[논문]강인성을 개선한 VANET에서의 자율 TDMA

박혜빈; 정진우

doi:10.7236/jiibc.2018.18.2.55

강인성을 개선한 VANET에서의 자율 TDMA
Autonomous TDMA for VANETs with improved robustness 원문보기

The journal of the institute of internet, broadcasting and communication : JIIBC, v.18 no.2, 2018년, pp.55 - 62

박혜빈 (상명대학교 컴퓨터과학과) , 정진우 (상명대학교 휴먼지능정보공학과)

초록
AI-Helper

VANET은 급격히 부상하고 있는 서비스 영역으로 수 ms 수준의 엄격한 latency 요구사항을 가진다. 이러한 수준의 낮은 latency를 보장하기 위해 latency가 보장되면서 coordinator에 의한 scheduling 없이 join/leave가 자유로운 Autonomous TDMA(ATDMA)가 제안된 바 있다. 본 연구에서는 hidden node, 채널 페이딩, 노드 밀집도 변이 등이 존재하는 non-perfect decoding 환경에서 동작하도록 ATDMA를 확장한 ATDMA revision(ATDMA-R)을 고안하였다. 또한 시뮬레이션을 통해 ATDMA와 ATDMA-R의 성능을 비교하여 ATDMA 대비 ATMDMA-R이 다양한 실제적 환경에서 강인성을 보이는 것을 확인하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

VANET is a rapidly emerging service area with strict requirements of a few milliseconds' latency. Because current systems don't guarantee ultra-low latency, it has been proposed a latency-guaranteed Autonomous ATDMA(ATDMA) in which autonomous joining/leaving is allowed without coordinator's scheduling. In this study, we extended ATDMA to operate in non-perfect decoding environments with existing hidden nodes, channel fading and node density variation, and named it ATDMA revision(ATDMA-R). We also evaluated the performance of ATDMA and ATDMA-R, and showed the robustness of ATDMA-R through various realistic simulation scenarios.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

본 논문에서는 ATDMA를 분석한 후 패킷 충돌을 야기할 수 있는 부분을 보완한다. 그 후 다양한 시뮬레이션 시나리오를 통해 ATDMA가 어떤 환경에서 강점과 약점을 지니는 지 파악한다.
이를 위해 PLI(Packet Level Incoordination), PDR(Packet Delivery Ratio), SOD(Slot Occupation Distribution) 등과 같은 평가지표를 마련했으며, 노드의 decoding 능력, 채널 혼잡도, 무선 모델, hidden node, 이동성 등 여러 환경요소에 변화를 주어 다양한 시뮬레이션 시나리오 속에서 프로토콜을 평가했다. 본 논문에서는 [10][11][12]에서 거론된 평가지표와 환경요소들을 시뮬레이션에 수정 및 적용하여 ATDMA가 어떤 요소에 어느 정도 영향을 받는지 알아내고자 한다.

가설 설정

. 기본 채널모델은 fixed range communication model^[10][12]을 사용하여 transmission range 내에서 송수신되는 신호는 다른 요소의 간섭이 없다면 감쇠되지 않는다고 가정한다^[12]. 또한 차량 안전 응용에서 basic safety message(BSM)를 최소 100ms에 한번은 전송하도록 요구하므로^[1], 노드는 100ms 간격으로 새로운 패킷을 생성한다고 가정한다.
기본 채널모델은 fixed range communication model^[10][12]을 사용하여 transmission range 내에서 송수신되는 신호는 다른 요소의 간섭이 없다면 감쇠되지 않는다고 가정한다^[12]. 또한 차량 안전 응용에서 basic safety message(BSM)를 최소 100ms에 한번은 전송하도록 요구하므로^[1], 노드는 100ms 간격으로 새로운 패킷을 생성한다고 가정한다. 첫 패킷은 노드가 네트워크에 진입하는 순간 생성되며, 이 가정으로 인해 노드는 네트워크에 진입하는 즉시 join을 시도하게 된다.
PCR(Packet Collision Rate)은 노드 r과 r이 생성한 패킷 중 하나인 p의 관점에서 관찰했을 때, 패킷 p가 전송되는 동안 r이 아닌 최소 하나 이상의 노드 s가 패킷 q를 전송할 확률이다. 본 논문에서는 다음의 수식을 통해 이를 구한다고 가정한다.
본 연구에서의 시뮬레이션에서 노드는 100m 도로에 초당 1~4대가 고정적으로 진입하고, (road length)/(vehicle speed) 후 빠져나간다고 가정한다^[11]. 기본 채널모델은 fixed range communication model^[10][12]을 사용하여 transmission range 내에서 송수신되는 신호는 다른 요소의 간섭이 없다면 감쇠되지 않는다고 가정한다^[12].
본 연구에서는 실제로 노드를 이동시키는 것이 아니라 노드의 밀집도를 변화시킴으로써 제한된 의미에서 이동성을 적용한다. 이를 위해 이전 시나리오에서 네트워크에 진입하는 노드가 초당 1~4대로 고정되어 있다고 가정한 것과 달리 세 번째 시나리오에서는 초당 1~4대가 무작위로 들어온다고 가정하며 road length를 transmission range의 1.5배인 150m로 변경한 뒤 시뮬레이션을 수행한다.

제안 방법

은 고속도로와 도시 시나리오에서 access collision rate와 merging collision rate, TX와 RX throughput을 평가지표로 사용해 시뮬레이션을 진행했다. CS-TDMA^[6]는 고속도로 환경에서 평균 접근 시간과 처음 제어 채널에 접근할 때 발생하는 평균 충돌수를 먼저 조사한 후 이를 바탕으로 한 프레임 당 패킷이 성공적으로 전달될 확률, 동기화기간동안 서비스 채널에서의 throughput을 구해 프로토콜 성능을 평가했다. STDMA^[7]는 다른 차량 밀도를 가지는 두 가지 고속도로 시나리오에 Nakagami m model^[8]을 적용하고, 접근 지연과 패킷 수신 확률을 평가지표로 삼아 시뮬레이션을 수행했다.
본 논문에서는 ATDMA를 분석한 후 패킷 충돌을 야기할 수 있는 부분을 보완한다. 그 후 다양한 시뮬레이션 시나리오를 통해 ATDMA가 어떤 환경에서 강점과 약점을 지니는 지 파악한다. 이를 위해 hidden node, 페이딩, 노드 밀집도 변이 등 충돌을 유발할 수 있는 환경요소를 변화시켜가며 시뮬레이션을 진행하였다.
두 번째 시나리오는 Nakagami m 페이딩을 적용했을 때 페이딩 강도(m)에 따른 프로토콜 성능에 변화를 관찰하기 위한 시뮬레이션으로 m이 1.5와 3인 경우를 각각 적용하였다. ATDMA의 경우 m=1.
HNR은 한 노드 r의 관점에서 r의 전송을 방해할 수 있는 노드중 x%가 hidden되어 있다는 것을 의미하며, 한번 hidden된 노드는 해당 노드 r의 lifetime이 동안 변하지 않는다. 본 시나리오에서는 HNR이 25%와 50%인 경우에 대한 시뮬레이션을 진행한다.
본 시나리오에서는 Nakagami 페이딩 모델에서 P_t,dB가 20dBm일 때 페이딩 강도(m)가 1.5와 3인 경우를 각각 채널 모델로 적용한 후 프로토콜 성능을 측정한다. 시뮬레이션을 통해 측정된 데이터는 fading 정도와 프로토콜 성능 간 상관관계를 알아보기 위해 사용된다.
마지막으로 VANET 환경은 네트워크를 구성하는 노드가 차량이기 때문에 노드의 움직임은 프로토콜 성능에 영향을 끼칠 수밖에 없다. 본 연구에서는 실제로 노드를 이동시키는 것이 아니라 노드의 밀집도를 변화시킴으로써 제한된 의미에서 이동성을 적용한다. 이를 위해 이전 시나리오에서 네트워크에 진입하는 노드가 초당 1~4대로 고정되어 있다고 가정한 것과 달리 세 번째 시나리오에서는 초당 1~4대가 무작위로 들어온다고 가정하며 road length를 transmission range의 1.
은 비교적 새로 등장한 STDMA를 깊이 있게 분석하여 프로토콜의 coordination ability에 영향을 줄 수 있는 상황을 파악하고자 했다. 이를 위해 PLI(Packet Level Incoordination), PDR(Packet Delivery Ratio), SOD(Slot Occupation Distribution) 등과 같은 평가지표를 마련했으며, 노드의 decoding 능력, 채널 혼잡도, 무선 모델, hidden node, 이동성 등 여러 환경요소에 변화를 주어 다양한 시뮬레이션 시나리오 속에서 프로토콜을 평가했다. 본 논문에서는 [10][11][12]에서 거론된 평가지표와 환경요소들을 시뮬레이션에 수정 및 적용하여 ATDMA가 어떤 요소에 어느 정도 영향을 받는지 알아내고자 한다.
그 후 다양한 시뮬레이션 시나리오를 통해 ATDMA가 어떤 환경에서 강점과 약점을 지니는 지 파악한다. 이를 위해 hidden node, 페이딩, 노드 밀집도 변이 등 충돌을 유발할 수 있는 환경요소를 변화시켜가며 시뮬레이션을 진행하였다.
첫 번째 시나리오는 hidden node라는 환경요소가 프로토콜 성능에 어떤 영향을 끼치는 지 관찰하기 위한 환경으로, 네트워크 내 존재하는 노드의 밀집도는 고정시킨 상태에서 hidden node 비율(HNR)만을 변화시켜 해당요소와 프로토콜 성능 간의 상관관계를 파악한다. HNR은 한 노드 r의 관점에서 r의 전송을 방해할 수 있는 노드중 x%가 hidden되어 있다는 것을 의미하며, 한번 hidden된 노드는 해당 노드 r의 lifetime이 동안 변하지 않는다.
첫 번째 시나리오는 hidden node의 존재가 MAC 프로토콜 성능에 어떤 영향을 주는지 알기 위한 시뮬레이션으로 HNR이 25%와 50%인 경우를 각각 적용하여 프로토콜의 성능을 관찰하였다. 해당 환경에서 ATDMA와 ATDMA-R의 PCR과 PDR을 측정한 결과는 아래 표와 같으며, 본 연구에서 모든 시뮬레이션 결과는 소수셋째자리 까지 나타냈다.
이를 위해 MAC 프로토콜 관련 연구를 조사했으며 그 중 [10][11][12]에 영향을 받아 PCR와 PDR을 평가지표로 삼았으며, hidden node, 페이딩, 이동성과 같은 환경요소를 시뮬레이션 시나리오 설계에 반영하였다. 하지만 기존의 ATDMA 프로토콜은 perfect decoding 환경에서 동작하는 것을 가정하여 설계되었기 때문에, 이를 확장하여 non-perfect decoding 환경에서도 동작하는 ATDMA-R을 제안하였다. Hidden node, 페채널 페이딩, 노드 밀집도 변이가 적용된 non-perfect decoding 환경에서 ATDMA와 ATDMA-R에 대한 시뮬레이션을 진행한 결과 ATDMA는 모든 환경요소에 영향을 받아 성능이 크게 악화되었다.

이론/모형

CS-TDMA^[6]는 고속도로 환경에서 평균 접근 시간과 처음 제어 채널에 접근할 때 발생하는 평균 충돌수를 먼저 조사한 후 이를 바탕으로 한 프레임 당 패킷이 성공적으로 전달될 확률, 동기화기간동안 서비스 채널에서의 throughput을 구해 프로토콜 성능을 평가했다. STDMA^[7]는 다른 차량 밀도를 가지는 두 가지 고속도로 시나리오에 Nakagami m model^[8]을 적용하고, 접근 지연과 패킷 수신 확률을 평가지표로 삼아 시뮬레이션을 수행했다. 접근 지연은 평균과 최악의 경우에 대해 측정해 노드 간 공평성을 평가하는 데 사용했고, 패킷 수신 확률은 전송에 대한 신뢰성을 측정하는 데 사용됐다^[7].
하지만 제한된 환경에서 latency라는 단일 지표만으로 성능을 평가했기 때문에, 더 다양한 시나리오 속에서 여러 지표를 가지고 프로토콜을 평가해 연구의 완성도를 높일 필요가 있다. 이를 위해 MAC 프로토콜 관련 연구를 조사했으며 그 중 [10][11][12]에 영향을 받아 PCR와 PDR을 평가지표로 삼았으며, hidden node, 페이딩, 이동성과 같은 환경요소를 시뮬레이션 시나리오 설계에 반영하였다. 하지만 기존의 ATDMA 프로토콜은 perfect decoding 환경에서 동작하는 것을 가정하여 설계되었기 때문에, 이를 확장하여 non-perfect decoding 환경에서도 동작하는 ATDMA-R을 제안하였다.

성능/효과

하지만 기존의 ATDMA 프로토콜은 perfect decoding 환경에서 동작하는 것을 가정하여 설계되었기 때문에, 이를 확장하여 non-perfect decoding 환경에서도 동작하는 ATDMA-R을 제안하였다. Hidden node, 페채널 페이딩, 노드 밀집도 변이가 적용된 non-perfect decoding 환경에서 ATDMA와 ATDMA-R에 대한 시뮬레이션을 진행한 결과 ATDMA는 모든 환경요소에 영향을 받아 성능이 크게 악화되었다. 하지만 ATDMA-R는 채널 페이딩에 큰 영향을 받았으나 최악의 경우에도 ATDMA 보다 몇 배 더 좋은 성능을 보였으며, 다른 요소인 hidden node나 노드 밀집도 변이에는 큰 영향을 받지 않았다.
하지만 NPS가 2이상이 되면 네트워크 내 노드의 밀집도가 증가하기 때문에 hidden node에 더 영향을 받게 된다. 그 결과 표4와 표5에서 볼 수 있듯이 HNR=50%이고 NPS=4인 경우 ATDMA의 PCR=0.818, PDR=0.132로 성공적으로 패킷이 송수신될 확률이 10% 정도 밖에 되지 않는다. 반면 ATDMA-R은 ATDMA처럼 NPS가 증가함에 따라 성능이 악화되기는 하지만, PCR과 PDR의 증감폭이 훨씬 적게 나타난다.
하지만 ATDMA-R는 채널 페이딩에 큰 영향을 받았으나 최악의 경우에도 ATDMA 보다 몇 배 더 좋은 성능을 보였으며, 다른 요소인 hidden node나 노드 밀집도 변이에는 큰 영향을 받지 않았다. 그러나 non-perfect decoding 환경에서 정상적으로 동작하기 위해 제안된 ATDMA-R은 decoding 실패가 일어나지 않는 perfect decoding 환경에서는 오히려 성능이 악화된다는 것을 시뮬레이션을 통해 확인하였다. 따라서 환경에 따라 ATDMA와 ATDMA-R을 유동적으로 선택해서 사용하도록 프로토콜을 확장하는 후속 연구를 진행할 필요가 있다.
세 번째 시나리오는 노드의 밀집도가 일정범위 안에서 무작위하게 변화할 때 프로토콜 성능이 어떻게 변화하는 지를 관찰하기 위한 시뮬레이션이다. 아래 표에서 볼 수 있듯이 NPS가 1~4로 무작위하게 변화하는 경우 ATDMA는 PCR은 0.582, PDR은 0.341로 노드의 밀집도 변이가 프로토콜 성능에 영향을 미친다는 것을 확인할 수 있다.
즉 약 12% 정도의 패킷만이 충돌하나 노드가 패킷을 정상적으로 수신할 확률이 절반 정도밖에 되지 않는다. 이를 통해 hidden node에 비해 채널 페이딩이 프로토콜 성능에 큰 영향을 준다는 것을 확인 할 수 있다.
11p를 적용했는데, 최근 연구에 따르면 해당 표준은 노드 밀집도가 올라가면 ALOHA 수준의 열악한 성능을 보이고^[1], CSMA 방식자체의 한계로 인해 unbounded latency와 broadcast storm 문제를 야기한다^[2]. 이에 대한 해결과 latency 보장을 위해 ATDMA(Autonomous TDMA)가 고안되었으며, latency 측면에서 WAVE에 비해 비교적 우수한 성능을 보임을 확인하였다^[3].
73이상의 값을 가진다. 즉 노드가 성공적으로 송신할 확률은 89%이상이고 성공적으로 수신할 확률은 73%이상으로, ATDMA에 비해 7~8배 더 좋은 성능을 보여준다.
Hidden node, 페채널 페이딩, 노드 밀집도 변이가 적용된 non-perfect decoding 환경에서 ATDMA와 ATDMA-R에 대한 시뮬레이션을 진행한 결과 ATDMA는 모든 환경요소에 영향을 받아 성능이 크게 악화되었다. 하지만 ATDMA-R는 채널 페이딩에 큰 영향을 받았으나 최악의 경우에도 ATDMA 보다 몇 배 더 좋은 성능을 보였으며, 다른 요소인 hidden node나 노드 밀집도 변이에는 큰 영향을 받지 않았다. 그러나 non-perfect decoding 환경에서 정상적으로 동작하기 위해 제안된 ATDMA-R은 decoding 실패가 일어나지 않는 perfect decoding 환경에서는 오히려 성능이 악화된다는 것을 시뮬레이션을 통해 확인하였다.

후속연구

또한 ATDMA는 단일 프레임 환경에서 동작하도록 고안되었기 때문에, 확장성이 떨어진다. 따라서 다중 프레임 환경에서 동작하도록 확장함과 동시에 merging collision을 해소할 수 있는 알고리즘을 고안하여 차후 연구에서는 노드가 이동하는 환경에서 시뮬레이션을 수행한다.
그러나 non-perfect decoding 환경에서 정상적으로 동작하기 위해 제안된 ATDMA-R은 decoding 실패가 일어나지 않는 perfect decoding 환경에서는 오히려 성능이 악화된다는 것을 시뮬레이션을 통해 확인하였다. 따라서 환경에 따라 ATDMA와 ATDMA-R을 유동적으로 선택해서 사용하도록 프로토콜을 확장하는 후속 연구를 진행할 필요가 있다. 또한 ATDMA는 단일 프레임 환경에서 동작하도록 고안되었기 때문에, 확장성이 떨어진다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	VANET은 어떠한 환경에서 동작하는가?	Mission-critical 환경에서 동작하는 VANET(Vehicular Ad-Hoc Network)은 기존 서비스와 달리 엄격한 latency를 요구한다. 대표적인 VANET 표준인 WAVE(Wireless Access in Vehicular Environment)는 MAC 하위 계층 표준으로 IEEE 802.
	VANET의 대표적인 표준은 무엇인가?	Mission-critical 환경에서 동작하는 VANET(Vehicular Ad-Hoc Network)은 기존 서비스와 달리 엄격한 latency를 요구한다. 대표적인 VANET 표준인 WAVE(Wireless Access in Vehicular Environment)는 MAC 하위 계층 표준으로 IEEE 802.11p를 적용했는데, 최근 연구에 따르면 해당 표준은 노드 밀집도가 올라가면 ALOHA 수준의 열악한 성능을 보이고[1], CSMA 방식자체의 한계로 인해 unbounded latency와 broadcast storm 문제를 야기한다[2].
	ATDMA가 고안된것은 WAVE의 어떠한 한계를 해결하기 위해서인가?	대표적인 VANET 표준인 WAVE(Wireless Access in Vehicular Environment)는 MAC 하위 계층 표준으로 IEEE 802.11p를 적용했는데, 최근 연구에 따르면 해당 표준은 노드 밀집도가 올라가면 ALOHA 수준의 열악한 성능을 보이고[1], CSMA 방식자체의 한계로 인해 unbounded latency와 broadcast storm 문제를 야기한다[2]. 이에 대한 해결과 latency 보장을 위해 ATDMA(Autonomous TDMA)가 고안되었으며, latency 측면에서 WAVE에 비해 비교적 우수한 성능을 보임을 확인하였다[3].

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저자의 다른 논문 :

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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