WO2024143605A1 - 무선 통신 시스템에서 qoe 최적화 방법 및 장치 - Google Patents

무선 통신 시스템에서 qoe 최적화 방법 및 장치 Download PDF

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WO2024143605A1
WO2024143605A1 PCT/KR2022/021528 KR2022021528W WO2024143605A1 WO 2024143605 A1 WO2024143605 A1 WO 2024143605A1 KR 2022021528 W KR2022021528 W KR 2022021528W WO 2024143605 A1 WO2024143605 A1 WO 2024143605A1
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WO
WIPO (PCT)
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qoe
optimization
base station
server
qoe optimization
Prior art date
Application number
PCT/KR2022/021528
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English (en)
French (fr)
Inventor
장현덕
김서욱
김선현
이창성
Original Assignee
삼성전자 주식회사
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Publication date
Application filed by 삼성전자 주식회사 filed Critical 삼성전자 주식회사
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Definitions

  • This disclosure relates to an entity and a method of operating the same for QoE optimization in a wireless communication system.
  • 5G 5th-generation
  • objects connected to the network may include vehicles, robots, drones, home appliances, displays, smart sensors installed in various infrastructures, construction machinery, and factory equipment.
  • Mobile devices are expected to evolve into various form factors such as augmented reality glasses, virtual reality headsets, and hologram devices.
  • 6G (6th-generation) era efforts are being made to develop an improved 6G communication system to provide a variety of services by connecting hundreds of billions of devices and objects. For this reason, the 6G communication system is called a beyond 5G system.
  • the maximum transmission speed is tera (i.e. 1,000 gigabit) bps and the wireless delay time is 100 microseconds ( ⁇ sec).
  • the transmission speed in the 6G communication system is 50 times faster and the wireless delay time is reduced by one-tenth.
  • the 6G communication system uses full duplex technology where uplink and downlink simultaneously utilize the same frequency resources at the same time, satellite and Network technology that comprehensively utilizes HAPS (high-altitude platform stations), network structure innovation technology that supports mobile base stations and enables network operation optimization and automation, and dynamic frequency sharing through collision avoidance based on spectrum usage prediction.
  • HAPS high-altitude platform stations
  • network structure innovation technology that supports mobile base stations and enables network operation optimization and automation
  • dynamic frequency sharing through collision avoidance based on spectrum usage prediction.
  • AI-based communication technology that utilizes AI (artificial intelligence) from the design stage and internalizes end-to-end AI support functions to realize system optimization, and overcomes the limits of terminal computing capabilities.
  • Next-generation distributed computing technologies that realize complex services using ultra-high-performance communication and computing resources (mobile edge computing (MEC), cloud, etc.) are being developed.
  • MEC mobile edge computing
  • This disclosure proposes a method for determining an entity in a network that performs QoE optimization to improve QoE, which is a quality measure that users expect for a specific service.
  • a method of optimizing quality of experience (QoE) of a base station in a wireless communication system involves sending a first message (Separated Optimization (0)) indicating that one network entity to perform QoE optimization to a control entity (orchestrator). ), receiving a second message (Delegating indicator (1)) from the control entity indicating that the network entity to perform the QoE optimization is the base station, and receiving data for the QoE optimization from the UE. It may include receiving from at least one of (user equipment) and a server, and performing the QoE optimization for the UE based on the data for the QoE optimization.
  • QoE quality of experience
  • the QoE optimization method of the base station may further include receiving information about the QoE provided from the server from the control entity.
  • the QoE optimization method of the server may further include transmitting a message requesting the data for QoE optimization to at least one of the UE and the base station.
  • the data for QoE optimization received from the base station includes signal to interference plus noise ratio (SINR), reference signals received power (RSRP), number of connected UEs, modulation coding scheme (MCS) selection criteria, and may include at least one of a schedule policy.
  • SINR signal to interference plus noise ratio
  • RSRP reference signals received power
  • MCS modulation coding scheme
  • a base station for optimizing quality of experience (QoE) in a wireless communication system includes a transceiver; and a control unit.
  • the control unit receives a first message (Separated Optimization(0)) indicating that one network entity will perform QoE optimization from a control entity (orchestrator), and determines that the network entity to perform the QoE optimization is the base station.
  • Receive a second message (Delegating indicator (1)) from the control entity receive data for the QoE optimization from at least one of a UE (user equipment) and a server, and based on the data for the QoE optimization
  • the QoE optimization for the UE can be performed.
  • a server for optimizing quality of experience (QoE) in a wireless communication system includes a transceiver; and a control unit.
  • the control unit receives a first message (Separated Optimization(0)) indicating that one network entity will perform QoE optimization from a control entity (orchestrator), and determines that the network entity to perform the QoE optimization is the server.
  • Receive a second message (Delegating indicator (1)) from the control entity receive data for QoE optimization from at least one of a UE (user equipment) and a base station, and based on the data for QoE optimization
  • the QoE optimization for the UE can be performed.
  • a control entity according to an embodiment of the present disclosure can efficiently determine at least one entity that performs QoE optimization in the network.
  • the control entity can increase transmission and reception efficiency by determining whether to perform QoE optimization for each entity in the network or whether to perform QoE optimization for only a designated entity.
  • FIG. 1 shows a wireless communication system according to an embodiment of the present disclosure.
  • Figure 2 is a diagram showing a QoE global optimization method performed by an orchestrator according to an embodiment of the present disclosure.
  • Figure 4 is a diagram showing a QoE optimization method performed by a base station according to an embodiment of the present disclosure.
  • Figure 5 is a diagram showing a QoE optimization method performed by a server according to an embodiment of the present disclosure.
  • Figure 6 is a diagram showing a method of operating an orchestrator according to an embodiment of the present disclosure.
  • Figure 7 is a diagram showing a QoE optimization method when an orchestrator is implemented in a server according to an embodiment of the present disclosure.
  • Figure 10 shows the structure of a UE according to an embodiment of the present disclosure.
  • Figure 11 shows the structure of a base station according to an embodiment of the present disclosure.
  • Figure 12 shows the structure of a network entity according to an embodiment of the present disclosure.
  • this may include the 5th generation mobile communication technology (5G, new radio, NR) developed after LTE-A, and the term 5G hereinafter may also include the existing LTE, LTE-A, and other similar services.
  • 5G new radio
  • this disclosure may be applied to other communication systems through some modifications without significantly departing from the scope of the present disclosure at the discretion of a person with skilled technical knowledge.
  • the present disclosure describes various embodiments using terms used in some communication standards (eg, 3rd Generation Partnership Project (3GPP)), but this is only an example for explanation.
  • 3GPP 3rd Generation Partnership Project
  • Various embodiments of the present disclosure can be easily modified and applied to other communication systems.
  • the wireless communication system 100 may include a first UE 110, a second UE 120, a base station 130, a core network 140, and a server 150.
  • the base station 130 may include a radio unit (RU), a distributed unit (DU), and a control unit or central unit (CU) that can be functionally divided.
  • the RU may function as an antenna for the base station 130.
  • the DU may perform a portion of Layer 1, Layer 2, and/or Layer 3 functions of the base station 130.
  • the CU may perform control functions in a portion of Layer 2 and/or Layer 3 of the base station 130.
  • the core network 140 may include at least one network function or network entity.
  • At least one entity capable of performing optimal resource allocation in a wireless communication system is determined, and an optimal resource allocation method by the determined at least one entity is proposed.
  • the orchestrator 230 may exchange resource requirements with at least one of the base station 220 and the server 240. According to one embodiment, the orchestrator 230 may request resource allocation from at least one of the UE 210, the base station 220, and the server 240.
  • the base station 220 may check the allocated bandwidth (BW).
  • the server 240 may check the allocated compute resource.
  • RAN slicing may be defined (or set) in the UE 210 and/or the base station 220 connected to the server 240.
  • the UE 210 may transmit and/or receive a video stream with the server 240 based on allocated resources.
  • the server 240 may transmit information about QoE to the orchestrator 230.
  • information about QoE may be a delay value in an AI analysis application.
  • the server 240 may define (or set) the application QoE for the connected UE 210 and transmit the application QoE for the UE 210 to the orchestrator 230.
  • the base station 220 may transmit a RAN overhead message to the orchestrator 230 to check whether QoE optimization is possible in the base station 220.
  • the orchestrator 230 may perform global optimization. According to one embodiment, if the global optimization algorithm is at a level that can be operated in real time in the orchestrator 230 (for example, when the number of UEs (M) and/or the number of control variables (N) is small), the orchestrator ( 230) can perform global optimization and notify each entity of this. For example, if the number of compute clocks available in the operation chip of the orchestrator 230 is ⁇ c and the calculation amount c0 of optimization is less than ⁇ c, the orchestrator 230 performs global optimization. can do.
  • the orchestrator 230 may transmit the RB optimization parameters (e.g., weight per UE) determined based on the global optimization results to the base station 220.
  • the orchestrator 230 sets the server optimal value (e.g., encoding rate, and/or bit-rate) determined based on the global optimization result to the server ( 240).
  • the orchestrator 230 transmits the UE-side optimal value (e.g., encoding parameter, and/or TCP cwnd optimize) determined based on the global optimization result to the UE 210. Can be transmitted.
  • the UE 210 may transmit and/or receive a video stream with the server 240 based on resources allocated according to operations 215 to 221.
  • Figure 3 is a diagram showing a QOE optimization method performed by each UE, base station, and server according to an embodiment of the present disclosure.
  • a wireless communication system may include a UE 310, a base station 320, an orchestrator 330, and a server 340.
  • orchestrator 330 may be implemented within NWDAF or RIC.
  • the orchestrator 330 may be implemented within a network function (NF) within a core network.
  • the orchestrator 330 may be implemented within the Non-RT RIC of O-RAN.
  • the orchestrator 330 may exchange resource requirements with at least one of the base station 320 and the server 340. According to one embodiment, the orchestrator 330 may request resource allocation from at least one of the UE 310, the base station 320, and the server 340.
  • the server 340 may perform QoE optimization and determine server optimal values (e.g., encoding rate, and/or bit-rate) based on the QoE optimization results.
  • the base station 320 may perform QoE optimization and determine RB optimization parameters (e.g., weight per UE) based on the QoE optimization results.
  • the UE 310 performs QoE optimization and determines and/or controls UE-specific parameters (e.g., encoding parameter, and/or TCP cwnd optimize) based on the QoE optimization results. You can.
  • the UE 310 may transmit and/or receive a video stream with the server 340 based on resources allocated according to operations 315 to 331.
  • the base station 420 may transmit a RAN overhead message to the orchestrator 430 to check whether QoE optimization is possible in the base station 420.
  • the orchestrator 430 may determine a control layer (or at least one entity) to perform QoE optimization.
  • the orchestrator 430 sends a Separated Optimization message indicating whether each of the entities will perform QoE optimization or only one entity will perform QoE optimization to at least one of the UE 410, the base station 420, and the server 440. Can be transmitted.
  • the Separated Optimization message may be implemented with a preset bit (eg, 1 bit). For example, if the Separated Optimization message is set to "1", each entity is instructed to perform QoE optimization, and if the Separated Optimization message is set to "0", only one entity may be instructed to perform QoE optimization. .
  • orchestrator 430 may transmit a Separated Optimization message (e.g., set to “0”) to base station 420 indicating that only one entity will perform QoE optimization.
  • orchestrator 430 may transmit a Separated Optimization message (e.g., set to “0”) to server 440 indicating that only one entity will perform QoE optimization.
  • the orchestrator 430 may transmit a Separated Optimization message (e.g., set to “0”) to the UE 410 indicating that only one entity will perform QoE optimization.
  • the orchestrator 430 may transmit to the server 440 a Delegating indicator (eg, set to “0”) indicating that the server 440 will not perform QoE optimization.
  • the orchestrator 430 sends a Delegating indicator (e.g., set to “1”) indicating that the base station 420 performs QoE optimization and information about QoE received from the server 440 to the base station. It can be sent to (420).
  • the orchestrator 430 may transmit to the UE 410 a Delegating indicator (e.g., set to “0”) indicating that the UE 410 will not perform QoE optimization.
  • the Separated Optimization message and Delegating Indicator may be transmitted simultaneously.
  • a Separated Optimization message and a Delegating Indicator may be combined to form one message.
  • Figure 5 is a diagram showing a QOE optimization method performed by a server according to an embodiment of the present disclosure.
  • the orchestrator 530 may exchange resource requirements with at least one of the base station 520 and the server 540. According to one embodiment, the orchestrator 530 may request resource allocation from at least one of the UE 510, the base station 520, and the server 540.
  • the orchestrator 530 may calculate complexity based on information about QoE received from the server 540.
  • the base station 520 may transmit a RAN overhead message to the orchestrator 530 to check whether QoE optimization is possible in the base station 520.
  • the orchestrator 530 may determine a control layer (or at least one entity) to perform QoE optimization.
  • the base station 520 may periodically or aperiodically transmit a RAN overhead message (eg, CPU Utilization / QoE Optimization availability) to the orchestrator 530.
  • a RAN overhead message eg, CPU Utilization / QoE Optimization availability
  • optimization can be applied to both DL/UL, and optimization can be performed in the UE 410 instead of the server 540 (e.g., dependent on the scene change speed and network change speed of the UE).
  • Figure 6 is a diagram showing a method of operating an orchestrator according to an embodiment of the present disclosure.
  • an orchestrator may request resource allocation from at least one of a UE, a base station, and a server.
  • the orchestrator could be implemented within NWDAF or RIC.
  • the orchestrator may be implemented within a network function (NF) within the core network.
  • NF network function
  • the orchestrator may receive QoE from an entity (eg, server and/or UE) that manages the application.
  • the orchestrator may receive a RAN overhead message from the base station.
  • the orchestrator may calculate complexity for global optimization for QoE.
  • the order of operations 601, 602, 603, and 604 may be combined in various ways depending on implementation.
  • the orchestrator may determine whether the complexity for global optimization is lower than a preset threshold.
  • the orchestrator performs global optimization and configures the entity (e.g. For example, parameters corresponding to the results of global optimization may be transmitted to each server, base station, and/or UE.
  • the orchestrator configures each entity (e.g., server, base station, and/or UE) ) can decide whether to proceed with QoE optimization individually.
  • entity e.g., server, base station, and/or UE
  • each entity e.g., server, base station, and/or UE
  • the orchestrator sends a Separated Optimization message (e.g., with “0”). settings) can be transmitted.
  • the orchestrator may determine an entity to perform QoE optimization.
  • the orchestrator may transmit a Delegating Indicator (e.g., set to “1”) and a QoE value to an entity (e.g., server, base station, and/or UE) that will perform QoE optimization.
  • the orchestrator may send a Delegating Indicator (e.g., set to "0") to the remaining entities that do not perform QoE optimization.
  • Figure 7 is a diagram showing a QOE optimization method when an orchestrator is implemented in a server according to an embodiment of the present disclosure.
  • a wireless communication system may include a UE 710, a base station 720, and a server 730.
  • an orchestrator may be implemented within server 730.
  • the server 730 may exchange resource requirements with the base station 720.
  • the base station 720 may check the allocated bandwidth (BW).
  • the server 730 may check the allocated compute resource.
  • the UE 710 may transmit and/or receive a video stream with the server 730 based on allocated resources.
  • the server 730 may calculate complexity based on information about QoE.
  • the base station 720 may transmit a RAN overhead message to the server 730 to check whether QoE optimization is possible in the base station 720.
  • the server 730 may determine a control layer (or at least one entity) to perform QoE optimization.
  • the server 730 may transmit a Separated Optimization message (e.g., set to “0”) to the base station 720 indicating that only one entity will perform QoE optimization.
  • the server 730 may transmit to the base station 720 a Delegating indicator (eg, set to “0”) indicating that the base station 720 will not perform QoE optimization.
  • the base station 720 may fix a proportional fair (PF) scheduler related to QoE optimization or fix the number of RBs related to QoE optimization.
  • PF proportional fair
  • the server 730 may transmit a Separated Optimization message (e.g., set to “0”) to the UE 710 indicating that only one entity will perform QoE optimization.
  • the server 730 may transmit a Delegating indicator (eg, set to “0”) indicating that the UE 710 will not perform QoE optimization to the base station 720.
  • the UE 710 may fix UE-specific parameters related to QoE optimization (e.g., encoding parameter, and/or TCP cwnd).
  • the Separated Optimization message and Delegating Indicator may be transmitted simultaneously.
  • a Separated Optimization message and a Delegating Indicator may be combined to form one message.
  • the server 730 may transmit a Data Collection Request message requesting parameter values required for QoE optimization to the base station 720.
  • the server 730 receives parameter values (e.g., SINR, RSRP, number of connected UEs, MCS Selection criteria, and/or schedule policy) required for QoE optimization from the base station 570. You can receive it.
  • parameter values e.g., SINR, RSRP, number of connected UEs, MCS Selection criteria, and/or schedule policy
  • the server 730 may transmit a Data Collection Request message requesting parameter values required for QoE optimization to the UE 710.
  • the server 730 may receive parameter values (e.g., encoding parameters, and/or traffic distribution) required for QoE optimization from the UE 710.
  • the server 730 creates an AI model based on the parameter values required for QoE optimization received from the base station 720 in operation 729 and the parameter values required for QoE optimization received from the UE 710 in operation 733. And/or video quality may be optimized.
  • the UE 710 may transmit and/or receive a video stream with the server 540 based on resources allocated according to operations 719, 725, and 735.
  • Figure 8 is a diagram showing a QOE optimization method performed by a base station according to an embodiment of the present disclosure.
  • a wireless communication system may include a UE 810, a base station 820, a NWDAF (or RIC) 830, and a server 840.
  • NWDAF or RIC
  • the UE 810 may transmit and/or receive a video stream with the server 840.
  • the server 840 may transmit information about GPU resources and QoE to the NWDAF (or RIC) 830.
  • the server 840 may transmit information about a controllable variable to the NWDAF (or RIC) 830.
  • base station 820 may transmit RAN information (e.g., number of UEs, and/or channel information) to NWDAF (or RIC) 830.
  • the base station 820 may transmit information about a controllable variable to the NWDAF (or RIC) 830.
  • the NWDAF (or RIC) 830 may calculate complexity for QoE optimization based on the information received in operations 803 to 809. In operation 813, NWDAF (or RIC) 830 may determine a control layer (or at least one entity) to perform QoE optimization.
  • the base station 820 may transmit a Measurement request Config message to the server 840 to request data from the server 840.
  • the base station 820 may transmit a Measurement request Config message to the UE 810 to request data from the server 840.
  • the base station 820 may receive data related to QoE collected from the UE 810.
  • server 840 may receive data related to QoE collected from base station 820.
  • the base station 820 may perform optimization for QoE based on the QoE-related data received from the UE 810 and the QoE-related data received from the base station 820.
  • FIG. 9 is a diagram illustrating a process in which a network entity selects a control layer according to an embodiment of the present disclosure.
  • a wireless communication system may include a UE 910, a base station 920, a NWDAF (or RIC) 930, and a server 940.
  • NWDAF or RIC
  • QoE optimization decisions are made in NWDAF or RIC, and Adaptive Video Encoding can be optimized in NWDAF (RB Control).
  • the UE 910 may transmit and/or receive a video stream with the server 940.
  • the server 940 may transmit information about GPU resources and QoE to the NWDAF (or RIC) 930.
  • the server 940 may transmit information about a controllable variable to the NWDAF (or RIC) 930.
  • base station 920 may transmit RAN information (e.g., number of UEs, and/or channel information) to NWDAF (or RIC) 930.
  • RAN information e.g., number of UEs, and/or channel information
  • the base station 920 may transmit information about a controllable variable to the NWDAF (or RIC) 930.
  • the NWDAF (or RIC) 930 may calculate complexity for QoE optimization based on the information received in operations 903 to 909. In operation 913, NWDAF (or RIC) 930 may determine a control layer (or at least one entity) to perform QoE optimization.
  • NWDAF (or RIC) 930 may determine a control layer to perform QoE optimization.
  • NWDAF (or RIC) 930 may perform the Joint Scheduler function.
  • the NWDAF (or RIC) 930 may transmit information about video encoding quality per UE to the UE 910.
  • NWDAF (or RIC) 930 may transmit information regarding the RB portion per UE to the base station 920.
  • the NWDAF (or RIC) 930 may transmit information about the AI model per UE (AI Model per UE) to the server 940.
  • the UE 910 may transmit and/or receive a video stream with the server 940.
  • Figure 10 shows the structure of a UE according to an embodiment of the present disclosure.
  • the UE in FIG. 10 may be any one of the UEs described above in FIGS. 1 to 9.
  • the UE may include a transceiver 1010, a control unit 1020, and a storage unit 1030.
  • the control unit 1020 may be defined as a circuit or an application-specific integrated circuit or at least one processor.
  • the transceiver unit 1010 can transmit and receive signals with other entities, and may also be called a transceiver.
  • the control unit 1020 can control the overall operation of the UE according to the embodiment proposed in this disclosure, and may also be called a processor.
  • the control unit 1020 may control signal flow between each block to perform operations according to the flowchart described above.
  • the controller 1020 may control, for example, the operations of the UE described with reference to FIGS. 1 to 9 .
  • the storage unit 1030 may store at least one of information transmitted and received through the transmitting and receiving unit 1010 and information generated through the control unit 1020.
  • the storage unit 1030 may store information and data necessary for the method described with reference to FIGS. 1 to 9, for example.
  • Figure 11 shows the structure of a base station according to an embodiment of the present disclosure.
  • the base station in FIG. 11 may be any one of the base stations described above in FIGS. 1 to 9.
  • the base station may include a transceiver 1110, a control unit 1120, and a storage unit 1130.
  • the control unit 1110 may be defined as a circuit, an application-specific integrated circuit, or at least one processor.
  • the transceiver 1110 can transmit and receive signals with other entities, and may also be called a transceiver.
  • the control unit 1120 can control the overall operation of the base station according to the embodiment proposed in this disclosure, and may also be called a processor.
  • the control unit 1120 may control signal flow between each block to perform operations according to the flowchart described above.
  • the control unit 1120 may control, for example, the operation of the terminal described with reference to FIGS. 1 to 9 .
  • the storage unit 1130 may store at least one of information transmitted and received through the transmitting and receiving unit 1110 and information generated through the control unit 1120.
  • the storage unit 1130 may store information and data necessary for the method described with reference to FIGS. 1 to 9 , for example.
  • Figure 12 shows the structure of a network entity according to an embodiment of the present disclosure.
  • the network entity in FIG. 12 may be any one of the network entities described above in FIGS. 1 to 9.
  • the network entity in FIG. 12 may be the orchestrator or server described above in FIGS. 1 to 9.
  • the network entity may include a transceiver 1210, a control unit 1220, and a storage unit 1230.
  • the control unit 1220 may be defined as a circuit or an application-specific integrated circuit or at least one processor.
  • the control unit 1220 can control the overall operation of the network entity according to the embodiment proposed in this disclosure, and may also be called a processor.
  • the control unit 1220 may control signal flow between each block to perform operations according to the flowchart described above.
  • the control unit 1220 may control, for example, the operation of the network entity described with reference to FIGS. 1 to 9.
  • Methods according to embodiments described in the claims or specification of the present disclosure may be implemented in the form of hardware, software, or a combination of hardware and software.
  • a computer-readable storage medium that stores one or more programs (software modules) may be provided.
  • One or more programs stored in a computer-readable storage medium are configured to be executable by one or more processors in an electronic device (configured for execution).
  • One or more programs include instructions that cause the electronic device to execute methods according to embodiments described in the claims or specification of the present disclosure.
  • These programs include random access memory, non-volatile memory including flash memory, read only memory (ROM), and electrically erasable programmable ROM.
  • EEPROM Electrically Erasable Programmable Read Only Memory
  • magnetic disc storage device Compact Disc-ROM (CD-ROM: Compact Disc-ROM), Digital Versatile Discs (DVDs), or other types of It can be stored in an optical storage device or magnetic cassette. Alternatively, it may be stored in a memory consisting of a combination of some or all of these. Additionally, multiple configuration memories may be included.

Abstract

본 개시는 LTE와 같은 4G 통신 시스템 이후 보다 높은 데이터 전송률을 지원하기 위한 5G 또는 6G 통신 시스템에 관련된 것이다. 본 개시의 실시예에 따른 기지국의 QoE 최적화 방법은, 하나의 네트워크 엔티티가 QoE 최적화를 수행할 것을 지시하는 제1 메시지를 제어 엔티티(orchestrator)로부터 수신하는 단계를 포함할 수 있다. 본 개시의 실시예에 따른 기지국의 QoE 최적화 방법은, 상기 QoE 최적화를 수행할 상기 네트워크 엔티티가 상기 기지국임을 지시하는 제2 메시지를 상기 제어 엔티티로부터 수신하는 단계를 포함할 수 있다. 본 개시의 실시예에 따른 기지국의 QoE 최적화 방법은, 상기 QoE 최적화를 위한 데이터를 UE(user equipment) 및 서버 중에서 적어도 하나로부터 수신하는 단계를 포함할 수 있다. 본 개시의 실시예에 따른 기지국의 QoE 최적화 방법은, 상기 QoE 최적화를 위한 상기 데이터에 기반하여 상기 UE에 대한 상기 QoE 최적화를 수행하는 단계를 포함할 수 있다.

Description

무선 통신 시스템에서 QOE 최적화 방법 및 장치
본 개시는 무선 통신 시스템에서 QoE 최적화하기 위한 엔티티 및 이의 동작 방법에 관한 것이다.
무선 통신 세대를 거듭하면서 발전한 과정을 돌아보면 음성, 멀티미디어, 데이터 등 주로 인간 대상의 서비스를 위한 기술이 개발되어 왔다. 5G (5th-generation) 통신 시스템 상용화 이후 폭발적인 증가 추세에 있는 커넥티드 기기들이 통신 네트워크에 연결될 것으로 전망되고 있다. 네트워크에 연결된 사물의 예로는 차량, 로봇, 드론, 가전제품, 디스플레이, 각종 인프라에 설치된 스마트 센서, 건설기계, 공장 장비 등이 있을 수 있다. 모바일 기기는 증강현실 안경, 가상현실 헤드셋, 홀로그램 기기 등 다양한 폼팩터로 진화할 것으로 예상된다. 6G (6th-generation) 시대에는 수천억 개의 기기 및 사물을 연결하여 다양한 서비스를 제공하기 위해, 개선된 6G 통신 시스템을 개발하기 위한 노력이 이루어지고 있다. 이러한 이유로, 6G 통신 시스템은 5G 통신 이후 (beyond 5G) 시스템이라 불리어지고 있다.
2030년쯤 실현될 것으로 예측되는 6G 통신 시스템에서 최대 전송 속도는 테라 (즉, 1,000기가) bps, 무선 지연시간은 100마이크로초(μsec) 이다. 즉, 5G 통신 시스템대비 6G 통신 시스템에서의 전송 속도는 50배 빨라지고 무선 지연시간은 10분의 1로 줄어든다.
이러한 높은 데이터 전송 속도 및 초저(ultra low) 지연시간을 달성하기 위해, 6G 통신 시스템은 테라헤르츠(terahertz) 대역 (예를 들어, 95기가헤르츠(95GHz)에서 3테라헤르츠(3THz)대역과 같은)에서의 구현이 고려되고 있다. 테라헤르츠 대역에서는 5G에서 도입된 밀리미터파(mmWave) 대역에 비해 더 심각한 경로손실 및 대기흡수 현상으로 인해서 신호 도달거리, 즉 커버리지를 보장할 수 있는 기술의 중요성이 더 커질 것으로 예상된다. 커버리지를 보장하기 위한 주요 기술로서 RF(radio frequency) 소자, 안테나, OFDM (orthogonal frequency division multiplexing)보다 커버리지 측면에서 더 우수한 신규 파형(waveform), 빔포밍(beamforming) 및 거대 배열 다중 입출력(massive multiple-input and multiple-output; massive MIMO), 전차원 다중 입출력(full dimensional MIMO; FD-MIMO), 어레이 안테나(array antenna), 대규모 안테나(large scale antenna)와 같은 다중 안테나 전송 기술 등이 개발되어야 한다. 이 외에도 테라헤르츠 대역 신호의 커버리지를 개선하기 위해 메타물질(metamaterial) 기반 렌즈 및 안테나, OAM(orbital angular momentum)을 이용한 고차원 공간 다중화 기술, RIS(reconfigurable intelligent surface) 등 새로운 기술들이 논의되고 있다.
또한 주파수 효율 향상 및 시스템 네트워크 개선을 위해, 6G 통신 시스템에서는 상향링크(uplink)와 하향링크(downlink)가 동일 시간에 동일 주파수 자원을 동시에 활용하는 전이중화(full duplex) 기술, 위성(satellite) 및 HAPS(high-altitude platform stations)등을 통합적으로 활용하는 네트워크 기술, 이동 기지국 등을 지원하고 네트워크 운영 최적화 및 자동화 등을 가능하게 하는 네트워크 구조 혁신 기술, 스펙트럼 사용 예측에 기초한 충돌 회피를 통한 동적 주파수 공유 (dynamic spectrum sharing) 기술, AI (artificial intelligence)를 설계 단계에서부터 활용하고 종단간(end-to-end) AI 지원 기능을 내재화하여 시스템 최적화를 실현하는 AI 기반 통신 기술, 단말 연산 능력의 한계를 넘어서는 복잡도의 서비스를 초고성능 통신과 컴퓨팅 자원(mobile edge computing (MEC), 클라우드 등)을 활용하여 실현하는 차세대 분산 컴퓨팅 기술 등의 개발이 이루어지고 있다. 뿐만 아니라 6G 통신 시스템에서 이용될 새로운 프로토콜의 설계, 하드웨어 기반의 보안 환경의 구현 및 데이터의 안전 활용을 위한 메커니즘 개발 및 프라이버시 유지 방법에 관한 기술 개발을 통해 디바이스 간의 연결성을 더 강화하고, 네트워크를 더 최적화하고, 네트워크 엔티티의 소프트웨어화를 촉진하며, 무선 통신의 개방성을 높이려는 시도가 계속되고 있다.
이러한 6G 통신 시스템의 연구 및 개발로 인해, 사물 간의 연결뿐만 아니라 사람과 사물 간의 연결까지 모두 포함하는 6G 통신 시스템의 초연결성(hyper-connectivity)을 통해 새로운 차원의 초연결 경험(the next hyper-connected experience)이 가능해질 것으로 기대된다. 구체적으로 6G 통신 시스템을 통해 초실감 확장 현실(truly immersive extended reality; truly immersive XR), 고정밀 모바일 홀로그램(high-fidelity mobile hologram), 디지털 복제(digital replica) 등의 서비스 제공이 가능할 것으로 전망된다. 또한 보안 및 신뢰도 증진을 통한 원격 수술(remote surgery), 산업 자동화(industrial automation) 및 비상 응답(emergency response)과 같은 서비스가 6G 통신 시스템을 통해 제공됨으로써 산업, 의료, 자동차, 가전 등 다양한 분야에서 응용될 것이다.
한편, 서비스 이용자가 각자의 기대치(expectation)에 근거하여 주관적으로 인지하는 어플리케이션 혹은 서비스의 총체적인 허용도. 통신 서비스의 품질에 관한 척도로서는 NP(망성능), QoS(서비스품질), 및 QoE 가 있다. NP는 망 자체의 성능이 중심이 되고, QoS는 서비스 제공자 입장에서 제공할 수 있는 품질로서 이들은 서비스를 받는 개개의 사용자의 서비스 만족도와는 직접적인 관계에 있지는 않다. 최근, 사용자가 특정 서비스에 대하여 기대하는 기대치를 근거로 규정하는 품질 척도인 QoE를 향상시키기 위한 기술에 대한 필요성이 증가하고 있다.
본 개시는 네트워크에서 사용자가 특정 서비스에 대하여 기대하는 품질 척도인 QoE를 향상시키기 위해 QoE 최적화를 수행하는 엔티티를 결정하는 방법을 제안한다.
일 실시예에 따라, 무선 통신 시스템에서 기지국의 QoE(quality of experience) 최적화 방법은, 하나의 네트워크 엔티티가 QoE 최적화를 수행할 것을 지시하는 제1 메시지(Separated Optimization(0))를 제어 엔티티(orchestrator)로부터 수신하는 단계와, 상기 QoE 최적화를 수행할 상기 네트워크 엔티티가 상기 기지국임을 지시하는 제2 메시지(Delegating indicator(1))를 상기 제어 엔티티로부터 수신하는 단계와, 상기 QoE 최적화를 위한 데이터를 UE(user equipment) 및 서버 중에서 적어도 하나로부터 수신하는 단계와, 상기 QoE 최적화를 위한 상기 데이터에 기반하여 상기 UE에 대한 상기 QoE 최적화를 수행하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따라, 상기 기지국의 QoE 최적화 방법은, 상기 서버로부터 제공되는 상기 QoE에 관한 정보를 상기 제어 엔티티로부터 수신하는 단계를 더 포함할 수 있다.
일 실시예에 따라, 상기 기지국의 QoE 최적화 방법은, 상기 QoE 최적화를 위한 상기 데이터를 요청하는 메시지를 상기 UE 및 상기 서버 중에서 적어도 하나로 전송하는 단계를 더 포함할 수 있다.
일 실시예에 따라, 상기 UE로부터 수신하는 상기 QoE 최적화를 위한 데이터는 인코딩 파라미터(encoding parameter), 트래픽 분산 정보(traffic distribution), 포즈(pose) 정보, 및 장면 변경(scene change)에 대한 정보 중에서 적어도 하나를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따라, 상기 서버로부터 수신하는 상기 QoE 최적화를 위한 데이터는 인코딩 레이트(encoding rate) 및 트래픽 패턴 리포트(traffic pattern report) 중에서 적어도 하나를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따라, 무선 통신 시스템에서 서버의 QoE(quality of experience) 최적화 방법은, 하나의 네트워크 엔티티가 QoE 최적화를 수행할 것을 지시하는 제1 메시지(Separated Optimization(0))를 제어 엔티티(orchestrator)로부터 수신하는 단계와, 상기 QoE 최적화를 수행할 상기 네트워크 엔티티가 상기 서버임을 지시하는 제2 메시지(Delegating indicator(1))를 상기 제어 엔티티로부터 수신하는 단계와,
상기 QoE 최적화를 위한 데이터를 UE(user equipment) 및 기지국 중에서 적어도 하나로부터 수신하는 단계와, 상기 QoE 최적화를 위한 상기 데이터에 기반하여 상기 UE에 대한 상기 QoE 최적화를 수행하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따라, 상기 서버의 QoE 최적화 방법은, 상기 QoE에 관한 정보를 상기 제어 엔티티로 전송하는 단계를 더 포함할 수 있다.
일 실시예에 따라, 상기 서버의 QoE 최적화 방법은, 상기 QoE 최적화를 위한 상기 데이터를 요청하는 메시지를 상기 UE 및 상기 기지국 중에서 적어도 하나로 전송하는 단계를 더 포함할 수 있다.
일 실시예에 따라, 상기 UE로부터 수신하는 상기 QoE 최적화를 위한 데이터는 인코딩 파라미터(encoding parameter), 트래픽 분산 정보(traffic distribution), 포즈(pose) 정보, 및 장면 변경(scene change)에 대한 정보 중에서 적어도 하나를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따라, 상기 기지국으로부터 수신하는 상기 QoE 최적화를 위한 데이터는 SINR (signal to interference plus noise ratio), RSRP(reference signals received power), 연결된 UE의 개수, MCS(modulation coding scheme) 선택 기준, 및 스케쥴 정책(schedule policy) 중에서 적어도 하나를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따라, 무선 통신 시스템에서 QoE(quality of experience) 최적화를 위한 기지국은, 송수신부; 및 제어부를 포함한다. 상기 제어부는: 하나의 네트워크 엔티티가 QoE 최적화를 수행할 것을 지시하는 제1 메시지(Separated Optimization(0))를 제어 엔티티(orchestrator)로부터 수신하고, 상기 QoE 최적화를 수행할 상기 네트워크 엔티티가 상기 기지국임을 지시하는 제2 메시지(Delegating indicator(1))를 상기 제어 엔티티로부터 수신하고, 상기 QoE 최적화를 위한 데이터를 UE(user equipment) 및 서버 중에서 적어도 하나로부터 수신하고, 상기 QoE 최적화를 위한 상기 데이터에 기반하여 상기 UE에 대한 상기 QoE 최적화를 수행할 수 있다.
일 실시예에 따라, 무선 통신 시스템에서 QoE(quality of experience) 최적화를 위한 서버는, 송수신부; 및 제어부를 포함한다. 상기 제어부는: 하나의 네트워크 엔티티가 QoE 최적화를 수행할 것을 지시하는 제1 메시지(Separated Optimization(0))를 제어 엔티티(orchestrator)로부터 수신하고, 상기 QoE 최적화를 수행할 상기 네트워크 엔티티가 상기 서버임을 지시하는 제2 메시지(Delegating indicator(1))를 상기 제어 엔티티로부터 수신하고, 상기 QoE 최적화를 위한 데이터를 UE(user equipment) 및 기지국 중에서 적어도 하나로부터 수신하고, 상기 QoE 최적화를 위한 상기 데이터에 기반하여 상기 UE에 대한 상기 QoE 최적화를 수행할 수 있다.
본 개시의 실시예에 따른 제어 엔티티는 네트워크에서 QoE 최적화를 수행하는 적어도 하나의 엔티티를 효율적으로 결정할 수 있다.
본 개시의 실시예에 따른 제어 엔티티는 네트워크에서 엔티티들 각각 QoE 최적화를 수행할지 또는 지정된 엔티티만 QoE 최적화를 수행할지 여부를 결정하여, 송수신 효율을 증가시킬 수 있다.
도 1은 본 개시의 실시예에 따른 무선 통신 시스템을 나타낸다.
도 2는 본 개시의 실시예에 따른 오케스트레이터(Orchestrator)에 의해 수행되는 QoE 글로벌 최적화(global optimize) 방법을 나타내는 도면이다.
도 3은 본 개시의 실시예에 따른 UE, 기지국, 및 서버 각각에 의해 수행되는 QoE 최적화 방법을 나타내는 도면이다.
도 4는 본 개시의 실시예에 따른 기지국에 의해 수행되는 QoE 최적화 방법을 나타내는 도면이다.
도 5는 본 개시의 실시예에 따른 서버에 의해 수행되는 QoE 최적화 방법을 나타내는 도면이다.
도 6은 본 개시의 실시예에 따른 오케스트레이터(Orchestrator)의 동작 방법을 나타내는 도면이다.
도 7은 본 개시의 실시예에 따라 오케스트레이터(Orchestrator)가 서버 내에 구현되는 경우 QoE 최적화 방법을 나타내는 도면이다.
도 8은 본 개시의 실시예에 따라 기지국에 의해 수행되는 QoE 최적화 방법을 나타내는 도면이다.
도 9는 본 개시의 실시예에 따라 네트워크 엔티티가 제어 레이어를 선택하는 과정을 나타내는 도면이다.
도 10은 본 개시의 실시예에 따른 UE의 구조를 나타낸다.
도 11은 본 개시의 실시예에 따른 기지국의 구조를 나타낸다.
도 12은 본 개시의 실시예에 따른 네트워크 엔티티의 구조를 나타낸다.
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 FPGA(field programmable gate array) 또는 ASIC(application specific integrated circuit)과 같은 하드웨어 구성요소를 의미하며, '~부'는 어떤 역할들을 수행한다. 그렇지만 '~부'는 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니다. '~부'는 어드레싱할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다. 따라서, 일 예로서 '~부'는 소프트웨어 구성요소들, 객체지향 소프트웨어 구성요소들, 클래스 구성요소들 및 태스크 구성요소들과 같은 구성요소들과, 프로세스들, 함수들, 속성들, 프로시저들, 서브루틴들, 프로그램 코드의 세그먼트들, 드라이버들, 펌웨어, 마이크로코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조들, 테이블들, 어레이들, 및 변수들을 포함한다. 구성요소들과 '~부'들 안에서 제공되는 기능은 더 작은 수의 구성요소들 및 '~부'들로 결합되거나 추가적인 구성요소들과 '~부'들로 더 분리될 수 있다. 뿐만 아니라, 구성요소들 및 '~부'들은 디바이스 또는 보안 멀티미디어카드 내의 하나 또는 그 이상의 CPU들을 재생시키도록 구현될 수도 있다.
본 개시의 실시 예들에서 기지국(base station)은 단말의 자원 할당을 수행하는 주체로서, gNode B, gNB, eNode B, eNB, Node B, BS, 무선 접속 유닛, 기지국 제어기, 또는 네트워크 상의 노드 중 적어도 하나일 수 있다. 또한 상기 기지국은 NR 시스템에서 백홀 및 접속 링크들(backhaul and access links)의 네트워크를 통해 단말(들)에게 네트워크 접속을 제공하는 gNB 인 IAB-도너(Integrated Access and Backhaul - donor)와, 단말(들)로의 NR 접속 링크(들)을 지원하고 상기 IAB-도너 or 다른 IAB-노드로의 NR 백홀 링크들을 지원하는 RAN(radio access network) 노드인 IAB-노드 중 적어도 하나를 포함하는 네트워크 엔터티일 수 있다. 단말은 IAB-노드를 통해 무선 접속되고 적어도 하나의 IAB-노드와 백홀 링크를 통해 연결된 IAB-도너와 데이터를 송수신할 수 있다.
또한 상기 단말은 사용자 단말(user equipment: UE), 이동국(Mobile Station: MS), 셀룰러폰, 스마트폰, 컴퓨터, 또는 통신 기능을 수행할 수 있는 각종 장치를 포함할 수 있다. 본 개시에서 하향링크(Downlink: DL)는 기지국이 단말에게 전송하는 신호의 무선 전송 경로이고, 상향링크는(Uplink: UL)는 단말이 기국에게 전송하는 신호의 무선 전송 경로를 의미한다. 또한, 이하에서 LTE 또는 LTE-A 시스템을 일 예로서 설명할 수도 있지만, 유사한 기술적 배경 또는 채널 형태를 갖는 여타의 통신 시스템에도 본 개시의 실시 예가 적용될 수 있다. 예를 들어 LTE-A 이후에 개발되는 5세대 이동통신 기술(5G, new radio, NR)이 이에 포함될 수 있으며, 이하의 5G는 기존의 LTE, LTE-A 및 유사한 다른 서비스를 포함하는 개념일 수도 있다. 또한, 본 개시는 숙련된 기술적 지식을 가진 자의 판단으로써 본 개시의 범위를 크게 벗어나지 아니하는 범위에서 일부 변형을 통해 다른 통신시스템에도 적용될 수 있다.
이하 설명에서 사용되는 신호를 지칭하는 용어, 채널을 지칭하는 용어, 제어 정보를 지칭하는 용어, 네트워크 객체(network entity)들을 지칭하는 용어, 장치의 구성 요소를 지칭하는 용어 등은 설명의 편의를 위해 예시된 것이다. 또한 이하 설명에서 사용되는 노드(node)를 식별하기 위한 용어, 메시지들을 지칭하는 용어, 네트워크 엔터티들 간의 인터페이스를 지칭하는 용어, 다양한 정보를 지칭하는 용어 등은 설명의 편의를 위해 예시된 것이다. 따라서, 본 개시가 후술되는 용어들에 한정되는 것은 아니며, 동등한 기술적 의미를 가지는 다른 용어가 사용될 수 있다.
또한, 본 개시는, 일부 통신 규격(예: 3GPP(3rd Generation Partnership Project))에서 사용되는 용어들을 이용하여 다양한 실시 예들을 설명하지만, 이는 설명을 위한 예시일 뿐이다. 본 개시의 다양한 실시 예들은, 다른 통신 시스템에서도, 용이하게 변형되어 적용될 수 있다.
도 1은 본 개시의 실시예에 따른 무선 통신 시스템을 나타낸다.
도 1을 참조하면, 무선 통신 시스템(100)은 제1 UE(110), 제2 UE(120), 기지국(130), 코어 네트워크(140), 및 서버(150)를 포함할 수 있다. 기지국(130)은 기능적으로 구분될 수 있는 RU(radio unit), DU(distributed unit), 및 CU(control unit 또는 central unit)를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따라, RU는 기지국(130)의 안테나 역할을 수행할 수 있다. DU는 기지국(130)의 Layer 1의 일 부분, Layer 2, 및/또는 Layer 3의 기능을 수행할 수 있다. CU는 기지국(130)의 Layer 2의 일 부분 및/또는 Layer 3에서 제어 기능을 수행할 수 있다. 코어 네트워크(140)는 적어도 하나의 네트워크 기능(network function) 또는 네트워크 엔티티(network entity)를 포함할 수 있다.
OSI(open systems interconnection) Layer (MAC(medium access control)/ TCP(transmission control protocol)/ Application)에서 E2E(end-to-end) QoE(quality of experience)에 대한 글로벌 최적화(global optimize)가 수행되면 계산 복잡도(예를 들어, knapsack problem) 및/또는 신호 오버헤드가 증가할 수 있다. 반면, 각 Layer가 다른 entity에 대한 정보 없이 각자 독립적으로 QoE에 대한 최적화를 수행하면 최적화의 비효율이 발생할 수 있다. 예를 들어, UE의 지연(delay)를 감소시키기 위해 Video bitrate를 감소시킨 경우에도, RAN-visible BS에서 오히려 RB(resource block)를 추가 할당할 수 있다.
본 개시에서 QoE는 서비스(예를 들어, 어플리케이션, 웹 브라우징, 전화 통화, 또는 TV 방송)에 대한 사용자 경험을 품질화한 값일 수 있다. 일 실시예에 따라, QoE는 사용자가 요금을 지불한 서비스에 대하여 기대하는 기대치를 기반으로 정의되는 품질 척도 값일 수 있다.
일 실시예에 따라, 각 OSI Layer 는 각각의 엔티티(entity)에 위치할 수 있다. 일 실시예에 따라, 상기 엔티티는 UE(110 및/또는 120), 기지국(130), 또는 서버(150)와 같은 유형의 노드를 의미할 수 있다. 일 실시예에 따라, 상기 엔티티는 코어 네트워크(140)에 포함되는 NWDAF(network data analytics function) 또는 RIC(RAN Intelligent Controller)과 같은 네트워크 기능(network function)을 의미할 수 있다. 예를 들어, MAC은 기지국(130)에 위치하고, TCP, Application은 UE(110 및/또는 120) 및 서버(150)에 위치할 수 있다. 일 실시예에 따라, 각 엔티티 내에서도 Application/TCP 간의 조율이 수행될 수 있다.
본 개시에서는 무선 통신 시스템에서 최적의 자원 할당을 수행할 수 있는 적어도 하나의 엔티티를 결정하고, 결정된 적어도 하나의 엔티티에 의한 최적의 자원 할당 방법을 제안한다.
도 2는 본 개시의 실시예에 따른 오케스트레이터(Orchestrator)에 의해 수행되는 QOE 글로벌 최적화(global optimize) 방법을 나타내는 도면이다.
도 2를 참조하면, 무선 통신 시스템은 UE(210), 기지국(220), 오케스트레이터(orchestrator)(230), 및 서버(240)를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따라, 오케스트레이터(230)는 네트워크 엔티티 또는 컨트롤 엔티티로도 지칭될 수 있다. 예를 들어, 오케스트레이터(230)는 NWDAF(network data analytics function) 또는 RIC(RAN Intelligent Controller) 내에 구현될 수 있다. 예를 들어, 오케스트레이터(230)는 코어(core) 망 내 네트워크 기능(NF) 내에 구현될 수 있다. 예를 들어, 오케스트레이터(230)는 O-RAN 의 Non-RT RIC 내에 구현될 수 있다.
201 동작에서, 오케스트레이터(230)는 기지국(220) 및 서버(240) 중에서 적어도 하나와 리소스 요구사항(resource requirement)을 주고 받을 수 있다. 일 실시예에 따라, 오케스트레이터(230)는 UE(210), 기지국(220), 서버(240) 중에서 적어도 하나로 리소스 할당을 요청할 수 있다.
203 동작에서, 기지국(220)은 할당된 BW(bandwidth)를 확인할 수 있다. 205 동작에서, 서버(240)는 할당된 컴퓨팅 리소스(allocated compute resource)를 확인할 수 있다. 일 실시예에 따라, 서버(240)와 연결된 UE(210) 및/또는 기지국(220)에 RAN 슬라이싱(slicing)이 정의(또는 설정)될 수 있다.
207 동작에서, UE(210)는 할당된 자원을 기반으로 서버(240)와 비디오 스트림(video stream)을 송신 및/또는 수신할 수 있다.
209 동작에서, 서버(240)는 QoE 에 관한 정보를 오케스트레이터(230)로 전송할 수 있다. 예를 들어, QoE 에 관한 정보는 AI 분석 어플리케이션에서의 지연 값(delay)일 수 있다. 일 실시예에 따라, 서버(240)는 연결된 UE(210)에 대한 application QoE를 정의(또는 설정)하고, UE(210)에 대한 application QoE를 오케스트레이터(230)로 전송할 수 있다.
211 동작에서, 오케스트레이터(230)는 서버(240)로부터 수신한 QoE 에 관한 정보에 기반하여 최적화 복잡도(complexity)를 계산할 수 있다. 일 실시예에 따라, 오케스트레이터(230)는 제어 변수들(control variables)(예를 들어, RB 할당, QFI(QoS Flow Identifier), 및/또는 비디오 비트레이트)를 고려하여 최적화 복잡도(complexity)(예를 들어, 스케줄 연산)를 계산할 수 있다. 일 실시예에 따라, 최적화 복잡도는 UE의 개수(M) 및 제어 변수(control variable)의 수(N)에 따라 달리 계산될 수 있다.
213 동작에서, 기지국(220)은 RAN overhead 메시지를 오케스트레이터(230)로 전송하여 기지국(220)에서 QoE 최적화가 가능한지 확인할 수 있다. 215 동작에서, 오케스트레이터(230)는 글로벌 최적화(global optimize)를 수행할 수 있다. 일 실시예에 따라, 글로벌 최적화 알고리즘이 오케스트레이터(230)에서 실시간 연산 가능한 수준이면(예를 들어, UE의 개수(M) 및/또는 제어 변수의 수(N)가 작은 경우), 오케스트레이터(230)는 글로벌 최적화를 수행하고, 각 엔티티로 이를 알릴 수 있다. 예를 들어, 오케스트레이터(230)의 연산 칩(chip)에서 가용한 계산 클락(compute clodk) 수가 △c이고, 최적화의 계산양 c0가 △c보다 작은 경우, 오케스트레이터(230) 글로벌 최적화를 수행할 수 있다.
217 동작에서, 오케스트레이터(230)는 글로벌 최적화(global optimize) 결과에 기반하여 결정된 RB 최적화 파라미터(예를 들어, weight per UE)를 기지국(220)으로 전송할 수 있다. 219 동작에서, 오케스트레이터(230)는 글로벌 최적화(global optimize) 결과에 기반하여 결정된 서버 최적 값(예를 들어, 인코딩 속도(encoding rate), 및/또는 비트 전송률(bit-rate))을 서버(240)로 전송할 수 있다. 221 동작에서, 오케스트레이터(230)는 글로벌 최적화(global optimize) 결과에 기반하여 결정된 UE 측 최적 값(예를 들어, 인코딩 파라미터(encoding parameter), 및/또는 TCP cwnd optimize)을 UE(210)로 전송할 수 있다. 223 동작에서, UE(210)는 215 동작 내지 221 동작에 따라 할당된 자원을 기반으로 서버(240)와 비디오 스트림(video stream)을 송신 및/또는 수신할 수 있다.
도 3은 본 개시의 실시예에 따른 UE, 기지국, 및 서버 각각에 의해 수행되는 QOE 최적화 방법을 나타내는 도면이다.
도 3을 참조하면, 무선 통신 시스템은 UE(310), 기지국(320), 오케스트레이터(330), 및 서버(340)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 오케스트레이터(330)는 NWDAF 또는 RIC 내에 구현될 수 있다. 예를 들어, 오케스트레이터(330)는 코어(core) 망 내 네트워크 기능(NF) 내에 구현될 수 있다. 예를 들어, 오케스트레이터(330)는 O-RAN 의 Non-RT RIC 내에 구현될 수 있다.
301 동작에서, 오케스트레이터(330)는 기지국(320) 및 서버(340) 중에서 적어도 하나와 리소스 요구사항(resource requirement)을 주고 받을 수 있다. 일 실시예에 따라, 오케스트레이터(330)는 UE(310), 기지국(320), 서버(340) 중에서 적어도 하나로 리소스 할당을 요청할 수 있다.
303 동작에서, 기지국(320)은 할당된 BW(bandwidth)를 확인할 수 있다. 305 동작에서, 서버(340)는 할당된 컴퓨팅 리소스(allocated compute resource)를 확인할 수 있다. 일 실시예에 따라, 서버(340)와 연결된 UE(310) 및/또는 기지국(320)에 RAN 슬라이싱(slicing)이 정의(또는 설정)될 수 있다.
307 동작에서, UE(210)는 할당된 자원을 기반으로 서버(340)와 비디오 스트림(video stream)을 송신 및/또는 수신할 수 있다.
309 동작에서, 서버(340)는 QoE 에 관한 정보를 오케스트레이터(330)로 전송할 수 있다. 예를 들어, QoE 에 관한 정보는 AI 분석 어플리케이션에서의 지연 값(delay)일 수 있다. 일 실시예에 따라, 서버(340)는 연결된 UE(310)에 대한 application QoE를 정의(또는 설정)하고, UE(310)에 대한 application QoE를 오케스트레이터(330)로 전송할 수 있다.
311 동작에서, 오케스트레이터(330)는 서버(340)로부터 수신한 QoE 에 관한 정보에 기반하여 복잡도(complexity)를 계산할 수 있다. 일 실시예에 따라, 오케스트레이터(330)는 제어 변수들(control variables)(예를 들어, RB 할당, QFI(QoS Flow Identifier), 및/또는 비디오 비트레이트)를 고려하여 최적화 복잡도(complexity)(예를 들어, 스케줄 연산)를 계산할 수 있다. 일 실시예에 따라, 최적화 복잡도는 UE의 개수(M) 및 제어 변수(control variable)의 수(N)에 따라 달리 계산될 수 있다.
313 동작에서, 기지국(320)은 RAN overhead 메시지를 오케스트레이터(330)로 전송하여 기지국(320)에서 QoE 최적화가 가능한지 확인할 수 있다.
일 실시예에 따라, 글로벌 최적화 알고리즘이 오케스트레이터(330)에서 실시간 연산 가능한 수준이 아니면(예를 들어, UE의 개수(M) 및/또는 제어 변수의 수(N)가 큰 경우), 오케스트레이터(330)는 글로벌 최적화를 수행하지 않고, QoE 최적화를 수행할 적어도 하나의 엔티티를 결정할 수 있다. 예를 들어, 오케스트레이터(330)의 연산 칩(chip)에서 가용한 계산 클락(compute clodk) 수가 △c이고, 최적화의 계산양 c0가 △c보다 큰 경우, 오케스트레이터(330)는 글로벌 최적화를 수행하지 않을 수 있다.
315 동작에서, 오케스트레이터(330)는 QoE 최적화를 수행할 적어도 하나의 control layer(또는 적어도 하나의 엔티티)를 결정할 수 있다. 오케스트레이터(330)는 엔티티들 각각 QoE 최적화를 수행할지 또는 하나의 엔티티만 QoE 최적화를 수행할지 여부를 지시하는 Separated Optimization 메시지를 UE(310), 기지국(320), 및 서버(340) 중에서 적어도 하나로 전송할 수 있다. 일 실시예에 따라, Separated Optimization 메시지는 미리 설정된 비트(예를 들어, 1 bit)로 구현될 수 있다. 예를 들어, Separated Optimization 메시지가 "1"로 설정되면 엔티티들 각각 QoE 최적화를 수행할 것이 지시되고, Separated Optimization 메시지가 "0"으로 설정되면 하나의 엔티티만 QoE 최적화를 수행할 것이 지시될 수 있다.
예를 들어, UE(310)의 지연(delay)를 많이 감소시키기 위해 서버(340)가 비디오 비트레이트를 감소시키고(어플리케이션의 traffic control) 기지국(320)이 UE(310)로 RB를 추가 할당하는 경우, 각 엔티티가 QoE 최적화를 각자 수행할 수 있다. 예를 들어, UE(310)의 지연(delay)를 조금만 제어하기 위해 서버(340)가 비디오 비트레이트를 감소시키고(어플리케이션의 traffic control) 기지국(320)이 UE(310)로 RB를 추가 할당하는 경우, 하나의 엔티티에서만 QoE 최적화를 수행할 수 있다.
예를 들어, 전체적으로 RB 리소스가 많이 부족한 경우(예를 들어, 비디오 트래픽이 많고 BW는 적은 상황) 트래픽 및 RB를 모두 제어하여 최적화를 진행할 수 있다. 예를 들어, 전체적으로 RB 리소스가 부족하지 않은 경우, RB만 제어하고, 트래픽은 감소시키지 않을 수 있다.
317 동작에서, 오케스트레이터(330)는 엔티티들 각각 QoE 최적화를 수행할 것임을 지시하는 Separated Optimization 메시지(예를 들어, "1"로 설정)를 기지국(320)으로 전송할 수 있다. 319 동작에서, 오케스트레이터(330)는 엔티티들 각각 QoE 최적화를 수행할 것임을 지시하는 Separated Optimization 메시지(예를 들어, "1"로 설정)를 서버(340)로 전송할 수 있다. 321 동작에서, 오케스트레이터(330)는 엔티티들 각각 QoE 최적화를 수행할 것임을 지시하는 Separated Optimization 메시지(예를 들어, "1"로 설정)를 UE(310)로 전송할 수 있다.
323 동작에서, 오케스트레이터(330)는 서버(340)로부터 수신한 QoE 에 관한 정보를 기지국(320)으로 전송할 수 있다. 325 동작에서, 오케스트레이터(330)는 서버(340)로부터 수신한 QoE 에 관한 정보를 UE(310)로 전송할 수 있다.
327 동작에서, 서버(340)는 QoE 최적화를 수행하고, QoE 최적화 결과에 기반하여 서버 최적 값(예를 들어, 인코딩 속도(encoding rate), 및/또는 비트 전송률(bit-rate))을 결정할 수 있다. 329 동작에서, 기지국(320)은 QoE 최적화를 수행하고, QoE 최적화 결과에 기반하여 RB 최적화 파라미터(예를 들어, weight per UE)를 결정할 수 있다. 331 동작에서, UE(310)는 QoE 최적화를 수행하고, QoE 최적화 결과에 기반하여 UE 특정 파라미터(예를 들어, 인코딩 파라미터(encoding parameter), 및/또는 TCP cwnd optimize)를 결정 및/또는 제어할 수 있다. 333 동작에서, UE(310)는 315 동작 내지 331 동작에 따라 할당된 자원을 기반으로 서버(340)와 비디오 스트림(video stream)을 송신 및/또는 수신할 수 있다.
도 4는 본 개시의 실시예에 따른 기지국에 의해 수행되는 QOE 최적화 방법을 나타내는 도면이다.
도 4를 참조하면, 무선 통신 시스템은 UE(410), 기지국(420), 오케스트레이터(430), 및 서버(440)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 오케스트레이터(430)는 NWDAF 또는 RIC 내에 구현될 수 있다. 예를 들어, 오케스트레이터(430)는 코어(core) 망 내 네트워크 기능(NF) 내에 구현될 수 있다. 예를 들어, 오케스트레이터(430)는 O-RAN 의 Non-RT RIC 내에 구현될 수 있다.
401 동작에서, 오케스트레이터(430)는 기지국(420) 및 서버(440) 중에서 적어도 하나와 리소스 요구사항(resource requirement)을 주고 받을 수 있다. 일 실시예에 따라, 오케스트레이터(430)는 UE(410), 기지국(420), 서버(440) 중에서 적어도 하나로 리소스 할당을 요청할 수 있다.
403 동작에서, 기지국(420)은 할당된 BW(bandwidth)를 확인할 수 있다. 405 동작에서, 서버(440)는 할당된 컴퓨팅 리소스(allocated compute resource)를 확인할 수 있다. 일 실시예에 따라, 서버(440)와 연결된 UE(410) 및/또는 기지국(420)에 RAN 슬라이싱(slicing)이 정의(또는 설정)될 수 있다.
407 동작에서, UE(410)는 할당된 자원을 기반으로 서버(440)와 비디오 스트림(video stream)을 송신 및/또는 수신할 수 있다.
409 동작에서, 서버(440)는 QoE 에 관한 정보를 오케스트레이터(430)로 전송할 수 있다. 예를 들어, QoE 에 관한 정보는 AI 분석 어플리케이션에서의 지연 값(delay)일 수 있다. 일 실시예에 따라, 서버(440)는 연결된 UE(410)에 대한 application QoE를 정의(또는 설정)하고, UE(410)에 대한 application QoE를 오케스트레이터(430)로 전송할 수 있다.
411 동작에서, 오케스트레이터(430)는 서버(440)로부터 수신한 QoE 에 관한 정보에 기반하여 복잡도(complexity)를 계산할 수 있다. 일 실시예에 따라, 오케스트레이터(430)는 제어 변수들(control variables)(예를 들어, RB 할당, QFI(QoS Flow Identifier), 및/또는 비디오 비트레이트)를 고려하여 최적화 복잡도(complexity)(예를 들어, 스케줄 연산)를 계산할 수 있다. 일 실시예에 따라, 최적화 복잡도는 UE의 개수(M) 및 제어 변수(control variable)의 수(N)에 따라 달리 계산될 수 있다.
413 동작에서, 기지국(420)은 RAN overhead 메시지를 오케스트레이터(430)로 전송하여 기지국(420)에서 QoE 최적화가 가능한지 확인할 수 있다. 415 동작에서, 오케스트레이터(430)는 QoE 최적화를 수행할 control layer(또는 적어도 하나의 엔티티)를 결정할 수 있다.
오케스트레이터(430)는 엔티티들 각각 QoE 최적화를 수행할지 또는 하나의 엔티티만 QoE 최적화를 수행할지 여부를 지시하는 Separated Optimization 메시지를 UE(410), 기지국(420), 및 서버(440) 중에서 적어도 하나로 전송할 수 있다. 일 실시예에 따라, Separated Optimization 메시지는 미리 설정된 비트(예를 들어, 1 bit)로 구현될 수 있다. 예를 들어, Separated Optimization 메시지가 "1"로 설정되면 엔티티들 각각 QoE 최적화를 수행할 것이 지시되고, Separated Optimization 메시지가 "0"으로 설정되면 하나의 엔티티만 QoE 최적화를 수행할 것이 지시될 수 있다.
오케스트레이터(430)는 QoE 최적화를 수행할 엔티티를 지시하기 위한 Delegating indicator를 UE(410), 기지국(420), 및 서버(440) 중에서 적어도 하나로 전송할 수 있다. 일 실시예에 따라, Delegating indicator는 미리 설정된 비트(예를 들어, 1 bit)로 구현될 수 있다. 예를 들어, Delegating indicator가 "1"로 설정되면 이를 수신한 엔티티가 QoE 최적화를 수행할 것이 지시되고, Delegating indicator가 "0"으로 설정되면 이를 수신한 엔티티는 QoE 최적화를 수행하지 않을 수 있다. 일 실시예에 따라, Delegating indicator가 "0"으로 설정되면 이를 수신한 엔티티는 QoE 최적화와 관련된 파라미터를 변경하지 않고 유지(또는 고정)할 수 있다.
일 실시예에 따라, 기지국(420)에서 QoE 최적화를 수행할 것으로 결정하면 변동이 심한 채널(fluctuated channel)에서 무선 리소스를 더 효율적으로 사용할 가능성이 높아질 수 있다. 일 실시예에 따라, 서버(440)에서 QoE 최적화를 수행할 것으로 결정하면 복잡한 최적화 과정이 더 효율적으로 수행될 가능성이 높아질 수 있다.
일 실시예에 따라, 오케스트레이터(430)는 RAN 오버헤드 또는 RAN에서 QoE 최적화를 수행할 여력이 있는지 여부를 고려하여 QoE 최적화를 수행할 엔티티를 결정할 수 있다.
예를 들어, RAN 오버헤드(예를 들어, UE의 수 및/또는 CPU utilization)가 임계값보다 크면, 오케스트레이터(430)는 서버(440)에서 QoE 최적화를 수행하도록 결정할 수 있다. 예를 들어, RAN 오버헤드가 임계값보다 작으면, 오케스트레이터(430)는 기지국(420)에서 QoE 최적화를 수행하도록 결정할 수 있다.
예를 들어, UE(410) 및/또는 서버(440)의 평균 BSR이 임계값보다 크면 데이터 양 자체를 감소시켜야 하므로, 오케스트레이터(430)는 서버(440)에서 QoE 최적화를 수행하도록 결정할 수 있다. 예를 들어, UE(410) 및/또는 서버(440)의 평균 BSR이 임계값보다 작으면 오케스트레이터(430)는 기지국(420)에서 QoE 최적화를 수행하도록 결정할 수 있다.
417 동작에서, 오케스트레이터(430)는 하나의 엔티티만 QoE 최적화를 수행할 것임을 지시하는 Separated Optimization 메시지(예를 들어, "0"으로 설정)를 기지국(420)으로 전송할 수 있다. 419 동작에서, 오케스트레이터(430)는 하나의 엔티티만 QoE 최적화를 수행할 것임을 지시하는 Separated Optimization 메시지(예를 들어, "0"으로 설정)를 서버(440)로 전송할 수 있다. 421 동작에서, 오케스트레이터(430)는 하나의 엔티티만 QoE 최적화를 수행할 것임을 지시하는 Separated Optimization 메시지(예를 들어, "0"으로 설정)를 UE(410)로 전송할 수 있다.
423 동작에서, 오케스트레이터(430)는 서버(440)가 QoE 최적화를 수행하지 않을 것을 지시하는 Delegating indicator(예를 들어, "0"으로 설정)를 서버(440)로 전송할 수 있다. 425 동작에서, 오케스트레이터(430)는 기지국(420)이 QoE 최적화를 수행할 것을 지시하는 Delegating indicator(예를 들어, "1"으 설정) 및 서버(440)로부터 수신한 QoE 에 관한 정보를 기지국(420)으로 전송할 수 있다. 427 동작에서, 오케스트레이터(430)는 UE(410)가 QoE 최적화를 수행하지 않을 것을 지시하는 Delegating indicator(예를 들어, "0"으로 설정)를 UE(410)로 전송할 수 있다.
일 실시예에 따라, Separated Optimization 메시지와 Delegating Indicator는 동시에 전송될 수도 있다. 일 실시예에 따라, Separated Optimization 메시지와 Delegating Indicator가 조합되어 하나의 메시지가 구성될 수 있다.
429 동작에서, 서버(440)는 QoE 최적화와 관련된 서버 최적 값(예를 들어, 인코딩 속도(encoding rate), 및/또는 비트 전송률(bit-rate))을 고정(fix)할 수 있다. 431 동작에서, UE(410)는 QoE 최적화와 관련된 UE 특정 파라미터(예를 들어, 인코딩 파라미터(encoding parameter), 및/또는 TCP cwnd optimize)를 고정(fix)할 수 있다.
433 동작에서, 기지국(420)은 QoE 최적화를 위해 필요한 parameter 값을 요청하는 Data Collection Request 메시지를 서버(440)로 전송할 수 있다. 435 동작에서, 기지국(420)은 QoE 최적화를 위해 필요한 parameter 값을 요청하는 Data Collection Request 메시지를 UE(410)로 전송할 수 있다.
437 동작에서, 기지국(420)은 QoE 최적화를 위해 필요한 parameter 값(예를 들어, 인코딩 속도(encoding rate), 비트 전송률(bit-rate), 및/또는 트래픽 패턴 리포트(traffic pattern report))을 서버(440)로부터 수신할 수 있다. 439 동작에서, 기지국(420)은 QoE 최적화를 위해 필요한 parameter 값(예를 들어, 인코딩 파라미터(encoding parameter), 및/또는 TCP cwnd optimize)을 UE(410)로부터 수신할 수 있다.
441 동작에서, 기지국(420)은 437 동작에서 서버(440)로부터 수신한 QoE 최적화를 위해 필요한 parameter 값 및 439 동작에서 UE(410)로부터 수신한 QoE 최적화를 위해 필요한 parameter 값에 기반하여 UE(410)에 할당할 RB를 최적화할 수 있다. 443 동작에서, UE(410)는 429, 431, 441 동작에 따라 할당된 자원을 기반으로 서버(440)와 비디오 스트림(video stream)을 송신 및/또는 수신할 수 있다.
도 5는 본 개시의 실시예에 따른 서버에 의해 수행되는 QOE 최적화 방법을 나타내는 도면이다.
도 5를 참조하면, 무선 통신 시스템은 UE(510), 기지국(520), 오케스트레이터(530), 및 서버(540)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 오케스트레이터(530)는 NWDAF 또는 RIC 내에 구현될 수 있다. 예를 들어, 오케스트레이터(530)는 코어(core) 망 내 네트워크 기능(NF) 내에 구현될 수 있다. 예를 들어, 오케스트레이터(530)는 O-RAN 의 Non-RT RIC 내에 구현될 수 있다.
501 동작에서, 오케스트레이터(530)는 기지국(520) 및 서버(540) 중에서 적어도 하나와 리소스 요구사항(resource requirement)을 주고 받을 수 있다. 일 실시예에 따라, 오케스트레이터(530)는 UE(510), 기지국(520), 서버(540) 중에서 적어도 하나로 리소스 할당을 요청할 수 있다.
503 동작에서, 기지국(520)은 할당된 BW(bandwidth)를 확인할 수 있다. 505 동작에서, 서버(540)는 할당된 컴퓨팅 리소스(allocated compute resource)를 확인할 수 있다. 일 실시예에 따라, 서버(540)와 연결된 UE(510) 및/또는 기지국(520)에 RAN 슬라이싱(slicing)이 정의(또는 설정)될 수 있다.
507 동작에서, UE(510)는 할당된 자원을 기반으로 서버(540)와 비디오 스트림(video stream)을 송신 및/또는 수신할 수 있다.
509 동작에서, 서버(540)는 QoE 에 관한 정보를 오케스트레이터(530)로 전송할 수 있다. 예를 들어, QoE 에 관한 정보는 AI 분석 어플리케이션에서의 지연 값(delay)일 수 있다. 일 실시예에 따라, 서버(540)는 연결된 UE(510)에 대한 application QoE를 정의(또는 설정)하고, UE(510)에 대한 application QoE를 오케스트레이터(530)로 전송할 수 있다.
511 동작에서, 오케스트레이터(530)는 서버(540)로부터 수신한 QoE 에 관한 정보에 기반하여 복잡도(complexity)를 계산할 수 있다. 513 동작에서, 기지국(520)은 RAN overhead 메시지를 오케스트레이터(530)로 전송하여 기지국(520)에서 QoE 최적화가 가능한지 확인할 수 있다. 515 동작에서, 오케스트레이터(530)는 QoE 최적화를 수행할 control layer(또는 적어도 하나의 엔티티)를 결정할 수 있다.
517 동작에서, 오케스트레이터(530)는 하나의 엔티티만 QoE 최적화를 수행할 것임을 지시하는 Separated Optimization 메시지(예를 들어, "0"으로 설정)를 기지국(520)으로 전송할 수 있다. 519 동작에서, 오케스트레이터(530)는 하나의 엔티티만 QoE 최적화를 수행할 것임을 지시하는 Separated Optimization 메시지(예를 들어, "0"으로 설정)를 서버(540)로 전송할 수 있다. 521 동작에서, 오케스트레이터(530)는 하나의 엔티티만 QoE 최적화를 수행할 것임을 지시하는 Separated Optimization 메시지(예를 들어, "0"으로 설정)를 UE(510)로 전송할 수 있다.
523 동작에서, 오케스트레이터(530)는 서버(540)가 QoE 최적화를 수행할 것을 지시하는 Delegating indicator(예를 들어, "1"으로 설정)를 서버(540)로 전송할 수 있다.
525 동작에서, 오케스트레이터(530)는 기지국(520)이 QoE 최적화를 수행하지 않을 것을 지시하는 Delegating indicator(예를 들어, "0"으로 설정)를 기지국(520)으로 전송할 수 있다. 527 동작에서, 기지국(520)은 QoE 최적화와 관련된 PF(proportional fair) Scheduler를 고정(fix)하거나 QoE 최적화와 관련된 RB의 개수를 고정(fix)할 수 있다.
529 동작에서, 오케스트레이터(530)는 UE(510)가 QoE 최적화를 수행하지 않을 것을 지시하는 Delegating indicator(예를 들어, "0"으로 설정)를 UE(510)로 전송할 수 있다. 531 동작에서, UE(510)는 QoE 최적화와 관련된 UE 특정 파라미터(예를 들어, 인코딩 파라미터(encoding parameter), 및/또는 TCP cwnd optimize)를 고정(fix)할 수 있다.
일 실시예에 따라, Separated Optimization 메시지와 Delegating Indicator는 동시에 전송될 수도 있다. 일 실시예에 따라, Separated Optimization 메시지와 Delegating Indicator가 조합되어 하나의 메시지가 구성될 수 있다.
533 동작에서, 서버(540)는 QoE 최적화를 위해 필요한 parameter 값을 요청하는 Data Collection Request 메시지를 기지국(520)으로 전송할 수 있다. 535 동작에서, 서버(540)는 QoE 최적화를 위해 필요한 parameter 값(예를 들어, SINR (signal to interference plus noise ratio), RSRP(reference signals received power), 연결된 UE의 개수, MCS Selection 기준, 및/또는 스케쥴 정책(schedule policy))을 기지국(520)으로부터 수신할 수 있다.
537동작에서, 서버(540)는 QoE 최적화를 위해 필요한 parameter 값을 요청하는 Data Collection Request 메시지를 UE(510)로 전송할 수 있다. 539 동작에서, 서버(540)는 QoE 최적화를 위해 필요한 parameter 값(예를 들어, Pose 정보, Scene change에 대한 정보, 인코딩 파라미터(encoding parameter), 및/또는 트래픽 분산(traffic distribution))을 UE(510)로부터 수신할 수 있다.
541 동작에서, 서버(540)는 535 동작에서 기지국(520)으로부터 수신한 QoE 최적화를 위해 필요한 parameter 값 및 539 동작에서 UE(510)로부터 수신한 QoE 최적화를 위해 필요한 parameter 값에 기반하여 AI model, 및/또는 비디오 품질(video quality)을 최적화할 수 있다. 543 동작에서, UE(510)는 527, 531, 541 동작에 따라 할당된 자원을 기반으로 서버(540)와 비디오 스트림(video stream)을 송신 및/또는 수신할 수 있다.
일 실시예에 따라, 기지국(520)은 오케스트레이터(530)로 RAN overhead 메시지(예를 들어, CPU Utilization / QoE Optimization 가능 여부)를 주기적 또는 비주기적으로 전송할 수 있다.
일 실시예에 따라, 기지국(520)이 Event Trigger 방식(예를 들어, RAN overhead가 일정 수치 이상으로 바뀔 경우)으로 RAN overhead 메시지를 전송할 수 있다. 일 실시예에 따라, 오케스트레이터(530)는 기지국(520)으로 RAN overhead 메시지를 요청할 수 있다.
일 실시예에 따라, 기지국(520)에서 QoE 최적화를 제어하는 경우(예를 들어, RAN 오버헤드가 적은 상황 또는 DU의 Compute resource 대비 UE수가 적은 상황), 오케스트레이터(530)는 QoE metrics 자체를 기지국(520)으로 전달하여(RAN-visible), QoE에 맞는 UE별 RB Schedule이 진행될 수 있다. 일 실시예에 따라, 기지국(520)은 QoE 최적화를 진행하고, UE(510) 및/또는 서버(540)는 해당 control variable(예를 들어, 인코딩 레이트(encoding rate))를 고정할 수 있다. 일 실시예에 따라, 기지국(520)은 UE 당 또는 스트림(stream) 당 RB를 할당할 수 있다.
일 실시예에 따라, UE(510) 및/또는 서버(540)에서 QoE 최적화를 제어하는 경우, RAN 오버헤드가 큰 상황이면, 기지국(520)은 기존의 Schedule(예를 들어, PF)만 수행할 수 있다. 일 실시예에 따라, TCP/UDP나 Application이 있는 UE(510) 및/또는 서버(540)는 QoE를 기반으로 최적화를 수행하고 나머지 엔티티는 현재 Control variable을 그대로 유지할 수 있다.
일 실시예에 따라, DL/UL 모두에 최적화 적용 가능하며, 서버(540) 대신 UE(410)에서 최적화를 진행할 수 있다(예를 들어, 단말의 Scene 변화 속도 및 네트워크 변화 속도에 dependent).
도 6은 본 개시의 실시예에 따른 오케스트레이터(Orchestrator)의 동작 방법을 나타내는 도면이다.
도 6을 참조하면, 601 동작에서, 오케스트레이터(Orchestrator)는 UE, 기지국, 및 서버 중에서 적어도 하나로 자원 할당을 요청할 수 있다. 예를 들어, 오케스트레이터는 NWDAF 또는 RIC 내에 구현될 수 있다. 예를 들어, 오케스트레이터는 코어(core) 망 내 네트워크 기능(NF) 내에 구현될 수 있다.
602 동작에서, 오케스트레이터는 어플리케이션(application)을 관리하는 엔티티(예를 들어, 서버 및/또는 UE)로부터 QoE를 전달 받을 수 있다. 603 동작에서, 오케스트레이터는 기지국으로부터RAN overhead 메시지를 수신할 수 있다. 604 동작에서, 오케스트레이터는 QoE에 대한 글로벌 최적화(global optimization)을 위한 복잡도(complexity)를 계산할 수 있다.
일 실시예에 따라, 601 동작, 602 동작, 603 동작, 및 604 동작 각각의 순서는 구현에 따라 다양하게 조합될 수 있다.
605 동작에서, 오케스트레이터는 글로벌 최적화(global optimization)를 위한 복잡도(complexity)가 미리 설정된 임계값(threshold)보다 낮은지 여부를 판단할 수 있다.
글로벌 최적화(global optimization)를 위한 복잡도(complexity)가 미리 설정된 임계값(threshold)보다 낮으면(605- YES), 606 동작에서, 오케스트레이터는 글로벌 최적화(global optimization)를 수행하고, 엔티티(예를 들어, 서버, 기지국 및/또는 UE) 각각으로 글로벌 최적화의 결과에 상응하는 파라미터(parameter)을 전송할 수 있다.
글로벌 최적화(global optimization)를 위한 복잡도(complexity)가 미리 설정된 임계값(threshold)보다 낮지 않으면(605-NO), 607 동작에서, 오케스트레이터는 각 엔티티(예를 들어, 서버, 기지국 및/또는 UE)가 QoE 최적화를 각자 진행하도록 할지 여부를 결정할 수 있다.
각 엔티티(예를 들어, 서버, 기지국 및/또는 UE)가 각자 최적화를 진행하도록 결정되면(607- YES), 608 동작에서, 오케스트레이터는 각 엔티티로 Separated Optimization 메시지(예를 들어, "1"로 설정) 및 QoE를 전송할 수 있다.
각 엔티티(예를 들어, 서버, 기지국 및/또는 UE)가 각자 최적화를 진행하지 않는 것으로 결정되면(607- NO), 609 동작에서, 오케스트레이터는 Separated Optimization 메시지(예를 들어, "0"으로 설정)를 전송할 수 있다.
610 동작에서, 오케스트레이터는 QoE 최적화를 수행할 엔티티를 결정할 수 있다. 611 동작에서, 오케스트레이터는 QoE 최적화를 수행할 엔티티(예를 들어, 서버, 기지국 및/또는 UE)로 Delegating Indicator(예를 들어, "1"로 설정) 및 QoE 값을 전송할 수 있다. 오케스트레이터는 QoE 최적화를 수행하지 않는 나머지 엔티티로 Delegating Indicator(예를 들어, "0"으로 설정)를 전송할 수 있다.
도 7은 본 개시의 실시예에 따라 오케스트레이터(Orchestrator)가 서버 내에 구현되는 경우 QOE 최적화 방법을 나타내는 도면이다.
도 7을 참조하면, 무선 통신 시스템은 UE(710), 기지국(720), 및 서버(730)를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따라, 오케스트레이터는 서버(730) 내에 구현될 수 있다.
701 동작에서, 서버(730)는 기지국(720)과 리소스 요구사항(resource requirement)을 주고 받을 수 있다. 703 동작에서, 기지국(720)은 할당된 BW(bandwidth)를 확인할 수 있다. 705 동작에서, 서버(730)는 할당된 컴퓨팅 리소스(allocated compute resource)를 확인할 수 있다. 707 동작에서, UE(710)는 할당된 자원을 기반으로 서버(730)와 비디오 스트림(video stream)을 송신 및/또는 수신할 수 있다.
709 동작에서, 서버(730)는 QoE 에 관한 정보에 기반하여 복잡도(complexity)를 계산할 수 있다. 711 동작에서, 기지국(720)은 RAN overhead 메시지를 서버(730)로 전송하여 기지국(720)에서 QoE 최적화가 가능한지 확인할 수 있다. 713 동작에서, 서버(730)는 QoE 최적화를 수행할 control layer(또는 적어도 하나의 엔티티)를 결정할 수 있다.
715 동작에서, 서버(730)는 하나의 엔티티만 QoE 최적화를 수행할 것임을 지시하는 Separated Optimization 메시지(예를 들어, "0"으로 설정)를 기지국(720)으로 전송할 수 있다. 717 동작에서, 서버(730)는 기지국(720)이 QoE 최적화를 수행하지 않을 것을 지시하는 Delegating indicator(예를 들어, "0"으로 설정)를 기지국(720)으로 전송할 수 있다. 719 동작에서, 기지국(720)은 QoE 최적화와 관련된 PF(proportional fair) Scheduler를 고정(fix)하거나 QoE 최적화와 관련된 RB의 개수를 고정(fix)할 수 있다.
721 동작에서, 서버(730)는 하나의 엔티티만 QoE 최적화를 수행할 것임을 지시하는 Separated Optimization 메시지(예를 들어, "0"으로 설정)를 UE(710)로 전송할 수 있다. 723 동작에서, 서버(730)는 UE(710)가 QoE 최적화를 수행하지 않을 것을 지시하는 Delegating indicator(예를 들어, "0"으로 설정)를 기지국(720)으로 전송할 수 있다. 725 동작에서, UE(710)는 QoE 최적화와 관련된 UE 특정 파라미터(예를 들어, 인코딩 파라미터(encoding parameter), 및/또는 TCP cwnd)를 고정(fix)할 수 있다.
일 실시예에 따라, Separated Optimization 메시지와 Delegating Indicator는 동시에 전송될 수도 있다. 일 실시예에 따라, Separated Optimization 메시지와 Delegating Indicator가 조합되어 하나의 메시지가 구성될 수 있다.
727 동작에서, 서버(730)는 QoE 최적화를 위해 필요한 parameter 값을 요청하는 Data Collection Request 메시지를 기지국(720)으로 전송할 수 있다. 729 동작에서, 서버(730)는 QoE 최적화를 위해 필요한 parameter 값(예를 들어, SINR, RSRP, 연결된 UE의 개수, MCS Selection 기준, 및/또는 스케쥴 정책(schedule policy))을 기지국(570)으로부터 수신할 수 있다.
731 동작에서, 서버(730)는 QoE 최적화를 위해 필요한 parameter 값을 요청하는 Data Collection Request 메시지를 UE(710)로 전송할 수 있다. 733 동작에서, 서버(730)는 QoE 최적화를 위해 필요한 parameter 값(예를 들어, 인코딩 파라미터(encoding parameter), 및/또는 트래픽 분산(traffic distribution))을 UE(710)로부터 수신할 수 있다.
735 동작에서, 서버(730)는 729 동작에서 기지국(720)으로부터 수신한 QoE 최적화를 위해 필요한 parameter 값 및 733 동작에서 UE(710)로부터 수신한 QoE 최적화를 위해 필요한 parameter 값에 기반하여 AI model, 및/또는 비디오 품질(video quality)을 최적화할 수 있다. 737 동작에서, UE(710)는 719, 725, 735 동작에 따라 할당된 자원을 기반으로 서버(540)와 비디오 스트림(video stream)을 송신 및/또는 수신할 수 있다.
도 8은 본 개시의 실시예에 따라 기지국에 의해 수행되는 QOE 최적화 방법을 나타내는 도면이다.
도 8을 참조하면, 무선 통신 시스템은 UE(810), 기지국(820), NWDAF(또는 RIC)(830), 및 서버(840)를 포함할 수 있다.
801 동작에서, UE(810)는 서버(840)와 비디오 스트림(video stream)을 송신 및/또는 수신할 수 있다. 803 동작에서, 서버(840)는 GPU resource 및 QoE에 관한 정보를 NWDAF(또는 RIC)(830)로 전송할 수 있다. 805 동작에서, 서버(840)는 제어 가능한 변수(controllable variable)에 관한 정보를 NWDAF(또는 RIC)(830)로 전송할 수 있다.
807 동작에서, 기지국(820)은 RAN 정보(예를 들어, UE의 개수, 및/또는 채널 정보)를 NWDAF(또는 RIC)(830)로 전송할 수 있다. 809 동작에서, 기지국(820)은 제어 가능한 변수(controllable variable)에 관한 정보를 NWDAF(또는 RIC)(830)로 전송할 수 있다.
811 동작에서, NWDAF(또는 RIC)(830)는 803 내지 809 동작에서 수신한 정보에 기반하여 QoE 최적화를 위한 복잡도(complexity)를 계산할 수 있다. 813 동작에서, NWDAF(또는 RIC)(830)는 QoE 최적화를 수행할 control layer(또는 적어도 하나의 엔티티)를 결정할 수 있다.
813 동작에서, NWDAF(또는 RIC)(830)는 QoE 최적화를 수행할 control layer를 기지국(820)으로 결정하면, 815 동작에서, NWDAF(또는 RIC)(830)는 Delegate control 메시지 및 QoE를 기지국(820)으로 전송할 수 있다. 817 동작에서, NWDAF(또는 RIC)(830)는 기지국(820)으로 stop control 메시지를 전송할 수 있다. 819 동작에서, NWDAF(또는 RIC)(830)는 UE(810)로 stop control 메시지를 전송할 수 있다.
821 동작에서, 기지국(820)은 서버(840)로 데이터를 요청하기 위해 Measurement request Config 메시지를 서버(840)로 전송할 수 있다. 823 동작에서, 기지국(820)은 서버(840)로 데이터를 요청하기 위해 Measurement request Config 메시지를 UE(810)로 전송할 수 있다.
825 동작에서, 기지국(820)은 UE(810)로부터 수집된 QoE와 관련된 데이터를 수신할 수 있다. 827 동작에서, 서버(840)는 기지국(820)으로부터 수집된 QoE와 관련된 데이터를 수신할 수 있다. 829 동작에서, 기지국(820)은 UE(810)로부터 수신한 QoE와 관련된 데이터 및 기지국(820)으로부터 수신한 QoE와 관련된 데이터에 기반하여 QoE에 대한 최적화를 수행할 수 있다.
도 9는 본 개시의 실시예에 따라 네트워크 엔티티가 제어 레이어를 선택하는 과정을 나타내는 도면이다.
도 9를 참조하면, 무선 통신 시스템은 UE(910), 기지국(920), NWDAF(또는 RIC)(930), 및 서버(940)를 포함할 수 있다. 도 9에서는 QoE 최적화 결정을 NWDAF나 RIC에서 수행하고, Adaptive Video Encoding을 NWDAF에서 최적화할 수 있다(RB Control).
901 동작에서, UE(910)는 서버(940)와 비디오 스트림(video stream)을 송신 및/또는 수신할 수 있다. 903 동작에서, 서버(940)는 GPU resource 및 QoE에 관한 정보를 NWDAF(또는 RIC)(930)로 전송할 수 있다. 905 동작에서, 서버(940)는 제어 가능한 변수(controllable variable)에 관한 정보를 NWDAF(또는 RIC)(930)로 전송할 수 있다.
907 동작에서, 기지국(920)은 RAN 정보(예를 들어, UE의 개수, 및/또는 채널 정보)를 NWDAF(또는 RIC)(930)로 전송할 수 있다. 909 동작에서, 기지국(920)은 제어 가능한 변수(controllable variable)에 관한 정보를 NWDAF(또는 RIC)(930)로 전송할 수 있다.
911 동작에서, NWDAF(또는 RIC)(930)는 903 내지 909 동작에서 수신한 정보에 기반하여 QoE 최적화를 위한 복잡도(complexity)를 계산할 수 있다. 913 동작에서, NWDAF(또는 RIC)(930)는 QoE 최적화를 수행할 control layer(또는 적어도 하나의 엔티티)를 결정할 수 있다.
913 동작에서, NWDAF(또는 RIC)(930)는 QoE 최적화를 수행할 control layer를 결정할 수 있다. 915 동작에서, NWDAF(또는 RIC)(930)는 Joint Scheduler 기능을 수행할 수 있다.
917 동작에서, NWDAF(또는 RIC)(930)는 UE 당 비디오 인코딩 품질(video Encoding Quality per UE)에 관한 정보를 UE(910)로 전송할 수 있다. 919 동작에서, NWDAF(또는 RIC)(930)는 UE 당 RB portion(RB portion per UE)에 관한 정보를 기지국(920)으로 전송할 수 있다. 919 동작에서, NWDAF(또는 RIC)(930)는 UE 당 AI 모델에 관한 정보(AI Model per UE)를 서버(940)로 전송할 수 있다. 923 동작에서, UE(910)는 서버(940)와 비디오 스트림(video stream)을 송신 및/또는 수신할 수 있다.
도 10은 본 개시의 실시예에 따른 UE의 구조를 나타낸다.
도 10의 UE는 도 1 내지 도 9에서 전술한 UE 중 어느 하나일 수 있다. 도 10을 참고하면, UE는 송수신부(1010), 제어부(1020), 저장부(1030)를 포함할 수 있다. 본 개시에서 제어부(1020)는, 회로 또는 어플리케이션 특정 통합 회로 또는 적어도 하나의 프로세서라고 정의될 수 있다.
송수신부(1010)는 다른 엔티티와 신호를 송수신할 수 있고, 트랜시버(transceiver)로도 불릴 수 있다.
제어부(1020)는 본 개시에서 제안하는 실시예에 따른 UE의 전반적인 동작을 제어할 수 있고, 프로세서(processor)로도 불릴 수 있다. 예를 들어, 제어부(1020)는 상기에서 기술한 순서도에 따른 동작을 수행하도록 각 블록 간 신호 흐름을 제어할 수 있다. 구체적으로, 제어부(1020)는, 예컨대, 도 1 내지 도 9를 참조하여 설명한 UE의 동작을 제어할 수 있다.
저장부(1030)는 송수신부(1010)를 통해 송수신되는 정보 및 제어부(1020)를 통해 생성되는 정보 중 적어도 하나를 저장할 수 있다. 예를 들어, 저장부(1030)는 예컨대, 도 1 내지 도 9를 참조하여 설명한 방법을 위해 필요한 정보 및 데이터를 저장할 수 있다.
도 11은 본 개시의 실시예에 따른 기지국의 구조를 나타낸다.
도 11의 기지국은 도 1 내지 도 9에서 전술한 기지국 중 어느 하나일 수 있다. 도 11을 참고하면, 기지국은 송수신부(1110), 제어부(1120), 저장부(1130)를 포함할 수 있다. 본 개시에서 제어부(1110)는, 회로 또는 어플리케이션 특정 통합 회로 또는 적어도 하나의 프로세서라고 정의될 수 있다.
송수신부(1110)는 다른 엔티티와 신호를 송수신할 수 있고, 트랜시버(transceiver)로도 불릴 수 있다.
제어부(1120)는 본 개시에서 제안하는 실시예에 따른 기지국의 전반적인 동작을 제어할 수 있고, 프로세서(processor)로도 불릴 수 있다. 예를 들어, 제어부(1120)는 상기에서 기술한 순서도에 따른 동작을 수행하도록 각 블록 간 신호 흐름을 제어할 수 있다. 구체적으로, 제어부(1120)는, 예컨대, 도 1 내지 도 9를 참조하여 설명한 단말의 동작을 제어할 수 있다.
저장부(1130)는 송수신부(1110)를 통해 송수신되는 정보 및 제어부(1120)를 통해 생성되는 정보 중 적어도 하나를 저장할 수 있다. 예를 들어, 저장부(1130)는 예컨대, 도 1 내지 도 9를 참조하여 설명한 방법을 위해 필요한 정보 및 데이터를 저장할 수 있다.
도 12은 본 개시의 실시예에 따른 네트워크 엔티티의 구조를 나타낸다.
도 12의 네트워크 엔티티는 도 1 내지 도 9에서 전술한 네트워크 엔티티 중 어느 하나일 수 있다. 도 12의 네트워크 엔티티는 도 1 내지 도 9에서 전술한 오케스트레이터(Orchestrator) 또는 서버일 수 있다. 도 12를 참고하면, 네트워크 엔티티는 송수신부(1210), 제어부(1220), 저장부(1230)를 포함할 수 있다. 본 개시에서 제어부(1220)는, 회로 또는 어플리케이션 특정 통합 회로 또는 적어도 하나의 프로세서라고 정의될 수 있다.
송수신부(1210)는 다른 엔티티와 신호를 송수신할 수 있고, 트랜시버(transceiver)로도 불릴 수 있다.
제어부(1220)는 본 개시에서 제안하는 실시예에 따른 네트워크 엔티티의 전반적인 동작을 제어할 수 있고, 프로세서(processor)로도 불릴 수 있다. 예를 들어, 제어부(1220)는 상기에서 기술한 순서도에 따른 동작을 수행하도록 각 블록 간 신호 흐름을 제어할 수 있다. 구체적으로, 제어부(1220)는, 예컨대, 도 1 내지 도 9를 참조하여 설명한 네트워크 엔티티의 동작을 제어할 수 있다.
저장부(1230)는 송수신부(1210)를 통해 송수신되는 정보 및 제어부(1220)를 통해 생성되는 정보 중 적어도 하나를 저장할 수 있다. 예를 들어, 저장부(1230)는 예컨대, 도 1 내지 도 9를 참조하여 설명한 방법을 위해 필요한 정보 및 데이터를 저장할 수 있다.
본 개시의 청구항 또는 명세서에 기재된 실시 예들에 따른 방법들은 하드웨어, 소프트웨어, 또는 하드웨어와 소프트웨어의 조합의 형태로 구현될(implemented) 수 있다. 소프트웨어로 구현하는 경우, 하나 이상의 프로그램(소프트웨어 모듈)을 저장하는 컴퓨터 판독 가능 저장 매체가 제공될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 저장 매체에 저장되는 하나 이상의 프로그램은, 전자 장치(device) 내의 하나 이상의 프로세서에 의해 실행 가능하도록 구성된다(configured for execution). 하나 이상의 프로그램은, 전자 장치로 하여금 본 개시의 청구항 또는 명세서에 기재된 실시 예들에 따른 방법들을 실행하게 하는 명령어(instructions)를 포함한다.
이러한 프로그램(소프트웨어 모듈, 소프트웨어)은 랜덤 액세스 메모리 (random access memory), 플래시(flash) 메모리를 포함하는 불휘발성(non-volatile) 메모리, 롬(ROM: Read Only Memory), 전기적 삭제가능 프로그램가능 롬(EEPROM: Electrically Erasable Programmable Read Only Memory), 자기 디스크 저장 장치(magnetic disc storage device), 컴팩트 디스크 롬(CD-ROM: Compact Disc-ROM), 디지털 다목적 디스크(DVDs: Digital Versatile Discs) 또는 다른 형태의 광학 저장 장치, 마그네틱 카세트(magnetic cassette)에 저장될 수 있다. 또는, 이들의 일부 또는 전부의 조합으로 구성된 메모리에 저장될 수 있다. 또한, 각각의 구성 메모리는 다수 개 포함될 수도 있다.
또한, 상기 프로그램은 인터넷(Internet), 인트라넷(Intranet), LAN(Local Area Network), WLAN(Wide LAN), 또는 SAN(Storage Area Network)과 같은 통신 네트워크, 또는 이들의 조합으로 구성된 통신 네트워크를 통하여 접근(access)할 수 있는 부착 가능한(attachable) 저장 장치(storage device)에 저장될 수 있다. 이러한 저장 장치는 외부 포트를 통하여 본 개시의 실시 예를 수행하는 장치에 접속할 수 있다. 또한, 통신 네트워크상의 별도의 저장장치가 본 개시의 실시 예를 수행하는 장치에 접속할 수도 있다.
상술한 본 개시의 구체적인 실시 예들에서, 발명에 포함되는 구성 요소는 제시된 구체적인 실시 예에 따라 단수 또는 복수로 표현되었다. 그러나, 단수 또는 복수의 표현은 설명의 편의를 위해 제시한 상황에 적합하게 선택된 것으로서, 본 개시가 단수 또는 복수의 구성 요소에 제한되는 것은 아니며, 복수로 표현된 구성 요소라하더라도 단수로 구성되거나, 단수로 표현된 구성 요소라 하더라도 복수로 구성될 수 있다.
한편 본 개시의 상세한 설명에서는 구체적인 실시 예에 관해 설명하였으나, 본 개시의 범위에서 벗어나지 않는 한도 내에서 여러 가지 변형이 가능함은 물론이다. 그러므로 본 개시의 범위는 설명된 실시 예에 국한되어 정해져서는 아니 되며 후술하는 특허청구의 범위뿐만 아니라 이 특허청구의 범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.

Claims (15)

  1. 무선 통신 시스템에서 기지국의 QoE(quality of experience) 최적화 방법에 있어서,
    하나의 네트워크 엔티티가 QoE 최적화를 수행할지 또는 네트워크 엔티티들 각각이 QoE 최적화를 수행할지 여부를 지시하는 제1 메시지(Separated Optimization(0))를 제어 엔티티(orchestrator)로부터 수신하는 단계;
    상기 QoE 최적화를 수행할 상기 네트워크 엔티티가 상기 기지국임을 지시하는 제2 메시지(Delegating indicator(1))를 상기 제어 엔티티로부터 수신하는 단계;
    상기 QoE 최적화를 위한 데이터를 UE(user equipment) 및 서버 중에서 적어도 하나로부터 수신하는 단계; 및
    상기 QoE 최적화를 위한 상기 데이터에 기반하여 상기 UE에 대한 상기 QoE 최적화를 수행하는 단계를 포함하는 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 서버로부터 제공되는 상기 QoE에 관한 정보를 상기 제어 엔티티로부터 수신하는 단계를 더 포함하는 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 QoE 최적화를 위한 상기 데이터를 요청하는 메시지를 상기 UE 및 상기 서버 중에서 적어도 하나로 전송하는 단계를 더 포함하는 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 UE로부터 수신하는 상기 QoE 최적화를 위한 데이터는 인코딩 파라미터(
    encoding parameter), 트래픽 분산 정보(traffic distribution), 포즈(pose) 정보, 및 장면 변경(scene change)에 대한 정보 중에서 적어도 하나를 포함하는 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 서버로부터 수신하는 상기 QoE 최적화를 위한 데이터는 인코딩 레이트(encoding rate) 및 트래픽 패턴 리포트(traffic pattern report) 중에서 적어도 하나를 포함하는 방법.
  6. 무선 통신 시스템에서 서버의 QoE(quality of experience) 최적화 방법에 있어서,
    하나의 네트워크 엔티티가 QoE 최적화를 수행할지 또는 네트워크 엔티티들 각각이 QoE 최적화를 수행할지 여부를 지시하는 제1 메시지(Separated Optimization(0))를 제어 엔티티(orchestrator)로부터 수신하는 단계;
    상기 QoE 최적화를 수행할 상기 네트워크 엔티티가 상기 서버임을 지시하는 제2 메시지(Delegating indicator(1))를 상기 제어 엔티티로부터 수신하는 단계;
    상기 QoE 최적화를 위한 데이터를 UE(user equipment) 및 기지국 중에서 적어도 하나로부터 수신하는 단계; 및
    상기 QoE 최적화를 위한 상기 데이터에 기반하여 상기 UE에 대한 상기 QoE 최적화를 수행하는 단계를 포함하는 방법.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 QoE에 관한 정보를 상기 제어 엔티티로 전송하는 단계를 더 포함하는 방법.
  8. 제6항에 있어서,
    상기 QoE 최적화를 위한 상기 데이터를 요청하는 메시지를 상기 UE 및 상기 기지국 중에서 적어도 하나로 전송하는 단계를 더 포함하는 방법.
  9. 제6항에 있어서,
    상기 UE로부터 수신하는 상기 QoE 최적화를 위한 데이터는 인코딩 파라미터(
    encoding parameter), 트래픽 분산 정보(traffic distribution), 포즈(pose) 정보, 및 장면 변경(scene change)에 대한 정보 중에서 적어도 하나를 포함하는 방법.
  10. 제6항에 있어서,
    상기 기지국으로부터 수신하는 상기 QoE 최적화를 위한 데이터는 SINR (signal to interference plus noise ratio), RSRP(reference signals received power), 연결된 UE의 개수, MCS(modulation coding scheme) 선택 기준, 및 스케쥴 정책(schedule policy) 중에서 적어도 하나를 포함하는 방법.
  11. 무선 통신 시스템에서 QoE(quality of experience) 최적화를 위한 기지국에 있어서,
    송수신부; 및
    제어부를 포함하고, 상기 제어부는:
    하나의 네트워크 엔티티가 QoE 최적화를 수행할지 또는 네트워크 엔티티들 각각이 QoE 최적화를 수행할지 여부를 지시하는 제1 메시지(Separated Optimization(0))를 제어 엔티티(orchestrator)로부터 수신하고,
    상기 QoE 최적화를 수행할 상기 네트워크 엔티티가 상기 기지국임을 지시하는 제2 메시지(Delegating indicator(1))를 상기 제어 엔티티로부터 수신하고,
    상기 QoE 최적화를 위한 데이터를 UE(user equipment) 및 서버 중에서 적어도 하나로부터 수신하고,
    상기 QoE 최적화를 위한 상기 데이터에 기반하여 상기 UE에 대한 상기 QoE 최적화를 수행하는 기지국.
  12. 제11항에 있어서, 상기 제어부는:
    상기 서버로부터 제공되는 상기 QoE에 관한 정보를 상기 제어 엔티티로부터 수신하는 기지국.
  13. 제11항에 있어서, 상기 제어부는:
    상기 QoE 최적화를 위한 상기 데이터를 요청하는 메시지를 상기 UE 및 상기 서버 중에서 적어도 하나로 전송하도록 제어하는 기지국.
  14. 제11항에 있어서,
    상기 UE로부터 수신하는 상기 QoE 최적화를 위한 데이터는 인코딩 파라미터(encoding parameter), 트래픽 분산 정보(traffic distribution), 포즈(pose) 정보, 및 장면 변경(scene change)에 대한 정보 중에서 적어도 하나를 포함하는 기지국.
  15. 무선 통신 시스템에서 QoE(quality of experience) 최적화를 위한 서버에 있어서,
    송수신부; 및
    제어부를 포함하고, 상기 제어부는:
    하나의 네트워크 엔티티가 QoE 최적화를 수행할지 또는 네트워크 엔티티들 각각이 QoE 최적화를 수행할지 여부를 지시하는 제1 메시지(Separated Optimization(0))를 제어 엔티티(orchestrator)로부터 수신하고,
    상기 QoE 최적화를 수행할 상기 네트워크 엔티티가 상기 서버임을 지시하는 제2 메시지(Delegating indicator(1))를 상기 제어 엔티티로부터 수신하고,
    상기 QoE 최적화를 위한 데이터를 UE(user equipment) 및 기지국 중에서 적어도 하나로부터 수신하고,
    상기 QoE 최적화를 위한 상기 데이터에 기반하여 상기 UE에 대한 상기 QoE 최적화를 수행하는 서버.
PCT/KR2022/021528 2022-12-28 무선 통신 시스템에서 qoe 최적화 방법 및 장치 WO2024143605A1 (ko)

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