철도통합무선망(LTE-R) 환경이 구축되었고, 이를 활용한 무선통신 기반의 열차제어 데이터 및 음성, 영상 등 다양한 형태의 서비스 인프라 관련 연구개발이 진행되고 있다. 이러한 서비스가 원활하게 제공되기 위해서는 안정성 및 가용성 높은 무선통신 환경 구성이 중요하며, 지속적인 철도통합무선망의 성능 개선이 요구된다. 본 논문은 철도통합무선망 안정성 및 가용성 등의 무선통신 성능개선을 위해 철도통합무선망 무선통신 환경을 측정하여 결과를 분석하고 시뮬레이션을 위한 무선 환경 모델을 구축하였다. 또한, 구축된 모델을 기반으로 안정성 향상을 위해 열차를 제어하기 위한 향상된 무선접속 알고리즘을 제안하여 열차 운행 시 발생하는 핸드오버에 대해 안정성을 향상 시킬 수 있는 방법을 제안하였고 가용성 향상을 위해 주파수 자동천이 알고리즘을 제안하여 망 장애로 인한 패킷 손실을 줄이고자 한다. 시뮬레이션을 위해, 철도통합무선망 무선통신 환경의 실측 데이터를 측정할 수 있는 철도시설공단(대전), 만종역-강릉역 KTX 노선에서 다양한 무선 환경 파라메터를 수집하였으며 본 논문에서 제안한 알고리즘의 성능이 기존 방식보다 우수함을 시뮬레이션 결과를 통하여 확인하였다.
철도통합무선망(LTE-R) 환경이 구축되었고, 이를 활용한 무선통신 기반의 열차제어 데이터 및 음성, 영상 등 다양한 형태의 서비스 인프라 관련 연구개발이 진행되고 있다. 이러한 서비스가 원활하게 제공되기 위해서는 안정성 및 가용성 높은 무선통신 환경 구성이 중요하며, 지속적인 철도통합무선망의 성능 개선이 요구된다. 본 논문은 철도통합무선망 안정성 및 가용성 등의 무선통신 성능개선을 위해 철도통합무선망 무선통신 환경을 측정하여 결과를 분석하고 시뮬레이션을 위한 무선 환경 모델을 구축하였다. 또한, 구축된 모델을 기반으로 안정성 향상을 위해 열차를 제어하기 위한 향상된 무선접속 알고리즘을 제안하여 열차 운행 시 발생하는 핸드오버에 대해 안정성을 향상 시킬 수 있는 방법을 제안하였고 가용성 향상을 위해 주파수 자동천이 알고리즘을 제안하여 망 장애로 인한 패킷 손실을 줄이고자 한다. 시뮬레이션을 위해, 철도통합무선망 무선통신 환경의 실측 데이터를 측정할 수 있는 철도시설공단(대전), 만종역-강릉역 KTX 노선에서 다양한 무선 환경 파라메터를 수집하였으며 본 논문에서 제안한 알고리즘의 성능이 기존 방식보다 우수함을 시뮬레이션 결과를 통하여 확인하였다.
With the establishment of the railway integrated radio network (LTE-R) environment, radio-based train control transmission and reception and various forms of service are provided. The smooth delivery of these services requires improved performance in a highly reliable and available wireless environm...
With the establishment of the railway integrated radio network (LTE-R) environment, radio-based train control transmission and reception and various forms of service are provided. The smooth delivery of these services requires improved performance in a highly reliable and available wireless environment. This paper measured the LTE-R radio communication environment to improve radio communication performance of railway integrated wireless network reliability and availability, analyzed the results, and established the wireless environment model. Based on the built-up model, we also proposed an improved radio-access algorithm to control trains for improved reliability, suggesting a way to improve stability for handover that occur during open-air operation, and proposed an algorithm for frequency auto-heating to improve availability. For simulation, data were collected from the Korea Rail Network Authority (Daejeon), Manjong-Gangneung KTX route, which can measure the actual data of LTE-R wireless environment, and the results of the simulation show performance improvement through algorithm.
With the establishment of the railway integrated radio network (LTE-R) environment, radio-based train control transmission and reception and various forms of service are provided. The smooth delivery of these services requires improved performance in a highly reliable and available wireless environment. This paper measured the LTE-R radio communication environment to improve radio communication performance of railway integrated wireless network reliability and availability, analyzed the results, and established the wireless environment model. Based on the built-up model, we also proposed an improved radio-access algorithm to control trains for improved reliability, suggesting a way to improve stability for handover that occur during open-air operation, and proposed an algorithm for frequency auto-heating to improve availability. For simulation, data were collected from the Korea Rail Network Authority (Daejeon), Manjong-Gangneung KTX route, which can measure the actual data of LTE-R wireless environment, and the results of the simulation show performance improvement through algorithm.
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문제 정의
철도통합무선망에서 관제통화, 비상통화, 열차제어 등의 철도전용 통신망에서 제공되어야 하는 기능 및 성능 요구 조건을 만족해야 하며 이러한 요구조건을 만족하려면 철도통신에서 안정성과 가용성의 성능 개선이 우선되어야 한다. 본 논문에서는 철도통합무선망 성능을 향상시키는 방법으로, 안정성 및 가용성 고도화 알고리즘을 제안한다. 안정성 향상을 위해 무선접속 알고리즘을 제안하여 안정적인 핸드오버 지연 시간을 통한 성능 향상을 확인하고[2], 가용성 향상을 위해 주파수 자동 천이 알고리즘을 개선하여 철도통합무선망에서 장애 발생 시 예비로 준비된 상용 LTE 망으로 트래픽 전환을 통해 데이터 손실을 감소시켜 가용성 성능 향상을 확인한다.
네트워크 모델은 네트워크를 구성하는 통신 장비 배치 및 연결을 표현하며 해당 통신망을 OPNET에서 장비 간 연결을 통한 모델링을 의미한다. 본 연구에서는 철도통합무선망 기반 열차제어 통신 환경에 최적화된 신규 모델을 제작하였다. 트래픽 모델은 트래픽의 송수신자 (통신장비) 및 발생 특성(발생 크기 및 빈도 등) 정보를 기록하기 위한 모델이다.
가설 설정
열차 선로와 기지국의 RRU(Remote Radio Unit) 간 간격은 5m로 설정하였고 기지국의 RRU 간 거리는 약 1km로 설정하였으며, 열차의 속도는 250km/h와 350km/h으로 설정하였다. 가용성 테스트를 위해 RBC(Radio Block Center) 는 LTE-R, LTE 망 모두 연결된 것으로 가정하였다.
제안 방법
마지막으로 환경 모델은 통신장비가 배치된 지역의 지형을 디지털 지도로 이용하여 표현하는 작업이다. GIS(Geographic Information System) 정보를 OPNET 에서 활용할 수 있도록 설정해야 하며 앞서 철도통합무선망 환경 측정을 실시했던 강릉선 지형 환경을 구축하기 위해 만종역과 강릉역 간 KTX 노선의 GIS 정보를 수집하여 모델 제작에 활용하였다.
제안한 무선접속 알고리즘은 OPNET 시뮬레이션을 통하여 성능 향상을 확인하였다. Intra-RAT 핸드오버와 관련된 event는 A1 ~ A5까지 정의되어 있지만 강릉선에서 발생하는 모든 핸드오버 event는 A3인 것을 실측을 통한 Signaling message 분석을 통하여 확인하였다. A3 event 의 각 entering 조건과 leaving 조건은 아래 수식과 같다.
제작한다. LTE와 비교하여 LTE-R에서 변경된 부분(주파수, 채널 모델, 기지국 간 거리, 기지국과 단말기 거리 등)은 수정작업을 거친 후 알고리즘에 이식시켰다. 프로세스 모델 제작은 실제 LTE-R에서 동작하는 프로토콜 동작 절차를 OPNET에서 동작하는 프로세스 모델로 설계 및 제작한다.
본 연구를 위해 LTE-R 단말기 2대와 네티마이저(Netimizer) 분석기를 확보하였다. Netimizer 분석기는 DML(Diagnostic Monitor Logger)와 DMA (Diagnostic Monitor Analyzer)로 구성되어 있으며 DML을 이용하여 단말기와 USB를 통신을 통해 현재 단말기로 수신되고 있는 전파 특성과 무선 환경 데이터를 수집하였고 DMA를 이용하여 수집된 데이터를 분석하였다.
프로세스 모델 제작은 실제 LTE-R에서 동작하는 프로토콜 동작 절차를 OPNET에서 동작하는 프로세스 모델로 설계 및 제작한다. OPNET의 PMM(Process Modeling Methodology) 및 LTE 라이브러리를 활용하여 LTE 프로토콜을 적용하였다. 다음으로, 링크 모델 제작은 OPNET에서 BER (Bit Error Rate), FER(Frame Error Rate), Fading, Shading, 패킷 충돌 등 무선통신 채널 특성을 모델링하는 기술이다.
적용한다. 가용성 성능 향상을 위한 주파수 자동천이 시뮬레이션 시나리오를 살펴보면, 열차가 주파수 f1 기지국에 접속되어 있고, 해당 기지국이 장애가 발생했을 경우 열차는 주파수 f2 기지국으로 핸드오버를 실행하였고 그때, PLR(Packet Loss Rate) 값을 분석하였다.
향상을 기대할 수 있다[2][3]. 따라서 본 절에서 제안하는 철도통합무선망을 위한 무선통신 환경 모델은 실제 철도통합무선망 환경에서 측정한 실측값을 기반으로 모델링에 적용하였다. 적용 주파수는 철도통합무선망에 할당된 700MHz (718~728 MHz, 773~783 MHz) 대역폭 20MHz을 적용하였으며[4], RRU 안테나 간 간격, RRU 안테나와 열차 선로 간 간격, 열차 구간 정보를 이용한 토폴로지 구성을 실제 환경에 가깝게 구축하였다.
완성도 높은 시뮬레이션을 위하여 강릉선 KTX 구간의 실측데이터를 수집하였다. 또한, 이를 적용한 철도통합무선망에 최적화된 시뮬레이션 모델을 개발하여 제안한 알고리즘의 성능 검증을 진행하였다.
다음으로, 링크 모델 제작은 OPNET에서 BER (Bit Error Rate), FER(Frame Error Rate), Fading, Shading, 패킷 충돌 등 무선통신 채널 특성을 모델링하는 기술이다. 링크를 통한 신호 전달 과정을 송수신기 간 연결된 파이프를 통해 신호를 전달하여 시뮬레이션 하는 과정에서 필수적인 물리적 특성을 제공하는 파이프라인 모델로 제작하였다. 네트워크 모델은 네트워크를 구성하는 통신 장비 배치 및 연결을 표현하며 해당 통신망을 OPNET에서 장비 간 연결을 통한 모델링을 의미한다.
무선 환경 측정 결과 값과 이를 기반으로 제작한 모델을 이용하여 시뮬레이션을 실시하였다. 시뮬레이션에 수집할 통계를 설정하고 시뮬레이션 환경에서 Duration, Update Interval, Simulation Kernel 등을 설정하였다.
제작하였다. 본 장에서는 2.1장에서 수집한 데이터를 기반으로 네트워크 모델링을 설계하고 네트워크 모델에 실제 전송할 트래픽 모델링을 구축하여 최종적으로 시뮬레이션 환경 모델링을 구축하였다. 3장에서는 구축된 네트워크 환경에서 안정성과 가용성 성능향상을 위한 알고리즘의 시뮬레이션을 수행하여 성능 결과를 도출하였다.
시뮬레이션에 수집할 통계를 설정하고 시뮬레이션 환경에서 Duration, Update Interval, Simulation Kernel 등을 설정하였다. 시뮬레이션이 완료되면 Result Browser가 활성화 되고 수집된 통계를 확인하였다.
트래픽 모델은 트래픽의 송수신자 (통신장비) 및 발생 특성(발생 크기 및 빈도 등) 정보를 기록하기 위한 모델이다. 실제 열차제어 신호에 맞는 전송속도와 데이터 량을 적용하여 트래픽 모델을 제작하였으며 알고리즘 시뮬레이션에 활용하였다. 마지막으로 환경 모델은 통신장비가 배치된 지역의 지형을 디지털 지도로 이용하여 표현하는 작업이다.
본 논문에서는 철도통합무선망 성능을 향상시키는 방법으로, 안정성 및 가용성 고도화 알고리즘을 제안한다. 안정성 향상을 위해 무선접속 알고리즘을 제안하여 안정적인 핸드오버 지연 시간을 통한 성능 향상을 확인하고[2], 가용성 향상을 위해 주파수 자동 천이 알고리즘을 개선하여 철도통합무선망에서 장애 발생 시 예비로 준비된 상용 LTE 망으로 트래픽 전환을 통해 데이터 손실을 감소시켜 가용성 성능 향상을 확인한다. 완성도 높은 시뮬레이션을 위하여 강릉선 KTX 구간의 실측데이터를 수집하였다.
전차선 기등에 설치된 안테나는 지상으로부터 3m 높이로 설정하였다. 열차 선로와 기지국의 RRU(Remote Radio Unit) 간 간격은 5m로 설정하였고 기지국의 RRU 간 거리는 약 1km로 설정하였으며, 열차의 속도는 250km/h와 350km/h으로 설정하였다. 가용성 테스트를 위해 RBC(Radio Block Center) 는 LTE-R, LTE 망 모두 연결된 것으로 가정하였다.
열차 제어 무선접속 알고리즘 성능 개선을 위하여 열차 운행 시 발생하는 핸드오버를 분석하고 안정적인 핸드오버가 진행될 수 있는 알고리즘을 설계하였다. 제안한 무선접속 알고리즘은 OPNET 시뮬레이션을 통하여 성능 향상을 확인하였다.
열차 선로와 기지국의 RRU(Remote Radio Unit) 간 간격은 5m로 설정하였고 기지국의 RRU 간 거리는 약 1km로 설정하였다. 열차의 속도는 150km/h, 250km/h, 350km/h로 설정하였으며[11] 각각의 속도로 열차 이동 시 PERHD을 계산하였다. 시뮬레이션을 실행한 결과 값은 표 1과 같다.
장비 모델은 통신 장비의 내부와 외부를 연결하는 인터페이스를 OPNET 노드 모델로 설계 및 제작한다. LTE와 비교하여 LTE-R에서 변경된 부분(주파수, 채널 모델, 기지국 간 거리, 기지국과 단말기 거리 등)은 수정작업을 거친 후 알고리즘에 이식시켰다.
따라서 본 절에서 제안하는 철도통합무선망을 위한 무선통신 환경 모델은 실제 철도통합무선망 환경에서 측정한 실측값을 기반으로 모델링에 적용하였다. 적용 주파수는 철도통합무선망에 할당된 700MHz (718~728 MHz, 773~783 MHz) 대역폭 20MHz을 적용하였으며[4], RRU 안테나 간 간격, RRU 안테나와 열차 선로 간 간격, 열차 구간 정보를 이용한 토폴로지 구성을 실제 환경에 가깝게 구축하였다.
철도통합무선망 무선통신 환경을 측정하기[5] 위해 실제 열차에 탑승하여 시험을 진행하였다. 측정 장소는, 강릉선 KTX 구간에 구축되어 있는 철도통합무선망 무선통신 환경을 측정하였으며 다양한 데이터 수집 및 분석을 위해 한국철도공사 협조를 얻어 KTX 운전실(상행) 및 승객실(하행)에서 각각 왕복 1회 측정하였다.
철도통합무선망의 안정성과 가용성 향상을 위한 알고리즘의 성능을 측정하기 위해서는 분석 대상인 철도통합무선망 현황을 분석하고, 기존 OPNET 라이브러리에 있는 장비 모델을 이용하여 장비를 설치한 후 LTE 프로토콜 설정을 하여 각 노드 간 링크모델로 제작하였다. 본 장에서는 2.
표 2는 LTE-R 환경일 때와 LTE-R과 LTE를 이중화했을 경우 성능향상을 비교하였다.
LTE와 비교하여 LTE-R에서 변경된 부분(주파수, 채널 모델, 기지국 간 거리, 기지국과 단말기 거리 등)은 수정작업을 거친 후 알고리즘에 이식시켰다. 프로세스 모델 제작은 실제 LTE-R에서 동작하는 프로토콜 동작 절차를 OPNET에서 동작하는 프로세스 모델로 설계 및 제작한다. OPNET의 PMM(Process Modeling Methodology) 및 LTE 라이브러리를 활용하여 LTE 프로토콜을 적용하였다.
대상 데이터
그림 3은 강릉선 KTX 노선에서 측정한 값을 기반으로 제작된 모델과 실측값을 통해 나온 그림이다. LTE-R 망의 토폴로지 구성은 강릉선 특정 구간을 대상으로 샘플링하여 구축하였다.
필요하다. 본 연구를 위해 LTE-R 단말기 2대와 네티마이저(Netimizer) 분석기를 확보하였다. Netimizer 분석기는 DML(Diagnostic Monitor Logger)와 DMA (Diagnostic Monitor Analyzer)로 구성되어 있으며 DML을 이용하여 단말기와 USB를 통신을 통해 현재 단말기로 수신되고 있는 전파 특성과 무선 환경 데이터를 수집하였고 DMA를 이용하여 수집된 데이터를 분석하였다.
안정성 향상을 위해 무선접속 알고리즘을 제안하여 안정적인 핸드오버 지연 시간을 통한 성능 향상을 확인하고[2], 가용성 향상을 위해 주파수 자동 천이 알고리즘을 개선하여 철도통합무선망에서 장애 발생 시 예비로 준비된 상용 LTE 망으로 트래픽 전환을 통해 데이터 손실을 감소시켜 가용성 성능 향상을 확인한다. 완성도 높은 시뮬레이션을 위하여 강릉선 KTX 구간의 실측데이터를 수집하였다. 또한, 이를 적용한 철도통합무선망에 최적화된 시뮬레이션 모델을 개발하여 제안한 알고리즘의 성능 검증을 진행하였다.
열차에 탑승하여 시험을 진행하였다. 측정 장소는, 강릉선 KTX 구간에 구축되어 있는 철도통합무선망 무선통신 환경을 측정하였으며 다양한 데이터 수집 및 분석을 위해 한국철도공사 협조를 얻어 KTX 운전실(상행) 및 승객실(하행)에서 각각 왕복 1회 측정하였다.
데이터처리
측정한 결과 데이터를 기반으로, 운전실 및 승객 실에서 측정한 Link access information을 분석하였고 추가적으로 Signaling Quality를 분석하였다. 그림 2는 승객 실에서 측정한 네 가지 Signaling Quality를 나타내고 있다.
성능/효과
보여준다. Average 측면에서의 PLRe 73.86%의 성능 향상을 보였고, max 측면에서의 PLRe 87.84%의 성능 향상을 보였다.
Average 측면에서의 PLRe 76.66% 의 성능 향상을 보였고, max 측면에서 87.48%의 성능 향상을 보였다.
상행선과 하행선의 평균 RSRP signal quality는 비슷하게 측정되었으며 측정 위치(창 측, 내측, 열차의 앞/뒤)에 따라 편차가 있음을 보였다. KTX 열차의 이동에 따른 단말기의 핸드오버 성공률은 100%를 보였다.
그림 9는 속도 250km/h 일 때, PLR를 계산한 결과를 보여준다. LTE-R + LTE 일 때, jamming 공격으로 인한 장애 발생 시 데이터 전환을 통한 데이터 손실이 낮다는 것을 확인하였다.
할 때 결과를 분석하면 그림 10과 같다. LTE-R 장애 발생 시 PLR의 평균값은 250km/h 속도일 때와 같은 11 packets/sec이며, 장애 구간에서 최고 475 packets/sec까지 PLR이 증가하는 것을 확인하였다. 이동 속도가 더 빠를수록 장애로 인한 PLRe 증가하였고 자동천이 알고리즘을 적용했을 때 최고 58 packets/sec까지 PLR을 줄일 수 있다는 것을 확인하였다.
PER 결과를 보면, 350km/h 속도에서는 Off(RSRP) 제어의 경우 32.12%, Off(RSRQ) 제어의 경우 17.93%의 성능향상을 보였으나 150km/h와 250km/h 환경에서는 성능이 오히려 떨어졌다. 또한, 그림 6과 같이 핸드오버 지연 측정 결과 역시 350km/h에서는 성능이 우수했지만, 250km/h 이하에서는 미비하였다.
PLR 측면에서 LTE-R과 LTE에 대해 자동 천이를 알고리즘을 적용했을 경우, 열차 이동 속도 250km/h와 350km/h 모두 비슷한 수준의 성능 향상을 보였다. 결과를 통해 현재 단말기가 접속된 기지국에서 심각한 통신장애가 발생하더라도 열차제어 주파수 자동천이를 통해 원활한 서비스를 제공 받을 수 있다.
또한, 그림 6과 같이 핸드오버 지연 측정 결과 역시 350km/h에서는 성능이 우수했지만, 250km/h 이하에서는 미비하였다. 결론적으로 350km/h 고속 환경에서만 Off값 동적제어를 통한 성능향상을 보였다.
결과를 통해 현재 단말기가 접속된 기지국에서 심각한 통신장애가 발생하더라도 열차제어 주파수 자동천이를 통해 원활한 서비스를 제공 받을 수 있다. 그 결과 철도통합무선망에 상용 LTE를 이용하면 무선통신의 가용성을 향상시킬 수 있다는 것을 확인하였다.
그림 2는 승객 실에서 측정한 네 가지 Signaling Quality를 나타내고 있다. 그림 1은 시험을 진행한 사진으로, 시험한 데이터 기반으로 측정결과를 살펴보면, 운전실과 승객실에서 RLF(Radio Link Failure)가 각각 1회 발생하였으며 운전실이 승객실에 비하여 평균적으로 RSRP(Reference Signal Received Power) signal quality(2dBm)가 조금 더 높은 것으로 측정되었다. 상행선과 하행선의 평균 RSRP signal quality는 비슷하게 측정되었으며 측정 위치(창 측, 내측, 열차의 앞/뒤)에 따라 편차가 있음을 보였다.
그림 1은 시험을 진행한 사진으로, 시험한 데이터 기반으로 측정결과를 살펴보면, 운전실과 승객실에서 RLF(Radio Link Failure)가 각각 1회 발생하였으며 운전실이 승객실에 비하여 평균적으로 RSRP(Reference Signal Received Power) signal quality(2dBm)가 조금 더 높은 것으로 측정되었다. 상행선과 하행선의 평균 RSRP signal quality는 비슷하게 측정되었으며 측정 위치(창 측, 내측, 열차의 앞/뒤)에 따라 편차가 있음을 보였다. KTX 열차의 이동에 따른 단말기의 핸드오버 성공률은 100%를 보였다.
열차의 속도 별로 PLR을 계산하였다. 열차의 속도가 250Km/h 일 때, LTE-R 기지국 장애 발생 시 전체 구간에 대한 PLR의 평균값은 11 packets/sec이며 장애 구간에서 최고 264 packets/sec까지 PLR이 증가되는 것을 확인하였다. 이 경우 주파수 자동 천이 알고리즘을 이용하여 inter-RAT 핸드오버를 적용한 결과 PLRe 33packets/sec으로 감소하는 것을 확인하였다.
위 수식과 관련된 파라메터 값의 동적 제어를 통해 안정된 핸드오버 지연을 제공하여 열차 제어 무선접속 알고리즘 성능 개선을 보인다. 그림 4의 3GPP TS 36.
열차의 속도가 250Km/h 일 때, LTE-R 기지국 장애 발생 시 전체 구간에 대한 PLR의 평균값은 11 packets/sec이며 장애 구간에서 최고 264 packets/sec까지 PLR이 증가되는 것을 확인하였다. 이 경우 주파수 자동 천이 알고리즘을 이용하여 inter-RAT 핸드오버를 적용한 결과 PLRe 33packets/sec으로 감소하는 것을 확인하였다. 그림 9는 속도 250km/h 일 때, PLR를 계산한 결과를 보여준다.
LTE-R 장애 발생 시 PLR의 평균값은 250km/h 속도일 때와 같은 11 packets/sec이며, 장애 구간에서 최고 475 packets/sec까지 PLR이 증가하는 것을 확인하였다. 이동 속도가 더 빠를수록 장애로 인한 PLRe 증가하였고 자동천이 알고리즘을 적용했을 때 최고 58 packets/sec까지 PLR을 줄일 수 있다는 것을 확인하였다.
이를 위해 본 논문에서는 철도시설공단 및 강릉선 KTX 구간에 전파환경을 측정하여 철도통합무선망의 무선통신 환경에 적합한 시뮬레이션 모델을 구축하였고, 측정한 데이터를 적용하여 열차제어 무선접속 알고리즘을 통해 안정적인 핸드오버 지연에 대한 결과 값을 도출하여 안정성의 성능 향상을 보였으며, 가용성 향상을 위한 주파수 자동 천이 알고리즘을 적용하여 패킷 손실 비율에 대한 성능 향상을 확인 하였다. 다만 가용성향 상을 위하여 상용 LTE을 이용하기 위해서는 열차제어 신호의 높은 수준의 암호화가 요구되고, 표준유관 기관 (TTA), 통신 3사, 코레일 등 유관 기관과의 협의가 필요하다.
제안한 무선접속 알고리즘은 OPNET 시뮬레이션을 통하여 성능 향상을 확인하였다. Intra-RAT 핸드오버와 관련된 event는 A1 ~ A5까지 정의되어 있지만 강릉선에서 발생하는 모든 핸드오버 event는 A3인 것을 실측을 통한 Signaling message 분석을 통하여 확인하였다.
후속연구
향후 연구 아이템으로 열차 속도에 따른 핸드오버 성능 열화를 극복하기 위해 RSRP, RSRQ 등의 오프셋 값을 최적화 하는 과정을 통해 고속(350km/h)뿐만 아니라 저속(250km/h 이하)에서도 균등한 성능 향상을 도출하기 위한 연구가 필요하다. 또한 철도통합무선망 장애 시 대안으로 철도통합무선망에 구축된 상용 LTE 망을 활용하여 가용성 효율을 높일 수 있으나 향후 다양한 대체 망에 대한 기술 및 자원의 적극적인 지원이 이루어진다면 보다 다양하고 높은 품질의 서비스에 대한 연구 개발이 추진될 수 있을 것으로 예상된다.
다만 가용성향 상을 위하여 상용 LTE을 이용하기 위해서는 열차제어 신호의 높은 수준의 암호화가 요구되고, 표준유관 기관 (TTA), 통신 3사, 코레일 등 유관 기관과의 협의가 필요하다. 향후 연구 아이템으로 열차 속도에 따른 핸드오버 성능 열화를 극복하기 위해 RSRP, RSRQ 등의 오프셋 값을 최적화 하는 과정을 통해 고속(350km/h)뿐만 아니라 저속(250km/h 이하)에서도 균등한 성능 향상을 도출하기 위한 연구가 필요하다. 또한 철도통합무선망 장애 시 대안으로 철도통합무선망에 구축된 상용 LTE 망을 활용하여 가용성 효율을 높일 수 있으나 향후 다양한 대체 망에 대한 기술 및 자원의 적극적인 지원이 이루어진다면 보다 다양하고 높은 품질의 서비스에 대한 연구 개발이 추진될 수 있을 것으로 예상된다.
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