KR20160147957A - 자동-구성 네트워크들에서 검증 - Google Patents

자동-구성 네트워크들에서 검증 Download PDF

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KR20160147957A
KR20160147957A KR1020167033171A KR20167033171A KR20160147957A KR 20160147957 A KR20160147957 A KR 20160147957A KR 1020167033171 A KR1020167033171 A KR 1020167033171A KR 20167033171 A KR20167033171 A KR 20167033171A KR 20160147957 A KR20160147957 A KR 20160147957A
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헨닝 잔네크
츠베코 이반헤브 츠베코프
스차볼크스 노바츠키
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노키아 솔루션스 앤드 네트웍스 오와이
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Abstract

네트워크 거동을 모니터링하고 그리고 모니터링된 네트워크 거동을 기반하여 네트워크의 변화를 검증하는 SON 검증 기능(20)에 의해 네트워크를 동작시키는 방법이 제안된다.

Description

자동-구성 네트워크들에서 검증{VERIFICATION IN SELF-ORGANIZING NETWORKS}
본 발명은 통신 시스템들, 특히 SON(Self-Organizing Network: 자동-구성 네트워크)들에 관한 것이다. 특히 본 발명은 SON 검증 기능에 의해 네트워크를 동작시키는 방법, SON 검증 기능, 네트워크 시스템 및 컴퓨터-판독가능 매체에 관한 것이다.
자동-구성 네트워크들은 오늘날 LTE 및 LTE-어드밴스드 같은 차세대 모바일 통신 네트워크들에서 자동화된 네트워크 관리를 위한 핵심 요소(key enabler)로서 보여진다. SON 영역들은 자동-구성, 자동-최적화 및 자가-치유를 포함한다. 제 1 영역은 통상적으로 새롭게 전개된 NE(Network Element)들의 초기 구성 및 자동-연결에 주력한다. 제 2 영역은 네트워크의 최적 동작을 목표로 한다. 자동-최적화가 가능한 네트워크는 개선된 강건성, 신뢰성 및 처리량을 유도해야 하는 네트워크 파라미터들을 자동으로 적응시킨다. 제 3 영역, 자가-치유는 고장 하드웨어 또는 결함 소프트웨어에 의해 유발된 결함 검출 및 해결을 책임진다.
이들 3개의 핵심 기능성들은 소위 SON 기능들의 사용을 통해 이용 가능하다. 그런 기능들을 서로 독립적으로 작동하도록 설계된다. 이들 태스크들을 이행하기 위하여, 그런 기능들은 네트워크에서 특정 KPI(Key Performance Indicator)들, 구성 변화들 및 알람 발생들을 모니터링한다. 요구된 양의 정보를 모은 후, SON 기능 인스턴스(instance)는 새로운 CM(Configuration Management) 파라미터들을 계산하고 상기 파라미터들을 재구성을 요구하는 NE들서 실행하기 위하여 활성(즉, 자신의 알고리즘 실행)을 얻을 수 있다.
그러나, 이들 3개의 핵심 기능성들은 서로 독립적으로 작동하도록 설계된 SON 기능들(10)에 의해 구현될 수 있다. 상기 기능성들은 도 1에 예시된 3개의 주요 부분들을 포함한다:
(1) 모니터링 위상,
(2) 알고리즘 실행 위상, 및
(3) 액션 실행 위상.
모니터링 위상 동안, SON 기능 인스턴스는 특정 KPI(Key Performance Indicator)들을 관찰하고 구성 변화들 및 결함 발생들 같은 네트워크에 관한 정보를 수집한다. 요구된 양의 정보를 모은 후, SON 기능 인스턴스의 알고리즘 부분은 트리거될 수 있다. 이의 목적은 액션 실행 위상 동안 적용될 새로운 CM(Configuration Management) 파라미터들을 계산하는 것이다.
게다가, SON 기능이 네트워크를 모니터링하는 방법의 3개의 "활동 방식들"이 있다.
(1) 제 1 방식은, 모니터링 부분이 알람 통지 같은 명확한 트리거링 이벤트를 수신하는 "요구 시" 방식이다.
(2) 제 2 방식은, 주 피처가 특정 시점들(예컨대, 고정된 시간 간격들)에서 모니터링 부분을 트리거하는 "정기적(timed)" 방식이다.
(3) 마지막 방식은 항상 활성이고 이용 가능한 데이터를 평가하기 위해 SON 기능의 모니터링 위상을 요구할 수 있는 "연속적"이다.
SON 기능 인스턴스들이 그들의 동작 동안 네트워크 구성 파라미터들에 대한 변경들을 수행할 수 있기 때문에, SON 조정자(coordinator)는 충돌들을 유발하거나 관여할 요청들을 거절하고 그리고 결점 없는 네트워크 동작을 보장할 요청들을 허용하도록 요구받을 수 있다. 이들 승인된 구성 요청들은 그들의 대응하는 네트워크 파라미터들의 실제 구성을 트리거할 것이다. 이런 타입의 조정은 보통 프리-액션(pre-action) SON 조정으로 지칭되고 SON 기능 인스턴스들 사이에서 알려진 충돌들을 예상하고 회피하기 위하여 사용된 규칙들을 기반한다.
게다가, 조정 로직 자체는 2개의 방식들로 분할된다: 알고리즘 및 액션 조정. 액션 조정은, 액션들이 가장 큰 충돌 가능성을 보여주기 때문에 SON 기능들을 조정하는 가장 분명한 방식이다. 액션 실행 요청들이 통상적으로 새로운 구성 파라미터들을 포함하기 때문에, 조정자는 새로운 구성 파라미터들을 현재 구성 또는 이전 시점에 만들어진 구성과 비교할 수 있다. 다른 측면에서 알고리즘 조정은, 알고리즘 실행이 트리거되기 전에, 즉 가장 빠른 가능한 시점에 결정들이 취해지게 한다. 그런 이른 정보 획득은 추가로 그것이 낮은-우선순위 및 짧은 계산 시간을 가짐으로써 높은 우선순위 장기간-실행 SON 기능 인스턴스들의 차단을 방지하는데 기여할수 있다.
SON 기능 인스턴스들이 그들의 동작 동안 네트워크 구성 파라미터들에 대한 변경들을 수행할 수 있다는 사실로 인해, SON 조정자는 충돌들을 유발하거나 관여할 요청들을 거절하고 그리고 결점 없는 네트워크 동작을 보장할 요청들을 허용하도록 요구받는다. 이들 승인된 요청들은 그들의 대응하는 네트워크 파라미터들의 실제 구성을 트리거할 것이다. 이런 타입의 조정은 보통 프리-액션(pre-action) SON 조정으로 지칭되고 SON 기능 인스턴스들 사이에서 알려진 충돌들을 예상하고 회피하기 위하여 사용된 규칙들을 기반한다.
게다가, 조정을 위해 요구될 수 있는 SON 기능 인스턴스의 적어도 2개의 특성들이 있다: 영향 시간 및 영향 영역. SON 기능 인스턴스는 활성인 전체 시간 기간 동안 SON 조정자에 의해 고려되어야 한다. 이 시간 기간은 주로 영향 시간으로 이루어진다. 이 시간 기간은 측정들을 수행하고, 알고리즘을 실행하고 그리고 새로운 구성 파라미터들을 계산하기 위하여 요구된 지연뿐 아니라, 새로운 구성들을 전개하기 위하여 요구된 시간 및 새로운 구성들이 추후 활성 기능들에 관련될 때까지 시간을 포함한다.
다른 측면에서 영향 영역은, SON 기능 인스턴스가 구성 파라미터들을 수정하거나 측정들을 취하는 공간 범위이다. 보다 정확하게, 영향 영역은 기능 영역(직접 구성된 영역), 입력 영역(측정들이 취해지는 영역), 유효 영역(CM 변화에 의해 영향을 받는 NE들을 포함하는 영역) 및 안전 마진(유효 영역에 대한 확장)을 포함한다.
영향 영역은 정보를 제공하여, 충돌하는 SON 기능 인스턴스들의 검출을 허용한다. 잠재적 SON 기능 충돌이 실제 충돌로 되기 위하여, 잠재적으로 충돌하는 SON 기능 인스턴스들은 오버랩핑 영향 영역을 가져야 한다. 영향 영역 자체는 SON 기능의 설계 시간으로 정의되고 SON 조정자에 의해 실행 시간에 사용된다.
그러나, 승인된 네트워크 구성 변화들은 반드시 대응하는 네트워크 기능들에 의해 목표된 개선된 성능 및 따라서 한층 오퍼레이터 특정 기준들에 의해 정의된 네트워크 전역 성능을 유도하지 않을 수 있다. 이는, SON 조정자가 충돌 검출 및 조정에만 집중한다는 사실에 의해 유발된다. 그러므로, 오퍼레이터는 구성 변화가 성능의 큰 변화를 유도하는지를 결정하기 위하여 포스트-액션(post-action) 검증 메커니즘을 부가함으로써 이를 보상할 수 있다. 이는 (SON-유도) 구성 변화들의 세트 영향을 빠르게 평가하기 위하여 관련 공간 및 시간 집합 레벨에서 성능 표시자들에 대해 통계적 조치들을 계산하는 것을 목표한다. 이것은, 또한 알려지지 않은 원인들에 의한 성능 영향들이 식별될 수 있도록, 이들 구성 변화들의 의미와 무관하게 행해진다. 그 접근법은 특정 타입의 이상 검출로서 분류될 수 있다.
조정 전략에 대한 상호 보완부분은 포스트-액션 SON 검증 메커니즘이다. 이는 (SON-유도) 구성 변화들의 세트 영향을 빠르게 평가하기 위하여 관련 공간 및 시간 집합 레벨에서 성능 표시자들에 대해 통계적 조치들을 계산하는 것을 목표한다. 이것은, 또한 알려지지 않은 원인들에 의한 성능 영향들이 식별될 수 있도록, 이들 구성 변화들의 의미와 무관하게 행해진다. 그 접근법은 특정 타입의 이상 검출로서 분류될 수 있다.
다음에, 다음 정의들을 가진 "CM 언두(undo)"와 "CM 롤백(rollback)" 사이가 구별된다: CM 언두는 CM 파라미터들이 대응하는 NE(Network Element)들 상에서 실행한 후 CM 파라미터들 모두 또는 서브세트를 되돌린다. 다른 측면에서 CM 롤백은 SON 조정자에 의해 구현되는 기술이다. 조정자는 CM 변경 요청을 버퍼링하고, 버퍼링된 요청들 사이의 잠재적 충돌들을 검출하고자 하고 그리고 결점 없는 네트워크 동작을 방지하는 것들을 NACK할 수 있다. 따라서, CM 롤백은, 대응하는 변화들이 NE들에 전파되기 전에 수행된다.
승인된 네트워크 구성 변화들은 반드시 대응하는 네트워크 기능들에 의해 목표된 개선된 성능 및 따라서 한층 오퍼레이터 특정 기준들에 의해 정의된 네트워크 전역 성능을 유도하지 않을 수 있다. 이것은 SON 조정자가 선험적인 알려진 잠재적 충돌 상황만을 고려할 수 있고 보통 특정 셀들에 대한 알람들 같은 SON 기능 인스턴스들을 넘어서는 팩터들에 대해 어떠한 지식도 가지지 않고, 네트워크 데이터에 단독으로 외부 조건들(예컨대, 특정 이벤트 조건 또는 외부 간섭원)이 전혀 보여지지 않는다는 사실에 의해 유발된다. 그러므로, 오퍼레이터는 구성 액션(들)의 (세트)가 실제로 개선을 유도하는지 아닌지를 결정하기 위하여 포스트-액션 검증 메커니즘을 부가함으로써 이를 보상할 수 있다. 이런 메커니즘은 미리 정의된 검증 계획의 실행을 포함할 수 있고 성능 품질 저하 검출에 필요한 트레이닝 위상을 요구할 수 있다. "품질 저하들"의 검출에 더하여, 이는 또한 네트워크의 적당한 동작, 즉 변화 없음/품질 저하 없음을 검증하거나 네트워크 성능의 개선의 증거를 제공하는 것에 관련된다. 이것은 본 내용에서 모든 측면의 "품질 저하"에 적용된다.
원하지 않은 네트워크 상태가 검출되면, 검증 메커니즘은 이를 진단하도록 시도할 것이고, 즉 원하지 않는 상태를 유발하는 CM 변화들(SON 조정자에 의해 보다 이전에 확인응답됨)을 식별하고 액션(예컨대, 변화들을 복귀시키고, 인간 오퍼레이터에게 에스컬레이션(escalation))을 취하고자 할 것이다. 이것은 도 2에 예시된 바와 같은 일반적 구조(11)를 유도한다.
도 2에서, 검증 알고리즘은 성능 품질 저하를 검출하기 위하여 CM, PM 및 FM 데이터를 분석한다. 충분한 데이터가 수집되자마자, 알고리즘은 영향받은 NE들을 결정하고, CM 및 FM 이력 탐색을 수행하고 새로운 구성을 어셈블리한다. 이런 새로운 구성은 이전 시점에서 이루어진 CM 세팅들을 포함한다. 그 다음으로, 계산된 CM 파라미터들은 대응하는 NE들 상에서 실행되고, 즉 CM 언두가 수행되었다.
결과적으로, SON 기능 중 하나와 유사한 작업 흐름이 존재할 수 있다. 도 3에 도시된 바와 같이, 요구된 정보가 수집되는 위상은 SON 기능(10)의 모니터링 위상(12)으로서 표현될 수 있다. 게다가, 검증 알고리즘 또는 검증 절차 및 CM 언두 또는 CM 언두 기능성은 각각 알고리즘 실행(13) 및 액션 실행 위상(14)으로서 표현될 수 있다.
그러나, 그런 SON 검증 기능을 가지는 것은 즉각 그의 조정에 관한 질문을 제기한다. 적당하게 조정되지 않은 SON 기능은 구성 충돌들, 원하지 않는 네트워크 거동 및 성능 하락들을 유도할 수 있다. 이것이 발생하는 주 원인은, 검증 알고리즘이 SON 조정자를 컨설팅(consulting) 함이 없이 임의의 시간에 정보를 모으도록 허용된다는 것일 수 있다. 알고리즘을 시작하는 것과 NE들 상에서 계산된 CM 변화들을 실행하는 것 사이의 시간에서, SON 기능들은 활성화될 수 있고 그들의 변화들을 수행하도록 확인응답될 수 있다. 결과로서, 검증 알고리즘은 네트워크의 부정확한 뷰(view)를 가질 것이고 부적당한 결정들이 취해질 수 있다. 이것은, 본 발명이 해결하려고 하는 제 1 문제이다.
처리될 필요가 있는 다른 문제는, SON 기능들이 상이한 벤더(vendor)들에 의해 개발될 수 있기 때문에 상기 SON 기능들이 서로 독립적으로 작동하도록 의도된다는 사실과 크게 연결된다. SON 기능이 국적이 없을 뿐 아니라, 상태 기반일 수 있기 때문에, 검증 능력들을 사용하여 SON 기능을 확장할 수 있다. 기능은 그 자신의 CM 변화들을 추적할 수 있고 필요할 때 오래된 구성을 요청할 수 있다. 다른 말로, 이 전략을 따르는 SON 기능은, 그 이전에 계산된 구성이 원하는 효과를 유도하는지를 검증하고자 할 것이고 그렇지 않으면 요구된 변경들을 수행할 것이다.
도 4는 예시적인 조정 원리들(15)을 예시한다. 모니터링 위상(12)이 완료되자마자, SON 기능(1) 및 SON 기능(2)은 조정자(16)에게 알고리즘 실행 허용(17)을 요청할 것이다. 알고리즘 실행(17) 또는 알고리즘 계산의 결과는, 기능의 액션 실행 요청이 승인되는 경우만 적용될 새로운 또는 오래된 구성일 수 있다. 그러나, 이것은, 정확하게 SON 기능들 자신의 변화가 원하지 않는 거동을 유발하는지를 SON 기능들이 정확하게 결정할 수 없는 문제를 유도한다. SON 기능들이 콘텍스트(context) 정보를 교환하지 않기 때문에, SON 기능들은 문제를 유발하는 기능을 식별할 수 없다.
개선된 SON 조정 개념에 대한 필요가 있을 수 있다.
이런 필요는 독립 청구항들에 따른 네트워크를 동작시키는 방법, 네트워크 시스템 및 컴퓨터 판독가능 매체에 의해 충족될 수 있다. 추가 실시예들은 종속 청구항들에 의해 설명된다.
특히, 이런 필요는 SON 검증 기능을 활용함으로써 충족될 수 있다. 일반적으로, 이 문제들을 해결하기 위하여 SON 조정 및 검증 접근법들을 결합하는 것이 제안된다.
네트워크 거동을 모니터링하고 그리고 모니터링된 네트워크 거동을 기반하여 네트워크의 변화를 검증하는 것을 포함하는 SON 검증 기능에 의해 네트워크를 동작시키는 방법이 제공된다.
방법은 SON 검증 기능인 특정 SON 기능에 의해 수행될 수 있다. 네트워크 거동의 모니터링은 KPI(Key Performance Indicator)들일 수 있는 네트워크의 성능 정보를 모니터링하는 것을 포함할 수 있다. 모니터링된 네트워크 거동을 기반하여 네트워크의 변화를 검증하기 위하여 CM 데이터가 비교될 수 있다. 이것은 현재 CM 셋업 및 과거에 이루어진 하나 또는 그 초과의 CM 셋업을 모니터링하는 것을 포함할 수 있다.
본 발명의 예시적인 실시예에 따라, 방법은 네트워크의 성능을 관찰하고 언두 메커니즘을 수행하는 단계를 더 포함할 수 있다. 유지되고 및/또는 개선된 성능은 검증 가능할 수 있다. 성능은 품질 저하일 수 있다. 실제 품질 저하는 PM을 통해 관찰될 수 있다. FM은 품질 저하를 나타낼 수 있는 "2진" 표시자(알람)이다. 마지막으로 CM 파라미터들/CM 이력의 분석은 품질 저하에 대한 원인의 분석에 기여할 수 있다.
본 발명의 예시적인 실시예에 따라, 방법은 네트워크에서 다른 기능성들을 차단하는 동안 구성 관리 파라미터들을 적용하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 예시적인 실시예에 따라, 방법은 구성 관리 데이터 및/또는 성능 관리 데이터 및/또는 결함 관리 데이터에 액세스하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 예시적인 실시예에 따라, 방법은 구성 관리 데이터를 변경하는 단계를 더 포함할 수 있다. 분석은 구성 관리 데이터 및/또는 성능 관리 데이터 및/또는 결함 관리 데이터를 기반하여 수행될 수 있다. 구성 관리 데이터는 네트워크를 재구성하기 위하여 활용될 수 있다.
본 발명의 예시적인 실시예에 따라, 방법은 SON 기능에 대한 트레이닝을 제공하는 단계를 더 포함할 수 있다. 이런 트레이닝은 과거 네트워크 구성들로부터 학습을 포함할 수 있다. 트레이닝은 성능 및 알람 상황을 포함할 수 있다. 실제 학습은 성능 관리 데이터 상에서 행해질 수 있지만, 구성 관리 데이터 및 결함 관리 데이터에 대한 관계는 또한 학습될 수 있다.
본 발명의 예시적인 실시예에 따라, 방법은 네트워크의 정의된 영역의 품질 저하를 결정하는 단계 및 품질 저하를 개시한 SON 기능을 결정하는 단계를 더 포함할 수 있다. 관찰된 영향 영역은 예컨대 네트워크의 셀일 수 있다. 정의된 영역은 영향 영역일 수 있다. 영향시 품질 저하의 결정은 파라미터 수정들을 관찰함으로써 가능할 수 있다. SON 검증 기능은 CM 변화를 트리거하는 다른 SON 기능을 식별할 수 있다. 이런 SON 기능은 관찰한 SON 검증 기능에 비교될 때 더 낮은 계층을 가질 수 있다.
본 발명의 예시적인 실시예에 따라, 방법은 구성 관리 이력 데이터를 액세싱하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 예시적인 실시예에 따라, 방법은 품질 저하를 미리 정의하는 조치를 제공하는 단계를 더 포함할 수 있다. 이런 조치는 통계적 조치일 수 있거나 임계치일 수 있다. 조치는 예컨대 과거로부터의 관찰들을 기반하여 시간에 따라 변경될 수 있다. 트레이닝은, 인간이 명확한 임계치들을 세팅하지 않도록, 특정 KPI들에 대한 그런 조치들 또는 임계치들을 학습하기 위하여 사용될 수 있다.
본 발명의 예시적인 실시예에 따라, 방법은 복수의 셀들의 성능 정보를 수집하는 단계, 및 셀들에 대한 성능 표시자 패턴을 제공하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 양상에 따라, 본 발명에 따른 방법을 수행하도록 적응된 SON 검증 기능이 제공될 수 있다.
본 발명의 양상에 따라, 복수의 SON 기능들을 포함하는 네트워크 시스템이 제공될 수 있고, 복수의 SON 기능들 중 적어도 하나는 본 발명에 따른 방법을 수행하도록 적응된 SON 검증 기능일 수 있다.
본 발명의 예시적인 실시예에 따라, SON 검증 기능은 추가 SON 기능들에 비교될 때 더 높은 계층을 가질 수 있다. 보다 높은 계층은, SON 검증 기능이 다른 SON 기능들보다 네트워크 변화들에 대한 더 많은 지식 및 네트워크의 변경들을 수행하기 위한 더 많은 권리들을 가지는 것을 포함할 수 있다. 특히, SON 검증 기능은 다른 SON 기능들로부터 변화들, 특히 동시 변화들을 차단할 권리를 가질 수 있고, 이는 직접 또는 SON 조정자를 통해 수행될 수 있다.
본 발명의 예시적인 실시예에 따라, SON 검증 기능은 언두 기능성을 포함할 수 있다. 이런 언두 기능성으로 인해, 네트워크의 상황은 품질 저하가 발생한 경우에 회복될 수 있다.
본 발명의 예시적인 실시예에 따라, SON 검증 기능은 진단기(Diagnoser)를 포함할 수 있다.
본 발명의 예시적인 실시예에 따라, SON 검증 기능은 SON 조정자와 연결하기 위한 인터페이스를 포함할 수 있다.
본 발명의 예시적인 실시예에 따라, SON 조정자는 검증 영향 영역 해석기(Interpreter)를 포함할 수 있다.
본 발명의 예시적인 실시예에 따라, SON 기능들 중 적어도 하나는 SFIO 스토리지(SFIO: SON Function ID and Objective)와 연결하기 위한 인터페이스를 포함할 수 있다. 인터페이스는 SFIO 모듈에 의해 제공될 수 있고 SFIO 스토리지는 CM 데이터베이스의 부분으로서 제공될 수 있다.
본 발명의 추가 양상에 따라, 컴퓨터-판독가능 매체가 제공되고, 상기 매체에 컴퓨터 프로그램이 저장되고, 프로세서에 의해 실행될 때, 컴퓨터 프로그램은 본 발명에 따른 방법을 제어하거나 수행하도록 적응될 수 있다.
본 발명의 양상에 따라, SON 검증 기능을 활용함으로써 네트워크를 동작시키는 방법이 제공될 수 있다. 방법은 포스트 액션 검증 파라미터들을 SON 검증 기능에 제공하는 단계를 포함할 수 있다.
SON 검증 기능은 SON 검증기의 태스크들을 수행할 수 있고, 즉 포스트-액션 검증을 수행한다. 이런 기능은 다른 SON 기능들에 의해 이루어진 CM 변화들을 연속하여 모니터링하고, PM 및 FM 데이터를 분석하고 원하지 않는 네트워크 거동의 경우에, 책임 있는 CM 변화를 식별하도록 시도한다. 게다가, 통상적인 SON 기능처럼 거동한다: 어떤 CM 구성을 제안 및 변경하기 전에 조정자에게 허용을 요청함. 따라서, 조정자는 높은 우선순위로 검증 기능을 처리할 수 있고 다른 SON 기능들이 주어진 영향 영역에 대해 동일한 CM 파라미터들을 수정하도록 시도하는 것을 차단할 수 있다.
게다가, SON 검증을 위한 DDIA(Diagnosis and Dynamic Impact Area) 메커니즘이 제안된다. 이 메커니즘은 컴포넌트들, 이를테면 SFIO(SON Function ID and Objective) 스토리지(CM 데이터베이스의 부분으로서), SFIO 모듈(어떤 SON 기능의 부분으로서), DDIA 모듈(SON 검증 기능의 부분으로서), 및 검증 영향 영역 해석기(SON 조정자의 부분으로서)로 구성될 수 있다.
SON 조정 개념은 SON 기능 인스턴스들 사이의 충돌들의 프로-액티브(pro-active) 식별을 수행하고 알고리즘 실행 및 액션 실행 조정 둘 다를 지원한다. 게다가, KPI들을 분석하고, 이상 검출 알고리즘을 실행하고 그리고 원하지 않는 거동을 유발한 CM 변화들을 되돌리는 포스트-액션 SON 검증 메커니즘을 특정하고 구현하기 위한 내부 노력들이 이루어졌다.
다음에서, 해결될 몇몇 문제들에 대한 예시적인 해결책들이 주어진다.
문제:
조정되지 않은 CM 언두 동작들은 충돌들을 유발하고 결함 없는 네트워크 동작을 막는다.
해결책:
SON 검증 기능은 통상적인 기능(MRO 또는 MLB 같은)과 유사하고, 즉 모니터링, 알고리즘 실행 및 액션 실행 위상을 포함할 수 있다.
SON 검증 기능은 알고리즘 및 액션 조정 둘 다를 지원할 수 있다. 다른 말로, SON 검증 기능은 액션 실행 요청들뿐 아니라 알고리즘 실행을 생성할 수 있다.
조정자는 SON 검증 기능으로부터 요청들을 수신할 수 있고, 즉 조정자는 높은 우선순위를 가진 그런 기능으로부터 요청들을 프로세싱할 수 있고 그 기능에 대한 상태를 유지할 수 있다.
NE들의 세트에 대해 SON 검증 기능으로부터 요청을 수신한 후, 조정자는 주어진 영향 영역에 대해 다른 구성 요청들을 거절할 수 있다.
액션 실행 위상 동안, 계산된 CM 파라미터들은 적용될 수 있고 대응하는 영향 영역은 특정 시간 기간 동안 SON 조정자에 의해 차단될 수 있다.
문제:
SON 기능들은 포스트-액션 검증을 위한 충분한 지식을 가지지 않는다.
해결책:
SON 검증 기능의 모니터링 부분은 모든 CM/PM/FM 데이터에 액세스할 수 있다.
SON 검증 기능은 트레이닝 위상을 가질 수 있다. 모니터링된 NE들은 이 위상 동안 잘 수행하여야 한다. 오퍼레이터는 또한 검증 알고리즘에 의해 요구된 통계 데이터를 기능에 수동으로 공급할 수 있어야 한다.
SON 검증 기능은 목표된 이상 종류를 정의하는 프로파일들을 포함할 수 있다. 프로파일들은, CM/PM/FM 데이터가 분석되는지 어떻게 분석되는지를 정의한다. 게다가, 프로파일들은 검증을 위해 요구되는 입력 데이터 세트 및 KPI들이 어떻게 집합되는지의 규칙들을 정의한다.
알고리즘 실행 위상 동안 사용된 검증 알고리즘은, CM 파리미터들이 되돌려져야 하는 것을 진단할 수 있다. 이것은 CM/PM/FM 이력을 관찰함으로써 행해질 수 있다. 검증 알고리즘은 이전 시점에서 이루어진 CM 세팅들을 포함하는 구성을 계산할 수 있다.
문제:
SON 기능들은 그들의 범위 밖에 있는 파라미터들에 대한 CM 변화들을 수정할 수 없다(그리고 수정하지 않아야 함).
해결책:
정의에 의해, SON 검증 기능은 모든 CM 파라미터들을 조작하도록 허용될 수 있다.
SON 검증 기능은 NE들의 주어진 세트에 대해 모든 CM 데이터를 분석하기 위한 특성을 포함할 수 있고 모든 CM 파라미터들을 포함하는 구성 요청을 생성할 수 있다.
문제:
포스트-액션 검증 메커니즘은 부정확한 정보가 시딩(seed)될 수 있다.
해결책:
SON 검증 기능은 통상적인 SON 기능과 같이 동작할 수 있고, 즉 요청(알고리즘 및 액션)을 생성한다. 대응하는 확인응답의 수신시, SON 조정자는 가장 높은 우선순위를 가진 기능을 처리할 수 있고, 따라서 다른 기능들이 모니터링된 영역에 대한 어떤 CM 세팅들을 변경하는 것을 막는다.
문제:
SON 검증 기능은, 주어진 네트워크 영역에 대한 구성 변화들의 가장 최근 세트가 검출된 이상/성능 품질 저하를 유발하였다는 것을 가정한다.
SON 검증 기능은, 가장 최근 CM 변화들을 되돌리는 것이 적당한 응답 액션인 것을 가정한다.
SON 검증 기능은, 트랜잭션을 인터럽팅 함으로써 SON 기능이 그 목적을 달성하는 것을 방해할 수 있다.
해결책:
SFIO 스토리지는, SON 검증 기능으로 하여금, SON 기능이 주어진 CM 파라미터를 변경하였고 기능이 그 목적을 달성하는 것으로부터 "얼마나 먼지"를 식별하게 한다.
CM 데이터베이스뿐 아니라 SFIO 스토리지는 이력 레코드들을 유지하고, 즉 SON 검증 기능은 시간에 걸쳐 리포팅된 만족 값들뿐 아니라 CM 변화들의 이력을 분석할 수 있다.
타임스탬프(timestamp)(CM 데이터베이스에 의해 제공됨), CM 파라미터 값 및 만족 값의 결합은 SON 검증 기능으로 하여금, 다른 SON 기능의 트랜잭션을 인터럽팅할 것인지를 결정하게 한다.
문제:
SON 검증 기능은 성능 품질 저하를 유도할 수 있는 CM 언두 동작의 입도(granularity)를 위반할 수 있다.
해결책:
SON 검증을 위하여 제안된 동적 영향 영역 결정 메커니즘은 실제 CM 변화에 따른다.
제안된 동적 영향 영역 결정 메커니즘은 CM 변화에 의해 영향을 받은 각각의 노드(예컨대, 셀)를 어드레싱한다.
SFIO 스토리지는 SON 기능이 어느 노드(예컨대, 셀) 상에서 어느 CM 파라미터를 변경하였는지에 관해 요구된 정보를 제공한다. 그러므로, SON 검증 기능은 CM 변화들을 상관할 수 있다.
문제:
SON 검증 기능은 요청된 CM 언두 동작의 영향 영역을 동적으로 적응시킬 수 없다.
큰 검증 영향-영역(설계 시간에서 정의됨)의 사용은 불필요하게 SON 기능들이 이웃 셀들에서 실행하는 것을 방지할 수 있다.
작은 검증 영향-영역(설계 시간에서 정의됨)의 사용은 SON 기능 충돌들을 유도할 수 있다.
해결책:
SFIO 모듈은 실행 시간에서 CM 변화 영역을 결정한다.
DDIA 모듈은 CM 변화 영역을 SON 조정자에게 전송된 검증 영향 영역으로 변환한다.
SON 조정자에 위치된 검증 영향 영역 해석기는 기존 조정 규칙들을 취하고, 리포팅된 검증 영향 영역을 적용하고 그리고 언두 요청이 승인될지의 결정을 한다.
다음에서, 예시적인 사용 경우들이 제공된다.
"블랙-박스" SON 기능들에 의해 만들어진 변화들의 검증
모바일 네트워크들의 자동화는 아마도 하나보다 많은 벤더에 의해 개발된 사유 SON 기능들의 사용을 요구한다. 오퍼레이터는 기능의 세팅들(예컨대, 임계치 세팅)을 조절할 수 있지만 기능성을 확장하기 위한 아무런 능력도 가지지 않는다. 이것은, 오퍼레이터가 사용된 기능들 중 임의의 것에 검증 메커니즘을 부가할 수 없는 것을 의미한다. 대안적인 해결책은 별개의 포스트-액션 검증 메커니즘을 전개하는 것일 수 있다. 바람직하지 않게, 그는 위에서 언급된 문제들을 직접 경험할 것이다. 전개된 SON 기능들은, SON 검증자가 백그라운드에서 실행되고 있는 것을 알지 못하고, 아마도 그들이 현재 수정한 동일한 CM 파라미터들에 대해 변경들을 한다. 제안된 SON 검증 기능은, 모든 CM 변화들을 추적하고, 부적절한 구성들을 식별하고 그리고 이들을 되돌릴 수 있기 때문에 이들 문제들을 제거할 것이다.
구성 변화들에 불필요한 블랙리스트
SON 검증 기능이 다른 발명, 즉 SON 조정자에 알람 이벤트들을 트리거하도록 허용하는 SON 동작 진단 메커니즘을 이용하는 경우에, 시간에 걸쳐 반복된 불필요한 변화들에 대해 조정자에게 알릴 수 있다. 이런 알람은 잘못된 CM 결정들 및 영향받은 NE들을 식별할 것이다. 그런 이벤트의 수신시, SON 조정자는 주어진 NE들에 대한 특정 또는 모든 요청들(알고리즘 실행/액션 실행)을 거절할 것이다.
SON 검증 기능은 프로파일들을 사용하여 이런 태스크를 달성할 수 있다. 프로파일들은 목표된 이상 종류 및 CM/PM/FM 데이터가 분석되는 방법을 정의한다. 게다가, 프로파일들은 오퍼레이터에 의해 특정되고 적응될 수 있다.
큰 성능 품질 저하의 자동화된 그리고 빠른 검출
자동화 및 고속의 검출은, 인간이 실제 검출 프로세스에 관여되지 않고 기능성이 머신에 의해 구현되는 것을 요구한다. 특정 네트워크 영역에서 성능 품질 저하를 평가하는 것은 일부 집합된 형태로 도메인 전역 성능을 표현하는 것을 요구한다. SON 검증 기능은 성능에서 그런 부정적인 변화들을 검출하기 위하여 제안되었다. 이는 네트워크 또는 NE들의 세트에 의해 리포팅된 CM/PM/FM 데이터를 관찰함으로써 그의 태스크를 달성한다. 성능 품질 저하들의 검출은, 검증 기능이 (인간) 네트워크 오퍼레이터에 의해 "정상"인 것으로 고려된 바에 관해 인식하는 것을 요구한다. 이것은, 네트워크 자원의 이력 데이터 또는 네트워크 자원들 사이의 유사성을 기반하여 정상 상태를 특성화하기 위하여 시스템에 대한 몇몇 입력(임계치 정상/비정상) 또는 몇몇 머신-레벨 기능성을 요구한다. 이것은 프로파일링 능력들을 제공함으로써 달성된다.
조정되고 자동화된 검증
검증이 포스트-액션 절차일 때, 즉 특정 CM 변화들이 실행된 후, 명확한 액션은 고려된 네트워크 영역 및 고려된 시간 간격에서 실행된 CM 변화들을 자동으로 언두하는 것이다. 이들 변화들은 인간 네트워크 오퍼레이터에 의해 수동으로 수행되고 그러므로 특정 지식을 전제하지 않는다. 관리자는 나머지 SON 기능들이 포스트-액션 검증을 수행하기 위하여 상세히 그의 태스크를 달성하는 방법을 알 필요가 없다.
게다가, 요청된 CM 변화들은 SON 검증기에 의해 조정되고, 즉 어떠한 충돌들도 발생하지 않을 것이고 검증 알고리즘이 정확한 데이터가 시딩될 것이다.
효과적인 다수-벤더 동작
표준화된 조정자뿐 아니라 벤더당 사유 검증 기능들이 존재하는(도 6 및 도 7 참조) 특정 경우에 대해(3GPP SA5에서의 논의 상태에 기본적으로 대응함), 본 발명은, 단일 도메인을 넘어 약간 중요성을 가진 검증 동작들이 SON 조정자에 노출된다는 점에서 효율적인 방식으로 다수-벤더 검증 문제를 해결한다. 그 다음으로, SON 조정자는 그의 보통의 다수-벤더 조정 로직을 기반하여 잠재적으로 모순되고/경쟁하는 검증 동작들을 정렬한다.
구현
SON 검증 함수를 구현하는 몇 가지 가능한 방식들이 있을 수 있고, 2개의 예시적인 방식들은 다음과 같다:
1. SON 기능은 전체 검증 로직을 구현할 수 있다.
2. 첨부된 SON 검증자로부터 SON 조정자로 알고리즘/액션 요청들을 포워딩하는 간단한 언두 기능이 활용될 수 있다. 이런 검증기는 CM/PM/FM 데이터에 액세스할 수 있고 검출 및 진단 메커니즘을 구현할 수 있다. 게다가, 검증기는 프로파일 선택을 지원할 수 있고 트레이닝 위상이 요구되는지를 자력으로 결정할 수 있다. 이런 특정 위상은 시간에 걸쳐 반복될 수 있다.
SFIO 스토리지
보통, CM 데이터베이스의 엔트리는 몇몇 필드들을 포함하고, 각각의 필드는 셀(또는 일반적으로 NE)의 특성을 설명한다. 그런 데이터 필드들의 예들은 현재 안테나 경사도, 송신 전력, HO 오프셋, 상한/하한 RSSI 임계치 등이다. SFIO 스토리지는, CM 파라미터가 변경될 때 부가적인 정보를 유지할 수 있다. 처음에, SFIO 스토리지는 CM 파라미터의 변경을 트리거하는 SON 기능을 식별할 수 있다. 둘째, SFIO 스토리지는 CM 파라미터를 변경하기 전에 SON 기능이 그의 목적을 달성하는 것으로부터 "얼마나 먼지"를 반영하는 "만족 값"을 저장할 수 있다. 예컨대, 저장된 값은 정규화될 수 있어서, 간격[0, 1] 내의 범위이고, 여기서 0은, 목적이 충족될 수 없다는 것을 의미하고 1은, SON 기능이 그의 목표를 달성했다는 것을 의미한다. SFIO 스토리지(25)는 예컨대 도 8에 도시된 바와 같이, CM 데이터베이스(26)에 위치될 수 있다.
SFIO 모듈
예컨대 도 8에 예시된 바와 같은 SFIO 모듈(24)은 SON 검증 기능(20)을 포함하여 각각의 SON 기능(10)으로의 확장일 수 있다.
정규 SON 기능(10)에 대하여, 상기 정규 SON 기능(10)은, 기능이 CM 파라미터들에 대해 변경들을 수행할 때, SON 기능의 ID 및 이의 만족 값을 SFIO 스토리지(25)에 리포팅하는 역할을 할 수 있다. 이 모듈이 SON 기능의 부분일 수 있기 때문에, 10it은 기능의 알고리즘 컴포넌트에 직접 액세스를 가질 수 있다. 그러므로, CM 파라미터들에 대해 조절할 때 기능이 그의 목적을 달성하는 것으로부터 "얼마나 먼지"를 평가할 수 있다.
SON 검증 기능(20)에 관련하여, SFIO 모듈(24)은, CM 변화가 발생할 때 2개의 부가적인 태스크들을 수행할 수 있다. 하나의 태스크는 CM 변화 영역을 계산하고 그리고 이 계산의 결과를 전달함으로써 검증 알고리즘을 트리거하는 것일 수 있다. 다른 태스크는, SON 기능이 파라미터 수정을 수행하는 CM 변화 영역 및 그의 목적을 달성하는 것으로부터 "얼마나 먼지"(여하튼 CM 조절이 SON 기능에 의해 유도된 경우에)를 결정하는 것일 수 있다. 도 8에 예시된 바와 같이, 최종 태스크의 결과는 DDIA 모듈(21)로 포워딩될 수 있다.
DDIA 모듈
예컨대 도 9에 예시된 바와 같은 DDIA 모듈(21)은 2개의 서브-모듈들을 포함할 수 있다: 검증 영향 영역 생성기(23) 및 진단기(22). 검증 영향 영역 생성기(23)의 목적은 검증 영향 영역, 즉 CM 언두 요청의 영향 영역을 계산하는 것일 수 있다. 진단기(22)는 성능의 상당한 변화를 유발한 CM 변화를 식별할 수 있다.
용어 "노드 검증"은, 네트워크 노드가 성능 하락을 경험하는지의 평가 프로세스로서 이해될 수 있고 그러므로 특정 서비스(서비스 레벨의 특정 품질을 제공하는 것과 같은)를 제공하거나 계속 제공하기 위한 능력을 가지지 않을 수 있다. "노드"는 단일 셀, 서브-셀 부분, 셀들의 세트, eNodeB 등일 수 있다. 게다가, 하나의 노드는 주어진 주파수 또는 RAT(Radio Access Technology) 상에서 동작하는 셀일 수 있고 다른 노드는 상이한 주파수 또는 RAT 상에서 동작하는 동일한 셀일 수 있다.
검증 영향 영역 생성기
검증 영향 영역 생성기(23)의 모듈은 CM 변화 영역 및 검증 마진 영역의 연합으로서 검증 영향 영역을 계산할 수 있다. 마진 영역의 목적은 CM 변화에 의해 직접 영향을 받는 노드들뿐 아니라, 이들의 n번째 정도 이웃들을 평가하는 것이다.
검증 알고리즘(27)이 CM 변화 영역에 대한 성능 리포트를 전달하자마자(도 8 및 도 9 참조), 진단기(22)는 검증 영향 영역을 계산하기 위한 요청을 검증 영향 영역 생성기(23)에 전송할 수 있다.
도 13 내지 16에서, 13개의 셀들이 존재하는 것이 가정된다: 이들 중 9개의 마이크로로 셀들(셀들 1-9)이고, 이들 중 2개의 매크로 셀들(셀들 1' 및 8')이고 그리고 이들 중 2개의 피코 셀들(셀들 2' 및 5')이다. 게다가, 이웃관계들은 셀들 사이의 HO 연관들의 존재에 의해 주어질 수 있다. 이런 정보를 기반하여, 검증 그래프는 도 15에 도시된 바와 같이 구성될 수 있다. 도 15에서, 노드들은 매크로, 마이크로 또는 피코 셀들인 반면, 에지들은 CM 데이터베이스에서 정의된 바와 같이 셀들 사이의 이웃관계들을 표현한다.
게다가, MLB 기능이 셀(4)의 CM 파라미터를 변경하는 것이 가정된다. SON 검증 기능의 SFIO 모듈은, CM 변화 영역이 셀(4)뿐 아니라, 모든 바로 이웃들(셀들 2, 3, 5 및 6)을 포함하는 것을 계산할 것이다. 게다가, 위에서 언급된 검증 마진은 1과 동일할 수 있고, 이는 검증 영향 영역이 부가적으로 셀들(1, 2', 5' 및 7)(MLB 변화에 의해 영향을 받은 셀들의 첫 번째 정도 이웃들)을 포함한다는 것을 의미한다. 시각적 표현이 도 16에 주어진다. 검증 마진은 벤더에 의해 미리 정의될 수 있는 파라미터일 수 있다. 게다가, 검증 마진은 오퍼레이터에 의해 수동으로 중복기재될 수 있다.
진단기
네트워크 성능을 분석한 후 검증 기능 알고리즘(27)이 알람을 제기하면, 진단기는 PM, CM 및 FM 데이터를 기반하여 깊이 조사를 수행하기 위하여 활성화된다.
자가-치유 설정 상세 증상의 진보된 진단과 유사하게 - 원인(결함) 관계들, 그런 개념들은 또한 SON 검증에 적용될 수 있다. 진단기(22)는, 인간-레벨 지식을 획득하고 사용하기보다, PM, CM 및 FM 데이터의 큰 세트들의 포괄적 분석에 집중된다. 이는 다음 아이템들에 관한 정보를 수집함으로써 달성될 수 있다:
최악 수행 셀들: 최악 수행 셀들의 리스트를 수집할 수 있는 리포트 생성.
최악 수행 PI들: 품질 저하에서 가장 높은 공유를 가지는 PI들의 리스트를 생성하는 리포트 생성.
PI 패턴 분석: 네트워크 성능 품질 저하를 검출하기 위한 몇 가지 근본 원인들이 있을 수 있고, 근본 원인들 각각은 상이한 세트의 품질 저하된 PI들에서 나타날 수 있다. 이런 관점으로부터, 특정 근본 원인은 특정 PI-패턴으로서 고려될 수 있다.
게다가, SFIO 모듈(24)에 대한 연결은 진단 컴포넌트로 하여금 CM 변화들의 최신 뷰를 가지게 할 수 있다. SFIO 모듈(24)이 CM 데이터베이스(26)에 액세스를 가지기 때문에, 진단기(22)는 현재 CM 셋업과 과거에 만들어진 임의의 CM 셋업 사이의 델타를 보여줄 수 있다. 게다가, SFIO 모듈(24)은 또한, SON 기능(10)이 CM 변화들을 만드는지 및 어느 SON 기능(10)이 CM 변화들을 만드는지 진단기(22)가 식별하게 하는 SFIO 스토리지(25)에 액세스를 가질 수 있다. 만족 값들은, SON 기능(10)이 현재 CM 변화 트랜잭션 내에 있는지 아닌지 여부를 진단기(22)가 결정하게 한다.
언두를 요구하는 CM 파라미터들의 값들이 결정되면, 언두 실행 요청은 SON 조정자(29)에 전송된다.
검증 영향 영역 해석기
SON 검증 기능(20)의 영향 영역이 실제로 되돌리는 CM 파라미터들의 타입에 따르기 때문에, CM 언두 요청의 영향 영역에 대해 SON 조정자(29)에게 알릴 수 있는 것은 검증의 바람직한 특징이다. 그런 동적 영향 영역 정의들을 지원하기 위하여, SON 조정자(29)는 검증 영향 영역 해석기를 사용하여 확장될 수 있다. 이런 검증 영향 영역 해석기 모듈의 목적은 기존 조정 규칙들을 취하고, 언두 실행 요청과 함께 전송된 SON 검증 기능(20)에 의해 리포팅된 검증 영향 영역을 적용하고, 그리고 요청이 승인될 것인지의 결정을 취하는 것이다.
특정 네트워크 영역에서 상당한 성능 품질 저하의 자동화되고 빠른 검출은 다음과 같이 수행될 수 있다:
"자동화되고 빠른 검출 성능 품질 저하"는, 인간이 실제 검출 프로세스에 관련됨이 없이, 기능성이 머신-레벨에서 구현되는 것을 요구할 수 있다.
"특정 네트워크 영역에서 성능 품질 저하"를 평가하는 것은 일부 집합된 형태로 도메인 전역 성능을 표현하는 것을 요구할 수 있다. 그러므로, 이런 "보통보다 높은" 집합의 시간 및 공간 레벨을 강조하는 몇몇 KPI들(또는 PI들)이 집합된다.
"특정 네트워크 영역"이 양상들의 수(오퍼레이터 정책, 구성 변화 패턴, 등)에 따를 수 있기 때문에, 집합된 KPI들(또는 PI들)의 고려된 범위를 관리하는 것은 장점을 가질 수 있다. 도입된 검증 영향 영역은 이들 양상들을 처리할 수 있다.
SON 기능-인식 진단
결정들을 하는 어떤 폐루프 검증 시스템은 검출된 이벤트/사건 패턴들을 추리하는 "진단" 컴포넌트를 정의에 의해 포함할 수 있다. 그러나, 그런 시스템들은 SON 기능에 의해 이루어진 CM 변화들 및 인간 오퍼레이터 자체에 의해 만들어진 CM 변화들 사이를 구별하지 못한다. 게다가, 그런 시스템들은 SON 기능에 의해 이루어진 CM 변화의 영향을 결정하도록 하지 못하고 SON 기능이 트랜잭션 내에 있는지 아닌지를 고려하지 못한다. 그러므로, 그런 시스템들은 그의 목적을 달성하고자 할 때 SON 기능이 언두 동작에 의해 해석되는 것을 방지하는 SON 기능-인식 해결책을 제공한다. 게다가, 우리의 해결책은 부분 언두 동작들이 실행되는 것을 방지한다.
동적 영향-영역 인식
실행 시간에 영향 영역을 동적으로 변경할 능력은 SON 검증 기능(20)뿐 아니라 전체 SON 조정 개념에 대한 이점들을 가진다. 검증 영향 영역 해석기는 일반적인 방식으로 만들어질 수 있어서, 정규 SON 기능들이 또한 실행 요청 내에서 영향 영역을 특정하게 한다. 이것은 예컨대 그의 기능 영역을 변경했다는 것 또는 유효 영역을 확대하는 방식으로 특정 CM 파라미터를 변경했다는 것을 기능이 SON 조정자에게 알리는 것을 가능하게 할 것이다.
게다가, "동적 영향-영역 인식"은 영향 시간뿐 아니라 SON 검증 기능의 영향 시간을 동적으로 적응시킬 수 있는 방식으로 해석기를 확장함으로써 "동적 영향 인식"으로 될 수 있다. 영향 시간의 적응은, SON 검증 기능이 조절하는 CM 파라미터들의 타입을 기반할 수 있다.
자동화된 액션
검증이 "포스트 액션"을 발생시킨 후, 즉 특정 CM 변화들이 실행된 후, 바람직한 액션은 고려된 네트워크 영역 및 고려된 시간 간격에서 실행된 CM 변화들을 자동으로 언두하는 것이다. 다른 잠재적 액션들은 알람들 다음 몇몇 다른 애플리케이션을 생성하거나 문제 있는 티겟들을 인간 오퍼레이터에게 생성하는 것이다.
SON 조정자 무관
SON 검증 접근법은 SON 조정자(29)의 가용성에 따르지 않는다. SON 시스템(100)이 SON 조정을 위한 메커니즘을 포함하지 않는 경우에, 위에서 언급된 문제들에 대한 해결책을 제공하는 것이 여전히 가능하다. 설명된 SON 검증 메커니즘은 여전히 부분 CM 언두 동작들을 방지하고 SON 기능 트랜잭션들 사이를 구별할 것이다.
요약하여, 제안된 접근법은 SON 메커니즘을 활용함으로써 프리-액션 조정 및 포스트-액션 검증 메커니즘의 장점들을 결합한다.
본 발명은 컴퓨터 프로그램 각각 소프트웨어에 의해 구현될 수 있다. 그러나, 본 발명은 또한 하나 또는 그 초과의 특정 전자 회로들 각각 하드웨어에 의해 구현될 수 있다. 게다가, 본 발명은 또한 하이브리드 형태, 즉 소프트웨어 모듈들과 하드웨어 모듈들의 결합으로 구현될 수 있다.
본 발명의 실시예들이 상이한 청구 대상을 참조하여 설명되었다는 것이 주의되어야 한다. 특히, 일부 실시예들은 방법 타입을 참조하여 설명되었지만, 다른 실시예들은 장치 타입 청구항들 또는 시스템 타입 청구항들을 참조하여 설명되었다. 그러나, 당업자는, 다르게 주의되지 않으면, 하나의 타입의 청구 대상에 속하는 피처들의 임의의 결합에 더하여, 상이한 청구 대상들에 관련된 피처들 사이, 특히 방법 타입 청구항들의 피처들과 장치 타입 청구항들의 피처들 사이의 임의의 결합이 또한 이 문헌에 개시된 것으로 고려된다는 것을 위 및 다음 설명으로부터 이해할 것이다.
본 발명의 위에서 정의된 양상들 및 추가 양상들은 이후 설명될 실시예의 예들로부터 자명하고 실시예의 예들을 참조하여 설명된다. 본 발명은 실시예의 예들(본 발명은 이들로 제한되지 않음)을 참조하여 이후 더 상세히 설명될 것이다.
도면들의 예시는 개략적이다. 상이한 도면들에서, 유사하거나 동일한 엘리먼트들 또는 피처들에 동일한 부호들 또는 대응하는 참조 부호들로부터 첫째 자리 숫자만 상이한 참조 부호들이 제공되는 것이 주의된다. 불필요한 반복들을 회피하기 위하여, 이전에 설명된 실시예에 관하여 이미 설명된 엘리먼트들 또는 피처들은 설명의 이후 포지션에서 다시 설명되지 않는다.
도면들은 하기를 예시한다:
도 1은 일반적으로 SON 기능의 예시적 구조이다.
도 2는 일반적으로 SON 검증 메커니즘의 예시적 구조이다.
도 3은 SON 기능으로서 표현된 SON 검증 메커니즘의 예시적 실시예이다.
도 4는 SON 기능들에 의해 구현된 CM 언두의 예시적 실시예이다.
도 5는 본 발명의 양상들에 따른 SON 검증 기능의 예시적인 실시예와 통상적인 SON 기능 사이의 비교의 예이다.
도 6은 본 발명의 SON 검증 기능의 예시적 실시예이다.
도 7은 본 발명의 SON 검증 기능의 전개의 예시적 실시예이다.
도 8은 DDIA 확장 SON 검증 기능의 예시적 실시예의 개요를 개략적으로 도시한다.
도 9는 더 상세하게 도 8의 메커니즘을 예시한다.
도 10은 네트워크에서 SON 검증 기능의 예시적 실시예이다.
도 11은 검증 메커니즘의 통합의 예시적 실시예이다.
도 12는 언두 동작의 비대칭 실행의 예시적 실시예이다.
도 13은 너무 큰 영향 영역의 예시적 실시예이다.
도 14는 너무 작은 영향 영역의 예시적 실시예이다.
도 15는 다중 셀 계층 시나리오에서 검증 그래프의 예시적 실시예이다.
도 16은 검증 영향 영역의 예시적 실시예이다.
도 17은 SON 검증 접근법들 사이의 비교를 가지는 표의 예시적 실시예를 예시한다.
도면들의 예시들은 개략적이다. 다음에서, 예시적 실시예들의 상세한 설명이 주어진다. 도입 부분에서, 도 1 내지 도 4는 SON 기능에 관한 일부 일반적 언급들에 관련하여 설명되었다.
도 5는 본 발명의 양상들에 따른 SON 검증 기능(20)의 예시적인 실시예와 통상적인 SON 기능(10) 사이의 비교의 예를 예시한다. 특히, SON 검증 기능(20)과 다른 SON 기능들(10) 사이의 예시적 차이들은 도 5에 예시된다.
영향 영역 및 활동 방식에 관하여, 검증 기능은 통상적인 SON 기능과 유사하다. 검증 기능의 영향 영역은 대응하는 기능-영역, 입력-영역, 유효-영역 및 안전-마진에 의해 정의된다. 활동 방식에 대해, 기능의 모니터링 부분은 특정 이벤트에 의해, 주기적 시간 간격들에서 트리거될 수 있거나 또는 연속 분석일 수 있다.
데이터 입력 및 출력은, 차이들이 발견될 수 있는 장소이다. SON 검증 기능은 모든 CM 파라미터들을 분석할 수 있고 모든 CM 파라미터들 중 각각 하나를 변경할 수 있다.
도 6은 본 발명에 따른 SON 검증 기능(20)의 예시적 실시예를 개략적으로 예시한다. 특히, 도 6은 SON 검증 기능과 다른 통상적인 SON 기능들(10) 사이의 가능한 상호작용을 예시한다. 이 예에서, 이들 기능들(10)은 MRO 및 CCO이다. 게다가, 양쪽 기능들(10)의 활동 방식이 연속 모드로 세팅되고, 즉 입력-영역에 의해 정의된 바와 같이 네트워크를 연속으로 모니터링하고 그들의 태스크들을 수행하도록 시도하는 것이 가정된다. 간략성 이유들 때문에, 입력-영역이 제 1 셀(1) 및 제 2 셀(2)을 포함하는 것이 가정된다.
도 6의 시나리오에서, 커버리지 홀이 발생하는 방식으로, 즉 라디오 링크 실패들이 발생하기 시작하여 성능 하락들을 초래하는 방식으로 CCO가 양쪽 셀들의 경사도를 변경함으로써 잘못된 결정을 하는 것이 가정된다. MRO만이 HO 관련 파라미터들을 모니터링하기 때문에, CCO가 잘못된 결정을 하고 HO CM 세팅들(우리의 예시적 시나리오에서 HO 오프셋 바이어스)을 계속 최적화할 수 있는 것이 주목되지 않을 것이다.
그럼에도 불구하고, SON 검증 기능(20)은 PM 데이터를 관찰하고 MRO 및 CCO에 의해 트리거된 CM 변화들을 분석함으로써 이런 원하지 않는 네트워크 상태를 검출할 것이다. 그러므로, 이는 전송되고 SON 조정자에 의해 높은 우선순위로 처리될 알고리즘 요청, 즉 주어진 영향 영역에 대해 MRO 및 COO로부터의 요청은 알고리즘 실행 요청을 수신한 후 거절된다. 검증 기능이 알고리즘 실행 확인응답을 수신하자마자, 부적당한 CM 변화를 진단하고 액션 실행을 위한 요청을 전송한다. CM 변화들은, 조정자가 대응하는 액션 실행 확인응답을 전송하자마자 되돌려진다.
도 7은 본 발명의 SON 검증 기능(20)의 전개의 예시적 실시예를 개략적으로 예시하였다.
DDIA 확장 SON 검증 기능의 예시적 실시예의 개요는 도 8 및 도 9에 예시된다. 도 8은 네트워크 시스템(100) 또는 네트워크(100)에서 본 발명의 SON 검증 기능(20)의 예시적 실시예를 예시한다. 도 9는 더 상세히 SON 검증 기능(20)의 예시적 실시예를 예시한다. SON 검증 기능(20)은 DDIA 모듈(21)을 포함하고 DDIA 확장 SON 검증 기능이라 불린다. DDIA 모듈은 검증 영향 영역 생성기(23)와 상호작용하는 진단기(22)를 포함한다. 게다가, 진단기(22)는 CM 데이터베이스(26)의 SFIO 스토리지(25)와 연결되도록 SFIO 모듈(24)에 대한 인터페이스를 가진다. 게다가, SON 검증 기능(20)은 PM 데이터베이스(28)의 PM 데이터를 수신할 수 있는 검증 기능 알고리즘(27)을 포함한다. PM 데이터베이스(28)는 SFIO 모듈(24)을 포함하는 추가 SON 기능들(10)과 연결된다. SON 기능들(10) 및 SON 검증 기능(20)은 각각 SON 조정자(29)와 연결되도록 적응된다. 게다가, 네트워크 시스템(100)은 FM 데이터를 SON 기능들(10) 및 SON 검증 기능(20)에 제공하는 결함 관리기(30)를 포함한다.
도 10은 SON 기능들(10) 및 하나의 SON 검증 기능(20)을 포함하는 네트워크 시스템(100)의 예시적 실시예를 예시한다. 도 11은 검증 메커니즘의 통합의 추가 예시적 실시예를 예시한다. 메커니즘은 그의 태스크를 달성하기 위하여 대응하는 데이터베이스들(26, 28, 30)로부터의 CM 데이터, 성능 관리(PM) 데이터 및 결함 관리(FM) 데이터를 포함하는 SON 검증 기능(20)으로서 구현된다. 충분한 데이터가 수집되자마자, SON 검증 기능(20)은, 네트워크가 성능 품질 저하를 경험하는지를 결정하도록 시도한다. 그런 경우, 이는 언두 실행 요청을 SON 조정자(29)에게 전송하고 대응하는 확인응답을 수신한 후 영향을 받은 셀들의 가장 최근 CM 변화들을 되돌린다. 도면이 묘사한 바와 같이, 인간 오퍼레이터는 항상 CM 파라미터들, KPI들뿐 아니라 네트워크에서 결함 발생들의 현재 상태에 관하여 알림을 받는다. 오퍼레이터는 또한 CM 파라미터들을 수동으로 조정할 수 있다.
본 발명의 예시적인 실시예들이 처리하는 도입된 검증 접근법에 몇몇 문제들이 있다.
제 1 양상은, 주어진 네트워크 영역 및 시간 간격에 대한 구성 변화들의 가장 최근 세트가 검출된 이상을 유발하였다는 것을 SON 검증 기능(20)이 가정한다는 것이다. 이는, 가장 최근 CM 변화들을 되돌리는 것이 적당한 응답 액션이라는 가정이 이루어지는 것을 의미한다.
이 절차가 만족할 만하지만, 예컨대 간단한, 기본적 수면 셀 처리를 위하여 적용된 SON 자가-치유(정전시 검출된 셀들에 대해 셀 리셋들을 직접 트리거링함)시, 이 가정이 반드시 진실이 아닌 경우들이 있다. SON 기능 A의 기능 영역 내에 위치된 도 11에 도시된 바와 같은 2개의 셀들이 있다는 것이 가정될 수 있다. 게다가, 단일 트랜잭션 내에서 2개의 단계들을 수행한 후에만 SON 기능 A가 자신의 목적을 달성할 수 있다는 것을 가정하자. 제 1 단계 동안 셀 1의 CM 파라미터(α)를 10으로부터 20으로 변화시킨다. 제 2 단계 동안, 이는 동일한 변경을 수행하지만, 셀 2 상에서 수행한다. 만약 SON 검증 기능이 2개의 트랜잭션들 사이를 간섭하고(예컨대, 시간 성능 하락 또는 이상으로 인해) 셀 1의 CM 파라미터(α)를 되돌리면, SON 기능이 자신의 목적을 달성하는 것을 방지할 것이다. 그러므로, SON 검증 기능은 그런 다수의 단계들을 고려할 수 있어야 하고, 즉 트랜잭션들 사이를 구별할 수 있어야 한다.
도 9는 컴포넌트들이 서로 연결되는 방법 및 이들 사이에서 메시지 흐름이 실행되는 방법을 도시한다. SON 검증 기능(20) 자체는 다음 컴포넌트들을 포함할 수 있다: (1) 슈퍼 KPI 핸들러(handler)(32), (2) 검출기(31), (3) SFIO 모듈, (4) 검증 영향 영역 핸들러(23), 및 (5) 진단(22). 제 1 2개의모듈들은 DDIA 모듈(21)을 만드는 반면, 후자의 2개의 모듈들은 SON 검증 기능(20)의 알고리즘 컴포넌트(27)를 구성한다. 슈퍼 KPI 핸들러(32)는 모든 구현된 슈퍼 KPI들을 관리하여야 한다. 슈퍼 KPI는 몇몇 성능 표시자들의 집합이다. 게다가, 트레이닝이 적용될 수 있다. 트레이닝은 기준 상태들을 정의하고, 상기 기준 상태들로부터 성능 표시자는 일탈하여, 증가된 이상 레벨을 유발한다. 이상 레벨들이 집합되면, 결과는 슈퍼 KPI가 된다.
슈퍼 KPI의 실제 계산을 수행하기 전에, 대응하는 핸들러는 셀들 중 어느 세트를 평가하여야 하는지를 아는 것이 필요하다. 이런 이유 때문에, 검증 영향 영역(23) 핸들러는 접촉될 수 있고, 이것의 목적은 모니터링될 필요가 있는 영역을 슈퍼 KPI 핸들러에게 공급하는 것이다.
도 9에서 보여질 수 있는 바와 같이, 슈퍼 KPI 핸들러(32)는 검증 영역 핸들러와 직접 연결되지 않을 수 있다. 대신, 이들의 통신은 검출 모듈에 의해 관리될 수 있다. 슈퍼 KPI의 출력을 기반하여, 검출 모듈(31)은, 특정 네트워크 영역이 성능의 품질 저하를 경험하는지를 결정할 수 있다. 또한 오퍼레이터가 부가적으로 (슈퍼 KPI, 검증 영역) 쌍들을 정의하는 것이 예상될 수 있다.
그 다음으로, 임의의 종류의 성능 품질 저하 정보는, CM 파라미터들이 언두를 요구하는 것을 알아내는 것이 목적인 진단 모듈에 포워딩될 수 있다. 다른 말로, 상기 성능 품질 저하 정보의 태스크는 CM 세팅들이 경험된 품질 저하를 유발하였다는 것을 결정하는 것이다. 이것은, 접촉이 CM 이력 모듈(33)을 접촉하고 얻음이 SFIO 정보뿐 아니라 요구된 CM 이력을 얻고 적당한 진단 기능을 실행하는 것을 얻는 SFIO 모듈(24)에 의해 달성될 수 있다. 게다가, 언급된 CM 이력 모듈은 도입된 SFIO 스토리지(25)뿐 아니라 CM 데이터베이스를 포함할 수 있다. 따라서, 이런 특정 CM 이력 구현은 CM 파라미터들 및 또한 사전-도입된 SFIO 정보를 제공할 수 있다. 그 다음으로, 이 정보는 DDIA 모듈 내의 적당한 컴포넌트들로 포워딩될 수 있다.
"잘못된" CM 변화들이 식별되자마자, SON 조정자는 실제 CM 언두 동작을 트리거링하기 전에 허용을 요청할 수 있다. 검증 기능은 또한 SON 조정자에게 계산된 검증 영향 영역을 공급할 수 있다. 게다가, 인간 오퍼레이터는 또한 자력으로 진단 규칙들을 정의할 수 있다.
다른 양상은 CM 언두 동작의 입도(granularity)에 집중한다. 도 12는 언두 동작의 비대칭 실행의 예시적 실시예를 예시한다. 셀 1 및 2가 SON 검증 기능(20)에 의해 모니터링되고 SON 기능 B의 기능 영역 내에 위치되는 것이 도 12에서 가정된다. 게다가, SON 기능 B가 양쪽 셀들의 CM 파라미터(β)를 0.2의 값으로 변경하는 하나의 트랜잭션을 이루는 것이 가정된다. 게다가, 이런 변화로 인해 셀 2가 셀 2에서만 CM 언두를 유도하는 성능의 품질 저하를 경험하기 시작한다는 것을 가정하자. 따라서, 파라미터(β)가 셀 1 및 2에서 2개의 상이한 값들을 가지는 상황이 발생할 수 있다. CM 값들의 그런 차이가 부정적인 영향을 가질 수 있는 하나의 예는, 2개의 이웃 셀들의 핸드오버(HO) 오프셋이 비대칭적으로 변경되었을 때이다. HO 오프셋 바이어스의 임의의 비대칭 변화는 부가적인 히스테리시스 또는 더 나쁨을 유도한다: 핑-퐁 핸드오버들.
다른 양상은 SON 검증 기능(20)의 영향 영역에 대응한다. 이 기능의 목적이 (SON-유도) 구성 변화들의 세트 충격을 평가하는 것이기 때문에, 이 기능은 DM(Domain Manager) 또는 심지어 NM(Network Manager) 레벨에 위치된다. 이런 방식으로 (서브-) 네트워크의 모든 부분들로부터의 정보를 고려할 수 있다. 게다가, 기능은 NE(또는 셀)에 대해 이루어진 모든 구성 변화들을 언두하기 위한 능력을 가진다. 이것은, SON 검증 기능이 타겟 셀(또는 NE)뿐 아니라, 그 이웃들에 영향을 주는 CM 파라미터들에 대해 변경들을 수행할 수 있다는 것을 의미할 것이다. 예컨대, MLB(Mobility Load Balancing) 기능에 의해 조절된 파라미터들은 셀의 바로 이웃들에만 영향을 가지는 반면, CCO(Coverage and Capacity Optimization) 기능에 의해 조작된 파라미터들은 또한 두 번째 정도 이웃들에 대해 영향을 가질 수 있다. 그러나, SON 검증 기능(20)이 CCO 기능과 동일한 영향 영역을 가지도록 구성되면, 대응하는 실행 요청을 SON 조정자에게 전송한 후 두 번째 정도 이웃들 상에서 MLB 최적화 태스크들을 차단하는 것은 불필요할 것이다. 너무 큰 영향 영역의 예시적인 실시예는 도 13에 예시된다. MLB 기능의 영향 영역이 대신 사용되면, 기능 충돌들은 CCO 기능에 의해 제어되는 CM 파라미터들이 도 14에 예시된 바와 같이 롤 백되는 경우에 발생할 수 있다.
도 15는 다중 셀 계층 시나리오에서 검증 그래프의 예시적 실시예를 예시한다.
도 16은 검증 영향 영역의 예시적 실시예를 예시한다.
도 17은 SON 검증 접근법들 사이의 비교를 가지는 표의 예시적 실시예를 예시한다.
청구항들에서, 괄호 안에 배치된 어떤 참조 부호들은 청구항들을 제한하는 것으로 이해되지 않을 것이다. 단어 "포함하는" 및 "포함하다" 등은 전체적으로 어떤 청구항 또는 명세서에 열거된 것들 이외의 엘리먼트들 또는 단계들의 존재를 배제하지 않는다. 단수형 엘리먼트 참조는 그런한 엘리먼트들의 복수 참조를 배제하지 않고 그 반대도 마찬가지이다. 몇몇 수단을 열거하는 디바이스 청구항에서, 이들 수단 중 몇몇은 소프트웨어 또는 하드웨어 중 하나 및 동일한 아이템에 의해 구현될 수 있다. 특정 조치들이 상호 상이한 종속항들에 나열된다는 단순한 사실은, 이들 조치들의 결합이 장점으로 사용될 수 없다는 것을 표시하지 않는다.
ACK Acknowledgement(확인응답)
BSC Base Station Controller(기지국 제어기)
CCO Coverage and Capacity Optimization(커버리지 및 용량 최적화)
CM Configuration Management(구성 관리)
DDIA Diagnosis and Dynamic Impact Area(진단 및 동적 영향 영역)
DM Domain Manager(도메인 관리자)
EDGE Enhanced Data rates for GSM Evolution(GSM 이볼루션을 위한 강화된 데이터 레이트들)
eNodeB Evolved Node B(이볼브드 노드 B)
FM Fault Management(결함 관리)
HetNet Heterogeneous Network(이종 네트워크)
HO Handover(핸드오버)
HSPA High Speed Packet Access(고속 패킷 액세스)
KPI Key Performance Indicator(키 성능 표시자)
LTE Long Term Evolution(롱텀 이볼루션)
MLB Mobility Load Balancing(이동성 로드 밸런싱)
MRO Mobility Robustness Optimization(이동성 강건성 최적화)
NACK Negative Acknowledgement(부정 확인응답)
NE Network Element(네트워크 엘리먼트)
NM Network Manager(네트워크 관리자)
NMS Network Management System(네트워크 관리 시스템)
OSS Operational Support System(동작 지원 시스템)
PI Performance Indicator(성능 표시자)
PM Performance Management(성능 관리)
RAT Radio Access Technology(라디오 액세스 기술)
RNC Radio Network Controller(라디오 네트워크 제어기)
SON Self-Organizing Network(자동-최적화 네트워크)
SFIO SON Function ID and Objective(SON 기능 ID 및 목적)

Claims (19)

  1. SON 검증 기능(20)에 의해 네트워크를 동작시키는 방법으로서,
    네트워크 거동을 모니터링하는 단계; 및
    모니터링된 네트워크 거동에 기반하여 상기 네트워크의 변화를 검증하는 단계
    를 포함하는,
    SON 검증 기능(20)에 의해 네트워크를 동작시키는 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 네트워크의 품질 저하를 관찰하는 단계; 및
    언두(undo) 메커니즘을 수행하는 단계
    를 더 포함하는,
    SON 검증 기능(20)에 의해 네트워크를 동작시키는 방법.
  3. 제 1 항 또는 제 2 항에 있어서,
    상기 네트워크의 다른 기능성들을 차단하는 동안 구성 관리 파라미터들을 적용하는 단계를 더 포함하는,
    SON 검증 기능(20)에 의해 네트워크를 동작시키는 방법.
  4. 제 1 항 내지 제 3 항 중 어느 한 항에 있어서,
    구성 관리 데이터 및/또는 성능 관리 데이터 및/또는 결함 관리 데이터를 액세싱하는 단계를 더 포함하는,
    SON 검증 기능(20)에 의해 네트워크를 동작시키는 방법.
  5. 제 1 항 내지 제 4 항 중 어느 한 항에 있어서,
    구성 관리 데이터를 변경하는 단계를 더 포함하는,
    SON 검증 기능(20)에 의해 네트워크를 동작시키는 방법.
  6. 제 1 항 내지 제 5 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 SON 기능에 대한 트레이닝(training)을 제공하는 단계를 더 포함하는,
    SON 검증 기능(20)에 의해 네트워크를 동작시키는 방법.
  7. 제 2 항 내지 제 6 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 네트워크의 정의된 영역에서 품질 저하(degradation)를 결정하는 단계; 및
    상기 품질 저하를 개시한 SON 기능을 결정하는 단계
    를 더 포함하는,
    SON 검증 기능(20)에 의해 네트워크를 동작시키는 방법.
  8. 제 1 항 내지 제 7 항 중 어느 한 항에 있어서,
    구성 관리 이력 데이터를 액세싱하는 단계를 더 포함하는,
    SON 검증 기능(20)에 의해 네트워크를 동작시키는 방법.
  9. 제 1 항 내지 제 8 항 중 어느 한 항에 있어서,
    품질 저하를 미리 정의하는 조치를 제공하는 단계를 더 포함하는,
    SON 검증 기능(20)에 의해 네트워크를 동작시키는 방법.
  10. 제 1 항 내지 제 9 항 중 어느 한 항에 있어서,
    복수의 셀들의 성능 정보를 수집하는 단계, 및
    상기 셀들에 대한 성능 표시자 패턴을 제공하는 단계
    를 더 포함하는,
    SON 검증 기능(20)에 의해 네트워크를 동작시키는 방법.
  11. SON 검증 기능(20)으로서,
    상기 SON 검증 기능(20)은 제 1 항 내지 제 10 항 중 어느 한 항에 따른 방법을 수행하도록 적응되는,
    SON 검증 기능(20).
  12. 복수의 SON 기능들(10, 20)을 포함하는 네트워크 시스템(100)으로서,
    상기 복수의 SON 기능들(10) 중 적어도 하나는 제 1 항 내지 제 10 항 중 어느 한 항에 따른 방법을 수행하도록 적응된 SON 검증 기능(20)인,
    네트워크 시스템.
  13. 제 12 항에 있어서,
    상기 SON 검증 기능(20)은 추가 SON 기능들(10)에 비교될 때 더 높은 계층을 가지는,
    네트워크 시스템.
  14. 제 12 항에 있어서,
    상기 SON 검증 기능(20)은 언두 기능성을 포함하는,
    네트워크 시스템.
  15. 제 1 항 내지 제 14 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 SON 검증 기능(20)은 진단기(Diagnoser)(22)를 포함하는,
    네트워크 시스템.
  16. 제 11 항 내지 제 15 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 SON 검증 기능(20)은 SON 조정자(Coordinator)(29)와 연결하기 위한 인터페이스를 포함하는,
    네트워크 시스템.
  17. 제 16 항에 있어서,
    상기 SON 조정자(29)는 검증 영향 영역 해석기(23)를 포함하는,
    네트워크 시스템.
  18. 제 11 항 내지 제 17 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 SON 기능들(10, 20) 중 적어도 하나는 SIFO 스토리지(25)와 연결하기 위한 인터페이스를 포함하는,
    네트워크 시스템.
  19. 컴퓨터-판독가능 매체로서,
    상기 컴퓨터-판독가능 매체에 컴퓨터 프로그램이 저장되고, 상기 컴퓨터 프로그램은 프로세서에 의해 실행될 때, 제 1 항 내지 제 10 항 중 어느 한 항에 따른 방법을 제어하거나 수행하도록 적응되는,
    컴퓨터-판독가능 매체.
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