KR102391700B1 - 애드혹 네트워크에서 가중치를 이용하여 무선 자원을 할당하는 방법 및 이를 수행하는 장치들 - Google Patents

애드혹 네트워크에서 가중치를 이용하여 무선 자원을 할당하는 방법 및 이를 수행하는 장치들 Download PDF

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Abstract

애드혹 네트워크에서 가중치를 이용하여 무선 자원을 할당하는 방법 및 이를 수행하는 장치들이 개시된다. 일 실시예에 따른 노드의 내부 슬롯 재할당 방법은 제1 패킷을 보관하기 위한 제1 큐 및 제2 패킷을 보관하기 위한 제2 큐에 대해 큐가 가중치 대비 부하가 높고 낮음을 판단할 수 있는 자기 공정성 값을 계산하는 단계와, 상기 제1 큐의 제1 자기 공정성 값 및 상기 제2 큐의 제2 자기 공정성 값을 이용하여 상기 제1 큐에 할당된 슬롯과 상기 제2 큐에 할당된 슬롯을 조절하여 재할당하는 단계를 포함하고, 상기 부하는 큐가 보관하고 있는 모든 패킷을 전송하는데 필요한 슬롯 수와 할당 받은 슬롯 수의 비율인 것이다.

Description

애드혹 네트워크에서 가중치를 이용하여 무선 자원을 할당하는 방법 및 이를 수행하는 장치들{METHOD FOR ALLOCATING RADIO RESOURCES USING WEIGHTS IN AD HOC NETWORK AND APPARATUSES PERFORMING THE SAME}
아래 개시는 애드혹 네트워크에서 가중치를 이용하여 무선 자원을 할당하는 방법 및 이를 수행하는 장치들에 관한 것이다.
애드혹 네워트크는 AP(Access Point)를 가지지 않는 무선 네트워크를 의미하며, 무선 모바일 노드들 각각이 스스로 라우터의 역할을 수행하는데, 지리적으로 떨어진 노드들이 무선 매체를 통하여 패킷을 주고받을 수 있다. 즉, 각 노드들은 자율적으로 네트워크에 합류하거나 이탈할 수 있으며, 이동성을 가지고 있어 네트워크의 상태와 노드들 간의 연결 상태가 수시로 바뀔 수 있다. 이러한 애드혹 네트워크는 기지국 설치 및 유지가 힘든 상황 혹은 재난 상황 등에서 유용하게 활용된다.
무선 자원의 할당에 있어서 애드혹 네트워크는 노드들 사이의 정보 교환을 바탕으로 하는 분산형 스케줄링이 요구된다. 분산 노드 스케줄링의 주요 문제점은 효율적으로 자원이 배분되지 않는 경우 노드들 사이의 패킷 전소에 있어서 충돌이 심각하게 발생할 수 있고 이는 네트워크 처리량이 크게 저하되는 결과로 이어질 수 있다.
실시예들은 애드혹 네트워크에서 가중치를 이용하여 무선 자원을 할당하는 기술을 제공할 수 있다.
다만, 기술적 과제는 상술한 기술적 과제들로 한정되는 것은 아니며, 또 다른 기술적 과제들이 존재할 수 있다.
일 실시예에 따른 노드의 내부 슬롯 재할당 방법은 제1 패킷을 보관하기 위한 제1 큐 및 제2 패킷을 보관하기 위한 제2 큐에 대해 큐가 가중치 대비 부하가 높고 낮음을 판단할 수 있는 자기 공정성 값을 계산하는 단계와, 상기 제1 큐의 제1 자기 공정성 값 및 상기 제2 큐의 제2 자기 공정성 값을 이용하여 상기 제1 큐에 할당된 슬롯과 상기 제2 큐에 할당된 슬롯을 조절하여 재할당하는 단계를 포함하고, 상기 부하는 큐가 보관하고 있는 모든 패킷을 전송하는데 필요한 슬롯 수와 할당 받은 슬롯 수의 비율인 것이다.
상기 제1 패킷은 중요도가 높은 패킷이고, 상기 제2 패킷은 중요도가 낮은 패킷인 것일 수 있다.
상기 계산하는 단계는 상기 제1 큐 및 상기 제2 큐의 부하의 역수를 이용하여 상기 제1 큐의 제1 자기 공정성 값 및 상기 제2 큐의 제2 자기 공정성 값을 계산하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 계산하는 단계는 전체 네트워크 내 인접한 이웃 노드들에 할당된 슬롯의 수와 상기 노드의 해당 큐에 할당된 슬롯의 수의 비율, 및 상기 이웃 노드들의 큐들에 할당된 가중치의 합과 상기 노드의 해당 큐의 가중치의 비율에 기초하여 상기 제1 큐의 제1 자기 공정성 값 및 상기 제2 큐의 제2 자기 공정성 값을 계산하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 이웃 노드들은 1-홉 인접한 이웃 노드들인 것일 수 있다.
상기 제1 큐에 대한 가중치는 상기 제2 큐에 대한 가중치보다 더 높게 설정된 것일 수 있다.
상기 방법은 상기 내부 슬롯 재할당 방법을 상기 제1 큐의 제1 자기 공정성 값 및 상기 제2 큐의 제2 자기 공정성 값의 향상이 없을 때까지 수행하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 향상은 상기 제1 큐의 제1 자기 공정성 값 및 상기 제2 큐의 제2 자기 공정성 값의 쌍에 대한 유클리드 놈을 이용하여 판단되는 것일 수 있다.
도 1은 애드혹 네트워크에서 이용되는 분산 노드 스케줄링의 일 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 일 실시예에 따른 애드혹 네트워크 환경을 나타내는 도면이다.
도 3은 일 실시예에 따른 애드혹 네트워크에서 노드 내부 슬롯 재할당을 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 일 실시예에 따른 노드의 내부 슬롯 재할당 알고리즘을 나타낸다.
도 5는 일 실시예에 따른 노드의 개략적인 블록도이다.
실시예들에 대한 특정한 구조적 또는 기능적 설명들은 단지 예시를 위한 목적으로 개시된 것으로서, 다양한 형태로 변경되어 구현될 수 있다. 따라서, 실제 구현되는 형태는 개시된 특정 실시예로만 한정되는 것이 아니며, 본 명세서의 범위는 실시예들로 설명한 기술적 사상에 포함되는 변경, 균등물, 또는 대체물을 포함한다.
제1 또는 제2 등의 용어를 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 이런 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 해석되어야 한다. 예를 들어, 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소는 제1 구성요소로도 명명될 수 있다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.
단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 설명된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함으로 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 해당 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가진다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 갖는 것으로 해석되어야 하며, 본 명세서에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
이하, 실시예들을 첨부된 도면들을 참조하여 상세하게 설명한다. 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어, 도면 부호에 관계없이 동일한 구성 요소는 동일한 참조 부호를 부여하고, 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다.
도 1은 애드혹 네트워크에서 이용되는 분산 노드 스케줄링의 일 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 1은 분산 노드 스케줄링의 일 예인 Local Voting 알고리즘을 통한 슬롯 교환 과정을 나타내는 것이다. Local Voting 알고리즘은 인접 노드 간의 정보 교환을 통해 계산한 부하에 따라 슬롯을 재할당하는 분산형 로드 밸런싱 알고리즘이다. 이는 TDMA 기반으로 동작하며 애드혹 네트워크에서 자원을 효과적으로 분배해주는 대표적인 분산 노드 스케줄링 알고리즘으로, 재할당되는 슬롯의 수를 주변 노드들과 부하를 비교하여 결정을 하며 부하가 낮은 노드가 부하가 큰 노드에게 슬롯을 제공할 수 있다.
Local Voting 알고리즘은 큐의 길이와 할당 받은 슬롯의 값의 비율을 부하(예를 들어, 큐가 보관하고 있는 모든 패킷을 전송하는데 필요한 슬롯 수와 할당 받은 슬롯의 수의 비율)로 정의하고, 몇 가지 변수를 이용하여 슬롯의 방출 또는 할당 여부를 결정한 뒤 패킷을 전송하며, 이를 매 프레임 마다 반복한다.
Figure 112020117106866-pat00001
를 i 노드가 t프레임에서 큐를 소모하기 위해 필요한 슬롯의 개수,
Figure 112020117106866-pat00002
를 i노드가 t프레임에서 할당 받는 슬롯의 개수라고 가정할 때,
Figure 112020117106866-pat00003
와
Figure 112020117106866-pat00004
를 이용하여 다음 프레임에서 할당 받을 슬롯인
Figure 112020117106866-pat00005
을 구할 수 있으며
Figure 112020117106866-pat00006
값이 0보다 작거나 같은 경우 슬롯을 방출하여 이웃 노드에게 제공하고, 0보다 큰 경우 슬롯을 이웃 노드에게 할당 받을 수 있다. 하지만, 슬롯의 할당 및 방출 개수는 상대적으로 주변 노드의 상태를 고려해야하기 때문에 도 1에 도시된 알고리즘을 통해 슬롯을 할당 받는다.
N을 i의 이웃 노드들의 집합으로 정의할 때, 도 1에서 도시된 바와 같이 i 노드가 슬롯을 할당 받기 위해서는
Figure 112020117106866-pat00007
인 노드가 존재해야 한다. 또한, i 노드가 이웃 노드로부터 제공받을 수 있는 슬롯의 개수 중 가장 작은 값부터 제공을 받되
Figure 112020117106866-pat00008
이거나
Figure 112020117106866-pat00009
인 노드가 생길 때까지 반복한다.
로드 밸런싱을 통하여 슬롯의 분배가 정해지면 슬롯 할당 알고리즘을 사용하여 슬롯을 할당하고 패킷을 전송한다.
Local voting 알고리즘은 슬롯 교환 과정에서 어떤 노드들은 이웃 노드들에게 자신의 슬롯을 양보하여 부하를 semi-equal 하도록 자원을 재할당하여 전체적인 네트워크 성능면에서 뛰어나다. 하지만, 각 노드는 FIFO(First In First Out) 방식의 single 큐로 구성되기에 실시간성 및 높은 우선순위 특성을 갖는 패킷을 위한 슬롯이 양도되는 상황도 발생한다.
도 2는 일 실시예에 따른 애드혹 네트워크 환경을 나타내는 도면이고, 도 3은 일 실시예에 따른 애드혹 네트워크에서 노드 내부 슬롯 재할당을 설명하기 위한 도면이다.
도 2 및 도 3을 참조하면, 무선 자원 할당 방법은 가중치를 고려하는데, 패킷의 중요도를 가중치로 수치화하고, 이에 따라 중요도가 다른 패킷의 처리량과 지연을 유연하게 조절하는 분산 노드 스케줄링 방법에 관한 것이다.
무선 자원 할당 방법은 절대적인 우선순위 대신 큐에 할당된 가중치를 고려하므로 상대적인 가중치를 고려한 유연한 스케줄링을 수행하는 것으로, 노드의 내부 슬롯 재할당 방법에 관한 것이다. 무선 자원 할당 방법은 노드의 내부 슬롯 재할당(Intra-node slot reallocation) 알고리즘 통해 중요도가 다른 패킷들 사이에 할당할 슬롯 수를 조절하여 트래픽 부하의 공정성을 높일 수 있다.
애드혹 네트워크에서, 각 노드는 패킷의 중요도에 기초하여 구분되는 복수의 큐를 포함할 수 있다. 패킷은 중요도에 기초하여 중요도가 높은 패킷 및 중요도가 낮은 패킷으로 구분되어 큐에 보관될 수 있다.
Figure 112020117106866-pat00010
은 indicator
Figure 112020117106866-pat00011
에 따라
Figure 112020117106866-pat00012
와
Figure 112020117106866-pat00013
을 각각 의미할 수 있다.
Figure 112020117106866-pat00014
은 중요도가 높은 패킷을 보관하는 큐를 의미하고,
Figure 112020117106866-pat00015
은 중요도가 낮은 패킷을 보관하는 큐를 의미할 수 있다.
프레임 시간 t에서 노드 i의
Figure 112020117106866-pat00016
가 보관하고 있는 모든 패킷을 전송하는데 필요한 슬롯 수를 전송 슬롯 수
Figure 112020117106866-pat00017
라고 하고, 패킷 전송을 위해 큐 별로 할당 받은 슬롯의 수를 할당 슬롯 수
Figure 112020117106866-pat00018
로 표기할 수 있다. 패킷의 사이즈와 슬롯의 사이즈가 같다고 가정하면
Figure 112020117106866-pat00019
는
Figure 112020117106866-pat00020
에 쌓여 있는 패킷의 수와 동일하다. 각 노드의 큐에 대한 부하는 전송 슬롯 수
Figure 112020117106866-pat00021
와 할당 슬롯 수
Figure 112020117106866-pat00022
의 비율일 수 있다.
Figure 112020117106866-pat00023
는 부하의 역수로
Figure 112020117106866-pat00024
에 대한 부하의 역수(inverse load)이며
Figure 112020117106866-pat00025
로 표현 가능할 수 있다.
내부 슬롯 재할당 방법은 부하의 역수(inverse-load)인
Figure 112020117106866-pat00026
를 이용하여 계산되는 자기 공정성(self-fairness) 값을 이용할 수 있다. 부하의 역수(inverse-load)인
Figure 112020117106866-pat00027
를 자기 공정성(self-fairness) 값의 계산을 위한 성분(또는 자원)으로 사용하는 것이다.
내부 슬롯 재할당 방법은 노드 i의
Figure 112020117106866-pat00028
와
Figure 112020117106866-pat00029
에 할당된 슬롯을 조절하기 위하여 자기 공정성(self-fairness) 지표, 즉 자기 공정성 값을 사용하는 것이다. 자기 공정성(self-fairness)은 가중치가 서로 다른 노드들에 대한 공정성(fairness) 값을 구하는 측정 방법으로 전체 네트워크의 노드들 중에서 특정 노드가 할당 받은 "자원, 즉 슬롯"이 가중치에 비해 얼마나 공정(fair)한지 나타내는 지표이다. 내부 슬롯 재할당 방법은 부하의 역수(inverse-load)인
Figure 112020117106866-pat00030
를 자기 공정성(self-fairness) 값의 계산을 위한 성분(또는 자원)으로 사용할 수 있다.
자기 공정성(self-fairness) 값은 각 노드가 보유하고 있는 2개의 서로 다른 큐에 적용될 수 있다. 각 노드는
Figure 112020117106866-pat00031
와
Figure 112020117106866-pat00032
에 대한 두 개의 자기 공정성(self-fairness) 값들을 갖을 수 있다. 각 노드의
Figure 112020117106866-pat00033
와
Figure 112020117106866-pat00034
에 대한 자기 공정성 값은 전체 네트워크의 노드들 중에서 해당 노드의 특정 큐가 할당 받은 슬롯이 특정 큐의 가중치에 비해 얼마나 공정한지 나타내는 값을 의미하는 것일 수 있다.
각 노드의
Figure 112020117106866-pat00035
와
Figure 112020117106866-pat00036
에 대한 자기 공정성 값은 전체 네트워크 내 인접한 이웃 노드들에 할당된 슬롯의 수와 해당 노드의 특정 큐에 할당된 슬롯의 수의 비율, 및 이웃 노드들의 큐들에 할당된 가중치의 합과 해당 노드의 특정 큐의 가중치의 비율에 기초하여 계산될 수 있다. 노드 i의
Figure 112020117106866-pat00037
에 대한 자기 공정성(self-fairness) 값을
Figure 112020117106866-pat00038
로 표현하며 계산식은 수학식 1과 같을 수 있다.
Figure 112020117106866-pat00039
Figure 112020117106866-pat00040
는 노드 i의
Figure 112020117106866-pat00041
에 할당된 슬롯(또는 자원)의 수와 1-홉 인접한 이웃 노드들의
Figure 112020117106866-pat00042
및
Figure 112020117106866-pat00043
에 할당된 슬롯 수의 합의 비율일 수 있다.
Figure 112020117106866-pat00044
는 노드 i의 1-홉 인접한 이웃 노드 집합을 의미하며,
Figure 112020117106866-pat00045
는 노드 i의
Figure 112020117106866-pat00046
에 할당된 가중치를 의미할 수 있다.
Figure 112020117106866-pat00047
는 1-홉 인접한 이웃 노드들의 가중치 합을 의미할 수 있다.
가중치 대비 슬롯(또는 자원)을 공정하게 할당하기 위해 가중치가 높은 경우 더 많은 슬롯을 할당하여 부하의 역수(inverse-load)를 높여 부하는 낮출 수 있다. 각 노드의
Figure 112020117106866-pat00048
에 대한 가중치를
Figure 112020117106866-pat00049
로 설정, 예를 들어, 중요도가 높은 패킷을 보관하는 큐
Figure 112020117106866-pat00050
의 가중치를 중요도가 낮은 패킷을 보관하는 큐
Figure 112020117106866-pat00051
의 가중치보다 높게 설정함으로써 중요도가 높은 패킷이 더 많은 슬롯을 할당 받도록 할 수 있다. 즉,
Figure 112020117106866-pat00052
는 노드 i의
Figure 112020117106866-pat00053
가 가중치 대비 부하가 높고 낮음을 판단할 수 있도록 수치화한 값일 수 있으며, 이 값은 노드에서 서로 다른 가중치가 할당된 내부 큐 사이의 슬롯 재할당을 위해 사용될 수 있다.
각 큐에 대한
Figure 112020117106866-pat00054
의 값이 1인 경우 가장 공정(fair)한 상태로 노드 i의
Figure 112020117106866-pat00055
와
Figure 112020117106866-pat00056
에 가중치만큼의 슬롯이 공정하게 할당되었음을 의미한다.
Figure 112020117106866-pat00057
이기 때문에 가중치 대비 할당 받은 슬롯이 적은 경우
Figure 112020117106866-pat00058
인 값을 갖을 수 있다. 이는 해당 큐가 슬롯을 양도 받아야 하는 것을 의미한다. 반대의 경우로, 가중치 대비 할당 받은 슬롯이 많은 경우
Figure 112020117106866-pat00059
인 값을 가지며 해당 큐가 슬롯을 양도해야 함을 뜻한다. 해당 큐가 슬롯을 양도받을 경우
Figure 112020117106866-pat00060
와
Figure 112020117106866-pat00061
값이 증가하여, 해당 큐의
Figure 112020117106866-pat00062
값은 감소한다. 반대로, 해당 큐가 슬롯을 양도할 경우, 해당 큐의
Figure 112020117106866-pat00063
는 증가한다.
도 4는 일 실시예에 따른 노드의 내부 슬롯 재할당 알고리즘을 나타낸다.
노드는
Figure 112020117106866-pat00064
와
Figure 112020117106866-pat00065
를 계산할 수 있다. 노드는
Figure 112020117106866-pat00066
와
Figure 112020117106866-pat00067
를 최대한 1에 가까운 수로 만들어 가중치 대비 슬롯이 공정하게 할당되도록 슬롯을 재할당할 수 있다. 노드의 내부 슬롯 재할당 알고리즘은
Figure 112020117106866-pat00068
일 때
Figure 112020117106866-pat00069
에 할당된 슬롯을
Figure 112020117106866-pat00070
에 양도하는데,
Figure 112020117106866-pat00071
와
Figure 112020117106866-pat00072
를 최대한 1에 가까운 수로 만들어 가중치 대비 슬롯이 공정하게 할당되도록 슬롯을 재할당하는 것이다.
Figure 112020117106866-pat00073
와
Figure 112020117106866-pat00074
를 최대한 1에 가까운 수로 만들어 가중치 대비 슬롯이 공정하게 할당되도록 슬롯을 재할당하는 과정에서, 내부 슬롯 재할당 알고리즘은
Figure 112020117106866-pat00075
와
Figure 112020117106866-pat00076
를 이용할 수 있다.
Figure 112020117106866-pat00077
와
Figure 112020117106866-pat00078
는 슬롯이 재할당된 상황을 가정한 예상 자기 공정성(self-fairness) 값일 수 있다. 이는
Figure 112020117106866-pat00079
에 할당된 슬롯을
Figure 112020117106866-pat00080
에 양도한 상황을 가정한 것으로
Figure 112020117106866-pat00081
은
Figure 112020117106866-pat00082
로
Figure 112020117106866-pat00083
은
Figure 112020117106866-pat00084
을 대입하여 계산할 수 있다. 노드는 슬롯 양도 시 변경될 할당 슬롯 수
Figure 112020117106866-pat00085
와
Figure 112020117106866-pat00086
값을 해당 프레임이 종료된 이후에 1-홉에 인접한 이웃 노드들에게 전달할 수 있다. 따라서, 프레임 시간 t에서 슬롯 교환이 진행되는 동안에는 노드 자신의 업데이트된 할당 슬롯 수
Figure 112020117106866-pat00087
와
Figure 112020117106866-pat00088
값만 이용하여
Figure 112020117106866-pat00089
를 계산하며 슬롯을 교환 후 다음 프레임에서 이웃 노드들의 정보를 통해 자기 공정성(self-fairness) 값을 업데이트 시킬 수 있다. 이후, 노드는 다음 프레임에서 갱신된 이웃 노드 정보를 통해 자기 공정성(self-fairness) 값을 계산할 수 있다.
Figure 112020117106866-pat00090
가 1일 때
Figure 112020117106866-pat00091
이 슬롯을 양도한다면
Figure 112020117106866-pat00092
은 0이 될 것이다. 이 경우
Figure 112020117106866-pat00093
의 값을 0이 되며
Figure 112020117106866-pat00094
는 무한대로 된다. 이를 방지하기 위해
Figure 112020117106866-pat00095
가 0일 때, 0보다 작은 최소 디폴트(minimum default) 값을
Figure 112020117106866-pat00096
로 설정한다.
내부 슬롯 재할당 알고리즘은 매 프레임마다 더 이상의 자기 공정성(self-fairness) 향상이 없을 때까지 수행될 수 있다. 자기 공정성(Self-fairness) 값은 1일 때 가장 공정(fair)하다. 이를 위해, 가장 fair한
Figure 112020117106866-pat00097
인 경우와 현재 자기 공정성 값 쌍
Figure 112020117106866-pat00098
사이의 거리를 유클리드 놈으로 계산하여 자기 공정성(self-fairness) 향상을 위한 지표로 활용할 수 있다. 이는 다음의 수학식 2와 같을 수 있다.
Figure 112020117106866-pat00099
노드는 슬롯을 양도했을 때의 예상 자기 공정상 값의 쌍
Figure 112020117106866-pat00100
의 유클리드 놈인
Figure 112020117106866-pat00101
을 현재 자기 공정성 값의 쌍
Figure 112020117106866-pat00102
의 유클리드 놈인
Figure 112020117106866-pat00103
과 비교할 수 있다.
Figure 112020117106866-pat00104
인 경우
Figure 112020117106866-pat00105
는
Figure 112020117106866-pat00106
로부터 슬롯을 양도 받고
Figure 112020117106866-pat00107
와
Figure 112020117106866-pat00108
를 업데이트할 수 있다. 슬롯의 재할당 과정은 노드 i의 내부의 과정이기에 2-hop 이웃 노드와 충돌을 고려할 필요가 없다.
Figure 112020117106866-pat00109
인 경우는 위에서 설명한 알고리즘과 매우 유사지만
Figure 112020117106866-pat00110
,
Figure 112020117106866-pat00111
계산 시
Figure 112020117106866-pat00112
,
Figure 112020117106866-pat00113
를 통해 계산할 수 있다. 또한, 슬롯 양도 조건 중 하나인
Figure 112020117106866-pat00114
대신
Figure 112020117106866-pat00115
을 사용할 수 있다. 이는
Figure 112020117106866-pat00116
일 때 공정성(fairness)의 향상을 위해
Figure 112020117106866-pat00117
가
Figure 112020117106866-pat00118
에 모든 슬롯을 양도하여
Figure 112020117106866-pat00119
이 0이 되는 상황을 방지할 수 있다. 즉,
Figure 112020117106866-pat00120
은 어느 상황에서 든 최소 1개의 이상을 유지하도록 한다.
도 2 내지 도 4를 참조하여 상술한 바와 같이, 다양한 실시예에 따른 내부 슬롯 재할당 방법에 따르면, 각 노드는 큐별로 가중치를 설정하여 중요도가 다른 패킷 전송을 위해 할당되는 시간 슬롯을 유연하게 조절할 수 있다. 가중치 설정에 맞는 슬롯 조정을 위해, 각 노드는 두 개의 큐에 대한 자기 공정성 값을 계산할 수 있다. 자기 공정성 값은 부하의 역수로 계산하기에 가중치 요인과 트래픽 부하에 따라 중요도가 다른 데이터를 위한 시간 슬롯 할당을 유연하게 조절할 수 있다.
즉, 각 노드에서, 중요도가 낮은 데이터의 처리량, 지연, 공정성 측면에서 성능 향상을 보일 수 있다. 중요 데이터의 가중치가 높게 설정될수록 중요 데이터의 지연은 줄어들고 처리량은 증가할 수 있다. 따라서, 적절한 가중치 요소 설정을 통해 중요 데이터의 서비스 차별화와 성능 향상시킬 수 있다.
도 5는 일 실시예에 따른 노드의 개략적인 블록도이다.
노드(100)는 메모리(110) 및 프로세서(130)를 포함할 수 있다.
메모리(110)는 프로세서(130)에 의해 실행가능한 인스트럭션들(또는 프로그램)을 저장할 수 있다. 예를 들어, 인스트럭션들은 프로세서(130)의 동작 및/또는 프로세서(130)의 각 구성의 동작을 실행하기 위한 인스트럭션들을 포함할 수 있다.
프로세서(130)는 메모리(110)에 저장된 데이터를 처리할 수 있다. 프로세서(130)는 메모리(110)에 저장된 컴퓨터로 읽을 수 있는 코드(예를 들어, 소프트웨어) 및 프로세서(130)에 의해 유발된 인스트럭션(instruction)들을 실행할 수 있다.
프로세서(130)는 목적하는 동작들(desired operations)을 실행시키기 위한 물리적인 구조를 갖는 회로를 가지는 하드웨어로 구현된 데이터 처리 장치일 수 있다. 예를 들어, 목적하는 동작들은 프로그램에 포함된 코드(code) 또는 인스트럭션들(instructions)을 포함할 수 있다.
예를 들어, 하드웨어로 구현된 데이터 처리 장치는 마이크로프로세서(microprocessor), 중앙 처리 장치(central processing unit), 프로세서 코어(processor core), 멀티-코어 프로세서(multi-core processor), 멀티프로세서(multiprocessor), ASIC(Application-Specific Integrated Circuit), FPGA(Field Programmable Gate Array)를 포함할 수 있다.
프로세서(130)는 노드(100)의 전반적인 동작을 제어할 수 있다. 또한, 프로세서(130)는 도 2 내지 도 4에서 일 실시예에 따른 노드 내부 슬롯 재할당 방법을 실질적으로 동일하게 수행할 수 있다. 이에, 프로세서(130)의 상세한 설명은 생략하기로 한다.
이상에서 설명된 실시예들은 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치, 방법 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPGA(field programmable gate array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 소프트웨어 애플리케이션을 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 컨트롤러를 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 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. 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있으며 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.
위에서 설명한 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 또는 복수의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이를 기초로 다양한 기술적 수정 및 변형을 적용할 수 있다. 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 (8)

  1. 노드의 내부 슬롯 재할당 방법에 있어서,
    제1 패킷을 보관하기 위한 제1 큐 및 제2 패킷을 보관하기 위한 제2 큐에 대해 큐가 가중치 대비 부하가 높고 낮음을 판단할 수 있는 자기 공정성 값을 계산하는 단계; 및
    상기 제1 큐의 제1 자기 공정성 값 및 상기 제2 큐의 제2 자기 공정성 값을 이용하여 상기 제1 큐에 할당된 슬롯과 상기 제2 큐에 할당된 슬롯을 조절하여 재할당하는 단계
    를 포함하고,
    상기 부하는 큐가 보관하고 있는 모든 패킷을 전송하는데 필요한 슬롯 수와 할당 받은 슬롯 수의 비율인 것이고,
    상기 계산하는 단계는,
    상기 제1 큐 및 상기 제2 큐의 부하의 역수를 이용하여 상기 제1 큐의 제1 자기 공정성 값 및 상기 제2 큐의 제2 자기 공정성 값을 계산하는 단계
    를 포함하는, 내부 슬롯 재할당 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 제1 패킷은 중요도가 높은 패킷이고, 상기 제2 패킷은 중요도가 낮은 패킷인 것인, 내부 슬롯 재할당 방법.
  3. 삭제
  4. 제1항에 있어서,
    상기 계산하는 단계는,
    전체 네트워크 내 인접한 이웃 노드들에 할당된 슬롯의 수와 상기 노드의 해당 큐에 할당된 슬롯의 수의 비율, 및 상기 이웃 노드들의 큐들에 할당된 가중치의 합과 상기 노드의 해당 큐의 가중치의 비율에 기초하여 상기 제1 큐의 제1 자기 공정성 값 및 상기 제2 큐의 제2 자기 공정성 값을 계산하는 단계
    를 포함하는, 내부 슬롯 재할당 방법.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 이웃 노드들은 1-홉 인접한 이웃 노드들인 것인, 내부 슬롯 재할당 방법.
  6. 제2항에 있어서,
    상기 제1 큐에 대한 가중치는 상기 제2 큐에 대한 가중치보다 더 높게 설정된 것인, 내부 슬롯 재할당 방법.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 내부 슬롯 재할당 방법을 상기 제1 큐의 제1 자기 공정성 값 및 상기 제2 큐의 제2 자기 공정성 값의 향상이 없을 때까지 수행하는 단계
    를 더 포함하는, 내부 슬롯 재할당 방법.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 향상은 상기 제1 큐의 제1 자기 공정성 값 및 상기 제2 큐의 제2 자기 공정성 값의 쌍에 대한 유클리드 놈을 이용하여 판단되는 것인, 내부 슬롯 재할당 방법.
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Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20140036104A (ko) * 2012-09-15 2014-03-25 한국전자통신연구원 공존 관리 시스템에서 페어니스 인덱스를 산출하는 방법 및 페어니스 인덱스를 기반으로 자원을 할당하는 방법
KR20190065399A (ko) * 2016-10-21 2019-06-11 캐논 가부시끼가이샤 무선 네트워크들에서의 다중 사용자 edca 전송 모드에서의 ac들의 향상된 관리

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