초록

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본 논문에서는 IEEE 802.11 WLAN의 MAC인 DCF의 성능을 개선하는 알고리즘을 제안하고 이를 시뮬레이션으로 분석한다. IEEE 802.11 WLAN의 MAC에서는 데이터 전송을 제어하기 위한 방법으로 DCF와 PCF를 사용하며, DCF의 경우 CSMA/CA를 기반으로 한다. CSMA/CA는 스테이션간의 충돌을 줄이기 위해서 임의의 Backoff time을 각 스테이션의 CW(Contention Window) 범위에서 결정한다. 스테이션은 패킷 전송 후 충돌이 발생하면, 윈도우 크기를 두 배로 증가시키며, 패킷을 성공적으로 전송하면 윈도우 크기를 최소 CW로 감소한다. DCF는 경쟁 스테이션이 적은 상황에서는 비교적 우수한 성능을 보이나 경쟁 스테이션의 수가 많은 경우 처리율, 지연 관점에서 성능이 저하되는 문제점이 있다. 본 논문에서는 패킷 전송 후 충돌이 발생하면 윈도우 값을 최대 CW로 증가시키고 패킷의 정상적인 전송 후에는 윈도우 값을 서서히 감소함으로써 현재 WLAN의 망 상태정보를 계속 활용함으로써 패킷 충돌 확률을 낮추는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘의 효율성을 입증하기 위해 시뮬레이션을 수행하여 그 타당성을 제시하였다.

본 논문에서는 IEEE 802.11 WLAN의 MAC인 DCF의 성능을 개선하는 알고리즘을 제안하고 이를 시뮬레이션으로 분석한다. IEEE 802.11 WLAN의 MAC에서는 데이터 전송을 제어하기 위한 방법으로 DCF와 PCF를 사용하며, DCF의 경우 CSMA/CA를 기반으로 한다. CSMA/CA는 스테이션간의 충돌을 줄이기 위해서 임의의 Backoff time을 각 스테이션의 CW(Contention Window) 범위에서 결정한다. 스테이션은 패킷 전송 후 충돌이 발생하면, 윈도우 크기를 두 배로 증가시키며, 패킷을 성공적으로 전송하면 윈도우 크기를 최소 CW로 감소한다. DCF는 경쟁 스테이션이 적은 상황에서는 비교적 우수한 성능을 보이나 경쟁 스테이션의 수가 많은 경우 처리율, 지연 관점에서 성능이 저하되는 문제점이 있다. 본 논문에서는 패킷 전송 후 충돌이 발생하면 윈도우 값을 최대 CW로 증가시키고 패킷의 정상적인 전송 후에는 윈도우 값을 서서히 감소함으로써 현재 WLAN의 망 상태정보를 계속 활용함으로써 패킷 충돌 확률을 낮추는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘의 효율성을 입증하기 위해 시뮬레이션을 수행하여 그 타당성을 제시하였다.

AI 본문요약

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• 연구 주제
• 연구 방법
• 연구 결과

문제 정의

• 본 논문에서는 기존의 IEEE 802.11 DCF에서 성공적인 패킷 전송 후에 CW를 CW_min으로 급격히 감소시키지 않고 서서히 감소시키고, 충돌이 발생하면 CW를 CW_max로 증가시키는 새로운 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 스테이션이 많은 환경에서 스테이션간의 충돌 확률을 낮게 하여 채널 효율을 높일 수 있음을 시뮬레이션을 통해 확인할 수 있었다.
• 이러한 관점에서 본 논문에서는 패킷을 성공적으로 전송한 경우에는 CW를 CWmin값으로 급격하게 줄이지 않고 현재 값의 반으로 줄이며, 충돌이 발생한 경우에는 CW를 CWmax값으로 증가시킴으로써 충돌에 대한 확률을 적게 하여 자원의 효율을 높일 수 있는 알고리즘을 제안한다.

가설 설정

• 시뮬레이션 수행에 필요한 파라미터는 DSSS(Digital Sequence Spread Spectrum)를 가정하였으며, 과 같다[7].
• 또한 시뮬레이션을 위해 CW의 최소값(CW_min)과 최대값(CW_max)은 각각 32, 1024로 하고 재전송 한계값을 7로 설정하였다. 시뮬레이션 환경은 각 스테이션이 항상 전송할 패킷을 가지고 있는 포화상태(Saturation State)를 가정하였으며, 전송에러에 의한 재전송은 고려하지 않았다.
• 시뮬레이션 수행에 필요한 파라미터는 DSSS(Digital Sequence Spread Spectrum)를 가정하였으며, <표 1>과 같다[7]. 패킷 Payload 크기를 8184bit로 고정하였고 채널속도는 2Mbps로 가정하였다. 또한 시뮬레이션을 위해 CW의 최소값(CW_min)과 최대값(CW_max)은 각각 32, 1024로 하고 재전송 한계값을 7로 설정하였다.

제안 방법

• 본 논문에서는 전송이 성공적으로 이루어졌을 경우 Backoff Contention 범위를 CW_min 값으로 되돌리지 않고 반으로 줄이고 또한 충돌이 발생하면 Backoff Contention 범위를 CW_max값으로 증가시킴으로써 충돌에 대한 확률을 적게 하여 무선자원의 효율을 높일 수 있는 알고리즘을 제안하고 이를 시뮬레이션을 이용하여 그 성능을 검증한다. 본 논문의 구성은 서론에 이어 2장에서는 IEEE 802.

데이터처리

• 제안하는 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 시뮬레이션을 수행하였으며, 포화수율, 경쟁지연시간 등의 관점에서 분석하였다. 시뮬레이션은 SLAM II을 사용해서 Event-Driven 방식으로 구현하였다[6].

이론/모형

• 제안하는 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 시뮬레이션을 수행하였으며, 포화수율, 경쟁지연시간 등의 관점에서 분석하였다. 시뮬레이션은 SLAM II을 사용해서 Event-Driven 방식으로 구현하였다[6].

성능/효과

• 11 DCF에 비해 매우 높음을 알 수 있다. 또한 802.11 DCF인 경우 스테이션 수가 클수록 포화수율이 급격히 감소하지만, 제안 알고리즘의 경우 서서히 감소하는 것을 알 수 있다.
• 11 DCF와 제안하는 알고리즘을 비교하여 나타낸 그래프이다. 제안하는 알고리즘의 포화수율이 802.11 DCF에 비해 매우 높음을 알 수 있다. 또한 802.
• 11 DCF에서 성공적인 패킷 전송 후에 CW를 CW_min으로 급격히 감소시키지 않고 서서히 감소시키고, 충돌이 발생하면 CW를 CW_max로 증가시키는 새로운 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 스테이션이 많은 환경에서 스테이션간의 충돌 확률을 낮게 하여 채널 효율을 높일 수 있음을 시뮬레이션을 통해 확인할 수 있었다.

후속연구

• 본 연구 결과를 바탕으로 진행할 향후 연구과제로는 포화상태에서의 수율을 수학적으로 분석할 예정이며, 수율과 지연시간에 대한 수학적 성능 분석을 진행할 것이다. 또한 멀티미디어 트래픽 환경에 제안한 방식을 적용하기 위해 우선순위가 서로 다른 다양한 트래픽에 대한 적정 파라미터에 대한 연구가 수행되어야 할 것이다.
• 본 연구 결과를 바탕으로 진행할 향후 연구과제로는 포화상태에서의 수율을 수학적으로 분석할 예정이며, 수율과 지연시간에 대한 수학적 성능 분석을 진행할 것이다. 또한 멀티미디어 트래픽 환경에 제안한 방식을 적용하기 위해 우선순위가 서로 다른 다양한 트래픽에 대한 적정 파라미터에 대한 연구가 수행되어야 할 것이다.

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이 논문을 인용한 문헌

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