KR20210085646A - 저전력 광역통신망에서 멀티캐스트 업링크 데이터 전송 방법 - Google Patents

저전력 광역통신망에서 멀티캐스트 업링크 데이터 전송 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명에 따른 멀티캐스트 업링크 데이터 전송 방법은, 네트워크 상태를 예측한 후 멀티캐스트 업링크를 수행하는 저전력 광역 통신망(LPWA)은 타이머를 셋팅하는 단계(S301); 네트워크 상태를 예측하는 네트워크 예측 단계(S302); 상기 타이머가 유효한지 검사하는 단계(S303); 네트워크의 상태를 판단하는 단계(S304); 상기 네트워크의 상태에 따라 데이터 전송을 하는 단계(S305);를 포함하는 것을 특징으로 한다.

Description

저전력 광역통신망에서 멀티캐스트 업링크 데이터 전송 방법 {A method for multicast uplink data transmission in LPWA network}
본 발명은 저전력 광역 통신망(LPWA)에서 멀티캐스트 업링크 데이터 전송 방법에 대한 것으로, 특히, 딥 뉴럴 네트워크를 이용하여 네트워크 상태를 예측한 후 멀티캐스트 업링크를 수행하는 저전력 광역통신망에서 멀티캐스트 업링크 데이터 전송 방법에 관한 것이다.
사물인터넷은 인간을 포함한 모든 사물이 유무선 네트워크에 연결되어 유기적으로 정보를 수집 및 공유하며, 상호 협력하는 네트워크 인프라를 일컫는다.
사물 간 연결성은 사물인터넷을 구성하는 중요한 기본 요소이며, 접속방식은 적용 사례의 특성에 따라 결정된다. 현재 사물인터넷 연결성 제공을 위한 무선접속 기술은 면허 대역에서 동작하는 3rd Generation Partnership Project(3GPP) 계열의 셀룰러 기반과 비면허 대역을 사용하는 비 3GPP 계열 Low Power Wide Area(LPWA)로 분류할 수 있다. LPWA는 긴 배터리 수명, 광역 연결성 제공, 저가의 단말 및 네트워크, 소량의 데이터 전송 등의 특성을 갖는 기술을 통칭한다.
LPWA 네트워크는 무선 통신에서 강인성(robustness)을 위해 설계된 것으로 데이터를 먼 거리까지 전송할 수 있다. 그러나, 데이터를 전송하기 위해서 매우 작은 데이터 전송률과 데이터 크기를 사용해야만 해서 긴 전송 딜레이가 발생한다. 또한, 먼 거리의 데이터 전송을 위해서 LPWA 네트워크는 싱글 게이트 지역에 다수의 단말 장치를 가지고 있어야 한다. 단말 장치가 밀집되어 있기 때문에 업링크 데이터 전송 시에는 매우 효율적인 방법이 필요하다.
리소스가 제안된 단말 장치를 가진 LPWA 네트워크는 효율적으로 데이터를 전송할 수가 없다. 무선 환경이 좋지 않은 상태에서 만약, LPWA 네트워크에서 패킷 손실이 발생하면 일반적인 LPWA 네트워크에서 손실된 패킷을 재전송을 여러 번 시도한 후 모듈레이션 기법을 이용하여 데이터 전송률을 축소하지만 데이터 전송률을 제어하는데 많은 시간이 소요되는 문제가 있다.
한국등록특허 제1818982호 (2018.01.16.)
본 발명이 이루고자 하는 과제는 딥 뉴럴 네트워크를 이용하여 네트워크 상태를 예측한 후 멀티캐스트 업링크를 수행하는 저전력 광역 통신망(LPWA)에서 멀티캐스트 업링크 데이터 전송 방법을 제공하는 데 있다.
본 발명에 따른 멀티캐스트 업링크 데이터 전송 방법은, 네트워크 상태를 예측한 후 멀티캐스트 업링크를 수행하는 저전력 광역 통신망(LPWA)은 타이머를 셋팅하는 단계(S101), 네트워크 상태를 예측하는 네트워크 예측 단계(S102), 상기 타이머가 유효한지 검사하는 단계(S103); 네트워크의 상태를 판단하는 단계(S304), 상기 네트워크의 상태에 따라 데이터 전송을 하는 단계(S105)를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 네트워크 예측 단계(S102)는 머신러닝에 따른 분류 알고리즘을 이용하여 네트워크 상태를 예측하고, 상기 분류 알고리즘은 무선 데이터의 신호강도, 데이터 전송률에 따라 네트워크의 상태를 예측하는 것을 특징으로 한다.
상기 분류 알고리즘은 입력 레이어(200)에 두 개의 입력 노드(201), 출력 레이어(202)에 한 개의 출력 노드(203), 9개의 히든 레이어(204)로 구성된 딥 뉴럴 네트워크 모델을 이용하는 것을 특징으로 한다.
상기 히든 레이어(204)에서는 7개의 노드 레이어(205)와 4개의 노드 레이어(205)가 서로 교차하여 위치하고, 노드 활성화 함수로 하이퍼볼릭 탄젠트 함수를 이용하고, 상기 4개의 노드 레이어(205)에서는 노드 활성화 함수로 렐루함수를 이용하는 것을 특징으로 한다.
상기 출력 레이어(202)에서는 시그모이드 함수를 활성화 함수로 이용하는 것을 특징으로 한다.
상기 네트워크의 상태를 판단하는 단계(S104)는 2개의 상태만을 가지며, 마르코프 체인을 사용하는 것을 특징으로 한다. 상기 2개의 상태는 정상과 불량으로 나누어지며, 정상 상태는 확률이 p 인 불량 상태로 변경되고, 불량 상태는 확률 q로 정상 상태로 변경된다. 본 발명에서는 p 및 q는 각각 0.3 과 0.7로 설정되고, 정상 상태와 불량 상태의 패킷 오류율은 각각 0.05와 0.10으로 한다. 네트워크의 상태는 NET_INTERVAL의 평균을 사용한 지수분포에 따라 변경된다. 본 발명에서는 NET_INTERVAL은 5분으로 설정하였고, 전송 실패에 의한 재전송은 고려하지 않는다. 또한 단말 장치의 데이터 트래픽은 평균값이 10분인 균일 무작위 분포(uniform random distribution)로 생성되고, 단말 장치는 3개의 게이트웨이 범위에 있는 것을 특징으로 한다.
상기 네트워크의 상태를 판단하는 단계(S104)에서 네트워크의 상태가 나쁨인 경우에는 업링크 멀티캐스트를 수행하고 좋은 경우에는 유니캐스트를 수행하며, 단말 장치(302)는 게이트웨이(303)를 통해 조인 요청(join_request)을 네트워크 서버(304)로 전송하는 것을 특징으로 한다.
상기 게이트웨이(303)는 인접한 게이트웨이 리스트를 피기백하고 메시지를 릴레이 하고, 상기 네트워크 서버(304)는 상기 단말 장치(302)가 네트워크와 조인하고 상기 게이트웨이 그룹(301)에 업링크 멀티캐스트 주소를 할당하는 것을 특징으로 한다.
상기 네트워크 서버는 상기 업링크 멀티캐스트 주소를 상기 단말장치(302)의 상기 게이트웨이 그룹에 전송하고, 조인승인(join_accept) 메시지를 수신한 상기 게이트웨이와 상기 게이트웨이 그룹은 조인승인(join_accept) 메시지를 상기 단말장치에 보내고 상기 업링크 멀티캐스트 주소를 상기 게이트웨이 그룹에 전달하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따른 저전력 광역 통신망(LPWA)에서 멀티캐스트 업링크 데이터 전송 방법은 다수의 게이트웨이가 존재하는 전력 광역 통신망에서 단말장치가 네트워크 상태가 나쁠 때 업링크 데이터 전송을 위해 멀티캐스트를 이용하도록 하여 데이터의 전송 성공률을 높이고, 전송 지연 시간을 줄일 수 있는 효과가 있다.
본 발명에서 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 명세서에 첨부되는 다음의 도면들은 본 발명의 바람직한 실시예를 예시하는 것이며, 발명을 실시하기 위한 구체적인 내용들과 함께 본 발명의 기술사상을 더욱 이해시키는 역할을 하는 것이므로, 본 발명은 그러한 도면에 기재된 사항에만 한정되어 해석되어서는 아니 된다.
도 1은 본 발명에 따른 멀티캐스트 업링크 데이터 전송 방법의 전체 흐름도이다.
도 2는 본 발명에 따른 네트워크의 상태 예측을 위한 머신러닝 기반 분류 알고리즘이다.
도 3은 본 발명에 따른 업링크 멀티캐스트 주소를 얻기 위한 프로시저이다.
상술한 목적, 특징 및 장점은 첨부된 도면과 관련한 다음의 상세한 설명을 통하여 보다 분명해질 것이며, 그에 따라 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명의 기술적 사상을 용이하게 실시할 수 있을 것이다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어서 본 발명과 관련된 공지기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략하기로 한다. 이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 저전력 광역 통신망(LPWA)에서 멀티캐스트 업링크 데이터 전송 방법을 자세히 설명한다.
도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명에 따라 멀티캐스트 업링크 데이터 전송 방법의 전체 흐름도를 나타낸 것으로 처음으로 네트워크를 초기화하고, 네트워크의 상태를 체크하기 위해 타이머를 세팅 하고(S101), 그다음으로 파라미터를 이용하여 네트워크의 상태를 예측하는데(S102) 파라미터는 본 발명의 분류 알고리즘의 시스템 파라미터들로 게이트웨이에서 단말장치로부터 유도된다. 네트워크의 상태 예측시 세팅된 타이머가 유효한지 주기적으로 확인을 하고(S103), 상태 확인 후 타이머가 유효하다면 최종 단말 노드는 네트워크의 상태(S104)에 따라서 데이터 전송방법을 유니캐스트로 할지 멀티캐스트로 할지 결정(S105)한다.
단말장치가 데이터전송 방법을 멀티캐스트로 결정을 하게 되면, 멀티캐스트 그룹에 대한 주소는 네트워크 조인 프로시저에 의해 단말장치에 의해 획득된다. 멀티캐스트 데이터 패킷은 멀티캐스트 그룹의 게이트웨이로 전송되는데, 네트워크의 상태에 따라 게이트웨이는 멀티캐스트 데이터 패킷을 수신하거나 수신하지 않을 수 있다. 멀티캐스트 패킷이 단말장치의 게이트웨이로 전달되면 저전력 광역 통신망 데이터가 IP 패킷으로 변환되어 네트워크 서버로 전달된다. 만약 인접한 게이트웨이가 멀티캐스트 패킷을 수신하면 패킷을 단말장치의 게이트웨이로 전달되고, 게이트웨이에서 전달된 패킷을 네트워크 서버의 IP 패킷으로 변환하여 네트워크 서버로 전송한다.
본 발명에 따라 네트워크의 상태 예측을 위해 도 2의 도시된 바와 같이 머신 러닝을 이용한 분류 알고리즘을 사용한다. 분류 알고리즘은 네트워크 신호의 강도 및 데이터의 속도와 같은 네트워크의 속성을 통해 저전력 광역 통신망 네트워크에서 네트워크 상태를 예측하는 방법을 학습한다. 본 발명의 분류 알고리즘은 딥 뉴럴 네트워크로 설계되었고, 입력 레이어(200)에는 두 개의 입력 노드(201)가 있고, 출력 레이어(202)에는 하나의 출력 노드(203)가 있다. 또한, 9개의 히든 레이어(204)를 가지고 있다. 히든 레이어(204)에서는 7개의 노드 레이어(205)와 4개의 노드 레이어(205)가 서로 교차하도록 위치한다. 본 발명의 딥 뉴럴 네트워크에서는 노드에 들어오는 값들에 대해 곧바로 다음 레이어로 전달하지 않고 비선형 함수를 통과시킨 후 전달하는데, 7개의 노드 레이어(205)에서는 노드 활성화 함수로 하이퍼볼릭 탄젠트(tanh) 함수를 이용하고, 상기 4개의 노드 레이어(205)에서는 노드 활성화 함수로 렐루(relu)함수를 이용한다. 그리고 출력 노드(203)에서는 시그모이드(sigmoid)함수를 활성화 함수로 이용한다. 출력 하이퍼볼릭 탄젠트 함수는 -1부터 1까지 출력값을 갖고 도함수의 최대 값이 1이기 때문에 그래디언트 소실(vanishing gradient) 문제가 있어 렐루 함수를 교차로 적용한다. 렐루 함수는 음수를 입력하면 0을 출력하고, 양수를 입력하면 입력값을 그대로 반환한다.
단말장치에서 인접 게이트웨이로 멀티캐스트 데이터를 전송하기 위해 업링크 멀티캐스트 그룹이 구성된다. 본 발명에서는 업링크 멀티캐스트는 네트워크의 상태가 나쁜 경우 수행되는데, 이는 패킷을 전달 가능성을 향상시키기 위해서이다. 따라서, 업링크 멀티캐스트는 추가적인 절차를 통해 멀티캐스트 그룹을 관리하지 않는다. 단말장치는 유니 캐스트 전송을 위한 네트워크 조인 프로시저를 통해 멀티캐스트 그룹 정보를 수신한다. 도 3은 업링크 멀티캐스트 주소를 얻기 위한 프로시저를 나타낸다. 도 3에서 단말장치(302)는 게이트웨이(303)를 통해 조인요청(join_request) 메시지를 네트워크 서버(304)로 전송하고 게이트웨이(303)는 인접한 게이트웨이(301) 리스트(join_request +GW_list)를 피기백(piggyback) 하고 메시지를 릴레이 한다. 그런 다음 네트워크 서버(304)는 단말장치(302)가 네트워크에 조인되고 게이트웨이 그룹에 업링크 멀티캐스트 주소를 할당할 수 있도록 한다. 네트워크 서버(304)는 업링크 멀티캐스트 주소를 단말장치(302)의 게이트웨이 그룹에 전송하고 조인승인(join_accept) 메시지와 그룹목록(join_accept +GW_list)을 수신한 게이트웨이(303)는 조인승인(join_accept) 메시지를 단말장치(302)로 보내고 업링크 멀티캐스트 주소를 그룹목록의 게이트웨이(301)로 전달한다.
이와 같이 본 발명의 실시 예에 따른 저전력 광역 통신망(LPWA)에서 멀티캐스트 업링크 데이터 전송 방법은 다수의 게이트웨이가 존재하는 전력 광역 통신망에서 단말장치가 네트워크 상태가 나쁠 때 업링크 데이터 전송을 위해 멀티캐스트를 이용하도록 하여 데이터의 전송 성공률을 높이고, 전송 지연 시간을 줄일 수 있는 효과가 있다.
상기에서는 본 발명의 바람직한 실시 예에 대하여 설명하였지만, 본 발명은 이에 한정되는 것이 아니고 특허청구범위와 발명의 상세한 설명 및 첨부한 도면의 범위 안에서 여러 가지로 변형하여 실시하는 것이 가능하고 이 또한 본 발명의 범위에 속하는 것은 당연하다.

200: 입력레이어 205: 노드레이어
201: 입력노드 301: 인접게이트웨이
202: 출력레이어 302: 단말장치
203: 출력노드 303: 게이트웨이
204: 히든 레이어 304: 네트워크 서버

Claims (9)

  1. 네트워크 상태를 예측한 후 멀티캐스트 업링크를 수행하는 저전력 광역 통신망(LPWA)은 타이머를 셋팅하는 단계;
    네트워크 상태를 예측하는 네트워크 예측 단계;
    상기 타이머가 유효한지 검사하는 단계;
    네트워크의 상태를 판단하는 단계;
    상기 네트워크의 상태에 따라 데이터 전송을 하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 멀티캐스트 업링크 데이터 전송 방법.
  2. 청구항 1항에 있어서, 상기 네트워크 예측 단계는 머신러닝에 따른 분류 알고리즘을 이용하여 네트워크 상태를 예측하고, 상기 분류 알고리즘은 무선 데이터의 신호강도, 데이터 전송률에 따라 네트워크의 상태를 예측하는 것을 특징으로 하는 멀티캐스트 업링크 데이터 전송방법.
  3. 청구항 2항에 있어서, 상기 분류 알고리즘은 입력 레이어에 두 개의 입력 노드, 출력 레이어에 한 개의 출력 노드, 9개의 히든 레이어로 구성된 딥 뉴럴 네트워크 모델을 이용하는 것을 특징으로 하는 멀티캐스트 업링크 데이터 전송방법.
  4. 청구항 제3항에 있어서, 상기 히든 레이어에서는 7개의 노드 레이어와 4개의 노드 레이어가 서로 교차하여 위치하고, 노드 활성화 함수로 하이퍼볼릭 탄젠트 함수를 이용하고, 상기 4개의 노드 레이어에서는 노드 활성화 함수로 렐루함수를 이용하는 것을 특징으로 하는 멀티캐스트 업링크 데이터 전송방법.
  5. 청구항 제4항에 있어서, 상기 출력 레이어에서는 시그모이드 함수를 활성화 함수로 이용하는 것을 특징으로 하는 멀티캐스트 업링크 데이터 전송방법.
  6. 청구항 제1항에 있어서, 상기 네트워크의 상태를 판단하는 단계는 2개의 상태만을 가지며, 마르코프 체인을 사용하는 것을 특징으로 하는 멀티캐스트 업링크 데이터 전송방법.
  7. 청구항 제6항에 있어서, 상기 네트워크의 상태를 판단하는 단계에서 네트워크의 상태가 나쁨인 경우에는 업링크 멀티캐스트를 수행하고 정상인 경우에는 유니캐스트를 수행하며, 단말장치는 게이트웨이를 통해 조인 요청(join_request)을 네트워크 서버로 전송하는 것을 특징으로 하는 멀티캐스트 업링크 데이터 전송방법.
  8. 청구항 제7항에 있어서, 상기 게이트웨이는 인접한 게이트웨이 리스트를 피기백하고 메시지를 릴레이 하며, 상기 네트워크 서버는 상기 단말장치가 네트워크와 조인하고 상기 게이트웨이 그룹에 업링크 멀티캐스트 주소를 할당하는 것을 특징으로 하는 멀티캐스트 업링크 데이터 전송방법.
  9. 청구항 제8항에 있어서, 상기 네트워크 서버는 상기 업링크 멀티캐스트 주소를 상기 단말장치의 상기 게이트웨이 그룹에 전송하고, 조인승인(join_accept) 메시지를 수신한 상기 게이트웨이와 상기 게이트웨이 그룹은 조인승인(join_accept) 메시지를 상기 단말장치에 보내고 상기 업링크 멀티캐스트 주소를 상기 게이트웨이 그룹에 전달하는 것을 특징으로 하는 멀티캐스트 업링크 데이터 전송방법.
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