KR102013209B1 - 채널 정보 생성 방법 및 기록 매체 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 채널 정보 생성 방법 및 기록 매체에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 인지 무선 통신에서 대상 채널에 대한 정보를 생성하는 채널 정보 생성 방법에 관한 것이다.
본 발명의 실시 예에 따른 채널 정보 생성 방법은 대상 채널에 대한 주사용자의 점유 기간과 미점유 기간이 교대로 분포되는 원시 점유 패턴에 관한 정보를 획득하는 과정; 상기 주사용자의 원시 점유 패턴에 관한 정보를 축약하는 과정; 및 상기 축약된 원시 점유 패턴에 관한 정보를 공유하여, 상기 대상 채널에 대한 복구 점유 패턴에 관한 정보를 생성하는 과정;을 포함한다.

Description

채널 정보 생성 방법 및 기록 매체{METHOD FOR GENERATING CHANNEL INFORMATION AND RECORDING MEDIUM}
본 발명은 채널 정보 생성 방법 및 기록 매체에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 인지 무선 통신에서 대상 채널에 대한 정보를 생성하는 채널 정보 생성 방법에 관한 것이다.
인지 무선 통신은 할당된 주파수를 가지는 채널이 사용되지 않을 때 이를 탐지하여 해당 채널을 사용하여 통신하는 방식으로, 주파수 사용 효율을 극대화하기 위한 통신 기술이다.
할당된 주파수를 가지는 채널의 사용자를 주사용자(primary user)라 하고, 주사용자가 사용하고 있지 않은 채널을 탐지하여 기회적으로 통신을 수행하려는 사용자를 부사용자(secondary user)라 할 때, 부사용자는 할당된 주파수를 가지는 채널을 센싱하여 주사용자의 출현 여부를 판단한다. 이때, 부사용자는 주사용자가 해당 채널을 사용하고 있지 않다고 판단되면 해당 채널을 이용하여 통신을 수행할 수 있다.
부사용자가 사용중인 채널에 주사용자의 출현이 감지되는 경우, 부사용자는 해당 채널에서의 통신을 중지함으로써 사용 권한을 가지는 주사용자의 통신에 대한 간섭을 최소화하여야 하며, 동시에 부사용자의 통신이 이로 인하여 단절되지 않도록 다른 주파수를 가지는 채널로 이동하여 통신을 지속하는 동적 주파수 접속(DSA: Dynamic Spectrum Access)를 수행한다.
따라서, 이와 같은 주사용자의 출현을 대비하여 부사용자는 통신 수행 중에도 현재 사용 중인 채널뿐만 아니라, 향후의 동적 주파수 접속을 수행하기 위한 채널에 대하여도 지속적으로 센싱을 수행하여야 하며, 동적 주파수 접속을 위한 최적의 채널을 판단할 수 있어야 한다.
KR 10-2011-0018839 A
본 발명은 부사용자가 동적 주파수 접속을 위한 최적의 채널을 판단할 수 있는 채널 정보 생성 방법 및 기록 매체를 제공한다.
본 발명의 실시 예에 따른 채널 정보 생성 방법은, 대상 채널에 대한 주사용자의 점유 기간과 미점유 기간이 교대로 분포되는 원시 점유 패턴에 관한 정보를 획득하는 과정; 상기 주사용자의 원시 점유 패턴에 관한 정보를 축약하는 과정; 및 상기 축약된 원시 점유 패턴에 관한 정보를 공유하여, 상기 대상 채널에 대한 복구 점유 패턴에 관한 정보를 생성하는 과정;을 포함한다.
또한, 본 발명의 실시 예에 따른 채널 정보 생성 방법은, 대상 채널에 대한 주사용자의 점유 기간과 미점유 기간이 교대로 분포되는 원시 점유 패턴에 관한 정보를 획득하는 과정; 상기 주사용자의 원시 점유 패턴에 관한 정보를 축약하는 과정; 및 상기 축약된 원시 점유 패턴에 관한 정보를 공유하여, 상기 대상 채널에 대한 복구 점유 패턴에 관한 정보를 생성하는 과정;을 포함하고, 상기 원시 점유 패턴에 관한 정보를 축약하는 과정은 파티클 군집 최적화(PSO: Particle Swarm Optimization) 기법을 이용하여 이루어진다.
또한, 본 발명의 실시 예에 따른 채널 정보 생성 방법은, 대상 채널에 대한 주사용자의 점유 기간과 미점유 기간이 교대로 분포되는 원시 점유 패턴에 관한 정보를 획득하는 과정; 상기 주사용자의 원시 점유 패턴에 관한 정보를 축약하는 과정; 및 상기 축약된 원시 점유 패턴에 관한 정보를 공유하여, 상기 대상 채널에 대한 복구 점유 패턴에 관한 정보를 생성하는 과정;을 포함하고, 상기 원시 점유 패턴에 관한 정보를 축약하는 과정은 파티클 군집 최적화(PSO: Particle Swarm Optimization) 기법을 이용하여, 상기 원시 점유 패턴에 포함되는 n개의 점유 기간 또는 미점유 기간에 관한 정보를 상기 n보다 적은 k개의 공유 점유 기간 또는 공유 미점유 기간에 관한 정보로 변환한다.
상기 원시 점유 패턴은, 점유 기간으로 시작되어 점유 기간으로 종료되거나, 미점유 기간으로 시작되어 미점유 기간으로 종료되도록 설정될 수 있다.
상기 원시 점유 패턴에 관한 정보를 축약하는 과정은, 상기 k개의 공유 점유 기간 또는 공유 미점유 기간에 관한 정보를 가지는 복수의 파티클을 생성하는 과정; 상기 파티클에 대한 평가값을 각각 계산하는 과정; 및 상기 평가값을 이용하여 상기 복수의 파티클을 각각 업데이트하는 과정;을 포함할 수 있다.
상기 파티클을 생성하는 과정은, 하기의 수학식 1을 만족하는 불완전 파티클(C)을 생성하는 과정; 및 상기 불완전 파티클(C)로부터 하기의 수학식 2를 이용하여 파티클(D)을 생성하는 과정;을 포함할 수 있다.
[수학식 1]
Figure 112018126085308-pat00001
[수학식 2]
Figure 112018126085308-pat00002
상기 파티클에 대한 평가값(f)을 계산하는 과정은, 하기의 수학식 3에 의하여 이루어질 수 있다.
[수학식 3]
Figure 112018126085308-pat00003
Figure 112018126085308-pat00004
Figure 112018126085308-pat00005
상기 파티클을 업데이트하는 과정은, 상기 불완전 파티클(C)을 하기의 수학식 4에 의하여 업데이트하여 이루어질 수 있다.
[수학식 4]
Figure 112018126085308-pat00006
Figure 112018126085308-pat00007
(여기서, V는 파티클 속도, pbest는 개인 최고 파티클, gbest는 전역 최고 파티클, ω는 관성 계수, φp 및 φg는 가속도 계수, rp 및 rg는 (0, 1) 범위 내의 난수를 나타낸다.)
상기 파티클에 대한 평가값을 계산하는 과정 및 상기 파티클을 업데이트하는 과정은 종료 조건을 만족할 때까지 반복하여 수행되며, 상기 종료 조건은 미리 설정된 업데이트 횟수 또는 평가값의 유지 횟수를 포함할 수 있다.
상기 복구 점유 패턴에 관한 정보를 생성하는 과정은, 상기 대상 채널에 대한 일 부사용자로부터 순차적으로 제공되는 축약된 원시 점유 패턴에 관한 정보를 융합하는 과정; 및 상기 대상 채널에 대한 복수의 부사용자로부터 각각 제공되는 축약된 원시 점유 패턴에 관한 정보를 융합하는 과정;을 포함할 수 있다.
한편, 본 발명의 실시 예에 따른 기록 매체는 전술한 어느 하나의 채널 정보 생성 방법을 수행한다.
본 발명의 실시 예에 따른 채널 정보 생성 방법 및 기록 매체에 의하면, 부사용자 간 무선 통신을 통해 전달할 수 있는 정보량이 제한적인 인지 무선 네트워크 시스템에서, 대상 채널에 대하여 관찰된 주사용자의 원시 점유 패턴을 축약된 정보로 표현할 수 있게 되어 관련된 제어 정보를 보다 안정적으로 상호 송수신할 수 있다.
또한, 서로 다른 부사용자들이 보고한 축약된 원시 점유 패턴에 관한 정보들을 기초로 대상 채널에 대한 주사용자의 출현 또는 미출현 확률과 같은 통계 정보, 출현 또는 미출현 확률을 기반으로 한 통신 채널 결정 및 후보 채널들 간의 우선 순위 정보를 보다 신뢰성 있게 획득할 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 채널 정보 생성 장치를 개략적으로 나타내는 도면.
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 채널 정보 생성 방법을 개략적으로 나타내는 도면.
도 3은 주사용자의 점유 패턴을 나타내는 도면.
도 4는 본 발명의 실시 예에 따라 k개의 공유 미점유 기간을 구성하는 모습을 예시적으로 나타내는 도면.
도 5 및 도 6은 본 발명의 실시 예에 따라 바이너리 어레이를 생성하는 모습을 예시적으로 나타내는 도면.
도 7은 본 발명의 실시 예에 따라 복수의 파티클을 생성하는 모습을 나타내는 도면.
도 8은 본 발명의 실시 예에 따라 k개의 공유 미점유 기간이 형성되는 모습을 예시적으로 나타내는 도면.
도 9는 파티클에 대한 평가값이 나타내는 의미를 설명하기 위한 도면.
도 10은 미점유 기간과 점유 기간의 비율에 따라 예시적으로 계산된 평균 평가값을 나타내는 도면.
도 11은 일 부사용자로부터 순차적으로 제공되는 공유 메시지를 융합하는 모습의 일 예를 나타내는 도면.
도 12는 공유 미점유 기간과 센싱 주기와의 관계를 설명하기 위한 도면.
도 13은 일 부사용자로부터 순차적으로 제공되는 공유 메시지를 융합하는 모습의 다른 예를 나타내는 도면.
도 14는 복수의 부사용자로부터 각각 제공되는 공유 메시지를 융합하는 모습을 예시적으로 나타내는 도면.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시 예들을 상세히 설명하기로 한다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시 예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 것이며, 단지 본 발명의 실시 예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이다. 도면상에서 동일 부호는 동일한 요소를 지칭한다.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 채널 정보 생성 장치를 개략적으로 나타내는 도면이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 실시 예에 따른 채널 정보 생성 장치는 대상 채널에 대한 주사용자(Primary User)의 원시 점유 패턴에 관한 정보를 획득하고, 상기 획득한 원시 점유 패턴에 관한 정보를 축약하여 공유하기 위한 정보 축약기(100) 및 상기 축약된 원시 점유 패턴에 관한 정보로부터, 상기 대상 채널에 대한 복구 점유 패턴에 관한 정보를 생성하기 위한 정보 융합기(200)를 포함한다.
여기서, 정보 축약기(100)는 협력 스펙트럼 센싱을 수행하는 복수의 멤버 노드에 각각 구비될 수 있으며, 정보 융합기(200)는 상기 복수의 멤버 노드의 통신 채널을 결정하기 위한 융합 센터(Fusion Center)에 각각 구비될 수 있다. 또한, 멤버 노드는 인지 무선 통신을 수행하는 부사용자(Secondary User)에 해당하며, 융합 센터는 복수의 부사용자가 협력 스펙트럼 센싱(Cooperative Spectrum Sensing)을 수행함에 있어서 통신 채널을 결정하기 위한 것으로, 복수의 부사용자 중 임의의 부사용자, 클러스터 헤드 노드 또는 기지국을 포함할 수 있다.
정보 축약기(100)는 대상 채널에 대한 주사용자의 원시 점유 패턴에 관한 정보를 획득하고, 상기 획득한 원시 점유 패턴에 관한 정보를 축약하여 공유한다. 즉, 정보 축약기(100)는 주사용자에게 할당된 주파수를 가지는 대상 채널을 센싱하여 주사용자의 원시 점유 패턴에 관한 정보를 획득하고, 획득한 원시 점유 패턴에 관한 정보를 제한된 정보량으로 축약한다. 축약된 원시 점유 패턴에 관한 정보는 정보 융합기(200)에 공유 메시지로서 전달된다.
종래의 협력 스펙트럼 센싱(Cooperative Spectrum Sensing) 기술은 각 부사용자들이 가장 최근에 센싱한 대상 채널에 대한 주사용자의 점유 여부를 융합 센터에 공유하여 가용 채널을 선정하는 방식과, 각 부사용자들이 누적된 센싱 결과를 기반으로 대상 채널에 대한 주사용자의 점유 확률을 분석하여 주사용자의 미점유 확률이 가장 큰 채널을 융합 센터에 공유하고, 융합 센터가 가용 채널을 선정하는 방식으로 나뉜다.
그러나, 각 부사용자들이 가장 최근에 센싱한 점유 여부를 공유하는 방식의 경우, 단순히 해당 시점에서 주사용자의 출현 여부에 대한 정보만을 제공하며, 해당 시점 이전의 주사용자 출현 빈도나 출현 기간에 대한 정보를 제공할 수 없는 문제점이 있었다.
또한, 각 부사용자들이 누적된 센싱 결과를 기반으로 대상 채널에 대한 주사용자의 점유 확률을 분석하는 경우, 부사용자들 간의 서로 다른 통계적 특성으로 인하여 정확한 주사용자의 점유 확률의 분석이 어렵게 되며, 주사용자가 얼마의 시간 동안 해당 채널을 사용 또는 사용하지 않는지에 정보를 제공할 수 없다. 이로 인해, 주사용자가 빈번하게 사용과 미사용을 반복하는 채널이 확률적으로는 주사용자의 출현 빈도가 낮은 것으로 판정되어 사용 가능성이 높게 평가될 수 있으며, 그에 따라 해당 채널을 부사용자의 채널로 결정하는 경우 부사용자가 실질적으로 해당 채널을 이용할 수 있는 기간이 거의 없거나 동적 주파수 접속이 빈번하게 발생하는 문제점이 있었다.
한편, 이와 같은 문제점을 해결하기 위하여 각각의 부사용자가 대상 채널에 대한 센싱 결과를 시간 순서에 따라 모두 제공하는 경우 공유 메시지의 사이즈가 과도하게 증가하며, 이는 동일한 비트 에러율이 기대되는 무선 통신 환경에서 메시지 전송 성공률을 감소시키는 결과를 초래하며, 메시지 자체의 안정적인 공유를 어렵게 만든다.
즉, 대상 채널에 대하여 주사용자가 점유와 미점유를 빈번하게 반복하는 경우, 부사용자가 모든 점유 기간 및 미점유 기간에 대한 정보를 손실없이 전달하기 위하여는 공유 메시지에 많은 양의 점유 기간 또는 미점유 기간에 대한 시각 정보를 포함하여야 한다. 이와 같은 정보량 증가는 무선을 통해 전파되는 메시지의 사이즈 증가를 야기시키며, 특히 무선 전송 패킷의 사이즈가 제한된 네트워크 환경에서는 적용할 수 없게 되는 문제점이 있다.
또한, 무선 전송 패킷의 사이즈가 제한된 네트워크 환경이 아닌 경우라도 메시지 사이즈의 증가는 하기의 수학식 1과 같이 비트 에러율(BER: Bit Error Ratio)과 패킷 내 비트수(npkt)에 따른 패킷 에러 확율(PEP: Packet Error Probability) 관계에 의하여 메시지 자체의 전송 실패 확률을 증가시킬 우려가 있다.
[수학식 1]
Figure 112018126085308-pat00008
이에, 본 발명의 실시 예에 따른 정보 축약기(100)는 부사용자가 대상 채널에 대해 자신이 관찰한 원시 점유 패턴에 관한 정보를 제한된 정보량으로 축약하여 표현하며, 이를 이용하여 공유 메시지에 포함될 정보량을 최소화할 수 있다. 여기서, 정보 축약기(100)는 대상 채널에 대한 원시 점유 패턴에 관한 정보를 파티클 군집 최적화(PSO: Particle Swarm Optimization) 기법을 이용하여 축약할 수 있다.
이 경우, 정보 축약기(100)는 n개의 점유 기간 또는 미점유 기간을 가지는 상기 원시 점유 패턴을 바이너리 어레이의 형태로 변환하는 바이너리 어레이 생성부(110), 상기 바이너리 어레이로부터 k개의 공유 점유 기간 또는 공유 미점유 기간에 관한 정보를 가지는 복수의 파티클을 생성하는 파티클 생성하는 파티클 생성부(120), 상기 복수의 파티클에 대한 평가값을 각각 계산하는 평가값 계산부(130) 및 상기 평가값을 이용하여 상기 복수의 파티클을 각각 업데이트하는 업데이트부(150)를 포함할 수 있다.
또한, 공유 메시지에 포함되는 축약된 원시 점유 패턴에 관한 정보를 멤버 노드에서 직접 도출하는 대신, 점유 기간 또는 미점유 기간에 대한 시간 정보를 공유하여, 융합 센터가 수집된 공유 메시지를 통하여 복구 점유 패턴을 직접 도출하도록 할 수 있다. 이 경우 융합 센터는 직접 도출한 복구 점유 패턴을 이용하여 대상 채널에 대한 통계적 특성을 다각도로 분석할 수 있게 된다.
이 경우, 정보 융합기(200)는 대상 채널에 대한 일 부사용자로부터 순차적으로 제공되는 축약된 원시 점유 패턴에 관한 정보를 융합하는 단일 노드 융합부(210) 및 상기 대상 채널에 대한 복수의 부사용자로부터 각각 제공되는 축약된 원시 점유 패턴에 관한 정보를 융합하는 다수 노드 융합부(220)를 포함할 수 있다.
상기 정보 축약기(100) 및 정보 융합기(200)의 각 구성 및 이의 기능은 본 발명의 실시 예에 따른 채널 정보 생성 방법과 관련하여, 이하에서 상세하게 설명하기로 한다.
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 채널 정보 생성 방법을 개략적으로 나타내는 도면이다.
도 2를 참조하면, 본 발명의 실시 예에 따른 채널 정보 생성 방법은 대상 채널에 대한 주사용자의 점유 기간과 미점유 기간이 교대로 분포되는 원시 점유 패턴에 관한 정보를 획득하는 과정(S100), 상기 주사용자의 원시 점유 패턴에 관한 정보를 축약하는 과정(S200) 및 상기 축약된 원시 점유 패턴에 관한 정보를 공유하여, 상기 대상 채널에 대한 복구 점유 패턴에 관한 정보를 생성하는 과정(S300)을 포함한다. 또한, 본 발명의 실시 예에 따른 채널 정보 생성 방법에서 주사용자의 원시 점유 패턴에 관한 정보를 축약하는 과정(S200)은 전술한 바와 같이 파티클 군집 최적화 기법을 이용하여 이루어질 수 있다.
본 발명의 실시 예에서는 임의의 부사용자가 임의의 채널, 즉 대상 채널에 대해 센싱을 통해 관찰한 결과를 원시 점유 패턴이라 한다. 또한, 해당 부사용자가 파티클 군집 최적화 기법을 이용하여 도출한 각각의 점유 기간(주사용자가 출현한 것으로 판정된 기간) 또는 미점유 기간(주사용자가 출현하지 않은 것으로 판정된 기간)을 공유 점유 기간 또는 공유 미점유 기간이라 한다. 한편, 부사용자가 융합 센터로 전송하는 메시지를 공유 메시지라 하고, 융합 센터가 수집한 여러 공유 메시지를 기반으로 도출한 네트워크 차원의 점유 패턴을 복구 점유 패턴으로 정의하기로 한다.
또한, 본 발명의 실시 예에서는 부사용자가 대상 채널에 대하여 설정된 기간, 즉 T 기간 내의 원시 점유 패턴을 센싱을 통해 이미 확보한 것으로 간주한다. 해당 원시 점유 패턴은 n개의 점유 기간 또는 미점유 기간을 포함하고 있으며, 융합 센터로 전달되는 공유 메시지에 포함 가능한 정보량은 n보다 적은 k개의 기간에 관한 정보로 제한된 상황을 간주한다. 제한된 정보량으로 원시 점유 패턴의 정보를 효과적으로 표현하기 위하여, 본 발명의 실시 예에서는 n개의 점유 기간 또는 미점유 기간이 포함된 원시 점유 패턴을 k개의 정보로 변환한다.
원시 점유 패턴에 관한 정보를 획득하는 과정(S100)은 대상 채널에 대한 주사용자의 점유 기간과 미점유 기간이 교대로 분포되는 원시 점유 패턴에 관한 정보를 획득한다.
원시 점유 패턴에 관한 정보를 획득하기 위하여 정보 축약기(100)는 먼저 대상 채널에 대한 T 기간 동안의 주사용자의 점유 패턴을 센싱한다. 여기서, 도 3은 주사용자의 점유 패턴을 나타내는 도면이다. 도 3에서 빗금으로 채워진 사각형은 단일의 미점유 기간을 나타내며, 내부가 빈 사각형은 단일의 점유 기간을 나타낸다. 또한, 사각형 내부에 기재된 파라미터τ(i)는 미점유 기간 또는 점유 기간 각각의 실제 기간값(time duration)을 나타낸다. T 기간 동안 점유 패턴은 미점유 기간과 점유 기간이 교대로 분포된 형태를 가진다.
원시 점유 패턴에 관한 정보를 획득하는 과정(S100)은 주사용자의 점유 패턴을 센싱한 후, 점유 기간으로 시작되어 점유 기간으로 종료되거나 미점유 기간으로 시작되어 미점유 기간으로 종료되도록 원시 점유 패턴을 설정한다. 도 3에서는 점유 패턴이 미점유 기간으로 시작되어 미점유 기간으로 종료되는 바, 점유 패턴이 바로 원시 점유 패턴으로 설정되며, 원시 점유 패턴은 n개의 미점유 기간과 n-1개의 점유 기간이 교대로 분포된 형태를 가진다. 반면, 점유 패턴이 점유 기간으로 시작되어 점유 기간으로 종료되지 않거나, 미점유 기간으로 시작되어 미점유 기간으로 종료되지 않는 경우는 도 5를 참조하여 후술하기로 한다.
도 3에서 T 기간 내의 원시 점유 패턴에 대한 모든 정보를 아무런 손실 없이 공유하기 위하여는 n개의 미점유 기간에 대한 시각 정보를 공유하거나, n-1개의 점유 기간에 대한 시각 정보를 공유하여야 한다. 예를 들면, T 기간 내에 속한 모든 미점유 기간들에 대한 시각 정보는 {(τ(1)S, τ(1)E), (τ(3)S, τ(3)E), …,(τ(2n-1)S, τ(2n-1)E)}로 표현될 수 있다. 여기서, τ(i)S 와 τ(i)E는 점유 기간 또는 미점유 기간 각각의 시작 시각과 종료 시각을 의미한다. 이때, 실제로는 점유 기간에 대한 정보를 공유하는 경우와 미점유 기간에 대한 정보를 공유하는 경우는 원시 점유 패턴에 대한 정보를 공유함에 있어서 모두 동일한 결과를 나타내며, 이하에서는 설명의 편의를 위하여 미점유 기간의 정보를 공유하는 경우를 예로 들어 설명하기로 한다.
원시 점유 패턴에 관한 정보를 축약하는 과정(S200)은 상기와 같이 획득된 주사용자의 원시 점유 패턴에 관한 정보를 축약하여 공유 메시지의 정보량을 감소시킨다. 여기서, 원시 점유 패턴에 관한 정보를 축약하는 과정(S200)은 파티클 군집 최적화 기법을 이용하여, 상기 원시 점유 패턴에 포함되는 n개의 미점유 기간에 관한 정보를 상기 n보다 적은 k개의 공유 미점유 기간에 관한 정보로 변환하여 공유할 수 있다.
본 발명의 실시 예에서의 파티클 군집 최적화 기법은 n개의 미점유 기간과 n-1개의 점유 기간으로 구성된 원시 점유 패턴을, 축약된 원시 점유 패턴에 관한 정보인 k개의 공유 미점유 기간(SOP: Sharing Off-Period)으로 표현하기 위하여 사용된다.
이때, 하나의 공유 미점유 기간(SOP)은 최소 1개의 미점유 기간을 포함하며, 둘 이상의 미점유 기간을 포함하는 경우에는 인접한 두 미점유 기간 사이에 점유 기간이 하나씩 포함되는 형태를 의미한다. 예를 들어, 도 3에서 처음 두 개의 미점유 기간으로 하나의 공유 미점유 기간(SOP)를 구성하는 경우, 해당 공유 미점유 기간(SOP)은 첫번째 미점유 기간, 두번째 미점유 기간과 그 사이의 점유 기간을 모두 포함할 수 있다. 이 경우, 상기 공유 미점유 기간(SOP)에 대한 시각 정보는 첫번째 미점유 기간의 시작 시각((τ(1)S)과 마지막 미점유 기간(SOP)의 종료 시각(τ(3)E)으로 표현이 가능하며, 보다 많은 미점유 기간이 하나의 공유 미점유 기간(SOP)에 포함될수록 공유를 위한 정보량은 보다 많이 감소될 수 있다.
반면, 공유 미점유 기간(SOP) 내에 포함된 미점유 기간의 개수 증가는 곧 점유 기간의 개수 증가를 의미하므로, 실제로는 주사용자의 미점유로 판정된 기간이 아님에도 불구하고, 이를 공유하는 입장에서는 마치 미점유 기간인 것처럼 인지될 수 있다. 또한, 최종적으로 도출된 k개의 공유 미점유 기간이 원시 점유 패턴에 포함된 n개의 미점유 기간 모두를 포함하지 않는 경우도 발생할 수 있다. 본 발명의 실시 예에서는 평가값(f: fitness value)을 이용하여 이러한 문제점을 최소화하는 형태로 k개의 공유 미점유 기간(SOP)를 도출한다.
도 4는 본 발명의 실시 예에 따라 k개의 공유 미점유 기간을 구성하는 모습을 예시적으로 나타내는 도면이다. 여기서, 도 4는 원시 점유 패턴이 6개(n=6)의 미점유 기간을 포함하는 경우, 공유 미점유 기간을 2개(k=2)로 구성하는 모습을 나타낸다. 본 발명의 실시 예에서는 하기의 수학식 2와 같이 전체 n개의 미점유 기간의 기간값 총합 대비 k개의 도출된 공유 미점유 기간(SOP)에 포함되는 미점유 기간의 기간값 총합의 비율(α)과, 수학식 3과 같이 k개의 도출된 공유 점유 기간(SOP)에 포함되는 미점유 기간과 점유 기간의 총합 대비 이에 포함되는 미점유 기간의 기간값 총합의 비율(β)을 계산하여, 수학식 4와 같이 k개의 도출된 공유 미점유 기간(SOP)에 대한 평가값(f) 계산에 이용한다.
[수학식 2]
Figure 112018126085308-pat00009
[수학식 3]
Figure 112018126085308-pat00010
[수학식 4]
Figure 112018126085308-pat00011
여기서, 수학식 4의 평가값(f)은 1에 가까울수록 k개의 공유 미점유 기간(SOP)가 효과적으로 구성되었음을 의미한다.
이때, 도 4에서 각각의 세트(set 1, set 2, set 3, set 4, set 5, set 6)에 도시된 점선의 사각형 각각은 하나의 공유 미점유 기간(SOP)을 나타낸다. set 1의 경우 α=13/23이고, β=13/13=1의 값을 가지며, 그에 따른 평가값(f)은 0.56이 된다. 또한, set 2의 경우 평가값(f)은 0.63, set 3의 경우 평가값(f)은 0.45, set 4의 경우 평가값(f)은 0.63, set 5의 경우 평가값(f)은 0.72, set 6의 경우 평가값(f)은 0.51의 값을 가진다. 각각의 세트 중 평가값이 가장 높은 것은 set 5의 경우이며, 이에 따라 2개(k=2)의 공유 미점유 기간(SOP)을 구성하는 경우 set 5와 같이 공유 미점유 기간(SOP)을 구성하는 것이 각각의 세트 중에서 가장 적합한 것으로 평가된다.
본 발명의 실시 예에 적용되는 파티클 군집 최적화 기법의 기본적인 동작 원리는 다음과 같다. 파티클은 도 4에 도시된 바와 같이 k개의 공유 미점유 기간(SOP)로 구성된 임의의 세트를 의미한다. 파티클 군집 최적화 기법은 초기에 무작위로 다수의 파티클을 생성하는 것으로 시작된다. 이에, 본 발명의 실시 예에 따른 원시 점유 패턴에 관한 정보를 축약하는 과정(S200)은 파티클 생성부(120)에 의하여 k개의 공유 미점유 기간에 관한 정보를 가지는 복수의 파티클을 생성하는 과정(S210), 평가값 계산부(130)에 의하여 상기 파티클에 대한 평가값(f)을 각각 계산하는 과정(S220) 및 업데이트부(150)에 의하여 상기 평가값(f)을 이용하여 상기 복수의 파티클을 각각 업데이트하는 과정(S240)을 포함할 수 있다. 여기서, 파티클 생성부(120)와 업데이트부(150)는 일체로 구성될 수 있으며, 파티클에 대한 평가값(f)을 각각 계산하는 과정(S220) 및 상기 평가값(f)을 이용하여 복수의 파티클을 각각 업데이트하는 과정(S240)은 종료 조건을 만족(S230)할 때까지 반복하여 수행될 수 있다.
파티클 군집 최적화 기법에서는 임의의 파티클에 대해 해당 파티클이 초기에 생성된 시점부터 현재 시점까지 업데이트를 거듭하는 중 가장 평가값(f)이 높았던 파티클을 기억하며, 이를 해당 파티클에 대한 개인 최고(pbest: personal best) 파티클이라 한다. 또한, 다수의 파티클 각각에 대한 개인 최고 파티클 중 가장 평가값(f)이 높은 파티클 또한 기억하며, 이를 전역 최고(gbest: global best) 파티클이라 한다. 개인 최고 파티클과 전역 최고 파티클은 각각의 파티클에 대한 파티클 속도를 계산하는데 사용되며, 각각의 파티클은 파티클 속도를 이용하여 스스로를 업데이트한다. 본 발명의 실시 예에서는 파티클 생성부(120)가 생성하는 복수의 파티클의 개수를 m으로, 파티클 업데이트의 최대 횟수를 q로 표기하며, 파티클 속도 계산에 사용되는 파라미터들인 관성 계수(inertia coefficient), 개인 최고 파티클과 전역 최고 파티클에 대한 가속도 계수(acceleration)를 각각 ω, φp, φg로 나타내기로 한다.
이하에서, 파티클 군집 최적화 기법을 적용하여 원시 점유 패턴에 관한 정보를 축약하는 과정(S200)을 보다 상세하게 설명한다.
전술한 바와 같이, 본 발명의 실시 예에 따른 원시 점유 패턴에 관한 정보를 축약하는 과정(S200)은 정보 축약기(100)에 의하여 이루어지며, 이는 파티클 생성부(120)에 의하여 k개의 공유 미점유 기간에 관한 정보를 가지는 복수의 파티클을 생성하는 과정(S210), 평가값 계산부(130)에 의하여 상기 파티클에 대한 평가값(f)을 각각 계산하는 과정(S220) 및 업데이트부(150)에 의하여 상기 평가값(f)을 이용하여 상기 복수의 파티클을 각각 업데이트하는 과정(S240)을 포함할 수 있다. 또한, 정보 축약기(100)는 상기 복수의 파티클의 업데이트 횟수를 조절하기 위한 종료 조건 검토부(140) 및 종료 조건이 만족되기 전 파티클의 업데이트시 개인 최고 파티클과 전역 최고 파티클을 참고하여 파티클 속도를 계산하는 속도 계산부를 더 포함할 수 있다.
복수의 파티클을 생성하는 과정(S210) 전에는 먼저 바이너리 어레이(binary array) 생성부에 의하여 원시 점유 패턴을 바이너리 어레이(binary array)의 형태로 변환하는 과정이 수행될 수 있다. 바이너리 어레이 생성부(110)는 T 기간 내의 원시 점유 패턴을 각 미점유 기간과 점유 기간의 기간값과 무관하게 미점유 기간은 1로, 점유 기간은 0으로 매핑(mapping)하는 바이너리 어레이를 생성한다.
도 5 및 도 6은 본 발명의 실시 예에 따라 바이너리 어레이를 생성하는 모습을 예시적으로 나타내는 도면이다. 전술한 바와 같이, T 기간 내에 주사용자의 점유 패턴이 미점유 기간으로 시작되어 미점유 기간으로 종료되는 경우(도 5(a)), 점유 패턴은 바로 원시 점유 패턴으로 설정되며, 바이너리 어레이는 도 6에 도시된 바와 같이 [1,0,1,0,1,0,1,0,1,0,1]이 된다. 또한, T 기간이 점유 기간으로 시작되는 경우(도 5(b)) 및 T 기간이 미점유 기간의 중간에서 시작되는 경우(도 5(c))에서도 바이너리 어레이는 동일하며, 이는 T 기간의 시작 지점이 점유(on) 상태인 경우, 해당 점유 기간이 종료된 시점에서 원시 점유 패턴이 시작됨을 의미하며, T 기간의 시작 지점이 미점유(off) 상태인 경우, 이전 시각에서의 상태와 무관하게 해당 지점에서 원시 점유 패턴이 시작되는 것을 의미한다. 한편, T 기간의 종료 시점이 점유 기간에 포함되는 경우(도 5(d))에는 T 기간 내의 마지막 점유 기간은 바이너리 어레이에 포함되지 않는다. T 기간 내에 n개의 미점유 기간이 존재하는 경우 바이너리 어레이는 후술할 도 7(a)에 도시된 바와 같이 총 2n-1개의 요소(element)로 구성된다.
파티클을 생성하는 과정(S210)은 파티클 생성부(120)에 의하여 복수 즉, m개의 초기 파티클을 생성하며, 파티클을 생성하는 과정(S210)은 m개의 초기 파티클을 직접 생성할 수도 있으나, 불완전 파티클을 생성하는 과정 및 불완전 파티클로부터 파티클을 생성하는 과정에 의하여 복수의 파티클을 생성할 수 있다.
도 7은 2n-1개의 이진수 bi(i=1, 2, …, 2n-1)로 구성된 바이너리 어레이(도 7(a))와 2k+1개의 변수 ci(i=1, 2, …, 2k+1)로 구성된 불완전 파티클(도 7(c))와 2k+1개의 변수 di(i=1, 2, …, 2k+1)로 구성된 파티클을 나타낸다. 전술한 바와 같이, 바이너리 어레이에서 i가 홀수인 경우 bi=1이고, i가 짝수인 경우 bi=0이 된다. 여기서, 파티클의 요소 중 홀수번째 요소는 공유 미점유 기간(SOP)에 포함되지 않은 연속적인 미점유 기간의 개수를, 짝수번째 요소는 공유 미점유 기간(SOP)에 포함되는 연속적인 미점유 기간의 개수를 각각 의미한다. 따라서, 2k+1개의 요소를 표현된 파티클은 총 k개의 공유 미점유 기간(SOP)을 표현하는 것이라 할 수 있다. 예를 들어, 도 4에서의 set 1을 파티클로 나타내면, [0,1,1,1,3]이 되고, set 2는 [0,2,0,1,3], set 3은 [1,1,0,3,1], set 4는 [0,2,0,2,2], set 5는 [0,2,0,4,0], set 6은 [0,2,2,2,0]으로 표현될 수 있다.
이때, 임의의 불완전 파티클은 ci의 집합 C로 정의되며, 이는 하기의 수학식 5의 조건을 만족하여야 한다.
[수학식 5]
Figure 112018126085308-pat00012
여기서, 불완전 파티클을 생성하는 과정은 불완전 파티클의 요소에 대응하는 임의의 난수를 생성한 후, 생성된 난수에 절대값을 취하고, 그 크기를 조절하는 방법을 사용할 수 있다. 이와 같이 절대값을 취한 난수의 크기를 조절하는 방법은 불완전 파티클의 각 요소가 0 또는 자연수 값을 가지며, 각 요소의 합이 n-k를 만족하도록 이루어질 수 있으며, 이를 구현하기 위하여는 다양한 방법이 적용될 수 있으므로 이에 대한 상세한 설명은 생략하기로 한다.
불완전 파티클의 모든 요소의 합이 n-k인 것은 k개의 공유 미점유 기간(SOP)를 도출하는 과정에서 파티클 군집 최적화 동작의 결과로 k개보다 적은 수의 공유 미점유 기간(SOP)이 도출될 가능성을 사전에 차단하기 위한 것이다. 만일, k개보다 적은 수의 공유 미점유 기간(SOP)가 도출되는 경우, 이들 공유 미점유 기간(SOP)를 강제로 분리하여 k개의 공유 미점유 기간(SOP)로 만들게 되면, 보다 효과적인 평가값(f)을 가지는 파티클을 생성할 수 있다는 것을 의미한다. 이에, 상기의 수학식 5와 같이 불완전 파티클을 먼저 구성한 후, 하기의 수학식 6에 의하여 짝수번째 요소들을 1씩 증가시키는 경우 항상 k개의 공유 미점유 기간(SOP)를 도출할 수 있게 되어 평가값(f) 측면에서 최대로 최적화된 결과를 도출하도록 유도할 수 있게 된다.
[수학식 6]
Figure 112018126085308-pat00013
파티클에 대한 평가값(f)을 계산하는 과정(S220)은 평가값 계산부(130)에 의하여 이루어지며, 파티클 생성부(120) 또는 업데이트부(150)로부터 m개의 파티클을 제공받아 각각의 파티클에 대한 평가값(f)을 계산한다.
임의의 공유 미점유 기간(SOP)가 포함하고 있는 미점유 기간과 점유 기간은 바이너리 어레이 상에서 이들에 대응되는 인덱스 집합으로 표현이 가능하다. 예를 들어, 도 4의 set 5의 경우 첫번째 공유 미점유 기간(SOP)에 대응하는 바이너리 어레이 상의 인덱스 집합은 {1,2,3}이고, 두번째 공유 미점유 기간(SOP)에 대응하는 바이너리 어레이 상의 인덱스 집합은 {5,6,7,8,9,10,11}이다. i번째 공유 미점유 기간(SOP)가 포함하고 있는 미점유 기간과 점유 기간들에 대한 바이너리 어레이 상의 인덱스 집합을 Ii(i=1, 2, …, k)로 표기하면, Ii는 하기의 수학식 7과 같이 나타낼 수 있다. 이때, di는 전술한 수학식 6의 파티클 요소를 의미하며, si는 인덱스 집합(Ii)의 첫번째 인덱스를 의미하며, ei는 인덱스 집합(Ii)의 마지막 인덱스를 의미한다.
[수학식 7]
Figure 112018126085308-pat00014
파티클에 대한 평가값(f)의 계산은 전술한 수학식 2, 수학식 3 및 수학식 4의 원리를 이용한다. 이때, 임의의 파티클 D={d1, d2, …, d2k+1}에 대한 평가값(f)의 계산식을 수학식 2, 수학식 3, 수학식 4, 수학식 6, 수학식 7을 이용하여 정리하면 하기의 수학식 8과 같으며, 이는 바이너리 어레이와 파티클에 사용된 파라미터를 이용하여 평가값을 계산하는데 이용된다.
[수학식 8]
Figure 112018126085308-pat00015
복수의 파티클을 각각 업데이트하는 과정(S240)은 업데이트부(150)에 의하여 이루어지며, 속도 계산부로부터 수신하는 동일한 사이즈의 파티클 속도 V={v1, v2, …, v2k+1}을 이용하여 하기의 수학식 9와 같이 각각의 불완전 파티클을 업데이트한다. 업데이트된 불완전 파티클은 전술한 수학식 5의 조건부를 만족시키도록 불완전 파티클의 ci값들이 조정되며, 전술한 수학식 6에 의해 파티클로 변환된다.
[수학식 9]
Figure 112018126085308-pat00016
복수의 파티클을 각각 업데이트하는 과정(S240)은 파티클의 속도를 계산하는 과정을 포함할 수 있으며, 이때 속도 계산부는 m개의 파티클 각각에 대하여 자신의 개인 최고 파티클과 현재까지의 전역 최고 파티클을 참고하여 업데이트 속도를 계산한다. 여기서, i번째 파티클의 갱신 속도 Vi의 계산은 하기의 수학식 10을 이용한다.
[수학식 10]
Figure 112018126085308-pat00017
수학식 10에서 pbest는 개인 최고 파티클, gbest는 전역 최고 파티클을 의미한다. 또한, rp 및 rg는 (0, 1) 범위 내의 난수(random number)로서 매번 파티클 속도를 계산할 때 새롭게 생성되는 값을 의미하고, ω는 관성 계수(inertia coefficient)를, φp 및 φg는 가속도 계수(acceleration coefficient)를 나타낸다.
이와 같이, 복수의 파티클을 각각 업데이트하는 과정(S240)에서 업데이트부(150)는 속도 계산부에서 도출한 i번째 파티클에 대한 속도 Vi를 이용하여 전술한 수학식 9에 의하여 파티클을 업데이트하게 된다.
여기서, 파티클에 대한 평가값(f)을 계산하는 과정(S220) 및 상기 파티클을 업데이트하는 과정(S240)은 종료 조건을 만족(S230)할 때까지 반복하여 수행된다. 이때, 종료 조건 검토부(140)는 파티클의 업데이트 횟수가 사전에 설정된 파티클 군집 최적화의 반복 횟수 q에 도달한 경우, 더이상 반복을 수행하지 않고 조사된 m개의 파티클 중 평가값(f)이 가장 높은 파티클을 출력하며, 파티클 업데이트 횟수가 q보다 작은 경우라 하더라도 사전에 설정된 파티클 군집 최적화의 반복 종료 조건을 충족하는 경우, 예를 들어 동일한 평가값이 일정 횟수 이상 유지되는 경우 등을 충족하는 경우, 가장 높은 평가값(f)을 가지는 파티클을 출력한다.
이와 같은 과정에 의하여 임의의 부사용자는 k개의 공유 미점유 기간(SOP)으로 구성되는 파티클을 도출할 수 있으며, 이를 역으로 k개 쌍의 시각 정보(시작 시각, 종료 시각)로 표현하여 공유 메시지를 생성할 수 있게 된다.
도 8은 본 발명의 실시 예에 따라 k개의 공유 미점유 기간이 형성되는 모습을 예시적으로 나타내는 도면이다. 즉, 도 8은 정보 축약기(100)에 의해 생성된 k개의 공유 미점유 기간(SOP)이 구성되는 것을 n=8, k=4인 환경에서 시뮬레이션을 통해 확인한 결과를 나타내며, 파티클 군집 최적화를 통해 도출된 k개의 공유 미점유 기간(SOP)에 대한 평가값(f)은 0.8654이다. 이를 통하여, 본 발명의 실시 예에 따르면 전체 미점유 기간을 모두 보고하는 경우 대비 정보량은 절반으로 줄어드는 가운데, 전체의 미점유 기간 중 약 90% 이상의 미점유 기간이 공유되며, k개의 공유 미점유 기간 내의 미점유 기간이 차지하는 비율도 대략 90%를 넘는 것을 알 수 있다.
도 9는 파티클에 대한 평가값이 나타내는 의미를 설명하기 위한 도면이다. 도 9에 도시된 바와 같이, 평가값(f)이 0.6의 값을 가지는 경우, α 및 β는 각각 0.6 내지 1의 값을 가지며, 평가값(f)이 0.7의 값을 가지는 경우, α 및 β는 각각 0.7 내지 1의 값을 가진다. 또한, 평가값(f)이 0.8의 값을 가지는 경우, α 및 β는 각각 0.8 내지 1의 값을 가지며, 평가값(f)이 0.9의 값을 가지는 경우, α 및 β는 각각 0.9 내지 1의 값을 가진다. 이 경우, α 및 β가 증가할수록 도출된 k개의 공유 미점유 기간(SOP) 내에 포함되는 미점유 기간이 증가하고, 도출된 k개의 공유 미점유 기간(SOP) 내에 포함되는 점유 기간이 감소함을 알 수 있다.
도 10은 미점유 기간과 점유 기간의 비율에 따라 예시적으로 계산된 평균 평가값을 나타내는 도면이다. 즉, 도 10은 미점유 기간의 기간값 대비 점유 기간의 기간값 비율의 평균(mean(τONOFF))이 각각 0.5, 1인 환경에서, k 및 n에 따른 전역 최고 파티클의 평균 평가값을 도시한다. 실험에 사용한 원시 점유 패턴은 n개의 미점유 기간과 n-1개의 점유 기간으로 구성되며, 이들 기간의 기간값은 전술한 비율을 만족하는 조건에서 랜덤하게 생성되었다. 도 10의 결과로부터 k값이 클수록, n값이 작을수록, 또한 mean(τONOFF)이 작을수록 더 높은 평가값(f)이 유도되는 것을 확인할 수 있다. 낮은 mean(τONOFF)은 주사용자의 출연 빈도가 적음을 의미하며, 이는 곧 인지 무선 기술을 적용하기 유리한 환경임을 의미한다.
복구 점유 패턴에 관한 정보를 생성하는 과정(S300)은 전술한 바와 같이 정보 축약부에 의하여 축약된 원시 점유 패턴에 관한 정보, 즉 공유 메시지를 공유하여, 정보 융합부가 대상 채널에 대한 복구 점유 패턴에 관한 정보를 생성한다. 즉, 융합 센터는 임의의 채널 i에 대하여 다수의 부사용자, 즉 멤버 노드로부터 공유 메시지를 수신하며, 각 공유 메시지 내에 포함된 k개의 공유 미점유 기간에 관한 정보를 기반으로 T 기간 동안의 주사용자의 점유 패턴에 관한 정보를 복구하게 된다.
여기서, 복구 점유 패턴에 관한 정보를 생성하는 과정(S300)은 단일 노드 융합부(210)에 의하여 상기 대상 채널에 대한 일 부사용자로부터 순차적으로 제공되는 축약된 원시 점유 패턴에 관한 정보를 융합하는 과정 및 다수 노드 융합부(220)에 의하여 상기 대상 채널에 대한 복수의 부사용자로부터 각각 제공되는 축약된 원시 점유 패턴에 관한 정보를 융합하는 과정을 포함할 수 있다.
단일 노드 융합부(210)는 임의의 일 부사용자가 공유한 대상 채널에 대한 공유 미점유 기간(SOP)에 관한 정보를 융합하는 기능을 수행하며, 임의의 일 부사용자가 공유한 초기의 공유 미점유 기간(SOP)에 관한 정보 또는 융합된 공유 미점유 기간(SOP)에 관한 정보는 저장부에 저장될 수 있으며, 공유 미점유 기간(SOP)에 관한 정보의 추가적인 융합시에 사용될 수 있다.
도 11은 일 부사용자로부터 순차적으로 제공되는 공유 메시지를 융합하는 모습의 일 예를 나타내는 도면이다. 채널 센싱 동작은 인지 무선 네트워크 내의 모든 부사용자들이 대상 채널을 센싱하는 시점을 나타낸다. 여기서, 두 센싱 시점 사이의 간격은 센싱 주기라고 표현한다. tb 시점에서 공유되는 공유 메시지 1은 ta로부터 tb까지의 센싱 결과를 기반으로 구성된 것이다. 이때, 임의의 센싱 시점에서의 센싱 결과가 다음 센싱 시점까지 유지되는 것으로 가정할 때, 공유 메시지 1은 ta로부터 tb까지의 기간 T에 대한 원시 점유 패턴을 기반으로 도출된 공유 미점유 기간에 관한 정보라 할 수 있다. 공유 메시지 1은 tb에서 융합 센터로 전송되며, 융합 센터는 공유 메시지 1을 다음 센싱 시점 이전에 수신하는 것으로 가정할 수 있다. 따라서, 융합 센터는 공유 메시지의 수신 시점과 기간 T에 관한 정보를 기준으로 해당 부사용자의 공유 메시지 정보가 어느 시간 구간의 원시 점유 패턴을 대상으로 추출된 정보인지 유추할 수 있다.
융합 센터에 공유 메시지 1에 대한 정보가 저장되어 있는 상태에서 동일한 부사용자가 공유 메시지 2를 전송하고 융합 센터가 이를 수신한 상황을 살펴본다. 부사용자가 공유 메시지를 전송하는 주기가 기간 T보다 짧은 경우, 공유 메시지 1의 T 기간과 공유 메시지 2의 T 기간은 그 일부가 겹치게 되며, 해당 기간에서의 공유 미점유 기간(SOP)에 대한 정보는 도 11에 도시된 바와 같이 상이할 수 있다. 이는 두 공유 미점유 기간(SOP)에 대한 정보의 도출 시점에서 주사용자의 원시 점유 패턴 자체가 상이하기 때문이다.
융합 센터는 공유 메시지 2를 수신했을 때 저장부에 저장된 공유 메시지 1의 정보를 이용하여 단일 노드 융합부(210)에서 공유 메시지 1과 공유 메시지 2를 융합한다. 융합 결과에 의하여 공유 메시지 2는 갱신되며, 도 11에 도시된 바와 같이 A 구간은 미점유 기간, B 구간은 점유 기간, C 구간은 미점유 기간, D 구간은 점유 기간, E 구간은 미점유 기간으로 갱신된다. 이때, F 구간에서는 공유 메시지가 융합되지 않는바, 공유 메시지 2와 동일하게 미점유 기간으로 유지된다.
즉, 일 부사용자로부터 순차적으로 제공되는 축약된 원시 점유 패턴에 관한 정보를 융합하는 과정은 다음과 같은 조건을 이용한다. 첫째로, 공유 메시지 내부의 k개 공유 미점유 기간 각각에 대하여 처음 1회의 센싱 주기와 마지막 1회의 센싱 주기에 해당하는 구간은 항상 미점유 기간에 포함된다. 둘째로, 공유 메시지 내부의 k개 공유 미점유 기간 각각에 대하여 처음 1회의 센싱 주기의 직전 센싱 주기와 마지막 1회의 센싱 주기의 다음 센싱 주기는 점유 기간에 포함된다. 여기서, 두번째 조건은 기간 T의 시작 시점이 첫번째 공유 미점유 기간(SOP)의 시작 시점과 일치하는 경우(도 12의 SOP1)에서 첫번째 공유 미점유 기간(SOP) 직전의 센싱 주기와, 기간 T의 종료 시점이 마지막 공유 미점유 기간(SOP)의 종료 시점과 일치하는 경우에서 마지막 공유 미점유 기간(SOP) 다음의 센싱 주기에 대하여는 성립하지 않는다. 이는 도 5와 관련하여 전술한 바와 같이 원시 점유 패턴이 설정되기 때문이며, 이 경우에는 상기와 같은 예외 조건이 해당되지 않는 다른 공유 메시지로부터 해당 구간에 대한 정보를 도출한다.
도 13은 일 부사용자로부터 순차적으로 제공되는 공유 메시지를 융합하는 모습의 다른 예를 나타내는 도면으로, 융합 결과와 같이 공유 메시지 2는 갱신되며, 도 13에 도시된 바와 같이 A 구간은 미점유 기간, B 구간은 점유 기간, C 구간은 미점유 기간, D 구간은 점유 기간, E 구간은 미점유 기간, F 구간은 점유 기간, G 구간은 미점유 기간, H 구간은 점유 기간으로 갱신된다. 이때, C 구간은 공유 메시지 1에 의하여는 점유 여부를 판단할 수 없으므로, 공유 메시지 2의 정보를 유지하여 미점유 기간으로 갱신되며, I 구간에서는 공유 메시지가 융합되지 않는바, 공유 메시지 2와 동일하게 미점유 기간으로 유지된다.
이와 같은 융합 과정은 제한된 공유 미점유 기간(SOP)에 대한 정보로부터 획득 가능한 모든 정보를 최대한 활용하는 최선형(best effort) 방법이며, 제한된 정보로 공유 미점유 기간(SOP)에 관한 정보들을 실시간으로 갱신하면서 점차적으로 원시 점유 패턴에 가까운 복구 점유 패턴을 도출할 수 있는 효과가 있으며, 갱신을 통하여 일 공유 메시지로 공유한 공유 미점유 기간(SOP)의 개수보다 더 많은 공유 미점유 기간(SOP)의 개수로 갱신될 수 있다.
한편, 융합 센터는 대상 채널에 대한 복수의 부사용자로부터 각각 제공되는 축약된 원시 점유 패턴에 관한 정보를 융합할 수도 있다. 이때, 다수 노드 융합부(220)에서는 각 부사용자들의 갱신된 공유 메시지를 수집하여, 현재 네트워크 내에서 공통으로 공유 미점유 기간(SOP)로 공유한 기간에 대하여만 미점유 기간으로 판정하는 AND-rule을 적용하여 융합할 수 있다.
도 14는 복수의 부사용자로부터 각각 제공되는 공유 메시지를 융합하는 모습을 예시적으로 나타내는 도면으로, 부사용자 1, 부사용자 2, 부사용자 3에 의하여 공유된 공유 메시지는 AND-rule이 적용되어 B 구간에서는 점유 기간, C 구간에서는 미점유 기간, D 내지 G 구간에서는 점유 기간, H 구간에서는 미점유 기간, I 구간에서는 점유 기간으로 융합된다. 도 14에서는 각 부사용자들의 공유 시점이 서로 상이한 일반적인 경우를 가정하였으며, 모든 부사용자들에 대한 공유 미점유 기간(SOP)에 대한 정보가 공유되지 않는 A 구간 및 J 구간에서는 공유 메시지가 공유된 부사용자들만으로 AND-rule을 적용한다. 여기서, A 구간은 설명의 편의를 위하여 제시한 것으로, 현재 부사용자 2의 공유 메시지 도달 전에 관련 정보가 이미 도달되어 있어 그 의미가 없으나, J 구간의 경우에는 부사용자 1 및 부사용자 3의 공유 메시지가 아직 도달하기 전이므로, 이후 부사용자 1 및 부사용자 3의 공유 메시지가 도달함에 따라 변경될 수 있다.
이와 같은 과정에 의하여, 융합 센터는 복구 점유 패턴을 대상 채널에 대한 네트워크 차원의 주사용자의 점유 패턴으로 간주하며, 이를 기반으로 임의의 시점에서 대상 채널을 주사용자가 점유할 확률, 미점유할 확률, 평균 미점유 기간, 미점유 기간의 분산 등 다양한 통계적 특성을 도출할 수 있게 된다.
한편, 본 발명의 실시 예에 따른 채널 정보 생성 방법은 상기의 방법을 수행하게 하는 컴퓨터 프로그램을 저장한 기록 매체에도 적용될 수 있다.
즉, 본 발명의 실시 예에 따른 채널 정보 생성 방법은 기록 매체에 기록된 컴퓨터로 읽을 수 있는 프로그래밍 언어 코드 형태로 구현될 수도 있다. 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체는 컴퓨터에 의해 읽을 수 있고 데이터를 저장할 수 있는 어떤 데이터 저장 장치이더라도 가능하다. 예를 들어, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광디스크, 하드 디스크 드라이브, 플래시 메모리, 솔리드 스테이트 디스크(SSD) 등이 될 수 있음은 물론이다.
이와 같이, 본 발명의 실시 예에 따른 채널 정보 생성 방법 및 기록 매체에 의하면, 부사용자 간 무선 통신을 통해 전달할 수 있는 정보량이 제한적인 인지 무선 네트워크 시스템에서, 대상 채널에 대하여 관찰된 주사용자의 원시 점유 패턴을 축약된 정보로 표현할 수 있게 되어 관련된 제어 정보를 보다 안정적으로 상호 송수신할 수 있다.
또한, 서로 다른 부사용자들이 보고한 축약된 원시 점유 패턴에 관한 정보들을 기초로 대상 채널에 대한 주사용자의 출현 또는 미출현 확률과 같은 통계 정보, 출현 또는 미출현 확률을 기반으로 한 통신 채널 결정 및 후보 채널들 간의 우선 순위 정보를 보다 신뢰성 있게 획득할 수 있다.
상기에서, 본 발명의 바람직한 실시 예가 특정 용어들을 사용하여 설명 및 도시되었지만 그러한 용어는 오로지 본 발명을 명확하게 설명하기 위한 것일 뿐이며, 본 발명의 실시 예 및 기술된 용어는 다음의 청구범위의 기술적 사상 및 범위로부터 이탈되지 않고서 여러 가지 변경 및 변화가 가해질 수 있는 것은 자명한 일이다. 이와 같이 변형된 실시 예들은 본 발명의 사상 및 범위로부터 개별적으로 이해되어져서는 안 되며, 본 발명의 청구범위 안에 속한다고 해야 할 것이다.
100: 정보 축약기 110: 바이너리 어레이 생성부
120: 파티클 생성부 130: 평가값 계산부
140: 종료 조건 검토부 150: 업데이트부
200: 정보 융합기 210: 단일 노드 융합부
220: 다수 노드 융합부

Claims (11)

  1. 삭제
  2. 삭제
  3. 대상 채널에 대한 주사용자의 점유 기간과 미점유 기간이 교대로 분포되는 원시 점유 패턴에 관한 정보를 획득하는 과정;
    상기 주사용자의 원시 점유 패턴에 관한 정보를 축약하는 과정; 및
    상기 축약된 원시 점유 패턴에 관한 정보를 공유하여, 상기 대상 채널에 대한 복구 점유 패턴에 관한 정보를 생성하는 과정;을 포함하고,
    상기 원시 점유 패턴에 관한 정보를 축약하는 과정은 파티클 군집 최적화(PSO: Particle Swarm Optimization) 기법을 이용하여, 상기 원시 점유 패턴에 포함되는 n개의 점유 기간 또는 미점유 기간에 관한 정보를 상기 n보다 적은 k개의 공유 점유 기간 또는 공유 미점유 기간에 관한 정보로 변환하는 채널 정보 생성 방법.
    (여기서, n 및 k는 자연수를 나타낸다.)
  4. 청구항 3에 있어서,
    상기 원시 점유 패턴은, 점유 기간으로 시작되어 점유 기간으로 종료되거나, 미점유 기간으로 시작되어 미점유 기간으로 종료되도록 설정되는 채널 정보 생성 방법.
  5. 청구항 4에 있어서,
    상기 원시 점유 패턴에 관한 정보를 축약하는 과정은,
    상기 k개의 공유 점유 기간 또는 공유 미점유 기간에 관한 정보를 가지는 복수의 파티클을 생성하는 과정;
    상기 파티클에 대한 평가값을 각각 계산하는 과정; 및
    상기 평가값을 이용하여 상기 복수의 파티클을 각각 업데이트하는 과정;을 포함하는 채널 정보 생성 방법.
  6. 청구항 5에 있어서,
    상기 파티클을 생성하는 과정은,
    하기의 수학식 1을 만족하는 불완전 파티클(C)을 생성하는 과정; 및
    상기 불완전 파티클(C)로부터 하기의 수학식 2를 이용하여 파티클(D)을 생성하는 과정;을 포함하는 채널 정보 생성 방법.
    [수학식 1]
    Figure 112019046513160-pat00018

    [수학식 2]
    Figure 112019046513160-pat00019

    (여기서, Z는 정수를 나타낸다.)
  7. 청구항 6에 있어서,
    상기 파티클에 대한 평가값(f)을 계산하는 과정은, 하기의 수학식 3에 의하여 이루어지는 채널 정보 생성 방법.
    [수학식 3]
    Figure 112018126085308-pat00020

    Figure 112018126085308-pat00021

    Figure 112018126085308-pat00022
  8. 청구항 7에 있어서,
    상기 파티클을 업데이트하는 과정은,
    상기 불완전 파티클(C)을 하기의 수학식 4에 의하여 업데이트하여 이루어지는 채널 정보 생성 방법.
    [수학식 4]
    Figure 112018126085308-pat00023

    Figure 112018126085308-pat00024

    (여기서, V는 파티클 속도, pbest는 개인 최고 파티클, gbest는 전역 최고 파티클, ω는 관성 계수, φp 및 φg는 가속도 계수, rp 및 rg는 (0, 1) 범위 내의 난수를 나타낸다.)
  9. 청구항 8에 있어서,
    상기 파티클에 대한 평가값을 계산하는 과정 및 상기 파티클을 업데이트하는 과정은 종료 조건을 만족할 때까지 반복하여 수행되며,
    상기 종료 조건은 미리 설정된 업데이트 횟수 또는 평가값의 유지 횟수를 포함하는 채널 정보 생성 방법.
  10. 청구항 3에 있어서,
    상기 복구 점유 패턴에 관한 정보를 생성하는 과정은,
    상기 대상 채널에 대한 일 부사용자로부터 순차적으로 제공되는 축약된 원시 점유 패턴에 관한 정보를 융합하는 과정; 및
    상기 대상 채널에 대한 복수의 부사용자로부터 각각 제공되는 축약된 원시 점유 패턴에 관한 정보를 융합하는 과정;을 포함하는 채널 정보 생성 방법.
  11. 청구항 3 내지 청구항 10 중 어느 한 항에 기재된 채널 정보 생성 방법을 수행하기 위한 컴퓨터 프로그램을 저장한 기록 매체.
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