차량 안전 서비스는 무선 환경에서 차량 간 통신(Vehicle-to-Vehicle, V2V)을 통하여 운전 중 발생할 수 있는 위험을 사전에 감지하여 운전자에게 알려줌으로써 교통사고와 교통 체증을 줄이는 서비스이다. 차량 안전 서비스를 위해서 차량은 안전 메시지(Basic Safety Message, BSM)를 주기적으로 브로드캐스트 한다. 하지만, 차량 밀집 지역에서 이는 과도한 네트워크 트래픽의 원인이 되고 안전 메시지의 전송실패 확률과 지연을 급격하게 증가시켜 차량 안전 서비스의 안정성을 떨어뜨린다. 본 논문에서는 차량 안전 서비스를 수행하는 과정에서 발생하는 통신 혼잡 문제를 해결하기 위해 Channel Busy Ratio와 차량 수 간의 관계를 수식적으로 근사하고 이를 이용하여 전체 네트워크 혼잡도를 추정한다. 그리고 이를 기준으로 송신전력을 제어하는 새로운 상황인지 기반 송신전력제어 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 네트워크 시뮬레이터인 Qualnet을 이용하여 성능평가를 하였고 그 결과, 전체 네트워크 혼잡도의 추정이 특정 시나리오에서 정확하게 근사 되었으며 송신전력제어를 통해 차량 안전 통신 간 패킷 에러율이 감소한 것을 확인할 수 있었다.
차량 안전 서비스는 무선 환경에서 차량 간 통신(Vehicle-to-Vehicle, V2V)을 통하여 운전 중 발생할 수 있는 위험을 사전에 감지하여 운전자에게 알려줌으로써 교통사고와 교통 체증을 줄이는 서비스이다. 차량 안전 서비스를 위해서 차량은 안전 메시지(Basic Safety Message, BSM)를 주기적으로 브로드캐스트 한다. 하지만, 차량 밀집 지역에서 이는 과도한 네트워크 트래픽의 원인이 되고 안전 메시지의 전송실패 확률과 지연을 급격하게 증가시켜 차량 안전 서비스의 안정성을 떨어뜨린다. 본 논문에서는 차량 안전 서비스를 수행하는 과정에서 발생하는 통신 혼잡 문제를 해결하기 위해 Channel Busy Ratio와 차량 수 간의 관계를 수식적으로 근사하고 이를 이용하여 전체 네트워크 혼잡도를 추정한다. 그리고 이를 기준으로 송신전력을 제어하는 새로운 상황인지 기반 송신전력제어 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 네트워크 시뮬레이터인 Qualnet을 이용하여 성능평가를 하였고 그 결과, 전체 네트워크 혼잡도의 추정이 특정 시나리오에서 정확하게 근사 되었으며 송신전력제어를 통해 차량 안전 통신 간 패킷 에러율이 감소한 것을 확인할 수 있었다.
Vehicular safety service reduces traffic accidents and traffic congestion by informing drivers in advance of threats that may occur while driving using vehicle-to-vehicle (V2V) communications in a wireless environment. For vehicle safety services, every vehicle must broadcasts a Basic Safety Message...
Vehicular safety service reduces traffic accidents and traffic congestion by informing drivers in advance of threats that may occur while driving using vehicle-to-vehicle (V2V) communications in a wireless environment. For vehicle safety services, every vehicle must broadcasts a Basic Safety Message(BSM) periodically. In congested traffic areas, however, network congestion can easily happen, reduce the message delivery ratio, increase end-to-end delay and destabilize vehicular safety service system. In this paper, to solve the network congestion problem in vehicle safety communications, we approximate the relationship between channel busy ratio and the number of vehicles and use it to estimate the total network congestion. We propose a new context-aware transmit power control algorithm which controls the transmission power based on total network congestion. The performance of the proposed algorithm is evaluated using Qualnet, a network simulator. As a result, the estimation of total network congestion is accurately approximated except in specific scenarios, and the packet error rate in vehicle safety communication is reduced through transmit power control.
Vehicular safety service reduces traffic accidents and traffic congestion by informing drivers in advance of threats that may occur while driving using vehicle-to-vehicle (V2V) communications in a wireless environment. For vehicle safety services, every vehicle must broadcasts a Basic Safety Message(BSM) periodically. In congested traffic areas, however, network congestion can easily happen, reduce the message delivery ratio, increase end-to-end delay and destabilize vehicular safety service system. In this paper, to solve the network congestion problem in vehicle safety communications, we approximate the relationship between channel busy ratio and the number of vehicles and use it to estimate the total network congestion. We propose a new context-aware transmit power control algorithm which controls the transmission power based on total network congestion. The performance of the proposed algorithm is evaluated using Qualnet, a network simulator. As a result, the estimation of total network congestion is accurately approximated except in specific scenarios, and the packet error rate in vehicle safety communication is reduced through transmit power control.
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문제 정의
WAVE 기술은 1km의 통신 거리를 지원하며 최소 1Mbps부터 최대 54Mbps의 통신 속도를 지원하는 근거리 무선 통신 표준 기술이다. 본 기술은 고속으로 이동 중인 차량 간의 통신을 위한 기술로, 매우 짧은 무선 접속시간에 개별적 방송 메시지의 전송을 요구한다. 또한, 다중 채널(7개 채널)과 가변적인 송신 전력을 지원하며, 통신 영역의 다중 중첩성과 빠른 초기화를 통한 직접적인 차량 간 통신이 가능하고, 고속 이동 통신에 의한 페이딩 및 인접 채널 간섭에 강인한 채널 설계가 요구된다.
채널 로드는 가까운 거리에서 통신을 수행하는 노드, 즉 주변 차량이 많을수록 늘어나는 경향을 가지므로 CBR과 주변 차량 수 간의 관계를 분석하는 것은 의미가 있다. 본 논문에서는 CBR과 주변 차량 수의 관계를 수식적으로 근사하고 이를 이용하여 전체 네트워크 혼잡도를 추정한다.
본 논문에서는 송신전력을 전체혼잡도를 기준으로 조정하는 알고리즘을 제안한다. 각 차량은 전체혼잡도(CBR2hop)를 계산하고 이를 기준으로 송신전력(TX Power)을 증감하여 채널 로드를 일정하게 유지한다.
본 논문에서는 원활한 차량 안전 서비스 제공의 핵심인 혼잡제어를 위한 상황인지 기반 송신전력제어 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 WSMP 메시지의 헤더에 있는 TX Power 필드를 이용하여 전체 네트워크 혼잡도를 추정하고 이를 기반으로 전체 네트워크 혼잡도를 일정하게 유지할 수 있도록 송신전력을 제어한다.
제안 방법
1) 각 V2X 단말기를 장착한 차량은 위치, 속도, 가속도 등 차량의 기본적인 정보를 담은 “안전메시지”를 일정 주기로 수백 미터의 반경에 브로드캐스트 한다.
을 계산하는 알고리즘의 복잡도는 O(2n)가 된다. 그러므로 본 논문에서는 HV의 동, 서, 남, 북, 북동, 북서, 남동, 남서에서 가장 먼 8개 RV를 샘플링 하여 CBR2hop을 추정하였다.
2절에서 전체 네트워크 혼잡도를 추정하기 위해 Channel Busy Ratio와 주변 차량 수의 관계를 수식적으로 근사한다. 그리고 2.3절에서 전체 네트워크 혼잡도를 추정하여 송신전력을 제어하는 상황인지 기반 송신전력제어 알고리즘을 제안한다. 3장에서 제안한 알고리즘의 성능을 Qualnet 네트워크 시뮬레이터를 이용하여 검증하며 4장 결론으로 끝을 맺는다.
2) 각 차량은 “안전 메시지”를 수신하여 주변 차량에 대한 상태 정보를 수집한다. 그리고 주변 차량마다 동선을 계산하고, 자신이 움직일 경로와 비교하여 위험 수위를 결정한다.
따라서 본 논문에서는 2홉 혼잡도를 전체 네트워크 혼잡도로 정의하고 이를 추정한다. 또한, 추정된 전체 네트워크 혼잡도를 기준으로 송신전력을 조정하여 혼잡을 제어하는 알고리즘을 제안한다.
주변 차량(Neighbor)으로부터 받은 안전메시지(BSM) 정보를 이용하여 주변 차량 테이블을 생성 및 관리하며 주변 차량 정보를 감시한다. 또한, PHY 계층으로부터 받은 1홉 CBR 정보를 이용하여 2홉 혼잡도를 측정하여 이를 기반으로 송신전력 제어를 한다. 변경된 송신 전력은 다시 PHY 계층으로 전송된다.
또한, 상황인지 기반 송신전력제어 알고리즘을 적용하지 않은 경우(TPC Off)와 적용한 경우(TPC On)를 나누어 시뮬레이션하였다. 송신전력제어 알고리즘이 적용되지 않은 시나리오에서 차량의 송신전력은 15.
따라서 본 논문에서는 2홉 혼잡도를 전체 네트워크 혼잡도로 정의하고 이를 추정한다. 또한, 추정된 전체 네트워크 혼잡도를 기준으로 송신전력을 조정하여 혼잡을 제어하는 알고리즘을 제안한다.
본 논문에서는 CBR과 주변 차량 수 간의 관계를 정리하기 위해 S. Bai 논문의 가상시간 프레임(Virtual Time Frame, VTF) 개념을 변형 적용하여 가상시간 슬롯을 도입한다[10]. 가상시간 슬롯의 크기(Ss)는 하나의 안전 메시지를 송신하거나 수신하는데 걸리는 시간이고, 가상시간 슬롯의 수(Sn)는 안전메시지 전송주기(T) 동안 최대로 안전메시지를 송수신할 수 있는 횟수이다.
본 논문에서는 무선 애드 혹 통신환경에서 Hidden Node Problem, Exposed Node Problem과 같은 문제들이 2홉 거리 내에 있는 노드 간에 발생하므로 전체 네트워크 혼잡도를 2홉 네트워크 혼잡도로 정의한다.
본 논문에서는 제안하는 상황인지 기반 송신 전력 제어 알고리즘의 성능을 시뮬레이션을 통해 검증한다. 시뮬레이션 진행은 네트워크 시뮬레이터인 Qualnet을 이용하여 수행하였다.
이는 (수식1)과 같이 패킷의 송수신 시간(tT, tR)을 안전 메시지 전송주기(T)로 나눈 값으로 정의할 수 있다. 본 논문에서는, CBR이 채널이 얼마나 혼잡한지 알려주는 지표로 사용한다.
기존연구에서는 채널 로드를 관찰하여 혼잡을 제어하는 방법을 제안한다[5,6]. 본 논문에서도 Channel Busy Ratio(CBR)라는 개념을 도입하여 채널 로드를 관찰한다.
본 논문은 2.1절에서 차량 안전서비스와 차량 간 통신표준에 대해 간략히 기술하며 2.2절에서 전체 네트워크 혼잡도를 추정하기 위해 Channel Busy Ratio와 주변 차량 수의 관계를 수식적으로 근사한다. 그리고 2.
전체 네트워크 혼잡도 추정이 제대로 되었는지 검증하기 위해 Ideal CBR2hop과 Estimated CBR2hop을 비교하였다. Fig.
제안한 2홉 혼잡도 추정 기반 안전 메시지 송신전력제어 알고리즘의 성능 평가를 하기 위해서 두 가지를 평가한다. 2홉의 혼잡도가 제대로 추정되었는지 그리고 송신 전력을 조절하는 것으로 인해 안전 메시지 전송에 있어 혼잡이 완화되었는지의 여부이다.
본 논문에서는 원활한 차량 안전 서비스 제공의 핵심인 혼잡제어를 위한 상황인지 기반 송신전력제어 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 WSMP 메시지의 헤더에 있는 TX Power 필드를 이용하여 전체 네트워크 혼잡도를 추정하고 이를 기반으로 전체 네트워크 혼잡도를 일정하게 유지할 수 있도록 송신전력을 제어한다. Qualnet을 통하여 시뮬레이션한 결과 전체 네트워크 혼잡도의 추정은 특정 시나리오를 제외하고 정확하게 수행되었고, 상황인지 기반 송신전력제어 알고리즘은 패킷 에러율을 낮춰 차량 간 통신의 신뢰성을 높임을 보여주었다.
Facility 계층은 Application 계층의 바로 아래 계층으로 본 논문에서 혼잡제어를 담당한다. 주변 차량(Neighbor)으로부터 받은 안전메시지(BSM) 정보를 이용하여 주변 차량 테이블을 생성 및 관리하며 주변 차량 정보를 감시한다. 또한, PHY 계층으로부터 받은 1홉 CBR 정보를 이용하여 2홉 혼잡도를 측정하여 이를 기반으로 송신전력 제어를 한다.
대상 데이터
또한, 주변 노드 테이블의 엔트리는 해당 노드로부터 Neighbor Node Flush Interval 시간(500ms) 안에 메시지를 받지 않으면 해당 엔트리를 삭제하며 주변노드 테이블로부터 주변 노드 수를 측정하는 주기는 Number of Neighbor Measuring Interval로 100ms이다. 안전메시지의 크기는 400바이트로 설정하였고 전송주기(T)는 100ms이다.
데이터처리
제안하는 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 알고리즘이 적용된 경우와 적용되지 않은 경우를 시뮬레이션하여 Packet Error Rate(PER)과 1홉 Channel Busy Ratio(CBR1hop) 차량들이 분포되어있는 밀도에 따라 비교하였다. Fig.
이론/모형
MAC은 IEEE 802.11p MAC 표준의 Carrier Sensing Multiple Access with Collision Avoidance(CSMA/CA) 프로토콜을 기반으로 Enhanced Distributed Channel Access(EDCA)를 사용한다. 그리고 IEEE 802.
본 논문에서는 제안하는 상황인지 기반 송신 전력 제어 알고리즘의 성능을 시뮬레이션을 통해 검증한다. 시뮬레이션 진행은 네트워크 시뮬레이터인 Qualnet을 이용하여 수행하였다.
성능/효과
제안한 알고리즘은 WSMP 메시지의 헤더에 있는 TX Power 필드를 이용하여 전체 네트워크 혼잡도를 추정하고 이를 기반으로 전체 네트워크 혼잡도를 일정하게 유지할 수 있도록 송신전력을 제어한다. Qualnet을 통하여 시뮬레이션한 결과 전체 네트워크 혼잡도의 추정은 특정 시나리오를 제외하고 정확하게 수행되었고, 상황인지 기반 송신전력제어 알고리즘은 패킷 에러율을 낮춰 차량 간 통신의 신뢰성을 높임을 보여주었다.
1을 초과함을 보여준다. 이는 제안하는 알고리즘이 혼잡상황에서 효과적으로 Packet Error Rate을 줄이고 V2V 통신의 신뢰성을 높였음을 보여준다.
5를 보면 Heavy, Medium 시나리오에서 제안하는 알고리즘이 적용된 경우에 그렇지 않은 경우보다 CBR1hop이 낮고 Free 시나리오에서는 더 높은 것을 알 수 있다. 이를 통해 제안하는 알고리즘이 혼잡이 큰 시나리오(Heavy, Medium)에서는 송신전력을 줄임으로써 채널 활용도를 떨어뜨리지만, PER을 줄여 통신 신뢰도를 높인다는 것과 혼잡이 작은 시나리오(Free)에서는 송신전력을 높임으로써 채널 활용도를 높여 통신효율을 증가시킨다는 것을 보여준다.
후속연구
앞으로 VSC-A[3]의 목표인 10% 이하의 패킷 에러율을 유지하기 위해서 적절한 전체 네트워크의 채널 로드에 대한 연구가 필요하다. 또한, 제안한 알고리즘은 차량이 움직이지 않는 정적인 시뮬레이션 환경에서 검증된 만큼 향후, 차량의 이동이 있는 동적인 환경에서의 검증 또한 필요하다.
앞으로 VSC-A[3]의 목표인 10% 이하의 패킷 에러율을 유지하기 위해서 적절한 전체 네트워크의 채널 로드에 대한 연구가 필요하다. 또한, 제안한 알고리즘은 차량이 움직이지 않는 정적인 시뮬레이션 환경에서 검증된 만큼 향후, 차량의 이동이 있는 동적인 환경에서의 검증 또한 필요하다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
전송 지연이 길어진다면 어떤 문제가 발생하는가?
차량 안전 서비스는 일반적으로 100ms의 안전 메시지 송신 주기와 200m~400m의 전송 거리를 권장하고 있다[3]. 전송 지연이 길어지게 되면, 차량은 유효기간이 지난 잘못된 정보를 수신하는 등의 문제가 발생할 수 있다. 따라서 안전 메시지를 전송하는 프로토콜의 설계에 있어서 신뢰성과 전송지연에 대한 요구사항은 엄격하게 규정된다.
차량 안전 서비스는 운전자에게 무엇을 제공하는가?
이렇게 주고받은 정보를 이용하여 각 차량은 분산적으로 협력 충돌방지, 전방 차량 충돌 경고, 차선 변경 지원 서비스 등과 같은 차량 안전 서비스를 운전자에게 제공한다. 이는 차량의 안전운행을 유도하고 교통 혼잡 상황을 개선하여 운전자에게 안전하고 쾌적한 주행환경을 제공한다[2].
차량 안전 서비스는 어떻게 이루어지는가?
차량 안전 서비스는 차량 간 근거리 무선 통신 표준인 WAVE(Wireless Access in Vehicular Access) 표준을 기반으로, 차량 간 통신(Vehicle- to-Vehicle, V2V)을 통해 안전 메시지(Basic Safety Message, BSM)를 주변 차량들에게 주기적으로 브로드캐스트 함으로써 이루어진다. 이렇게 주고받은 정보를 이용하여 각 차량은 분산적으로 협력 충돌방지, 전방 차량 충돌 경고, 차선 변경 지원 서비스 등과 같은 차량 안전 서비스를 운전자에게 제공한다.
참고문헌 (10)
IHS, "Shouldering the load: militaries look to unmanned beasts of burden", Jane's International Defence Review, http://janes.ihs.com, 2016.
Hanbyeog Cho, "Implementation and standard of ITS / Telematics service using inter-vehicle communication", The Korean Institute of Communications and information Science, vol. 25, no. 1, pp. 69-73, 2008.
National Highway Traffic Safety Administration, Vehicle Safety communications - Applications (VSC-A) Final Report:Appendix Volume 1 System Design and Objective Test, https://www.nhtsa.gov, 2011.
Yu-Chee TsengSze-Yao NiYuh-Shyan ChenJang-Ping Sheu, "The Broadcast Storm Problem in a Mobile Ad Hoc Network", Wireless Networks, vol. 8, no. 2, pp. 153-67, Mar. 2002.
C. Khorakhun, H. Busche, and H. Rohling. Congestion Control for VANETs based on Power or Rate Adaptation. In 5th Int'l Workshop on Intelligent Transportation (WIT), 2008.
Chen Q., Schmidt-Eisenlohr F., Jiang D., Torrent-Moreno M., Delgrossi L., Hartenstein H., "Overhaul of IEEE 802.11 Modeling and Simulation in NS-2," Proc. of the ACMMSWiM, pp. 159-168, Oct. 2007 DOI: https://doi.org/10.1145/1298126.1298155
Doojin Um, Songnan Bai, Jaeil Jung, "Performance analysis of Contention-based Broadcast Schemes for Vehicular Safety Applications in Vehicular Ad hoc Networks," KSAE Conference, 2009.
Kenny J. B., "Dedicated Short-Range Communications (DSRC) Standards in the United States," Proc. of the IEEE, vol. 99, no. 7, pp. 1162-1182, Jul. 2011. DOI: https://doi.org/10.1109/JPROC.2011.2132790
Songnan Bai, Junho Oh, Jae-il Jung, "Context awareness beacon scheduling scheme for congestion control in vehicle to vehicle safety commuication," Ad Hoc Networks, pp. 2049-2058, 2013. DOI: https://doi.org/10.1016/j.adhoc.2012.02.014
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