KR20240010266A - 페이징 제어 장치 및 페이징 제어 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은, 고정적인 단위(예: TA, TAL, BTAL)의 Paging 범위로 Paging을 수행하는 방식이 아닌, 단말의 위치 별로 Paging 범위를 동적으로 선정하여 Paging을 수행하는 새로운 방식의 페이징 기술을 실현하기 위한 페이징 제어 장치 및 페이징 제어 방법을 제시하고 있다.

Description

페이징 제어 장치 및 페이징 제어 방법{PAGING CONTROL DEVICE AND PAGING CONTROL METHOD}

본 발명은, 페이징(Paging) 기술에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 무선구간의 시그널링(Signaling) 부하를 줄이면서도 Paging 성공률을 높이기 위한 페이징 기술에 관한 것이다.

단말이 통신 서비스를 이용하기 위해 무선 채널을 계속 모니터링하는 경우 단말의 배터리가 빠르게 소모될 수 있다. 이에 불필요한 배터리 소모를 줄이기 위해 단말은, 통신 서비스를 이용하지 않는 경우 동작 상태를 액티브(Active)에서 무선구간 접속이 해제되는 아이들(Idle)로 변경한다.

이에, 코어 관점에서는, 기지국과의 무선구간 접속이 해제된 상태(예: Idle 상태)의 단말로 통신 요구(예: 착신호, 착신 패킷 등)가 수신되는 등 Idle 단말로의 통신이 발생하는 경우, 해당 단말을 Active 상태로 변경시켜 깨우기 위한 페이징(Paging) 절차를 수행하게 된다.

단말들은 Idle 상태에서 다양한 물리적 위치/기지국 및 특정 경로로 이동할 수 있다.

이에, 단말을 깨우는 Paging 절차에서 MME/AMF는, 여러 차수(예: 1차, 2차, 3차)의 Paging을 단계적으로 수행하게 된다.

이러한 Paging 절차를 예를 들어 설명하면, 단말을 깨우기 위해 Paging 절차를 개시하는 경우, MME/AMF는 기지국 또는 TAI(Tracking Area ID, 또는 TA) 단위의 페이징 범위로 1차 Paging을 수행한다. 1차 Paging의 범위는 가장 좁고, 만약 1차 Paging을 수행하여 단말이 Active 상태로 변경되어 Paging에 성공하면, Paging 절차는 종료된다.

만약, 1차 Paging에 실패하면, MME/AMF는 더 넓은 TAI 또는 TAL(TA List) 단위의 Paging 범위로 2차 Paging을 수행한다. 만약 2차 Paging을 수행하여 단말이 Active 상태로 변경되어 Paging에 성공하면, Paging 절차는 종료된다.

그리고 2차 Paging에서도 실패한다면, MME/AMF는 TAL 또는 BTAL(Border TAL, TAL의 인접 TAL) 단위의 Paging 범위로 3차 Paging을 수행한다. 3차 Paging의 범위를 매우 넓은 기지국 지역으로 정하여, 3차 Paging 수행을 통해서는 대부분의 경우 단말이 Active 상태로 변경될 수 있다.

이렇듯 Paging 절차에서는, 각 차수의 Paging 단계에서 Paging에 실패하면 더 넓은 Paging 범위를 갖는 다음 차수의 Paging을 수행하는 방식으로, Paging 범위를 넓혀가면서 단말을 찾아 Paging을 수행하게 된다.

따라서, Paging 절차에서는, Paging에 성공하지 못하면 점점 더 넓은 Paging 범위에서 많은 페이징 신호를 동시에 전송하게 되므로, 무선구간의 시그널링(Signaling) 부하가 커지고 무선 자원 및 시스템 부하도 커지는 문제가 있다.

또한, 기존의 Paging 절차에서는, 사업자가 구분하는 고정적인 단위(예: TA, TAL, BTAL)의 Paging 범위로 Paging을 수행하는 Paging 기술을 사용하는데, Idle 상태에서 단말이 이동할 수 있는 점을 감안하면, 고정적인 Paging 범위로 Paging을 수행하는 기존의 Paging 기술로는 만족할 만한 수준의 Paging 성공률을 얻는데 한계가 있다.

이에, 본 발명에서는, 무선구간의 시그널링(Signaling) 부하를 줄이면서도 Paging 성공률을 높일 수 있는 새로운 방식의 Paging 기술(방안)을 제안하고자 한다.

본 발명은 상기한 사정을 감안하여 창출된 것으로서, 본 발명에서 해결하고자 하는 과제는, 무선구간의 시그널링(Signaling) 부하를 줄이면서도 Paging 성공률을 높일 수 있는 새로운 방식의 Paging 기술(방안)을 제공하는데 있다.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 제 1 관점에 따른 페이징 제어 장치는, 단말의 기지국 간 이동과 관련된 이동성 정보를 수집하는 정보 수집부; 상기 수집한 이동성 정보를 이용하여, 기지국 별로 타 기지국 각각으로의 이동 확률을 나타내는 이동 확률 정보를 생성하는 정보 가공부; 및 페이징(Paging) 대상 단말에 대해, 상기 이동 확률 정보를 근거로 가장 최근의 접속 기지국을 기준으로 적어도 하나의 페이징 기지국을 선택하여, 상기 선택한 페이징 기지국에 의해 구성되는 페이징 범위가 동적으로 선정될 수 있게 하는 페이징 제어부를 포함한다.

구체적으로, 상기 정보 수집부는, MM(Mobility Management) 단위로 감지되는 단말의 기지국 간 이동과 관련하여 상기 이동성 정보를 수집하며, 상기 이동성 정보는, 단말의 접속 중인 source 위치 정보(RAN / TA), 이동할 target 위치 정보(RAN / TA), 기지국 간 이동이 발생된 호 처리 절차, 기지국 간 이동이 발생된 발생 시간, 위치 정보(Physical / Logical), 주파수 대역 정보, 기지국의 시스템 상세 정보에 대한 Version 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

구체적으로, 상기 정보 가공부는, 상기 수집한 이동성 정보를 이용하여, 기 정의된 ML(Machine Learning) 모델을 통해서 기 정의된 조건 별 기지국 간 이동 특성을 학습한 결과를 토대로 상기 이동 확률 정보를 생성할 수 있다.

구체적으로, 상기 기지국 간 이동 특성 학습 시의 상기 조건은, 기지국 별로 구분되는 조건, 시간대 별로 구분되는 조건, 호 처리 절차 별로 구분되는 조건, 위치(Physical / Logical) 별로 구분되는 조건, 주파수 대역 별로 구분되는 조건 중 적어도 하나를 포함하여 정의될 수 있다.

구체적으로, 상기 페이징 제어부는, 상기 이동 확률 정보를 이용하여, 상기 가장 최근의 접속 기지국으로부터의 이동 확률이 가장 높은 기지국부터 전체 페이징 차수의 페이징 수가 최소가 되도록 연산된 개수만큼 기지국을 순차적으로 선택하는 제1 페이징 방식으로, 페이징 기지국을 선택할 수 있다.

구체적으로, 상기 페이징 제어부는, 상기 이동 확률 정보를 이용하여, 상기 가장 최근의 접속 기지국으로부터의 이동 확률이 가장 높은 기지국부터 기 설정된 선택 조건에 따른 개수만큼 기지국을 순차적으로 선택하는 제2 페이징 방식으로, 페이징 기지국을 선택할 수 있다.

구체적으로, 상기 페이징 제어 장치에는, 서비스 종류에 따라, 페이징 차수 별로 상기 이동 확률 정보를 이용하는 페이징 방식이 포함된 다수의 페이징 방식 중 하나가 기 설정되며, 상기 페이징 제어부는, 상기 페이징 대상 단말에 대하여 확인되는 서비스 종류에 따라, 각 페이징 차수에서 기 설정된 페이징 방식으로 페이징 기지국을 선택할 수 있다.

구체적으로, 상기 선정된 페이징 범위에 따른 페이징 기지국을 대상으로 상기 페이징 대상 단말에 대한 페이징을 수행하는 페이징 수행부를 더 포함할 수 있다.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 제 2 관점에 따른 액세스 제어장치에서 수행되는 페이징 제어 방법은, 단말의 기지국 간 이동과 관련된 이동성 정보를 수집하는 정보 수집단계; 상기 수집한 이동성 정보를 이용하여, 기지국 별로 타 기지국 각각으로의 이동 확률을 나타내는 이동 확률 정보를 생성하는 정보 가공단계; 및 페이징 대상 단말에 대해, 상기 이동 확률 정보를 근거로 가장 최근의 접속 기지국을 기준으로 적어도 하나의 페이징 기지국을 선택하여, 상기 선택한 페이징 기지국에 의해 구성되는 페이징 범위가 동적으로 선정될 수 있게 하는 페이징 제어단계를 포함한다.

구체적으로, 상기 페이징 제어단계는, 상기 이동 확률 정보를 이용하여, 상기 가장 최근의 접속 기지국으로부터의 이동 확률이 가장 높은 기지국부터 전체 페이징 차수의 페이징 수가 최소가 되도록 연산된 개수만큼 기지국을 순차적으로 선택하는 제1 페이징 방식으로, 페이징 기지국을 선택할 수 있다.

구체적으로, 상기 페이징 제어단계는, 상기 이동 확률 정보를 이용하여, 상기 가장 최근의 접속 기지국으로부터의 이동 확률이 가장 높은 기지국부터 기 설정된 선택 조건에 따른 개수만큼 기지국을 순차적으로 선택하는 제2 페이징 방식으로, 페이징 기지국을 선택할 수 있다.

구체적으로, 서비스 종류에 따라, 페이징 차수 별로 상기 이동 확률 정보를 이용하는 페이징 방식이 포함된 다수의 페이징 방식 중 하나를 설정하는 단계를 더 포함하며; 상기 페이징 제어단계는, 상기 페이징 대상 단말에 대하여 확인되는 서비스 종류에 따라, 각 페이징 차수에서 기 설정된 페이징 방식으로 페이징 기지국을 선택할 수 있다.

이에, 본 발명의 페이징 제어 장치 및 페이징 제어 방법에 의하면, 단말의 기지국 간 이동과 관련된 이동성 정보를 수집 및 학습하고, 이를 근거로 Paging 대상 단말에 대한 Paging 범위를 동적으로 선정하는 새로운 방식의 페이징 기술(방안)을 실현함으로써, Paging 절차에서 발생하는 무선구간의 시그널링(Signaling) 부하를 줄이면서도 Paging 성공률을 높이는 효과를 도출한다.

도 1은 기존의 고정된 Paging 범위로 Paging을 수행하는 Paging 절차를 보여주는 일 예시 도이다.
도 2는 본 발명의 동적 Paging 범위로 Paging을 수행하는 Paging 절차를 보여주는 일 예시 도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 페이징 제어 장치의 구성을 보여주는 도면이다.
도 4 및 도 5는 본 발명에서 이동성 정보를 수집하는 실시 예의 방식을 보여주는 도면이다.
도 6 및 도 7은 본 발명에서 ML 기반 학습을 통해 생성되는 이동 확률 정보 및 이를 페이징 기지국 선택 시 활용하는 실시 예를 보여주는 도면이다.
도 8 및 도 9은 본 발명의 일 실시 예에 따른 페이징 제어 방법의 동작 흐름을 흐름도이다.
도 10은 본 발명에서 학습에 따른 이동 확률 정보를 공유하는 구조를 보여주는 일 예시 도이다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 다양한 실시 예에 대하여 설명한다.

본 발명은, 무선구간의 시그널링(Signaling) 부하를 줄이면서도 페이징(Paging) 성공률을 높이기 위한 페이징 기술에 관한 것이다.

단말이 통신 서비스를 이용하기 위해 무선 채널을 계속 모니터링하는 경우 단말의 배터리가 빠르게 소모될 수 있다. 이에 불필요한 배터리 소모를 줄이기 위해 단말은, 통신 서비스를 이용하지 않는 경우 동작 상태를 액티브(Active)에서 무선구간 접속이 해제되는 아이들(Idle)로 변경한다.

이에, 코어 관점에서는, 기지국과의 무선구간 접속이 해제된 상태(예: Idle 상태)의 단말로 통신 요구(예: 착신호, 착신 패킷 등)가 수신되는 등 Idle 단말로의 통신이 발생하는 경우, 해당 단말을 Active 상태로 변경시켜 깨우기 위한 페이징(Paging) 절차를 수행하게 된다.

단말들은 Idle 상태에서 다양한 물리적 위치/기지국 및 특정 경로로 이동할 수 있다.

이에, 단말을 깨우는 Paging 절차에서 MME/AMF는, 여러 차수(예: 1차, 2차, 3차)의 페이징을 단계적으로 수행하게 된다.

도 1은 기존의 Paging 절차에 대한 일 예시를 도시하고 있다.

도 1을 참조하여 기존의 Paging 절차를 간단히 설명하면, 단말을 깨우기 위해 Paging 절차를 개시하는 경우, MME/AMF는 기지국 또는 TAI(Tracking Area ID, 또는 TA) 단위의 Paging 범위로 1차 Paging을 수행한다. 도 1의 경우 기지국(예: gNB) 단위의 1차 Paging을 도시하고 있다.

이러한 1차 Paging의 범위는 가장 좁고, 만약 1차 Paging을 수행하여 단말이 Active 상태로 변경되어 Paging에 성공하면, Paging 절차는 종료된다.

만약, 1차 Paging에 실패하면, MME/AMF는 더 넓은 TAI 또는 TAL(TA List, TAI 집합) 단위의 Paging 범위로 2차 Paging을 수행한다. 도 1의 경우 TA(또는 TAI) 단위의 2차 Paging을 도시하고 있다.

만약 2차 Paging을 수행하여 단말이 Active 상태로 변경되어 Paging에 성공하면, Paging 절차는 종료된다.

그리고 2차 Paging에서도 실패한다면, MME/AMF는 TAL 또는 BTAL(Border TAL, TAL의 인접 TAL) 단위의 Paging 범위로 3차 Paging을 수행한다. 도 1의 경우 TAL^{(TAI#1+TAI#2)} 단위의 3차 Paging을 도시하고 있다.

3차 Paging의 범위를 매우 넓은 기지국 지역으로 정하여, 3차 Paging 수행을 통해서는 대부분의 경우 단말이 Active 상태로 변경될 수 있다.

이렇듯 Paging 절차에서는, 각 차수의 Paging 단계에서 Paging에 실패하면 더 넓은 Paging 범위를 갖는 다음 차수의 Paging을 수행하는 방식으로, Paging 범위를 넓혀가면서 단말을 찾아 Paging을 수행하게 된다.

따라서, Paging 절차에서는, Paging에 성공하지 못하면 점점 더 넓은 Paging 범위에서 많은 페이징 신호를 동시에 전송하게 되므로, 무선구간의 시그널링(Signaling) 부하가 커지고 무선 자원 및 시스템 부하도 커지는 문제가 있다.

또한, 기존의 Paging 절차에서는, 사업자가 구분하는 고정적인 단위(예: TA, TAL, BTAL)의 Paging 범위로 Paging을 수행하는 페이징 기술을 사용하는데, Idle 상태에서 단말이 이동할 수 있는 점을 감안하면, 고정적인 Paging 범위로 Paging을 수행하는 기존의 페이징 기술로는 만족할 만한 수준의 Paging 성공률을 얻는데 한계가 있다.

이에, 본 발명에서는, 무선구간의 시그널링(Signaling) 부하를 줄이면서도 Paging 성공률을 높일 수 있는 새로운 방식의 페이징 기술(방안)을 제안하고자 한다.

먼저 도 2를 참조하여, 본 발명에서 제안하는 페이징 기술에 대해 간략히 설명하면, 다음과 같다.

본 발명에서는, 사업자가 구분하는 고정적인 단위(예: TA, TAL, BTAL)의 Paging 범위로 Paging을 수행하는 방식이 아닌, 단말의 위치 별로 Paging 범위를 동적으로 선정하여 Paging을 수행할 수 있도록 하는 새로운 방식의 페이징 기술을 제안한다.

도 2을 참조하여, 본 발명의 페이징 기술(이하, ML Paging)을 사용하는 Paging 절차를 일 예로서 설명하면, 단말을 깨우기 위해 Paging 절차를 개시하는 경우, MME/AMF는 기존과 같이 기지국(예: gNB) 단위의 Paging 범위로 1차 Paging을 수행할 수 있다.

만약 1차 Paging에 실패하면, MME/AMF는 본 발명의 페이징 기술 즉 ML Paging에 따라, 단말의 위치를 기준으로 Paging 범위를 동적으로 선정하여 선정한 Paging 범위로 2차 Paging을 수행할 수 있다.

도 1과 도 2를 비교해서 보면 알 수 있듯이, 기존의 Paging 절차에서는 1차 Paging 실패 시 고정적인 TAI#1을 Paging 범위로 하여 2차 Paging을 수행하는 반면, 본 발명의 ML Paging이 적용되는 Paging 절차에서는 1차 Paging 실패 시 단말의 위치 기준으로 선정되는 동적인 Paging 범위로 2차 Paging을 수행하게 된다.

이렇게 되면, 단말의 위치(예: 가장 최근의 접속 기지국) 기준의 동적인 Paging 범위(페이징 기지국) 선정을 통해, 더 적은 수의 Paging으로 더 높은 Paging 성공률을 달성할 수 있다.

특히, 사업자가 구분하는 고정적인 단위(예: TA, TAL, BTAL)의 경계 지역에 있는 단말의 경우 Paging 성공률 향상이 보다 명확히 확인되며, 더 나아가 Paging 성공률 향상으로 인해 단말의 착신 시간도 짧아지는 효과도 도출할 수 있다.

이하에서는, 도 3을 참조하여, 본 발명에서 제안하는 새로운 방식의 페이징 기술 즉 ML Paging을 실현하는 페이징 제어 장치의 구성에 대해 설명하겠다.

도 3에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시 예에 따른 페이징 제어 장치(100)는, 정보 수집부(110), 정보 가공부(120), 페이징 제어부(130)를 포함하여 구성될 수 있다.

더 나아가, 본 발명의 일 실시 예에 따른 페이징 제어 장치(100)는, 페이징 수행부(140)를 더 포함하여 구성될 수 있다.

이러한 페이징 제어 장치(100)의 구성 전체 내지는 적어도 일부는 하드웨어 모듈 형태 또는 소프트웨어 모듈 형태로 구현되거나, 하드웨어 모듈과 소프트웨어 모듈이 조합된 형태로도 구현될 수 있다.

여기서, 소프트웨어 모듈이란, 예컨대, 페이징 제어 장치(100) 내에서 연산을 제어하는 프로세서에 의해 실행되는 명령어로 이해될 수 있으며, 이러한 명령어는 페이징 제어 장치(100) 내 메모리에 탑재된 형태를 가질 수 있을 것이다.

결국, 본 발명의 실시 예에 따른 페이징 제어 장치(100)는 전술한 구성을 통해, 본 발명에서 제안하는 새로운 방식의 페이징 기술 즉 ML Paging을 실현하며, 이하에서는 이를 실현하기 위한 페이징 제어 장치(100) 내 각 구성에 대해 보다 구체적으로 설명하기로 한다.

구체적인 구성 설명에 앞서, 본 발명의 페이징 제어 장치(100)는, 단말의 무선구간 액세스를 제어하는 노드(액세스 제어장치)일 수 있으며, 예를 들면 MME(Mobility Management Entity) 및/또는 AMF(Access and Mobility Management Function)일 수 있다.

즉, 본 발명의 페이징 제어 장치(100) 내 각 구성부(110,120,130,140)는 모두 하나의 노드 내에서 구현될 수 있고 그 노드가 MME/AMF일 수 있다.

또는, 본 발명의 페이징 제어 장치(100) 내 각 구성부(110,120,130,140) 중 페이징 수행부(140)는 MME/AMF 내에 구현되고, 그 외의 정보 수집부(110), 정보 가공부(120), 페이징 제어부(130)는 MME/AMF 외부의 별도 노드(200)에 구현될 수 있다.

즉, 본 발명의 페이징 제어 장치(100) 내 페이징 수행부(140)는 MME/AMF 내에 구현되고, 그 외의 정보 수집부(110), 정보 가공부(120), 페이징 제어부(130)는 MME/AMF 외부의 별도 노드에 다양한 형태로 분산 구현될 수 있다.

다만, 도 3 및 이를 참조한 이하의 설명에서는, 편의 상 페이징 제어 장치(100) 내 각 구성부(110,120,130,140)가 모두 액세스 제어장치 즉 MME/AMF에 구현되는 실시 예로서 설명하겠으며, 이러한 실시 예에서는 페이징 제어 장치(100)와 MME/AMF를 동일한 장치로 이해할 수 있을 것이다.

다시, 이하에서는 본 발명의 페이징 제어 장치(100) 내 각 구성에 대해 구체적으로 설명하기로 한다.

정보 수집부(110)는, 단말의 기지국 간 이동과 관련된 이동성 정보를 수집하는 기능을 담당한다.

구체적으로 설명하면, 정보 수집부(110)는, MM(Mobility Management) 단위로 감지되는 단말의 기지국 간 이동과 관련하여 상기 이동성 정보를 수집할 수 있다.

즉, 본 발명에서는, MM(예: MSG/SGSN/MME/AMF 등) 단위로 단말의 기지국 간 이동을 감지하는 경우, 감지한 기지국 간 이동과 관련하여 수집 대상으로 기 정의된 정보들을 수집할 수 있으며, 이처럼 수집된 이동성 정보들은 본 발명의 페이징 제어 장치(100, 특히 정보 수집부(110))에 수집될 수 있다.

예를 들면, 도 4에 도시된 바와 같이, 단말(UE)의 Radio Measurement 수행 및 Measurement Report에 따른 핸드오버(Handover) 수행 시, Handover 절차에서 Mobility Request를 처리하는 MM(예: MSG/SGSN/MME/AMF 등) Node는 금번 단말(UE)의 기지국 간 이동과 관련하여 정보들을 수집할 수 있으며, 이처럼 수집된 이동성 정보들은 본 발명의 페이징 제어 장치(100, 특히 정보 수집부(110))에 수집될 수 있다.

이렇듯 수집되는 이동성 정보는, 단말의 접속 중인 source 위치 정보(RAN / TA), 이동할 target 위치 정보(RAN / TA), 기지국 간 이동이 발생된 호 처리 절차, 기지국 간 이동이 발생된 발생 시간, 위치 정보(Physical / Logical), 주파수 대역 정보, 기지국의 시스템 상세 정보에 대한 Version 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

예컨대, 도 5에서는, 본 발명에서 수집되는 이동성 정보로서, 도 4에 도시된 바와 같이 Handover 절차에서 수집되는 이동성 정보를 일 예로서 보여주고 있다.

즉, Handover 절차에서 수집되는 이동성 정보의 경우는, source 위치 정보(RAN / TA)로서 단말(UE)이 접속하고 있는 RAN#1의 RAN : 450-05-1032/TA : 450-05-H'2734가 수집될 수 있고, target 위치 정보(RAN / TA)로서 RAN#2의 RAN : 450-05-1076/TA : 450-05-H'2738가 수집될 수 있고, 발생 호 처리 절차로서 "Handover"가 수집될 수 있고, 발생 시간으로서 해당 Handover 절차가 수행된 시간(2022-05-26 15:09:19:770)이 수집될 수 있고, 위치 정보(Physical / Logical)로서 RAN#1 및 RAN#2 중 적어도 하나가 속해있는 Physical Loc: A공항 인근(고속 도로, 주택가, 공장지역, GPS .. )/Logical Loc: VNF/CNF location ID, E/NCGI 등이 수집될 수 있고, Version 정보로서 RAN#1 및 RAN#2 중 적어도 하나에 대한 HW Firmware, SW Firmware, OS version, VNF/CNF Version, 등이 수집될 수 있다.

한편, 전술에서는 도 4 및 도 5를 참조하여, Handover 절차에서 수집되는 이동성 정보를 설명하고 있으나 이는 일 실시 예일 뿐이다.

본 발명에서는, Handover 절차 외에, Service Request 절차에서도 전술과 같은 방식으로 이동성 정보를 수집할 수 있으며, Tracking Area Update 절차에서도 전술과 같은 방식으로 이동성 정보를 수집할 수 있으며, 이 밖에도 단말의 기지국 간 이동이 발생하는 절차라면 이동성 정보를 수집할 수 있을 것이다.

이렇게 되면, 본 발명에서는, 무선 이동 통신 환경에서 단말의 기지국 간 이동과 관련하여, 후술할 기지국 간 이동 특성 학습 시 사용되는 조건(예: 시간대, 호 처리 절차, 위치(Physical / Logical), 주파수 대역 등) 및 특정 단위(예: 기지국(RAN), TA) 단위로 이동성 정보를 수집할 수 있다.

정보 가공부(120)는, 정보 수집부(110)에 의해 수집한 이동성 정보를 이용하여, 기지국 별로 타 기지국 각각으로의 이동 확률을 나타내는 이동 확률 정보를 생성하는 기능을 담당한다.

구체적인 실시 예를 설명하면, 정보 가공부(120)는, 정보 수집부(110)에 의해 수집한 이동성 정보를 이용하여, 기 정의된 ML(Machine Learning) 모델을 통해서 기 정의된 조건 별 기지국 간 이동 특성을 학습한 결과를 토대로 상기 이동 확률 정보를 생성할 수 있다.

본 발명에서는, 정보 수집부(110)에 의한 수집 동작에 의해 누적되는 정보, 즉 다량의 이동성 정보를 이용하여, ML 모델을 통해 조건 별 기지국 간 이동 특성을 학습하고자 한다.

이때, 본 발명에서는, 다양한 ML 모델을 선택하여 활용할 수 있으며, 일 예로는 학습 데이터(예: 이동성 정보)를 이용하여 순차적 데이터의 통계를 학습 및 패턴(예: 이동 특성)을 인식/예측하는데 활용되는 다양한 머신러닝 알고리즘을 선택할 수 있다. ML 모델은 예컨대, Linear Regression, Logistic Regression, Decision Tree, Support Vector Machine, Naive Bayes, K-Nearest Neighbors, K-means, Random Forest, Markov Model, Convolutional Neural Networks, Long Short Term Memory Networks, Recurrent Neural Networks, Generative Adversarial Networks 종류의 알고리즘이 될 수 있다.

이에, 정보 가공부(120)는, 정보 수집부(110)에 의해 수집되는 이동성 정보를 이용하여, ML 모델을 통해서 기 정의된 조건 별 기지국 간 이동 특성을 학습하고, 그 학습 결과를 토대로 기지국 별로 타 기지국 각각으로의 이동 확률을 나타내는 이동 확률 정보를 생성할 수 있다.

이때, 본 발명에서, 기지국 간 이동 특성 학습 시의 상기 조건은, 기지국 별로 구분되는 조건, 시간대 별로 구분되는 조건, 호 처리 절차 별로 구분되는 조건, 위치(Physical / Logical) 별로 구분되는 조건, 주파수 대역 별로 구분되는 조건 중 적어도 하나를 포함하여 정의될 수 있다.

일 예시로서, 전술한 조건들 중 기지국 별/시간대(예: X시간, X일, 특정 요일, 일주일, 1개월 등) 별 구분 조건을 언급하여 설명하면, 본 발명에서는, ML 모델을 통해 기지국 별/시간대(예: X시간, X일, 특정 요일, 일주일, 1개월 등) 별로 기지국 간 이동 특성을 학습하고, 그 학습 결과를 토대로 시간대(예: X시간, X일, 특정 요일, 일주일, 1개월 등) 단위의 이동 확률 정보를 생성할 수 있다.

한편, 다른 일 예시로서, 전술한 조건들 중 기지국 별/호 처리 절차(예: Handover, Service Request, Tracking Area Update 등) 별 구분 조건을 언급하여 설명하면, 본 발명에서는, ML 모델을 통해 기지국 별/ 호 처리 절차(예: Handover, Service Request, Tracking Area Update 등) 별로 기지국 간 이동 특성을 학습하고, 그 학습 결과를 토대로 호 처리 절차(예: Handover, Service Request, Tracking Area Update 등) 단위의 이동 확률 정보를 생성할 수 있다.

이러한 방식으로, 본 발명에서는, 전술한 조건들의 다양한 조합에 따라, ML 모델 기반의 기지국 간 이동 특성 학습을 통해 기지국 별로 타 기지국 각각으로의 이동 확률을 나타내는 이동 확률 정보를 다양한 조건 조합 단위로 생성할 수 있다.

본 발명에서 ML 모델을 이용한 학습 시간은, 일 단위로 진행하여 당일 Turn-on도 가능하며, 유의미한 양의 이동성 정보가 수집될 수 있는 일정 기간(예: 2주)을 정하여 이 기간 단위로 진행하는 것도 가능할 것이다.

이렇게 되면, 본 발명에서는, 무선 이동 통신 환경에서 단말의 기지국 간 이동 특성을, 특정 조건(예: 시간대, 호 처리 절차, 위치(Physical / Logical), 주파수 대역 등) 별로 학습하여 도출/생성할 수 있다.

페이징 제어부(130)는, 페이징(Paging) 대상 단말에 대해, 앞서 설명한 정보 가공부(120)에 의해 생성된 이동 확률 정보를 근거로 가장 최근의 접속 기지국을 기준으로 적어도 하나의 페이징 기지국을 선택함으로써, 상기 선택한 페이징 기지국에 의해 구성되는 Paging 범위가 동적으로 선정될 수 있도록 한다.

보다 구체적으로 설명하면, 도 6은 앞서 설명한 정보 가공부(120)에 의해 생성된 이동 확률 정보의 일 형태를 보여주고 있다.

앞서 설명하였듯이, 본 발명에서는, 기지국 별로 타 기지국 각각으로의 이동 확률을 나타내는 이동 확률 정보를, 다양한 조건 조합 단위로 생성할 수 있으며, 도 6에서는 테이블 형태로 생성되는 이동 확률 정보의 일 예를 보여주고 있다.

도 6의 경우는,"기준 기지국" 별로 "목적 기지국" 각각으로의 이동 확률을 M x N 테이블 형태로 보여주고 있다.

참고로, 도 6에 도시된 확률 데이터에서는, M x N 테이블을 기지국ID(예: A,B,C,...)로 예시를 두었지만, 알고리즘/파라미터에 따라, 더 세부적으로는, 기지국ID가 아닌 세부 ID로 조합하여(예: eNBID_TAC_E/NCGI_VendorID_Version_GPS) M x N 테이블을 만들 수 있다. 물론, 이 경우는 확률 테이블의 크기가 커지지만, 이건 CPU/Mem/Storage에 따라 수용 가능한 범위에서 변경할 수 있다.

한편, 본 발명에서는, 후술의 Paging 범위 동적 선정 시 이용할 이동 확률 정보(예: 도 6의 확률 테이블)를, 1시간, 1일, 일주일, 3주일, 전체 누적 등 다양한 주기 단위로 선택할 수 있다.

다시 설명을 이어가면, 페이징 제어부(130)는, Idle 상태에서 Active 상태로 변경시켜야 하는 즉 Paging이 필요한 단말이 확인되면, 해당 단말 즉 Paging 대상 단말이 가장 최근 접속했던 기지국을 기준으로서 확인할 수 있다.

그리고, 페이징 제어부(130)는, 이동 확률 정보(예: 도 6의 확률 테이블)를 이용하여, 기준 즉 Paging 대상 단말의 가장 최근 접속 기지국을 기준으로 페이징 기지국을 선택할 수 있다.

즉, 본 발명에서는, 고정적인 단위(예: TA, TAL, BTAL)의 Paging 범위로 Paging을 수행하는 기존과 달리, 이동성 정보를 수집 및 학습하여 도출한 이동 확률 정보(예: 도 6의 확률 테이블)를 이용하여 Paging 대상 단말의 위치(예: 가장 최근의 접속 기지국)를 기준으로 하는 페이징 기지국을 선택함으로써, Paging 범위(페이징 기지국)를 동적으로 선정할 수 있다.

이때, 본 발명에서 동적으로 선정한 Paging 범위(페이징 기지국)에는, Paging 범위 선정 시 기준으로 사용된 "Paging 대상 단말의 가장 최근 접속 기지국"도 포함될 것이다.

페이징 수행부(140)는, 전술과 같이 페이징 제어부(130)에 의해 선정된 Paging 범위에 따른 각 페이징 기지국을 대상으로, Paging 대상 단말에 대한 Paging을 수행하는 기능을 담당한다.

즉, 페이징 수행부(140)는, 각 페이징 기지국으로 Paging 대상 단말에 대한 페이징 신호를 송출하도록 하는 페이징 메시지를 전송하여, Paging을 수행할 수 있다.

이하에서는, 본 발명에서 페이징 기지국을 선택하는 구체적인 실시 예를 설명하겠다.

일 실시 예를 설명하면, 페이징 제어부(130)는, 이동 확률 정보(예: 도 6의 확률 테이블)를 이용하여, Paging 대상 단말의 가장 최근 접속 기지국으로부터의 이동 확률이 가장 높은 기지국부터 전체 페이징 차수의 페이징 수가 최소가 되도록 연산된 개수만큼 기지국을 순차적으로 선택하는 제1 페이징 방식으로, 페이징 기지국을 선택할 수 있다.

본 발명에서는, 이러한 제1 페이징 방식을 ML_AUTO Paging이라 지칭할 수 있다.

도 7은 페이징 기지국 선택 시 이동 확률 정보(예: 도 6의 확률 테이블)를 활용하는 일 예를 보여주고 있다.

즉, 도 7에서는, Paging 대상 단말의 가장 최근 접속 기지국이 eNB 28022인 경우로 가정 하에, 이동 확률 정보(예: 도 6의 확률 테이블)로부터 기준 기지국(eNB 28022)에서 이동 가능한 타 기지국들(예: 28017, 4226, 1429, ... , 2188)을 이동 확률이 가장 높은 순서부터 내림차순으로 정렬하여 보여주고 있다.

도 7에서는, 이동 확률 정보(예: 도 6의 확률 테이블)를 이용하여 예측되는 기준 기지국(eNB 28022)에서 기지국(eNB 28017)로 이동할 예측 확률은, 14.25%인 것을 알 수 있다.

이처럼, 페이징 제어부(130)는, Paging이 필요한 단말이 확인되면, 해당 단말 즉 Paging 대상 단말이 가장 최근 접속했던 기지국(예: eNB 28022)을 기준으로 하여, 이동 확률 정보(예: 도 6의 확률 테이블)로부터 기준 기지국(예: eNB 28022)에서 이동 가능한 기지국들(예: 28017, 4226, 1429, ... , 2188)을 이동 확률이 가장 높은 순서부터 내림차순으로 정렬한 이동 확률(도 7)을 확인할 수 있다.

한편, 페이징 제어부(130)는, Paging 대상 단말에 금번 적용할 페이징 정책을 활용하여, 전체 페이징 차수의 페이징 수가 최소가 되도록 하는 금번 페이징의 개수를 연산할 수 있다.

예를 들어, Paging 대상 단말에 금번 적용할 페이징 정책은, 기지국(예: 최근 5개의 gNB) 단위의 1차 Paging(예: 페이징 개수 5개), 본 발명의 ML Paging(특히 ML_AUTO Paging)에 따른 2차 Paging, TAL(예: 200개 gNB) 단위의 3차 Paging이 설정된 경우로 가정하겠다.

이 경우, 페이징 제어부(130)는, Paging 대상 단말에 대해 Paging 절차를 개시하는 경우, Paging 대상 단말이 최근 접속한 이력의 5개의 gNB를 페이징 기지국으로 선택하여, 페이징 수행부(140)로 하여금 페이징 기지국들로 이루어진 Paging 범위에서 1차 Paging을 수행하도록 할 수 있다.

만약 1차 Paging에 실패하면, 페이징 제어부(130)는, ML Paging(특히 ML_AUTO Paging)에 따른 2차 Paging을 위해, Paging 대상 단말이 가장 최근 접속했던 기지국(예: eNB 28022)을 기준으로 하여, 도 7과 같이 정렬 및 확인되는 이동 확률을 활용하여 페이징 기지국을 선택할 수 있다.

이때, 페이징 제어부(130)는, 금번 적용할 페이징 정책을 확인하여, 1차 Paging 시 페이징 개수(예: 5개), 3차 Paging시 사용할 페이징 개수(예: 200개)를 알 수 있다.

그리고 페이징 제어부(130)는, 도 7과 같이 정렬 및 확인되는 이동 확률을 활용하여, 기준 기지국(예: eNB 28022)에서 이동 가능한 기지국 개수를 변경하면서(예: 이동 확률이 가장 높은 기지국부터 하나씩 증가), Paging 범위로 선정 시의 Paging 실패 가능성을 계산할 수 있다.

여기서, Paging 범위로 선정 시의 Paging 실패 가능성(또는 Paging 성공 가능성)은, 이동 확률 정보를 이용하여 선정된 Paging 범위로 Paging을 수행한 이력 즉, 본 발명의 ML Paging을 통해 선정한 Paging 범위(페이징 기지국)로 Paging을 수행한 이력 별로, 페이징 기지국 및 선정한 Paging 범위 내 페이징 기지국들 중 실제 Paging 응답한 기지국을 이용하여 산출될 수 있다.

구체적인 실시 예를 설명하면, 본 발명에서는, Paging 성공 가능성을 다음의 수식 1을 통해 산출 및 평가할 수 있다.

여기서, ML Paging 예측 List는 ML Paging을 통해 선정한 Paging 범위의 페이징 기지국들을 의미하고, Paging 응답 List는 실제 Paging 응답한 기지국들을 의미한다.

예를 들어, ML Paging을 통해 선정한 Paging 범위의 페이징 기지국들이 A, B, C, D, E이고, 이때의 Paging 수행 시 실제 Paging에 응답한 기지국들이 B, C, D, E, F이라고 가정할 수 있다.

이 경우, 수학식 1에 따르면, Paging 성공 가능성은 ML Paging 예측 List 및 Paging 응답 List의 교집합에 해당하는 기지국 B, C, D, E(4개)를 Paging 응답 List의 기지국 B, C, D, E, F(5개)로 나누기 하는 산출을 통해, 0.8(80점)로 산출 및 평가할 수 있다. 이 경우 Paging 실패 가능성은 0.2(20점)로 산출 및 평가할 수 있다.

보다 구체적인 실시 예를 설명하면, 본 발명에서는, Paging 응답 수를 가중치로 사용하는 다음의 수학식 2를 통해, Paging 성공 가능성을 산출 및 평가할 수도 있다.

예를 들어, ML Paging을 통해 선정한 Paging 범위의 페이징 기지국들이 A, B, C, D, E이고, 이때의 Paging 수행 시 실제 Paging에 응답한 기지국들이 B, C, D, E, F이며, 이들 각 기지국이 실제 Paging 응답한 횟수는 A 10번, B 20번, C 20번, D 20번, E 20번, F 10번이라고 가정할 수 있다.

이 경우, 수학식 2에 따르면, Paging 성공 가능성은 ML Paging 예측 List 및 Paging 응답 List의 교집합에 해당하는 기지국 B, C, D, E(4개)의 Paging 응답 수 합계(80)을 Paging 응답 List의 기지국 B, C, D, E, F(5개)의 Paging 응답 수 합계(90)으로 나누기 하는 산출을 통해, 0.888(88점)로 산출 및 평가할 수 있다. 이 경우 Paging 실패 가능성은 0.112(12점)로 산출 및 평가할 수 있다.

본 발명에서는, 전술의 Paging 실패 가능성을 시간 단위로 구분하여 산출함으로써, 추후 Paging 실패 가능성을 사용하고자 할 경우 시간대(예: 매주 특정 요일, 이번 일주일, 지난 일주일, 지난 1개월 등)를 지정하여 사용하도록 할 수 잇다.

이에, 페이징 제어부(130)는, 금번 적용할 페이징 정책으로부터 1차 Paging 시 페이징 개수(예: 5개), 3차 Paging시 사용할 페이징 개수(예: 200개)를 알 수 있고, ML Paging(특히 ML_AUTO Paging)에 따른 2차 Paging 시 선택할 수 있는 기지국 개수를 변경하면서(예: 이동 확률이 가장 높은 기지국부터 하나씩 증가) Paging 실패 가능성을 산출하여 알 수 있기 때문에, 이들을 근거로 전체 페이징 차수(예: 1,2,3차)의 페이징 수가 최소가 되도록 하는 금번 Paging의 개수를 연산할 수 있다.

구체적인 실시 예를 설명하면, 본 발명에서는, ML_AUTO Paging 수행 시, 목적 함수(Objective Function) 기반의 수학식을 통해, 금번 Paging의 개수로서, 전체 페이징 차수(예: 1,2,3차)의 페이징 수가 최소가 되도록 최적화된 개수를 연산할 수 있다.

즉, 페이징 제어부(130)는, 개수 최적화를 위해 필요한 인자, 즉 이전 차수(예: 1차) Paging 시 페이징 개수(예: 5개), 다음 차수(예: 3차) Paging시 사용할 페이징 개수(예: 200개), 그리고 전술의 수학식 1 또는 2를 근거로 금번(예: 2차) 2차 Paging 시 선택할 수 있는 기지국 개수를 변경하면서 산출되는 Paging 실패 가능성을 확인할 수 있다.

그리고, 페이징 제어부(130)는, 개수 최적화를 위해 확인 및 산출한 인자들을 근거로, Objective Function 기반의 수학식에 따라 전체 페이징 차수(예: 1,2,3차)의 페이징 수가 최소가 되도록 하는 금번 Paging의 최적화된 개수를 연산할 수 있다.

이에 페이징 제어부(130)는, 이동 확률(도 7)에서 앞서 연산하여 얻은 최적화된 개수 만큼의 기지국 즉 최적의 페이징 기지국을 순차적으로 선택하여, 페이징 수행부(140)로 하여금 페이징 기지국들로 이루어진 Paging 범위에서 2차 Paging을 수행하도록 할 수 있다.

만약 2차 Paging에서도 실패한다면, 페이징 제어부(130)는, TAL 내 기지국들을 선택하여, 페이징 수행부(140)로 하여금 페이징 기지국들로 이루어진 Paging 범위에서 3차 Paging을 수행하도록 할 수 있다.

또 다른 실시 예를 설명하면, 페이징 제어부(130)는, 이동 확률 정보(예: 도 6의 확률 테이블)를 이용하여, Paging 대상 단말의 가장 최근 접속 기지국으로부터의 이동 확률이 가장 높은 기지국부터 기 설정된 선택 조건에 따른 개수만큼 기지국을 순차적으로 선택하는 제2 페이징 방식으로, 페이징 기지국을 선택할 수 있다.

본 발명에서는, 이러한 제2 페이징 방식을 ML_STATIC Paging이라 지칭할 수 있다.

여기서, 기 설정된 선택 조건은, 페이징 기지국을 선택하는 개수(X개), 이동 확률의 합 값(Y%) 중 하나로 설정될 수 있다.

구체적으로 설명하면, 페이징 제어부(130)는, Paging이 필요한 단말이 확인되면, 해당 단말 즉 Paging 대상 단말이 가장 최근 접속했던 기지국(예: eNB 28022)을 기준으로 하여, 이동 확률 정보(예: 도 6의 확률 테이블)로부터 정렬되는 도 7과 같은 이동 확률을 확인할 수 있다.

이에, 페이징 제어부(130)는, 기 설정된 선택 조건이 기지국 개수 X개인 경우, 이동 확률(도 7)에서 이동 확률이 가장 높은 기지국부터 순차적으로 X개의 기지국을 페이징 기지국으로 선택하여, 페이징 수행부(140)로 하여금 페이징 기지국들로 이루어진 Paging 범위에서 Paging을 수행하도록 할 수 있다.

한편, 페이징 제어부(130)는, 기 설정된 선택 조건이 이동 확률의 합 값 Y%인 경우, 이동 확률(도 7)에서 이동 확률이 가장 높은 기지국부터 기지국을 순차적으로 추가 선택하면서 그 이동 확률들의 합이 Y%와 같거나 넘게 되는 시점까지의 기지국들을 페이징 기지국으로 선택하여, 페이징 수행부(140)로 하여금 페이징 기지국들로 이루어진 Paging 범위에서 Paging을 수행하도록 할 수 있다.

일 예를 들면, Paging 대상 단말에 금번 적용할 페이징 정책은, 본 발명의 ML Paging(특히 ML_STATIC Paging)에 따른 1차 Paging, TAL 단위의 2차 Paging이 설정된 경우로 가정하겠다.

이 경우, 페이징 제어부(130)는, Paging 대상 단말에 대해 Paging 절차를 개시하는 경우, Paging 대상 단말이 가장 최근 접속했던 기지국(예: eNB 28022)을 기준으로 하여, 도 7과 같이 정렬 및 확인되는 이동 확률을 활용하여 이동 확률이 가장 높은 기지국부터 X개의 기지국 또는 이동 확률이 가장 높은 기지국부터 이동 확률들의 합이 Y%와 같거나 넘게 되는 시점까지의 기지국들을 페이징 기지국으로 선택하여, 페이징 수행부(140)로 하여금 페이징 기지국들로 이루어진 Paging 범위에서 1차 Paging을 수행하도록 할 수 있다.

만약 1차 Paging에서도 실패한다면, 페이징 제어부(130)는, TAL 내 기지국들을 선택하여, 페이징 수행부(140)로 하여금 페이징 기지국들로 이루어진 Paging 범위에서 2차 Paging을 수행하도록 할 수 있다.

더 나아가, 페이징 제어 장치(100)에는, 서비스 종류에 따라, 페이징 차수 별로 상기 이동 확률 정보를 이용하는 제1 Paging 방식(전술의 ML_AUTO Paging) 및 제2 Paging 방식(전술의 ML_STATIC Paging)이 포함되는 다수의 Paging 방식 중 하나가 기 설정될 수 있다.

다수의 Paging 방식은, 본 발명의 ML Paging에 따른 ML_AUTO Paging 방식, ML_STATIC Paging 방식을 포함하며, 기존의 기지국(eNB) 단위/TA 단위/TAL 단위/BTAL 단위 Paging 방식도 포함할 수 있다.

즉, 페이징 제어 장치(100)에는, 서비스 종류에 따라, 각 페이징 차수 별로 Paging 방식을 각기 설정하는 페이징 정책이 정의될 수 있다.

다음의 표 1은, 서비스 종류에 따라, 페이징 차수 별로 Paging 방식이 기 설정된 일 예를 보여주고 있다.

이에, 페이징 제어부(130)는, 금번 Paging 대상 단말에 대하여 확인되는 서비스 종류에 따른 페이징 정책에 따라서, 각 페이징 차수 별로 설정된 Paging 방식으로 페이징 기지국을 선택할 수 있다.

더 나아가, 본 발명에서는, 특정 시간, 특정 기지국, 특정 TA 중 적어도 하나의 조합으로 별도의 Paging 방식 수행을 지정하는 예외 조건을 설정함으로써, Paging 대상 단말에 대하여 해당되는 페이징 정책에 Paging 절차를 수행할 때 예외 조건(예: 특정 시간대인 경우 특정 기지국에서는 ML Paging 대신 기존의 Paging 방식)을 반영하여 수행할 수도 있다.

이상 설명한 바와 같이, 본 발명의 실시 예들에 따르면, 단말의 기지국 간 이동과 관련된 이동성 정보를 수집 및 학습하고, 이를 근거로 Paging 대상 단말에 대한 Paging 범위를 동적으로 선정하는 새로운 방식의 페이징 기술(방안)을 실현할 수 있다.

이로써, 본 발명에 따르면, Paging 절차에서 발생하는 무선구간의 시그널링(Signaling) 부하를 줄이면서도 Paging 성공률을 높이는 효과를 도출하며, 나아가 Paging 성공률이 높아지면서 단말의 서비스 착신 시간까지 단축되는 효과를 도출할 수 있다.

이하에서는, 도 8 및 도 9를 참조하여, 본 발명의 일 실시 예에 따른 페이징 제어 방법, 즉 전술한 본 발명의 ML Paging을 실현하는 페이징 제어 방법의 동작 흐름을 설명하겠다.

설명의 편의 상, 본 발명의 페이징 제어 방법이 수행되는 주체로 페이징 제어장치(100)를 언급하여 설명하며, 페이징 제어장치(100)와 액세스 제어장치 즉 MME/AMF는 동일 장치인 경우로 가정하여 설명하겠다.

먼저 도 8을 참조하여, 본 발명에서, 기지국 간 이동 특성^{이동 횟수 기반의 이동 확률}을 학습하여 이동 확률 정보를 도출/생성하는 동작 흐름을 설명하겠다.

본 발명의 페이징 제어 방법에 따르면, 페이징 제어장치(100, MME/AMF)는, MM 단위로 감지되는 단말의 기지국 간 이동과 관련하여, 수집 대상으로 기 정의된 정보들을 수집할 수 있다. 이로써 페이징 제어장치(100, MME/AMF)는, 무선 이동 통신 환경에서 다량의 이동성 정보를 수집할 수 있다.

이렇듯 수집되는 이동성 정보는, 단말의 접속 중인 source 위치 정보(RAN / TA), 이동할 target 위치 정보(RAN / TA), 기지국 간 이동이 발생된 호 처리 절차, 기지국 간 이동이 발생된 발생 시간, 위치 정보(Physical / Logical), 주파수 대역 정보, 기지국의 시스템 상세 정보에 대한 Version 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

본 발명의 페이징 제어 방법에 따르면, 페이징 제어장치(100, MME/AMF)는, 수집 동작에 의해 누적된 정보, 즉 다량의 이동성 정보를 확인하고, 이를 활용하여 기지국 간 이동 특성을 학습할 특정 알고리즘 및/또는 ML 모델을 선택할 수 있다(S10).

본 발명의 페이징 제어 방법에 따르면, 페이징 제어장치(100, MME/AMF)는, S10단계에서 확인한 이동성 정보를 이용하여, S10단계에서 선택한 ML 모델을 통해 조건 별 기지국 간 이동 특성을 학습할 수 있다(S50).

구체적으로 설명하면, 본 발명의 페이징 제어 방법에 따르면, 페이징 제어장치(100, MME/AMF)는, S10단계에서 확인한 이동성 정보를 이용하여, ML 모델을 통해서 기 정의된 조건 별 기지국 간 이동 특성 즉 이동 횟수 기반으로 연산되는 이동 확률을 학습하고(S20), 그 학습 결과를 도 6에 도시된 바와 같은 M x N 형태의 확률 테이블로 변경/생성할 수 있다(S30).

이때, 본 발명에서, 기지국 간 이동 특성 학습 시의 상기 조건은, 기지국 별로 구분되는 조건, 시간대 별로 구분되는 조건, 호 처리 절차 별로 구분되는 조건, 위치(Physical / Logical) 별로 구분되는 조건, 주파수 대역 별로 구분되는 조건 중 적어도 하나를 포함하여 정의될 수 있다.

그리고, 본 발명의 페이징 제어 방법에 따르면, 페이징 제어장치(100, MME/AMF)는, 생성한 확률 테이블을 특정 단위^{(예: 시간, 특정 요일, 날짜 등)} 별로 이전 생성되어 있는 데이터^{확률 테이블}과 취합하여 관리할 수 있다(S40).

이러한 방식으로, 본 발명의 페이징 제어 방법에 따르면, 페이징 제어장치(100, MME/AMF)는, 전술한 조건들의 다양한 조합에 따라, ML 모델 기반의 기지국 간 이동 특성^{이동 횟수 기반의 이동 확률}을 학습하여, 기지국 별로 타 기지국 각각으로의 이동 확률을 나타내는 이동 확률 정보(예: 도 6의 확률 테이블)를 다양한 조건 조합 단위로 도출/생성하고(S50), 이들을 저장하여 관리할 수 있다(S60).

다음 도 9를 참조하여, 본 발명의 페이징 제어 방법(ML Paging)이 적용되는 Paging 절차의 수행 시나리오를 설명하겠다.

본 발명의 페이징 제어 방법에 따르면, 페이징 제어장치(100, MME/AMF)는, Paging이 필요한 단말이 확인되면(S100), 금번 Paging 대상 단말에 대하여 서비스 종류/진행할 페이징 차수에 따라 설정된 Paging 방식으로 Paging을 수행할 수 있다.

구체적으로 설명하면, 전술의 표 1과 같이, Paging 대상 단말에 대하여 서비스 종류를 확인하며, 해당 서비스에 적용할 페이징 정책(예: 페이징 차수 별로 Paging 방식)을 확인할 수 있다.

이에, 본 발명의 페이징 제어 방법에 따르면, 페이징 제어장치(100, MME/AMF)는, Paging 대상 단말에 대해 Paging 절차를 개시하는 경우, 페이징 정책 확인을 통해 서비스/차수의 Paging 방식이 본 발명의 ML Paging인지 확인한다(S110).

만약, 본 발명의 페이징 제어 방법에 따르면, 페이징 제어장치(100, MME/AMF)는, ML Paging이 아니라면(S110 No), 페이징 정책에 따라서 금번 페이징 차수에 설정된 기존 Paging 방식(예: 기지국(eNB) 단위/TA 단위/TAL 단위/BTAL 단위 등)을 수행하여(130), 이에 따라 선택한 페이징 기지국으로 Paging을 수행할 수 있다(S160).

만약, 본 발명의 페이징 제어 방법에 따르면, 페이징 제어장치(100, MME/AMF)는, ML Paging이라면(S110 Yes), 페이징 정책에 따라서 금번 페이징 차수에 설정된 Paging 방식이 ML_AUTO Paging인 경우(S120 Yes), 이동 확률 정보(예: 도 6의 확률 테이블)를 이용하여 Paging 대상 단말의 가장 최근 접속 기지국으로부터의 이동 확률이 가장 높은 기지국부터 전체 페이징 차수의 페이징 수가 최소가 되도록 연산된 개수만큼 최적 페이징 기지국을 순차적으로 선택하는 ML_AUTO Paging을 수행하여(S140), 이에 따라 선택한 페이징 기지국으로 Paging을 수행할 수 있다(S160).

한편, 본 발명의 페이징 제어 방법에 따르면, 페이징 제어장치(100, MME/AMF)는, 페이징 정책에 따라서 금번 페이징 차수에 설정된 Paging 방식이 ML_STATIC Paging인 경우(S120 No), 이동 확률 정보(예: 도 6의 확률 테이블)를 이용하여 Paging 대상 단말의 가장 최근 접속 기지국으로부터의 이동 확률이 가장 높은 기지국부터 X개의 기지국 또는 이동 확률이 가장 높은 기지국부터 이동 확률들의 합이 Y%와 같거나 넘게 되는 시점까지의 기지국들을 페이징 기지국으로 선택하는 ML_STATIC Paging을 수행하여(S150), 이에 따라 선택한 페이징 기지국으로 Paging을 수행할 수 있다(S160).

본 발명의 페이징 제어 방법에 따르면, 페이징 제어장치(100, MME/AMF)는, Paging을 수행한 후(S160), Paging 실패 시(S170 No) 다음 차수의 Paging을 진행하여(180) 전술한 S110단계로 재 진입할 수 있다.

이에, Paging 대상 단말에 금번 적용할 페이징 정책으로서, 본 발명의 ML_AUTO Paging에 따른 1차 Paging, 본 발명의 ML_STATIC Paging에 따른 2차 Paging, TAL(예: 200개 gNB) 단위의 3차 Paging이 설정된 경우로 가정할 수 있다.

이러한 페이징 정책을 가정하여 설명하면, 본 발명의 페이징 제어 방법에 따르면, 페이징 제어장치(100, MME/AMF)는, Paging 대상 단말에 대해 Paging 절차를 개시하는 경우, 페이징 정책 확인을 통해 S110단계의 판단을 거쳐 1차 Paging으로 ML_AUTO Paging을 수행할 것이며(S140, S160), Paging 실패 시(S170 No) S110단계로 재 진입 및 판단을 거쳐 2차 Paging으로 ML_STATIC Paging을 수행할 것이며(S150, S160).

본 발명의 페이징 제어 방법에 따르면, 페이징 제어장치(100, MME/AMF)는, 만약 2차 Paging에서 실패한다면(S170 No), S110단계로 재 진입 및 판단을 거쳐 기존 Paging 방식 즉 TAL(예: 200개 gNB) 단위의 3차 Paging을 수행할 것이며(S150, S160), 3차 Paging의 범위가 매우 넓은 기지국 지역이므로 Paging에 성공할 수 있을 것이다.

이상 설명한 바와 같이, 본 발명의 실시 예들에 따르면, 단말의 기지국 간 이동과 관련된 이동성 정보를 수집 및 학습하고, 이를 근거로 Paging 대상 단말에 대한 Paging 범위를 동적으로 선정하는 새로운 방식의 페이징 기술(방안)을 실현할 수 있다.

이로써, 본 발명에 따르면, Paging 절차에서 발생하는 무선구간의 시그널링(Signaling) 부하를 줄이면서도 Paging 성공률을 높이는 효과를 도출하며, 나아가 Paging 성공률이 높아지면서 단말의 서비스 착신 시간까지 단축되는 효과를 도출할 수 있다.

아울러, 도 10에 도시된 바와 같이, 본 발명에서는, MME/AMF 단위의 수집 및 학습에 따른 이동 확률 정보를 서로 공유하여 Paging 정확도를 더욱 높일 수 있는 공유 구조도 제안할 수 있다.

즉, 앞서 도 3을 참조하여 설명한 본 발명의 ML Paging의 구성들은 MME/AMF 단위(MME/AMF Instance 단위)로 동작될 수 있다.

이때, 다양한 MME/AMF Instance들이 나오면서 각자의 ML 돌린 결과들은 Distributed and Coordination 방식으로 서로 정보를 교류하여 더 높은 페이징 정확도를 만들 수 있다.

즉, 도 10에 도시된 바와 같이, 본 발명은, MME/AMF와의 직접 연동된 기지국만을 대상으로 한정되지 않으며, 신규 MME/AMF(MME/AMF Instance) 가 구축 시, Paging Context DB를 통해(혹은 주변 MME/AMF)를 통해 현재까지의 히스토리(Log/학습 결과/이동 확률 정보 등)을 공유할 수 있으며, ML Paging을 즉시 또는 연속적으로 수행할 수 있다.

본 발명의 실시 예에 따른 페이징 제어 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.

지금까지 본 발명을 바람직한 실시 예를 참조하여 상세히 설명하였지만, 본 발명이 상기한 실시 예에 한정되는 것은 아니며, 이하의 특허청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 누구든지 다양한 변형 또는 수정이 가능한 범위까지 본 발명의 기술적 사상이 미친다 할 것이다.

본 발명에 따른 페이징 제어 장치 및 페이징 제어 방법에 따르면, Paging 절차에서 발생하는 무선구간의 시그널링(Signaling) 부하를 줄이면서도 Paging 성공률을 높이는 새로운 페이징 기술을 실현한다는 점에서, 기존 기술의 한계를 뛰어 넘음에 따라 관련 기술에 대한 이용만이 아닌 적용되는 장치의 시판 또는 영업의 가능성이 충분할 뿐만 아니라 현실적으로 명백하게 실시할 수 있는 정도이므로 산업상 이용가능성이 있는 발명이다.

100 : 페이징 제어 장치
110 : 정보 수집부 120 : 정보 가공부
130 : 페이징 제어부 140 : 페이징 수행부

Claims (12)

1. 단말의 기지국 간 이동과 관련된 이동성 정보를 수집하는 정보 수집부;
   상기 수집한 이동성 정보를 이용하여, 기지국 별로 타 기지국 각각으로의 이동 확률을 나타내는 이동 확률 정보를 생성하는 정보 가공부; 및
   페이징(Paging) 대상 단말에 대해, 상기 이동 확률 정보를 근거로 가장 최근의 접속 기지국을 기준으로 적어도 하나의 페이징 기지국을 선택하여, 상기 선택한 페이징 기지국에 의해 구성되는 페이징 범위가 동적으로 선정될 수 있게 하는 페이징 제어부를 포함하는 것을 특징으로 하는 페이징 제어 장치.
2. 제 1 항에 있어서,
   상기 정보 수집부는,
   MM(Mobility Management) 단위로 감지되는 단말의 기지국 간 이동과 관련하여 상기 이동성 정보를 수집하며,
   상기 이동성 정보는,
   단말의 접속 중인 source 위치 정보(RAN / TA), 이동할 target 위치 정보(RAN / TA), 기지국 간 이동이 발생된 호 처리 절차, 기지국 간 이동이 발생된 발생 시간, 위치 정보(Physical / Logical), 주파수 대역 정보, 기지국의 시스템 상세 정보에 대한 Version 정보 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 페이징 제어 장치.
3. 제 1 항에 있어서,
   상기 정보 가공부는,
   상기 수집한 이동성 정보를 이용하여, 기 정의된 ML(Machine Learning) 모델을 통해서 기 정의된 조건 별 기지국 간 이동 특성을 학습한 결과를 토대로 상기 이동 확률 정보를 생성하는 것을 특징으로 하는 페이징 제어 장치.
4. 제 3 항에 있어서,
   상기 기지국 간 이동 특성 학습 시의 상기 조건은,
   시간대 별로 구분되는 조건, 기지국 별로 구분되는 조건, 호 처리 절차 별로 구분되는 조건, 위치(Physical / Logical) 별로 구분되는 조건, 주파수 대역 별로 구분되는 조건 중 적어도 하나를 포함하여 정의되는 것을 특징으로 하는 페이징 제어 장치.
5. 제 1 항에 있어서,
   상기 페이징 제어부는,
   상기 이동 확률 정보를 이용하여, 상기 가장 최근의 접속 기지국으로부터의 이동 확률이 가장 높은 기지국부터 전체 페이징 차수의 페이징 수가 최소가 되도록 연산된 개수만큼 기지국을 순차적으로 선택하는 제1 페이징 방식으로, 페이징 기지국을 선택하는 것을 특징으로 하는 페이징 제어 장치.
6. 제 1 항에 있어서,
   상기 페이징 제어부는,
   상기 이동 확률 정보를 이용하여, 상기 가장 최근의 접속 기지국으로부터의 이동 확률이 가장 높은 기지국부터 기 설정된 선택 조건에 따른 개수만큼 기지국을 순차적으로 선택하는 제2 페이징 방식으로, 페이징 기지국을 선택하는 것을 특징으로 하는 페이징 제어 장치.
7. 제 1 항에 있어서,
   상기 페이징 제어 장치에는, 서비스 종류에 따라, 페이징 차수 별로 상기 이동 확률 정보를 이용하는 페이징 방식이 포함된 다수의 페이징 방식 중 하나가 기 설정되며,
   상기 페이징 제어부는,
   상기 페이징 대상 단말에 대하여 확인되는 서비스 종류에 따라, 각 페이징 차수에서 기 설정된 페이징 방식으로 페이징 기지국을 선택하는 것을 특징으로 하는 페이징 제어 장치.
8. 제 1 항에 있어서,
   상기 선정된 페이징 범위에 따른 페이징 기지국을 대상으로 상기 페이징 대상 단말에 대한 페이징을 수행하는 페이징 수행부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 페이징 제어 장치.
9. 액세스 제어장치에서 수행되는 페이징 제어 방법에 있어서,
   단말의 기지국 간 이동과 관련된 이동성 정보를 수집하는 정보 수집단계;
   상기 수집한 이동성 정보를 이용하여, 기지국 별로 타 기지국 각각으로의 이동 확률을 나타내는 이동 확률 정보를 생성하는 정보 가공단계; 및
   페이징 대상 단말에 대해, 상기 이동 확률 정보를 근거로 가장 최근의 접속 기지국을 기준으로 적어도 하나의 페이징 기지국을 선택하여, 상기 선택한 페이징 기지국에 의해 구성되는 페이징 범위가 동적으로 선정될 수 있게 하는 페이징 제어단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 페이징 제어 방법.
10. 제 9 항에 있어서,
    상기 페이징 제어단계는,
    상기 이동 확률 정보를 이용하여, 상기 가장 최근의 접속 기지국으로부터의 이동 확률이 가장 높은 기지국부터 전체 페이징 차수의 페이징 수가 최소가 되도록 연산된 개수만큼 기지국을 순차적으로 선택하는 제1 페이징 방식으로, 페이징 기지국을 선택하는 것을 특징으로 하는 페이징 제어 방법.
11. 제 9 항에 있어서,
    상기 페이징 제어단계는,
    상기 이동 확률 정보를 이용하여, 상기 가장 최근의 접속 기지국으로부터의 이동 확률이 가장 높은 기지국부터 기 설정된 선택 조건에 따른 개수만큼 기지국을 순차적으로 선택하는 제2 페이징 방식으로, 페이징 기지국을 선택하는 것을 특징으로 하는 페이징 제어 방법.
12. 제 9 항에 있어서,
    서비스 종류에 따라, 페이징 차수 별로 상기 이동 확률 정보를 이용하는 페이징 방식이 포함된 다수의 페이징 방식 중 하나가 기 설정하는 단계를 더 포함하며;
    상기 페이징 제어단계는,
    상기 페이징 대상 단말에 대하여 확인되는 서비스 종류에 따라, 각 페이징 차수에서 기 설정된 페이징 방식으로 페이징 기지국을 선택하는 것을 특징으로 하는 페이징 제어 방법.

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