KR20130095792A - 네트워크 관리 - Google Patents

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KR20130095792A KR1020137014888A KR20137014888A KR20130095792A KR 20130095792 A KR20130095792 A KR 20130095792A KR 1020137014888 A KR1020137014888 A KR 1020137014888A KR 20137014888 A KR20137014888 A KR 20137014888A KR 20130095792 A KR20130095792 A KR 20130095792A
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Abstract

통신 시스템 내의 네트워크 엘리먼트의 동작을 관리하는 방법이며, 상기 방법은, 최적화 기능부에 의해 성능 지표들을 수신하는 단계; 상기 성능 지표들의 가중된 컴포넌트들을 포함하는 달성 지표를 형성하기 위해 상기 성능 지표들을 함께 결합하는 단계; 상기 네트워크 엘리먼트의 동작과 관련된 적어도 하나의 파라미터 값의 최적의 설정을 결정하기 위해 상기 달성 지표를 이용하는 단계; 및 상기 파라미터 값을 상기 네트워크 엘리먼트에 적용하는 단계를 포함한다.

Description

네트워크 관리 {NETWORK MANAGEMENT}
본 발명은 원격통신 네트워크의 관리에 관한 것이다. 본 발명은 특히, 그러나 배타적이지 않게, 자가-조직화(self-organizing) 네트워크들의 관리에서 타겟들을 이용하는 것에 관한 것이다.
트래픽 패턴들이 음성에서 데이터로 변화함에 따라, 대역폭 및 서비스 품질(QoS) 요건들이 극도로 변동될 수 있고, 트래픽 부하는 덜 예측가능하다. 피크들을 핸들링하는 것은, 대역폭을 사용자들에게 공정하게 할당하고, 셀들 간의 부하 분배를 최적화하고, 강건한 이동성 및 핸드오버들을 보장할 수 있는 네트워크를 요구한다. 그러므로, 상당히 변화될 수 있는 트래픽 부하에 대해 유연하게 반응할 수 있는 통신 시스템들에 대한 필요성이 존재한다.
자가-조직화 네트워크(SON)라는 용어는 일반적으로, 구성, 동작, 및 최적화의 태스크들이 대체로 자동화되어서, 자가-구성, 자가-최적화, 및 자가-힐링이 가능한 통신 네트워크를 의미하는 것으로 이용된다. 이러한 태스크들은 전용의 SON 알고리즘들을 이용함으로써 수행된다. SON-타입 네트워크들은, 심지어 혼잡한 트래픽과 같은 불리한 조건들 하에서도 신뢰적인 사용자 경험을 가능하게 하면서 동작 비용들을 감소시키는 것을 목표로 한다.
자가-구성은 파라미터들의 구성 및 네트워크들의 커미셔닝(commissioning) 및 배치를 자동화하기 위해 필요한 모든 태스크들을 포함한다. 네트워크 엘리먼트들은 자체적으로(autonomously) 동작하여, 이웃 네트워크 엘리먼트들과 파라미터들을 스와핑하고 링크업할 뿐만 아니라 동작 지원 시스템들(OSS)에 접속하고 인증하고 셋업 루틴들을 구동시킨다.
자가-조직화는, 네트워크 파라미터들을 상황에 따라(on the fly) 튜닝함으로써 네트워크 품질을 개선하거나 또는 회복하도록 기능한다. 핵심 태스크들은 이웃 셀들 간에 핸드오버들을 중개하고 부하들을 밸런싱하는 것을 포함한다. 셀들 사이의 부하 밸런싱 부하들 ―또한 용량 기반 최적화로 불림― 은, 사용자들 간에 대역폭을 공평하게 분배하기 위해, 그리고 각각의 사용자에게서 대역폭을 빼앗을(deprive) 수 있는 과부하들을 최소화하기 위해 트래픽 혼잡 동안 적용될 수 있다. 이는 실시간으로 수행될 수 있다.
자가-힐링은, 검출, 근본 원인(root cause) 분석, 및 아웃티지(outage) 완화 메커니즘들을 포함하는, 메이저 서비스 아웃티지들에 대처하도록 설계된 핵심 기능들의 세트를 포함한다. 자동-재시작 및 다른 자동 경보 피처들은 네트워크 오퍼레이터들에게 한층 더한 신속-응답 옵션들을 제공한다.
결과적으로, SON 알고리즘들은 핸드오버 최적화, 밸런싱 최적화, 및 간섭 최적화와 같은 다수의 상이한 이용 경우들에 적용될 수 있으며, SON-타입 네트워크는 네트워크를 더욱 신속하게 최적화함으로써 그리고 아웃티지들이 발생하면 이러한 아웃티지들을 완화시킴으로써 사용자 경험을 개선할 수 있다. 이들은 중요한 능력들인데, 그 이유는 동작까지의 시간(time-to-operation) 및 수리까지의 시간(time-to-repair)은 네트워크 오퍼레이터들에 있어서 그러한 중요 인자들이기 때문이다.
SON 알고리즘들은 네트워크 오퍼레이터에 의해 정의된 타겟들 및 객체들에 기초하여 네트워크 엘리먼트들을 최적화하기 위해 이용된다. 특정 네트워크 엘리먼트는, 관련된 핵심 성능 지표(KPI; key performance indicator)에 기초하여, 식별된 동작을 수행하는 타겟팅된 성공률, 예를 들어 97%의 핸드오버 성공률을 가질 수 있다. 네트워크 엘리먼트를 제어하는 네트워크 관리 기능성이, 네트워크 엘리먼트가, 식별된 동작을 타겟보다 더 낮은 성공률로 수행하도록 네트워크 엘리먼트가 동작하는 것을 결정하는 경우, 상기 네트워크 관리 기능성은 적합한 개선 액션(remedial action), 예를 들어 재구성을 수행하기 위해 SON 알고리즘이 이용되는 것을 명령할 수 있다.
셀룰러 시스템과 같은 모바일 통신 시스템에서, 무선 액세스 네트워크(RAN) 네트워크 엘리먼트들은 설치, 배치, 및 유지 비용들의 큰 몫(large share)을 담당한다. 따라서, SON-타입 기능성은 현재, 일반적으로 RAN, 특히 기지국들(BTS)에 초점이 맞춰줘 있다.
네트워크들은 종종, 네트워크의 관리 아키텍처에 의해 관리되는, 호(call)들을 셋업 및 관리하는 것과 직접적으로 관련되지 않은 다수의 네트워크 능력들을 갖는다. 도 1은 네트워크의 관리에 포함되는 메인 기능 블록들이 표시되는 3세대 파트너십 프로젝트(3GPP) 관리 아키텍처를 도시한다. 상기 아키텍처는 3세대(3G) 및 롱 텀 에볼루션(LTE) 시스템들 양측 모두에 적용된다. 상기 아키텍처는, 특정 인터페이스를 통해 관리될 수 있는, 네트워크 엘리먼트들(NE들)로 지칭되는 이산 원격통신 엔티티들을 최하위 계층에서 갖는 계층구조(hierarchy)로 배열된다. 3G 시스템에서, NE는 RNC일 수 있다. LTE 시스템에서, NE는 인핸스드 노드 B(eNodeB 또는 eNB)일 수 있다. 위에서 NE 계층은, 밀접하게 관련된 타입들의 NE들의 세트의 관리를 위해 최종-사용자 기능들의 패키지를 제공하는 엘리먼트 매니저(EM들)이다. EM은, 서브-네트워크를 위한 도메인 관리 기능들 및 엘리먼트 관리 기능들을 제공하는 도메인 매니저(DM)(시스템 콘텍스트 A) 내에 포함된 기능성일 수 있거나 또는 NE(시스템 콘텍스트 B)의 부분으로서 구성될 수 있다. DM들(또는 EM들)은, 주로 EM들에 의해 지원되는 바와 같이, 네트워크의 관리에 대한 책임을 갖는 최종-사용자 기능들의 패키지를 제공하는 네트워크 매니저들(NM들)에 의해 관리되지만, 또한 가능하게는 NE들에 대한 직접 액세스를 포함한다. NM 계층은, 타입 2 인터페이스 또는 Itf N(인터페이스 노스-바운드(north-bound))으로 지칭되는 인터페이스를 통해 DM/EM 계층과 통신한다. NM 계층과 EM 및/또는 DM 계층의 조합은 종종 네트워크의 관리 시스템으로 지칭된다. 마지막으로, NM 계층은, 원격통신 양상들과 직접적으로 관련되지 않고, 호 센터(call centre)들, 부정사용(fraud) 검출 및 방지 시스템들, 및 인보이싱 시스템들과 같은 기능성들을 포함하는 네트워크 오퍼레이터에 의해 이용되는 정보 시스템들인 엔터프라이즈 시스템들과 통신한다.
Itf-N은 네트워크 관리 시스템을 (DM 내에 또는 NE 내에 위치된) EM들에 접속시킨다. 이러한 접속은 IRP들(Integration Reference Points)에 의해 이루어진다. IRP는, 네트워크 구성과 같은 기능들을 수행하기 위해 이용되는 정보 엘리먼트들 또는 연관된 객체들 및 정보 흐름을 기술한다. NM은 Itf-N을 통해 관리 EM들을 포함하는 3G-원격통신 네트워크를 모니터링할 수 있다. 이는 통상적으로, NM 계층 내의 IRP 매니저가 EM 계층 내의 EM의 IRP 에이전트와 통신하는 것을 포함한다.
인터페이스 IRP를 이용함으로써 SON 기능성을 제어하는 정보가 Itf-N을 통해 전송되는 SON-타입 네트워크가 구성될 수 있으며, 여기서, 제어 정보는, IRP 매니저로부터 IRP 에이전트에 전송되는 동작 요청의 부분이다. 대안적으로, 구성 관리가 네트워크 자원 모델(NRM)을 이용하는 SON-타입 네트워크가 구성될 수 있다. 이러한 접근방식에서, 모델은, 실제로 관리되는 원격통신 네트워크 자원들, 예를 들어 특정 네트워크 엘리먼트들을 나타내기 위해 객체들을 이용한다. NRM은 관리되는 객체 클래스들, 그들의 연관들, 속성들, 및 동작들을 기술한다. 관리되는 객체(MO)는 특정 네트워크 자원의 관리 특성들 및 거동을 캡슐화하는 소프트웨어 객체이다. 관리되는 객체는 NRM 내에서 정의되는 "관리되는 객체 클래스"의 "인스턴스"이다. 관리되는 객체 클래스는, 상기 클래스에 속하는 객체들을 특징짓기 위해 이용되는 정보를 제공하는 속성들을 갖는다. 부가하여, 관리되는 객체 클래스는 그러한 클래스와 관련된 거동을 나타내는 동작들을 가질 수 있다. 관리되는 객체 클래스의 인스턴스는 때때로 "관리되는 엘리먼트"로 불린다.
객체들 및 타겟들과 관련되는 정보는, SON 제어 정보의 관련 속성/파라미터로서 IRP 매니저에 의해 IRP 에이전트에 제공된다. IRP 매니저가 IRP 에이전트에, 네트워크 엘리먼트, 특히 네트워크 엘리먼트에 의해 제공되는 KPI를 모니터링하게 그리고 상기 KPI를 IRP 매니저에 의해 제공된 대응하는 타겟과 비교하게 명령할 수 있도록, SON 제어 정보가 통상적으로 제공된다. 일단 객체들 및 타겟들이 정의되면, 결과들을 감독(supervise)하기 위해, 성능 관리(Performance Management) IRP(PM IRP)로 지칭되는 IRP가 이용될 수 있다. PM IRP는 SON 액션들의 결과들을 모니터링하기 위해 이용될 수 있는 측정들을 정의한다. 측정된 KPI가 타겟을 충족시키는 것을 실패한다면, IRP 매니저는, 관련 기준들이 충족되는 경우, 적합한 액션들을 취하는 것을 결정할 수 있으며, 예를 들어 이는, 네트워크 엘리먼트를 재구성하기 위해 연관된 SON 알고리즘의 적용을 트리거할 수 있다.
타겟들은 관리 정보 베이스(MIB; Management Information Base)(이는 관리 목적을 위한 데이터베이스임) 내에 저장되고 객체 클래스 SonTargets로 표시된다. MIB는 일반적으로, 객체들과 객체 그리고 객체와 속성들 사이의 관계들을 나타내는 계층구조의 형태이다. MIB는 DM(또는 DM/EM) 내에, 그리고 NE 내에 저장되어 유지될 수 있다. 이는 NM 내에 미러링될 수 있다.
기술 표준 TS 32.522는, 조항 4.2 및 조항 4.3에서 핸드-오버 최적화(HOO; Hand-Over Optimisation)) 및 부하 밸런싱 최적화(LBO; Load Balancing Optimisation)를 위한 아래의 타겟들을 정의한다.
타겟 명칭 정의 적법한(legal) 값들
핸드오버와 관련된 실패율 (핸드오버와 관련된 실패 이벤트들의 수)/(핸드오버 이벤트들의 총 수) 퍼센티지 단위의 정수 [0 .. 100]
부하와 관련된 RRC 접속 확립들 실패율 부하와 관련된 실패한 RRC 접속 확립들의 수/시도된 RRC 접속 확립들의 총 수 퍼센티지 단위의 정수 [0 .. 100]
부하와 관련된 E-RAB 셋업 실패율 부하와 관련된 E-RAB 셋업 실패의 수/시도된 E-RAB 셋업의 총 수
부하와 관련된 E-RAB 셋업 실패에 대해, TS 36.413[12]에 정의된 조항들 "서빙 셀 내의 부하 감소(Reduce load in serving cell)" 및 "이용가능하지 않은 무선 자원들(Radio resources not available)"이 이용될 수 있다.		 퍼센티지 단위의 정수 [0 .. 100]
부하와 관련된 RRC 접속 비정상 릴리즈율(Release Rate) 부하와 관련된 비정상 RRC 접속 릴리즈의 수/RRC 접속 릴리즈의 총 수 퍼센티지 단위의 정수 [0 .. 100]
부하와 관련된 E-RAB 비정상 릴리즈율 부하와 관련된 E-RAB 비정상 릴리즈의 수/E-RAB 릴리즈의 총 수
부하와 관련된 E-RAB 셋업 실패에 대해, TS 36.413[12]에 정의된 조항들 "서빙 셀 내의 부하 감소" 및 "이용가능하지 않은 무선 자원들"이 이용될 수 있다.		 퍼센티지 단위의 정수 [0 .. 100]
타겟들이 SON 네트워크 내에서 이용되는 방식이 이제 기술될 것이다. 통상적으로, 네트워크 오퍼레이터는, 호들의 그룹을 포함하는 서브-네트워크에 관하여 또는 개개의 셀의 레벨에서, 예를 들어 개개의 eNB에 대해 타겟을 적용할 수 있다. 이는 NM 계층에서 하나 또는 둘 이상의 타겟들을 정의하는 네트워크 오퍼레이터에 의해 수행될 수 있다. 그 다음으로, NM 계층에서 정의된 타겟들은, IRP-매니저로서 작용하는 이러한 계층에 의해 핸들링되고, Itf-N을 통해 DM 계층 내의 관련된 DM들에 그리고 NE들(IRPAgent)에 전송되고, 거기서 데이터베이스 내에 저장되어서, 이들은 판독될 수 있고, NE의 성능의 특정 양상을 최적화하는 것을 책임지는 최적화기(optimiser) 기능 내에 또한 저장될 수 있다. 따라서, 이들은 DM 또는 NE 내에 저장될 수 있다. 결과들은 IRPManager에 다시(back) 전송된다.
예를 들어, 특성들의 형태의 타겟들은 객체들에 할당되는 속성들로서 적용될 수 있다.
속성 명칭 지원 수식자(Support Qualifier) 판독 수식자(Read Qualifier)
hoFailureRate O *) M
rrcConnectionEstablishmentFailureRateCharacteristic O *) M
rrcConnectionAbnormalReleaseRateCharacteristic O *) M
eRabSetupFailureRateCharacteristic O *) M
eRabAbnormalReleaseRateCharacteristic O *) M
여기서, 지원(Support)은 속성이 존재할 필요가 있는지를 표시하고, 판독(Read)은 속성이 판독될 수 있는지를 표시하며, 기록(Write)은 속성이 기록될 수 있는지를 표시한다. 알려진 조약(convention)에 따라, O는 선택적임(Optional)을 표시하고, M은 의무적임(Mandatory)을 표시한다.
특성은 단일값, 예를 들어 달성되는 퍼센티지 타겟으로서, 또는 정의된 범위에 걸쳐 타겟 값들의 수로서 나타내질 수 있다. 상기 범위는, 부하 또는 이용가능한 용량을 포함하는 다수의 시스템 또는 네트워크 엘리먼트 피처들 중 임의의 것을 나타낼 수 있다. 특히, 상기 범위는 셀 내의 합성의 이용가능한 용량 범위로 지칭되는 피처일 수 있고, 이러한 특성은 업링크 및 다운링크에 대해 개별적으로 정의될 수 있다. 상기 범위에 걸친 타겟 값들은 그러한 타겟 타입에 대한 특성 곡선을 정의한다. 단일의 일정한 타겟 값보다는 다수의 상이한 타겟 값들이 존재하는 경우, 타겟 값이, 하나의 서브-범위 내에서 하나의 수치값(numerical value)으로 그리고 다른 서브-범위 내에서 다른 수치값으로 설정되는 연속적인 서브-범위들이 정의되도록 타겟 값들은 범위에 걸친 변화를 보여주는 상이한 값들일 수 있다. 대안적으로, 범위에 걸쳐 일정한 타겟 값을 갖는 단지 하나의 범위만이, 또는 이것이 어떻게 보여지는지에 따라 하나의 서브-범위만이 존재할 수 있다. 부하에 따라 변화하는 타겟 값들에 의해 특성이 정의되는 경우, 일반적으로 부하가 높을수록 타겟이 덜 열망된다. 각각의 특성에는 또한, 파라미터 "targetPriority"로 지칭되는 그 자체의 우선순위가 제공된다. 이는 각각의 특성에 대해 제공되는 단일 수치값이다. 본 단락에서 기술되는 피처들은, 다양한 정보 객체 클래스들(IOC들)에 존재하는 속성들을 정의하는 표 5.5.1.1의 TS 32.522에서 나타내진다.
동작 동안, NE는 측정들을 수행하고, 성능 지표들로 지칭되는, 성능의 표시인 그러한 측정들과 연관된 통계치들(statistics)을 DM에 제공할 것이다. 그 다음으로, DM은 각각의 특성을 차례로 조사하고(go through), 그러한 특성과 관련하여 성능 지표 값들을 대응하는 타겟과 비교한다. 특성에 관한 단일 타겟 값이 존재하는 경우에, 성능 지표 값과 타겟 값 사이에 단지 하나의 비교만이 존재한다. 용량과 같은 피처에 관하여 변화하는 특성에 관한 타겟 값들의 세트가 존재하는 경우에, 그 다음으로 피처의 값이 결정되고, 그러한 피처 값에 대응하는 타겟 값은 성능 지표와 그러한 타겟 값 사이의 비교에서 이용된다.
각각의 특성에 관하여 존재하는 우선순위들은, 성능 지표 값과 타겟 값 사이에서 비교가 이루어지는 순서를 결정하기 위해 이용된다. 따라서, 가장 높은 우선순위를 갖는 특성은 제일 먼저, 그의 성능 지표가 타겟 값과 비교될 것이다. 더 높은 우선순위의 타겟들이 이미 충족된 것으로 가정하면, 더 낮은 우선순위의 타겟들은 내림차순(descending order)의 우선순위로 시도될 것이다. 따라서, 높은 우선순위 타겟 1 및 낮은 우선순위 타겟 2가 존재하는 경우, 높은 우선순위 타겟 1이 충족되는지가 검사(check)되고, 만약 그렇다면, 그 다음으로, 낮은 우선순위 타겟 2가 충족되는지가 검사된다. 타겟들 양측 모두가 충족되는 경우, 어떤 액션도 취해질 필요가 없다. 높은 우선순위 타겟 1이 충족되지 않는 경우, 낮은 우선순위 타겟 2를 검사할 필요가 없으며, 개선 액션이 취해진다. 높은 우선순위 타겟 1이 충족되고, 낮은 우선순위 타겟 2가 충족되지 않는 경우, 개선 액션이 취해진다.
타겟이 충족되지 않는 경우, DM의 SON 결정 알고리즘은 그 다음 NE에 적용될 적합한 최적화 단계들을 결정하고, 그 다음으로 NE에 대한 EM을 통해 새로운 구성을 이용하여 NE를 구성한다. 통상적으로, 이는 다음번에 비교가 수행되는 타겟을 더 충족시킬 가능성이 있도록 하기 위해 성능 지표를 개선하는 것과 연관되는 하나 또는 둘 이상의 파라미터들의 조정을 포함한다. 이는 예를 들어, NE가 더 큰 용량, 더 작은 또는 더 큰 커버리지 영역, 상이한 핸드-오버 거동 등을 갖도록, NE의 구성을 변화시키는 것일 수 있다.
전술한 내용에서, 집중형 최적화 접근방식이 기술된다. 분산형 최적화 접근방식에서, 타겟과의 비교, 요구되는 최적화의 결정, 및 최적화의 적용은 NE에서 수행될 수 있다.
SON-관련 최적화는, DM을 통해 진행하기 보다는 적합한 EM과 직접적으로 협력하는 NM에 의해 수행될 수 있다는 것이 유의되어야 한다.
본 발명의 제 1 양상에 따르면, 통신 시스템 내의 네트워크 엘리먼트의 동작을 관리하는 방법이 제공되며, 상기 방법은:
최적화 기능부에 의해 성능 지표들을 수신하는 단계;
성능 지표들의 가중된 컴포넌트들을 포함하는 달성 지표(achievement indicator)를 형성하기 위해 성능 지표들을 함께 결합하는 단계;
적어도 하나의 파라미터 값의 최적의 설정을 결정하기 위해 달성 지표를 이용하는 단계; 및
파라미터 값을 네트워크 엘리먼트에 적용하는 단계를 포함한다.
바람직하게, 성능 지표들은 최적화 기능부에 의해 수신된다.
파라미터 값은 네트워크 엘리먼트의 동작과 관련될 수 있다.
바람직하게, 달성 지표는 총 타겟 달성이다. 이는 성능 지표들과 각각의 타겟들 사이의 가중된 차이들의 합일 수 있다. 달성 지표는 합성된 성능 지표일 수 있다. 이는 가중된 성능 지표들과 각각의 가중된 타겟들의 합일 수 있다.
바람직하게, 방법은 하나 또는 여러 개의 파라미터들의 값의 최적의 설정을 결정하기 위해 달성 지표를 이용한다. 이는, 다수의 달성 지표 대(versus) 파라미터 변화들이 검사되고, 파라미터들 중 적어도 몇몇에 대한 최적에 가까운 레벨들 사이의 우수한 절충을 나타내는 밸런스가 획득되는 반복적인 프로세스일 수 있다.
바람직하게, 본 발명은 자가-조직화 네트워크들의 관리에서 타겟들을 이용하는 것에 관한 것이다. 이는 네트워크 엘리먼트들의 자가-최적화일 수 있다. 타겟들은 네트워크 오퍼레이터에 의해 정의될 수 있다.
네트워크 엘리먼트의 동작을 관리하는 것은 엘리먼트 매니저, 도메인 매니저, 및 네트워크 매니저 중 적어도 하나를 수반할 수 있다. 방법은 네트워크의 관리 시스템에 의해 제어될 수 있다.
집중형 최적화 접근방식이 존재할 수 있다. 최적화와 관련된 프로세싱은 IRP 매니저에 의해 수행될 수 있다. 이는 NM 계층, DM 계층, 또는 EM 계층 내에 있을 수 있다. IRP 매니저는 NE 계층 내의 또는 EM 계층 내의 IRP 에이전트와 통신할 수 있다. NE가 내부적으로 프로세싱을 수행하고 스스로 최적화하는 분산형 최적화 접근방식이 존재할 수 있다.
네트워크 엘리먼트 및 임의의 관리 엔티티들은 네트워크 자원 모델을 이용하여 나타내질 수 있다.
바람직하게, 성능 지표들은 최적화 타겟들과 관련된다. 타겟들은 특성들의 형태일 수 있거나 그리고/또는 특성들로부터 유도가능할 수 있다. 타겟은 객체들에 할당될 수 있는 하나 또는 둘 이상의 속성들의 부분일 수 있다. 특성은, 정의된 범위에 걸쳐 다수의 타겟 값들로서 또는 단일 값으로서 나타내질 수 있다. 범위에 걸쳐 타겟 값들은 그러한 타겟 타입에 대한 특성 곡선을 정의할 수 있다. 용량과 같은 피처에 관하여 변화하는 특성에 대한 타겟 값들의 세트가 존재하는 경우에, 타겟 값은 피처의 값에 따라 선택되고 그 다음으로 성능 지표와의 비교에서 이용될 수 있다.
달성 지표가 그의 대응하는 타겟을 충족시키지 않는 경우, NE는, 다음번에 비교가 수행되는 타겟을 더 잘 충족시키기 위해 성능 지표를 개선하는 것과 연관되는 하나 또는 둘 이상의 파라미터들을 조정함으로써 재구성될 수 있다.
성능 지표가 그의 대응하는 타겟을 충족시킨다면, 파라미터의 최적의 값을 결정하기 위해 파라미터 최적화가 수행될 수 있다.
에이전트 기능은, 네트워크 엘리먼트가 상기 에이전트 기능에 하나 또는 둘 이상의 성능 지표들의 측정들을 주기적으로 제공하도록 명령할 수 있다. 시간이 경과함에 따라, 에이전트 기능은 네트워크 엘리먼트로부터 파라미터의 일련의 측정들을 수신할 수 있다. 에이전트 기능은 성능 지표를 타겟과 비교할 수 있다.
각각의 타겟은 연관된 파라미터 타겟 가중치를 가질 수 있다. 타겟 가중치 리스트 내에 다수의 타겟 가중치들이 존재할 수 있다. 이는 속성일 수 있다. 이는 "SONTargets" 객체 클래스 내에 존재할 수 있다. 리스트 내의 각각의 엔트리는 타겟 명칭 및 그의 타겟 가중치로 구성될 수 있다. 타겟 가중치들은 대응하는 타겟들을 가질 수 있다. 타겟 가중치들 및 타겟들은 상이한 속성들 내에 존재할 수 있다.
공통 속성에 할당된 타겟 및 대응하는 타겟 가중치가 존재할 수 있다. 이는 특성 속성일 수 있다.
달성 지표를 획득하기 위해 성능 지표들 및 타겟 가중치들이 이용될 수 있다. 이는 개개의 타겟 달성들과 개개의 타겟 가중치들의 곱들의 합을 포함할 수 있다. 이는 개개의 타겟 달성들과 개개의 타겟 가중치들의 곱들의 합을 포함할 수 있다. 개개의 타겟 달성들은 성능 지표와 그의 타겟 사이의 차이를 나타낼 수 있다.
바람직하게, 달성 지표는 파라미터와 관련하여 변화한다. 파라미터는 달성 지표의 프리미엄 값을 찾기 위해 튜닝될 수 있다. 이는 달성 지표의 최대치 또는 최소치 또는 로컬 최대치 또는 최소치일 수 있다. 파라미터에 관한 달성 지표의 변화는 성능 지표 곡선을 정의할 수 있다. 달성 지표의 프리미엄 값을 찾는 것은, 달성 지표 내에 포함되는 성능 지표들에 대응하는 타겟을 충족시키거나 또는 "능가하는(beat)" 정도를 나타낼 수 있다.
달성 지표의 프리미엄 값에 대응하는 파라미터 값이 선택되어 네트워크 엘리먼트에 적용될 수 있다.
성능 지표들이 주기적으로 수신될 수 있고, 가중된 성능 지표들의 적절한 합을 계산하기 위해 이용된다. 성능 지표들은 상이한 파라미터 값들의 범위에 걸쳐 대응하는 타겟 값들에 대해 검사될 수 있다.
본 발명에 따르면, 그의 대응하는 타겟을 충족시키지 못하는 성능 지표는, 달성 지표의 부분으로서, 그의 대응하는 타겟을 충족시킬 수 있는 경우에, 네트워크 엘리먼트의 동작이 허용가능하다는 결과를 초래할 수 있다.
가중치는 1의 값을 가질 수 있다. 가중치는 1을 초과하는 또는 1 미만의 값을 가질 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 파라미터의 최적화된 값을 결정하기 위해 식별되는 최소치, 또는 최대치, 또는 복수의 최소치들 또는 최대치들 중 하나의 특정 최소치 또는 최대치를 결정하기 위해 달성 지표가 검사된다.
본 발명에 따르면, 달성 지표의 이용은, 다수의 타겟들이 동시에 적용될 수 있다는 것을 의미한다. 바람직하게, 가중치들은 관련된 성능 지표들의 실제(real-world) 중요성(significance)을 반영할 수 있다. 가중치들은, 우선순위선정(prioritisation)의 형성을 허용하거나 또는 적어도 중요성의 레벨들을 표시할 수 있다.
방법은 이웃 셀들 간의 부하들의 밸런싱 및 핸드오버들을 최적화하기 위해 이용될 수 있다.
방법은 3세대(3G) 시스템들에 적용될 수 있다. 방법은 롱 텀 에볼루션(LTE) 시스템들에 적용될 수 있다. 네트워크 엘리먼트는 기지국, 예를 들어, 기지국 트랜시버, NodeB, 또는 eNodeB일 수 있다.
본 발명은 셀룰러 시스템과 같은 모바일 통신 시스템에 적용될 수 있다. 본 발명은 무선 액세스 네트워크에 적용될 수 있다.
바람직하게, 방법은 네트워크의 OAM 시스템에 적용될 수 있다. 이는 자가-구조화 네트워크들에 기초하는 통신 시스템들에서의 최적화 성능에 관한 것일 수 있다.
본 발명의 제 2 양상에 따르면, 통신 시스템 내의 네트워크 엘리먼트의 동작을 관리할 수 있는 관리 엔티티가 제공되며, 상기 관리 엔티티는:
성능 지표들을 수신할 수 있는 입력부;
성능 지표들의 가중된 컴포넌트들을 포함하는 달성 지표를 형성하기 위해 성능 지표들을 함께 결합할 수 있는 계산 블록; 및
적어도 하나의 파라미터 값의 최적의 설정을 결정하기 위해 달성 지표를 이용하고, 파라미터 값을 네트워크 엘리먼트에 적용할 수 있는 최적화 기능부를 포함한다.
본 발명의 제 3 양상에 따르면, 통신 시스템 내에서 관리될 수 있는 네트워크 엘리먼트가 제공되며, 상기 네트워크 엘리먼트는:
성능 지표들을 수신할 수 있는 입력부;
성능 지표들의 가중된 컴포넌트들을 포함하는 달성 지표를 형성하기 위해 성능 지표들을 함께 결합할 수 있는 계산 블록; 및
적어도 하나의 파라미터 값의 최적의 설정을 결정하기 위해 달성 지표를 이용하고, 파라미터 값을 상기 네트워크 엘리먼트에 적용할 수 있는 최적화 기능부를 포함한다.
본 발명의 제 4 양상에 따르면, 통신 시스템 내의 네트워크 엘리먼트의 동작을 관리할 수 있는 관리 엔티티, 및 네트워크 엘리먼트를 포함하는 관리 시스템이 제공되며, 상기 관리 시스템은:
성능 지표들을 수신할 수 있는 입력부;
성능 지표들의 가중된 컴포넌트들을 포함하는 달성 지표를 형성하기 위해 성능 지표들을 함께 결합할 수 있는 계산 블록; 및
적어도 하나의 파라미터 값의 최적의 설정을 결정하기 위해 달성 지표를 이용하고, 파라미터 값을 상기 네트워크 엘리먼트에 적용할 수 있는 최적화 기능부를 포함한다.
본 발명의 제 5 양상에 따르면, 통신 시스템 내의 네트워크 엘리먼트의 동작을 관리하기 위해 최적화 결과들을 제공할 수 있는 최적화기 기능부가 제공되며, 상기 최적화기 기능부는:
성능 지표들을 수신할 수 있는 입력부;
성능 지표들의 가중된 컴포넌트들을 포함하는 달성 지표를 형성하기 위해 성능 지표들을 함께 결합할 수 있는 계산 블록; 및
네트워크 엘리먼트에 적용될 적어도 하나의 파라미터 값의 최적의 설정을 결정하기 위해 달성 지표를 이용할 수 있는 최적화 기능부를 포함한다.
본 발명의 제 6 양상에 따르면, 계산 시스템 상에서 실행될 때, 본 발명의 제 1 양상에 따른 통신 시스템 내의 네트워크 엘리먼트의 동작을 관리하는 방법을 수행하는 소프트웨어 코드를 포함하는 컴퓨터 프로그램 물건이 제공된다.
바람직하게, 컴퓨터 프로그램 물건은 상기 방법의 단계들을 수행할 수 있는 실행가능 코드 부분들을 갖는다.
바람직하게, 컴퓨터 프로그램 물건은 컴퓨터-판독가능 매체 상에 저장된다.
본 발명의 실시예는 이제, 단지 예시로만, 첨부 도면들을 참조하여 기술될 것이다.
도 1은 관리 아키텍처를 도시하고,
도 2는 파라미터에 관한 성능 지표들의 변화를 나타내는 제 1 그래프를 도시하고,
도 3은 파라미터에 관한 성능 지표들의 변화를 나타내는 제 2 그래프를 도시한다.
도 1은 전술한 내용에서 기술되었다.
본 발명에 따르면, 구성가능한 파라미터 "targetWeight"가 각각의 타겟에 할당된다. 아래에서, 2개의 실시예들이 기술된다. 제 1 실시예에서, targetWeightList 속성이 "SONTargets" 객체 클래스에 부가되어서, 이러한 속성은 NE와 같은 객체와 연관될 수 있다. 리스트는 지원되는 타겟들의 가중치들을 정의한다. 제 2 실시예에서, 예를 들어, TS 32.522의 표 5.5.1.1.로부터의 파라미터 "targetPriority" 및 그의 정의가 파라미터 "targetWeight" 및 그의 정의에 의해 대체된다.
이제 제 1 실시예를 참조하면, targetWeightList는 다음과 같이 정의된다.
속성 명칭 지원 수식자 판독 수식자 기록 수식자
targetWeightList M M M
속성 명칭 정의 적법한 값들
targetWeightList 이러한 속성은 서로에 관한 세트 타겟들의 가중치를 정의한다.
리스트들 내의 각각의 엔트리는 targetName 및 그의 targetWeight로 이루어진다.
타겟의 targetWeight는 타겟이 다른 타겟들과 비교하여 얼마나 중요한지를 결정한다.
추구되지 않는 타겟들은 targetWeight 값 0을 갖는다.
총 타겟 달성은 개개의 타겟 달성들과 개개의 targetWeights의 곱들의 합이다.
최적화 단계는, 이것이 총 타겟 달성을 증가시키는 경우에 수행된다.		 {targetName; targe tWeight}의 리스트
targetName:
ENUM:
hoFailureRateTarget,
rrcConnectionEstablishmentFailureRateTarget,
rrcConnectionAbnormalReleaseRateTarget,
eRabSetupFailureRateTarget,
eRabAbnormalReleaseRateTarget
(부가적인 targetName 값들은 필요에 따라 부가될 수 있음)
targetWeight : 양의 정수
targetWeightList가 이용된다면, 파라미터 "targetPriority"는, 예를 들어, TS 32.522의 표 5.5.1.1.로부터 제거될 수 있어서, 이는 적용되지 않고, 대신에 아래에서 기술되는 바와 같이 파라미터 "targetWeight"가 이용된다.
예를 제공하기 위해, 타겟 가중치들은 3개의 타겟들에 관하여 설정될 수 있다:
Figure pct00001
이러한 경우에, 타겟 hoFailureTarget는 타겟 eRabAbnormalReleaseTarget 보다 3배 더 중요하며, 타겟 rrcConnectionEstablishmentFailureRateTarget은 타겟 eRabAbnormalReleaseTarget보다 2배 더 중요하다.
이제 제 2 실시예를 참조하면, 파라미터 "targetPriority" 및 그의 정의는, 파라미터 "targetWeight" 및 그의 정의에 의해 대체된다. 이는 TS 32.522의 표 5.5.1.1.의 변형인 아래의 표에서 보여진다.
속성 명칭 정의 적법한 값들
eRabAbnormalReleaseRateCharacteristic 타겟은, 시도된 E-RAB 셋업들의 총 수로 나눠진, 부하와 관련된 E-RAB 비정상 릴리즈의 수에 대한 것이다.
이러한 속성은, 타겟이 유효한, 합성의 이용가능한 용량(CAC) 범위를 값에 대해 정의하는 것을 허용한다. 이를 위해, 이는 업링크 CAC에 따른 하나의 특성, 다운링크 CAC에 대한 하나의 특성: eRabAbnormalReleaseRateCharacteristicDownlink 및 eRabAbnormalReleaseRateCharacteristicUplink를 포함한다.
이러한 특성들 중 적어도 하나가 존재해야만 한다.
특성과 함께, SON 타겟으로서 그의 targetWeight는 이러한 속성의 부분으로서 정의된다.
특성들은 아래의 구조를 갖는다:
eRabAbnormalReleaseRateCharacteristicDownlink:
각각 다음과 같이 구성되는 하나 또는 둘 이상의 엔트리들의 리스트:
lowerEndOfCacRange,
upperEndOfCacRange,
eRabAbnormalReleaseRateTarget
eRabAbnormalReleaseRateCharacteristicUplink:
각각 다음과 같이 구성되는 하나 또는 둘 이상의 엔트리들의 리스트:
lowerEndOfCacRange,
upperEndOfCacRange,
eRabAbnormalReleaseRateTarget
리마크:
합성의 이용가능한 용량에 대한 식:
이용가능한 용량 = 셀 용량 클래스 값 * 용량 값
셀 용량 클래스 값 및 용량 값의 정의에 대해서는 TS 36.331 [6]을 참조한다. 이들 정의들은 0 .. 10000로부터, 합성의 이용가능한 용량의 값 범위를 유도한다.
36.423[7]은 인트라-LTE 부하 밸런싱의 경우에서 최적의 파라미터로서 셀 용량 클래스 값을 갖는다. 셀 용량 클래스 값이 존재하지 않는다면, 36.423은, 용량을 평가하는 대신에 대역폭이 이용되어야 한다고 가정한다.
이러한 타겟은 LBO에 적합하다.		 lowerEndOfCacRange 및 upperEndOfCacRange:
정수 0 .. 10000

eRabAbnormalReleaseRateTarget:
정수 0 .. 100(퍼센티지를 나타냄)

targetWeight:
정수 1 .. N
수가 높을수록 가중치가 더 높다.
eRabSetupFailureRateCharacteristic 타겟은, 시도된 E-RAB 셋업들의 총 수로 나눠진, 부하와 관련된 E-RAB 셋업 실패들의 수에 대한 것이다.
부하와 관련된 E-RAB 셋업 실패에 대해, TS 36.413에 정의된 조항들 "서빙 셀 내의 부하 감소" 및 "이용가능하지 않은 무선 자원들"이 이용된다.
이러한 속성은, 타겟이 유효한, 합성의 이용가능한 용량(CAC) 범위를 값에 대해 정의하는 것을 허용한다. 이를 위해, 이는 업링크 CAC에 따른 하나의 특성, 다운링크 CAC에 대한 하나의 특성: eRabSetupFailureRateCharacteristicDownlink 및 eRabSetupFailureRateCharacteristicUplink를 포함한다.
이러한 특성들 중 적어도 하나가 존재해야만 한다.
특성과 함께, SON 타겟으로서 그의 targetWeight는 이러한 속성의 부분으로서 정의된다.
특성들은 아래의 구조를 갖는다:
eRabSetupFailureRateCharacteristicDownlink:
각각 다음과 같이 구성되는 하나 또는 둘 이상의 엔트리들의 리스트:
LowerEndOfCacRange,
UpperEndOfCacRange,
eRabSetUpFailureRateTarget
eRabSetupFailureRateCharacteristicUplink:
각각 다음과 같이 구성되는 하나 또는 둘 이상의 엔트리들의 리스트:
LowerEndOfCacRange,
UpperEndOfCacRange,
eRabSetUpFailureRateTarget
CAC에 대해, eRabAbnormalReleaseRateCharacteristic을 참조하라.
이러한 타겟은 LBO에 적합하다.		 lowerEndOfCacRange 및 upperEndOfCacRange 및 targetWeight:
eRabAbnormalReleaseRateCharacteristic 참조
eRabSetUpFailureRateTarget:
정수 0 .. 100(퍼센티지를 나타냄)
hoFailureRate 이는, 그의 targetWeight와 함께, 핸드오버 이벤트들의 총 수로 나눠진, 핸드오버와 관련된 실패 이벤트들의 수의 할당된 HOO 타겟을 표시한다.
이러한 타겟은 HOO 또는 LBO에 적합하다.		 2개의 수의 세트:
첫 번째는 퍼센티지를 표시하고,
두 번째는 targetWeight를 표시한다(eRabAbnormalReleaseRateCharacteristic 참조).
hooSwitch 이러한 속성은 핸드오버 파라미터 최적화 기능이 활성화되었는지 또는 비활성화되었는지를 결정한다. On, off
lboSwitch 이러한 속성은 부하 밸런싱 최적화 기능이 활성화되었는지 또는 비활성화되었는지를 결정한다. On, off
rrcConnectionAbnormalReleaseRateCharacteristic 타겟은 RRC 접속 릴리즈들의 총 수로 나눠진, 부하와 관련된 비정상 RRC 접속 릴리즈들의 수에 대한 것이다.
이러한 속성은 타겟이 유효한, 합성의 이용가능한 용량(CAC) 범위를 값에 대해 정의하는 것을 허용한다. 이를 위해, 이는 업링크 CAC에 따른 하나의 특성 및 다운링크 CAC에 대한 하나의 특성: rrcConnectionAbnormalReleaseRateCharacteristicDownlink 및 rrcConnectionAbnormalReleaseRateCharacteristicUplink를 포함한다.
이러한 특성들 중 적어도 하나가 존재해야만 한다.
특성과 함께, SON 타겟으로서 그의 targetWeight는 이러한 속성의 부분으로서 정의된다.
특성들은 아래의 구조를 갖는다:
rreconnectionAbnormalReleaseRateCharacteristicDownlink:
각각 다음과 같이 구성되는 하나 또는 둘 이상의 엔트리들의 리스트:
lowerEndOfCacRange,
upperEndOfCacRange,
rreconnectionAbnormalReleaseRateTarget
rreconnectionAbnormalReleaseCharacteristicUplink:
각각 다음과 같이 구성되는 하나 또는 둘 이상의 엔트리들의 리스트:
lowerEndOfCacRange,
upperEndOfCacRange,
rreconnectionAbnormalReleaseRateTarget
CAC에 대해, eRabAbnormalReleaseRateCharacteristic을 참조하라.
이러한 타겟은 LBO에 적합하다.		 lowerEndOfCacRange 및 upperEndOfCacRange 및 targetWeight:
eRabAbnormalReleaseRateCharacteristic 참조
rrcConnectionAbnormalReleaseRateTarget:
정수 0 .. 100(퍼센티지를 나타냄)
rrcConnectionEstablishmentFailureRateCharacteristic 타겟은 시도된 RRC 접속 확립들의 총 수로 나눠진, 부하와 관련된 RRC 접속 확립 실패들의 수에 대한 것이다.
이러한 속성은 타겟이 유효한, 합성의 이용가능한 용량(CAC) 범위를 값에 대해 정의하는 것을 허용한다. 이를 위해, 이는 업링크 CAC에 따른 하나의 특성, 다운링크 CAC에 대한 하나의 특성:
rrcConnecnEstablishmentFailureRateCharacteristicDownlink 및 rreconnectionEstablishmentFailureRateCharacteristicUplink를 포함한다.
이러한 특성들 중 적어도 하나가 존재해야만 한다.
특성과 함께, SON 타겟으로서 그의 targetWeight는 이러한 속성의 부분으로서 정의된다.
특성들은 아래의 구조를 갖는다:
rreconnectionEstablishmentFailureRateCharacteristicDownlink:
각각 다음과 같이 구성되는 하나 또는 둘 이상의 엔트리들의 리스트:
lowerEndOfCacRange,
upperEndOfCacRange,
rreconnectionEstablishmentFailureRateTarget
rreconnectionEstablishmentFailureRateCharacteristicUplink:
각각 다음과 같이 구성되는 하나 또는 둘 이
상의 엔트리들의 리스트:
lowerEndOfCacRange,
upperEndOfCacRange,
rreconnectionEstablishmentFailureRateTarget
CAC에 대해, eRabAbnormalReleaseRateCharacteristic을 참조하라.
이러한 타겟은 LBO에 적합하다.		 lowerEndOfCacRange 및 upperEndOfCacRange 및 targetWeight:
eRabAbnormalReleaseRateCharacteristic 참조
rrcConnectionEstablishmentFailureRateTarget:
정수 0 .. 100(퍼센티지를 나타냄)
전술한 표들에서, 아래의 축약형들은 다음을 의미한다:
RAB: 무선 액세스 베어러, 그리고 RRC: 무선 자원 제어.
파라미터에 관하여 성능 지표들의 변화를 나타내는 그래프를 각각 도시하는 도 2 및 도 3을 참조하여, 타겟 가중치들의 적용을 보여주는 예들이 이제 기술될 것이다. 파라미터는 기지국과 같은 NE의 조정가능한, 또는 튜닝가능한, 피처/능력을 나타낸다. 이는, 핸드-오버 거동을 구성하기 위해 이용되는 파라미터들과 같은 용량, 전송 전력, 안테나 구성, 또는 몇몇 다른 피처에 관련될 수 있다. 일반적으로, 파라미터의 조정은 트레이드-오프를 포함한다. 예를 들어, 전송 전력이 더 높을수록, 셀 내의 모바일 단말들에 더 양호하게 도달할 수 있지만, 이웃 기지국들과의 간섭을 또한 야기할 수 있으며, 더 많은 전력 소비를 초래할 수 있다. 파라미터는, 개선된 성능 지표를 획득하기 위해 에이전트를 통해 NE의 파라미터의 설정을 변경하기 위해 매니저로서 작용하는 네트워크의 NM 계층에 의해 최적화될 수 있다. 그러나, 파라미터의 설정을 변경하는 것은, 하나의 특정 성능 지표를, 더 열악한 성능을 표시할 수 있는 다른 성능 지표의 희생으로 개선하는 것일 수 있다. 그러므로, 그래프가, 도 2에서 A 및 B로 지칭되고 도 3에서 C 및 D로 지칭되는 실제 성능 지표들의 쌍들에 기초하는 다수의 성능 지표 곡선들을 갖는 것이 확인될 것이다. 이들은 예를 들어, hoSuccessRate, energySavingRatio일 수 있다.
도 2를 참조하면, 성능 지표 곡선들은 다음과 같이, 개개의 성능 지표들, 결합된 성능 지표들, 결합되고 가중된 성능 지표들, 및 개개의 성능 지표들에 관한 타겟들을 나타낸다:
(ⅰ) 성능 지표 A;
(ⅱ) 성능 지표 B;
(ⅲ) 가중된 성능 지표 A 및 가중된 성능 지표 B의 제 1 합, 여기서 A 및 B 가중치들은 1임;
(ⅳ) 가중된 성능 지표 A 및 가중된 성능 지표 B의 제 2 합, 여기서 A 가중치는 1이고, B 가중치는 2임;
(ⅴ) 가중된 성능 지표 A 및 가중된 성능 지표 B의 제 3 합, 여기서 A 가중치는 2이고, B 가중치는 1임;
(ⅵ) 성능 지표 A에 대한 타겟; 및
(ⅶ) 성능 지표 B에 대한 타겟.
이러한 실시예에서, (ⅵ) 및 (ⅶ)은 개개의 성능 지표들에 관한 타겟들을 나타내는 곡선들로 지칭되지만, 이들은 사실 직선들인데, 그 이유는 타겟들이 일정한 값들을 갖기 때문이라는 것이 확인될 것이다.
이제, 성능 지표들의 이용이 설명될 것이다. 이러한 예에서, 성능 지표가 그의 대응하는 타겟 위에 머문다면, 타겟들은 최소값을 나타내고, 네트워크 엘리먼트의 최적의 성능이 달성된다. 제 1 단계에서, 타겟 값들이 선택된다. 도 2의 타겟들은 고정된 값들을 갖지만, 즉 타겟들은 항수(constant)들이지만, 이들은 고정되는데, 그 이유는 이들은 범위에 걸쳐 변화하는 타겟 값으로부터 선택된 단일의 타겟 값 인스턴스이기 때문이다. 이는 전술한 내용에서 논의되었다. 즉, 특성 곡선은, 말하자면 용량을 나타내는 범위에 걸쳐 각각의 서브-범위들 내에 상이한 일정한 타겟 값들로 구성된다. 성능 지표가 그의 대응하는 타겟에 대해 검사될 필요가 있을 때, 용량이 결정되고, 대응하는 서브-범위가 결정되며, 그 다음으로 그러한 서브-범위 내의 타겟 값이 비교에 이용되게 선택된다.
(ⅰ) 및 (ⅱ)는 종래 기술에 대응한다. 성능 지표 A가 그의 대응하는 타겟에 대해 검사된다면, 6.5를 초과하는 파라미터 Y의 측면에서 원하는 동작 범위가 존재한다는 것이 확인될 수 있다. 성능 지표 B가 그의 대응하는 타겟에 대해 검사된다면, 3 미만의 파라미터 Y의 측면에서 원하는 동작 범위가 존재한다. 그러므로, 보다 높은 우선순위를 갖는 제 1 타겟(이것이 타겟 A이든 또는 타겟 B이든)을 적용하는 것, 및 그 다음으로 보다 낮은 우선순위를 갖는 제 2 타겟(이것이 타겟 B이든 또는 타겟 A이든)을 적용하는 것은, 적용가능한 타겟들 양측 모두의 측면에서 바람직한, 파라미터 Y의 어떠한 결과물도 발견될 수 없다는 것을 의미한다는 것이 확인될 수 있다. 이러한 경우에, 최적화 단계에 제공될 수 있는 출력이 존재한다면, 이는 보다 높은 우선순의의 타겟에 기초할 것이고, 따라서 보다 낮은 우선순위의 타겟은 무시된다. 제 1 타겟(이것이 타겟 A이든 또는 타겟 B이든)을 적용하는 것, 및 동일한 우선순위를 갖는 제 2 타겟(이것이 타겟 B이든 또는 타겟 A이든)을 적용하는 것은, 파라미터 Y의 최적화된 설정을 결정하기 위해 최적화 단계에 제공될 수 있는 어떠한 유용한 출력도 존재하지 않는다는 것을 의미한다는 것이 또한 확인될 수 있다.
그러나, 상이한 픽처들이 출현하는 결합된 방식으로, 성능 지표들이 고려될 수 있다는 것이 확인될 수 있다. 결합될 때, 최대 값이 존재할 수 있다는 것이 확인될 수 있다. 이는 추가로 파라미터 Y의 잠재적인 최적의 값을 나타낼 수 있고, (성능의 몇몇 양상들은 전체적인 NE 동작에 대해 더 중요하기 때문에) 성능 지표들의 실제 중요성을 나타낼 수 있는 가중치들이 부가된다면, 이는 파라미터 Y의 잠재적 최적의 값을 시프트할 수 있다.
따라서, 본 발명을 수행하는데 있어서, 성능 지표 A 및 성능 지표 B는 주기적으로 수신되고, 각각은 그의 대응하는 타겟에 대해 비교된다. 성능 지표와 그의 타겟 사이의 차이는 타겟 달성으로 지칭되고, 실제로는 타겟이 초과되는 또는 충족되지 않는 정도를 나타낸다. 그 다음으로, 타겟 달성들은 가중된 타겟 달성들을 계산하기 위해 대응하는 가중치들로 곱셈된다. 그 다음으로, 이들은, 총 타겟 달성으로 지칭되는 가중된 타겟 달성들의 합을 계산하기 위해, 함께 가산된다. 이러한 합은 상이한 파라미터 Y 값들의 범위에 걸쳐 검사된다. 이는, 파라미터 Y가 변화된다는 것을, 즉 NE의 동작 양상이 변화된다는 것을 의미하며, 결과적인 성능 지표들은 파라미터 Y의 각각의 설정을 위해 획득되고, 그 다음으로, 이는 총 타겟 달성 대 파라미터 Y의 트렌드를 획득하기 위해 이용되며, NE에 적용될 파라미터 Y의 최적화된 값을 선택하기 위해 최대 총 타겟 달성이 식별된다.
결과적으로, 최대치/최소치(적합한 것으로서)가 획득되는 파라미터 Y 값을 찾기 위해 타겟 값들에 대한 검사 및 다른 검사가 존재한다. 실제로는, 이는, 결합된 "타겟들에 대한 것들은 어떤가?(how are things with respect to targets?)" 단계 및 "모두가 최적화되었는가?(is everything optimised?)" 단계의 적용을 수반한다. "모두 OK" 테스트가 충족된다면, 그리고 NE의 구성을 변화시키는 것이 그의 OK 상태를 위태롭게 할 수 있다고 DM 또는 NE(적합한 것으로서)의 최적화 알고리즘이 결정한다면, "모두가 최적화되었는가" 단계는 생략될 수 있다.
일단 파라미터 Y의 최적의 값이 발견되면(예를 들어, 가장 큰 양만큼 타겟 값을 "능가하는" 것), 이는 선택되어 NE에 적용될 수 있다.
종래 기술과 본 발명 사이의 차이는 아래의 표에 표시된다:
TS 32.522에서와 같은 우선순위-기반 접근방식
 가중-기반 접근방식
시나리오 설정들 결과 Y 설정들 결과 Y
타겟 A 및 B는 동등하게 중요함 A 우선순위 = 1
B 우선순위 = 1		 결과 없음(단지 하나의 타겟만이 달성될 수 있음); A에 대해서만 진행한다면 2가 최선이고, B에 대해서만 진행한다면 10이 최선임. A 가중치 = 1
B 가중치 = 1		 5
타겟 A는 B의 2배만큼 중요함 A 우선순위 = 1
B 우선순위 = 2		 결과 없음(단지 하나의 타겟만이 달성될 수 있음); A에 대해서만 진행한다면 2가 최선이고, B에 대해서만 진행한다면 10이 최선임. A 가중치 = 2
B 가중치 = 1		 5
타겟 B는 A의 2배만큼 중요함 A 우선순위 = 2
B 우선순위 = 1		 결과 없음(단지 하나의 타겟만이 달성될 수 있음); A에 대해서만 진행한다면 2가 최선이고, B에 대해서만 진행한다면 10이 최선임 A 가중치 = 1
B 가중치 = 2		 6
이제 도 3을 참조하면, 곡선들은 다음과 같이, 개개의 성능 지표들, 결합된 성능 지표들, 결합되고 가중된 성능 지표, 및 개개의 성능 지표들에 관한 타겟들을 나타낸다:
(ⅰ) 성능 지표 C;
(ⅱ) 성능 지표 D;
(ⅲ) 가중된 성능 지표 C 및 가중된 성능 지표 D의 제 1 합, 여기서 C 및 D 가중치들은 1임;
(ⅳ) 가중된 성능 지표 C 및 가중된 성능 지표 D의 제 2 합, 여기서 C 가중치는 1이고, D 가중치는 2임;
(ⅴ) 가중된 성능 지표 C 및 가중된 성능 지표 D의 제 3 합, 여기서 C 가중치는 2이고, D 가중치는 1임;
(ⅵ) 성능 지표 C에 대한 타겟; 및
(ⅶ) 성능 지표 D에 대한 타겟.
도 2와 마찬가지로, 이러한 실시예에서, (ⅵ) 및 (ⅶ)은 직선들인데, 그 이유는 타겟들이 일정한 값들을 갖기 때문이다.
성능 지표들의 이용이 다시 설명될 것이다. 이러한 예에서, 성능 지표가 그의 대응하는 타겟 아래에 머문다면, 타겟들은 최대값을 나타내고, 네트워크 엘리먼트의 최적의 성능이 달성된다. 전술한 내용에서 기술된 바와 같이, 제 1 단계에서, 타겟 값들이 선택된다.
(ⅰ) 및 (ⅱ)는 종래 기술에 대응한다. 성능 지표 C가 그의 대응하는 타겟에 대해 검사된다면, 3 바로 미만과 8 바로 미만 사이의 파라미터 Y의 측면에서 원하는 동작 범위가 존재한다는 것이 확인될 수 있다. 성능 지표 D가 그의 대응하는 타겟에 대해 검사된다면, 1 바로 미만의 파라미터 Y의 측면에서 원하는 동작 범위, 및 9 초과의 파라미터 Y의 측면에서 다른 원하는 동작 범위가 존재한다. 그러므로, 파라미터 Y의 최적화된 설정을 결정하기 위해 최적화 단계에 제공될 수 있는, 출력을 제공하는 측면에서, A 및 B와 관련하여 전술한 내용에서 언급된 것들과 유사한 문제점들이 발생한다는 것이 확인될 수 있다.
본 발명을 수행하는데 있어서, 성능 지표 C 및 성능 지표 D는 주기적으로 수신되고, 각각은 그의 대응하는 타겟에 대해 비교된다. 총 타겟 달성은, 성능 지표들 A 및 B에 대해 이용된 것과 동일한 방식으로 계산된다. 그 다음으로, 이러한 합은 전술한 내용에서 기술된 것에 대응하는 방식으로 이용된다.
종래 기술과 본 발명 사이의 차이는 아래의 표에 표시된다:
TS 32.522에서와 같은 우선순위-기반 접근방식
 가중-기반 접근방식
시나리오 설정들 결과 Y 설정들 결과 Y
타겟 C 및 D는 동등하게 중요함 C 우선순위 = 1
D 우선순위 = 1		 결과 없음(단지 하나의 타겟만이 달성될 수 있음); C에 대해서만 진행한다면 5가 최선이고, D에 대해서만 진행한다면 1이 최선임. C 가중치 = 1
D 가중치 = 1		 8
타겟 C는 D의 2배만큼 중요함 C 우선순위 = 1
D 우선순위 = 2		 결과 없음(단지 하나의 타겟만이 달성될 수 있음); C에 대해서만 진행한다면 5가 최선이고, D에 대해서만 진행한다면 1이 최선임. C 가중치 = 2
D 가중치 = 1		 6
타겟 D는 C의 2배만큼 중요함 C 우선순위 = 2
D 우선순위 = 1		 결과 없음(단지 하나의 타겟만이 달성될 수 있음); C에 대해서만 진행한다면 5가 최선이고, D에 대해서만 진행한다면 1이 최선임 C 가중치 = 1
B 가중치 = 2		 9
종래 기술과 대조적으로, 본 발명에 따르면, 성능 지표들의 쌍은 적합한 가중치들을 적용하고 함께 결합되며, 그 다음으로, 파라미터 Y의 측면에서 표현되는 유용한 결과가 결정될 수 있으며, 이는 최적화 단계의 기초를 형성할 수 있다. 이는, 성능 지표 곡선들 (ⅲ), (ⅳ), 및 (ⅴ)에 의해 예시되며, 여기서, 성능 지표들의 쌍을 결합시킴으로써, 제공된 결과는 명확한 최소 또는 최대 값을 가지며, 이는 파라미터 Y의 최적의 값을 표시한다는 것이 확인될 수 있다. 결과적으로, 파라미터 Y의 최적화된 설정을 결정하기 위해 최적화 단계에 제공될 수 있는 유용한 출력이 존재한다.
심지어 파라미터 Y의 최적화된 값에서 총 타겟 달성이 여전히 만족스럽지 않을 수 있다. 이는, 하나 또는 둘 이상의 성능 지표들이 그들의 각각의 타겟들을 충족시키지 않기 때문일 수 있다. 이러한 경우에, 충분한 크기의 값을 갖는 가장 높은 (또는 환경들에 따라 가장 낮은) 총 타겟 달성을 획득하기 위해, 다른 파라미터들, 예를 들어 부가적인 하나 또는 부가적인 2개의 파라미터들이 차례로 최적화될 수 있다.
추가의 개선에서, 선형 타겟 가중치들을 이용하기는 보다는, 비선형의 타겟 가중치들이 대신 이용된다. 예를 들어, 양의 정수이기 보다는, 타겟 가중치는 타겟(이는 전술한 내용에서 타겟 달성으로 지칭되는 차이 D임)으로부터의 편차의 함수이다. 예를 들어:
targetWeight = 제곱(최대(0;달성된 값 - 타겟 값)).
전술한 내용에서 지칭된 가중 인자들, 즉 일정한 가중 인자들을 이용함으로써, 타겟으로부터의 크기 2*D의 편차는, 타겟으로부터 크기 D의 편차 2배만큼 "페널라이징된다(penalized)". 더욱이, 크기 2*T만큼(여기서, T는 타겟이 초과되는 양임) 타겟을 과달성(overachieving)하면, 이를 1*T 단위로 2배만큼의 과달성이 "보상된다(rewarded)". 본 발명의 변형에서, 예를 들어, 제곱 함수를 이용함으로써, 타겟으로부터의 편차의 크기에 따라 가중 인자들을 만드는 것이 가능하며, 2*D 편차는 인자 4만큼 페널라이징된다. 다른 변형들이 적용될 수 있다. 가중치는, 타겟, 즉 T를 초과하는지 또는 타겟, 즉 D를 충족시키지 않는지에 따라 상이하게 조정(또는 계산)될 수 있다. 타겟을 초과하는 것에 대한 어떠한 부가적인 보상도 없을 수 있다, 즉 기존의 일정한 가중치들이 조정 또는 재계산에서 이용될 수 있다.
도 2 및 도 3은, 후속하는 최적화에서 이용될 보다 명확한 출력들이 획득되도록, 결합될 때 성능 지표들의 선택된 쌍이 특정한 곡선들을 제공하는 방법, 및 가중치들의 이용에 의해, 곡선들의 양상들이 강조될 수 있는 방법의 가설적인 경우들이라는 것이 유의되어야 한다. 이용될 성능 지표들의 특정 쌍들에 대한 가중치들의 값들은 시행 착오(trial and error)를 거쳐 유도될 수 있다.
전술한 내용을 참조하면, 성능 지표 곡선들은, 가중치 1을 하나 또는 둘 이상의 그들의 컴포넌트 엘리먼트들(A, B, C, 및/또는 D)에 적용할 수 있다는 것이 확인될 수 있다. 이는 (ⅲ), (ⅳ), 및 (ⅴ)의 각각에서 확인될 수 있다.
상기 주어진 예들에서, 결합된 성능 지표들의 쌍이 존재하지만, 본 발명에 따르면, 다수의 가중된 성능 지표들을 함께 합산함으로써 임의의 수의 성능 지표들에 대해 동작하는 것이 가능하여서, 3, 4, 또는 심지어 5 또는 그보다 많은 수의 성능 지표들을 용이하게 다룰 수 있다.
다른 평가 방법들이 또한 가능하며, 예를 들어, 평가는, 획득된 성능 지표 값과 타겟 사이의 차이를 단순히 이용하는 것이 아니라, 더 낮은 차이들에 대한 것보다 더 높은 편차들에 대한 (비-선형) 네거티브 스코어들을 성장시키는 것, 또는 특정 달성 값을 초과하는 더 많은 포지티브 스코어들을 카운트하지 않는 것을 적용한다.
종래기술에 따르면, 타겟들 사이에 경쟁이 존재할 수 있으며: 특정 구성은 타겟을 단지 약간 초과하는 hoFailureRate 성능 지표 및 타겟 훨씬 미만인 eRAB/rrcConnection 성능 지표를 가질 수 있다. 약간 상이한 구성은 바로 약간 미만의 hoFailureRate 타겟, 및 또한, 단지 약간 미만의 타겟 eRAB/rrcConnection 거동을 초래할 수 있다. 후자의 상황은 실제로는, 네트워크 오퍼레이터에 허용가능할 수 있지만, 허용가능한 것으로 고려되지 않는다.
본 발명에 따르면, 합산된 가중된 성능 지표들/달성들의 이용은, 다수의 타겟들이 동시에 적용될 수 있다는 것을 의미한다. 부가하여, 다른 성능 지표들이 허용가능한 레벨들에 있고, 네트워크 엔티티의 전체적인 성능이 허용가능하다면, 약간 아래의 타겟 성능 지표에 관한 보상이 존재할 수 있다. 더욱이, 이는, 우선순위들이 더 이상 필요하지 않으며, 이는 가중치들 그 자체들이 관련된 성능 지표들의 실제 중요성을 반영할 수 있는 것을 의미한다. 본 발명은, 다수의 경쟁하는 우선순위들로부터 초래될 수 있는 문제점들을 직면함이 없이 각각의 성능 지표들에의 다수의 타겟들의 이러한 적용을 가능하게 한다. 이는 유용한데, 그 이유는 HOO 및 LBO에 부가하여 매우 더 많은 이용 경우들이 부가될 것으로 예상되기 때문이다.
우선순위들 대신에 가중 인자들을 이용하는 것의 이점은, 이들 양측 모두가 우선순위선정을 허용한다는 것이며(이때, 보다 높은 가중치는 보다 높은 우선순위와 유사함), 이는, (여러 타겟들에 동일한 가중치를 제공함으로써) 여러 타겟들의 동일한 중요성을 적용하고, 상이한 타겟들의 동시 적용을 허용하기 위해 이용될 수 있다.
바람직한 구현에서, 본 발명은 3G 및 LTE 통신 시스템들에서 구현되며, 3G 통신 시스템의 경우에서, BTS 및 NodeB 네트워크 엘리먼트들을 각각 관리하기 위해 이용되고, LTE 통신 시스템의 경우에서, eNodeB 네트워크 엘리먼트들을 관리하기 위해 이용된다. 본 발명은, 네트워크 엘리먼트들의 성능을 개선하기 위해 네트워크 엘리먼트들 내에서 파라미터 조정과 관련된 임의의 기능에 적용될 수 있다. 본 발명은, 임의의 적합한 시스템, 예를 들어 OAM 시스템에서 적용될 수 있다.
본 발명의 바람직한 실시예들이 도시되고 기술되지만, 이러한 실시예들은 단지 예시로만 기술된다는 것이 이해될 것이다. 본 발명의 범주로부터 벗어남이 없이, 다수의 변경들, 변화들, 및 대체들이 당업자들에게 발생할 수 있다. 따라서, 아래의 청구항들이, 본 발명의 범주 및 의도 내에 있는 모든 이러한 변경들 및 동등물들을 커버하도록 의도된다.

Claims (16)

  1. 통신 시스템 내의 네트워크 엘리먼트의 동작을 관리하는 방법으로서,
    성능 지표(performance indicator)들을 수신하는 단계;
    상기 성능 지표들의 가중된 컴포넌트들을 포함하는 달성 지표(achievement indicator)를 형성하기 위해 성능 지표들을 함께 결합하는 단계;
    적어도 하나의 파라미터 값의 최적의 설정을 결정하기 위해 상기 달성 지표를 이용하는 단계; 및
    상기 파라미터 값을 상기 네트워크 엘리먼트에 적용하는 단계
    를 포함하는,
    네트워크 엘리먼트의 동작을 관리하는 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 달성 지표는 총 타겟 달성인,
    네트워크 엘리먼트의 동작을 관리하는 방법.
  3. 제 1 항 또는 제 2 항에 있어서,
    상기 달성 지표는 상기 성능 지표들과 각각의 타겟들 사이의 가중된 차이들의 합인,
    네트워크 엘리먼트의 동작을 관리하는 방법.
  4. 제 1 항 내지 제 3 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 성능 지표들은 최적화 타겟들과 관련되는,
    네트워크 엘리먼트의 동작을 관리하는 방법.
  5. 제 1 항 내지 제 4 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 달성 지표가 그의 대응하는 타겟을 충족시키지 않는 경우, NE는, 다음번에 비교가 수행되는 타겟을 더 잘 충족시키기 위해 상기 성능 지표를 개선하는 것과 연관되는 하나 또는 둘 이상의 파라미터들을 조정함으로써 재구성되는,
    네트워크 엘리먼트의 동작을 관리하는 방법.
  6. 제 1 항 내지 제 5 항 중 어느 한 항에 있어서,
    에이전트 기능은, 상기 네트워크 엘리먼트가 상기 에이전트 기능에 하나 또는 둘 이상의 성능 지표들의 측정들을 주기적으로 제공하도록 명령하는,
    네트워크 엘리먼트의 동작을 관리하는 방법.
  7. 제 1 항 내지 제 6 항 중 어느 한 항에 있어서,
    공통 속성에 할당된 성능 지표에 대한 타겟 및 대응하는 타겟 가중치가 존재하는,
    네트워크 엘리먼트의 동작을 관리하는 방법.
  8. 제 1 항 내지 제 7 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 달성 지표는 개개의 타겟 달성들과 개개의 타겟 가중치들의 곱들의 합을 포함하는,
    네트워크 엘리먼트의 동작을 관리하는 방법.
  9. 제 1 항 내지 제 8 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 달성 지표는 파라미터와 관련하여 변화하는,
    네트워크 엘리먼트의 동작을 관리하는 방법.
  10. 제 1 항 내지 제 9 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 파라미터는 상기 달성 지표의 프리미엄 값을 찾기 위해 튜닝되는,
    네트워크 엘리먼트의 동작을 관리하는 방법.
  11. 제 1 항 내지 제 10 항 중 어느 한 항에 있어서,
    성능 지표의 대응하는 타겟을 충족시키지 못하는 성능 지표는, 달성 지표의 부분으로서, 상기 달성 지표의 대응하는 타겟을 충족시킬 수 있는 경우에, 상기 네트워크 엘리먼트의 동작이 허용가능하다는 결과를 초래할 수 있는,
    네트워크 엘리먼트의 동작을 관리하는 방법.
  12. 통신 시스템 내의 네트워크 엘리먼트의 동작을 관리할 수 있는 관리 엔티티로서,
    성능 지표들을 수신할 수 있는 입력부;
    상기 성능 지표들의 가중된 컴포넌트들을 포함하는 달성 지표를 형성하기 위해 성능 지표들을 함께 결합할 수 있는 계산 블록; 및
    적어도 하나의 파라미터 값의 최적의 설정을 결정하기 위해 상기 달성 지표를 이용하고, 상기 파라미터 값을 상기 네트워크 엘리먼트에 적용할 수 있는 최적화 기능부
    를 포함하는,
    관리 엔티티.
  13. 통신 시스템 내에서 관리될 수 있는 네트워크 엘리먼트로서,
    성능 지표들을 수신할 수 있는 입력부;
    상기 성능 지표들의 가중된 컴포넌트들을 포함하는 달성 지표를 형성하기 위해 성능 지표들을 함께 결합할 수 있는 계산 블록; 및
    적어도 하나의 파라미터 값의 최적의 설정을 결정하기 위해 상기 달성 지표를 이용하고, 상기 파라미터 값을 상기 네트워크 엘리먼트에 적용할 수 있는 최적화 기능부
    를 포함하는,
    네트워크 엘리먼트.
  14. 통신 시스템 내의 네트워크 엘리먼트의 동작을 관리할 수 있는 관리 엔티티, 및 네트워크 엘리먼트를 포함하는 관리 시스템으로서,
    성능 지표들을 수신할 수 있는 입력부;
    상기 성능 지표들의 가중된 컴포넌트들을 포함하는 달성 지표를 형성하기 위해 성능 지표들을 함께 결합할 수 있는 계산 블록; 및
    적어도 하나의 파라미터 값의 최적의 설정을 결정하기 위해 상기 달성 지표를 이용하고, 상기 파라미터 값을 상기 네트워크 엘리먼트에 적용할 수 있는 최적화 기능부
    를 포함하는,
    관리 시스템.
  15. 통신 시스템 내의 네트워크 엘리먼트의 동작을 관리하기 위한 최적화 결과들을 제공할 수 있는 최적화기 기능부로서,
    성능 지표들을 수신할 수 있는 입력부;
    상기 성능 지표들의 가중된 컴포넌트들을 포함하는 달성 지표를 형성하기 위해 성능 지표들을 함께 결합할 수 있는 계산 블록; 및
    상기 네트워크 엘리먼트에 적용될 적어도 하나의 파라미터 값의 최적의 설정을 결정하기 위해 상기 달성 지표를 이용할 수 있는 최적화 기능부
    를 포함하는,
    최적화기 기능부.
  16. 컴퓨터 프로그램 물건으로서,
    상기 컴퓨터 프로그램 물건은, 계산 시스템 상에서 실행될 때, 통신 시스템 내의 네트워크 엘리먼트의 동작을 관리하는 방법을 수행하는 소프트웨어 코드를 포함하며,
    상기 방법은 제 1 항 내지 제 11 항 중 어느 한 항에 따른 단계들을 포함하는,
    컴퓨터 프로그램 물건.
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