KR102162024B1 - 동작 모델링 및 비교 분석을 이용한 이동통신네트워크의 이상 진단 장치 및 그 방법 - Google Patents

동작 모델링 및 비교 분석을 이용한 이동통신네트워크의 이상 진단 장치 및 그 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 동작 모델링 및 비교 분석을 이용하여 이동통신네트워크의 이상 상태를 진단하는 장치 및 방법에 관한 것으로, 기 설정된 통신사에 의해 단말로 수집되는 제어 영역(Control Plane) 메시지를 기반으로 분석 대상에 대한 이동통신네트워크의 제어 영역 동작을 상태 머신(state machine) 형태의 정형화된 모델로 모델링하는 모델링부, 상기 모델링된 분석 대상 이동통신네트워크의 제어 영역 동작 모델과 기 생성된 다른 이동통신네트워크의 제어 영역 동작 모델의 동일한 경로에서 처리 소요 시간을 비교하는 분석부 및 상기 비교 결과에 따라, 상기 분석 대상의 이동통신네트워크에 대한 이상 상태를 검출하는 검출부를 포함한다.

Description

동작 모델링 및 비교 분석을 이용한 이동통신네트워크의 이상 진단 장치 및 그 방법{APPARATUS AND METHOD FOR CHECKING PROBLEM OF MOBILE COMMUNICATION NETWORK USING OPERATIONAL LOGIC MODELING AND COMPARATIVE ANALYSIS}
본 발명은 이동통신네트워크의 이상 진단 장치 및 그 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 동작 모델링 및 비교 분석을 이용하여 이동통신네트워크의 이상 상태를 진단하는 장치 및 방법에 관한 것이다.
이동통신네트워크에서 제어 평면(Control Plane)은 실제 망에서의 사용자 체감 품질(Quality of Experience)에 영향을 미치는 중요한 요소 중 하나 이기에, 제어 평면 절차의 성능 분석 및 평가는 매우 중요하다. 이에 따라서, 제어 평면 절차에서 발생되는 이상을 탐지하고, 그 원인을 분석하여 망을 최적화 및 관리하는 기술은 이동통신사업자에게 있어서 필수적인 기술이다. 또한, 새로운 코어 망 장비의 설치 및 기술 도입 시, 그에 대한 효과를 분석하여 망을 운용하는데 있어 중요한 기술이다.
종래에는 이동통신망의 제어영역에서 발생되는 이상을 파악하기 위해, 단말과 액세스 네트워크 또는 단말과 코어 네트워크사이에 주고 받는 메시지와 3GPP 표준에서 정의하고 있는 내용들을 비교하여 발생한 이상 상황을 파악하였다. 하지만, 이동통신망의 각 영역(액세스/코어네트워크)을 구성하는 표준의 양은 매우 방대하기 때문에 분석에 많은 노력이 필요하다. 이와 함께 3GPP 표준에는 선택(Option) 사항으로 지정해둔 부분 혹은 모호하게 표현되는 내용들이 존재한다. 이러한 부분에 대해서, 각 통신사 및 제조사들은 자체적으로 구현 기준에 따른 방식으로 정의하기 때문에, 이동통신망을 운영하는 사업자 및 망을 구성하는 장비들의 제조사에 따라 망의 구성 및 동작 방식이 상이하다. 이러한 이동통신망의 특수성은, 발견한 이상 상황에 대한 표준 내용을 분석하더라도 이상의 원인을 파악하기 어렵게 만든다. 따라서, 위와 같은 이동통신망 운영상의 특수성을 고려하면서, 정확하고 적은 시간적 비용으로 네트워크의 이상을 탐지하고 발생 원인을 분석하는 장치 및 방법이 요구된다.
이를 해결하기 위한 종래 기술로, 절차별 소요 시간을 타 통신사 및 통신사 내의 이전 통계와 비교함으로써, 이상 상태를 검출하는 비교 분석(Procedure-based analysis) 방법을 사용하였다. 하지만 비교 및 분석할 절차는 망의 구성 및 상황, 그리고 단말의 상황에 따라 그 세부 절차들의 순서나 내용이 달라진다. 종래 기술에서는 이러한 다양한 시나리오들이 존재함에도 불구하고, 이를 무시한 채 특정 절차의 총 소요시간을 비교하여 문제를 판단 함에 따라, 잘못된 분석 결과 및 이상 상황 탐지를 하지 못하는 결과를 도출하였다.
종래 기술의 비교 분석 방법으로 인해 도출되는 결과는 문제를 제기한다.
첫째로, 종래 기술에서는 세부 절차들의 소요시간 별로 비교하지 않고, 이상 상황을 탐지함으로써, 세부 절차를 처리하는 과정에서 발생되는 이상 상황을 검출하지 못한다는 한계점이 존재한다. 예를 들어, 특정 절차의 총 소요시간 및 세부 절차의 순서가 같아도, 제어 영역 메시지를 세부적으로 살펴보면, 세부적인 제어 영역 메시지 별로 처리 소요시간이 다르게 발생하는 경우가 존재한다.
둘째로, 기 서술한 바와 같이, 해당 절차의 상황에 따라 다양한 시나리오가 존재하며, 각 시나리오에 따라서 내부 동작이 달라짐에도 불구하고, 종래 기술과 같이 이를 무시한 채 비교한다면, 이동통신망 내부의 존재하는 이상을 탐지하기 위한 적절한 비교가 아니며, 잘못된 분석결과를 도출하게 된다.
전술한 바와 같이 이상 절차들이 발생하는 경우, 이상 절차의 발생 원인 및 발생 상황을 특정하기 위해서는 수집된 제어 영역 메시지들에 대한 광범위하고 자세한 분석이 요구된다. 또한, 이동통신네트워크의 이상 상황이 검출된 이후에, 분석 과정에서 이상 상황이 발생한 조건 및 상황을 분석하는데 도움이 되는 정보까지 도출해 내는 기술 또한 추가로 요구된다.
본 발명의 목적은 통신사로부터 수집되는 제어 영역 메시지를 기반으로, 동작 방식을 통신사 별로 모델링하고, 모델 간 공유하는 제어 영역 동작 과정에 대하여 절차별 통계치를 비교 및 분석함으로써, 이상 상태를 검출하고, 이상 발생 원인을 진단할 수 있는 이동통신네트워크 이상 진단 장치 및 방법을 제공하고자 한다.
본 발명의 실시예에 따른 이동통신네트워크의 이상 진단 장치는 기 설정된 통신사에 의해 단말로 수집되는 제어 영역(Control Plane) 메시지를 기반으로 분석 대상에 대한 이동통신네트워크의 제어 영역 동작을 상태 머신(state machine) 형태의 정형화된 모델로 모델링하는 모델링부, 상기 모델링된 분석 대상 이동통신네트워크의 제어 영역 동작 모델과 기 생성된 다른 이동통신네트워크의 제어 영역 동작 모델의 동일한 경로에서 처리 소요 시간을 비교하는 분석부 및 상기 비교 결과에 따라, 상기 분석 대상의 이동통신네트워크에 대한 이상 상태를 검출하는 검출부를 포함한다.
상기 모델링부는 상기 제어 영역 메시지를 기반으로, 제어 영역 프로토콜의 상태 정의를 하나의 상태(state)로 표현하여 프로토콜과 상기 상태 머신의 상호 동작을 모델링하는 상태 정의 모델링부 및 상태(state) 변화로 인해 상기 제어 영역 메시지를 순차적으로 나열한 집합인 트랜지션(transition)을 모델링하는 트랜지션 정의 모델링부를 포함할 수 있다.
상기 상태 정의 모델링부는 상기 제어 영역 프로토콜의 상태 정의를 하나의 상태(state)로 표현하며, 복수 개의 프로토콜과 상기 상태 머신이 서로 상호 동작하는 동작을 모델링하여 제어 영역 동작의 통합적인 시각을 제공할 수 있다.
상기 트랜지션 정의 모델링부는 현재 상태가 다른 상태로 변화되는 상기 상태 변화까지 주고받는 상기 제어 영역 메시지들을 순차적으로 나열하여 상기 트랜지션을 모델링하며, 상기 트랜지션은 이동통신네트워크의 제어 영역 절차의 동작 시나리오를 나타낼 수 있다.
상기 분석부는 상기 분석 대상 이동통신네트워크의 제어 영역 동작 모델과 상기 다른 이동통신네트워크의 제어 영역 동작 모델에서 경로(path) 및 경로에 존재하는 제어 영역 메시지들의 처리 소요 시간을 추출하는 추출부 및 상기 분석 대상 이동통신네트워크의 제어 영역 동작 모델, 및 상기 다른 이동통신네트워크의 제어 영역 동작 모델에서 추출되는 상기 동일한 경로에서 상기 추출된 처리 소요 시간을 비교하는 비교부를 포함할 수 있다.
상기 추출부는 상기 분석 대상 이동통신네트워크의 제어 영역 동작 모델, 및 상기 다른 이동통신네트워크의 제어 영역 동작 모델 각각에서, 시작 상태(source state)부터 끝 상태(Sink state)까지 이르는 트랜지션들의 집합인 경로를 추출하고, 상기 추출된 경로에 존재하는 상기 제어 영역 메시지들의 처리 소요 시간을 추출할 수 있다.
상기 비교부는 상기 분석 대상 이동통신네트워크의 제어 영역 동작 모델과 상기 다른 이동통신네트워크의 제어 영역 동작 모델이 동일한 트랜지션의 순서 및 내용을 나타내는 상기 동일한 경로에서, 각기 추출된 상기 제어 영역 메시지들의 처리 소요 시간을 비교할 수 있다.
상기 검출부는 상기 동일한 경로에서, 상기 분석 대상 이동통신네트워크의 제어 영역 동작 모델의 처리 소요 시간이 상기 다른 이동통신네트워크의 제어 영역 동작 모델의 처리 소요 시간보다 큰 경우, 상기 분석 대상 이동통신네트워크의 제어 영역 메시지 구간을 이상 메시지 구간(Long latency message interval; LMI)로 판단할 수 있다.
상기 검출부는 상기 이상 메시지 구간으로 판단되는 경우, 상기 동일한 경로가 나타내는 해당 경로에서의 제어 영역 메시지를 처리하는 네트워크 구성요소, 상기 상태 머신(state machine)의 경로 및 상태(state)의 이상 상태에 대한 발생 조건을 검출할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 이동통신네트워크의 이상 진단 방법은 기 설정된 통신사에 의해 단말로 수집되는 제어 영역(Control Plane) 메시지를 기반으로 분석 대상에 대한 이동통신네트워크의 제어 영역 동작을 상태 머신(state machine) 형태의 정형화된 모델로 모델링하는 단계, 상기 모델링된 분석 대상 이동통신네트워크의 제어 영역 동작 모델과 기 생성된 다른 이동통신네트워크의 제어 영역 동작 모델의 동일한 경로에서 처리 소요 시간을 비교하여 분석하는 단계 및 상기 비교 결과에 따라, 상기 분석 대상의 이동통신네트워크에 대한 이상 상태를 검출하는 단계를 포함한다.
상기 모델링하는 단계는 상기 제어 영역 메시지를 기반으로, 제어 영역 프로토콜의 상태 정의를 하나의 상태(state)로 표현하여 프로토콜과 상기 상태 머신의 상호 동작을 모델링하는 단계 및 상태(state) 변화로 인해 상기 제어 영역 메시지를 순차적으로 나열한 집합인 트랜지션(transition)을 모델링하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 분석하는 단계는 상기 분석 대상 이동통신네트워크의 제어 영역 동작 모델과 상기 다른 이동통신네트워크의 제어 영역 동작 모델에서 경로(path) 및 경로에 존재하는 제어 영역 메시지들의 처리 소요 시간을 추출하는 단계 및 상기 분석 대상 이동통신네트워크의 제어 영역 동작 모델, 및 상기 다른 이동통신네트워크의 제어 영역 동작 모델에서 추출되는 상기 동일한 경로에서 상기 추출된 처리 소요 시간을 비교하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 검출하는 단계는 상기 동일한 경로에서, 상기 분석 대상 이동통신네트워크의 제어 영역 동작 모델의 처리 소요 시간이 상기 다른 이동통신네트워크의 제어 영역 동작 모델의 처리 소요 시간보다 큰 경우, 상기 분석 대상 이동통신네트워크의 제어 영역 메시지 구간을 이상 메시지 구간(Long latency message interval; LMI)로 판단할 수 있다.
상기 검출하는 단계는 상기 이상 메시지 구간으로 판단되는 경우, 상기 동일한 경로가 나타내는 해당 경로에서의 제어 영역 메시지를 처리하는 네트워크 구성요소, 상기 상태 머신(state machine)의 경로 및 상태(state)의 이상 상태에 대한 발생 조건을 검출할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따르면, 자동화된 이동통신네트워크의 제어 영역 동작 모델링을 이용하여 표준 분석에서 요구되는 비용을 없애고, 각 이동통신 사업자들이 운영하는 망에서 실제로 동작하는 방식을 반영한 정형화된 모델을 생성함으로써, 이동통신망의 제어 영역 동작을 분석하는 다양한 시스템에 활용될 수 있다.
또한, 본 발명의 실시예에 따르면, 이동통신네트워크의 제어 영역 동작 모델 간의 비교를 통하여 정량적인 평가가 가능한 기술을 제안함으로써, 사업자마다 상이한 이상 상황을 쉽게 검출할 수 있고, 발생 원인을 신속하고 정확하게 파악할 수 있다.
또한, 본 발명의 실시예에 따르면, 이상 상황 검출 및 분석뿐만 아니라, 새로운 네트워크 장비의 도입 및 기술의 적용 시, 그 영향을 측정하고 분석하는 기술로 활용될 수 있으며, 이동통신망 운영자, 장비의 제조사 및 단말 제조사를 포함하는 이동통신망 관련 시장에서 검증 및 분석 기술로 활용될 수 있다.
도 1a 내지 도 1c는 본 발명의 실시예에 따른 이동통신네트워크의 이상 진단 장치의 세부 구성을 블록도로 도시한 것이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 상태 변화 사이에 존재하는 트랜지션의 예를 설명하기 위해 도시한 것이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 상태 머신의 예를 설명하기 위해 도시한 것이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 이동통신네트워크의 이상 진단 방법의 흐름도를 도시한 것이다.
이하, 본 발명에 따른 실시예들을 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다. 그러나 본 발명이 실시예들에 의해 제한되거나 한정되는 것은 아니다. 또한, 각 도면에 제시된 동일한 참조 부호는 동일한 부재를 나타낸다.
또한, 본 명세서에서 사용되는 용어(terminology)들은 본 발명의 바람직한 실시예를 적절히 표현하기 위해 사용된 용어들로서, 이는 시청자, 운용자의 의도 또는 본 발명이 속하는 분야의 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 따라서, 본 용어들에 대한 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.
본 발명의 실시예들은 동작 모델링 및 비교 분석을 이용하여 기 설정된 통신사에 의해 단말로 수집되는 제어 영역(Control Plane) 메시지를 기반으로 이동통신네트워크의 이상 상태를 진단하는 것을 그 요지로 한다.
상기 단말은 기지국과 백홀망을 거쳐 전화망 또는 인터넷망과 연결되어 음성통화 또는 무선 네트워크를 이용하는 장치이다. 예를 들면, 단말은 스마트 폰, 태블릿 PC, 스마트 워치 등 음성통화나 무선 네트워크를 사용할 수 있는 모든 스마트 기기를 포함하며, 스마트 기기 외에 노트북, 랩탑, PDA 등을 포함하는 개념이다. 단말은 기지국과 백홀망을 거쳐 전화망 또는 인터넷망과 세션을 연결하여 다른 장치(예를 들면, 포털서버 또는 다른 단말 등)와 음성 정보나 데이터를 송수신함으로써, 음성통화 또는 무선 네트워크를 이용할 수 있다.
또한, 상기 단말은 음성통화 또는 무선 네트워크를 이용하여 다양한 서비스(예를 들어, 위치 확인, 단말 인증, 전화 연결 또는 라디오 리소스 연결 등) 상의 제어 영역(Control Plane) 메시지를 수신한다. 단말은 음성통화 또는 무선 네트워크를 제공하는 통신사로부터 다양한 서비스 상의 제어 영역 메시지를 수신하며, 수신한 제어 영역 메시지에 따라 동작하거나 판단한다. 이후, 단말은 제어 영역 메시지에 따른 동작 결과 또는 판단 결과를 전화망 또는 인터넷망으로 전송함으로써, 통신사가 해당 제어 영역 메시지의 전송에 따른 단말의 동작 결과 또는 판단 결과를 확인할 수 있도록 한다.
나아가, 기지국은 단말과 백홀망의 사이에 존재하며, 단말과 전화망 또는 인터넷망 간 음성정보나 데이터를 전달한다. 기지국은 네트워크가 3G 이동통신으로 구현되는 경우 NodeB로, 4G 이동통신으로 구현되는 경우 eNodeB로 구현될 수 있다.
상기 백홀망은 기지국과 전화망 또는 인터넷망을 연결하여 데이터 또는 제어 영역 메시지를 송수신할 수 있도록 한다. 백홀망은 네트워크의 구현 형태에 따라 다양한 구성을 포함할 수 있다. 예를 들어, 네트워크가 3G 이동통신으로 구현되는 경우, 백홀망은 MSC(Mobile Switching Center), SGSN(Serving GPRS Support Node) 및 GGSN(Gateway GPRS Support Node) 등의 구성을 포함하여, 전화망 또는 인터넷망을 거쳐 통신사와 단말 간에 음성정보 또는 무선 네트워크 데이터와 같은 데이터 영역의 데이터와 제어 영역의 메시지를 송수신한다. 한편, 네트워크가 4G 이동통신으로 구현되는 경우, 백홀망은 MME(Mobility Management Entity), S-GW(Serving Gateway), PGW(Packet Data Network Gateway) 또는 HSS(Home Subscriber Server) 등의 구성을 포함한다. 전술한 바와 같이, 백홀망은 네트워크가 구현되는 형태에 따라 데이터 또는 제어 영역 메시지를 송수신할 수 있도록 하는 구성을 포함하여 구현된다. 추후, 기술의 개발로 인해 새로운 네트워크(예를 들어, 5G 이동통신 또는 그 이후 세대의 이동통신)가 등장한다고 하더라도 백홀망은 해당 네트워크 내의 데이터 또는 제어 영역 메시지를 송수신하는 구성을 포함하여 구현될 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 이동통신네트워크의 이상 진단 장치는 제어 영역 메시지를 단말로부터 수신하여 분석하여, 이동통신네트워크 상에서 이상이 발생하였는지 여부를 진단하는 장치이다.
본 발명의 실시예에 따른 이동통신네트워크의 이상 진단 장치에 대해서는, 도 1a 내지 도 4를 참조하여 보다 상세히 설명하고자 한다.
도 1a 내지 도 1c는 본 발명의 실시예에 따른 이동통신네트워크의 이상 진단 장치의 세부 구성을 블록도로 도시한 것이다.
도 1a 내지 도 1c를 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 이동통신네트워크의 이상 진단 장치는 동작 모델링 및 비교 분석을 이용하여 이동통신네트워크의 이상 상태를 진단한다.
이를 위해, 본 발명의 실시예에 따른 이동통신네트워크의 이상 진단 장치(100)는 모델링부(110), 분석부(120) 및 검출부(130)를 포함한다.
모델링부(110)는 기 설정된 통신사에 의해 단말로 수집되는 제어 영역(Control Plane) 메시지를 기반으로 분석 대상에 대한 이동통신네트워크의 제어 영역 동작을 상태 머신(state machine) 형태의 정형화된 모델로 모델링한다.
모델링부(110)는 제어 영역 메시지를 모델링함에 있어, 제어 영역 메시지 내 포함된 절차의 순서 또는 절차 별로 소요되는 시간을 함께 모델링할 수 있다. 예를 들면, 모델링부(110)는 복수의 통신사들에 의해 제공되는 다양한 서비스에 대한 제어 영역 메시지를 수신하여 모델링할 수 있다. 또한, 모델링부(110)는 어느 특정 서비스 만의 제어 영역 메시지만을 수신하여 분석할 수도 있으나 반드시 이에 한정되는 것은 아니며, 특정 서비스뿐만 아니라 복수의 통신사들이 제공하는 다양한 서비스에 대한 제어 영역 메시지를 수신하여 모델링할 수 있다. 예를 들어, 이동통신네트워크의 이상 진단 장치(100)가 단말이 전화 연결을 위한 서비스를 이용함에 있어 네트워크 상에 이상이 존재하는지를 판단하고자 하는 경우라도, 모델링부(110)는 전화 연결뿐만 아니라, 위치 확인 또는 라디오 리소스 연결 등의 다양한 서비스에 대한 제어 영역 메시지를 수신하여 분석할 수 있다.
복수의 통신사들에 의해 제공되는 다양한 서비스에 대한 제어 영역 메시지를 수신하여 분석함에 있어, 모델링부(110)는 동일한 서비스에 대한 제어 영역 메시지라도 복수 회를 반복해 수신하여 모델링할 수 있다. 각 통신사 별로 동일한 서비스에 대해 단말로 제공되는 제어 영역 메시지를 예를 들어, 1000회를 반복해 수신하여 모델링함으로써, 해당 서비스에 대한 제어 영역 메시지의 정형화된 모델로 모델링할 수도 있다.
전술한 바와 같이, 모델링부(110)는 분석 대상 이동통신네트워크와 단말이 주고 받은 제어 영역 메시지들을 입력 데이터로 수신하며, 그에 대한 출력 결과로, 분석 대상에 대한 이동통신네트워크의 제어 영역 동작을 상태 머신(state machine) 형태로 표현된 모델을 생성한다. 이 때, 모델링부(110)는 분석 대상에 대한 이동통신네트워크의 제어 영역 동작을 상태 머신 형태의 정형화된 모델로 모델링하기 위해, 상태 정의 모델링부(111) 및 트랜지션 정의 모델링부(112)를 포함할 수 있다.
상태 머신(state machine)은 상태(state) 및 트랜지션(transition)으로 제어 영역의 동작을 나타낼 수 있다.
이 때, 상태 정의 모델링부(111)는 제어 영역 메시지를 기반으로, 제어 영역 프로토콜의 상태 정의를 하나의 상태(state)로 표현하며, 복수 개의 프로토콜과 상태 머신(state machine)이 서로 상호 동작하는 동작을 모델링하여 제어 영역 동작의 통합적인 시각을 제공할 수 있다.
여기서, 상태(state)란, 3GPP 표준에서 정의하는 EMM(EPS Mobility Management) 상태와 ESM(EPS Session Management) 상태의 조합으로 표현될 수 있다. 상태 정의 모델링부(111)는 제어 영역 프로토콜들에서 개별적으로 정의 및 존재하는 상태 정의들을 하나의 상태(state)로 표현함으로써, 복수 개의 프로토콜과 상태 머신이 혼재하며 서로 상호동작하는 이동통신네트워크의 실제적인 동작을 모델링하고, 제어 영역 동작의 통합적인 시각을 제공할 수 있다.
또한, 트랜지션 정의 모델링부(112)는 현재 상태가 다른 상태로 변화되는 상태 변화까지 주고받는 제어 영역 메시지들을 순차적으로 나열한 집합인 트랜지션(transition)을 모델링할 수 있다.
여기서, 트랜지션(transition)이란, 상태(state)가 다른 상태(state)로 변화하기까지 주고 받은 제어 영역 메시지들을 순차적으로 나열한 집합을 나타내며, 이동통신네트워크의 제어 영역 절차의 동작 시나리오를 나타낼 수 있다. 이에 따라서, 트랜지션이 같다면, 시작 상태(start state)와 끝 상태(end state), 그리고 그 사이에 발생되는 제어 영역 메시지의 종류 및 순서가 같은 것을 의미한다.
모델링부(110)의 결과로 도출된 상태 머신(state machine)에는 두 종류의 상태 간에 복수 개의 트랜지션이 존재할 수 있다.
도 2를 참조하여 보다 상세히 설명하면, “REG_INIT-WAIT_NW_RESP” 및 “REG_INIT-WAIT_ESM_RESP”의 두 상태(310) 사이에 존재하는 복수 개의 트랜지션들(320)은 같은 제어 영역 절차의 수행을 의미하지만, 다양한 세부 절차들의 조합으로서 표현이 가능할 수 있다. 이에 따라서, 각각의 트랜지션(320)은 제어 영역 메시지 절차의 다양한 동작 시나리오를 나타낼 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 이동통신네트워크의 이상 진단 장치(100)에서 제안하는 모델링 방식은 표준 분석을 통한 모델링이 아닌, 수집된 제어 영역 메시지를 기반으로 한 모델링 방식으로서, 세가지 장점을 가진다.
첫째로, 방대한 내용의 자연어로 표현되어 있어 정형화된 모델로 변환하는데 요구되는 표준 내용 분석의 노력을 최소화할 수 있다.
둘째로, 실제 주고 받은 제어 영역 메시지를 기반으로 모델링함으로써, 실제 분석 대상 이동통신네트워크에서 각 서비스들에 대해 처리 및 동작하고 있는 방식뿐만 아니라, 분석 대상 이동통신네트워크의 고유 동작 방식을 포함한 동작을 모델링할 수 있다.
셋째로, 표준에서 정의하고 있는 상태 정의들을 사용함으로써, 모델 간 동일한 상태 정의를 공유하게 되며, 이후 모델 간 비교 및 분석을 가능하게 할 수 있다.
다시 도 1a 내지 도 1c를 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 이동통신네트워크의 이상 진단 장치(100)의 분석부(120)는 모델링된 분석 대상 이동통신네트워크의 제어 영역 동작 모델과 기 생성된 다른 이동통신네트워크의 제어 영역 동작 모델의 동일한 경로에서 처리 소요 시간을 비교한다.
이 때, 분석부(120)는 분석 대상 이동통신네트워크의 제어 영역 동작 모델과 다른 이동통신네트워크의 제어 영역 동작 모델에서 경로(path) 및 경로에 존재하는 제어 영역 메시지들의 처리 소요 시간을 추출하는 추출부(121) 및 분석 대상 이동통신네트워크의 제어 영역 동작 모델, 및 다른 이동통신네트워크의 제어 영역 동작 모델에서 추출되는 동일한 경로에서 추출된 처리 소요 시간을 비교하는 비교부(122)를 포함할 수 있다.
추출부(121)는 분석 대상 이동통신네트워크의 제어 영역 동작 모델, 및 다른 이동통신네트워크의 제어 영역 동작 모델 각각에서, 시작 상태(source state)부터 끝 상태(Sink state)까지 이르는 트랜지션들의 집합인 경로를 추출하고, 추출된 경로에 존재하는 제어 영역 메시지들의 처리 소요 시간을 추출할 수 있다.
도 3을 참조하여 보다 상세히 설명하면, 추출부(121)는 상태 머신(state machine)에서 경로 추출을 위해 다음의 과정을 수행할 수 있다.
첫 번째로, 추출부(121)는 상태 머신(State machine)을 구성하는 여러 개의 상태(state) 중, 비교 분석을 수행할 시작 상태(Source state, S)와 끝 상태(End state, F)를 선정할 수 있다. 실시예에 따라서, 시작 상태(S)와 끝 상태(F)는 임의로 선정 가능하나, 분석 하고자 하는 절차 및 서비스를 특정하고, 두 모델(도 3에서 ISP A and ISP B)을 비교하고자 하는 경우, 해당 절차 및 서비스의 시작 상태(S)와 끝 상태(F)를 정의하여 사용할 수도 있다.
두 번째로, 추출부(121)는 시작 상태(S)에서 끝 상태(F)까지 이르는 트랜지션(transition)들의 집합인 경로(PATH)를 추출할 수 있다.
경로(PATH)는 경우에 따라서, 1개의 트랜지션이 될 수 있으며, 시작 상태(S)와 끝 상태(F)가 하나의 트랜지션을 통해 도달하지 않는 경우, 복수 개의 트랜지션으로 이루어질 수도 있다. 또한, 도 3에 점선으로 도시된 바와 같이, 절차를 실행하는 도중 실패(Failure)가 발생하는 경우에도 목표하는 끝 상태(F)까지는 복수 개의 트랜지션을 거쳐 도달하기 때문에, 경로(PATH)가 복수 개의 트랜지션으로 구성될 수 있다. 이에 따라서, 각 경로(PATH)는 대상 절차가 성공적으로 이루어질 때까지의 시나리오들을 의미하며, 도 3에 실선으로 도시된 바와 같이, 복구 동작(Failure recovery logic) 시나리오 또한 포함하게 된다.
도 3을 참조하면, 분석 대상에 대한 이동통신네트워크(예를 들면, ISP A)뿐만 아니라, 다른 이동통신네트워크(예를 들면, ISP B)의 상태 머신에서도 동일한 경로(PATH)들이 존재하며, 추출부(121)는 동일한 경로를 확인하여 추출할 수 있다. 여기서, 두 경로의 동일 여부는 각 경로를 이루는 트랜지션(transition)의 순서 및 내용이 같은 경우, 동일하다고 판단될 수 있다.
또한, 추출부(121)는 추출된 동일한 경로들에 대하여, 경로 내에 존재하는 각 메시지 구간 별 처리 소요 시간을 산출할 수 있다.
이후에, 도 1a 내지 도 1c를 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 분석부(120)의 비교부(122)는 분석 대상 이동통신네트워크의 제어 영역 동작 모델(예를 들면, ISP A)과 다른 이동통신네트워크의 제어 영역 동작 모델(예를 들면, ISP B)이 동일한 트랜지션의 순서 및 내용을 나타내는 동일한 경로에서, 각기 추출된 제어 영역 메시지들의 처리 소요 시간을 비교할 수 있다.
검출부(130)는 비교 결과에 따라, 분석 대상의 이동통신네트워크에 대한 이상 상태를 검출한다.
예를 들어 동일한 경로에서, 분석 대상 이동통신네트워크의 제어 영역 동작 모델의 처리 소요 시간이 다른 이동통신네트워크의 제어 영역 동작 모델의 처리 소요 시간보다 큰 경우, 검출부(130)는 분석 대상 이동통신네트워크의 제어 영역 메시지 구간을 이상 메시지 구간(Long latency message interval; LMI)로 판단할 수 있다. 이로 인하여 이상 메시지 구간으로 판단되는 경우, 검출부(130)는 동일한 경로가 나타내는 해당 경로에서의 제어 영역 메시지를 처리하는 네트워크 구성요소, 상태 머신(state machine)의 경로 및 상태(state)의 이상 상태에 대한 발생 조건을 검출할 수 있다.
즉, 검출부(130)는 적어도 하나 이상의 모델에서의 동일한 경로 내에 존재하는 메시지 구간의 처리 소요 시간보다 긴 이상 메시지 구간들을 추출할 수 있으며, 마지막으로 추출된 이상 메시지 구간들에 대하여, 각 메시지를 처리하는 네트워크 구성요소 및 상태 머신 상의 거리(PATH)와 상태(state) 정보로부터 문제가 발생하는 상황 및 원인을 특정할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 이동통신네트워크의 이상 진단 장치(100)는 동일 경로 상에서, 두 모델에서 발생되는 동일한 동작 흐름에 대하여 비교함으로써, 정확한 비교 대상을 선정하도록 하며, 여러 가지 발생 가능한 시나리오별로 구분하여 비교를 가능하게 한다. 또한, 검출된 이상 메시지 구간들의 분석 작업 수행 시, 이상 메시지가 존재하는 경로를 이루는 상태(state) 및 트랜지션(transition) 정보들은 각 메시지를 처리하는 네트워크 구성요소 및 상태 머신(state machine) 상의 경로(path)와 상태(state) 정보로부터 문제가 발생하는 이상 상태의 발생 조건을 특정하고, 상황 및 원인을 특정할 수 있다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 이동통신네트워크의 이상 진단 방법의 흐름도를 도시한 것이다.
도 4의 방법은 도 1a 내지 도 1c에 도시된 본 발명의 실시예에 따른 이동통신네트워크의 이상 진단 장치에 의해 수행될 수 있다.
도 4를 참조하면, 단계 410에서, 기 설정된 통신사에 의해 단말로 수집되는 제어 영역(Control Plane) 메시지를 기반으로 분석 대상에 대한 이동통신네트워크의 제어 영역 동작을 상태 머신(state machine) 형태의 정형화된 모델로 모델링한다.
단계 410은 제어 영역 메시지를 기반으로, 제어 영역 프로토콜의 상태 정의를 하나의 상태(state)로 표현하여 프로토콜과 상태 머신의 상호 동작을 모델링하는 단계(미도시) 및 상태(state) 변화로 인해 제어 영역 메시지를 순차적으로 나열한 집합인 트랜지션(transition)을 모델링하는 단계(미도시)를 포함할 수 있다.
상기 프로토콜과 상태 머신의 상호 동작을 모델링하는 단계는 제어 영역 메시지를 기반으로, 제어 영역 프로토콜의 상태 정의를 하나의 상태(state)로 표현하며, 복수 개의 프로토콜과 상태 머신(state machine)이 서로 상호 동작하는 동작을 모델링하여 제어 영역 동작의 통합적인 시각을 제공할 수 있다.
여기서, 상태(state)란, 3GPP 표준에서 정의하는 EMM(EPS Mobility Management) 상태와 ESM(EPS Session Management) 상태의 조합으로 표현될 수 있다. 상기 프로토콜과 상태 머신의 상호 동작을 모델링하는 단계는 제어 영역 프로토콜들에서 개별적으로 정의 및 존재하는 상태 정의들을 하나의 상태(state)로 표현함으로써, 복수 개의 프로토콜과 상태 머신이 혼재하며 서로 상호동작하는 이동통신네트워크의 실제적인 동작을 모델링하고, 제어 영역 동작의 통합적인 시각을 제공할 수 있다.
상기 트랜지션을 모델링하는 단계는 현재 상태가 다른 상태로 변화되는 상태 변화까지 주고받는 제어 영역 메시지들을 순차적으로 나열한 집합인 트랜지션(transition)을 모델링할 수 있다.
여기서, 트랜지션(transition)이란, 상태(state)가 다른 상태(state)로 변화하기까지 주고 받은 제어 영역 메시지들을 순차적으로 나열한 집합을 나타내며, 이동통신네트워크의 제어 영역 절차의 동작 시나리오를 나타낼 수 있다. 이에 따라서, 트랜지션이 같다면, 시작 상태(start state)와 끝 상태(end state), 그리고 그 사이에 발생되는 제어 영역 메시지의 종류 및 순서가 같은 것을 의미한다.
단계 420에서, 모델링된 분석 대상 이동통신네트워크의 제어 영역 동작 모델과 기 생성된 다른 이동통신네트워크의 제어 영역 동작 모델의 동일한 경로에서 처리 소요 시간을 비교하여 분석한다.
단계 420은 분석 대상 이동통신네트워크의 제어 영역 동작 모델과 다른 이동통신네트워크의 제어 영역 동작 모델에서 경로(path) 및 경로에 존재하는 제어 영역 메시지들의 처리 소요 시간을 추출하는 단계(미도시) 및 분석 대상 이동통신네트워크의 제어 영역 동작 모델과 다른 이동통신네트워크의 제어 영역 동작 모델에서 추출되는 동일한 경로에서 추출된 처리 소요 시간을 비교하는 단계(미도시)를 포함할 수 있다.
상기 경로 및 처리 소요 시간을 추출하는 단계는 분석 대상 이동통신네트워크의 제어 영역 동작 모델, 및 다른 이동통신네트워크의 제어 영역 동작 모델 각각에서, 시작 상태(source state)부터 끝 상태(Sink state)까지 이르는 트랜지션들의 집합인 경로를 추출하고, 추출된 경로에 존재하는 제어 영역 메시지들의 처리 소요 시간을 추출할 수 있다.
상기 처리 소요 시간을 비교하는 단계는 분석 대상 이동통신네트워크의 제어 영역 동작 모델과 다른 이동통신네트워크의 제어 영역 동작 모델이 동일한 트랜지션의 순서 및 내용을 나타내는 동일한 경로에서, 각기 추출된 제어 영역 메시지들의 처리 소요 시간을 비교할 수 있다.
단계 430에서, 비교 결과에 따라, 분석 대상의 이동통신네트워크에 대한 이상 상태를 검출한다.
예를 들어 동일한 경로에서, 분석 대상 이동통신네트워크의 제어 영역 동작 모델의 처리 소요 시간이 다른 이동통신네트워크의 제어 영역 동작 모델의 처리 소요 시간보다 큰 경우, 단계 430은 분석 대상 이동통신네트워크의 제어 영역 메시지 구간을 이상 메시지 구간(Long latency message interval; LMI)로 판단할 수 있다. 이로 인하여 이상 메시지 구간으로 판단되는 경우, 단계 430은 동일한 경로가 나타내는 해당 경로에서의 제어 영역 메시지를 처리하는 네트워크 구성요소, 상태 머신(state machine)의 경로 및 상태(state)의 이상 상태에 대한 발생 조건을 검출할 수 있다.
이상에서 설명된 장치는 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPA(field programmable array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 어플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.
소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.
실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.
그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.

Claims (14)

  1. 기 설정된 통신사에 의해 단말로 수집되는 제어 영역(Control Plane) 메시지를 기반으로 분석 대상에 대한 이동통신네트워크의 제어 영역 동작을 상태 머신(state machine) 형태의 정형화된 모델로 모델링하는 모델링부;
    상기 모델링된 분석 대상 이동통신네트워크의 제어 영역 동작 모델과 기 생성된 다른 이동통신네트워크의 제어 영역 동작 모델의 동일한 경로에서 처리 소요 시간을 비교하는 분석부; 및
    상기 비교 결과에 따라, 상기 분석 대상의 이동통신네트워크에 대한 이상 상태를 검출하는 검출부
    를 포함하고,
    상기 모델링부는
    상기 제어 영역 메시지를 기반으로, 제어 영역 프로토콜의 상태 정의를 하나의 상태(state)로 표현하여 프로토콜과 상기 상태 머신의 상호 동작을 모델링하는 상태 정의 모델링부; 및
    상태(state) 변화로 인해 상기 제어 영역 메시지를 순차적으로 나열한 집합인 트랜지션(transition)을 모델링하는 트랜지션 정의 모델링부
    를 포함하는 이동통신네트워크의 이상 진단 장치.
  2. 삭제
  3. 제1항에 있어서,
    상기 상태 정의 모델링부는
    상기 제어 영역 프로토콜의 상태 정의를 하나의 상태(state)로 표현하며, 복수 개의 프로토콜과 상기 상태 머신이 서로 상호 동작하는 동작을 모델링하여 제어 영역 동작의 통합적인 시각을 제공하는, 이동통신네트워크의 이상 진단 장치.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 트랜지션 정의 모델링부는
    현재 상태가 다른 상태로 변화되는 상기 상태 변화까지 주고받는 상기 제어 영역 메시지들을 순차적으로 나열하여 상기 트랜지션을 모델링하며,
    상기 트랜지션은
    이동통신네트워크의 제어 영역 절차의 동작 시나리오를 나타내는 것을 특징으로 하는, 이동통신네트워크의 이상 진단 장치.
  5. 삭제
  6. 기 설정된 통신사에 의해 단말로 수집되는 제어 영역(Control Plane) 메시지를 기반으로 분석 대상에 대한 이동통신네트워크의 제어 영역 동작을 상태 머신(state machine) 형태의 정형화된 모델로 모델링하는 모델링부;
    상기 모델링된 분석 대상 이동통신네트워크의 제어 영역 동작 모델과 기 생성된 다른 이동통신네트워크의 제어 영역 동작 모델의 동일한 경로에서 처리 소요 시간을 비교하는 분석부; 및
    상기 비교 결과에 따라, 상기 분석 대상의 이동통신네트워크에 대한 이상 상태를 검출하는 검출부
    를 포함하고,
    상기 분석부는
    상기 분석 대상 이동통신네트워크의 제어 영역 동작 모델과 상기 다른 이동통신네트워크의 제어 영역 동작 모델에서 경로(path) 및 경로에 존재하는 제어 영역 메시지들의 처리 소요 시간을 추출하는 추출부; 및
    상기 분석 대상 이동통신네트워크의 제어 영역 동작 모델, 및 상기 다른 이동통신네트워크의 제어 영역 동작 모델에서 추출되는 상기 동일한 경로에서 상기 추출된 처리 소요 시간을 비교하는 비교부
    를 포함하며,
    상기 추출부는
    상기 분석 대상 이동통신네트워크의 제어 영역 동작 모델, 및 상기 다른 이동통신네트워크의 제어 영역 동작 모델 각각에서, 시작 상태(source state)부터 끝 상태(Sink state)까지 이르는 트랜지션들의 집합인 경로를 추출하고, 상기 추출된 경로에 존재하는 상기 제어 영역 메시지들의 처리 소요 시간을 추출하는, 이동통신네트워크의 이상 진단 장치.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 비교부는
    상기 분석 대상 이동통신네트워크의 제어 영역 동작 모델과 상기 다른 이동통신네트워크의 제어 영역 동작 모델이 동일한 트랜지션의 순서 및 내용을 나타내는 상기 동일한 경로에서, 각기 추출된 상기 제어 영역 메시지들의 처리 소요 시간을 비교하는, 이동통신네트워크의 이상 진단 장치.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 검출부는
    상기 동일한 경로에서, 상기 분석 대상 이동통신네트워크의 제어 영역 동작 모델의 처리 소요 시간이 상기 다른 이동통신네트워크의 제어 영역 동작 모델의 처리 소요 시간보다 큰 경우, 상기 분석 대상 이동통신네트워크의 제어 영역 메시지 구간을 이상 메시지 구간(Long latency message interval; LMI)로 판단하는, 이동통신네트워크의 이상 진단 장치.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 검출부는
    상기 이상 메시지 구간으로 판단되는 경우, 상기 동일한 경로가 나타내는 해당 경로에서의 제어 영역 메시지를 처리하는 네트워크 구성요소, 상기 상태 머신(state machine)의 경로 및 상태(state)의 이상 상태에 대한 발생 조건을 검출하는, 이동통신네트워크의 이상 진단 장치.
  10. 기 설정된 통신사에 의해 단말로 수집되는 제어 영역(Control Plane) 메시지를 기반으로 분석 대상에 대한 이동통신네트워크의 제어 영역 동작을 상태 머신(state machine) 형태의 정형화된 모델로 모델링하는 단계;
    상기 모델링된 분석 대상 이동통신네트워크의 제어 영역 동작 모델과 기 생성된 다른 이동통신네트워크의 제어 영역 동작 모델의 동일한 경로에서 처리 소요 시간을 비교하여 분석하는 단계; 및
    상기 비교 결과에 따라, 상기 분석 대상의 이동통신네트워크에 대한 이상 상태를 검출하는 단계
    를 포함하고,
    상기 모델링하는 단계는
    상기 제어 영역 메시지를 기반으로, 제어 영역 프로토콜의 상태 정의를 하나의 상태(state)로 표현하여 프로토콜과 상기 상태 머신의 상호 동작을 모델링하는 단계; 및
    상태(state) 변화로 인해 상기 제어 영역 메시지를 순차적으로 나열한 집합인 트랜지션(transition)을 모델링하는 단계
    를 포함하는 이동통신네트워크의 이상 진단 방법.
  11. 삭제
  12. 제10항에 있어서,
    상기 분석하는 단계는
    상기 분석 대상 이동통신네트워크의 제어 영역 동작 모델과 상기 다른 이동통신네트워크의 제어 영역 동작 모델에서 경로(path) 및 경로에 존재하는 제어 영역 메시지들의 처리 소요 시간을 추출하는 단계; 및
    상기 분석 대상 이동통신네트워크의 제어 영역 동작 모델, 및 상기 다른 이동통신네트워크의 제어 영역 동작 모델에서 추출되는 상기 동일한 경로에서 상기 추출된 처리 소요 시간을 비교하는 단계
    를 포함하는 이동통신네트워크의 이상 진단 방법.
  13. 제10항에 있어서,
    상기 검출하는 단계는
    상기 동일한 경로에서, 상기 분석 대상 이동통신네트워크의 제어 영역 동작 모델의 처리 소요 시간이 상기 다른 이동통신네트워크의 제어 영역 동작 모델의 처리 소요 시간보다 큰 경우, 상기 분석 대상 이동통신네트워크의 제어 영역 메시지 구간을 이상 메시지 구간(Long latency message interval; LMI)로 판단하는, 이동통신네트워크의 이상 진단 방법.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 검출하는 단계는
    상기 이상 메시지 구간으로 판단되는 경우, 상기 동일한 경로가 나타내는 해당 경로에서의 제어 영역 메시지를 처리하는 네트워크 구성요소, 상기 상태 머신(state machine)의 경로 및 상태(state)의 이상 상태에 대한 발생 조건을 검출하는, 이동통신네트워크의 이상 진단 방법.
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Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US11775204B1 (en) 2022-04-12 2023-10-03 Netapp, Inc. Distributed control plane for facilitating communication between a container orchestration platform and a distributed storage architecture
WO2023201179A1 (en) * 2022-04-12 2023-10-19 Netapp, Inc. Distributed control plane for reformatting communication between a container orchestration platform and a distributed storage architecture
US11789660B1 (en) 2022-04-12 2023-10-17 Netapp, Inc. Distributed control plane tracking object ownership changes within a distributed storage architecture

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101060733B1 (ko) 2008-12-22 2011-08-31 한국전자통신연구원 어플리케이션 프로토콜인식을 이용한 네트워크 침입탐지 방법 및 장치

Family Cites Families (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6519723B1 (en) * 1996-09-27 2003-02-11 Applied Digital Access, Inc. Firewall performance monitoring and limited access system
DE50013051D1 (de) * 2000-04-14 2006-08-03 Tektronix Berlin Gmbh & Co Kg Verfahren und Vorrichtung zur Analyse von Daten
US6985968B1 (en) * 2001-05-11 2006-01-10 Alcatel State machine architecture partitionable into control and data planes
US7610396B2 (en) * 2003-12-31 2009-10-27 United States Cellular Corporation System and method for measuring and recording latency in internet protocol networks
ES2298718T3 (es) * 2004-01-30 2008-05-16 Telefonaktiebolaget Lm Ericsson (Publ) Metodo para determinar el rendimiento de un t4rminal movil en una red inalambrica activa.
US7826381B1 (en) * 2008-05-30 2010-11-02 Spirent Communications, Inc. Method and device test data streams bound to emulated devices
FI20095143A0 (fi) * 2009-02-16 2009-02-16 Nethawk Oyj Reaaliaikainen verkkodatan analysointijärjestelmä
KR20140125244A (ko) * 2013-04-18 2014-10-28 한국전자통신연구원 다 계층 링크 관리장치, 다 계층 통합 네트워크 전송 시스템 및 다 계층 링크 관리방법
US9319911B2 (en) * 2013-08-30 2016-04-19 International Business Machines Corporation Adaptive monitoring for cellular networks
KR20160001204A (ko) * 2014-06-26 2016-01-06 한국전자통신연구원 트래픽 로드 분산장치 및 분산방법
KR102333866B1 (ko) * 2017-01-09 2021-12-03 한국과학기술원 이동 통신 네트워크 이상 진단 장치 및 방법

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101060733B1 (ko) 2008-12-22 2011-08-31 한국전자통신연구원 어플리케이션 프로토콜인식을 이용한 네트워크 침입탐지 방법 및 장치

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
B. Hong, et al., "Peeking over the Cellular Walled Gardens-A Method for Closed Network Diagnosis". IEEE TMC, 17(10), 2018.
G.-H. Tu, Y. Li, C. Peng, C.-Y. Li, H. Wang, S. Lu, "Control-plane protocol interactions in cellular networks", ACM Sigcomm, Aug 2014.

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