IEEE 802.11 Wireless LAN 환경에서, 현재 일반적인 기존 단말의 Access Point (AP) 선택은 신호세기에 기반한다. 하지만, 신호세기 기반 AP선택 방법은 최적의 데이터 전송률을 보장하지 않는다. 이 문제 해결을 위해 최근 여러 AP선택 방법들이 제안되었지만 AP선택 시, 지연 문제를 가지며 실제 밀집된 AP환경을 고려하지 않았다. 본 논문은 밀집된 AP 환경에서 단말의 신호세기 및 Throughput 측정실험을 통해 기존 AP선택 방법의 문제점을 확인하고, 이를 보완하기 위해 Link Speed 및 IEEE 802.11 무선링크의 Round Trip Time(RTT)을 Scoring하여 AP선택을 수행하는 알고리즘을 제안한다. 또한, 실험을 통해 제안된 AP선택 알고리즘이 기존방법들에 비해 성능적으로 향상되었음을 증명한다.
IEEE 802.11 Wireless LAN 환경에서, 현재 일반적인 기존 단말의 Access Point (AP) 선택은 신호세기에 기반한다. 하지만, 신호세기 기반 AP선택 방법은 최적의 데이터 전송률을 보장하지 않는다. 이 문제 해결을 위해 최근 여러 AP선택 방법들이 제안되었지만 AP선택 시, 지연 문제를 가지며 실제 밀집된 AP환경을 고려하지 않았다. 본 논문은 밀집된 AP 환경에서 단말의 신호세기 및 Throughput 측정실험을 통해 기존 AP선택 방법의 문제점을 확인하고, 이를 보완하기 위해 Link Speed 및 IEEE 802.11 무선링크의 Round Trip Time(RTT)을 Scoring하여 AP선택을 수행하는 알고리즘을 제안한다. 또한, 실험을 통해 제안된 AP선택 알고리즘이 기존방법들에 비해 성능적으로 향상되었음을 증명한다.
In the IEEE 802.11 Wireless LAN environment, the common Access Point (AP) selection of the existing terminal is based on signal strength. However, the signal strength-based AP selection method does not ensure an optimal data rate. Recently, several AP selection methods to solve this problem have bee...
In the IEEE 802.11 Wireless LAN environment, the common Access Point (AP) selection of the existing terminal is based on signal strength. However, the signal strength-based AP selection method does not ensure an optimal data rate. Recently, several AP selection methods to solve this problem have been suggested. However, when we select AP, these have a latency problem and don't consider dense environments of AP. In this paper, we confirm the problem of the conventional AP selection about the signal strength and the throughput through the actual measurement, and propose algorithm that selects AP by scoring link speed and wireless round trip time to compensate the problem. Furthermore, the proposed AP selection algorithm through the actual experiment proves the improved performance as compared with the existing methods.
In the IEEE 802.11 Wireless LAN environment, the common Access Point (AP) selection of the existing terminal is based on signal strength. However, the signal strength-based AP selection method does not ensure an optimal data rate. Recently, several AP selection methods to solve this problem have been suggested. However, when we select AP, these have a latency problem and don't consider dense environments of AP. In this paper, we confirm the problem of the conventional AP selection about the signal strength and the throughput through the actual measurement, and propose algorithm that selects AP by scoring link speed and wireless round trip time to compensate the problem. Furthermore, the proposed AP selection algorithm through the actual experiment proves the improved performance as compared with the existing methods.
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
문제 정의
본 논문에서는 기존 Access Point(AP) 선택 방법들의 문제점을 확인하고, Link Speed와 무선링크 Round Trip Time Scoring 기반 AP선택 알고리즘을 제안하였다. 실제 연세대학교 앞, 2개의 스타벅스 및 할리스 커피에서 다양한 AP표준을 스캔하고, 연결 가능한 AP를 바탕으로 데이터를 측정하였다.
본 논문에서는 실험을 통해, 기존 AP선택 방법들의 문제점을 확인하고, 이를 해결하기 위해 단말에서 AP의 무선링크 Round Trip Time(RTT) 및 Link speed를 Scoring하여 AP를 선택하는 알고리즘을 제안한다.
가설 설정
IEEE 802.11ac의 80Mhz 대역폭에 4개의 Station이 연결되어 있다고 가정한다. 이때, 1개의 Station이 IEEE 802.
11ac의 성능이 더 우수하다. 만약, 같은 표준들이 밀집된 환경이라면, 이 논문에서 제안하는 알고리즘과 MLT알고리즘의 차이가, 신호세기에 의한 Link Speed에 따라 조금 달라지겠지만, 결과의 차이는 크지 않을 것이다. 하지만, 각 장소에서 연결 가능한 AP의 표준은 서로 다르고, 그로 인한 성능 및 대역폭의 차이가 발생하므로, MLT알고리즘은 여러 표준이 밀집된 환경을 고려하지 않았다.
제안 방법
그렇기 때문에 정확한 측정을 위해, 하나의 AP당 10번의 무선링크 RTT를 측정한 평균값으로 Scoring하였다. Link Speed는 현재 연결된 AP의 DHCP정보에서 받아왔으며, 무선링크 RTT는 현재 연결된 AP의 DHCP정보에서 ip를 알아내어, 해당 AP까지의 동일한 길이 1400 바이트 Packet을 전송함으로써 측정하였다. 이때, Packet의 전송실패율은 약 1.
종단간 RTT는 무선링크 RTT보다 시간 효율적이지 못하며, 현재까지 연구된 여러 라우팅 알고리즘으로 인해, 대략 고정적인 유선 Routing Delay를 가진다. 그러한 이유로 무선링크 RTT를 Scoring하였다. 무선링크 RTT는 대역폭 및 접속된 Station의 수를 고려하므로, 현재 연결 가능한 위치에 존재하는, 같은 성능을 가진 AP가 밀집된 환경에서 Optimal한 AP선택을 가능하게 해준다 [6,7] .
실제 연세대학교 앞, 2개의 스타벅스 및 할리스 커피에서 다양한 AP표준을 스캔하고, 연결 가능한 AP를 바탕으로 데이터를 측정하였다. 그리고 Java 기반 Test-bed에서 각각 알고리즘 별로 시뮬레이션 하였다.
기존 Station의 AP선택 방법인 신호세기와 Throughput간의 상관관계를 알아보았다. 그림 안에 각각의 점들은 현재 연결 가능한 AP들을 나타낸다.
밀집된 AP환경에서 실험을 하기 위해, 연세대학교 부근에 2개의 스타벅스 및 할리스 커피를 실험장소로 정하고, 안드로이드 4.0 Version의 App을 개발하여, NEXUS 5에서 측정하였다. 우선, 현재 연결 가능한 모든 AP를 스캔하고 각각 AP의 신호세기, Link Speed, 무선링크 RTT, 종단간 RTT 및 Throughput을 측정하여 해당 데이터들을 텍스트파일로 저장한다.
본 논문에서는 기존 Access Point(AP) 선택 방법들의 문제점을 확인하고, Link Speed와 무선링크 Round Trip Time Scoring 기반 AP선택 알고리즘을 제안하였다. 실제 연세대학교 앞, 2개의 스타벅스 및 할리스 커피에서 다양한 AP표준을 스캔하고, 연결 가능한 AP를 바탕으로 데이터를 측정하였다. 그리고 Java 기반 Test-bed에서 각각 알고리즘 별로 시뮬레이션 하였다.
0 Version의 App을 개발하여, NEXUS 5에서 측정하였다. 우선, 현재 연결 가능한 모든 AP를 스캔하고 각각 AP의 신호세기, Link Speed, 무선링크 RTT, 종단간 RTT 및 Throughput을 측정하여 해당 데이터들을 텍스트파일로 저장한다. 저장된 데이터는 Java 기반 Test-bed에서 각 알고리즘에 맞춰 시뮬레이션 된다.
Link Speed는 현재 연결된 AP의 DHCP정보에서 받아왔으며, 무선링크 RTT는 현재 연결된 AP의 DHCP정보에서 ip를 알아내어, 해당 AP까지의 동일한 길이 1400 바이트 Packet을 전송함으로써 측정하였다. 이때, Packet의 전송실패율은 약 1.7%였고, 전송에 실패했을 시, 전송에 성공할 때까지 재전송하여 측정하였다.
제안된 알고리즘은 Link Speed와 무선링크 RTT의 Scoring에 기반하였다. 우선, 무선링크 RTT와 종단간 RTT는 서로 밀접한 관계가 있다.
하나의 Station이 Optimal한 AP에 Association되는 시간을 측정해보았다. 제안 알고리즘과 Throughput 기반과의 성능차이는 비슷하거나 Throughput 기반이 좋지만, Throughput 기반의 Association 시간이 길어짐으로써 Optimal한 AP가 변경될 확률이 높아진다.
데이터처리
11의 CSMA/CA 채널 접근 방법의 영향을 받으므로 DCF(Distributed Coordination Function) Back-off time으로 인하여 자신의 정확한 차례를 알기 힘들다 [9] . 그렇기 때문에 정확한 측정을 위해, 하나의 AP당 10번의 무선링크 RTT를 측정한 평균값으로 Scoring하였다. Link Speed는 현재 연결된 AP의 DHCP정보에서 받아왔으며, 무선링크 RTT는 현재 연결된 AP의 DHCP정보에서 ip를 알아내어, 해당 AP까지의 동일한 길이 1400 바이트 Packet을 전송함으로써 측정하였다.
성능/효과
Link Speed를 Scoring함으로써, IEEE 802.11ac와 같은 성능이 높은 AP표준을 선택할 확률이 높아지기 때문에, 새로운 Station의 연결에 있어서 성능 및 대역폭에 영향을 덜 받게 되므로, 제안 알고리즘으로 선택된 AP의 Throughput이 평균적으로 가장 높게 유지되는 것을 확인할 수 있다.
비슷한 무선링크 RTT를 가지는 AP끼리의 Throughput은 큰 차이가 나지 않는 경우도 있지만, AP의 성능 및 대역폭 차이로 인해 Station이 새로 연결될 때마다 점유하는 대역폭의 크기가 달라진다. 그러므로 큰 대역폭을 가지는 AP일수록 Station의 점유에 비례하여, 낮은 대역폭을 가지는 AP보다 Throughput이 높게 유지된다. 예를 들어, 일정량의 Channel Utilization이 존재하며 IEEE 802.
본 논문에서 제안한 Scoring알고리즘은 신호세기 및 Station 수에 기초한, MLT알고리즘에 비해 각각 94.2%, 30.2% 향상된 Throughput을 보였다. 그리고 추가적인 서버 비용 및 지연, 여러 가지 오버헤드가 발생하는 Throughput 기반과의 Throughput차이는 10%미만으로 나타났다.
이로써 제안한 AP선택 방법이 기존 방법들보다 성능 효율적임을 증명하였다.
하나의 Station이 Optimal한 AP에 Association되는 시간을 측정해보았다. 제안 알고리즘과 Throughput 기반과의 성능차이는 비슷하거나 Throughput 기반이 좋지만, Throughput 기반의 Association 시간이 길어짐으로써 Optimal한 AP가 변경될 확률이 높아진다. 게다가, Association할 AP의 성능 및 대역폭에 관계 없이, 현재 Throughput을 기반으로 AP를 선택하기 때문에 낮은 대역폭을 가진 AP를 선택 했을 시, 제안 알고리즘과 달리, 앞으로 접속되는 Station 숫자에 영향을 받을 확률도 높아진다.
제안 알고리즘과 Throughput 기반과의 시간 차이는, 각 장소마다 적게는 3배, 많게는 6배까지 차이가 나는 것을 확인할 수 있다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
신호세기에 기초하여 AP를 선택하는 방법의 단점은?
[2] 이러한 표준들의 기존 AP선택 방법은 신호세기에 기초하여 AP를 선택한다. 하지만, 이 방법은 밀집된 AP환경에서 각 AP의 성능, 대역폭 및 접속한 Station수를 고려하지 않기 때문에, 최상의 데이터 전송률을 보장하지 않는다 [3] .
Link Speed란?
다음, Link Speed는 다른 말로, 표준 Wi-Fi Speed 로 불리며, AP의 성능을 나타내는 지표이다. 이 Link Speed는 접속된 Station을 고려하지 않을 시, 가장 Optimal한 AP선택을 가능하게 해준다.
Link Speed의 기능은?
다음, Link Speed는 다른 말로, 표준 Wi-Fi Speed 로 불리며, AP의 성능을 나타내는 지표이다. 이 Link Speed는 접속된 Station을 고려하지 않을 시, 가장 Optimal한 AP선택을 가능하게 해준다. IEEE 802.
참고문헌 (9)
D. Y. Kim, S. H. Kim, M. G. Ha, T. H. Kim, and Y. H. Lee, "Internet of things technology and direction of progress," J. KICS, vol. 28, no. 09, pp. 49-57, Aug. 2011.
J. S. Lee, M. H. Jung, and S. G. Lee, "802.11 WLANs technology," J. KICS, vol. 30, no. 06, pp. 13-19, May 2013.
F. Xu, C. Tan, Q. Li, G. Yan, and J. Wu, "Designing a practical access point association protocol," in Proc. IEEE INFOCOM, pp. 1361-1369, San Diego CA, USA, Mar. 2010.
A. J. Nicholson, Y. Chawathe, M. Y. Chen, B. D. Noble, and D. Wetherall, "Improved access point selection," ACM MobiSys06, pp. 233-245, Uppsala, Sweden, Jun. 2006.
Y. Fukuda and Y. Oie, "Decentralize access point selection architecture for wireless LANs," IEICE Trans. Commun., vol. E90-B, no. 9, pp. 2513-2523, Mar. 2007.
D. Gunawardena, P. Key, and L. Massoulie, "Network Characteristics: Modelling, Measurements and Admission Control," IWQoS, Berkeley CA, vol. 2707, pp. 3-20, Jun. 2003.
R. C. L. Gmez, P. M. Velasco, and J. M. Fuertes, Wireless network delay estimation for time sensitive applications research report; ESAII RR-06-12; Technical University of Catalonia: Barcelona, Spain, 2006.
B. H. Shim and B. J. Lee, "Evolution of MIMO technology," J. KICS, vol. 38, no. 08, pp. 712-723, Aug. 2013.
IEEE Standard for Wireless LAN Medium Access Control (MAC) and Physical Layer (PHY) Specifications, IEEE Std 802.11 TM-2012, pp. 818-819, Mar. 2012.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.