KR20200136798A

KR20200136798A - 무선 접속 네트워크 기능을 수행하는 방법 및 장치

Info

Publication number: KR20200136798A
Application number: KR1020190119826A
Authority: KR
Inventors: 김중훈; 하지훈; 차한나
Original assignee: 삼성전자주식회사
Priority date: 2019-05-28
Filing date: 2019-09-27
Publication date: 2020-12-08
Also published as: KR20200136799A

Abstract

본 개시는 무선 통신 시스템에서 무선 접속 네트워크 기능을 수행하는 방법 및 장치에 관한 것이다. 일 실시예에 따라 무선 접속 네트워크 기능을 수행하는 서버는, 서버와 연결된 복수의 기지국에 관한 트래픽 처리 정보를 획득하고, 트래픽 처리 정보 및 기 설정된 서비스 타입 정보에 기초하여, 서비스 타입 별로 상기 복수의 기지국에서 발생될 트래픽에 관한 정보를 획득하며, 서비스 타입 별로 복수의 기지국에서 발생될 트래픽에 관한 정보에 기초하여, 서버에서 무선 접속 네트워크의 기능을 가상화하는 소프트웨어 컴포넌트의 리소스 또는 수를 조절할 수 있다.

Description

무선 접속 네트워크 기능을 수행하는 방법 및 장치 {METHOD AND APPARATUS FOR EXECITING FUNCTION OF RADIO ACCESS NETWORK}

본 개시는 무선 접속 네트워크 기능을 수행하는 방법 및 그 장치에 관한 것이다.

4G 통신 시스템 상용화 이후 증가 추세에 있는 무선 데이터 트래픽 수요를 충족시키기 위해, 개선된 5G 통신 시스템 또는 pre-5G 통신 시스템을 개발하기 위한 노력이 이루어지고 있다. 이러한 이유로, 5G 통신 시스템 또는 pre-5G 통신 시스템은 4G 네트워크 이후 (Beyond 4G Network) 통신 시스템 또는 LTE 시스템 이후 (Post LTE) 이후의 시스템이라 불리어지고 있다.

시스템의 네트워크 개선을 위해, 5G 통신 시스템에서는 진화된 소형 셀, 개선된 소형 셀 (advanced small cell), 클라우드 무선 액세스 네트워크 (cloud radio access network: cloud RAN), 초고밀도 네트워크 (ultra-dense network), 기기 간 통신 (Device to Device communication: D2D), 무선 백홀 (wireless backhaul), 이동 네트워크 (moving network), 협력 통신 (cooperative communication), CoMP (Coordinated Multi-Points), 및 수신 간섭제거 (interference cancellation) 등의 기술 개발이 이루어지고 있다.

한편, 인터넷은 인간이 정보를 생성하고 소비하는 인간 중심의 연결 망에서, 사물 등 분산된 구성 요소들 간에 정보를 주고 받아 처리하는 사물인터넷(Internet of Things, 이하 IoT) 망으로 진화하고 있다. 클라우드 서버 등과의 연결을 통한 빅데이터(Big data) 처리 기술 등이 IoT 기술에 결합된 IoE (Internet of Everything) 기술도 대두되고 있다. IoT 환경에서는 연결된 사물들에서 생성된 데이터를 수집, 분석하여 인간의 삶에 새로운 가치를 창출하는 지능형 IT(Internet Technology) 서비스가 제공될 수 있다. IoT는 기존의 IT(Information Technology)기술과 다양한 산업 간의 융합 및 복합을 통하여 스마트홈, 스마트 빌딩, 스마트 시티, 스마트 카 혹은 커넥티드 카, 스마트 그리드, 헬스 케어, 스마트 가전, 첨단의료서비스 등의 분야에 응용될 수 있다.

이에, 5G 통신 시스템을 IoT 망에 적용하기 위한 다양한 시도들이 이루어지고 있다. 예를 들어, 센서 네트워크(sensor network), 사물 통신(Machine to Machine, M2M), MTC(Machine Type Communication)등의 5G 통신이 빔 포밍, MIMO, 및 어레이 안테나 등의 기법에 의해 구현되고 있는 것이다. 앞서 설명한 빅데이터 처리 기술로써 클라우드 무선 접속 네트워크(cloud RAN)가 적용되는 것도 5G 기술과 IoT 기술 융합의 일 예라고 할 수 있을 것이다.

상술한 것과 무선 통신 시스템의 발전에 따라 다양한 기술이 적용될 수 있게 됨으로써, 이러한 다양한 기술을 통해 무선 접속 네트워크를 효율적으로 관리하기 위한 방안이 요구되고 있다.

개시된 실시예는 무선 통신 시스템에서 무선 접속 네트워크 기능을 수행하기 위한 방법 및 장치를 제공할 수 있다.

일 실시예에 따른 서버가 무선 접속 네트워크(radio access network) 기능을 수행하는 방법은, 서버와 연결된 복수의 기지국에 관한 트래픽 처리 정보를 획득하는 단계; 트래픽 처리 정보 및 기 설정된 서비스 타입 정보에 기초하여, 서비스 타입 별로 복수의 기지국에서 발생될 트래픽에 관한 정보를 획득하는 단계; 및 서비스 타입 별로 복수의 기지국에서 발생될 트래픽에 관한 정보에 기초하여, 서버에서 무선 접속 네트워크의 기능을 가상화하는 소프트웨어 컴포넌트의 리소스 또는 수를 조절하는 단계를 포함할 수 있다.

일 실시예에 따른 서버가 무선 접속 네트워크 기능을 수행하는 방법에 있어서, 트래픽 처리 정보는, 복수의 기지국에서 적어도 하나의 시간 구간 동안 발생된 트래픽 정보 및 발생된 트래픽의 처리에 이용된 리소스 정보를 포함할 수 있다.

일 실시예에 따른 서버가 무선 접속 네트워크 기능을 수행하는 방법에 있어서, 트래픽 처리 정보를 획득하는 단계는, 복수의 기지국 또는 서버와 연결된 외부 장치로부터 트래픽 처리 정보를 수신하는 단계를 포함할 수 있다.

일 실시예에 따른 서버가 무선 접속 네트워크 기능을 수행하는 방법에 있어서, 서비스 타입은, 각 서비스 별로 요구되는 데이터 전송 속도, 전송 지연(latency) 및 최대 연결 수(connection density) 중 적어도 하나의 성능에 따라 분류될 수 있다.

일 실시예에 따른 서버가 무선 접속 네트워크 기능을 수행하는 방법에 있어서, 조절하는 단계는, 복수의 기지국에 대하여 발생될 트래픽의 양이 증가하는 경우, 소프트웨어 컴포넌트의 수를 증가시키고, 복수의 기지국에 대하여 발생될 트래픽의 양이 감소하는 경우, 소프트웨어 컴포넌트의 수를 감소시킬 수 있다.

일 실시예에 따른 서버가 무선 접속 네트워크 기능을 수행하는 방법에 있어서, 조절하는 단계는, 복수의 소프트웨어 컴포넌트를 포함하는 패키지 단위로 상기 소프트웨어 컴포넌트의 수를 조절할 수 있다.

일 실시예에 따른 서버가 무선 접속 네트워크 기능을 수행하는 방법에 있어서, 발생될 트래픽에 관한 정보를 획득하는 단계는, 트래픽 처리 정보를 기초로 서비스 타입 별로 발생된 트래픽 양의 패턴을 식별하는 단계; 및 트래픽 양의 패턴에 기초하여, 특정 서비스 타입에서 발생될 트래픽에 관한 정보를 획득할 수 있다.

일 실시예에 따른 서버가 무선 접속 네트워크 기능을 수행하는 방법에 있어서, 조절하는 단계는, 특정 서비스 타입에서 발생될 트래픽의 양이 증가하는 경우, 특정 서비스 타입에 대응되는 무선 접속 네트워크 기능을 수행하는 소프트웨어 컴포넌트의 리소스를 증가시키고, 특정 서비스 타입에서 발생될 트래픽의 양이 감소하는 경우, 특정 서비스 타입에 대응되는 무선 접속 네트워크 기능을 수행하는 소프트웨어 컴포넌트의 리소스를 감소시킬 수 있다.

일 실시예에 따른 서버가 무선 접속 네트워크 기능을 수행하는 방법에 있어서, 무선 접속 네트워크 기능은, PHY 레이어 기능, MAC 레이어 기능, RLC 레이어 기능 및 PDCP 레이어 기능 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

일 실시예에 따른 서버가 무선 접속 네트워크 기능을 수행하는 방법에 있어서, 소프트웨어 컴포넌트는, 컨테이너 및 VM(virtual machine) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

일 실시예에 따른 무선 접속 네트워크 기능을 수행하는 서버는, 송수신부;

하나 이상의 인스트럭션들을 저장하는 메모리; 및 메모리에 저장된 하나 이상의 인스트럭션들을 실행하는 적어도 하나의 프로세서를 포함하고, 적어도 하나의 프로세서는, 서버와 연결된 복수의 기지국에 관한 트래픽 처리 정보를 획득하고,

트래픽 처리 정보 및 기 설정된 서비스 타입 정보에 기초하여, 서비스 타입 별로 복수의 기지국에서 발생될 트래픽에 관한 정보를 획득하며, 서비스 타입 별로 복수의 기지국에서 발생될 트래픽에 관한 정보에 기초하여, 서버에서 무선 접속 네트워크의 기능을 가상화하는 소프트웨어 컴포넌트의 리소스 또는 수를 조절할 수 있다.

일 실시예에 따른 서버가 무선 접속 네트워크(radio access network) 기능을 수행하는 방법을 수행하도록 하는 프로그램이 저장된 기록매체를 포함하는 컴퓨터 프로그램 제품은, 서버와 연결된 복수의 기지국에 관한 트래픽 처리 정보를 획득하는 동작; 트래픽 처리 정보 및 기 설정된 서비스 타입 정보에 기초하여, 서비스 타입 별로 복수의 기지국에서 발생될 트래픽에 관한 정보를 획득하는 동작; 및 서비스 타입 별로 복수의 기지국에서 발생될 트래픽에 관한 정보에 기초하여, 서버에서 무선 접속 네트워크의 기능을 가상화하는 소프트웨어 컴포넌트의 리소스 또는 수를 조절하는 동작을 수행하도록 하는 프로그램을 포함할 수 있다.

도 1은 cRAN(centralized/cloud radio access network)의 구조를 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 일 실시예에 따른 RAN의 가상화 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 다른 실시예에 따른 RAN의 가상화 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 4a는 일 실시예에 따른 vRAN에서 트래픽 처리를 위한 리소스 할당을 설명하기 위한 도면이다.
도 4b는 일 실시예에 따른 vRAN에서 트래픽 처리를 위한 리소스 할당 시 CPU 피닝을 수행하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 일 실시예에 따른 서버에서 수행될 수 있는 무선 접속 네트워크 기능을 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 일 실시예에 따른 서버가 특정 서비스의 트래픽이 증가할 것으로 트래픽 정보가 획득됨에 따라 SC의 수를 조절하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 일 실시예에 따른 서버가 특정 서비스의 트래픽이 감소할 것으로 트래픽 정보가 획득됨에 따라 SC의 수를 조절하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 일 실시예에 따른 서버가 서비스 타입 별로 복수의 기지국에서 발생될 트래픽에 관한 정보를 기초로 SC를 조절하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 9a는 일 실시예에 따른 서버가 eMBB 서비스의 트래픽의 증가에 따라 SC에 할당되는 리소스를 조절하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 9b는 일 실시예에 따른 서버가 eMBB 서비스의 트래픽의 감소에 따라 SC에 할당되는 리소스를 조절하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 10a는 일 실시예에 따른 서버가 V2X 서비스의 트래픽의 증가에 따라 SC에 할당되는 리소스를 조절하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 10b는 일 실시예에 따른 서버가 V2X 서비스의 트래픽의 감소에 따라 SC에 할당되는 리소스를 조절하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 11a는 일 실시예에 따른 서버가 원격 수술 서비스의 트래픽 발생에 따라 SC에 할당되는 리소스를 조절하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 11b는 다른 실시예에 따른 서버가 원격 수술 서비스의 트래픽 에 따라 SC에 할당되는 리소스를 조절하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 12a는 일 실시예에 따른 서버가 서로 다른 타입의 서비스가 공존하는 경우, SC에 할당되는 리소스를 조절하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 12b는 다른 실시예에 따른 서버가 서로 다른 타입의 서비스가 공존하는 경우, SC에 할당되는 리소스를 조절하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 13a는 일 실시예에 따른 서버가 스트리밍 기반 모바일 게임 서비스의 트래픽 발생에 따라 SC에 할당되는 리소스를 조절하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 13b는 다른 실시예에 따른 서버가 스트리밍 기반 모바일 게임 서비스의 트래픽에 따라 SC에 할당되는 리소스를 조절하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 14a는 일 실시예에 따른 서버가 AR (augmented reality) 텔레프레즌스(telepresence) 서비스에 따른 트래픽의 발생에 따라 SC에 할당되는 리소스를 조절하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 14b는 다른 실시예에 따른 서버가 AR 텔레프레즌스 서비스의 트래픽에 따라 SC에 할당되는 리소스를 조절하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 15a는 일 실시예에 따른 서버가 인터랙티브 스트리밍(interactive streaming) 서비스에 따른 트래픽의 발생에 따라 SC에 할당되는 리소스를 조절하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 15b는 다른 실시예에 따른 서버가 인터랙티브 스트리밍 서비스의 트래픽에 따라 SC에 할당되는 리소스를 조절하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 16는 일 실시예에 따른 서버가 프라이빗 NR 서비스 및 퍼블릭 NR 서비스의 트래픽의 발생에 따라 SC에 할당되는 리소스를 조절하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 17은 일 실시예에 따른 SC 조절을 통해 복수의 단말과 기지국 간의 트래픽을 처리하는 서버의 동작을 설명하기 위한 흐름도이다.

이하 본 개시의 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다. 실시예를 설명함에 있어서 본 개시가 속하는 기술 분야에 익히 알려져 있고 본 개시와 직접적으로 관련이 없는 기술 내용에 대해서는 설명을 생략한다. 이는 불필요한 설명을 생략함으로써 본 개시의 요지를 흐리지 않고 더욱 명확히 전달하기 위함이다.

마찬가지 이유로 첨부된 도면에 있어서 일부 구성요소는 과장되거나 생략되거나 개략적으로 도시되었다. 또한, 각 구성요소의 크기는 실제 크기를 전적으로 반영하는 것이 아니다. 각 도면에서 동일한 또는 대응하는 구성 요소에는 동일한 참조 번호를 부여하였다.

본 개시의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 개시는 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 개시의 개시가 완전하도록 하고, 본 개시가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 개시는 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.

이때, 처리 흐름도 도면들의 각 블록과 흐름도 도면들의 조합들은 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들에 의해 수행될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 이들 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 범용 컴퓨터, 특수용 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비의 프로세서에 탑재될 수 있으므로, 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비의 프로세서를 통해 수행되는 그 인스트럭션들이 흐름도 블록(들)에서 설명된 기능들을 수행하는 수단을 생성하게 된다. 이들 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 특정 방식으로 기능을 구현하기 위해 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비를 지향할 수 있는 컴퓨터 이용 가능 또는 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장되는 것도 가능하므로, 그 컴퓨터 이용가능 또는 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장된 인스트럭션들은 흐름도 블록(들)에서 설명된 기능을 수행하는 인스트럭션 수단을 내포하는 제조 품목을 생산하는 것도 가능하다. 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비 상에 탑재되는 것도 가능하므로, 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비 상에서 일련의 동작 단계들이 수행되어 컴퓨터로 실행되는 프로세스를 생성해서 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비를 수행하는 인스트럭션들은 흐름도 블록(들)에서 설명된 기능들을 실행하기 위한 단계들을 제공하는 것도 가능하다.

또한, 각 블록은 특정된 논리적 기능(들)을 실행하기 위한 하나 이상의 실행 가능한 인스트럭션들을 포함하는 모듈, 세그먼트 또는 코드의 일부를 나타낼 수 있다. 또, 몇 가지 대체 실행 예들에서는 블록들에서 언급된 기능들이 순서를 벗어나서 발생하는 것도 가능함을 주목해야 한다. 예컨대, 잇달아 도시되어 있는 두 개의 블록들은 사실 실질적으로 동시에 수행되는 것도 가능하고 또는 그 블록들이 때때로 해당하는 기능에 따라 역순으로 수행되는 것도 가능하다.

이때, 본 실시예에서 사용되는 '~부'라는 용어는 소프트웨어 또는 FPGA(Field Programmable Gate Array) 또는 ASIC(Application Specific Integrated Circuit)과 같은 하드웨어 구성요소를 의미하며, '~부'는 어떤 역할들을 수행한다. 그렇지만 '~부'는 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니다. '~부'는 어드레싱할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다. 따라서, 일 예로서 '~부'는 소프트웨어 구성요소들, 객체지향 소프트웨어 구성요소들, 클래스 구성요소들 및 태스크 구성요소들과 같은 구성요소들과, 프로세스들, 함수들, 속성들, 프로시저들, 서브루틴들, 프로그램 코드의 세그먼트들, 드라이버들, 펌웨어, 마이크로코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조들, 테이블들, 어레이들, 및 변수들을 포함한다. 구성요소들과 '~부'들 안에서 제공되는 기능은 더 작은 수의 구성요소들 및 '~부'들로 결합되거나 추가적인 구성요소들과 '~부'들로 더 분리될 수 있다. 뿐만 아니라, 구성요소들 및 '~부'들은 디바이스 또는 보안 멀티미디어카드 내의 하나 또는 그 이상의 CPU들을 재생시키도록 구현될 수도 있다. 또한 실시예에서 '~부'는 하나 이상의 프로세서를 포함할 수 있다.

무선 통신 시스템은 초기의 음성 위주의 서비스를 제공하던 것에서 벗어나 예를 들어, 3GPP의 HSPA(High Speed Packet Access), LTE(Long Term Evolution 또는 E-UTRA (Evolved Universal Terrestrial Radio Access)), LTE-Advanced (LTE-A), 3GPP2의 HRPD(High Rate Packet Data), UMB(Ultra Mobile Broadband), 및 IEEE의 802.16e 등의 통신 표준과 같이 고속, 고품질의 패킷 데이터 서비스를 제공하는 광대역 무선 통신 시스템으로 발전하고 있다. 또한, 차세대 무선 통신 시스템으로 5G 또는 NR (new radio)의 무선 통신 시스템이 만들어지고 있다.

차세대 무선 통신 시스템에서는, eMBB(enhanced Mobile BroadBand), mMTC (massive Machine Type Communications) 및 URLLC(Ultra-Reliable and Low-Latency Communications) 중 적어도 하나의 서비스가 단말에 제공될 수 있다. 이러한 서비스들은 동일한 시구간 동안에 동일한 단말 또는 서로 다른 단말에 제공될 수 있다. eMBB는 고용량 데이터의 고속 전송, mMTC는 단말 전력 최소화와 다수 단말의 접속, URLLC는 고신뢰도와 저지연을 목표로 하는 서비스일 수 있으나 이에 제한되지는 않는다. 또한, 이러한 서비스는 LTE 시스템 또는 LTE 이후의 5G/NR(new radio, next radio) 등의 무선 통신 시스템에서 주요한 시나리오일 수 있다.

이하 설명의 편의를 위하여, 본 개시는 3GPP(3rd Generation Partnership Project Long Term Evolution) 규격에서 정의하고 있는 용어 및 명칭들, 혹은 이를 기반으로 변형한 용어 및 명칭들을 사용한다. 하지만, 본 개시가 상술된 용어 및 명칭들에 의해 한정되는 것은 아니며, 다른 규격에 따르는 무선 통신 시스템에도 동일하게 적용될 수 있다. 예를 들어, 5세대 무선 통신 기술(5G, new radio, NR) 시스템을 일례로 들어, 본 개시의 실시예를 설명하지만, 유사한 기술적 배경 또는 채널형태를 갖는 여타의 무선 통신 시스템에도 본 개시의 일 실시예가 적용될 수 있다. 다른 예에 따라, NR 이전의 무선 통신 시스템인 LTE 또는 LTE-A에 본 개시의 실시예가 적용될 수 있으며, 더 나아가 NR 이후에 개발되는 무선 통신 시스템에도 본 개시의 실시예가 적용될 수 있다. 나아가, 숙련된 기술적 지식을 가진 자의 판단으로써 본 개시의 범위를 크게 벗어나지 아니하는 범위에서 일부 변형을 통해 본 개시의 실시예를 다른 무선 통신 시스템에도 적용할 수도 있다.

이하 설명에서 사용되는 접속 노드(node)를 식별하기 위한 용어, 망 객체(network entity)들을 지칭하는 용어, 메시지들을 지칭하는 용어, 망 객체들 간 인터페이스를 지칭하는 용어, 다양한 식별 정보들을 지칭하는 용어 등은 설명의 편의를 위해 예시된 것이다. 따라서, 본 개시가 후술되는 용어들에 한정되는 것은 아니며, 동등한 기술적 의미를 가지는 대상을 지칭하는 다른 용어가 사용될 수 있다.

본 개시에서, 기지국은 단말의 자원할당을 수행하는 주체로서, gNode B, eNode B, Node B, BS (Base Station), 무선 접속 유닛, 기지국 제어기, 또는 네트워크 상의 노드 중 적어도 하나일 수 있다.

본 개시에서, 단말은 UE (User Equipment), MS (Mobile Station), 셀룰러폰, 스마트폰, 컴퓨터, 또는 통신기능을 수행할 수 있는 멀티미디어시스템을 포함할 수 있다.

본 개시에서 셀은 무선 통신에서 하나의 기지국이 포괄하는 지역을 나타낼 수 있다. 셀은 크기에 따라 메가 셀(mega cell), 매크로 셀(macro cell), 마이크로 셀(micro cell) 및 피코 셀(pico cell) 등으로 분류될 수 있으나, 이는 일 예일 뿐, 셀의 종류가 전술한 바에 한정되는 것은 아니다.

본 개시에서, 하향링크(Downlink; DL)는 기지국이 단말에게 전송하는 신호의 무선 전송 경로이고, 상향링크는(Uplink; UL)는 단말이 기국에게 전송하는 신호의 무선 전송 경로를 의미한다. 보다 구체적으로 설명하면, 광대역 무선 통신 시스템의 대표적인 예로, LTE 시스템에서는 하향링크(Downlink; DL)에서는 OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 방식을 채용하고 있고, 상향링크(Uplink; UL)에서는 SC-FDMA(Single Carrier Frequency Division Multiple Access) 방식을 채용하고 있다. 상향링크는 단말(terminal 또는 User Equipment, UE) 또는 Mobile Station(MS)이 기지국(gNode B, 또는 base station(BS)으로 데이터 또는 제어신호를 전송하는 무선링크를 뜻하고, 하향링크는 기지국이 단말로 데이터 또는 제어신호를 전송하는 무선링크를 뜻한다.

도 1은 cRAN(centralized/cloud radio access network)의 구조를 설명하기 위한 도면이다.

도 1을 참조하면, cRAN에서는 기존에 기지국에 포함된 무선 송수신부(RU, radio unit)와 데이터 처리부(DU, data unit)가 분리되어, 무선 송수신부(예를 들어, 111)는 셀 사이트의 기지국(예를 들어, 111)에 위치하고, 데이터 처리부(120, 예를 들어, 121)는 중앙 서버에 위치할 수 있다. 셀은 무선 통신 시스템에서 기지국이 포괄하는 지역에 해당하고, 기지국당 적어도 하나의 셀이 존재할 수 있다. 무선 송수신부와 데이터 처리부가 모두 셀 사이트에 존재하는 일체형 기지국과는 달리, cRAN에서는 무선 송수신부들이 셀 사이트의 기지국들(111, 113, 115, 117, 119)에 배치되고, 데이터 처리부들(121, 123, 125)이 한 곳에 모아져 무선 접속 네트워크 기능들 중 적어도 일부를 실행할 수 있다. 무선 접속 네트워크 기능들에 대한 설명은 후술하도록 한다. cRAN은 데이터 처리부들(121, 123, 125)을 한 곳에 모아 관리함으로써 셀 간 간섭을 용이하게 조정할 수 있을 뿐만 아니라, 협력 통신(CoMP, coordinated multi-point transmission and reception) 등의 서비스를 제공할 수 있다.

셀 사이트의 기지국들(111, 113, 115, 117, 119)은 RF 장치 등을 포함할 수 있으며, 프론트홀 (fronthaul)을 통해 신호를 데이터 처리부(예를 들어, 121)로 전달할 수 있다. 프론트홀은 셀 사이트의 기지국들(111, 113)을 데이터 처리부(예를 들어, 121)에 연결하는 네트워크 부분으로서, DSP(digital signal processing), 전력 증폭 및 필터링 기능 등을 수행할 수 있다.

한편, 데이터 처리부(예를 들어, 121)는 셀 사이트의 기지국(예를 들어, 111)으로부터 수신한 신호를 처리하고, 처리한 신호를 백홀(backhaul)을 통해 코어 네트워크 장치(130)에 전달할 수 있다. 코어 네트워크 장치(130)는 기지국과 단말로 구성된 종단 시스템을 연결하는 장치들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 코어 네트워크 장치(130)에는 P-GW(packet data network gateway), S-GW(serving gateway) 및 MME (mobile management entity) 등이 포함될 수 있다. P-GW는 코어 네트워크의 내부 노드와 외부 인터넷을 연결하고, 단말에 IP 주소를 설정하며, IP 패킷 필터링을 수행할 수 있다. 또한, S-GW는 단말에 RRC (radio resource control) 연결이 설정되지 않은 경우, 외부 인터넷으로부터 도착된 다운 링크 패킷을 버퍼링할 수 있다. MME는 단말의 위치 등록, 인증, 통화와 관련된 제어 신호를 처리할 수 있다. 한편, 이는 일 예일 뿐, 코어 네트워크 장치(130)의 구성이 전술한 예에 한정되는 것은 아니다.

백홀은 데이터 처리부(예를 들어, 121)와 코어 네트워크 장치(130)를 연결하는 네트워크 부분으로서, 광섬유 등의 유선 인터페이스로 구현될 수 있으나, 이는 일 예일 뿐, 백홀은 무선망으로도 구현될 수 있다.

데이터 처리부(예를 들어, 121)는 신호의 처리를 위해 다양한 무선 접속 네트워크 기능을 수행할 수 있다. 무선 접속 네트워크 기능은, 예를 들어, PDCP(packet data convergence protocol) 레이어 기능, RLC(radio link control) 레이어 기능, MAC(medium access control) 레이어 기능 및 PHY(physical) 레이어 기능 등을 포함할 수 있으나, 이는 일 예일 뿐, 무선 접속 네트워크 기능이 전술한 예에 한정되는 것은 아니다. 이하에서는 PDCP 레이어, RLC 레이어, MAC 레이어 및 PHY 레이어의 기능에 대해 설명하도록 한다.

PDCP 레이어의 기능은 다음의 기능들 중 적어도 일부를 포함할 수 있다.

- 헤더 압축 및 압축 해제 기능(Header compression and decompression: ROHC only)

- 사용자 데이터 전송 기능 (Transfer of user data)

- 상위 레이어 PDU(protocol data unit)의 순차적 전달 기능(In-sequence delivery of upper layer PDUs)

- PDCP PDU 순서 재정렬 기능(PDCP PDU reordering)

- 하위 레이어 SDU(service data unit)의 중복 탐지 기능(Duplicate detection of lower layer SDUs)

- 재전송 기능(Retransmission of PDCP SDUs)

- 암호화 및 복호화 기능(Ciphering and deciphering)

- 업링크에서 타이머 기반 SDU 삭제 기능(Timer-based SDU discard in uplink.)

PDCP 레이어의 순서 재정렬 기능(reordering)은 하위 계층에서 수신한 PDCP PDU들을 PDCP SN(sequence number)을 기반으로 순서대로 재정렬하는 기능을 나타내며, 재정렬된 순서대로 데이터를 상위 계층에 전달하는 기능, 순서를 재정렬하여 유실된 PDCP PDU들을 기록하는 기능, 유실된 PDCP PDU들에 대한 상태 보고를 송신 측에 하는 기능 및 유실된 PDCP PDU들에 대한 재전송을 요청하는 기능 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

RLC 레이어의 기능은 다음의 기능들 중 적어도 일부를 포함할 수 있다.

- 상위 레이어 PDU의 전송 기능(Transfer of upper layer PDUs)

- 상위 레이어 PDU의 순차적 전달 기능(In-sequence delivery of upper layer PDUs)

- 상위 레이어 PDU의 비순차적 전달 기능(Out-of-sequence delivery of upper layer PDUs)

- ARQ를 통한 에러 정정 기능(Error Correction through ARQ)

- RLC SDU의 접합, 분할, 재조립 기능(Concatenation, segmentation and reassembly of RLC SDUs)

- RLC 데이터의 재분할 기능(Re-segmentation of RLC data)

- RLC 데이터의 순서 재정렬 기능(Reordering of RLC data)

- 중복 탐지 기능(Duplicate detection)

- 오류 탐지 기능(Protocol error detection)

- RLC SDU 삭제 기능(RLC SDU discard)

- RLC 재수립 기능(RLC re-establishment)

RLC 레이어의 순차적 전달 기능(In-sequence delivery)은 하위 레이어로부터 수신한 RLC SDU(service data unit)들을 순서대로 상위 레이어에 전달하는 기능을 나타내며, 하나의 RLC SDU가 여러 개의 RLC SDU들로 분할되어 수신된 경우, 이를 재조립하여 전달하는 기능을 포함할 수 있다. 또한, 순차적 전달 기능은, 수신한 RLC PDU들을 RLC SN(sequence number) 또는 PDCP SN(sequence number)를 기준으로 재정렬하는 기능, 순서를 재정렬하여 유실된 RLC PDU들을 기록하는 기능 및 유실된 RLC PDU들에 대한 상태 보고를 송신 측에 하는 기능 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 또한, 순차적 전달 기능은 유실된 RLC PDU들에 대한 재전송을 요청하는 기능을 포함할 수 있으며, 유실된 RLC SDU가 있을 경우, 유실된 RLC SDU 이전까지의 RLC SDU들만을 순서대로 상위 레이어에 전달하는 기능을 포함할 수 있다. 또한, 순차적 전달 기능은 유실된 RLC SDU가 있어도 소정의 타이머가 만료되었다면 타이머가 시작되기 전에 수신된 모든 RLC SDU들을 순서대로 상위 레이어에 전달하는 기능을 포함할 수 있으며, 또는 유실된 RLC SDU가 있어도 소정의 타이머가 만료되었다면 현재까지 수신된 모든 RLC SDU들을 순서대로 상위 레이어에 전달하는 기능을 포함할 수 있다.

RLC 레이어는, 시퀀스 순서와 상관없이, RLC PDU들을 수신하는 순서대로 처리하여 PDCP 레이어로 전달할 수 있다. RLC 레이어는 세그먼트(segment)가 수신된 경우에는 버퍼에 저장되어 있는 세그먼트 또는 추후에 수신될 세그먼트들과 이를 결합하여 온전한 하나의 RLC PDU로 재구성한 후, RLC PDU를 PDCP 레이어로 전달할 수 있다. 한편, NR(new radio)에서 RLC 레이어는 접합(Concatenation) 기능을 포함하지 않을 수 있고, 접합 기능은 MAC 레이어에서 수행되거나 MAC 레이어의 다중화(multiplexing) 기능으로 대체될 수 있다.

MAC 레이어의 기능은 다음의 기능들 중 적어도 일부를 포함할 수 있다.

- 로지컬 채널과 전송 채널 간의 맵핑 기능(Mapping between logical channels and transport channels)

- MAC SDU의 다중화 및 역다중화 기능(Multiplexing/demultiplexing of MAC SDUs)

- 스케쥴링 정보 보고 기능(Scheduling information reporting)

- HARQ를 통한 에러 정정 기능(Error correction through HARQ)

- 로지컬 채널 간 우선 순위 조절 기능(Priority handling between logical channels of one UE)

- 다이나믹 스케줄링을 통한 단말간 우선 순위 조절 기능(Priority handling between UEs by means of dynamic scheduling)

- MBMS 서비스 식별 기능(MBMS service identification)

- 전송 포맷 선택 기능(Transport format selection)

- 패딩 기능(Padding)

PHY 레이어는 다음의 기능들 중 적어도 일부를 수행할 수 있다.

- 전기적 신호를 이용한 데이터 송수신

- 채널 코딩/디코딩 기능

- 변조/복조 기능

- 전력 제어

- 셀 검색

PHY 레이어는 상위 레이어의 데이터에 채널 코딩 및 변조를 수행하고, 이를 OFDM 심벌로 만들어서 무선 채널을 통해 전송할 수 있다. 또한, PHY 레이어는 무선 채널을 통해 수신한 OFDM 심벌에 대해 복조 및 채널 디코딩을 수행하고, 그 결과 획득된 데이터를 상위 계층으로 전달할 수도 있다.

한편, 셀 사이트의 기지국(예를 들어, 111)은 RU 또는 RRH(remote radio head) 등의 용어로 설명될 수 있으며, 데이터 처리부(예를 들어, 121)는 DU 또는 BBU(base band unit) 등의 용어로 설명될 수 있다.

전술한 무선 접속 네트워크 기능들을 수행하는 데이터 처리부들(121, 123, 125)을 한 곳에 모아 관리하기 위해서는 데이터 처리에 필요한 물리적인 자원들을 효율적으로 사용할 수 있는 방법이 필요하다. 이를 위해, 본 개시는 데이터 처리부들(121, 123, 125)에서 수행되는 적어도 하나의 무선 접속 네트워크 기능들을 가상화를 통해 수행하는 방법을 제공하고자 한다. 가상화란 여러 개의 물리적인 자원들을 통합하여 관리함으로써, 하나의 장치에서 가용할 수 있었던 자원을 확장할 수 있는 기술로서, 이하에서는 도 2 및 도 3을 참조하여, 본 개시에 따른 가상화된 RAN(virtualized RAN, 이하 vRAN)의 예시들에 대해 설명하도록 한다.

도 2는 일 실시예에 따른 RAN의 가상화 방법을 설명하기 위한 도면이다.

도 2를 참조하면, 서버(200)는 vRAN 기능을 수행하기 위한 소프트웨어를 구동(drive)시킬 수 있는 하드웨어(210)를 포함할 수 있다. 하드웨어(210)는 CPU(central processing unit, 211), RAM(random access memory, 213), 스토리지(215), GPU(graphics processing unit, 217) 및 NIC(network interface controller, 219)를 포함할 수 있으나, 이는 일 예일 뿐, 하드웨어(210)의 구성 요소가 전술한 예에 한정되는 것은 아니다. 또한, 스토리지(215)는 HDD(hard disk drive), SDD(solid state drive) 등을 포함할 수 있다.

하드웨어(210)에서는 하나의 OS(operating system, 220)가 구동될 수 있다. OS(220)는 하드웨어(210) 및 서버(200)에서 실행되는 소프트웨어(예를 들어, 가상화 소프트웨어(230))를 관리할 수 있다.

가상화 소프트웨어(230)는 OS(220)에서 관리하는 리소스를 논리적으로 분리시키고, 여러 개의 SC(software component)가 논리적으로 분리된 리소스를 공유하도록 할 수 있다. 리소스는 vRAN 패키지(240)에서 트래픽을 처리하는데 이용되는 항목이다. 예를 들어, 리소스에는 CPU(211), RAM(213), 스토리지(215) 및 GPU(217) 등이 포함될 수 있으나, 이는 일 예일 뿐, 리소스가 전술한 예에 한정되는 것은 아니다. 리소스의 논리적 분리는 리소스와 복수의 SC를 연결하는 물리적인 통신 선로를 스위치를 통해 분배함으로써 수행될 수 있다. SC는 특정 기능을 수행하기 위해 필요한 라이브러리나 어플리케이션 등을 모아 별도의 서버인 것처럼 사용할 수 있게 만든 것으로, 패키지 단위로 생성되거나 제거될 수 있다. 패키지는 하나의 IP를 공유하면서, 하나 이상의 SC를 포함할 수 있는 최소 단위이다. 가상화 소프트웨어(230)의 예로는, 쿠버네티스가 포함될 수 있으며, SC는 쿠버네티스의 컨테이너(container)에 대응될 수 있다.

한편, 일 실시예에 따른 SC는 vRAN의 네트워크 기능을 수행하기 위해 이용될 수 있다. 이하에서는 vRAN 구현을 위한 서버(200)의 동작에 대해 보다 구체적으로 설명하도록 한다.

서버(200)는 셀 사이트의 복수의 기지국(10, 20, 30)과 EIU(ethernet interface unit, 50)를 통해 연결될 수 있다. EIU(50)는 셀 사이트의 복수의 기지국(10, 20, 30)과 서버(200)를 연결하는 통로의 일부로서, EIU(50)를 통해 예를 들어, 기지국의 트래픽이 vRAN 패키지(240)로 전달될 수 있다. 또한, 다른 예에 따라, EIU(50)를 통해 셀 사이트의 복수의 기지국(10, 20, 30)이 할당된 vRAN 패키지(240)에 관한 정보가 전달될 수도 있다.

일 실시예에 따른 서버(200)는 일체형 기지국의 데이터 처리부에서 수행되었던 무선 접속 네트워크 기능들 중 적어도 일부를 수행할 수 있다. 여기에서, 데이터 처리부는 도 1을 참조하여 전술한 데이터 처리부와 대응될 수 있다. 이에 따라, 셀 사이트의 복수의 기지국(10, 20, 30) 각각에는 RF 장치를 포함하는 무선 송수신부가 존재하게 되며, 이외의 무선 접속 네트워크 기능들은 서버(200)에서 수행될 수 있다. 예를 들어, 서버(200)에는 PHY SC(241), MAC SC(243), RLC SC(245)가 생성될 수 있으며, PHY SC(241), MAC SC(243), RLC SC(245)는 각각 전술한 PHY 레이어 기능, MAC 레이어 기능 및 RLC 레이어 기능을 수행할 수 있다. 다만, 이는 일 예일 뿐, 서버(200)에서 수행되는 무선 접속 네트워크 기능이 전술한 예에 한정되는 것은 아니다. 다른 예에 대해서는, 도 5를 참조하여 후술하도록 한다.

일 실시예에 따르면, PHY SC(241), MAC SC(243), RLC SC(245)는 하나의 vRAN 패키지(240)에 포함될 수 있다. vRAN 패키지(240)는 무선 접속 네트워크 기능을 수행하는 하나 이상의 SC를 포함할 수 있는 최소 단위이다. vRAN 패키지(240)는 기존에 하드웨어 장치에서 수행되었던 무선 접속 네트워크 기능들을 가상화하여 수행할 수 있도록 하는 명령어들로 구성될 수 있으며, vRAN 패키지(240) 단위로, SC가 제거 또는 생성될 수 있다.

vRAN 패키지(240)는 복수의 기지국(10, 20, 30)에서 발생된 트래픽에 대한 트래픽 처리 정보를 획득할 수 있다. 여기에서, 트래픽은 일정 시간 내에 통신망을 통과하는 데이터의 흐름이다. 일 실시예에 따른 트래픽은 단말과 기지국(예를 들어, 10) 사이의 데이터 흐름을 포함할 수 있으며, 트래픽은, 예를 들어, 단위 시간당 데이터 전송률 등으로 나타낼 수 있다. 또한, 트래픽 처리 정보는 무선 접속 네트워크 기능에 따라 트래픽을 처리하는 과정에 관한 정보이다. 트래픽 처리 정보는 트래픽이 발생되는 복수의 기지국에 관한 트래픽 정보 및 복수의 기지국에서 발생된 트래픽의 처리에 이용된 리소스 정보를 포함할 수 있다. 트래픽 정보는 트래픽의 양 및 특성을 직접적 또는 간접적으로 나타낼 수 있는 정보이다. 트래픽 정보는, 예를 들어, 셀 당 트래픽 처리 속도(예를 들어, bps), 기지국에 연결된 단말 수, 기지국에 할당된 대역폭 및 서로 다른 무선 통신 기술 간의 주파수 공유 비율 등을 포함할 수 있다. 다른 예에 따라, 트래픽 정보는 트래픽을 발생시킨 서비스의 종류, 트래픽이 발생된 주파수 대역 및 트래픽이 발생된 무선 통신 시스템(예를 들어, NR 또는 LTE)의 종류 등을 포함할 수 있다. 또한, 리소스 정보는 트래픽 처리에 이용된 물리적 자원을 직접적 또는 간접적으로 나타낼 수 있는 정보이다. 리소스 정보는, 예를 들어, vRAN 패키지에 할당된 CPU 코어 중 트래픽 처리를 위해 사용된 CPU 코어의 비율, 최대 CPU 코어 클락 사이클 대비 트래픽 처리를 위해 사용되는 클락 사이클 수, 트래픽 처리를 위해 vRAN 패키지에 할당된 메모리 크기 등을 포함할 수 있다. 다만, 전술한 예시들은 일 예일 뿐, 트래픽 정보 또는 리소스 정보가 전술한 예에 한정되는 것은 아니다.

한편, 트래픽 처리 정보는 복수의 기지국(10, 20, 30)으로부터 EIU(50)를 통해 vRAN 패키지(240)에 수신될 수 있고, 다른 예에 따라, 트래픽 처리 정보는 서버 내부의 OS(220) 또는 외부의 다른 장치로부터 수신될 수도 있다. 예를 들어, 트래픽 처리 정보 중 트래픽 정보는 복수의 기지국(10, 20, 30)으로부터 수신될 수 있다. 또한, 트래픽 처리 정보 중 리소스 정보는 서버의 OS(220)로부터 수신될 수 있다. 다만, 이는 일 예일 뿐, vRAN 패키지(240)가 트래픽 처리 정보를 수신하는 방법이 전술한 예에 한정되는 것은 아니다. 또 다른 예에 따라, 트래픽 처리 정보는 vRAN 패키지(240)가 기 획득된 트래픽 처리 정보에 통계적 방법(예를 들어, 평균, 분산 등의 산출 방법) 등을 적용한 결과 획득될 수도 있다. vRAN 패키지(240)는 획득한 트래픽 처리 정보를 스케일링 패키지(250)에 전달할 수 있다.

스케일링 패키지(250)는 vRAN 패키지(240)에 포함된 SC(예를 들어, 242)의 수 및 SC(예를 들어, 242)에 할당된 리소스를 제어하는 명령어 집합이다. 스케일링 패키지(250)는 vRAN IF(interface, 252) 및 스케일링 SC(254)를 포함할 수 있다. vRAN IF(252)는 vRAN 패키지(240)로부터 트래픽 처리 정보를 수신할 수 있다. 다른 예에 따라, vRAN IF(252)는 트래픽 변화를 발생시킬 것으로 예측되는 이벤트에 관한 정보를 외부 장치로부터 획득할 수 있다. 예를 들어, vRAN IF(252)는 코어 네트워크 장치를 통해서 이벤트에 관한 정보를 획득할 수 있다. 이벤트는 복수의 기지국에 대해 트래픽 변화를 발생시키는 원인이다.

스케일링 SC(254)는 트래픽 처리 정보를 기초로 복수의 기지국(10, 20, 30)에서 발생될 트래픽에 관한 정보를 획득할 수 있다. 복수의 기지국(10, 20, 30)에서 발생될 트래픽에 관한 정보는 복수의 기지국(10, 20, 30)에서 발생될 것으로 예상되는 트래픽의 양 및 특성을 직접적으로 또는 간접적으로 나타내는 정보이다. 복수의 기지국(10, 20, 30)에서 발생될 트래픽에 관한 정보는 예를 들어, 셀 당 예상되는 트래픽 처리 속도(예를 들어, bps), 기지국에 연결될 것으로 예상되는 단말 수, 할당될 것으로 예상되는 대역폭과 서로 다른 무선 통신 기술 간의 주파수 공유 비율 등을 포함할 수 있다. 다른 예에 따라, 복수의 기지국(10, 20, 30)에서 발생될 트래픽에 관한 정보에는 트래픽이 발생될 것으로 예상되는 서비스의 종류, 주파수 대역 및 무선 통신 시스템(예를 들어, NR 또는 LTE)의 종류 등이 포함될 수 있다.

스케일링 SC(254)가 트래픽 처리 정보를 기초로, 스케일링 SC(254)가 트래픽 처리 정보를 기초로 복수의 기지국(10, 20, 30)에서 발생될 트래픽을 예측하는 방법에 대해서는, 도 8을 참조하여 보다 구체적으로 후술하도록 한다. 또한, 스케일링 SC(254)는 복수의 기지국(10, 20, 30)에서 발생될 트래픽에 관한 정보에 기초하여 SC의 수 및 SC의 리소스 중 적어도 하나를 조절할 지 여부를 결정할 수 있다. 본 개시에서는 SC에 할당되는 리소스의 양을 증가시키는 동작은 스케일 업(scale up)으로 설명하고, SC에 할당되는 리소스의 양을 감소시키는 동작을 스케일 다운(scale down)으로 설명하도록 한다. 또한, SC의 수를 증가시키는 동작은 스케일 아웃(scale out)으로 설명하고, SC의 수를 감소시키는 동작은 스케일 인(scale in)으로 설명하도록 한다. 전술한, 스케일 업, 스케일 다운, 스케일 아웃 및 스케일 인은 스케일링으로 포괄하여 설명될 수 있다.

스케일링 SC(250)는 SC의 수 및 SC에 할당되는 리소스 중 적어도 하나를 조절하는 것으로 결정한 경우, 결정에 따른 스케일링 명령을 가상화 마스터(260)에 전달할 수 있다. 가상화 마스터(260)는 vRAN 패키지를 제어하는 시스템이다. 가상화 마스터(260)는 서버(200) 내에 위치할 수도 있고, 다른 예에 따라, 서버(200) 외의 다른 장치에 위치할 수도 있다. 가상화 마스터(360)는 스케일링 명령을 가상화 소프트웨어(230)에 전달하고, 스케일링 명령에 의해 변경되는 vRAN 패키지 정보를 갱신하여 저장할 수 있다. 또한, 가상화 마스터(260)는 O&M(operation and maintenance, 270)에 갱신된 vRAN 패키지 정보를 전달할 수 있다. O&M(operation and maintenance, 270)은 단말의 사용자 평면(user plane)에서의 트래픽 혼잡도를 제어하는 장치이다. 본 실시예에서는 O&M(270)이 서버(200)의 외부에 존재하는 것으로 도시하였으나, 이는 일 예일 뿐, 다른 예에 따라 O&M(270)은 서버(200) 내부에 위치할 수도 있다.

O&M(270)은 조절된 vRAN 패키지를 고려하여, 복수의 기지국(10, 20, 30)에서 발생되는 트래픽을, 각 vRAN 패키지에 할당할 것을 EIU(50)에 명령할 수 있다. 이에 따라, 복수의 기지국(10, 20, 30) 중 적어도 하나로부터 수신되는 트래픽이 조절된 vRAN 패키지에 새롭게 할당될 수 있다.

전술한 가상화 방법은 본 개시에서 vRAN을 구현하기 위한 일 예시일 뿐, 다른 가상화 방법이 이용될 수도 있다. 예를 들어, 하이퍼바이저 기반의 가상화 방법이 vRAN 구현에 이용될 수도 있으며, 이에 대해서는 도 3을 참조하여 설명하도록 한다.

도 3은 다른 실시예에 따른 RAN의 가상화 방법을 설명하기 위한 도면이다.

도 3을 참조하면, 서버(300)는 vRAN 기능을 수행하기 위한 소프트웨어를 구동(drive)시키기 위한 하드웨어(310)를 포함할 수 있다. 하드웨어(310)는 CPU(central processing unit, 311), RAM(random access memory, 313), 스토리지(315), GPU(graphics processing unit, 317) 및 NIC(network interface controller, 319)를 포함할 수 있으나, 이는 일 예일 뿐, 하드웨어(310)의 구성 요소가 전술한 예에 한정되는 것은 아니다. 또한, 스토리지(315)는 HDD(hard disk drive), SDD(solid state drive) 등을 포함할 수 있다. 이하에서는, 도 2의 구성 요소와 대응되는 내용에 대해서는 설명을 생략하도록 한다.

하이퍼바이저 기반의 가상화 방법에서는 호스트 OS(320) 및 적어도 하나의 게스트 OS(341)가 구동될 수 있다. 호스트 OS(320)는 하드웨어(310) 및 서버(300)에서 실행되는 소프트웨어(예를 들어, 하이퍼바이저(330))를 관리하는 운영체제이다. 게스트 OS(341)는 VM(340) 내에 위치하는 운영체제이다. 하이퍼바이저(330)는 서버(200)의 OS(예를 들어, 호스트 OS(320))와 하드웨어(310)를 분리하는 소프트웨어이다. 다만, 다른 예에 따라, 하이퍼바이저(330)는 물리적 장치로 구현될 수도 있다. 또한, 하이퍼바이저(330)는 하드웨어(310)에서 VM(virtual machine)들을 구동시킬 수 있다. 예를 들어, 하이퍼바이저(330)는 vRAN VM(340)이 게스트(guest) OS(341)를 실행하고 관리할 수 있도록 도울 수 있다. 즉, 하이퍼바이저 기반의 가상화 방법에서는 전술한 컨테이너 기반의 가상화 방법과는 달리, 복수의 OS가 실행될 수 있다. 또한, 하이퍼바이저(330)는 하드웨어(310)의 리소스(예를 들어, 램과 CPU 등)를 VM들에게 분배할 수 있다.

일 실시예에 따른 무선 접속 네트워크 기능을 수행하는 방법에서는 전술한 무선 접속 네트워크 기능들 각각을 수행하는 VM들을 생성하여, vRAN을 구현할 수 있다.

한편, 일 실시예에 따른 vRAN VM(340)은 게스트 OS(341), PHY SC(343), MAC SC(345) 및 RLC SC(347)를 포함할 수 있으며, vRAN VM(340)의 동작은 도 2를 참조하여 전술한 vRAN 패키지의 동작과 대응될 수 있다. SC는 하이퍼바이저 기반의 가상화 방법에서 VM 프로세스와 동일한 의미로 사용될 수 있다. 또한, 일 실시예에 따른 스케일링 VM(350)은 게스트 OS(351), vRAN IF(352) 및 스케일링 SC(355)를 포함할 수 있다. 스케일링 VM(350)의 게스트 OS(351)는 vRAN VM(340)의 게스트 OS(341)와 동일한 종류일 수 있으나, 이는 일 예일 뿐, 다른 종류의 OS가 사용될 수도 있다. 스케일링 VM(350)의 동작은 도 2를 참조하여 전술한 스케일링 패키지의 동작과 대응될 수 있다. 다만, 스케일링 VM(350)은 vRAN VM(340)의 수 및 vRAN VM(340)에 할당되는 리소스 중 적어도 하나를 조절하는 것으로 결정한 경우, 이에 대한 명령을 하이퍼바이저(330)에 전달할 수 있다. 또한, 스케일링 VM(350)은 O&M(operation and maintenance, 360)에 갱신된 vRAN 패키지 정보를 전달할 수 있다.

도 4a는 일 실시예에 따른 vRAN에서 트래픽 처리를 위한 리소스 할당을 설명하기 위한 도면이다.

도 4a를 참조하면, 서버(400)는 vRAN 기능을 수행하기 위한 소프트웨어를 구동(drive)시킬 수 있는 복수의 하드웨어(412, 414)를 포함할 수 있다. 복수의 하드웨어(412, 414) 각각은 CPU, RAM, 스토리지, GPU 및 NIC를 포함할 수 있으나, 이는 일 예일 뿐, 하드웨어의 구성 요소가 전술한 예에 한정되는 것은 아니다.

OS(220)는 하드웨어(예를 들어, 412) 및 서버(400)에서 실행되는 소프트웨어(예를 들어, 가상화 소프트웨어(430))를 관리할 수 있다.

가상화 소프트웨어(430)는 트래픽 처리를 위해 복수의 하드웨어(412, 414)를 통합하여 관리할 수 있다. 한편, 가상화 소프트웨어(420)는 vRAN 패키지(440)가 저장된 하드웨어(예를 들어, 412)에 저장될 수도 있고, vRAN 패키지(440)가 저장되지 않은 하드웨어(예를 들어, 414)에 저장될 수도 있다.

이하에서는, 복수의 기지국(10, 20, 30)의 트래픽을 처리하기 위해 vRAN 패키지(440)에 복수의 하드웨어(412, 414)의 리소스가 할당되는 방법에 대해 구체적으로 설명하도록 한다. 본 실시예에 복수의 하드웨어(412, 414) 각각에 포함된 CPU는 1개당 20개의 코어를 가지며, RAM은 1개당 최대 512GB 용량을 가지고, 스토리지는 1TB의 용량을 가질 수 있다.

일 실시예에 따른 vRAN 패키지(440)에는 초기 설정에 따라 전체 코어 중 10개의 코어, 50 GB의 RAM, 500GB의 스토리지가 할당될 수 있다. 이 때, 예를 들어, 10개의 코어 중 4개는 RLC SC(445), 3개는 MAC SC(443), 3개는 PHY SC(441)에 할당될 수 있다. 50GB의 RAM 중 20GB는 RLC SC(445), 15GB는 MAC SC(443), 15GB는 PHY SC(441)에 할당될 수 있고, 500GB의 스토리지 중 200GB는 RLC SC(445), 150GB는 MAC SC(443) 및 150GB는 PHY SC(441)에 할당될 수 있다.

vRAN 패키지(440)는 할당된 리소스를 기초로 복수의 기지국(10, 20, 30)에서 발생된 트래픽을 처리할 수 있다. 또한, vRAN 패키지(440)는 트래픽 처리 정보를 vRAN IF(452)에 전달할 수 있다.

vRAN IF(452)는 트래픽 처리 정보를 스케일링 SC(454)에 전달할 수 있다. 스케일링 SC(454)는 트래픽 처리 정보를 기초로 복수의 기지국(10, 20, 30)에서 발생될 트래픽에 관한 정보를 획득할 수 있다. 일 실시예에 따른, 스케일링 SC(454)는 예측하고자 하는 시점의 상황과 유사한 상황에서 이전에 발생된 트래픽 정보 및 발생된 트래픽을 처리하기 위해 사용된 리소스 정보를 기초로 예측하고자 하는 시점에 발생될 트래픽 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 스케일링 SC(454)는 예측하고자 하는 시점이 출근 시간인 경우, 출근 시간에 복수의 기지국(10, 20, 30)에서 이전에 발생되었던 트래픽이 200GBps이고, 이를 처리하기 위해 필요한 리소스는 CPU 코어 20개, RAM 200GB임을 확인할 수 있다.

스케일링 SC(454)는 현재 vRAN 패키지(440)에 할당된 리소스인 CPU 코어 10개 및 RAM 용량 200GB가 트래픽 처리에 필요한 리소스 보다 부족함에 따라, vRAN 패키지(440)에 할당되는 리소스를 증가시키거나, vRAN 패키지를 추가적으로 생성해야 할 것으로 판단할 수 있다. 예를 들어, 스케일링 SC(454)는 추가로 필요한 리소스의 크기가 기 설정된 임계값 미만인 경우, vRAN 패키지(440)에 할당되는 리소스를 증가시키는 스케일 업을 수행해야 한다고 판단할 수 있다. 이러한 경우, 스케일링 SC(454)는 가상화 마스터(460)에 vRAN 패키지(440)의 스케일 업을 요청할 수 있다. 가상화 마스터(460)는 스케일링 SC(454)로부터 스케일 업 요청이 수신됨에 따라, 가상화 소프트웨어(430)에 스케일 업 명령을 전달할 수 있다. 가상화 소프트웨어(430)는 스케일 업 명령에 따라, vRAN 패키지(440)에 할당되는 리소스를 증가시킬 수 있다.

다른 예에 따라, 스케일링 SC(454)는 추가로 필요한 리소스의 크기가 기 설정된 값 이상인 경우, vRAN 패키지(440)를 추가로 생성하는 스케일 아웃을 수행해야 한다고 판단할 수 있다. 이러한 경우, 스케일링 SC(454)는 가상화 마스터(460)에 vRAN 패키지(440)의 스케일 아웃을 요청할 수 있다. 가상화 마스터(460)는 스케일링 SC(454)로부터 스케일 아웃 요청이 수신됨에 따라, 가상화 소프트웨어(430)에 스케일 아웃 명령을 전달할 수 있다.

가상화 소프트웨어(430)는 스케일 아웃 명령에 따라, vRAN 패키지(440)를 추가로 생성하고, 추가로 생성된 vRAN 패키지에 리소스를 할당할 수 있다. 일 실시예에 따른 가상화 소프트웨어(430)는 vRAN 패키지 별로 전용 리소스를 설정하는 리소스 피닝(pinning)을 수행할 수 있다. 본 개시에 따른 리소스 피닝은 특정 프로세스를 수행하는 각 시스템에 전용 리소스를 할당하는 리소스 할당 방법이다. 리소스 피닝에는 CPU 피닝 등이 포함될 수 있다.

CPU 피닝이 적용되는 경우, 복수의 하드웨어(412, 414)는 일 예로, 각각의 CPU에 독립적인 메모리가 할당되는 NUMA(Non-Uniform Memory Access) 구조를 가질 수 있다. 예를 들어, CPU 피닝이 적용되는 경우, vRAN 패키지(440)에는 1번 코어 내지 10번 CPU 코어가 할당되고, 1번 코어 내지 10번 코어와 묶여 있는 메모리가 할당될 수 있다. 이 때, CPU 코어 및 이와 묶여 있는 메모리는 NUMA 노드로 설명될 수 있다. 가상화 소프트웨어(430)는 vRAN 패키지(440)에 1번 코어 내지 10번 코어가 할당된 상태에서, 추가로 vRAN 패키지가 생성된 경우, 1번 코어 내지 10번 코어를 제외한 다른 코어를 추가로 생성된 vRAN 패키지에 할당할 수 있다. vRAN 패키지(440)는 NUMA 노드로 묶여 있는 CPU 코어와 메모리를 이용하여 트래픽을 처리함으로써 트래픽 처리 속도를 향상시킬 수 있다. 또한, 가상화 소프트웨어(430)는 추가로 생성된 vRAN 패키지에 대해서도 하나의 NUMA 노드로 묶여 있는 CPU 코어와 메모리를 할당함으로써, 트래픽 처리 속도를 향상시킬 수 있다. CPU 코어가 다른 NUMA 노드에 묶여 있는 메모리에 접근하여 트래픽을 처리하는 경우, 트래픽 처리 속도가 감소될 수 있다. 다만, 이는 일 예일 뿐, 가상화 소프트웨어(430)가 vRAN 패키지(440)에 리소스를 할당하는 방법이 전술한 예에 한정되는 것은 아니다. 다른 예에 따라, 가상화 소프트웨어(430)는 추가로 vRAN 패키지가 생성된 경우, 기존 vRAN 패키지(440)에 할당되었던 리소스의 적어도 일부를 추가로 생성된 vRAN 패키지에 할당하고, 다른 리소스를 기존 vRAN 패키지(440)에 할당할 수도 있다.

또한, 가상화 마스터(460)는 O&M(470)에 추가로 vRAN 패키지가 생성됨을 알릴 수 있다. O&M(470)은 추가로 생성된 vRAN 패키지를 고려하여 복수의 기지국(10, 20, 30)에서 발생되는 트래픽을 할당할 것을 EIU(50)에 명령할 수 있다. 이에 따라, 복수의 기지국(10, 20, 30) 중 적어도 하나로부터 수신되는 트래픽이 추가로 생성된 vRAN 패키지에 할당될 수 있다.

도 4b는 일 실시예에 따른 vRAN에서 트래픽 처리를 위한 리소스 할당 시 CPU 피닝을 수행하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.

도 4b를 참조하면, 도 4a에서 전술한 서버(400)의 하드웨어들(412, 414) 중 일 실시예에 따른 제 1 하드웨어(412)의 CPU 및 RAM의 세부 구조(412-1)가 도시되어 있다. 제 1 하드웨어(412)에는 CPU 및 RAM 이외에도 스토리지, GPU 및 NIC가 포함될 수 있으나, 설명의 편의상 CPU 및 RAM 이외의 구성 요소들은 생략되었다. 아울러, 도 4b에 도시된 구성 요소들 중 도 4a의 구성 요소와 동작이 동일한 것은 설명을 생략하도록 한다.

일 실시예에 따른 가상화 소프트웨어(430)는 특정 무선 접속 네트워크 기능의 수행에 전용 리소스를 할당하는 리소스 피닝을 수행할 수 있다. 예를 들어, 가상화 소프트웨어(430)는 CPU에 포함된 코어들 중 적어도 일부 및 해당 코어들에 연결된 RAM을 특정 무선 접속 네트워크 기능만을 수행하도록 할당하는 CPU 피닝을 수행할 수 있다.

CPU 피닝이 적용되는 경우, CPU는, CPU에 포함된 코어들에 독립적인 메모리가 할당되는 NUMA(Non-Uniform Memory Access) 구조를 가질 수 있다. 예를 들어, CPU 피닝이 적용되는 경우, vRAN 패키지(440)에 포함된 PHY SC(441)에는 제 1 코어(482) 및 제 2 코어(484)와 해당 코어들(482, 484)과 묶여 있는 RAM 영역(예를 들어, RAM 1, RMA 2)이 할당될 수 있다. 또한, vRAN 패키지(440)에 포함된 MAC SC(443)에는 제 3 코어(486) 및 제 3 코어(486)와 묶여 있는 RAM이 할당될 수 있다. 또한, vRAN 패키지(440)에 포함된 PHY SC(445)에는 제 4 코어(488) 및 제 4 코어(488)와 묶여 있는 RAM 이 할당될 수 있다.

PHY SC(441), MAC SC(443) 및 RLC SC(445) 각각은 NUMA 노드로 묶여 있는 전용 CPU 코어와 메모리를 이용하여 트래픽을 처리함으로써 트래픽 처리 속도를 향상시킬 수 있다. 또한, 가상화 소프트웨어(430)는 추가로 생성된 vRAN 패키지에 대해서도 하나의 NUMA 노드로 묶여 있는 CPU 코어와 메모리를 할당함으로써, 트래픽 처리 속도를 향상시킬 수 있다.

도 5는 일 실시예에 따른 서버에서 수행될 수 있는 무선 접속 네트워크 기능을 설명하기 위한 도면이다.

도 5를 참조하면, 기존의 일체형 기지국에서 수행되었던 무선 접속 네트워크 기능들 중 적어도 일부를 수행하는 SC가 서버(520)에서 실행될 수 있다. 여기에서, 무선 접속 네트워크 기능들은 PHY 레이어 기능, MAC 레이어 기능, RLC 레이어 기능, PDCP 레이어 기능들을 포함할 수 있으며, 특히, PHY 레이어 기능의 경우 보다 세분화되어 Low PHY 레이어 기능 및 High PHY 레이어 기능으로 나뉠 수 있다. 다만, 이는 일 예일 뿐, 다른 레이어 기능들 역시 보다 세분화되어 나뉠 수 있다.

무선 접속 네트워크 기능들의 분리 지점은 서버(520)에서 수용 가능한 트래픽량, 기지국(510)과 서버(520)를 연결하는 프론트 홀의 성능 및 서버(520)와 코어 네트워크 장치(530)를 연결하는 백홀의 성능 등에 따라 결정될 수 있으며, 이하에서는 서버(520)에서 실행될 수 있는 무선 접속 네트워크 기능들의 다양한 실시예에 대해 설명하도록 한다.

일 실시예에 따른 vRAN에서, 셀 사이트의 기지국(예를 들어, 511)과 서버(520)를 연결하는 프론트홀의 트래픽 수용량에 비해, 셀 사이트의 기지국(예를 들어, 511)에서 발생하는 트래픽량이 큰 경우, 프론트홀 상에서의 혼잡(congestion)으로 인하여, 트래픽이 서버(520)로 전달되는 과정에서 딜레이(delay) 또는 손실(loss)이 발생할 수 있다. 이러한 경우, 프론트홀의 로드를 경감시키기 위해, 도 2를 참조하여 전술한 실시예와 달리, PHY 레이어의 기능을 분할하여, LOW PHY 레이어 기능을 셀 사이트의 제 1 기지국(511)에서 실행시킬 수 있다. 이에 따라, 서버(520)에는 High PHY 레이어 기능을 수행하는 High PHY SC, MAC 레이어 기능을 수행하는 MAC SC, RLC SC 레이어 기능을 수행하는 RLC SC 및 PDCP SC 레이어 기능을 수행하는 PDCP SC가 포함된 vRAN 패키지 1(522)이 실행될 수 있다.

다른 실시예에 따라, vRAN에서, 프론트홀의 트래픽 수용량이 실제 기지국(510)에서 발생하는 트래픽량보다 크고, 서버(520)의 트래픽 처리 능력이 일정 수준 이상인 경우, 서버(520)에는 PHY 레이어 기능을 수행하는 PHY SC, MAC 레이어 기능을 수행하는 MAC SC, RLC 레이어 기능을 수행하는 RLC SC 및 PDCP 레이어 기능을 수행하는 PDCP SC가 포함된 vRAN 패키지 2(524)가 실행될 수 있다. 이러한 경우, 셀 사이트의 제 2 기지국(513)에는 RF 장치가 포함될 수 있다.

또 다른 실시예에 따라, vRAN에서 프론트홀의 트래픽 수용량이 매우 낮은 경우, 서버(520)에는 RLC 레이어 기능을 수행하는 RLC SC 및 PDCP 레이어 기능을 수행하는 PDCP SC가 포함된 vRAN 패키지 3(526)이 실행될 수 있다. 이러한 경우, 셀 사이트의 제 3 기지국(515)에는 RF 장치, PHY 레이어 기능을 수행하는 장치 및 MAC 레이어 기능을 수행하는 장치가 포함될 수 있으며, 본 실시예의 경우, 셀 사이트의 제 3 기지국(515)에서 수행되는 무선 접속 네트워크 기능이 상대적으로 많아, 프론트 홀의 부하를 줄일 수 있다.

한편, 도 5를 참조하여 전술한 다양한 vRAN 패키지 구조에 대해서, 도 2 내지 도 4를 참조하여 전술한 일 실시예에 따른 스케일링 동작이 적용될 수 있다. 또한, 스케일링 동작을 수행하기 위해 필요한 도 2 내지 도 4의 다른 하드웨어 구성 요소 또는 소프트웨어 구성 요소들 중 적어도 하나가 본 실시예에 따른 다양한 vRAN 패키지 구조에 동일한 방식으로 적용될 수 있다.

도 6은 일 실시예에 따른 서버가 특정 서비스의 트래픽이 증가할 것으로 트래픽 정보가 획득됨에 따라 SC의 수를 조절하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.

도 6을 참조하면, 일 실시예에 따른 서버는 서버에 포함된 하드웨어를 통해 vRAN 기능을 수행하기 위한 소프트웨어를 구동시킬 수 있다. 구체적으로, 하드웨어에서는 OS가 구동될 수 있고, OS는 하드웨어 및 서버에서 실행되는 가상화 소프트웨어를 관리할 수 있다. 한편, 하드웨어, OS 및 가상화 소프트웨어에 대한 설명은 도 2를 참조하여 전술한 바와 동일하므로, 이에 대한 설명은 생략하도록 한다.

이하에서는, 서버에서 트래픽이 증가할 것으로 예측됨에 따라, vRAN 패키지를 증가시키는 방법을 설명하기 위해, 도 2를 참조하여 전술한 각 소프트웨어의 동작을 구체적으로 기술하도록 한다. 아울러, 각 소프트웨어에서의 동작은 서버 내의 CPU가 RAM, 스토리지 등에 저장된 명령어를 실행함으로써 행될 수 있다.

vRAN 패키지(610)는 복수의 기지국(10, 20)에서 발생된 트래픽을 전달받을 수 있다. vRAN 패키지(610)에 포함된 PHY SC(612), MAC SC(614) 및 RLC SC(616) 각각은 전달된 트래픽에 PHY 레이어 기능, MAC 레이어 기능 및 RLC 레이어 기능을 수행할 수 있다.

한편, 일 실시예에 따른 스케일링 패키지(620)는 vRAN IF(622) 및 스케일링 SC(624)를 포함할 수 있다. vRAN IF(622)는 vRAN 패키지(610)에 전달되는 복수의 기지국(10, 20)의 트래픽 정보를 수신할 수 있다. 또한, vRAN IF(622)는 전달된 트래픽 처리를 위해 vRAN 패키지(610)에 할당된 리소스 정보를 수신할 수 있다.

스케일링 SC(624)는 vRAN IF(622)를 통해 수신된 트래픽 정보를 기초로, 복수의 기지국(10, 20)에서 발생될 트래픽에 관한 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 스케일링 SC(624)는 트래픽 처리 정보를 기초로 복수의 기지국(10, 20)에서 발생된 서비스 타입 별 트래픽 패턴을 식별한 결과, t1-t2 구간에서 복수의 기지국(10, 20)에 접속하는 단말이 증가함에 따라 발생될 트래픽의 양이 제 1 임계값 이상으로 증가할 것임을 예측할 수 있다.

또한, 스케일링 SC(624)는 트래픽 처리 정보로부터 이전에 발생된 트래픽을 처리하는데 이용된 리소스 정보를 식별할 수 있다. 예를 들어, 스케일링 SC(624)는 이전에 발생된 트래픽 AGbps를 처리하는데 5개의 CPU 코어 및 50 GB의 RAM 메모리가 이용됨을 식별할 수 있다. 이를 기초로, 스케일링 SC(624)는 t1-t2 구간에 트래픽의 양이 제 1 임계값 이상 증가하는 경우, 이를 처리하는데 추가적으로 필요한 리소스 양을 식별할 수 있다. 예를 들어, 스케일링 SC(624)는 t1-t2에서 트래픽의 양이 제 1 임계값 이상 증가함에 따라, 이를 위해 10개의 CPU 코어 및 100 GB의 RAM 메모리가 필요함을 식별할 수 있다.

트래픽이 증가하는 경우, 기존에 설정된 vRAN 패키지(610)의 CPU 사용량, 메모리 사용량의 증가로 인하여 트래픽을 처리하는데 소요되는 시간이 증가할 수 있으며, 이는 vRAN 패키지(610)의 쓰루풋(throughput) 감소를 야기할 수 있다. 일 실시예에 따른 스케일링 SC(624)는 쓰루풋이 감소하는 것을 방지하기 위해, 트래픽이 증가할 것으로 예측되는 t1-t2 구간에 대비하여 vRAN 패키지의 수를 증가시키기 위한 스케일 아웃 명령을 가상화 마스터(630)에 전달할 수 있다. 가상화 마스터(630)는 스케일 아웃 명령을 가상화 소프트웨어(640)에 전달하고, 스케일 아웃 명령에 의해 변경되는 vRAN 패키지 정보를 갱신하여 저장할 수 있다. 가상화 소프트웨어(640)는 스케일 아웃 명령에 따라, 새로운 vRAN 패키지(650)를 생성하고, 새로운 vRAN 패키지(650)에 리소스를 할당할 수 있다.

가상화 마스터(630)는 O&M(operation and maintenance)에 새로운 vRAN 패키지(650)에 관한 정보를 전달할 수 있다. O&M은 새로운 vRAN 패키지(650)를 고려하여, 복수의 기지국(10, 20)의 트래픽을 처리할 vRAN 패키지를 결정할 수 있다. 예를 들어, 제 1 기지국(10)의 트래픽은 기존의 vRAN 패키지(610)에서 처리되고, 제 2 기지국(20)의 트래픽은 새로운 vRAN 패키지(650)에서 처리되도록 결정될 수 있다. O&M은 결정에 따라, 복수의 기지국(10, 20)에서 발생되는 트래픽을, 각 vRAN 패키지에 할당할 것을 EIU에 명령할 수 있다. 이에 따라, 기존의 vRAN 패키지(610) 및 새로운 vRAN 패키지(650)에서 트래픽을 나누어 처리함으로써 쓰루풋이 감소하는 것을 방지할 수 있다.

도 7은 일 실시예에 따른 서버가 특정 서비스의 트래픽이 감소할 것으로 트래픽 정보가 획득됨에 따라 SC의 수를 조절하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.

도 7을 참조하면, 일 실시예에 따른 서버는 서버에 포함된 하드웨어를 통해 vRAN 기능을 수행하기 위한 소프트웨어를 구동시킬 수 있다. 구체적으로, 하드웨어에서는 OS가 구동될 수 있고, OS는 하드웨어 및 서버에서 실행되는 가상화 소프트웨어를 관리할 수 있다. 한편, 하드웨어, OS 및 가상화 소프트웨어에 대한 설명은 도 2를 참조하여 전술한 바와 동일하므로, 이에 대한 설명은 생략하도록 한다.

이하에서는, 서버에서 트래픽이 감소할 것으로 예측됨에 따라, vRAN 패키지를 감소시키는 방법을 설명하기 위해, 도 2를 참조하여 전술한 각 소프트웨어의 동작을 구체적으로 기술하도록 한다. 아울러, 각 소프트웨어에서의 동작은 서버 내의 CPU가 RAM, 스토리지 등에 저장된 명령어를 실행함으로써 행될 수 있다.

복수의 vRAN 패키지(710, 740)는 복수의 기지국(10, 20)에서 발생된 트래픽을 전달받을 수 있다. 예를 들어, 제 1 vRAN 패키지(710)는 제 1 기지국(10)에서 발생된 트래픽을 전달받고, 제 2 vRAN 패키지(740)는 제 2 기지국(20)에서 발생된 트래픽을 전달받을 수 있다. 복수의 vRAN 패키지(710, 740)에 포함된 PHY SC(712, 742), MAC SC(714, 744) 및 RLC SC(716, 746) 각각은 전달된 트래픽에 PHY 레이어 기능, MAC 레이어 기능 및 RLC 레이어 기능을 수행할 수 있다.

한편, 일 실시예에 따른 스케일링 패키지(720)는 vRAN IF(722) 및 스케일링 SC(724)를 포함할 수 있다. vRAN IF(722)는 복수의 vRAN 패키지(710, 740)에 전달되는 복수의 기지국(10, 20)의 트래픽 정보를 수신할 수 있다. 또한, vRAN IF(722)는 전달된 트래픽 처리를 위해 복수의 vRAN 패키지(710, 740)에 할당된 리소스 정보를 수신할 수 있다.

스케일링 SC(724)는 vRAN IF(722)를 통해 수신된 트래픽 정보를 기초로, 복수의 기지국(10, 20)에서 발생될 트래픽에 관한 정보를 획득할 수 있다.

예를 들어, 스케일링 SC(724)는 트래픽 처리 정보를 기초로 복수의 기지국(10, 20)에서 발생될 트래픽을 식별한 결과, t3-t4 구간에 복수의 기지국(10, 20)에 접속하는 단말이 감소됨에 따라 발생될 트래픽의 양이 제 2 임계값 이상 감소할 것으로 예측할 수 있다.

트래픽이 감소하는 경우, 기존에 설정된 제 1 vRAN 패키지(710) 및 제 2 vRAN 패키지(740)의 성능 저하 없이 트래픽 처리가 가능할 수 있으나, 하나의 vRAN 패키지로도 처리 가능한 트래픽을 복수의 vRAN 패키지(710, 740)에서 처리함으로써 vRAN 패키지에 할당되는 CPU, 메모리, GPU 등의 리소스가 낭비될 수 있다. 이에 따라, 스케일링 SC(724)는 t3-t4 구간에서 하나의 vRAN 패키지로도 성능 저하 없이 트래픽 처리가 가능하다고 판단되는 경우, t3 시점 또는 t3 시점으로부터 일정 시간 내에 제 1 vRAN 패키지(710) 및 제 2 vRAN 패키지(740) 중 어느 하나가 제거될 수 있도록 스케일 인 명령을 가상화 마스터(730)에 전달할 수 있다. 가상화 마스터(730)는 스케일 인 명령을 가상화 소프트웨어(750)에 전달하고, 스케일 인 명령에 의해 변경되는 vRAN 패키지 정보를 갱신하여 저장할 수 있다. 가상화 소프트웨어(750)는 스케일 인 명령에 따라, 복수의 vRAN 패키지(710, 740) 중 제 2 vRAN 패키지(740)를 제거할 수 있다.

가상화 마스터(730)는 O&M(operation and maintenance)에 제거된 제 2 vRAN 패키지(740)에 관한 정보를 전달할 수 있다. O&M은 제거된 제 2 vRNA 패키지(740)를 고려하여, 복수의 기지국(10, 20)의 트래픽을 처리할 vRAN 패키지를 결정할 수 있다. 예를 들어, 복수의 기지국(10, 20)의 트래픽은 제 1 vRAN 패키지(710)에서 처리되도록 결정될 수 있다. O&M은 결정에 따라, 복수의 기지국(10, 20)에서 발생되는 트래픽을, 각 vRAN 패키지에 할당할 것을 EIU에 명령할 수 있다. 이에 따라, 일 실시예에 따른 스케일링 패키지(720)는 트래픽이 감소되는 구간에, vRAN 패키지의 수를 줄임으로써, 불필요하게 서버의 리소스가 낭비되는 것을 방지할 수 있다.

도 8은 일 실시예에 따른 서버가 서비스 타입 별로 복수의 기지국에서 발생될 트래픽에 관한 정보를 기초로 SC를 조절하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.

단계 S810에서, 서버는 서버와 연결된 복수의 기지국에 관한 트래픽 처리 정보를 획득할 수 있다. 일 실시예에 따른 트래픽은 복수의 기지국 각각에 접속된 단말과 복수의 기지국 간의 통신망을 통과하는 데이터 흐름을 포함할 수 있다. 예를 들어, 트래픽은 단위 시간당 기지국을 통해 송수신된 데이터의 양 또는 데이터 전송률 등으로 나타낼 수 있다. 또한, 트래픽 처리 정보는 도 2를 참조하여 전술한 바와 같이, 무선 접속 네트워크 기능에 따라 트래픽을 처리하는 과정에 관한 정보이다. 트래픽 처리 정보는 트래픽이 발생되는 복수의 기지국에 관한 트래픽 정보 및 복수의 기지국에서 발생된 트래픽의 처리에 이용된 리소스 정보를 포함할 수 있다. 트래픽 정보는, 트래픽을 발생시킨 서비스 타입 정보 및 트래픽을 발생시킨 서비스 타입별 트래픽 정보 를 포함할 수 있다.

일 실시예에 따른 서버는 트래픽 처리 정보로부터 적어도 하나의 시간 구간 별로 발생된 트래픽의 양에 관한 정보를 식별할 수 있다. 예를 들어, 서버는 1주일 전에 발생된 트래픽 또는 10분 전에 발생된 트래픽 등을 식별할 수 있다. 또한, 서버는 트래픽 처리 정보에 트래픽을 발생시킨 서비스 타입에 관한 정보가 포함된 경우, 이를 기초로 적어도 하나의 시간 구간 별로 트래픽을 발생시킨 서비스 타입을 식별할 수 있다. 한편, 다른 예에 따라, 서버는 트래픽이 발생된 시간-주파수 자원 영역에 관한 정보를 기초로 트래픽을 발생시킨 서비스 타입을 식별할 수도 있다. 예를 들어, 서버는 1주일 전에 제 1 타입의 서비스에 의해 트래픽이 발생되었음을 식별할 수 있다. 한편, 제 1 타입의 서비스는 V2X, 원격 수술 서비스, 스트리밍 기반 모바일 게임 서비스, AR (augmented reality) 텔레프레즌스(telepresence) 서비스, 인터랙티브 스트리밍(interactive streaming) 서비스, 프라이빗 NR 서비스 및 퍼블릭 NR 서비스중 어느 하나일 수 있으나, 이는 일 예일 뿐, 서비스 타입이 전술한 예에 한정되는 것은 아니다. 각각의 이러한 서비스는 eMBB, mMTC, URLLC 중 적어도 하나 이상의 속성을 기반으로 하는 통신 방식으로 데이터를 송수신 한다. 한편, 전술한 서비스들은 제공하는 기능에 따라, eMBB, mMTC, URLLC 중 적어도 하나의 속성이 적용될 수 있다. 예를 들어, V2X 서비스의 경우, 주변 차량에 대한 영상 정보를 수신하는 기능을 제공하는 경우에는 대용량의 데이터를 여러 개의 차량으로 고속 전송이 필요하기 때문에 eMBB 속성이 적용될 수 있으며, 사고 정보를 알리는 기능을 제공하는 경우에는 1ms 정도의 짧은 시간 단위로 끊어서 빠르게 데이터를 전송해야 하기 때문에 URLLC 속성이 적용될 수 있다.

다른 예에 따라, 서버는 트래픽 처리 정보로부터 무선 통신 시스템 별로 복수의 기지국에서 발생된 트래픽 양을 식별할 수 있고, 또 다른 예에 따라 시간-주파수 자원 영역 별로 복수의 기지국에서 발생된 트래픽 양을 식별할 수도 있다.

다만, 이는 일 예일 뿐, 다른 예에 따라, 서버는 트래픽 처리 정보로부터 트래픽 처리에 이용된 리소스를 식별할 수도 있다. 예를 들어, 서버는 특정 서비스에서 발생된 트래픽을 처리하는데 이용된 RAM 용량, CPU 코어 개수 등을 식별할 수 있다.

일 실시예에 따른 서버는 트래픽 처리 정보를 수신하기 위해, 복수의 기지국에 트래픽 처리 정보를 요청할 수 있다. 다른 실시예에 따라, 서버는 트래픽 처리 정보에 대한 요청 없이 주기적으로 복수의 기지국으로부터 트래픽 처리 정보를 수신할 수도 있다. 또 다른 실시예에 따른 서버는 코어 네트워크 장치로부터 트래픽 처리 정보를 수신할 수 있다. 또 다른 실시예에 따른 서버는 이전에 vRAN 패키지에서 트래픽 처리 시 수집된 정보를 기초로 트래픽 처리 정보를 생성할 수도 있다. 다만, 이는 일 예일 뿐, 서버가 트래픽 정보를 획득하는 방법이 전술한 예에 한정되는 것은 아니다. 다른 예에 따라, 서버는 사용자로부터 트래픽 처리 정보를 직접 입력 받을 수도 있다.

단계 S820에서, 서버는 트래픽 처리 정보 및 기 설정된 서비스 타입 정보에 기초하여, 서비스 타입 별로 복수의 기지국에서 발생될 트래픽에 관한 정보를 획득할 수 있다.

일 실시예에 따른 서버는 수신된 트래픽 처리 정보를 기초로 복수의 기지국에서 발생된 트래픽의 패턴을 식별할 수 있다. 트래픽 패턴은 위치 및 시간에 따른 트래픽 양의 변화 유형이다. 예를 들어, 트래픽 패턴에는 일정 시간 단위 별 또는 위치 별 트래픽 양의 평균값, 최대값 및 최소값 등이 포함될 수 있다. 또한, 트래픽 패턴은 위치 및 시간에 따른 단말의 접속 수 및 접속 시간의 변화를 나타낼 수도 있다. 다음은, 위치에 따라 일정 시간 단위 별로 트래픽 양의 평균값을 나타낸 표이다.

위치 및 시간 단위 별 트래픽 양의 평균값(Gbps)

위치/시간	6-9	9-12	12-15	15-18	18-21	21-24
기지국 A	10,343	10,285	7,564	8,129	27,486	25, 316
기지국 B	7,287	2,614	375	572	24,259	22,810
기지국 C	140	30,112	28,311	40,488	14,792	914
기지국 D	384	601	1460	2349	3714	2,377

다른 예에 따라, 트래픽 패턴은 이벤트 발생에 따른 트래픽 양의 변화를 나타낼 수 있다. 서버는 트래픽 정보를 기반으로 이전에 이벤트가 발생한 시점에 트래픽 양의 변화를 식별할 수 있다. 예를 들어, 서버는 축구 경기가 있는 경우, 축구 경기 시작 시간 1시간 전부터 트래픽이 3배 증가함을 식별할 수 있다.

또 다른 예에 따라, 서버는 주파수 자원 영역 또는 서비스 타입 별로 트래픽 패턴을 식별할 수도 있다. 주파수 자원 영역은 무선 통신 시스템의 종류에 따라 구별될 수 있다. 예를 들어, 주파수 자원 영역은 LTE 용 주파수 자원 영역 및 NR 용 주파수 자원 영역으로 구별될 수 있다. 또한, 서비스 타입은 서비스에서 목표로 하는 타겟 성능에 따라 구별될 수 있다. 예를 들어, 데이터 전송 속도, 전송 지연 및 최대 연결 수 등의 요구되는 성능에 따라, 서비스 타입은 URLLC, MMTC, eMBB 등으로 구별될 수 있다. 다만, 이는 일 예일 뿐, 주파수 자원 영역 및 서비스 타입이 전술한 예에 한정되는 것은 아니다.

한편, 서버는 기 생성된 AI(artificial intelligence) 모델을 이용하여 트래픽 패턴을 식별할 수도 있다. 기 생성된 AI 모델은 적어도 하나의 레이어로 구성될 수 있으며, 적어도 하나의 레이어에 포함된 각 노드들의 파라미터는 트래픽 처리 정보 및 이벤트 정보 등을 기초로 한 학습을 통해 설정될 수 있다.

일 실시예에 따른 서버는 식별된 트래픽 패턴에 기초하여 서비스 타입 별로 복수의 기지국에서 발생될 트래픽에 관한 정보를 획득할 수 있다. 서버는 특정 시간에 제 1 타입의 서비스에 의해 발생되는 트래픽양이 임계값 이상 증가하거나, 감소함을 예측할 수 있다. 예를 들어, 서버는 식별된 트래픽 패턴에 기초하여, 출근 시간대에 eMBB 서비스의 트래픽양이 임계값 이상으로 증가함을 예측할 수 있다. 또한, 서버는 시간 구간 별로 발생된 트래픽 양을 조합하여, 복수의 기지국에서 발생될 트래픽 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 서버는 일주일 전에 발생된 트래픽 양의 정보를 기초로 트래픽이 2배 증가한다는 트래픽 흐름을 결정하되, 10분 전에 발생된 트래픽 양 A를 기준으로, 복수의 기지국에서 발생될 트래픽 양이 2A일 것이라는 트래픽 정보를 획득할 수 있다.

다른 예에 따라, 서버는 식별된 트래픽 패턴에 기초하여, 특정 이벤트가 발생하는 경우에 대한 트래픽 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 서버는 축구 경기가 예정된 경우, 제 1 타입의 서비스에 의해 발생되는 트래픽양이 임계값 이상으로 증가한다는 트래픽 정보를 획득할 수 있다.

또한, 다른 실시예에 따라, 서버는 식별된 트래픽 패턴에 기초하여, 주파수 자원 영역 별로 특정 시점에서 트래픽 양이 임계값 이상 증가하거나 감소함을 예측할 수 있다.

단계 S830에서, 서버는 서비스 타입 별로 복수의 기지국에서 발생될 트래픽에 관한 정보에 기초하여 서버에서 무선 접속 네트워크 기능을 가상화하는 SC의 리소스 또는 수를 조절(adjust)할 수 있다.

무선 접속 네트워크 기능을 가상화하는 동작은 기존의 전용 하드웨어 장치에서 수행되던 무선 접속 네트워크의 기능을 소프트웨어적으로 가상화하는 동작을 의미한다. 여기에서, 무선 접속 네트워크 기능은 도 1을 참조하여 전술한 바와 대응될 수 있다.

일 실시예에 따른 서버는 예측 결과, t11-t12 기간에 트래픽이 임계값 이상 증가할 것으로 판단됨에 따라, t11 시점에 앞서 SC의 수를 증가시킬 수 있다. 한편, SC의 수를 증가시키는 동작은 전술한 vRAN 패키지의 단위로 수행될 수 있으나 이는 일 예일 뿐, SC의 수를 증가시키는 동작이 vRAN 패키지 단위로 수행되는 것만은 아니다. 예를 들면, PHY SC, MAC SC, RLC SC, PDCP SC 등이 개별적으로 생성되거나 소멸될 수 있다.

본 개시에서, SC의 수를 증가시키는 동작은 스케일-아웃(scale-out)으로 설명될 수 있다. 한편, 서버는 예측 결과, t12 시점 이후에는 트래픽이 임계값 이상 감소할 것으로 판단됨에 따라, t12 시점 이후에 SC의 수를 감소시킬 수 있다. SC의 수를 감소시키는 동작 역시, 전술한 vRAN 패키지의 단위로 수행될 수 있으나, 이는 일 예일 뿐, SC의 수를 감소시키는 동작이 vRAN 패키지 단위로 수행되는 것만은 아니다. SC의 수를 감소시키는 동작은 스케일-인(scale-in)으로 설명될 수 있다.

한편, 서비스 타입 또는 주파수 영역 별로 발생된 트래픽을 처리하기 위해 로드가 가중되는 레이어 기능이 상이할 수 있다. 예를 들어, URLLC의 트래픽이 증가하는 경우, 리소스를 스케쥴링 해야 하는 주기가 짧아, MAC 레이어 기능을 수행하는 SC의 부하가 클 것으로 예상할 수 있다. 또한, 다른 예에 따라 NR 주파수 영역에서의 트래픽이 증가하는 경우, PHY 레이어 기능을 수행하는 SC의 부하가 클 것으로 예상할 수 있다. 이러한 경우, 서버는 특정 레이어 기능을 수행하는 SC의 리소스를 증가시킬 수 있다. 리소스는 예를 들어, CPU, GPU, RAM, 스토리지 등을 포함할 수 있으나, 이는 일 예일 뿐, 리소스가 전술한 예에 한정되는 것은 아니다. 서버는 SC에 할당되는 리소스의 양을 증가시키거나 감소시킴으로써, 리소스를 조절할 수 있다. 본 개시에서는 SC에 할당되는 리소스를 증가시키는 동작이 스케일-업(scale-up)으로 설명될 수 있다.

서버는 특정 레이어 기능을 수행하는 SC의 리소스를 감소시킬 수도 있다. 본 개시에서는 SC에 할당되는 리소스를 감소시키는 동작이 스케일-다운(scale-down)으로 설명될 수 있다.

일 실시예에 따른 서버는 트래픽의 변화를 미리 예측하고, 이를 기반으로 트래픽의 변화에 앞서, 트래픽 처리를 위한 네트워크 기능을 수행하는 SC의 수 또는 리소스를 수를 변화될 트래픽에 대응되도록 조절함으로써, 서버의 리소스를 효율적으로 사용할 수 있다. 다만, 이는 일 예일 뿐, 서버는 컴포넌트의 수 및 리소스를 함께 조절할 수도 있다.

도 9a는 일 실시예에 따른 서버가 eMBB 서비스의 트래픽의 증가에 따라 SC에 할당되는 리소스를 조절하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.

도 9a를 참조하면, 서버는 서버에 포함된 하드웨어를 통해 vRAN 기능을 수행하기 위한 소프트웨어를 구동시킬 수 있다. 구체적으로, 하드웨어에서는 OS가 구동될 수 있고, OS는 하드웨어 및 서버에서 실행되는 가상화 소프트웨어를 관리할 수 있다. 한편, 하드웨어, OS 및 가상화 소프트웨어에 대한 설명은 도 2를 참조하여 전술한 바와 동일하므로, 이에 대한 설명은 생략하도록 한다.

이하에서는, eMBB 서비스의 트래픽이 발생할 것으로 예측됨에 따라, 서버에서 vRAN 패키지의 SC에 할당되는 리소스를 조절하는 방법을 설명하기 위해, 도 2를 참조하여 전술한 각 소프트웨어의 동작을 구체적으로 기술하도록 한다. 아울러, 각 소프트웨어에서의 동작은 서버 내의 CPU가 RAM, 스토리지 등에 저장된 명령어를 실행함으로써 수행될 수 있다. 예를 들어, 명령어 실행을 통해 vRAN 패키지(910)에 포함된 PHY SC(912), MAC SC(914) 및 RLC SC(916) 각각은 기지국(10)으로부터 전달된 트래픽에 PHY 레이어 기능, MAC 레이어 기능 및 RLC 레이어 기능을 수행할 수 있다.

일 실시예에 따른 기지국(10)은 단말이 초기 접속 과정에서 전송하는 RRC 연결 설정 메시지 등에 포함된 서비스 타입 정보를 기초로, 단말이 이용하고자 하는 서비스 타입을 식별할 수 있다. 다만, 이는 일 예일 뿐, 기지국(10)에서 서비스 타입을 식별하는 방법이 전술한 예에 한정되는 것은 아니다. 다른 예에 따라, 기지국(10)은 특정 시간-주파수 자원 영역에 특정 서비스를 제공하는 것으로 미리 설정한 경우, 트래픽이 발생한 자원 영역이 특정 서비스에 미리 설정된 자원 영역에 해당하는지 여부를 판단하여, 서비스 타입을 식별할 수도 있다.

본 실시예에서는, 기지국(10)에 접속한 단말들이 고용량의 데이터를 일정 수준 이상의 속도로 송수신하는 eMBB 서비스를 제공받을 수 있다. eMBB 서비스의 예로는, VR(virtual reality) 서비스, AR(augmented reality) 서비스 및 멀티미디어 스트리밍 서비스 등이 포함될 수 있으며. 일 실시예에 따른 단말들은 전술한 eMBB 서비스의 예시들 중 어느 하나를 제공받을 수 있다.

vRAN 패키지(910)는 단말과 기지국(10)의 초기 접속 과정에서 식별된 서비스 타입에 관한 정보를 기초로 기지국(10)으로부터 전달받은 트래픽이 어떤 서비스에 의해 발생되었는지 여부를 식별할 수 있다. vRAN 패키지(910)는 식별된 서비스 타입에 따라 트래픽을 처리하기 위한 타겟 성능 정보를 결정할 수 있다. 타겟 성능 정보란 vRAN 패키지(910)가 트래픽을 처리하는데 있어, 만족시켜야 하는 성능 지표로서, 예를 들어, 타겟 데이터 레이트, 타겟 레이턴시 등이 포함될 수 있다. 예를 들어, vRAN 패키지(910)는 eMBB 서비스의 트래픽에 대한 타겟 성능 정보를 데이터 레이트 20Gbps로 결정할 수 있다.

한편, eMBB 서비스의 제공을 위해서는, 대용량의 데이터를 여러 개의 단말에 고속으로 전달하기 위해, 빔포밍 기술이 사용될 수 있다. 빔포밍 기술이란 안테나 어레이의 방사 패턴을 단말 별로 다르게 설정하여 신호를 송수신하는 기술로서, 빔포밍 기술의 구현을 위해서는 안테나 별로 채널 정보를 고려하여 빔 벡터를 계산해야 함에 따라, PHY SC(912)의 계산량이 증가할 수 있다. 이에 따라, eMBB 서비스에 따른 트래픽이 증가하는 경우, PHY SC(912)의 로드가 커질 수 있다.

일 실시예에 따른 스케일링 패키지(920)는 eMBB 서비스의 트래픽 증가를 예측하여, PHY SC(912)에 할당되는 리소스를 조절할 수 있다. 스케일링 패키지(920)는 vRAN IF(922) 및 스케일링 SC(924)를 포함할 수 있다. vRAN IF(922)는 vRAN 패키지(910)로부터 기지국(10)에 관한 트래픽 정보를 수신할 수 있다. 또한, vRAN IF(922)는 트래픽 처리를 위해 vRAN 패키지(910)의 리소스 정보를 수신할 수 있다.

스케일링 SC(924)는 기 설정된 서비스 타입 정보 및 트래픽 정보를 기초로 서비스 타입 별로 기지국(10)에서 발생될 트래픽을 예측할 수 있다. 기 설정된 서비스 타입 정보는, 서비스를 구별하기 위해 제공되는 식별자로서, 코드 형태로 제공될 수 있으나, 이는 일 예일 뿐, 서비스 타입 정보가 전술한 예에 한정되는 것은 아니다. 스케일링 SC(924)는, 예를 들어, 단말과 기지국(10) 간의 초기 접속 과정에서 전달된 서비스 타입 정보를 기초로, 초기 접속 과정 이후에 발생되는 트래픽이 어떤 서비스 제공에 의해 발생된 것인지 식별할 수 있다. 이 때, 스케일링 SC(944)는 기 설정된 서비스 타입 정보를 이용하여 전달된 서비스 타입 정보가 어떤 서비스인지 식별할 수 있다.

스케일링 SC(924)는 요일 별로 각 시간 대에 eMBB 서비스를 이용하는 단말의 수를 기초로, 매일 t1-t2 시간 사이에는 eMBB 서비스를 이용하는 단말의 수가 제 1 임계값 이상 증가함을 예측할 수 있다. 또한, 스케일링 SC(924)는 매일 t1-t2 시간 사이에 발생했던 트래픽을 처리하는데 이용된 리소스 양을 식별할 수 있다. 이를 기초로, 스케일링 SC(924)는 매일 t1-t2 시간에서 eMBB 서비스를 이용하는 단말의 수가 제 1 임계값 이상 증가함에 따라, 이를 위해 PHY SC(912)에 2개의 CPU 코어 및 10 GB의 RAM 메모리가 추가적으로 할당되어야 함을 예측할 수 있다.

일 실시예에 따른 스케일링 SC(924)는 매일 t1-t2 시간에 eMBB 서비스를 이용하는 단말의 수가 제 1 임계값 이상 증가할 것으로 예측됨에 따라, t1 시점에 앞서, vRAN 패키지(910)의 PHY SC(912)에 할당되는 리소스를 증가시키기 위한 스케일 업 명령을 가상화 마스터(940)에 전달할 수 있다. 가상화 마스터(940)는 스케일 업 명령을 가상화 소프트웨어(940)에 전달하고, 스케일 업 명령에 의해 변경되는 vRAN 패키지(910)의 PHY SC(912)에 관한 정보를 갱신하여 저장할 수 있다. 가상화 소프트웨어(940)는 스케일 업 명령에 따라, vRAN 패키지(910)의 PHY SC(912)에 할당되는 리소스를 증가시킬 수 있다. 예를 들어, 가상화 소프트웨어(940)는 vRAN 패키지(910)의 PHY SC(912)에 할당된 CPU 코어 및 RAM 메모리를 증가시킬 수 있다.

도 9b는 일 실시예에 따른 서버가 eMBB 서비스의 트래픽의 감소에 따라 SC에 할당되는 리소스를 조절하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.

도 9b를 참조하면, 서버는 서버에 포함된 하드웨어를 통해 vRAN 기능을 수행하기 위한 소프트웨어를 구동시킬 수 있다. 소프트웨어는 예를 들어, vRAN 패키지(910), 스케일링 패키지(920), 가상화 마스터(930) 및 가상화 소프트웨어(940)를 포함할 수 있다. 한편, 도 9b에서의 vRAN 패키지(910), 스케일링 패키지(920), 가상화 마스터(930) 및 가상화 소프트웨어(940)는 도 9a를 참조하여 전술한 vRAN 패키지, 스케일링 패키지, 가상화 마스터 및 가상화 소프트웨어와 대응될 수 있다.

본 실시예에서는 도 9a에서 전술한 내용과 동일한 내용은 설명을 생략하도록 한다.

스케일링 SC(924)는 요일 별로 각 시간 대에 eMBB 서비스를 이용하는 단말의 수를 기초로, 매일 t3-t4 시간 사이에는 eMBB 서비스를 이용하는 단말의 수가 제 2 임계값 이하로 감소함을 예측할 수 있다. 또한, 스케일링 SC(924)는 매일 t3-t4 시간 사이에 발생했던 트래픽을 처리하는데 이용된 리소스 양을 식별할 수 있다. 이를 기초로, 스케일링 SC(924)는 매일 t3-t4 시간에서 트래픽의 양이 제 2 임계값 이하로 감소하고, 이를 위해서는 PHY SC(912)에 4개의 CPU 코어 및 40 GB의 RAM 메모리만이 필요함에 따라, 현재 할당된 리소스에서 2개의 CPU 코어 및 10 GB의 RAM 메모리를 감소시킬 수 있음을 예측할 수 있다.

일 실시예에 따른 스케일링 SC(924)는 매일 t3-t4 시간에 eMBB 서비스를 이용하는 단말의 수가 제 2 임계값 이하로 감소할 것으로 예측됨에 따라, t3 시점에 앞서 또는 t3 시점에, vRAN 패키지(910)의 PHY SC(912)에 할당되는 리소스를 감소시키기 위한 스케일 다운 명령을 가상화 마스터(940)에 전달할 수 있다. 가상화 마스터(940)는 스케일 다운 명령을 가상화 소프트웨어(940)에 전달하고, 스케일 다운 명령에 의해 변경되는 vRAN 패키지(910)의 PHY SC(912)에 관한 정보를 갱신하여 저장할 수 있다. 가상화 소프트웨어(940)는 스케일 다운 명령에 따라, vRAN 패키지(910)의 PHY SC(912)에 할당되는 리소스를 감소시킬 수 있다. 예를 들어, 가상화 소프트웨어(940)는 PHY SC(912)에 할당된 CPU 코어 및 RAM 메모리를 감소시킬 수 있다.

도 10a는 일 실시예에 따른 서버가 V2X 서비스의 트래픽의 증가에 따라 SC에 할당되는 리소스를 조절하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.

도 10a를 참조하면, 서버는 서버에 포함된 하드웨어를 통해 vRAN 기능을 수행하기 위한 소프트웨어를 구동시킬 수 있다. 구체적으로, 하드웨어에서는 OS가 구동될 수 있고, OS는 하드웨어 및 서버에서 실행되는 가상화 소프트웨어를 관리할 수 있다. 한편, 하드웨어, OS 및 가상화 소프트웨어에 대한 설명은 도 2를 참조하여 전술한 바와 동일하므로, 이에 대한 설명은 생략하도록 한다.

이하에서는, V2X 서비스의 트래픽이 발생할 것으로 예측됨에 따라, 서버에서 vRAN 패키지의 SC에 할당되는 리소스를 조절하는 방법을 설명하기 위해, 도 2를 참조하여 전술한 각 소프트웨어의 동작을 구체적으로 기술하도록 한다. 아울러, 각 소프트웨어에서의 동작은 서버 내의 CPU가 RAM, 스토리지 등에 저장된 명령어를 실행함으로써 수행될 수 있다. 예를 들어, 명령어 실행을 통해 vRAN 패키지(예를 들어, 1010)에 포함된 PHY SC(예를 들어, 1012), MAC SC(예를 들어, 1014) 및 RLC SC(예를 들어, 1016) 각각은 기지국(예를 들어, 10)으로부터 전달된 트래픽에 PHY 레이어 기능, MAC 레이어 기능 및 RLC 레이어 기능을 수행할 수 있다.

일 실시예에 따른 복수의 기지국들(10, 20) 각각은 단말(예를 들어, 31)이 초기 접속 과정에서 전송하는 RRC 연결 설정 메시지 등에 포함된 서비스 타입 정보를 기초로, 단말(예를 들어, 31)이 이용하고자 하는 서비스 타입을 식별할 수 있다. 다만, 이는 일 예일 뿐, 기지국(예를 들어, 10)에서 서비스 타입을 식별하는 방법이 전술한 예에 한정되는 것은 아니다. 다른 예에 따라, 기지국(예를 들어, 10)은 특정 시간-주파수 자원 영역에 특정 서비스를 제공하는 것으로 미리 설정한 경우, 트래픽이 발생한 자원 영역이 특정 서비스에 미리 설정된 자원 영역에 해당하는지 여부를 판단하여, 서비스 타입을 식별할 수도 있다.

vRAN 패키지(예를 들어, 1010)는 단말(예를 들어, 31)과 기지국(예를 들어, 10)의 초기 접속 과정에서 식별된 서비스 타입에 관한 정보를 기초로 기지국(예를 들어, 10)으로부터 전달받은 트래픽이 어떤 서비스에 의해 발생되었는지 여부를 식별할 수 있다. vRAN 패키지(예를 들어, 1010)는 식별된 서비스 타입에 따라 트래픽을 처리하기 위한 타겟 성능 정보를 결정할 수 있다. 타겟 성능 정보에 대한 설명은 도 9a를 참조하여 전술한 바와 동일하다. 예를 들어, V2X 서비스를 통해 제공되는 다양한 기능들 중 사고 발생 지역 경고 메시지 등의 알림 제공 기능이 실행되는 경우, URLLC 속성이 적용됨에 따라, vRAN 패키지(1010)는 V2X 서비스의 트래픽에 대한 타겟 성능 정보를 레이턴시 1ms로 결정할 수 있다. 다만, 이는 일 예일 뿐, 다른 예에 따라, V2X 서비스를 통해 주변 차량의 영상 정보 등 대용량 데이터가 전송되는 경우에는, eMBB 속성이 적용됨에 따라, vRAN 패키지(1010)에서 데이터 레이트 중심으로 타겟 성능 정보를 결정할 수도 있다.

한편, V2X 서비스의 경우, 단말(예를 들어, 31)의 이동으로 인해 단말의 위치가 자주 변경되어, 핸드 오버 동작이 빈번하게 수행될 수 있다. 핸드 오버 동작의 경우, 현재 연결된 기지국(예를 들어, 10)에서 연결을 변경할 다음 기지국(예를 들어, 20)을 찾고, 현재 연결된 기지국(예를 들어, 10)과 다음 기지국(예를 들어, 20) 간의 정보 교환 등의 프로세스가 수행되어야 함에 따라, MAC SC(예를 들어, 1014)의 계산량이 증가할 수 있다.

일 실시예에 따른 스케일링 패키지(1030)는 V2X 서비스의 트래픽 증가를 예측하여, 복수의 vRAN 패키지(1010, 1020) 각각에 포함된 MAC SC(1014, 1024)에 할당되는 리소스를 조절할 수 있다. 스케일링 패키지(1030)는 vRAN IF(1032) 및 스케일링 SC(1034)를 포함할 수 있다. vRAN IF(1032)는 복수의 vRAN 패키지(1010, 1020)로부터 복수의 기지국(10, 20)에 관한 트래픽 정보를 수신할 수 있다. 또한, vRAN IF(1032)는 트래픽 처리를 위해 복수의 vRAN 패키지(1010, 1020)의 리소스 정보를 수신할 수 있다.

스케일링 SC(1034)는 기 설정된 서비스 타입 정보 및 트래픽 정보를 기초로 서비스 타입 별로 복수의 기지국(10, 20)에서 발생될 트래픽을 예측할 수 있다. 기 설정된 서비스 타입 정보는, 서비스를 구별하기 위해 제공되는 식별자로서, 코드 형태로 제공될 수 있으나, 이는 일 예일 뿐, 서비스 타입 정보가 전술한 예에 한정되는 것은 아니다. 스케일링 SC(1034)는, 예를 들어, 단말들(31, 32, 33, 34, 35, 36)과 기지국들(10, 20) 간의 초기 접속 과정에서 전달된 서비스 타입 정보를 기초로, 초기 접속 과정 이후에 발생되는 트래픽이 어떤 서비스 제공에 의해 발생된 것인지 식별할 수 있다. 이 때, 스케일링 SC(1030)는 기 설정된 서비스 타입 정보를 이용하여 전달된 서비스 타입 정보가 어떤 서비스인지 식별할 수 있다.

스케일링 SC(1034)는 복수의 기지국(10, 20) 각각에 대하여 요일별로 각 시간 대에 V2X 서비스를 이용하는 단말의 수를 기초로, V2X 서비스를 이용하는 단말이 제 1 임계값 이상 증가하는 시간을 예측할 수 있다. 예를 들어, 스케일링 SC(1034)는 복수의 기지국(10, 20) 중 제 2 기지국(20)에 접속하는 단말의 수가 제 1 임계값 이상 증가하는 시간이 토요일 t1-t2시간임을 예측할 수 있다. 또한, 스케일링 SC(1034)는 토요일 t1-t2시간에 제 2 기지국(20)에서 발생했던 트래픽을 처리하는데 이용된 리소스 양을 식별할 수 있다. 이를 기초로, 스케일링 SC(1034)는 토요일 t1-t2 시간에, 제 2 기지국(20)의 트래픽을 처리하는 제 2 vRAN 패키지(1020)에, 4개의 CPU 코어 및 20 GB의 RAM 메모리가 추가적으로 할당되어야 함을 예측할 수 있다.

일 실시예에 따른 스케일링 SC(1034)는 토요일 t1-t2 시간에 앞서, 제 2 기지국(20)의 트래픽을 처리하는 제 2 vRAN 패키지(1020)의 MAC SC(1024)에 할당되는 리소스를 증가시키기 위한 스케일 업 명령을 가상화 마스터(1040)에 전달할 수 있다. 가상화 마스터(1040)는 스케일 업 명령을 가상화 소프트웨어(1050)에 전달하고, 스케일 업 명령에 의해 변경되는 제 2 vRAN 패키지(1020)의 MAC SC(1024)에 관한 정보를 갱신하여 저장할 수 있다. 가상화 소프트웨어(1050)는 스케일 업 명령에 따라, 제 2 vRAN 패키지(1020)의 MAC SC(1024)에 할당되는 리소스를 증가시킬 수 있다. 예를 들어, 가상화 소프트웨어(1050)는 제 2 vRAN 패키지(1020)의 MAC SC(1024)에 할당된 CPU 코어 및 RAM 메모리를 증가시킬 수 있다.

도 10b는 일 실시예에 따른 서버가 V2X 서비스의 트래픽의 감소에 따라 SC에 할당되는 리소스를 조절하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.

도 10b를 참조하면, 서버는 서버에 포함된 하드웨어를 통해 vRAN 기능을 수행하기 위한 소프트웨어를 구동시킬 수 있다. 소프트웨어는 예를 들어, 복수의 vRAN 패키지(1010, 1020), 스케일링 패키지(1030), 가상화 마스터(1040) 및 가상화 소프트웨어(1050)를 포함할 수 있다. 한편, 도 10b에서의 복수의 vRAN 패키지(1010, 1020), 스케일링 패키지(1030), 가상화 마스터(1040) 및 가상화 소프트웨어(1050)는 도 10a를 참조하여 전술한 복수의 vRAN 패키지, 스케일링 패키지, 가상화 마스터 및 가상화 소프트웨어와 대응될 수 있다.

본 실시예에서는 도 10a에서 전술한 내용과 동일한 내용은 설명을 생략하도록 한다.

스케일링 SC(1034)는 기 설정된 서비스 타입 정보 및 트래픽 정보를 기초로 서비스 타입 별로 기지국(10, 20)에서 발생될 트래픽을 예측할 수 있다. 기 설정된 서비스 타입 정보는, 서비스를 구별하기 위해 제공되는 식별자로서, 코드 형태로 제공될 수 있으나, 이는 일 예일 뿐, 서비스 타입 정보가 전술한 예에 한정되는 것은 아니다. 스케일링 SC(1034)는, 복수의 단말(31, 32, 33, 34, 35, 36)과 복수의 기지국(10, 20) 간의 초기 접속 과정에서 전달된 서비스 타입 정보를 기초로, 초기 접속 과정 이후에 발생되는 트래픽이 어떤 서비스 제공에 의해 발생된 것인지 식별할 수 있다. 이 때, 스케일링 SC(1034)는 기 설정된 서비스 타입 정보를 이용하여 전달된 서비스 타입 정보가 어떤 서비스인지 식별할 수 있다.

스케일링 SC(1034)는 요일 별로 각 시간 대에 V2X 서비스를 이용하는 단말의 수를 기초로, 월요일 t3-t4 시간 사이에는 제 2 기지국(20)에서 접속하여 V2X 서비스를 이용하는 단말의 수가 제 2 임계값 이하로 감소함을 예측할 수 있다. 또한, 스케일링 SC(1034)는 매일 t3-t4 시간 사이에 발생했던 트래픽을 처리하는데 이용된 리소스 양을 식별할 수 있다. 이를 기초로, 스케일링 SC(1034)는 매일 t3-t4 시간에서 V2X 서비스를 이용하는 단말의 수가 제 2 임계값 이하로 감소하고, 이를 위해서는 MAC SC(1024)에 2개의 CPU 코어 및 20 GB의 RAM 메모리만이 필요함에 따라, 현재 할당된 리소스에서 1개의 CPU 코어 및 10 GB의 RAM 메모리를 감소시킬 수 있음을 예측할 수 있다.

일 실시예에 따른 스케일링 SC(1034)는 매일 t3-t4 시간에 V2X 서비스를 이용하는 단말의 수가 제 2 임계값 이하로 감소할 것으로 예측됨에 따라, t3 시점에 앞서 또는 t3 시점에, 제 2 vRAN 패키지(1020)의 MAC SC(1024)에 할당되는 리소스를 감소시키기 위한 스케일 다운 명령을 가상화 마스터(1040)에 전달할 수 있다. 가상화 마스터(1040)는 스케일 다운 명령을 가상화 소프트웨어(1050)에 전달하고, 스케일 다운 명령에 의해 변경되는 제 2 vRAN 패키지(1020)의 MAC SC(1024)에 관한 정보를 갱신하여 저장할 수 있다. 가상화 소프트웨어(1050)는 스케일 다운 명령에 따라, 제 2 vRAN 패키지(1020)의 MAC SC(1024)에 할당되는 리소스를 감소시킬 수 있다. 예를 들어, 가상화 소프트웨어(1050)는 제 2 vRAN 패키지(1020)의 MAC SC(1024)에 할당된 CPU 코어 및 RAM 메모리를 감소시킬 수 있다.

도 11a는 일 실시예에 따른 서버가 원격 수술 서비스의 트래픽 발생에 따라 SC에 할당되는 리소스를 조절하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.

도 11a를 참조하면, 서버는 서버에 포함된 하드웨어를 통해 vRAN 기능을 수행하기 위한 소프트웨어를 구동시킬 수 있다. 구체적으로, 하드웨어에서는 OS가 구동될 수 있고, OS는 하드웨어 및 서버에서 실행되는 가상화 소프트웨어를 관리할 수 있다. 한편, 하드웨어, OS 및 가상화 소프트웨어에 대한 설명은 도 2를 참조하여 전술한 바와 동일하므로, 이에 대한 설명은 생략하도록 한다.

이하에서는, 원격 수술 서비스의 트래픽이 발생할 것으로 예측됨에 따라, vRAN 패키지의 SC에 할당되는 리소스를 조절하는 방법을 설명하기 위해, 도 2를 참조하여 전술한 각 소프트웨어의 동작을 구체적으로 기술하도록 한다. 아울러, 각 소프트웨어에서의 동작은 서버 내의 CPU가 RAM, 스토리지 등에 저장된 명령어를 실행함으로써 수행될 수 있다. 예를 들어, 명령어 실행을 통해 vRAN 패키지(1110)에 포함된 PHY SC(1112), MAC SC(1114) 및 RLC SC(1116) 각각은 복수의 기지국(11, 13, 15, 17)으로부터 전달된 트래픽에 PHY 레이어 기능, MAC 레이어 기능 및 RLC 레이어 기능을 수행할 수 있다.

일 실시예에 따른 복수의 기지국(11, 13, 15, 17)은 단말(50)이 초기 접속 과정에서 전송하는 RRC 연결 설정 메시지 등에 포함된 서비스 타입 정보를 기초로, 단말(50)이 이용하고자 하는 서비스 타입을 식별할 수 있다. 다만, 이는 일 예일 뿐, 복수의 기지국(11, 13, 15, 17)에서 서비스 타입을 식별하는 방법이 전술한 예에 한정되는 것은 아니다. 다른 예에 따라, 복수의 기지국(11, 13, 15, 17) 각각은 특정 시간-주파수 자원 영역에 특정 서비스를 제공하는 것으로 미리 설정한 경우, 트래픽이 발생한 자원 영역이 특정 서비스에 미리 설정된 자원 영역에 해당하는지 여부를 판단하여, 서비스 타입을 식별할 수도 있다.

본 실시예에서는, 단말(50)이 복수의 기지국(11, 13, 15, 17) 각각에 접속하여, 원격 수술 서비스를 제공받을 수 있다. vRAN 패키지(1110)는 단말(50)과 복수의 기지국(11, 13, 15, 17) 각각 간의 초기 접속 과정에서 식별된 서비스 타입에 관한 정보를 기초로, 복수의 기지국(11, 13, 15, 17)으로부터 전달받은 트래픽이 어떤 서비스에 의해 발생되었는지 여부를 식별할 수 있다. vRAN 패키지(1110)는 식별된 서비스 타입에 따라 트래픽을 처리하기 위한 타겟 성능 정보를 결정할 수 있다. 예를 들어, vRAN 패키지(1110)는 원격 수술 서비스의 트래픽에 대한 타겟 성능 정보를, 데이터 레이트 10Gbps, 레이턴시 0.1ms로 결정할 수 있다. 원격 수술 서비스를 통해 제공되는 다양한 기능들 중 수술 영상을 고해상도로 전송하는 기능의 경우, eMBB 속성이 적용됨에 따라, 높은 데이터 전송 속도가 요구될 수 있다. 이에 따라, 데이터 전송 속도를 높이기 위한 기술인 빔포밍 등의 동작을 지원하는 PHY SC(1112)의 계산량이 증가될 수 있다. 또한, 원격 수술 도중 돌발 상황이 발생하는 경우, 이를 신속하게 병원에 전달해야 한다. 즉, 돌방 상황에 대한 알림 기능의 경우, URLLC 속성이 적용됨에 따라, 단말(50)은 수술 영상을 전송하는 도중에 메시지를 긴급하게 전달할 수 있다. 이러한 경우, 기존에 수술 영상 전송을 위해 할당했던 시간-주파수 자원 영역 중 일부를 이용하여 메시지를 전송해야 함에 따라, 시간-주파수 자원을 재배치하는 동작이 필요하고, 이로 인하여 MAC SC(1114)의 계산량이 증가될 수 있다.

일 실시예에 따른 스케일링 패키지(1120)는 원격 수술 서비스의 트래픽 발생을 예측하여, PHY SC(1112) 및 MAC SC(1114)에 할당되는 리소스를 조절할 수 있다. 스케일링 패키지(1120)는 vRAN IF(1122) 및 스케일링 SC(1124)를 포함할 수 있다. vRAN IF(1122)는 vRAN 패키지(1110)로부터 복수의 기지국(11, 13, 15, 17)에 관한 트래픽 정보 및 트래픽 처리를 위해 vRAN 패키지(1110)에 할당된 리소스 정보를 수신할 수 있다. 또한, vRAN IF(1122)는 외부 장치로부터 원격 수술 서비스의 발생을 알리는 이벤트 정보를 수신할 수 있다.

스케일링 SC(1124)는 기 설정된 서비스 타입 정보 및 트래픽 정보를 기초로 원격 수술 서비스 발생 시, 복수의 기지국(11, 13, 15, 17)에서 발생될 트래픽을 예측할 수 있다. 예를 들어, 스케일링 SC(1124)는 이전에 A 지역으로부터 B 지역 사이의 경로에서 원격 수술 서비스 발생 시 A 지역으로부터 B 지역 사이의 경로에 위치한 복수의 기지국(11, 13, 15, 17)에서 발생된 트래픽의 양 및 이를 처리하는데 사용된 리소스를 식별할 수 있다. 스케일링 SC(1124)는 A 지역으로부터 B 지역 사이의 경로에서 원격 수술 서비스가 새롭게 발생한 경우, 이전에 발생된 트래픽의 양 및 이를 처리하는데 사용된 리소스를 기초로, A 지역으로부터 B 지역 사이의 경로에 위치한 복수의 기지국(11, 13, 15, 17)에서 발생될 트래픽을 예측할 수 있다.

일 실시예에 따른 스케일링 SC(1124)는 복수의 기지국(11, 13, 15, 17)에서 트래픽이 제 1 임계값 이상 발생할 것으로 예측됨에 따라, 원격 수술 서비스 제공에 앞서, vRAN 패키지(1110)의 PHY SC(1112) 및 MAC SC(1114)에 할당되는 리소스를 증가시키기 위한 스케일 업 명령을 가상화 마스터(1130)에 전달할 수 있다. 가상화 마스터(1130)는 스케일 업 명령을 가상화 소프트웨어(1140)에 전달하고, 스케일 업 명령에 의해 변경되는 vRAN 패키지(1110)의 PHY SC(1112) 및 MAC SC(1114)에 관한 정보를 갱신하여 저장할 수 있다. 가상화 소프트웨어(1140)는 스케일 업 명령에 따라, vRAN 패키지(1110)의 PHY SC(1112) 및 MAC SC(1114)에 할당되는 리소스를 증가시킬 수 있다. 예를 들어, 가상화 소프트웨어(1140)는 vRAN 패키지(1110)의 PHY SC(1112) 및 MAC SC(1114)에 할당된 CPU 코어 및 RAM 메모리를 증가시킬 수 있다.

도 11b는 다른 실시예에 따른 서버가 원격 수술 서비스의 트래픽 에 따라 SC에 할당되는 리소스를 조절하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.

도 11b를 참조하면, 서버는 서버에 포함된 하드웨어를 통해 vRAN 기능을 수행하기 위한 소프트웨어를 구동시킬 수 있다. 소프트웨어는 예를 들어, vRAN 패키지(1110), 스케일링 패키지(1120), 가상화 마스터(1130) 및 가상화 소프트웨어(1140)를 포함할 수 있다. 한편, 도 11b에서의 vRAN 패키지(1110), 스케일링 패키지(1120), 가상화 마스터(1130) 및 가상화 소프트웨어(1140)는 도 11a를 참조하여 전술한 vRAN 패키지, 스케일링 패키지, 가상화 마스터 및 가상화 소프트웨어와 대응될 수 있다.

본 실시예에서는 도 11a에서 전술한 내용과 동일한 내용은 설명을 생략하도록 한다.

일 실시예에 따른 스케일링 패키지(1120)는 원격 수술 서비스가 종료되는 시점을 예측하여, PHY SC(1112) 및 MAC SC(1114)에 할당되는 리소스를 조절할 수 있다. 스케일링 패키지(1120)는 vRAN IF(1122) 및 스케일링 SC(1124)를 포함할 수 있다. vRAN IF(1122)는 vRAN 패키지(1110)로부터 복수의 기지국(11, 13, 15, 17)에 관한 트래픽 정보 및 트래픽 처리를 위해 vRAN 패키지(1110)에 할당된 리소스 정보를 수신할 수 있다. 또한, vRAN IF(1122)는 외부 장치로부터 원격 수술 서비스의 발생을 알리는 이벤트 정보를 수신할 수 있다.

스케일링 SC(1124)는 이전에 A 지역으로부터 B 지역 사이의 경로에서 원격 수술 서비스 발생 시 A 지역으로부터 B 지역 사이의 경로에 위치한 복수의 기지국(11, 13, 15, 17) 각각에서 원격 수술 서비스의 개시 시점과 종료 시점을 식별할 수 있다. 예를 들어, 원격 수술 서비스가 개시된 시점이 t0인 경우, 제 1 기지국에서는 t0 + td1 시점에서 t0+td2 시점 사이에 원격 수술 서비스로 인한 트래픽이 발생하고, 제 2 기지국에서는 t0 + td3 시점에서 t0+td4 시점 사이에 원격 수술 서비스가 발생할 수 있다. 이에 따라, 스케일링 SC(1124)는 새롭게 원격 수술 서비스를 제공하는 경우, 제 1 기지국은 원격 수술 서비스 제공 시점으로부터 개시된 시점으로부터 td2 이후에 트래픽 발생이 종료됨을 예측할 수 있다. 스케일링 SC(1124)는 제 1 기지국에 대한 트래픽 발생 종료 시점 이전에 이를 미리 예측함으로써, 트래픽 발생 종료 시 보다 신속하게 PHY SC(1112) 및 MAC SC(1114)에 할당되는 리소스를 제어할 수 있다. 구체적으로, 스케일링 SC(1124)는 vRAN 패키지(1110)의 PHY SC(1112) 및 MAC SC(1114)에 할당되는 리소스를 감소시키기 위한 스케일 다운 명령을 가상화 마스터(1130)에 전달할 수 있다. 가상화 마스터(1130)는 스케일 다운 명령을 가상화 소프트웨어(1140)에 전달하고, 스케일 다운 명령에 의해 변경되는 vRAN 패키지(1110)의 PHY SC(1112) 및 MAC SC(1114)에 관한 정보를 갱신하여 저장할 수 있다. 가상화 소프트웨어(1140)는 스케일 다운 명령에 따라, vRAN 패키지(1110)의 PHY SC(1112) 및 MAC SC(1114)에 할당되는 리소스를 감소시킬 수 있다. 예를 들어, 가상화 소프트웨어(1140)는 vRAN 패키지(1110)의 PHY SC(1112) 및 MAC SC(1114)에 할당된 CPU 코어 및 RAM 메모리를 감소시킬 수 있다.

도 12a는 일 실시예에 따른 서버가 서로 다른 타입의 서비스가 공존하는 경우, SC에 할당되는 리소스를 조절하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.

도 12a를 참조하면, 서버는 서버에 포함된 하드웨어를 통해 vRAN 기능을 수행하기 위한 소프트웨어를 구동시킬 수 있다. 구체적으로, 하드웨어에서는 OS가 구동될 수 있고, OS는 하드웨어 및 서버에서 실행되는 가상화 소프트웨어를 관리할 수 있다. 한편, 하드웨어, OS 및 가상화 소프트웨어에 대한 설명은 도 2를 참조하여 전술한 바와 동일하므로, 이에 대한 설명은 생략하도록 한다.

이하에서는, 서버가 V2X 서비스 및 미디어 스트리밍 서비스가 공존하는 경우, 서버에서 vRAN 패키지의 SC에 할당되는 리소스를 조절하는 방법을 설명하기 위해, 도 2를 참조하여 전술한 각 소프트웨어의 동작을 구체적으로 기술하도록 한다. 아울러, 각 소프트웨어에서의 동작은 서버 내의 CPU가 RAM, 스토리지 등에 저장된 명령어를 실행함으로써 수행될 수 있다. 예를 들어, 명령어 실행을 통해 vRAN 패키지(1210)에 포함된 PHY SC(1212), MAC SC(1214) 및 RLC SC(1216) 각각은 기지국(10)으로부터 전달된 트래픽에 PHY 레이어 기능, MAC 레이어 기능 및 RLC 레이어 기능을 수행할 수 있다.

일 실시예에 따른 기지국(10)은 단말(예를 들어, 22)이 초기 접속 과정에서 전송하는 RRC 연결 설정 메시지 등에 포함된 서비스 타입 정보를 기초로, 단말이 이용하고자 하는 서비스 타입을 식별할 수 있다.

vRAN 패키지(1210)는 복수의 단말(22, 24, 32, 34)과 기지국(10)의 초기 접속 과정에서 식별된 서비스 타입에 관한 정보를 기초로 기지국(10)으로부터 전달받은 트래픽이 어떤 서비스에 의해 발생되었는지 여부를 식별할 수 있다. vRAN 패키지(910)는 식별된 서비스 타입에 따라 트래픽을 처리하기 위한 타겟 성능 정보를 결정할 수 있다. 예를 들어, vRAN 패키지(910)는 V2X 서비스의 타겟 레이턴시를 0.1ms로 결정하고, 미디어 스트리밍 서비스의 타겟 데이터 레이트를 10Gbps로 결정할 수 있다.

일 실시예에 따른 스케일링 패키지(1220)는 미디어 스트리밍 서비스의 트래픽 증가를 예측하여, PHY SC(1212)에 할당되는 리소스를 조절할 수 있다. 미디어 스트리밍 서비스의 경우, 대용량의 데이터의 빠른 전송을 위해, 빔포밍 기술이 사용됨에 따라, 도 9a에서 전술한 바와 같이 PHY SC(1212)의 부하가 커질 수 있다. 스케일링 패키지(1220)는 vRAN IF(1222) 및 스케일링 SC(1224)를 포함할 수 있다. vRAN IF(1222)는 vRAN 패키지(1210)로부터 기지국(10)에 관한 트래픽 정보를 수신할 수 있다. 또한, vRAN IF(1222)는 트래픽 처리를 위해 vRAN 패키지(1210)의 리소스 정보를 수신할 수 있다.

스케일링 SC(1224)는 기 설정된 서비스 타입 정보 및 트래픽 정보를 기초로 서비스 타입 별로 기지국(10)에서 발생될 트래픽을 예측할 수 있다. 스케일링 SC(1224)는, 예를 들어, 단말과 기지국(10) 간의 초기 접속 과정에서 전달된 서비스 타입 정보를 기초로, 초기 접속 과정 이후에 발생되는 트래픽이 어떤 서비스 제공에 의해 발생된 것인지 식별할 수 있다.

스케일링 SC(1224)는 요일 별로 각 시간 대에 미디어 스트리밍 서비스를 이용하는 단말의 수를 기초로, 매일 t1-t2 시간 사이에는 미디어 스트리밍 서비스를 이용하는 단말의 수가 제 1 임계값 이상 증가함을 예측할 수 있다. 또한, 스케일링 SC(1224)는 매일 t1-t2 시간 사이에 발생했던 트래픽을 처리하는데 이용된 리소스 양을 식별할 수 있다. 이를 기초로, 스케일링 SC(1224)는 매일 t1-t2 시간에서 미디어 스트리밍 서비스를 이용하는 단말의 수가 제 1 임계값 이상 증가함에 따라, 이를 위해 PHY SC(1212)에 2개의 CPU 코어 및 10 GB의 RAM 메모리가 추가적으로 할당되어야 함을 예측할 수 있다.

일 실시예에 따른 스케일링 SC(1224)는 매일 t1-t2 시간에 미디어 스트리밍 서비스를 이용하는 단말의 수가 제 1 임계값 이상 증가할 것으로 예측됨에 따라, t1 시점에 앞서, vRAN 패키지(1210)의 PHY SC(1212)에 할당되는 리소스를 증가시키기 위한 스케일 업 명령을 가상화 마스터(1240)에 전달할 수 있다. 가상화 마스터(1240)는 스케일 업 명령을 가상화 소프트웨어(1240)에 전달하고, 스케일 업 명령에 의해 변경되는 vRAN 패키지(1210)의 PHY SC(1212)에 관한 정보를 갱신하여 저장할 수 있다. 가상화 소프트웨어(1240)는 스케일 업 명령에 따라, vRAN 패키지(1210)의 PHY SC(1212)에 할당되는 리소스를 증가시킬 수 있다. 예를 들어, 가상화 소프트웨어(1240)는 vRAN 패키지(1210)의 PHY SC(1212)에 할당된 CPU 코어 및 RAM 메모리를 증가시킬 수 있다.

도 12b는 다른 실시예에 따른 서버가 서로 다른 타입의 서비스가 공존하는 경우, SC에 할당되는 리소스를 조절하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.

도 12b를 참조하면, 서버는 서버에 포함된 하드웨어를 통해 vRAN 기능을 수행하기 위한 소프트웨어를 구동시킬 수 있다. 소프트웨어는 예를 들어, vRAN 패키지(1210), 스케일링 패키지(1220), 가상화 마스터(1230) 및 가상화 소프트웨어(1240)를 포함할 수 있다. 한편, 도 12b에서의 vRAN 패키지(1210), 스케일링 패키지(1220), 가상화 마스터(1230) 및 가상화 소프트웨어(1240)는 도 12a를 참조하여 전술한 vRAN 패키지, 스케일링 패키지, 가상화 마스터 및 가상화 소프트웨어와 대응될 수 있다.

본 실시예에서는 도 12a에서 전술한 내용과 동일한 내용은 설명을 생략하도록 한다.

스케일링 SC(1224)는 요일 별로 각 시간 대에 V2X 서비스를 이용하는 단말의 수를 기초로, 매일 t3-t4 시간 사이에는 V2X 서비스를 이용하는 단말의 수가 제 2 임계값 이상 증가함을 예측할 수 있다. V2X 서비스의 트래픽이 증가하는 경우, 도 10a를 참조하여 전술한 바와 같이, 핸드오버로 인해 MAC SC(1214)의 로드가 커질 수 있다. 또한, 스케일링 SC(1224)는 매일 t3-t4 시간 사이에 발생했던 트래픽을 처리하는데 이용된 리소스 양을 식별할 수 있다. 이를 기초로, 스케일링 SC(1224)는 매일 t3-t4 시간에서 미디어 스트리밍 서비스를 이용하는 단말의 수가 제 2 임계값 이상 증가함에 따라, 이를 위해 PHY SC(1212)에 4개의 CPU 코어 및 20 GB의 RAM 메모리가 추가적으로 할당되어야 함을 예측할 수 있다.

일 실시예에 따른 스케일링 SC(1224)는 매일 t3-t4 시간에 미디어 V2X 서비스를 이용하는 단말의 수가 제 2 임계값 이상 증가할 것으로 예측됨에 따라, t3 시점에 앞서, vRAN 패키지(1210)의 MAC SC(1214)에 할당되는 리소스를 증가시키기 위한 스케일 업 명령을 가상화 마스터(1240)에 전달할 수 있다. 가상화 마스터(1240)는 스케일 업 명령을 가상화 소프트웨어(1240)에 전달하고, 스케일 업 명령에 의해 변경되는 vRAN 패키지(1210)의 MAC SC(1214)에 관한 정보를 갱신하여 저장할 수 있다. 가상화 소프트웨어(1240)는 스케일 업 명령에 따라, vRAN 패키지(1210)의 MAC SC(1214)에 할당되는 리소스를 증가시킬 수 있다. 예를 들어, 가상화 소프트웨어(1240)는 vRAN 패키지(1210)의 MAC SC(1214)에 할당된 CPU 코어 및 RAM 메모리를 증가시킬 수 있다.

도 13a는 일 실시예에 따른 서버가 스트리밍 기반 모바일 게임 서비스의 트래픽 발생에 따라 SC에 할당되는 리소스를 조절하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.

도 13a를 참조하면, 서버는 서버에 포함된 하드웨어를 통해 vRAN 기능을 수행하기 위한 소프트웨어를 구동시킬 수 있다. 구체적으로, 하드웨어에서는 OS가 구동될 수 있고, OS는 하드웨어 및 서버에서 실행되는 가상화 소프트웨어를 관리할 수 있다. 한편, 하드웨어, OS 및 가상화 소프트웨어에 대한 설명은 도 2를 참조하여 전술한 바와 동일하므로, 이에 대한 설명은 생략하도록 한다.

이하에서는, 스트리밍 기반 모바일 게임 서비스의 트래픽이 발생하는 경우, 서버에서 vRAN 패키지의 SC에 할당되는 리소스를 조절하는 방법을 설명하기 위해, 도 2를 참조하여 전술한 각 소프트웨어의 동작을 구체적으로 기술하도록 한다. 아울러, 각 소프트웨어에서의 동작은 서버 내의 CPU가 RAM, 스토리지 등에 저장된 명령어를 실행함으로써 수행될 수 있다. 예를 들어, 명령어 실행을 통해 vRAN 패키지(1310)에 포함된 PHY SC(1312), MAC SC(1314) 및 RLC SC(1316) 각각은 기지국(10)으로부터 전달된 트래픽에 PHY 레이어 기능, MAC 레이어 기능 및 RLC 레이어 기능을 수행할 수 있다.

일 실시예에 따른 기지국(10)은 단말(60)이 초기 접속 과정에서 전송하는 RRC 연결 설정 메시지 등에 포함된 서비스 타입 정보를 기초로, 단말이 이용하고자 하는 서비스 타입을 식별할 수 있다.

vRAN 패키지(1310)는 단말(60)과 기지국(10)의 초기 접속 과정에서 식별된 서비스 타입에 관한 정보를 기초로 기지국(10)으로부터 전달받은 트래픽이 어떤 서비스에 의해 발생되었는지 여부를 식별할 수 있다. vRAN 패키지(1310)는 식별된 서비스 타입에 따라 트래픽을 처리하기 위한 타겟 성능 정보를 결정할 수 있다. 예를 들어, vRAN 패키지(1310)는 스트리밍 기반 모바일 게임 서비스의 타겟 레이턴시를 0.01s로 결정하고, 타겟 데이터 레이트를 10Gbps로 결정할 수 있다. 다만, 이는 일 예일 뿐, 모바일 게임 서비스의 종류에 따라, 영상의 화질 보다는 실시간 컨트롤이 중요시되는 게임 서비스의 경우에는 URLLC 속성이 보다 강조됨에 따라, vRAN 패키지(1310)는 타겟 레이턴시를 0.001s로 결정하고, 타겟 데이터 레이트를 1Gbps로 결정할 수도 있다.

일 실시예에 따른 스케일링 패키지(1320)는 스트리밍 기반 모바일 게임 서비스의 트래픽 증가를 예측하여, RLC SC(1316)에 할당되는 리소스를 조절할 수 있다. 스트리밍 기반 모바일 게임 서비스의 경우, 클라우드 서버(미도시)에서 게임을 실행하고, 게임 실행에 따른 화면을 빠르고, 주기적으로 캡쳐하여 단말로 전달할 수 있다. 이 때, 캡쳐된 화면들(65)의 사이즈가 커 한번에 전송하기 어려운 경우, 캡쳐된 화면들(65)을 복수개의 패킷(67)으로 분할할 필요가 있다. 캡쳐된 화면들(65)을 복수개의 패킷(67)으로 분할하는 동작은 RLC 레이어에서 수행될 수 있다. 이에 따라, 스트리밍 기반 모바일 게임 서비스를 이용하는 단말의 접속량이 증가하는 경우, RLC SC(1316)의 계산량이 증가할 수 있다.

스케일링 패키지(1320)는 vRAN IF(1322) 및 스케일링 SC(1324)를 포함할 수 있다. vRAN IF(1322)는 vRAN 패키지(1310)로부터 기지국(10)에 관한 트래픽 정보를 수신할 수 있다. 또한, vRAN IF(1322)는 트래픽 처리를 위해 vRAN 패키지(1310)의 리소스 정보를 수신할 수 있다.

스케일링 SC(1324)는 기 설정된 서비스 타입 정보 및 트래픽 정보를 기초로 서비스 타입 별로 기지국(10)에서 발생될 트래픽을 예측할 수 있다. 스케일링 SC(1324)는, 예를 들어, 단말과 기지국(10) 간의 초기 접속 과정에서 전달된 서비스 타입 정보를 기초로, 초기 접속 과정 이후에 발생되는 트래픽이 어떤 서비스 제공에 의해 발생된 것인지 식별할 수 있다.

스케일링 SC(1324)는 요일 별로 각 시간 대에 스트리밍 기반 모바일 게임 서비스를 이용하는 단말의 수를 기초로, 금요일 t5-t6 시간 사이에 스트리밍 기반 모바일 게임 서비스의 트래픽이 발생함을 예측할 수 있다. 또한, 스케일링 SC(1324)는 금요일 t5-t6 시간 사이에 발생했던 트래픽을 처리하는데 이용된 리소스 양을 식별할 수 있다. 이를 기초로, 스케일링 SC(1324)는 금요일 t5-t6 시간에서 미디어 스트리밍 서비스를 이용하는 단말의 수가 제 3 임계값 이상 증가함에 따라, 이를 위해 RLC SC(1316)에 4개의 CPU 코어 및 30 GB의 RAM 메모리가 추가적으로 할당되어야 함을 예측할 수 있다.

일 실시예에 따른 스케일링 SC(1324)는 금요일 t5-t6 시간에 미디어 스트리밍 서비스를 이용하는 단말의 수가 제 1 임계값 이상 증가할 것으로 예측됨에 따라, t5 시점에 앞서, vRAN 패키지(1310)의 RLC SC(1316)에 할당되는 리소스를 증가시키기 위한 스케일 업 명령을 가상화 마스터(1340)에 전달할 수 있다. 가상화 마스터(1340)는 스케일 업 명령을 가상화 소프트웨어(1340)에 전달하고, 스케일 업 명령에 의해 변경되는 vRAN 패키지(1310)의 RLC SC(1312)에 관한 정보를 갱신하여 저장할 수 있다. 가상화 소프트웨어(1340)는 스케일 업 명령에 따라, vRAN 패키지(1310)의 RLC SC(1312)에 할당되는 리소스를 증가시킬 수 있다. 예를 들어, 가상화 소프트웨어(1340)는 vRAN 패키지(1310)의 RLC SC(1316)에 할당된 CPU 코어 및 RAM 메모리를 증가시킬 수 있다.

도 13b는 다른 실시예에 따른 서버가 스트리밍 기반 모바일 게임 서비스의 트래픽에 따라 SC에 할당되는 리소스를 조절하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.

도 13b를 참조하면, 서버는 서버에 포함된 하드웨어를 통해 vRAN 기능을 수행하기 위한 소프트웨어를 구동시킬 수 있다. 소프트웨어는 예를 들어, vRAN 패키지(1310), 스케일링 패키지(1320), 가상화 마스터(1330) 및 가상화 소프트웨어(1340)를 포함할 수 있다. 한편, 도 13b에서의 vRAN 패키지(1310), 스케일링 패키지(1320), 가상화 마스터(1330) 및 가상화 소프트웨어(1340)는 도 13a를 참조하여 전술한 vRAN 패키지, 스케일링 패키지, 가상화 마스터 및 가상화 소프트웨어와 대응될 수 있다.

본 실시예에서는 도 13a에서 전술한 내용과 동일한 내용은 설명을 생략하도록 한다.

일 실시예에 따른 스케일링 패키지(1320)는 스트리밍 기반 모바일 게임 서비스가 종료되는 시점을 예측하여, RLC SC(1316)에 할당되는 리소스를 조절할 수 있다. 스케일링 패키지(1320)는 vRAN IF(1322) 및 스케일링 SC(1324)를 포함할 수 있다. vRAN IF(1322)는 vRAN 패키지(1310)로부터 단말(60)에 관한 트래픽 정보 및 트래픽 처리를 위해 vRAN 패키지(1310)에 할당된 리소스 정보를 수신할 수 있다.

예를 들어, 스케일링 SC(1324)는 금요일 t6 시점 이후에 스트리밍 기반 모바일 게임 서비스가 종료됨을 예측할 수 있다. 스케일링 SC(1324)는 기지국에 대한 스트리밍 기반 모바일 게임 서비스의 트래픽 발생 종료 시점 이전에 이를 미리 예측함으로써, 트래픽 발생 종료 시 보다 신속하게 RLC SC(1316)에 할당되는 리소스를 제어할 수 있다. 구체적으로, 스케일링 SC(1324)는 vRAN 패키지(1310)의 RLC SC(1316)에 할당되는 리소스를 감소시키기 위한 스케일 다운 명령을 가상화 마스터(1330)에 전달할 수 있다. 가상화 마스터(1330)는 스케일 다운 명령을 가상화 소프트웨어(1340)에 전달하고, 스케일 다운 명령에 의해 변경되는 vRAN 패키지(1310)의 RLC SC(1316)에 관한 정보를 갱신하여 저장할 수 있다. 가상화 소프트웨어(1340)는 스케일 다운 명령에 따라, vRAN 패키지(1310)의 RLC SC(1316)에 할당되는 리소스를 감소시킬 수 있다. 예를 들어, 가상화 소프트웨어(1340)는 vRAN 패키지(1310)의 RLC SC(1316)에 할당된 CPU 코어 및 RAM 메모리를 감소시킬 수 있다.

도 14a는 일 실시예에 따른 서버가 AR (augmented reality) 텔레프레즌스(telepresnece) 서비스에 따른 트래픽의 발생에 따라 SC에 할당되는 리소스를 조절하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.

도 14a를 참조하면, 서버는 서버에 포함된 하드웨어를 통해 vRAN 기능을 수행하기 위한 소프트웨어를 구동시킬 수 있다. 구체적으로, 하드웨어에서는 OS가 구동될 수 있고, OS는 하드웨어 및 서버에서 실행되는 가상화 소프트웨어를 관리할 수 있다. 한편, 하드웨어, OS 및 가상화 소프트웨어에 대한 설명은 도 2를 참조하여 전술한 바와 동일하므로, 이에 대한 설명은 생략하도록 한다.

이하에서는, 서버에서 AR 텔레프레즌스 서비스에 따른 트래픽이 발생할 것으로 예측됨에 따라, vRAN 패키지의 SC에 할당되는 리소스를 조절하는 방법을 설명하기 위해, 도 2를 참조하여 전술한 각 소프트웨어의 동작을 구체적으로 기술하도록 한다. 아울러, 각 소프트웨어에서의 동작은 서버 내의 CPU가 RAM, 스토리지 등에 저장된 명령어를 실행함으로써 수행될 수 있다.

vRAN 패키지(1410)는 복수의 기지국(10, 20)에서 발생된 트래픽을 전달받을 수 있다. vRAN 패키지(1410)에 포함된 PHY SC(1412), MAC SC(1414) 및 RLC SC(1416) 각각은 전달된 트래픽에 PHY 레이어 기능, MAC 레이어 기능 및 RLC 레이어 기능을 수행할 수 있다.

한편, 복수의 기지국(10, 20) 각각은 단말들과의 초기 접속 과정에서, 단말이 이용하고자하는 서비스 타입을 식별할 수 있다. 예를 들어, 복수의 기지국(10, 20) 각각은 단말이 초기 접속 과정에서 전송하는 RRC 연결 설정 메시지 등에 포함된 서비스 타입 정보를 기초로, 단말이 이용하고자 하는 서비스 타입을 식별할 수 있다. 다만, 이는 일 예일 뿐, 복수의 기지국(10, 20)에서 서비스 타입을 식별하는 방법이 전술한 예에 한정되는 것은 아니다. 다른 예에 따라, 복수의 기지국(10, 20)은 특정 시간-주파수 자원 영역에 특정 서비스를 제공하는 것으로 미리 설정한 경우, 트래픽이 발생한 자원 영역이 특정 서비스에 미리 설정된 자원 영역에 해당하는지 여부를 판단하여, 서비스 타입을 식별할 수도 있다.

vRAN 패키지(1410)는 복수의 기지국(10, 20)으로부터 단말이 이용하고자 하는 서비스 타입에 관한 정보를 전달받을 수 있다. vRAN 패키지(1410)는 서비스 타입에 관한 정보가 전달됨에 따라, 해당 단말과 기지국(예를 들어, 10)사이에서 발생하는 트래픽에 대한 처리 성능을 결정할 수 있다. 예를 들어, vRAN 패키지(1410)는 복수의 기지국(10, 20)으로부터 접속된 단말들(72, 74, 76, 78)이 이용하고자 하는 서비스 타입이 AR 텔레프레즌스 서비스라는 정보를 획득할 수 있다. AR 텔레프레즌스 서비스의 트래픽은 웹 캠 단말들(72, 76)에서 촬영된 사용자의 단말을 AR 글래스들(74, 78)로 전달하는 과정에서 발생할 수 있다. AR 텔레프레즌스 서비스의 경우, 촬영 영상을 원격에 있는 사용자들의 AR 글래스들(74, 78)로 신속하게 전달해야 함에 따라, URLLC 속성이 강조될 수 있다. 이에 따라, vRAN 패키지(1410)에 포함된 PHY SC(1412), MAC SC(1414) 및 RLC SC(1416)는 레이턴시가 1ms를 넘지않도록 단말들(72, 74, 76, 78)로부터 수신된 트래픽을 처리할 수 있다. 다만, 이는 일 예일 뿐, AR 텔레프레즌스 서비스에서 원격에 있는 사용자들에게 제공되는 촬영 영상의 화질에 대한 중요도가 강조되는 경우에는, eMBB 속성이 강조됨에 따라, vRAN 패키지(1410)에 포함된 PHY SC(1412), MAC SC(1414) 및 RLC SC(1416)에서 데이터 레이트가 일정 수준 이상이 되도록 수신된 트래픽을 처리할 수 있다.

한편, AR 텔레프레즌스 서비스의 경우, 고화질의 영상을 복수의 패킷으로 분할하여 실시간으로 전송해야 함에 따라, 다른 서비스 타입의 트래픽 처리에 비해 PHY SC(1412), MAC SC(1414) 및 RLC SC(1416) 중 RLC SC(1416)의 로드가 상대적으로 클 수 있다. 이에 따라, AR 텔레프레즌스 서비스에 따른 트래픽 처리를 위해서는, RLC SC(1416)에 할당되는 리소스를 증가시킬 필요가 있다.

일 실시예에 따른 스케일링 패키지(1420)는 vRAN 패키지(1410)에 포함된 PHY SC(1412), MAC SC(1414) 및 RLC SC(1416)에 할당된 리소스를 조절하는 명령을 내릴 수 있다. 스케일링 패키지(1420)에 대해 구체적으로 설명하면, 스케일링 패키지(1420)는 vRAN IF(1422) 및 스케일링 SC(1424)를 포함할 수 있다. vRAN IF(1422)는 vRAN 패키지(1410)에서 처리되는 복수의 기지국(10, 20)의 트래픽 정보를 수신할 수 있다. 또한, vRAN IF(1422)는 트래픽 처리를 위해 vRAN 패키지(1410)에서 이용하는 리소스 정보를 수신할 수 있다. 한편, 이는 일 예일 뿐, 트래픽 처리를 위해 vRAN 패키지(1410)에서 이용하는 리소스 정보는 스케일링 SC(1424)에서 하드웨어 모니터링을 통해 획득할 수도 있다.

일 실시예에 따른 스케일링 SC(1424)는, 이전에 vRAN 패키지(1410)에서 처리한 AR 텔레프레즌스 서비스의 트래픽 정보를 기초로, 복수의 기지국(10, 20)에서 발생될 AR 텔레프레즌스 서비스의 트래픽을 결정할 수 있다. 예를 들어, 스케일링 SC(1424)는 일주일동안 vRAN 패키지(1410)에서 처리한 트래픽 정보를 서비스 타입 별로 분류한 결과, AR 텔레프레즌스 서비스의 트래픽이 매주 화요일 t1-t2 구간에서 발생함을 식별할 수 있다. 이에 따라, 스케일링 SC(1424)는 화요일 t1 시간에 앞서, AR 텔레프레즌스 서비스의 트래픽 처리를 위해, RLC SC(1416)에 할당되는 CPU 및 메모리를 증가시키기 위한 스케일 업 명령을 가상화 마스터(1430)에 전달할 수 있다.

가상화 마스터(1430)는 스케일 업 명령을 가상화 소프트웨어(1440)에 전달하고, 스케일 업 명령에 의해 할당되는 리소스가 변경되는 RLC SC(1416)에 관한 정보를 갱신하여 저장할 수 있다. 가상화 소프트웨어(1440)는 스케일 업 명령에 따라, vRAN 패키지(1410)의 RLC SC(1416)에 할당되는 리소스를 증가시킬 수 있다. 예를 들어, 가상화 소프트웨어(1440)는 vRAN 패키지(1410)의 RLC SC(1416)에 할당된 CPU 코어 및 RAM 메모리를 증가시킬 수 있다.

도 14b는 다른 실시예에 따른 서버가 AR 텔레프레즌스 서비스의 트래픽에 따라 SC에 할당되는 리소스를 조절하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.

도 14b를 참조하면, 서버는 서버에 포함된 하드웨어를 통해 vRAN 기능을 수행하기 위한 소프트웨어를 구동시킬 수 있다. 소프트웨어는 예를 들어, vRAN 패키지(1410), 스케일링 패키지(1420), 가상화 마스터(1430) 및 가상화 소프트웨어(1440)를 포함할 수 있다. 한편, 도 14b에서의 vRAN 패키지(1410), 스케일링 패키지(1420), 가상화 마스터(1430) 및 가상화 소프트웨어(1440)는 도 14a를 참조하여 전술한 vRAN 패키지, 스케일링 패키지, 가상화 마스터 및 가상화 소프트웨어와 대응될 수 있다.

본 실시예에서는 도 14a에서 전술한 내용과 동일한 내용은 설명을 생략하도록 한다.

일 실시예에 따른 스케일링 패키지(1420)는 AR 텔레프레젠스 서비스가 종료되는 시점을 예측하여, RLC SC(1416)에 할당되는 리소스를 조절할 수 있다. 스케일링 패키지(1420)는 vRAN IF(1422) 및 스케일링 SC(1424)를 포함할 수 있다. vRAN IF(1422)는 vRAN 패키지(1410)로부터 단말들(72, 74, 76, 78)에 관한 트래픽 정보 및 트래픽 처리를 위해 vRAN 패키지(1410)에 할당된 리소스 정보를 수신할 수 있다.

예를 들어, 스케일링 SC(1424)는 화요일 t2 시점 이후에 AR 텔레프레즌스 서비스가 종료됨을 예측할 수 있다. 스케일링 SC(1424)는 기지국(예를 들어, 10)에 대한 AR 텔레프레즌스 서비스의 트래픽 발생 종료 시점 이전에 이를 미리 예측함으로써, 트래픽 발생 종료 시 보다 신속하게 RLC SC(1416)에 할당되는 리소스를 제어할 수 있다. 구체적으로, 스케일링 SC(1424)는 vRAN 패키지(1410)의 RLC SC(1416)에 할당되는 리소스를 감소시키기 위한 스케일 다운 명령을 가상화 마스터(1430)에 전달할 수 있다. 가상화 마스터(1430)는 스케일 다운 명령을 가상화 소프트웨어(1440)에 전달하고, 스케일 다운 명령에 의해 변경되는 vRAN 패키지(1410)의 RLC SC(1416)에 관한 정보를 갱신하여 저장할 수 있다. 가상화 소프트웨어(1440)는 스케일 다운 명령에 따라, vRAN 패키지(1410)의 RLC SC(1416)에 할당되는 리소스를 감소시킬 수 있다. 예를 들어, 가상화 소프트웨어(1440)는 vRAN 패키지(1410)의 RLC SC(1416)에 할당된 CPU 코어 및 RAM 메모리를 감소시킬 수 있다.

도 15a는 일 실시예에 따른 서버가 인터랙티브 스트리밍(interactive streaming) 서비스에 따른 트래픽의 발생에 따라 SC에 할당되는 리소스를 조절하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.

도 15a를 참조하면, 서버는 서버에 포함된 하드웨어를 통해 vRAN 기능을 수행하기 위한 소프트웨어를 구동시킬 수 있다. 구체적으로, 하드웨어에서는 OS가 구동될 수 있고, OS는 하드웨어 및 서버에서 실행되는 가상화 소프트웨어를 관리할 수 있다. 한편, 하드웨어, OS 및 가상화 소프트웨어에 대한 설명은 도 2를 참조하여 전술한 바와 동일하므로, 이에 대한 설명은 생략하도록 한다.

이하에서는, 서버에서 인터랙티브 스트리밍 서비스에 따른 트래픽이 발생할 것으로 예측됨에 따라, vRAN 패키지의 SC에 할당되는 리소스를 조절하는 방법을 설명하기 위해, 도 2를 참조하여 전술한 각 소프트웨어의 동작을 구체적으로 기술하도록 한다. 아울러, 각 소프트웨어에서의 동작은 서버 내의 CPU가 RAM, 스토리지 등에 저장된 명령어를 실행함으로써 행될 수 있다.

vRAN 패키지(1510)는 복수의 기지국(10, 20)에서 발생된 트래픽을 전달받을 수 있다. vRAN 패키지(1510)에 포함된 PHY SC(1512), MAC SC(1514) 및 RLC SC(1516) 각각은 전달된 트래픽에 PHY 레이어 기능, MAC 레이어 기능 및 RLC 레이어 기능을 수행할 수 있다.

한편, 복수의 기지국(10, 20) 각각은 단말들과의 초기 접속 과정에서, 단말이 이용하고자 하는 서비스 타입을 식별할 수 있다. 예를 들어, 복수의 기지국(10, 20) 각각은 단말이 초기 접속 과정에서 전송하는 RRC 연결 설정 메시지 등에 포함된 서비스 타입 정보를 기초로, 단말이 이용하고자 하는 서비스 타입을 식별할 수 있다. 다만, 이는 일 예일 뿐, 복수의 기지국(10, 20)에서 서비스 타입을 식별하는 방법이 전술한 예에 한정되는 것은 아니다. 다른 예에 따라, 복수의 기지국(10, 20)은 특정 시간-주파수 자원 영역에 특정 서비스를 제공하는 것으로 미리 설정한 경우, 트래픽이 발생한 자원 영역이 특정 서비스에 미리 설정된 자원 영역에 해당하는지 여부를 판단하여, 서비스 타입을 식별할 수도 있다.

vRAN 패키지(1510)는 복수의 기지국(10, 20)으로부터 단말이 이용하고자 하는 서비스 타입에 관한 정보를 전달받을 수 있다. vRAN 패키지(1510)는 서비스 타입에 관한 정보가 전달됨에 따라, 해당 단말과 기지국(예를 들어, 10)사이에서 발생하는 트래픽에 대한 처리 성능을 결정할 수 있다. 예를 들어, vRAN 패키지(1510)는 기지국(10)으로부터 접속된 단말들(82, 84)이 이용하고자 하는 서비스 타입이 인터랙티브 스트리밍 서비스라는 정보를 획득할 수 있다. 인터랙티브 스트리밍 서비스의 트래픽은 클라우드 서버에 저장된 고화질의 영상들 중 일부(86)를 사용자의 단말(84)의 제어 신호에 따라 크롭핑(cropping)하여, 사용자의 디스플레이 장치(82)에 전달하는 과정에서 발생할 수 있다. 인터랙티브 스트리밍 서비스의 경우, 사용자의 단말(84)의 제어 신호를 신속하게 클라우드 서버에 전달해야 함에 따라, 낮은 레이턴시 성능을 요구할 수 있고, 고화질의 영상을 크롭핑하여 사용자의 디스플레이 장치(82)에 전달해야 함에 따라 높은 데이터 레이트 성능을 요구할 수 있다. 이에 따라, vRAN 패키지(1510)에 포함된 PHY SC(1512), MAC SC(1514) 및 RLC SC(1516)는, eMBB 및 URLLC 속성이 강조됨에 따라, 예를 들어, 레이턴시가 5ms를 넘지 않고, 데이터 레이트가 20Gbps 이상으로 트래픽을 처리하도록 설정될 수 있다. 다만, 이는 일 예일 뿐, 인터랙티스 스트리밍 서비스에서 제공되는 컨텐트의 타입에 따라, 타겟 성능 정보가 다르게 설정될 수도 있다.

한편, 인터랙티브 스트리밍 서비스의 경우, 사용자의 입력에 반응하여 크롭핑되는 영상의 범위를 실시간으로 설정해야 하고, 대용량의 영상을 전송해야 함에 따라, 다른 서비스 타입의 트래픽 처리에 비해 PHY SC(1512) 및 MAC SC(1514)의 로드가 상대적으로 클 수 있다. 이에 따라, 인터랙티브 스트리밍 서비스에 따른 트래픽 처리를 위해서는, PHY SC(1512) 및 MAC SC(1514)에 할당되는 리소스를 증가시킬 필요가 있다.

일 실시예에 따른 스케일링 패키지(1520)는 vRAN 패키지(1510)에 포함된 PHY SC(1512), MAC SC(1514) 및 RLC SC(1516)에 할당된 리소스를 조절하는 명령을 내릴 수 있다. 스케일링 패키지(1520)에 대해 구체적으로 설명하면, 스케일링 패키지(1520)는 vRAN IF(1522) 및 스케일링 SC(1524)를 포함할 수 있다. vRAN IF(1522)는 vRAN 패키지(1510)에서 처리되는 복수의 기지국(10, 20)의 트래픽 정보를 수신할 수 있다. 또한, vRAN IF(1522)는 트래픽 처리를 위해 vRAN 패키지(1510)에서 이용하는 리소스 정보를 수신할 수 있다. 한편, 이는 일 예일 뿐, 트래픽 처리를 위해 vRAN 패키지(1510)에서 이용하는 리소스 정보는 스케일링 SC(1524)에서 하드웨어 모니터링을 통해 획득할 수도 있다.

일 실시예에 따른 스케일링 SC(1524)는, 이전에 vRAN 패키지(1510)에서 처리한 인터랙티브 스트리밍 서비스의 트래픽 정보를 기초로, 복수의 기지국(10, 20)에서 발생될 인터랙티브 스트리밍 서비스의 트래픽을 결정할 수 있다. 예를 들어, 스케일링 SC(1524)는 일주일동안 vRAN 패키지(1510)에서 처리한 트래픽 정보를 서비스 타입 별로 분류한 결과, 인터랙티브 스트리밍 서비스의 트래픽이 매일 저녁 t3-t4 구간에서 발생함을 식별할 수 있다. 이에 따라, 스케일링 SC(1524)는 t3 시간에 앞서, 인터랙티브 스트리밍 서비스의 트래픽 처리를 위해, PHY SC(1512) 및 MAC SC(1514)에 할당되는 CPU 및 메모리를 증가시키기 위한 스케일 업 명령을 가상화 마스터(1530)에 전달할 수 있다.

가상화 마스터(1530)는 스케일 업 명령을 가상화 소프트웨어에 전달하고, 스케일 업 명령에 의해 할당되는 리소스가 변경되는 PHY SC(1512) 및 MAC SC(1514)에 관한 정보를 갱신하여 저장할 수 있다. 가상화 소프트웨어(1540)는 스케일 업 명령에 따라, vRAN 패키지(1510)의 PHY SC(1512) 및 MAC SC(1514)에 할당되는 리소스를 증가시킬 수 있다. 예를 들어, 가상화 소프트웨어(1540)는 vRAN 패키지(1510)의 PHY SC(1512) 및 MAC SC(1514)에 할당된 CPU 코어 및 RAM 메모리를 증가시킬 수 있다.

도 15b는 다른 실시예에 따른 서버가 인터랙티브 스트리밍 서비스의 트래픽에 따라 SC에 할당되는 리소스를 조절하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.

도 15b를 참조하면, 서버는 서버에 포함된 하드웨어를 통해 vRAN 기능을 수행하기 위한 소프트웨어를 구동시킬 수 있다. 소프트웨어는 예를 들어, vRAN 패키지(1510), 스케일링 패키지(1520), 가상화 마스터(1530) 및 가상화 소프트웨어(1540)를 포함할 수 있다. 한편, 도 15b에서의 vRAN 패키지(1510), 스케일링 패키지(1520), 가상화 마스터(1530) 및 가상화 소프트웨어(1540)는 도 15a를 참조하여 전술한 vRAN 패키지, 스케일링 패키지, 가상화 마스터 및 가상화 소프트웨어와 대응될 수 있다.

본 실시예에서는 도 15a에서 전술한 내용과 동일한 내용은 설명을 생략하도록 한다.

일 실시예에 따른 스케일링 패키지(1520)는 인터랙티브 스트리밍 서비스가 종료되는 시점을 예측하여, PHY SC(1512) 및 MAC SC(1514)에 할당되는 리소스를 조절할 수 있다. 스케일링 패키지(1520)는 vRAN IF(1522) 및 스케일링 SC(1524)를 포함할 수 있다. vRAN IF(1522)는 vRAN 패키지(1510)로부터 단말들(82, 84)에 관한 트래픽 정보 및 트래픽 처리를 위해 vRAN 패키지(1510)에 할당된 리소스 정보를 수신할 수 있다.

예를 들어, 스케일링 SC(1524)는 매일 저녁 t4 시점 이후에 인터랙티브 스트리밍 서비스가 종료됨을 예측할 수 있다. 스케일링 SC(1524)는 기지국(10)에 대한 인터랙티브 스트리밍 서비스의 트래픽 발생 종료 시점 이전에 이를 미리 예측함으로써, 트래픽 발생 종료 시 보다 신속하게 PHY SC(1512) 및 MAC SC(1514)에 할당되는 리소스를 제어할 수 있다. 구체적으로, 스케일링 SC(1524)는 vRAN 패키지(1510)의 PHY SC(1512) 및 MAC SC(1514)에 할당되는 리소스를 감소시키기 위한 스케일 다운 명령을 가상화 마스터(1530)에 전달할 수 있다. 가상화 마스터(1530)는 스케일 다운 명령을 가상화 소프트웨어(1540)에 전달하고, 스케일 다운 명령에 의해 변경되는 vRAN 패키지(1510)의 PHY SC(1512) 및 MAC SC(1514)에 관한 정보를 갱신하여 저장할 수 있다. 가상화 소프트웨어(1440)는 스케일 다운 명령에 따라, vRAN 패키지(1510)의 RLC SC(1516)에 할당되는 리소스를 감소시킬 수 있다. 예를 들어, 가상화 소프트웨어(1540)는 vRAN 패키지(1510)의 RLC SC(1516)에 할당된 CPU 코어 및 RAM 메모리를 감소시킬 수 있다.

도 16는 일 실시예에 따른 서버가 프라이빗 NR 서비스 및 퍼블릭 NR 서비스의 트래픽의 발생에 따라 SC에 할당되는 리소스를 조절하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.

도 16을 참조하면, 서버는 서버에 포함된 하드웨어를 통해 vRAN 기능을 수행하기 위한 소프트웨어를 구동시킬 수 있다. 구체적으로, 하드웨어에서는 OS가 구동될 수 있고, OS는 하드웨어 및 서버에서 실행되는 가상화 소프트웨어를 관리할 수 있다. 한편, 하드웨어, OS 및 가상화 소프트웨어에 대한 설명은 도 2를 참조하여 전술한 바와 동일하므로, 이에 대한 설명은 생략하도록 한다.

이하에서는, 서버에서 프라이빗 NR 서비스 및 퍼블릭 NR 서비스에 따른 트래픽이 발생할 것으로 예측됨에 따라, vRAN 패키지의 SC에 할당되는 리소스를 조절하는 방법을 설명하기 위해, 도 2를 참조하여 전술한 각 소프트웨어의 동작을 구체적으로 기술하도록 한다. 아울러, 각 소프트웨어에서의 동작은 서버 내의 CPU가 RAM, 스토리지 등에 저장된 명령어를 실행함으로써 행될 수 있다.

한편, 프라이빗 NR 서비스는 특정 그룹 내의 장치들(62, 64)의 통신 서비스 제공을 위한 것으로, 프라이빗 NR 서비스에 따른 트래픽은 별도로 설치된 프라이빗 코어 네트워크 장치(70)로 전달될 수 있다. 또한, 퍼블릭 NR 서비스는 단말들(52, 54, 56)의 공용 통신 서비스 제공을 위한 것으로, 퍼블릭 NR 서비스에 따른 트래픽은 퍼블릭 코어 네트워크 장치(80)로 전달될 수 있다.

프라이빗 vRAN 패키지(1610)는 기지국(10)에서 프라이빗 NR 서비스 에 따라 발생된 트래픽을 전달받을 수 있다. 프라이빗 vRAN 패키지(1610)에 포함된 PHY SC(1612), MAC SC(1614) 및 RLC SC(1616) 각각은 전달된 트래픽에 PHY 레이어 기능, MAC 레이어 기능 및 RLC 레이어 기능을 수행할 수 있다. 퍼블릭 vRAN 패키지(1620)는 기지국(10)에서 퍼블릭 NR 서비스 에 따라 발생된 트래픽을 전달받을 수 있다. 퍼블릭 vRAN 패키지(1620)에 포함된 PHY SC(1622), MAC SC(1624) 및 RLC SC(1626) 각각은 전달된 트래픽에 PHY 레이어 기능, MAC 레이어 기능 및 RLC 레이어 기능을 수행할 수 있다.

한편, 프라이빗 vRAN 패키지(1610)는 처리된 트래픽을 프라이빗 코어 네트워크 장치(70)에 전달하고, 퍼블릭 vRAN 패키지(1620)는 처리된 트래픽을 퍼블릭 코어 네트워크 장치(80)에 전달할 수 있다.

일 실시예에 따른 스케일링 패키지(1630)는 프라이빗 vRAN 패키지(1610) 및 퍼블릭 vRAN 패키지(1620) 각각에 포함된 SC들(1612, 1614, 1616, 1622, 1624, 1626)에 할당된 리소스를 조절하는 명령을 내릴 수 있다. 스케일링 패키지(1620)는 vRAN IF(1632) 및 스케일링 SC(1634)를 포함할 수 있다. vRAN IF(1632)는 프라이빗 vRAN 패키지(1610) 및 퍼블릭 vRAN 패키지(1620)에서 처리되는 기지국(10)의 트래픽 정보를 수신할 수 있다. 또한, vRAN IF(1632)는 트래픽 처리를 위해 프라이빗 vRAN 패키지(1610) 및 퍼블릭 vRAN 패키지(1620)에서 이용하는 리소스 정보를 수신할 수 있다. 한편, 이는 일 예일 뿐, 트래픽 처리를 위해 프라이빗 vRAN 패키지(1610) 및 퍼블릭 vRAN 패키지(1620)에서 이용하는 리소스 정보는 스케일링 SC(1634)에서 하드웨어 모니터링을 통해 획득할 수도 있다.

일 실시예에 따른 스케일링 SC(1634)는, 이전에 프라이빗 vRAN 패키지(1610) 및 퍼블릭 vRAN 패키지(1620) 각각에서 처리한 트래픽 정보를 기초로, 기지국(10)에서 발생될 트래픽을 결정할 수 있다. 예를 들어, 스케일링 SC(1524)는 매일 t1-t2 시간에는 퍼블릭 vRAN 패키지(1620)에서 처리하는 트래픽이 제 1 임계값 이상인 반면에, t3 시간 이후에는 제 2 임계값 이하로 감소됨을 식별할 수 있다. 이에 따라, 스케일링 SC(1524)는 t1 시간에 앞서, 퍼블릭 vRAN 패키지(1620)의 퍼블릭 PHY SC(1622), 퍼블릭 MAC SC(1624) 및 퍼블릭 RLC SC(1626)에 할당되는 CPU 및 메모리를 증가시키기 위한 스케일 업 명령을 가상화 마스터(1640)에 전달할 수 있다.

가상화 마스터(1640)는 스케일 업 명령을 가상화 소프트웨어에 전달하고, 스케일 업 명령에 의해 할당되는 리소스가 변경되는 퍼블릭 PHY SC(1622), 퍼블릭 MAC SC(1624) 및 퍼블릭 RLC SC(1626)에 관한 정보를 갱신하여 저장할 수 있다.

또한, 스케일링 SC(1524)는 t3 시간에 앞서, 퍼블릭 vRAN 패키지(1620)의 퍼블릭 PHY SC(1622), 퍼블릭 MAC SC(1624) 및 퍼블릭 RLC SC(1626)에 할당되는 CPU 및 메모리를 감소시키기 위한 스케일 다운 명령을 가상화 마스터(1640)에 전달할 수 있다.

가상화 마스터(1640)는 스케일 다운 명령을 가상화 소프트웨어에 전달하고, 스케일 다운 명령에 의해 할당되는 리소스가 변경되는 퍼블릭 PHY SC(1622), 퍼블릭 MAC SC(1624) 및 퍼블릭 RLC SC(1626)에 관한 정보를 갱신하여 저장할 수 있다.

도 17은 일 실시예에 따른 SC 조절을 통해 복수의 단말과 기지국 간의 트래픽을 처리하는 서버의 동작을 설명하기 위한 흐름도이다.

단계 S1752에서, 복수의 단말(1710)과 기지국(1720) 간에는 트래픽이 발생할 수 있다. 트래픽은, 도 2를 참조하여 전술한 바와 같이, 일정 시간 내에 통신망을 통과하는 데이터의 흐름으로서, 본 실시예에서는, 특정 목적(예를 들어, 특정 서비스 이용)을 달성하기 위한 정보 교환을 위해 복수의 단말(1710)과 기지국(1720) 간에 트래픽이 발생할 수 있다.

단계 S1754에서, 기지국(1720)은 EIU(1730)에 트래픽을 전달할 수 있다. EIU(1730)는 셀 사이트의 복수의 기지국(1720 포함)과 서버(1740)를 연결하는 통로의 일부이다.

단계 S1756에서, EIU(1730)는 서버(1740)의 기 설정된 vRAN 패키지의 SC에 트래픽을 전달할 수 있다. EIU(1730)에는 서버(1740)에 생성되어 있는 적어도 하나의 vRAN 패키지 각각에 할당된 기지국에 정보가 기 설정되어 있을 수 있다.

단계 S1758에서, 서버(1740)는 트래픽 처리 정보를 획득할 수 있다. 트래픽 처리 정보는 복수의 기지국에서 발생된 트래픽 정보 및 트래픽 처리에 이용된 리소스 정보를 포함할 수 있다. 서버(1740)는 EIU(1730)를 통해 복수의 기지국(1720 포함) 각각으로부터 vRAN 패키지에 전달되는 트래픽을 모니터링함으로써, 트래픽 정보를 획득할 수 있다. 또한, 서버(1740)는 전달된 트래픽 처리를 위해, 각 vRAN 패키지에 할당된 리소스 정보를 획득할 수 있다.

한편, 단계 S1758은 도 8을 참조하여 전술한 단계 S610과 대응되는 것으로, 단계 S810과 중복되는 동작에 대해서는 설명을 생략하도록 한다.

단계 S1760에서, 서버(1740)는 트래픽 처리 정보 및 기 설정된 서비스 타입 정보에 기초하여 서비스 타입 별로 기지국에서 발생될 트래픽에 관한 정보를 획득할 수 있다.

한편, 단계 S1760은 도 6을 참조하여 전술한 단계 S820과 대응되는 것으로, 단계 S820과 중복되는 동작에 대해서는 설명을 생략하도록 한다.

단계 S1762에서, 서버(1740)는 기지국에서 발생될 트래픽에 관한 정보에 기초하여 SC의 리소스 또는 수를 조절할 수 있다.

한편, 단계 S1762는 도 8을 참조하여 전술한 단계 S830과 대응되는 것으로, 단계 S830과 중복되는 동작에 대해서는 설명을 생략하도록 한다.

단계 S1764에서, 서버(1740)는 조절된 SC에 기초하여 기지국(1720)에서 발생될 트래픽을 할당할 것을 EIU(1730)에 명령할 수 있다. 예를 들어, 서버(1740)는 단계 S1762에서, vRAN 패키지가 새롭게 생성되거나 vRAN 패키지가 제거되어, 각 vRAN 패키지에 할당되는 기지국이 변경되는 경우, 변경된 vRAN 패키지 별 기지국 할당 정보를 EIU(1730)에 전달할 수 있다. 또한, 서버(1740)는 단계 S1762에서, SC에 할당되는 리소스가 변경되는 경우, 변경된 SC에 관한 정보를 EIU(1730)에 전달할 수도 있다. 다만, 이는 일 예로, 서버(1740)는 SC에 할당되는 리소스가 변경된 경우에는, EIU(1730)에 이에 대한 정보를 전달하지 않을 수도 있다.

단계 S1766에서, 복수의 단말(1710)과 기지국(1720) 간에는 트래픽이 발생할 수 있다. 본 실시예에서는 설명의 편의를 위해, 일 실시예에 따라 서버(1740)의 SC가 조절된 이후에 발생된 트래픽을 의미하도록 트래픽 발생 동작이 도시되어 있으나, 이는 일 예일 뿐, 트래픽 발생 동작이 SC 조절 이후에 수행되는 것으로 본 실시예가 제한되는 것은 아니다.

단계 S1768에서, 기지국(1720)은 EIU(1730) 트래픽을 전달할 수 있다.

단계 S1770에서, EIU(1730)는 단계 S1764에서 수신한 명령에 따라 조절된 SC에 트래픽을 전달할 수 있다. 예를 들어, 서버(1740)에 저장된 복수의 vRAN 패키지 중 제 1 vRAN 패키지에 포함된 적어도 하나의 SC에 할당된 리소스가 변경됨에 따라, 제 1 vRAN 패키지에 기지국(1720)이 할당되도록 명령이 수신된 경우, EIU(1730)는 제 vRAN 패키지의 SC에 트래픽을 전달할 수 있다. 블록도의 각 구성요소는 실제 구현되는 기기의 사양에 따라 통합, 추가, 또는 생략될 수 있다. 즉, 필요에 따라 2 이상의 구성요소가 하나의 구성요소로 합쳐지거나, 혹은 하나의 구성요소가 2 이상의 구성요소로 세분되어 구성될 수 있다. 또한, 각 블록에서 수행하는 기능은 실시예들을 설명하기 위한 것이며, 그 구체적인 동작이나 장치는 본 발명의 권리범위를 제한하지 아니한다.

본 개시의 청구항 또는 명세서에 기재된 실시예들에 따른 방법들은 하드웨어, 소프트웨어, 또는 하드웨어와 소프트웨어의 조합의 형태로 구현될(implemented) 수 있다.

소프트웨어로 구현하는 경우, 하나 이상의 프로그램(소프트웨어 모듈)을 저장하는 컴퓨터 판독 가능 저장 매체가 제공될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 저장 매체에 저장되는 하나 이상의 프로그램은, 전자 장치(device) 내의 하나 이상의 프로세서에 의해 실행 가능하도록 구성된다(configured for execution). 하나 이상의 프로그램은, 전자 장치로 하여금 본 개시의 청구항 또는 명세서에 기재된 실시 예들에 따른 방법들을 실행하게 하는 명령어(instructions)를 포함한다.

이러한 프로그램(소프트웨어 모듈, 소프트웨어)은 랜덤 액세스 메모리 (random access memory), 플래시(flash) 메모리를 포함하는 불휘발성(non-volatile) 메모리, 롬(ROM: Read Only Memory), 전기적 삭제가능 프로그램가능 롬(EEPROM: Electrically Erasable Programmable Read Only Memory), 자기 디스크 저장 장치(magnetic disc storage device), 컴팩트 디스크 롬(CD-ROM: Compact Disc-ROM), 디지털 다목적 디스크(DVDs: Digital Versatile Discs) 또는 다른 형태의 광학 저장 장치, 마그네틱 카세트(magnetic cassette)에 저장될 수 있다. 또는, 이들의 일부 또는 전부의 조합으로 구성된 메모리에 저장될 수 있다. 또한, 각각의 구성 메모리는 다수 개 포함될 수도 있다.

또한, 프로그램은 인터넷(Internet), 인트라넷(Intranet), LAN(Local Area Network), WLAN(Wide LAN), 또는 SAN(Storage Area Network)과 같은 통신 네트워크, 또는 이들의 조합으로 구성된 통신 네트워크를 통하여 접근(access)할 수 있는 부착 가능한(attachable) 저장 장치(storage device)에 저장될 수 있다. 이러한 저장 장치는 외부 포트를 통하여 본 개시의 실시 예를 수행하는 장치에 접속할 수 있다. 또한, 통신 네트워크상의 별도의 저장장치가 본 개시의 실시 예를 수행하는 장치에 접속할 수도 있다.

상술한 본 개시의 구체적인 실시예들에서, 발명에 포함되는 구성 요소는 제시된 구체적인 실시예에 따라 단수 또는 복수로 표현되었다. 그러나, 단수 또는 복수의 표현은 설명의 편의를 위해 제시한 상황에 적합하게 선택된 것으로서, 본 개시가 단수 또는 복수의 구성 요소에 제한되는 것은 아니며, 복수로 표현된 구성 요소라하더라도 단수로 구성되거나, 단수로 표현된 구성 요소라 하더라도 복수로 구성될 수 있다.

한편, 본 명세서와 도면에 개시된 본 개시의 실시예들은 본 개시의 기술 내용을 쉽게 설명하고 본 개시의 이해를 돕기 위해 특정 예를 제시한 것일 뿐이며, 본 개시의 범위를 한정하고자 하는 것은 아니다. 즉 본 개시의 기술적 사상에 바탕을 둔 다른 변형예들이 실시 가능하다는 것은 본 개시의 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 자명한 것이다. 또한 상기 각각의 실시 예는 필요에 따라 서로 조합되어 운용할 수 있다. 예컨대, 본 개시의 일 실시예와 다른 일 실시예의 일부분들이 서로 조합되어 기지국과 단말이 운용될 수 있다. 또한 FDD LTE 시스템, TDD LTE 시스템, 5G 혹은 NR 시스템 등 다양한 시스템에서 상기 실시예의 기술적 사상에 바탕을 둔 다른 변형예들이 실시 가능할 것이다.

Claims

서버가 무선 접속 네트워크(radio access network) 기능을 수행하는 방법에 있어서,
상기 서버와 연결된 복수의 기지국에 관한 트래픽 처리 정보를 획득하는 단계;
상기 트래픽 처리 정보 및 기 설정된 서비스 타입 정보에 기초하여, 서비스 타입 별로 상기 복수의 기지국에서 발생될 트래픽에 관한 정보를 획득하는 단계; 및
상기 서비스 타입 별로 상기 복수의 기지국에서 발생될 트래픽에 관한 정보에 기초하여, 상기 서버에서 무선 접속 네트워크의 기능을 가상화하는 소프트웨어 컴포넌트의 리소스 또는 수를 조절하는 단계를 포함하는, 방법.
제1항에 있어서, 상기 트래픽 처리 정보는,
상기 복수의 기지국에서 적어도 하나의 시간 구간 동안 발생된 트래픽 정보 및 상기 발생된 트래픽의 처리에 이용된 리소스 정보를 포함하는, 방법.
제1항에 있어서, 상기 트래픽 처리 정보를 획득하는 단계는,
상기 복수의 기지국 또는 상기 서버와 연결된 외부 장치로부터 상기 트래픽 처리 정보를 수신하는 단계를 포함하는, 방법.
제1항에 있어서, 서비스 타입은,
각 서비스 별로 요구되는 데이터 전송 속도, 전송 지연(latency) 및 최대 연결 수(connection density) 중 적어도 하나의 성능에 따라 분류되는, 방법.
제1항에 있어서, 상기 조절하는 단계는,
상기 복수의 기지국에 대하여 발생될 트래픽의 양이 증가하는 경우, 상기 소프트웨어 컴포넌트의 수를 증가시키고,
상기 복수의 기지국에 대하여 발생될 트래픽의 양이 감소하는 경우, 상기 소프트웨어 컴포넌트의 수를 감소시키는, 방법.
제1항에 있어서, 상기 조절하는 단계는,
복수의 소프트웨어 컴포넌트를 포함하는 패키지 단위로 상기 소프트웨어 컴포넌트의 수를 조절하는, 방법.
제 1항에 있어서, 상기 발생될 트래픽에 관한 정보를 획득하는 단계는,
상기 트래픽 처리 정보를 기초로 상기 서비스 타입 별로 발생된 트래픽 양의 패턴을 식별하는 단계; 및
상기 트래픽 양의 패턴에 기초하여, 특정 서비스 타입에서 발생될 트래픽에 관한 정보를 획득하는, 방법.
제1항에 있어서, 상기 조절하는 단계는,
특정 서비스 타입에서 발생될 트래픽의 양이 증가하는 경우, 상기 특정 서비스 타입에 대응되는 무선 접속 네트워크 기능을 수행하는 소프트웨어 컴포넌트의 리소스를 증가시키고,
특정 서비스 타입에서 발생될 트래픽의 양이 감소하는 경우, 상기 특정 서비스 타입에 대응되는 무선 접속 네트워크 기능을 수행하는 소프트웨어 컴포넌트의 리소스를 감소시키는, 방법.
제1항에 있어서, 상기 무선 접속 네트워크 기능은,
PHY 레이어 기능, MAC 레이어 기능, RLC 레이어 기능 및 PDCP 레이어 기능 중 적어도 하나를 포함하는, 방법.
제1항에 있어서, 상기 소프트웨어 컴포넌트는,
컨테이너 및 VM(virtual machine) 중 적어도 하나를 포함하는, 방법.
무선 접속 네트워크(radio access network) 기능을 수행하는 서버에 있어서,
송수신부;
하나 이상의 인스트럭션들을 저장하는 메모리; 및
상기 메모리에 저장된 상기 하나 이상의 인스트럭션들을 실행하는 적어도 하나의 프로세서를 포함하고,
상기 적어도 하나의 프로세서는,
상기 서버와 연결된 복수의 기지국에 관한 트래픽 처리 정보를 획득하고,
상기 트래픽 처리 정보 및 기 설정된 서비스 타입 정보에 기초하여, 서비스 타입 별로 상기 복수의 기지국에서 발생될 트래픽에 관한 정보를 획득하며,
상기 서비스 타입 별로 상기 복수의 기지국에서 발생될 트래픽에 관한 정보에 기초하여, 상기 서버에서 무선 접속 네트워크의 기능을 가상화하는 소프트웨어 컴포넌트의 리소스 또는 수를 조절하는, 서버.
제 11항에 있어서, 상기 트래픽 처리 정보는,
상기 복수의 기지국에서 적어도 하나의 시간 구간 동안 발생된 트래픽 정보 및 상기 발생된 트래픽의 처리에 이용된 리소스 정보 중 적어도 하나를 포함하는, 서버.
제 11항에 있어서, 상기 적어도 하나의 프로세서는,
상기 복수의 기지국 또는 상기 서버와 연결된 외부 장치로부터 상기 트래픽 처리 정보를 수신하는, 서버.
제 11항에 있어서, 상기 서비스 타입은,
각 서비스 별로 요구되는 데이터 전송 속도, 전송 지연(latency) 및 최대 연결 수(connection density) 중 적어도 하나의 성능에 따라 분류되는, 서버.
제11항에 있어서, 상기 적어도 하나의 프로세서는,
상기 복수의 기지국에 대하여 발생될 트래픽의 양이 증가하는 경우, 상기 소프트웨어 컴포넌트의 수를 증가시키고,
상기 복수의 기지국에 대하여 발생될 트래픽의 양이 감소하는 경우, 상기 소프트웨어 컴포넌트의 수를 감소시키는, 서버.
제11항에 있어서, 상기 적어도 하나의 프로세서는,
복수의 소프트웨어 컴포넌트를 포함하는 패키지 단위로 상기 소프트웨어 컴포넌트의 수를 조절하는, 서버.
제 11항에 있어서, 상기 적어도 하나의 프로세서는,
상기 트래픽 처리 정보를 기초로 시간-주파수 자원 영역 별로 발생된 트래픽 양의 패턴을 식별하고,
상기 트래픽 양의 패턴에 기초하여, 특정 시간-주파수 자원 영역에서 발생될 트래픽 정보를 획득하는, 서버.
제 11항에 있어서, 상기 적어도 하나의 프로세서는,
특정 무선 접속 네트워크 기능에서 처리할 트래픽의 양이 증가하는 경우, 상기 특정 무선 접속 네트워크 기능을 수행하는 소프트웨어 컴포넌트의 리소스를 증가시키고,
상기 특정 무선 접속 네트워크 기능에서 처리할 트래픽의 양이 감소하는 경우, 상기 특정 무선 접속 네트워크 기능을 수행하는 소프트웨어 컴포넌트의 리소스를 감소시키는, 서버.
제 11항에 있어서, 상기 무선 접속 네트워크 기능은,
PHY 레이어 기능, MAC 레이어 기능, RLC 레이어 기능 및 PDCP 레이어 기능 중 적어도 하나를 포함하는, 서버.
제 11항에 있어서, 상기 소프트웨어 컴포넌트는,
컨테이너 및 VM(virtual machine) 중 적어도 하나를 포함하는, 서버.
서버가 무선 접속 네트워크(radio access network) 기능을 수행하는 방법을 수행하도록 하는 프로그램이 저장된 기록매체를 포함하는 컴퓨터 프로그램 제품에 있어서,
상기 서버와 연결된 복수의 기지국에 관한 트래픽 처리 정보를 획득하는 동작;
상기 트래픽 처리 정보 및 기 설정된 서비스 타입 정보에 기초하여, 서비스 타입 별로 상기 복수의 기지국에서 발생될 트래픽에 관한 정보를 획득하는 동작; 및
상기 서비스 타입 별로 상기 복수의 기지국에서 발생될 트래픽에 관한 정보에 기초하여, 상기 서버에서 무선 접속 네트워크의 기능을 가상화하는 소프트웨어 컴포넌트의 리소스 또는 수를 조절하는 동작을 수행하도록 하는 프로그램이 저장된 기록매체.