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[국내논문] 정책 기반(Policy-based) 인지 무선 네트워크 관리 기술 원문보기

정보와 통신 : 한국통신학회지 = Information & communications magazine, v.30 no.1, 2012년, pp.58 - 66  

허성만 (인하대학교) ,  최준호 (인하대학교) ,  유상조 (인하대학교) ,  장용업 (국방과학연구소) ,  정길수 (국방과학연구소) ,  이광억 (국방과학연구소)

초록
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최근 부족한 무선자원을 효율적으로 사용하기 위한 인지 무선 기술이 큰 관심을 받고 있고 필요한 핵심요소 기술에 대한 연구가 집중적으로 이루어 지고 있다. 이에 따라, 실제 인지 무선 단말의 전송을 제어하고 네트워크를 관리하는 정책기반 인지무선 네트워킹 기술에 대한 연구 필요성이 증대되고 있다. 인지 무선 네트워크에서 동작하는 단말은 동적으로 변화하는 무선 환경에서도 단말의 행동을 규제하는 정책을 기반으로 기회적 전송을 수행할 수 있어야 한다. 이를 위해서는 변화하는 무선 환경 조건에 능동적으로 대응할 수 있는 동적 정책 관리 및 제어 기술이 필수적으로 요구된다. 본고에서는 정책 기반 인지 무선 네트워크에서 정책 표현의 확장성을 고려한 정책 기술 언어 동향과 동적 정책 구성 및 적용을 지원하는 정책 기반 인지 무선 네트워크 시스템 구조 기술 동향을 소개한다.

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 인지 무선 네트워크에서의 정책 기반 시스템은 동적으로 변화하는 환경 정보에 적응적으로 적용될 수 있는 정책을 기반으로 동작해야 하며, 이를 위해서는 표현력이 풍부한 정책 기술 언어 기술과 정책의 수립, 변경, 적용, 추론에 유연성을 부여할 수 있는 네트워크 관리 및 제어 기술이 요구된다. 본 논문에서는 XG DARPA를 중심으로 연구된 기존의 정책 기반 네트워크 관리 기술에 대해 살펴보았으며, 인지 무선 단말의 전송 파라미터 결정에 관여하는 정책 엔진의 구조와 역할, 그리고 정책 저작 및 추론 과정을 고려한 인지 엔진의 설계 방안을 기술하였다. 정책 기반 인지 무선 네트워크 관리 기술에 대한 연구는 현재 매우 미흡한 실정이지만, 향후 반드시 요구되는 기술이라 할 수 있으며, 이와 관련하여 정책 엔진, 정책 데이터베이스, 추론 알고리즘 등 다양한 분야의 연구가 필요할 것으로 예상된다.
  • 본고에서는 앞서 살펴본 인지 무선 단말의 전송 파라미터 결정에 관여하는 정책 추론과정과 효율적인 정책의 수립, 분배, 적용을 위해 과 같은 정책 엔진 구조를 제시한다.
  • 정책 엔진이 시스템 내의 다른 모듈들과 어떻게 유기적으로 연동이 되어 동작을 수행하는지에 대해 아직까지는 정형화된 틀이 존재하지 않으며, 그에 따라 정책 엔진의 구성에 대한 다양한 시나리오가 존재할 수 있다. 본고에서는 이에 대한 기존 기술 사례로서 버지니아 공대의 사례와 XG DARPA의 사례를 각각 살펴보기로 한다.
  • 본고에서는 인지 무선 네트워크를 위한 정책 기술 언어 및 정책 기반 인지 무선 네트워크 관리 및 제어 기술에 관한 기존의 기술 동향과 인지 무선 및 동적 스펙트럼 접속(DSA: Dynamic Spectrum Access) 기술에서의 정책결정을 수행하는 정책 엔진(policy engine) 구조를 소개한다.
  • 본고에서는 정책기반 인지무선 네트워크 연구의 필요성과 연구 동향에 대하여 논의 하였다. 인지 무선 네트워크에서의 정책 기반 시스템은 동적으로 변화하는 환경 정보에 적응적으로 적용될 수 있는 정책을 기반으로 동작해야 하며, 이를 위해서는 표현력이 풍부한 정책 기술 언어 기술과 정책의 수립, 변경, 적용, 추론에 유연성을 부여할 수 있는 네트워크 관리 및 제어 기술이 요구된다.
  • 이때, 최적화된 정책을 추론하기 위해서는 규제 기관이 정한 정책을 관리하는 정책 데이터베이스 외에 지역 정보에 관한 데이터베이스, 통신 기기 정보에 관한 데이터베이스 등이 필요하며, REM(Radio Environment Map)은 이러한 정보들을 유기적으로 통합 관리하는 데이터베이스로서, Case-based Reasoning(CBR)을 기반으로 빠르고 즉각적인 정책 추론과 후속 전략을 세우도록 하는데 목적이 있다. Multi-Objective Optimizer는 Hill climbing search (HCS)와 Genetic algorithm (GA) search 방법으로 구현되어 IEEE 802.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
정책 언어 설계자의 역할은 무엇인가? <그림 1>은 정책 언어 설계자(policy language designer), 정책 관리자(policy administrator), 그리고 비허가 사용자(XG system user)를 고려한 XG 프로그램의 정책 언어 프레임워크를 보이고 있다[1][2]. 정책 언어 설계자는 시스템이 요구하는 기본적인 정책 표현 언어를 개발하는 역할을 수행하며, 주로 기본적인 언어 모델을 이용하여 시스템에서 요구하는 정책 어휘(policy vocabulary)와 이들 상호간의 관계를 정의한다. 정책 관리자는 기본 언어 모델을 이용하여 기계 해석 가능한 주파수 정책을 기술하는 역할을 수행한다.
정책 관리자는 어떤 역할을 수행하는가? 정책 언어 설계자는 시스템이 요구하는 기본적인 정책 표현 언어를 개발하는 역할을 수행하며, 주로 기본적인 언어 모델을 이용하여 시스템에서 요구하는 정책 어휘(policy vocabulary)와 이들 상호간의 관계를 정의한다. 정책 관리자는 기본 언어 모델을 이용하여 기계 해석 가능한 주파수 정책을 기술하는 역할을 수행한다. 비허가 사용자는 기회적으로 주파수를 사용하기 위해 인지된 환경을 바탕으로 전송 파라미터를 결정하며, 해당 전송 파라미터가 정책에 의해 허가되는 경우 전송을 수행할 수 있다.
선언형 언어를 이용하여 정책을 기술하는 경우에는 정책을 변경하기 위해 단지 사실과 조항의 수정만을 요구하는데, 이것은 무엇을 의미하는가? 반면, OWL, SQL, SWRL, Prolog등과 같은 선언형 언어(declarative language)를 이용하여 정책을 기술하는 경우에는, 정책을 변경하기 위해, 단지 사실(fact)과 조항(rule base 혹은 clauses)의 수정만을 요구한다. 이는 시스템(혹은 단말)이 동작 중인 가운데, 정책의 변경을 적용할 수 있음을 의미한다. 이러한 것이 가능한 이유는 선언형 언어가 사실과 조항의 논리적 성질만을 기술하는 추론 엔진(generic inference engine)에 기반하여 동작하기 때문이다.
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참고문헌 (13)

  1. Grit Denker, "Cognitive Policy Radio Language (CoRaL) A Language for Spectrum Policies XG Policy Language," SRI, Defense Advanced Research Projects Agency, 2007. 

  2. Daniel Elenius, "CoRal Policy Validation Engine and Policies," SRI, Defense Advanced Research Projects Agency, 2006. 

  3. Daniel Elenius, "XG Policy Architecture," SRI, Defense Advanced Research Projects Agency, 2007. 

  4. Richard D. Hinman, "NEXT GENERATION(XG) ARCHITECTURE AND PROTOCOL DEVELOPMENT," Defense Advanced Research Projects Agency, 2004. 

  5. F. Perich and M. McHenry, "Policy-based spectrum access control for dynamic spectrum access network radios," Web Semantics: Science, Services and Agents on the World Wide Web, vol. 7, pp. 21-27, 2009. 

    상세보기

  6. Benjamin Hilburn, Timothy R. Newman and Tamal Bose, "Sector-Based Policy Generation and Enforcement for Cognitive Radio," Military Communication Conference, IEEE MILCOM 2009. 

  7. Joseph Mitola, Gearld Q. Maguire and JR, "Cognitive Radio: Making Software Radios More Personal," Personal Communications, IEEE, August 1999. 

  8. T. Rondeau, "Application of artificial intelligence to wireless communications,"Ph.D. dissertation, Virginia Polytechnic Inst. and State Univ., Blacksburg, Sep. 20, 2007. 

  9. An He, Joseph Gaeddert, et al, "Development of a Case-Based Reasoning Cognitive Engine for IEE 802.22 WRAN Application," Newsletter ACM SIGMOBILE Mobile Computing and Communications Review, pp.37-48, April 2009. 

  10. Youping Zhao, et al,"RADIO ENVIRONMENT MAP ENABLED SITUATION-AWARE COGNITIVE RADIO LEARNING ALGORITHMS,"SDR Forum Conference, 2006 

  11. F. Perich, "Policy-based network management for neXt Generation spectrum access control," in Proc. pp. 496-506, IEEE DySPAN 2007. 

  12. Mark McHenry, karl Steadman, Alexe E. Leu, Ed Melick, "XG DSA Radio System," New Frontiers in Dynamic Spectrum Access Network, IEEE DyPAN 2008. 

  13. F. Perich, R. Foster, P. Tenhula, and M. McHenry, "Experimental field test results on feasibility of declarative spectrum management," in Proc. , pp. 1-10, IEEE DySPAN 2008. 

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