KR100861451B1 - 무선망 분석 시뮬레이션 툴을 위한 신뢰도 측정 장치 및방법 - Google Patents
무선망 분석 시뮬레이션 툴을 위한 신뢰도 측정 장치 및방법 Download PDFInfo
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Abstract
무선망 분석 시뮬레이션 툴의 신뢰도 측정 장치 및 방법을 제시한다.
본 발명의 신뢰도 측정 장치는 시뮬레이션 툴 신뢰도 측정에 필요한 변수를 입력받고, 측정 결과를 출력하기 위한 인터페이스, 시뮬레이션 툴의 신뢰도 검증을 위해 선택된 영역에 변수를 적용하여 실제 측정한 무선망 품질 측정값(실측치) 및 선택된 영역에 대하여 실측치 측정시와 동일한 조건으로 시뮬레이션 툴을 구동시킨 결과(예측치)를 입력받아 저장하는 데이터 관리부, 실측치와 예측치를 참조하여 오차를 출력하는 오차 확인부, 오차 확인부의 출력 결과를 기대치와 비교하여, 시뮬레이션 툴의 신뢰도 수준을 판별하는 신뢰도 판별부 및 신뢰도 판별부의 판별 결과를 출력하고, 시뮬레이션 툴의 신뢰도가 낮은 것으로 판단되는 경우 오류의 원인을 출력하여 오차를 보정하도록 하는 오차 보정부를 포함하여, 무선망 분석 시뮬레이션 툴을 정확하게 검증할 수 있다.
무선망 분석, 시뮬레이션 툴, 신뢰도
Description
도 1은 본 발명의 일 실시예에 의한 무선망 분석 시뮬레이션 툴을 위한 신뢰도 측정 장치의 구성도,
도 2a 및 2b는 도 1에 도시한 오차 보정부의 상세 구성도,
도 3은 본 발명의 일 실시예에 의한 신뢰도 측정 방법을 설명하기 위한 흐름도,
도 4는 도 3에 도시한 보정 요청 및 결과 출력 과정의 상세 처리 흐름도,
도 5는 본 발명의 일 실시예에 의한 자동 보정 방법을 설명하기 위한 흐름도,
도 6은 본 발명의 다른 실시예에 의한 자동 보정 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
<도면의 주요 부분에 대한 부호 설명>
10 : 신뢰도 측정 장치 110 : 제어부
120 : 인터페이스 130 : 메모리
140 : 데이터 관리부 150 : 오차 확인부
160 : 신뢰도 판별부 170 : 오차 보정부
본 발명은 신뢰도 측정 장치 및 방법에 관한 것으로, 보다 구체적으로는 무선망 분석 시뮬레이션 툴을 위한 신뢰도 측정 장치 및 방법에 관한 것이다.
무선통신망을 이용하여 양질의 서비스를 제공하기 위해서는 무선통신망이 구축된 영역을 지정된 단위로 구분하고, 각 영역에서의 무선통신 품질을 측정, 품질 측정 결과가 기대치 이하인 경우 해당 영역의 기지국 설치 위치 변경, 전력 제어 등을 통해 무선망 품질을 개선한다.
그런데, 무선통신망 구축 영역이 광범위해짐에 따라 모든 영역을 실측하여 무선통신 품질을 측정하는 데는 한계가 있으며, 따라서 무선망 분석 시뮬레이션 툴을 이용하게 되었다.
그러나, 무선망 분석 시뮬레이션 툴은 무선통신 품질을 가상으로 측정하는 것이기 때문에, 실측치와 차이가 있는 경우가 종종 발생하며, 이러한 문제를 해결하기 위해 무선망 분석 시뮬레이션 툴의 신뢰도를 검증하여야 한다.
현재는 무선망 분석 시뮬레이션 툴의 신뢰도를 검증하기 위하여 전파 감쇄 예측 모델을 이용하고 있는데, 전파 감쇄 예측 모델은 무선통신망의 품질을 예측하는 데 고려되는 변수가 한정적이기 때문에 시뮬레이션 툴의 신뢰도를 정확하게 검증할 수 없는 문제가 있다.
즉, 무선망 분석을 위해서는 전파 감쇄 예측뿐 아니라 신호대 잡음비(Ec/Io), 비트에너지대 잡음밀도(Eb/Nt), 경로 손실(Path loss), 수신신호 강도(Receive Signal Strength Indication; RSSI) 등이 고려되어야 하나, 현재는 전파 감쇄 예측의 정확도가 곧 시뮬레이션 툴의 신뢰도인 것으로 간주하기 때문에, 시뮬레이션 툴의 신뢰도를 보장할 수 없고, 이러한 문제는 무선통신 서비스가 데이터 서비스로 진화해갈수록 더욱 심화된다.
본 발명은 상술한 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로서, 무선통신망의 품질을 결정하는 다수의 변수를 고려하여 무선망 분석 시뮬레이션 툴의 신뢰도를 검증할 수 있는 신뢰도 측정 장치 및 방법을 제공하는 데 그 기술적 과제가 있다.
본 발명의 다른 기술적 과제는 무선망 분석 시뮬레이션 툴의 신뢰도를 측정한 후 실측치와의 오차 정도에 따라 무선망 분석 시뮬레이션 툴에 적용되는 변수를 자동 보정할 수 있도록 하는 데 있다.
상술한 기술적 과제를 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 의한 무선망 분석 시뮬레이션 툴을 위한 신뢰도 측정 장치는 제어부; 상기 시뮬레이션 툴 신뢰도 측정에 필요한 변수를 입력받고, 측정 결과를 출력하기 위한 인터페이스; 상기 시뮬레이션 툴의 신뢰도 검증을 위해 선택된 영역에 상기 변수를 적용하여 실제 측정한 무선망 품질 측정값(실측치) 및 상기 선택된 영역에 대하여 실측치 측정시와 동일한 조건으로 상기 시뮬레이션 툴을 구동시킨 결과(예측치)를 입력받아 저장하는 데이터 관리부; 실측치와 예측치를 참조하여 오차를 출력하는 오차 확인부; 상기 오차 확인부의 출력 결과를 기대치와 비교하여, 상기 시뮬레이션 툴의 신뢰도 수준을 판별하는 신뢰도 판별부; 및 상기 신뢰도 판별부의 판별 결과를 출력하고, 상기 시뮬레이션 툴의 신뢰도가 낮은 것으로 판단되는 경우 오류의 원인을 출력하여 오차를 보정하도록 하는 오차 보정부;를 포함하는 것을 특징으로 하고, 상기 오차 보정부는, 상기 실측치를 이용하여 선형식을 도출하고 분포 그래프를 생성하며, 상기 예측치를 이용하여 선형식을 도출하고 분포 그래프를 생성하는 그래프 작성부; 상기 그래프 작성부에서 생성한 실측치 분포 그래프 및 예측치 분포 그래프로부터 각각 기울기 및 y절편을 포함하는 비교 파라미터를 추출하는 비교 파라미터 추출부; 상기 실측치 분포 그래프로부터 추출한 기울기(m(m)) 및 y절편(b(m))과, 예측치 분포 그래프로부터 추출한 기울기(m(p)) 및 y절편(b(p)) 간의 차이([m(m)-m(p)]=m(d), [(b(m)-b(p)]=b(d))를 산출하는 파라미터 비교부; 및 상기 파라미터 비교부에서 산출한 비교 파라미터의 차이에 따라 상기 예측치 분포 그래프를 변경하는 변수 보정부;를 포함한다.
여기에서, 상기 오차 보정부는, 상기 실측치를 이용하여 선형식을 도출하고 분포 그래프를 생성하며, 상기 예측치를 이용하여 선형식을 도출하고 분포 그래프를 생성하는 그래프 작성부; 상기 그래프 작성부에서 생성한 실측치 분포 그래프 및 예측치 분포 그래프로부터 각각 기울기 및 y절편을 포함하는 비교 파라미터를 추출하는 비교 파라미터 추출부; 상기 실측치 분포 그래프로부터 추출한 기울기(m(m)) 및 y절편(b(m))과, 예측치 분포 그래프로부터 추출한 기울기(m(p)) 및 y절편(b(p)) 간의 차이([m(m)-m(p)]=m(d), [(b(m)-b(p)]=b(d))를 산출하는 파라미터 비교부; 및 상기 파라미터 비교부에서 산출한 비교 파라미터의 차이에 따라 상기 예측치 분포 그래프를 변경하는 변수 보정부;를 포함할 수 있다.
또한, 오차 보정부는, 상기 변수를 염색체 형태로 변환하는 인코더; 상기 변환된 염색체를 목록화하는 염색체 목록 생성부; 상기 염색체를 교배하거나 돌연변이를 발생시켜 출력하는 염색체 변형부; 상기 염색체 변형부에서 출력된 염색체 중 기 설정된 적합도와 근접한 적어도 하나의 염색체를 선택하는 적합도 판별부; 상기 적합도 판별부에서 선택한 염색체를 변수 형태로 변환하는 디코더; 및 상기 디코더에서 변환된 변수를 상기 시뮬레이션 툴에 적용하는 변수 보정부;를 포함할 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 의한 무선망 분석 시뮬레이션 툴을 위한 신뢰도 측정 방법은 무선망 품질 측정 영역을 선택하고 안테나 종류, 안테나 방향각, 안테나 기울기를 포함하는 측정 변수를 셋업하는 제 1 단계; 상기 변수에 따라 상기 측정 영역에서의 무선망 품질 실측치 및 예측치를 수신하는 제 2 단계; 상기 실측치와 예측치 간의 오차를 확인하는 제 3 단계; 상기 제 3 단계의 확인 결과를 기대치와 비교하여 신뢰도를 만족하는지 확인하는 제 4 단계; 및 상기 제 4 단계의 확인 결과를 출력하는 제 5 단계;를 포함한다.
여기에서, 제 5 단계 이후, 신뢰도가 낮은 경우 오류 원인에 따라 변수를 보정하기 위하여, 상기 실측치 및 예측치로부터 선형식을 각각 도출하여, 각각의 분포 그래프를 생성하는 단계; 상기 실측치 분포 그래프 및 예측치 분포 그래프로부터 각각 기울기 및 y절편을 포함하는 비교 파라미터를 산출하는 단계; 상기 실측치 비교 파라미터와 상기 예측치 비교 파라미터 간의 차이를 산출하는 단계; 및 상기 비교 파라미터 간의 차이에 기초하여 상기 변수를 보정하는 단계;를 더 수행할 수 있다.
또한, 제 5 단계 이후, 신뢰도가 낮은 경우 오류 원인에 따라 변수를 보정하기 위하여, 상기 예측치 산출에 사용한 비트 스트림 형태의 변수들을 인코딩하여 염색체로 변환하는 단계; 상기 변환된 염색체를 이용하여 염색체 목록을 생성하는 단계; 상기 염색체를 변형시키는 단계; 상기 변형된 각각의 염색체가 기 설정된 적합도를 만족하는지 확인하는 단계; 상기 염색체 중 적합도를 만족하는 적어도 하나의 염색체가 존재하는지 확인하는 단계; 상기 적합도를 만족하는 적어도 하나의 염색체를 선택하여 변수 형태로 변환하는 단계; 및 상기 변수 형태로 변환된 염색체를 상기 시뮬레이션 툴에 변수로 입력하는 단계;를 더 수행할 수 있다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 보다 구체적으로 설명하기로 한다.
이하의 설명에서, 실측치란, 특정 영역에 대하여 실제로 측정한 무선망 품질 분석 결과를 의미하고, 예측치란, 실측치를 측정한 영역에 대하여 동일한 조건을 적용하여 시뮬레이션 툴을 실행시켜 얻은 결과를 의미하며, 기대치는 시뮬레이션 툴의 신뢰도를 판별하기 위한 기준값을 의미한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 의한 무선망 분석 시뮬레이션 툴을 위한 신뢰도 측정 장치의 구성도이다.
도시한 것과 같이, 본 발명의 신뢰도 측정 장치(10)는 전체적인 동작을 제어하는 제어부(110), 입출력 장치를 구동하고 사용자 또는 외부 장치와의 데이터 송수신을 위한 인터페이스(120), 신뢰도 측정을 위해 필요한 다양한 데이터가 저장되는 메모리(130), 데이터 관리부(140), 오차 확인부(150), 신뢰도 판별부(160) 및 오차 보정부(170)를 포함한다.
운용자는 인터페이스(120)를 통해 시뮬레이션 툴 신뢰도 검증에 필요한 변수를 입력하고, 입력된 변수들은 메모리(130)에 저장되는데, 상기 변수에는 안테나 종류, 안테나 방향각, 안테나 기울기 등이 될 수 있다.
데이터 관리부(140)는 시뮬레이션 툴의 신뢰도 검증을 위해 선택된 영역(안테나)에 상기 변수를 적용하여 실제 측정한 무선망 품질 측정값(실측치) 및 해당 영역에 대하여 실측치 측정시와 동일한 조건으로 시뮬레이션 툴을 구동시킨 결과(예측치)를 입력받아, 측정 조건과 함께 메모리(130)에 저장한다. 여기에서, 실측치 및 예측치는 신호대 잡음비(Ec/Io), 비트에너지대 잡음밀도(Eb/Nt), 경로 손실(Path loss), 수신신호 강도(Receive Signal Strength Indication; RSSI) 등이 포함될 수 있다.
오차 확인부(150)는 실측치와 예측치를 가공하여, 가공 결과의 차이값에 따라 오차값을 출력하고, 신뢰도 판별부(160)는 오차 확인부(150)의 출력 결과를 기대치와 비교하여, 시뮬레이션 툴의 신뢰도 수준을 판별한다.
아울러, 오차 보정부(170)는 신뢰도 판별부(160)의 판별 결과, 시뮬레이션 툴의 신뢰도가 낮은 것으로 판단되는 경우에는 오류의 원인을 운용자에게 통보하여 오차를 보정하도록 한다. 여기에서, 오류 원인은 경로 손실, RSSI, 분석 파라미터 오류, 물리적 원인, 셀 데이터베이스 오류, 기타 오류 등이 될 수 있다. 그리고, 오차 원인이 물리적 원인, 셀 데이터베이스 오류 또는 기타 오류인 경우에 있는 경우에는 해당 에러 메시지를 디스플레이하여 사용자가 오입력한 정보를 수정할 수 있도록 한다. 한편, 오차 원인이 분석 파라미터 오류에 있는 경우에는 오류가 발 생한 파라미터에 대한 오류 메시지를 출력하고 해당 파라미터에 초기값을 할당한다. 아울러, 오류 원인이 경로 손실 또는 RSSI에 있는 경우에는 시뮬레이션 툴을 실행하는 데 적용되는 변수를 변경하여 오차를 자동 보정한다.
여기에서, 오차 확인부(150)는 실측치와 예측치 간의 평균 및 표준편차를 산출하도록 구성할 수 있고, 이 경우 신뢰도 판별부(160)는 산출된 표준편차를 지정된 기대치와 비교하여, 기대치 이상인 경우 신뢰도가 낮은 것으로 판단한다.
또한, 오차 보정부(170)는 분포 그래프를 이용하여 변수를 자동 보정할 수 있다. 즉, 실측치와 예측치의 분포 그래프를 작성하고, 각 분포 그래프의 비교 파라미터(기울기 및 y절편)를 추출한 후, 실측치 비교 파라미터와 예측치 비교 파라미터의 차이를 확인하여, 시뮬레이션 툴에 적용되는 변수를 보정한다.
본 발명의 다른 실시예에서, 오차 보정부(170)는 유전자 알고리즘을 이용하여 변수를 자동 보정할 수 있다. 즉, 예측치를 도출하기 위해 사용된 변수들을 염색체로 하여 선택, 교배, 돌연변이 함수를 적용하여 유효한 변수를 추출하고, 추출된 염색체와 실측치 도출에 사용된 변수들을 비교, 비교 결과에 따라 적합도를 판별한 다음, 적합도가 만족되는 염색체를 시뮬레이션 툴에 변수로 적용하는 것이다.
도 2a 및 2b는 도 1에 도시한 오차 보정부의 상세 구성도로서, 도 2a는 분포 그래프를 이용하는 경우 오차 보정부(170)의 구성을 나타내고, 도 2b는 유전자 알고리즘을 이용하는 경우 오차 보정부(170-1)의 구성을 나타낸다.
먼저, 도 2a를 참조하면, 오차 보정부(170)는 그래프 작성부(1701), 비교 파라미터 추출부(1703), 파라미터 비교부(1705) 및 변수 보정부(1707)를 포함한다.
그래프 작성부(1701)는 실측치를 이용하여 log(d) 선형식을 도출하고, 이를 바탕으로 분포 그래프를 생성하는 한편, 예측치를 이용하여 log(d) 선형식을 도출하고, 이를 바탕으로 분포 그래프를 생성한다. 이어서, 비교 파라미터 추출부(1703)는 그래프 작성부(1701)에서 생성한 실측치 분포 그래프 및 예측치 분포 그래프로부터 각각 비교 파라미터 즉, 기울기와 y절편을 추출한다.
그리고, 파라미터 비교부(1705)는 실측치 분포 그래프로부터 추출한 기울기(m(m)) 및 y절편(b(m))과, 예측치 분포 그래프로부터 추출한 기울기(m(p)) 및 y절편(b(p)) 간의 차([m(m)-m(p)]=m(d), [(b(m)-b(p)]=b(d))를 구한다.
변수 보정부(1707)는 파라미터 비교부(1705)에서 구한 비교 파라미터 간의 차이를 이용하여 변수를 보정한다. 여기에서, 변수 보정 과정은 예측치의 비교 파라미터인 기울기와 y절편을 실측치의 비교 파라미터인 기울기와 y절편으로 변경하는 과정이다. 이를 위하여, 예측치의 기울기를 k1(=k1+m(d))로 변경하고, y절편을 k3(=k3-b(d))로 변경하며, k1 및 k3은 상수이다.
이와 같이 예측치의 기울기 및 y절편을 변경하여 얻어진 변수를 이용하여 시뮬레이션 툴을 재수행하면, 실측치와 근접한 결과를 얻을 수 있게 된다.
다음, 도 2b에 도시한 오차 보정부(170-1)는 인코더(1711), 염색체 목록 생성부(1713), 염색체 변형부(1715), 적합도 판별부(1717), 디코더(1719), 변수 보정부(1721) 및 카운터(1723)를 포함한다.
유전자 알고리즘이란, 자연계의 진화 현상을 구현하는 알고리즘으로, 다윈이 주장한 적자생존과 자연도태의 원리를 이용하여 개발된 알고리즘이다. 다윈의 진 화론에 의하면 집단 내 개체는 주위 환경에 적합한 형질을 가질수록 생존할 확률이 높으며, 교배(crossover)와 돌연변이(mutation)를 통해 더 나은 방향으로 진화하고(적자생존), 부적합한 형질을 가질수록 진화의 과정에서 점차 도태되어 간다(자연도태). 즉, 유전자 알고리즘은 이러한 자연진화 법칙을 컴퓨터의 논리로 모방하여 일반 최적화 문제나 탐색 문제의 해를 구하는 알고리즘인 것이다.
유전자 알고리즘을 적용하기 위하여 주어진 문제를 유전자 알고리즘 형태로 변화시키는 과정이 필요하며, 이를 위하여 인코더(1711)는 비트 스트림 형태의 변수들을 염색체 형태로 변환하고, 염색체 목록 생성부(1711)는 인코딩된 변수들을 목록화한다.
염색체 변형부(1715)는 염색체로 변환된 변수들에 대하여 교배(염색체 목록 중 주어진 교배 확률에 맞는 염색체들을 섞는 것), 돌연변이(염색체 목록 중 주어진 돌연변이 확률에 맞는 염색체들에 대해 변형을 가하는 것) 과정을 수행하고, 적합도 판별부(1717)는 염색체 변형부(1715)에서 변형을 가한 염색체들 중 기 설정된 적합도와 근접한 적어도 하나의 염색체를 선택한다.
아울러, 디코더(1719)는 적합도 판별부(1717)에서 선택한 염색체를 변수 형태로 다시 변환하고, 변수 보정부(1721)는 디코더(1719)에서 변환된 변수를 시뮬레이션 툴에 적용한다.
만약, 적합도 판별부(1717)에서 적합도에 근접한 염색체를 선택하지 못하는 경우에는 카운터(1723)에서 유전자 알고리즘 수행 횟수를 증가시키고 염색체 변형부(1715)를 재동작시켜 적합도에 부합하는 염색체가 선택될 수 있도록 한다. 다 만, 유전자 알고리즘이 무한정 같은 동작을 반복하는 것을 방지하기 위해 유전자 알고리즘 수행 횟수는 미리 설정해 두는 것이 바람직하다.
이와 같은 방법으로 추출한 염색체를 디코딩한 결과를 시뮬레이션 툴에 적용하여 시뮬레이션을 재수행하면 실측치와 예측치 간의 차이가 최소화될 수 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 의한 신뢰도 측정 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
시뮬레이션 툴의 신뢰도 검증 및 오차 보정을 위해, 먼저 측정 영역을 선정하고 측정 변수(안테나 종류, 방향각, 기울기 등)를 셋업한 후(S10), 단계 S10에서 설정한 변수에 따라 해당 측정 영역에서의 무선망 품질 실측치 및 예측치를 산출하여 수신한다(S20, S25).
이어서, 실측치와 예측치 간의 오차를 확인하고(S30), 실측치와 예측치 간의 오차를 기대치와 비교하여 신뢰도를 만족하는지 확인한다(S40). 신뢰도를 만족하는지 확인하기 위해서, 단계 S30에서는 실측치와 예측치 간의 평균 및 표준편차를 산출하고, 단계 S40에서 표준편차가 기대치 이하인 경우에는 신뢰도가 우수한 것으로 판단하고, 이를 운용자에게 통보하는 반면(S50), 표준편차가 기대치보다 큰 경우에는 운용자에게 오류 원인에 따라 변수를 보정하도록 한다(S60).
여기에서, 변수 보정은 오류의 원인이 경로 손실 또는 RSSI에 있는 경우, 또는 파라미터 오류, 물리적 원인, 셀 데이터베이스 오류, 기타 원인에 있는 경우에 따라 각기 다르게 수행될 수 있으며, 도 4를 참조하여 설명하면 다음과 같다.
도 4는 도 3에 도시한 보정 요청 및 결과 출력 과정의 상세 처리 흐름도이 다.
변수 보정을 위해, 먼저 오류 원인을 출력한다(S610).
그리고, 오류 원인이 파라미터 오류, 물리적 원인, 셀 데이터베이스 오류 또는 기타 이유에 있는 경우에는 해당 오류 원인별로 오입력된 데이터를 수정하도록 한다(S640).
반면, 오류 원인이 경로 손실 또는 RSSI에 있는 경우에는 자동 보정 알고리즘을 실행시켜 변수가 자동 보정되도록 한다(S630). 자동 보정 알고리즘은 분포 그래프를 이용하는 방법과 유전자 알고리즘을 이용하는 방법이 있으며, 도 5 및 도 6을 참조하여 설명하면 다음과 같다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 의한 자동 보정 방법을 설명하기 위한 흐름도로서, 분포 그래프를 이용한 변수 자동 보정 방법을 나타낸다.
오류 원인이 경로 손실 또는 RSSI에 있는 경우, 신뢰도 측정 장치의 그래프 작성부(1701)는 실측치 및 예측치를 이용하여 log(d) 선형식을 각각 도출하여, 분포 그래프를 생성한다(S6301).
다음, 비교 파라미터 추출부(1703)는 단계 S6301에서 생성한 실측치 분포 그래프 및 예측치 분포 그래프로부터 각각 비교 파라미터 즉, 기울기와 y절편을 산출한다(S6303).
그리고, 파라미터 비교부(1705)는 단계 S6303에서 산출한 기울기(m(m)) 및 y절편(b(m))과, 예측치 분포 그래프로부터 추출한 기울기(m(p)) 및 y절편(b(p)) 간의 차([m(m)-m(p)]=m(d), [(b(m)-b(p)]=b(d))를 계산하고(S6305), 변수 보정 부(1707)는 비교 파라미터 간의 차이에 기초하여 변수를 보정한다(S6307).
여기에서, 변수 보정 과정(S6307)은 예측치의 비교 파라미터인 기울기와 y절편을 실측치의 비교 파라미터인 기울기와 y절편으로 변경하는 과정이다. 이를 위하여, 예측치의 기울기를 k1(=k1+m(d))로 변경하고, y절편을 k3(=k3-b(d))로 변경하며, k1 및 k3은 상수이다.
도 6은 본 발명의 다른 실시예에 의한 자동 보정 방법을 설명하기 위한 흐름도로서, 유전자 알고리즘을 이용한 변수 자동 보정 방법을 나타낸다.
유전자 알고리즘을 수행하기 위해서, 인코더(1711)는 먼저 예측치 산출에 사용한 비트 스트림 형태의 변수들을 인코딩하여 염색체로 변환하고(S6311), 염색체 목록 생성부(1712)는 염색체 목록을 생성한다(S6313).
그리고, 염색체 변형부(1715)는 염색체 목록에 적자 생존, 자연 도태에 따라 유효한 염색체만이 잔존하도록 하기 위하여 교배, 돌연변이 과정을 수행하여 염색체를 변형시키고(S6315), 적합도 판별부(1717)는 변형된 각각의 염색체가 기 설정된 적합도를 만족하는지 확인한다(S6317).
다음, 적합도를 만족하는 적어도 하나의 염색체가 존재하는 경우에는 디코더(1719)에서 이를 디코딩하고(S639), 변수 보정부(1721)는 디코딩된 비트 스트림 형태의 변수를 시뮬레이션 툴에 적용한다(S6321).
한편, 단계 S6317의 확인 결과, 적합도를 만족하는 염색체가 존재하지 않을 경우에는 유전자 알고리즘 수행 횟수가 기 설정된 횟수(N) 이상인지 확인하여(S6323), 기 설정된 횟수 이상인 경우에는 알고리즘을 종료한다.
반면, 단계 S6323의 확인 결과 알고리즘 수행 횟수가 기 설정된 횟수 미만인 경우에는 카운터(1723)를 통해 알고리즘 수행 횟수를 증가시키고 단계 S6315로 복귀한다.
이와 같은 방법으로 추출한 염색체를 디코딩한 결과를 시뮬레이션 툴에 적용하여 시뮬레이션을 재수행하면 실측치와 예측치 간의 차이가 최소화될 수 있다.
이와 같이, 본 발명이 속하는 기술분야의 당업자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적인 것이 아닌 것으로서 이해해야만 한다. 본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 등가개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
본 발명에 의하면 다양한 변수를 고려하여 무선망 분석 시뮬레이션 툴의 신뢰도를 검증함으로써, 무선망 분석 시뮬레이션 툴을 정확하게 검증할 수 있다.
또한, 무선망 시뮬레이션 툴의 신뢰성 확인 결과 경로 손실이나 수신신호 강도에 오류가 발생하여 신뢰도가 보장되지 않는 경우에는 분포 그래프 또는 유전자 알고리즘을 이용하여 변수를 자동 보정함으로써, 무선망 시뮬레이션 툴의 오차 보정 과정을 간단화할 수 있고, 신뢰성을 더욱 개선할 수 있다.
이와 같이 신뢰도가 개선된 시뮬레이션 툴을 이용할 경우 초기 망 설계(기지국/중계기 위치 선정), 초기 망 투자 물량 산출, 기지국/중계기 신설/이전/제거에 따른 무선망 영향 분석, 무선망 엔지니어링 기준 수립, 고객 불만 발생 지역에 대한 최적화 업무, 인빌딩 서비스를 위한 엔지니어링 작업, 기지국 적정 전력, 오버헤드 전력 비율 결정, 기지국/중계기 안테나 방향, 기울기 결정, 용량 관련 분석, 신규 시스템에서의 효율적인 망 설계 기업 제안 등을 수행하는 데 보다 정확하고 효율적으로 작업을 수행할 수 있다.
Claims (15)
- 무선망 분석 시뮬레이션 툴을 위한 신뢰도 측정 장치로서,제어부;상기 시뮬레이션 툴 신뢰도 측정에 필요한 변수를 입력받고, 측정 결과를 출력하기 위한 인터페이스;상기 시뮬레이션 툴의 신뢰도 검증을 위해 선택된 영역에 상기 변수를 적용하여 실제 측정한 무선망 품질 측정값(실측치) 및 상기 선택된 영역에 대하여 실측치 측정시와 동일한 조건으로 상기 시뮬레이션 툴을 구동시킨 결과(예측치)를 입력받아 저장하는 데이터 관리부;실측치와 예측치를 참조하여 오차를 출력하는 오차 확인부;상기 오차 확인부의 출력 결과를 기대치와 비교하여, 상기 시뮬레이션 툴의 신뢰도 수준을 판별하는 신뢰도 판별부; 및상기 신뢰도 판별부의 판별 결과를 출력하고, 상기 시뮬레이션 툴의 신뢰도가 낮은 것으로 판단되는 경우 오류의 원인을 출력하여 오차를 보정하도록 하는 오차 보정부;를 포함하는 것을 특징으로 하고,상기 오차 보정부는, 상기 실측치를 이용하여 선형식을 도출하고 분포 그래프를 생성하며, 상기 예측치를 이용하여 선형식을 도출하고 분포 그래프를 생성하는 그래프 작성부; 상기 그래프 작성부에서 생성한 실측치 분포 그래프 및 예측치 분포 그래프로부터 각각 기울기 및 y절편을 포함하는 비교 파라미터를 추출하는 비교 파라미터 추출부; 상기 실측치 분포 그래프로부터 추출한 기울기(m(m)) 및 y절편(b(m))과, 예측치 분포 그래프로부터 추출한 기울기(m(p)) 및 y절편(b(p)) 간의 차이([m(m)-m(p)]=m(d), [(b(m)-b(p)]=b(d))를 산출하는 파라미터 비교부; 및 상기 파라미터 비교부에서 산출한 비교 파라미터의 차이에 따라 상기 예측치 분포 그래프를 변경하는 변수 보정부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 무선망 분석 시뮬레이션 툴을 위한 신뢰도 측정 장치.
- 제 1 항에 있어서,상기 오차 확인부는, 실측치와 예측치 간의 평균 및 표준편차를 산출하고,상기 신뢰도 판별부는, 상기 표준편차와 기 설정된 기대치를 비교하여, 상기 표준편차가 기대치 이상인 경우 신뢰도가 낮은 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는 무선망 분석 시뮬레이션 툴을 위한 신뢰도 측정 장치.
- 제 1 항에 있어서,상기 오류 원인은 경로 손실, RSSI, 분석 파라미터 오류, 물리적 원인, 셀 데이터베이스 오류 중 적어도 어느 하나이며,상기 오류 원인이 경로 손실 또는 RSSI인 경우 상기 오차 보정부는, 상기 실측치와 예측치의 분포 그래프를 이용하여 상기 변수를 자동 보정하는 것을 특징으로 하는 무선망 분석 시뮬레이션 툴을 위한 신뢰도 측정 장치.
- 제 1 항에 있어서,상기 오차 보정부는, 상기 오류 원인이 경로 손실 또는 RSSI인 경우 유전자 알고리즘에 의해 상기 변수를 자동 보정하는 것을 특징으로 하는 무선망 분석 시뮬레이션 툴을 위한 신뢰도 측정 장치.
- 삭제
- 제 4 항에 있어서,상기 오차 보정부는, 상기 변수를 염색체 형태로 변환하는 인코더;상기 변환된 염색체를 목록화하는 염색체 목록 생성부;상기 염색체를 교배하거나 돌연변이를 발생시켜 출력하는 염색체 변형부;상기 염색체 변형부에서 출력된 염색체 중 기 설정된 적합도와 근접한 적어도 하나의 염색체를 선택하는 적합도 판별부;상기 적합도 판별부에서 선택한 염색체를 변수 형태로 변환하는 디코더; 및상기 디코더에서 변환된 변수를 상기 시뮬레이션 툴에 적용하는 변수 보정부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 무선망 분석 시뮬레이션 툴을 위한 신뢰도 측정 장치.
- 제 1 항에 있어서,상기 변수는 안테나 종류, 안테나 방향각, 안테나 기울기를 포함하는 것을 특징으로 하는 무선망 분석 시뮬레이션 툴을 위한 신뢰도 측정 장치.
- 제 1 항에 있어서,상기 실측치 및 예측치는 신호대 잡음비(Ec/Io), 비트에너지대 잡음밀도(Eb/Nt), 경로 손실(Path loss), 수신신호 강도(Receive Signal Strength Indication; RSSI)를 포함하는 것을 특징으로 하는 무선망 분석 시뮬레이션 툴을 위한 신뢰도 측정 장치.
- 무선망 시뮬레이션 툴을 위한 신뢰도 측정 방법으로서,무선망 품질 측정 영역을 선택하고 안테나 종류, 안테나 방향각, 안테나 기울기를 포함하는 측정 변수를 셋업하는 제 1 단계;상기 변수에 따라 상기 측정 영역에서의 무선망 품질 실측치 및 예측치를 수신하는 제 2 단계;상기 실측치와 예측치 간의 오차를 확인하는 제 3 단계;상기 제 3 단계의 확인 결과를 기대치와 비교하여 신뢰도를 만족하는지 확인하는 제 4 단계; 및상기 제 4 단계의 확인 결과 신뢰도가 낮은 경우 오류 원인을 출력하는 제 5 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하고,상기 오류 원인이 경로 손실 또는 RSSI인 경우의 상기 제5 단계는, 상기 예측치 산출에 사용한 비트 스트림 형태의 변수들을 인코딩하여 염색체로 변환하는 단계; 상기 변환된 염색체를 이용하여 염색체 목록을 생성하는 단계; 상기 염색체를 변형시키는 단계; 상기 변형된 각각의 염색체가 기 설정된 적합도를 만족하는지 확인하는 단계; 상기 염색체 중 적합도를 만족하는 적어도 하나의 염색체가 존재하는지 확인하는 단계; 상기 적합도를 만족하는 적어도 하나의 염색체를 선택하여 변수 형태로 변환하는 단계; 및 상기 변수 형태로 변환된 염색체를 상기 시뮬레이션 툴에 변수로 입력하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 무선망 분석 시뮬레이션 툴을 위한 신뢰도 측정 방법.
- 제 9 항에 있어서,상기 제 3 단계는, 상기 실측치와 예측치 간의 평균 및 표준편차를 산출하는 단계이며,상기 제 4 단계는, 상기 표준편차와 기대치를 비교하는 단계인 것을 특징으로 하는 무선망 분석 시뮬레이션 툴을 위한 신뢰도 측정 방법.
- 제 9 항에 있어서,상기 제 5 단계는, 상기 제 4 단계의 확인 결과 신뢰도가 낮은 것으로 판단되는 경우 오류 원인을 출력하는 제 5-1 단계;상기 오류 원인이 파라미터 오류, 물리적 원인 또는 셀 데이터베이스 오류인 경우에는 상기 오류 원인별로 오입력된 데이터를 수정할 것을 요청하는 제 5-2 단계; 및상기 오류 원인이 경로 손실 또는 RSSI인 경우에는 자동 보정 알고리즘을 수행하는 제 5-3 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 무선망 분석 시뮬레이션 툴을 위한 신뢰도 측정 방법.
- 제 11 항에 있어서,상기 제 5-3 단계는, 분포 그래프를 이용한 자동 보정 단계인 것을 특징으로 하는 무선망 분석 시뮬레이션 툴을 위한 신뢰도 측정 방법.
- 제 11 항에 있어서,상기 제 5-3 단계는, 유전자 알고리즘을 이용한 자동 보정 단계인 것을 특징으로 하는 무선망 분석 시뮬레이션 툴을 위한 신뢰도 측정 방법.
- 제 11 항 또는 제 12 항에 있어서,상기 제 5-3 단계는, 상기 실측치 및 예측치로부터 선형식을 각각 도출하여, 각각의 분포 그래프를 생성하는 단계;상기 실측치 분포 그래프 및 예측치 분포 그래프로부터 각각 기울기 및 y절편을 포함하는 비교 파라미터를 산출하는 단계;상기 실측치 비교 파라미터와 상기 예측치 비교 파라미터 간의 차이를 산출하는 단계; 및상기 비교 파라미터 간의 차이에 기초하여 상기 변수를 보정하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 무선망 분석 시뮬레이션 툴을 위한 신뢰도 측정 방법.
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