기존의 중앙 집중식 이동성 관리 방식은 홈 네트워크에 위치한 이동성 앵커에 모든 데이터 및 제어가 집중되므로 단일 오류 문제, 병목 구간 발생 등의 문제가 있다. 최근 단말의 이동성을 분산된 이동성 앵커들에 의해 제공하기 위한 방안으로 분산 이동성 관리 방식들이 연구 중이다. 현재 제안된 분산 이동성 관리 방식들은 이동성 앵커의 장애가 발생하는 경우에 대해서는 고려하지 않고 있으나 전술망에서는 이동성 앵커의 이동, 정비, 장애등으로 서비스가 중단되는 상황이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 앵커 장애 발생 시에도 핸드오버가 가능한 새로운 전술 분산 이동성 관리 기법을 제안하였다. 시그널링 비용 및 핸드오버 지연시간의 수학적인 분석을 통해 제안한 기법의 성능을 검증하였다.
기존의 중앙 집중식 이동성 관리 방식은 홈 네트워크에 위치한 이동성 앵커에 모든 데이터 및 제어가 집중되므로 단일 오류 문제, 병목 구간 발생 등의 문제가 있다. 최근 단말의 이동성을 분산된 이동성 앵커들에 의해 제공하기 위한 방안으로 분산 이동성 관리 방식들이 연구 중이다. 현재 제안된 분산 이동성 관리 방식들은 이동성 앵커의 장애가 발생하는 경우에 대해서는 고려하지 않고 있으나 전술망에서는 이동성 앵커의 이동, 정비, 장애등으로 서비스가 중단되는 상황이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 앵커 장애 발생 시에도 핸드오버가 가능한 새로운 전술 분산 이동성 관리 기법을 제안하였다. 시그널링 비용 및 핸드오버 지연시간의 수학적인 분석을 통해 제안한 기법의 성능을 검증하였다.
In the conventional centralized mobility management schemes, it can lead to single points of failure, occurrence of a bottleneck, since all data and control are concentrated on the mobility anchor which is located in home network. In the current research of distributed mobility management, it is doi...
In the conventional centralized mobility management schemes, it can lead to single points of failure, occurrence of a bottleneck, since all data and control are concentrated on the mobility anchor which is located in home network. In the current research of distributed mobility management, it is doing research into distributed mobility management which is supported by distributed mobility anchors. Such schemes do not consider a failure of the mobility anchor. However, it could be an issue under tactical environment since it occur non-service problem due to anchor movement, maintenance, failure, etc. In this paper, we proposed new DMM scheme named T-DMM(Tactical-Distributed Mobility Management) which can support handover even if mobility anchor breaks down. From the numerical analysis, we evaluate signaling cost and handover latency.
In the conventional centralized mobility management schemes, it can lead to single points of failure, occurrence of a bottleneck, since all data and control are concentrated on the mobility anchor which is located in home network. In the current research of distributed mobility management, it is doing research into distributed mobility management which is supported by distributed mobility anchors. Such schemes do not consider a failure of the mobility anchor. However, it could be an issue under tactical environment since it occur non-service problem due to anchor movement, maintenance, failure, etc. In this paper, we proposed new DMM scheme named T-DMM(Tactical-Distributed Mobility Management) which can support handover even if mobility anchor breaks down. From the numerical analysis, we evaluate signaling cost and handover latency.
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문제 정의
전술 환경에서는 앵커들이 이동, 정비, 장애등의 이유로 서비스를 중단하는 경우가 발생할 수 있다. 따라서, 앵커의 장애 시에도 핸드오버가 가능한 전술 환경을 위한 분산 이동성 관리 기법을 제안하였다.
본 논문에서는 전술 망에 적합한 분산 이동성 관리 기법을 제안하였다. 제안하는 방식은 이동성 수행 시 앵커의 장애로 인해 바인딩 업데이트 과정을 수행하지 못할 경우 신규 접속 앵커에서 이동 단말의 패킷을 통해 상대 노드의 주소를 추출하여 직접 업데이트를 진행함으로써 이동성을 지원할 수 있도록 하였다.
본 논문에서는 제안중인 분산 이동성 관리 방안들을 전술망에 적용 시 성능 제한 요인을 살펴보고, 앵커 장애 발생 시에도 핸드오버가 가능한 전술 분산 이동성 관리 기법을 적용할 것을 제안하였다.
가설 설정
본 논문에서의 정량적인 분석은 단말의 이동 시 핸드오버 절차에 대한 시그널링 메시지 교환에 따른 비용을 계산하였으며, Jaehwoon[12]이 수행한 분석 방법을 인용하였다. PMIP기반의 분산형 네트워크 구조를 분석하였고 이에 따라 네트워크 요소 간 차등적인 기능을 가정하고 있으나, T-DMM의 성능 분석을 위해 이동성 앵커간의 거리 및 프로세싱 비용은 동일한 것으로 간주하였다. 분석을 위한 네트워크 모델에서의 각 변수들의 정의는 표 1과 같다.
그림 9는 본 논문에서 제안하는 T-DMM의 성능을 분석하기 위한 모델로써, MN 및 CN은 T-DMM 도메인 내에 위치하고 있으며, 도메인 내 이동성 앵커들은 일정한 거리를 두고 분산되어 있다고 가정한다. 본 논문에서의 정량적인 분석은 단말의 이동 시 핸드오버 절차에 대한 시그널링 메시지 교환에 따른 비용을 계산하였으며, Jaehwoon[12]이 수행한 분석 방법을 인용하였다.
전체 메시지 교환 방식은 신규 앵커 T-MAG2가 동일 그룹 내의 모든 T-MAG들에게 PBU 메시지를 전송한다. 이때 모든 T-MAG들은 동일한 멀티캐스트 그룹에 가입되어 있다고 가정한다. PBU 메시지를 수신한 T-MAG들은 모두 BCE를 생성하고 PBA 메시지를 신규 앵커에게 전달하여 터널링을 설정한다.
핸드오버 지연은 단말이 이동하여 새로운 MAR에 접속할 때부터 CN으로부터 처음 데이터 패킷을 수신할 때까지로 가정한다[16,17]. 그림 10은 일반적인 DMM, 본 논문에서 제안하는 T-DMM 방식 및 성능 비교를 위한 전체 메시지 교환 방식에 대한 단계별 지연 시간을 다이어그램으로 나타낸 것이고, 표 2에서는다이어그램 상에 표현된 변수들의 정의를 나타내었다.
제안 방법
수학적 분석을 통해, 도메인 내에 이동성 앵커의 수가 증가하거나 앵커간의 거리가 증가함에 따른 핸드오버 시에 단말의 이동성 지원을 위한 시그널링 처리 비용을 나타내었고, 장애 발생 시 대기시간 및 앵커간의 거리에 따른 핸드오버 지연시간을 분석하였다. 그 결과 기존의 연구들을 바탕으로 한 전체 메시지 교환방식에 비해, 본 논문에서 제안하는 T-DMM절차에서의 시그널링 처리 비용이 낮게 나타났으며, 지연시간에 있어서는 장애 시 PBU를 재전송하기까지의 대기시간에 비례하여 기존 방식보다 핸드오버가 느려짐을 보였다.
앞서 도출한 시그널링 처리 비용 및 핸드오버 지연 시간 수식을 바탕으로, 제안하는 방식의 성능을 정량적으로 분석하였다. 각 변수에 대한 기본 값은 표 2와 같이 설정하였다.
제안하는 T-DMM 방식에서, 핸드오버 중 기존 MAG의 장애로 인한 응답이 오지 않을 경우 새로 접속한 MAG는 CN의 주소를 추출하여 해당 주소로 패킷을 전송한다. 이 때 CN이 접속한 MAG에서만 바인딩 업데이트 절차를 수행하게 되므로, 이에 따른 시그널링 처리 비용을 식으로 나타내면 다음과 같다.
제안하는 T-DMM의 성능을 비교하기 위한 일반적인 절차에서의 확장 모델로써 모든 이동성 앵커들과 바인딩 메시지들을 교환하는 방식을 정의하였으며, 이를 통해 이동성 지원을 위한 준비 과정에 대한 시그널링 처리 비용 및 핸드오버 과정에서의 지연시간을 비교 분석한다. 전체 메시지 교환 방식은 신규 앵커 T-MAG2가 동일 그룹 내의 모든 T-MAG들에게 PBU 메시지를 전송한다.
다음으로 제안한 기법인 T-DMM상에서의 핸드오버 지연시간은 다음과 같다. 제안하는 기법에서는, 기존의 방식에 비해 TPBU 이후에 앵커의 장애로 인한 대기 지연시간 #이 추가적으로 발생하며, 이를 제외한 과정에서의 모든 값은 일반적인 DMM의 값과 동일하다.
본 논문에서는 전술 망에 적합한 분산 이동성 관리 기법을 제안하였다. 제안하는 방식은 이동성 수행 시 앵커의 장애로 인해 바인딩 업데이트 과정을 수행하지 못할 경우 신규 접속 앵커에서 이동 단말의 패킷을 통해 상대 노드의 주소를 추출하여 직접 업데이트를 진행함으로써 이동성을 지원할 수 있도록 하였다.
대상 데이터
만약, 전술 환경에 의해 일시적으로 링크가 불안정하여 이전 앵커인 T-MAG1가 정상 동작중이나 PBU 메시지가 도달하지 못한 경우에도 T-DMM은 안정적으로 동작된다. 가용 앵커를 찾기 위해 CN을 목적지로 PBU 메시지를 전송하기 때문에 CN과 직접 접속되어 있거나 가장 가까운 이동성 앵커가 가용 앵커로 선정된다. 가용 앵커에서 신규 앵커로 터널링을 수행하므로 T-MAG1의 동작 여부와 무관하게 핸드오버가 수행된다.
데이터처리
의 변화에 따른 시그널링 처리 비용에 대한 결과를 나타낸다. 제안한 T-DMM과 함께 전체 메시지 교환 방식(FULL Exchange)과 그림 6의 장애를 고려하지 않은 일반적인 DMM 절차(DMM)의 시그널링 처리 비용을 함께 나타내어 성능을 비교하였다. (a)와 (b) 모두에서 기존의 앵커의 장애 시에 모든 MAG로부터 바인딩 업데이트 과정을 진행하는 전체 메시지 교환방식은 이동성 앵커의 수 및 앵커간의 거리가 증가함에 따라 지속적으로 시그널 처리 비용이 증가하는 것에 비해, 제안하는 T-DMM 방식은 CN의 주소를 통해 특정 앵커와 바인딩 메시지를 교환하기 때문에 일정한 비용이 발생하는 것을 확인할 수 있다.
이론/모형
그림 9는 본 논문에서 제안하는 T-DMM의 성능을 분석하기 위한 모델로써, MN 및 CN은 T-DMM 도메인 내에 위치하고 있으며, 도메인 내 이동성 앵커들은 일정한 거리를 두고 분산되어 있다고 가정한다. 본 논문에서의 정량적인 분석은 단말의 이동 시 핸드오버 절차에 대한 시그널링 메시지 교환에 따른 비용을 계산하였으며, Jaehwoon[12]이 수행한 분석 방법을 인용하였다. PMIP기반의 분산형 네트워크 구조를 분석하였고 이에 따라 네트워크 요소 간 차등적인 기능을 가정하고 있으나, T-DMM의 성능 분석을 위해 이동성 앵커간의 거리 및 프로세싱 비용은 동일한 것으로 간주하였다.
성능/효과
제안한 T-DMM과 함께 전체 메시지 교환 방식(FULL Exchange)과 그림 6의 장애를 고려하지 않은 일반적인 DMM 절차(DMM)의 시그널링 처리 비용을 함께 나타내어 성능을 비교하였다. (a)와 (b) 모두에서 기존의 앵커의 장애 시에 모든 MAG로부터 바인딩 업데이트 과정을 진행하는 전체 메시지 교환방식은 이동성 앵커의 수 및 앵커간의 거리가 증가함에 따라 지속적으로 시그널 처리 비용이 증가하는 것에 비해, 제안하는 T-DMM 방식은 CN의 주소를 통해 특정 앵커와 바인딩 메시지를 교환하기 때문에 일정한 비용이 발생하는 것을 확인할 수 있다. 또한, 장애를 고려하지 않은 일반적인 DMM 방식과 제안한 방식을 비교 하였을 때 제안하는 방식에이 장애 앵커에 대한 메시지 대기 시간 및 이에 따른 프로세싱 비용이 추가적으로 발생하였으나, 그 차이가 미미한 것으로 나타났다.
그림 12는 앵커 장애로 인한 지연시간 및 MAG간의 거리의 증가에 따른 총 핸드오버 지연시간을 그래프로 비교한 것이다. MAG간의 홉수에 따른 지연시간의 차이는 앵커 장애가 없는 환경에서와 크게 차이가 나지는 않았으나, 앵커 장애 시 이를 감지하고 PBU를 재전송하기 위한 대기 시간이 제안하는 방식에서의 핸드오버 지연시간에 더욱 영향을 미치는 것으로 나타났다. 결과적으로, 앵커 장애 발생 시에도 기존의 정상 동작과 유사한 성능을 보이기 위해서는 적절한 대기 시간의 설정이 필요함을 알 수 있다.
MAG간의 홉수에 따른 지연시간의 차이는 앵커 장애가 없는 환경에서와 크게 차이가 나지는 않았으나, 앵커 장애 시 이를 감지하고 PBU를 재전송하기 위한 대기 시간이 제안하는 방식에서의 핸드오버 지연시간에 더욱 영향을 미치는 것으로 나타났다. 결과적으로, 앵커 장애 발생 시에도 기존의 정상 동작과 유사한 성능을 보이기 위해서는 적절한 대기 시간의 설정이 필요함을 알 수 있다.
수학적 분석을 통해, 도메인 내에 이동성 앵커의 수가 증가하거나 앵커간의 거리가 증가함에 따른 핸드오버 시에 단말의 이동성 지원을 위한 시그널링 처리 비용을 나타내었고, 장애 발생 시 대기시간 및 앵커간의 거리에 따른 핸드오버 지연시간을 분석하였다. 그 결과 기존의 연구들을 바탕으로 한 전체 메시지 교환방식에 비해, 본 논문에서 제안하는 T-DMM절차에서의 시그널링 처리 비용이 낮게 나타났으며, 지연시간에 있어서는 장애 시 PBU를 재전송하기까지의 대기시간에 비례하여 기존 방식보다 핸드오버가 느려짐을 보였다. 이는 비교한 방식에 비해 시그널링 수 및 형성하는 터널의 수의 차이로 인한 것으로, 제안하는 방식이 네트워크 내 부하를 줄이는데 더 효율적이라는 것을 확인하였다.
(a)와 (b) 모두에서 기존의 앵커의 장애 시에 모든 MAG로부터 바인딩 업데이트 과정을 진행하는 전체 메시지 교환방식은 이동성 앵커의 수 및 앵커간의 거리가 증가함에 따라 지속적으로 시그널 처리 비용이 증가하는 것에 비해, 제안하는 T-DMM 방식은 CN의 주소를 통해 특정 앵커와 바인딩 메시지를 교환하기 때문에 일정한 비용이 발생하는 것을 확인할 수 있다. 또한, 장애를 고려하지 않은 일반적인 DMM 방식과 제안한 방식을 비교 하였을 때 제안하는 방식에이 장애 앵커에 대한 메시지 대기 시간 및 이에 따른 프로세싱 비용이 추가적으로 발생하였으나, 그 차이가 미미한 것으로 나타났다.
그 결과 기존의 연구들을 바탕으로 한 전체 메시지 교환방식에 비해, 본 논문에서 제안하는 T-DMM절차에서의 시그널링 처리 비용이 낮게 나타났으며, 지연시간에 있어서는 장애 시 PBU를 재전송하기까지의 대기시간에 비례하여 기존 방식보다 핸드오버가 느려짐을 보였다. 이는 비교한 방식에 비해 시그널링 수 및 형성하는 터널의 수의 차이로 인한 것으로, 제안하는 방식이 네트워크 내 부하를 줄이는데 더 효율적이라는 것을 확인하였다. 지연시간의 분석을 통하여서는 앵커의 장애가 발생하는 상황에서 부득이하게 발생하는 부분들이 있으며, 이를 최적화하기 위해서 적절한 대기시간의 선택 또는 앵커의 장애를 보다 신속하게 네트워크 내에 알릴 수 있는 방안을 연구해야 할 것이다.
현재 제안된 방법들은 이전 앵커가 이동 단말의 홈 에이전트 역할을 수행하기 때문에 핸드오버 발생 시 이전 앵커에게 현재 바인딩 정보를 알려줘야 진행 중인 세션에 대한 전달이 가능함을 알 수 있다. 전술 환경에서는 앵커들이 이동, 정비, 장애등의 이유로 서비스를 중단하는 경우가 발생할 수 있다.
후속연구
이는 비교한 방식에 비해 시그널링 수 및 형성하는 터널의 수의 차이로 인한 것으로, 제안하는 방식이 네트워크 내 부하를 줄이는데 더 효율적이라는 것을 확인하였다. 지연시간의 분석을 통하여서는 앵커의 장애가 발생하는 상황에서 부득이하게 발생하는 부분들이 있으며, 이를 최적화하기 위해서 적절한 대기시간의 선택 또는 앵커의 장애를 보다 신속하게 네트워크 내에 알릴 수 있는 방안을 연구해야 할 것이다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
기존의 중앙 집중식 이동성 관리 방식에는 어떤 문제가 있는가?
기존의 중앙 집중식 이동성 관리 방식은 홈 네트워크에 위치한 이동성 앵커에 모든 데이터 및 제어가 집중되므로 단일 오류 문제, 병목 구간 발생 등의 문제가 있다. 최근 단말의 이동성을 분산된 이동성 앵커들에 의해 제공하기 위한 방안으로 분산 이동성 관리 방식들이 연구 중이다.
MIP(Mobile IP)[1], PMIP(Proxy Mobile IP)에 발생하는 문제점은 무엇인가?
단말의 이동성을 지원하기 위해 표준으로 제시된 MIP(Mobile IP)[1], PMIP(Proxy Mobile IP)[2]은 중앙 집중형 이동성 관리 기법으로써 HA(Home Agent)/LMA((Local Mobility Anchor)와 같은 중앙 집중형 장비에 의존하므로 다음과 같은 문제가 있다. 패킷들이 먼저 HA/LMA로 전달된 후 터널링을 통해 현재 접속 위치로 보내지므로 병목 현상이 발생할 수 있고, 트래픽 집중화로 최적 경로 선택이 불가능하여 전송 지연이 증가할 수 있으며, HA/LMA 고장 발생 시 관리되는 모든 단말들의 통신이 불가능하다[3,4]. 따라서 최근 DMM (Distributed Mobility Management) WG(Working Group)에서는 이동성 관리를 분산형으로 할 수 있는 다양한 DMM 기법들이 논의되고 있으며 표준화가 완료되면 전술 환경에도 적용될 것으로 기대된다.
플로우 기반 핸드오버 기법이란 무엇인가?
플로우 기반 핸드오버 기법은 이동 단말이 새로운 앵커에 접속할 때 HA와 바인딩 정보 갱신 시간동안 빠른 핸드오버를 지원하기 위해 제안된 기법이다. 일시적인 터널링 기능을 제공하는 FFHMIPv6(Flow-based Fast Handover Mobile IPv6)[6], 경로 최적화 기능이 추가된 NFFHMIPv6(New FFHMIPv6)[7], QoS(Quality of Service)별 핸드오버 방식을 달리하는 MFAN(Mobile Flow-Aware Network)[8] 등이 제안되었다.
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