This dissertation proposes a mobility support mechanism that simultaneously reduces handover blocking probability and maximizes the utilization of resources. The proposed mobility support mechanism admits new connections over considerations of both unused and reserved resources, and reserves resources for handover to one or more of the cells the mobile station follows.
The proposed mobility support mechanism is based on the movement prediction of each mobile station. The handover blocking generally occurs when a new target cell has no available resource to support the handover. A simple method of providing resources for a handover is to reserve some resources at neighboring cells. However, incorrect resource reservation wastes resources, so it is very important to predict when and where the mobile station will move.
In a specific mobile network environment, especially in an indoor environment, the mobility patterns of users reflect the routines of their lives: most mobile users have favorite routes and habitual movement patterns. The movement pattern of a mobile station may generally be composed of a connection initiating cell, one or more passageways, and a destination cell during connection time. Some information, such as sojourn time and the number of connections for each cell, can be kept in a mobile station as historical data. A cell has very large probability to be a passageway if it has many handover connections and little sojourn time during connection. In a contrary concept, if a cell has much sojourn time, the probability that the cell is in one of the places of residence is large.
Consequently, if a passageway is predicted to be the next cell by handover, it is not suitable that resource reservation be made only at the very next cell. A proposed mobility support mechanism is a target-cell-based resource reservation mechanism. Resource reservation is made by using the above mentioned mechanism at CAC (Connection Admission Control) time. When a mobile station requests a new connection, historical data is transferred to an administrative system, which covers a specific domain and handles the CAC. After checking the resources of a current cell at CAC time, the administrative system also checks the status of resources in the most probable target cell and the path toward the target cell including one or more cells through the use of historical data, and finally determines if it is possible to reserve resources along to the cells belonging to the predicted path. Other factors are average connection time of a mobile station and average sojourn time at a cell by the mobile station; both are used to decide the scope of region to reserve resources. The resource reservation is made for the predicted cells within the average connection time.
One of the advantages of using the proposed mobility support mechanism is that it raises the probability that the administrative system will correctly predict a next cell and path by a handover of a mobile station. In an indoor environment, like a campus area, the very habitual movement patterns of mobile users make this possible. Since correct prediction yields correct reservation, the waste of resources for reservation providing handovers, as well as handover blocking probability, can both be reduced.
These characteristics are proved by two dimensional Markovian analysis. The system is assumed to have finite resources and several servers. Each state shows how the resource is allocated. The resource is divided into two forms: one is actual resources used by ongoing mobile stations, and the other is reserved resources kept by another mobile station. Actual and reserved resources influence the utilization of resources, new connection blocking probability, and handover blocking probability, organically. The results of analysis show that when handover blocking probability and new connection blocking probability are reduced, the utilization of resources improves.
본 논문은 무선 네트워크 환경에서 사용자의 과거 정보를 바탕으로 핸드오버할 다음 셀을 예측하여 자원을 미리 예약해 둠으로써 핸드오버 블러킹 확률을 줄이고, 동시에 자원의 이용 효율을 높일 수 있는 과거 지식을 기반으로 한 이동성 지원 방안에 관한 것이다.
무선 환경에서는 제한된 자원으로 증가하는 사용자의 수요를 충족시키기위해 무선 셀의 크기를 작게하여 보다 많은 이동 가입자를 수용하며 동시에 서비스 품질을 만족시키고자 노력하고 있다. 셀의 크기가 줄어드는 것은 연결 설정 상태에서 상대적으로 많은 이동이 일어나고 이로 인한 HBP 증가로 통신 품질 저하의 문제가 발생한다.
이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 먼저 네트워크 환경 내에서 사용자의 동작 특성을 분석한다. 사용자의 이동성 관리가 용이한 네트워크 환경, 특히 사용자의 움직임이 제한된 영역 (캠퍼스, 연구소, 등)에서는 사용자의 이동이 매우 습관적이고 반복적이라는 것을 발견할 수 있다. 이러한 정보는 새로운 연결 설정이 시도될 때, 그 다음 진행 방향을 예측할 수 있는 근거가 되며 저장된 정보를 통해 이를 구체화할 수 있다.
제안된 과거 지식을 기반으로 한 이동성 지원 방안은 사용자가 통신하는 영역 내에서 각 셀에서의 연결 설정 시간, 통화 시도 회수, 핸드오버 회수 등의 기본 정보를 단말기에 저장하고 이를 바탕으로 임의의 셀에서 머물 확률(또는 그 셀을 벗어날 확률), 평균 통화 시간, 인접 셀들 중의 임의의 셀로 핸드오버 할 확률 등의 유용한 정보를 유도해 낸다. 이러한 정보를 바탕으로 사용자의 이동성을 지원하기 위해 제안된 방법은 크게 세가지로 나누어진다.
첫째는 목적지를 기반으로 이동할 방향을 예측한다. 기존의 제안된 방식으로는 핸드오버할 바로 다음의 한 셀만 예측하는 경우와 임의의 설정값보다 큰 확률을 갖는 모든 셀을 예측하는 경우가 있다. 전자는 바로 다음 셀이 통로 지역이고, 도착하는 연결 설정 요구가 많은 경우 그 다음 셀로의 핸드오버가 실패할 확률이 커지며, 후자의 경우는 다수의 셀에 자원을 예약함으로써 핸드오버를 수행하지 않는 다른 셀에서 예약된 자원은 낭비가 되는 원인을 제공하며 또한, 유효 자원이 남아있지 않은 경우 핸드오버 확률에 비례하는 양만큼 예약하는 방법을 쓰고 있다. 이것은 핸드오버가 수행된다 하더라도 핸드오버를 완료하지 못할 뿐만 아니라, 예약된 자원은 낭비되며, 그 만큼의 새로운 연결 설정을 방해하는 요소가 된다. 제안된 방안은 과거 정보를 바탕으로 현재의 셀로부터 가장 목적지가 될 만한 곳을 선정한다. 선정 방법은 핸드오버로 인한 통화 시간과 회수, 이동율, 전체 통화 시간, 통화 시도 회수, 및 머무는 시간 등이 차례로 고려된다.
두번째는 목적지로 향하는 경로 예측이다. 상기한 과거 정보는 사용자가 주로 어느 셀을 거쳐 어떤 곳으로 주로 향하는 가에 대한 정보를 바탕으로한다. 이는 통화중 방문 회수가 많은 셀로 핸드오버할 확률이 한 번도 방문한 적이 없는 셀보다는 당연히 높다는 가정에서 출발하며, 네트워크 내에서 사용자의 이동이 매우 습관적이며 반복적인 경로를 이용한다는 것에서 착안된 것이다.
끝으로, 상기한 경로 상에 있는 다수의 셀들에 자원을 예약할 때, 사용자의 평균 통화 시간을 고려하여 자원을 예약하는 방안을 제안한다. 과거 정보로부터, 이동 경로 상의 셀들에서 평균 머무는 시간이 도출될 수 있고, 이를 평균 통화 시간과 비교하여 평균 통화 시간에 해당하는 셀까지만 자원을 예약하여, 불필요한 자원이 낭비되는 것을 막고, 통화 시도 또는 핸드오버율이 높아지더라도 설정된 연결을 보호할 수 있다.
또한, 제시된 방안은 2 Dimensional Markov 방식으로 해석되었다. 임의의 무선 셀에서 자원의 동작 상태를 새로운 연결 설정, 핸드오버 요청, 자원 예약 요청과 각 서비스에 의한 자원의 상태 변화를 분석하여 새로운 연결 설정의 블러킹 확률(CBP: New Connection Handover Blocking Probability)과 핸드오버의 블러킹 확률(HBP: Handover Blocking Probability), 자원 이용율(Utilization)을 각각 구하였다. 또한, 해석된 결과는 동일한 조건에서 시뮬레이션으로 확인하였고, 기존의 두 가지 방안과도 비교 분석되었다.
성능 분석은 자원의 예약 정도, 단말기의 핸드오버 회수, 그리고 자원 예약의 정확도에 따라 각각 비교 분석되었다. 여기서 자원 예약의 정확도는 과거 정보를 바탕으로 예약했던 단말기가 실제 예약된 셀로 핸드오버를 수행하는 정도로 정의 된다. 핸드오버 회수는, 분석되는 셀의 특성과 동일하다고 볼 수 있다. 즉, 핸드오버 회수가 많을수록, 이동량이 많은 통로와 같은 특성의 셀이라 볼 수 있다.
먼저 자원의 예약 정도에 따른 각 성능은 예약 자원이 많아질수록 새로운 CBP는 높아지며 HBP는 낮아진다. 이는 예약된 자원이 오직 핸드오버만을 수행할 수 있도록 준비하기 때문이다. 따라서, 이 때의 자원 이용율은, 사용되지 않고 예약된 자원이 많을수록 낮은 값이 됨을 확인할 수 있다. 둘째는 이동율에 따른 성능 결과로, 이동이 많고, 예약된 자원도 적은 경우 상대적으로 HBP및 CBP가 높아진다. 이는 예약된 자원이 적고, 핸드오버가 새로운 연결 설정에 비해 상대적으로 많은 비율로 들어오므로 새로운 연결 설정이 시도될 때 이미 핸드오버에 의한 자원 점유가 높아 새로운 연결 설정 역시 블러킹 확률이 높아지는 것으로 해석될 수 있다. 물론 이 경우 사용되는 자원이 많으므로 자원이 이용율은 높은 값을 갖는다. 끝으로, 이동율이 많으면서 자원 예약에 대한 정확도도 높은 경우를 생각할 수 있다. 이 때는 핸드오버가 요구되어 들어오더라도 그 요구는 이미 예약된 자원에 대한 핸드오버일 가능성이 높다는 것을 의미하므로 예약된 자원을 사용하게 되고, 따라서 새로운 연결 설정을 위한 자원의 여분이 남아 있을 가능성이 높아지게 된다. 결과적으로 이 경우는 CBP 및 HBP 둘 다의 값을 낮추는 효과가 발생한다. 연결 설정에 대한 블러킹 확률이 낮게 나오는 것은 그 만큼 자원의 여분이 있다는 것이고 이는 자원 이용 정도 측면에서 좀 더 많은 사용자를 수용할 수 있는 상태임을 나타낸다.
결론적으로, 과거 정보를 이용한 이동성 지원의 제안된 방안은 향후 무선 셀의 반경이 작아져 상대적으로 핸드오버 양이 많아지고, 이용자의 움직임이 잘 관리될 수 있는 영역에서 사용될 때, 자원 예약에 대한 정확도를 높일 수 있고, 핸드오버 블러킹 뿐만 아니라 새로운 연결 설정에 대한 블러킹 확률을 낮추는 효과를 얻을 수 있어, 자원의 이용에 대한 유연성을 제공할 수 있다는 장점을 가진다.
