KR101574150B1 - 네트워크의 설계 방법 - Google Patents

네트워크의 설계 방법 Download PDF

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KR101574150B1
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전북대학교산학협력단
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Abstract

본 발명은 네트워크의 설계 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 네트워크의 전력 소비 및 트래픽 부하 변화에 따른 구조 변경 오버헤드를 연산하기 위한 목적함수를 설정하는 단계, 네트워크의 전력 소비와 구조 변경 오버헤드를 연산하기 위하여 상기 목적함수에 반영될 제약 조건을 설정하는 단계, 설정된 제약 조건을 반영하여 네트워크의 전력 소비와 구조 변경 오버헤드의 합을 최소화하기 위한 목적함수를 연산하는 최적화 연산 단계 및 연산된 결과에 따라 네트워크 자원을 할당하는 단계를 포함하는 네트워크의 설계 방법에 관한 것이다.

Description

네트워크의 설계 방법{Method for designing a network}
본 발명은 네트워크의 설계 방법으로, 보다 상세하게는 IP - over - WDM 네트워크에서 네트워크의 설계를 최적화하여 네트워크 운영을 위해 소모되는 전력의 양을 줄일 뿐만 아니라 네트워크의 전송 효율을 개선시키기 위한 녹색 네트워크(green network)를 설계하는 방법에 관한 것이다.
네트워크를 통한 서비스의 다양화, 컨텐츠의 대용량화 등 송수신되는 데이터의 양이 늘어나면서 네트워크 의존도가 상승하고 있으며, 이에 따라 네트워크 활용의 효율성, 에너지 절감 등에 대한 관심이 높아지고 있다.
근래에는 WDM(Wavelength Division Multiplexing. 파장 분할 다중화) 기술이 위와 같은 문제점을 해결하기 위한 대안으로 제시되어 왔으며, 오늘날 많은 분야에서 WDM을 활용한 네트워크 통신이 이루어지고 있는 실정이다.
WDM이란 광 전송 시스템의 하나로, 빛의 파장을 달리하는 여러 채널을 묶어 하나의 광섬유를 통해 전송하는 기술을 의미한다. 더 구체적으로, 전송측은 광섬유를 통해 전달되는 빛의 파장을 일정한 간격으로 분할해서 채널을 배치하여 각 채널에 신호를 실은 후, 여러 채널을 광학적으로 다중화하여 한 개의 광섬유를 통해 전송하며, 수신측은 각 채널을 다시 파장별로 분해하여 각 채널로부터 수집한 신호를 획득한다.
이와 같은 WDM 방식은 네트워크 망을 효율적으로 활용할 수 있다는 이점이 있으나, 네트워크를 이루는 광섬유가 하나라도 훼손되어 그 기능을 수행할 수 없게 되는 경우 대용량의 데이터 손실이 발생하게 되는 단점 또한 존재한다. 이러한 단점을 보완하기 위해 WDM 방식의 네트워크 사용에서는 생존성(survivability), 즉 메인 경로를 담당하는 광섬유가 기능을 상실하였을 때에 이를 대체할 수 있는 서브경로를 찾아 활성화시키는 방안이 비중있게 연구되어 왔다.
또한, 최근 송수신되는 네트워크를 사용함에 따른 에너지 소비가 급증하고 있는바, WDM 방식의 네트워크 사용에 있어 에너지 효율을 고려한 네트워크 경로 선택 알고리즘 역시 필요한 실정이다.
종래 WDM 방식의 네트워크 사용에 있어 생존성을 높이기 위한 알고리즘, 즉 데이터 전송 시 메인경로 및 서브경로를 탐색하기 위한 알고리즘이 몇 가지가 제안되어 왔다. 그러나, 이들 알고리즘들은 리소스 활용을 최소화하는 것에만 목적을 두고 있을 뿐 네트워크 사용에 따른 에너지 소비 감소의 필요성에 대해서는 전혀 인지하지 못하고 있어 위 알고리즘을 적용하는 경우 불필요한 에너지 소모가 많아지는 문제점이 있어왔다.
본 발명은 상술한 종래 기술의 문제점을 해결하기 위한 것으로, 네트워크의 전력 소비를 개선하는 동시에 데이터의 전송 효율을 높이는 것을 목적으로 한다.
또한, 시간에 따라 네트워크 사용량이 달라지는 점을 고려한 네트워크 설계 방안을 제시하여, 네트워크 자원을 효율적으로 배분하는 것을 목적으로 한다.
상술한 과제를 해결하기 위한 본 발명의 네트워크 설계 방법은 네트워크의 전력 소비 및 구조 변경 오버헤드를 연산하기 위한 목적함수를 설정하는 단계, 네트워크의 전력 소비와 구조 변경 오버헤드를 연산하기 위하여 상기 목적함수에 반영될 제약 조건을 설정하는 단계, 설정된 제약 조건을 반영하여 네트워크의 전력 소비와 구조 변경 오버헤드의 합을 최소화하기 위한 목적함수를 연산하는 최적화 연산 단계 및 연산된 결과에 따라 네트워크의 자원을 할당하는 단계를 포함한다. 이 때, 최적화 연산 단계는 혼합 정수 선형 계획법(Mixed Integer Linear Programming, MILP)이 적용될 수 있다.
한편, 본 발명의 일 실시예에서, 최적화 연산 단계는 시간에 따른 네트워크 사용량을 고려하여, 최적화 연산을 위한 주기를 설정할 수 있고, 이 경우 설정된 주기 별로 최적화 연산이 수행될 수 있으며, 인접한 주기 간 구조 변경 오버헤드를 최소화되도록 최적화 연산을 수행할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 목적함수는 MIN ( PC total + α* RO total ) (이 때, PC total 은 네트워크의 전력 소비, RO total 은 구조 변경 오버헤드임)에 의해 결정될 수 있다. 이 때, 네트워크의 전력 소비는 광 수준에서의 전력 소비(optical cross connect, transponder)와 전기 수준에서의 통신 장비에 의한 전력 소비를 더한 값으로 정해질 수 있고, 광 수준에서의 전력 소비는 광 경로 형성에 따른 전력 소비와 광 스위칭에 따른 전력 소비의 합으로 연산될 수 있다. 한편, 구조 변경 오버헤드는
Figure 112014069534297-pat00001
(이 때, P mn ij ,w 는 i노드와 j노드 사이에서 물리 계층(m, n)을 파장 w를 이용하는 경우 가능한 광 경로의 수)에 의해 결정될 수 있다.
본 발명의 일 실시예에서, 제약 조건은 채널 용량, 라우터의 용량, 트랜스미터 또는 리시버의 수, 광 경로의 수 및 광 경로 설정을 위해 물리적 링크에서 사용 가능한 파장 대역을 포함할 수 있다.
본 발명에 따르면, 네트워크의 전력 소비를 개선하는 동시에 데이터의 전송 효율을 높일 수 있다.
또한, 시간에 따라 네트워크 자원을 효율적으로 배분할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 네트워크 설계 방법의 순서도이다.
도 2는 IP - over - WDM 네트워크의 물리적 연결(물리적 토폴로지)를 나타낸 그림이다.
도 3 및 도 4는 자원 할당에 따른 IP - over - WDM 네트워크의 논리적 연결(논리적 토폴로지)를 나타낸 그림이다.
도 5는 IP - over - WDM 네트워크의 구조를 개념적으로 표현한 그림이다.
도 6은 시간에 따른 네트워크 사용량 그래프를 나타낸 것이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따라 최적화 연산을 위한 주기를 설정한 경우에 시간에 따른 네트워크 사용량 그래프를 나타낸 것이다.
본 발명의 전술한 목적과 기술적 구성 및 그에 따른 작용 효과에 관한 자세한 사항은 본 발명의 명세서에 첨부된 도면에 의거한 이하 상세한 설명에 의해 보다 명확하게 이해될 것이다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 네트워크 설계 방법의 순서도이다. 본 실시예에 따른 네트워크 설계 방법은 네트워크의 전력 소비 및 구조 변경 오버헤드를 연산하기 위한 목적함수를 설정하는 단계, 네트워크의 전력 소비와 구조 변경 오버헤드를 연산하기 위하여 상기 목적함수에 반영될 제약 조건을 설정하는 단계, 설정된 제약 조건을 반영하여 네트워크의 전력 소비와 구조 변경 오버헤드의 합을 최소화하기 위한 목적함수를 연산하는 최적화 연산 단계 및 연산된 결과에 따라 네트워크를 할당하는 단계를 포함한다.
본 명세서에서 네트워크를 설계한다는 것은 네트워크에 연결된 각 노드 간의 데이터 송수신을 위하여 네트워크 상의 어떠한 경로를 이용할 것인지를 결정하는 것을 의미한다. 네트워크의 설계 방법은 위 연산이 가능한 다양한 컴퓨팅 장치에 의해 이루어지며, IP - over - WDM 네트워크에 존재하는 여러 네트워크 소자(예, 라우터 등)에게 명령을 내려, 컴퓨팅 장치에 의해 설계된 네트워크에 따라 각 네트워크 소자가 동작할 수 있도록 한다.
앞서 언급한 노드는 크게 소스 노드(source node)와 목적지 노드(destination node)로 구분될 수 있고, 소스 노드란 데이터를 전송하는 주체를, 목적지 노드란 전송된 데이터를 수신하는 주체를 일컫는다. 네트워크 상에서 소스 노드와 목적지 노드를 연결할 수 있는 경로는 매우 다양하다. 또한 네트워크 상에는 상당히 많은 소스 노드와 목적지 노드가 존재하며, 대부분의 데이터 송수신은 양방향으로 이루어지므로, 노드는 소스 노드이자 동시에 목적지 노드로서 동작한다.
상술한 본 발명의 실시예는 각각의 노드가 서로 연결되는 경로를 결정하기 위한 것으로 특히, 네트워크의 전력 소비 및 구조 변경에 따른 오버헤드를 최소화하는 네트워크를 설계한다. 앞서 [발명의 배경이 되는 기술]에서 언급한대로, 통신량이 증가할수록 네트워크에서 소비되는 전력량이 크게 증가하여 전체 전력 소비량에서 상당히 큰 비중을 차지하게 된다. 따라서, 통신 효율뿐만 아니라 전력 소비를 고려하여 네트워크를 운영할 필요가 있다.
이를 위하여 본 발명은 각 노드 간의 데이터 송수신을 위한 네트워크를 설계하는 데에 있어서, 발명의 목적을 고려한 목적함수(objective function) 및 제약 조건(constraint)을 설정한다. 본 발명에서 네트워크를 할당하기 위한 최적화 연산 단계는 입력된 목적 함수 및 제약 조건을 특정 알고리즘에 적용하여 최적화된 결과를 도출하는 것으로, 도출하고자 하는 결과물에 따라 여러가지 알고리즘을 정할 수 있다. 즉, 최적화 연산을 위해서는 특히 어떠한 목적함수를 설정하고, 목적 함수 연산에 필요한 제약 조건을 무엇으로 설정하는지가 중요하다.
본 발명의 일 실시예에서 설정하는 목적함수는 네트워크의 전력 소비 및 구조 변경 오버헤드를 연산하기 위한 것이다. 보다 상세하게는 네트워크의 전력 소비를 최소화함과 동시에 구조 변경에 따른 오버헤드 또한 최소화하기 위한 것이다. 종래에 네트워크의 전력 소비를 최소화하기 위한 시도는 있었으나, 네트워크의 전송 효율을 전혀 고려하지 않아 데이터의 송수신이라는 네트워크 본연의 기능이 저하되는 경우가 많았다. 본 발명은 네트워크의 전력 소비뿐만 아니라 네트워크의 전송 효율을 동시에 개선하기 위하여 구조 변경에 따른 오버헤드(Reconfiguration Overhead)를 고려하여 목적함수를 설정한다. 구조 변경에 따른 오버헤드란 네트워크 할당이 변경되는 경우에 따라 발생하는 오버헤드(부담)이다. 네트워크를 설계하고 운영하는 데에 있어서 항상 동일한 경로를 사용할 수 없다. 현재 네트워크의 상황에 따라 A 노드에서 D 노드로 가는 경로를 경유 노드 없이 A 에서 D로 직접 연결할 수도 있고 B, C와 같은 중간 노드를 거쳐 연결할 수도 있다. 도 2 내지 도 4를 통해 좀 더 상세히 살펴보면, A, B, C, D 노드는 각각 물리적으로 도 2와 같이 연결된 상태에서, A가 소소 노드, D가 목적지 노드가 되어 A에서 D로 데이터 패킷을 전송하는 상황을 가정한다. A에서 D까지 데이터를 보내기 위해서는 도 3과 같이 A에서 C로 형성된 경로 및 C에서 D로 형성된 경로를 이용할 수도 있고, 도 4와 같이 A에서 D로 직접 형성된 경로를 따라 데이터를 전송할 수 있다. 이는 네트워크의 상황에 따라 결정된다. 즉 A에서 D로 직접 형성된 경로가 다른 데이터 전송을 위해 사용 중(busy)이거나 또는 사고로 인해 해당 경로를 사용할 수 없는 경우(enable)에는 도 3에 나타난 경로와 같이 다른 경로를 사용할 필요가 있다. 이는 예시적인 것에 불과하며 네트워크의 운영 시 발생하는 다양한 요인에 따라 네트워크의 경로를 설정, 재설정할 필요가 있다. 즉, 여러 상황에 따라 네트워크의 설계, 채널 할당 등을 변경할 필요가 있는 것이다. 이와 같이 네트워크의 설계는 상황에 따라 계속해서 변경되는데 이러한 변경에 따라 발생되는 코스트를 구조 변경에 따른 오버헤드(RO)라 한다. RO는 네트워크 상의 데이터 전송에 영향을 미친다. 즉, RO가 클수록 데이터의 충돌, 손실, 에러가 높아지고 결국 네트워크가 준수해야 할 품질(Quality of Service, QoS)을 지키지 못하는 문제를 유발한다.
본 발명은 전력 소비를 줄이면서 동시에 네트워크의 품질을 높이기 위하여 목적 함수를 설정하는 데에 있어서 네트워크의 전력 소비 및 구조 변경 오버헤드를 반영한다.
본 발명의 일 실시예에서 목적함수는 아래 [수학식 1]과 같이 설정된다.
[수학식 1]
MIN ( PC total + α* RO total )
위 [수학식 1]에서 PC total 은 네트워크의 전력 소비를 의미하고 RO total 는 구조 변경 오버헤드를 의미한다. 즉, [수학식 1]의 목적 함수는 네트워크 전력 소비 및 구조 변경 오버헤드의 총합을 최소화하기 위한 것이다. 상기 목적함수는 이하에서 설명할 제약 조건을 반영하고 목적함수를 연산하는 알고리즘을 적용함으로써 최적의 결과값(네트워크 설계)을 도출하게 된다.
한편 상기 [수학식 1]의 목적함수의 각 항에 대하여 보다 상세하게 살펴본다. 먼저 네트워크의 전력 소비(PC total )는 본 발명의 일 실시예에 따르면 아래 [수학식 2]와 같이 표현할 수 있다.
[수학식 2]
Figure 112014069534297-pat00002
본 실시예는 IP - over - WDM 네트워크의 특수성을 반영한 것으로 네트워크의 전력 소비는 광 수준에서의 전력 소비와 전기 수준에서의 통신 장비에 의해 발생하는 전력 소비를 더한 값으로 결정된다. 즉, 네트워크의 각 계층에 따른 전력 소비를 고려하여 전체 네트워크 설계에 따른 전력 소비를 연산한다. 특히, 광 수준에서의 전력 소비는 광 경로 형성에 따른 전력 소비와 광 스위칭에 따른 전력 소비의 합으로 연산할 수 있다.
i, j는 로지컬 토폴로지 상의 링크를 나타내고, m, n은 물리적 토폴로지 상의 링크를 나타내며, s, d는 각각 소스 노드와 목적지 노드를, w은 파장을 나타낸다.
수학식 2의 첫 번 째 항은 광 스위칭에 따른 전력 소비의 합을, 두 번 째 항은 광 경로 형성에 따른 전력 소비의 합을, 세 번 째 항은 네트워크 상의 통신 장비에 의해 소모되는 전력 소비의 합을 나타낸다. 광 경로 형성에 따른 전력 소비의 합을 나타내는 두 번 째 항은, IP 계층(물리 계층)에 존재하는 소스 노드에서 목적지 노드로 데이터를 전송할 때 WDM 계층(광 계층)을 경유하므로, IP 계층에서 WDM 계층으로 전송, 그리고 WDM에서 IP 계층으로 복귀, 이렇게 2회 발생하는 전력 소모를 나타내기 위해 계수에 2가 곱해져 있다. 이러한 IP - over - WDM의 구조는 도 5를 통해 확인할 수 있다.
Pmn ij ,w는 i노드와 j노드 사이에서 물리 링크(m, n)를 파장 w를 이용하는 경우 가능한 광 경로의 수를 의미하고, Nij ,w는 노드 i와 노드 j 사이에 존재하는 광 경로의 수, fij sd는 소스 노드(s)로부터 목적지 노드(d)까지 광경로 lij를 통해 전송하는 경우의 트래픽을 의미한다.
한편, 상기 [수학식 1]의 RO total 는 [수학식 3]으로 표현할 수 있다.
[수학식 3]
Figure 112014069534297-pat00003
[수학식 3]의 의미를 살펴보면 광 경로가 변경(Pmn ij ,w - P`mn ij ,w)될 때에 발생하는 값의 총합을 연산한 것으로 이해할 수 있다. 다만, 네트워크의 전력 소비와, 구조 변경 오버헤드는 서로 다른 단위(domain)을 가지므로 동일한 단위로 변환하기 위하여 [수학식 1]에서는 구조 변경 오버헤드에 웨이트 벡터(weight vector) α를 곱한 후 네트워크 전력 소비와 합한다.
이하에서는 네트워크 설계에 반영되는 제약 조건에 대해 살펴본다.
본 발명에서 목적함수를 연산하기 위해 반영하는 제약 조건은 채널 용량, 라우터의 용량, 트랜스미터 또는 리시버의 수, 광 경로의 수 및 광 경로 설정을 위해 물리적 링크에서 사용 가능한 파장 대역을 포함을 포함한다.
본 실시예의 제약 조건 중 채널 용량에 관한 조건은 모든 광 경로를 통해 전송되는 전체 트래픽이 채널의 전체 용량(capacity)를 넘지 못한다는 것이다. 이 조건은 [수학식 4]로 표현할 수 있다.
[수학식 4]
Figure 112014069534297-pat00004
여기서 C는 각 파장에 대한 채널 용량을 나타낸다. [수학식 4]의 좌변은 네트워크 상의 전체 트래픽을 의미하고, 우변은 i, j 사이의 광 경로의 수와 각 파장에 대한 채널 용량의 곱으로, 각 경로의 파장 별 채녈 용량의 총합을 의미한다.
라우터의 용량에 관한 제약 조건을 수식으로 표현하면 [수학식 5]와 같이 나타낼 수 있다.
[수학식 5]
Figure 112014069534297-pat00005
여기서 Cep는 물리 계층의 IP 라우터의 라우팅 용량이다. 특정 노드에서 처리되는 트래픽의 양은 IP 라우터의 최대 용량 이하로 제한된다. 즉, 채널을 통해 전송되는 트래픽 뿐만 아니라, 데이터의 경로를 결정, 전환하는 라우터의 용량 또한 제약 조건으로 반영하여 최적의 네트워크 설계를 도모한다.
트랜스미터 또는 리시버의 수에 대한 제약 조건은 [수학식 6], [수학식 7]로 나타낼 수 있다.
[수학식 6]
Figure 112014069534297-pat00006
[수학식 7]
Figure 112014069534297-pat00007
각 노드 사이의 광 경로의 총합은 특정 노드에 포함 가능한 트랜스미터, 리시버의 최대 숫자보다 작아야 한다.
광 경로의 수에 관한 제약 조건은 [수학식 8]과 같다.
[수학식 8]
Figure 112014069534297-pat00008
노드 i, j 사이에서 모든 파장에 대한 광 경로의 총합은 노드 i, j 사이의 광 경로의 수와 동일하다는 의미는, 미리 결정된 특정 파장(w)이라면 노드 i, j 사이에서 전송이 가능하고 특정 파장 외(w가 아닌 경우)에는 광 경로를 따라 전송될 수 없다는 것을 의미한다.
한편, 광 경로 설정을 위해 물리적 링크에서 사용 가능한 파장 대역에 대한 제약 조건은 [수학식 9]와 같다.
[수학식 9]
Figure 112014069534297-pat00009
[수학식 9]는 물리적 계층에서 각 파장은 적어도 하나의 광 경로를 형성하기 위해 사용될 수 있다는 것을 의미한다.
뿐만 아니라 트래픽 흐름의 관점에서 네트워크의 균형이 맞아야 하는 제약 조건도 고려할 수 있다.
지금까지 설명한 목적함수와 제약 조건에 따라 최적의 네트워크 구조를 연산하기 위한 최적화 연산 단계의 일 실시예에서는 혼합 정수 선형 계획법(Mixed Integer Linear Programming, MILP)이라는 알고리즘을 적용한다.
혼합 정수 선형 계획법이란 선형계획법과 정수계획법을 혼합한 방법으로 주어진 제한조건 내에서 성능 지수를 최대 또는 최소로 하는 실수 및 정수 조건의 해를 구하는 방법이다. 이 알고리즘은 정수인 조건의 해를 포함하기 때문에 계산의 복잡도가 증가하는데, 이를 효과적으로 풀기 위하여 분기 한정법(branch and bound)를 사용한다. 본 발명에서는 상기 혼합 정수 선형 계획법에 따라 정해진 특정 제약 조건에 따른 목적 함수의 최소값을 도출하고, 이에 따라 네트워크 자원을 할당, 설계한다.
한편, 본 발명의 일 실시예에서 최적화 연산 단계는 시간에 따른 네트워크 사용량을 고려하여, 최적화 연산을 위한 주기를 설정하는 것을 특징으로 한다. 본 실시예는 네트워크의 사용 패턴을 반영하여 네트워크를 설계하는 것으로, 특히 네트워크 사용량의 일 변화를 고려한다. 이러한 패턴의 일 예가 도 6에 나타나 있다. 도 6에서 볼 수 있듯이 네트워크는 시간 대 별로 사용량이 매우 달라진다. 주간 및 저녁 시간 까지는 사용량이 매우 많지만, 새벽 시간 대에는 사용량이 현저하게 줄어드는 것을 볼 수 있다. 종래에는 시간에 따른 네트워크 사용 패턴을 고려하지 않고 네트워크를 할당하였으나, 본 실시예에서는 시간에 따른 네트워크의 사용 추이를 반영하여 네트워크를 설계하고 할당한다. 종래의 경우, 네트워크 사용량이 적은 시간대라 하더라도, 네트워크의 경로는 계속 유지하고, 그 중 가장 가용성 높은(idle) 경로를 통해 데이터를 전송하였으나, 이 경우 네트워크의 경로를 계속 유지하는 즉, 네트워크 장비의 전원을 on 상태로 유지하는 데에 따른 전력 소모가 매우 컸다. 본 발명은 네트워크의 사용량이 적은 시간대에는 특정 네트워크 장비를 off시켜 전력 소모를 방지할 수 있다.
뿐만 아니라, 서로 다른 시간대를 사용하는 지역을 동시에 고려한 네트워크를 설계하는 경우, 전체 네트워크의 활용도를 높일 수 있다. 미국을 예로 설명하면, 미국의 동부와 서부는 같은 국가 내에서도 시차가 발생한다. 즉, 미국의 동부 지역에서 네트워크 사용량이 높은 시점(예, 오전 9시)에 미국의 서부 지역은 네트워크 사용량이 적은 시점(오전 6시)이므로, 미국 내에서 네트워크를 설계, 할당, 운용하는 주체는 동부 기준 오전 9시에는 서부 네트워크의 가용 자원을 활용하여 동부의 데이터 송수신을 처리하거나 또는 서부의 데이터 처리량을 동부 네트워크 자원을 활용할 수 있다.
네트워크 설계, 운영을 더 큰 범위로 확장하는 경우, 이러한 네트워크 사용량의 일 변화와 시차를 고려하여 보다 효율적인 네트워크 설계, 운영이 가능하다. 본 발명은 이러한 상황에 착안하여 시간에 따른 네트워크 사용량을 고려하고 최적화 연산을 위한 주기를 설정하고, 각 주기별로 목적함수의 최적화 연산을 수행한다. 도 7에는 시간에 따른 네트워크 사용량을 고려한 주기를 반영하여 도 6의 네트워크 사용량 그래프의 일부를 각색한 그래프가 나타나있다. 실선은 실제 측정된 네트워크 사용량을, 점선은 각 주기별로 결정된 네트워크 용량을 의미한다. 각 주기 별 최대 사용 시점을 기준으로 네트워크의 트래픽을 결정하여, 트래픽을 초과함에 따라 네트워크 사고가 발생하는 것을 방지한다. 이하에서 설명하는 예에서는 2시간을 주기로 설정하였으며, 2시간 마다 네트워크의 전력 소비 및 구조 변경 오버헤드를 최소화하기 위한 목적함수를 연산하고, 연산된 결과에 따라 네트워크를 할당, 운영한다.
한편, 시간에 따른 네트워크 사용량을 고려하여 최적화 연산을 위한 주기를 설정하고 이에 따라 최적화 연산을 진행하는 경우, 최적화 연산 단계는 인접한 주기 간의 구조 변경 오버헤드를 최소화한다. 인접한 주기, 바꿔 말해 시간이 연속되는 경우에는 최적화 연산을 수행하는 데에 있어서, 네트워크의 설정 변경 사항이 최소가 되도록 하는 것이다. 연속하는 주기 간에 경로 설정, 네트워크 할당, 파장 대역 할당 등이 변경되는 정도가 늘어날수록 통신 품질이 감소하므로, 본 발명은 최적화 연산 수행을 위한 새로운 조건으로 인접한 주기에서는 구조 변경을 위한 오버헤드를 최소화하는 것을 반영한다.
본 발명의 실시예들은 예시의 목적을 위해 개시된 것으로 본 발명이 속한 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자가 본 발명의 기술 사상 범위 내에서 수정, 변경, 부가가 가능한 부분까지 본 특허청구범위에 속하는 것으로 보아야 할 것이다.

Claims (5)

  1. 네트워크의 전력 소비 및 구조 변경 오버헤드를 동시에 개선하기 위한 네트워크의 설계 방법에 있어서,
    네트워크의 전력 소비 및 구조 변경 오버헤드를 연산하기 위한 목적함수를 설정하는 단계;
    네트워크의 전력 소비와 구조 변경 오버헤드를 연산하기 위하여 상기 목적함수에 반영될 제약 조건을 설정하는 단계;
    설정된 제약 조건을 반영하여 네트워크의 전력 소비와 구조 변경 오버헤드의 합을 최소화하기 위한 목적함수를 연산하는 최적화 연산 단계; 및
    연산된 결과에 따라 네트워크 자원을 할당하는 단계;
    를 포함하는 네트워크의 설계 방법
  2. 청구항 1에 있어서, 상기 최적화 연산 단계는
    시간에 따른 네트워크 사용량을 고려하여, 상기 최적화 연산을 위한 주기를 설정하고, 설정된 주기 별로 상기 최적화 연산이 수행되는 것을 특징으로 하는 네트워크의 설계 방법
  3. 청구항 2에 있어서, 상기 최적화 연산 단계는
    인접한 주기 간 구조 변경 오버헤드를 최소화하는 것을 특징으로 하는 네트워크의 설계 방법
  4. 청구항 1에 있어서 상기 목적함수는
    MIN (PCtotal + α*ROtotal)
    (이 때, PCtotal 은 네트워크의 전력 소비, ROtotal 은 구조 변경 오버헤드, α 는 웨이트 벡터(weight vector)임)
    에 의해 결정되는 것을 특징으로 하는 네트워크의 설계 방법
  5. 청구항 1에 있어서 상기 제약 조건은
    채널 용량, 라우터의 용량, 트랜스미터 또는 리시버의 수, 광 경로의 수 및 광 경로 설정을 위해 물리적 링크에서 사용 가능한 파장 대역을 포함하는 것을 특징으로 하는 네트워크의 설계 방법
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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JP2011023981A (ja) * 2009-07-15 2011-02-03 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> 光パス設計装置及び方法

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