기 때문에, 실제 사이트-특정(site-specific) 환경의 3-D 물리적 모델에서 비트 오류율, 데이터 처리량, 지연 시간, 및 서비스 기준들(metrics)의 품질을 예측하는 것은 매우 어려운 작업이며, 이는 지금까지 해결되지 않고 있다. 즉, 현 기술 상태에서 측정 및 디스플레이하는 방법과 기본적인 통신 기준들(metrics)의 경우 예측을 수행하는 방법이 알려져 있지만, 신뢰할 수 있는 사이트-특정(site-specific)의 방법으로 광범위한 주요 데이터 네트워크 성능 파라미터들의 특정 예측 알고리즘을 제공하고 있지 못하다. 정확히 모델링된 3-D 물리 환경을 고려할 수 있고 특정 구성요소의 레이아웃 지식을 활용하는 무선 네트워크 성능 예측 엔진이 종래에는 알려져 있지 않았으며, 무선 또는 유선 네트워크의 채널 내 요인들은 물론 실제 네트워크 성능으로 작용하는 네트워크의 모든 구성요소들에 대한 가능한 한 모든 물리적, 전기적, 논리적 요인들을 고려해야 하는 복잡한 특성 때문에 명확히 제시되고 있지 못하다.
통신 네트워크 분야의 이전에 간행된 문헌들에서는 3차원적인 사이트-특정(site-specific) 네트워크 성능 기준을 정확히 예측하는 능력이 설명되어 있지 못하다. 앞서 언급된 Maeda, Y. 등의 문헌[Maeda, Y., Takaya, K., and Kuwabara, N., "Experimental Investigation of Propagation Characteristics of 2.4 GHz ISM-Band Wireless LAN in Various Indoor Environments," IEICE Transactions in Communications, Vol. E82-B, No. 10 Oct 1999]에서는 무선 채널의 지연 스프레드(delay spread)를 예측하는 능력이 설명되어 있으며, 이러한 예측이 처리량(throughput)과 상호 관련되어 있으나, 이에 설명된 방법으로는 실제로 처리량 또는 임의의 다른 네트워크 성능 기준을 예측할 수 없다. 일부 종래기술에 따르면 어느 정도의 물리적 정확성을 가지는 2차원 방식으로 네트워크 에셋(assets)을 추적하는 능력을 설명하고 있으나, 이러한 제품들은 유사하거나 또는 상이한 물리적 환경(예, 설비)에 대한 앞으로의 네트워크 성능을 예측하는 능력을 설명하고 있지는 못하다. 많은 제품들이 네트워크 성능 기준의 측정을 가능하게 하고 있으나, 어떠한 종래기술도 네트워크 성능 파라미터들을 예측하기 위한 목적으로 물리적으로 설치된 기본 구성요소들을 갖는 물리적 환경의 3-D 표현을 설명하고 있지 못하다. 더욱이, 데이터 통신 네트워크의 에셋(assets)을 직접 측정 및 추적하고 네트워크 성능 기준을 예측하며 네트워크 성능 기준을 3차원적 사이트-특정(site-specific) 방식으로 영상화할 수 있는 어떠한 툴이나 발명도 존 재하고 있지 않다.
또한, 종래기술의 어떠한 것도 현재 네트워크로부터 얻어진 이전의 측정들을 이용하거나 또는 데이터 통신 네트워크 내 특정 구성요소들의 사이트-특정 레이아웃 세부사항들을 이용한 복잡한 네트워크 파라미터들의 정밀하면서도 사이트-특정(site-specific) 방식의 3차원적인 성능 예측을 수행할 수 있는 발명을 고려하고 있지 못하다. 더욱이, 종래기술의 어떠한 것도 실제의 네트워크 시스템 또는 에이전트의 시스템을 이용하는 서브시스템(subsystem)으로부터 사이트-특정의 네트워크 성능 파라미터들을 자주적으로 측정하지 못했으며, 따라서 동일하거나 유사한 또는 상이한 물리적 환경에서 앞으로의 네트워크 성능을 위한 3-D 예측 모델을 만들어내기 위하여 특정 3-D 위치 및 그 측정 에이전트의 측정 결과를 응용하지 못했다. 또한, 종래기술의 어떠한 것도 3-D 사이트-특정(site-specific) 방식으로 네트워크 성능을 측정하고 예측하기 위한 목적으로 현장에서 네트워크 성능 파라미터들을 측정하는 능력과 원격 예측 엔진과 공유될 수 있는 네트워크 성능 파라미터를 위한 예측 엔진을 만들어내는 능력을 가지는 측정 및 예측 엔진의 계층적인 시스템을 개발하지 못했다.
본 발명은, 보다 정확한 사이트-특정(site-specifc)의 3차원적 방식으로 무선 및 유선 네트워크 성능 예측 및 영상화를 제공하기 위하여, 그리고 처리량, 대역폭, 서비스의 품질, 비트 오류율, 패킷 오류율, 프레임 오류율, 드롭 패킷율, 패킷 잠재, 왕복 시간, 전파 지연, 전송 지연, 처리 지연, 대기 지연, 네트워크 용량, 패킷 지터, 대역폭 지연 곱 및 통화 채널 전환 지연 시간 등과 같이 소위 성능 파라미터라 불리는 주요 데이터 통신-특정 성능 기준들의 측정을 제공하기 위하여, 종래의 불명료했던 기술들을 확장한다. 여기서 설명하고자 하는 본 발명은 상기한 성능 파라미터들을 위해 제공된 새로운 측정 기술들을 가능하게 한다. 더욱이, 상기한 성능 파라미터들의 예측 방법들을 개시하며, 이는, 예측된 성능 파라미터 값들의 계산을 위해, 네트워크 측정 또는 기타 다른 수단으로부터 유도된 적용 값들을 이용하고, 또한 무선 주파수 환경, 3-D 물리적 네트워크 레이아웃, 사이트-특정 환경의 채널 전파 특성, 및 구성요소들의 특정한 물리적 레이아웃을 이용한다.
본 발명은 데이터 통신 네트워크의 성능을 예측, 측정 및 최적화할 수 있다. 또한, 본 발명은 물리적으로 정확한 3차원적 환경의 컴퓨터 표현 또는 모델 내에서 완전히 배치되거나 계획된 통신 네트워크의 상세한 레이아웃을 표현할 수 있다. 이는 본 발명으로 하여금, 네트워크 본체, 구성요소, 서브시스템(subsystem), 그리고 실제 또는 계획된 네트워크를 만들어내는데 이용되는 시스템에 관한 특정 정보를 이용하는 동안, 물리적 환경의 사이트-특정(site-specific) 표현 내에서 측정값들을 저장하고 성능 예측값들을 결정할 수 있도록 한다. 알려진 또는 할당된 3-D 위치를 갖는 측정 에이전트(agents)들은, 그 원위치에서, 서버 프로세서로 송신되는 성능 파라미터를 측정하는데 이용된다. 상기 서버 프로세서는 환경에 대한 정확한 3-D 모델을 구비하고 있고, 측정된 데이터를 처리할 수 있으며, 또한 측정 데이터와는 독립적일 수 있거나 측정 데이터를 이용할 수 있는 사이트-특정(site specific)의 정보를 이용하여 예측 모델들을 제공할 수 있다. 또한, 상기 서버 프로세서는 계층적인 방식으로 다른 서버 프로세서들과 통신할 수 있으며, 이에 다수의 원격 또는 연결된 네트워크로부터의 데이터 융합이, 조립되고(assembled), 예측 성능 모델들의 생성을 위해 이용될 수도 있는 측정값들의 표시 및 목록 작성에 이용될 수 있다. 또는, 상기 각 서버 프로세서는 물리적 네트워크의 특정 지연 시간(specific delay times), 통과 시간(transit times), 전파 효과(propagation effects), 그리고 다경로 및 잡음 지수(multipath and noise factors)는 물론, 단순히 물리적 구성요소들의 사이트-특정(site-specific) 레이아웃을 고려하여, 측정된 데이터의 이용 없이 예측 성능 모델들을 계산할 수 있다. 또한, 본 발명은 처리량(throughput), 대역폭(bandwidth), 서비스의 품질(quality of service), 비트 오류율(bit error rate), 패킷 오류율(packet error rate), 프레임 오류율(frame error rate), 드롭 패킷율(dropped packet rate), 패킷 잠재(packet latency), 왕복 시간(round trip time), 전파 지연(propagation delay), 전송 지연(transmission delay), 처리 지연(processing delay), 대기 지연(queuing delay), 네트워크 용량(network capacity), 패킷 지터(packet jitter), 대역폭 지연 곱(bandwidth delay product) 및 통화 채널 전환 지연 시간(handoff delay time)을 임의의 환경의 사이트-특정 3차원 모델에서 예측할 수 있다. 또한, 본 발명은 상기한 성능 기준 모두를 측정 및 예측할 수 있고, 데이터 통신 네트워크의 물리적으로 정확한 3차원 모델 및 상기 모델이 설치된 환경에 결과들을 저장할 수 있다. 더욱이, 본 발명은 임의의 데이터 통신 네트워크의 측정 및 예측된 성능 기준을 환경의 3차원적인 사이트-특정 모델에 디스플레이할 수 있다. 이러한 능력은 유선 또는 무선 네트워크를 위한 강력한 설계 환경을 제공하며, 이는 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진자로 하여금 데이터 네트워크 통신 성능 기준을 기존에 알려지지 않았던 방법을 이용하여 3차원적인 사이트-특정(site-specific) 방식으로 보다 빠르게 설계, 측정, 예측, 최적화 및 영상화할 수 있도록 한다.
도 1은 통신 네트워크를 통한 데이터 전송의 예를 보인 개략도이고,
도 2는 아날로그 신호로부터 디지털 신호가 생성됨을 보인 파형도이며,
도 3은 비트, 패킷 그리고 프레임간 차이를 보여주는 도면이고,
도 4는 데이터 통신 네트워크의 트리 뷰(Tree View)의 각 노드에 디스플레이된 데이터를 보여주는 도면이며,
도 5는 환경의 3-D 사이트-특정 모델을 생성하는 방법을 보인 플로우차트이고,
도 6은 예측을 이용하여 데이터 통신 네트워크를 최적화하는 방법을 보인 플로우차트이며,
도 7은 측정을 이용하여 데이터 통신 네트워크를 최적화하는 방법을 보인 플로우차트이고,
도 8은 예측 및 측정을 이용하여 데이터 통신 네트워크를 최적화하는 방법을 보인 플로우차트이다.
본 발명은 데이터 통신 네트워크의 성능을 설계, 측정, 예측 및 최적화하는 시스템 및 방법에 관한 것이다. 본 발명은 컴퓨터 데이터 베이스 환경에 저장된 통신 네트워크의 컴퓨터에 의해 생성된 정확한 3차원 모델을 이용한다. 또한, 본 발명은 사용자로 하여금 네트워크 케이블, 허브(hubs), 라우터(routers), 스위치, 브릿지(bridges), 무선 접근점(wireless access points, 증폭기, 스플리터(splitter), 안테나(포인트, 전방향성, 방향성, 리키 피더(leaky feeder), 분산, 배열 등), 송수신기, 종단장치(terminators) 그리고 기타 통신 및 컴퓨터 네트워킹 장비 등을 그들의 실제 모델링된 물리적 위치에 배치할 수 있게 한다. 본 발명은 사용자로 하여금 임의의 3-D 사이트 특정 모델링된 물리적 위치에 임의의 통신 네트워크의 성능을 영상화하고 예측 및 최적화할 수 있도록 하기 위하여 기반구조의 물리적 레이아웃의 매우 정확한 모델을 이용한다.
본 발명의 실시예는 논리적 연결과 물리적 위치 관점으로부터 사이트-특정(site-specific) 통신 네트워크 하드웨어를 모델링할 수 있다. 본 발명은 데이터 통신 네트워크의 물리적으로 정확한 사이트-특정(site-specific) 모델과 함께 데이터 통신 네트워크에 적합한 잘 알려진 계층적, 논리적 연결 개념(때로는 위상적 레이아웃(topological layout)이라 불리기도 하는)을 이용한다. 이전의 발명은 네트워크 구성요소의 상호간 위상적(topological) 레이아웃 또는 상관적(relational) 레이아웃에만 초점을 두었다. 그러나, 본 발명은 특정 3-D 모델링을 이용하며, 따라서 네트워크 성능 예측, 측정, 그리고 네트워크의 정확한 물리적 디멘져닝(dimensioning)을 활용하는 설계 특성을 동시에 제공하면서 매우 정확한 에셋(assets) 관리 및 실제 설치된 장비의 설비 추적을 가능하게 한다. 또한, 본 발명은 벤더(vendor), 모델 넘버, 네트워크 하드웨어 타입, 운영체계 버전과 같이 네트워크에서 이용되는 모든 객체의 중요한 네트워크-특정(network-specific) 및 장비-특정(equipment-specific) 특성의 목록을 동시에 저장한다. 이하 계층(hierarchical), 트리(tree) 기반의 네트워크 모델을 레이아웃 뷰(Layout View)로 정의한다. 또한, 물리적으로 정확한, 네트워크의 사이트-특정(site-specific) 모델을 사이트 뷰(Site View)라 정의하며, 이에 따라 3-D 환경 모델 내 특정 아이템 또는 노드를 선택할 때 각 장치의 특성을 디스플레이, 저장 또는 출력할 수 있다. 또한, 네트워크 하드웨어 및 소프트웨어 구성요소들은 레이아웃 뷰와 사이트 뷰 중 어느 하나를 이용, 실시간으로 상호 작용하여 복귀되거나, 제거, 재배치 또는 새로운 위치로 이동될 수 있다. 실제 공간 위치의 정확한 디멘져닝(dimensioning)으로 환경의 3-D 사이트 특정 모델에서 네트워크를 추적 및 설계하는 이러한 각 방법들이 이후 설명되는 바, 이는 모델링된 데이터 통신 네트워크를 위한 Bill of Materials을 생성하기 위해서 이용되며, 이에 따른 바람직한 실시예가 2000년 8월 4일 제출되어 특허 출원중인 "Method and System for design or deploying a communications network which considers component attributes"에서 설명되고 있다.
레이아웃 뷰(Layout View)에 포함된 일부 정보의 예로서, 데이터 통신 네트 워크의 계층적 레이아웃이 첨부한 도 4에 도시되고 있다. 이에 도시한 바와 같이, 네트워크 내 모든 하드웨어를 디스플레이하는데 트리 구조(tree structure)가 이용된다. 트리에서 각 노드는 네트워크 장비에서 구동되는 소프트웨어 및 펌웨어의 버전 수 및 설정은 물론 데이터 통신 네트워크 하드웨어의 실제 물리적 위치, 논리적 레이아웃, 그리고 전기적, 광학적 및 전자기적 연결과, 장치 처리량, 대역폭, 서비스의 품질, 비트 오류율, 패킷 오류율, 프레임 오류율, 드롭 패킷율, 패킷 잠재, 왕복 시간, 전파 지연, 전송 지연, 처리 지연, 대기 지연, 네트워크 용량, 패킷 지터, 대역폭 지연 곱 및 통화 채널 전환 지연 시간을 포함하는 장비의 알려진 성능 파라미터들을 추적하는데 이용되는 정보를 포함하게 된다.
본 발명의 사이트 뷰(Site View)는 네트워크가 위치된 환경의 사이트-특정 모델 내에 모든 네트워크 장치들을 디스플레이하는, 물리적으로 정확한 3차원적 모델링 능력을 가진다. 즉, 본 발명의 바람직한 실시예는 각 모델링된 하드웨어와 소프트웨어 장치들로 하여금 3차원적의 정확한 방식으로 배치될 수 있도록 하고 데이터 통신 네트워크와 관련된 장치의 특성을 추적할 수 있도록 한다. 이 핵심 특성으로는 각 구성요소의 상부, 하부 및 "대표적인(typical)" 명세사항들은 물론 하드웨어 타입, 하드웨어 구조, 소프트웨어 타입, 소프트웨어 구조, 운영체계 버전과 같은 아이템들이 포함된다. 상기 명세사항들은 처리량, 대역폭, 서비스의 품질, 비트 오류율, 패킷 오류율, 프레임 오류율, 드롭 패킷율, 패킷 잠재, 왕복 시간, 전파 지연, 전송 지연, 처리 지연, 대기 지연, 네트워크 용량, 패킷 지터, 대역폭 지연 곱 및 통화 채널 전환 지연 시간과 같은 주요 장치 또는 네트워크 서브시스템 작동 파라미터들을 포함하는 것일 수 있다. 이후 설명되는 바와 같이, 사이트 뷰(Site View)는 Wireless Valley Communication, Inc에 의해 기 출원중인 특허에서 설명된 선행 기술을 대신하며, 보다 복잡한 데이터 통신 네트워크에 대한 어려움 및 데이터 네트워크 예측의 해석, 설계 및 최적화 문제들을 고려한다. 특히, 이 새로운 발명은 무선 신호 강도(radio signal strength), 간섭(interference), 또는 다경로 단독보다 훨씬 복잡한 물리적 요인들에 기초한 성능 특성을 가지는 무선 및 유선 데이터 네트워크 시스템의 물리적, 사이트-특정 모델링 기술과 성능 예측 방법 및 설계 방법을 고려한다. 특히, 데이터 통신 네트워크의 경우, 공동 채널 네트워크 사용자 수, 패킷 재전송을 위해 이용되는 퍼시스턴시(persistency) 타입, 또는 무선 시스템의 다경로 전파 효과(multipath propagation effects)는 물론, 패킷 사이즈, 이퀄라이저 배치, 변조 방법론, 소스 및 오류 코딩 방법, 패킷 프로토콜에 관계된 많은 추가적인 요인들은 단지 음성 트래픽에 반대되는 것으로서 데이터 트래픽을 위해 설계된 통신 네트워크의 설계에서 고려되어야 할 추가적인 요인들을 제공한다.
현재 네트워크 설계자 또는 네트워크 시스템 관리자들이 직면하고 있는 한 가지의 어려움은 대부분의 네트워킹 장비가 다양한 네트워크 장치들을 실행시키기 위한 독점적이면서 비공개적인 그리고 특정 제공자(vendor)에 의해 달라지는 방법들을 이용한다는 점이다. 따라서, 예로 무선 네트워크에서 단지 기본적인 물리적 전파(propagation) 모델을 이용하여 신뢰할 만한 예측을 만들어내는 것은 어려운 일이다. Bluetooth, DSL, Voice over IP, 그리고 미래의 패킷 기반 셀룰러 라디오 네트워크 구성과 같은 데이터 전송 기술들이 증가함에 따라, 특정 네트워크 성능 파라미터를 예측하고 측정하는 능력은 더욱 더 중요해지고 있으며, 성능 파라미터를 위해 측정을 3-D 예측 모델로 적절히 통합시키는 능력 또한 보다 나은 네트워크 배치를 위해 중요해지고 있다.
본 발명은 회로가 스위치 되며 할당된 동작 채널마다 한 명의 사용자(또는 할당된 사용자 수)를 사용하는 기존의 셀 폰 또는 텔레폰 음성 통신 시스템과 비교하여 보다 광범위하고 불명료한 패킷-스위치(packet-switched) 데이터 통신 네트워크와 관련된 속성(attribute)들을 고려한다. 데이터 통신 네트워크는 패킷 기반 시스템에는 특유하며, 이전 통신 네트워크의 형태에는 유용하지 않은 성능 기준을 가진다. 이러한 이유로, 본 발명의 바람직한 실시예는 추가적으로, 특정 구성요소들의 물리적, 전기적, 그리고 논리적 특성들뿐만 아니라 각 네트워크 구성요소의 특정 물리적 그리고 공간적 위치를 기초로 한, 처리량, 대역폭, 서비스의 품질, 비트 오류율, 패킷 오류율, 프레임 오류율, 드롭 패킷율, 패킷 잠재, 왕복 시간, 전파 지연, 전송 지연, 처리 지연, 대기 지연, 네트워크 용량, 패킷 지터, 대역폭 지연 곱 및 통화 채널 전환 지연 시간을 예측할 수 있다. 성능 예측 방법은, 3-D 모델링된 환경 내의 물리적 위치를 포함하여, 3-D 모델링된 환경 내 네트워크의 구성된 Bill of Materials를 이용하여, 모든 장치 및 네트워크 장비들을 고려하고, 모델링된 네트워크 및 환경 내 임의의 원하는 위치에 대한 성능 예측을 할 수 있는데, 여기서 상기 임의의 위치는 방 내부가 될 수도 있고 사용자의 요구에 따라 방, 빌딩, 또는 다양한 입도의 실외 영역에서의 특정 위치가 될 수도 있다.
처리량, 대역폭, 서비스의 품질, 비트 오류율, 패킷 오류율, 프레임 오류율, 드롭 패킷율, 패킷 잠재, 왕복 시간, 전파 지연, 전송 지연, 처리 지연, 대기 지연, 네트워크 용량, 패킷 지터, 대역폭 지연 곱 및 통화 채널 전환 지연 시간 및 기타 다른 성능 파라미터들의 예측은 무선 구성요소들의 성능을 예측하고 정미(net) 네트워크 성능을 얻기 위해 그 결과들을 결합함으로써 수행될 수 있다. 유선 통신 링크의 성능을 예측하기 위해서는 특정 네트워크 설정들에 대한 각 유선 장비의 알려진 효과들, 또한 프로토콜 타입, 데이터 타입, 패킷 사이즈, 트래픽 이용 특성들, 펌웨어 타입, 운영체계 타입, 대표 네트워크 성능 특성들, 그리고 네트워크상의 대표, 평균, 피크 및 최소 트래픽 로드와 같이 작동 또는 성능 파라미터들로서 알려진 것들을 결합하는 것이 중요하다. 무선 네트워크 구성요소들의 경우, 전파(propagation), 신호 강도, 간섭(interference), 잡음에 관련된 추가적인 요인들이 고려되어야 한다.
한편, 본 발명의 바람직한 실시예로서, 데이터 통신 네트워크는 다수의 새로운 방법에서 성능 예측에 대한 특징을 가진다.
첫째로, 성능 예측은 실제 네트워크로부터 현장 측정(field measurement)을 기초로 한 것일 수 있으며, 여기서 예측 모델은 측정된 데이터에 맞춰진(fit) 것으로부터 만들어질 수 있다(실험-기반 모델). 이러한 현장 측정은, 데이터 컬렉터(data collector), 또는 물리적 환경 내에서 관측된 특정 네트워크 성능 기준들(metrics)을 지속적으로 측정 및 업데이트 하는 에이전트(agents)를 이용하여, 수동(manually) 또는 자발적으로(autonomously) 이루어질 수 있다. 상기한 데이터 컬렉터들은 물리적 환경 내의 특정 3-D 위치를 측정할 수 있거나 그 위치로 배정되는데, 여기서 상기 위치는 네트워크의 물리적 환경을 모델링 하는데 사용되는 컴퓨터 모델의 알려진 위치에 상당하는 위치로서, 알려져 있거나 측정 서버로 전송된 것이다. 상기 데이터 컬렉터들은 하나 또는 그 이상의 상기한 성능 파라미터들과 같은 관측된 네트워크 성능을 수동으로 또는 자발적으로 기록 또는 수집하는 개인(indivisual)일 수 있고, 또는 상기 측정 에이전트들은 앞서 열거한 다수의 네트워크 성능 파라미터들 중 하나 또는 그 이상을 정해진 바대로 측정하기 위한 목적으로 네트워크 장치의 상부에서 구동하는 소프트웨어 또는 하드웨어 또는 펌웨어 어플리케이션일 수 있다. 상기 에이전트는 고정되거나 휴대 가능한 것일 수 있고, GPS 또는 관성 항법 시스템 또는 사용자에 의해 활성화되는 관성 맵(inertial map)과 같은 위치 확인 장치일 수 있으며, 이에 의해 측정 위치가 서버 프로세서로 보내질 수 있게 되어 있다. 상기 에이전트는 나란히 배열되거나 원격으로 위치될 수 있는 서버 프로세서와 양방향 통신을 한다. 하나 또는 그 이상의 데이터 컬렉터 또는 에이전트로부터의 측정은 정해진 바에 따라 또는 주기적으로 수집된 후 무선 또는 유선수단에 의해, 실시간으로 또는 저장된 수단에 의해, 연결되거나 원격으로 위치된 서버 프로세서로 송신된다. 예를 들어, 측정치들이 개개의 에이전트들에 의해 기록된 후 고정 네트워크를 통해서 관측(observation)을 위해 모든 측정들을 통합하고 통계를 계산하는 프로세서로 송신된다. 상기 측정 소스들은 3-D에서 알려지거나 알려지지 않은 위치에 존재하며, 관측된 네트워크 성능을 전체적으로 추정하는데 이용된다. 상기 수집된 측정치들은 실시간으로 보내지거나, 저장 및 포워딩될 수 있으며, 또는 이메일, 월드 와이 웹, 무선, 유선 또는 광 링크(optical link)와 같은 여러 수단들을 통해 파일 전송으로 보내질 수 있고, 또는 저장장치에 넣어질 수 있다. 이 "in-situ" 측정 데이터는 사용시 3-D 위치와 함께 서버로 보내지며, 이 서버는 특정의 측정 정보를 목록화하고 처리한다. 상기 데이터 컬렉터로부터의 측정 정보를 이용하여, 상기 서버는 물리적 3-D 환경의 지식을 이용함으로써 그리고 다수의 수집된 입력 데이터들을 세상의 3-D 물리 표현과 관련된 성능의 보다 단순한 모델에 결합시킴으로써 예측 모델을 제공할 수 있다.
본 발명의 바람직한 실시예에서, 상기 서버는 각 네트워크 구성요소와 관련한 비용 및 유지 문제들을 고려하면서 모든 네트워크 구성요소와 그 전기적, 논리적, 기술적인 구조는 물론 모든 측정장치(사용 가능한)들의 물리적 위치를 저장하고 처리한다. 바람직한 실시예를 이용하는 경우, 하나 또는 그 이상의 에이전트로부터 측정 데이터를 수집하는 것에 의해, 그리고 미래의 네트워크 레이아웃이 설치전에 원하는 결과를 가질 수 있도록 하는 적절한 예측 엔진을 결정하기 위하여 서버에서 그들을 처리함에 의해, 데이터 통신 네트워크가 설계, 배치, 시험, 예측, 측정, 최적화 및 유지될 수 있다. 서버 엔진은 컴퓨터의 시각적인 디스플레이 또는 저장된 수단(예측된 성능 파라미터와 측정된 성능 파라미터들을 비교하는 ASCⅡ 파일과 같은)으로 예측들이 측정들과 비교될 수 있도록 각 측정 에이전트(사이트-특정 정보를 가지는)로부터 사이트-특정 방식으로 측정 결과들을 디스플레이할 수 있다.
상기 각 측정 에이전트가 서버일 수 있고 또한 측정 데이터를 네트워크 구성요소들과 물리적 환경의 사이트-특정(site-specific) 3-D 레이아웃과 결합시킬 수 있음을 아는 것이 중요하다. 따라서, 각 측정 에이전트는 특정 네트워크의 다수의 상이한 물리적 위치가 성능을 위해 측정 및 예측될 수 있도록 중앙으로 집중된 프로세서로서의 역할을 할 수 있다. 서버는 측정 에이전트들과 연결되거나 원격으로 위치할 수 있고, 상기 측정 에이전트는 예측 모델을 만들기 위해 측정들을 수집, 디스플레이, 저장 및 이용한다. 측정 에이전트들로부터 측정 데이터를 수신받는 원격 서버의 경우에서, 특정 서버 프로세서로부터 물리적으로 매우 멀리 떨어진 네트워크의 성능을 원격으로 감시할 수 있고 예측할 수 있다.
또한, 측정 에이전트들은, 상이한 패킷 전송률, 관측 간격, 평균 산출 간격, 프로토콜 타입, 또는 당해 업자가 적합한 네트워크 최적화를 위해 생각해 낼 수 있는 그 밖의 지각 가능한 변화들과 같은 상이한 형태의 측정들을 수행하기 위해서 조율 또는 지시받을 수 있도록, 서버 프로세서에 의해 제어되거나 설정될 수 있다.
한편, 네트워크 파라미터의 성능을 예측하기 위한 두 번째 방법은 분석 또는 시뮬레이션 기법의 이용에 의한 것이다. 이 분석 및 시뮬레이션 기법은 잘 알려져 있으며, 네트워크 채널의 물리적 및 전기적 특성들을 다양한 네트워크 구성요소들의 물리적 및 전기적 특성들과 연관시킨 것이다. 시뮬레이션 또는 해석을 통하여, 특정 구성요소들의 실제 네트워크 배치에서 예상되는 대표 값(typical values)의 근사값 또는 경계값들을 결정할 수 있게 된다. 본 발명의 실시예는 사용자로 하여금 그러한 계산 결과들을 입력할 수 있도록 하여, 그들이 예측 모델의 입력 데이터 로서 사용될 수 있도록 한다. 결국, 네트워크 성능의 예측 모델을 형성하기 위해 첫번째의 추측이 가까워질 때, 본 발명의 사용자는 알려진 방법에 기초하여 간단히 "blind" 값을 입력할 수 있다. 실제 네트워크의 사이트-특정(site-specific) 측정들로부터의 피드백을 기초로 하여, 이 첫번째 추측 값은 본 발명에 의해 반복될 수 있다(iterated).
측정 에이전트와 서버 프로세서에 대해 앞에서 설명한 바와 같이, 무선 또는 유선 네트워크에서 다수의 송신기를 갖는 일반적인 동작 환경에 대한 측정 데이터 세트가 본 발명에 의해 기록, 저장 및 디스플레이된다. 따라서, 최적 알고리즘(최소 평균 제곱(minimum mean square), 매체 필터(media filter) 등)의 일부 형태가, 특정한 사이트-특정 네트워크 설계를 위한 적절한 성능 값들(예를 들어, 이후 열거되는 성능 파라미터 식들에서 상수 또는 함수를 위한 적절한 값들)을 결정하기 위한 룩-업(look-up) 테이블을 제공하기 위하여, 이후 제안되는 식에 의해 제시되는 예측 모델에 적용될 수 있다. 이러한 테이블 룩 업 방법(table look up method)은 측정 데이터가 측정들이 이루어진 동일한 사이트-특정 3-D 환경 내에서 수행되는 이후의 모든 예측들을 위해 예측 데이터를 구동하는데 이용될 수 있는 값들로 바꾸어질 수 있도록 한다. 또한, 최적의 추측 성능 기준 값들(guess performance metric values), 또는 이후 열거되는 식들의 상수 또는 함수들을 위한 최적의 추측 값들이, 저장수단을 통해 또는 무선이나 유선수단을 통해 멀리 떨어진 또는 연결된 위치로부터 수동 또는 자동으로, 특정의 3-D 모델 네트워크 환경을 위해, 본 발명에 공급될 수 있으며, 여기서 3-D 환경으로 임의의 공간 또는 위치에서 예측된 성능은 첫 번째, 최적 추측, 예측 모델들을 기초로 한다. 이후 설명되는 바와 같이, 이러한 초기의 최적 추측들(initial best guess), 또는 "blind" 모델들은 시뮬레이션, 분석, 또는 이들의 일부 조합을 기초로 할 수 있다. 실험에 근거한(empirically-based) 예측 모델들과 초기 최적 추측들은 측정들 또는 최적 추측들이 만들어지는 환경과는 다른 이후의 환경들에서 이용될 수 있으며, 본 발명은 모델들의 목록이 이후의 네트워크 예측 또는 설계를 위해서 사용자에 의해 쉽게 이용될 수 있도록 한다. 이후, 실제 네트워크 성능의 측정들은 빠른 비교를 위해서 네트워크 예측 파라미터들과 동시에 오버레이될 수 있고(overlaid) 디스플레이될 수 있으며 저장될 수 있다. 더욱이, 최적화 루틴들(optimization routines)이 환경 내 측정 네트워크 성능에 맞는 새로운 예측 모델들의 최소 오류를 위해 최적 값들을 계산하게 된다. 따라서, 본 발명은, 네트워크 장치에 관한 특정 정보 및 물리적 위치를 이용하여, 그리고 유선 네트워크의 모델들과 무선 전파(propagation), 다경로 및 잡음을 이용함으로써, 사용자로 하여금 실제 설치되었거나 계획되어 있는 네트워크의 3-D 사이트 특정 구조 내에서 경험적으로 유도된 예측 성능 파라미터들 또는 초기에 추측된 네트워크 성능 파라미터들을 연관시킬 수 있도록 한다. 본 발명을 위한 모델 기술들은 네트워크 성능에 영향을 미치는 많은 요인들을, 무선 및 유선 네트워크의 측정된 네트워크 성능과 예측된 네트워크 성능을 비교 및 예측을 지지하는 간단한 모델로 결합시킨다. 따라서, 성능 예측은, 진행 중인 네트워크 배치에서의 이용을 위한, 측정된 네트워크 성능과 비교되고 확인될 수 있다.
또한, 측정된 네트워크 성능 기준들(metrics)을 예측된 기준들과 비교함으로써, 본 발명은 새로운 현장 측정들이 이전의 예측 모델들을 편리한 방법으로 업데이트할 수 있도록 하고, 저장되어 사용자에게 국부적으로 또는 원격적으로 디스플레이되는 모델의 목록을 제공한다. 또는, 서버의 체계를 이용하여, 모델 파라미터 및 결과들의 원격 이용, 디스플레이, 측정 및 저장을 위해서, 상기 측정들과 예측 모델들을 계산, 전송 또는 수신받는 원격 서버들을 이용하는 것이 가능하다. 이는 관심 대상의 네트워크로부터 물리적으로 멀리 떨어진 네트워크의 성능 및 설계를 감시하고자 하는 네트워크 관리자에게 특히 편리하다.
원하는 성능 기준을 위한 특정 장치의 측정은 본 발명의 바람직한 실시예에서 사용 가능한 측정 소프트웨어 모듈을 이용하거나 로그 파일을 다른 소프트웨어 혹은 하드웨어 측정 툴로부터 가져옴으로써 달성된다. 본 발명의 바람직한 실시예의 측정 모듈은 하나 또는 여러 개의 장치 일측에 설치되어 구동되는 둘 또는 그 이상의 소프트웨어 프로그램을 이용하여 통신 네트워크의 임의의 특정 부분의 성능 측정을 가능하게 한다. 이러한 소프트웨어 프로그램을 에이전트(agents)라 칭한다.
특정 네트워크 연결을 통해 두 에이전트 사이에서 시험 전송을 송신함으로써 본 발명의 바람직한 실시예는 임의의 특정 성능 기준을 측정할 수 있게 된다. 이 측정의 결과들은 네트워크 특정 부분을 위해서 저장된다.
본 발명의 바람직한 실시예는 또한 특정 링크를 측정하기 위해 traceroute와 같은 다른 측정 프로그램의 로그파일(logfiles)을 가져올 수 있다. 이는 기능적으로 외부 프로그램에 의해 만들어진 사이트-특정(site-specific) 측정들이 사이트-특정 방식으로 저장될 수 있도록 한다. 이것은 T. Rappaport and R. Skidmore에 의해 "System for Creating a computer model and measurement database of a wireless communication network"의 명칭으로 1998년 12월 29일에 특허 출원된 09/221,985에서 제안하고 있는 투-패스 방법(two-pass method)에 의해 달성될 수 있다. 로그파일을 가져오기 위하여, 사용자는 각각의 데이터 포인트를 위한 환경 모델 내 하나의 포인트를 클릭하여, 로그 파일의 각각의 포인트에 로케이션을 할당한다.
네트워크 성능의 측정을 수행함에 있어서, 특히 무선 데이터 네트워크의 경우, 전송과 수신 성능의 차이를 아는 것이 중요하다. 이는 본 발명의 바람직한 실시예가 평균 네트워크 통계의 전송과 수신 구성요소들을 측정할 수 있는 이유이다. 전송 방향을 측정하기 위하여, 시험 패킷들의 크기는 변화되어진다. 송신된 패킷의 크기와 되돌아오는 패킷의 크기를 변경시킴으로써, 전송과 수신 통계가 구분될 수 있다. 이는 네트워크 설계자로 하여금 외관으로 보기에 양호한 수신에 의해서 가려질 수 있는 전송에서의 문제점들을 식별할 수 있도록 한다.
네트워크 성능 측정들은 네트워크가 감당하는 실제 데이터 트래픽(traffic)을 측정들이 흉내(mimic)내지 못할 경우 유용하지 않다. 이러한 이유로 인해, 본 발명의 바람직한 실시예는 실제 데이터의 트래픽 패턴, 네트워크 프로토콜 및 패킷 특성을 흉내낼 수 있도록 되어 있다. 따라서, 웹 브라우징 성능이 측정되고 있다면, 본 발명은 작은 패킷들을 접근 터미널로부터 웹 서버로 보내고, 텍스트, 이미지 및 웹 스크립트 파일 포맷을 나타내는 큰 패킷들을 상기 서버로부터 리턴시킨다. 상기 패킷들의 성능을 측정함으로써, 본 발명은 예상되는 웹 브라우징 성능의 정확한 네트워크 통계들을 축적하게 된다.
특정 트래픽 타입의 측정들은 또한 브로드캐스트(broadcast) 또는 멀티캐스트 패킷 성능 시나리오(multicast packet performance scenarios)의 이용에 적용될 수 있다. 본 발명의 바람직한 실시예는 다수 전송기 또는 다수 송신기의 성능 또는 동일 패킷 정보 양측의 성능을 측정할 수 있다. 이러한 형태의 송신의 성능은 공유된 리소스(shared resources)가 브로드캐스트 및 멀티캐스트 시나리오에서 보다 효율적으로 이용되고 있기 때문에 포인트 대 포인트(point-to-point) 측정과는 다르다. 따라서, 브로드캐스트 또는 멀티캐스트 전송의 전체 성공에 대한 그리고 개개의 송신기 및 수신기에 대한 네트워크 성능 통계를 측정할 수 있는 본 발명의 능력은 매우 강력하다. 이러한 능력은 네트워크 설계자로 하여금 어느 멀티캐스트의 송신기가 과다한지를 또는 어느 브로드캐스트 송신이 원하는 모든 수신기로 도달하는데 부족한지를 보다 잘 선택할 수 있도록 한다.
일부 데이터 통신 네트워크에서, 이더넷 브릿지 또는 심지어 단일 케이블과 같은 장비 특정 부분의 성능은 데이터 통신 네트워크의 네트워크 계층에 명확히 보여지는 것이 아니기 때문에 그 측정이 어렵다. 이러한 이유로, 외삽법(extrapolation)을 통하여 단일 장치의 성능을 결정하는 본 발명의 능력은 매우 유용하다. 본 발명의 바람직한 실시예는 네트워크 장비의 특정 부분에 대한 알려진 성능 데이터를 이용하여 그 네트워크에서 다른 장치의 기여도를 추정할 수 있다. 충분한 개개 하드웨어 및 소프트웨어 링크들을 측정(measuring) 및 외삽 추정(extrapolating)함은 모든 네트워크 장치들의 성능을 식별할 수 있도록 한다. 이 과정의 정확도와 신뢰도는 본 발명이 가진 데이터 통신 네트워크의 정확한 사이트-특정 모델에 따라 크게 달라진다.
네트워크 장비의 소프트웨어 및 하드웨어 구성요소들에 대한 성능 평가의 외삽 추정(extrapolation) 개념을 확장하여 본 발명에 따른 바람직한 실시예의 또 다른 능력을 설명한다. 본 발명은 일부 경우에서 소프트웨어에 기인하는 성능 한계와 하드웨어에 기인하는 성능 한계를 구분할 수 있다. 예를 들어, 송신기와 수신기가 같은 컴퓨터에 있는 상황에서는 어떠한 하드웨어도 실제로 전송에 포함되지 않는다. 이러한 상황에서는 네트워크 통계를 측정함에 의해 컴퓨터 소프트웨어만의 성능이 측정될 수 있다. 또한, 송신기와 수신기가 같은 컴퓨터에 있는 상황을 송신기와 수신기가 상이한 컴퓨터에 있는 상황과 비교함에 의해 컴퓨터 하드웨어만의 성능이 구분될 수 있다. 어느 한쪽의 경우이든 소프트웨어의 성능은 매우 비슷하기 때문에, 소프트웨어가 두 경우에 유사하게 수행됨을 가정하여 두 켬퓨터 사이를 연결하는 하드웨어만의 성능이 외삽 추정될 수 있다.
측정된 성능 기준들(metrics)로부터 각 네트워크 구성요소들의 성능을 외삽 추정하는 것은 시간이 걸리는 것일 수 있다. 이러한 이유로, 본 발명의 바람직한 실시예는 데이터 결과들을 측정 툴의 과잉(plethora), 시스템 유틸리티 및 네트워크 로그파일로부터 단일 내부 포맷으로 읽어들일 수 있다. 본 발명은 ping 또는 ttcp와 같은 명령어 라인 유틸리티의 출력 데이터, tcpdump와 같이 라우터 및 스위치에 의해 생성된 로그파일, 또는 그 밖의 상업용 측정 프로그램의 로그파일을 읽어들일 수 있고, 이러한 측정 결과들이 예측 엔진에서의 이용을 위해 저장된다. 이와 같이 단일 내부 포맷으로 읽어들인 파일의 조합은 본 발명으로 하여금 다수의 상이한 측정들과 활동 로그들(activity logs)을 단일 세트의 네트워크 통계로 조합할 수 있도록 한다. 이러한 과정은 본 발명이 보다 양호하고 정확한 네트워크 성능 모델링을 위하여 보다 적은 활동 측정 캠페인(few active measurement campaigns)과 보다 다양하고 정확한 데이터를 필요로 함을 의미한다.
정확하고 신뢰할 수 있는 데이터 통신 네트워크의 표현은 많은 수의 측정된 데이터 포인트들을 필요로 한다. 따라서, 본 발명의 바람직한 실시예는 많은 양의 데이터를 위에서 설명한 다양한 방법들을 이용하여 빠르고 쉽게 수집한다. 이를 본 발명은, 데이터 접근 터미널에 설치될 수 있거나 혹은 네트워크의 실제 장치 내에 있는 하드웨어, 소프트웨어 또는 펌웨어에 삽입될 수 있는 원격 데이터 수집 에이전트들을 제공함으로써 수행한다. 상기 원격 데이터 수집 에이전트들은 원격 에이전트에 의해 만들어진 측정들을 제어하는 서버 프로그램(프로세싱 서버)에 응답한다. 즉, 상기 원격 에이전트는 임의의 원하는 프로토콜, 트래픽 타입, 네트워크 설정, 또는 배치를 이용하여 임의의 다른 원격 에이전트 또는 프로세싱 서버로 또는 이들로부터 측정을 수행하도록 명령받을 수 있다. 이러한 과정은 원격 에이전트의 물리적 위치에서 사용자의 입력을 필요로 하지 않는다. 상기 에이전트는 올바른 설정값에 따라 요청 받았을 때 데이터를 기록하고 그 결과를, 모든 원격 에이전트 및 다른 측정 툴로부터의 데이터를 저장하는 서버로 다시 보고한다. 상기 서버는 다양하고 상세한 리포트를 생성할 수 있고 미래에 예상되는 네트워크 성능에 대한 예측을 하기 위해 그 데이터를 이용할 수 있다. 서버는 또한 에이전트로서의 역할을 수행할 수 있다. 이러한 방식에서, 서버는 계층적인 또는 배분된 형태로 조직될 수 있다. 이는 서버로 하여금 상호간 측정을 보고할 수 있도록 하고 다른 에이전트 또는 서버를 이용하여 측정을 수행할 수 있도록 한다. 따라서, 하나의 서버에서 네트워크 설계자는, 데이터 통신 네트워크가 갖는, 브로드캐스트 데이터의 공평한 혹은 불량한 분배와 같은 문제 영역들, 또는 점심시간의 네트워크 활동 증가와 같은 문제 시간들을 구분하기 위해서 수집되고 보고된 모든 데이터를 이용할 수 있다. 수집된 측정 데이터의 값을 개선하기 위하여, 본 발명의 바람직한 실시예는 원격 에이전트의 (가능한한)정확한 또는 근사 위치를 구분한다. 앞에서 설명한 바와 같이, 이러한 경우의 원격 에이전트는 물리적 위치에서 사용자에 의해 제어되거나, 또는 서버에 의해 원격 제어될 수 있다. 본 발명의 바람직한 실시예에서, 에이전트는 근사 위치를 식별할 수 있도록 네트워크 레이아웃에 대한 정보를 이용한다. 이는 네트워크 장비의 가장 가까운 부분을 결정하고 근사 위치를 그 네트워크 장비의 정확히 알려진 위치와 연관시킴으로써 수행되어진다. 이 근사 위치는, 추측 항법 혹은 맵 상의 위치 클릭을 이용하여, 또는 위성 위치 확인 시스템(global positioning system), 레이저 거리 측정 장치(laser range finder) 혹은 현재 또는 미래의 기타 다른 위치 확인 장치 등을 이용하여, 더욱 정밀해질 수 있다(refined).
본 발명의 바람직한 실시예는 상이한 하드웨어, 펌웨어, 소프트웨어 및 배치 설정의 효과를 고려할 수 있을 뿐만 아니라, 하드웨어와 펌웨어만의 효과, 소프트웨어만의 효과, 또는 단일 배치 설정의 효과를 예측할 수 있다. 측정하고 이에 따라 이 결과들에 대해 경험적으로 유도된 예측들을 조정하는 본 발명의 능력은 데이 터 통신 네트워크의 최적화를 가능하게 한다. 데이터 통신 네트워크의 세부적인 측면을 변경시킴에 따른 효과를 예측함으로써, 사용자는 새로운 구성요소 또는 설정 변경의 효과를 시각화할 수 있다. 이러한 능력은 당해 기술분야에서 통상의 지식을 가진 사용자로 하여금 계속적으로 변경하고 그 예측 변화들을 관측하는 것에 의해 최적의 데이터 통신 네트워크를 설계할 수 있도록 한다.
이하, 네트워크 설계에 이용되는 특정 구성요소들은 물론 3-D 사이트-특정 환경의 지식을 기초로 한 네트워크 성능 파라미터들의 값들을 예측하기 위한 세부적인 사항에 초점을 맞추기로 한다.
네트워크의 처리량과 대역폭은 본 발명에 의해 성능에 영향을 주는 다음의 작동 파라미터들 중 선택된 것 또는 그 모두의 함수로서 계산된다: 송신기와 수신기 사이의 거리, 물리적 환경의 명세(physical environment specification), 패킷 크기, 오류 및 소스 코딩 구성(error and source coding schemes), 패킷 오버헤드(packet overhead), 변조 기술, 환경, 간섭, 신호 강도, 사용자 수, 그리고 무선 네트워크의 경우, 안테나 패턴 및 타입, 다경로 지연(multipath delay), 다경로 구성요소들의 수(number of multipath components), 다경로 구성요소들의 도착 각도(angle of arrival of multipath components), 무선 주파수 대역폭(radio frequency bandwidth), 프로토콜, 코딩 구성(coding scheme), 및 3-D 위치. 네트워크 연결의 대역폭과 처리량을 예측하기 위하여, 적절한 함수 및 상수들이 열거된 파라미터들로부터 계산될 수 있고 원하는 각 위치 및 시간에 대해 예측될 수 있다.
유선 네트워크의 경우, 처리량(T) 또는 대역폭(BW)은 제품 또는 장치에 관한 제공자(vendor)의 설명서(specification sheet)로부터 유도될 수 있거나, 특수한 실험실 환경에서 측정될 수 있다. 또는, T 또는 BW가 분석 또는 시뮬레이션을 통해 계산될 수 있고, 혹은 다수의 알려진 장치들을 이용하여 현장에서 측정될 수 있다. 이러한 방법들은 여기서 설명된 바와 같은 네트워크 예측 엔진에서 T 또는 BW에 대한 적합한 값들을 결정하는데 이용될 수 있다. 무선 데이터 통신 채널의 처리량 및 대역폭을 예측하기 위한 공식은 다음의 식 (1)과 같다.
Figure 112003010379119-pct00001
(1)
여기서, T는 처리량, BW는 대역폭, d는 송신기와 수신기간 거리를 나타낸다. RSSI는 수신 신호 강도 세기를 나타내는 것으로서, 절대값 또는 로그값으로 표시되는 수신기에서의 신호의 파워 수준이다. 또한, A, B, C, C1, C2, C3, D, E, F, Kl은 상수이거나, 아니면 물리적 환경 타입, 패킷 크기, 변조, 모뎀 타입 또는 네트워크의 물리적, 전기적, 혹은 논리적 환경과 관련한 기타 파라미터들과 같은, 하나 또는 그 이상의 물리적 또는 전기적 파라미터의 함수일 수 있다. 이 상수 또는 함수들은 T 혹은 BW가 구해지는지에 따른 특정 함수 값들을 고용할 수 있다. 상기 값 M은, 채널의 전파 분석(propagation analysis)에 의해 결정된 것으로서, 특정 송신기로부터의 다경로 구성요소들의 특정 수를 나타내는 것일 수 있거나, 송신기 집합으로부터의 중요한 다경로 구성요소들의 조합을 나타내는 것일 수 있으며, 여기서 "중요한"의 용어는 안테나 패턴, 물리적 환경 거리 및 당해 업자에게 잘 알려지고 이후 설명될 그 밖의 무선 전파 요인들에 근거한다. 상기 Gi와 Pi의 값은 상이한 신 호 구성요소들 각 M에 대한 이득(gains) 및 파워 수준(power levels)을 각각 나타내며, 이는 하나 또는 그 이상의 방송 소스(radiating sources)로부터의 개개의 다경로 구성요소들 또는 전체적인 신호 구성요소들을 나타내는 것일 수 있다. 또한, Ki는 각각의 i 값에 대한 상수 또는 함수의 한정된 수를 나타낸다. 상기 Gi, Pi 및 개개의 Ki는 대수값(예, dB) 또는 절대값일 수 있음을 밝혀둔다. 상기 식의 상수 또는 함수들은, 송신기와 수신기 사이의 거리(d)에 따라 달라질 수 있고(여기서 d는 제공되어진 송신기와 수신기간 주 신호경로의 직선 거리 또는 실제의 반사/회절된 거리일 수 있음), 3-D 환경, 관측 시간 또는 관측 간격, 노이즈 파워, 패킷 크기, 코딩 구성(coding scheme), 사용자 수, 변조 기술, 간섭, 그리고 무선 네트워크의 경우, 경로 손실, 다경로 지연(multipath delay), 다경로 구성요소들의 수, 각도 스프레드(angular spread), 수신 신호 도착 강도 및 각도, 변조 대역폭 및 네트워크 내 특정 장비의 기타 물리적, 전기적, 논리적 설정들을 포함할 수 있다. 또한, 상기 상수 또는 함수들은, 사이트-특정 환경 내 실제 네트워크의 측정 성능과 예측 성능 사이에서 최적으로 맞춰진 방법들을 이용하여, 분석적으로 계산될 수 있거나, 초기 추측을 위해 예측될 수 있거나, 또는 구해질 수 있다.
다경로 지연과, 네트워크 성능 예측 및 설계에 대한 그 효과가, 본 발명에 의해 설명되고 상기 식 (1)에 나타낸 바와 같이, 다양한 방법으로 고려될 수 있음을 주목해야 한다. 첫째로, 다경로가 개별적으로 고려될 수 있고, 그것에 의하여 각 다경로 구성요소가 각 전송장치로부터 도착할 수 있도록 고려되며, 다경로를 모 델링하는 방법은 종래기술 및 Virginia Tech.의 Rappaport 등에 의한 많은 연구작업을 통해 잘 알려져 있고 설명되고 있다. 또는, 총합적인 다경로 효과는 통신 네트워크가 모델링되는 3-D 환경 또는 특정 빌딩의 최대, 평균 또는 중간 길이에 의해 근사화되는 최악 경우의 지연(예를 들어, 전파 거리(propagation distance), d)을 가지는 것으로서 모델링될 수 있다. 또는, 공간적 고려 사항들이 각 송신기 또는 수신기의 안테나 패턴들을 고려함에 의해서 이용될 수 있고, 이에 각 무선 장치의 주 신호전파로만 도착하는 다경로가 지연의 계산 및 식 (1)의 네트워크 성능에서 고려된다. 또는, 가장 강한 하나 또는 둘 또는 한정된 일부 수의 송신기만이 다경로 전파 지연을 위해 고려될 수 있고, 이에 의해 관심 대상 수신기에 가장 가까운 것들이나 어떤 표준, 주파수, 파워 설정의 것들과 같이, 한정된 송신기 세트만이 다경로 에너지를 방사하고 RSSI 값들을 산출하는데 고려될 수 있으며, 그 한정된 수의 송신기로부터, 가장 강한 다경로만이, 또는 평균, 최대, 중간 또는 가장 적은 다경로 구성요소들이 지연을 계산하는데 고려될 수 있다. 또는, 한정된 수의 송신기들만이 고려된다면, 위에서 설명된 방법들, 즉 각 송신기로부터의 전체적인 다경로 지연(gross multipath delay)을 결정하기 위한 물리적 환경의 고려, 또는 가장 중요한 다경로 구성요소들을 결정하기 위한 특정 안테나 패턴들의 이용이 다경로 모델과 네트워크 성능에 대한 그 영향을 구동하는데 이용될 수 있다. 유사한 접근방식들이 식 (1)의 수신 신호 강도, RSSI를 모델링하는데 이용될 수 있다.
식 (1)의 상수 또는 함수들이 초기 예측들을 위해 맹목적으로 지정될 수 있고 이에 최적 합치(best-fit)(최소 평균 제곱 오류 접근(minimum mean square error approach) 또는 기타 잘 알려진 방법들을 이용하여)가 식 (1)의 상수 또는 함수들의 값을 지정하는데 이용될 수 있도록 사이트-특정 환경 내 특정 네트워크가 경험적으로 측정될 수 있음을 주목해야 한다. 또한, 식 (1)에서 거리(d)가 환경의 3-D 사이트 특정 모델로부터 실제 물리적 거리를 기초로 한 것일 수 있거나, 상대적인 거리 비를 나타내는 것일 수 있음을 주목해야 하고, 여기서 두 점의 물리적 거리는, 전파 예측을 위한 통상적인 것 그리고 가르쳐 지고 있는 것(Rappaport, "Wireless Communications, Principle & Practice, Prentice-Hall, 19996)으로서, 편리한 클로스-인 프리 스페이스 레퍼런스 거리(close-in free space reference distance)에 참조된다.
전파 지연은 장치내의 전기적, 전자기적 또는 광학적 신호의 전파 속도에 의하여 이송된 거리를 분할함으로써, 데이타 통신 네트워크의 유선 부분을 위하여 예측되어진다.
네트워크 데이터를 위한 전파 지연은 구성요소들이 와이어(섬유 또는 금속 와이어)에 의해 상호 연결되어진 유선 네트워크의 이송 거리를 데이터를 전송하는데 이용되는 장치에서의 전기적, 전자기적 또는 광학적 신호의 전파 속도로 나눔으로써 예측되어진다. 예를 들어, 2×108m/s 속도의 광섬유 케이블 이송 데이터는 데이터를 전송하는데 이용되는 광섬유 케이블의 광자에 영향을 주는 케이블의 유전체 특성에 기인하는 것이다. 상기 광자는 자유 공간 전파 속도보다는 낮게 글래스에서의 광속도로 이동한다. 따라서, 케이블이 200m의 길이라면 전송 지연은 1×106초와 같다. 본 발명에서 완전한 네트워크를 모델링하는 사이트-특정 방법을 이용함으로써, 사용자가 환경에 배치된 네트워크를 동시에 영상화하고 지연의 디스플레이와 3-D 환경의 케이블 내 예측 또는 측정 지연 성능을 보는 것이 가능해진다. 또한, 툴 팁 마우스 커서(tool tip mouse cursor) 또는 기타 다른 지시수단들을 이용하여, 또는 풀 다운 메뉴(pull down menu)를 이용하여, 또는 간단히 본 발명이 수행되는 디스플레이 장치를 바라봄으로써, Bill of Materials 및 파라미터로부터 저장된 데이터는 물론 다양한 네트워크 성능 기준들(metrics)이 영상화 또는 저장될 수 있다.
데이터 통신 네트워크의 무선 부분에 대한 전파 지연의 예측은 Bluetooth 네트워크, IEEE 802.11b 또는 무선 ATM 네트워크와 같은 다수의 송신기 소스가 동시에 전송될 수 있다는 사실 때문에 유선 네트워크보다는 더 어렵다. 더욱이, 앞에서 언급한 바와 같이, 다경로 간섭은 무선 수신기 또는 송신기에 이용되는 특정 네트워크 장비들에 따라 같아질 수 있거나 그렇지 않은 에코(echoes)를 발생시킬 수 있다. 그러나, 식 (1)에 나타낸 바와 같이, 특정 다경로 구성요소들 때문에, 다경로 지연 기간 그리고 전파 손실 혹은 이득이 추가적으로 고려되면서 유선 네트워크의 경우에 이용되는 동일한 계산 모델이 이용될 수 있다. 다경로 지연의 이러한 추가적인 고려는 무선 데이터가 항상 직선으로 이송되지 않으며 물리적 객체들이 라디오 에너지(radio energy)를 회절, 반사, 흡수 및 분산시킨다는 사실을 고려할 때 필요하다. 따라서, 데이터 통신 네트워크에서 무선 링크의 전송 지연을 계산하기 위하여, 송신기와 수신기간 거리는 무선 통신 링크의 전파 속도(3×108m/s)에 의해 나누어지며, 이후 이는 다음의 식 (2)에 나타낸 바와 같이 송신기로부터 수신기로 이어지는 간접 경로에 의해 도입된 다경로 지연에 더해진다.
Figure 112003010379119-pct00002
(2)
여기서, Tp는 전파 지연(s)이고, d는 송신기와 수신기간 거리(m)를 나타내며, τd는 다경로 지연(s)이다. 다경로 지연의 예측은, 잘 알려진 레이트레이싱(raytracing) 기술이나 도달 각을 기초로 한 기술 혹은 신호 강도 값들을 이용하여, 또는 3-D 환경의 물리적 모델을 기초로 한 추정을 수행함으로써, 수행될 수 있다.
전송 지연은 전송된 비트의 수를 이용하여 연결의 대역폭으로부터 직접적으로 계산될 수 있다. 전송 지연을 계산하기 위하여, 전송 비트의 수는 대역폭으로 나누어진다. 이와 같은 계산은 유선 또는 무선 채널의 경우로 구분되어야 하나 각 네트워크 장치에 대하여 독립적으로 수행될 필요는 없다. 공식은 식 (3)에 나타낸 바와 같다.
Figure 112003010379119-pct00003
(3)
여기서, Tt는 전송 지연 시간(s)이며, # of bits은 전송 또는 패킷의 비트 수를 나타내며, BW는 네트워크 링크의 대역폭(bit/s)이다.
처리 지연은 네트워크 내 각 장치에 대하여 독립적으로 계산되어야 한다. 처리 지연은 네트워크 장치가 이 네트워크 장치로 보내진 데이터 비트들을 처리하고 저장하며 포워딩하는데 걸리는 시간이다. 또는, 처리 지연은 소스가 명령을 받아 의미있는 데이터 스트림을 산출하는데 걸리는 시간이다. 또한, 처리 지연은 케이블, 안테나 또는 스플리터(splitter)와 같은 수동형 네트워크 구성요소와 같이 어떠한 처리도 수행하지 않는 장치의 경우에는 0으로 알려져 있다. 상기 처리 지연은 패킷 크기, 프로토콜 타입, 운영체계, 벤더(vendor), 펌웨어와 하드웨어와 소프트웨어의 버젼 또는 구성, 그리고 장치 타입 및 그 장치의 커런트 컴퓨팅 로드에 따라 달라질 수 있다. 장치의 처리 지연을 예측하기 위해서는 상기한 모든 영향들을 고려한 모델의 이용이 필요하다. 이러한 모델들은 현장에서 측정될 수 있거나, 시험 설비로 측정될 수 있거나, 벤더로부터 얻을 수 있거나, 분석 또는 시뮬레이션으로부터 유도될 수 있다.
대기 지연은 다수의 사용자 또는 다수의 연결로부터 데이터를 전송하는 장치에 오직 적용 가능하다. 장치의 대기 지연은 특정 패킷이 다른 트래픽이 전송되는 동안 기다려야 하는 시간의 양이다. 특정 연결의 대기 지연을 예측하는 것은 특정 장치에 의해 다뤄지는 트래픽의 양에 따라 달라지기 때문에 어렵다. 이러한 이유로 인해, 대기 지연은 장치의 예상 성능 그리고/또는 예상 트래픽 로드(traffic load)를 기초로 한 통계적 랜덤 변수(random variable)를 이용하여 예측될 수 있다. 또는, 평균, 중간, 최적 혹은 최악의 경우, 또는 장치 명세(specifications)에 의해 정의된 바 혹은 측정되거나 시뮬레이션되거나 계산된 바의 기타 다른 선형적 혹은 비선형적 대기 지연 시간의 계량이 예측 대기 지연 시간을 계산하는데 이용될 수 있다.
패킷 잠재, 왕복 시간 및 통화 채널 전환 지연 시간들은 간섭, 전송, 처리 및 대기 지연 시간들을 기초로 한다. 패킷 잠재 및 왕복 시간을 정확히 예측하기 위하여, 전파, 전송, 처리 및 대기 지연 시간들이 특정 네트워크 링크의 모든 네트워크 장치들에 대해 더해져야 하며 특정 트래픽 타입, 패킷 크기 및 프로토콜 타입을 이용하여 조정되어야 한다. 이를 테면, 패킷 잠재는 패킷이 송신기로부터 수신기로 이송되는데 걸리는 시간이다. 특정 링크에 대한 패킷 잠재를 예측하기 위하여, 전파, 전송, 처리 및 대기 지연 시간들이 패킷의 일방향 전송을 위한 특정 네트워크 연결, 트래픽 타입 및 패킷 크기를 이용하여 계산되어져야 한다.
왕복 시간은 패킷의 송신 및 수신 그리고 응답 패킷의 답신을 제외하고는 유사하게 계산된다. 따라서, 왕복 시간을 예측하기 위하여, 본 발명은 전파, 전송, 처리 및 대기 지연에 대한 특정 네트워크 연결, 프로토콜 및 트래픽 타입의 영향은 물론 초기 패킷의 크기와 응답 패킷의 크기를 고려한다.
통화 채널 전환 지연 시간은 하나의 접근점으로부터 다른 접근점으로의 무선 장치 제어의 변경을 조정하면서 두 분리된 무선 접근점에서 수반되어지는 전파, 전송, 처리 및 대기 지연을 기초로 한다. 이러한 지연들은 통화 채널 전환을 성공적으로 수행하기 위해서 두 접근점들이 데이터를 전후로 전송하기 때문에 발생한다. 따라서, 통화 채널 전환 지연 시간은 두 접근점 사이의 패킷 잠재 시간 예측과 유사하다. 통화 채널 전환 지연 시간을 예측하기 위하여, 본 발명은 두 접근점 사이의 링크에 대하여 전파, 전송, 처리 및 대기 지연을 계산한다. 그리고 본 발명은 통화 채널 전환을 성공적으로 수행하는데 송신되어야 하는 필요한 특정한 전송의 회수와 데이터의 크기를 조정하게 된다.
비트 오류율을 예측할 때, 본 발명은 유선 및 무선 오류율을 고려한다. 무선 네트워크는 그 유선 대응부보다 훨씬 불리한 전기적 환경에서 작동하고 그 상호 연결은 모델링하기가 훨씬 더 어려우며, 본 발명 이전까지는 3-D 사이트-특정(site-specific) 환경 내 다수의 송신기, 다수의 간섭물, 잡음원 및 네트워크 구성요소들의 정확한 물리적 전기적 특정 모델들을 이용하여 실제 네트워크가 성공적으로 모델링되어 오지 못하였다. 본 발명은 유선과 무선 네트워크를 고려할 수 있는 특정 네트워크 실행을 위한 환경의 3-D 사이트 특정 표현들을 이용하고, 실제 세상의 3-D 환경 모델에서 모든 방송 소스(radiating sources) 및 그 안테나 시스템의 물리적 위치, 전기적인 명세 및 특성들을 고려한다. 무선 네트워크는 전술한 바와 같이 다경로 전파, 다중 송신기 및 잡음의 영향 때문에 유선 채널보다는 훨씬 데이터 오류를 범하기가 쉽다. 라디오 전파(radio propagation) 및 잡음이 고정 유선 네트워크의 경우에 비해 더 랜덤(random)하다는 사실은 실제 설계를 위해서 고려되어야 하고, 본 발명에서 모델링된다. 유선 채널의 경우, 비트 오류율은 단지 연결의 전기적, 광학적 및 전자기적 파라미터의 측정이며, 또한 이 비트 오류율은 Gaussian 혹은 Poisson 랜덤 분포(random distribution) 또는 현재 알려진 혹은 미래에 알려질 기타 다른 지각 분포 또는 알고리즘(sensible distribution or algorithm)과 같은 통계적 랜덤 변수를 이용하여 예측되며, 이 랜덤 변수는 네트워크 구성요소 혹은 네트워크 서브시스템(subsystem)의 평균, 중간 또는 대표 성능에 대하여 오버레이된다(overlaid). 상기 네트워크 장치 혹은 서브시스템은 라우터 혹은 스위치와 같은 하나의 무선 노드, 또는 다양한 라우터, 허브, 스위치, 무선 접근점 및 네트워크와 통신하는 무선 클라이언트/서버 장치의 완전한 상호 연결을 포함할 수 있다. 여기서, 이 네트워크는 유선, 무선 또는 그들의 조합일 수 있다.
처리량, 대역폭, 서비스의 품질, 비트 오류율, 패킷 오류율, 프레임 오류율, 드롭 패킷율, 패킷 잠재, 왕복 시간, 전파 지연, 전송 지연, 처리 지연, 대기 지연, 네트워크 용량, 패킷 지터, 대역폭 지연 곱 및 통화 채널 전환 지연 시간뿐만 아니라 프레임 오류율, 비트 오류율 또는 패킷 오류율과 같은 장치 혹은 네트워크 서브시스템의 많은 성능 기준들(metrics)은 본 발명 내에서 분석적으로 계산될 수 있거나 본 발명으로 입력될 수 있고, 또는 본 발명을 이용하여 보다 증진적으로 측정될 수 있다. 즉, 앞서 열거한 것들과 같이, 작동 파라미터 또는 장비 파라미터로 알려진 바의 특정 작동의 파라미터들은 제공자(vendors)에 의해 제공된 장비 명세(specifications)를 통해 측정되거나 예측될 수 있다. 또는, 그들은 보다 적절한 모델링과 본 발명으로의 입력을 위해서 사용자 또는 연구설비에 의해 본래의 위치에서 측정될 수 있다. 또는, 그들은 하나의 성능 모델 및 그 작동 파라미터들이 계산될 수 있도록 상호 연결을 고려한 일부 알려진 분석적 모델을 기초로 하여 계산될 수 있다. 본 발명 내에서 네트워크 성능을 모델링하기 위한 통계적 랜덤 변수는, 전압 수준, 파워 수준, 임피던스 및 작동 주파수와 같은 각 장치의 전기적, 광학적 및 전자기적 특성들에 종속적이거나, 각 네트워크 장치에 대해 대표적으로 관측되는(측정되는) 값을 이용하여 발생될 수 있다. 예를 들어, 구리 와이어는 106 또는 107의 전송된 비트에서 1의 비트 오류율을 가지는 것으로 모델링될 수 있다. 일단 측정되고 특성화되면 하나의 초기 시간, 하나의 구성요소, 또는 네트워크 내 일련의 구성요소가 본 발명에 의해 반복적으로 모델링될 수 있고, 결국 네트워크 성능이 모델링되어진다.
그런, 무선 성능 파라미터들은 유선 비트 오류율보다 많은 다수의 요인들에 종속적이다. 이러한 이유로 인해, 본 발명은 환경, 송신기와 수신기간의 거리, 전송을 방해하는 부분의 수 및 형태, 시간, 3-D 위치, 패킷 크기, 프로토콜 타입, 변조, 라디오 주파수, 라디오 주파수 대역폭, 인코딩 방법, 오류 수정 코딩 기술, 다경로 신호 강도 및 도착 각도, 그리고 다경로 지연을 기초로 하여 무선 비트 오류율을 예측한다. 결과적으로, 예측된 비트 오류율의 계산은 앞서 측정되거나 알려진 채널 그리고 네트워크 장비 성능 기준들(metrics)로부터 예상되는 비트 오류율로 변환하기 위한 상수 또는 함수들을 이용하여 수행된다. 데이터 통신 채널에 대한 비트 오류율, 프레임 오류율 또는 패킷 오류율을 예측하기 위한 공식은 다음의 식 (4)에 나타낸 바와 같으며, 이는 식 (1)과 동일하다.
Figure 112003010379119-pct00004
(4)
여기서, BER은 비트 오류율을, FER은 프레임 오류율을, PER은 패킷 오류율을, d는 송신기와 수신기간 거리를 나타낸다. RSSI는 수신 신호 강도 세기를 나타내며, 이는 수신기에서의 신호의 파워 수준(power level)이다. A, B, C1, C2, C3 , D, E, F, Ki는 BER, FER 및 PER 중 어느 것이 계산되는냐에 따라 달라지는 상이한 값을 갖는 상수 또는 선형 함수 또는 비선형 함수이다. 상기 값 M은, 특정 송신기로부터의 다경로 구성요소들의 특정 수를 나타내는 것일 수 있거나, 송신기 집합으로부터의 중요한 다경로 구성요소들의 조합을 나타내는 것일 수 있으며, 여기서 "중요한"의 용어는 안테나 패턴, 물리적 환경 거리 및 당해 업자에게 잘 알려지고 여기서 공개되는 그 밖의 무선 전파 요인들에 근거한다. 상기 Gi와 Pi의 각 M 값은 상이한 신호 구성요소들의 이득(gains) 및 파워 수준(power levels)을 각각 나타내며, 이는 하나 또는 그 이상의 방송 소스(radiating sources)로부터의 개개의 다경로 구성요소들 또는 전체적인 신호 구성요소들을 나타내는 것일 수 있으며, 파워의 대수 또는 선형 값들일 수 있다. 변수 Gi 및 Pi와 Ki 값의 각 M의 수는 대수값(예, dB) 또는 절대값일 수 있다. 상기 식의 상수들은, 송신기와 수신기간 거리(d)에 종속적이고 여기서 d는 제공되어진 송신기와 수신기간 주 신호경로의 직선 거리 또는 실제의 반사/회절된 거리일 수 있다. 식 (1)에서 설명한 바와 같이, 거리는 직선 거리일 수 있거나, 3-D 환경의 최대, 평균, 또는 중간 길이와 같이, 환경의 전체적인 특성으로부터 모델링될 수 있다. 식 (1)과 같이, 식 (4)는 실제 물리적 거리로서 또는 클로스-인 레퍼런스(close-in reference)와 관련된 상대 거리로서 거리 d 가 고려될 수 있다.
프레임 오류율, 패킷 오류율 및 패킷 드롭율은 모두 비트 오류율로부터 계산될 수 있거나 위에서 설명한 것 또는 식 (4)에서 모델링된 것과 같은 비트 오류율을 위한 것과 같은 방법을 이용하여 직접적으로 예측될 수 있다. 이러한 계산들을 수행하기 위하여, 본 발명은 패킷 크기, 프레임 크기 및 이용시 프로토콜에 대한 사이트-특정 Bill of Materials에 저장된 정보를 이용하고, Wireless Valley Communications, Inc.에 의해 생산되는 SitePlanner에서 이용되는 바와 같은 사이트-특정 전파 및 간섭 모델링 기술을 이용한다.
무선 네트워크에서, 오류의 다양한 모든 근원들의 조합된 영향들을 모델링하는 것은 극히 어려운 일이다. 변조 및 특정 오류 그리고 소스 코딩 기술들이 무선 네트워크 성능에 영항을 줄 뿐만 아니라, IP 혹은 무선 ATM 연결 방법, 특정 무선 모뎀 제조사의 모뎀 설계, 유선 및 무선 장치를 연결하는데 이용되는 특정 RF 분배 시스템을 포함하여 안테나, 다경로, 잡음, 음성의 영항 또한 그러하다. 상기한 다양한 영향들을 모델링하는 능력은 앞서 설명한 바와 같이 특정 원위치 네트워크 성능의 현장 측정을 가능하게 함으로써 수행될 수 있다. 이동 수신기가 작동되고 네트워크 성능 파라미터들이 사이트-특정 환경 내에서 측정되도록 하는 구동 시험과 걷는 작업을 수행함으로써, 식 (1)에서 설명된 개념을 적용하여 특정 모뎀 제조사에 대한 최적 맞춤의 상태를 결정하는 것이 가능해진다.
대역폭 지연 곱은 환경, 3차원적 위치, 프로토콜 타입, 다경로 지연, 패킷 크기, 라디오 주파수, 라디오 주파수 대역폭, 다경로 구성요소들의 코딩, 수, 도착 각도 및 강도, 신호 강도, 그리고 전송, 전파, 처리 및 대기 지연, 그리고 비트 오류율, 패킷 오류율 및 프레임 오류율 중 그 일부 또는 모두에 대한 정보를 이용하여 본 발명에 의해 직접적으로 계산될 수 있다. 또는, 본 발명은 이전의 예측 값들을 이용하여 대역폭 지연 곱을 직접적으로 계산할 수 있다. 대역폭 지연 곱은 특정 네트워크 장치의 대역폭에 그 장치에 의해 도입된 전체 지연을 곱하여 계산되어진다.
Figure 112003010379119-pct00005
(5)
여기서, BWD는 대역폭 지연 곱을, BW는 대역폭을, Tnet은 도입된 전체 지연을 나타낸다.
본 발명은 패킷 지터(packet jitter)와 서비스 품질(quality of service, QoS)을 예측하기 위하여 데이터 통신 네트워크 하드웨어의 일관성의 통계적 모델을 이용한다. 이러한 두 성능 기준은 일관된 데이터 도착 시간들을 제공하기 위한 네트워크 신뢰도의 측정이다. 따라서, 연결의 QoS 또는 지터를 계산하기 위하여, 본 발명은 환경, 3차원적 위치, 프로토콜 타입, 다경로 지연, 패킷 크기, 라디오 주파수, 라디오 주파수 대역폭, 다경로 구성요소들의 코딩, 수, 도착 각도 및 강도, 신호 강도, 그리고 전송, 전파, 처리 및 대기 지연, 그리고 비트 오류율, 패킷 오류율 및 프레임 오류율, 처리량, 대역폭, 그리고 대역폭 지연 곱 중 그 일부 또는 모두를 포함하는 공식들을 이용할 수 있다. 이 공식들은 상기 변수들이 데이터 도착 시간의 변화와 일반적으로 관련된 그리고 상기 변수들이 연결의 QoS 및 패킷 지터 와 특정하게 관련된 상수 또는 함수들을 포함한다. 본 발명의 바람직한 실시예는 데이터 통신 네트워크의 QoS 및 패킷 지터를 결정하기 위하여 식 (1) 또는 식 (4)를 이용한다.
본 발명의 바람직한 실시예에서 예측은 사이트 특정, 플로어 플랜, 빌딩 레이아웃, 지역 특성 및 RF 특성의 영향 뿐만 아니라 네트워크에서 특정 네트워크 하드웨어, 펌웨어 및 소프트웨어의 영향 또한 고려한다. 본 발명은 전술한 Bill of Materials을 이용하여 네트워크가 개개의 데이터 통신 장치들의 설정 및 위치에 따라 모델링될 수 있도록 한다. 네트워크 성능 통계의 예측은 상기한 설정들을 고려한다. 이는 상이한 이송 수준의 프로토콜들(TCP 또는 UDP와 같은), 상이한 프로토콜 설정들(패킷 및 버퍼 크기와 같은), 데이터 대역폭(bit/s), 변조 기술들을 포함한 물리적 계층의 전송 방법들(QPSK 또는 FHSS), 코딩 구성(CCK 또는 트렐리스 코드(trellis code)), 이송 매체(구리, 광섬유 케이블 또는 무선 통신과 같은), 및 특정 주파수 대역이 본 발명에 의해 고려되어짐을 의미한다. 이러한 측면들은 위치와, 송신기와 수신기간 거리(T-R 거리), 전파 환경, 간섭, 경로 손실, RF 리소스를 공유하는 사용자의 수, 다경로 지연, 다경로 구성요소의 수 및 그 도착 각도 및 강도, 간섭성 파워(coherent power) 대 비간섭성 파워(incoherent power)의 비, 그리고 RF 대역폭(Hz)을 포함하는 무선 특정 기준의 고려 외에 추가되는 것들이다. 이러한 모든 변수들은 식 (1) 또는 식 (4)의 형태로 맵핑될 수 있는 결과들을 산출할 수 있다.
본 발명의 바람직한 예측의 형태는 데이터 통신 네트워크 사용자의 특성들을 고려한다. 데이터 통신 트래픽 타입과 같은 사용자가 제공하게 되는 네트워크, 사용자 수, 시간 동안의 사용 패턴에 관한 정보가 본 발명에서 위치 특정의 방식으로 저장된다. 즉, 개별 사용자 및 그 사용자에 의해 주어진 트래픽을 나타내는 점들이 배치될 수 있거나, 또는 한 집단 혹은 공동의 사용자들 특성이 지정될 수 있는 영역들이 배치될 수 있다. 본 발명은 네트워크 성능 기준의 예측을 만들 때 상기 점들과 사용자 트래픽의 영역들을 고려하게 된다. 이는 많은 수의 사용자들이 대량 사용에 적응할 수 있는 접근점들에 의해 커버되는 영역에서 발견되면 본 발명이 이러한(또는 기타 다른) 조건들의 성능을 정확히 예측할 수 있음을 의미한다. 이는 데이터 통신 네트워크의 정확한 위치 특정 모델 때문에 가능한 것이다. 추가적으로, 본 발명의 바람직한 형태가 시간동안 사용자의 사용 패턴을 추적하기 때문에, 식 (1) 또는 식 (4)의 상수 또는 함수에 대한 값들을 구하게 되는 테이블을 만들기 위하여 결과로 얻어진 측정들이 서버 프로세서에 의해 이용될 수 있다. 식 (1) 또는 식 (4)를 위한 상수 또는 함수들의 상이한 값들이 하루의 상이한 시간에서 네트워크 성능을 예측하기 위해 구해질 수 있다. 이는 실제 네트워크가 피크 사용시간 및 사용이 상대적으로 적은 소강시간을 가지기 때문에 데이터 통신 네트워크 예측 모델의 중요한 측면이 된다. 시간에 따라 데이터 통신 네트워크의 사용을 추적함으로써, 본 발명의 바람직한 형태는 네트워크가 어떠한 시간들에서 어려움을 가지는지를 결정할 수 있다.
통신 네트워크에서, 용량은 항상 이론적인 최대 가능 용량의 스케일된 버전(scaled version)이며, 다양한 사용자의 영향, 그리고 네트워크 특성 뿐만 아 니라 전파 특성, 메시지 크기의 모두가 결합하여 개별 사용자가 네트워크 상에서 보게 되는 용량을 한정하거나 그 경계를 정하게 된다. 이하 병목(bottle neck)과 같은 Tmax bit/s의 최대 레이팅(rating)을 갖는 특정 구성요소 혹은 장치를 가지는 네트워크를 고려하기로 한다. 이 구성요소는 네트워크의 최대 가능 처리량의 경계를 정하게 된다. 또한, 용량이 장치 또는 네트워크(T 또는 Capacity로서 정의되는)의 용량 또는 처리량을 나타냄을 고려하는데, 여기서 T(x,y,z,t) = Tmax[γ]이고, 여기서 γ는 다수의 상이하고 복잡한 물리적, 전기적, 논리적 조건들을 0과 1 사이의 범위를 갖는 간단한 값으로 융합시키는 기준화 인수(scaling factor)이다. γ가 0일 때, 용량은 없다. 또한, γ가 1일 때, 최대 용량이 된다. 또한, T는 네트워크에서 3-D 위치 확인 함수이며 시간의 함수임을 밝혀둔다. 특정한 사용자에 대하여 네트워크 예측 모델의 최종 목표는 3-D 위치의 함수 및 시간의 함수로서 용량을 예측하는 것이다. 따라서, 상기 T[x,y,z,t]는 0과 Tmax의 범위를 갖는다.
데이터 통신 네트워크의 부하는 개별 사용자의 용량에 영향을 준다. 사용자의 수와 각 사용자의 사용 패턴들은 데이터 통신 네트워크에서 각 사용자의 용량에 영향을 미친다. 본 발명의 바람직한 실시예는, 전술한 바의 측정 에이전트로 순간적인 트래픽 조건들을 측정함으로써, 네트워크 설계자로 하여금 중요한 네트워크 통계에 대한 네트워크 로딩의 효과를 볼 수 있도록 한다. 하드웨어 또는 소프트웨어 제품으로 구축된 메커니즘을 보고하는 네트워크 장비로부터의 관측과 같은 기타 다른 수단을 통해 본래 위치의 용량 측정을 결정하는 것이 가능하다. 하루의 시간 뿐만 아니라, 3-D 사이트 특정 위치의 함수로서, 특정 용량 결과를 구하도록 한 테 이블을 구성함으로써, 본 발명은 용량을 위한 측정 기반의 예측 모델을 구축하게 된다. 이 측정들은 여기서 소개된 바와 같은 용량의 모델을 형성하는데 이용될 수 있다.
본 발명은 용량(처리량)에 대한 기준화 인수(scaling factor)가 네트워크 사용자의 순간적인 수, 네트워크의 순간적인 최대 사용자의 수, 네트워크의 사용자에 의해 이용되는 평균 및 최대 패킷 크기의 함수이고, 모뎀 또는 네트워크 또는 벤더(vendor) 또는 프로토콜 특성에 따른 그 밖의 많은 요인들을 위한 함수라는 사실을 고려한다. 또한, 무선 네트워크의 경우에 있어서, 다경로 전파 효과, 사용자와 무선 접근점 사이의 전파 거리, 수신 신호 수준은 용량을 한정하는 요인들이다. 추가적으로, 변조(modulation), 등화(equalization), 펄스 잡음(impulse noise), 및 기타 다른 요인들을 결합시키는 상수 또는 함수들이 본 발명에서 이용된다.
따라서, 네트워크의 용량(capacity) 또는 처리량(throughput)이 다음의 식에 의해 모델링되어진다.
Figure 112003010379119-pct00006
(6)
여기서, 식 (6)의 상수 또는 함수들은 식 (1)과 식 (4)에서 설명한 바와 유사한 특성을 채용한다. 더욱이, 전체 식 (6)은 K/Umax에 의해 스케일링될 수 있는데, 여기서 K는 네트워크 상의 순간적인 사용자 수를 나타내며, Umax는 가능한 순간적인 사용자의 최대 수를 나타낸다.
통화 채널 전환 지연 시간은 무선 데이터 통신 네트워크 상의 잠재적인 문제이다. 통화 채널 전환은 무선 데이터 네트워크에서 사용자가 하나의 접근점을 벗어나 다른 접근점의 범위 안으로 이동하였을 때 발생한다. 이러한 상황에서, 최초 접근점은 무선 사용자에게 데이터를 전달하는 책임을 다른 제2의 접근점으로 인계한다. 만약 두 접근점이 상호간 너무 멀리 떨어져 있다면, 무선 데이터 네트워크 사용자의 통화 채널이 하나의 접근점으로부터 다른 접근점으로 전환되는데 필요한 충분한 시간이 없을 것이며, 이에 파일 전송이 실패할 수 있다. 본 발명은, 사이트-특정 시간에 따른 측정들을 이용하고 그들을 식 (1), (4), 또는 (6)의 형태에 적용함으로써, 통화 채널 전환이 발생할 장소와 상이한 두 접근점에서의 서로 맞지 않는 네트워크 설정에 기인하는 통화 채널 전환 실패의 가능성을 예측한다. 이후, 테이블 참조 방법(table look up method)이 공간 위치 및 하루 시간의 함수로서 통화 채널 전환 시간을 위한 예측 모델을 결정하는데 이용된다.
최적화의 개념은 본 발명의 핵심이 되는 부분이다. 본 발명의 바람직한 실시예는 측정된 성능 파라미터들을 본 발명에서 유도되고 저장된 예측값들과 비교함으로써 당해 업자로 하여금 현재의 데이터 통신 네트워크 성능을 빠르게 개선시킨 수 있도록 하는데 매우 효과적이다. 이하 예측들을 개선시키기 위하여 측정들을 이용하는 과정을 최적화라 칭하기로 하고, 이는 첨부한 도 6, 도 7 및 도 8에 예시되어 있다. 측정들만을 이용하여 네트워크를 최적화하는 방법은 첨부한 도 6에 도시되어 있으며, 예측들만을 이용하는 네트워크 최적화 방법은 첨부한 도 7에, 예측과 측정들의 조합을 이용하는 네트워크 최적화 방법은 첨부한 도 8에 도시되어 있다. 데이 터 통신 네트워크의 최적화 과정은 수치적인, 시각적인, 또는 기타 다른 수단들을 통해서 다양한 사이트-특정 위치 및 하루의 특정 시간에 대한 처리량, 대역폭, 서비스의 품질, 비트 오류율, 패킷 오류율, 프레임 오류율, 드롭 패킷율, 패킷 잠재, 왕복 시간, 전파 지연, 전송 지연, 처리 지연, 대기 지연, 네트워크 용량, 패킷 지터, 대역폭 지연 곱 및 통화 채널 전환 지연 시간과 같은 성능 기준의 예측들과 측정들을 비교함으로써 수행된다. 네트워크에서 이용되는 하드웨어를 변경시킴으로써, 또는 하드웨어의 위치 또는 그 하드웨어의 구조, 펌웨어, 혹은 네트워크 내 각 장치를 제어하는 소프트웨어를 변경시킴으로써, 당해 업자는 네트워크 성능을 개선시킬 수 있다. 이러한 성능 개선들은 네트워크의 3-D 모델에서 네트워크에 대한 사이트-특정 장비들의 변화가 있은 후 성능 기준들의 예측을 반복함으로써 수행될 수 있고 보여질 수 있다. 이러한 과정을 계속함으로써 당해 업자는 네트워크 성능을 최적화할 수 있고 결국 효과적인 데이터 통신 네트워크를 만들수 있게 된다.
이러한 정보를 이용하여, 본 발명의 바람직한 실시예는 업그레이드 및 재배치를 위하여 네트워크 영역들을 추천할 수 있게 된다. 본 발명은 또한 상기한 변화들을 실제 수행하기 위하여 SNMP 프로토콜 통신 또는 기타 다른 프로토콜들을 이용할 수 있다. 즉, 네트워크 설계자는 예측을 통해 데이터 통신 네트워크의 문제들을 식별할 수 있고, 데이터 통신 네트워크의 성능 기준 예측이 데이터 통신 네트워크에서 알려진 측정 데이터와 모든 데이터 통신 하드웨어의 구조 및 예상 성능을 이용하여 계산될 수 있다. 예측된 성능 기준은 환경의 위치 특정 3차원적 모델에 시각적 및 수치적으로 저장 및 디스플레이된다. 이후, 설계자는 예측 결과들을 봄으 로써 명확해지는 문제에 대한 해결 방안을 알아내기 위하여 변화를 위한 본 발명의 추천들을 따르거나 설계자 자신이 스스로 변화시킴으로써 본 발명을 이용할 수 있게 된다. 예측 결과를 시뮬레이션 한 후, 네트워크 설계자는 설계자가 예측에서 이용한 변화들로 장비의 모든 관련 설정들을 업데이트하도록 본 발명에 지시할 수 있다. 이후, 설계자는 본 발명의 측정 특성을 이용하여 상기한 변화들의 결과들을 측정하는 툴을 이용할 수 있다.
본 발명이 그 바람직한 실시예에 의해서 설명되어 왔는 바, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명이 첨부한 청구항의 기술적 사상의 범위 내에서 상당한 변화를 가지면서 실시될 수 있음을 알 수 있을 것이다.

Claims (119)

  1. 통신 네트워크를 설계, 배치, 또는 최적화하기 위한 방법에 있어서,
    통신 네트워크의 성능에 영향을 미치는 속성들을 가질 수 있는 다수의 상이한 객체들을 포함하는 공간의 컴퓨터 처리된 모델을 생성하는 단계와;
    상기 통신 네트워크에 이용될 수 있는 다수의 상이한 구성요소들의 성능 특성들을 모델링하는 단계와;
    상기 다수의 상이한 구성요소들로부터 상기 통신 네트워크에 이용될 해당 구성요소들을 지정하는 단계와;
    상기 컴퓨터 처리된 모델에서 다수의 상이한 구성요소들에 대해 상기 공간 내 위치들을 지정하는 단계와;
    다음의 일반식에 따라 상기 통신 네트워크에 대한 하나 또는 그 이상의 성능 기준(performance metrics)을 예측하는 단계;
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 데이터 통신 네트워크를 설계, 추적, 측정, 예측 및 최적화하기 위한 방법.
    Figure 112007083426273-pct00015
    여기서, X는 성능 기준을, d는 송신기와 수신기 사이의 거리를, RSSI는 절대값 또는 대수값 중 어느 하나로 표현되는 수신기에서의 신호의 파워 레벨(power level)을 나타내고, A, B, C, C1, C2, C3, D, E, F 및 Ki는 상수이거나 아니면 하나 또는 그 이상의 물리적 혹은 전기적 파라미터들의 선형 혹은 비선형 함수를 나타내는 것으로 다중 전송의 결과들을 포함하는 것일 수 있으며, 값 M은 하나 또는 그 이상의 송신기로부터의 다경로 구성요소들의 수를 나타내고, Gi 및 Pi는 각각 이득(gains)과 파워 레벨(power level)을 나타냄.
  2. 제 1 항에 있어서, 상기 생성 단계에서 생성된 상기 컴퓨터 처리된 모델은 잡음 또는 간섭을 발생시키는 객체들을 포함하고, 이 잡음 또는 간섭이 상기 예측 단계에서 요인으로 포함되는 상기 객체의 특성이 되는 것을 특징으로 하는 데이터 통신 네트워크를 설계, 추적, 측정, 예측 및 최적화하기 위한 방법.
  3. 제 1 항에 있어서, 상기 예측 단계에서 예측되는 상기 성능 기준은 상기 통신 네트워크에서 전방으로(in a forward direction) 예측되는 것임을 특징으로 하는 데이터 통신 네트워크를 설계, 추적, 측정, 예측 및 최적화하기 위한 방법.
  4. 제 1 항에 있어서, 상기 예측 단계에서 예측되는 상기 성능 기준은 상기 통신 네트워크에서 역방향으로(in a reverse direction) 예측되는 것임을 특징으로 하는 데이터 통신 네트워크를 설계, 추적, 측정, 예측 및 최적화하기 위한 방법.
  5. 제 1 항에 있어서, 상기 컴퓨터 처리된 모델은 3차원적인 것을 특징으로 하는 데이터 통신 네트워크를 설계, 추적, 측정, 예측 및 최적화하기 위한 방법.
  6. 제 1 항에 있어서, 운영체계(os)가 데이터 전송 프로토콜을 지정하는 단계를 더 포함하고, 상기 예측 단계가 상기 성능 기준을 예측하는데 있어 하나의 요인으로서 상기 지정된 데이터 전송 프로토콜을 이용하는 것을 특징으로 하는 데이터 통신 네트워크를 설계, 추적, 측정, 예측 및 최적화하기 위한 방법.
  7. 제 1 항에 있어서, 상기 통신 네트워크를 위한 네트워크 로딩(loading)을 지정하는 단계를 더 포함하고, 상기 예측 단계가 상기 성능 기준을 예측하는데 있어 상기 지정된 네트워크 로딩을 이용하는 것을 특징으로 하는 데이터 통신 네트워크를 설계, 추적, 측정, 예측 및 최적화하기 위한 방법.
  8. 제 1 항에 있어서, 상기 공간 내 상기 통신 네트워크에 대한 상기 성능 기준을 측정하는 단계와, 상기 측정 단계에서 만들어진 측정들을 기초로 하여 상기 예측 단계에서 만들어진 예측들을 수정하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 데이터 통신 네트워크를 설계, 추적, 측정, 예측 및 최적화하기 위한 방법.
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  61. 제 1 항에 있어서, 상기 하나 또는 그 이상의 성능 기준이,
    무선 신호 강도 세기(radio signal strength intensity), 접속성, 네트워크 처리량(network throughput), 비트 오류율, 프레임 오류율, 신호 대 간섭비, 신호 대 잡음비, 초당 프레임 해상도, 트래픽(traffic), 용량(capacity), 신호 강도, 처리량, 오류율, 패킷 지연(packet latency), 패킷 지터(packet jitter), 심볼 지터(symbol jitter), 서비스 품질, 보안, 커버리지 구역(coverage area), 대역폭, 서버 식별 파라미터, 송신기 식별 파라미터, 최적 서버 위치, 송신기 위치 파라미터, 빌링 정보(billing information), 네트워크 성능 파라미터, C/I, C/N, 보디 손실(body loss), 바닥 위 높이(height above floor), 잡음 지수(noise figure), 안전 커버리지 위치, 전파 손실률(propagation loss factors), 도달각, 다경로 구성요소, 다경로 파라미터, 안테나 이득, 잡음 레벨 반사율(noise level reflectivity), 표면 조도, 경로 손실 모델, 감쇠 계수, 처리량 성능 기준, 패킷 오류율, 왕복 시간(round trip time), 드롭 패킷율(dropped packet rate), 대기 지연(queuing delay), 신호 레벨(signal level), 간섭 레벨(interference level), 서비스 품질, 대역폭 지연 곱(bandwidth delay product), 통화 채널 전환 지연 시간, 신호 손실, 데이터 손실, 서비스된 사용자 수, 사용자 밀도, 적정 커버리지 위치, 통화 채널 전환 위치 또는 지역, 적정 처리량 위치, Ec/Io, 시스템 성능 파라미터, 장비 가격, 유지 및 비용 정보, 사용자 클래스 또는 서브 클래스, 사용자 타입, 포지션 위치, 절대적 혹은 상대적 조건의 모든 것들로부터 선택된 것임을 특징으로 하는 데이터 통신 네트워크를 설계, 추적, 측정, 예측 및 최적화하기 위한 방법.
  62. 통신 네트워크를 설계, 배치, 또는 최적화하기 위한 사이트 특정(site specific)의 방법에 있어서,
    통신 네트워크의 성능에 영향을 미치는 속성들을 가질 수 있는 다수의 상이한 객체들을 포함하는 공간의 컴퓨터 처리된 모델을 생성하는 단계와;
    상기 통신 네트워크에 이용될 수 있는 다수의 상이한 구성요소들의 성능 특성들을 모델링하는 단계와;
    상기 다수의 상이한 구성요소들로부터 상기 통신 네트워크에 이용될 해당 구성요소들을 지정하는 단계와;
    상기 컴퓨터 처리된 모델에서 다수의 상이한 구성요소들에 대해 상기 공간 내 위치들을 지정하는 단계와;
    a) 경험적으로 측정된 하나 또는 그 이상의 네트워크 성능 기준을 예측된 성능 기준과 관계시키는 것, b) 하나 또는 그 이상의 예측 혹은 미리 설정된 성능 기준을 획득하는 것, c) 성능 기준의 예측을 제공 또는 발생시키는 것의 상기 a), b), c) 중 적어도 하나 이상을 수행하는 단계;
    를 포함하고, 상기 성능 기준은 룩 업(look up) 또는 내삽(interpolation) 절차를 이용하여 상기 객체들의 특성들, 상기 구성요소들의 특성들, 및 상기 구성요소들의 위치들을 이용해 계산되는 것임을 특징으로 하는 데이터 통신 네트워크를 설계, 추적, 측정, 예측 및 최적화하기 위한 방법.
  63. 제 62 항에 있어서, 상기 하나 또는 그 이상의 성능 기준이,
    무선 신호 강도 세기(radio signal strength intensity), 접속성, 네트워크 처리량(network throughput), 비트 오류율, 프레임 오류율, 신호 대 간섭비, 신호 대 잡음비, 초당 프레임 해상도, 트래픽(traffic), 용량(capacity), 신호 강도, 처리량, 오류율, 패킷 지연(packet latency), 패킷 지터(packet jitter), 심볼 지터(symbol jitter), 서비스 품질, 보안, 커버리지 구역(coverage area), 대역폭, 서버 식별 파라미터, 송신기 식별 파라미터, 최적 서버 위치, 송신기 위치 파라미터, 빌링 정보(billing information), 네트워크 성능 파라미터, C/I, C/N, 보디 손실(body loss), 바닥 위 높이(height above floor), 잡음 지수(noise figure), 안전 커버리지 위치, 전파 손실률(propagation loss factors), 도달각, 다경로 구성요소, 다경로 파라미터, 안테나 이득, 잡음 레벨 반사율(noise level reflectivity), 표면 조도, 경로 손실 모델, 감쇠 계수, 처리량 성능 기준, 패킷 오류율, 왕복 시간(round trip time), 드롭 패킷율(dropped packet rate), 대기 지연(queuing delay), 신호 레벨(signal level), 간섭 레벨(interference level), 서비스 품질, 대역폭 지연 곱(bandwidth delay product), 통화 채널 전환 지연 시간, 신호 손실, 데이터 손실, 서비스된 사용자 수, 사용자 밀도, 적정 커버리지 위치, 통화 채널 전환 위치 또는 지역, 적정 처리량 위치, Ec/Io, 시스템 성능 파라미터, 장비 가격, 유지 및 비용 정보, 사용자 클래스 또는 서브 클래스, 사용자 타입, 포지션 위치, 절대적 혹은 상대적 조건의 모든 것들로부터 선택된 것임을 특징으로 하는 데이터 통신 네트워크를 설계, 추적, 측정, 예측 및 최적화하기 위한 방법.
  64. 제 62 항에 있어서, 상기 통신 네트워크에 대한 하나 또는 그 이상의 성능 기준을 예측하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 데이터 통신 네트워크를 설계, 추적, 측정, 예측 및 최적화하기 위한 방법.
  65. 제 62 항에 있어서, 상기 수행의 단계가 경험적으로 측정된 하나 또는 그 이상의 네트워크 성능 기준을 예측된 성능 기준과 관계시키는 것을 특징으로 하는 데이터 통신 네트워크를 설계, 추적, 측정, 예측 및 최적화하기 위한 방법.
  66. 제 62 항에 있어서, 상기 수행의 단계가, 하나 또는 그 이상의 예측 혹은 미리 설정된 성능 기준을 획득하거나, 성능 기준의 예측을 제공 또는 발생시키는 것을 특징으로 하는 데이터 통신 네트워크를 설계, 추적, 측정, 예측 및 최적화하기 위한 방법.
  67. 통신 네트워크를 분석하기 위한 사이트 특정(site specific)의 방법에 있어서,
    상기 통신 네트워크에 이용된 구성요소들의 물리적 공간 내 위치들을 식별하고 상기 각 구성요소들에 대한 모델링된 특성들을 가지면서 통신 네트워크의 성능에 영향을 미치는 특성들을 가질 수 있는 물리적 공간 내 객체들을 모델링한 객체들을 포함할 수 있는 통신 네트워크의 컴퓨터 처리된 모델을 통신 네트워크가 배치되거나 배치될 물리적 공간 내에 생성하는 단계와;
    상기 물리적 공간 내 데이터 수집 측정 장치들의 위치를 확인하는 단계와;
    상기 측정 장치들에 상당하는 상기 컴퓨터 처리된 모델 내 위치들을 식별하는 단계와;
    상기 데이터 수집 측정 장치들로 현장 측정 데이터를 측정하는 단계와;
    상기 컴퓨터 처리된 모델 및 현장 측정 데이터, 상기 구성요소들에 대한 모델링된 특성들, 상기 물리적 공간 내 객체들에 대한 모델링된 특성들, 및 상기 컴퓨터 처리된 모델 내 구성요소들의 위치들을 기초로 하여 통신 네트워크에 대한 하나 또는 그 이상의 성능 기준을 예측하는 단계;
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 데이터 통신 네트워크를 설계, 추적, 측정, 예측 및 최적화하기 위한 방법.
  68. 제 67 항에 있어서, 상기 컴퓨터 처리된 모델이 3차원적인 것을 특징으로 하는 데이터 통신 네트워크를 설계, 추적, 측정, 예측 및 최적화하기 위한 방법.
  69. 제 67 항에 있어서, 상기 위치 확인 단계에서 이용되는 상기 데이터 수집 측정 장치들이 휴대용인 것을 특징으로 하는 데이터 통신 네트워크를 설계, 추적, 측정, 예측 및 최적화하기 위한 방법.
  70. 제 67 항에 있어서, 상기 위치 확인 단계가 상기 데이터 수집 측정 장치들을 상기 물리적 공간 내에 영구적으로 부착하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 데이터 통신 네트워크를 설계, 추적, 측정, 예측 및 최적화하기 위한 방법.
  71. 제 67 항에 있어서, 상기 하나 또는 그 이상의 성능 기준이,
    무선 신호 강도 세기(radio signal strength intensity), 접속성, 네트워크 처리량(network throughput), 비트 오류율, 프레임 오류율, 신호 대 간섭비, 신호 대 잡음비, 초당 프레임 해상도, 트래픽(traffic), 용량(capacity), 신호 강도, 처리량, 오류율, 패킷 지연(packet latency), 패킷 지터(packet jitter), 심볼 지터(symbol jitter), 서비스 품질, 보안, 커버리지 구역(coverage area), 대역폭, 서버 식별 파라미터, 송신기 식별 파라미터, 최적 서버 위치, 송신기 위치 파라미터, 빌링 정보(billing information), 네트워크 성능 파라미터, C/I, C/N, 보디 손실(body loss), 바닥 위 높이(height above floor), 잡음 지수(noise figure), 안전 커버리지 위치, 전파 손실률(propagation loss factors), 도달각, 다경로 구성요소, 다경로 파라미터, 안테나 이득, 잡음 레벨 반사율(noise level reflectivity), 표면 조도, 경로 손실 모델, 감쇠 계수, 처리량 성능 기준, 패킷 오류율, 왕복 시간(round trip time), 드롭 패킷율(dropped packet rate), 대기 지연(queuing delay), 신호 레벨(signal level), 간섭 레벨(interference level), 서비스 품질, 대역폭 지연 곱(bandwidth delay product), 통화 채널 전환 지연 시간, 신호 손실, 데이터 손실, 서비스된 사용자 수, 사용자 밀도, 적정 커버리지 위치, 통화 채널 전환 위치 또는 지역, 적정 처리량 위치, Ec/Io, 시스템 성능 파라미터, 장비 가격, 유지 및 비용 정보, 사용자 클래스 또는 서브 클래스, 사용자 타입, 포지션 위치, 절대적 혹은 상대적 조건의 모든 것들로부터 선택된 것임을 특징으로 하는 데이터 통신 네트워크를 설계, 추적, 측정, 예측 및 최적화하기 위한 방법.
  72. 제 67 항에 있어서, 상기 측정의 단계가 수동적으로(manually) 수행되는 것을 특징으로 하는 데이터 통신 네트워크를 설계, 추적, 측정, 예측 및 최적화하기 위한 방법.
  73. 제 67 항에 있어서, 상기 측정의 단계가 자주적으로(autonomously) 수행되는 것을 특징으로 하는 데이터 통신 네트워크를 설계, 추적, 측정, 예측 및 최적화하기 위한 방법.
  74. 제 67 항에 있어서, 상기 현장 측정 데이터를 저장하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 데이터 통신 네트워크를 설계, 추적, 측정, 예측 및 최적화하기 위한 방법.
  75. 제 67 항에 있어서, 상기 생성 단계에서 생성된 상기 컴퓨터 처리된 모델을 업데이트하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 데이터 통신 네트워크를 설계, 추적, 측정, 예측 및 최적화하기 위한 방법.
  76. 제 75 항에 있어서, 상기 업데이트 단계가,
    특정 구성요소의 설명 및 특성들을 포함하면서 상기 통신 네트워크에서 이용되는 모델링된 다수의 상이한 구성요소들로부터 해당 구성요소들을 지정하는 단계와;
    상기 컴퓨터 처리된 모델에서 다수의 상이한 구성요소들에 대해 상기 공간 내 위치들을 지정하는 단계;
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 데이터 통신 네트워크를 설계, 추적, 측정, 예측 및 최적화하기 위한 방법.
  77. 제 76 항에 있어서, 상기 업데이트 단계가 상기 위치를 지정하는 단계에서 지정된 위치에서 상기 구성요소들을 지정하는 단계에서 지정된 적어도 하나 이상의 구성요소에 대한 방위를 지정하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 데이터 통신 네트워크를 설계, 추적, 측정, 예측 및 최적화하기 위한 방법.
  78. 제 67 항에 있어서, 상기 생성 단계에서 상기 컴퓨터 처리된 모델이 상기 물리적 공간 내의 상기 위치에서 상기 구성요소들의 방위들을 식별하고 상기 예측 단계가 상기 방위들을 이용하는 것을 특징으로 하는 데이터 통신 네트워크를 설계, 추적, 측정, 예측 및 최적화하기 위한 방법.
  79. 제 67 항에 있어서, 상기 생성 단계에서 생성된 상기 컴퓨터 처리된 모델이 잡음 또는 간섭을 발생시키는 객체들을 포함하고, 상기 잡음 또는 간섭이 상기 예측 단계에서 요인으로 포함되는(factored) 상기 객체의 특성이 되는 것을 특징으로 하는 데이터 통신 네트워크를 설계, 추적, 측정, 예측 및 최적화하기 위한 방법.
  80. 제 67 항에 있어서, 상기 예측 단계에서 예측되는 상기 성능 기준이 상기 통신 네트워크에서 전방으로(in a forward direction) 예측되는 것임을 특징으로 하는 데이터 통신 네트워크를 설계, 추적, 측정, 예측 및 최적화하기 위한 방법.
  81. 제 67 항에 있어서, 상기 예측 단계에서 예측되는 상기 성능 기준이 상기 통신 네트워크에서 역방향으로(in a reverse direction) 예측되는 것임을 특징으로 하는 데이터 통신 네트워크를 설계, 추적, 측정, 예측 및 최적화하기 위한 방법.
  82. 제 67 항에 있어서, 데이터 전송 프로토콜을 지정하는 단계를 더 포함하고, 상기 예측 단계가 상기 성능 기준을 예측하는데 있어 하나의 요인으로서 상기 지정된 데이터 전송 프로토콜을 이용하는 것을 특징으로 하는 데이터 통신 네트워크를 설계, 추적, 측정, 예측 및 최적화하기 위한 방법.
  83. 제 67 항에 있어서, 상기 통신 네트워크를 위한 네트워크 로딩(loading)을 지정하는 단계를 더 포함하고, 상기 예측 단계가 상기 성능 기준을 예측하는데 있어 상기 지정된 네트워크 로딩을 이용하는 것을 특징으로 하는 데이터 통신 네트워크를 설계, 추적, 측정, 예측 및 최적화하기 위한 방법.
  84. 통신 네트워크를 분석하기 위한 사이트 특정(site specific)의 시스템에 있어서,
    상기 통신 네트워크가 배치되거나 배치될 물리적 공간 내에 통신 네트워크를 표현 및 디스플레이하고 상기 통신 네트워크에서 이용된 구성요소들의 상기 물리적 공간 내 위치들을 식별하며 상기 각 구성요소들에 대한 모델링된 특성들을 가지면서 상기 통신 네트워크의 성능에 영향을 미치는 특성들을 가질 수 있는 물리적 공간 내 객체들을 모델링한 객체들을 포함할 수 있는 컴퓨터 처리된 모델과;
    상기 물리적 공간 내에 위치되고 상기 컴퓨터 처리된 모델 내에서 그 상당하는 위치에 표현되며 상기 물리적 공간에 대한 현장 측정 데이터를 측정하는 데이터 수집 측정 장치들과;
    상기 컴퓨터 처리된 모델 및 상기 현장 측정 데이터, 상기 구성요소들에 대한 상기 모델링된 특성들, 상기 물리적 공간 내 객체들에 대한 상기 모델링된 특성들, 및 상기 컴퓨터 처리된 모델 내 상기 구성요소들의 상기 위치들을 기초로 하여 상기 통신 네트워크에 대한 하나 또는 그 이상의 성능 기준을 예측하는 수단;
    을 포함하는 것을 특징으로 하는 데이터 통신 네트워크를 설계, 추적, 측정, 예측 및 최적화하기 위한 시스템.
  85. 제 84 항에 있어서, 상기 컴퓨터 처리된 모델은 3차원적인 것을 특징으로 하는 데이터 통신 네트워크를 설계, 추적, 측정, 예측 및 최적화하기 위한 시스템.
  86. 제 84 항에 있어서, 상기 데이터 수집 측정 장치들은 휴대용인 것을 특징으로 하는 데이터 통신 네트워크를 설계, 추적, 측정, 예측 및 최적화하기 위한 시스템.
  87. 제 84 항에 있어서, 상기 데이터 수집 측정 장치들은 상기 물리적 공간 내 상기 위치에 영구적으로 부착된 것을 특징으로 하는 데이터 통신 네트워크를 설계, 추적, 측정, 예측 및 최적화하기 위한 시스템.
  88. 제 84 항에 있어서, 상기 하나 또는 그 이상의 성능 기준이,
    무선 신호 강도 세기(radio signal strength intensity), 접속성, 네트워크 처리량(network throughput), 비트 오류율, 프레임 오류율, 신호 대 간섭비, 신호 대 잡음비, 초당 프레임 해상도, 트래픽(traffic), 용량(capacity), 신호 강도, 처리량, 오류율, 패킷 지연(packet latency), 패킷 지터(packet jitter), 심볼 지터(symbol jitter), 서비스 품질, 보안, 커버리지 구역(coverage area), 대역폭, 서버 식별 파라미터, 송신기 식별 파라미터, 최적 서버 위치, 송신기 위치 파라미터, 빌링 정보(billing information), 네트워크 성능 파라미터, C/I, C/N, 보디 손실(body loss), 바닥 위 높이(height above floor), 잡음 지수(noise figure), 안전 커버리지 위치, 전파 손실률(propagation loss factors), 도달각, 다경로 구성요소, 다경로 파라미터, 안테나 이득, 잡음 레벨 반사율(noise level reflectivity), 표면 조도, 경로 손실 모델, 감쇠 계수, 처리량 성능 기준, 패킷 오류율, 왕복 시간(round trip time), 드롭 패킷율(dropped packet rate), 대기 지연(queuing delay), 신호 레벨(signal level), 간섭 레벨(interference level), 서비스 품질, 대역폭 지연 곱(bandwidth delay product), 통화 채널 전환 지연 시간, 신호 손실, 데이터 손실, 서비스된 사용자 수, 사용자 밀도, 적정 커버리지 위치, 통화 채널 전환 위치 또는 지역, 적정 처리량 위치, Ec/Io, 시스템 성능 파라미터, 장비 가격, 유지 및 비용 정보, 사용자 클래스 또는 서브 클래스, 사용자 타입, 포지션 위치, 절대적 혹은 상대적 조건의 모든 것들로부터 선택된 것임을 특징으로 하는 데이터 통신 네트워크를 설계, 추적, 측정, 예측 및 최적화하기 위한 시스템.
  89. 제 84 항에 있어서, 상기 현장 측정 데이터를 저장하는 수단을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 데이터 통신 네트워크를 설계, 추적, 측정, 예측 및 최적화하기 위한 시스템.
  90. 제 84 항에 있어서, 상기 컴퓨터 처리된 모델은 적어도 하나 이상의 서버에 저장되는 것을 특징으로 하는 데이터 통신 네트워크를 설계, 추적, 측정, 예측 및 최적화하기 위한 시스템.
  91. 제 90 항에 있어서, 상기 컴퓨터 처리된 모델은 상호 통신 가능한 다수의 서버에 저정되는 것을 특징으로 하는 데이터 통신 네트워크를 설계, 추적, 측정, 예측 및 최적화하기 위한 시스템.
  92. 제 91 항에 있어서, 상기 다수의 서버는 상기 시스템에서 상호간 계층적 관계를 가지는 것을 특징으로 하는 데이터 통신 네트워크를 설계, 추적, 측정, 예측 및 최적화하기 위한 시스템.
  93. 제 90 항에 있어서, 상기 적어도 하나 이상의 서버와 통신 가능한 적어도 하나 이상의 휴대용 클라이언트 장치(client device)를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 데이터 통신 네트워크를 설계, 추적, 측정, 예측 및 최적화하기 위한 시스템.
  94. 제 92 항에 있어서, 상기 시스템은 다수의 휴대용 클라이언트 장치를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 데이터 통신 네트워크를 설계, 추적, 측정, 예측 및 최적화하기 위한 시스템.
  95. 통신 네트워크를 분석하기 위한 방법에 있어서,
    상기 통신 네트워크에 이용되는 다수의 구성요소들의 물리적 공간 내 위치들을 식별하고 하나 또는 그 이상의 상기 구성요소에 대한 모델링된 특성들을 가지면서 통신 네트워크의 성능에 영향을 미치는 특성들을 가질 수 있는 물리적 공간 내 객체들을 모델링한 객체들을 포함할 수 있는 통신 네트워크의 컴퓨터 처리된 모델을 통신 네트워크가 배치되거나 배치될 물리적 공간 내에 생성하는 단계와;
    상기 컴퓨터 처리된 모델을 기초로 하여, a)상기 통신 네트워크에 대한 전파 지연 정보(propagation delay information), b)프레임 오류율, 비트 오류율, 또는 패킷 오류율, c)상기 통신 네트워크에 대한 왕복 시간(round trip time) 또는 대역폭 지연 곱(bandwidth delay product), d)정보의 처리량, e)서비스 정보의 품질로 이루어진 그룹으로부터 선택된 하나 또는 그 이상의 성능 기준을 예측하는 단계와;
    상기 하나 또는 그 이상의 성능 기준을 출력, 저장, 또는 디스플레이하는 단계;
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 데이터 통신 네트워크를 설계, 추적, 측정, 예측 및 최적화하기 위한 방법.
  96. 제 95 항에 있어서, 상기 예측 단계에서 상기 하나 또는 그 이상의 성능 기준이 a)상기 통신 네트워크에 대한 전파 지연 정보를 포함하는 것임을 특징으로 하는 데이터 통신 네트워크를 설계, 추적, 측정, 예측 및 최적화하기 위한 방법.
  97. 제 95 항에 있어서, 상기 예측 단계에서 상기 하나 또는 그 이상의 성능 기준이 b)프레임 오류율, 비트 오류율, 또는 패킷 오류율을 포함하는 것임을 특징으로 하는 데이터 통신 네트워크를 설계, 추적, 측정, 예측 및 최적화하기 위한 방법.
  98. 제 95 항에 있어서, 상기 예측 단계에서 상기 하나 또는 그 이상의 성능 기준이 c)상기 통신 네트워크에 대한 왕복 시간 또는 대역폭 지연 곱을 포함하는 것임을 특징으로 하는 데이터 통신 네트워크를 설계, 추적, 측정, 예측 및 최적화하기 위한 방법.
  99. 제 95 항에 있어서, 상기 예측 단계에서 상기 하나 또는 그 이상의 성능 기준이 d)정보의 처리량을 포함하는 것임을 특징으로 하는 데이터 통신 네트워크를 설계, 추적, 측정, 예측 및 최적화하기 위한 방법.
  100. 제 95 항에 있어서, 상기 예측 단계에서 상기 하나 또는 그 이상의 성능 기준이 e)서비스 정보의 품질을 포함하는 것임을 특징으로 하는 데이터 통신 네트워크를 설계, 추적, 측정, 예측 및 최적화하기 위한 방법.
  101. 제 95 항에 있어서, 상기 생성 단계에서 모델링된 상기 다수의 구성요소들 중 적어도 일부 이상이 무선 통신에 이용되고, 상기 예측 단계가 다중 전송과 무선 통신에서 이용되는 상기 구성요소들의 배치에 기인하는 다경로 지연을 요인으로 포함하는 것을 특징으로 하는 데이터 통신 네트워크를 설계, 추적, 측정, 예측 및 최적화하기 위한 방법.
  102. 통신 네트워크를 분석하기 위한 시스템에 있어서,
    상기 통신 네트워크가 배치되거나 배치될 물리적 공간 내에 통신 네트워크를 표현 및 디스플레이하고 통신 네트워크에 이용되는 구성요소들의 상기 물리적 공간 내 위치들을 식별하며 상기 각 구성요소들에 대한 모델링된 특성들을 가지면서 통신 네트워크의 성능에 영향을 미치는 특성들을 가질 수 있는 물리적 공간 내 객체들을 모델링한 객체들을 포함할 수 있는 컴퓨터 처리된 모델과;
    상기 컴퓨터 처리된 모델을 기초로 하여 네트워크 정보의 전파 지연, 비트 오류율, 프레임 오류율, 패킷 오류율, 대역폭 지연 곱, 정보의 처리량, 및 서비스의 품질로 이루어진 그룹으로부터 선택된 성능 기준을 예측하고 상기 컴퓨터 처리된 모델을 기초로 한 예측들을 만드는 예측과정을 수행하는 수단과;
    상기 성능 기준을 출력, 저장, 또는 디스플레이하는 수단;
    을 포함하고, 상기 성능 기준은 현장 측정 데이터와 예측 데이터의 조합을 이용하여 계산될 수 있는 것을 특징으로 하는 데이터 통신 네트워크를 설계, 추적, 측정, 예측 및 최적화하기 위한 시스템.
  103. 제 102 항에 있어서, 상기 예측 수단이 네트워크 정보의 전파 지연을 예측하는 것을 특징으로 하는 데이터 통신 네트워크를 설계, 추적, 측정, 예측 및 최적화하기 위한 시스템.
  104. 제 102 항에 있어서, 상기 예측 수단이 비트 오류율을 예측하는 것을 특징으로 하는 데이터 통신 네트워크를 설계, 추적, 측정, 예측 및 최적화하기 위한 시스템.
  105. 제 102 항에 있어서, 상기 예측 수단이 프레임 오류율을 예측하는 것을 특징으로 하는 데이터 통신 네트워크를 설계, 추적, 측정, 예측 및 최적화하기 위한 시스템.
  106. 제 102 항에 있어서, 상기 예측 수단이 패킷 오류율을 예측하는 것을 특징으로 하는 데이터 통신 네트워크를 설계, 추적, 측정, 예측 및 최적화하기 위한 시스템.
  107. 제 104 항에 있어서, 상기 예측 수단이 왕복 시간과 대역폭 지연 곱 중 적어도 하나 이상을 예측하는 것을 특징으로 하는 통신 네트워크를 설계, 추적, 측정, 예측 및 최적화하기 위한 시스템.
  108. 제 102 항에 있어서, 상기 예측 수단이 정보의 처리량을 예측하는 것을 특징으로 하는 통신 네트워크를 설계, 추적, 측정, 예측 및 최적화하기 위한 시스템.
  109. 제 102 항에 있어서, 상기 예측 수단이 서비스의 품질을 예측하는 것을 특징으로 하는 통신 네트워크를 설계, 추적, 측정, 예측 및 최적화하기 위한 시스템.
  110. 통신 네트워크를 분석하기 위한 방법에 있어서,
    상기 통신 네트워크에 이용되는 구성요소들의 물리적 공간 내 위치들을 식별하고 상기 각 구성요소들에 대한 모델링된 특성들을 가지면서 통신 네트워크의 성능에 영향을 미치는 특성들을 가질 수 있는 물리적 공간 내 객체들을 모델링한 객체들을 포함할 수 있는 통신 네트워크의 컴퓨터 처리된 모델을 통신 네트워크가 배치되거나 배치될 물리적 공간 내에 생성하는 단계와;
    상기 측정 장치들에 상당하는 상기 컴퓨터 처리된 모델 내 위치들을 식별하는 단계와;
    현장 측정 데이터의 파일을 다운로드하거나 입력하는 단계와;
    상기 컴퓨터 처리된 모델을 기초로 하여, 상기 현장 측정 데이터, 상기 구성요소들의 모델링된 특성들, 상기 물리적 공간 내 객체들에 대한 모델링된 특성들, 및 상기 컴퓨터 처리된 모델 내 구성요소들의 위치를 기초로 한 상기 통신 네트워크에 대한 성능 기준을 예측하는 단계;
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 데이터 통신 네트워크를 설계, 추적, 측정, 예측 및 최적화하기 위한 방법.
  111. 제 110 항에 있어서, 상기 다운로딩 또는 입력의 단계에서 획득된 상기 현장 측정 데이터가 상기 물리적 공간에 대해 특정한 것임을 특징으로 하는 데이터 통신 네트워크를 설계, 추적, 측정, 예측 및 최적화하기 위한 방법.
  112. 제 67 항에 있어서, 상기 측정 단계에서 획득된 현장 측정 데이터를 업데이트하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 데이터 통신 네트워크를 설계, 추적, 측정, 예측 및 최적화하기 위한 방법.
  113. 제 67 항에 있어서, 상기 예측 단계에서 획득된 하나 또는 그 이상의 예측된 성능 기준을 업데이트하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 데이터 통신 네트워크를 설계, 추적, 측정, 예측 및 최적화하기 위한 방법.
  114. 제 84 항에 있어서, 상기 데이터 수집 측정 장치에 의해 획득된 현장 측정 데이터를 업데이트하는 수단을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 데이터 통신 네트워크를 설계, 추적, 측정, 예측 및 최적화하기 위한 시스템.
  115. 제 84 항에 있어서, 상기 예측 수단으로부터 획득되어진 하나 또는 그 이상의 예측된 성능 기준을 업데이트하는 수단을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 데이터 통신 네트워크를 설계, 추적, 측정, 예측 및 최적화하기 위한 시스템.
  116. 제 102 항에 있어서, 상기 예측 수단이, 경험적으로 측정된 하나 또는 그 이상의 네트워크 성능 기준을 예측된 성능 기준에 관계시키기 위하여 룩 업(look up) 또는 내삽(interpolation) 절차를 이용하는 것을 특징으로 하는 데이터 통신 네트워크를 설계, 추적, 측정, 예측 및 최적화하기 위한 시스템.
  117. 제 102 항에 있어서, 상기 예측 수단이, 하나 또는 그 이상의 예측 혹은 미리 설정된 성능 기준을 획득하거나 성능 기준의 예측을 제공 또는 생성시키기 위하여 룩 업(look up) 혹은 내삽(interpolation) 절차를 이용하는 것을 특징으로 하는 데이터 통신 네트워크를 설계, 추적, 측정, 예측 및 최적화하기 위한 시스템.
  118. 제 95 항에 있어서, 상기 예측 단계가, 경험적으로 측정된 하나 또는 그 이상의 네트워크 성능 기준을 예측된 성능 기준에 관계시키기 위하여 룩 업(look up) 또는 내삽(interpolation) 절차를 이용하는 것을 특징으로 하는 데이터 통신 네트워크를 설계, 추적, 측정, 예측 및 최적화하기 위한 방법.
  119. 제 95 항에 있어서, 상기 예측 단계가, 하나 또는 그 이상의 예측 혹은 미리 설정된 성능 기준을 획득하거나 성능 기준의 예측을 제공 또는 생성시키기 위하여 룩 업(look up) 혹은 내삽(interpolation) 절차를 이용하는 것을 특징으로 하는 데이터 통신 네트워크를 설계, 추적, 측정, 예측 및 최적화하기 위한 방법.
KR1020037004297A 2000-09-25 2001-09-21 데이터 통신 네트워크를 설계, 추적, 측정, 예측 및최적화하기 위한 시스템과 방법 KR100813430B1 (ko)

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