Since wireless access technology and end user device, such as mobile, laptops, has been developed, user behavior is not restricted to using voice service by wireless device. As user who requests various multimedia broadcasting and streaming such as IPTV increase, it is important to allocate resource efficiently [1]. Multicast service has been increasing in wireless network as it is used as an efficient method for delivering same content to multiple mobile nodes. In other words, multicast transmission reduces the resource consumption for delivering the same contents to user who interested in certain channel [2]. But, the existing sub-channel allocation scheme of the wireless network is not designed to accommodate multicast. In addition, since wireless network has a constraint on bandwidth allocation, the efficient resource management schemes are needed especially for multicast service. Therefore, the overall channel efficiency should be optimized to support multicast services as well as unicast services.
The major wireless multicast technologies used in various 3G/4G deployment models are Multicast Broadcast Service (MBS) [3] by WiMAX-The Worldwide Interoperability for Microwave Access, Multimedia Broadcast Multicast Service (MBMS) [4] by 3GPP, and Broadcast and Multicast Services (BCMCS) [5] by 3GPP2. These technologies commonly use Orthogonal Frequency Division Multiplexing (OFDM) technology with Adaptive Modulation Coding (AMC) in order to provide high bit rate and efficiently utilize the downlink bandwidth. By independently managing the each user, AMC can provide high bandwidth efficiency in unicast transmission. In recent wireless system based on OFDMA (eg. WiMAX, LTE, HSPA), AMC can achieve high spectral efficiency by selecting the highest modulation and coding rate with a given acceptable Bit Error Rate (BER). However, since AMC is designed to point to point communication, it is not suitable for point to multipoint communication. So, the existing sub-channel allocation in the wireless network is not optimized for multicast service. In multicast, there are trade-offs between overall channel efficiency and the number of customers under the commitments of service level agreements (SLAs). Therefore, we will provide the weighted sub-channel allocation scheme in the future wireless networks in terms of two decision factors as follows. First, we proposed multicast channel efficiency factor which is given by the weighted sum of the number of users and the number of sub-channel. Second, we proposed another factor as user distribution that is given by the geographical distributions of customers within a cell. Finally, proposed scheme that maximize these factors will result in the low multicast blocking probability and high multicast throughput.
현재 통신 사업자의 서비스 발전 방향을 살펴보면, 무선 망의 진화와 더불어 사용자 단말들이 점점 고도화 되고 있기 때문에, 무선환경에서 고화질, 고 용량 데이터 흐름이 증가하고 있다. 특히, 무선환경에서 다양한 유저들에게 같은 컨텐츠를 전달하기 위한 효과적인 방법으로 멀티캐스트 서비스가 증가하고 있다. 하지만, 기존의 무선환경에서 보조 채널 할당 방식은 멀티캐스트 서비스를 수용하기에 적합하게 설계되어있지 않다. 특히 무선 네트워크는 유선보다 자원의 제약조건이 강하기 때문에 멀티캐스트를 통한 보다 효과적인 자원 관리가 중요할 것이다. 따라서, 채널을 사용하는 방식은 유니캐스트 뿐 아니라 멀티캐스트 서비스에도 적합하게 개발되어야 한다.
최근 OFDMA 기반의 무선 시스템 (예, WiMAX, LTE, HSPA)은 적응형 부호화 코딩 (AMC)를 통해 높은 Spectral 효율을 얻는다. 적응형 부호화 코팅은 유니캐스트 통신을 위해 설계되었기 때문에 멀티캐스트에는 적합하지 않는 단점이 있다. 특히, 멀티캐스트에서는Service Level Agreement (SLAs) 아래에서 고객의 수를 증대할 것인가와 전체 채널 효율을 증가 시킬 것이냐 사이에는 트레이드오프 관계가 있다. 기존 방식이 모든 고객의 SLA를 만족시키는 것에 집중하여, 비효과적으로 채널을 이용하였다면, 기 논문에서는 보다 멀티캐스트 특성을 살려서 무선에서 효과적인 자원 할당에 집중하고자 한다. 멀티캐스트의 효과적인 자원 할당에 집중함으로써 발생하는 SLA를 만족시키는 확률의 감소는 서비스 사업자의 판단의 몫이다. 따라서, 우리는 멀티캐스트 환경에서 고려되어야 할 두 가지 중요한 지표를 제안하였다. 그 중 첫째는, 멀티캐스트 채널 효율 지표이며 이는 해당 보조 채널이 얼마나 많은 고객을 지원하고 있는지를 나타내는 지표이다. 둘째로, 고객의 분산 지표이며, 해당 셀 범위내의 고객이 어떻게 분포되었는지는 보조 채널을 할당하는데 중요한 지표로 사용될 것이다. 마지막으로 멀티캐스트 채널 효율 지표를 최대화 하기 위한 자원 할당 방법과 고객의 분산 지표를 최소화 하기 위한 자원 할당 방법을 제공함으로써 기존의 방식과 성능을 비교하였다.
수학적 결과를 보면, 멀티캐스트 채널 효율을 최대화 할 때, 자원 부족으로 발생하는 SLA 를 만족하지 못하는 확률이 가장 적은 것으로 나타났다. 해당 지표를 최대화 하기 위해 어느 정도 고객의 SLA 만족 확률이 감소하는 것은 사실이지만 시스템 전체 성능을 고려해보면 충분히 보상 받은 것을 알 수 있다. 고객의 분산 지표를 최소화 하여서 분석을 해본 결과, 위의 방법 다음으로 좋은 성능을 보였으며, 해당 지표를 최소화 하기 위해 감수해야 하는 고객의 SLA 만족 확률 감소는 위 방법보다 더 적은 것으로 나타났다. 따라서, 현재 시스템이 혼잡현상을 겪고 있을 때는 모든 고객의 SLA를 만족하고자 할 때, 불필요하게 소비되는 자원이 너무 많으므로 적합하지 않다고 판단된다. 즉, 서비스 사업자는 시스템의 환경과 목적에 따라 해당 지표를 이용해 적절한 자원의 분배가 가능할 것으로 기대된다.
