KR101533585B1 - 유선 네트워크의 회선들을 다수의 가상 바인더들로 클러스터링하는 방법 및 디바이스 - Google Patents

Abstract

본 발명은 유선 네트워크의 회선들을 다수의 가상 바인더들로 클러스터링하는 방법 및 디바이스를 제공하며, 실질적으로 일치하는 샘플링 시점들에서 유선 네트워크의 상이한 회선들과 관계된 노이즈 값 샘플들을 획득하고, 이러한 시리즈의 대응하는 특성들을 검출하고, 이러한 특성들 사이의 상관도들을 결정하고, 그들의 상호 상관도들에 기초하여 회선들을 하나 또는 그 이상의 가상 바인더들로 할당하는 것을 포함한다.

Description

유선 네트워크의 회선들을 다수의 가상 바인더들로 클러스터링하는 방법 및 디바이스{METHOD AND DEVICE FOR CLUSTERING LINES OF A WIRELINE NETWORK IN A NUMBER OF VIRTUAL BINDERS}

본 발명은 유선 네트워크, 더욱 특별하게는 xDSL-기반 액세스 네트워크의 회선들의 물리적 결함(defect)들의 검출에 관한 것이다. 따라서, 본 발명은 유선 네트워크의 회선들을 다수의 가상 바인더들(virtual binders)로 클러스터링하는(clustering) 방법, 이러한 방법을 수행하는 디바이스, 및 이러한 디바이스와 액세스 노드를 포함하는 시스템을 제공한다.

트리플-플레이(triple-play) 기술은 비트-레이트와 안정성의 면에서 매우 높은 성능을 요구하는 서비스들을 공급하는 것을 허용한다. 배선 기반구조가 xDSL-기반 액세스 네트워크들의 경우와 같이, 데이터 전송을 위해 이용될 때, 특히 더 긴 루프들에 대하여, 요구되는 성능 레벨을 이루는 것은 도전이 될 수 있다. 또한, 물리적 결함들의 존재로, 서비스의 품질은 극적으로 감소하며, 최종 사용자가 경험하는 품질도 수용불가능하게 낮아질 수 있다. IP TV의 경우에, 이러한 경험의 낮은 품질은 그 자체로 이미지의 아티펙트들 및 비디오 스트림의 일시적 프리징(freezing)과 같은 에러들의 형태를 제공할 수 있다. 이러한 이유로, 네트워크 운영자가 적절한 방식으로 필수적인 최적화들 및/또는 유지 개입들을 수행할 수 있도록 하기 위하여, 네트워크의 토폴로지(topological) 양태들 및 물리적 결함들을 적절하게 검출하는 방식을 갖는 것이 바람직하다.

따라서, 본 발명의 목적은 유선 네트워크의 토폴로지 양태들 및/또는 물리적 결함들을 검출하는 방법을 제공하는 것이다.

본 발명의 제 1 양태에 따라, 유선 네트워크의 회선들을 다수의 가상 바인더들로 클러스터링하는 방법이 제공되며, 방법은, 유선 네트워크의 제 1 회선에 관련된 제 1 시리즈의 노이즈 값 샘플들과 유선 네트워크의 제 2 회선에 관련된 제 2 시리즈의 노이즈 값 샘플들을 획득하는 단계로서, 제 1 시리즈의 노이즈 값 샘플들과 제 2 시리즈의 노이즈 값 샘플들은 한 쌍의 실질적으로 동기의 샘플링 시점들(sampling moments)에 대응하는, 상기 획득 단계와; 제 1 시리즈에서 타겟 특성을 검출하는 단계와; 제 2 시리즈에서 후보 특성을 검출하는 단계로서, 후보 특성은 그의 시간 범위 내에서 타겟 특성과 실질적으로 일치하는, 상기 검출 단계와; 후보 특성과 타겟 특성 사이의 상관도(a degree of correlation)를 결정하는 단계와; 상관도가 미리 정해진 임계값을 초과하는 경우 제 1 회선과 제 2 회선을 제 1 가상 바인더에 할당하고, 상관도가 미리 정해진 임계값을 초과하지 않는 경우 제 1 회선과 제 2 회선을 제 1 가상 바인더와 제 2 가상 바인더에 각각 할당하는 단계를 포함한다.

본 발명은 그 중에서도, 외부 교란자들에 대해 일관된 방식으로 반응하는 회선들이 강하게 결합될 수 있다는 통찰력에 기초한다. 이러한 강한 결합은 일반적인 물리적 결함의 결과, 또는 특별한 토폴로지 특징들일 수 있다. 방해자들에 일관되게 반응하는 회선들은 다양한 회선들 사이에서 크로스토크 채널들을 결정하지 않고, 또한 전용 테스트 신호들을 전송하는 것에 의해 서비스를 방해하지 않고, 동일한 가상 바인더에 있는 것으로 식별되고 지정될 수 있다는 것이 본 발명의 장점이다. 가상 바인더는 강한 상호 결합을 갖는 회선들의 세트를 나타내며, 이는 일정한 네트워크 관리 또는 유지 임무들을 위해 함께 처리될 수 있다. 또한, 결합된 회선들의 정확한 식별이 형성되면, 전송 전력 조정, 크로스토크 제거 및 벡터링과 같은, 상이한 회선들 사이의 결합에 기초하는 전송 최적화의 일정한 형식들이 이롭게 적용될 수 있다.

본 발명은 또한 그 중에서도, 검출 하의 각각의 회선들에 관계된 노이즈 값이 회선들 사이의 결합도를 결정하기 위한 적절한 측정 체계(metric)를 제공한다는 통찰력에 기초한다. 스칼라 값, 즉, 노이즈 값의 추세들을 관찰하는 것에 의해 양호한 결과들이 최소의 계산적 복잡성으로 얻어질 수 있다는 것이 본 발명의 장점이다.

적절한 "상관도"의 측정 체계는 다양한 방식들로 계산될 수 있다는 것이 당업자에 의해 이해될 것이다. 수학 또는 통계학의 분야에서 "상관"로 형식적으로 공지되지 않은 일부 측정 체계들이 전체적으로 동등한 방식으로 사용될 수 있다. 따라서, 예를 들어, 대응하는 특성들 사이의 유클리드 거리가 일정한 거리 임계치 이하가 되는 것으로 발견될 때, 이는 대응하는 상관 임계값을 초과하는 대응하는 상관도를 찾은 것과 동일한 것으로 고려될 수 있다.

실시예에서, 본 발명의 방법은 또한 제 1 시리즈의 노이즈 값 샘플들과 제 2 시리즈의 노이즈 값 샘플들의 실질적으로 동기의 단계 전이들의 발생에 기초하여, 유선 네트워크의 제 1 회선 및 제 2 회선을 선택하는 단계를 포함하며, 단계 전이들은 미리 정해진 임계 크기를 초과하는 크기를 갖는다.

쉽게 검출가능한 특성에 기초하여 미리 선택을 수행하는 것에 의해, 계산적인 리소스들이 보다 효율적으로 사용될 수 있다는 것이 본 실시예의 장점이다.

본 발명의 방법의 실시예에서, 결정 단계는 제 1 및 제 2 시리즈의 노이즈 값 샘플들의 대응하는 서브세트들을 상관시키는 단계를 포함한다. 본 발명의 방법의 실시예에서, 결정 단계는 제 1 및 제 2 시리즈의 노이즈 값 샘플들로부터 유도된 대응하는 시리즈의 제 1 유도 값들을 상관시키는 단계를 포함한다.

상관이 높은 정밀성과 제한된 복잡성으로 수행될 수 있다는 것이 이러한 실시예들의 장점이다.

실시예에서, 본 발명의 방법은 또한, 유선 네트워크의 임의의 부가의 회선에 대하여, 부가의 회선에 관련된 부가의 시리즈의 노이즈 값 샘플들을 획득하는 단계로서, 부가의 시리즈의 노이즈 값 샘플들의 샘플링 시간들은 샘플링 시점들에 실질적으로 대응하는, 상기 획득 단계와; 부가의 시리즈 내의 부가의 특성을 검출하는 단계로서, 부가의 특성은 그의 시간 범위 내에서 타겟 특성과 실질적으로 일치하는, 상기 검출 단계와; 부가의 특성과 타겟 특성 사이의 부가의 상관도를 결정하는 단계와; 부가의 상관도가 미리 정해진 임계값을 초과하는 경우, 부가의 회선을 제 1 가상 바인더에 할당하는 단계를 포함한다.

이러한 실시예는 본 발명의 방법이 임의의 수의 회선들로 일반화될 수 있다는 통찰력에 기초하며, 제 1 회선의 노이즈 값 시리즈 특성들에 대한 그의 노이즈 값 시리즈 특성들의 상관에 기초하여, 각 회선이 제 1 회선과 동일한 가상 바인더에 할당될 수 있거나 그렇지 않을 수 있다.

특정 실시예에서, 본 발명의 방법은 부가의 특성과 후보 특성 사이의 다른 상관도를 결정하는 단계와, 다른 상관도가 미리 정해진 임계값을 초과하는 경우 부가의 회선을 제 2 가상 바인더에 할당하는 단계를 더 포함한다. 특정 실시예에서, 본 발명의 방법은 임의의 부가의 회선의 제 1 특성, 제 2 특성, 및 부가의 특성의 각각의 사이의 상관도들을 나타내는 거리 매트릭스(distance matrix)를 생성하는 단계를 더 포함하며, 제 1 회선, 제 2 회선, 및 임의의 부가의 회선을 각각의 가상 바인더들로 할당하는 단계가 클러스터링 알고리즘을 거리 매트릭스로 적용하는 것에 의해 수행된다.

이러한 실시예들의 다른 장점은 임의의 수의 회선들이 그들의 다양한 각각의 상호 상관들을 고려하는 것에 의해 효율적인 방식으로 가상 클러스터들로 분할될 수 있다는 것이다.

본 발명의 다른 양태에 따라, 다수의 가상 바인더들로 유선 네트워크의 회선들을 클러스터링하는 디바이스가 제공되고, 디바이스는 다수의 회선들 중에서 제 1 회선에 관련된 제 1 시리즈의 노이즈 값 샘플들과 다수의 회선들 중 제 2 회선에 관련된 제 2 시리즈의 노이즈 값 샘플들을 검색하도록 구성된 수신 수단과; 수신 수단과 동작가능하게 접속된 특성 추출 유닛으로서, 상기 특성 추출 유닛은 제 1 시리즈의 타겟 특성을 검출하고 제 2 시리즈의 후보 특성을 검출하도록 구성되는, 상기 특성 추출 유닛과; 특성 추출 유닛에 동작가능하게 접속된 상관 유닛으로서, 상관 유닛은 후보 특성과 타겟 특성 사이의 상관도를 결정하도록 구성되는, 상기 상관 유닛과; 상관도가 미리 정해진 임계값을 초과하는 경우 제 1 회선 및 제 2 회선을 제 1 가상 바인더에 할당하고, 상관도가 미리 정해진 임계값을 초과하지 않는 경우 제 1 회선과 제 2 회선을 제 1 가상 바인더와 제 2 가상 바인더에 각각 할당하도록 구성된, 가상 바인더 할당 유닛을 포함한다.

발명의 실시예들은 또한 유익하게 네트워크 분석기와 같은 디바이스에 상기 개시된 방법을 수행하기에 필요한 기능들이 구비될 수 있다는 통찰력에 기초한다. 네트워크 분석기는 특히 수신된 노이즈 정보에 기초하여 집중화된 계산들을 수행하는데 잘 맞는다. 노이즈 정보가 상이한 액세스 노드들(예를 들면, DSLAM들)과 같은, 분산된 소스들, 또는 전용 측정 장치로부터 네트워크 분석기에 도착할 수 있다는 것이 본 발명의 실시예들의 장점이다. 따라서, 상이한 액세스 노드들에 의해 서빙되지만 외부 자극들에 일관되게 반응하는 회선들을 포함하는 가상 바인더들을 식별하는 것이 가능할 것이다. 결과적으로, 연합 최적화들이 그들의 각각의 액세스 노드들을 통해 이러한 회선들로 적용될 수 있다. 이러한 연합 최적화들은 분산된 크로스토크 제거 및 벡터링으로 알려진 스킴들을 포함할 수 있다. 연합 최적화는 또한 결합된 회선들이 동일한 액세스 노드에 의해 서빙되는 것을 보장하기 위하여 액세스 노드들 사이에서 물리적으로 재분배하는 회선들에 있을 수 있다.

실시예에서, 본 발명의 디바이스는 또한, 수신 수단과 동작가능하게 접속된 선택 유닛을 포함하며, 선택 유닛은 제 1 시리즈의 노이즈 값 샘플들과 제 2 시리즈의 노이즈 값 샘플들의 실질적으로 동기의 단계 전이들의 발생에 기초하여 다수의 회선들로부터 제 1 회선 및 제 2 회선을 선택하도록 구성되고, 단계 전이들은 미리 정해진 임계 크기를 초과하는 크기를 갖는다.

본 발명의 디바이스의 실시예에서, 상관 유닛은 제 1 및 제 2 시리즈의 노이즈 값 샘플들의 대응하는 서브세트들을 상관시키도록 구성된다.

본 발명의 디바이스의 실시예에서, 상관 유닛은 제 1 및 제 2 시리즈의 노이즈 값 샘플들로부터 유도된 대응하는 시리즈의 제 1 유도 값들을 상관시키도록 구성된다.

본 발명의 디바이스의 실시예에서, 수신 수단은 또한, 부가의 회선에 관련된 부가의 시리즈의 노이즈 값 샘플들을 검색하도록 구성되고, 상기 부가의 시리즈의 노이즈 값 샘플들의 샘플링 시간들은 상기 샘플링 시점들에 실질적으로 대응하고; 상기 특성 추출 유닛은 또한 상기 부가의 시리즈의 부가의 특성을 검출하도록 구성되고, 상기 부가의 특성은 그의 시간 범위 내에서 상기 타겟 특성과 실질적으로 일치하며; 상기 상관 유닛은 또한 상기 부가의 특성과 상기 타겟 특성 사이의 부가의 상관도를 결정하도록 구성되며; 상기 가상 바인더 할당 유닛은 또한 상기 부가의 상관도가 상기 미리 정해진 임계값을 초과하는 경우 상기 부가의 회선을 상기 제 1 가상 바인더에 할당하도록 구성된다.

특정 실시예에서, 상관 유닛은 또한 부가의 특성과 후보 특성 사이의 다른 상관도를 결정하도록 구성되고; 가상 바인더 할당 유닛은 또한 다른 상관도가 미리 정해진 임계값을 초과하는 경우 부가의 회선을 제 2 가상 바인더에 할당하도록 구성된다.

본 발명의 디바이스와 그의 다양한 실시예들의 장점들은 대응하는 방법들에 대하여 상기에서 개시된 것들이다.

본 발명의 다른 양태에 따라, 액세스 노드로 접속된, 상술된 디바이스를 포함하는 시스템으로서, 액세스 노드는 제 1 회선과 제 2 회선에 접속될 수 있는 상기 시스템이 제공되며; 액세스 노드는 제 1 회선에 관련된 제 1 시리즈의 노이즈 값 샘플들을 측정하도록 구성된 제 1 노이즈 측정 수단, 제 2 회선에 관련된 제 2 시리즈의 노이즈 값 샘플들을 측정하도록 구성된 제 2 노이즈 측정 수단, 및 제 1 시리즈의 노이즈 값 샘플들과 제 2 시리즈의 노이즈 값 샘플들을 디바이스로 전송하도록 구성된 전송 수단을 포함한다.

본 발명의 실시예들은 액세스 노드들이 본 발명의 디바이스에 의하여 사용된 노이즈 값들을 측정하거나 획득하기 위해 특히 유익하게 위치된다는 통찰력에 기초한다.

계산적인 리소스들이 보다 효율적으로 사용될 수 있으며, 상관이 높은 정밀성과 제한된 복잡성으로 수행될 수 있다.

도 1은 중심 오피스에 의해 서빙된 유선 네트워크의 일부를 도시한 도면.
도 2는 다수의 회선들로부터 얻어진 노이즈 값 추세들을 도시한 도면.
도 3은 본 발명에 따른 방법의 실시예를 도시하는 흐름도.
도 4는 본 발명에 따른 방법의 다른 실시예를 도시하는 흐름도.
도 5는 본 발명에 따른 시스템의 실시예를 도시하는 블록도.

본 발명의 실시예들에 따른 장치들 및/또는 방법들의 일부 실시예들이 단지 예로써, 첨부 도면들을 참조하여, 이제 설명된다.

본 발명은 그들의 서비스들을 방해하지 않고 그들의 물리적 조건들의 변화들에 일관되게 응답하는 회선들의 그룹들의 효율적인 식별을 허용한다. 이는, 차례로, 운영자들이 번들들 내의 강하게 결합된 회선들의 클러스터들을 식별하는 것을 허용한다. 이러한 정보는 그룹핑된 회선들을 포함하는 물리적 링크의 품질에 대한 추정들, 예를 들면, 도 1에 도시된 바와 같은 손상된(예를 들면, 젖은) 바인더들, 주어진 바인더 부근의 강한 방해자들의 존재, 또는 바인더 인터페이스에서의 비 이상적인 접속들의 존재의 식별을 형성하는데 유용하다. 이러한 식별들에 기초하여, 상세한 진단 분석들 또는 최적화 특성들이 영향을 받은 회선들 상에서 선택적으로 착수되며, 또는 필요하다면 필드 개입들이 바인더 레벨에서 설정될 수 있다.

본 발명의 실시예들의 목적은 그들의 물리적 특징들의 일부의 시간에 따른 진화들의 유사한 추세들을 나타내는 회선들의 클러스터들을 식별하는 것이다.

본 발명의 장점이 그들의 노이즈 환경에 대한 회선들의 응답을 고려하는 것에 의해 이해될 수 있다. 주어진 바인더는 외부 및/또는 내부 노이즈의 존재에 의해 영향을 받는다. 어떠한 이유로 균형이 깨지는, 그의 회선들의 일부는 그들의 노이즈 환경의 변화들에 대해 시간에 따라 강하게 그리고 일관되게 응답한다. 바인더 네트워크의 다른 부분에서, 상이한 노이즈 조건들이 발생하고, 따라서 결합된 회선들의 다른 가상 바인더들이 식별될 수 있다. 이러한 해법의 목적은 이후 그들의 토폴로지에 대한 지식을 얻고 물리적인 바인더 네트워크 브랜치들의 상태에 대한 결론들을 추론하기 위한, 결합된 회선들의 가상 바인더들의 식별이다.

주어진 회선에 대한 배경 노이즈 레벨을 나타내는 추정된 스칼라 값으로부터 시작하여, 회선들 사이의 일관된 추세들의 검출이 이러한 스칼라 값의 진화를 시간의 함수, 즉, n[t]로 표현하는 곡선들의 유사성들을 검출하는 것에 의해 수행된다. 이러한 곡선들의 예들이 도 2에서 표현된다.

입력들로서, 본 해법은 회선과 타임 인덱스에 대해 각각 l과 t를 갖는, 주어진 CO의 각 회선의 시간에 따른 스칼라 노이즈 레벨 진화, 즉, n[1,t]를 갖는다.

본 발명에서 사용된 알고리즘의 아키텍처는 전형적인 패턴 인식 알고리즘 함수 체인을 따르며, 전형적으로 다음 4개의 주요 부분들로 분할된다:

- 입력 전처리

- 특성 추출

- 패턴 인식

- 신뢰 추정

특성 추출 동안, 동등 가중을 일반화하고 시간 창의 각 샘플에 이를 공급하기 위해, 통계적인 방식으로 회선들 사이에서 정규화뿐만 아니라 로우 패스 필터링이 각각 계산될 수 있다. 이러한 처리는 패턴들 사이의 공간 및 거리들을 최적화하는 것에 의해 알고리즘의 다음 부분을 정확하게 충족시킬 수 있는 의미있는 특성들을 추출한다.

패턴 인식 부분에서, 특성들 사이의 상관와 그들의 제 1 유도체의 상당한 사인(sign) 변동들의 상관들의 조합들이 수행되어, 전형적으로 주어진 CO의 회선들 사이에서 추정된 유사성의 레벨을 표현하는 거리 매트릭스를 생성한다. 거리 매트릭스로부터, 계층적 클러스터링과 같은 종래의 클러스터링 기술들이 그들을 수집하고 그들을 다른 것들로부터 구분하기 위하여 동일한 추세들을 나타내는 곡선들의 패밀리를 식별하기 위해 사용될 수 있다. 마지막으로, 평균 노이즈 레벨과 같은, 클러스터링된 입력 데이터에 대한 통계가 추정될 수 있다.

알고리즘의 선택적이고 부가적인 부분은 각 클러스터의 신뢰성의 추정을 제공한다. 이는 그의 거리에 대한 각 클러스터의 확장을 다른 것들과 비교하는 것에 의해 수행된다. 다시 말해, 클러스터링되지 않은 특성들의 유사성에 대한 클러스터링된 특성들 사이의 유사성들을 정량한다.

출력들로서, 클러스터링된 데이터 통계뿐만 아니라 클러스터링된 회선들(포트들)의 ID가 반환된다.

도 1은 본 발명이 사용될 수 있는 유선 네트워크의 전형적인 토폴로지를 도시한다. 도시된 네트워크 부분은 그로부터 다수의 회선들이 기원하는 중앙국(100)에 의해 서빙된다. 도 1에서, 일반성의 손실없이, 제한된 수의 이러한 회선들이 도시된다. 이러한 회선들 중 일부는 참조 숫자들(101, 102, 103, 104)에 의해 식별된다. 적어도 그들의 길이의 일부에 따라 회선들을 바인더들로 조합하는 것이 전화 통신 네트워크들에서 일반적이다. 일반성의 손실없이, 도 1에 도시된 회선들의 일부가 개별적인 바인더들(111, 112, 113)에 속하는 것으로 도시된다. 동일한 물리적 바인더에 속하는 회선들은 상이한 물리적 바인더들에 속하는 회선들보다 강한 크로스-토크 결합을 나타낸다는 것이 일반적으로 관찰된다. 본 발명은 바인더들의 콘셉트를 소위 '가상 바인더들'로 일반화하며, 이는 외부 자극들에 일관되게 반응하는 회선들의 세트들을 그룹핑한다. 도 1에서, 두개의 이러한 가상 바인더들이 도시되는데; 제 1 가상 바인더는 참조 숫자(120)에 의해 식별되고, 물리적 바인더들(111 및 112)을 포함하며, 제 2 가상 바인더는 물리적 바인더(113)와 일치한다. 도시된 예시적인 네트워크에서, 물리적 바인더들(111 및 112)의 가상 바인더(120)로의 그룹핑은 네트워크의 섹션(102)의 물리적 손상 때문이며, 이는 영향받은 회선들이 특히 외부 방해들에 영향받기 쉽게 하고, 그에게 일관된 반응들을 나타내게 한다. 이러한 행동으로 초래할 수 있는 가능한 물리적 상황은 물리적 바인더들(111 및 112)의 절연으로의 손상일 수 있으며, 도 1에 도시된 비구름(150)과 같은 습기가 상기 바인더들로 침투하는 것을 허용한다.

도 2는 공통 가상 바인더에 속하도록 결정될 수 있는, 3개의 개별적인 회선들로부터 120개의 샘플들에 의해 표현된 주기동안 얻어진, 노이즈 값 샘플들의 3개의 세트들을 도시한다. 도 2의 상부에 도시된 제 1 추세 회선(trend line)은 한 시리즈의 노이즈 값 샘플들을 도시하며, 그의 절대값이 약 -2 dB와 약 +2 dB 사이의 범위에 있다. 제 2 시리즈의 노이즈 값 샘플들이 도 2의 하부 근처에 표현되며 절대값이 약 -8 dB와 -4 dB 사이의 범위에 있는 노이즈 값 샘플들을 포함한다. 제 3 시리즈의 노이즈 값 샘플들은 도 2의 하부에 도시되며 약 -10 dB와 약 -8 dB 사이의 범위에 있는 절대값의 노이즈 값 샘플들을 포함한다. 모든 값들은 임의로 선택될 수 있는 공통 신호 전력 레벨을 기준으로 한다. 또한, 도 2는 3개의 앞서 언급된 노이즈 값 샘플 시리즈의 평균을 나타내는 값들의 시리즈를 굵게 도시한다. 이하로 보다 상세하게 설명될 바와 같이, 상관들이 다양한 개별적인 노이즈 값 샘플 시리즈의 특성들 사이에서 결정될 수 있다.

도 3은 본 발명에 따른 방법의 실시예를 보다 상세하게 도시한다. 일반성의 손실없이, 도 3은 그들의 외부 자극들에 대한 각각의 반응들의 유사성의 정도에 의존하여, 두개의 개별적인 회선들을 하나의 공통적인 가상 바인더, 또는 두개의 상이한 가상 바인더들로 그룹핑하는 방법을 도시한다. 다양한 단계들이 도 3에서 특정 순서로 표현되지만, 이러한 순서는 단지 예시적인 목적들을 위해 이용되며, 그것이 다르게 규정되지 않는 한, 발명의 필수적인 요소로 고려되지 않아야 한다는 것이 주의되어야 한다. 단계들의 제 1 쌍(301, 302)에서, 방법이 적용되는 유선 네트워크 부분의 각 타겟된 회선에 대해 노이즈 값 샘플들의 시리즈들이 획득된다. 노이즈 값들은 바람직하게, 타겟된 유선 네트워크에서 사용된 전송 기술과 관련되는 스펙트럼의 일부의 평균 노이즈 전력 밀도를 나타내는 스칼라 값들이다. 예를 들어, ADSL 네트워크에서, 노이즈 값은 DC와 1.1MHz 사이의 스펙트럼 대역으로 평가될 수 있다. 유사하게, VDSL 네트워크에서, 노이즈 값은 138 kHz와 12 MHz 사이의 스펙트럼으로 평가될 수 있다. 당업자는 다양한 상이한 전송 기술들이 그들의 신호들에 대한 스펙트럼의 상이한 부분들을 이용하고, 노이즈 값이 따라서 평가되어야 한다는 것을 이해할 것이다. 도 3에 도시되지 않은 단계에서, 상이한 회선들로부터 획득된 곡선들을 보다 쉽게 비교가능하게 만들기 위해 그에 존재하는 DC 구성성분을 억제하고 높은 주파수 에너지를 정규화하기 위해, 획득된 노이즈 값 샘플들이 전처리(preprocessed)될 수 있다. 후속 쌍의 단계들(311, 312)에서, 비교할 수 있는 특성들이 전처리된 노이즈 값 샘플 시리즈에서 검출된다. 명확성을 위하여, 제 1 회선으로부터 획득된, 비교를 위해 적절하게 선택된 특성이 '타겟 특성'으로 지정된다. 타겟 특성과 비교되기에 적절한, 제 2 샘플 시리즈로부터 선택된 특성은 '후보 특성'으로 지정된다. 단계(320)에서, 타겟 특성과 후보 특성 사이의 상관도가 제 1 회선과 제 2 회선이 외부 자극들에 유사하게 반응하는 범위를 평가하기 위해 결정된다. 상관은 당업자에게 공지된, 임의의 적절한 수학적 또는 통계학적 방법에 의해 결정될 수 있다. 상관이 미리 정해진 임계치를 초과하는 경우, 검출 하의 두 회선들은 동일한 가상 바인더에 할당될 것이고(341), 상관이 상기 임계치를 초과하지 않는 경우, 두 회선들은 상이한 가상 바인더들로 할당될 것이다(342). 임계치는 320에서 선택된 상관 알고리즘을 고려하여, 적절한 레벨로 설정될 것이다.

도 4는 도 3에서 도시된 실시예의 일반화를 도시하며, 회선들의 결정되지 않은 수로의 본 발명의 근본적인 원리들의 응용을 명시적으로 포함한다. 도 3으로부터의 단계들의 제 1 쌍(301, 302)에 논리적으로 대응하는 제 1 단계(400)에서, 타겟 회선의 노이즈 값 샘플들의 시리즈가 획득된다. 도 3의 단계들의 제 2 쌍(311, 312)에 논리적으로 대응하는 후속 단계(410)에서, 비교를 위한 적절한 특성이 획득된 노이즈 값 샘플 시리즈에서 검출된다. 전에서와 같이, 노이즈 값 샘플 시리즈의 적절한 전처리(도시되지 않음)가 단계(410) 전에 수행될 수 있다. 단계(415)는 결정 단계로서, 알고리즘이 검출 하의 회선들의 선택된 세트를 따라 반복하도록 하며, 이는 유선 네트워크에서 사용가능한 임의의 수의 회선들을 포함할 수 있다. 도 3에 도시된 단계(320)에 논리적으로 대응하는 단계(420)에서, 검출된 특성들 사이의 상관도가 결정된다. 상관들은 N 회선들을 N(N-1)/2 상관들로 또는 거리 계산들로 이끄는, 회선들의 각 쌍 사이에서 한 쌍으로 결정될 수 있다. 구체적인 실시예에서, 상호 상관들이 거리 매트릭스의 형태로 결정된다. 상관들이 한번 공지되면, 내부적으로 매우 상관된 회선들을 동일한 가상 바인더에 할당하는 것에 의해 상이한 회선들이 가상 바인더들(440)로 그룹핑될 수 있다. 구체적인 실시예에서, 상이한 가상 바인더들을 표현하는 클러스터들을 식별하기 위하여, 클러스터링 알고리즘이 거리 매트릭스로 적용될 수 있다.

일반화에 의해, 그에 따라, 본 발명은 복수의 회선들을 가상 바인더들로 클러스터링하는 방법을 제공하며, 방법은 상기 복수의 회선들의 각 회선에 관련된 노이즈 값 샘플들의 각각의 시리즈를 획득하는 단계와, 노이즈 값 샘플들의 상기 각각의 시리즈에서 시간적으로 실질적으로 일치하는 특성을 검출하는 단계와, 상기 복수의 회선들의 각 쌍의 회선들의 각각의 검출된 특성들 사이의 상관도들을 한 쌍 결정하는 단계와, 그의 특성들이 일정한 미리 정해진 상관 값을 초과하는 상호 상관도를 가지는 회선들이 동일한 가상 바인더에 할당되는 규칙에 의하여 상기 복수의 회선들을 다수의 가상 바인더들로 클러스터링하는 단계를 포함한다. 동등하게, 본 발명은 복수의 회선들을 가상 바인더들로 클러스터링하는 방법을 제공하며, 방법은 상기 복수의 회선들의 각 회선에 관련된 노이즈 값 샘플들의 각각의 시리즈를 획득하는 단계와, 노이즈 값 샘플들의 상기 각각의 시리즈에서 시간적으로 실질적으로 일치하는 특성을 검출하는 단계와, 상기 복수의 회선들의 각 쌍의 회선들의 각각의 검출된 특성들 사이에서 한 쌍으로 거리들을 결정하는 단계와, 그의 특성들이 일정한 미리 정해진 최대 거리 이하의 상호 거리를 갖는 회선들은 동일한 가상 바인더에 할당되는 규칙에 의해 상기 복수의 회선들을 다수의 가상 바인더들로 클러스터링하는 단계를 포함한다.

도 5는 네트워크 시스템에 포함된, 상술된 방법을 적용하기에 적절한, 본 발명에 따른 디바이스의 실시예를 도시한다. 바람직하게 액세스 노드인, 네트워크 노드(590)가 도 1에서와 동일한 숫자들에 의해 지정된 회선들에 논리적으로 대응하는 4개의 꼬임 쌍 회선들(101-104)을 서빙하는 것으로 도시된다. 단지 4개의 회선들이 도시되었지만, 이는 단지 명확성을 위한 것이며, 본 발명의 네트워크 노드가 접속될 수 있는 회선들의 수에 임의의 제한을 암시하는 것은 아니다. 각 회선(101-104)에 대하여, 본 발명의 네트워크 노드(590)는 각각의 회선에 관련된 노이즈 값 샘플들의 시리즈를 얻도록 구성된 노이즈 측정 수단(501-504)을 포함한다. 업계에 공지된 방법들에 따라 노이즈 값 샘플들의 획득이 수행된다. 특히, 이러한 획득은 노이즈의 실질적인 측정, 또는 회선을 서빙하는 물리적 계층의 디바이스로부터 측정된 값을 검색하는 것을 포함할 수 있다. 따라서, 측정 수단은 예를 들면 관리 프로토콜을 이용하여 고객 댁내 장치(customer premises equipment)의 일부로부터 다운스트림 채널에 관계된 노이즈 값들을 검색할 수 있다. 선택적인 전처리 유닛(505)은 그들을 전송 수단(506)으로 핸드 오프(handing off)하기 전에 압축, 시간 평균화, 등과 같은 적절한 전처리를 노이즈 값 샘플들로 적용할 수 있다.

네트워크 노드의 전송 수단(506)은 네트워크(550)를 통해 디바이스의 수신 수단(507)과 통신한다. 네트워크(550)는 점-대-점 링크이거나, 또는 임의의 더 복잡한 네트워크 토폴로지일 수 있다. 바람직하게, 네트워크(550)는 인터넷 프로토콜(IP)에 따라 동작한다. 특히 바람직하게, 네트워크 노드(590)와 디바이스(500) 사이의 정보의 교환은 간이 네트워크 관리 프로토콜(SNMP)과 같은 관리 프로토콜에 의해 수행된다.

본 발명에 따른 디바이스(500)는 노이즈 값 샘플들의 각각의 시리즈를 수신하는 수신 수단(507)을 포함한다. 도시된 예에서, 디바이스(500)는 선택적으로 전처리된 이러한 시리즈를 네트워크 노드(590)로부터 수신한다. 특성 추출 유닛(510)은 상기 수신 수단에 동작가능하게 접속되며, 다양한 각각의 시리즈에서 비교되기에 적절한 특성들을 검출하도록 구성된다. 비교되기에 적절한 특성들은, 실질적으로 동일한 시간 범위를 갖고, 미리 정해진 임계값을 초과하는, 바람직하게 샘플 값들에서 시간적으로 일치하는 단계의 존재와 같은 유사한 높이의 레벨 추세를 나타내는 특성들이다. 디바이스(500)는 또한 특성 추출 유닛(510)에 동작가능하게 접속된 상관 유닛(520)을 포함하며, 이는 상술된 특성 추출 유닛(510)에 의해 검출된 상이한 특성들 사이의 상관도를 결정하도록 구성된다. 다음, 가상 바인더 할당 유닛(530)이 도 3 및 도 4의 문맥에서 상기 설명된 원리들에 따라, 상관 유닛(520)에 의해 결정된 그들의 상호 상관도들에 따라, 다양한 회선들(101-104)을 다양한 가상 바인더들로 할당하도록 구성된다. 가상 바인더 할당들은 적절한 사람-머신 인터페이스를 통해 네트워크 노드의 운영자에게 제공되거나, 또는 후속 네트워크 관리 결정들 및 동작들에서 사용하기 위해 내부 데이터베이스(540)에 저장될 수 있다.

당업자는 다양한 상술된 방법들의 단계들이 프로그램된 컴퓨터들에 의해 수행될 수 있다는 것을 쉽게 인식할 것이다. 여기서, 일부 실시예들은 또한 머신 또는 컴퓨터 판독가능하고 명령들의 머신-수행가능한 또는 컴퓨터-수행가능한 프로그램들을 인코딩하는 프로그램 저장 디바이스들, 예를 들면 디지털 데이터 저장 매체들을 포함하는 것으로 의도되며, 상기 명령들은 상기 상술된 방법들의 단계들의 일부 또는 전부를 수행한다. 프로그램 저장 디바이스들은 예를 들면, 디지털 메모리들, 자기 디스크들 및 자기 테이프들과 같은 자기 저장 매체들, 하드 드라이브들, 또는 광학적으로 판독가능한 디지털 데이터 저장 매체들일 수 있다. 실시예들은 또한 상술된 방법들의 상기 단계들을 수행하기 위해 프로그램된 컴퓨터들을 포함하는 것으로 의도된다.

"프로세서들" 또는 "유닛들"로 불리는 임의의 기능적인 블록들을 포함하는, 도면들에 도시된 다양한 요소들의 기능들은 적절한 소프트웨어와 함께 소프트웨어를 실행할 수 있는 하드웨어뿐만 아니라 전용 하드웨어의 이용을 통하여 제공될 수 있다. 프로세서에 의해 제공될 때, 기능들은 단일의 전용 프로세서에 의해, 단일의 공유된 프로세서에 의해, 또는 그의 일부가 공유될 수 있는 복수의 개별적인 프로세서들에 의해 제공될 수 있다. 또한, "프로세서" 또는 "컨트롤러"라는 용어의 명시적인 이용은 소프트웨어를 실행할 수 있는 하드웨어를 배타적으로 나타내는 것으로 해석되어서는 안 되며, 디지털 신호 프로세서(DSP) 하드웨어, 네트워크 프로세서, 주문형 집적 회로(ASIC), 필드 프로그래머블 게이트 어레이(FPGA), 소프트웨어를 저장하기 위한 판독 전용 메모리(ROM), 랜덤 액세스 메모리(RAM), 그리고 비휘발성 저장장치를 제한없이 포괄적으로 포함할 수 있다. 종래의 및/또는 주문형의 다른 하드웨어가 또한 포함될 수 있다. 유사하게, 도면들에 도시된 임의의 스위치들은 단지 개념적인 것이다. 그들의 기능은 프로그램 논리의 동작을 통해, 전용 논리를 통해, 프로그램 제어 및 전용 논리의 상호작용을 통해, 또는 수동으로라도, 문맥으로부터 보다 상세히 이해되는 바와 같이 실행자에 의해 선택될 수 있는 특정 기술로 수행될 수 있다.

100: 중앙국 111, 112: 바인더
120: 제 1 가상 바인더 500: 디바이스
501, 502, 503, 504: 노이즈 측정 수단 590: 네트워크 노드

Claims (15)

1. 유선 네트워크의 회선들을 다수의 가상 바인더들로 클러스터링하는 방법에 있어서,
   - 상기 유선 네트워크의 제 1 회선에 관련된 제 1 시리즈의 노이즈 값 샘플들과 상기 유선 네트워크의 제 2 회선에 관련된 제 2 시리즈의 노이즈 값 샘플들을 획득하는 단계로서, 상기 제 1 시리즈의 노이즈 값 샘플들과 상기 제 2 시리즈의 노이즈 값 샘플들은 한 쌍의 동기의 샘플링 시점들(synchronous sampling moments)에 대응하는, 상기 획득 단계와;
   - 상기 제 1 시리즈 내의 타겟 특성을 검출하는 단계와;
   - 상기 제 2 시리즈 내의 후보 특성을 검출하는 단계로서, 상기 후보 특성은 그의 시간 범위 내에서 상기 타겟 특성과 일치하는, 상기 검출 단계와;
   - 상기 후보 특성과 상기 타겟 특성 사이의 상관도(a degree of correlation)를 결정하는 단계와;
   - 상기 상관도가 미리 정해진 임계값을 초과하는 경우, 상기 제 1 회선과 상기 제 2 회선을 제 1 가상 바인더에 할당하고, 상기 상관도가 상기 미리 정해진 임계값을 초과하지 않는 경우, 상기 제 1 회선과 상기 제 2 회선을 상기 제 1 가상 바인더와 제 2 가상 바인더에 각각 할당하는 단계를 포함하고,
   상기 결정 단계는 상기 제 1 및 상기 제 2 시리즈의 노이즈 값 샘플들로부터 유도된 대응하는 시리즈의 제 1 유도 값들을 상관시키는 단계를 포함하는, 유선 네트워크의 회선들을 다수의 가상 바인더들로 클러스터링하는 방법.
2. 제 1 항에 있어서,
   상기 제 1 시리즈의 노이즈 값 샘플들과 상기 제 2 시리즈의 노이즈 값 샘플들에서의 동기의 단계 전이들(synchronous step transitions)의 발생에 기초하여, 상기 유선 네트워크의 상기 제 1 회선 및 상기 제 2 회선을 선택하는 단계를 더 포함하며, 상기 단계 전이들은 미리 정해진 임계 크기를 초과하는 크기를 갖는, 유선 네트워크의 회선들을 다수의 가상 바인더들로 클러스터링하는 방법.
3. 제 1 항 또는 제 2 항에 있어서,
   상기 결정 단계는 상기 제 1 및 상기 제 2 시리즈의 노이즈 값 샘플들의 대응하는 서브세트들을 상관시키는 단계를 포함하는, 유선 네트워크의 회선들을 다수의 가상 바인더들로 클러스터링하는 방법.
4. 삭제
5. 제 1 항 또는 제 2 항에 있어서,
   상기 유선 네트워크의 임의의 부가의 회선에 대하여,
   - 상기 부가의 회선에 관련된 부가의 시리즈의 노이즈 값 샘플들을 획득하는 단계로서, 상기 부가의 시리즈의 노이즈 값 샘플들의 샘플링 시간들은 상기 샘플링 시점들에 대응하는, 상기 획득 단계와;
   - 상기 부가의 시리즈 내의 부가의 특성을 검출하는 단계로서, 상기 부가의 특성은 그의 시간 범위 내에서 상기 타겟 특성과 일치하는, 상기 검출 단계와;
   - 상기 부가의 특성과 상기 타겟 특성 사이의 부가의 상관도를 결정하는 단계와;
   - 상기 부가의 상관도가 상기 미리 정해진 임계값을 초과하는 경우, 상기 부가의 회선을 상기 제 1 가상 바인더에 할당하는 단계를 더 포함하는, 유선 네트워크의 회선들을 다수의 가상 바인더들로 클러스터링하는 방법.
6. 제 5 항에 있어서,
   상기 부가의 특성과 상기 후보 특성 사이의 다른 상관도를 결정하는 단계와,
   상기 다른 상관도가 상기 미리 정해진 임계값을 초과하는 경우, 상기 부가의 회선을 상기 제 2 가상 바인더에 할당하는 단계를 더 포함하는, 유선 네트워크의 회선들을 다수의 가상 바인더들로 클러스터링하는 방법.
7. 제 5 항에 있어서,
   상기 임의의 부가의 회선의 상기 타겟 특성, 상기 후보 특성, 및 상기 부가의 특성 각각 사이의 상관도들을 나타내는 거리 매트릭스(distance matrix)를 생성하는 단계를 더 포함하며,
   상기 제 1 회선, 상기 제 2 회선, 및 상기 임의의 부가의 회선을 각각의 가상 바인더들로 할당하는 상기 단계는 클러스터링 알고리즘을 상기 거리 매트릭스에 적용하는 것에 의해 실행되는, 유선 네트워크의 회선들을 다수의 가상 바인더들로 클러스터링하는 방법.
8. 유선 네트워크의 회선들을 다수의 가상 바인더들로 클러스터링하는 디바이스에 있어서,
   - 상기 다수의 회선들 중 제 1 회선에 관련된 제 1 시리즈의 노이즈 값 샘플들과 상기 다수의 회선들 중 제 2 회선에 관련된 제 2 시리즈의 노이즈 값 샘플들을 검색하도록 구성되는 수신 수단과;
   - 상기 수신 수단과 동작가능하게 접속되는 특성 추출 유닛으로서, 상기 특성 추출 유닛은 상기 제 1 시리즈의 타겟 특성을 검출하고 상기 제 2 시리즈의 후보 특성을 검출하도록 구성되는, 상기 특성 추출 유닛과;
   - 상기 특성 추출 유닛에 동작가능하게 접속되는 상관 유닛으로서, 상기 상관 유닛은 상기 후보 특성과 상기 타겟 특성 사이의 상관도를 결정하도록 구성되는, 상기 상관 유닛과;
   - 상기 상관도가 미리 정해진 임계값을 초과하는 경우, 상기 제 1 회선 및 상기 제 2 회선을 제 1 가상 바인더에 할당하고, 상기 상관도가 상기 미리 정해진 임계값을 초과하지 않는 경우, 상기 제 1 회선 및 상기 제 2 회선을 상기 제 1 가상 바인더와 제 2 가상 바인더에 각각 할당하도록 구성되는 가상 바인더 할당 유닛(virtual binder assignment unit)을 포함하고,
   상기 상관 유닛은 상기 제 1 및 상기 제 2 시리즈의 노이즈 값 샘플들로부터 유도된 대응하는 시리즈의 제 1 유도 값들을 상관시키도록 구성되는, 유선 네트워크의 회선들을 다수의 가상 바인더들로 클러스터링하는 디바이스.
9. 제 8 항에 있어서,
   상기 수신 수단과 동작가능하게 접속되는 선택 유닛을 더 포함하고, 상기 선택 유닛은 상기 제 1 시리즈의 노이즈 값 샘플들과 상기 제 2 시리즈의 노이즈 값 샘플들에서의 동기의 단계 전이들의 발생에 기초하여, 상기 다수의 회선들로부터 상기 제 1 회선 및 상기 제 2 회선을 선택하도록 구성되고, 상기 단계 전이들은 미리 정해진 임계 크기를 초과하는 크기를 갖는, 유선 네트워크의 회선들을 다수의 가상 바인더들로 클러스터링하는 디바이스.
10. 제 8 항 또는 제 9 항에 있어서,
    상기 상관 유닛은 상기 제 1 및 상기 제 2 시리즈의 노이즈 값 샘플들의 대응하는 서브세트들을 상관시키도록 구성되는, 유선 네트워크의 회선들을 다수의 가상 바인더들로 클러스터링하는 디바이스.
11. 삭제
12. 제 8 항 또는 제 9 항에 있어서,
    상기 수신 수단은 또한 부가의 회선에 관련된 부가의 시리즈의 노이즈 값 샘플들을 검색하도록 구성되고, 상기 부가의 시리즈의 노이즈 값 샘플들의 샘플링 시간들은 샘플링 시점들에 대응하고;
    상기 특성 추출 유닛은 또한 상기 부가의 시리즈의 부가의 특성을 검출하도록 구성되고, 상기 부가의 특성은 그의 시간 범위 내에서 상기 타겟 특성과 일치하며;
    상기 상관 유닛은 또한 상기 부가의 특성과 상기 타겟 특성 사이의 부가의 상관도를 결정하도록 구성되며;
    상기 가상 바인더 할당 유닛은 또한 상기 부가의 상관도가 상기 미리 정해진 임계값을 초과하는 경우 상기 부가의 회선을 상기 제 1 가상 바인더에 할당하도록 구성되는, 유선 네트워크의 회선들을 다수의 가상 바인더들로 클러스터링하는 디바이스.
13. 제 12 항에 있어서,
    상기 상관 유닛은 또한 상기 부가의 특성과 상기 후보 특성 사이의 다른 상관도를 결정하도록 구성되고; 상기 가상 바인더 할당 유닛은 또한 상기 다른 상관도가 상기 미리 정해진 임계값을 초과하는 경우 상기 부가의 회선을 상기 제 2 가상 바인더에 할당하도록 구성되는, 유선 네트워크의 회선들을 다수의 가상 바인더들로 클러스터링하는 디바이스.
14. 제 8 항 또는 제 9 항의 디바이스와 그에 접속된 액세스 노드를 포함하는 시스템에 있어서,
    상기 액세스 노드는 상기 제 1 회선과 상기 제 2 회선에 접속가능하고; 상기 액세스 노드는 상기 제 1 회선에 관련된 상기 제 1 시리즈의 노이즈 값 샘플들을 획득하도록 구성된 제 1 노이즈 측정 수단, 상기 제 2 회선에 관련된 상기 제 2 시리즈의 노이즈 값 샘플들을 획득하도록 구성된 제 2 노이즈 측정 수단, 및 상기 제 1 시리즈의 노이즈 값 샘플들과 상기 제 2 시리즈의 노이즈 값 샘플들을 상기 디바이스로 전송하도록 구성된 전송 수단을 포함하는, 시스템.
15. 제 14 항에 있어서,
    상기 액세스 노드는 상기 제 1 및 제 2 노이즈 측정 수단에 동작가능하게 접속되고 전처리된 노이즈 값들을 생성하도록 구성된 전처리 유닛을 더 포함하며, 상기 전송 수단은 상기 전처리된 노이즈 값들을 상기 디바이스로 전송하도록 구성되는, 시스템.

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