KR20210121471A - 무선 통신 시스템에서 분산 병렬처리에 기반한 망 설계를 위한 분석 방법 및 장치 - Google Patents

Abstract

본 개시는 4G 시스템 이후 보다 높은 데이터 전송률을 지원하기 위한 5G 통신 시스템을 IoT 기술과 융합하는 통신 기법 및 그 시스템에 관한 것이다. 본 개시는 5G 통신 기술 및 IoT 관련 기술을 기반으로 지능형 서비스 (예를 들어, 스마트 홈, 스마트 빌딩, 스마트 시티, 스마트 카 혹은 커넥티드 카, 헬스 케어, 디지털 교육, 소매업, 보안 및 안전 관련 서비스 등)에 적용될 수 있다. 본 개시는 분산 처리에 기반한 망 설계를 위한 분석 방법과 장치를 제공한다.

Description

무선 통신 시스템에서 분산 병렬처리에 기반한 망 설계를 위한 분석 방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS OF ANALYZING FOR NETWORK DESIGN BASED ON DISTRIBUTED PARALLEL PROCESSING IN WIRELESS COMMUNICATION SYSTEM}

본 개시는 무선 통신 시스템에 대한 것으로, 구체적으로는 무선 통신 시스템에서 망 설계를 위한 분석 방법과 장치에 관한 것이다. 특히, 분산 병렬처리에 기반한 망 설계를 위한 분석 방법 및 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) 시스템이라 불리어지고 있다.

높은 데이터 전송률을 달성하기 위해, 5G 통신 시스템은 초고주파(mmWave) 대역 (예를 들어, 60기가(60GHz) 대역과 같은)에서의 구현이 고려되고 있다. 초고주파 대역에서의 전파의 경로손실 완화 및 전파의 전달 거리를 증가시키기 위해, 5G 통신 시스템에서는 빔포밍(beamforming), 거대 배열 다중 입출력(massive MIMO), 전차원 다중입출력(Full Dimensional MIMO: FD-MIMO), 어레이 안테나(array antenna), 아날로그 빔형성(analog beam-forming), 및 대규모 안테나 (large scale antenna) 기술들이 논의되고 있다.

또한 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.

이 밖에도, 5G 시스템에서는 진보된 코딩 변조(Advanced Coding Modulation: ACM) 방식인 FQAM (Hybrid FSK and QAM Modulation) 및 SWSC (Sliding Window Superposition Coding)과, 진보된 접속 기술인 FBMC(Filter Bank Multi Carrier), NOMA(non orthogonal multiple access), 및 SCMA(sparse code multiple access) 등이 개발되고 있다.

한편, 인터넷은 인간이 정보를 생성하고 소비하는 인간 중심의 연결 망에서, 사물 등 분산된 구성 요소들 간에 정보를 주고 받아 처리하는 IoT(Internet of Things, 사물인터넷) 망으로 진화하고 있다. 클라우드 서버 등과의 연결을 통한 빅데이터(Big data) 처리 기술 등이 IoT 기술에 결합된 IoE (Internet of Everything) 기술도 대두되고 있다. IoT를 구현하기 위해서, 센싱 기술, 유무선 통신 및 네트워크 인프라, 서비스 인터페이스 기술, 및 보안 기술과 같은 기술 요소 들이 요구되어, 최근에는 사물간의 연결을 위한 센서 네트워크(sensor network), 사물 통신(Machine to Machine, M2M), MTC(Machine Type Communication)등의 기술이 연구되고 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 기술이 5G 통신 기술이 빔 포밍, MIMO, 및 어레이 안테나 등의 기법에 의해 구현되고 있는 것이다. 앞서 설명한 빅데이터 처리 기술로써 클라우드 무선 액세스 네트워크(cloud RAN)가 적용되는 것도 5G 기술과 IoT 기술 융합의 일 예라고 할 수 있을 것이다.

한편, 5G 통신 시스템에서는 종래 4G 통신 시스템 대비 높은 주파수 대역을 사용하고 있다. 이러한 5G 통신 시스템을 위한 고주파수 대역의 경우 신호의 파장이 짧아 경로 손실(path loss)이 크게 나타날 수 있으며, 이에 따라 망 설계를 위한 분석 과정에서 이러한 전파 특성을 고려해야 할 필요성이 있다.

본 개시는 상술한 문제점을 해결하기 위해 도출된 것으로, 본 개시는 망 설계를 위한 분석(또는, 시뮬레이션) 과정에서 시뮬레이션에 소요되는 시간을 절감하면서 사용자의 편의성도 개선하기 위한 방안을 제안하는 것에 있다.

또한, 본 개시는 클라우드 자원 기반의 병렬처리의 효율을 극대화시키기 위한 방안을 제안하는 것과 더불어, 사용자로 하여금 망 설계를 위한 시뮬레이션에 요구되는 비용과 시간에 대한 예측이 가능케 하는 것에 있다.

상술한 기술적 과제를 해결하기 위한 일 실시 예에 따른 분석 방법은, 시뮬레이션을 수행할 주파수 대역에 기초하여 시뮬레이션 영역을 복수의 빈(bin)으로 분할하는 단계; 상기 복수의 빈 각각에 대한 시뮬레이션을 수행하는 단계; 상기 복수의 빈들에 대한 시뮬레이션 결과를 병합하여, 상기 시뮬레이션 영역에 대한 시뮬레이션 결과를 생성하는 단계를 포함한다.

상술한 기술적 과제를 해결하기 위한 일 실시 예에 다른 분석 방법을 수행하는 서버는, 신호를 송신 및 수신하는 송수신부; 및 시뮬레이션을 수행할 주파수 대역에 기초하여 시뮬레이션 영역을 복수의 빈(bin)으로 분할하고, 상기 복수의 빈 각각에 대한 시뮬레이션을 수행하고, 상기 복수의 빈들에 대한 시뮬레이션 결과를 병합하여 상기 시뮬레이션 영역에 대한 시뮬레이션 결과를 생성하도록 설정된 제어부를 포한다.

본 개시에서 제안하는 실시 예에 따르면, 망 설계를 위한 분석 과정에서 시뮬레이션 과정에 요구되는 수행시간이 줄어들 수 있을 뿐 아니라 사용자에게 요구되는 작업도 줄어들 수 있어 전반적인 시뮬레이션의 시간 소요와 편의성이 개선될 수 있다.

또한, 망 설계를 위한 분석 과정에서 병렬처리의 효율을 극대화할 수 있을 뿐 아니라, 사용자로 하여금 망 설계를 위해 요구되는 클라우드 리소스의 비용과 시간에 대한 예측이 가능케 할 수 있다.

도 1은 본 개시의 일 실시 예와 관련된 망 설계 과정의 예를 도시하는 도면이다.
도 2는 본 개시의 일 실시 예와 관련하여 주파수 대역에 따른 신호 도달거리를 설명하는 도면이다.
도 3은 본 개시의 일 실시 예와 관련하여 자동화된 망 설계 과정의 예를 도시하는 도면이다.
도 4a는 본 개시의 일 실시 예와 관련하여 대상 영역을 분할하는 단위인 빈(bin)을 설명하는 도면이다.
도 4b는 본 개시의 일 실시 예와 관련하여 ESA(effective simulation area)를 설명하는 도면이다.
도 5는 본 개시의 일 실시 예와 관련하여 대상 영역과 빈 간의 관계를 설명하는 도면이다.
도 6은 본 개시의 일 실시 예와 관련하여 시뮬레이션 과정에 ESA를 반영하기 위한 방안을 설명하는 도면이다.
도 7은 본 개시의 일 실시 예와 관련하여 시뮬레이션을 위한 기지국의 위치 결정 과정의 예를 도시하는 도면이다.
도 8은 본 개시의 일 실시 예와 관련하여 망 설계를 위한 시뮬레이션 방법을 도시하는 흐름도이다.
도 9는 본 개시의 일 실시 예와 관련하여 망 설계를 위한 시뮬레이션 결과를 병합하는 방법에 대해 설명하는 도면이다.
도 10은 본 개시의 일 실시 예와 관련하여 망 설계를 위한 시뮬레이션 과정에서 5G 기지국의 위치(site)를 결정하기 위한 방법의 예시를 도시하는 도면이다.
도 11은 본 개시의 일 실시 예와 관련하여 단말이 4G 기지국과 5G 기지국에 의한 서비스를 제공받는 과정을 설명하는 도면이다.
도 12는 본 개시의 일 실시 예와 관련하여 시뮬레이션 결과로써 클라우드 리소스 관련 결과를 출력하는 과정을 설명하는 도면이다.
도 13은 본 개시의 일 실시 예와 관련하여 망 설계를 위한 시뮬레이션 방법의 또 다른 예시를 도시하는 흐름도이다.
도 14는 본 개시의 일 실시 예와 관련하여 망 설계를 위한 시뮬레이션 과정에서 사용자 입력을 수신하는 과정을 설명하는 도면이다.
도 15는 본 개시의 일 실시 예와 관련하여 망 설계를 위한 시뮬레이션 과정에서 사용자 입력을 수신하는 과정을 설명하는 도면이다.
도 16은 본 개시의 일 실시 예와 관련하여 망 설계를 위한 시뮬레이션 과정에서 대상 영역을 분할한 결과를 출력하는 과정을 설명하는 도면이다.
도 17은 본 개시의 일 실시 예와 관련하여 망 설계를 위한 시뮬레이션 과정에서 사용자 입력을 수신하는 과정을 설명하는 도면이다.
도 18은 본 개시의 일 실시 예와 관련하여 망 설계를 위한 시뮬레이션 과정에서 사용자 입력을 수신하는 과정을 설명하는 도면이다.
도 19는 본 개시의 일 실시 예와 관련하여 망 설계를 위한 시뮬레이션 과정에서 사용자 입력을 수신하는 과정을 설명하는 도면이다.
도 20은 본 개시의 일 실시 예와 관련하여 망 설계를 위한 시뮬레이션 과정에서 사용자 입력을 수신하는 과정을 설명하는 도면이다.
도 21은 본 개시의 일 실시 예와 관련하여 망 설계를 위한 시뮬레이션 과정에서 시뮬레이션 결과를 출력하는 과정을 설명하는 도면이다.
도 22는 본 개시의 일 실시 예와 관련하여 망 설계를 위한 시뮬레이션 과정에서 시뮬레이션 결과를 출력하는 과정을 설명하는 도면이다.
도 23은 본 개시의 일 실시 예와 관련하여 망 설계를 위한 시뮬레이션 과정에서 시뮬레이션 결과를 출력하는 과정을 설명하는 도면이다.
도 24는 본 개시의 일 실시 예에 따른 기지국의 구성을 도시하는 블록도이다.
도 25는 본 개시의 일 실시 예에 따른 서버의 구성을 도시하는 블록도이다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 개시의 바람직한 실시 예들을 상세히 설명한다. 이 때, 첨부된 도면에서 동일한 구성 요소는 가능한 동일한 부호로 나타내고 있음에 유의해야 한다. 또한 본 개시의 요지를 흐리게 할 수 있는 공지 기능 및 구성에 대한 상세한 설명은 생략할 것이다.

본 명세서에서 실시 예를 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 첨부 도면에 있어서 일부 구성요소는 과장되거나 생략되거나 개략적으로 도시되었다. 또한, 각 구성요소의 크기는 실제 크기를 전적으로 반영하는 것이 아니다. 각 도면에서 동일한 또는 대응하는 구성요소에는 동일한 참조 번호를 부여하였다.

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

이 때, 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.

이 때, 본 실시 예에서 사용되는 '~부'라는 용어는 소프트웨어 또는 FPGA또는 ASIC과 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.

한편, 이하에서 단말(terminal 또는 UE(user equipment))은 이동 통신 서비스를 제공 받는 사용자의 휴대폰이나 스마트폰, 랩탑 등 휴대 단말이나 고정식 단말을 모두 포함할 수 있다. 기지국(base station, BS)은 사용자 단말에 무선 채널을 통해 서비스를 제공하는 주체로서, eNB(evolved node B), gNB, TP(transmission point), TRP(transmission and reception point) 등을 포함할 수 있다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 개시의 바람직한 실시 예들을 상세히 설명한다.

도 1은 본 개시의 일 실시 예와 관련된 망 설계 과정의 예를 도시하는 도면이다. 망 설계(또는, 셀 설계) 란, 통신 망 사업자의 요구에 따라 특정 지역 내에 기지국을 설치할 국사(site)의 위치를 결정하는 과정을 의미한다. 망 설계 과정을 통해 해당 지역 내에 하나 이상의 기지국을 설치하기 위한 후보 위치가 결정될 수 있으며, 후보 위치가 결정됨에 따라 설치될 기지국의 수량이나 비용 등이 결정된다.

이러한 망 설계를 위해서는 대상 지역에 대한 분석 과정이 필수적으로 수반된다. 즉, 대상 지역에 효율적으로 기지국을 설치하기 위해서는 후보 위치를 결정하기 위한 분석 과정이 요구된다. 이러한 분석 과정은 시뮬레이션(simulation) 과정이라고도 부를 수 있으며, 이하에서 분석과 시뮬레이션은 동일한 의미로 해석될 수 있다.

종래의 망 설계 방법은, 대상 지역(110)을 복수의 분할 영역(120, 125)으로 나누고 각각의 분할 영역(120, 125)에 대해 분석 과정을 수행함으로써 이루어진다. 이어서, 분할 영역 120에 대해 수행된 분석 결과 130와 분할 영역 125에 대해 수행된 분석 결과 135가 서로 병합(merge)되는 과정이 전체 분할 영역들에 대해 수행되면, 대상 지역(110) 전체에 대한 분석 결과가 도출된다.

그러나, 이러한 종래 방식은 여러가지 문제점을 야기시킬 수 있다. 예를 들어, 대상 지역(110) 전체를 분할하는 과정이 사용자에 의해 직접 수행됨으로써 대상 지역(110)을 분할하기 위해 많은 시간과 노력이 소요된다. 또한, 대상 지역 (110) 전체의 관점에서는 분할 영역 120과 분할 영역 125가 서로 인접한 영역임에도 불구하고, 각 분할 영역들의 분석 과정이 독립적으로 이루어진 뒤 병합되므로 두 분할 영역의 경계 영역(140)에 대한 간섭 문제가 발생할 수 있다. 따라서, 이러한 경계 영역(140)을 고려한 추가적인 시뮬레이션 과정이 필요할 수 있다. 마지막으로, 사용자가 직접 대상 지역(110)을 분할한다면 분할 영역 각각의 크기가 일정하지 않을 수 있고, 이는 대상 지역(110) 전체의 분석을 위한 비용과 시간의 예측이 어렵다는 문제점을 낳을 수 있다.

이하에서는 상술한 문제점을 해결하기 위하여, 망 설계를 위한 분석 방법 및 장치의 다양한 실시 예를 제안한다.

도 2는 본 개시의 일 실시 예와 관련하여 주파수 대역에 따른 신호 도달거리를 설명하는 도면이다.

도 2에는 4G 통신 시스템에서 이용되는 주파수 대역과 5G 통신 시스템에서 이용되는 주파수 대역의 유효 신호 도달거리가 도시된다. 4G 통신 시스템을 지원하는 기지국이 4G 주파수 대역으로 신호를 송출했을 때 유효 신호의 도달 거리를 L 이라 하고, 5G 통신 시스템을 지원하는 기지국이 5G 주파수 대역으로 신호를 송출했을 때 유효 신호의 도달 거리를 L'라 하면, L이 L' 보다 상대적으로 더 큰 값을 갖는다.

이는, 4G 주파수 대역보다 상대적으로 더 높은 5G 주파수 대역의 신호는 전파 특성상 파장이 짧아 경로 손실이 더 심하게 나타나기 때문이다. 따라서, 분석 결과의 정확성을 높이기 위해서는 분석 과정에서 각각의 통신 시스템이나 통신 시스템이 지원하는 주파수 대역의 특성을 고려하는 것이 필수적이다.

도 3은 본 개시의 일 실시 예와 관련하여 자동화된 망 설계 과정의 예를 도시하는 도면이다. 이하에서 설명할 망 설계 과정 또는 방법은 별도의 서버 또는 기지국에서 수행될 수 있으며, 이러한 수행 주체를 간단히 디바이스나 연산 장치라 부를 수 있다. 이하에서는 망 설계를 위한 서버나 디바이스가 구비되어 제안하는 분석 방법을 수행하는 것을 전제로 실시 예들을 설명하나, 이러한 내용에 한정되지는 않는다. 즉, 제안하는 실시 예는 서버가 아닌 기지국 자체에서 수행될 수도 있으며, 기지국과 서버가 함께 분석 절차를 수행하여 결과를 서로 공유하는 방식으로 수행될 수도 있다.

도 3에서는, 대상 지역(310)을 복수의 분할 영역(320)으로 분할하는 과정을 자동화하여, 소정의 기준에 따라 분할 영역들을 자동적으로 생성하는 실시 예를 제안한다. 이러한 분할 영역(320)들은 분석 과정이 수행되는 단위 영역으로써 동일한 크기를 가지며, 이하에서는 각각의 분할 영역(320)을 빈(bin) 이라 부른다.

또한, 각각의 빈에 대한 분석 과정(330)을 수행함에 있어서, 클라우드 스케일-아웃(scale out) 리소스 기반의 분산 병렬처리 방식을 적용하는 것을 제안한다. 전체 대상 지역(310)이 서로 동일한 크기를 가지는 단위 영역인 빈들로써 분할되므로, 클라우드 리소스에 기반한 분산 병렬처리의 효율이 극대화될 수 있을 뿐 더러, 전체 분석 과정에 소요되는 비용과 시간의 예측이 더 용이할 수 있게 된다.

이어서, 분산 병렬처리를 통해 전체 빈들에 대한 분석 과정이 완료되면, 전체 대상 지역(310)에 대한 결과를 위해 분석 결과들이 서로 병합(340)된다. 이때, 특정 위치에 수정이 필요한 경우 해당 빈에 대해서만 분석 과정을 다시 수행하여 업데이트 할 수 있으며, 빈 기반의 분석 과정을 통해 전체 망 설계의 효율이 극대화될 수 있다.

또한, 분석 결과들을 병합하는 과정에서 경계 간섭 문제를 추가적으로 반영해야 하는 부담을 줄이기 위해 ESA(effective simulation area)라는 개념을 제안하며, ESA에 대해서는 이후 더 구체적으로 설명한다.

마지막으로, 동일한 단위 영역인 빈 기반으로 분석 과정이 수행됨으로써, 각각의 빈의 분석을 위해 소요되는 비용과 시간을 수집하고 기록하는 것이 용이하며, 이를 통해 상대적으로 더 큰 면적의 망 설계를 위한 분석 과정에 요구되는 비용과 시간을 정확하게 예측할 수 있게 된다.

이하에서는 도 3에서 개략적으로 설명한 실시 예의 각 과정에 대해 더 구체적으로 설명한다.

도 4a는 본 개시의 일 실시 예와 관련하여 대상 영역을 분할하는 단위인 빈(bin)을 설명하는 도면이다.

도 4a에서, 임의의 대상 지역(400)이 총 9개의 빈(420)들로 구분되는 것을 가정하며, 각각의 빈들은 서로 동일한 크기(또는, 동일한 한 면의 길이)와 모양을 갖는다. 도면 및 이하의 설명에서는 하나의 빈이 정사각형인 것을 전제로 설명하나, 빈의 이에 한정되는 것은 아니고, 빈은 삼각형, 육각형 등 다양한 형태가 될 수 있음은 물론이다.

빈의 크기를 결정함에 있어서, 만약 하나의 빈의 크기가 너무 작다면 병렬처리를 위한 클라우드 리소스가 과도하게 필요할 뿐 아니라, 상대적으로 많은 수의 결과를 병합하는 과정 또한 프로세싱 부담이 될 수 있다. 또한, 빈의 크기가 너무 작다면 후술할 ESA 크기가 빈의 크기 대비 너무 커져서, 시뮬레이션 효율이 저하될 수 있다. 반대로, 빈의 크기가 너무 크다면 분석 결과에 각 영역 별 특성을 반영하기 어려우며, 각각의 빈을 분산 병렬처리하기 위한 시간과 자원이 과도하게 소모될 수 있다.

따라서, 하나의 빈의 최소 크기를 결정하기 위한 기준을 정할 필요가 있고, 제안하는 실시 예에서는 통신 시스템에서 사용되는 RF(radio frequency) 신호의 주파수 대역을 기준으로 빈의 최소 크기를 결정한다.

예를 들어, 앞서 도 2에서 설명한 바에 따라, LOS(line of sight) 환경에서 특정 주파수 대역의 유효 신호 도달 거리가 L이라 할 때, 빈의 최소 크기(또는, 빈의 한 면의 최소 길이)는 유효 신호 도달 거리의 2배인 2*L이 될 수 있다. 이는, 빈 내에 적어도 하나의 기지국이 존재하는 것을 가정했을 때 그 기지국(410)이 송출하는 신호의 도달거리를 대부분 커버할 수 있는 값이 2*L이기 때문이다. 또한, 이러한 2*L 이라는 값은 기지국이 위치하는 국사(site) 간의 거리를 나타내는 ISD(inter-site distance) 값으로써도 의미가 있다.

따라서, 주파수 대역의 유효 신호 도달 거리가 상대적으로 긴 4G 시스템의 기지국에 대한 분석 과정에서는, 유효 신호 도달 거리가 상대적으로 짧은 5G 시스템의 기지국에 대한 분석 과정에 비해 빈의 크기가 상대적으로 더 클 수 있다.

한편, 도 4a에서 점선으로 도시된 430은 빈(420)에 대해 정의되는 ESA(effective simulation area)를 나타내며, ESA에 대해서는 도 4b에서 더 구체적으로 설명한다.

도 4b는 본 개시의 일 실시 예와 관련하여 ESA를 설명하는 도면이다. 앞서 설명했듯이, 대상 지역을 빈으로 분할하고 각각의 빈들에 대해 분산 병렬처리를 통해 분석 과정을 수행하면, 그 결과를 병합하여 전체 지역에 대한 분석 결과가 도출된다. 한편, 빈은 전체 지역을 논리적으로 분할한 것이기 때문에, 서로 인접한 두 지역의 빈에 대해서 각각 독립적으로 분석한 결과를 단순히 병합한다면, 병합된 결과와 실측한 데이터 간의 오차가 발생할 수 있다. 따라서, 두 빈을 각각 분석하고 병합하는 과정에서 경계지역에서 발생할 수 있는 간섭의 영향을 고려하는 것이 요구되며, 이러한 간섭의 영향을 최소화하기 위한 개념으로써 ESA를 제안한다.

도 4b에서 점선으로 도시된 ESA(440)는 9개의 빈 중 가운데 위치한 빈의 ESA이다. 이와 같이, ESA는 빈 별로 정의되는 영역으로써, 빈을 포함하며 빈 보다 더 큰 영역으로써 정의된다.

일 예로, 도 4b에 도시된 바와 같이 ESA는 빈의 각 면을 유효 신호 도달 거리 L 만큼 확장한 영역으로써 정의될 수 있으며, 이때 ESA의 한 면의 길이는 대응되는 빈의 면 길이에 2*L을 더한 값이 될 수 있다. 이 예에서, 빈의 면의 길이가 2*L이라면 ESA의 한 면의 길이는 4*L이 될 것이다. 빈의 면의 길이가 2*L 보다 더 큰 값이라면, ESA의 한 면의 길이 또한 더 길게 결정될 수 있다.

뒤에서 더 설명하겠지만, ESA는 해당 ESA에 대응되는 빈의 실제 분석 과정이 수행되는 기준이 될 수 있다. 분할과 병합의 대상이 되는 빈 보다 더 넓은 영역인 ESA를 기준으로 분석 과정이 수행됨에 따라, 특정 빈과 인접한 빈의 분석 결과를 병합함에 있어서 두 빈 간의 경계 영역에서 발생할 수 있는 간섭의 영향이 최소화될 수 있다. 이로 인해서, 분석 수행 결과와 실측 데이터 간의 오차를 줄일 수 있을 뿐 아니라, 오차로 인해 분석을 다시 수행해야 하는 부담을 미연에 방지할 수도 있다.

도 5는 본 개시의 일 실시 예와 관련하여 대상 영역과 빈 간의 관계를 설명하는 도면이다.

도 5는 전체 분석(또는, 시뮬레이션) 대상 영역이 복수의 빈(520)들로 분할된 것을 도시하며, 각각의 빈에 대해 결정된 ESA(510)를 함께 도시한다. 제안하는 실시 예에 따르면, 전체 대상 영역을 분산 병렬처리하기 위해 일정한 크기의 빈으로 분할함으로써, 전체 대상 영역을 하위 해결대상(sub-problem)으로 분리하게 된다. 이어서 분할된 빈들을 분산 병렬처리함으로써 얻어진 하위 해결대상의 결과들을 병합하면 전체 상위 해결대상(master-problem)이 얻어지게 된다.

앞서 도 4a 및 도 4b에서 설명했듯이, 특정 빈(540)에 대응되는 ESA(530)는 빈(540)의 한 면을 L 만큼(550) 확장하여 정의될 수 있으며, 따라서 ESA(530)의 한 면의 길이는 빈(540)의 한 면의 길이에 2*L을 더한 값이 될 수 있다.

이와 같이 분석 대상 영역을 구성하는 각각의 빈들에 대해 ESA가 결정됨으로써, 각각의 빈에 대한 실제 분석을 수행하기 위한 영역이 정의될 수 있다. 분석 과정에서 빈만이 아닌 ESA를 고려함으로써, 대상 영역을 논리적으로 분리함으로 인하여 발생할 수 있는 분석 결과의 오차를 최소화할 수 있고, 인접한 빈들의 분석 결과 간에 발생할 수 있는 간섭의 영향 또한 전체 분석 결과에 반영될 수 있음은 앞서 설명한 바와 같다.

도 6은 본 개시의 일 실시 예와 관련하여 시뮬레이션 과정에 ESA를 반영하기 위한 방안을 설명하는 도면이다.

분석 과정의 오차를 줄이고 빈 간의 간섭 영향을 줄이기 위하여, 분석 과정에서 ESA를 고려함은 앞서 설명한 바 있다. 도 6에서는 ESA를 분석에 반영하는 과정을 구체적으로 설명한다.

도 6에서 빈(610)에 대해 ESA(620)가 결정되며, ESA(620)를 결정하는 과정은 앞서 설명한 바 있으므로 구체적인 설명은 생략한다. 빈(610)에 대해 분산 병렬처리를 통해 분석 과정을 수행함에 있어서, 빈(610)과 관련된 단말 및 기지국을 분석 과정에 반영해야 한다. 분석 과정에 단말과 기지국을 반영한다는 것은, 단말 자체의 하드웨어적인 특징(예를 들어, 안테나 수, 지원 주파수 대역 등)을 고려하는 것뿐 아니라 해당 빈과 관련된 단말의 분포, 수, 밀도 등을 고려하여 분석을 수행한다는 것을 의미할 수 있으며, 마찬가지로 기지국의 하드웨어적 특징과 더불어 빈과 관련된 기지국 국사의 위치, 수, 밀도 등을 고려하여 분석을 수행한다는 것을 의미할 수 있다.

제안하는 실시 예에 따르면, 빈(610)과 관련된 단말이라 함은 빈(610)의 내부에 위치하는 단말(640) 및 빈(610)의 외부이지만 ESA(620) 내에 속하는 단말(650)을 모두 포함할 수 있다. 한편, 빈(610)과 관련된 기지국은 빈(610) 내부에 위치하는 기지국(630)을 포함할 수 있다.

이러한 과정은, ESA가 빈(610) 내부에 위치하는 기지국(630)이 송출하는 전파의 유효 신호 도달 거리를 기준으로 결정되었다는 점에 기인한다. 즉, 빈(610)의 외부에 존재하는 단말(650)들도 빈(610) 내부에 위치하는 기지국(630)이 송출하는 신호를 충분히 수신할 수 있고 그 신호에 의해 영향을 받기 때문에, 특정 빈(610)에 대한 분석 과정에서 빈(610) 외부에 위치하는 단말(650)도 반영되어야 한다.

즉, 제안하는 실시 예에 따르면, 빈(610)에 대한 분석 과정은 빈 내부에 위치하는 기지국(630), 빈 내부에 위치하는 단말(640) 및 빈 외부(ESA 내부)에 위치하는 단말(650)을 반영하여 수행될 수 있다. 또한, 이러한 분석 결과는 분석 대상 빈(610)에 인접한 다른 빈의 분석 결과와의 병합 과정에 반영될 수 있다. 즉, 빈(610)의 외부에 위치하는 단말(650)은 그 단말이 속해있는 다른 빈의 분석 과정에서 내부 단말로써 고려되는데, 이때 다른 빈의 분석 결과에 빈(610)의 분석 결과가 업데이트됨으로써 빈 간의 경계에서 발생할 수 있는 간섭의 문제가 최소화될 수 있다.

도 7은 본 개시의 일 실시 예와 관련하여 시뮬레이션을 위한 기지국의 위치 결정 과정의 예를 도시하는 도면이다.

앞서 설명했듯이, 특정 빈에 대한 분석 과정은 빈 내부의 기지국을 고려하여 수행된다. 도 7은 빈(720)의 분석 과정에 있어서 빈(720) 내부에 위치하는 기지국(730)을 결정하는 인터페이스(710)의 일 예가 될 수 있다. 분석 과정을 수행하기에 앞서, 빈(720) 내부의 기지국(730)의 위치는 사용자에 의해 직접 입력될 수 있으며, 분석을 수행하는 주체(예를 들어, 서버 또는 디바이스)가 획득하거나 수신하여 저장하고 있는 데이터로부터 입력될 수도 있다.

기지국(730)의 위치는 기지국(730)의 국사의 위치를 의미할 수 있으며, 2차원 상의 지리적 좌표일 수도 있고, 높낮이를 포함하는 3차원 상의 좌표일 수도 있다.

또한, 빈(720)의 분석 과정에서 기지국(730)의 정보를 반영하는 과정은, 기지국(730)의 위치와 더불어 기지국(730)이 송출하는 신호의 주파수 대역에 대한 정보를 더 반영할 수도 있다.

도 7에서 상술한 실시 예에 대해서는, 도 19 및 도 20에서 더 구체적으로 설명한다.

도 8은 본 개시의 일 실시 예와 관련하여 망 설계를 위한 시뮬레이션 방법을 도시하는 흐름도이다.

도 8에서는 앞서 설명한 실시 예들에 따라 망 설계를 위한 분석 주체(서버, 기지국 또는 디바이스)가 분석을 수행하는 과정을 시계열적인 흐름에 따라 도시한다.

한편, 도 8에 도시된 방법은 일 예시에 불과하며, 도 8에 도시된 단계들 외에 추가적인 단계가 더 수행되거나 도 8에 도시된 단계 중 일부가 생략되어 수행될 수도 있음은 물론이다. 또한, 도 8에 도시된 각 단계들 간의 순서는 예시적인 것에 불과하며, 단계들이 도 8에 도시된 것과는 다른 순서로 수행될 수도 있다.

먼저, 분석(또는, 시뮬레이션) 주체는 시뮬레이션을 수행하기 위한 관련 데이터를 획득한다(810). 시뮬레이션 관련 데이터란 시뮬레이션을 수행하기 위해 요구되는 정보나 데이터의 집합을 의미하며, 분석 주체는 네트워크 상의 다른 엔티티로부터 시뮬레이션 관련 데이터를 수신하여 획득할 수도 있고, 분석 주체 내부에 미리 저장되어 관리되는 시뮬레이션 관련 데이터를 로드하여 획득할 수도 있다.

또한, 시뮬레이션 관련 데이터는 시뮬레이션이 수행될 대상 영역에 대한 데이터일 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 시뮬레이션 관련 데이터는 대상 영역에 위치하는 기지국의 국사의 위치(2차원 및 3차원 좌표정보), 해당 국사에 배치된 기지국의 세부 정보(예를 들어, 송신 안테나 수, 수신 안테나 수, 기지국이 지원하는 통신 시스템의 정보, 주파수 대역, 대역폭, 서브캐리어 간격(SCS: subcarrier spacing) 등에 대한 정보), 대상 영역에 위치하는 단말의 수, 단말의 분포(단말의 배치 밀도), 단말의 세부 정보(예를 들어, 송신 안테나 수, 수신 안테나 수, 단말이 지원하는 통신 시스템의 정보, 주파수 대역, 대역폭, 서브캐리어 간격 등에 대한 정보), 대상 영역의 지리 정보(2차원 또는 3차원 지도 정보), 대상 영역에 실재하는 오브젝트의 정보(예를 들어, 나무의 배치, 나무의 높낮이, 구조물 배치, 구조물의 높낮이, 구조물의 재질, 건물 배치, 건물의 높낮이, 건물의 재질, 지면의 재질, 지면의 굴곡 등) 등 대상 영역에 관련된 다양한 종류의 정보와 데이터를 포함할 수 있다.

이어서 분석 주체는 시뮬레이션 영역을 결정한다(820). 시뮬레이션 영역이란 대상 영역 전체가 될 수도 있으며, 사용자가 분석을 원하여 선택한 대상 영역 중 일부가 될 수도 있다. 사용자에 의해 시뮬레이션 영역이 결정된다면, 분석 주체는 사용자로부터 시뮬레이션 영역을 결정하는 입력이 수신되면 해당 입력에 기반하여 시뮬레이션 영역을 결정할 수 있다.

분석 주체는 시뮬레이션 영역을 분할하기 위한 빈(bin)의 크기를 결정하고, 시뮬레이션 영역을 복수의 빈으로 분할한다(830). 빈의 크기를 결정하는 과정은 앞서 설명했듯이 주파수 대역의 전파 특성을 고려하여 수행될 수 있으며, 예를 들어 빈의 최소 크기는 특정 주파수 대역의 유효 신호 도달 거리의 2배가 될 수 있다. 이때, 앞서 설명했듯이 이러한 빈의 크기는 예시에 불과하며, 분석 주체는 분석 과정의 효율과 시뮬레이션 영역의 특성을 반영하기 위해 빈의 크기를 다양하게 결정할 수 있다.

예를 들어, 분석 주체는 4G 주파수 대역에 대해 시뮬레이션을 수행할 예정이라면 4G 주파수 특성을 고려하여 빈의 크기를 상대적으로 크게 결정할 수 있다. 반면에, 5G 주파수 대역에 대해 시뮬레이션을 수행할 예정이라면 분석 주체는 5G 주파수 특성을 고려하여 빈의 크기를 상대적으로 작게 결정할 수도 있다.

분석 주체는 빈의 크기가 결정되면, 시뮬레이션 영역을 복수의 빈으로 분할한다. 빈은 시뮬레이션의 분할 단위가 되기 때문에 분할된 각각의 빈들은 서로 같은 크기를 가짐은 앞서 설명한 바와 같다.

분석 주체는 복수의 분할된 빈들에 대한 시뮬레이션을 수행하며(840), 이러한 과정은 클라우드 리소스 기반의 분산 병렬처리로써 수행될 수 있다. 또한, 분석 주체는 시뮬레이션 수행 시 ESA를 고려하여 각 빈의 시뮬레이션을 수행할 수 있다.

이러한 시뮬레이션 과정은 레이트레이싱(ray tracing, RT) 기법을 활용함으로써 수행될 수 있으며, 각각의 빈에 대한 시뮬레이션 과정이 서로 다른 클라우드 리소스에서 수행될 수 있다. 클라우드 리소스는 분석 주체가 보유한 네트워크 상의 자원일 수도 있으며, 분석 주체와는 별도로 클라우드 리소스를 제공하는 사업자에 의해 제공되는 자원일 수도 있다. 전자의 경우, 분석 주체는 자신이 보유한 클라우드 리소스를 활용하여 복수의 빈들에 대한 시뮬레이션을 분산 병렬처리 과정을 통해 수행한다. 이어서, 분석 주체는 분산 병렬처리를 통해 각각의 빈들에 대한 시뮬레이션 결과를 획득할 수 있다. 반면에, 후자의 경우 분석 주체는 각 빈들을 처리하기 위해 요구되는 정보와 데이터를 사업자의 서버나 네트워크 엔티티로 전달함으로써 시뮬레이션이 수행되게끔 요청할 수 있다. 이어서, 분석 주체는 네트워크 엔티티로부터 시뮬레이션이 완료된 결과의 데이터나 정보를 수신함으로써 각 빈들에 대한 시뮬레이션 결과를 획득할 수 있다.

또한, 이러한 시뮬레이션 과정은 각 빈에 대응하도록 결정된 ESA를 고려하여 수행될 수 있음은 앞서 설명한 바와 같다. 즉, 특정 빈에 대해서 ESA가 결정되면, 빈 내부의 기지국, 빈 내부의 단말뿐 아니라 빈 내부의 기지국에 의한 신호를 빈 외부에서 수신할 수 있는 거리에 위치한 단말들 또한 시뮬레이션 과정에 고려될 수 있다.

한편, 앞서 설명했듯이 빈의 크기 자체가 통신 시스템의 주파수 대역 별로 다르게 결정될 수 있기 때문에, 빈에 기반하여 분산 병렬처리 과정 또한 통신 시스템의 주파수 별로 각각 수행될 수 있다. 즉, 분석 주체는 예를 들어 4G 통신 시스템의 주파수 대역에 대한 시뮬레이션과 5G 통신 시스템의 주파수 대역에 대한 시뮬레이션을 각각 별도로 수행할 수 있다. 이는, RF 신호의 물리적 특성상 서로 다른 주파수 대역 간에는 서로 직교(orthogonal)하므로 주파수 간섭이 없기 때문이며, 분석 주체는 주파수 대역 별로 기지국을 그룹화하여 독립적인 시뮬레이션을 수행할 수 있다.

일 실시 예에 의하면, 분석 주체는 시뮬레이션 과정에서 4G 기지국의 커버리지와 5G 기지국의 커버리지를 함께 고려함으로써 5G 기지국 국사의 후보 위치를 결정할 수 있으며, 이러한 실시 예에 대해서는 도 10 및 도 11에서 구체적으로 설명한다.

시뮬레이션 영역을 분할한 복수의 빈들에 대한 분산 병렬처리가 완료되면, 분석 주체는 병렬처리된 시뮬레이션 결과들을 병합한다(850). 이러한 병합 과정에서 분석 주체는 특정 빈과 인접한 빈의 시뮬레이션 결과를 병합함에 있어서 경계 영역의 간섭을 최소화하기 위해 인접한 빈의 ESA을 고려할 수 있으며, 구체적인 실시 예는 도 9에서 설명한다.

분석 주체는 시뮬레이션의 결과들을 병합함에 따라, 시뮬레이션 영역 전체의 시뮬레이션 결과를 획득하고, 출력할 수 있다(860). 시뮬레이션 결과는 사용자가 시뮬레이션 영역에 대해 필요로 하는 정보의 집합일 수 있다. 예를 들어, 시뮬레이션 결과는, 시뮬레이션 영역에 대해 커버리지 예측을 수행한 결과를 표시한 히트맵(hitmap), 시뮬레이션 영역에 위치하는 단말의 수신 신호 세기 예측 값, 시뮬레이션 영역에 위치하는 단말이 기지국으로부터 수신하는 신호의 경로, 시뮬레이션 영역에 추가되어야 할 후보 국사(candidate site)의 수, 시뮬레이션 영역에 추가되어야 할 후보 국사의 위치(복수의 주파수 대역에 대한 시뮬레이션이 수행되었다면, 주파수 대역 별로 각각의 위치), 특정 주파수 대역에 대한 시뮬레이션이 수행되었다면 해당 주파수 대역의 신호가 약한 아웃티지(outage) 영역의 정보 등을 포함할 수 있다.

또한, 시뮬레이션 결과는 시뮬레이션 자체의 결과뿐 아니라 시뮬레이션 과정에서 소요된 자원이나 시간에 대한 코스트(cost) 정보를 더 포함할 수 있다. 이러한 코스트 정보는 빈 당 시뮬레이션 수행 시간, 빈 당 클라우드 리소스의 사용량, 전체 시뮬레이션 수행 시간, 전체 시뮬레이션 클라우드 리소스의 사용량 등을 포함할 수 있다.

도 9는 본 개시의 일 실시 예와 관련하여 망 설계를 위한 시뮬레이션 결과를 병합하는 방법에 대해 설명하는 도면이다.

앞서 설명했듯이, 분석 주체는 시뮬레이션 영역을 분할한 빈들에 대해서 분산 병렬처리를 통해 시뮬레이션을 수행하고, 그 결과들을 병합하여 전체 시뮬레이션 결과를 획득한다. 한편, 병합 과정은 2가지의 관점에서 이루어질 수 있다.

첫째로, 분석 주체는 영역 기준으로 시뮬레이션 결과를 병합할 수 있다. 도 9를 예로 들어 설명하면, 9개의 빈 중 빈 5(910)의 시뮬레이션을 수행할 때, 분석 주체는 빈 5(910)의 내부에 위치한 기지국(925, 935)이 영향을 미칠 수 있는 인접 빈들(빈1, 빈2, 빈3, 빈4, 빈6, 빈7, 빈8, 빈9)과 빈 5(910) 간의 경계 간섭을 줄이기 위해서, 빈 5(910)의 영역을 확장한 ESA 내부에 위치한 단말들을 포함하여 시뮬레이션을 수행한다. 도 9에서 분석 주체가 4G 주파수 대역을 기준으로 시뮬레이션을 수행한다면, 빈5(910) 내부의 4G 기지국(935)의 신호 영향을 받는 단말들을 시뮬레이션에 포함시키기 위해 ESA(930)를 결정한다. 이어서, 분석 주체는 ESA(930) 내에 위치하며 빈 5(910)의 인접한 빈에 속하는 단말들도 빈 5(910)의 시뮬레이션 과정에 같이 고려한다.

분석 주체는 빈 5(910)의 ESA(930)에 대한 시뮬레이션 결과를 인접한 빈들의 시뮬레이션 과정에 반영할 수도 있다. 예를 들어, 빈 1의 시뮬레이션시 빈 1의 우측 하단에 위치한 단말들은 빈 5(910)의 ESA에 속하기 때문에, 빈 1과 빈 5(910)의 ESA 간에 중첩되는 영역에 대해서, 분석 주체는 빈 1과 빈 5를 병합함에 있어서 빈 1의 시뮬레이션 결과를 빈 5(910)의 시뮬레이션 결과로 업데이트할 수 있다. 반대의 순서에 따라 빈 1의 시뮬레이션 결과가 빈 5의 시뮬레이션 결과에 반영될 수 있음은 물론이다. 이러한 영역 기준의 시뮬레이션 결과 병합을 통해 인접한 빈들 간의 경계 간섭을 보상할 수 있다.

둘째로, 분석 주체는 주파수 대역 기준으로 시뮬레이션 결과를 병합할 수도 있다. 4G 주파수 대역과 5G 주파수 대역의 특성이 달라서 두 주파수 대역의 시뮬레이션이 각각 독립적으로 수행될 수 있음은 앞서 설명한 바 있다. 분석 주체는 4G 주파수 대역의 기지국들과 5G 주파수 대역의 기지국들을 각각 별도의 그룹으로 묶어 각 그룹 별로 시뮬레이션을 수행한다. 이어서, 분석 주체는 각 그룹 별로 앞서 설명한 병합 과정을 수행할 수 있다. 즉, 4G 주파수 대역에 대해서 빈들의 시뮬레이션 결과가 병합될 수 있으며, 이와 별도로 5G 주파수 대역에 대한 빈들의 시뮬레이션 결과가 병합될 수 있다.

도 9에 도시된 실시 예를 예로 들면, 4G 기지국(935)을 포함하는 기지국들을 그룹화하여 4G 기지국을 위한 ESA(930)를 설정하고 시뮬레이션을 수행할 수 있고, 이와 별도로 5G 기지국(925)을 포함하는 기지국들을 그룹화하여 5G 기지국을 위한 ESA(920)를 설정하고 시뮬레이션을 수행할 수 있다. 분석 주체는 4G 기지국 그룹에 대한 시뮬레이션을 병합하는 것과 별도로 5G 기지국 그룹에 대한 시뮬레이션의 병합을 독립적으로 수행할 수 있다.

도 10은 본 개시의 일 실시 예와 관련하여 망 설계를 위한 시뮬레이션 과정에서 5G 기지국의 위치를 결정하기 위한 방법의 예시를 도시하는 도면이다. 도 10은 분석 주체가 시뮬레이션을 수행함에 있어서 4G 기지국의 국사 위치에 기반하여 5G 기지국의 국사 위치를 결정하는 실시 예를 설명한다.

망 사업자는 4G 기지국을 설치하여 4G 통신 시스템을 이미 원활히 지원해오고 있다. 이러한 상황에서, 망 사업자는 5G 통신 시스템을 지원하기 위해 5G 기지국을 설치하기 위한 국사를 완전히 새롭게 확보하는 것 보다는, 4G 기지국의 국사 위치에 5G 기지국을 우선적으로 배치함으로써 국사 확보를 위한 비용을 절감하는 것이 유리할 수 있다.

도 10(a)는 시뮬레이션 영역에 위치한 4G 기지국의 국사의 위치(1010)와 각 국사에 배치된 4G 기지국들에 의한 커버리지를 도시한다. 도 10(b)는 도 10(a)에서 설명했던 4G 기지국의 국사 위치에 5G 기지국(1020)들이 배치되었을 때 5G 주파수 대역에 대한 커버리지가 어떻게 확보되는지를 도시한다.

도 10(b)의 결과로부터 5G 주파수 대역에 대한 아웃티지 영역이 결정될 수 있으며, 이러한 도 10(b)의 결과가 5G 주파수 대역의 1차 커버리지로 이해될 수 있다. 1차 커버리지로부터, 도 10(c)에서 위치 1030에 5G 기지국을 위한 추가 국사의 확보가 필요하다는 점을 알 수 있다. 이와 같이 4G 국사 위치에 5G 기지국을 배치하는 것을 우선적으로 고려한 뒤 5G 아웃티지 영역에 추가로 후보 국사 위치를 결정한다면, 도 10(d)와 같이 5G 후보 국사 위치에 5G 기지국(1040)를 배치하여 5G 아웃티지 영역을 최소화하는 것이 가능하다. 도 10(d)의 결과가 5G 주파수 대역에 대한 2차 커버리지로 이해될 수 있다.

상술한 과정에 따라 4G 기지국 국사를 활용하여 5G 후보 국사의 위치를 결정함으로써, 추가 국사 확보를 위한 비용 절감이 가능함은 물론이고 5G 주파수 대역의 음영 지역을 없애기 위한 최소 국사의 수와 위치가 효율적으로 결정될 수 있다.

한편, 도 10에서 설명한 일련의 과정이 분석 주체에 의한 시뮬레이션 과정에 포함될 수 있다. 즉, 분석 주체는 5G 주파수 대역에 대한 시뮬레이션 수행 과정에서 도 10에서 설명한 실시 예에 따라 4G 국사의 위치를 고려하여 5G 주파수 대역의 1차 커버리지를 결정하고, 이어서 아웃티지 영역을 최소화하기 위한 위치를 5G 기지국을 위한 후보 국사로 결정함으로써 5G 주파수 대역의 2차 커버리지를 결정할 수 있다.

이와 같이 분석 주체가 서로 다른 주파수 대역의 시뮬레이션을 독립적으로 수행하는 것과 별도로, 시뮬레이션 결과의 정확도 향상과 사용자 요구사항 만족도를 개선하기 위해 특정 주파수 대역 관련 정보를 다른 주파수 대역의 시뮬레이션 과정에 반영할 수도 있다.

분석 주체는 전체 시뮬레이션 결과를 제공함에 있어서 5G 기지국을 위한 후보 국사의 위치를 출력할 수 있는데, 상술한 실시 예에 따라 결정된 5G 기지국의 후보 국사 위치가 시뮬레이션 결과로써 제공될 수 있다.

도 11은 본 개시의 일 실시 예와 관련하여 단말이 4G 기지국과 5G 기지국에 의한 서비스를 제공받는 과정을 설명하는 도면이다. 도 11에서는 도 10에서 설명한 실시 예와 관련하여, 단말이 서로 다른 주파수 대역에 의한 서비스를 제공받는 과정에 대해 설명한다.

도 11에서 위치 1120은 도 10의 실시 예에 따라 4G 국사 위치에 5G 기지국이 배치된 것을 도시하며, 위치 1110은 도 10에서 설명한 1차 커버리지의 아웃티지 영역을 해소하기 위해 추가로 5G 기지국이 배치된 것을 도시한다. 이러한 상황에서, 두 위치로부터 인접한 단말(1130)은 위치 1120에 배치된 4G 기지국의 커버리지 내에 위치하므로 4G 주파수 대역에 의한 서비스를 제공받을 수 있으며, 동시에 위치 1110에 배치된 5G 기지국의 커버리지 내에 위치하므로 5G 주파수 대역에 의한 서비스 또한 제공받을 수 있다.

이러한 상황에서 단말(1130)은 각 기지국으로부터 복수 개의 주파수 대역에 의한 신호를 함께 수신할 수 있기 때문에, 4G 주파수 대역의 반송파(carrier)와 5G 주파수 대역의 반송파 간의 결합(aggregation)을 설정함으로써 단말은 서로 다른 주파수 대역을 함께 활용하여 서비스를 제공받을 수 있다(즉, 캐리어 결합(CA: carrier aggregation)). 이와 같이 서로 다른 기지국에 의한 캐리어 결합은 이중 연결(DC: dual connectivity)로 이해될 수도 있다.

도 12는 본 개시의 일 실시 예와 관련하여 시뮬레이션 결과로써 클라우드 리소스 관련 결과를 출력하는 과정을 설명하는 도면이다.

제안하는 실시 예에 따르면, 각 빈들의 시뮬레이션 과정이 클라우드 리소스를 활용하여 분산 병렬처리를 통해 수행된다. 분석 주체는, 각 빈들의 시뮬레이션 과정을 모니터링하고 프로파일링할 수 있으며, 이 결과를 출력할 수도 있다.

도 12를 들어 구체적으로 설명하면, 빈 관리자(1210)는 각각의 빈들에 대한 시뮬레이션 과정에서 시뮬레이션 시간과 클라우드 리소스의 사용량을 수집하여 프로파일로써 저장한다. 이러한 결과가 빈 LUT(look-up table)로써 저장될 수 있다(1220). LUT로써 저장되는 빈 프로파일은, 빈 당(per bin) 빈의 크기, 기지국의 수, 단말의 수에 따른 시뮬레이션 수행 시간과 클라우드 리소스의 사용량에 대한 정보를 포함할 수 있다. 클라우드 리소스 사용량이란 CPU(central processing unit), GPU(graphic processing unit), RAM(random access memory)의 사용량을 측정한 결과를 포함할 수 있다. 빈 관리자(1210)는 이러한 시뮬레이션 수행 시간과 클라우드 리소스를 시뮬레이션 수행 마다 지속적으로 모니터링하고, 저장하며 관리할 수 있다. 이러한 프로파일링과 별도로, 분석 주체는 시뮬레이션 수행시 지속적으로 모니터링되는 수행 시간과 클라우드 리소스 관련 정보를 실시간으로 디스플레이할 수도 있음은 물론이다.

한편, 분석 주체는 빈 프로파일의 LUT와 별도로 시뮬레이션 데이터 DB(1230)를 운영할 수 있다. 시뮬레이션 데이터 DB(1230)는 시뮬레이션 영역의 기지국 정보, 단말 정보, 지리 정보, 오브젝트 정보 등 시뮬레이션 관련 데이터로써 저장되고 관리되는 일련의 정보를 포함할 수 있다.

분석 주체는, 앞서 설명한 빈 LUT(1220)와 시뮬레이션 데이터 DB(1230)에 저장된 정보와 데이터를 기반으로, 시간/자원 예측기(1240)를 통해 새로운 시뮬레이션의 수행시 소요될 시간과 클라우드 리소스에 대한 정보를 미리 계산할 수 있다.

이러한 계산 과정은 빈 LUT(1220)에 포함된 빈 크기와 단말 수, 기지국 수 조합에 따른 시뮬레이션 결과와 새로운 시뮬레이션을 위해 예상되는 단말과 기지국의 수 간의 비교를 통해서 이루어질 수 있다. 분석 주체는 이러한 비교 결과에 기반한 계산을 통해서, 전체 시뮬레이션 영역에 요구되는 시간과 리소스 사용량을 산출할 수 있다.

빈 LUT(1220)와 시뮬레이션 데이터 DB(1230)에 보관된 정보와 데이터의 양이 많고 그 정확도가 높을수록 시간/자원 예측기(1240)의 계산 결과가 더 정확할 수 있다.

클라우드 설계기(1260)는 클라우드 LUT(1250)에 클라우드 업체 별로 저장된 정보를 기반으로 최적의 인스턴스(instance)의 조합과 예측되는 시뮬레이션 시간, 클라우드 리소스의 사용량, 소요 비용을 산출할 수 있다. 이를 통해, 분석 주체는 클라우드 설계기(1260)가 산출한 클라우드 관련 결과를 출력하여 사용자에게 제공할 수 있다(1270).

클라우드 LUT(1250)에 저장되는 정보는 클라우드 업체가 제공하는 인스턴스의 타입, 하드웨어 사양, 비용정보 등을 포함할 수 있다. 이에 기반하여, 분석 주체가 출력하는 클라우드 관련 결과는 클라우드 업체 별로 인스턴스의 조합과 예측 시간, 소요 비용을 출력할 수 있으며, 소정의 기준에 따라 최적의 인스턴스 조합이라고 판단된 결과를 별도로 출력할 수도 있다.

도 13은 본 개시의 일 실시 예와 관련하여 망 설계를 위한 시뮬레이션 방법의 또 다른 예시를 도시하는 흐름도이다.

도 13에서는 앞서 설명한 다양한 실시 예들에 따른 분석 주체의 분석 과정을 시계열적인 흐름에 따라 도시한다. 도 8에서는 시뮬레이션 과정 자체에 대해 구체적으로 설명하였다면, 도 13에서는 도 8의 시뮬레이션 과정과 관련된 다양한 실시 예들을 부가적으로 설명한다.

한편, 도 13에 도시된 방법은 일 예시에 불과하며, 도 13에 도시된 단계들 외에 추가적인 단계가 더 수행되거나 도 13에 도시된 단계 중 일부가 생략되어 수행될 수도 있음은 물론이다. 또한, 도 13에 도시된 각 단계들 간의 순서는 예시적인 것에 불과하며, 단계들이 도 13에 도시된 것과는 다른 순서로 수행될 수도 있다.

단계 1310에서, 분석 주체는 시뮬레이션 관련 데이터를 저장한다. 시뮬레이션 관련 데이터는 도 8에서 설명한 바 있으므로, 구체적인 설명은 생략한다.

분석 주체는 시뮬레이션 수행을 위한 단말과 기지국 데이터에 대한 입력을 받는다(1320). 단말과 기지국 데이터에 대한 입력은 사용자로부터 직접 입력될 수 있으며, 분석 주체에 기저장된 데이터나 정보를 불러오는 과정으로써 수행될 수도 있다.

분석 주체는 대상 영역 중 시뮬레이션 영역을 결정하며(1330), 시뮬레이션 영역은 대상 영역의 전부 또는 일부가 될 수 있다.

이어서, 분석 주체는 채널 관련 설정 및 서비스 관련 설정을 입력한다(1340). 채널 관련 설정이란 시뮬레이션 수행시 고려되어야 할 무선 채널 상황을 의미하며, 특히 시뮬레이션의 기법으로써 레이트레이싱이 활용되는 경우, 레이트레이싱에서 고려되어야 할 다양한 파라미터들(예를 들어, 레이 각도(ray angle), 반사 횟수(reflection order), 회절(diffraction) 반영 여부, 구조물 재질 반영 여부, 아웃도어-인도어 감소 반영 여부, 건물의 재질, 지면의 재질 등)을 포함하는 무선 채널과 관련된 다양한 파라미터를 포함할 수 있다.

서비스 관련 설정이란 시뮬레이션시 적용할 사용자의 서비스 품지로가 관련된 정보를 의미하며, 예를 들어 하향링크 데이터 레이트, 상향링크 데이터 레이트, 허용가능한 아웃티지 비율(allowable outage ratio) 등에 대한 파라미터를 포함할 수 있다.

분석 주체는 단말 배치를 결정할 수 있다(1350). 단말의 배치는 단계 1320에서 입력된 단말 관련 파라미터(예를 들어, 단말의 안테나 수, 단말이 지원하는 주파수 대역 등)와 별도로 시뮬레이션 영역 내의 단말 분포, 단말의 수, 단말의 지리적 위치 등에 대한 설정을 포함할 수 있다.

분석 주체는 기지국의 배치 또한 결정할 수 있다(1360). 기지국의 배치는 단계 1320에서 입력된 기지국 관련 파라미터와 별도로, 시뮬레이션 영역 내의 국사의 2차원 또는 3차원 위치, 국사에 배치된 기지국의 방향 등에 대한 설정을 포함할 수 있다.

분석 주체는 상술한 일련의 과정에 따라 입력, 설정, 결정된 정보와 데이터를 기반으로 시뮬레이션을 수행한다(1370). 이러한 시뮬레이션 과정은 앞서 설명했듯이 시뮬레이션 영역을 복수의 빈으로 분할하고, 빈들을 분산 병렬처리함으로써 수행될 수 있다. 또한, 시뮬레이션의 수행은 각 빈 별로 분산 병렬처리된 결과들을 병합하여 전체 시뮬레이션 영역에 대한 결과를 획득하는 과정을 포함할 수 있다.

이어서, 분석 주체는 전체 시뮬레이션 영역에 대한 시뮬레이션 결과를 출력한다(1380).

한편, 도 13에 명시적으로 도시되지는 않으나, 시뮬레이션 결과가 시뮬레이션 영역을 모두 커버하기에 충분한 후보 국사의 위치를 제공하지 못했다면, 그 결과를 보완하기 위한 추가적인 시뮬레이션이 수행될 수도 있다. 이를 위해, 분석 장치는 일부 후보 국사 위치에 추가적인 기지국을 배치한 것을 전제로 시뮬레이션을 재수행할 수도 있다.

이하의 도 14 내지 도 23에서는 상술한 실시 예들에 기반하여 분석 장치가 시뮬레이션을 수행하는 과정과 관련된 사용자 인터페이스(user interface, UI)를 예시적으로 도시한다.

도 14는 본 개시의 일 실시 예와 관련하여 망 설계를 위한 시뮬레이션 과정에서 사용자 입력을 수신하는 과정을 설명하는 도면이다.

도 14에는 시뮬레이션 관련 데이터로써 단말 관련 파라미터와 기지국 관련 파라미터를 입출력하는 인터페이스가 예시적으로 도시된다. 도 14의 좌측(1410)에는 분석 장치의 시뮬레이션 수행을 위한 단말 관련 파라미터의 입출력 인터페이스가 도시되며, 예를 들어 단말이 지원하는 통신 시스템, 단말의 하드웨어 카테고리, 단말이 지원하는 주파수 대역, 단말이 지원하는 대역폭, 단말이 지원하는 서브캐리어 간격, 단말의 MIMO(multiple input multiple output) 안테나 설정 등에 관련된 파라미터가 입력 및 출력될 수 있다.

도 14의 우측(1420)에는 분석 장치의 시뮬레이션을 위한 기지국 관련 파라미터 입출력 인터페이스가 도시되며, 예를 들어 기지국이 지원하는 통신 시스템, 기지국의 하드웨어 카테고리, 기지국이 지원하는 주파수 대역, 기지국이 지원하는 대역폭, 기지국이 지원하는 서브캐리어 간격, 기지국의 MIMO 안테나 설정, 기지국의 TDD(time division duplex) 설정 등에 관련된 파라미터가 입력 및 출력될 수 있다.

도 15는 본 개시의 일 실시 예와 관련하여 망 설계를 위한 시뮬레이션 과정에서 사용자 입력을 수신하는 과정을 설명하는 도면이다.

도 15에는 시뮬레이션 관련 데이터로써 대상 영역과 시뮬레이션 영역을 입출력하는 인터페이스가 예시적으로 도시된다. 도 15에 도시된 바와 같이 임의의 대상 영역(1510)이 출력되면, 해당 대상 영역(1510) 중 일부 또는 전부가 시뮬레이션 영역(1520)으로써 선택될 수 있다. 시뮬레이션 영역(1520)은 사용자 입력 또는 소정의 알고리즘에 따라 선택될 수 있고, 선택된 결과가 출력될 수 있다.

도 16은 본 개시의 일 실시 예와 관련하여 망 설계를 위한 시뮬레이션 과정에서 대상 영역을 분할한 결과를 출력하는 과정을 설명하는 도면이다.

도 16에는 시뮬레이션 관련 데이터로써 시뮬레이션 영역을 복수의 빈으로 분할하는 입출력 인터페이스가 예시적으로 도시된다. 도 16에서 대상 영역(1610) 중 시뮬레이션 영역(1620)이 선택되면, 분석 주체는 시뮬레이션 관련 데이터에 기반하여 빈의 크기를 결정하고 시뮬레이션 영역(1620)을 복수의 빈으로 분할한다. 이러한 분할 결과가 출력되어 사용자에게 제공될 수 있다.

도 17은 본 개시의 일 실시 예와 관련하여 망 설계를 위한 시뮬레이션 과정에서 사용자 입력을 수신하는 과정을 설명하는 도면이다.

도 17에는 시뮬레이션 관련 데이터로써 채널 관련 데이터와 서비스 관련 데이터를 입출력하는 인터페이스가 예시적으로 도시된다. 도 17의 좌측(1710)에는 채널 관련 데이터를 입력 및 출력하는 인터페이스가 도시되며, 예를 들어 무선 채널의 주파수 대역, 시뮬레이션이 레이트레이싱에 기반한다면 레이트레이싱 수행을 위한 다양한 파라미터들(예를 들어, 레이 각도(ray angle), 반사 횟수(reflection order), 회절(diffraction) 반영 여부, 구조물 재질 반영 여부, 아웃도어-인도어 감소 반영 여부, 건물의 재질, 지면의 재질 등)이 입력 및 출력될 수 있다.

도 17의 우측(1720)에는 서비스 관련 데이터를 입출력하는 인터페이스가 예시적으로 도시된다. 예를 들어, 하향링크 데이터 레이트, 상향링크 데이터 레이트, 허용가능한 아웃티지 비율(allowable outage ratio) 등이 입력 및 출력될 수 있다.

도 18은 본 개시의 일 실시 예와 관련하여 망 설계를 위한 시뮬레이션 과정에서 사용자 입력을 수신하는 과정을 설명하는 도면이다.

도 18에는 시뮬레이션 관련 데이터로써 단말의 배치와 관련된 입출력 인터페이스가 예시적으로 도시된다. 앞서 설명했듯이, 단말의 배치는 도 14에서 설명한 단말 관련 파라미터와 별도로, 시뮬레이션 영역 내의 단말 분포, 단말 간의 간격, 단말이 구조물로부터 이격된 거리, 지면으로부터 단말의 거리, 단말의 수, 단말의 지리적 위치 등에 대한 파라미터를 포함할 수 있으며, 이러한 파라미터가 도 18에 도시된 인터페이스(1810)를 통해 입력 및 출력될 수 있다.

도 19는 본 개시의 일 실시 예와 관련하여 망 설계를 위한 시뮬레이션 과정에서 사용자 입력을 수신하는 과정을 설명하는 도면이다.

도 19에는 시뮬레이션 관련 데이터로써 기지국의 배치와 관련된 입출력 인터페이스가 예시적으로 도시된다. 앞서 설명했듯이, 기지국의 배치는 도 14에서 설명한 기지국 관련 파라미터와 별도로, 시뮬레이션 영역 내의 기지국의 2차원 및 3차원 위치, 기지국의 방향에 대한 파라미터를 포함할 수 있으며, 도 19에 도시된 인터페이스(1910)를 통해 이러한 파라미터가 입력 및 출력될 수 있다. 도 19에는 시뮬레이션 영역(1920) 내에 기지국의 국사 위치(1930)가 표시된 인터페이스가 도시된다.

도 20은 본 개시의 일 실시 예와 관련하여 망 설계를 위한 시뮬레이션 과정에서 사용자 입력을 수신하는 과정을 설명하는 도면이다.

도 20에는 시뮬레이션 관련 데이터로써 기지국의 배치와 관련된 입출력 인터페이스가 예시적으로 도시된다. 도 19에서 도시된 인터페이스에 더하여 추가적인 기지국의 배치를 입력할 필요가 있는 경우, 분석 주체는 도 20에 도시된 인터페이스(2010)를 통해 사용자가 직접 기지국을 배치하기 위한 입력을 수신할 수도 있고(2020), 분석 주체에 미리 저장된 후보 국사의 위치에 대한 프로파일이나 데이터를 불러와 적용하기 위한 입력을 수신할 수도 있다.

도 21은 본 개시의 일 실시 예와 관련하여 망 설계를 위한 시뮬레이션 과정에서 시뮬레이션 결과를 출력하는 과정을 설명하는 도면이다.

도 21에는 시뮬레이션 수행 결과를 출력하는 인터페이스(2110)가 예시적으로 도시된다. 도 21에서는 앞서 입력된 데이터와 파라미터들에 기반하여 시뮬레이션을 수행했을 때 단말 별 수신 신호의 세기나 강도를 산출하고, 이에 기반하여 시뮬레이션 영역(2120)에 대해 예측되는 커버리지를 히트맵으로써 도시한다(2130). 히트맵은 수신 신호의 세기나 강도를 시각적으로 구분하여 표시한 결과일 수 있으며, 분석 주체는 색상, 채도, 명도 중 하나 이상을 조합하여 커버리지 예측 결과를 표시하여 출력할 수 있다.

도 22는 본 개시의 일 실시 예와 관련하여 망 설계를 위한 시뮬레이션 과정에서 시뮬레이션 결과를 출력하는 과정을 설명하는 도면이다.

도 22에는 시뮬레이션 수행 결과를 출력하는 인터페이스(2210)가 예시적으로 도시된다. 도 22의 인터페이스(2210)는 도 21의 인터페이스를 3차원으로 표시한 것일 수 있으며, 시뮬레이션 영역 중 특정 영역에 대한 더 세부적인 결과를 표시하는 인터페이스이다. 도 22에 도시된 인터페이스(2210)를 통해 시뮬레이션 과정에서 반영한 위치(2220)에서 송출되는 신호를 기반으로 커버리지 예측 결과를 출력할 수 있으며, 이와 별도로 시뮬레이션 결과를 통해 커버리지를 개선할 수 있는 후보 국사의 위치가 별도로 표시하여 출력될 수도 있다(2230).

도 23은 본 개시의 일 실시 예와 관련하여 망 설계를 위한 시뮬레이션 과정에서 시뮬레이션 결과를 출력하는 과정을 설명하는 도면이다. 도 23에는 시뮬레이션 수행 결과를 출력하는 인터페이스(2310)가 예시적으로 도시된다. 도 23의 인터페이스(2310)는 도 22의 인터페이스(2210)를 더 구체적으로 표시하는 인터페이스이다. 도 23에는 국사 위치(2320)로부터 송출되는 신호가 단말에 도달하는 경로가 표시되며, 시뮬레이션 과정에서 반영한 단말들의 배치(2330) 또한 세부적으로 표시된다. 분석 장치는 이러한 인터페이스를 통해 사용자에게 시뮬레이션 결과를 구체적이고 명확하게 제공할 수 있다.

한편, 이상에서는 망 설계를 위한 분석 방법에 대해 설명하였으나, 상술한 실시 예들은 망 설계 이후의 망 운영 과정에도 동일하거나 유사하게 적용될 수 있다.

예를 들어, 상술한 분석 방법을 수행하는 분석 주체(예를 들어, 서버, 분석 장치, 기지국 등)와 후보 국사에 위치에 추가적으로 설치되는 기지국이 시뮬레이션 결과를 공유할 수 있다. 이러한 경우, 추가로 설치되는 기지국은 분석 주체가 상술한 과정에 따라 시뮬레이션을 수행한 결과가 신뢰할 만한 것으로 판단된 것임을 알고 있기 때문에, 단말과의 통신 과정에서 시뮬레이션 결과를 활용할 수 있다. 구체적으로 기지국은 시뮬레이션 결과에 기반하여 특정 주파수 대역의 아웃티지 영역을 최소화하기 위해 동작할 수 있으며, 예를 들어 기지국은 특정 방향에 위치한 단말들의 신호 전송 전력을 향상시키거나, 빔포밍을 통해 특정 위치에 배치된 단말들을 효율적으로 지원할 수 있다.

또 다른 실시 예에 의하면, 망 운영 중에 지역 내에 지형의 변화가 있거나, 건물/구조물이 새로 설치되어 전파 진행 경로에 변화가 발생할 수 있다. 이러한 경우, 상술한 실시 예가 망 고도화를 위한 방안으로 활용될 수도 있다. 예를 들어, 특정 지역의 인구 밀도가 향상되어 추가적으로 기지국을 배치해야 하는 상황이라면, 분석 주체는 완전히 새로운 시뮬레이션을 수행하는 대신 상술한 시뮬레이션 결과로부터 일부의 조건이나 값을 조절함으로써 간소화된 시뮬레이션을 수행할 수 있다. 이는, 이미 배치된 기지국들이 존재하는 경우, 추가 배치를 위해 고려할 시뮬레이션 과정은 상대적으로 간단히 수행될 수 있기 때문이다.

또 다른 예를 들면, 지역 내에 큰 건물이 새롭게 설치되어 전파 진행 경로에 미치는 영향이 커 새로운 시뮬레이션이 요구되는 하는 경우, 분석 주체는 기존의 시뮬레이션 결과로부터 일부 빈에 대한 시뮬레이션만을 재수행하여 기존의 결과와 새롭게 병합할 수도 있다. 다시 말해서, 분석 주체는 새로운 구조물을 고려한 전체 분석을 수행하기에 앞서, 기존에 수행되었던 시뮬레이션에서 어떠한 빈에 대해 추가적인 시뮬레이션이 요구되는지 판단하고, 해당 빈에 대해서만 시뮬레이션 관련 데이터를 업데이트하여 시뮬레이션을 재수행하여 결과를 병합할 수 있다. 이에 따라, 새로운 분석 과정에 소요되는 시간이 대폭 줄어들 수 있게 된다.

이러한 망 고도화 과정에 대해서도, 기지국이 상술한 바에 따라 분석 과정과 그 결과를 서버와 공유함으로써 단말과의 동작 과정을 효율적으로 수행할 수 있음은 물론이다.

도 24는 본 개시의 일 실시 예에 따른 기지국의 구성을 도시하는 블록도이다.

도 24을 참고하면, 기지국은 송수신부(2410), 기지국 제어부(2420), 저장부(2430)를 포함할 수 있다. 본 개시에서 기지국 제어부(2420)는, 회로 또는 어플리케이션 특정 통합 회로 또는 적어도 하나의 프로세서라고 정의될 수 있다.

송수신부(2410)는 다른 네트워크 엔티티와 신호를 송수신할 수 있다. 송수신부(2410)는 예를 들어, 서버와 통신을 수행하여 분석 결과를 주고 받을 수 있으며, 단말과의 통신을 수행할 수도 있다.

기지국 제어부(2420)는 본 개시에서 제안하는 실시예에 따른 기지국의 전반적인 동작을 제어할 수 있다. 예를 들어, 기지국 제어부(2420)는 앞서 기술한 도면과 순서도에 따른 동작을 수행하도록 각 블록간 신호 흐름을 제어할 수 있다. 구체적으로, 기지국 제어부(2420)는 망 설계를 위한 분석 방법을 수행하는 서버와 통신하며 분석 결과를 수신하고, 단말을 효율적으로 지원할 수 있도록 분석 결과에 따라 동작할 수 있다.

저장부(2430)는 송수신부(2410)를 통해 송수신되는 정보 및 기지국 제어부(2420)를 통해 생성되는 정보 중 적어도 하나를 저장할 수 있다.

도 25는 본 개시의 일 실시 예에 따른 서버(또는, 분석 주체)의 구성을 도시하는 블록도이다.

도 25을 참고하면, 서버는 송수신부(2510), 서버 제어부(2520), 저장부(2530)를 포함할 수 있다. 본 개시에서 서버 지국 제어부(2520)는, 회로 또는 어플리케이션 특정 통합 회로 또는 적어도 하나의 프로세서라고 정의될 수 있다.

송수신부(2510)는 다른 네트워크 엔티티와 신호를 송수신할 수 있다. 송수신부(2510)는 예를 들어, 외부 엔티티와 통신하며 시뮬레이션 관련 데이터를 획득하고 시뮬레이션을 수행한 결과를 기지국에 송신할 수 있다.

서버 제어부(2520)는 본 개시에서 제안하는 실시예에 따른 서버의 전반적인 동작을 제어할 수 있다. 예를 들어, 서버 제어부(2520)는 앞서 기술한 도면과 순서도에 따른 동작을 수행하도록 각 블록간 신호 흐름을 제어할 수 있다. 구체적으로, 서버 제어부(2520)는 입수한 데이터, 정보 및 사용자 입력 등에 기반하여 망 설계를 위한 시뮬레이션을 수행할 수 있으며, 시뮬레이션을 수행함에 따른 다양한 결과를 출력하거나 제공할 수 있다.

저장부(2530)는 송수신부(2510)를 통해 송수신되는 정보 및 서버 제어부(2520)를 통해 생성되는 정보 중 적어도 하나를 저장할 수 있다.

또한, 상술한 기지국 제어부(2420) 및 서버 제어부(2520)는 명세서의 실시 예에 설명된 방법을 실행하는 인스트럭션이 포함된 프로그램에 의해 제어될 수 있다. 또한 상기 프로그램은 저장 매체에 저장될 수 있으며, 상기 저장 매체는 휘발성 또는 비 휘발성 메모리를 포함할 수 있다. 상기 메모리는 데이터를 저장할 수 있는 매체일 수 있으며, 상기 인스트럭션을 저장할 수 있는 경우 그 형태에 제약은 없다.

이상에서 본 명세서와 도면에 개시된 실시 예들은 본 개시의 내용을 쉽게 설명하고, 이해를 돕기 위해 특정 예를 제시한 것일 뿐이며, 본 개시의 범위를 한정하고자 하는 것은 아니다. 따라서 본 개시의 범위는 여기에 개시된 실시 예들 이외에도 본 개시의 기술적 사상을 바탕으로 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 개시의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.

또한, 이상에서 설명한 실시 예들 중 하나 이상이 서로 결합되어 수행될 수 있으며, 특정 실시 예들 중 일부 또는 전부가 다른 실시 예의 일부 또는 전부와 결합되어 수행될 수도 있음은 물론이다.

Claims (20)

1. 무선 통신 시스템에서 망 설계를 위한 분석 방법에 있어서,
   시뮬레이션을 수행할 주파수 대역에 기초하여, 시뮬레이션 영역을 복수의 빈(bin)으로 분할하는 단계;
   상기 복수의 빈 각각에 대한 시뮬레이션을 수행하는 단계; 및
   상기 복수의 빈들에 대한 시뮬레이션 결과를 병합하여, 상기 시뮬레이션 영역에 대한 시뮬레이션 결과를 생성하는 단계를 포함하는, 방법.
2. 제1항에 있어서,
   상기 시뮬레이션 영역을 분할하는 단계는, 상기 주파수 대역의 유효 신호 도달 거리에 기초하여 상기 빈의 한 면의 길이를 결정하는 단계를 포함하고,
   상기 빈의 한 면의 길이의 최소값은 상기 유효 신호 도달 거리의 2배인 것을 특징으로 하는, 방법.
3. 제2항에 있어서,
   상기 시뮬레이션을 수행하는 단계는,
   상기 복수의 빈 각각에 대응하는 ESA(effective simulation area)를 결정하는 단계; 및
   상기 복수의 빈 각각에 대응하는 ESA를 고려하여 시뮬레이션을 수행하는 단계를 포함하고,
   상기 ESA는 하나의 빈의 각 면이 상기 유효 신호 도달 거리만큼 확장된 영역인 것을 특징으로 하는, 방법.
4. 제3항에 있어서,
   상기 시뮬레이션을 수행하는 단계는, 특정 빈 내부에 위치하는 기지국, 상기 특정 빈 내부에 위치하는 단말, 및 상기 특정 빈 외부에 위치하며 상기 특정 빈에 대응하는 ESA 내부에 위치하는 단말을 고려하여 시뮬레이션을 수행하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 방법.
5. 제4항에 있어서,
   상기 시뮬레이션 영역에 대한 시뮬레이션 결과는, 상기 특정 빈의 시뮬레이션 결과와 상기 특정 빈에 인접하는 인접 빈의 시뮬레이션 결과를 병합함으로써 생성되며,
   상기 병합은, 상기 특정 빈의 ESA를 고려한 시뮬레이션 결과에 기초하여 상기 인접 빈의 시뮬레이션 결과를 업데이트함으로써 수행되는 것을 특징으로 하는, 방법.
6. 제1항에 있어서,
   상기 방법은,
   상기 시뮬레이션 영역에 대한 시뮬레이션 관련 데이터를 획득하는 단계; 및
   상기 시뮬레이션 관련 데이터에 기초하여 상기 복수의 빈들에 대한 시뮬레이션을 수행하는 단계를 포함하고,
   상기 시뮬레이션 관련 데이터는, 상기 시뮬레이션 영역과 관련된 국사의 위치, 기지국의 하드웨어 정보, 단말의 수, 단말의 배치, 단말의 하드웨어 정보, 지리 정보, 및 오브젝트 정보 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는, 방법.
7. 제1항에 있어서,
   상기 시뮬레이션을 수행하는 단계는,
   제1 통신 시스템을 위한 국사 위치를 고려하여 제1 커버리지를 결정하는 단계;
   상기 제1 국사 위치에 제2 통신 시스템의 기지국을 배치했을 때의 아웃티지(outage) 영역을 결정하는 단계; 및
   상기 아웃티지 영역을 해소하기 위한 위치에 상기 제2 통신 시스템의 기지국을 배치한 결과인 제2 커버리지를 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 방법.
8. 제1항에 있어서,
   상기 방법은 상기 시뮬레이션 영역에 대한 시뮬레이션 결과를 출력하는 단계를 더 포함하고,
   상기 출력하는 단계는, 커버리지 예측 결과를 표시하는 히트맵, 상기 시뮬레이션 영역에 배치된 단말들의 수신 신호 세기 정보, 특정 단말에 전달되는 신호의 경로, 상기 시뮬레이션 영역에 추가되어야 할 후보 국사의 수, 상기 후보 국사의 위치, 및 상기 시뮬레이션 영역의 아웃티지 영역의 정보 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는, 방법.
9. 제1항에 있어서,
   상기 시뮬레이션을 수행하는 단계는, 클라우드 리소스를 활용하여 상기 복수의 빈들에 대한 시뮬레이션을 분산 병렬처리하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 방법.
10. 제9항에 있어서,
    상기 방법은,
    상기 복수의 빈 각각에 대한 시뮬레이션 과정의 프로파일을 저장하는 단계;
    상기 프로파일에 기초하여 새로운 시뮬레이션 수행을 위한 소요 시간 및 클라우드 리소스 사용량을 획득하는 단계; 및
    상기 획득된 결과를 출력하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 방법.
11. 무선 통신 시스템에서 망 설계를 위한 분석을 수행하는 서버에 있어서,
    신호를 송신 및 수신하는 송수신부; 및
    시뮬레이션을 수행할 주파수 대역에 기초하여 시뮬레이션 영역을 복수의 빈(bin)으로 분할하고, 상기 복수의 빈 각각에 대한 시뮬레이션을 수행하고, 상기 복수의 빈들에 대한 시뮬레이션 결과를 병합하여 상기 시뮬레이션 영역에 대한 시뮬레이션 결과를 생성하도록 설정된 제어부를 포함하는, 서버.
12. 제11항에 있어서,
    상기 시뮬레이션 영역의 분할은 상기 주파수 대역의 유효 신호 도달 거리에 기초하여 상기 빈의 한 면의 길이를 결정함으로써 수행되고,
    상기 빈의 한 면의 길이의 최소값은 상기 유효 신호 도달 거리의 2배인 것을 특징으로 하는, 서버.
13. 제12항에 있어서,
    상기 제어부는, 상기 복수의 빈 각각에 대응하는 ESA(effective simulation area)를 결정하고, 상기 복수의 빈 각각에 대응하는 ESA를 고려하여 시뮬레이션을 수행하도록 더 설정되고,
    상기 ESA는 하나의 빈의 각 면이 상기 유효 신호 도달 거리만큼 확장된 영역인 것을 특징으로 하는, 서버.
14. 제13항에 있어서,
    상기 제어부는, 특정 빈 내부에 위치하는 기지국, 상기 특정 빈 내부에 위치하는 단말, 및 상기 특정 빈 외부에 위치하며 상기 특정 빈에 대응하는 ESA 내부에 위치하는 단말을 고려하여 시뮬레이션을 수행하도록 더 설정되는 것을 특징으로 하는, 서버.
15. 제14항에 있어서,
    상기 시뮬레이션 영역에 대한 시뮬레이션 결과는 상기 특정 빈의 시뮬레이션 결과와 상기 특정 빈에 인접하는 인접 빈의 시뮬레이션 결과를 병합함으로써 생성되며,
    상기 병합은, 상기 특정 빈의 ESA를 고려한 시뮬레이션 결과에 기초하여 상기 인접 빈의 시뮬레이션 결과를 업데이트함으로써 수행되는 것을 특징으로 하는, 서버.
16. 제11항에 있어서,
    상기 제어부는, 상기 시뮬레이션 영역에 대한 시뮬레이션 관련 데이터를 획득하고, 상기 시뮬레이션 관련 데이터에 기초하여 상기 복수의 빈들에 대한 시뮬레이션을 수행하도록 더 설정되고,
    상기 시뮬레이션 관련 데이터는, 상기 시뮬레이션 영역과 관련된 국사의 위치, 기지국의 하드웨어 정보, 단말의 수, 단말의 배치, 단말의 하드웨어 정보, 지리 정보, 및 오브젝트 정보 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는, 서버.
17. 제11항에 있어서,
    상기 제어부는, 제1 통신 시스템을 위한 국사 위치를 고려하여 제1 커버리지를 결정하고, 상기 제1 국사 위치에 제2 통신 시스템의 기지국을 배치했을 때의 아웃티지(outage) 영역을 결정하고, 상기 아웃티지 영역을 해소하기 위한 위치에 상기 제2 통신 시스템의 기지국을 배치한 결과인 제2 커버리지를 결정하도록 더 설정되는 것을 특징으로 하는, 서버.
18. 제11항에 있어서,
    상기 제어부는 상기 시뮬레이션 영역에 대한 시뮬레이션 결과를 출력하도록 더 설정되고,
    상기 출력은, 커버리지 예측 결과를 표시하는 히트맵, 상기 시뮬레이션 영역에 배치된 단말들의 수신 신호 세기 정보, 특정 단말에 전달되는 신호의 경로, 상기 시뮬레이션 영역에 추가되어야 할 후보 국사의 수, 상기 후보 국사의 위치, 및 상기 시뮬레이션 영역의 아웃티지 영역의 정보 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는, 서버.
19. 제11항에 있어서,
    상기 시뮬레이션은, 클라우드 리소스를 활용하여 상기 복수의 빈들에 대한 시뮬레이션을 분산 병렬처리함으로써 수행되는 것을 특징으로 하는, 서버.
20. 제19항에 있어서,
    상기 제어부는, 상기 복수의 빈 각각에 대한 시뮬레이션 과정의 프로파일을 저장하고, 상기 프로파일에 기초하여 새로운 시뮬레이션 수행을 위한 소요 시간 및 클라우드 리소스 사용량을 획득하고, 상기 획득된 결과를 출력하도록 더 설정되는 것을 특징으로 하는, 서버.

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