Mobile data traffic is growing exponentially, as smartphones/pads equipped with high computing powers and diverse applications become popular. Immediate solutions to this explosive traffic growth problem are (1) upgrading the network to next-generation networks such as LTE (Long Term Evolution), and (2) installing more cell towers of smaller cell sizes (e.g., picocell, femtocell). Though these solutions are effective in increasing cellular capacity, they incur huge installation costs and network upgrade may not be effective in near future as the capacity of next-generation networks is getting close to theoretical limits. In this thesis, we build a mobility-driven wireless offloading system as a complementary solution to mobile data explosion, which effectively combines heterogeneous wireless networks (cellular networks, wireless local area networks, and peer tethering) for speedy, economical, and energy-efficient mobile access.
In Chapter 2, we design delayed offloading architecture which exploits (i) traffic diversity in terms of delay tolerance and (ii) opportunistic contacts to WiFi access points (APs) from human mobility. We collect WiFi connectivity traces of 97 smartphone users for 2 weeks and analyze inter-connection times to an AP and connection times. Our trace-driven numerical analysis demonstrates that for an hour of delay tolerance, our offloading system achieves 48% of capacity saving and 20% of transfer energy saving.
In Chapter 3, we study how much economic benefits can be generated due to delayed WiFi offloading by modeling the interaction between a single provider and users based on a two-stage sequential game. We first prove that WiFi offloading is economically beneficial for both the provider and users, through equilibrium analysis in our game-theoretic market model. We also conduct trace-driven numerical analysis to quantify the practical gain in terms of provider revenue and user surplus.
In Chapter 4, we design collaborative tethering architecture, PhonePool, which aggregates smartphones across multiple cellular providers. Based on dynamic programming, we devise an optimal host selection algorithm which chooses a host node who serves all group users’ traffic at each time. We also develop a low-complexity heuristic algorithm approximating the optimal algorithm. Through trace-driven numerical analysis, we show that our collaborative tethering achieves up to 42% of energy reduction under the proposed heuristic algorithm. We also show that users’ effective data rates are increased as users with higher data rates are likely to be selected as host nodes.
In Chapter 5, we devise chunk scheduling policies for non-live video streaming traffic, where mobile video data is projected to account for 66% mobile data. By using audience retention probability and WiFi contact statistics, we develop an optimal scheduling policy based on dynamic programming that minimizes the sum objective of cellular cost and smartphone energy consumption. We also develop a heuristic scheduling policy which mimics the optimal scheduling policy. Through trace-driven simulation using WiFi connectivity traces in public transportation and real audience retention probabilities, we demonstrate our heuristic scheduling algorithm obtains 59% cellular cost saving and 41% energy saving.
스마트 기기의 발달로 인해 근 5년 사이에 모바일 데이터가 기하급수적으로 증가하고 있고 이러한 증가 추세는 지속적인 스마트 기기의 보급과 어플리케이션의 발달로 인해 앞으로도 계속 될 것으로 보인다. 이를 해결하기 위한 기존 해결 방안들로는 (1) 차세대 이동통신망으로의 업그레이드와 (2) 무수히 많은 초소형 기지국의 설치 등이 있다. 이러한 방안들은 효과적으로 이동통신망의 전송 용량을 증가시킬 수 있지만 높은 설치 비용이 들고 차세대 이동통신망으로의 업그레이드의 경우 전송 기술이 물리적 한계에 도달해감에 따라 앞으로는 비약적인 용량 증대를 기대하기 어려운 상황이다. 본 학위논문에서는 모바일 데이터 폭증을 해결하기 위한 상호보완적인 방안으로 사용자의 이동성을 적극적으로 활용하는 네트워크 아키텍쳐와 스케줄링을 디자인하여 이종 액세스망 (이동통신망, 근거리무선통신망 (와이파이망), 단말 테더링) 을 효율적으로 사용함으로써 더 빠르고, 경제적이며, 단말 에너지 효율적인 무선 액세스를 달성하고자 한다.
첫 번째 파트에서는 모바일 트래픽의 지연 허용 측면에서의 다양성과 사용자의 이동성에 따른 기회적인 와이파이망 연결기회를 활용하여 모바일 데이터를 지연을 통해 와이파이망으로 유도하는 오프로딩 아키텍쳐를 디자인하였다. 100여 명의 스마트폰 사용자로부터 2주 간의 와이파이 연결 정보를 수집하여 와이파이 연결 간의 시간 및 연결 지속 시간을 분석하였고,
수집한 이동 트레이스를 사용한 검증 시뮬레이션을 통해 높은 이동통신망 부하 감소 효과와 단말 전송 에너지 감소 효과를 보였다. 모바일 트래픽이 1시간의 전송 지연을 허용하는 경우, 48%의 이동통신망 부하 감소 효과와 20%의 단말 전송 에너지 감소 효과를 얻는다.
두 번째 파트에서는 첫 번째 파트에서 제안한 오프로딩 아키텍쳐를 통해 얻을 수 있는 경제적인 효과에 대해서 게임이론의 방법론을 통해 분석해보았다. 이동통신망 사업자가 시장의 리더가 되고 사용자들이 시장의 추종자가 되는 2단계 순차 게임을 모델하여 오프로딩을 통한 시장의 평형점 변화를 분석하여 오프로딩이 사업자와 사용자 모두에게 경제적인 이득을 가져다줌을 증명하였고, 첫 번째 파트에서 수집한 이동 트레이스 및 실제 이동통신망 트래픽 사용량을 이용한 검증 시뮬레이션을 통해 이동통신망 사업자와 사용자의 이득을 수치화하였다.
세 번째 파트에서는 단말들 간의 이동통신망 기술 및 사업자 다양성을 활용하기 위한 단말 테더링 아키텍쳐를 디자인하고 그룹 내의 트래픽 전송을 전담하는 호스트를 선택하는 스케줄러를 다이나믹 프로그래밍을 사용하여 개발하였다. 다이나믹 프로그래밍의 높은 복잡도를 개선하기 위해 휴리스틱 스케줄러를 개발하였고 실제 이동성 및 트래픽 트레이스를 사용한 시뮬레이션을 통해 42%의 에너지 감소효과가 있음을 보였다. 또한 전송 속도가 높은 단말이 호스트로 선택될 가능성이 높기 때문에 단말의 평균 전송 속도도 크게 증가시킴을 보였다.
네 번째 파트에서는모바일 데이터의 대부분인 66%를 차지하는 비디오 트래픽의 이동통신망 부하를 줄이기 위해서 비실시간 스트리밍 비디오를 스케줄링하는 방식에 대해 연구하였다. 사용자의 비디오 시청 패턴 (시청 지속 시간) 과 와이파이 연결 통계 정보를 활용하여 이동통신망 사용량과 단말 에너지 소모의 합을 최소화하는 최적 청크 스케줄링 방식을 다이나믹 프로그래밍을 통해 개발하고 최적 스케줄링 방식을 모사하는 휴리스틱 스케줄러를 개발하였다. 실제 대중교통 이동성 트레이스와 사용자 비디오 시청 지속 시간 데이터를 사용한 시뮬레이션을 통해 제안하는 휴리스틱 스케줄러가 59%의 이동통신망 데이터 사용 감소 효과와 41%의 단말 전송 에너지 감소 효과가 있음을 보였다.
