KR102648728B1 - 대규모 무선랜의 ap 배치 및 적응형 무선 자원 관리를 위한 장치 및 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 초기 설비 시 반영하지 못한 실제 사용 패턴을 분석 및 활용하여 건물의 특성을 표현하고 이를 기반으로 최적의 AP 위치 선정과 무선 자원의 관리 전략을 수립할 수 있도록 한 대규모 무선랜의 AP 배치 및 적응형 무선 자원 관리를 위한 장치 및 방법에 관한 것으로, 수집한 데이터를 통해 AP의 상태를 표현하는 층 환경 모사를 하는 층 환경 모사부;최초의 AP 배치는 기존 위치로 선정하고, 기존 위치에서 제약 조건을 확인하는 제약 조건 확인부;제약 조건 확인부에서 확인된 조건을 만족하지 못하면 AP를 추가하는 AP 배치 결정부;시간에 따른 STA의 변화 크기를 판단하는 STA 변화 크기 판단부;시간에 따른 STA 변화가 기준 보다 클 경우 무선 자원을 변경하고 그렇지 않으면 원래의 상태를 유지하는 무선 자원 변경 관리부;를 포함하는 것이다.

Description

대규모 무선랜의 AP 배치 및 적응형 무선 자원 관리를 위한 장치 및 방법{System and Method for Managing Adaptive Wireless Resource and AP Placement in Dense WLAN}

본 발명은 무선 자원 관리에 관한 것으로, 구체적으로 초기 설비 시 반영하지 못한 실제 사용 패턴을 분석 및 활용하여 건물의 특성을 표현하고 이를 기반으로 최적의 AP 위치 선정과 무선 자원의 관리 전략을 수립할 수 있도록 한 대규모 무선랜의 AP 배치 및 적응형 무선 자원 관리를 위한 장치 및 방법에 관한 것이다.

스마트폰, 랩탑, 테블릿 PC 등의 모바일 장치의 증가로 인해 IEEE 80211 WLAN 표준을 기반으로 하는 무선 랜(Wireless LAN)을 통한 인터넷 서비스 사용량은 급격하게 증가하고 있다.

이에 따라 빌딩, 사무실, 캠퍼스, 공공기관 등에서는 사용자 편의를 위해 AP(Access Point)를 설치하여 무선 랜서비스를 제공하고 있지만, 무선 신호의 특성상 AP 한 대의 서비스 영역은 셀룰러 망에 비해 상당히 좁으며, 특히 실내에서는 신호 감쇄 등으로 인해 서비스 영역이 더욱 좁아지게 된다.

또한, 각 AP 들이 무분별하게 설치되어 독립적으로 동작하는 경우 상호 간섭으로 인해 기대 성능이 상당히 낮아진다. 또한 독립적으로 설치된 AP 환경에서는 무선 랜에 있어서 주요 이슈 중에 하나인 모바일 스테이션의 끊김없는 핸드오프가 불가능하다.

특히, 최근 스마트폰 등의 무선랜(WLAN)을 지원하는 디바이스의 개수가 증가하고 고용량 콘텐츠에 대한 소비가 증가함에 따라서, 무선랜의 품질 향상에 대한 사용자의 요구가 증가하고 있다.

일반적으로 무선랜 성능 향상을 위해서 시스템 대역폭 증가, 피크 전송 레이트 향상 등의 해결책이 제시되었다. 또한, 다수의 액세스 포인트(AP)가 밀집되고 AP의 커버리지가 중첩되는 환경에서 많은 단말들이 동시에 액세스하는 것을 지원하면서 높은 용량과 높은 레이트의 서비스를 요구하는 사용자의 체감 성능을 높이기 위한 방안들이 제시되고 있다.

AP는 고정 설치되는 사이트(SITE)의 위치에 따라서, 즉, 주변환경적 영향과 건물 등의 구조에 의하여 전파전송중에 직진거리에 의한 감쇠, 반사, 굴절, 회절, 분산(산란) 및 차단되는 등의 영향을 받는다.

따라서, 무선랜에서는 다양한 주변환경을 고려하여, 적정한 위치에 액세스포인트(AP)를 설정하는 것이 매우 중요하다.

이와 같이 무선 LAN의 AP(Access Point) 위치의 최적화 설계는 서비스의 품질 및 비용 절감과 직결되는 중요한 문제이다. 최적의 AP위치를 찾기 위해서는 AP의 위치에 따른 서비스 지역의 전파 강도뿐만 아니라 환경 및 사용자 요구 트래픽에 대한 지역적 특성도 고려되어야 한다.

대규모 무선랜 환경의 초기 설비 단계에서 발생하는 한계는 공간 내 서비스 사용자의 특성을 반영하기 어렵고, 단순히 서비스 음영지역을 최소화하는 목표로 AP를 배치한다.

도 1은 종래 기술의 대규모 무선랜 환경의 초기 설비 단계에서의 AP 배치 구성도이다.

도 1은 실제 공간의 상태를 모르고 단순히 매우 많은 STA들이 존재하는 상황 가정하여 AP를 배치하는 것을 나타낸 것으로, AP들을 배치할 공간에 대한 정보(사람 수, 채널 상태)를 수집하지 않고, 공간에 대한 정보가 없으므로 매우 많은 사람들이 이용하는 상황을 가정하여 최적의 배치 방법을 도출한다.

따라서, 이와 같은 종래 기술은 최초 AP들을 배치하기 위한 방법으로는 적합하나, 건물의 특성을 표현하고 이를 기반으로 최적의 AP 위치 선정과 무선 자원의 관리 전략을 수립하는데는 한계가 있다.

따라서, 초기 설비 시 반영하지 못한 실제 사용 패턴을 분석 및 활용하여 효율적인 무선랜 서비스를 제공할 수 있도록 있도록 하는 새로운 기술의 개발이 요구되고 있다.

대한민국 공개특허 제10-2003-0086366호 대한민국 공개특허 제10-2010-0067517호 대한민국 공개특허 제10-2013-0116529호

본 발명은 종래 기술의 무선 자원 관리 기술의 문제점을 해결하기 위한 것으로, 초기 설비 시 반영하지 못한 실제 사용 패턴을 분석 및 활용하여 건물의 특성을 표현하고 이를 기반으로 최적의 AP 위치 선정과 무선 자원의 관리 전략을 수립할 수 있도록 한 대규모 무선랜의 AP 배치 및 적응형 무선 자원 관리를 위한 장치 및 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.

본 발명은 대규모 무선랜 환경에서 AP의 상태를 수집하여 시뮬레이션을 위한 WiFi 무선 상태 모사 및 802.11ax 기반의 최적의 AP 배치 전략 및 적응형 무선 자원 관리가 가능하도록 한 대규모 무선랜의 AP 배치 및 적응형 무선 자원 관리를 위한 장치 및 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.

본 발명은 WiFi 사용자의 서비스 사용 패턴을 시뮬레이션에 반영하여 자동화된 무선랜 관리 서비스 프레임워크 제시하여 품질 저하 지역의 AP 재배치, 채널 할당 및 송수신 파워 조절 최적화가 효율적으로 이루어지도록 한 대규모 무선랜의 AP 배치 및 적응형 무선 자원 관리를 위한 장치 및 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.

본 발명은 AP 상태 정보를 수집하여 관리 대상의 공간에 무선 상태를 반영하고, 시간에 따라 변화하는 공간의 특성(장비 수, 채널 점유 등)을 고려한 자원 관리를 통하여 기존 AP가 배치된 환경에서의 무선랜의 성능을 효율적으로 개선할 수 있도록 한 대규모 무선랜의 AP 배치 및 적응형 무선 자원 관리를 위한 장치 및 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.

본 발명의 다른 목적들은 이상에서 언급한 목적으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 목적들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 대규모 무선랜의 AP 배치 및 적응형 무선 자원 관리를 위한 장치는 수집한 데이터를 통해 AP의 상태를 표현하는 층 환경 모사를 하는 층 환경 모사부;최초의 AP 배치는 기존 위치로 선정하고, 기존 위치에서 제약 조건을 확인하는 제약 조건 확인부;제약 조건 확인부에서 확인된 조건을 만족하지 못하면 AP를 추가하는 AP 배치 결정부;시간에 따른 STA의 변화 크기를 판단하는 STA 변화 크기 판단부;시간에 따른 STA 변화가 기준 보다 클 경우 무선 자원을 변경하고 그렇지 않으면 원래의 상태를 유지하는 무선 자원 변경 관리부;를 포함하는 것을 특징으로 한다.

여기서, AP 배치 결정부는, 조건을 만족하지 못하면 관리 공간을 그리드로 나누고, 그리드 내 STA의 밀도가 가장 높은 그리드에 AP를 추가하는 것을 특징으로 한다.

그리고 AP 배치 결정부는, 제약 조건을 만족할 때까지 AP를 추가하기 위하여 위치를 결정하고, 관리 공간에 장비 수가 가장 많은 상황을 만족하는 AP의 위치를 결정하는 것을 특징으로 한다.

그리고 층 환경 모사부는, 단위 시간 동안 사용한 채널을 의미하는 사용 채널 항목, 단위 시간 동안 채널이 점유한 비율인 채널 이용률 항목, 단위 시간 동안 연결된 가장 많이 연결된 장비 수인 최대 연결 장비 수 항목의 데이터를 설정 단위로 AP에서 2.4와 5GHz 대역 모두를 수집하는 데이터 준비부를 포함하는 것을 특징으로 한다.

그리고 층 환경 모사부는, 한 AP의 연결 장비 수는 두 대역(2.4, 5GHz)의 값을 평균하여 합하고, AP들이 사용한 채널들의 비율과 이용률에 대해 매트릭스를 유지하는 데이터 표현부를 포함하는 것을 특징으로 한다.

그리고 층 환경 모사부는, AP가 사용한 채널의 종류만큼 Unmanaged AP를 생성하고, 각 Unmanaged AP들은 사용한 채널을 겹치지 않게 할당 받고, 각 AP들은 할당 받은 채널에 이용률 만큼의 트래픽을 생성하고, 연결 장비 수의 STA를 AP 커버리지 범위 내 임의로 배치하여 연결 장비 수 모사를 하는 AP 상태 모사부를 포함하는 것을 특징으로 한다.

다른 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 대규모 무선랜의 AP 배치 및 적응형 무선 자원 관리를 위한 방법은 수집한 데이터를 통해 AP의 상태를 표현하는 층 환경 모사를 하는 층 환경 모사 단계;최초의 AP 배치는 기존 위치로 선정하고, 기존 위치에서 제약 조건을 확인하는 제약 조건 확인 단계;제약 조건 확인 단계에서 확인된 조건을 만족하지 못하면 AP를 추가하는 AP 배치 결정 단계;시간에 따른 STA의 변화 크기를 판단하는 STA 변화 크기 판단 단계;시간에 따른 STA 변화가 기준 보다 클 경우 무선 자원을 변경하고 그렇지 않으면 원래의 상태를 유지하는 무선 자원 변경 관리 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.

이상에서 설명한 바와 같은 본 발명에 따른 대규모 무선랜의 AP 배치 및 적응형 무선 자원 관리를 위한 장치 및 방법은 다음과 같은 효과가 있다.

첫째, 초기 설비 시 반영하지 못한 실제 사용 패턴을 분석 및 활용하여 건물의 특성을 표현하고 이를 기반으로 최적의 AP 위치 선정과 무선 자원의 관리 전략을 수립할 수 있도록 한다.

둘째, 대규모 무선랜 환경에서 AP의 상태를 수집하여 시뮬레이션을 위한 WiFi 무선 상태 모사 및 802.11ax 기반의 최적의 AP 배치 전략 및 적응형 무선 자원 관리가 가능하도록 한다.

셋째, WiFi 사용자의 서비스 사용 패턴을 시뮬레이션에 반영하여 자동화된 무선랜 관리 서비스 프레임워크 제시하여 품질 저하 지역의 AP 재배치, 채널 할당 및 송수신 파워 조절 최적화가 효율적으로 이루어지도록 한다.

넷째, AP 상태 정보를 수집하여 관리 대상의 공간에 무선 상태를 반영하고, 시간에 따라 변화하는 공간의 특성(장비 수, 채널 점유 등)을 고려한 자원 관리를 통하여 기존 AP가 배치된 환경에서의 무선랜의 성능을 효율적으로 개선할 수 있도록 한다.

도 1은 종래 기술의 대규모 무선랜 환경의 초기 설비 단계에서의 AP 배치 구성도
도 2는 본 발명에 따른 대규모 무선랜의 AP 배치 및 적응형 무선 자원 관리를 위한 특징을 나타낸 구성도
도 3은 본 발명에 따른 대규모 무선랜의 AP 배치 및 적응형 무선 자원 관리를 위한 장치의 구성 블록도
도 4는 층 환경 모사부의 상세 구성도
도 5는 본 발명에 따른 대규모 무선랜의 AP 배치 및 적응형 무선 자원 관리를 위한 방법을 나타낸 플로우 차트
도 6a와 도 6b는 층 환경 모사 과정의 데이터 표현을 나타낸 구성도
도 7은 AP 상태 모사 과정의 일 예를 나타낸 구성도
도 8은 제약 조건 및 AP 추가 배치를 위한 알고리듬
도 9는 커버리지 계산 설명을 위한 구성도
도 10은 시간에 따른 사용자 수 변화를 고려한 무선 자원 추가 변경 구간의 일 예를 나타낸 그래프

이하, 본 발명에 따른 대규모 무선랜의 AP 배치 및 적응형 무선 자원 관리를 위한 장치 및 방법의 바람직한 실시 예에 관하여 상세히 설명하면 다음과 같다.

본 발명에 따른 대규모 무선랜의 AP 배치 및 적응형 무선 자원 관리를 위한 장치 및 방법의 특징 및 이점들은 이하에서의 각 실시 예에 대한 상세한 설명을 통해 명백해질 것이다.

도 2는 본 발명에 따른 대규모 무선랜의 AP 배치 및 적응형 무선 자원 관리를 위한 특징을 나타낸 구성도이다.

본 발명에 따른 대규모 무선랜의 AP 배치 및 적응형 무선 자원 관리를 위한 장치 및 방법은 초기 설비 시 반영하지 못한 실제 사용 패턴을 분석 및 활용하여 건물의 특성을 표현하고 이를 기반으로 최적의 AP 위치 선정과 무선 자원의 관리 전략을 수립할 수 있도록 한 것이다.

이를 위하여, 본 발명은 대규모 무선랜 환경에서 AP의 상태를 수집하여 시뮬레이션을 위한 WiFi 무선 상태 모사 및 802.11ax 기반의 최적의 AP 배치 전략 및 적응형 무선 자원 관리가 가능하도록 하는 구성을 포함할 수 있다.

본 발명은 WiFi 사용자의 서비스 사용 패턴을 시뮬레이션에 반영하여 자동화된 무선랜 관리 서비스 프레임워크 제시하여 품질 저하 지역의 AP 재배치, 채널 할당 및 송수신 파워 조절 최적화가 효율적으로 이루어지도록 하는 구성을 포함할 수 있다.

본 발명은 AP 상태 정보를 수집하여 관리 대상의 공간에 무선 상태를 반영하고, 시간에 따라 변화하는 공간의 특성(장비 수, 채널 점유 등)을 고려한 자원 관리를 통하여 기존 AP가 배치된 환경에서의 무선랜의 성능을 개선할 수 있도록 하는 구성을 포함할 수 있다.

도 2에서와 같이, 주기적으로 측정한 대규모 무선랜 환경의 데이터를 활용하여 초기 설비시에 반영하지 못한 실제 사용 패턴을 분석 및 활용하고, 수집한 데이터를 통해 건물의 특성을 표현하고 이를 기반으로 최적의 AP 위치 선정과 무선 자원의 관리 전략을 수립할 수 있도록 한다.

도 3은 본 발명에 따른 대규모 무선랜의 AP 배치 및 적응형 무선 자원 관리를 위한 장치의 구성 블록도이다.

본 발명에 따른 대규모 무선랜의 AP 배치 및 적응형 무선 자원 관리를 위한 장치는 도 3에서와 같이, 수집한 데이터를 통해 AP의 상태를 표현하는 층 환경 모사를 하는 층 환경 모사부(10)와, 최초의 AP 배치는 기존 위치로 선정하고, 기존 위치에서 제약 조건을 확인하는 제약 조건 확인부(20)와, 제약 조건 확인부(20)에서 확인된 조건을 만족하지 못하면 AP를 추가하는 AP 배치 결정부(30)와, 시간에 따른 STA의 변화 크기를 판단하는 STA 변화 크기 판단부(40)와, 시간에 따른 STA 변화가 기준 보다 클 경우 무선 자원을 변경하고 그렇지 않으면 원래의 상태를 유지하는 무선 자원 변경 관리부(50)를 포함한다.

여기서, AP 배치 결정부(30)는 조건을 만족하지 못하면 관리 공간을 그리드로 나누고, 그리드 내 STA의 밀도가 가장 높은 그리드에 AP를 추가한다.

그리고 AP 배치 결정부(30)는 제약 조건을 만족할 때까지 AP를 추가하기 위하여 위치를 결정하고, 관리 공간에 장비 수가 가장 많은 상황을 만족하는 AP의 위치를 결정한다.

그리고 층 환경 모사부(10)의 상세 구성은 다음과 같다.

도 4는 층 환경 모사부의 상세 구성도이다.

층 환경 모사부(10)는 단위 시간 동안 사용한 채널을 의미하는 사용 채널 항목, 단위 시간 동안 채널이 점유한 비율인 채널 이용률 항목, 단위 시간 동안 연결된 가장 많이 연결된 장비 수인 최대 연결 장비 수 항목의 데이터를 1시간 단위로 AP에서 2.4와 5GHz 대역 모두를 수집하는 데이터 준비부(11)와, 한 AP의 연결 장비 수는 두 대역(2.4, 5GHz)의 값을 평균하여 합하고, AP들이 사용한 채널들의 비율과 이용률에 대해 매트릭스를 유지하는 데이터 표현부(12)와, AP가 사용한 채널의 종류만큼 Unmanaged AP를 생성하고, 각 Unmanaged AP들은 사용한 채널을 겹치지 않게 할당 받고, 각 AP들은 할당 받은 채널에 이용률 만큼의 트래픽을 생성하고, 연결 장비 수의 STA를 AP 커버리지 범위 내 임의로 배치하여 연결 장비 수 모사를 하는 AP 상태 모사부(13)를 포함한다.

본 발명에 따른 대규모 무선랜의 AP 배치 및 적응형 무선 자원 관리를 위한 방법을 구체적으로 설명하면 다음과 같다.

도 5는 본 발명에 따른 대규모 무선랜의 AP 배치 및 적응형 무선 자원 관리를 위한 방법을 나타낸 플로우 차트이다.

먼저, 수집한 데이터를 통해 AP의 상태를 표현하는 층 환경 모사를 한다.(S501)

모사한 층 환경은 연결 장비 수가 가장 많은 시간으로 선정한다.

이어, 최초의 AP 배치는 기존 위치로 선정한다.(S502)

기존 위치에서 제약 조건을 체크할 때(S503), 조건을 만족하지 못하면 AP를 추가한다.(S504)

추가할 AP는 관리 공간을 그리드로 나누고, 그리드 내 STA의 밀도가 가장 높은 그리드에 추가한다.

제약 조건을 만족할 때까지 AP를 추가하여 위치를 결정한다. 이와 같은 과정으로 관리 공간에 장비 수가 가장 많은 상황을 만족하는 AP의 위치를 결정한다.

다음으로 시간에 따른 STA의 변화 크기를 판단한다.(S50)

시간에 따른 STA 변화가 기준 보다 클 경우 무선 자원을 변경하고 그렇지 않으면 원래의 상태를 유지한다.(S507)

S508 단계에 의한 시뮬레이션 결과는 무선 자원 설정과 STA들의 처리율이다.

본 발명에서 관리가 필요한 공간을 모사하고 해당 공간에 필요한 최소한의 AP를 선정한다.

AP의 개수가 너무 적으면 무선랜 품질에 저하가 발생하고, 반대로 개수가 너무 많으면 AP간의 간섭 또한 높아져 오히려 품질 개선에 방해가 된다.

이를 최적화하기 위해서는 최소 AP의 개수를 찾는 것이다. AP의 개수가 적어지면 발생하는 무선랜 품질의 저하를 방지하기 위해 아래 3가지 제약 조건이 존재한다.

제약 조건은 수학식 1에서와 같이 정의될 수 있다.

C1 : 모든 STA들은 AP들에 연결되어 있어야 한다.

C2 : 모든 STA들은 처리율 를 보장한다.

C3 : AP들의 커버리지는 % 이상이다

그리고 층 환경 모사를 위한 데이터 준비 단계를 구체적으로 설명하면 다음과 같다.

표 1은 층 환경 모사를 위한 데이터들의 일 예를 나타내 것이다.

데이터는 1시간 단위로 AP에서 2.4와 5GHz 대역 모두를 수집한다. 수집하는 속성들은 다음과 같다.

사용 채널은 단위 시간 동안 사용한 채널을 의미하고, 채널 이용률은 단위 시간 동안 채널이 점유한 비율, 최대 연결 장비 수는 단위 시간 동안 연결된 가장 많이 연결된 장비 수를 나타낸다.

그리고 수집 데이터가 배열인 이유는 샘플링 시점 에 데이터 수집이 여러 번 발생할 수 있기 때문이다. 샘플링 인덱스는 0시부터 23시까지 24개의 인덱스가 존재한다.

예를 들어, 30일동안 데이터를 수집할 때, 데이터 배열의 길이는 30이다.

그리고 층 환경 모사를 위한 데이터 표현 단계를 구체적으로 설명하면 다음과 같다.

표 2는 층 환경 모사를 위한 데이터 표현 단계에서의 심볼 및 수식을 정의한 것이다.

도 6a와 도 6b는 층 환경 모사 과정의 데이터 표현을 나타낸 구성도이다.

한 AP의 연결 장비 수는 두 대역(2.4, 5GHz)의 값을 평균하여 합한다. 두 대역에 연결된 장비 수를 합하는 이유는 STA 및 AP들은 802.11n 이상의 장비들이며 두 대역 모두 사용할 수 있다는 가정을 전제하기 때문이다.

또한 무선랜 서비스 컨트롤러는 연결된 STA들의 대역을 수정할 수 있다고 가정한다.

AP들이 사용한 채널들의 비율과 이용률에 대해 매트릭스를 유지한다.

채널 이용률은 해당 AP가 무선 자원을 사용한 것 외에 관리 대상이 아닌 AP들이 해당 무선 자원을 사용하는 정보 또한 포함하고 있다.

그리고 층 환경 모사를 위한 AP 상태 모사를 구체적으로 설명하면 다음과 같다.

도 7은 AP 상태 모사 과정의 일 예를 나타낸 구성도이다.

채널 상태 모사는 AP가 사용한 채널의 종류만큼 Unmanaged AP를 생성한다.

각 Unmanaged AP들은 사용한 채널을 겹치지 않게 할당 받는다.

각 AP들은 할당 받은 채널에 이용률 만큼의 트래픽을 생성한다.

연결 장비 수 모사는 연결 장비 수 의 STA를 AP 커버리지 범위 내 임의로 배치한다.

도 8은 제약 조건 및 AP 추가 배치를 위한 알고리듬이다.

제약 조건은 AP를 배치한 뒤 수행하는 알고리즘이다. 제약 조건들을 만족하지 못할 경우 AP의 추가 배치가 수행되어야 한다.

도 9는 커버리지 계산 설명을 위한 구성도이다.

하나의 AP의 커버리지는 경로 손실 모델을 기반으로 수신 가능한 최대 거리로 정의한다.

수신 감도(Received Signal Strength)는 수학식 2에서와 같이, AP i의 송신 파워 , 송수신 안테나 이득 그리고 경로 손실 를 이용해 정의한다.

경로 손실 모델은 Scott Model을 참고한다.

참고 거리에 대한 경로 손실 는 일반적으로 1m로 설정한다.

여기서, 는 경로 손실 지수, 는 섀도 페이딩(Shadow Fading) 에 대한 표준 편차이다.

수신 감도 RSS는 최소 민감도(minimum sensitivity)를 대입하여 최소 거리를 계산한다.

도 10은 시간에 따른 사용자 수 변화를 고려한 무선 자원 추가 변경 구간의 일 예를 나타낸 그래프이다.

모사한 환경은 시간에 따라 사용자의 수가 변화한다.

사용자의 수가 변화하는 상황에서 동일한 채널을 사용하는 것은 높은 품질의 네트워크를 제공하지 못할 수 있다.

예를 들어, 사용자의 수가 매우 많은 경우 채널의 할당은 각 채널들을 겹치지 않게 사용하는 것이 네트워크의 품질을 향상시킬 수 있다.

이와 다르게 사용자의 수가 적은 경우 채널의 할당은 본딩 등을 통해 동시에 많은 데이터를 전송하는 것이 네트워크의 품질을 향상시킬 수 있다.

무선 자원 추가 변경은 매 시간 사이의 사용자 수 변화를 관찰하고 변화가 큰 두 지점에서 무선 자원을 변경하는 것이다.

사용자 수 변화 는 다음과 같이 정의한다.

사용자 수 변화가 평균 사용자 수 변화보다 보다 큰 시점들에서 무선 자원 변경을 수행한다.

채널 할당과 송수신 파워 조절은 기존 방법과 동일하게 수행한다.

그리고 처리율 계산은 다음과 같다.

채널 할당은 본딩의 여유를 두기 위해 채널간에 거리가 먼 순서대로 배치한다.

STA들의 처리율 계산은 AP들이 배치되고 그 AP들에 채널이 분배 되었을 때 수행한다.

먼저 AP와 STA간의 연결을 수행하고 연결된 STA들에 RU을 할당한다. 이 STA들은 전송 속도와 처리율을 계산한다.

STA-AP Association에서, AP 연결 장비 수 결정은 모든 스테이션은 통신 가능 범위의 AP들 중 연결 장비 수가 가장 적은 AP에 연결된다.

같은 연결 장비 수의 AP가 있다면 더 가까운 거리의 AP와 연결된다.

연결 장비의 채널 분배는 2.4Ghz와 5GHz의 (대역폭) × (1-채널 이용률)의 비율로 총 연결 장비 수를 분배한다.

그리고 RU Assignment에서, 최대 연결 인원 수 = 26-tone RU의 최대 수 × 공간 스트림(Spatial Stream)이고, 를로 나누어 몫과 나머지를 구한다. STA들은 (몫+1) 개의 그룹으로 나눠 통신을 수행한다.

이상에서 설명한 본 발명에 따른 대규모 무선랜의 AP 배치 및 적응형 무선 자원 관리를 위한 장치 및 방법은 초기 설비 시 반영하지 못한 실제 사용 패턴을 분석 및 활용하여 건물의 특성을 표현하고 이를 기반으로 최적의 AP 위치 선정과 무선 자원의 관리 전략을 수립할 수 있도록 한 것이다.

이와 같은 본 발명은 대규모 무선랜 환경에서 AP의 상태를 수집하여 시뮬레이션을 위한 WiFi 무선 상태 모사 및 802.11ax 기반의 최적의 AP 배치 전략 및 적응형 무선 자원 관리가 가능하도록 한다.

이상에서의 설명에서와 같이 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 본 발명이 구현되어 있음을 이해할 수 있을 것이다.

그러므로 명시된 실시 예들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 하고, 본 발명의 범위는 전술한 설명이 아니라 특허청구 범위에 나타나 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함된 것으로 해석되어야 할 것이다.

10. 층 환경 모사부 20. 제약 조건 확인부
30. AP 배치 결정부 40. STA 변화 크기 판단부
50. 무선 자원 변경 관리부

Claims (15)

1. 수집한 데이터를 통해 AP의 상태를 표현하는 층 환경 모사를 하는 층 환경 모사부;
   최초의 AP 배치는 기존 위치로 선정하고, 기존 위치에서 제약 조건을 확인하는 제약 조건 확인부;
   제약 조건 확인부에서 확인된 조건을 만족하지 못하면 AP를 추가하는 AP 배치 결정부;
   시간에 따른 STA의 변화 크기를 판단하는 STA 변화 크기 판단부;
   시간에 따른 STA 변화가 기준 보다 클 경우 무선 자원을 변경하고 그렇지 않으면 원래의 상태를 유지하는 무선 자원 변경 관리부;를 포함하고,
   하나의 AP의 커버리지는 경로 손실 모델을 기반으로 수신 가능한 최대 거리로 정의하고, 수신 감도(Received Signal Strength)는으로 정의하고, AP i의 송신 파워 , 송수신 안테나 이득 ,경로 손실 이고,
   경로 손실은, 으로 정의하고, 는 참고 거리에 대한 경로 손실, 는 경로 손실 지수, 는 섀도 페이딩(Shadow Fading) 에 대한 표준 편차인 것을 특징으로 하는 대규모 무선랜의 AP 배치 및 적응형 무선 자원 관리를 위한 장치.
2. 제 1 항에 있어서, AP 배치 결정부는,
   조건을 만족하지 못하면 관리 공간을 그리드로 나누고, 그리드 내 STA의 밀도가 가장 높은 그리드에 AP를 추가하는 것을 특징으로 하는 대규모 무선랜의 AP 배치 및 적응형 무선 자원 관리를 위한 장치.
3. 제 1 항에 있어서, AP 배치 결정부는,
   제약 조건을 만족할 때까지 AP를 추가하기 위하여 위치를 결정하고, 관리 공간에 장비 수가 가장 많은 상황을 만족하는 AP의 위치를 결정하는 것을 특징으로 하는 대규모 무선랜의 AP 배치 및 적응형 무선 자원 관리를 위한 장치.
4. 제 1 항에 있어서, 층 환경 모사부는,
   단위 시간 동안 사용한 채널을 의미하는 사용 채널 항목, 단위 시간 동안 채널이 점유한 비율인 채널 이용률 항목, 단위 시간 동안 연결된 가장 많이 연결된 장비 수인 최대 연결 장비 수 항목의 데이터를 설정 단위로 AP에서 2.4와 5GHz 대역 모두를 수집하는 데이터 준비부를 포함하는 것을 특징으로 하는 대규모 무선랜의 AP 배치 및 적응형 무선 자원 관리를 위한 장치.
5. 제 1 항에 있어서, 층 환경 모사부는,
   한 AP의 연결 장비 수는 두 대역(2.4, 5GHz)의 값을 평균하여 합하고, AP들이 사용한 채널들의 비율과 이용률에 대해 매트릭스를 유지하는 데이터 표현부를 포함하는 것을 특징으로 하는 대규모 무선랜의 AP 배치 및 적응형 무선 자원 관리를 위한 장치.
6. 제 1 항에 있어서, 층 환경 모사부는,
   AP가 사용한 채널의 종류만큼 Unmanaged AP를 생성하고, 각 Unmanaged AP들은 사용한 채널을 겹치지 않게 할당 받고, 각 AP들은 할당 받은 채널에 이용률 만큼의 트래픽을 생성하고, 연결 장비 수의 STA를 AP 커버리지 범위 내 임의로 배치하여 연결 장비 수 모사를 하는 AP 상태 모사부를 포함하는 것을 특징으로 하는 대규모 무선랜의 AP 배치 및 적응형 무선 자원 관리를 위한 장치.
7. 수집한 데이터를 통해 AP의 상태를 표현하는 층 환경 모사를 하는 층 환경 모사 단계;
   최초의 AP 배치는 기존 위치로 선정하고, 기존 위치에서 제약 조건을 확인하는 제약 조건 확인 단계;
   제약 조건 확인 단계에서 확인된 조건을 만족하지 못하면 AP를 추가하는 AP 배치 결정 단계;
   시간에 따른 STA의 변화 크기를 판단하는 STA 변화 크기 판단 단계;
   시간에 따른 STA 변화가 기준 보다 클 경우 무선 자원을 변경하고 그렇지 않으면 원래의 상태를 유지하는 무선 자원 변경 관리 단계;를 포함하고,
   하나의 AP의 커버리지는 경로 손실 모델을 기반으로 수신 가능한 최대 거리로 정의하고, 수신 감도(Received Signal Strength)는으로 정의하고, AP i의 송신 파워 , 송수신 안테나 이득 ,경로 손실 이고,
   경로 손실은, 으로 정의하고, 는 참고 거리에 대한 경로 손실, 는 경로 손실 지수, 는 섀도 페이딩(Shadow Fading) 에 대한 표준 편차인 것을 특징으로 하는 대규모 무선랜의 AP 배치 및 적응형 무선 자원 관리를 위한 방법.
8. 제 7 항에 있어서, AP 배치 결정 단계는,
   조건을 만족하지 못하면 관리 공간을 그리드로 나누고, 그리드 내 STA의 밀도가 가장 높은 그리드에 AP를 추가하는 것을 특징으로 하는 대규모 무선랜의 AP 배치 및 적응형 무선 자원 관리를 위한 방법.
9. 제 7 항에 있어서, AP 배치 결정 단계는,
   제약 조건을 만족할 때까지 AP를 추가하기 위하여 위치를 결정하고, 관리 공간에 장비 수가 가장 많은 상황을 만족하는 AP의 위치를 결정하는 것을 특징으로 하는 대규모 무선랜의 AP 배치 및 적응형 무선 자원 관리를 위한 방법.
10. 제 7 항에 있어서, 층 환경 모사 단계는,
    단위 시간 동안 사용한 채널을 의미하는 사용 채널 항목, 단위 시간 동안 채널이 점유한 비율인 채널 이용률 항목, 단위 시간 동안 연결된 가장 많이 연결된 장비 수인 최대 연결 장비 수 항목의 데이터를 설정 단위로 AP에서 2.4와 5GHz 대역 모두를 수집하는 데이터 준비 단계와,
    한 AP의 연결 장비 수는 두 대역(2.4, 5GHz)의 값을 평균하여 합하고, AP들이 사용한 채널들의 비율과 이용률에 대해 매트릭스를 유지하는 데이터 표현 단계와,
    AP가 사용한 채널의 종류만큼 Unmanaged AP를 생성하고, 각 Unmanaged AP들은 사용한 채널을 겹치지 않게 할당 받고, 각 AP들은 할당 받은 채널에 이용률 만큼의 트래픽을 생성하고, 연결 장비 수의 STA를 AP 커버리지 범위 내 임의로 배치하여 연결 장비 수 모사를 하는 AP 상태 모사 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 대규모 무선랜의 AP 배치 및 적응형 무선 자원 관리를 위한 방법.
11. 제 7 항에 있어서, 제약 조건 확인 단계에서,
    AP의 개수가 적어지면 발생하는 무선랜 품질의 저하를 방지하기 위해 제약 조건을,
    으로 정의하고,
    C1 : 모든 STA들은 AP들에 연결되어 있어야 하고, C2 : 모든 STA들은 처리율 를 보장하고, C3 : AP들의 커버리지는 % 이상이되는 조건을 포함하는 것을 특징으로 하는 대규모 무선랜의 AP 배치 및 적응형 무선 자원 관리를 위한 방법.
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14. 제 7 항에 있어서, 수신 감도 RSS는 최소 민감도(minimum sensitivity)를 대입하여 최소 거리를,
    으로 계산하는 것을 특징으로 하는 대규모 무선랜의 AP 배치 및 적응형 무선 자원 관리를 위한 방법.
15. 제 7 항에 있어서, 무선 자원 변경 관리 단계에서,
    무선 자원 추가 변경은 매 시간 사이의 사용자 수 변화를 관찰하고 변화가 큰 두 지점에서 무선 자원을 변경하고,
    사용자 수 변화 는,
    으로 정의하고,
    사용자 수 변화가 평균 사용자 수 변화보다 보다 큰 시점들에서 무선 자원 변경을 수행하는 것을 특징으로 하는 대규모 무선랜의 AP 배치 및 적응형 무선 자원 관리를 위한 방법.