KR20220106523A

KR20220106523A - 수중 네트워크 최적화를 위한 통신 환경 평가 시스템 및 이를 이용한 통신 환경 평가 방법

Info

Publication number: KR20220106523A
Application number: KR1020210009514A
Authority: KR
Inventors: 송유재
Original assignee: 한국해양과학기술원
Priority date: 2021-01-22
Filing date: 2021-01-22
Publication date: 2022-07-29
Also published as: KR102499200B1

Abstract

본 발명의 수중 네트워크 최적화를 위한 통신 환경 평가 시스템 및 이를 이용한 통신 환경 평가 방법은, 수중 정보 전송 오류 및 전송 지연을 방지하여 수중 통신 시스템을 최적화하도록 한다.

Description

수중 네트워크 최적화를 위한 통신 환경 평가 시스템 및 이를 이용한 통신 환경 평가 방법{SYSTEM FOR UNDERWATER NETWORK AWWESSMENT AND METHOD USING THE SAME}

본 발명은 수중 네트워크 최적화를 위한 통신 환경 평가 시스템 및 이를 이용한 통신 환경 평가 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 수중 정보 전송 오류 및 전송 지연을 방지하여 수중 통신 시스템을 최적화하기 위한 기술에 관한 것이다.

이하에서 기술되는 내용은 본 발명의 실시 예와 관련되는 배경 정보를 제공할 목적으로 기재된 것일 뿐이고, 기술되는 내용들이 당연하게 종래기술을 구성하는 것은 아니다.

근래에 들어 수중에서 발생하는 현상을 모니터링하기 위해 무선 통신을 이용하고 있다.

그러나, 수중 내에서 이용하는 무선 통신은 지상파 무선 통신에 비해 사용 가능한 대역폭이 매우 적고, 전파 지연이 길며, 신호 감쇠가 매우 높다는 단점이 있다.

이를 보완하기 위해 수중 내에서 수중 정보를 전송하는 데이터 싱크 배치를 증가하도록 한다. 그러나, 데이터 싱크 배치 증가는 수중 내 무선 통신을 위한 설치 및 운영 비용을 증가시키는 단점이 있다.

따라서, 무선 통신 송신의 성공 확률을 높이고, 무선 통신 송신의 지연 조건을 최소화하며 수중 정보를 전송하는 데이터 싱크의 적절한 배치를 통해 수중 내 무선 통신의 비용을 최소화 하기 위한 기술이 요구되고 있는 실정이다.

한편, 전술한 선행기술은 발명자가 본 발명의 도출을 위해 보유하고 있었거나, 본 발명의 도출 과정에서 습득한 기술 정보로서, 반드시 본 발명의 출원 전에 일반 공중에게 공개된 공지기술이라 할 수는 없다.

본 발명의 실시 예는, 수중 내에서 무선 통신 환경 평가를 통해 무선 통신 송, 수신의 성공 확률을 높일 수 있도록 한다.

또한, 본 발명의 실시 예는 수중 통신 시, 통신 지연을 최소화할 수 있도록 한다.

또한, 본 발명의 실시 예는 수중 통신 시 수중 정보를 전송하는 데이터 싱크를 적절히 배치할 수 있도록 하여 수중 통신 시 발생하는 비용을 최소화하도록 한다.

본 발명의 목적은 이상에서 언급한 과제에 한정되지 않으며, 언급되지 않은 본 발명의 다른 목적 및 장점들은 하기의 설명에 의해서 이해될 수 있고, 본 발명의 실시 예에 의해 보다 분명하게 이해될 것이다. 또한, 본 발명의 목적 및 장점들은 청구범위에 나타낸 수단 및 그 조합에 의해 실현될 수 있음을 알 수 있을 것이다.

본 발명의 실시 예에 따른 수중 네트워크 최적화를 위한 통신 환경 평가 방법은, 최저 Fountain Code (FC) 기반하여 수중 정보의 자동 반복 요청(automatic repeat request_ARQ) 전송의 성공 확률 조건 및 최고 전송 지연 조건을 평가한다.

구체적으로, 성공 확률 조건 및 최고 전송 지연 조건을 평가는, 수중 통신 네트워크의 비용함수를 최저로 만드는 수중 데이터 싱크를 배치하고, 수중 통신시 수중 센서와 상기 데이터 싱크 사이에서 사용하기 위한 코딩되는 데이터 패킷의 수를 결정하는 과정을 통해 수행될 수 있다.

이때, 상기 수중 데이터 싱크 배치는, 상기 FC 기반 ARQ 전송 확률(P w, f)을 측정하고, 상기 FC 기반 ARQ 전송 확률은,

로 정의되며, 상기 FC 기반 ARQ 전송 확률이 미리 정해진 레벨 (P* )보다 크거나 동일하도록 정의될 수 있다.

또한, 상기 데이터 패킷의 수 결정 시, 상기 데이터 싱크의 설치 비용(C in)과 상기 데이터 싱크의 전송 비용(C tx (M en))의 합을 결정하는 과정을 포함할 수 있다.

이때, 합을 결정 시, 상기 설치 비용을

(여기서, c in 은 각각의 데이터 싱크 당 설치 및 운영하는 데 발생하는 비용이고, β n은 데이터 싱크의 밀도 인)으로 정의하고, 상기 정수 변수가 최소일 때의 상기 설치 비용 및 상기 최적화 변수가 최소일 때의 상기 전송 비용을 합하는 과정으로 수행될 수 있다.

상기 데이터 패킷의 수 결정 시, 상기 설치 비용이 상기 전송 비용보다 크고, 상기 데이터 패킷의 상기 전송 비용을 최소화하기 위한 최적화 변수 M en는

이고, 정수 변수 β n = 0으로 설정하고, 상기 β n 을 β n + 1로 변경하여 계산된 상기 FC 기반 ARQ 전송 확률의 평균 서비스 시간을 기초로 상기 FC 기반 ARQ 전송 확률을 계산하는 과정으로 수행될 수 있다.

한편, 상기 수중 데이터 싱크 배치 시, 상기 수중 센서의 동작 레이어를 모델링하는 M/G/1 대기열의 평균 지연 조건을 측정하고, 상기 평균 지연 조건은,

및

로 정의되며, 상기 평균 지연 조건은 미리 결정된 레벨 (D*)보다 작거나 동일하도록 정의될 수 있다.

특히, 상기 데이터 패킷의 수를 결정할 때, 상기 데이터 패킷의 상기 전송 비용을 최소화하기 위한 최적화 변수 M en는 1 및 상기

으로 설정하고, 상기 M en = M en + 1으로 변경하여 계산된 상기 FC 기반 ARQ 전송 확률 및 상기 FC 기반 ARQ 전송 확률의 평균 서비스 시간을 기초로 상기 지연 조건을 계산하도록 한다.

한편, 본 발명의 실시 예에 따른 수중 네트워크 최적화를 위한 통신 환경 평가 시스템은, 최저 Fountain Code (FC) 기반하여 수중 정보의 자동 반복 요청(automatic repeat request_ARQ) 전송의 성공 확률 조건 및 최고 전송 딜레이 조건을 평가하며 복수의 수중 사물 인터넷 장치와 통신하는 프로토콜부, 상기 프로토콜부와 통신하며, 수중 통신 시스템의 비용함수를 최저로 만드는 수중 데이터 싱크의 배치를 결정하는 데이터 싱크 배치 결정부 및 수중 통신시 센서와 상기 데이터 싱크 사이에서 사용하기 위한 코딩되는 데이터 패킷의 수를 결정하는 데이터 패킷 결정부를 포함하여 구성될 수 있다.

또한, 본 발명의 실시 예에 따른 수중 네트워크 최적화를 위한 통신 환경 평가 시스템은, 적어도 하나의 프로세서 및 상기 프로세서와 동작 가능하게 연결되고, 상기 프로세서에서 수행되는 적어도 하나의 코드를 저장하는 메모리를 포함하고, 상기 메모리는 상기 프로세서를 통해 실행될 때, 상기 프로세서로 하여금, 최저 Fountain Code (FC) 기반하여 수중 정보의 자동 반복 요청(automatic repeat request_ARQ) 전송의 성공 확률 조건 및 최고 전송 지연 조건을 평가하는 단계를 포함하고, 상기 성공 확률 조건 및 최고 전송 지연 조건을 평가 시, 수중 통신 네트워크의 비용함수를 최저로 만드는 수중 데이터 싱크를 배치하고, 수중 통신시 수중 센서와 상기 데이터 싱크 사이에서 사용하기 위한 코딩되는 데이터 패킷의 수를 결정하기 위한 코드를 저장할 수 있다.

전술한 것 외의 다른 측면, 특징, 이점이 이하의 도면, 청구범위 및 발명의 상세한 설명으로부터 명확해질 것이다.

본 발명의 실시 예에 따른 수중 네트워크 최적화를 위한 통신 환경 평가 시스템 및 이를 이용한 시스템을 통해 수중에 설치된 복수의 수중 센서가 슬롯 알로하 MAC 프로토콜에 따라 FC 기반 ARQ 전송을 통해 해당하는 데이터 싱크로 데이터를 전송하는 수중 네트워크 시스템 통신 성능을 평가하기 위한 알고리즘을 제안하여 성공적인 FC 기반 ARQ 전송 확률과 수중 센서의 평균 대기열 지연을 평가할 수 있도록 한다.

본 발명의 효과는 이상에서 언급된 것들에 한정되지 않으며, 언급되지 아니한 다른 효과들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 수중 네트워크 통신 환경을 개략적으로 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 수중 네트워크 최적화를 위한 통신 환경 평가 방법을 도시한 흐름도이다.
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 수중 네트워크 최적화를 위한 통신 환경 평가 시스템의 구성을 도시한 도면이다.
도 4는 본 발명의 실시 예에 따라 수중 정보 송신 확률을 도시한 도면이다.
- 도 4의(a)는 데이터 싱크의 전송 비용을 최적화하는 최적화 변수(M en)의 변화에 따른 수중 정보 송신 확률을 도시한 도면이다.
- 도 4의(b)는 데이터 싱크의 전송 비용을 최적화하는 최적화 변수(M en)의 변화에 따른 수중 정보 송신 지연을 도시한 도면이다.
도 5는 본 발명의 실시 예에 따라 수중 정보 송신 지연을 도시한 도면이다.
- 도 5의(a)는 데이터 싱크의 밀도(βn)에 따른 수중 정보 송신 확률을 도시한 도면이다.
- 도 5의(b)는 데이터 싱크의 밀도(βn)에 따른 수중 정보 송신 지연을 도시한 도면이다.
도 6은 본 발명의 실시 예에 따라 서로 다른 통신 상황에서의 선형 검색 알고리즘과 제안 알고리즘을 도시한 도면이다.
도 7은 도 6의 선형 검색 알고리즘 및 제안 알고리즘을 통해 수중 통신 시스템 최적화를 결정하기 위한 시간을 도시한 도면이다.
도 8은 본 발명의 실시 예에 따라 서로 다른 주파수를 이용하여 수중 통신 시 최적의 총 비용을 도시한 도면이다.

이하에서는 도면을 참조하여 본 발명을 보다 상세하게 설명한다. 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며, 여기에서 설명하는 실시 예들에 한정되지 않는다. 이하 실시 예에서는 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 직접적인 관계가 없는 부분을 생략하지만, 본 발명의 사상이 적용된 장치 또는 시스템을 구현함에 있어서, 이와 같이 생략된 구성이 불필요함을 의미하는 것은 아니다. 아울러, 명세서 전체를 통하여 동일 또는 유사한 구성요소에 대해서는 동일한 참조번호를 사용한다.

이하의 설명에서 제 1, 제 2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 되며, 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 또한, 이하의 설명에서 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다.

이하의 설명에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서 상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.

이하 도면을 참고하여 본 발명을 상세히 설명하기로 한다.

도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 수중 네트워크 통신 환경을 개략적으로 도시한 도면이다.

도 1을 참고하면, 본 발명의 실시 예에 따른 수중 네트워크 통신 환경(10)은 복수의 수중 센서(120), 데이터 싱크(140)가 해수면 아래에서 3차원적으로 분포하여 구성될 수 있다. 여기서 수중 센서(120)와 데이트 싱크(140) 위치는 km³당 βs 및 βn이 모집단 밀도를 가질 수 있는 Poisson point processes(PPPs)를 통해 모델링될 수 있다. 각각의 수중 센서(120)는 데이터 싱크(140)를 사용하여 클러스터링 되도록 신호가 가장 높은 데이터 싱크와 연결될 수 있다. 또한, 데이터 싱크(140)는 PPPs에 의해 기초하여 배치될 수 있다.

구체적으로 수중 센서(120)를 통해 수중 정보를 수십하고, 수집한 수중 정보는 수중 센서(120)와 통신 연결된 데이터 싱크(Data Sink)로 전송할 수 있다. 데이터 싱크(140)로 전송된 수중 정보는 고속 유선 통신을 이용하여 해수면의 표면 부표로 전송될 수 있으며, 표면 부표로 전송된 수중 정보는 지상에 위치한 관제 센터로 전송되게 된다.

이때, 수중 센서(120)에서 데이터 싱크(140)로 수중 정보가 송신될 때, 수중 정보의 송신 지연 없이 송신 성공 확률을 높여야 최적의 수중 네트워크 통신 환경을 제공할 수 있게 된다.

이하 도면을 참고하여 수중 정보 송신 성공 확률을 높여, 최적의 수중 네트워크 통신 환경 평가 방법 및 시스템에 관해 구체적으로 살펴보기로 한다.

도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 수중 네트워크 최적화를 위한 통신 환경 평가 방법을 도시한 흐름도이고, 도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 수중 네트워크 최적화를 위한 통신 환경 평가 시스템의 구성을 도시한 도면이다.

도면을 참고하면, 수중 네트워크 최적화를 위한 통신 환경 평가는, 수중 센서(120)에서 데이터 싱크(140)로 수중 정보가 송신될 때, 최저 Fountain Code(FC) 기반하여 수중 정보의 자동 반복 요청(automatic repeat request_ARQ) 송신의 성공 확률 조건과 최고 송신 지연 조건을 평가하는 프로토콜부(110)를 통해 이루어질 수 있다(단계 S100).

이를 위해, 수중 정보를 수중 센서(120)에서 데이터 싱크(140)로 센서를 송신하는 송신부에서 심플렉스(simplex) 링크를 통해 미리 결정된 중복성을 가진 코드화된 패킷을 전송할 수 있다.

패킷을 전송 받으면, 데이터 싱크(140)의 수신부에서 수신한 각 패킷을 검사하여 해독에 필요한 자유도가 달성되거나 송신부에서 패킷 전송이 완료될 때까지 오류를 발생하도록 한다.

이후, 데이터 싱크(140)의 데이터 싱크 배치 결정부(150)를 통해 수중 센서와 데이터 싱크(140) 사이의 수중 네트워크 채널 링크 품질에 대한 정보뿐 아니라 정보 수신 확인 여부 정보를 포함하는 승인(ACK) 패킷을 수중 센서(120)로 전송하여 수중 데이터 싱크를 배치할 수 있다(단계 S110).

즉, 승인 패킷의 정보를 활용함으로써, 코드화된 데이터 패킷의 데이터 싱크(140)의 전송 비용을 최적화 하기 위한 최적화 변수(M en)를 조건에 따라 선택할 수 있는 효과가 있다.

한편, 수중 데이터 싱크를 배치하기 위해 수중 네트워크 채널의 시간 영역을 슬롯으로 나눠야 한다. 구체적으로 시간 슬롯이 지속되기 위한 조건은 다음과 같다.

식(1)

여기서 Ts는 슬롯의 지연시간, Tp는 패킷 전송시간, Td는 최대 전파 지연 시간, Tg는 가드 시간을 의미한다.

시간 슬롯이 지속되기 위한 조건을 통해, FC 기반 ARQ 전송의 평균 서비스 시간은 다음과 같이 정의될 수 있다.

식(2)

여기서, Lp는 패킷의 비트 수이고, R은 수중 네트워크 모뎀의 유효 전송 속도이며, Ta는 프리앰블(preamble) 시간을 의미한다. 이때 R과 Ta의 구체적인 값은 예컨대, 수중 네트워크 모뎀이 사양이 Teledyne Benthos Modem이고, R = 667bps, Ta = 1.5s로 예를 들어 설명할 수 있으며, 이 경우, FC 기반 ARQ 전송을 위한 평균 서비스 시간은 하기와 같이 정의 될 수 있다.

식(3)

이때, FC 기반 ARQ 전송을 위한 평균 서비스 시간에서 최대로 전파의 지연을 Td=C max/v로 정의하고, 여기서 C max는 최대 통신 범위이며, v는 수중 내 수중 정보가 전달되는 전파 속도라고 할 수 있다.

이와 같이, FC 기반 ARQ 전송을 위한 평균 서비스 시간을 정의하면, FC 기반하여 ARQ 전송의 성공률(P w, f )을 측정할 수 있다.

일반적으로 주어진 시간 슬롯에서 무작위로 선택된 수중 센서(120)가 패킷을 전송할 때, 패킷이 전송되는 해당 데이터 싱크에서 수중 정보를 성공적으로 수신할 확률은 다음과 같다.

식(4)

여기서, ρ는 대기중인 패킷이 실제로 있을 확률이고, U는 각각의 데이터 싱크(140)에 연결된 평균 수중 센서의 수라고 할 수 있다. 그리고,

는 인접한 센서의 사용 계수라고 할 수 있다. 추가적으로

는 패킷 오류 확률이며 다음과 같이 정의된다.

식(5)

이때,

는 비트 오류 확률이다. 여기서

는 가우스 노이즈 및 이진 위상 편이 변조(BPSK)가　수중 통신 네트워크에 채택되었다고 가정하면, 표준 BPSK 비트 오류 확률을 사용하여 계산할 수 있다.

식(4)를 통해 FC 기반 ARQ 전송 확률을 아래와 같이 계산할 수 있다.

식(6)

여기서, FC 기반 ARQ 전송 확률이 미리 결정된 레벨 P*보다 더 클 것이라고 가정할 수 있다.

식(7)

앞서 설명한 바와 같이, 수중 센서(120)의 동작 레이어를 M/G/1 대기열로 모델링할 수 있으며, M/G/1 대기열은 Pollaczek-Khinchine 공식을 사용하여 데이터 패킷 전송 시, 평균 지연 조건(예: 지연 시간)을 확인할 수 있다.

식(8)

식(8)을 참고하면, S와 S²는 M/G/1 대기열의 평균 서비스 시간의 첫 번째 및 두 번째 경우를 의미한다. 식(8)을 통해 FC 기반 ARQ 전송의 S와 S²를 도출하여 평균 대기열 지연을 계산할 수 있다.

구체적으로, 수중 센서(120)는 코드화된 데이터 패킷을 전송하는 전송 비용을 최적화하기 위한 최적화 변수(M en)를 해당 데이터 싱크(140)로 전송한다. 이후, 데이터 싱크(140)는 승인 패킷 또는 미 승인(NACK) 패킷을 전송하여 성공적인 수신을 통보할 수 있다. FC 기반 ARQ 전송 확률에서는 코드화된 데이터 패킷이 아닌 승인 패킷에 오류가 있을 때 재전송이 수행된다는 점에서 특징이 있다. 즉, 승인 패킷은 각각의 수중 센서(120)에서 성공적으로 수신될 때까지 반복적으로 전송된다는 것이다.

X를 ACK 패킷을 성공적으로 전송하기 위한 시도 횟수로 가정하여 FC 기반 ARQ 전송 확률의 평균 서비스 시간을 다음과 같이 제시할 수 있다.

식(9)

식(9)의 E [XTs]를 계산하기 위해 X를 기하학적으로 분포된 랜덤 변수로 가정하여 확률 질량 함수(PMF)를 다음과 같이 표현할 수 있다.

식(10)

또한, 식(10)의 PMF를 사용하여 식(9)의 승인 패킷 중 S 승인 패킷을 성공적으로 전송하기 위한 평균 서비스 시간을 다음과 같이 계산할 수 있다.

식(11)

이에 따라 FC 기반 ARQ 전송 확률의 평균 서비스 시간은 다음과 같이 다시 작성할 수 있다.

식(12)

이때, S = 1/μ의 특성을 이용하여 다음 방정식을 구할 수 있다.

식(13)

모든 수중 센서는 동일한 MAC 프로토콜을 따르므로 선택한 센서의 패킷 서비스 속도는 인접 센서의 패킷 서비스 속도(예: = j , 8j)와 동일하다. 따라서, Mathematica와 같은 기호 연산 도구를 사용하여 높은 정확도로 성취할 수 있는 식(12)를 계산할 수 있다.

또한 FC 기반 ARQ 전송의 서비스 시간의 두 번째 경우를 다음과 같이 제시할 수 있다.

식(14)

식(12)를 식(14)으로 대체할 수 있으며, 계산된 식(12) 및 식(14)과 M/G/1 대기열은 Pollaczek-Khinchine 공식을 사용하여 평균 지연 시간을 확인하는 특징을 이용하여 FC 기반 ARQ 전송의 평균 대기 지연 시간을 계산할 수 있다.

이때, FC 기반 ARQ 전송의 성공 확률 및 최고 전송 지연 조건을 제한하기 위해 식(8)에 의해 결정된 평균 지연 조건이 미리 결정된 레벨 D*보다 작아야 하는 조건을 미리 설정할 수 있다.

식(15)

이와 같이 수중 통신 네트워크 비용함수를 최저로 만드는 수중 데이터 싱크(140)를 배치한 후, 데이터 패킷 결정부(160)를 이용하여 수중 통신 시 수중 센서(120)와 데이터 싱크(140) 사이에서 사용하기 위한 코딩되는 데이터 패킷 수를 결정할 수 있다(단계 S120).

본 과정을 구체적으로 살펴보면, 수중 네트워크 운영 과정에서 발생하는 서로 다른 비용을 모델링하는 두 가지 기능인 설치비용(Cin(n))과 전송비용(Ctx(Men))을 정의할 수 있다.

구체적으로, 설치 비용(Cin(n))은 다음으로 정의될 수 있다.

식(16)

이때, c in 은 각각의 데이터 싱크 당 설치 및 운영하는 데 발생하는 비용이고, β n은 데이터 싱크의 밀도라고 할 수 있다.

여기서 설치 비용은 데이터 싱크(140)당 설치 및 운영에 소요되는 비용이다. 앞서 언급한 것처럼 데이터 싱크(140)는 표면 부표나 선박과 연계해 설치되며 활용 비용이 매우 비싼 것이 단점이다. 따라서 통신 성능이 보장되는 한 해양에서의 운용 데이터 싱크의 수를 최소화하는 것이 유리하다.

즉, 전송 비용(Ctx(Men))은 코드화된 데이터 패킷을 전송할 때, 각 수중 센서(120)의 배터리 에너지 소비로 인해 발생하는 총 소비 비용을 의미하고, 다음으로 정의될 수 있다.

식(17)

여기서, 전송 비용은 Joule당 에너지 비용이다. 수중 센서(120)는 배터리를 충전하거나 교체하는 것이 거의 불가능하기 때문에 에너지 효율적인 작동이 매우 중요한 것이 특징이다.

앞서 계산한 식(16)와 식(17)의 합을 통해 데이터 패킷 수를 결정할 수 있고, FC 기반 ARQ 전송 확률이 미리 결정된 레벨 P*보다 더 클 것이라고 가정하는 식(7) 및 평균 지연 조건이 미리 결정된 레벨 D*보다 작아야 한다고 가정하는 식(15)를 기초로, 데이터 패킷의 수를 결정하는 최소의 총 비용은 다음으로 정의될 수 있다.

식(16)

식(16)에서 M en은 데이터 패킷의 상기 전송 비용을 최소화하기 위한 최적화 변수이고, β n은 데이터 밀도에 대한 정수 변수이다. 식(16)의 결과값을 도출하기 위해, 다양한 방법을 이용할 수 있지만 본 발명의 실시 예에서는 하기의 알고리즘을 이용하여 수중 네트워크 통신 환경을 평가하는 예를 들어 설명하기로 한다.

알고리즘에 대해 구체적으로 설명하면,

1) 설치 비용(Cin(n))이 전송 비용(Ctx(Men)) 보다 크다는 가정에, β n = 0, 변수 M en 은

으로 설정한다.

2) 이후, β n = β n + 1로 변경하면, 식(13)을 이용하여 평균 서비스 시간을 계산할 수 있다. 이때, FC 기반 ARQ 전송의 μ를 식(7)을 통해 결정한 상태에서 FC 기반 ARQ 전송 확률(P w, f(β n , M en)을 계산할 수 있다.

만약

을 만족한다면, 결정된 값이 FC 기반 ARQ 전송 확률이라고 할 수 있다.

이와 유사하게,

으로 가정하고, M en =1로 가정하고, M en = M en + 1로 변경하고, 식(7), 식(13)을 통해 FC 기반 ARQ 전송 확률을 계산한 뒤, 식(15)을 통해 평균 지연 조건을 계산할 수 있다.

이때,

를 만족한다면, 계산된 평균 지연 조건이 지연 조건의 결정값이라고 할 수 있다.

여기서, 수치 평가를 위해 변수값은 다음과 같이 결정될 수 있다. Lp = 100 bits, Td = 0.1sec, T g = 0.1 sec, α = 1.5, λ = 0.002, M = 1, M 최대 ko = 10, P tx = 20 와트, ν = 0.5, w = 0.5m / s. 또한, 상용 수중 음향 모뎀의 허용 주파수 범위 내에 있는 작동 반송파 주파수를 f = 200kHz로 설정했다.

도 4는 본 발명의 실시 예에 따라 수중 정보 송신 확률을 도시한 도면이다.

우선 도 4의(a)는 데이터 싱크의 전송 비용을 최적화하는 최적화 변수(M en)의 변화에 따른 수중 정보 송신 확률을 도시하고, 도 4의(b)는 데이터 싱크의 전송 비용을 최적화하는 최적화 변수(M en)의 변화에 따른 수중 정보 송신 지연을 도시한다.

구체적으로, 코드화된 패킷의 수가 증가함에 따라, 성공적인 전송 확률의 성능은 개선되는 반면, 평균 대기 지연의 성능은 데이터 싱크의 밀도와 무관하게 악화된다. 즉, 코드화된 패킷의 수 증가에 관한 두 성능 지표 사이에 트레이드오프가 발생하는 것이다. 이로써, quality of service(QoS)를 동시에 충족하려면 코드화된 패킷 수를 적절하게 선택해야 함을 의미한다고 할 수 있다.

도 5는 본 발명의 실시 예에 따라 수중 정보 송신 지연을 도시한 도면이다.

도 5의(a)는 데이터 싱크의 밀도(βn)에 따른 수중 정보 송신 확률을 도시하고 있고, 5의(b)는 데이터 싱크의 밀도(βn)에 따른 수중 정보 송신 지연을 도시한다.

도 5에 도시된 바와 같이, 데이터 싱크 밀도가 증가함에 따라 두 통신 성능이 동시에 개선되는 것으로 알 수 있다. 이는 통신 성능의 관점에서 데이터 싱크 밀도의 증가가 성능 향상에 기여한다는 것을 의미한다. 그러나, 도 5에 도시된 바와 같이, 상대적으로 데이터 싱크의 밀도가 낮은 범위 내에서 두 성능 모두 크게 개선되는 반면, 반대의 경우 데이터 싱크 밀도가 증가하더라도 개선 정도가 약한 것으로 나타난다.

해양에서 데이터 싱크를 추가하는 데는 매우 높은 자본비용과 운영비가 필요하기 때문에 통신 성능 개선을 위한 데이터 싱크 밀도의 무제한 증가는 비용 효율적인 수중 네트워크 실현의 관점에서 볼 때 보다 나은 개선안이 될 수 없다고 판단할 수 있다.

도 6은 본 발명의 실시 예에 따라 서로 다른 통신 상황에서의 선형 검색 알고리즘과 제안 알고리즘을 도시한 도면이고, 도 7은 도 6의 선형 검색 알고리즘 및 제안 알고리즘을 통해 수중 통신 시스템 최적화를 결정하기 위한 시간을 도시한 도면이다.

최소 총비용은 제안된 알고리즘을 이용하여, 설치비용(Cin(n)) 및 전송 비용(Ctx(Men))을 1000으로 설정한다. 또한 P* w, f와 D*는 도 7의(a)의 경우와 같이 각각 0.75%, 25초, 그림 5(b)의 경우 0.8%, 30초로 설정할 수 있다.

제안된 알고리즘을 통해 데이터 싱크의 밀도와 FC 기반 ARQ 전송 코드화된 패킷 수와, 선형 검색 알고리즘을 통해 계산된 패킷 수를 비교할 수 있다. 도 7에 도시된 바와 같이, 제안된 알고리즘의 계산 결과와 선형 검색 알고리즘의 계산 결과가 동일하다는 것을 알 수 있다. 따라서, 제안된 알고리즘은 성능 저하 없이 선형 검색 알고리즘보다 연산 복잡성을 최소화할 수 있는 이점이 있다.

이에 도 7을 참고하면, M en의 최소값과 최대값은 각각 15와 50으로 설정한 상태에서 제안된 알고리즘과 선형 탐색 알고리즘에 의해 소비되는 계산 시간의 비율을 나타낸다. 도면에 도시된 바와 같이, 제안된 알고리즘의 계산 시간이 선형 탐색 알고리즘의 계산 시간보다 짧음을 알 수 있다. 이러한 결과를 통해 수중 네트워크 최적화를 위한 통신 환경 설정하기 위한 조건을 제안한 알고리즘의 효율성이 향상된 것을 알 수 있다.

도 8은 본 발명의 실시 예에 따라 서로 다른 주파수를 이용하여 수중 통신 시 최적의 총 비용을 도시한 도면이다.

도면을 참고하면, 고려된 주파수 범위 내에서 총비용을 최소화하는 최적의 작동 주파수를 찾을 수 있다는 것을 알 수 있다. 그러므로, 음향 모뎀의 작동 주파수가 사양에 주어지는 실제적인 경우와 달리, 모뎀을 구입할 때 모뎀의 작동 주파수를 조정하거나 넓은 범위의 주파수 중 하나를 선택하는 것이 바람직할 것이다.

한편, 본 발명의 실시 예에 따른 통신 환경 평가 시스템(100)은 통신부(130), 메모리(160) 및 프로세서(180) 등을 더 포함한다.

통신부(130)는 데이터 싱크(140)와 수중 센서를 통신 연결한 구성이다. 통신부(130)는 수중 센서(120)에서 전송하는 수중 정보를 기초로 수중 정보 수신 및 미 승인 여부를 확인 할 수 있도록 한다.

메모리(160)는 앞서 FC기 기반 수중 정보 ARQ 송신 성공 확률 조건과 송신 지연 조건을 평가하는 조건을 저장하거나, 통신 환경 평사 시스템(100)의 프로세서(180)가 실행 되기 위한 실행 코드를 저장할 수 있다.

프로세서(180)는 메모리(170)에 저장된 실행 코드가 동작하도록 결정하는 구성요소이다. 이를 프로세서(180)는 메모리(170)에 저장된 실행코드를 제어하는 데이터를 요청, 검색, 수신 또는 활용할 수 있으며, 적어도 하나의 실행 가능한 동작 중 예측되는 동작이나 바람직한 것으로 판단되는 동작을 실행할 수 있다.

이와 같이, 수중에 설치된 복수의 수중 센서가 슬롯 알로하 MAC 프로토콜에 따라 FC 기반 ARQ 전송을 통해 해당하는 데이터 싱크로 데이터를 전송하는 수중 네트워크 시스템 통신 성능을 평가하기 위한 알고리즘을 제안하여 성공적인 FC 기반 ARQ 전송 확률과 수중 센서의 평균 대기열 지연을 평가할 수 있도록 한다.

성능 평가 과정에서 이용되는 알고리즘을 통해 연산 복잡성을 감소시켜 통신 성능 평가 효율성을 향상시킬 수 있게 된다.

이상 설명된 본 발명에 따른 실시 예는 컴퓨터 상에서 다양한 구성요소를 통하여 실행될 수 있는 컴퓨터 프로그램의 형태로 구현될 수 있으며, 이와 같은 컴퓨터 프로그램은 컴퓨터로 판독 가능한 매체에 기록될 수 있다. 이때, 매체는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM 및 DVD와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical medium), 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등과 같은, 프로그램 명령어를 저장하고 실행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치를 포함할 수 있다.

한편, 컴퓨터 프로그램은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것이거나 컴퓨터 소프트웨어 분야의 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수 있다. 컴퓨터 프로그램의 예에는, 컴파일러에 의하여 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용하여 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드도 포함될 수 있다.

본 발명의 명세서(특히 청구범위에서)에서 "상기"의 용어 및 이와 유사한 지시 용어의 사용은 단수 및 복수 모두에 해당하는 것일 수 있다. 또한, 본 발명에서 범위(range)를 기재한 경우 범위에 속하는 개별적인 값을 적용한 발명을 포함하는 것으로서(이에 반하는 기재가 없다면), 발명의 상세한 설명에 범위를 구성하는 각 개별적인 값을 기재한 것과 같다.

본 발명에 따른 방법을 구성하는 단계들에 대하여 명백하게 순서를 기재하거나 반하는 기재가 없다면, 단계들은 적당한 순서로 행해질 수 있다. 반드시 단계들의 기재 순서에 따라 본 발명이 한정되는 것은 아니다. 또한, 본 발명에 따른 방법들에 포함된 단계들은 프로세서 또는 해당 단계의 기능을 수행하기 위한 모듈들을 통해서 수행될 수 있다. 본 발명에서 모든 예들 또는 예시적인 용어(예들 들어, 등등)의 사용은 단순히 본 발명을 상세히 설명하기 위한 것으로서 청구범위에 의해 한정되지 않는 이상 예들 또는 예시적인 용어로 인해 본 발명의 범위가 한정되는 것은 아니다. 또한, 당업자는 다양한 수정, 조합 및 변경이 부가된 청구범위 또는 그 균등물의 범주 내에서 설계 조건 및 팩터에 따라 구성될 수 있음을 알 수 있다.

따라서, 본 발명의 사상은 설명된 실시 예에 국한되어 정해져서는 아니 되며, 후술하는 청구범위뿐만 아니라 이 청구범위와 균등한 또는 이로부터 등가적으로 변경된 모든 범위는 본 발명의 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.

Claims

수중 네트워크 최적화를 위한 통신 환경 평가 방법으로서,
최저 Fountain Code (FC) 기반하여 수중 정보의 자동 반복 요청(automatic repeat request_ARQ) 전송의 성공 확률 조건 및 최고 전송 지연 조건을 평가하는 단계를 포함하고,
상기 평가하는 단계는,
수중 통신 네트워크의 비용함수를 최저로 만드는 수중 데이터 싱크를 배치하는 단계; 및
수중 통신시 수중 센서와 상기 데이터 싱크 사이에서 사용하기 위한 코딩되는 데이터 패킷의 수를 결정하는 단계를 포함하는,
통신 환경 평가 방법.
제1항에 있어서,
상기 수중 데이터 싱크를 배치하는 단계는,
상기 FC 기반 ARQ 전송 확률(P w, f)을 측정하는 단계를 포함하고,
상기 FC 기반 ARQ 전송 확률은,

로 정의되며
상기 FC 기반 ARQ 전송 확률이 미리 정해진 레벨 (P* )보다 크거나 동일하도록 정의되는,
통신 환경 평가 방법.
제1항에 있어서,
상기 데이터 패킷의 수를 결정하는 단계는,
상기 데이터 싱크의 설치 비용(C in)과 상기 데이터 싱크의 전송 비용(C tx (M en))의 합을 결정하는 단계를 포함하는,
통신 환경 평가 방법.
제3항에 있어서,
상기 합을 결정하는 단계는,
상기 설치 비용을
(여기서, c in 은 각각의 데이터 싱크 당 설치 및 운영하는 데 발생하는 비용이고, β n은 데이터 싱크의 밀도 인)으로 정의하고,
상기 정수 변수가 최소일 때의 상기 설치 비용 및 상기 최적화 변수가 최소일 때의 상기 전송 비용을 합하는 단계를 포함하는,
통신 환경 평가 방법.
제3항에 있어서,
상기 데이터 패킷의 수를 결정하는 단계는,
상기 설치 비용이 상기 전송 비용보다 크고, 상기 데이터 패킷의 상기 전송 비용을 최소화하기 위한 최적화 변수 M en는
이고, 정수 변수 β n = 0으로 설정하는 단계;
상기 β n 을 β n + 1로 변경하여 계산된 상기 FC 기반 ARQ 전송 확률의 평균 서비스 시간을 기초로 상기 FC 기반 ARQ 전송 확률을 계산하는 단계를 포함하는,
통신 환경 평가 방법.
제1항에 있어서,
상기 수중 데이터 싱크를 배치하는 단계는,
상기 수중 센서의 동작 레이어를 모델링하는 M/G/1 대기열의 평균 지연 조건을 측정하는 단계를 포함하고,
상기 평균 지연 조건은,

및

로 정의되며,
상기 평균 지연 조건은 미리 결정된 레벨 (D*)보다 작거나 동일하도록 정의되는,
통신 환경 평가 방법.
제6항에 있어서,
상기 데이터 패킷의 수를 결정하는 단계는,
상기 데이터 패킷의 상기 전송 비용을 최소화하기 위한 최적화 변수 M en는 1 및 상기
으로 설정하는 단계;
상기 M en = M en + 1으로 변경하여 계산된 상기 FC 기반 ARQ 전송 확률 및 상기 FC 기반 ARQ 전송 확률의 평균 서비스 시간을 기초로 상기 지연 조건을 계산하는 단계를 포함하는,
통신 환경 평가 방법.
수중 네트워크 최적화를 위한 통신 환경 평가 시스템으로서,
최저 Fountain Code (FC) 기반하여 수중 정보의 자동 반복 요청(automatic repeat request_ARQ) 전송의 성공 확률 조건 및 최고 전송 딜레이 조건을 평가하며 복수의 수중 사물 인터넷 장치와 통신하는 프로토콜부;
상기 프로토콜부와 통신하며, 수중 통신 시스템의 비용함수를 최저로 만드는 수중 데이터 싱크의 배치를 결정하는 데이터 싱크 배치 결정부; 및
수중 통신시 센서와 상기 데이터 싱크 사이에서 사용하기 위한 코딩되는 데이터 패킷의 수를 결정하는 데이터 패킷 결정부를 포함하는,
통신 환경 평가 시스템.
제8항에 있어서,
상기 데이터 싱크 배치 결정부는,
상기 FC 기반 ARQ 전송 확률(P w, f)을 측정하고,
상기 FC 기반 ARQ 전송 확률은,

로 정의되며
상기 FC 기반 ARQ 전송 확률이 미리 정해진 레벨 (P* )보다 크거나 동일하도록 정의되는,
통신 환경 평가 시스템.
제8항에 있어서,
상기 데이터 패킷 결정부는,
상기 데이터 싱크의 설치 비용(C in)과 상기 데이터 싱크의 전송 비용(C tx (M en))의 합을 결정하는,
통신 환경 평가 시스템.
제10항에 있어서,
상기 데이터 패킷 결정부는,
상기 설치 비용을
(여기서, c in 은 각각의 데이터 싱크 당 설치 및 운영하는 데 발생하는 비용이고, β n은 데이터 싱크의 밀도 인)으로 정의하고,
상기 정수 변수가 최소일 때의 상기 설치 비용 및 상기 최적화 변수가 최소일 때의 상기 전송 비용을 합하는,
통신 환경 평가 시스템.
제8항에 있어서,
상기 데이터 패킷 결정부는,
상기 수중 센서의 동작 레이어를 모델링하는 M/G/1 대기열의 평균 지연 조건을 측정하고,
상기 평균 지연 조건은,

및

로 정의되며,
상기 평균 지연 조건은 미리 결정된 레벨 (D*)보다 작거나 동일하도록 정의되는,
통신 환경 평가 시스템.
수중 네트워크 최적화를 위한 통신 환경 평가 시스템으로서,
적어도 하나의 프로세서; 및
상기 프로세서와 동작 가능하게 연결되고, 상기 프로세서에서 수행되는 적어도 하나의 코드를 저장하는 메모리를 포함하고,
상기 메모리는 상기 프로세서를 통해 실행될 때, 상기 프로세서로 하여금,
최저 Fountain Code (FC) 기반하여 수중 정보의 자동 반복 요청(automatic repeat request_ARQ) 전송의 성공 확률 조건 및 최고 전송 지연 조건을 평가하는 단계를 포함하고, 상기 성공 확률 조건 및 최고 전송 지연 조건을 평가 시, 수중 통신 네트워크의 비용함수를 최저로 만드는 수중 데이터 싱크를 배치하고, 수중 통신시 수중 센서와 상기 데이터 싱크 사이에서 사용하기 위한 코딩되는 데이터 패킷의 수를 결정하기 위한 코드를 저장하는,
통신 환경 평가 시스템.