KR20070058567A - 콘텐트 및 채널 인식 객체 스케쥴링 및 오류 제어 - Google Patents

콘텐트 및 채널 인식 객체 스케쥴링 및 오류 제어 Download PDF

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KR20070058567A
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더 리젠트스 오브 더 유니이버시티 오브 캘리포니아
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Abstract

본 발명은 무선 데이터 통신 방법 및 시스템을 제공한다. 복수의 데이터 객체를 포함한 데이터 수집의 통신을 위한 요청이 수락된다. 복수의 데이터 객체 각각에 대하여, 콘텐트 중요도 및 오류 내성 특성이 평가된다. 평가된 콘텐트 중요도, 오류 내성 특성, 과거 채널 상태 및 예상되는 채널 상태에 기초하여, 데이터 객체의 전송 순서가 결정되고, 상기 결정된 순서에 기초하여 하나 이상의 데이터 객체가 선택된다. 오류 내성 특성 및 현재 채널 상태에 기초하여 선택된 데이터 객체를 통신하기 위한 데이터 패킷의 전송에 대한 오류 제어 레벨이 선택되어 데이터 수집의 통신을 달성한다.

Description

콘텐트 및 채널 인식 객체 스케쥴링 및 오류 제어 {CONTENT AND CHANNEL AWARE OBJECT SCHEDULING AND ERROR CONTROL}
이 출원은 미국 특허법 제119조에 따라 2004년 9월 2일 제출된 미국 가특허출원 제60/606,791호의 이점을 청구한다.
본 발명은 무선 통신 분야에 관한 것이다. 구체적으로, 본 발명의 대표적인 적용은 무선 3G 통신 네트워크의 무선 웹 액세스와 관련있다.
웹 사용, 파일 전송, 멀티미디어 애플리케이션, 및 기타 대중적인 애플리케이션은 채널을 통한 대역폭 및 오류율 요구에 대처하기 위한 전략을 요하는 데이터 통신 네트워크에 대한 수요가 매우 높다. 무선 네트워크는 특히 유비쿼터스 멀티미디어 액세스에 대해 증가하는 수요에 대처할 통신 전략을 강하게 필요로 하고 있다. 콘텐트가 풍부한 멀티미디어 액세스에 대해 증가하는 수요를 충족시키는 데 있어서, 심각한 장애는 무선 채널 변동에 의해 야기되는 동적 오류 상태이다.
상기의 관점에 대처하기 위하여, 전송에 리던던시(redundancy)를 도입하여 오류에 대응하는 여러 가지 링크 및 물리 계층 오류 제어 기술이 제안되어 왔다. 그러나, 중복적인 데이터 전송으로 인해, 에너지 소비 및 지연 경험에 관하여 물리/링크 계층 기술은 매우 높은 통신 과부하(overhead)를 야기할 수 있다.
이미지 및 비디오와 같은 특수 애플리케이션 객체 타입에 대한 정보를 사용함으로써, 무선 멀티미디어의 잘못된 전송에 대처하기 위한 다수의 적응 기술들이 제안되어 왔다. 한 종류의 기술은 ULP(Unequal Loss Protection) 프레임워크에 기초한다. 이 프레임워크에서는, 목표 대역폭이 주어지면(패킷의 총 수로 표현됨), 현재 채널 상태 하에서 데이터의 품질을 최대화할 수 있도록 객체의 서로 다른 부분을 다르게 보호하기 위한 것이 목적이다. 채널 상태는 공지된 선험적 관념이고 전송 기간 동안 변화가 없는 것으로 가정한다.
우선순위 인코딩 전송(PET; Priority Encoding Transmission)으로 불려지는 다른 종류의 기술에서는, 상위 계층에 의해 제공되는 일부 우선순위 정보를 사용하여 각각의 패킷이 하위 계층에서 다르게 보호된다. 이 기술의 이점은 물리 계층 채널 상태가 변화함에 따라, 잠재적으로 보호 레벨을 동적으로 변화시킬 수 있다는 것이다. 그러나, 이러한 PET 기술은 변화하는 무선 채널 상태에 기초하여 서로 다른 패킷에 우선순위를 최적으로 할당하는 방법을 규정하고 있지 않다.
본 발명의 바람직한 실시예는 무엇보다도 무선 데이터 통신 방법 및 시스템을 제공한다. 바람직한 방법에서는, 복수의 데이터 객체를 포함한 데이터 수집의 통신을 위한 요청이 수락된다. 복수의 데이터 객체 각각에 대하여, 콘텐트 중요도 및 오류 내성(error resiliency) 특성이 평가된다. 채널 상태 및 평가된 콘텐트 중요도 및 오류 내성 특성에 기초하여 데이터 객체의 전송 순서가 결정되고, 결정된 전송 순서에 기초하여 전송을 위한 하나 이상의 데이터 객체가 선택된다. 전송을 위해 선택된 데이터 통신을 위해, 평가된 오류 내성 특성 및 채널 상태에 기초하여 데이터 패킷의 전송에 대한 오류 제어 레벨이 선택된다.
본 발명의 다른 방법 및 시스템으로, 복수의 데이터 객체에 대해 무선 통신의 순서를 결정하는 방법 및 시스템이 제공된다. 복수의 데이터 객체를 포함한 데이터 수집의 통신을 위한 요청이 수락된다. 데이터 객체의 각각에 대해, 콘텐트 중요도 및 오류 내성 특성이 평가된다. 채널 상태, 평가된 콘텐트 중요도, 및 평가된 오류 내성 특성에 기초하여 데이터 객체에 대한 무선 전송 순서가 결정된다. 결정된 순서에 기초하여 전송을 위한 복수의 데이터 객체의 하나 이상이 선택된다.
본 발명의 또 다른 방법 및 시스템으로, 데이터 객체의 하나 이상의 데이터 패킷에 대한 오류 제어 레벨을 결정하는 방법 및 시스템이 제공된다. 데이터 객체를 대한 요청이 수락되고, 데이터 객체의 오류 내성 특성이 평가된다. 데이터 패킷의 통신을 달성하기 위해, 평가된 오류 내성 특성 및 현재 채널 상태에 기초하여 데이터 객체의 하나 이상의 데이터 패킷에 대한 오류 제어 레벨이 선택된다.
도 1은 본 발명의 실시예의 전송 순서 선택 및 오류 레벨 선택 시스템과 함께 사용하는 예시적인 무선 아키텍쳐 및 방법을 도시한다.
도 2는 전송 순서 선택 및 오류 레벨 선택 시스템을 위한 예시적인 아키텍쳐를 도시한다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 전송 순서 선택 모듈 및 오류 제어 선택 모듈을 위한 예시적인 입력/출력 인터페이스를 도시한다.
도 4는 예시적인 전송 순서 선택 방법에서의 단계를 도시한다.
도 5는 예시적인 오류 레벨 선택 방법에서의 단계를 도시한다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 기술을 포함하여, 다양한 오류 제어 기술을 포함한 실험에 대한 표준화 비용을 도시한다.
도 7은 다양한 오류 제어 기술 중 품질 비교를 도시한다.
도 8은 다양한 오류 제어 기술 중 품질/비용 비교를 도시한다.
무선 네트워크 특성 중의 하나는 변화하는 채널 상태로, 종종 다른 무선 채널로부터의 간섭 및 무선 디바이스의 이동성에 의해 야기되는 비트 오류율(BER; Bit Error Rate) 또는 SNR(Signal to Noise Ratio)로 표현된다. 과거의 오류 제어 기술은 단순히 경험된 채널 상태에 기초하여 오류 제어 레벨을 결정하는 데에 초점을 맞춘 반면에, 본 발명의 바람직한 실시예는 객체의 오류 내성(error resiliency) 뿐 아니라 현재 채널 상태에 기초하여, 서로 다른 타입의 객체를 전송하는 데 있어서 오류 제어 과부하(overhead)를 감소시키는 것을 목표로 한다. 본 발명의 바람직한 실시예는 전송 오류 제어(FEC; forward error control)라 불리는 종류의 오류 제어 방법에 초점을 맞추며, 데이터 페이로드(payload)가 수신기에서 올바르게 디코딩될 수 있도록 적합한 리던던시가 데이터 패킷 또는 패킷들에 부가된다.
본 발명의 바람직한 방법 및 시스템은 서로 다른 정도의 오류 내성을 갖는 다양한 타입의 데이터 객체를 전송하는 데 있어서 오류 제어 기술의 과부하를 지능 적으로 감소시킨다. 액세스된 웹 페이지에서의 서로 다른 데이터 객체들과 같이, 서로 다른 타입의 데이터 객체는 오류에 대한 다른 레벨의 허용도(tolerance)를 갖는다. 예를 들어, 웹 페이지에서, 이미지 객체는 잠재적으로 텍스트 객체보다 더 많은 오류를 허용한다. 또한, 객체가 다르면 전반적인 콘텐트 품질에 레벨 중요도가 다르다. 예를 들어, 웹 페이지에서 항행 목적으로 사용되는 이미지는 다른 이미지보다 더 낮은 중요도를 가질 수 있다. 다른 예로서, 현재의 뉴스 콘텐트(종종 웹 페이지의 상단에 위치함)는 웹 페이지의 훨씬 아래에 위치되는 아카이브 콘텐트보다 더 중요할 수 있다.
일반적으로, 본 발명의 바람직한 실시예는 데이터 통신의 비용을 감소시키면서 품질을 최적화하기 위해, 데이터 특성, 즉 오류 내성 및 콘텐트 중요도, 및 채널 상태의 변동을 사용한다. 바람직하게는, 전송 순서 선택 및/또는 오류 레벨 선택에 의해 행해진다. 웹 페이지에서의 각각의 객체에 대하여, 예를 들어, 오류없는 액세스를 보장하는 대신 객체의 일정 레벨의 잔류 오류를 허용함으로써, 액세스 비용은 감소될 수 있다. 그러나, 잔류 오류 레벨이 증가할수록, 객체의 품질은 객체의 오류 내성 특성에 따라 저하한다. 따라서, 품질 및 액세스 비용 간의 바람직한 균형(trade-off)을 달성하기 위해, 바람직하게 각각의 객체에 대한 잔류 오류 레벨이 신중하게 선택된다.
또한, 임의의 객체에 대해 목표 오류 레벨을 달성하는 것은 현재 채널 상태에 강하게 의존하기 때문에, 높은 오류 내성을 갖는 객체는 낮은 오류 내성의 객체에 비교하여 열악한 채널 상태 하에서 더 낮은 비용으로 보내질 수 있다. 따라서, 바람직한 방법 및 시스템에서는, 객체의 오류 내성의 다양성을 이용하여 현재 채널 상태에 가장 잘 부합되는 순서로 객체 전송을 스케쥴링함으로써, 웹 세션의 액세스 비용을 감소시킨다.
따라서, 바람직한 방법 및 시스템은 애플리케이션 데이터 특성을 분석하는 데이터 특성화(data characterization), 및 각각의 객체의 전송 및 잔류 오류 레벨을 실시간으로 결정하는 전송 순서 선택 및 에러 제어를 이용하여, 품질 및 액세스 비용 간의 균형을 제어한다. 본 발명의 실시예에 따른 예시적인 접근을 이용하여, 품질의 최소 손실과 함께 상당한 절약을 달성할 수 있다는 것을 실험적 결과로 증명하였다.
예시를 위해, 바람직한 실시예는 3세대(3G; 3rd Generation) 무선 데이터 네트워크에 관련하여 설명될 것이다. 여기서는 구체적으로 신생 무선 데이터 표준인 1xEV-DV로부터의 예를 사용할 것이다. 그러나, 본 발명의 특정 방법 및 시스템은 오류 제어 레벨을 동적으로 변화시키는 메커니즘을 제공하는 다른 무선 데이터 프로토콜에 사용될 수 있다.
다양한 채널 상태에 대처하기 위하여, 1xEV-DV 표준은 물리 계층에서의 패킷 길이, 채널 코딩 및 변조를 동적으로 적응시키기 위한 기술을 도입한다. 적응 알고리즘은 1%보다 적은 패킷 오류율을 유지하기 위한 변조 방식, 채널 코딩, 및 패킷 사이즈 조합의 선택을 시도한다. 채널 코딩에 대하여, 물리 계층은 베이스 1/5 레이트 터보 인코더를 사용하여, 적합한 펑쳐링(puncturing) 및 트렁케이션(truncation)으로써 다른 강도의 채널 코딩을 발생시키고, 다른 오류 코딩 레벨 을 생성한다. 설명되는 바람직한 실시예에서는, 오류 보호의 강도를 동적으로 변화시키기 위해 적합한 채널 코딩이 사용된다.
이제 도면을 참조하면, 본 발명의 예시적인 방법 및 시스템이 사용될 수 있는 무선 네트워크가 도 1에 도시된다. 하나 이상의 사용자 또는 클라이언트(10)를 포함한 각각의 모바일 스테이션은 무선 기지국(RBS; Radio Base Station)(12)과 관련되고, 예를 들어 당 업계에 통상적인 지식을 가진 자에 의해 공지된 바와 같은 무선 프로토콜을 통해 접속된다. 일 세트의 RBS(12)가 기지국 제어기(BSC; Base Station Controller)(14)에 의해 제어된다. BSC(14)는 서로 다른 RBS 간의 모바일 핸드오프, 전력 제어, 데이터의 스케쥴링 등을 포함한 무선 자원 관리 기능을 이행한다.
RBS(12) 및 BSC(14)는 무선 사용자(10)에 대한 엑세스를 제공하는 캐리어 무선 액세스 네트워크(16)를 형성한다. 캐리어 데이터 네트워크(18)는 캐리어 무선 액세스 네트워크(16)에 연결되고, 인증(authentication), 권한 검증(authorization), 및 과금(accounting) 시스템(AAA system)(20), 패킷 데이터 서빙 노드(PDSN; packet-data serving node)(22) 및 패킷 데이터 서빙 노드 외부 에이전트(PDSN/FA; packet-data serving node foreign agent)(24)를 포함할 수 있다.
데이터 통신에 대해, 패킷 데이터 서빙 노드(PDSN)(22)는 유선 인터넷(26)으로의 게이트웨이로서 동작하는 특수 노드이고, 모바일 IP 기반 구현에 대한 외부 에이전트로서 대신할 수 있다. 또한, PDSN(22)은 무선 데이터에 대한 콘텐트 적응 및 트랜스코딩, 분할-전달 프로토콜 등과 같은 많은 주요 작업을 이행하여 유선 및 무선 세계 간의 프록시 서버로서 동작할 수 있다. 콘텐트 서버(28)는 인터넷(26)에 웹 데이터 콘텐트를 공급한다. PDSN/FA(24)는 AAA(34)와 자체 연결된 패킷 데이터 서빙 노드 홈 액세스(PDSN/HA; packet-data serving node home access)(32)를 포함한 홈 네트워크(30)에 연결될 수 있다.
예시적인 객체 스케쥴링 및 오류 제어 시스템의 전반적인 프레임워크가 도 2에 도시된다. 예시적인 시스템(40)은 PDSN(22)과 함께 위치된 프록시 서버를 갖춘 프록시 기반 아키텍쳐를 사용한다. 일반적으로, 클라이언트(10)가 문서(예컨대, 웹 페이지) 요청(42)을 형성할 때, 프록시 서버(22)는 콘텐트 서버(28)로부터 웹 페이지의 모든 구성 객체(44), 즉 이미지, 비디오 및 HTML 파일을 다운로드한다. 예를 들어, 객체(44)는 캐시 내에 저장될 수 있다. 다음으로, 프록시 서버(22)의 콘텐트 및 데이터 특성화 모듈(46)이 웹 페이지 및 객체(44)를 분석하여, 콘텐트 중요도를 평가하고 각각의 객체에 대한 오류 내성 특성을 추정한다.
그 다음, 애플리케이션 객체 스케쥴링 모듈(48)은 과거 채널 상태와 미래의 예상되는 채널 상태를 사용하여 객체 전송의 순서를 결정한다. 과거와 예상되는 채널 상태를 제공하는 데 사용된 채널 상태 정보는 BSC(14)로부터 액세스된다. BSC(14)는 무선 표준, 즉 3GPP에 명기되는 바와 같이, 피드백 제어 채널을 사용하여 모든 액티브 데이터 세션에 대한 물리 계층 채널 정보[예컨대, SNR(signal-to-noise ratio)]를 수신한다.
콘텐트 및 데이터 특성화 모듈(46)로부터의 객체 특성을 사용하여 비트 오류율(BER)로 지정되는 채널 상태 추정이 주어지면, BSC(14)의 오류 제어 레벨 선택 모듈(60)은 선택된 객체의 패킷에 대한 적합한 오류 레벨을 선택하여, 액세스 비용 및 콘텐트 품질 간의 바람직한 균형을 달성한다. 물리 계층의 알고리즘을 채용하는 적응 오류 제어 모듈(62)은 상부 계층의 오류 레벨 선택 모듈(60)에 의해 제공된 정보를 사용하여, 적합한 채널 코딩을 선택한다. 그 다음, 웹 응답(64)이 클라이언트(10)에 전송된다.
또한 도 3을 참조하여, 이제 콘텐트 및 데이터 특성화 모듈(46)의 동작을 보다 상세하게 설명할 것이다. 콘텐트 및 데이터 특성화 모듈(46)은 애플리케이션 레벨 데이터 특성, 특히 객체의 콘텐트 중요도 및 오류 내성을 결정하기 위해, 객체(44)에 대하여 임의의 적용가능한 콘텐트 분석 모듈을 사용할 수 있다. 특정 실시예에서는, 콘텐트 중요도는 서비스 프로바이더에 의해 객체(44)의 콘텐트와 함께 태그로서 명백하게 제공될 수 있다. 예를 들어, 웹 페이지에서, <METADATA> 태그를 <IMG> 객체와 관련시켜, 그 웹 페이지에 존재하는 다른 객체와 비교하여 이 이미지의 상대적인 중요도를 제공할 수 있다. 다른 실시예로는 2004년 5월 The Thirteenth World Wide Conference(WWW 2004), pp.203-211에 기재된 Ruihua Song, Haifeng Liu, Ji-Rong Wen, 및 Wei-Ying Ma의 Learning Block Importance Models for Web Pages와 같은 임의 유형의 머신 학습 알고리즘(machine learning algorithm)을 사용하여, 콘텐트를 분석하고 서로 다른 객체의 중요도를 추정할 수 있다. 예를 들어, 뉴스 웹 페이지에서, 중앙의 기사는 다른 분류된 헤드라인에 비교하여 가장 높은 중요도를 가질 수 있다.
객체의 오류 내성을 평가하기 위해, 본 발명의 바람직한 실시예는 객체의 압 축 타입, 포맷, 및 사용된 압축 파라미터에 기초하여, 서로 다른 잔류 오류 레벨로 품질 저하를 추정하기 위해 룩업(lookup) 테이블을 사용한다. 룩업 테이블은 다수 세트의 대표 데이터를 갖춘 시뮬레이션으로부터 구성된다. 룩업 테이블에서 서로 다른 객체에 대한 품질 저하를 표현하기 위해, 바람직한 실시예는 이미지 및 비디오 객체에 대한 PSNR(Peak-Signal-to-Noise-Ratio)을 사용한다. 텍스트 객체에 대하여, 여기서는 바람직하게 CTWR(Correct-to-Total-Works-Ratio)로서 언급되는 비율이 사용된다. CTWR은 텍스트 객체에 존재하는 단어의 올바른 단어 및 총 수 간의 비율로서 정의된다.
따라서, 바람직한 실시예에서 콘텐트 및 데이터 특성화 모듈(46)의 출력으로서, 각각의 객체(44)는 두 개의 메타데이터 정보, 즉 (1) 콘텐트 중요도(QC) 및 (2) 오류 내성과 관련된다. 예시적인 실시예에서, 콘텐트 중요도는 1에서 100 사이의 수로 표현되고, 모든 객체의 QC의 합은 100이 될 것이다. 오류 내성은 바람직하게 튜플(tuple) (RE, QD)을 포함하며 ErrorResiliency Table로 불리는 테이블에 의해 표현되고, RE는 허용할 수 있는 잔류 오류 레벨을 나타내고, QD는 잔류 오류 레벨에 대하여 품질 저하에 대한 영향(예컨대, PSNR 또는 CTWR)을 나타낸다. 예를 들어, 이미지 객체의 오류 내성은 (RE, QD)={(0.00001, 23), (0.0001, 22), (0.001, 21)}로서 나타낼 수 있고, 각각의 튜플에서, 첫 번째 요소는 BER로서 잔류 오류 레벨을 표시하고, 두 번째 요소는 PSNR 메트릭에 의해 측정된 이미지의 결과적인 품질로, dB 단위로 표시된다.
객체에 대한 메타데이터와 과거 채널 상태가 주어지면, 애플리케이션 객체 스케쥴링 모듈(48)은 전송을 위한 객체를 스케쥴링한다. 그 다음, 전송될 객체, 객체의 오류 내성, 및 현재 채널 상태가 주어지면, 오류 레벨 선택 모듈(60)은 각각의 객체의 데이터 패킷에 대한 잔류 오류 레벨을 결정한다. 바람직한 실시예에서의 목적은 데이터 통신(예컨대, 웹 세션)의 액세스 비용을 감소시키면서 전반적인 콘텐트 품질에 최소한의 영향을 미치는 것이다.
다음으로, 무선 통신 매체를 사용하여 복수의 데이터 객체를 전송하는 동안 콘텐트 품질 및 콘텐트 전송 간의 최적의 균형과 오류 제어를 달성하기 위해, 본 발명에 제시되는 방법의 동기를 제시한다. 예시를 위해, 적용예로서 무선 웹 액세스를 사용할 것이다. 웹 세션, 즉 W가 N개의 서로 다른 객체로의 액세스를 포함한다고 가정한다. 객체 i의 콘텐트 중요도는 QCi로 표시되고, 오류 내성은 앞서 설명된 바와 같이 튜플(REi 및 QDi)에 의해 표현된다. 전반적인 콘텐트 액세스 품질(Q)은 모든 객체의 품질의 가중된 합으로서 표현될 수 있다. 즉, Q=sum(QCi*Qi)으로 표현될 수 있고, 여기서 Qi는 수신기에서 객체의 품질(예컨대, PSNR 또는 CTWR)이다. 마찬가지로, 액세스 비용은 C=sum(Ci)로 표현될 수 있고, 여기서 Ci는 수신기에서 i번째(ith) 객체를 수신하는 비용을 나타낸다. 비용 Ci는 소비된 총 시간 또는 전송된 바이트(bytes)의 총수로 표현되고, 대기 시간(latency) 또는 에너지 소비에 직접 영향을 미친다. 이러한 비용이 오프라인으로 결정되어 통신 표준에 의해 지원되는 다양한 오류 제어 레벨에 대하여 미리 특성화된 과부하의 테이블을 생성한다.
각각의 객체 전송의 스케쥴을 나타내기 위해, 예시적인 방법은 이진 수의 배열 S를 사용한다. 예를 들어, S(i, j)=1은 i번째(ith) 객체가 j번째(jth) 슬롯에서 전송 하에 있는 것을 나타낸다. 객체 i에 대해 선택된 잔류 오류 레벨은 ETi에 의해 표시되고, 여기서 ETi는 배열 REi 및 QDi로의 인덱스이다. 분석에서는 슬롯 모드의 전송이 가정된다. 모든 N개의 객체를 보내기 위해 요구되는 슬롯의 최대 수가 MS인 것으로 가정한다. 채널 상태를 나타내기 위해, 사이즈 MS의 배열 CC와 관련시키고, 여기서 CCj는 j번째(jth) 슬롯에서 경험된 채널 상태(예컨대, SNR)를 나타낸다. 과부하 비용 및 잔류 오류 레벨에 대한 채널 코딩의 영향은 치수 C× M의 매트릭스 CostEC에 의해 나타내고, 여기서 C는 고려되는 분리(disjoint) 채널 상태의 수이고, M은 가능한 오류 레벨의 수이다. CostEC는 오프라인으로 개발되어 ErrorControlDB라 불리는 시뮬레이션 모델로, AWGN(Adaptive White Gaussian Noise) 채널 모델을 가정한 1xEV-DV 표준에서 적용가능한 적응 오류 제어 메커니즘을 사용하여 객체의 오류 레벨을 달성하는 비용을 획득한다. ErrorControlDB은 무선 데이터 표준의 물리 계층 명세서의 일부로서 적용가능하다.
콘텐트의 비용 및 품질 간의 균형을 달성하기 위해, 예시적인 방법은 유틸리티 기반 극대 문제점을 사용하고, 유틸리티 함수 UtilityFunction은 품질 및 비용 간의 의도되는 우선순위를 획득한다. 기술을 배치하는 오퍼레이터와 같은 사용자에 의해, 적합한 유틸리티 함수가 결정될 수 있다. 사용될 수 있는 유틸리티 함수의 일부 예는 Q/Cα 및 Q-αC이고, 여기서 α는 양의 값의 실수이다. 최적화 문제의 형식적인 공식을 아래에 나타낸다.
Figure 112007025032519-PCT00001
이 공식에서, 목적은 다음의 제약, 즉 (1) 각각의 객체에 대한 잔류 오류 레벨(ETi)이 최대 허용가능한 오류 레벨보다 작아야 하고, (2) 슬롯마다 전송을 위해 하나의 객체만 스케쥴되어야 하는(상기의 최종 제약으로서 나타냄) 제약 하에, 객체 i에 대한 최적 잔류 오류 레벨 ETi 및 객체 i에 대한 슬롯 S(i,*)을 선택함으로써 유틸리티(U) 함수를 최대화하는 것이다. 객체의 품질 저하(Qi)는 ETi에 의해 결정되고, 비용(Ci)은 잔류 오류 레벨(ETi), 전송 스케쥴(S) 및 그것의 전송 동안 경험된 채널 상태(CC)에 의해 영향을 받는다.
Lagrangian 방법을 사용하여 상기 최적화를 해결할 수 있지만, 실시간으로 계산되기에는 매우 높은 복잡성을 가질 것이다. 따라서, 바람직한 방법은 상기 결정을 두 단계로 나누어 문제를 단순화한다. 하나는 여기서 Application Object Scheduling(AOS)으로 칭해지는 단계로서, 애플리케이션 객체 스케쥴링 모듈(48)에 의해 수행되는 객체 전송 순서 결정 단계이고, 다른 하나는 여기서 Error Level Selection(ELS)으로 칭해지는 단계로서, BSC(14)의 오류 제어 레벨 선택 모듈(60)에 의해 수행될 수 있는 목표 잔류 오류 레벨 결정 단계이다. 상기 언급된 Lagrangian 방법이 대신 사용된다면, 오류 레벨에 대한 결정이 PDSN(22)에서 수행된다. 그러나, PDSN(22)은 채널 상태에 대해 지연된 피드백을 수신하기 때문에, Lagrangian 방법을 사용하는 것은 보다 열등한 해법이 될 수 있고, 따라서 최적화가 차선일 수 있다. 상기의 두 단계를 해결하기 위해 사용된 예시적인 알고리즘의 순서도가 도 4 및 도 5에 도시된다. AOS의 목적은 객체의 스케쥴링을 채널 변동에 맞춤으로써 채널 상태의 느린 변동을 이용하는 것인 반면에, ELS는 오류 목표 레벨을 동적으로 변화시킴으로써 (다중경로 페이딩과 같은) 채널 상태의 더 빠른 변동을 추적한다.
AOS에 대하여, 예시적인 애플리케이션 객체 스케쥴링 모듈(48)은 객체의 직렬 전송 스케쥴을 가능하게 하도록 스케쥴링 문제를 제한한다. 임의의 객체(44)의 전송 후에, 휴리스틱(heuristic) 알고리즘이 다음 전송할 객체를 선택하는 데 사용된다. 휴리스틱은 나쁜 채널 상태 하에서 높은 오류 허용도 레벨을 갖는 객체를 선택하는 것이고, 반대로 좋은 채널 상태 하에서 낮은 오류 허용도 레벨을 갖는 객체를 선택하는 것이다.
이 예시적인 방식에서는, PastChannelConditions라 불리는 테이블에 현재 채널 상태(CurrCC; current channel conditions)를 저장하고(단계 66), 이 테이블은 미래 채널 상태를 예상하는 데 사용된다. 예시적인 방법은 PastChannelConditions에서의 과거 샘플에 기초하여 채널 상태를 예상하는, ChannelModel이라 불리는 Marlov 기반 모델(2001년 In Proc. Fourth ACM International Workshop on Modeling, Analysis and Simulation of Wireless and Mobile Systems에서 Almudena Konrad, Ben Y. Zhao, Anthony D. Joseph, 및 Reiner Ludwig의 A Markov-Based Channel Model Algorithm for Wireless Networks에 사용되는 Finite State Channel과 유사함)을 사용하여 미래 채널 상태를 예상한다(단계 68).
일반적으로, 그 다음 AOS 모듈(48)은 각각의 객체에 대한 순위를 결정한다. 각각의 객체에 대하여(단계 70), 최소 오류 제어 레벨을 사용하여 현재 채널 상태 하에 객체가 전송되면 각각의 객체의 품질(CurrQual)을 예상한다. 품질을 예상하기 위해, 각각의 오류 제어 레벨의 유효성을 특성화하는 오류 제어 데이터베이스(ErrorControlDB)를 사용하여 현재 채널 상태 하에 최소 오류 제어 레벨(ErrorControlLevelMIN)이 사용되면, 먼저 잔류 오류 레벨(CurrREL)을 평가한다(단계 72). 잔류 오류 레벨 CurrREL을 사용하여, 콘텐트 특성화 단계(모듈 46)에서 발생된 객체의 ErrorResiliencyTable을 사용하여 객체의 품질(CurrQuall)을 추정한다. 마찬가지로, CurrQual을 추정하기 위해 마찬가지의 단계를 사용하여 예상되는 채널 상태 정보 PredCC를 사용하여 객체가 전송되면 각각의 객체의 품질(PredQuall)을 추정한다(단계 74).
다음으로, 각각의 객체에 대하여, 애플리케이션 객체 스케쥴링 모듈(48)은 객체의 콘텐트 중요도에 의해 가중되는, 예상되는 품질(PredQual)과 현재 상태 하의 품질(CurrQual)의 비율로서 정의되는 순위를 계산한다(단계 80). 모든 객체가 평가되면(단계 70), 최소 순위를 갖는 객체가 전송을 위해 선택된다(단계 82). 두 개의 객체가 동일한 순위를 갖는다면, 최대 콘텐트 중요도(QC)를 갖는 객체가 전송을 위해 선택된다. 객체가 선택된 후, 객체 스케쥴링 프로세스(단계 70, 72, 74, 80, 및 82)는 나머지 객체에 대해 다시 시작한다.
전송을 위한 객체가 선택되면(단계 82), 오류 레벨 선택 모듈(60)은 최대 상승 접근을 사용하여 잔류 오류 레벨을 선택한다. 바람직한 방식에서는, 각각의 잔류 오류 레벨 REK(단계 84)에 대하여, 오류 레벨 선택 모듈(60)은 비용 매트릭스 CostEC를 사용하여 현재 채널 상태 CurrCC 하에서 잔류 오류 레벨을 확보하는 비용 CK에 대한 추정을 계산한다(단계 86). 오류 레벨 선택 모듈(60)은 또한 콘텐트 특성화 모듈(46)에 의해 발생된 ErrorResiliencyTable을 사용하여, 잔류 오류 레벨 REK에 대하여 그 객체의 품질에 대한 영향 QK를 결정한다(단계 88). 각각의 오류 레벨에 대해 계산된 품질 QK 및 비용 조합 CK에 기초하여, 전술한 바와 같이, 사용하기 원하는 UtilityFunction에 따라 객체 유틸리티 UK가 계산된다(단계 90). 각각의 잔류 오류 레벨에 대한 UK가 결정될 때(단계 84), 오류 선택 모듈(48)은 전반적인 유틸리티를 최대화하는 오류 레벨 REK(목표 오류 레벨)을 선택한다(단계 92).
오류 레벨 REK는 선택된 객체에 대한 데이터 패킷을 전송하기 위한 오류 제어 방법을 결정하는 물리 계층 모듈[적응 오류 제어(62)]에 보내진다. 그 다음, 적응 오류 제어(62)는 선택된 오류 제어 레벨에 따라 오류 제어 방법을 수행할 수 있고, 웹 응답(64)이 클라이언트(10)에 무선으로 전송된다. 프로세스(단계 84, 86, 88, 90, 및 92)는 선택된 객체를 위한 모든 데이터 패킷에 대하여 반복될 수 있다. 다른 방법으로, 프로세스는 선택된 객체의 모든 패킷에 대해 한번 수행될 수 있다.
이제 이러한 예시적인 접근의 실험적 평가를 설명할 것이다. 상기 예시적인 전송 순서 선택 및 오류 선택 방법을 이행하는 MATLAB 기반 시뮬레이션 프레임워크를 개시하고, 이 방법을 다른 현존하는 접근들과 비교하였다. 시뮬레이션 프레임워크는 세 개의 입력, 즉 (1) RUNE이라 불리는 매우 정확한 물리적 시뮬레이션 환경으로부터 발생되는 채널 상태를 나타내는 SNR 추적 파일, (2) 잔류 비트 오류율, 현재 채널 상태 및 채널 코딩 레벨 간의 관계를 나타내는 미리 특성화된 테이블, (3) 애플리케이션 데이터 특성을 취한다. 기지국으로부터의 모바일 노드의 거리와 그것의 속도를 변화함으로써, 다양한 채널 상태가 발생된다. 현재 시뮬레이션에서는, 지연된 채널 상태 피드백(50ms의 지연)을 가정하고, RUNE에 의해 발생된 입력 네트워크 상태를 사용한다. 이 부분의 나머지에서는, D_V로써 다양한 채널 상태를 표현하고, 여기서 D는 기지국으로부터의 모바일의 거리(km)이고, V는 모바일의 속도(m/s)이다.
실험을 위해, 네 개의 내장된 객체, 즉 두 개의 이미지 및 두 개의 텍스트 객체를 갖는 CNN으로부터의 단순화된 뉴스 웹페이지를 선택하였다. 전술한 바와 같이, 오류 내성 및 콘텐트 중요도 특성에 관하여 객체의 각각을 특성화하였고, 상기 특성을 시뮬레이션에 입력으로서 사용하였다.
평가에 있어서, 고려된 오류 제어 방식은 (1) 고정된 FEC(Forward Error Control) 강도가 사용되는(코딩 레이트 0.8의 터보 코더) Static FEC, (2) 1xEV-DV 표준에서 현재 제안되어 있는 방식과 유사한 Adaptive FEC, (3) 애플리케이션 객체 스케쥴링 없는 본 발명에 따른 오류 레벨 선택(ELS), 및 (4) 본 발명의 실시예에 따라 애플리케이션 객체 스케쥴링을 갖춘 오류 레벨 선택(AOS - ELS)이다.
도 6, 도 7 및 도 8은 각각 비용, 품질, 및 비용/품질에 관하여 다양한 채널 상태 하에서 상기 오류 제어 방식의 비교 평가를 제시한다. 도면은 25번의 시뮬레이션에 걸쳐 평균화된 결과를 제시한다. 각각의 도면에서, 채널 상태는 이동성 및 기지국으로부터의 거리를 변화시킨 다양한 테스트 경우에 의해 나타난다. 이러한 비교에 대하여, 품질보다 비용에 보다 높은 중요도를 부여하는 유틸리티 함수 U(Q,C)=Q/C3을 사용한다.
도 6으로부터, 본 발명의 예시적인 실시예, 즉 ELS 및 AOS-ELS가 액세스 비용에 있어서 37.4%의 평균 절약과, 59.3%의 최대 절약(채널 상태 0_2.4의 경우)까지 상당한 절약을 나타내는 것을 볼 수 있다. 각각의 테스트 경우마다 막대 도면에의 마지막 두 개의 막대를 비교함으로써, 보통 이동성 조건에서, 즉 모바일의 이동성이 0.5m/s 내지 15m/s의 범위내일 때, 스케쥴링이 더 효과적인 것을 볼 수 있다. 이는 다음과 같이 설명될 수 있다. 낮은 이동성 채널 상태에 대하여, 각각의 객체에 의해 경험된 채널 상태가 유사하기 때문에 스케쥴링 이득은 최소화된다. 대조적으로, 높은 이동성 테스트 경우에 대하여, 객체 레벨에서 채널 상태의 높은 변동의 이점을 예상하고 취하는 것이 어렵다. 비용 감소를 달성하는 데 있어서, 웹 액세스의 품질은 감소된다. 도 7에서 볼 수 있듯이, AOS-ELS 방식은 평균 20%의 품질 저하를 나타낸다. 품질 및 비용을 함께 비교하기 위해, 다양한 방식에 의해 이루어진 Q/C 비율을 도면에 나타냈다(도 8). 대부분의 테스트 경우에 대하여, 본 발명의 접근이 더 높은 Q/C를 나타내는 것을 볼 수 있다.
AOS-ELS 프레임워크의 스케쥴링 기능은 채널 예상의 정확도에 의존하기 때문에, 결과를 이상적인 해결과 비교하고, 여기서 미래 채널 상태의 인식이 적용가능하다고 가정한다. 결과는 이상적인 해결로부터의 편차가 이동성의 증가에 따라 증가하며, 14.4%의 최대 오프셋을 갖는 것을 보여준다. 따라서, 보다 나은 채널 예상을 사용할수록 오류 마진을 감소시키고, 그에 따라 보다 나은 해결을 이끌 수 있다는 것을 인지하는 것이 중요하다.
본 발명의 다양한 실시예가 도시되고 설명되었으나, 다른 변경, 치환 및 대안이 당업자에게 명백함을 이해하여야 한다. 이러한 변경, 치환, 및 대안은 첨부된 특허청구범위에 설명된 바와 같이 본 발명의 기술적 사상 및 범위를 벗어나지 않고서 이루어질 수 있다.
본 발명의 다양한 특징이 첨부된 특허청구범위에 설명된다.

Claims (27)

  1. 무선 데이터 통신 방법으로서,
    복수의 데이터 객체를 포함한 데이터 수집의 통신을 위한 요청을 수락하는 단계;
    상기 복수의 데이터 객체 각각에 대하여 콘텐트 중요도 및 오류 내성 특성을 평가하는 단계;
    채널 상태, 상기 콘텐트 중요도 및 오류 내성 특성에 기초하여 데이터 객체의 전송 순서를 결정하는 단계;
    상기 결정된 전송 순서에 기초하여 전송을 위한 하나 이상의 데이터 객체를 선택하는 단계; 및
    상기 오류 내성 특성 및 채널 상태에 기초하여 상기 선택된 데이터 객체를 통신하기 위한 적어도 하나의 데이터 패킷의 전송에 대한 오류 제어 레벨을 선택하는 단계
    를 포함하는 무선 데이터 통신 방법.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 전송 순서를 결정하는 단계는 실시간으로 수행되는 것인 무선 데이터 통신 방법.
  3. 청구항 1에 있어서,
    상기 오류 제어 레벨을 선택하는 단계는 실시간으로 수행되는 것인 무선 데이터 통신 방법.
  4. 청구항 1에 있어서,
    상기 콘텐트 중요도를 평가하는 단계는 데이터 객체의 콘텐트를 분석하기 위해 데이터 객체와 함께 수신된 태그를 판독하는 단계와 학습 알고리즘을 채용하는 단계 중 적어도 하나를 포함하는 것인 무선 데이터 통신 방법.
  5. 청구항 1에 있어서,
    상기 오류 내성 특성을 평가하는 단계는 상기 데이터 객체의 압축 타입, 상기 데이터 객체의 포맷, 및 상기 데이터 객체를 압축하는 데 사용된 압축 파라미터 중 적어도 하나에 기초하여 룩업 테이블로부터 적어도 하나의 오류 내성 레벨을 추출하는 단계를 포함하는 것인 무선 데이터 통신 방법.
  6. 청구항 1에 있어서,
    상기 전송 순서를 결정하는 단계는 상기 평가된 콘텐트 중요도, 상기 평가된 오류 내성 특성, 및 과거 채널 상태에 기초하는 것인 무선 데이터 통신 방법.
  7. 청구항 1에 있어서,
    상기 전송 순서를 결정하는 단계는, 상기 복수의 데이터 객체 각각에 대하여 콘텐트 중요도, 예상되는 채널 상태 하의 예상되는 품질, 및 현재 채널 상태 하의 추정된 현재 품질에 기초하여 순위를 결정하는 단계를 포함하고,
    상기 데이터 객체를 선택하는 단계는 상기 결정된 순위에 기초하는 것인 무선 데이터 통신 방법.
  8. 청구항 7에 있어서,
    상기 순위를 결정하는 단계는,
    상기 예상되는 품질 대 상기 추정된 현재 품질의 비율을 계산하는 단계; 및
    상기 비율을 상기 콘텐트 중요도에 의해 가중하여 순위를 결정하는 단계
    를 포함하는 것인 무선 데이터 통신 방법.
  9. 청구항 7에 있어서,
    상기 순위를 결정하는 단계는,
    예상되는 채널 상태 하에 사용된 최소 오류 레벨에서 잔류 오류 레벨을 예상하고, 상기 평가된 오류 내성 특성에 기초하여 상기 예상된 잔류 오류 레벨에서 예상되는 품질을 결정함으로써, 상기 예상되는 품질을 추정하는 단계;
    현재 채널 상태 하에 사용된 최소 오류 제어 레벨에서 잔류 오류 레벨을 추정하고, 상기 평가된 오류 내성 특성에 기초하여 상기 추정된 잔류 오류 레벨에서 현재 품질을 결정함으로써, 상기 현재 품질을 추정하는 단계;
    상기 예상되는 품질 대 상기 추정된 현재 품질의 비율을 계산하는 단계; 및
    상기 비율을 상기 콘텐트 중요도에 의해 가중하여 상기 순위를 결정하는 단계
    를 포함하는 것인 무선 데이터 통신 방법.
  10. 청구항 9에 있어서,
    과거 채널 상태에 기초하여 상기 예상되는 채널 상태를 결정하는 단계를 더 포함하는 무선 데이터 통신 방법.
  11. 청구항 1에 있어서,
    상기 오류 제어 레벨을 선택하는 단계는 상기 평가된 오류 내성 특성 및 현재 채널 상태에 기초하는 것인 무선 데이터 통신 방법.
  12. 청구항 11에 있어서,
    상기 오류 제어 레벨을 선택하는 단계는,
    복수의 잔류 오류 레벨에 대하여 상기 선택된 객체의 품질에 대한 영향 및 현재 채널 상태 하의 잔류 오류 레벨을 확보하는 비용을 결정하는 단계; 및
    상기 결정된 영향 및 비용에 기초하여 유틸리티 함수에 따라 상기 선택된 객체의 유틸리티를 최대화하는 잔류 오류 제어 레벨을 선택하는 단계
    를 포함하는 것인 무선 데이터 통신 방법.
  13. 청구항 1에 있어서,
    상기 선택된 오류 제어 레벨을 적응 오류 제어에 전송하는 단계;
    상기 선택된 오류 제어 레벨에 기초하여 상기 선택된 데이터 객체에 대해 오류 제어 방법을 수행하는 단계; 및
    상기 선택된 데이터 객체를 포함하는 요청 하에 상기 오류 제어 방법이 수행되어 상기 요청에 대한 웹 응답을 전송하는 단계
    를 더 포함하는 무선 데이터 통신 방법.
  14. 복수의 데이터 객체에 대해 무선 전송 순서를 결정하는 방법으로서,
    상기 복수의 데이터 객체를 포함한 데이터 수집의 통신을 위한 요청을 수락하는 단계;
    상기 복수의 데이터 객체 각각에 대하여 콘텐트 중요도 및 오류 내성 특성을 평가하는 단계;
    채널 상태, 상기 평가된 콘텐트 중요도 및 상기 평가된 오류 내성 특성에 기초하여 상기 데이터 객체의 무선 전송 순서를 결정하는 단계; 및
    상기 결정된 순서에 기초하여 전송을 위한 상기 복수의 데이터 객체의 하나 이상을 선택하는 단계
    를 포함하는 무선 전송 순서 결정 방법.
  15. 청구항 14에 있어서,
    상기 결정하는 단계는 실시간으로 수행되는 것인 무선 전송 순서 결정 방법.
  16. 청구항 14에 있어서,
    상기 콘텐트 중요도를 평가하는 단계는 데이터 객체의 콘텐트를 분석하기 위해 데이터 객체와 함께 수신된 태그를 판독하는 단계와 학습 알고리즘을 채용하는 단계 중 적어도 하나를 포함하는 것인 무선 전송 순서 결정 방법.
  17. 청구항 14에 있어서,
    상기 오류 내성 특성을 평가하는 단계는 상기 데이터 객체의 압축 타입, 상기 데이터 객체의 포맷, 및 상기 데이터 객체를 압축하는 데 사용된 압축 파라미터 중 적어도 하나에 기초하여 룩업 테이블로부터 적어도 하나의 오류 내성 레벨을 추출하는 단계를 포함하는 것인 무선 전송 순서 결정 방법.
  18. 청구항 14에 있어서,
    상기 순서를 결정하는 단계는, 상기 복수의 데이터 객체 각각에 대하여 콘텐트 중요도, 예상되는 채널 상태 하의 예상되는 품질, 및 현재 채널 상태 하의 추정된 현재 품질에 기초하여 순위를 결정하는 단계를 포함하고,
    상기 데이터 객체를 선택하는 단계는 상기 결정된 순위에 기초하는 것인 무선 전송 순서 결정 방법.
  19. 청구항 18에 있어서,
    상기 순위를 결정하는 단계는,
    상기 예상되는 품질 대 상기 추정된 현재 품질의 비율을 계산하는 단계; 및
    상기 비율을 상기 콘텐트 중요도에 의해 가중하여 순위를 결정하는 단계
    를 포함하는 것인 무선 전송 순서 결정 방법.
  20. 청구항 18에 있어서,
    상기 순위를 결정하는 단계는,
    예상되는 채널 상태 하에 사용된 최소 오류 레벨에서 잔류 오류 레벨을 예상하고, 상기 평가된 오류 내성 특성에 기초하여 상기 예상된 잔류 오류 레벨에서 예상되는 품질을 결정함으로써, 상기 예상되는 품질을 추정하는 단계;
    현재 채널 상태 하에 사용된 최소 오류 제어 레벨에서 잔류 오류 레벨을 추정하고, 상기 평가된 오류 내성 특성에 기초하여 상기 평가된 잔류 오류 레벨에서 현재 품질을 결정함으로써, 상기 현재 품질을 추정하는 단계;
    상기 예상되는 품질 대 상기 추정된 현재 품질의 비율을 계산하는 단계; 및
    상기 비율을 상기 콘텐트 중요도에 의해 가중하여 상기 순위를 결정하는 단계
    를 포함하는 것인 무선 전송 순서 결정 방법.
  21. 청구항 20에 있어서,
    과거 채널 상태에 기초하여 상기 예상되는 채널 상태를 결정하는 단계를 더 포함하는 무선 전송 순서 결정 방법.
  22. 데이터 객체의 하나 이상의 데이터 패킷에 대한 오류 제어 레벨을 결정하는 방법으로서,
    데이터 객체에 대한 요청을 수락하는 단계;
    상기 데이터 객체의 오류 내성 특성을 평가하는 단계; 및
    상기 평가된 오류 내성 특성 및 현재 채널 상태에 기초하여 상기 데이터 객체의 하나 이상의 데이터 패킷에 대한 오류 제어 레벨을 선택함으로써 상기 데이터 패킷의 통신을 달성하는 단계
    를 선택하는 오류 제어 레벨 결정 방법.
  23. 청구항 22에 있어서,
    상기 선택하는 단계는 실시간으로 수행되는 것인 오류 제어 레벨 결정 방법.
  24. 청구항 22에 있어서,
    상기 오류 내성 특성을 평가하는 단계는 상기 데이터 객체의 압축 타입, 상기 데이터 객체의 포맷, 및 상기 데이터 객체를 압축하는 데 사용된 압축 파라미터 중 적어도 하나에 기초하여 룩업 테이블로부터 적어도 하나의 오류 내성 레벨을 추 출하는 단계를 포함하는 것인 오류 제어 레벨 결정 방법.
  25. 청구항 22에 있어서,
    상기 오류 제어 레벨을 선택하는 단계는
    복수의 잔류 오류 제어 레벨에 대하여 상기 선택된 객체의 품질에 대한 영향 및 현재 채널 상태 하의 잔류 오류 레벨을 확보하는 비용을 결정하는 단계; 및
    상기 결정된 영향 및 비용에 기초하여 유틸리티 함수에 따라 상기 선택된 객체의 유틸리티를 최대화하는 잔류 오류 제어 레벨을 선택하는 단계
    를 포함하는 것인 오류 제어 레벨 결정 방법.
  26. 무선 데이터 전송 시스템으로서,
    복수의 데이터 객체의 콘텐트 중요도 및 오류 내성 특성을 평가하는 콘텐트 특성화 모듈;
    채널 상태, 콘텐트 중요도, 및 오류 내성 특성에 기초하여 상기 복수의 데이터 객체의 전송 순서를 결정하고, 상기 결정된 전송 순서에 기초하여 전송을 위한 하나 이상의 데이터 객체를 선택하는 전송 순서 결정 모듈; 및
    상기 오류 내성 특성 및 채널 상태에 기초하여 상기 선택된 데이터 객체의 데이터 패킷에 대한 오류 제어 레벨을 선택함으로써 상기 데이터 패킷의 통신을 달성하는 오류 제어 레벨 선택 모듈
    을 포함하는 무선 데이터 전송 시스템.
  27. 청구항 26에 있어서,
    상기 선택된 오류 제어 레벨에 기초하여 상기 선택된 데이터 객체에 대해 오류 제어 방법을 수행하는 적응 오류 제어 모듈을 더 포함하는 무선 데이터 전송 시스템.
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