KR20090065404A - 통합 시스템의 자원 할당 방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명은, 복수개의 단일 시스템이 복합적으로 운영되는 통합 시스템에 대해, 시스템 내에 존재하는 사용자수에 기초하여, 멀티 유저 다이버시티 계수를 결정하는 단계와, 결정된 멀티 유저 다이버시티 계수를 이용하여, 비용함수를 결정하는 단계와, 결정된 비용함수에 기초하여 자원을 할당하는 단계를 포함하는 통합 시스템의 자원 할당 방법에 관한 것이다. 이에 의하여, 여러 개의 시스템이 복합적으로 운영되는 통합 시스템 내에서 각 시스템들과 사용자들 간의 상황과 요구 조건들을 최대한 반영하고 효율적인 자원관리가 가능해진다.
비용 함수, 통합 시스템, 멀티 유저 다이버 시티 계수, 표준 네트워크 상태 지수

Description

통합 시스템의 자원 할당 방법{Method for assigning resource of united system}
본 발명은 통합 시스템의 자원 할당 방법에 관한 것으로서, 더 상세하게는 여러 개의 시스템이 복합적으로 운영되는 통합 시스템 내에서 각 시스템들과 사용자들간의 상황과 요구조건들을 최대한 반영하고 효율적인 자원관리를 고려함으로써 효과적인 연결을 이끌어내기 위한 통합 시스템의 자원 할당 방법에 관한 것이다.
본 발명은 정보통신부 및 정보통신연구진흥원의 IT성장동력기술개발사업의 일환으로 수행한 연구로부터 도출된 것이다[과제관리번호: 2006-S-003-02, 과제명: 차세대 이동통신 서비스 플랫폼 개발].
최근 휴대인터넷(WiBro)이 본격적으로 상용화 되면서, 차세대 이동통신 기술에 대한 관심이 증폭되고, 그에 따른 연구도 활발하게 진행되고 있다.
현재 고려되고 있는 차세대 이동통신의 형태는, 와이브로(WiBro), 코드분할다중접속(CDMA), 무선랜(WLAN) 등의 기존 시스템의 연계를 통한 방안과, 중국의 FuTURE forum, WWRF(Wireless World Research Forum) 산하 WG4에서 연구 개발 중인 범용 무선 인터페이스(air-interface) 기술과 같은 새로운 시스템의 개발을 통한 방안이 있을 수 있다.
기존 시스템의 연계를 통한 방안과, 새로운 시스템 방안 모두, 기존 시스템과의 호환성(backward compatibility)을 보장하기 위해서, 기존 시스템과의 통합운영이 불가피하며, 이에 따른 필수 기술로서 수직적 핸드오버를 통한 무선 자원 관리 기법 등이 있을 수 있다.
도 1a 내지 도 1b는 통합 시스템의 일예를 도시한 도면이다.
도면을 참조하여 설명하면, 먼저, 도 1(a)는 시스템 전체를 관리하는 시스템 관리자에 의해 중앙 집중식으로 운영되는 통합 시스템을 도시하며, 도 1(b)는 여러 시스템이 서로 정보를 주고 받으며 분산식으로 운영되는 통합 시스템을 도시한다.
이와 같은 통합 시스템 환경은, 와이브로(WiBro), 코드분할다중접속(CDMA), 무선랜(WLAN) 등과 같은 서로 다른 단일 시스템이 통합되어 운영된다. 종래에는 여러 개의 서로 다른 시스템을 효과적으로 연결하기 위하여 많은 노력은 기울였으나, 체계적이지 못하였다. 예를 들어, 각 시스템과 사용자들 간의 요구 조건이 서로 충족하지 못하였으며, 서로 충족하는 경우에도 교환하는 정보가 몇 가지 안 되었다. 이에 따라, 시간에 따라 변화하는 채널 상황에 둔감하게 되어 실시간으로 변하는 사용자들의 요구를 반영하기에 부족한 부분이 많았다. 또한 사용자가 받는 서비스 비용도 각 시스템의 채널 상태를 반영하지 못한 채, 단순히 사용자의 요구 정도에 따라 비용이 결정되었다.
본 발명의 목적은, 여러 개의 시스템이 복합적으로 운영되는 통합 시스템 내에서 각 시스템들과 사용자들 간의 상황과 요구 조건들을 최대한 반영하고 효율적인 자원관리가 가능하도록 자원을 할당하는 통합시스템의 자원 할당 방법을 제공함에 있다.
상술한 과제 및 그 밖의 과제를 해결하기 위한 본 발명의 실시예에 따른 통합 시스템의 자원 할당 방법은, 복수개의 단일 시스템이 복합적으로 운영되는 통합 시스템에 대해, 시스템 내에 존재하는 사용자수에 기초하여, 멀티 유저 다이버시티 계수를 결정하는 단계와, 결정된 멀티 유저 다이버시티 계수를 이용하여, 비용함수를 결정하는 단계와, 결정된 비용함수에 기초하여, 자원을 할당하는 단계를 포함한다.
본 발명 실시예에 따른 통합시스템에 따르면, 서로 다른 시스템이 통합적으로 운영되는 상태에서 표준 네트워크 상태 지표(SNSI)를 사용하여, 비용 함수를 결정하되, 사용자수와 관련이 있는 멀티 유저 다이버시티 계수에 기초하여 자원을 할당함으로써, 이종 시스템의 통합 운영시의 자원을 효율적으로 사용할 수 있게 된다. 나아가, 시스템 용량 증대와 사용자의 만족도가 향상될 수 있다.
특히, 단말기가 어느 단일 시스템과 접속하였을 경우에 단위 데이터당 필요한 잉여 자원의 양을 비롯하여, 단말기의 채널 상태, 단말기의 서비스 품질 조건, 사용자수와 관련이 있는 멀티 유저 다이버시티 계수 등을 고려하여 비용함수를 결 정함으로써, 각 시스템들의 채널 상태와 사용자들의 요구 조건을 최대한 반영하여 최적화된 자원 분배 및 서비스 품질의 성능 향상을 이룰 수 있게 된다.
이하, 본 발명의 실시 예를 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명한다.
도 2a 내지 도 2b는 통합 시스템 하에서 무선 자원 효율을 고려한 예를 보여주는 도면이다.
통합 시스템에서는 자원 관리 기법이 단일 시스템의 무선 자원 효율뿐만 아니라 통합 시스템 전체의 자원효율도 고려해야 한다. 예를 들어, 단일 시스템의 무선 자원 효율만을 고려할 경우에 기회적 스케줄링을 통해서 무선 자원 효율을 향상시킬 수 있으나, 도 2a와 같이, 통합 시스템 관점에서 보면, 각각의 단일 시스템의 무선 자원 효율의 증대가 전체 통합 시스템의 효율 증대로 이루어지지 않을 수 있다. 따라서, 도 2b와 같이, 시스템 간의 협력을 통한 통합 무선 자원 관리가 필요하다.
시스템 간의 협력을 위해서는 모든 시스템에서 잘 활용할 수 있는 공통적 형식이 필요하다. 그러나, 와이브로(Wireless Broadband Internet Wibro) 시스템, 무선랜(Wireless LAN; WLAN) 시스템, 코드분할다중접속(Code Division Multiple Access; CDMA) 시스템, 3GPP-LTE 시스템, 범용이동통신시스템(Universal mobile telecommunications systems; UMTS) 등은 무선 자원을 사용하는 방법이 상이하다. 예를 들어, CDMA 시스템과 WLAN 시스템이 존재하는 통합 시스템이 시스템 간의 협력을 통해 운영된다고 가정할 때, CDMA 시스템은 전송전력 및 부호에 의한 스프레 딩 계수 등의 정보를 WLAN 시스템에 전송할 것이나, WLAN 시스템의 경우, 전송 효율을 결정하는 중요한 요소는 각 사용자들의 충돌(collision) 횟수와 랜덤 백오프(random backoff)에 의한 대기시간이다. 따라서 서로 상이한 지표의 전달은 시스템간 협력에 있어서 혼란을 가중시킬 우려가 있다.
이를 위해, 본 발명에서는, 특정 시스템에 상관없이 모든 시스템의 현재 상태를 표현할 수 있는 표준 네트워크 상태 지표(Standard Network State Information, SNSI)를 정의한다.
그리고, 본 발명에서는 모든 시스템이 주고 받는 정보에 대한 오버헤드(overhead)는 무시할 만큼 작다고 가정한다. 그리고, 단말기와 여러 제어 정보 및 데이터를 주고 받는 서빙 스테이션(serving station)을 시스템에 관계없이 기지국이라 한다.
또한, 각 단말기는 셀 내에 고르게 분포하며, 하나의 시스템에 속한 하나의 기지국으로부터만 데이터를 기지국으로부터만 데이터를 전송 받거나, 하나의 기지국으로만 데이터를 전송할 수 있다고 가정한다. 즉 시스템 A의 기지국과 시스템 B의 기지국으로부터 동시에 데이터를 전송받을 수 없다.
또한, 단말기는 특정 시스템에서 다른 시스템으로 통신 대상을 바꾸는 수직적 핸드오버를 수행할 수 있는 멀티 모드(multi-mode)로 동작할 수 있으며, 이에 따른 오버헤드는 없다고 가정한다. 하나의 단말기가 통신하는 시스템이 정해지면, 단말기는 그 시스템으로부터 자원을 할당 받는다. 이때, 자원의 할당은 시스템 별로 독립적으로 수행된다. 단말에게 자원을 할당할 때 각 단말기별로 가장 좋은 채 널부터 자원을 할당하는 기회적 스케줄링(opportunistic scheduling)기법이 적용된다.
도 3은 기회적 스케줄링 기법을 보여주는 도면이다. 도 3을 참조하면, 제1 구간에서는 사용자 1에게, 제2 구간에서는 사용자 3에게, 제3 구간에서는 사용자 1에게 자원이 할당된다.
도 4는 본 발명에 따른 표준 네트워크 상태 지표를 보여주는 도면이다.
도면을 참조하여 설명하면, 본 발명에 따른 표준 네트워크 상태 지표(Standard Network State Information; SNSI)는 크게 서비스 품질(QoS) 부분과 비용 함수 부분으로 나뉜다.
서비스 품질(QoS) 부분과 비용 함수 부분 각각은, 순방향 링크와 역방향 링크의 두 가지 경우로 나누어 생각할 수 있으므로, 결국 크게 네 부분으로 나누어 생각할 수 있다. 하지만 모든 시스템을 순방향 링크와 역방향 링크로 구별 지을 필요는 없다. 대표적인 예로 무선랜(WLAN) 시스템의 경우는 순방향 링크와 역방향 링크의 구별이 없으므로 일부러 나누어 생각할 필요는 없다.
서비스 품질(QoS) 부분은 각 사용자의 요구조건과 각 시스템의 상태를 알 수 있게 해주는 자료들이다. 각각의 서비스 품질(QoS)부분은 트래픽 기술자(traffic descriptor)와 서버 기술자(server descriptor)로 이루어진다.
서비스 품질(QoS) 부분은 순방향 링크와 역방향 링크 모두 트래픽 기술자의 누설 버킷 모델(leaky bucket model)과 서버 기술자의 레이턴시 레이트 모델(latency rate model)의 두 가지로 나누어진다.
트래픽 기술자(traffic descriptor)는 피크 전송률(peak rate), 지속 전송률(sustainable rate), 최대 버스트 사이즈(maximum burst size)의 세가지 조건들로부터 그 특성이 결정된다.
전송률(rate)은 단위 시간에 대한 데이터 양 또는 트래픽(traffic) 양으로서, 피크 전송률(peak rate)은 그 전송률이 최대일 때이며, 지속 전송률(sustainable rate)은 오랜 시간 동안의 평균 전송률을 의미한다. 최대 버스트 사이즈(maximum burst size)는 트래픽이 피크 전송률(peak rate)로 발생하는 경우의 총 데이터 양을 의미한다.
서버 기술자(server descriptor)는 최대 지속 서비스 전송률(maximum sustainable service rate), 최소 레이턴시(minimum latency)의 두 가지 조건들로부터 그 특성이 결정된다. 최소 레이턴시(minimum latency)는 서버가 서비스를 제공하기 전까지 걸리는 지연시간을 의미하며, 최대 지속 서비스 전송률(maximum sustainable service rate)은, 최소 레이턴시(minimum latency) 이후에 서버가 서비스를 시작하면서 제공하는 평균 서비스 전송률을 의미한다.
여기서, 중요한 점은 사용자가 요구하는 최대 딜레이(maximum delay), 피크 레이트(peak rate), 지속 전송률(sustainable rate), 최대 버스트 사이즈(maximum burst size) 등의 조건을 만족하는 시스템은 한 가지가 아니라 여러 가지가 될 수 있다는 것이다. 최소 레이턴시(minimum latency)가 크더라도 최대 지속 서비스 전송률(maximum sustainable service rate)을 크게 하거나, 아니면 최대 지속 서비스 전송률(maximum sustainable service rate)가 작더라도(사용자의 지속 전송률 보다 는 커야 함) 최소 레이턴시(minimum latency)를 작게 하면, 최대 딜레이(maximum delay)가 같은 여러 종류의 서비스 제공 패턴이 존재할 수 있게 된다.
비용 함수 부분은 비용 함수를 계산하는데 필요한 자료들을 수집하는 부분이며, 이 부분 또한 서비스 품질(QoS) 부분과 마찬가지로 순방향 링크 비용과 역방향 링크 비용으로 나누어 생각할 수 있다.
순방향 링크 비용과 역방향 링크 비용 각각은, 자원 비용(resource cost)과, 호 상태 조정(call state adjustment)으로 이루어진다. 여기서 자원 비용(resource cost)이란, 시스템이 서비스를 제공하는 과정에서 소요되는 자원의 비용으로서, 대부분의 경우 채널의 개수이다. 하지만, 자원 비용(resource cost)은 평균적인 개념이며, 각 사용자의 접속 상태나 실제 채널 상태에 따라서 비용은 달라질 수 있으므로, 호 상태 조정(call state adjustment)으로 그 부분의 조절을 수행할 수 있다.
한편, 통합 시스템에서 무선 자원 효율의 증대는 통합 시스템에 포함된 단일 시스템뿐만 아니라 단일 시스템간 부하 분산에 의해 그 효과가 극대화 될 수 있다. 도 2a와 같이 시스템의 부하가 특정 시스템에 집중되어 있는 경우 무선 자원의 불균형적 이용으로 인하여 사용자들의 서비스 품질(QoS) 만족도, 시스템 용량의 측면에서의 손실이 불가피하다. 그러나, 도 2b와 같이, 적절한 원칙에 의해 특정 트래픽에 집중되어 있는 단말을 수직적 핸드오버를 통하여 상대적으로 유휴 무선 자원이 많은 시스템으로 분산시킨다면 통합 시스템의 전체 무선 효율은 증가하게 될 것이다. 따라서 각각의 단말의 접속 시스템을 결정하는 적절한 기준을 세우는 것이 통합 시스템의 무선 자원 관리에 핵심적 요소라고 할 수 있다.
본 발명에서는 하나의 단말이 특정 시스템에 접속하였을 때 사용되는 무선 자원의 양, 단말의 채널상태, 단말기가 요구하는 서비스 품질(QoS) 만족도 등을 종합적으로 고려한 비용을 계산하기 위하여 이를 정량적으로 구하는 비용 함수를 제시한다.
본 발명에서의 비용은, 특정 시스템이 어떤 사용자를 수용했을 경우 그 시스템에서 추가로 사용하게 되는 자원의 양이라고 정의할 수 있다. 이 자원의 양을 실제적인 수치로 계산해주는 것이 비용 함수다. 그러므로 비용 함수를 통해 사용자는 어떤 서비스를 받으려면 어느 정도의 비용을 지불해야 하는지를 파악할 수 있다.
여기에서의 비용은 절대적인 실제의 비용이 될 수도 있으며 단순히 낮은 비용 함수 값이 좋은 시스템임을 나타내는 상대적인 척도의 비용이 될 수도 있다. 다시 말해 비용 함수란 표준 네트워크 상태 지표를 수집하여 각 시스템들의 상태를 파악하고 각 사용자들의 요구 조건을 검토한 후 어떤 시스템과 어떤 사용자를 연결하는 것이 효율적일지 결정할 수 있게 해주는 척도이다.
또한 비용 함수는 각 연결을 결정해주는 것 외에도 통합시스템 안의 단일 시스템들의 평형을 위한 기능도 담당하고 있다. 이것은, 특정 단일 시스템에 사용자가 집중되게 되면 비용을 증가시켜, 사용자를 다른 시스템으로 분산시킴으로써 가능해진다. 즉, 비용 함수는 한 종류의 시스템에 과부하가 걸리게 되면 다른 시스템들로 분산시켜 안정된 통합시스템 상태를 유지하는 기능을 갖고 있다.
결국, 시스템 들 간의 연결뿐만 아니라, 단일 시스템들의 평형 기능을 위해, 비용함수가 결정되며, 결정된 비용함수에 따라 자원을 할당할 수 있다. 예를 들어, 비용 함수의 값이 작을수록, 자원을 우선적으로 할당할 수 있다.
이러한 내용을 토대로 비용 함수를 하기의 수학식 1과 같이 정의한다.
Figure 112008014468038-PAT00001
이러한 위 수식에서의 파라미터들을 살펴보면, Savg는 단일 시스템 내의 평균 채널 상태를, Acal은 사용자가 속해 있는 특정 채널의 상태를, CBW는 전체 자원 비용을, Mγμ는 단말기가 단위 데이터를 추가로 전송하는 경우에 사용하는 무선 자원의 양을, Rreq는 사용자가 요구하는 서비스 품질(QoS) 조건을 만족시키기 위해 서버로부터 제공받아야 하는 평균적인 데이터 전송률(sustainable service rate)을, Bsys는 시스템의 전체 대역폭을, Dres는 자원 예약 비용을, Lmax는 최대 시스템 레이턴시(latency)를, Lreq는 사용자 요구 레이턴시(latency)를 의미한다.
여기서, Savg, Acal, CBW, Mγμ, Bsys, Dres는 도 4의 비용 함수 부분과 관련된 표준 네트워크 상태 지수이며, Rreq, Lmax, Lreq는 도 4의 서비스 품질(QoS) 부분과 관련된 표준 네트워크 상태 지수이다.
또한, Savg, Acal, CBW, Mγμ, Bsys, Dres, Lmax 는 네트워크(시스템)와 관련된 표준 네트워크 상태 지수이며, Rreq, Lreq는 어플리케이션(aaplication)과 관련된 표준 네트워크 상태 지수이다.
한편, 수학식 1의 비용함수에서, Dres(Lmax-Lreq)는 레이턴시(latency)의 예약(reservation)에 관한 부분이다.
예를 들어, 사용자가 시스템에서 제시한 최대 시스템 레이턴시(maximum system latency)보다 작은 값을 필요로 할 경우 예약을 통해 줄여 줄 수도 있지만 대신 그것에 대한 비용을 추가로 지불해야 한다는 내용이다.
Dres는 자원 예약 비용, 즉 레이턴시(latency)를 줄이는 단위 시간당의 비용이다. 레이턴시(latency)를 줄이기 위한 비용인 Dres가 커질수록 비용함수(cost)의 값은 커지게 된다.
또한, (Lmax-Lreq)는 얼마만큼의 레이턴시(latency)를 줄일 것인가 에 대한 지표이다. 사용자가 요구하는 레이턴시(Lreq)가 커질수록, 줄이고자 하는 레이턴시(Lmax-Lreq)가 작아지며, 결국 비용 함수(cost)의 값은 작아지게 된다. 또한, 사용자가 요구하는 레이턴시(Lreq)가 작아질수록, 줄이고자 하는 레이턴시(Lmax-Lreq)가 커지며, 결국 비용 함수(cost)의 값은 커지게 된다.
하지만, 비용함수에서, Dres(Lmax-Lreq) 부분이 미치는 영향은 미미하므로, 생략할 수 있다.
따라서, 비용함수는 하기의 수학식 2와 같을 수 있다.
Figure 112008014468038-PAT00002
한편, Savg는 하나의 셀 내에 존재하는 여러 단말의 평균 채널 상태를 나타낸다. 하나의 셀 내에는 여러 단말이 존재하는 경우에, 이들을 개념적으로 기지국으로부터 동일한 거리에 있다고 가정하면, Savg는 기지국과 각 단말 사이의 평균적인 무선 채널의 상태로 정의된다. Savg는 하기의 수학식 3에 의해 연산될 수 있다.
Figure 112008014468038-PAT00003
여기서, μ는 시스템의 자원 효율을 의미하고, γ는 시스템의 자원 사용률을 나타낸다. 즉, γ은 시스템의 채널 측면의 효율이며, μ는 시스템의 주파수 효율(bandwidth efficiency)이다.
시스템의 주파수 효율(μ)은 현재 기지국이 전송하고 있는 데이터의 양을 측정하고 이를 전체 자원의 양으로 나눔으로써 도출할 수 있으며, 시스템의 자원 사용률(γ)은 기지국에서 사용하고 있는 자원의 양을 전체 자원으로 나눔으로써 도출할 수 있다. 시스템의 자원 사용률(γ)과, 시스템의 주파수 효율(μ)은 하기의 수학식 4와 같다.
Figure 112008014468038-PAT00004
Figure 112008014468038-PAT00005
,
여기서, Rused는 현재 사용되고 있는 자원의 양, Rall은 시스템의 총 자원량, Tsys는 현재 시스템의 데이터 전송률(throughput), Bsys는 시스템의 전체 대역폭을 나타낸다.
한편, 평균적인 채널 상태(Savg)는 모든 단말기(terminal)에게 동일하게 적용되므로 셀 내에 흩어져 있는 개별 단말기의 채널 상태를 반영하지 못하는 한계가 존재한다. 따라서 개별 단말기의 채널 상태를 반영하는 Acal 파라미터가 정의된다.
즉, Acal 은, 셀 내에 특정 단말기가 존재할 때, 그 특정 단말기의 채널 상태를 평균적인 채널 상태를 나타내는 Savg와의 비율로 정의된다. 예를 들어, 특정 단말기의 채널 상태가 셀 내의 평균적인 채널 상태보다 좋지 않을 경우에는 Acal 값이 낮아지게 되고, 그에 따라 해당 시스템에 접속할 때의 비용 함수 값은 증가하게 된다. 반대로 단말기의 채널 상태가 셀 내의 평균적인 채널 상태보다 좋을 경우에는 Acal값이 증가하여 해당 시스템에 접속할 때의 비용 함수 값이 감소하게 된다.
한편, CBW는 전체 자원 비용(total resource cost)을 나타낸다. 전체 자원 비용(CBW)이 커질수록, 비용 함수(cost)의 값은 커지게 된다.
한편, Bsys는 시스템의 전체 대역폭으로서, 각 단일 시스템 마다 다른 값을 가질 수 있다.
한편, Rreq는 사용자의 서비스 품질(QoS) 조건을 만족시키기 위하여 기지국 또는 서버로부터 전송 받아야 하는 평균적인 데이터 전송률을 의미한다. 이러한 Rreq는 각 사용자가 원하는 서비스에 따라 결정되는 값이다. 만약 사용자가 대용량 의 서비스를 원한다면 Rreq가 커져, 비용함수(cost)의 값이 커지게 된다. 사용자가 저용량의 서비스를 원한다면 Rreq가 작아져, 비용함수(cost)의 값이 작아지게 된다.
Mγμ파라미터는 단말기가 단위 데이터를 추가로 전송하는 경우에 사용하는 무선 자원의 양을 나타내는 것으로서, 비용함수(cost)에서 가장 중요한 부분이다. Mγμ는,
Figure 112008014468038-PAT00006
를 계산하여 구할 수 있다. 수학식 3 및 4의 표현을 참조하면, Mγμ파라미터는 단위 주파수 효율의 증가분에 대한 시스템의 자원 사용률의 증가분을 의미한다.
한편, Wibro, WLAN, CDMA, 3GPP-LTE, UMTS 시스템 등의 다양한 시스템은, 각각 다양한 방식을 통하여 자원을 분할/사용하고 있다. 이에 따라, Mγμ은, 각 시스템의 자원 분할 방식에 따라 달라질 수 있다.
예를 들어, CDMA 시스템과 같은 부호 분할 시스템의 경우, 자원을 부호에 의해 분할하여 사용한다. 즉, 하나의 단말이 부호 분할 시스템에 접속을 시도할 경우 사용하게 되는 자원은 해당 단말이 사용하게 될 부호에 의해 결정된다. 결국, Mgm은 데이터 전송에 사용되는 부호의 개수에 기초하여 결정될 수 있다. 또한, Mγμ은 신호대 잡음비(SINR)에 기초하여 결정될 수 있다.
또한, 무선랜(WLAN) 시스템의 경우, 전송 기회를 부여하기 위하여 충돌이 발생하는 랜덤 억세스(random access) 방식을 사용하며, 데이터 전송을 위해 사용하 는 타임 슬롯을 자원으로 사용한다. 결국, Mγμ은 전송에 사용되는 타임 슬롯의 개수에 기초하여 결정될 수 있다. 또한, Mγμ은 평균 전송 시도율에 기초하여 결정될 수 있다.
또한, 와이브로(Wibro)와 같은 멀티채널 시스템의 경우, 자원을 시간과 주파수를 기준으로 결정되는 부채널 단위로 사용하므로 단말이 추가로 사용해야 하는 자원은 부채널이 된다. 결국, Mγμ은 데이터 전송에 사용되는 부채널의 개수에 기초하여 결정될 수 있다. 한편, 멀티 채널 시스템은 사용자 수가 증가할 경우, 하나의 부채널의 채널 효율이 좋아지게 되므로, 사용자수에 기초하여 결정될 수도 있다.
또한, 멀티채널 시스템은 넓은 대역을 여러 개의 작은 채널로 분할하여 사용하기 때문에 여러 개의 채널이 존재하며, 주파수 대역에 따라서 채널의 상태가 각각 다르다. 따라서 각 사용자에게 할당되는 주파수 대역에 따라서 채널 효율의 측면에서 상당한 차이가 발생한다.
앞에서 언급하였듯이, 멀티 채널 시스템에서는 사용자에게 할당되는 채널에 따라서 채널 효율이 다른 시스템에 비해 극명한 차이를 보인다. 따라서, 사용자의 수가 증가할 경우, 하나의 부채널의 채널 효율이 좋아질 확률이 높아지게 되는 효과를 얻을 수 있고 이를 멀티 유저 다이버시티(multi user diversity)라고 한다.
예를 들어, 시스템에 3명의 사용자가 존재할 경우에 비해, 5명의 사용자가 존재할 경우, 파란 선을 따라서 움직이게 된다. 이처럼 시스템 내의 사용자가 증가할 경우 전체 시스템의 채널 효율이 증가하는 효과를 얻을 수 있다. 본 발명에서는 이러한 다중 사용자 이득의 효과를 비용함수에 반영하기 위하여 멀티 유저 다이버시티 계수(Multi-User Diversity Order MUDO)를 도입하였다.
도 3과 같이, 사용자가 데이터를 전송할 채널을 결정하는 패킷 스케줄링 알고리즘으로 기회적 스케줄링을 사용하는 경우에, 시스템 레벨의 신호 대 잡음비(SINR)의 효율(
Figure 112008014468038-PAT00007
)과, 이에 따른 시스템의 주파수 효율(
Figure 112008014468038-PAT00008
)은 아래의 식에 의해 결정된다.
Figure 112008014468038-PAT00009
여기서,
Figure 112008014468038-PAT00010
는 시스템 레벨의 신호대 잡음비(SINR)의 누적분포함수(CDF, cumulative distribution function)를,
Figure 112008014468038-PAT00011
는 주파수 효율(bandwidth efficiency)의 누적확률분포함수(CDF)를, ψ는 멀티 유저 다이버시티 계수(MUDO)를 나타낸다.
멀티 유저 다이버시티 계수(MUDO)는 시스템 내에 존재하는 단말기의 숫자가 1일 때 1의 값을 가지며, 단말기의 숫자가 증가할수록 증가하는 (non-decreasing) 성질을 가진다.
한편, 또한 섀넌(Shannon)의 바운드(bound)를 이용하여 부채널의 채널 효율을 구하면 아래와 같이 나타낼 수 있다.
Figure 112008014468038-PAT00012
Figure 112008014468038-PAT00013
Figure 112008014468038-PAT00014
여기서, y는 SINR을 나타내며, x는
Figure 112008014468038-PAT00015
를 의미한다.
따라서, 부채널 효율의 확률밀도함수(
Figure 112008014468038-PAT00016
)와, 각 부채널의 SINR 값의 확률밀도함수(
Figure 112008014468038-PAT00017
)는 아래와 같은 관계를 가진다.
Figure 112008014468038-PAT00018
Figure 112008014468038-PAT00019
Figure 112008014468038-PAT00020
따라서, 시스템 용량의 확률밀도함수는(
Figure 112008014468038-PAT00021
)는, 수학식 6 및 7에 기초하여, 아래의 식과 같이 표현된다.
Figure 112008014468038-PAT00022
만약, 시스템 내에 N명의 사용자가 존재한다면, 전체 시스템의 용량은, 수학식 6 내지 수학식 8에 기초하여, 아래의 식과 같이 표현된다.
Figure 112008014468038-PAT00023
위의 식을 전체 시스템의 주파수 대역(B)으로 나누면 N명의 사용자가 존재하는 시스템의 최대 주파수 효율을 구할 수 있다. 그 식은, 수학식 7 및 9에 기초하 여, 아래와 같이 표현된다.
Figure 112008014468038-PAT00024
수학식 10에서 구한 최대 시스템 주파수 효율은 시스템 내에 존재하는 모든 채널을 다 사용하였을 때 얻을 수 있는 값이다.
그러나, 시스템 내의 사용자가 발생시키는 트래픽(traffic)이 전체 시스템의 용량을 초과하지 않을 경우, 기회적 스케줄링 기법에 따라 시스템의 용량은, 전체 채널 중 신호대잡음비(SINR)값이 y보다 큰 채널 상태를 가지는 채널을 사용하여 얻는 시스템의 용량과 동일하다. 따라서, 이 때의 시스템의 전송 용량(R)은, 수학식 9에 기초하여, 다음과 같다.
Figure 112008014468038-PAT00025
만약,
Figure 112008014468038-PAT00026
가 미분 가능한 역함수를 가진다면(
Figure 112008014468038-PAT00027
), 시스템의 전송 용량(R)은, 수학식 11에 기초하여, 다음과 같이 표현할 수 있다.
Figure 112008014468038-PAT00028
여기서, Gs는 Fs의 역함수이다.
수학식 12를 전체 시스템 대역폭(B)로 나누면, 다음과 같이 시스템의 주파수 효율(μ)를 도출할 수 있다.
Figure 112008014468038-PAT00029
여기서 Fs(y)는 전체 채널 중 채널의 SINR 값이 y보다 작은 채널의 비율로 해석할 수 있으며, 따라서 1-γ로 표현이 가능하다. 수학식 13을 다시 정리하면, 다음과 같다.
Figure 112008014468038-PAT00030
여기서, γ는 채널 사용률을 의미하며, 전체 시스템 대역폭 중 시스템에 의해 사용된 대역폭의 비율로 구할 수 있다.
앞에서 살펴보았듯이, 단위 트래픽 양을 보내기 위하여 사용해야 하는 채널 의 대역폭(Mγμ)은, 시스템 내에 존재하는 사용자의 숫자에 따라 변화한다. 이것은 다중 사용자 이득에 비롯되는 현상이며 다중 사용자 이득은 시스템 내의 사용자의 숫자가 증가할수록 증가한다. 따라서 시스템 내의 사용자의 수가 증가하면, 다중 사용자 이득을 나타내는 멀티 유저 다이버시티 계수(MUDO)값도 같이 증가한다.
도 5는 멀티 유저 다이버시티 계수가 증가함에 따라 시스템의 대역폭 효율이 변화하는 양상을 나타내는 도면이다.
도면을 참조하여 설명하면, 가로축의 멀티 유저 다이버시티 계수(MUDO)값을 나타내며, 세로축은, 시스템의 대역폭 효율(System Bandwidth Efficiency; SBE)을 나타낸다.
만약, 멀티 채널 시스템에 한 명의 사용자가 더 통신을 시도한다면 다중 사용자 이득이 증가함으로써 채널 효율이 증가하고 이에 따라 시스템의 전송 용량이 증가하는 효과를 얻을 수 있다. 따라서 한 명의 사용자가 시스템에 추가됨으로써 증가하는 채널 사용량은 아래와 같이 추정할 수 있다.
Figure 112008014468038-PAT00031
한편, 수학식 15의 우변은, 아래와 같이 정리된다.
Figure 112008014468038-PAT00032
Figure 112008014468038-PAT00033
이다. 수학식 16은, 수학식 14인
Figure 112008014468038-PAT00034
를 편미분 함으로써 도출할 수 있다.
위의 식을 레일리(Rayleigh) 모델에 적용하는 경우, Fs(y)를 이용하여 Gs(z)를 도출해야 한다. 먼저, 레일리(Rayleigh) 모델 Fs(y)에서의 신호대잡음비(SINR)의 분포를 나타내는 확률밀도함수(PDF)는 아래와 같이 나타난다.
Figure 112008014468038-PAT00035
상기 식을 이용하여, 수신신호전력의 누적분포함수(Yrpow(x))와 신호 대잡음비(SINR)의 누적분포함수(YSINR(y))를 아래의 식과 같이 구할 수 있다.
Figure 112008014468038-PAT00036
Figure 112008014468038-PAT00037
각각의 sub-channel의 신호대잡음비(SINR) 분포가 평균이
Figure 112008014468038-PAT00038
인 지수함수(exponential) 분포를 갖는다면, Fs(y), Gs(z)는 아래와 같이 구해진다.
Figure 112008014468038-PAT00039
Figure 112008014468038-PAT00040
위의 식을, 수학식 14인
Figure 112008014468038-PAT00041
에 대입하여 정리하면 아래의 식을 얻을 수 있다.
Figure 112008014468038-PAT00042
상기의 수학식 20은 레일리(Rayleigh) 모델에서의 μ-γ관계식이다.
또한, 위의 식을 미분함으로써, 수학식 15 및 수학식 16에 사용되는,
Figure 112008014468038-PAT00043
,
Figure 112008014468038-PAT00044
를 아래 식과 같이 구할 수 있다.
Figure 112008014468038-PAT00045
Figure 112008014468038-PAT00046
위의 식에서
Figure 112008014468038-PAT00047
의 값은 0보다 작은 값을 갖는다. 시스템에 속한 사용자가 증가하면 멀티 유저 다이버시티 계수(MUDO)가 증가함에 따라 채널의 사용량은 상대적으로 감소하기 때문이다.
따라서, 수학식 15에서의
Figure 112008014468038-PAT00048
에 관련된 부분은 무시한다. 결국 수학식 15는 아래 식과 같이 정리된다.
Figure 112008014468038-PAT00049
한편,
Figure 112008014468038-PAT00050
의 값을 구하기 위해서는, 다중 사용자 이득을 나타내는 멀티 유저 다이버시티 계수(ψ)와, 평균 SINR을 의미하는
Figure 112008014468038-PAT00051
값을 도출하여야 한다.
먼저, 수학식 22 를 살펴보면, μ,γ,ψ,
Figure 112008014468038-PAT00052
의 파라미터에 의해
Figure 112008014468038-PAT00053
가 연산된다. 이 중 μ는 시스템의 주파수 효율(SBE)를 나타내는 것으로 전송 용량(throughput)을 시스템 대역폭으로 나눔으로써 구할 수 있는 시스템에서 모니터링이 가능한 파라미터이다. 또한, γ는 채널 사용률을 나타내며 역시 시스템에서 모니터링이 가능한 파라미터이다.
멀티 유저 다이버시티 계수(ψ)는 모니터링이 불가능하며 사용자 수의 증가에 따라서 증가하지만 정확한 값을 추정할 수는 없다. 따라서 시스템에서의 모니터링을 통해
Figure 112008014468038-PAT00054
값을 도출함으로써, 멀티 유저 다이버시티 계수(ψ)값을 구한다.
예를 들어, 시스템은 동일한 수의 사용자들에게 데이터를 전송하면서 측정을 통하여 μ-γ 곡선을 도출할 수 있다. 동일한 수의 사용자들에게 데이터를 전송함에 따라 ψ값은 일정하게 유지되므로, 이를 이용하여
Figure 112008014468038-PAT00055
값을 도출할 수 있다.
본 발명은, 상술한 바와 같이, 멀티 유저 다이버시티 계수(ψ)값을 연산하고, 이를 이용하여, 비용함수(cost)를 계산하여, 계산된 비용함수(cost)에 기초하여, 자원 관리를 수행한다. 이러한, 본 발명의 자원 관리 기법은, 1) 각 단말기가 주변의 여러 기지국 중 가장 신호강도가 좋은 기지국과 통신을 시도하는 방법, 2) 각 단말기가 주변의 여러 기지국 중 가장 빠른 전송률로 전송 받을 수 있는 기지국과 통신을 시도하는 방법, 3) 각 단말기가 주변의 여러 기지국 중 유휴 자원(남아 있는 자원의 양)이 가장 많은 기지국과 통신을 시도하는 방법 등에 비해서, 자원 사용률의 차이가 줄어들어, 고르게 자원 사용을 할 수 있게 되며, 사용자의 서비스 품질(QoS) 만족도의 이득으로 이어지게 된다.
상술한 바에 따른 통합 시스템의 자원 할당 방법은 도 5로써 구현될 수 있다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 통합 시스템의 자원 할당 방법을 보여주는 순서도이다.
도면을 참조하여 설명하면, 본 발명에 따른 통합 시스템의 자원 할당 방법은, 먼저, 시스템 내에 존재하는 사용자수에 기초하여, 멀티 유저 다이버시티 계수를 결정한다(S610).
시스템 내에 존재하는 사용자수가 증가할수록, 멀티 유저 다이버시티 계수(ψ) 값은 증가한다. 이 멀티 유저 다이버시티 계수(ψ) 값은, 레일리 모델에서, 평균 신호대 잡음비에 기초하여, 결정될 수 있다.
다음에, 결정된 멀티 유저 다이버시티 계수를 이용하여, 비용함수를 결정한다(S620).
비용함수는, 소정 단말기가 단일 시스템에 접속하여 서비스를 받는 경우에 사용되는 잉여 자원의 양(Mγμ)에 기초하여 결정되며, 이 잉여 자원의 양(Mγμ)은, 멀티 유저 다이버시티 계수(ψ)에 기초하여 결정된다. 여기서, 잉여 자원의 양(Mγμ)은, 시스템의 주파수 효율(μ)의 증가분에 대한 시스템의 자원 사용률(γ)의 증가분일 수 있다. 예를 들어, 멀티 유저 다이버시티 계수(ψ) 값이 증가할수록, 시 스템의 주파수 효율(μ)이 증가하며, 이에 따라 잉여 자원의 양(Mγμ)은 작은 값을 갖는다.
한편, 비용함수는, 단일 시스템 내의 평균 채널 상태(Savg), 및 단일 시스템 내의 소정 단말기의 채널의 상태(Acal)에 기초하여 결정될 수 있다. 여기서, 평균 채널 상태(Savg)는, 시스템의 자원 사용률(γ) 및 시스템의 주파수 효율(μ)에 기초하여 결정될 수 있다. 한편, 단말기의 채널의 상태(Acal)는, 평균 채널 상태와(Savg)의 비율로 정의될 수 있다.
한편, 비용함수는, 사용자가 요구하는 서비스 품질 조건을 만족시키기 위해 기지국 또는 서버로부터 제공받아야 하는 데이터 전송률(Rreq)에 기초하여 결정될 수 있다.
또한, 비용함수는, 레이턴시를 줄이기 위한 단위 시간당의 비용(Dres), 및 상기 레이턴시 요구값(Lreq)에 기초하여 결정될 수 있으며, 또한, 전체 자원 비용(CBW)에 기초하여 결정될 수도 있다.
다음에, 결정된 비용함수에 기초하여, 자원을 할당한다(S630). 비용함수 값이 작을수록, 우선 순위를 두어 자원을 할당한다.
한편, 본 발명은 또한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함 한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체의 예로는ROM, RAM, CD-ROM, 자기테이프, 플로피디스크, 광 데이터 저장장치 등이 있으며, 또한 캐리어 웨이브(예를 들어 인터넷을 통한 전송)의 형태로 구현되는 것도 포함한다. 또한 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다.
이상 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 설명하였지만, 상술한 본 발명의 기술적 구성은 본 발명이 속하는 기술 분야의 당업자가 본 발명의 그 기술적 사상이나 필수적 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시 예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적인 것이 아닌 것으로서 이해되어야 한다. 아울러, 본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어진다. 또한, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 등가 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
도 1a 내지 도 1b는 통합 시스템의 일예를 도시한 도면이다.
도 2a 내지 도 2b는 통합 시스템 하에서 무선 자원 효율을 고려한 예를 보여주는 도면이다.
도 3은 기회적 스케줄링 기법을 보여주는 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 표준 네트워크 상태 지표를 보여주는 도면이다.
도 5는 멀티 유저 다이버시티 계수가 증가함에 따라 시스템의 대역폭 효율이 변화하는 양상을 나타내는 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 통합 시스템의 자원 할당 방법을 보여주는 순서도이다.

Claims (15)

  1. 복수개의 단일 시스템이 복합적으로 운영되는 통합 시스템의 자원 할당 방법에 있어서,
    상기 시스템 내에 존재하는 사용자수에 기초하여 멀티 유저 다이버시티 계수를 결정하는 단계;
    상기 결정된 멀티 유저 다이버시티 계수를 이용하여, 비용함수를 결정하는 단계; 및,
    상기 결정된 비용함수에 기초하여, 자원을 할당하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 통합 시스템의 자원 할당 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 비용함수는, 소정 단말기가 단일 시스템에 접속하여 서비스를 받는 경우에 사용되는 잉여 자원의 양에 기초하여 결정되며,
    상기 잉여 자원의 양은, 상기 멀티 유저 다이버시티 계수에 기초하여 결정되는 것을 특징으로 하는 통합 시스템의 자원 할당 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 잉여 자원의 양은,
    시스템의 주파수 효율의 증가분에 대한 시스템의 자원 사용률의 증가분인 것 을 특징으로 하는 통합 시스템의 자원 할당 방법.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 멀티 유저 다이버시티 계수 값이 증가할수록, 상기 시스템의 주파수 효율이 증가하는 것을 특징으로 하는 통합시스템의 자원 할당 방법.
  5. 제3항에 있어서,
    상기 멀티 유저 다이버시티 계수 값이 증가할수록, 상기 시스템의 자원 사용률이 감소하는 것을 특징으로 하는 통합시스템의 자원 할당 방법.
  6. 제2항에 있어서,
    상기 비용함수는,
    단일 시스템 내의 평균 채널 상태, 및 상기 단일 시스템 내의 소정 단말기의 채널의 상태에 기초하여 결정되는 것을 특징으로 하는 통합 시스템의 자원 할당 방법.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 평균 채널 상태는,
    상기 시스템의 자원 사용률 및 상기 시스템의 주파수 효율에 기초하여 결정되는 것을 특징으로 하는 통합 시스템의 자원 할당 방법.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 시스템의 자원 사용률은, 상기 시스템의 총 자원의 양 대비 사용되는 자원의 양에 의해 결정되며,
    상기 시스템의 주파수 효율은, 상기 시스템의 전체 대역폭 대비 전송하고 있는 데이터 전송률에 의해 결정되는 것을 특징으로 하는 통합 시스템의 자원 할당 방법.
  9. 제6항에 있어서,
    상기 단말기의 채널의 상태는, 상기 평균 채널 상태와의 비율로 정의되는 것을 특징으로 하는 통합 시스템의 자원 할당 방법.
  10. 제2항에 있어서,
    상기 비용함수는,
    사용자가 요구하는 서비스 품질 조건을 만족시키기 위해 기지국 또는 서버로부터 제공받아야 하는 데이터 전송률에 기초하여 결정되는 것을 특징으로 하는 통합 시스템의 자원 할당 방법.
  11. 제2항에 있어서,
    상기 비용함수는,
    레이턴시를 줄이기 위한 단위 시간당의 비용, 및 상기 레이턴시 요구값에 기초하여 결정되는 것을 특징으로 하는 통합 시스템의 자원 할당 방법.
  12. 제2항에 있어서,
    상기 비용함수는,
    전체 자원 비용에 기초하여 결정되는 것을 특징으로 하는 통합 시스템의 자원 할당 방법.
  13. 제1항에 있어서,
    상기 멀티 유저 다이버시티 계수 값은, 레일리 모델에서, 평균 신호대 잡음비에 기초하여, 결정되는 것을 특징으로 하는 통합 시스템의 자원 할당 방법.
  14. 제1항에 있어서,
    상기 시스템 내에 존재하는 사용자수가 증가할수록, 상기 멀티 유저 다이버시티 계수값이 증가하는 것을 특징으로 하는 통합 시스템의 자원 할당 방법.
  15. 제1항에 있어서,
    상기 비용함수가 낮을수록, 상기 자원이 우선적으로 할당되는 것을 특징으로 하는 통합 시스템의 자원 할당 방법.
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