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3GPP LTE-A 시스템 기반 사용자 특성에 따른 효율적 Random Access 과부하 제어 기술 및 M2M 그룹화
Efficient Congestion Control Technique of Random Access and Grouping for M2M according to User Type on 3GPP LTE-A s 원문보기

Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers = 전자공학회논문지, v.52 no.3, 2015년, pp.48 - 55  

김정현 (명지대학교 정보통신공학과) ,  지순배 (명지대학교 정보통신공학과) ,  유철우 (명지대학교 정보통신공학과)

초록
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본 논문은 $3^{rd}$ Generation Partnership Project(3GPP) Long Term Evolution-Advanced(LTE-A) 시스템을 기반으로 소량의 데이터를 송수신하는 M2M 기기가 무수히 존재하는 상황에서 발생할 수 있는 문제점을 고찰하고 이를 해결하기 위한 기술을 제시한다. 특별히, 무수히 존재하는 M2M 기기들로 인한 랜덤 액세스 채널의 부족과 이로 인한 지연(latency) 증가 문제를 해결하기 위해 M2M 그룹화 기술에 사용자 특성별로 구별하여 허용 가능한 액세스 시도 확률을 차별적으로 제어한다. M2M 기기들을 그룹화 하여 PRACH(Physical Random Access CHannel)의 랜덤 액세스(Random Access)를 시도하는 단말 수를 감소시키는 효과를 획득함과 동시에 셀룰러(Cellular) 통신을 하는 단말기와의 충돌을 줄임으로써, 기존 이동 통신 단말과 M2M 기기들이 공존하는 시스템의 랜덤 액세스 평균 지연(average latency) 증가 문제를 해결할 수 있음을 실험을 통해 증명한다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

This paper studies how to solve a problem caused by M2M terminals sending a few data based on $3^{rd}$ Generation Partnership Project(3GPP) Long Term Evolution-Advanced(LTE-A) system and then it is analyzed, proposed, and introduced into the techniques. Especially, it is introduced soluti...

주제어

#Machine-to-Machine(M2M)   #PRACH   #Grouping MTC machines   #Congestion control  

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

문제 정의

  • 본 논문에서 3GPP LTE-A 시스템을 기반으로 한 M2M 통신에서의 주요한 문제점에 대해 살펴보았으며, 그것들을 해결하기 위한 메커니즘을 소개했다. 특히, 랜덤 액세스 과부하 제어에 대해 언급하였다.
  • 두 번째는, 기지국이 특별한 액세스 자원요청을 하기위해 해당 자원들을 허용하는 비경쟁 기반 랜덤 액세스 절차로서 매우 높은 액세스 성공 확률을 가져온다. 본 논문에서는 경쟁 기반 랜덤 액세스 절차에서 발생하는 과부하를 제어하는 데에 목적을 두고 있다. 그리하여 살펴보게 될 경쟁 기반 랜덤 액세스 절차는 사용자 단말기 (User Equipment, UE)와 기지국 간에 총 4가지 메시지를 주고받는 과정을 거친다[8].
  • 이미 언급한 랜덤 액세스 과정에서 나타나는 문제들을 해결하기 위해 본 논문에서는 MTC 그룹화 시나리오와 차별적인 제어 방식을 제안한다. 서로 다른 특성을 가진 사용자들을 구별하여 액세스 시도를 허용하는 확률을 차별적으로 적용시킬 것이다.

가설 설정

  • 또한 MTC의 경우 대략 5ms 이상으로 완화된 결과를 가져온다. PRACH 할당 시 액세스 시도 확률과 BI는 셀룰러 사용자의 결과에 영향을 미친다.
  • 이미 언급한 랜덤 액세스 과정에서 나타나는 문제들을 해결하기 위해 본 논문에서는 MTC 그룹화 시나리오와 차별적인 제어 방식을 제안한다. 서로 다른 특성을 가진 사용자들을 구별하여 액세스 시도를 허용하는 확률을 차별적으로 적용시킬 것이다. MTC 그룹화를 제안한 다른 연구들도 많지만, 셀룰러 사용자의 평균 지연을 고려했을 때 사용자 특성 별로 더욱 구체적인 제안을 할 필요가 있다.
  • 실험할 셀룰러 수는 50명으로 고정시키고, MTC 수는 50간격으로 50명부터 250명까지로 설정해줌으로써 한 셀 내에 급격히 증가하는 MTC들로 인한 셀룰러의 지연 변화를 시뮬레이션 결과를 통해 확인할 수 있다. 포아송 분포와 근접한 결과를 얻기 위해 액세스 시도 확률을 임의로 가정한다. 셀룰러 사용자들에게는 3%, MTC 사용자들에게 2%로 서로 다르게 제안함으로써 수적으로 불리한 셀룰러 사용자들에게 더 많은 액세스 기회를 부여해준다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
MTC 장비들의 급격한 증가로 셀룰러 사용자들의 셀 영역을 침범함에 따라 나타나는 문제는 무엇인가? MTC 장비들이 예상 못할 속도로 급격히 증가하여 셀룰러 사용자들의 셀 영역을 침범하고 있다. 그로 인해 나타나는 문제들을 간단하게 열거해보면; 셀룰러 사용자의 데이터 트래픽 감소, PRACH 과부하, 충돌 횟수 증가, 접속 지연, 평균 지연 급증 등등이 있다. MTC의 수가 점점 증가할수록 PRACH 충돌 및 지연(latency)으로 더 많은 과부하가 발생한다.
Machine-to-Machine 통신이란 무엇인가? Machine-to-Machine(이하 M2M) 통신은 하나 또는 여러 개의 독립체들로 구성되어 통신하는 과정에서 인간의 개입을 요구하지 않고 스스로 결정을 내리는 데이터 통신의 일종이다[1]. 여러 개의 새로운 장비들과 물품들은 Machine Type Communications(MTC) 개념으로 대체되며, 건강관리 서비스, 원격 응용 기술, 신속한 처리, 스마트 그리드, 그리고 스마트 미터 등까지 MTC 범위에 포함된다[2].
랜덤 액세스의 평균 지연을 완화시키기 위하여 어떤 방법을 쓸 수 있는가? 액세스를 시도하는 MTC 수를 그룹 기반으로 줄여서 시간상 제어함으로써 평균 지연(average latency)을 완화시킬 수 있다[5]. 또 다른 연구에서는, 한 셀 당 평균 그룹 사이즈를 설계하고 그것마다 랜덤 액세스 기회를 예약된 시간으로 정해줘서 결과를 얻어낸다[6].
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참고문헌 (14)

  1. V. Galetic, I. Bojic, M. Kusek, G. Jezic, S. Desic, and D. Huljenic, "Basic principles of Machine-to-Machine communication and its impact on telecommunications industry," MIPRO, 2011 Proceedings of the 34th International Convention, pp.380-385, 23-27 May 2011. 

  2. M. Chen, J. Wan, S. Gonzalez, X. Liao, and V.C.M. Leung, "A Survey of Recent Developments in Home M2M Networks," Communications Surveys & Tutorials, IEEE, vol.16, no.1, pp.98-114, First Quarter 2014. 

    상세보기 crossref

  3. A.G. Gotsis, A.S. Lioumpas, A. Alexiou, "M2M Scheduling over LTE: Challenges and New Perspectives," Vehicular Technology Magazine, IEEE, vol.7, no.3, pp.34-39, Sept. 2012. 

    상세보기

  4. M. Gerasimenko, V. Petrov, O. Galinina, S. Andreev, and Y. Koucheryavy, "Energy and delay analysis of LTE-Advanced RACH performance under MTC overload," Globecom Workshops (GC Wkshps), 2012 IEEE, pp.1632-1637, 3-7 Dec. 2012. 

  5. Tsai, Ang-Hsun, et al. "Overload control for machine type communications with femtocells." Vehicular Technology Conference (VTC Fall), 2012 IEEE. IEEE, 2012. 

  6. C.-H. Wei, R.-G. Cheng, and S.-L. Tsao, "Performance Analysis of Group Paging for Machine-Type Communications in LTE Networks," Vehicular Technology, IEEE Transactions on, vol.62, no.7, pp.3371-3382, Sept. 2013. 

    상세보기 crossref

  7. R. Harwahyu, R.-G. Cheng, and R.F. Sari, "Consecutive group paging for LTE networks supporting machine-type communications services," Personal Indoor and Mobile Radio Communications (PIMRC), 2013 IEEE 24th International Symposium on, pp.1619-1623, 8-11 Sept. 2013. 

  8. A. Laya, L. Alonso, and J. Alonso-Zarate, "Is the Random Access Channel of LTE and LTE-A Suitable for M2M Communications? A Survey of Alternatives," Communications Surveys & Tutorials, IEEE, vol.16, no.1, pp.4-16, First Quarter 2014. 

    상세보기 crossref

  9. 3GPP TS 36.321, Medium Access Control (MAC) protocol specification. 

  10. T.-S. Kwon, J.-W. Choi, "Multi-Group Random Access Resource Allocation for M2M Devices in Multicell Systems," Communications Letters, IEEE, vol.16, no.6, pp.834-837, June 2012. 

    상세보기 crossref

  11. 3GPP TS 36.211, Physical channels and modulation. 

  12. 3GPP TR 37.868, Study on RAN Improvements for MTC. 

  13. L.-C. Wang, A. Chen, "Optimal Radio Resource Partition for Joint Contention- and Connection-Oriented Multichannel Access in OFDMA Systems," Mobile Computing, IEEE Transactions on, vol.8, no.2, pp.162-172, Feb. 2009. 

    상세보기 crossref

  14. 3GPP TS 36.213, Physical layer procedures. 

저자의 다른 논문 :

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