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工 學 碩 士 學 位 審 査 論 文
에드 혹 네트워크에서 다중 데이터률을
고려하는 분산 패킷 스케쥴링
Multi-Rate Aware Distributed Packet Scheduling
in Ad-hoc Networks
2006年 8月
仁荷大學校 情報通信大學院
情報通信工學科
盧 權 汶
工 學 碩 士 學 位 審 査 論 文
에드 혹 네트워크에서 다중 데이터률을
고려하는 분산 패킷 스케쥴링
Multi-Rate Aware Distributed Packet Scheduling
in Ad-hoc Networks
2006年 8月
指導敎授 兪 相 朝
이 論文을 工學碩士學位論文으로 提出함
仁荷大學校 情報通信大學院
情報通信工學科
盧 權 汶 工 學 碩 士 學 位 審 査 論 文
에드 혹 네트워크에서 다중 데이터률을
고려하는 분산 패킷 스케쥴링
Multi-Rate Aware Distributed Packet Scheduling
in Ad-hoc Networks
2006年 8月
主審 郭 慶 燮
副審 兪 相 朝
委員 金 德 經
i
요 약
본 논문에서는 에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려한 패킷 스케쥴
링 제안한다 에드혹 네트워크에서 패킷 스케쥴링 기법들은 대부분 처리량에
기반한 공정성(throughput-based fairness)를 제공한다 처리량 기반 공정성을 제
공하기 위해 기본적으로 가정하는 것은 채널 용량이 고정되어 있다는 것이다
그러나 DCF(Distributed Coordination Function)를 제공하여 에드혹 네트워크를 구
성하는데 대중적인 방법으로 사용하는 IEEE 80211b와 80211g는 채널 상태에
따라 다양한 데이터률을 적용할 수 있기 때문에 채널 용량이 고정 되어 있다
는 가정은 실제 환경에서 적합하지 않다 따라서 본 논문에서는 이러한 다중
데이터률을 고려하기 위한 플로우별 시간 기반 공정성(time-based fairness)를 정
의하고 정의한 시간 기반 공정성를 달성하는 패킷 스케쥴링 기법(MRADPS
Multi-Rate Aware Distributed Packet Scheduling)을 제안한다 시뮬레이션 결과는
MRADPS가 정의한 시간 기반 공정성을 달성하면서 다중 데이터률을 제공하
는 에드혹 네트워크의 전체 처리량을 크게 향상시키는 것을 보여준다
ii
ABSTRACT
In this paper we propose a multi-rate aware distributed packet scheduling in Ad-hoc
networks In ad-hoc network the most of existing packet scheduling schemes provides
throughput-based fairness To provide throughput-based fairness it basically supposes
that the channel capacity is fixed But the supposing that the channel capacity is fixed is
not appropriate because IEEE 80211b and 80211g which are normally used for
organizing ad-hoc network can provide various data rate according to channel conditions
So we define time-based fairness for each flow to consider multi-rate and suggest the
MRADPS reaching the defined time-based fairness Simulation result shows that
MRADPS improves the total network throughput in ad-hoc network with providing time-
based fairness to each flow
iii
목 차
요 약 i
ABSTRACT ii
목 차 iii
그림 목차 iv
표 목차 v
Abbreviations and Acronyms vi
제 1 장 서 론 1
제 2 장 관련 연구 3
21 IEEE 80211b WLAN과 다중 데이터률 적응 기법3
22 에드 혹 네트워크에서의 패킷 스케쥴링hellip 7
제 3 장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링 (MRADPS) 13
31 네트워크 모델 14
32 시간 기반 공정성 (Time-Based Fairness)15
33 채널 점유시간의 계산 23
34 MRADPS의 구현 24 341 기본적인 메시지 교환helliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphellip25
342 테이블 정보 교환helliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphellip26
iii
343 패킷 스케쥴링helliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphellip27
344 간단한 예제helliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphellip29
제 4 장 모의 실험 helliphelliphelliphellip31
제 5 장 결 론 40
참 고 문 헌 42
iv
그림 목차
(그림 1) IEEE 80211b 프리엠블 형식 구조와 제공되는 데이터률 6
(그림 2) 노드 그래프 9
(그림 3) 플로우 경쟁 그래프 9
(그림 4) EMLM-FQ의 동작 12
(그림 5) 다중 데이터률을 제공하는 노드 그래프 16
(그림 6) 플로우 경쟁 그래프 17
(그림 7) 처리량 기반 공정성과 시간 기반 공정성에 대한 각 플로우의 서비
스 순서와 채널 점유 시간 비교 18
(그림 8) EMLM-FQ(Mbps)와 시간 기반 공정성에 대한 각 플로우의 서비스
순서와 채널 점유 시간 비교 22
(그림 9) 패킷 스케쥴링 순서도 28
(그림 10) 간단한 예제 30
(그림 11) 시나리오 I의 노드 그래프 33
(그림 12) EMLM-FQ( xMpbs)가 제공하는 최소 처리량과 MRADPS의 각 플로
우의 처리량 비교 35
(그림 13) 시나리오 I의 각 플로우별 채널 점유시간 36
(그림 14) 시나리오 II의 노드 그래프37
(그림 15) 시나리오 II의 플로우 경쟁 그래프37
v
표 목차
lt표1gt IEEE 80211b 데이터률 명세와 전송 거리 4
lt표2gt 시뮬레이션 파라미터 31
lt표3gt 최소 데이터률과 플로우 데이터률에 따라 전송해야 하는 패킷수32
lt표4gt 시나리오 I의 플로우별 처리량(패킷수)과 전체 네트워크 처리량33
lt표5gt 시나리오 II의 플로우별 처리량(패킷수)과 전체 네트워크 처리량 38
vi
Abbreviations and Acronyms
ARF Auto Rate Fallback
ACK Acknowledgement
CTS Clear-To-Send
CSMACA Carrier Sense Multiple AccessCollision Avoidance
DS Data-Sending
DCF Distributed Coordination Function
DSSS Direct Sequence Spread Spectrum
EMLM-FQ Enhanced Maximixe Local Minimum-Fair Queueing
MAC Media Access Control
MRADPS Multi Rate Aware Distributed Packet Scheduling
MLM-FQ Maximize Local Minimum-Fair Queueing
PLCP Physical Layer Convergence Protocol
PSDU Physical Service Data Unit
RBAR Receiver Based Auto Rate
RR Round Robbin
SFQ Start Time fair Queueing
SNR Signal-to-Noize Ratio
TBR Time-Based Regulator
WFQ Weighted Fair Queueing
에드 혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
1
제 1 장 서 론
에드 혹 네트워크는 고정된 기반 망의 도움 없이 이동 단말기들로만
손쉽게 자율적으로 망을 구성하여 긴급 구조나 전쟁터 등에서 무선 데이터
서비스를 제공할 수 있는 자율성과 융통성을 부여한 무선 네트워크이다
에드혹 네트워크를 구성하는 노드들은 무선 인터페이스를 가지며 이동
컴퓨팅 기능을 가진 호스트와 라우팅 기능을 가진 라우터를 동시에 만족하는
형상으로 흔히 이동 노드로 불려진다 이러한 이동 노드는 저전력 구현등의
이유로 도달 거리가 제한되므로 중간 노드로서 데이터 전달 기능을 가지며
배터리를 사용하므로 에너지의 공급이 일정치 않은 특성을 갖는다
기존 IEEE 80211은 하나의 데이터률인 2Mbps를 제공하지만 상업적인
성공을 거둔 IEEE 80211b[1]는 1 2 55 11Mpbs의 데이터률을 제공하고 IEEE
80211g[2]는 6 9 12 18 24 36 54Mbps의 데이터률을 각 표준의 물리 계층에서
제공하고 있다 이러한 다중 데이터률을 에드혹 네트워크에서 이용하고자
하는 노력은 라우팅 관련 연구[3]에서부터 시작되었고 최근에 다중
데이터률을 제공하는 에드혹 네트워크에서 성능 분석 연구[4][5]가 이루어졌다
그러나 에드혹 네트워크에서의 패킷 스케쥴링 연구에 있어서 다중
데이터률을 고려하는 연구는 거의 이루어지지 않았다 그 이유는 처리량 기반
공정성(throughput-based fairness)를 제공하기 위해서 SFQ WFQ등과 같이
유선에서의 공정 큐잉방식을 에드혹 패킷 스케쥴링에 적용했기 때문이다
제 1장 서 론
2
이러한 패킷 스케쥴링 기법의 기본 가정은 채널 용량이 고정되어 있는
것이다 따라서 다중 데이터률이 제공되는 환경에서 채널 용량을
고정시키기가 쉽지 않기 때문에 에드혹 패킷 스케쥴링 연구에서 다중
데이터률을 제공하는 환경을 고려하지 않았다
본 논문에서는 라우팅 관련 연구와 같이 다중 데이터률을 에드 혹 패킷
스케쥴링에 효율적으로 이용할 수 있다면 자원 사용률과 전체 네트워크의
처리량이 향상될 것이라 예상했고 다중 데이터률을 고려하기 위하여 새로운
공정성 모델인 플로우 별 시간 기반 공정성(time-based fairness)을 정의하였다
또한 정의한 공정성을 달성하는 패킷 스케쥴링 기법인 MRADPS(Multi-Rate
Aware Distributed Packet Scheduling)를 제안한다 이 MRADPS는 대표적인 에드
혹 패킷 스케쥴링인 EMLM-FQ[6]를 수정하여 구현되었기 때문에 EMLM-FQ의
특징인 분산된 플로우 정보를 가지고 스케쥴링을 결정하는 방법과 공간적
채널 재사용 방법을 제공한다
본 논문은 다음과 같이 구성된다 제 2장에서는 IEEE 80211b에서
제공하는 다중 데이터률과 기존 에드혹 패킷 스케쥴링 관련 연구를 살펴보고
제 3장에서 새롭게 제안하는 플로우별 시간 공정성과 다중 데이터률을 고려한
분산 패킷 스케쥴링 기법인 MRADPS을 설명한다 제 4장에서는 시뮬레이션
결과를 통하여 제안된 패킷 스케쥴링의 성능을 평가하고 마지막으로 제
5장에서 본 논문의 결론을 맺는다
제 2장 관련 연구
3
제 2 장 관련 연구
21 IEEE 80211b WLAN 과 다중 데이터률 적응 기법
IEEE 80211 WLAN은 DCF(Distributed Coordination Function) 모드를
제공하고 있기 때문에 에드혹 네트워크를 위한 테스트 베드와 시뮬레이션에
널리 사용하고 있는 무선 LAN의 표준이다 IEEE 80211은 1Mbps와 2Mbps의
데이터률을 제공하지만 사용자들의 보다 높은 데이터률의 요구로 인해 IEEE
80211b가 제정되었다 IEEE 80211b는 물리계층에서 24GHz 대역을 사용하여
DSSS(Direct Sequence Spread Spectrum) 방식으로 동작하며 1Mbps 2Mbps
55Mbps 11Mbps과 같이 보다 높은 데이터률을 제공한다 이러한 다중
데이터률에 관한 명세는 물리 계층에 정의되어 있고 매체 접근 제어(Media
Access Control MAC)계층에서 제어된다 표 1은 IEEE 80211b에서 제공되는 각
데이터률에 따른 수신 감도와 전송 거리를 간략히 나타낸다[1] 하지만 실제
전송 거리는 제조사에 따라서 달라질 수 있다
제 2장 관련 연구
4
(표 1) IEEE 80211b 데이터률 명세와 전송 거리
IEEE 80211b 표준에서 그림 1과 같이 PLCP(Physical Layer Convergence
Protocol) 프리엠블과 헤더는 DBPSK 변조 방식의 바커 코드 확산을 이용하여
1Mbps로 전송하고 PSDU(PHY Service Data Unit)은 1 2 55 11Mbps 중 하나로
전송한다(그림 1(a)) 그림 1(b)와 같이 네트워크 처리량의 효율성을 개선하고
오버헤드를 최소화하기 위해서 짧은 PLCP 프레임을 사용할 수 있다 IEEE
80211b 표준에서 정의된 모든 제어 프레임(RTS CTS ACK and Management
Frame)은 가상 반송파 감지 메커니즘을 확실하게 제공하기 위해서 기본
데이터률(긴 PLCP 프레임-1Mbps 짧은 PLCP 프레임-2Mbps)로 전송한다
IEEE 80211b에서 정의한 다중 데이터률을 이용하는 데이터률 적응
기법(rate adaptation scheme)의 대표적인 방법은 Lucent사의 WaveLan-II 제품의
Data Rate Code
Length Modulation
Symbol Rate
(BitSymbol)
Receiver Sensitivity
(dBm)
Tx Range
(Open
Space)
1Mbps 11(Barker) DBPSK 1MSps (1) -94 550m
2Mbps 11(Barker) DQPSK 1MSps (2) -91 400m
55Mbps 8(CCK) DQPSK 1375MSps (4) -87 270m
11Mbps 8(CCK) DQPSK 1375MSps (8) -82 160m
제 2장 관련 연구
5
ARF(Auto Rate Fallback) 기법[7]과 RBAR(Receiver Based AutoRate) 프로토콜[8]이
있다 ARF 기법은 송신 노드가 이전 데이터 패킷 전송 시 얻어진 정보를
기반으로 데이터률을 선택하며 데이터 전송의 연속적인 성공 또는 실패
이후에 데이터률을 증가시키거나 감소시켜서 데이터를 전송하는 기법이다
RBAR 프로토콜은 수신 노드가 RTS(Request-To-Send)와CTS(Clear-To-Send)
프레임 교환 과정 동안에 데이터 프레임을 전송하기 위한 적절한 데이터률을
선택해서 송신 노드에게 공지하는 방식이다 송신 노드가 데이터 전송을 위해
RTS 프레임을 수신 노드에게 전송하면 수신 노드는 SNR(Signal-to-Noize
Ratio)를 측정하고 데이터 전송을 위한 데이터률을 선택한다 그리고 수신
노드가 선택한 데이터률을 CTS 프레임 안에 포함하여 전송한다 CTS
프레임을 받은 전송 노드는 CTS 프레임에 명시된 데이터률로 데이터
프레임을 전송한다 RBAR 프로토콜은 수신 노드에서 데이터률을 결정하기
때문에 송신 노드에서 데이터률을 결정하는 ARF 기법보다 급변하는 무선
채널 상태를 잘 반영할 수 있다 따라서 ARF 기법보다 정확한 데이터률을
결정할 수 있다 본 논문에서는 다중 데이터률 적응 기법으로 RBAR
프로토콜을 기반으로 한다
제 2장 관련 연구
6
Sync128bits
SFD16 bits
Signal8 bits
Service8 bits
Length16 bits
CRC16 bits
MPDU(Variable)
PPDU
1Mbps DBPSK 1Mbps DBPSK2Mbps DQPSK55 to 11Mbps
PLCP Preamble PLCP Header
Sync 56 bits
SFD16 bits
Signal8 bits
Service8 bits
Length16 bits
CRC16 bits
MPDU(Variable)
PPDU
1Mbps DBPSK 2Mbps DQPSK55 to 11Mbps
PLCP Preamble PLCP Header
2Mbps DQPSK
(a) Long Preamble
(b) Short Preamble (그림 1) IEEE 80211b 프리엠블 형식 구조와 제공되는 데이터률
제 2장 관련 연구
7
22 에드 혹 네트워트에서의 패킷 스케쥴링
에드혹 네트워크에서 대부분의 패킷 스케쥴링 연구[6][9-12]는 처리량에
기반한 공정성을 제공한다 처리량 기반 공정성을 제공하는 스케쥴링 방식은
TDMA 기반의 에드혹 네트워크를 위해 제안된 credit-based 공정 스케쥴링
기법[10][11]과 타임 스탬프에 기반한(timestamp-based) 공정 스케쥴링
기법[6][9] 두 가지로 나눌 수 있다 타임 스탬프에 기반한 패킷 스케쥴링
기법은 처리량 기반 고정성을 제공하기 위해 도착된 패킷들은 SFQ[13](Start-
Time Fair Queueing)에 기반하여 두 개의 서비스 태그(start tag와 finish tag)를
갖고 가장 작은 start tag를 갖는 패킷을 서비스한다 또한 [12]에서는 두 개의
태그를 이용하여 백오프 값을 계산하는데 사용한다
에드혹 네트워크 환경에서는 패킷 스케쥴링을 설계할 때 다음과 같은
설계상의 쟁점을 고려해야 한다
1) 위치 종속적 경쟁 - 무선 데이터 전송은 지역적으로
제 2장 관련 연구
8
브로드캐스팅이기 때문에 공유하는 채널에 대한 경쟁은 위치 종속적이다
예를 들어 그림 2의 노드 그래프와 같이 5개의 노드(Ni i = 0hellip4)가 있고
4개의 플로우(Fj j = 0hellip3)가 있을 때 플로우간 경쟁관계를 그림 3과 같이
플로우 경쟁 그래프로 변환할 수 있다 그림 3에서 각 꼭지점은 플로우를
나타내고 각 간선은 플로우들 사이의 경쟁 관계를 나타낸다 F0는 F1과 F2와
경쟁 관계에 있지만 F3와는 직접적으로 경쟁관계에 있지 않다 따라서 F0와
F3는 동시에 서비스 받을 수 있다 이와 비슷하게 F1은 F0 F2 F3와
경쟁관계에 있다 이처럼 플로우들 사이에서 경쟁관계에 있는 플로우들의
집합은 플로우의 위치에 따라서 다르다 또한 F0와 F3와 같이 직접
경쟁관계에 있지 않는 플로우들은 동시에 서비스 받을 수 있지만 이는
경쟁관계에 있는 플로우들 사이에서 엄격한 공정성을 제공하기 위해서는 한
순간에 하나의 플로우만 서비스를 받아야 하기 때문에 두 개의 플로우(F0
F3)가 직접적으로 경쟁 관계에 있지 않아서 서비스 된다면 공정성를
훼손하는 문제가 발생한다 하지만 동시에 서비스 될 수 있는 플로우들 중
하나만 서비스 한다면 네트워크의 처리량을 감소시키는 단점을 가지고 있다
이러한 문제를 공간적 채널 재사용 문제라 한다
2) 에드혹 스케쥴링의 분산된 속성 - 유선 네트워크나 셀룰러
네트워크에서 각 라우터나 스위치 기지국은 패킷 스케쥴링을 결정할 때 모든
플로우에 대한 정확한 정보를 가지고 있다 하지만 에드혹 네트워크에서는
제 2장 관련 연구
9
경쟁관계에 있는 플로우가 각 다른 송신 노드에서 발생할 수 있고 각 송신
노드에서는 다른 송신 노드의 플로우 정보를 직접적으로 접근 할 수 없다
이는 에드혹 네트워크에서 패킷 스케쥴링을 설계할 때 분산되어 있는 플로우
정보를 이용하여 계산해야 하는 문제를 포함하고 있음을 나타낸다
(그림 2) 노드 그래프
(그림 3) 플로우 경쟁 그래프
위와 같은 디자인 이슈들을 고려하여 제안된 대표적인 패킷 스케쥴링은
[6]의 MLM-FQ(Maximize-Local-Minimum Fair Queueing)과 EMLM-FQ(Enhanced-
Maximize-Local-Minimum Fair Queueing)이다 이 두 기법에서 서비스 태그의
N0 N1 N2 N3 N4F0
F1 F2 F3
F0
F1
F2
F3
제 2장 관련 연구
10
할당 방법으로 가상 시간(virtual time)계산의 편리성을 위해서 SFQ(Start-Time
Fair Queueing)를 이용한다 MLM-FQ는 분산된 에드혹 환경에서 경쟁 그래프에
연결된 모든 플로우들 중에서 한 순간에 하나의 플로우만 서비스 되도록 한다
MLM-FQ에서 각 플로우가 받는 최소 서비스의 양은 다음과 도식화 된다
(1)
여기서 )( 21 ttW f 는 플로우 f 가 시간 1t 부터 2t 까지 받은 서비스의 양을
나타낸다 C는 채널 용량이고 fr 와 gr 는 각각 플로우 f 와 g의 가중치이며
N은 플로우 경쟁 그래프에서 연결된 모든 플로우들의 집합이다 k 와 α 는
위치 종속적 상수이다
EMLM-FQ는 공간적 채널 재사용 방법을 제공하기 위해서 MLM-FQ에
백오프 값을 설정하는 방법을 추가함으로써 직접적으로 경쟁관계에 있지
않는 플로우들인 F0와 F3가 동시에 서비스 될 수 있도록 하는 메커니즘을
제공한다 예를 들어 동작 과정을 설명하면 그림 2와 같은 노드 그래프에서
플로우를 전송할 각 송신 노드와 수신 노드는 그림 4와 같은 각각의 플로우
테이블을 갖는다 F0는 가장 작은 서비스 태그 T0를 가지고 있기 때문에 즉시
전송한다 F1 F2 F3는 자신의 테이블에서 자신 보다 작은 서비스 태그를 갖는
αminusminusgesum isin
)()( 1221 ttrk
rCttW
Ng g
ff
제 2장 관련 연구
11
플로우들의 전체 수로 몇 개의 (Contention Window)로 구성된 백오프 기간를
결정한다 따라서 F1는 T1이 2이기 때문에 자신 보다 작은 서비스 태그를
갖는 한 개의 플로우가 존재하므로 백오프 기간을 1로 설정한다 F3의 경우
F3의 테이블에서 F3보다 작은 플로우 F1과 F2가 존재하기 때문에 백오프
기간을 2로 설정한다 F0가 서비스 될 때 F1과 F2는 간섭을 받지만 F3의 경우
간섭을 받지 않기 때문에 백오프 기간이 지난 후 서비스 된다 따라서
EMLM-FQ는 MLM-FQ보다 높은 네트워크 처리량을 달성한다 EMLM-FQ의 각
플로우가 받는 최소 서비스의 양은 다음과 같이 도식화 된다
(2)
여기서 S 는 플로우 경쟁 그래프에서 플로우 f 와 직접 연결되어 있는 플
로우들의 집합이다
αminusminusgesum isin
)()( 1221 ttrk
rCttW
Sg g
ff
제 2장 관련 연구
12
F0 T0=1F1 T1=2F2 T2=3
Backoff=0
F0 T0=1F1 T1=2F2 T2=3F3 T3=4
Backoff=1
F0 T0=1F1 T1=2F2 T2=3F3 T3=4
Backoff=2
F1 T1=2F2 T2=3F3 T3=4
Backoff=2
F0 F3 전송 전
F0의 테이블 F1의 테이블 F2의 테이블 F3의 테이블
F0 T0=11F1 T1=2F2 T2=3
Backoff=2
F0 T0=11F1 T1=2F2 T2=3
F3 T3=14
Backoff=0
F0 T0=11F1 T1=2F2 T2=3
F3 T3=14
Backoff=1
F1 T1=2F2 T2=3
F3 T3=14
Backoff=2
F0 F3 전송 후(패킷 사이즈가중치는 10이라 가정)
F0의 테이블 F1의 테이블 F2의 테이블 F3의 테이블
(그림 4) EMLM-FQ의 동작
에드 혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
13
제 3 장 다중 데이터률을 고려한 분산
패킷 스케쥴링(MRADPS)
에드혹 네트워크의 IEEE 80211x 물리 계층에서의 예와 같이 각 단말은
채널 상태에 따라 다중 데이터률을 제공하기 때문에 기존 에드혹 네트워크의
패킷 스케쥴링 연구에서 채널 용량이 고정 되어 있다는 기본 가정이 실제 환
경에 적합하지 않다 이러한 문제를 해결하기 위해서 본 논문에서는 먼저 다
중 데이터률을 고려하여 플로우별 시간 기반 공정성을 정의하고 정의한 시간
기반 공정성을 달성하는 새로운 분산된 패킷 스케쥴링 기법을 제안한다
다중 데이터률을 고려한 패킷 스케률링 기법은 Godfrey Tan과 John Guttag
가 처음 제안하였다 이들이 제안한 패킷 스케률링 기법인 TBR[14](Time-
Based Regulator)는 다중 데이터률을 제공하는 IEEE 80211b 무선 네트워크의
인프라스트럭처 모드에서 한 셀 안의 채널을 공유하는 모든 노드들이 채널 점
유 시간을 공유한다 이 TBR 기법은 플로우별 채널 점유 시간에 대한 공정성
을 제공하는 것이 아니라 노드별로 시간 공정성을 제공하고 라운드 로빈(RR
Round Robin) 방식을 이용하여 인프라스트럭처 모드에서 작동하기 때문에 분
산된 에드혹 네트워크 환경에 적합하지 않다 본 장에서 다중 데이터률을 제
공하는 에드혹 네트워크에서 플로우별 시간 공정성을 제공하는 분산된 에드혹
패킷 스케쥴링인 MRADPS(Multi-Rate Aware Distributed Packet Scheduling)을 제안
한다
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
14
31 네트워크 모델
본 논문은 물리계층과 MAC 계층에서 다중 데이터률을 제공하는 환경과
모든 노드들이 동일한 채널을 공유하는 다중 홉의 무선 에드혹 네트워크를
고려한다 또한 전송 노드의 전송 범위 안에 있는 노드만이 패킷을 받을 수
있다 단일 플로우는 단일 전송 노드로부터 단일 수신 노드까지 전송되는
일련의 패킷 스트림으로 정의한다
본 논문은 MAC 계층으로 일반적인 CSMACA[1][15] 패러다임과 다중
데이터률 적응 기법으로 RBAR 프로토콜[8]을 따른다 전송 노드가 하나의
패킷을 전송하기 위해서 짧은 제어 프레임인 RTS(Request-to-Send)를 수신
노드에게 전송하면 RTS 를 받은 수신 노드는 자신의 주변 노드 중에서 패킷을
전송하고 있는 노드가 있는지 확인한다 전송 중인 노드가 없다면 SNR 값을
측정하여 최적의 데이터률을 결정하고 이에 대한 정보를 CTS(Clear-to-Send)에
포함하여 응답한다 CTS 를 받은 송신 노드는 인접한 노드들에게 RTS-CTS
핸드쉐이크의 성공을 알리기 위한 목적과 수신 노드에게 CTS 의 응답으로
DS(Data-Sending) 프레임를 보내고 DATA 프레임을 전송한다 마지막으로 수신
노드는 성공적인 DATA 프레임 수신에 대한 응답으로 송신 노드에게 ACK
프레임을 전송한다 송신 노드와 수신 노드의 한 홉 거리에 있는 모든
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
15
노드들은 위의 제어 메시지들을 모두 들을 수 있다 본 논문은 관련 연구들[9-
11]과 같이 다음과 같은 3 가지 기본 가정을 갖는다
1) 무선 매체는 페이딩(fading) 간섭(interference) 링크 에러(link Error)
충돌(collision)과 같이 네트워크 사용자에게 영향을 미치는 시간-가변적인
에러를 나타낸다 본 논문에서는 단지 충돌에 의해 발생되는 에러만
고려한다
2) 하나의 노드는 동시에 패킷을 전송하거나 수신할 수 없다
3) 노드의 이동성은 고려하지 않는다
32 시간 기반 공정성(Time-Based Fairness)
기존에 제안된 에드혹 패킷 스케쥴링은 플로우들 간에 처리량 기반
공정성(throughput-based fairness)을 제공하기 위하여 SFQ(Start-Time Fair
Queueing)과 같은 유선에서의 패킷 스케쥴링을 기반으로 한다[6][9] 이러한
처리량 기반 공정성은 플로우별 가중치에 따라 각 플로우가 받는 전체
서비스의 양이 동일함을 의미한다 반면 시간 기반 공정성(time-based
fairness)는 각 플로우가 사용하는 전체 채널 점유 시간이 동등함을 의미한다
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
16
그림 5 의 노드 그래프에 대해 그림 6 과 같이 네트워크의 모든 플로우가
직접적인 경쟁 관계에 있을 때 그림 7 은 처리량 기반 공정성을 제공하는
EMLM-FQ[6]와 본 논문에서 제안하는 시간 기반 공정성을 제공하는 패킷
스케쥴링 기법에 대한 각 플로우의 서비스 순서와 채널 점유 시간을 나타낸다
각 플로우가 갖는 패킷 사이즈와 가중치가 동일하다고 가정하고 각 플로우의
초기 서비스 태그는 이다 그림 6 과 같이 모든 플로우가 직접적인 경쟁관계에
있으면 EMLM-FQ 는 F0 F1 F2 순서대로 각 플로우의 패킷을 서비스한다
시간 기반 공정성을 제공하는 경우 각 플로우가 점유하는 채널 시간이
공정해야 함으로 데이터률이 가장 낮은 F2 가 하나의 패킷을 전송할 때
사용하는 채널 점유 시간을 기준으로 각 플로우가 동일한 채널 점유 시간을
갖도록 한다 그림 7 과 같이 처리량 기반 공정성을 제공할 때 6 개의 패킷이
서비스 되는 시간 동안에 시간 기반 공정성을 제공할 때는 10 개의 패킷을
서비스 할 수 있다 즉 네트워크 처리량이 약 40 향상된다
F05 MbpsN0 N1 F1
2 Mbps N2 N3F2Mbpsxxx
(그림 5) 다중 데이터률을 제공하는 노드 그래프
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
17
F0 F2
F1
(그림 6) 플로우 경쟁 그래프
하지만 실제로 하나의 패킷을 전송하는데 제어 프레임
(RTSCTSDSACK)을 전송하는데 걸리는 시간과 충돌이 발생했을 때
재전송에 사용되는 시간 등의 이유로 채널 점유 시간은 각 플로우의
데이터률에 따라 정확히 비례하지 않는다 본 논문에서는 계산의 단순함을
위해서 각 플로우가 보장 받아야 하는 채널 점유 시간을 플로우의
데이터률에 따라 계산하고 시뮬레이션을 통해 각 플로우의 실제 채널 점유
시간을 측정하고 비교한다 채널 점유 시간 계산 방법은 다음 장에서
설명한다 본 논문에서는 다중 데이터률을 제공하는 환경에서 패킷 스케쥴링
기법이 처리량 기반 공정성과 시간 기반 공정성 사이에서 어떤 공정성을
제공하는 것이 옳다고 주장하는 것이 아니라 처리량 기반 공정성을 기반으로
하는 패킷 스케쥴링 기법에서 전체 네트워크 처리량이 시간 기반 공정성을
제공할 때 보다 현저하게 떨어지는 비효율성을 개선하는 방법을 제안한다
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
18
F1 F2F0 F1 F2F0
F0 F0 F0 F0 F0 F1 F1 F2
시간F0의 5개 패킷 F1의 2개 패킷 F2의 1개 패킷
Throughput-based
Time-based
F0의 2개
패킷
F0의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
F1의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
F2의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
F0 F0
(그림 7) 처리량 기반 공정성과 시간 기반 공정성에 대한
각 플로우의 서비스 순서와 채널 점유 시간 비교
각 플로우 f 의 채널 점유시간( )( fT )은 다음과 같이 정의한다
(3)
F 는 플로우 경쟁 그래프에 존재하는 모든 플로우들의 집합이고 fs 는
플로우 f 의 패킷 사이즈 fd 는 플로우 f 의 데이터률이다 )( fT 는 F 의
모든 플로우가 하나의 패킷을 서비스 하는데 사용하는 채널 점유 시간에서
f 가 하나의 패킷을 서비스 하는데 사용하는 채널 점유 시간이 차지하는
비율을 나타낸다 채널이 항상 이용 중이라고 가정하면 플로우의 전체 채널
점유 시간은 다음과 같이 정의한다
sumisin
=
Fii
i
f
f
ds
ds
fT )(
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
19
(4)
경쟁하는 플로우들의 가중치가 동일하다고 가정하면 시간 기반 공정성에
입각해서 각 플로우가 보장 받아야 하는 채널 점유 시간( )( fGT Guaranteed
Time)는 다음과 같이 정의 한다 N 은 플로우 경쟁 그래프에서 연결된
플로우들 중 가장 낮은 데이터률을 갖는 플로우의 데이터률이다
(5)
경쟁 그래프의 모든 플로우의 패킷 사이즈가 동일하다고 가정하면
)( fGT 는 다음과 도식화 된다
(6)
N은 경쟁 그래프에서 연결되어 있는 전체 플로우의 수이다
)()( fGTfT ge 이면 플로우 f 는 보상 받을 시간이 존재하지 않고
)()( fGTfT lt 이면 플로우 f 는 보상 받을 시간이 존재한다
1)(0 1)( lele=sumisin
fTfTFf
sumisin
=
Fi
i
f
ds
ds
fGT
min
min)(
min
min
1
)(
dNdfGT =
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
20
경쟁 그래프에서 연결된 각 플로우가 보장 받아야 하는 시간은 경쟁
관계에 있는 플로우들 중 가장 낮은 데이터률( mind )을 가진 플로우가 하나의
패킷을 서비스 할 때 그 플로우가 보내야 되는 패킷의 수로 나타낼 수 있다
보상 받아야 하는 시간이 존재하는 플로우 f 는 시간 기반 공정성을
달성하기 위해서 f 가 전송해야 하는 패킷 수( )( fP )는 다음과 같이 정의된다
(7)
따라서 그림 5 의 F0 는 mind 을 갖는 F2 와 비교하여 시간 기반 공정성을
달성하기 위해서 5 개의 패킷을 전송해야 한다 시간 기반 공정성(TF Time-
Based Fairness)은 다음과 같이 정의 한다
(8)
)( 21 tttiα 는 플로우 i 가 시간 1t 부터 시간 2t 까지 점유하는 채널 점유
시간이다 식 (8)의 값이 0 에 근접할수록 이상적인 시간 기반 공정성을
제공한다
mind 을 갖는 플로우 mindf 이 받는 최소 서비스의 양 )( 21minttW
df은
EMLM-FQ 의 식 (2)에서 정의한 각 플로우가 받는 최소 서비스의 양에서
유도된다 그 이유는 그림 5 에서 모든 플로우의 데이터률이 mind 이라 가정할
때 EMLM-FQ 에서 제공하는 각 플로우의 최소 서비스 양을 본 논문에서
제안하는 MRADPS 가 그림 8 과 같이 제공하기 때문이다 예를 들어
MRADPS 에서 최소 데이터률을 갖는 F2 가 받는 최소 서비스양은 F2 의
min
)(dd
fP f=
|)()(| 2121 tttt tj
ti αα minus
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
21
데이터률이 모든 플로우의 데이터률일 때 EMLM-FQ 에서 F2 가 받는 최소
서비스양과 같다 따라서 mindf 이 받는 최소 서비스 양( )( 21minttW
df)은 다음과
같이 정의 된다
(9)
여기서 fr 와 gr 는 각각 플로우 f 와 g의 가중치이며 S 는 플로우 경쟁
그래프에서 플로우 f 와 직접 연결되어 있는 플로우들의 집합이고 k와 α 는
[6]에서 각 플로우의 경쟁관계에 따라 정의한 위치 종속적 상수이다 플로우의
가중치가 동일하다고 가정하면 )( 21minttW
df는 다음과 같다 n은 플로우 경쟁
그래프에서 f 와 직접 연결되어 있는 플로우의 수이다
(10)
mind 보다 큰 데이터률을 가진 플로우가 받은 최소 서비스의 양
)( 21 ttWdf
은 다음과 같이 정의된다
(11)
αminusminusgesum isin
)()( 12min21mintt
rkr
dttWSg g
ffd
αminusminusge )(1)( 12min21mintt
kndttW
df
)()( 21min
21 minttW
dd
ttWdd f
ff ge
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
22
(그림 8) EMLM-FQ( xMbps)와 시간 기반 공정성에 대한
각 플로우의 서비스 순서와 채널 점유 시간 비교
F1 F2F0
F0 F0 F0 F0 F0 F1 F1 F2
시간F0의 5개 패킷 F1의 2개 패킷 F2의 1개 패킷
EMLM-FQ
Time-based
F0의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
F1의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
F2의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
23
33 채널 점유 시간의 계산
하나의 패킷 전송하는데 사용되는 채널 점유시간은 IEEE 80211 MAC
계층에서 하나의 데이터 프레임을 전송하는데 요구되는 전체 시간과 같다
전형적으로 다음과 같은 시간들을 포함한다
1) 데이터 프레임의 전송 시간
2) 하나의 데이터 프레임의 성공적인 전송을 끝내기 위해 전송되는 제어
프레임 전송 시간(RTS CTS DS ACK 프레임 전송 시간)
3) 데이터 프레임과 제어 프레임(RTS CTS DS ACK)를 전송할 때의 전파
지연 시간
4) 전송 노드가 채널에 접근하기 전에 기다리는 프레임 간 유휴 시간
(idle time)
MAC 계층에서는 데이터 프레임의 전송이 실패할 때 재전송을 시도하기
때문에 채널 점유시간에서 재전송에 걸리는 모든 시간들을 포함해야 한다
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
24
34 MRADPS 의 구현
MRADPS 는 각 플로우의 서비스 태그 할당 방법과 서비스 태그 정보에
대한 교환 방법은 EMLM-FQ 를 따른다 하지만 시간 기반 공정성을 제공하기
위하여 각 플로우의 데이터률에 따라 전송해야 하는 패킷 수를 계산하기
위해서 모든 노드는 인접한 노드들의 플로우에 대한 데이터률 정보를 듣고
자신의 로컬 테이블에 저장하고 자신의 로컬 테이블에 존재하는 플로우의
데이터률과 비교하여 가장 낮은 데이터률( mind )을 저장하여 데이터 전송 시
제어 프레임(RTS CTS DS ACK)에 포함시켜 전송한다 만약 로컬 테이블의
mind 보다 낮은 데이터률에 대한 정보를 듣는다면 로컬 테이블의 mind 을 그
데이터률로 저장하고 제어 프레임에 삽입하여 전송한다 따라서 경쟁
그래프에 연결된 플로우를 가진 모든 송신 노드는 경쟁하는 플로우 중 가장
낮은 데이터률에 대한 정보를 얻게 된다 또한 스케쥴링 과정 중에서 mind 과
송신 노드가 서비스 하려는 플로우의 데이터률과 비교하여 송신 노드가
전송해야 하는 패킷 수( )( fP 식(9))를 계산하고 만약 가 1 보다 크고 백로그
된 패킷이 존재 한다면 )( fP 개의 패킷은 동일한 서비스 태그를 갖고 즉시
전송을 시도한다 즉 )( fP 개의 패킷이 서비스 될 때까지 스케쥴링 과정에서
서비스 태그를 업데이트 하지 않는다 )( fP 개의 패킷 중 첫 번째 패킷을
제외한 )( fP -1 개의 패킷들은 전송 시 수신 노드에서 RTS 폐기가 이루어
지지 않게 하기 위해서 RTS 프레임의 1bit 구간(NCB Not Compare Bit)을 1 로
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
25
설정하여 전송한다 RTS 프레임에 NCB 구간이 1 로 세팅되어 있으면 수신
노드는 현재 채널이 사용 중이 아니면 CTS 로 바로 응답하여 그 플로우가
서비스 되도록 한다
341 기본적인 메시지 교환
각 패킷 전송은 RTS-CTS-DS-DATA-ACK 핸드쉐이크 과정을 따르고
패킷이 전송 될 수 있는 데이터률을 결정하기 위하여 RBAR 프로토콜을
따른다 만약 한 노드가 백오프 동안에 다른 노드에 의해서 어떤 전송이
이루어지고 있으면 그 전송이 끝날 때까지 백오프 타이머를 멈추어 기다리고
전송 중인 플로우에 대한 서비스 태그 정보를 로컬 테이블에서 업데이트한다
플로우 f 의 백오프 타이머가 끝나고 채널이 사용 중이지 않다면 RfB)
(수신
노드의 로컬 테이블에 따른 플로우 f 의 백오프 예측 값)를 포함하는 RTS 를
전송한다 RTS 를 받은 수신 노드는 자신의 로컬 테이블에서 플로우 f 에
대한 백오프 값 RfB 이 R
fB)
보다 작거나 같으면 CTS 로 응답하고 그렇지
않으면 CTS 를 전송하지 않는다
송신 노드와 수신 노드의 한 홉 거리에 있는 모든 이웃 노드들에게
플로우의 서비스 태그 정보 데이터률과 네트워크에서 가장 낮은
데이터률( mind )에 대한 정보를 알리기 위해서 제어 프레임(RTS CTS DS
ACK)에 서비스 태그와 mind 을 포함하여 전송하고 CTS DS ACK 프레임에
플로우의 데이터률을 포함하여 전송한다 RTS 에 플로우의 데이터률을
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
26
전송하지 않는 이유는 다중 데이터률 적응 기법으로 RBAR 를 채택하고 있기
때문에 수신 노드가 선택한 데이터률을 CTS 에 포함하여 전송하기 전까지
송신 노드는 전송할 데이터률을 알지 못하기 때문이다 또한 플로우에 대한
업데이트 서비스 태그는 RTS CTS 프레임에 포함하지 않는다 그 이유는
RTS 와 CTS 는 채널 획득을 보장하지 않기 때문이다 RTS-CTS 과정이 성공한
이후에 DS 와 ACK 프레임에 플로우에 대한 업데이트 태그를 붙여 주변
노드들에게 공지한다 이로써 스케쥴링을 위한 정확한 플로우의 서비스 태그
정보가 전달된다
342 테이블 정보 교환
경쟁 그래프에서 한 홉 거리에 있는 플로우에 대한 정보는 송신 노드와
수신 노드에 분산되어 있을 수 있다 따라서 송신 노드의 플로우 f 에 대한
백 오프 값 설정 방법은 송신 노드와 수신 노드에서 유지 되는 테이블을
고려하여 백오프 값을 설정해야한다
즉 Sf
Sff BBB += 이다 fB 는 플로우 f 의 백오프 값이고 S
fB 는 송신
노드의 로컬 테이블에 따른 플로우 f 의 백오프 값 RfB 은 수신 노드의 로컬
테이블에 따른 플로우 f 의 백오프 값이다 그러나 송신 노드에서는 SfB 는
정확히 알지만 RfB 은 알 수 없다 따라서 송신 노드가 R
fB 을 예측 할 수
있도록 수신 노드는 ACK 프레임에 두개의 파라미터( fM fb )를 추가하여
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
27
전송한다 fM 는 수신 노드의 로컬 테이블에서 플로우 f 가 서비스하기 전에
서비스 되어야 하는 플로우들의 바이트 수이다 fM 는 다음과 같이 계산된다
(12)
fw 는 플로우 f 의 가중치이고 iT 는 수신 노드의 로컬 테이블에서
플로우 f 의 서비스 태그( fT )보다 작은 플로우의 서비스 태그이다 B는 수신
노드의 로컬 테이블에서 fT 보다 작은 서비스 태그를 갖는 플로우들의
집합이다 fb 은 수신 노드의 테이블에서 플로우 f 의 백오프 기간을
나타낸다 따라서 송신 노드가 fM fb 를 ACK 프레임을 통해 받으면 임의의
시간 t 에서의 RfB)
은 다음과 같이 계산 할 수 있다 ft 는 이전에 ACK
프레임을 받은 시간이다
(13)
343 패킷 스케쥴링
노드 에서 채널이 사용 중이 아닌 것이 감지되면 a) 전송할 플로우 가
로컬 테이블 에서 가장 작은 서비스 태그를 가지고 있다면 즉시 HOL(Head of
Line) 패킷을 전송한다 만약 f 의 데이터률이 mind 보다 크다면 시간
공정성을 달성하기 위해 전송해야 하는 패킷 수( )( fP )를 구하고 )( fP 개의
패킷들의 서비스 태그를 업데이트하지 않고 동일한 서비스 태그를 갖는다
fBj jff wTTM )(sum isinminus=
ffffRf MttdMbB ))(( min minussdotminussdotasymp)
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
28
)( fP 개의 패킷들은 즉시 전송을 시도하고 )( fP 개의 패킷들이 서비스 된 후
패킷의 서비스 태그를 업데이트한다 b) f 보다 작은 서비스 태그를 갖는
플로우가 자신의 로컬 테이블( nE )에 존재 하면 f 의 백오프 값 fB 을
Rf
Sf BB + 로 설정 하고 백오프 타이머가 동작을 시작한다 c) f 의 백오프
타이머가 만료되고 채널이 사용 중이 아니라면 f 의 HOL(Head of Line)
패킷을 전송한다 그림 9 는 패킷 스케쥴링의 순서를 나타낸다
(그림 9) 패킷 스케쥴링 순서도
스케쥴링 시작
전송할 플로우가 가장 작은 서비스 태그를 갖는가
계산
HOL 패킷 전송
백오프 시작
Rf
Sff BBB +=
백오프 만료
네
아니오
)(fP
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
29
344 간단한 예제
그림 5 와 같은 네트워크가 존재한다고 가정하자 각 플로우의 패킷
사이즈와 가중치는 동일하다 각 플로우 )210( =iFi 는 초기 서비스 태그
값으로 각각 10 =T 21 =T 32 =T 을 갖는다 또한 이라
가정하면 그림 10 와 같이 F0 는 가장 작은 서비스 태그를 갖기 때문에 즉시
pkt 0 의 전송을 시작한다 전송을 시작하기 전에 F0 의 데이터률은 네크워크에
존재하는 가장 낮은 데이터률 mind 보다 5 배 높기 때문에 시간 기반 공정성을
달성하기 위해서 전송해야 할 패킷 수 5)( =fP 를 계산하고 F0 의 첫 번째
패킷 pkt 0 을 전송할 때 DS 와 ACK 프레임에 업데이트 태그를 붙이지 않는다
그 이유는 만약 노드 N1 이 F0 의 업데이트 태그를 수신하면 즉시 F1 의 pkt
0 를 서비스하기 위해 채널에 접근을 시도할 것이기 때문이다 따라서
업데이트 태그를 붙이지 않음으로써 F0 의 전송해야 할 나머지 패킷에게
전송할 기회를 줄 수 있다 pkt 0 전송 후에 F0 는 스케쥴링 과정에서 )( fP 의
마지막 패킷 pkt 4 가 서비스 되기 전까지 서비스 태그를 업데이트 하지 않기
때문에 F0 는 가장 작은 서비스 태그를 가지므로 F0 의 pkt 1 pkt 2 pkt 3 pkt
4 는 즉시 전송을 시도한다 또한 pkt 1 pkt 2 pkt 3 pkt 4 을 전송 할 때 RTS
프레임의 NCB(Not Compare Bit)을 1 로 설정하여 전송한다 이는 수신
노드에서 RfB 값의 비교없이 RTS 프레임에 대한 응답으로 CTS 프레임을 즉시
전송하도록 한다 F0 의 전송해야 할 5 개의 패킷 중 마지막 패킷인 pkt 4
10 =
WeightSizePacket
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
30
전송시 DS 와 ACK 프레임에 업데이트 태그를 붙여서 주변 노드들에게
공지한다 N1 이 F0 의 pkt 4 의 업데이트 태그를 수신하면 F1 의 패킷을
서비스하기 위해서 즉시 채널에 접근한다 F1 의 첫 번째 패킷 pkt 0 을
전송하기 전에 F0 와 같이 2)( =fP 를 계산하고 F1 의 pkt 0 의 전송 후에 pkt
1 전송시 NCB 를 1 로 설정하고 DS 와 ACK 프레임 전송 시 업데이트 태그를
붙인다 F2 는 이기 때문에 추가로 전송할 패킷이 존재 하지 않다 따라서
F2 의 패킷 pkt 0 을 전송할 때 DS 와 ACK 프레임 전송 시 업데이트 태그를
붙여서 전송한다
(그림 10) 간단한 예제
Time
F0
F1
F2
T1=2
T0=1 T0=1 T0=1 T0=1 T0=11
T1=12
T2=13
100 200 300
pkt 0 pkt 1 pkt 2 pkt 3 pkt 4
pkt 0 pkt 1
pkt 0
T=update service tag Transmitting pkt with update service tag
T= service tag Transmitting pkt not with update service tag
제 4 장 모 의 실 험
31
제 4 장 모의 실험
본 논문에서는 제안한 에드혹 패킷 스케쥴링에 대한 성능을 평가하기
위해서 미국 버클리 대학 남가주 대학 및 카네기 멜론 대학에서 개발한
네트워크 시뮬레이터인 NS-2[16] 및 CMU 확장 프로그램을 사용했으며 본
논문에서 제안한 MRADPS 와 비교 대상인 EMLM-FQ 를 구현하여 성능
평가를 수행하였다 표 2 는 시뮬레이션 시 적용된 파라미터 값이고 표 3 은
경쟁 그래프가 갖는 각 최소 데이터률에서 각 플로우의 데이터률에 따라
전송해야 하는 패킷수이다
(표 2) 시뮬레이션 파라미터
Parameter Value
Frequency
Transmit Power
110 Mbps Sensitivity
55 Mbps Sensitivity
20 Mbps Sensitivity
Carrier Sense Threshold
Propagation Model
Maximum Transmission Range (25511 Mbps)
Routing Protocol
24 GHz
15 dBm
-82 dBm
-87 dBm
-91 dBm
-108 dBm
Two Ray Ground
250m 200m 100m
DSR
제 4 장 모 의 실 험
32
(표 3) 최소 데이터률과 플로우 데이터률에 따라 전송해야
하는 패킷수
Flow data rate
Minimum data rate )( fP
2Mbps2Mbps
55Mbps55Mbps
11Mbps11Mbps
11Mbps55Mbps
55Mbps2Mbps
11Mbps2Mbps
1
1
1
2
2
5
시나리오 I 은 그림 11 과 같이 4 개의 노드와 그림 6 의 플로우
경쟁그래프와 같이 직접적으로 경쟁 관계에 있는 3 개의 플로우로 구성된
네트워크에서 FIFO 를 사용하는 IEEE 80211b EMLM-FQ MRADPS 를 각각
적용했을 때 플로우별 처리량과 채널 점유 시간을 계산하였다 또한
MRADPS 를 적용했을 때 가장 낮은 데이터률( mind )을 가지는 F1 이 받는
최소 서비스 양이 모든 플로우의 데이터률이 mind 일 때 EMLM-FQ 에서 받는
최소 서비스양을 보장하는지를 확인하기 위해서 그림 11 의 모든 플로우의
데이터률이 2Mbps 일 때 EMLM-FQ 의 처리량을 측정하였다 트래픽으로
제 4 장 모 의 실 험
33
UDP 를 사용하였으며 패킷 사이즈는 1500 바이트이고 시뮬레이션 시간은
200 초이다
F12MbpsN0 N1F0
55MbpsN2 N3F2
11Mbps (그림 11) 시나리오 I의 노드 그래프
(표 4) 시나리오 I의 플로우별 처리량(패킷수)과 전체 네트워크 처리량
Flow 80211b+FIFO EMLM-FQ MRADPSEMLM-
FQ(2Mbps)
F0 5165 24849 29072 15035
F1 47815 24850 14525 15036
F2 48488 24849 69342 15036
Total Throughput(pkt)
101468
100()
74548
73()
112939
111() 45107
제 4 장 모 의 실 험
34
표 4 에서 EMLM-FQ 는 각 플로우가 공정하게 서비스 되지만 전체
네트워크의 처리량이 FIFO 를 사용하는 IEEE 80211b 환경의 전체 네트워크
처리량보다 약 27 감소한다 하지만 MRADPS 는 IEEE 80211b 보다 네트워크
처리량이 약 11 향상된다 또한 MRADPS 에서 최소 데이터률을 갖는 플로우
F1 의 서비스 양은 그림 12 와 같이 모든 플로우의 데이터률이 그림 11 의
최소 데이터률인 2Mbps 일 때 EMLM-FQ 가 각 플로우에게 제공하는 최소
서비스 양과 거의 동일함을 확인 할 수 있고 MRADPS 가 각 플로우
데이터률에 따른 전송해야 하는 패킷 수 )( fP 에 거의 비례하여 각 플로우가
받는 서비스 양을 제공하는 것을 확인 할 수 있다 여기서 )210( =iTif
는
플로우 의 처리량을 나타낸다
그림 13 는 시나리오 I 의 각 패킷 스케쥴링 기법을 적용했을 때
플로우별 채널 점유 시간을 나타낸다 MRADPS 는 3 개의 플로우의 채널 점유
시간이 다른 스케쥴링 기법보다 공정함을 확인 할 수 있다 하지만 정확하게
플로우의 채널 점유 시간이 동일하지는 않다 그 이유는 표 3 에서 전송할
패킷을 계산할 때 간단히 내림으로 계산을 하였고 패킷을 재전송하는 시간
백오프 시간등의 추가적인 시간들이 발생하기 때문이다
제 4 장 모 의 실 험
35
(그림 12) EMLM-FQ(2Mpbs)가 제공하는 최소 처리량과
MRADPS의 각 플로우의 처리량 비교
제 4 장 모 의 실 험
36
(그림 13) 시나리오 I의 각 플로우별 채널 점유시간
시나리오 II 는 그림 14 과 같이 26 개의 노드와 16 개의 플로우로 구성된
네트워크에서 FIFO 를 사용하는 IEEE 80211b EMLML-FQ MRADPS 를 각각
적용했을 때 각 플로우별 처리량를 평가하였다 시나리오 II 의 각 플로우의
경쟁 관계는 그림 15 와 같다 트래픽으로 UDP 를 사용하였으며 패킷
사이즈는 1500 바이트이고 시뮬레이션 시간은 200 초이다
0
01
02
03
04
05
06
07
08
09
F0 F1 F2
Flow ID
Channel O
ccupancy
Tim
e(F
ractio
n)
IEEE 80211_FIFO
EMLM-FQ
MRADPS
제 4 장 모 의 실 험
37
(그림 14) 시나리오 II 의 노드 그래프
(그림 15) 시나리오 II 의 플로우 경쟁 그래프
제 4 장 모 의 실 험
38
(표 5) 시나리오 I의 플로우별 처리량(패킷수)과
전체 네트워크 처리량
Flow 80211b+FIFO EMLM-FQ MRADPS F0 53327 36622 26167 F1 49939 27281 53327 F2 2375 7630 13514 F3 38448 7515 19703 F4 15316 7323 25432 F5 7260 7462 7304 F6 1412 6171 7370 F7 2953 7465 7210 F8 10737 37156 7672 F9 37335 13932 33182
F10 29459 40242 53858 F11 15157 14106 28770 F12 45716 9877 39119 F13 53318 23484 27190 F14 10316 6790 10878 F15 12291 19163 29201
Total Throughput(pkt) 385359 (100)
272219 (71)
389897 (101)
제 4 장 모 의 실 험
39
표 5 는 그림 14 의 노드 그래프에서 각 패킷 스케쥴링 기법을 적용했을
때 각 플로우의 처리량을 나타낸다 IEEE 80211b 에서 다른 플로우에 비해
서비스의 양이 매우 적은 F2 F6 F7 와 같은 플로우를 EMLM-FQ 에서는
일정량의 서비스를 받을 수 있도록 보장해 준다 하지만 IEEE 80211b 의
네트워크 처리량보다 약 29 감소한다 MRADPS 는 전체 네트워크 처리량이
IEEE 80211b 의 네트워크 처리량과 거의 동일한 처리량을 보여주고 또한
고립되는 플로우의 최소 서비스 양을 EMLM-FQ 가 보장해주는 서비스의 양과
거의 동일하게 서비스한다
에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려하는 분산 패킷 스케쥴링
40
제 5 장 결 론
본 논문은 IEEE 80211x와 같이 물리계층에서 다중 데이터률을 제공하는
에드혹 네트워크 환경에서 ldquo플로우들 간에 공유하는 채널 용량이 고정되어
있다rdquo라는 기존 패킷 스케쥴링의 가정이 실제 환경과 적합하지 않는
문제점을 해결하기 위해서 다중 데이터률을 고려한 새로운 공정성 모델인
플로우별 시간 기반 공정성(Time-based Fairness)를 정의한다 또한 정의한
공정성을 달성하기 위하여 플로우 경쟁 그래프 상의 가장 낮은 데이터률과 각
플로우의 데이터률과 비교하여 전송해야 하는 패킷의 수( )( fP )를 계산하고
스케쥴링 과정에서 개의 패킷에 대한 서비스 태그는 업데이트 하지 않고
)( fP 개의 패킷 중 첫 번째 패킷을 제외한 나머지 패킷은 전송 시에 RTS
프레임에 NCB(Not Compare Bit)를 1로 설정하여 수신 노드에서 RTS를
폐기하지 않고 바로 CTS를 보내 서비스 되도록 EMLM-FQ를 수정하여 새로운
스케쥴링 기법인 MRADPS를 제안하였다 MRADPS는 각 플로우의 서비스
태그 할당 방법과 서비스 태그 정보에 대한 교환 방법등 EMLM-FQ의 기존
방식을 고수하기 때문에 EMLM-FQ의 특성인 공간적 채널 재사용 문제를
해결하는 방법과 분산된 플로우 정보를 가지고 스케쥴링을 결정하는 방법을
동일하게 제공한다 시뮬레이션 결과는 MRADPS는 경쟁 그래프에서 가장
낮은 데이터률을 갖는 플로우의 최소 서비스 양을 모든 플로우의 데이터률이
가장 낮은 데이터률을 가질 때 EMLM-FQ의 플로우가 받는 최소 서비스
에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려하는 분산 패킷 스케쥴링
41
양만큼 서비스하는 것을 보여주고 각 플로우가 받는 서비스 양은 )( fP 에
비례함을 보여준다 또한 MRADPS는 다중 데이터률이 제공되는 환경의
에드혹 네트워크의 전체 네트워크 처리량을 크게 향상시키는 것을 보여준다
참 고 문 헌
42
참고 문헌
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[17] Datasheet for ORiNOCO 11 Mbits Network Interface Cards 2001
45
감사의 글
이제 2년 반동안의 대학원 생활을 끝마치고 사회로 첫걸음을 내딛게 되었
습니다 제가 무사히 대학원 생활을 끝마칠 수 있도록 도움을 주신 주위의
많은 분들께 이 기회를 빌어 감사의 말씀을 드리고 싶습니다
먼저 저의 지도 교수님이신 유상조 교수님께 감사의 말씀을 드리고 싶습
니다 대학원에 들어와서부터 지금까지 바쁘신 와중에도 부족한 저에게 많
은 시간을 할애하여 지도해 주셔서 항상 감사하게 생각하고 있습니다 교수
님과 연구실 원들과 함께 한 많은 세미나들이 특히 제게 많은 도움이 되었
습니다 또한 바쁘신 와중에도 부족한 논문의 심사를 맡아주신 곽경섭 교수
님과 김덕경 교수님께도 감사의 말씀을 드립니다
결코 적지 않은 2년 반이라는 시간이 짧게 느껴질 만큼 많은 추억과 시간
을 함께한 멀티미디어 통신망 연구실의 선후배 및 동기들에게도 감사의 말
씀을 드립니다
무엇보다도 부모님의 무한한 사랑과 아낌없는 지원이 없었다면 현재의 저
는 없었을 것 입니다 무엇으로도 부모님의 큰 사랑에 보답할 수는 없겠지
만 제 학창생활의 결실인 이 논문을 그 동안의 부모님의 수고에 대한 작은
보답으로 바치고 싶습니다
盧 權 汶
46
학술 활동
[1] Yong-Qian Chen Kwen-mun Roh Sang-Jo Yoo A Distributed Fairness Support
Scheduling Algorithm in Wireless Ad-Hoc Networks Lecture Note in Computer
Science 2006
[2] Yong-Qian Chen Kwen-mun Roh Sang-Jo Yoo A Distributed Fairness Support
Scheduling Algorithm in Wireless Ad-Hoc Networks UIC06
[3] 이정환 노권문 유상조ldquo에드혹 네트워크에서 클러스터 기반의 지오캐
스팅 프로토콜rdquo 한국통신학회 하계학술대회 20047
[4] 노권문 서지영 정순규 조경진 유상조 ldquo에드혹 네트워크에서 다중 데
이터률을 고려하는 분산 패킷 스케쥴링rdquo JCCI2006 20064
[5] Yong-Qian Chen Kwen-Mun Roh Sang-Jo Yoo Service Index Based Fairness
Scheduling in Wireless Ad-Hoc Networks JCCI2006 20064
[6] 조경진 김현주 노권문 유상조 ldquo지능형 무선 인지 기술 기반 네트워크
환경에서 MAC 계층 동적 주파수 선택 방법rdquo 한국통신학회 하계학술대
회 20067
[7] 김현주 조경진 노권문 유상조 ldquo무선 인지 기술 기반의 시스템을 위한
계층에서의 통신 초기화 WRAN MAC 과정rdquo 한국통신학회 하계학술대회
47
20067
[8] 유상조 노권문 정재학 김재명 ldquoWRAN Cognitive Radio MAC 프로토콜
기술rdquo 방송공학회지 Vol 11 No1 pp40-53 2006
[9] 노권문 진영천 유상조 ldquo에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려한
분산 패킷 스케쥴링rdquo 한국통신학회 논문지 2006 07
[10] 조경진 김현주 노권문 유상조 ldquo지능형 무선 인지 기술 기반 네트워크
환경에서 MAC 계층 동적 주파수 선택 방법rdquo 한국통신학회 논문지 게
재 예정
특허 출원
[1] 무선 인지 기술 환경에서 기지국들 간에 무선 공유 자원을 효율적으로
사용하기 위한 매체 접근 제어 계층의 동작 자원 임대 프로토콜 출원번
호 제 2005-0105278
[2] 무선 인지 기술 환경에서 숨겨진 인컴번트 시스템의 검출을 위한 명시적
아웃밴드 시그널링 방법 출원번호 제 2006-0019661
[3] 에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링 방법
출원번호 제 10-2006-63521
[4] 애드혹 네트워크에서 서비스 색인 기반 공정 스케쥴링 방법 출원 번호
제 10-2006-63520
48
수행 프로젝트
[1] 무선 Ad-hoc 네트워크에서 Seamless한 인터넷 QoS 를 제공하기 위한 네
트워킹 기술연구 및 멀티미디어 ad-hoc 서비스 테스트 베드 구현 정보
통신부
[2] 초광대역 무선통신 연구센터 (UWB-ITRC) 제 4 세부과제 ndash UWB 응용
시스템 기술 (정보통신부 대학 IT 연구센터)
[3] 코그니티브 라디오(Cognitive Radio) 기술 개발 III(삼성종합기술원)
- IEEE 80222 WRAN 표준 제안(20051117) 참여(MAC)
[4] 초광대역 무선통신을 위한 지능형 무선인지 (Cognitive Radio) 핵심기술
연구 과학재단 특정기초사업
工 學 碩 士 學 位 審 査 論 文
에드 혹 네트워크에서 다중 데이터률을
고려하는 분산 패킷 스케쥴링
Multi-Rate Aware Distributed Packet Scheduling
in Ad-hoc Networks
2006年 8月
指導敎授 兪 相 朝
이 論文을 工學碩士學位論文으로 提出함
仁荷大學校 情報通信大學院
情報通信工學科
盧 權 汶 工 學 碩 士 學 位 審 査 論 文
에드 혹 네트워크에서 다중 데이터률을
고려하는 분산 패킷 스케쥴링
Multi-Rate Aware Distributed Packet Scheduling
in Ad-hoc Networks
2006年 8月
主審 郭 慶 燮
副審 兪 相 朝
委員 金 德 經
i
요 약
본 논문에서는 에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려한 패킷 스케쥴
링 제안한다 에드혹 네트워크에서 패킷 스케쥴링 기법들은 대부분 처리량에
기반한 공정성(throughput-based fairness)를 제공한다 처리량 기반 공정성을 제
공하기 위해 기본적으로 가정하는 것은 채널 용량이 고정되어 있다는 것이다
그러나 DCF(Distributed Coordination Function)를 제공하여 에드혹 네트워크를 구
성하는데 대중적인 방법으로 사용하는 IEEE 80211b와 80211g는 채널 상태에
따라 다양한 데이터률을 적용할 수 있기 때문에 채널 용량이 고정 되어 있다
는 가정은 실제 환경에서 적합하지 않다 따라서 본 논문에서는 이러한 다중
데이터률을 고려하기 위한 플로우별 시간 기반 공정성(time-based fairness)를 정
의하고 정의한 시간 기반 공정성를 달성하는 패킷 스케쥴링 기법(MRADPS
Multi-Rate Aware Distributed Packet Scheduling)을 제안한다 시뮬레이션 결과는
MRADPS가 정의한 시간 기반 공정성을 달성하면서 다중 데이터률을 제공하
는 에드혹 네트워크의 전체 처리량을 크게 향상시키는 것을 보여준다
ii
ABSTRACT
In this paper we propose a multi-rate aware distributed packet scheduling in Ad-hoc
networks In ad-hoc network the most of existing packet scheduling schemes provides
throughput-based fairness To provide throughput-based fairness it basically supposes
that the channel capacity is fixed But the supposing that the channel capacity is fixed is
not appropriate because IEEE 80211b and 80211g which are normally used for
organizing ad-hoc network can provide various data rate according to channel conditions
So we define time-based fairness for each flow to consider multi-rate and suggest the
MRADPS reaching the defined time-based fairness Simulation result shows that
MRADPS improves the total network throughput in ad-hoc network with providing time-
based fairness to each flow
iii
목 차
요 약 i
ABSTRACT ii
목 차 iii
그림 목차 iv
표 목차 v
Abbreviations and Acronyms vi
제 1 장 서 론 1
제 2 장 관련 연구 3
21 IEEE 80211b WLAN과 다중 데이터률 적응 기법3
22 에드 혹 네트워크에서의 패킷 스케쥴링hellip 7
제 3 장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링 (MRADPS) 13
31 네트워크 모델 14
32 시간 기반 공정성 (Time-Based Fairness)15
33 채널 점유시간의 계산 23
34 MRADPS의 구현 24 341 기본적인 메시지 교환helliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphellip25
342 테이블 정보 교환helliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphellip26
iii
343 패킷 스케쥴링helliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphellip27
344 간단한 예제helliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphellip29
제 4 장 모의 실험 helliphelliphelliphellip31
제 5 장 결 론 40
참 고 문 헌 42
iv
그림 목차
(그림 1) IEEE 80211b 프리엠블 형식 구조와 제공되는 데이터률 6
(그림 2) 노드 그래프 9
(그림 3) 플로우 경쟁 그래프 9
(그림 4) EMLM-FQ의 동작 12
(그림 5) 다중 데이터률을 제공하는 노드 그래프 16
(그림 6) 플로우 경쟁 그래프 17
(그림 7) 처리량 기반 공정성과 시간 기반 공정성에 대한 각 플로우의 서비
스 순서와 채널 점유 시간 비교 18
(그림 8) EMLM-FQ(Mbps)와 시간 기반 공정성에 대한 각 플로우의 서비스
순서와 채널 점유 시간 비교 22
(그림 9) 패킷 스케쥴링 순서도 28
(그림 10) 간단한 예제 30
(그림 11) 시나리오 I의 노드 그래프 33
(그림 12) EMLM-FQ( xMpbs)가 제공하는 최소 처리량과 MRADPS의 각 플로
우의 처리량 비교 35
(그림 13) 시나리오 I의 각 플로우별 채널 점유시간 36
(그림 14) 시나리오 II의 노드 그래프37
(그림 15) 시나리오 II의 플로우 경쟁 그래프37
v
표 목차
lt표1gt IEEE 80211b 데이터률 명세와 전송 거리 4
lt표2gt 시뮬레이션 파라미터 31
lt표3gt 최소 데이터률과 플로우 데이터률에 따라 전송해야 하는 패킷수32
lt표4gt 시나리오 I의 플로우별 처리량(패킷수)과 전체 네트워크 처리량33
lt표5gt 시나리오 II의 플로우별 처리량(패킷수)과 전체 네트워크 처리량 38
vi
Abbreviations and Acronyms
ARF Auto Rate Fallback
ACK Acknowledgement
CTS Clear-To-Send
CSMACA Carrier Sense Multiple AccessCollision Avoidance
DS Data-Sending
DCF Distributed Coordination Function
DSSS Direct Sequence Spread Spectrum
EMLM-FQ Enhanced Maximixe Local Minimum-Fair Queueing
MAC Media Access Control
MRADPS Multi Rate Aware Distributed Packet Scheduling
MLM-FQ Maximize Local Minimum-Fair Queueing
PLCP Physical Layer Convergence Protocol
PSDU Physical Service Data Unit
RBAR Receiver Based Auto Rate
RR Round Robbin
SFQ Start Time fair Queueing
SNR Signal-to-Noize Ratio
TBR Time-Based Regulator
WFQ Weighted Fair Queueing
에드 혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
1
제 1 장 서 론
에드 혹 네트워크는 고정된 기반 망의 도움 없이 이동 단말기들로만
손쉽게 자율적으로 망을 구성하여 긴급 구조나 전쟁터 등에서 무선 데이터
서비스를 제공할 수 있는 자율성과 융통성을 부여한 무선 네트워크이다
에드혹 네트워크를 구성하는 노드들은 무선 인터페이스를 가지며 이동
컴퓨팅 기능을 가진 호스트와 라우팅 기능을 가진 라우터를 동시에 만족하는
형상으로 흔히 이동 노드로 불려진다 이러한 이동 노드는 저전력 구현등의
이유로 도달 거리가 제한되므로 중간 노드로서 데이터 전달 기능을 가지며
배터리를 사용하므로 에너지의 공급이 일정치 않은 특성을 갖는다
기존 IEEE 80211은 하나의 데이터률인 2Mbps를 제공하지만 상업적인
성공을 거둔 IEEE 80211b[1]는 1 2 55 11Mpbs의 데이터률을 제공하고 IEEE
80211g[2]는 6 9 12 18 24 36 54Mbps의 데이터률을 각 표준의 물리 계층에서
제공하고 있다 이러한 다중 데이터률을 에드혹 네트워크에서 이용하고자
하는 노력은 라우팅 관련 연구[3]에서부터 시작되었고 최근에 다중
데이터률을 제공하는 에드혹 네트워크에서 성능 분석 연구[4][5]가 이루어졌다
그러나 에드혹 네트워크에서의 패킷 스케쥴링 연구에 있어서 다중
데이터률을 고려하는 연구는 거의 이루어지지 않았다 그 이유는 처리량 기반
공정성(throughput-based fairness)를 제공하기 위해서 SFQ WFQ등과 같이
유선에서의 공정 큐잉방식을 에드혹 패킷 스케쥴링에 적용했기 때문이다
제 1장 서 론
2
이러한 패킷 스케쥴링 기법의 기본 가정은 채널 용량이 고정되어 있는
것이다 따라서 다중 데이터률이 제공되는 환경에서 채널 용량을
고정시키기가 쉽지 않기 때문에 에드혹 패킷 스케쥴링 연구에서 다중
데이터률을 제공하는 환경을 고려하지 않았다
본 논문에서는 라우팅 관련 연구와 같이 다중 데이터률을 에드 혹 패킷
스케쥴링에 효율적으로 이용할 수 있다면 자원 사용률과 전체 네트워크의
처리량이 향상될 것이라 예상했고 다중 데이터률을 고려하기 위하여 새로운
공정성 모델인 플로우 별 시간 기반 공정성(time-based fairness)을 정의하였다
또한 정의한 공정성을 달성하는 패킷 스케쥴링 기법인 MRADPS(Multi-Rate
Aware Distributed Packet Scheduling)를 제안한다 이 MRADPS는 대표적인 에드
혹 패킷 스케쥴링인 EMLM-FQ[6]를 수정하여 구현되었기 때문에 EMLM-FQ의
특징인 분산된 플로우 정보를 가지고 스케쥴링을 결정하는 방법과 공간적
채널 재사용 방법을 제공한다
본 논문은 다음과 같이 구성된다 제 2장에서는 IEEE 80211b에서
제공하는 다중 데이터률과 기존 에드혹 패킷 스케쥴링 관련 연구를 살펴보고
제 3장에서 새롭게 제안하는 플로우별 시간 공정성과 다중 데이터률을 고려한
분산 패킷 스케쥴링 기법인 MRADPS을 설명한다 제 4장에서는 시뮬레이션
결과를 통하여 제안된 패킷 스케쥴링의 성능을 평가하고 마지막으로 제
5장에서 본 논문의 결론을 맺는다
제 2장 관련 연구
3
제 2 장 관련 연구
21 IEEE 80211b WLAN 과 다중 데이터률 적응 기법
IEEE 80211 WLAN은 DCF(Distributed Coordination Function) 모드를
제공하고 있기 때문에 에드혹 네트워크를 위한 테스트 베드와 시뮬레이션에
널리 사용하고 있는 무선 LAN의 표준이다 IEEE 80211은 1Mbps와 2Mbps의
데이터률을 제공하지만 사용자들의 보다 높은 데이터률의 요구로 인해 IEEE
80211b가 제정되었다 IEEE 80211b는 물리계층에서 24GHz 대역을 사용하여
DSSS(Direct Sequence Spread Spectrum) 방식으로 동작하며 1Mbps 2Mbps
55Mbps 11Mbps과 같이 보다 높은 데이터률을 제공한다 이러한 다중
데이터률에 관한 명세는 물리 계층에 정의되어 있고 매체 접근 제어(Media
Access Control MAC)계층에서 제어된다 표 1은 IEEE 80211b에서 제공되는 각
데이터률에 따른 수신 감도와 전송 거리를 간략히 나타낸다[1] 하지만 실제
전송 거리는 제조사에 따라서 달라질 수 있다
제 2장 관련 연구
4
(표 1) IEEE 80211b 데이터률 명세와 전송 거리
IEEE 80211b 표준에서 그림 1과 같이 PLCP(Physical Layer Convergence
Protocol) 프리엠블과 헤더는 DBPSK 변조 방식의 바커 코드 확산을 이용하여
1Mbps로 전송하고 PSDU(PHY Service Data Unit)은 1 2 55 11Mbps 중 하나로
전송한다(그림 1(a)) 그림 1(b)와 같이 네트워크 처리량의 효율성을 개선하고
오버헤드를 최소화하기 위해서 짧은 PLCP 프레임을 사용할 수 있다 IEEE
80211b 표준에서 정의된 모든 제어 프레임(RTS CTS ACK and Management
Frame)은 가상 반송파 감지 메커니즘을 확실하게 제공하기 위해서 기본
데이터률(긴 PLCP 프레임-1Mbps 짧은 PLCP 프레임-2Mbps)로 전송한다
IEEE 80211b에서 정의한 다중 데이터률을 이용하는 데이터률 적응
기법(rate adaptation scheme)의 대표적인 방법은 Lucent사의 WaveLan-II 제품의
Data Rate Code
Length Modulation
Symbol Rate
(BitSymbol)
Receiver Sensitivity
(dBm)
Tx Range
(Open
Space)
1Mbps 11(Barker) DBPSK 1MSps (1) -94 550m
2Mbps 11(Barker) DQPSK 1MSps (2) -91 400m
55Mbps 8(CCK) DQPSK 1375MSps (4) -87 270m
11Mbps 8(CCK) DQPSK 1375MSps (8) -82 160m
제 2장 관련 연구
5
ARF(Auto Rate Fallback) 기법[7]과 RBAR(Receiver Based AutoRate) 프로토콜[8]이
있다 ARF 기법은 송신 노드가 이전 데이터 패킷 전송 시 얻어진 정보를
기반으로 데이터률을 선택하며 데이터 전송의 연속적인 성공 또는 실패
이후에 데이터률을 증가시키거나 감소시켜서 데이터를 전송하는 기법이다
RBAR 프로토콜은 수신 노드가 RTS(Request-To-Send)와CTS(Clear-To-Send)
프레임 교환 과정 동안에 데이터 프레임을 전송하기 위한 적절한 데이터률을
선택해서 송신 노드에게 공지하는 방식이다 송신 노드가 데이터 전송을 위해
RTS 프레임을 수신 노드에게 전송하면 수신 노드는 SNR(Signal-to-Noize
Ratio)를 측정하고 데이터 전송을 위한 데이터률을 선택한다 그리고 수신
노드가 선택한 데이터률을 CTS 프레임 안에 포함하여 전송한다 CTS
프레임을 받은 전송 노드는 CTS 프레임에 명시된 데이터률로 데이터
프레임을 전송한다 RBAR 프로토콜은 수신 노드에서 데이터률을 결정하기
때문에 송신 노드에서 데이터률을 결정하는 ARF 기법보다 급변하는 무선
채널 상태를 잘 반영할 수 있다 따라서 ARF 기법보다 정확한 데이터률을
결정할 수 있다 본 논문에서는 다중 데이터률 적응 기법으로 RBAR
프로토콜을 기반으로 한다
제 2장 관련 연구
6
Sync128bits
SFD16 bits
Signal8 bits
Service8 bits
Length16 bits
CRC16 bits
MPDU(Variable)
PPDU
1Mbps DBPSK 1Mbps DBPSK2Mbps DQPSK55 to 11Mbps
PLCP Preamble PLCP Header
Sync 56 bits
SFD16 bits
Signal8 bits
Service8 bits
Length16 bits
CRC16 bits
MPDU(Variable)
PPDU
1Mbps DBPSK 2Mbps DQPSK55 to 11Mbps
PLCP Preamble PLCP Header
2Mbps DQPSK
(a) Long Preamble
(b) Short Preamble (그림 1) IEEE 80211b 프리엠블 형식 구조와 제공되는 데이터률
제 2장 관련 연구
7
22 에드 혹 네트워트에서의 패킷 스케쥴링
에드혹 네트워크에서 대부분의 패킷 스케쥴링 연구[6][9-12]는 처리량에
기반한 공정성을 제공한다 처리량 기반 공정성을 제공하는 스케쥴링 방식은
TDMA 기반의 에드혹 네트워크를 위해 제안된 credit-based 공정 스케쥴링
기법[10][11]과 타임 스탬프에 기반한(timestamp-based) 공정 스케쥴링
기법[6][9] 두 가지로 나눌 수 있다 타임 스탬프에 기반한 패킷 스케쥴링
기법은 처리량 기반 고정성을 제공하기 위해 도착된 패킷들은 SFQ[13](Start-
Time Fair Queueing)에 기반하여 두 개의 서비스 태그(start tag와 finish tag)를
갖고 가장 작은 start tag를 갖는 패킷을 서비스한다 또한 [12]에서는 두 개의
태그를 이용하여 백오프 값을 계산하는데 사용한다
에드혹 네트워크 환경에서는 패킷 스케쥴링을 설계할 때 다음과 같은
설계상의 쟁점을 고려해야 한다
1) 위치 종속적 경쟁 - 무선 데이터 전송은 지역적으로
제 2장 관련 연구
8
브로드캐스팅이기 때문에 공유하는 채널에 대한 경쟁은 위치 종속적이다
예를 들어 그림 2의 노드 그래프와 같이 5개의 노드(Ni i = 0hellip4)가 있고
4개의 플로우(Fj j = 0hellip3)가 있을 때 플로우간 경쟁관계를 그림 3과 같이
플로우 경쟁 그래프로 변환할 수 있다 그림 3에서 각 꼭지점은 플로우를
나타내고 각 간선은 플로우들 사이의 경쟁 관계를 나타낸다 F0는 F1과 F2와
경쟁 관계에 있지만 F3와는 직접적으로 경쟁관계에 있지 않다 따라서 F0와
F3는 동시에 서비스 받을 수 있다 이와 비슷하게 F1은 F0 F2 F3와
경쟁관계에 있다 이처럼 플로우들 사이에서 경쟁관계에 있는 플로우들의
집합은 플로우의 위치에 따라서 다르다 또한 F0와 F3와 같이 직접
경쟁관계에 있지 않는 플로우들은 동시에 서비스 받을 수 있지만 이는
경쟁관계에 있는 플로우들 사이에서 엄격한 공정성을 제공하기 위해서는 한
순간에 하나의 플로우만 서비스를 받아야 하기 때문에 두 개의 플로우(F0
F3)가 직접적으로 경쟁 관계에 있지 않아서 서비스 된다면 공정성를
훼손하는 문제가 발생한다 하지만 동시에 서비스 될 수 있는 플로우들 중
하나만 서비스 한다면 네트워크의 처리량을 감소시키는 단점을 가지고 있다
이러한 문제를 공간적 채널 재사용 문제라 한다
2) 에드혹 스케쥴링의 분산된 속성 - 유선 네트워크나 셀룰러
네트워크에서 각 라우터나 스위치 기지국은 패킷 스케쥴링을 결정할 때 모든
플로우에 대한 정확한 정보를 가지고 있다 하지만 에드혹 네트워크에서는
제 2장 관련 연구
9
경쟁관계에 있는 플로우가 각 다른 송신 노드에서 발생할 수 있고 각 송신
노드에서는 다른 송신 노드의 플로우 정보를 직접적으로 접근 할 수 없다
이는 에드혹 네트워크에서 패킷 스케쥴링을 설계할 때 분산되어 있는 플로우
정보를 이용하여 계산해야 하는 문제를 포함하고 있음을 나타낸다
(그림 2) 노드 그래프
(그림 3) 플로우 경쟁 그래프
위와 같은 디자인 이슈들을 고려하여 제안된 대표적인 패킷 스케쥴링은
[6]의 MLM-FQ(Maximize-Local-Minimum Fair Queueing)과 EMLM-FQ(Enhanced-
Maximize-Local-Minimum Fair Queueing)이다 이 두 기법에서 서비스 태그의
N0 N1 N2 N3 N4F0
F1 F2 F3
F0
F1
F2
F3
제 2장 관련 연구
10
할당 방법으로 가상 시간(virtual time)계산의 편리성을 위해서 SFQ(Start-Time
Fair Queueing)를 이용한다 MLM-FQ는 분산된 에드혹 환경에서 경쟁 그래프에
연결된 모든 플로우들 중에서 한 순간에 하나의 플로우만 서비스 되도록 한다
MLM-FQ에서 각 플로우가 받는 최소 서비스의 양은 다음과 도식화 된다
(1)
여기서 )( 21 ttW f 는 플로우 f 가 시간 1t 부터 2t 까지 받은 서비스의 양을
나타낸다 C는 채널 용량이고 fr 와 gr 는 각각 플로우 f 와 g의 가중치이며
N은 플로우 경쟁 그래프에서 연결된 모든 플로우들의 집합이다 k 와 α 는
위치 종속적 상수이다
EMLM-FQ는 공간적 채널 재사용 방법을 제공하기 위해서 MLM-FQ에
백오프 값을 설정하는 방법을 추가함으로써 직접적으로 경쟁관계에 있지
않는 플로우들인 F0와 F3가 동시에 서비스 될 수 있도록 하는 메커니즘을
제공한다 예를 들어 동작 과정을 설명하면 그림 2와 같은 노드 그래프에서
플로우를 전송할 각 송신 노드와 수신 노드는 그림 4와 같은 각각의 플로우
테이블을 갖는다 F0는 가장 작은 서비스 태그 T0를 가지고 있기 때문에 즉시
전송한다 F1 F2 F3는 자신의 테이블에서 자신 보다 작은 서비스 태그를 갖는
αminusminusgesum isin
)()( 1221 ttrk
rCttW
Ng g
ff
제 2장 관련 연구
11
플로우들의 전체 수로 몇 개의 (Contention Window)로 구성된 백오프 기간를
결정한다 따라서 F1는 T1이 2이기 때문에 자신 보다 작은 서비스 태그를
갖는 한 개의 플로우가 존재하므로 백오프 기간을 1로 설정한다 F3의 경우
F3의 테이블에서 F3보다 작은 플로우 F1과 F2가 존재하기 때문에 백오프
기간을 2로 설정한다 F0가 서비스 될 때 F1과 F2는 간섭을 받지만 F3의 경우
간섭을 받지 않기 때문에 백오프 기간이 지난 후 서비스 된다 따라서
EMLM-FQ는 MLM-FQ보다 높은 네트워크 처리량을 달성한다 EMLM-FQ의 각
플로우가 받는 최소 서비스의 양은 다음과 같이 도식화 된다
(2)
여기서 S 는 플로우 경쟁 그래프에서 플로우 f 와 직접 연결되어 있는 플
로우들의 집합이다
αminusminusgesum isin
)()( 1221 ttrk
rCttW
Sg g
ff
제 2장 관련 연구
12
F0 T0=1F1 T1=2F2 T2=3
Backoff=0
F0 T0=1F1 T1=2F2 T2=3F3 T3=4
Backoff=1
F0 T0=1F1 T1=2F2 T2=3F3 T3=4
Backoff=2
F1 T1=2F2 T2=3F3 T3=4
Backoff=2
F0 F3 전송 전
F0의 테이블 F1의 테이블 F2의 테이블 F3의 테이블
F0 T0=11F1 T1=2F2 T2=3
Backoff=2
F0 T0=11F1 T1=2F2 T2=3
F3 T3=14
Backoff=0
F0 T0=11F1 T1=2F2 T2=3
F3 T3=14
Backoff=1
F1 T1=2F2 T2=3
F3 T3=14
Backoff=2
F0 F3 전송 후(패킷 사이즈가중치는 10이라 가정)
F0의 테이블 F1의 테이블 F2의 테이블 F3의 테이블
(그림 4) EMLM-FQ의 동작
에드 혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
13
제 3 장 다중 데이터률을 고려한 분산
패킷 스케쥴링(MRADPS)
에드혹 네트워크의 IEEE 80211x 물리 계층에서의 예와 같이 각 단말은
채널 상태에 따라 다중 데이터률을 제공하기 때문에 기존 에드혹 네트워크의
패킷 스케쥴링 연구에서 채널 용량이 고정 되어 있다는 기본 가정이 실제 환
경에 적합하지 않다 이러한 문제를 해결하기 위해서 본 논문에서는 먼저 다
중 데이터률을 고려하여 플로우별 시간 기반 공정성을 정의하고 정의한 시간
기반 공정성을 달성하는 새로운 분산된 패킷 스케쥴링 기법을 제안한다
다중 데이터률을 고려한 패킷 스케률링 기법은 Godfrey Tan과 John Guttag
가 처음 제안하였다 이들이 제안한 패킷 스케률링 기법인 TBR[14](Time-
Based Regulator)는 다중 데이터률을 제공하는 IEEE 80211b 무선 네트워크의
인프라스트럭처 모드에서 한 셀 안의 채널을 공유하는 모든 노드들이 채널 점
유 시간을 공유한다 이 TBR 기법은 플로우별 채널 점유 시간에 대한 공정성
을 제공하는 것이 아니라 노드별로 시간 공정성을 제공하고 라운드 로빈(RR
Round Robin) 방식을 이용하여 인프라스트럭처 모드에서 작동하기 때문에 분
산된 에드혹 네트워크 환경에 적합하지 않다 본 장에서 다중 데이터률을 제
공하는 에드혹 네트워크에서 플로우별 시간 공정성을 제공하는 분산된 에드혹
패킷 스케쥴링인 MRADPS(Multi-Rate Aware Distributed Packet Scheduling)을 제안
한다
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
14
31 네트워크 모델
본 논문은 물리계층과 MAC 계층에서 다중 데이터률을 제공하는 환경과
모든 노드들이 동일한 채널을 공유하는 다중 홉의 무선 에드혹 네트워크를
고려한다 또한 전송 노드의 전송 범위 안에 있는 노드만이 패킷을 받을 수
있다 단일 플로우는 단일 전송 노드로부터 단일 수신 노드까지 전송되는
일련의 패킷 스트림으로 정의한다
본 논문은 MAC 계층으로 일반적인 CSMACA[1][15] 패러다임과 다중
데이터률 적응 기법으로 RBAR 프로토콜[8]을 따른다 전송 노드가 하나의
패킷을 전송하기 위해서 짧은 제어 프레임인 RTS(Request-to-Send)를 수신
노드에게 전송하면 RTS 를 받은 수신 노드는 자신의 주변 노드 중에서 패킷을
전송하고 있는 노드가 있는지 확인한다 전송 중인 노드가 없다면 SNR 값을
측정하여 최적의 데이터률을 결정하고 이에 대한 정보를 CTS(Clear-to-Send)에
포함하여 응답한다 CTS 를 받은 송신 노드는 인접한 노드들에게 RTS-CTS
핸드쉐이크의 성공을 알리기 위한 목적과 수신 노드에게 CTS 의 응답으로
DS(Data-Sending) 프레임를 보내고 DATA 프레임을 전송한다 마지막으로 수신
노드는 성공적인 DATA 프레임 수신에 대한 응답으로 송신 노드에게 ACK
프레임을 전송한다 송신 노드와 수신 노드의 한 홉 거리에 있는 모든
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
15
노드들은 위의 제어 메시지들을 모두 들을 수 있다 본 논문은 관련 연구들[9-
11]과 같이 다음과 같은 3 가지 기본 가정을 갖는다
1) 무선 매체는 페이딩(fading) 간섭(interference) 링크 에러(link Error)
충돌(collision)과 같이 네트워크 사용자에게 영향을 미치는 시간-가변적인
에러를 나타낸다 본 논문에서는 단지 충돌에 의해 발생되는 에러만
고려한다
2) 하나의 노드는 동시에 패킷을 전송하거나 수신할 수 없다
3) 노드의 이동성은 고려하지 않는다
32 시간 기반 공정성(Time-Based Fairness)
기존에 제안된 에드혹 패킷 스케쥴링은 플로우들 간에 처리량 기반
공정성(throughput-based fairness)을 제공하기 위하여 SFQ(Start-Time Fair
Queueing)과 같은 유선에서의 패킷 스케쥴링을 기반으로 한다[6][9] 이러한
처리량 기반 공정성은 플로우별 가중치에 따라 각 플로우가 받는 전체
서비스의 양이 동일함을 의미한다 반면 시간 기반 공정성(time-based
fairness)는 각 플로우가 사용하는 전체 채널 점유 시간이 동등함을 의미한다
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
16
그림 5 의 노드 그래프에 대해 그림 6 과 같이 네트워크의 모든 플로우가
직접적인 경쟁 관계에 있을 때 그림 7 은 처리량 기반 공정성을 제공하는
EMLM-FQ[6]와 본 논문에서 제안하는 시간 기반 공정성을 제공하는 패킷
스케쥴링 기법에 대한 각 플로우의 서비스 순서와 채널 점유 시간을 나타낸다
각 플로우가 갖는 패킷 사이즈와 가중치가 동일하다고 가정하고 각 플로우의
초기 서비스 태그는 이다 그림 6 과 같이 모든 플로우가 직접적인 경쟁관계에
있으면 EMLM-FQ 는 F0 F1 F2 순서대로 각 플로우의 패킷을 서비스한다
시간 기반 공정성을 제공하는 경우 각 플로우가 점유하는 채널 시간이
공정해야 함으로 데이터률이 가장 낮은 F2 가 하나의 패킷을 전송할 때
사용하는 채널 점유 시간을 기준으로 각 플로우가 동일한 채널 점유 시간을
갖도록 한다 그림 7 과 같이 처리량 기반 공정성을 제공할 때 6 개의 패킷이
서비스 되는 시간 동안에 시간 기반 공정성을 제공할 때는 10 개의 패킷을
서비스 할 수 있다 즉 네트워크 처리량이 약 40 향상된다
F05 MbpsN0 N1 F1
2 Mbps N2 N3F2Mbpsxxx
(그림 5) 다중 데이터률을 제공하는 노드 그래프
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
17
F0 F2
F1
(그림 6) 플로우 경쟁 그래프
하지만 실제로 하나의 패킷을 전송하는데 제어 프레임
(RTSCTSDSACK)을 전송하는데 걸리는 시간과 충돌이 발생했을 때
재전송에 사용되는 시간 등의 이유로 채널 점유 시간은 각 플로우의
데이터률에 따라 정확히 비례하지 않는다 본 논문에서는 계산의 단순함을
위해서 각 플로우가 보장 받아야 하는 채널 점유 시간을 플로우의
데이터률에 따라 계산하고 시뮬레이션을 통해 각 플로우의 실제 채널 점유
시간을 측정하고 비교한다 채널 점유 시간 계산 방법은 다음 장에서
설명한다 본 논문에서는 다중 데이터률을 제공하는 환경에서 패킷 스케쥴링
기법이 처리량 기반 공정성과 시간 기반 공정성 사이에서 어떤 공정성을
제공하는 것이 옳다고 주장하는 것이 아니라 처리량 기반 공정성을 기반으로
하는 패킷 스케쥴링 기법에서 전체 네트워크 처리량이 시간 기반 공정성을
제공할 때 보다 현저하게 떨어지는 비효율성을 개선하는 방법을 제안한다
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
18
F1 F2F0 F1 F2F0
F0 F0 F0 F0 F0 F1 F1 F2
시간F0의 5개 패킷 F1의 2개 패킷 F2의 1개 패킷
Throughput-based
Time-based
F0의 2개
패킷
F0의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
F1의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
F2의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
F0 F0
(그림 7) 처리량 기반 공정성과 시간 기반 공정성에 대한
각 플로우의 서비스 순서와 채널 점유 시간 비교
각 플로우 f 의 채널 점유시간( )( fT )은 다음과 같이 정의한다
(3)
F 는 플로우 경쟁 그래프에 존재하는 모든 플로우들의 집합이고 fs 는
플로우 f 의 패킷 사이즈 fd 는 플로우 f 의 데이터률이다 )( fT 는 F 의
모든 플로우가 하나의 패킷을 서비스 하는데 사용하는 채널 점유 시간에서
f 가 하나의 패킷을 서비스 하는데 사용하는 채널 점유 시간이 차지하는
비율을 나타낸다 채널이 항상 이용 중이라고 가정하면 플로우의 전체 채널
점유 시간은 다음과 같이 정의한다
sumisin
=
Fii
i
f
f
ds
ds
fT )(
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
19
(4)
경쟁하는 플로우들의 가중치가 동일하다고 가정하면 시간 기반 공정성에
입각해서 각 플로우가 보장 받아야 하는 채널 점유 시간( )( fGT Guaranteed
Time)는 다음과 같이 정의 한다 N 은 플로우 경쟁 그래프에서 연결된
플로우들 중 가장 낮은 데이터률을 갖는 플로우의 데이터률이다
(5)
경쟁 그래프의 모든 플로우의 패킷 사이즈가 동일하다고 가정하면
)( fGT 는 다음과 도식화 된다
(6)
N은 경쟁 그래프에서 연결되어 있는 전체 플로우의 수이다
)()( fGTfT ge 이면 플로우 f 는 보상 받을 시간이 존재하지 않고
)()( fGTfT lt 이면 플로우 f 는 보상 받을 시간이 존재한다
1)(0 1)( lele=sumisin
fTfTFf
sumisin
=
Fi
i
f
ds
ds
fGT
min
min)(
min
min
1
)(
dNdfGT =
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
20
경쟁 그래프에서 연결된 각 플로우가 보장 받아야 하는 시간은 경쟁
관계에 있는 플로우들 중 가장 낮은 데이터률( mind )을 가진 플로우가 하나의
패킷을 서비스 할 때 그 플로우가 보내야 되는 패킷의 수로 나타낼 수 있다
보상 받아야 하는 시간이 존재하는 플로우 f 는 시간 기반 공정성을
달성하기 위해서 f 가 전송해야 하는 패킷 수( )( fP )는 다음과 같이 정의된다
(7)
따라서 그림 5 의 F0 는 mind 을 갖는 F2 와 비교하여 시간 기반 공정성을
달성하기 위해서 5 개의 패킷을 전송해야 한다 시간 기반 공정성(TF Time-
Based Fairness)은 다음과 같이 정의 한다
(8)
)( 21 tttiα 는 플로우 i 가 시간 1t 부터 시간 2t 까지 점유하는 채널 점유
시간이다 식 (8)의 값이 0 에 근접할수록 이상적인 시간 기반 공정성을
제공한다
mind 을 갖는 플로우 mindf 이 받는 최소 서비스의 양 )( 21minttW
df은
EMLM-FQ 의 식 (2)에서 정의한 각 플로우가 받는 최소 서비스의 양에서
유도된다 그 이유는 그림 5 에서 모든 플로우의 데이터률이 mind 이라 가정할
때 EMLM-FQ 에서 제공하는 각 플로우의 최소 서비스 양을 본 논문에서
제안하는 MRADPS 가 그림 8 과 같이 제공하기 때문이다 예를 들어
MRADPS 에서 최소 데이터률을 갖는 F2 가 받는 최소 서비스양은 F2 의
min
)(dd
fP f=
|)()(| 2121 tttt tj
ti αα minus
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
21
데이터률이 모든 플로우의 데이터률일 때 EMLM-FQ 에서 F2 가 받는 최소
서비스양과 같다 따라서 mindf 이 받는 최소 서비스 양( )( 21minttW
df)은 다음과
같이 정의 된다
(9)
여기서 fr 와 gr 는 각각 플로우 f 와 g의 가중치이며 S 는 플로우 경쟁
그래프에서 플로우 f 와 직접 연결되어 있는 플로우들의 집합이고 k와 α 는
[6]에서 각 플로우의 경쟁관계에 따라 정의한 위치 종속적 상수이다 플로우의
가중치가 동일하다고 가정하면 )( 21minttW
df는 다음과 같다 n은 플로우 경쟁
그래프에서 f 와 직접 연결되어 있는 플로우의 수이다
(10)
mind 보다 큰 데이터률을 가진 플로우가 받은 최소 서비스의 양
)( 21 ttWdf
은 다음과 같이 정의된다
(11)
αminusminusgesum isin
)()( 12min21mintt
rkr
dttWSg g
ffd
αminusminusge )(1)( 12min21mintt
kndttW
df
)()( 21min
21 minttW
dd
ttWdd f
ff ge
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
22
(그림 8) EMLM-FQ( xMbps)와 시간 기반 공정성에 대한
각 플로우의 서비스 순서와 채널 점유 시간 비교
F1 F2F0
F0 F0 F0 F0 F0 F1 F1 F2
시간F0의 5개 패킷 F1의 2개 패킷 F2의 1개 패킷
EMLM-FQ
Time-based
F0의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
F1의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
F2의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
23
33 채널 점유 시간의 계산
하나의 패킷 전송하는데 사용되는 채널 점유시간은 IEEE 80211 MAC
계층에서 하나의 데이터 프레임을 전송하는데 요구되는 전체 시간과 같다
전형적으로 다음과 같은 시간들을 포함한다
1) 데이터 프레임의 전송 시간
2) 하나의 데이터 프레임의 성공적인 전송을 끝내기 위해 전송되는 제어
프레임 전송 시간(RTS CTS DS ACK 프레임 전송 시간)
3) 데이터 프레임과 제어 프레임(RTS CTS DS ACK)를 전송할 때의 전파
지연 시간
4) 전송 노드가 채널에 접근하기 전에 기다리는 프레임 간 유휴 시간
(idle time)
MAC 계층에서는 데이터 프레임의 전송이 실패할 때 재전송을 시도하기
때문에 채널 점유시간에서 재전송에 걸리는 모든 시간들을 포함해야 한다
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
24
34 MRADPS 의 구현
MRADPS 는 각 플로우의 서비스 태그 할당 방법과 서비스 태그 정보에
대한 교환 방법은 EMLM-FQ 를 따른다 하지만 시간 기반 공정성을 제공하기
위하여 각 플로우의 데이터률에 따라 전송해야 하는 패킷 수를 계산하기
위해서 모든 노드는 인접한 노드들의 플로우에 대한 데이터률 정보를 듣고
자신의 로컬 테이블에 저장하고 자신의 로컬 테이블에 존재하는 플로우의
데이터률과 비교하여 가장 낮은 데이터률( mind )을 저장하여 데이터 전송 시
제어 프레임(RTS CTS DS ACK)에 포함시켜 전송한다 만약 로컬 테이블의
mind 보다 낮은 데이터률에 대한 정보를 듣는다면 로컬 테이블의 mind 을 그
데이터률로 저장하고 제어 프레임에 삽입하여 전송한다 따라서 경쟁
그래프에 연결된 플로우를 가진 모든 송신 노드는 경쟁하는 플로우 중 가장
낮은 데이터률에 대한 정보를 얻게 된다 또한 스케쥴링 과정 중에서 mind 과
송신 노드가 서비스 하려는 플로우의 데이터률과 비교하여 송신 노드가
전송해야 하는 패킷 수( )( fP 식(9))를 계산하고 만약 가 1 보다 크고 백로그
된 패킷이 존재 한다면 )( fP 개의 패킷은 동일한 서비스 태그를 갖고 즉시
전송을 시도한다 즉 )( fP 개의 패킷이 서비스 될 때까지 스케쥴링 과정에서
서비스 태그를 업데이트 하지 않는다 )( fP 개의 패킷 중 첫 번째 패킷을
제외한 )( fP -1 개의 패킷들은 전송 시 수신 노드에서 RTS 폐기가 이루어
지지 않게 하기 위해서 RTS 프레임의 1bit 구간(NCB Not Compare Bit)을 1 로
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
25
설정하여 전송한다 RTS 프레임에 NCB 구간이 1 로 세팅되어 있으면 수신
노드는 현재 채널이 사용 중이 아니면 CTS 로 바로 응답하여 그 플로우가
서비스 되도록 한다
341 기본적인 메시지 교환
각 패킷 전송은 RTS-CTS-DS-DATA-ACK 핸드쉐이크 과정을 따르고
패킷이 전송 될 수 있는 데이터률을 결정하기 위하여 RBAR 프로토콜을
따른다 만약 한 노드가 백오프 동안에 다른 노드에 의해서 어떤 전송이
이루어지고 있으면 그 전송이 끝날 때까지 백오프 타이머를 멈추어 기다리고
전송 중인 플로우에 대한 서비스 태그 정보를 로컬 테이블에서 업데이트한다
플로우 f 의 백오프 타이머가 끝나고 채널이 사용 중이지 않다면 RfB)
(수신
노드의 로컬 테이블에 따른 플로우 f 의 백오프 예측 값)를 포함하는 RTS 를
전송한다 RTS 를 받은 수신 노드는 자신의 로컬 테이블에서 플로우 f 에
대한 백오프 값 RfB 이 R
fB)
보다 작거나 같으면 CTS 로 응답하고 그렇지
않으면 CTS 를 전송하지 않는다
송신 노드와 수신 노드의 한 홉 거리에 있는 모든 이웃 노드들에게
플로우의 서비스 태그 정보 데이터률과 네트워크에서 가장 낮은
데이터률( mind )에 대한 정보를 알리기 위해서 제어 프레임(RTS CTS DS
ACK)에 서비스 태그와 mind 을 포함하여 전송하고 CTS DS ACK 프레임에
플로우의 데이터률을 포함하여 전송한다 RTS 에 플로우의 데이터률을
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
26
전송하지 않는 이유는 다중 데이터률 적응 기법으로 RBAR 를 채택하고 있기
때문에 수신 노드가 선택한 데이터률을 CTS 에 포함하여 전송하기 전까지
송신 노드는 전송할 데이터률을 알지 못하기 때문이다 또한 플로우에 대한
업데이트 서비스 태그는 RTS CTS 프레임에 포함하지 않는다 그 이유는
RTS 와 CTS 는 채널 획득을 보장하지 않기 때문이다 RTS-CTS 과정이 성공한
이후에 DS 와 ACK 프레임에 플로우에 대한 업데이트 태그를 붙여 주변
노드들에게 공지한다 이로써 스케쥴링을 위한 정확한 플로우의 서비스 태그
정보가 전달된다
342 테이블 정보 교환
경쟁 그래프에서 한 홉 거리에 있는 플로우에 대한 정보는 송신 노드와
수신 노드에 분산되어 있을 수 있다 따라서 송신 노드의 플로우 f 에 대한
백 오프 값 설정 방법은 송신 노드와 수신 노드에서 유지 되는 테이블을
고려하여 백오프 값을 설정해야한다
즉 Sf
Sff BBB += 이다 fB 는 플로우 f 의 백오프 값이고 S
fB 는 송신
노드의 로컬 테이블에 따른 플로우 f 의 백오프 값 RfB 은 수신 노드의 로컬
테이블에 따른 플로우 f 의 백오프 값이다 그러나 송신 노드에서는 SfB 는
정확히 알지만 RfB 은 알 수 없다 따라서 송신 노드가 R
fB 을 예측 할 수
있도록 수신 노드는 ACK 프레임에 두개의 파라미터( fM fb )를 추가하여
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
27
전송한다 fM 는 수신 노드의 로컬 테이블에서 플로우 f 가 서비스하기 전에
서비스 되어야 하는 플로우들의 바이트 수이다 fM 는 다음과 같이 계산된다
(12)
fw 는 플로우 f 의 가중치이고 iT 는 수신 노드의 로컬 테이블에서
플로우 f 의 서비스 태그( fT )보다 작은 플로우의 서비스 태그이다 B는 수신
노드의 로컬 테이블에서 fT 보다 작은 서비스 태그를 갖는 플로우들의
집합이다 fb 은 수신 노드의 테이블에서 플로우 f 의 백오프 기간을
나타낸다 따라서 송신 노드가 fM fb 를 ACK 프레임을 통해 받으면 임의의
시간 t 에서의 RfB)
은 다음과 같이 계산 할 수 있다 ft 는 이전에 ACK
프레임을 받은 시간이다
(13)
343 패킷 스케쥴링
노드 에서 채널이 사용 중이 아닌 것이 감지되면 a) 전송할 플로우 가
로컬 테이블 에서 가장 작은 서비스 태그를 가지고 있다면 즉시 HOL(Head of
Line) 패킷을 전송한다 만약 f 의 데이터률이 mind 보다 크다면 시간
공정성을 달성하기 위해 전송해야 하는 패킷 수( )( fP )를 구하고 )( fP 개의
패킷들의 서비스 태그를 업데이트하지 않고 동일한 서비스 태그를 갖는다
fBj jff wTTM )(sum isinminus=
ffffRf MttdMbB ))(( min minussdotminussdotasymp)
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
28
)( fP 개의 패킷들은 즉시 전송을 시도하고 )( fP 개의 패킷들이 서비스 된 후
패킷의 서비스 태그를 업데이트한다 b) f 보다 작은 서비스 태그를 갖는
플로우가 자신의 로컬 테이블( nE )에 존재 하면 f 의 백오프 값 fB 을
Rf
Sf BB + 로 설정 하고 백오프 타이머가 동작을 시작한다 c) f 의 백오프
타이머가 만료되고 채널이 사용 중이 아니라면 f 의 HOL(Head of Line)
패킷을 전송한다 그림 9 는 패킷 스케쥴링의 순서를 나타낸다
(그림 9) 패킷 스케쥴링 순서도
스케쥴링 시작
전송할 플로우가 가장 작은 서비스 태그를 갖는가
계산
HOL 패킷 전송
백오프 시작
Rf
Sff BBB +=
백오프 만료
네
아니오
)(fP
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
29
344 간단한 예제
그림 5 와 같은 네트워크가 존재한다고 가정하자 각 플로우의 패킷
사이즈와 가중치는 동일하다 각 플로우 )210( =iFi 는 초기 서비스 태그
값으로 각각 10 =T 21 =T 32 =T 을 갖는다 또한 이라
가정하면 그림 10 와 같이 F0 는 가장 작은 서비스 태그를 갖기 때문에 즉시
pkt 0 의 전송을 시작한다 전송을 시작하기 전에 F0 의 데이터률은 네크워크에
존재하는 가장 낮은 데이터률 mind 보다 5 배 높기 때문에 시간 기반 공정성을
달성하기 위해서 전송해야 할 패킷 수 5)( =fP 를 계산하고 F0 의 첫 번째
패킷 pkt 0 을 전송할 때 DS 와 ACK 프레임에 업데이트 태그를 붙이지 않는다
그 이유는 만약 노드 N1 이 F0 의 업데이트 태그를 수신하면 즉시 F1 의 pkt
0 를 서비스하기 위해 채널에 접근을 시도할 것이기 때문이다 따라서
업데이트 태그를 붙이지 않음으로써 F0 의 전송해야 할 나머지 패킷에게
전송할 기회를 줄 수 있다 pkt 0 전송 후에 F0 는 스케쥴링 과정에서 )( fP 의
마지막 패킷 pkt 4 가 서비스 되기 전까지 서비스 태그를 업데이트 하지 않기
때문에 F0 는 가장 작은 서비스 태그를 가지므로 F0 의 pkt 1 pkt 2 pkt 3 pkt
4 는 즉시 전송을 시도한다 또한 pkt 1 pkt 2 pkt 3 pkt 4 을 전송 할 때 RTS
프레임의 NCB(Not Compare Bit)을 1 로 설정하여 전송한다 이는 수신
노드에서 RfB 값의 비교없이 RTS 프레임에 대한 응답으로 CTS 프레임을 즉시
전송하도록 한다 F0 의 전송해야 할 5 개의 패킷 중 마지막 패킷인 pkt 4
10 =
WeightSizePacket
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
30
전송시 DS 와 ACK 프레임에 업데이트 태그를 붙여서 주변 노드들에게
공지한다 N1 이 F0 의 pkt 4 의 업데이트 태그를 수신하면 F1 의 패킷을
서비스하기 위해서 즉시 채널에 접근한다 F1 의 첫 번째 패킷 pkt 0 을
전송하기 전에 F0 와 같이 2)( =fP 를 계산하고 F1 의 pkt 0 의 전송 후에 pkt
1 전송시 NCB 를 1 로 설정하고 DS 와 ACK 프레임 전송 시 업데이트 태그를
붙인다 F2 는 이기 때문에 추가로 전송할 패킷이 존재 하지 않다 따라서
F2 의 패킷 pkt 0 을 전송할 때 DS 와 ACK 프레임 전송 시 업데이트 태그를
붙여서 전송한다
(그림 10) 간단한 예제
Time
F0
F1
F2
T1=2
T0=1 T0=1 T0=1 T0=1 T0=11
T1=12
T2=13
100 200 300
pkt 0 pkt 1 pkt 2 pkt 3 pkt 4
pkt 0 pkt 1
pkt 0
T=update service tag Transmitting pkt with update service tag
T= service tag Transmitting pkt not with update service tag
제 4 장 모 의 실 험
31
제 4 장 모의 실험
본 논문에서는 제안한 에드혹 패킷 스케쥴링에 대한 성능을 평가하기
위해서 미국 버클리 대학 남가주 대학 및 카네기 멜론 대학에서 개발한
네트워크 시뮬레이터인 NS-2[16] 및 CMU 확장 프로그램을 사용했으며 본
논문에서 제안한 MRADPS 와 비교 대상인 EMLM-FQ 를 구현하여 성능
평가를 수행하였다 표 2 는 시뮬레이션 시 적용된 파라미터 값이고 표 3 은
경쟁 그래프가 갖는 각 최소 데이터률에서 각 플로우의 데이터률에 따라
전송해야 하는 패킷수이다
(표 2) 시뮬레이션 파라미터
Parameter Value
Frequency
Transmit Power
110 Mbps Sensitivity
55 Mbps Sensitivity
20 Mbps Sensitivity
Carrier Sense Threshold
Propagation Model
Maximum Transmission Range (25511 Mbps)
Routing Protocol
24 GHz
15 dBm
-82 dBm
-87 dBm
-91 dBm
-108 dBm
Two Ray Ground
250m 200m 100m
DSR
제 4 장 모 의 실 험
32
(표 3) 최소 데이터률과 플로우 데이터률에 따라 전송해야
하는 패킷수
Flow data rate
Minimum data rate )( fP
2Mbps2Mbps
55Mbps55Mbps
11Mbps11Mbps
11Mbps55Mbps
55Mbps2Mbps
11Mbps2Mbps
1
1
1
2
2
5
시나리오 I 은 그림 11 과 같이 4 개의 노드와 그림 6 의 플로우
경쟁그래프와 같이 직접적으로 경쟁 관계에 있는 3 개의 플로우로 구성된
네트워크에서 FIFO 를 사용하는 IEEE 80211b EMLM-FQ MRADPS 를 각각
적용했을 때 플로우별 처리량과 채널 점유 시간을 계산하였다 또한
MRADPS 를 적용했을 때 가장 낮은 데이터률( mind )을 가지는 F1 이 받는
최소 서비스 양이 모든 플로우의 데이터률이 mind 일 때 EMLM-FQ 에서 받는
최소 서비스양을 보장하는지를 확인하기 위해서 그림 11 의 모든 플로우의
데이터률이 2Mbps 일 때 EMLM-FQ 의 처리량을 측정하였다 트래픽으로
제 4 장 모 의 실 험
33
UDP 를 사용하였으며 패킷 사이즈는 1500 바이트이고 시뮬레이션 시간은
200 초이다
F12MbpsN0 N1F0
55MbpsN2 N3F2
11Mbps (그림 11) 시나리오 I의 노드 그래프
(표 4) 시나리오 I의 플로우별 처리량(패킷수)과 전체 네트워크 처리량
Flow 80211b+FIFO EMLM-FQ MRADPSEMLM-
FQ(2Mbps)
F0 5165 24849 29072 15035
F1 47815 24850 14525 15036
F2 48488 24849 69342 15036
Total Throughput(pkt)
101468
100()
74548
73()
112939
111() 45107
제 4 장 모 의 실 험
34
표 4 에서 EMLM-FQ 는 각 플로우가 공정하게 서비스 되지만 전체
네트워크의 처리량이 FIFO 를 사용하는 IEEE 80211b 환경의 전체 네트워크
처리량보다 약 27 감소한다 하지만 MRADPS 는 IEEE 80211b 보다 네트워크
처리량이 약 11 향상된다 또한 MRADPS 에서 최소 데이터률을 갖는 플로우
F1 의 서비스 양은 그림 12 와 같이 모든 플로우의 데이터률이 그림 11 의
최소 데이터률인 2Mbps 일 때 EMLM-FQ 가 각 플로우에게 제공하는 최소
서비스 양과 거의 동일함을 확인 할 수 있고 MRADPS 가 각 플로우
데이터률에 따른 전송해야 하는 패킷 수 )( fP 에 거의 비례하여 각 플로우가
받는 서비스 양을 제공하는 것을 확인 할 수 있다 여기서 )210( =iTif
는
플로우 의 처리량을 나타낸다
그림 13 는 시나리오 I 의 각 패킷 스케쥴링 기법을 적용했을 때
플로우별 채널 점유 시간을 나타낸다 MRADPS 는 3 개의 플로우의 채널 점유
시간이 다른 스케쥴링 기법보다 공정함을 확인 할 수 있다 하지만 정확하게
플로우의 채널 점유 시간이 동일하지는 않다 그 이유는 표 3 에서 전송할
패킷을 계산할 때 간단히 내림으로 계산을 하였고 패킷을 재전송하는 시간
백오프 시간등의 추가적인 시간들이 발생하기 때문이다
제 4 장 모 의 실 험
35
(그림 12) EMLM-FQ(2Mpbs)가 제공하는 최소 처리량과
MRADPS의 각 플로우의 처리량 비교
제 4 장 모 의 실 험
36
(그림 13) 시나리오 I의 각 플로우별 채널 점유시간
시나리오 II 는 그림 14 과 같이 26 개의 노드와 16 개의 플로우로 구성된
네트워크에서 FIFO 를 사용하는 IEEE 80211b EMLML-FQ MRADPS 를 각각
적용했을 때 각 플로우별 처리량를 평가하였다 시나리오 II 의 각 플로우의
경쟁 관계는 그림 15 와 같다 트래픽으로 UDP 를 사용하였으며 패킷
사이즈는 1500 바이트이고 시뮬레이션 시간은 200 초이다
0
01
02
03
04
05
06
07
08
09
F0 F1 F2
Flow ID
Channel O
ccupancy
Tim
e(F
ractio
n)
IEEE 80211_FIFO
EMLM-FQ
MRADPS
제 4 장 모 의 실 험
37
(그림 14) 시나리오 II 의 노드 그래프
(그림 15) 시나리오 II 의 플로우 경쟁 그래프
제 4 장 모 의 실 험
38
(표 5) 시나리오 I의 플로우별 처리량(패킷수)과
전체 네트워크 처리량
Flow 80211b+FIFO EMLM-FQ MRADPS F0 53327 36622 26167 F1 49939 27281 53327 F2 2375 7630 13514 F3 38448 7515 19703 F4 15316 7323 25432 F5 7260 7462 7304 F6 1412 6171 7370 F7 2953 7465 7210 F8 10737 37156 7672 F9 37335 13932 33182
F10 29459 40242 53858 F11 15157 14106 28770 F12 45716 9877 39119 F13 53318 23484 27190 F14 10316 6790 10878 F15 12291 19163 29201
Total Throughput(pkt) 385359 (100)
272219 (71)
389897 (101)
제 4 장 모 의 실 험
39
표 5 는 그림 14 의 노드 그래프에서 각 패킷 스케쥴링 기법을 적용했을
때 각 플로우의 처리량을 나타낸다 IEEE 80211b 에서 다른 플로우에 비해
서비스의 양이 매우 적은 F2 F6 F7 와 같은 플로우를 EMLM-FQ 에서는
일정량의 서비스를 받을 수 있도록 보장해 준다 하지만 IEEE 80211b 의
네트워크 처리량보다 약 29 감소한다 MRADPS 는 전체 네트워크 처리량이
IEEE 80211b 의 네트워크 처리량과 거의 동일한 처리량을 보여주고 또한
고립되는 플로우의 최소 서비스 양을 EMLM-FQ 가 보장해주는 서비스의 양과
거의 동일하게 서비스한다
에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려하는 분산 패킷 스케쥴링
40
제 5 장 결 론
본 논문은 IEEE 80211x와 같이 물리계층에서 다중 데이터률을 제공하는
에드혹 네트워크 환경에서 ldquo플로우들 간에 공유하는 채널 용량이 고정되어
있다rdquo라는 기존 패킷 스케쥴링의 가정이 실제 환경과 적합하지 않는
문제점을 해결하기 위해서 다중 데이터률을 고려한 새로운 공정성 모델인
플로우별 시간 기반 공정성(Time-based Fairness)를 정의한다 또한 정의한
공정성을 달성하기 위하여 플로우 경쟁 그래프 상의 가장 낮은 데이터률과 각
플로우의 데이터률과 비교하여 전송해야 하는 패킷의 수( )( fP )를 계산하고
스케쥴링 과정에서 개의 패킷에 대한 서비스 태그는 업데이트 하지 않고
)( fP 개의 패킷 중 첫 번째 패킷을 제외한 나머지 패킷은 전송 시에 RTS
프레임에 NCB(Not Compare Bit)를 1로 설정하여 수신 노드에서 RTS를
폐기하지 않고 바로 CTS를 보내 서비스 되도록 EMLM-FQ를 수정하여 새로운
스케쥴링 기법인 MRADPS를 제안하였다 MRADPS는 각 플로우의 서비스
태그 할당 방법과 서비스 태그 정보에 대한 교환 방법등 EMLM-FQ의 기존
방식을 고수하기 때문에 EMLM-FQ의 특성인 공간적 채널 재사용 문제를
해결하는 방법과 분산된 플로우 정보를 가지고 스케쥴링을 결정하는 방법을
동일하게 제공한다 시뮬레이션 결과는 MRADPS는 경쟁 그래프에서 가장
낮은 데이터률을 갖는 플로우의 최소 서비스 양을 모든 플로우의 데이터률이
가장 낮은 데이터률을 가질 때 EMLM-FQ의 플로우가 받는 최소 서비스
에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려하는 분산 패킷 스케쥴링
41
양만큼 서비스하는 것을 보여주고 각 플로우가 받는 서비스 양은 )( fP 에
비례함을 보여준다 또한 MRADPS는 다중 데이터률이 제공되는 환경의
에드혹 네트워크의 전체 네트워크 처리량을 크게 향상시키는 것을 보여준다
참 고 문 헌
42
참고 문헌
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[17] Datasheet for ORiNOCO 11 Mbits Network Interface Cards 2001
45
감사의 글
이제 2년 반동안의 대학원 생활을 끝마치고 사회로 첫걸음을 내딛게 되었
습니다 제가 무사히 대학원 생활을 끝마칠 수 있도록 도움을 주신 주위의
많은 분들께 이 기회를 빌어 감사의 말씀을 드리고 싶습니다
먼저 저의 지도 교수님이신 유상조 교수님께 감사의 말씀을 드리고 싶습
니다 대학원에 들어와서부터 지금까지 바쁘신 와중에도 부족한 저에게 많
은 시간을 할애하여 지도해 주셔서 항상 감사하게 생각하고 있습니다 교수
님과 연구실 원들과 함께 한 많은 세미나들이 특히 제게 많은 도움이 되었
습니다 또한 바쁘신 와중에도 부족한 논문의 심사를 맡아주신 곽경섭 교수
님과 김덕경 교수님께도 감사의 말씀을 드립니다
결코 적지 않은 2년 반이라는 시간이 짧게 느껴질 만큼 많은 추억과 시간
을 함께한 멀티미디어 통신망 연구실의 선후배 및 동기들에게도 감사의 말
씀을 드립니다
무엇보다도 부모님의 무한한 사랑과 아낌없는 지원이 없었다면 현재의 저
는 없었을 것 입니다 무엇으로도 부모님의 큰 사랑에 보답할 수는 없겠지
만 제 학창생활의 결실인 이 논문을 그 동안의 부모님의 수고에 대한 작은
보답으로 바치고 싶습니다
盧 權 汶
46
학술 활동
[1] Yong-Qian Chen Kwen-mun Roh Sang-Jo Yoo A Distributed Fairness Support
Scheduling Algorithm in Wireless Ad-Hoc Networks Lecture Note in Computer
Science 2006
[2] Yong-Qian Chen Kwen-mun Roh Sang-Jo Yoo A Distributed Fairness Support
Scheduling Algorithm in Wireless Ad-Hoc Networks UIC06
[3] 이정환 노권문 유상조ldquo에드혹 네트워크에서 클러스터 기반의 지오캐
스팅 프로토콜rdquo 한국통신학회 하계학술대회 20047
[4] 노권문 서지영 정순규 조경진 유상조 ldquo에드혹 네트워크에서 다중 데
이터률을 고려하는 분산 패킷 스케쥴링rdquo JCCI2006 20064
[5] Yong-Qian Chen Kwen-Mun Roh Sang-Jo Yoo Service Index Based Fairness
Scheduling in Wireless Ad-Hoc Networks JCCI2006 20064
[6] 조경진 김현주 노권문 유상조 ldquo지능형 무선 인지 기술 기반 네트워크
환경에서 MAC 계층 동적 주파수 선택 방법rdquo 한국통신학회 하계학술대
회 20067
[7] 김현주 조경진 노권문 유상조 ldquo무선 인지 기술 기반의 시스템을 위한
계층에서의 통신 초기화 WRAN MAC 과정rdquo 한국통신학회 하계학술대회
47
20067
[8] 유상조 노권문 정재학 김재명 ldquoWRAN Cognitive Radio MAC 프로토콜
기술rdquo 방송공학회지 Vol 11 No1 pp40-53 2006
[9] 노권문 진영천 유상조 ldquo에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려한
분산 패킷 스케쥴링rdquo 한국통신학회 논문지 2006 07
[10] 조경진 김현주 노권문 유상조 ldquo지능형 무선 인지 기술 기반 네트워크
환경에서 MAC 계층 동적 주파수 선택 방법rdquo 한국통신학회 논문지 게
재 예정
특허 출원
[1] 무선 인지 기술 환경에서 기지국들 간에 무선 공유 자원을 효율적으로
사용하기 위한 매체 접근 제어 계층의 동작 자원 임대 프로토콜 출원번
호 제 2005-0105278
[2] 무선 인지 기술 환경에서 숨겨진 인컴번트 시스템의 검출을 위한 명시적
아웃밴드 시그널링 방법 출원번호 제 2006-0019661
[3] 에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링 방법
출원번호 제 10-2006-63521
[4] 애드혹 네트워크에서 서비스 색인 기반 공정 스케쥴링 방법 출원 번호
제 10-2006-63520
48
수행 프로젝트
[1] 무선 Ad-hoc 네트워크에서 Seamless한 인터넷 QoS 를 제공하기 위한 네
트워킹 기술연구 및 멀티미디어 ad-hoc 서비스 테스트 베드 구현 정보
통신부
[2] 초광대역 무선통신 연구센터 (UWB-ITRC) 제 4 세부과제 ndash UWB 응용
시스템 기술 (정보통신부 대학 IT 연구센터)
[3] 코그니티브 라디오(Cognitive Radio) 기술 개발 III(삼성종합기술원)
- IEEE 80222 WRAN 표준 제안(20051117) 참여(MAC)
[4] 초광대역 무선통신을 위한 지능형 무선인지 (Cognitive Radio) 핵심기술
연구 과학재단 특정기초사업
盧 權 汶 工 學 碩 士 學 位 審 査 論 文
에드 혹 네트워크에서 다중 데이터률을
고려하는 분산 패킷 스케쥴링
Multi-Rate Aware Distributed Packet Scheduling
in Ad-hoc Networks
2006年 8月
主審 郭 慶 燮
副審 兪 相 朝
委員 金 德 經
i
요 약
본 논문에서는 에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려한 패킷 스케쥴
링 제안한다 에드혹 네트워크에서 패킷 스케쥴링 기법들은 대부분 처리량에
기반한 공정성(throughput-based fairness)를 제공한다 처리량 기반 공정성을 제
공하기 위해 기본적으로 가정하는 것은 채널 용량이 고정되어 있다는 것이다
그러나 DCF(Distributed Coordination Function)를 제공하여 에드혹 네트워크를 구
성하는데 대중적인 방법으로 사용하는 IEEE 80211b와 80211g는 채널 상태에
따라 다양한 데이터률을 적용할 수 있기 때문에 채널 용량이 고정 되어 있다
는 가정은 실제 환경에서 적합하지 않다 따라서 본 논문에서는 이러한 다중
데이터률을 고려하기 위한 플로우별 시간 기반 공정성(time-based fairness)를 정
의하고 정의한 시간 기반 공정성를 달성하는 패킷 스케쥴링 기법(MRADPS
Multi-Rate Aware Distributed Packet Scheduling)을 제안한다 시뮬레이션 결과는
MRADPS가 정의한 시간 기반 공정성을 달성하면서 다중 데이터률을 제공하
는 에드혹 네트워크의 전체 처리량을 크게 향상시키는 것을 보여준다
ii
ABSTRACT
In this paper we propose a multi-rate aware distributed packet scheduling in Ad-hoc
networks In ad-hoc network the most of existing packet scheduling schemes provides
throughput-based fairness To provide throughput-based fairness it basically supposes
that the channel capacity is fixed But the supposing that the channel capacity is fixed is
not appropriate because IEEE 80211b and 80211g which are normally used for
organizing ad-hoc network can provide various data rate according to channel conditions
So we define time-based fairness for each flow to consider multi-rate and suggest the
MRADPS reaching the defined time-based fairness Simulation result shows that
MRADPS improves the total network throughput in ad-hoc network with providing time-
based fairness to each flow
iii
목 차
요 약 i
ABSTRACT ii
목 차 iii
그림 목차 iv
표 목차 v
Abbreviations and Acronyms vi
제 1 장 서 론 1
제 2 장 관련 연구 3
21 IEEE 80211b WLAN과 다중 데이터률 적응 기법3
22 에드 혹 네트워크에서의 패킷 스케쥴링hellip 7
제 3 장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링 (MRADPS) 13
31 네트워크 모델 14
32 시간 기반 공정성 (Time-Based Fairness)15
33 채널 점유시간의 계산 23
34 MRADPS의 구현 24 341 기본적인 메시지 교환helliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphellip25
342 테이블 정보 교환helliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphellip26
iii
343 패킷 스케쥴링helliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphellip27
344 간단한 예제helliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphellip29
제 4 장 모의 실험 helliphelliphelliphellip31
제 5 장 결 론 40
참 고 문 헌 42
iv
그림 목차
(그림 1) IEEE 80211b 프리엠블 형식 구조와 제공되는 데이터률 6
(그림 2) 노드 그래프 9
(그림 3) 플로우 경쟁 그래프 9
(그림 4) EMLM-FQ의 동작 12
(그림 5) 다중 데이터률을 제공하는 노드 그래프 16
(그림 6) 플로우 경쟁 그래프 17
(그림 7) 처리량 기반 공정성과 시간 기반 공정성에 대한 각 플로우의 서비
스 순서와 채널 점유 시간 비교 18
(그림 8) EMLM-FQ(Mbps)와 시간 기반 공정성에 대한 각 플로우의 서비스
순서와 채널 점유 시간 비교 22
(그림 9) 패킷 스케쥴링 순서도 28
(그림 10) 간단한 예제 30
(그림 11) 시나리오 I의 노드 그래프 33
(그림 12) EMLM-FQ( xMpbs)가 제공하는 최소 처리량과 MRADPS의 각 플로
우의 처리량 비교 35
(그림 13) 시나리오 I의 각 플로우별 채널 점유시간 36
(그림 14) 시나리오 II의 노드 그래프37
(그림 15) 시나리오 II의 플로우 경쟁 그래프37
v
표 목차
lt표1gt IEEE 80211b 데이터률 명세와 전송 거리 4
lt표2gt 시뮬레이션 파라미터 31
lt표3gt 최소 데이터률과 플로우 데이터률에 따라 전송해야 하는 패킷수32
lt표4gt 시나리오 I의 플로우별 처리량(패킷수)과 전체 네트워크 처리량33
lt표5gt 시나리오 II의 플로우별 처리량(패킷수)과 전체 네트워크 처리량 38
vi
Abbreviations and Acronyms
ARF Auto Rate Fallback
ACK Acknowledgement
CTS Clear-To-Send
CSMACA Carrier Sense Multiple AccessCollision Avoidance
DS Data-Sending
DCF Distributed Coordination Function
DSSS Direct Sequence Spread Spectrum
EMLM-FQ Enhanced Maximixe Local Minimum-Fair Queueing
MAC Media Access Control
MRADPS Multi Rate Aware Distributed Packet Scheduling
MLM-FQ Maximize Local Minimum-Fair Queueing
PLCP Physical Layer Convergence Protocol
PSDU Physical Service Data Unit
RBAR Receiver Based Auto Rate
RR Round Robbin
SFQ Start Time fair Queueing
SNR Signal-to-Noize Ratio
TBR Time-Based Regulator
WFQ Weighted Fair Queueing
에드 혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
1
제 1 장 서 론
에드 혹 네트워크는 고정된 기반 망의 도움 없이 이동 단말기들로만
손쉽게 자율적으로 망을 구성하여 긴급 구조나 전쟁터 등에서 무선 데이터
서비스를 제공할 수 있는 자율성과 융통성을 부여한 무선 네트워크이다
에드혹 네트워크를 구성하는 노드들은 무선 인터페이스를 가지며 이동
컴퓨팅 기능을 가진 호스트와 라우팅 기능을 가진 라우터를 동시에 만족하는
형상으로 흔히 이동 노드로 불려진다 이러한 이동 노드는 저전력 구현등의
이유로 도달 거리가 제한되므로 중간 노드로서 데이터 전달 기능을 가지며
배터리를 사용하므로 에너지의 공급이 일정치 않은 특성을 갖는다
기존 IEEE 80211은 하나의 데이터률인 2Mbps를 제공하지만 상업적인
성공을 거둔 IEEE 80211b[1]는 1 2 55 11Mpbs의 데이터률을 제공하고 IEEE
80211g[2]는 6 9 12 18 24 36 54Mbps의 데이터률을 각 표준의 물리 계층에서
제공하고 있다 이러한 다중 데이터률을 에드혹 네트워크에서 이용하고자
하는 노력은 라우팅 관련 연구[3]에서부터 시작되었고 최근에 다중
데이터률을 제공하는 에드혹 네트워크에서 성능 분석 연구[4][5]가 이루어졌다
그러나 에드혹 네트워크에서의 패킷 스케쥴링 연구에 있어서 다중
데이터률을 고려하는 연구는 거의 이루어지지 않았다 그 이유는 처리량 기반
공정성(throughput-based fairness)를 제공하기 위해서 SFQ WFQ등과 같이
유선에서의 공정 큐잉방식을 에드혹 패킷 스케쥴링에 적용했기 때문이다
제 1장 서 론
2
이러한 패킷 스케쥴링 기법의 기본 가정은 채널 용량이 고정되어 있는
것이다 따라서 다중 데이터률이 제공되는 환경에서 채널 용량을
고정시키기가 쉽지 않기 때문에 에드혹 패킷 스케쥴링 연구에서 다중
데이터률을 제공하는 환경을 고려하지 않았다
본 논문에서는 라우팅 관련 연구와 같이 다중 데이터률을 에드 혹 패킷
스케쥴링에 효율적으로 이용할 수 있다면 자원 사용률과 전체 네트워크의
처리량이 향상될 것이라 예상했고 다중 데이터률을 고려하기 위하여 새로운
공정성 모델인 플로우 별 시간 기반 공정성(time-based fairness)을 정의하였다
또한 정의한 공정성을 달성하는 패킷 스케쥴링 기법인 MRADPS(Multi-Rate
Aware Distributed Packet Scheduling)를 제안한다 이 MRADPS는 대표적인 에드
혹 패킷 스케쥴링인 EMLM-FQ[6]를 수정하여 구현되었기 때문에 EMLM-FQ의
특징인 분산된 플로우 정보를 가지고 스케쥴링을 결정하는 방법과 공간적
채널 재사용 방법을 제공한다
본 논문은 다음과 같이 구성된다 제 2장에서는 IEEE 80211b에서
제공하는 다중 데이터률과 기존 에드혹 패킷 스케쥴링 관련 연구를 살펴보고
제 3장에서 새롭게 제안하는 플로우별 시간 공정성과 다중 데이터률을 고려한
분산 패킷 스케쥴링 기법인 MRADPS을 설명한다 제 4장에서는 시뮬레이션
결과를 통하여 제안된 패킷 스케쥴링의 성능을 평가하고 마지막으로 제
5장에서 본 논문의 결론을 맺는다
제 2장 관련 연구
3
제 2 장 관련 연구
21 IEEE 80211b WLAN 과 다중 데이터률 적응 기법
IEEE 80211 WLAN은 DCF(Distributed Coordination Function) 모드를
제공하고 있기 때문에 에드혹 네트워크를 위한 테스트 베드와 시뮬레이션에
널리 사용하고 있는 무선 LAN의 표준이다 IEEE 80211은 1Mbps와 2Mbps의
데이터률을 제공하지만 사용자들의 보다 높은 데이터률의 요구로 인해 IEEE
80211b가 제정되었다 IEEE 80211b는 물리계층에서 24GHz 대역을 사용하여
DSSS(Direct Sequence Spread Spectrum) 방식으로 동작하며 1Mbps 2Mbps
55Mbps 11Mbps과 같이 보다 높은 데이터률을 제공한다 이러한 다중
데이터률에 관한 명세는 물리 계층에 정의되어 있고 매체 접근 제어(Media
Access Control MAC)계층에서 제어된다 표 1은 IEEE 80211b에서 제공되는 각
데이터률에 따른 수신 감도와 전송 거리를 간략히 나타낸다[1] 하지만 실제
전송 거리는 제조사에 따라서 달라질 수 있다
제 2장 관련 연구
4
(표 1) IEEE 80211b 데이터률 명세와 전송 거리
IEEE 80211b 표준에서 그림 1과 같이 PLCP(Physical Layer Convergence
Protocol) 프리엠블과 헤더는 DBPSK 변조 방식의 바커 코드 확산을 이용하여
1Mbps로 전송하고 PSDU(PHY Service Data Unit)은 1 2 55 11Mbps 중 하나로
전송한다(그림 1(a)) 그림 1(b)와 같이 네트워크 처리량의 효율성을 개선하고
오버헤드를 최소화하기 위해서 짧은 PLCP 프레임을 사용할 수 있다 IEEE
80211b 표준에서 정의된 모든 제어 프레임(RTS CTS ACK and Management
Frame)은 가상 반송파 감지 메커니즘을 확실하게 제공하기 위해서 기본
데이터률(긴 PLCP 프레임-1Mbps 짧은 PLCP 프레임-2Mbps)로 전송한다
IEEE 80211b에서 정의한 다중 데이터률을 이용하는 데이터률 적응
기법(rate adaptation scheme)의 대표적인 방법은 Lucent사의 WaveLan-II 제품의
Data Rate Code
Length Modulation
Symbol Rate
(BitSymbol)
Receiver Sensitivity
(dBm)
Tx Range
(Open
Space)
1Mbps 11(Barker) DBPSK 1MSps (1) -94 550m
2Mbps 11(Barker) DQPSK 1MSps (2) -91 400m
55Mbps 8(CCK) DQPSK 1375MSps (4) -87 270m
11Mbps 8(CCK) DQPSK 1375MSps (8) -82 160m
제 2장 관련 연구
5
ARF(Auto Rate Fallback) 기법[7]과 RBAR(Receiver Based AutoRate) 프로토콜[8]이
있다 ARF 기법은 송신 노드가 이전 데이터 패킷 전송 시 얻어진 정보를
기반으로 데이터률을 선택하며 데이터 전송의 연속적인 성공 또는 실패
이후에 데이터률을 증가시키거나 감소시켜서 데이터를 전송하는 기법이다
RBAR 프로토콜은 수신 노드가 RTS(Request-To-Send)와CTS(Clear-To-Send)
프레임 교환 과정 동안에 데이터 프레임을 전송하기 위한 적절한 데이터률을
선택해서 송신 노드에게 공지하는 방식이다 송신 노드가 데이터 전송을 위해
RTS 프레임을 수신 노드에게 전송하면 수신 노드는 SNR(Signal-to-Noize
Ratio)를 측정하고 데이터 전송을 위한 데이터률을 선택한다 그리고 수신
노드가 선택한 데이터률을 CTS 프레임 안에 포함하여 전송한다 CTS
프레임을 받은 전송 노드는 CTS 프레임에 명시된 데이터률로 데이터
프레임을 전송한다 RBAR 프로토콜은 수신 노드에서 데이터률을 결정하기
때문에 송신 노드에서 데이터률을 결정하는 ARF 기법보다 급변하는 무선
채널 상태를 잘 반영할 수 있다 따라서 ARF 기법보다 정확한 데이터률을
결정할 수 있다 본 논문에서는 다중 데이터률 적응 기법으로 RBAR
프로토콜을 기반으로 한다
제 2장 관련 연구
6
Sync128bits
SFD16 bits
Signal8 bits
Service8 bits
Length16 bits
CRC16 bits
MPDU(Variable)
PPDU
1Mbps DBPSK 1Mbps DBPSK2Mbps DQPSK55 to 11Mbps
PLCP Preamble PLCP Header
Sync 56 bits
SFD16 bits
Signal8 bits
Service8 bits
Length16 bits
CRC16 bits
MPDU(Variable)
PPDU
1Mbps DBPSK 2Mbps DQPSK55 to 11Mbps
PLCP Preamble PLCP Header
2Mbps DQPSK
(a) Long Preamble
(b) Short Preamble (그림 1) IEEE 80211b 프리엠블 형식 구조와 제공되는 데이터률
제 2장 관련 연구
7
22 에드 혹 네트워트에서의 패킷 스케쥴링
에드혹 네트워크에서 대부분의 패킷 스케쥴링 연구[6][9-12]는 처리량에
기반한 공정성을 제공한다 처리량 기반 공정성을 제공하는 스케쥴링 방식은
TDMA 기반의 에드혹 네트워크를 위해 제안된 credit-based 공정 스케쥴링
기법[10][11]과 타임 스탬프에 기반한(timestamp-based) 공정 스케쥴링
기법[6][9] 두 가지로 나눌 수 있다 타임 스탬프에 기반한 패킷 스케쥴링
기법은 처리량 기반 고정성을 제공하기 위해 도착된 패킷들은 SFQ[13](Start-
Time Fair Queueing)에 기반하여 두 개의 서비스 태그(start tag와 finish tag)를
갖고 가장 작은 start tag를 갖는 패킷을 서비스한다 또한 [12]에서는 두 개의
태그를 이용하여 백오프 값을 계산하는데 사용한다
에드혹 네트워크 환경에서는 패킷 스케쥴링을 설계할 때 다음과 같은
설계상의 쟁점을 고려해야 한다
1) 위치 종속적 경쟁 - 무선 데이터 전송은 지역적으로
제 2장 관련 연구
8
브로드캐스팅이기 때문에 공유하는 채널에 대한 경쟁은 위치 종속적이다
예를 들어 그림 2의 노드 그래프와 같이 5개의 노드(Ni i = 0hellip4)가 있고
4개의 플로우(Fj j = 0hellip3)가 있을 때 플로우간 경쟁관계를 그림 3과 같이
플로우 경쟁 그래프로 변환할 수 있다 그림 3에서 각 꼭지점은 플로우를
나타내고 각 간선은 플로우들 사이의 경쟁 관계를 나타낸다 F0는 F1과 F2와
경쟁 관계에 있지만 F3와는 직접적으로 경쟁관계에 있지 않다 따라서 F0와
F3는 동시에 서비스 받을 수 있다 이와 비슷하게 F1은 F0 F2 F3와
경쟁관계에 있다 이처럼 플로우들 사이에서 경쟁관계에 있는 플로우들의
집합은 플로우의 위치에 따라서 다르다 또한 F0와 F3와 같이 직접
경쟁관계에 있지 않는 플로우들은 동시에 서비스 받을 수 있지만 이는
경쟁관계에 있는 플로우들 사이에서 엄격한 공정성을 제공하기 위해서는 한
순간에 하나의 플로우만 서비스를 받아야 하기 때문에 두 개의 플로우(F0
F3)가 직접적으로 경쟁 관계에 있지 않아서 서비스 된다면 공정성를
훼손하는 문제가 발생한다 하지만 동시에 서비스 될 수 있는 플로우들 중
하나만 서비스 한다면 네트워크의 처리량을 감소시키는 단점을 가지고 있다
이러한 문제를 공간적 채널 재사용 문제라 한다
2) 에드혹 스케쥴링의 분산된 속성 - 유선 네트워크나 셀룰러
네트워크에서 각 라우터나 스위치 기지국은 패킷 스케쥴링을 결정할 때 모든
플로우에 대한 정확한 정보를 가지고 있다 하지만 에드혹 네트워크에서는
제 2장 관련 연구
9
경쟁관계에 있는 플로우가 각 다른 송신 노드에서 발생할 수 있고 각 송신
노드에서는 다른 송신 노드의 플로우 정보를 직접적으로 접근 할 수 없다
이는 에드혹 네트워크에서 패킷 스케쥴링을 설계할 때 분산되어 있는 플로우
정보를 이용하여 계산해야 하는 문제를 포함하고 있음을 나타낸다
(그림 2) 노드 그래프
(그림 3) 플로우 경쟁 그래프
위와 같은 디자인 이슈들을 고려하여 제안된 대표적인 패킷 스케쥴링은
[6]의 MLM-FQ(Maximize-Local-Minimum Fair Queueing)과 EMLM-FQ(Enhanced-
Maximize-Local-Minimum Fair Queueing)이다 이 두 기법에서 서비스 태그의
N0 N1 N2 N3 N4F0
F1 F2 F3
F0
F1
F2
F3
제 2장 관련 연구
10
할당 방법으로 가상 시간(virtual time)계산의 편리성을 위해서 SFQ(Start-Time
Fair Queueing)를 이용한다 MLM-FQ는 분산된 에드혹 환경에서 경쟁 그래프에
연결된 모든 플로우들 중에서 한 순간에 하나의 플로우만 서비스 되도록 한다
MLM-FQ에서 각 플로우가 받는 최소 서비스의 양은 다음과 도식화 된다
(1)
여기서 )( 21 ttW f 는 플로우 f 가 시간 1t 부터 2t 까지 받은 서비스의 양을
나타낸다 C는 채널 용량이고 fr 와 gr 는 각각 플로우 f 와 g의 가중치이며
N은 플로우 경쟁 그래프에서 연결된 모든 플로우들의 집합이다 k 와 α 는
위치 종속적 상수이다
EMLM-FQ는 공간적 채널 재사용 방법을 제공하기 위해서 MLM-FQ에
백오프 값을 설정하는 방법을 추가함으로써 직접적으로 경쟁관계에 있지
않는 플로우들인 F0와 F3가 동시에 서비스 될 수 있도록 하는 메커니즘을
제공한다 예를 들어 동작 과정을 설명하면 그림 2와 같은 노드 그래프에서
플로우를 전송할 각 송신 노드와 수신 노드는 그림 4와 같은 각각의 플로우
테이블을 갖는다 F0는 가장 작은 서비스 태그 T0를 가지고 있기 때문에 즉시
전송한다 F1 F2 F3는 자신의 테이블에서 자신 보다 작은 서비스 태그를 갖는
αminusminusgesum isin
)()( 1221 ttrk
rCttW
Ng g
ff
제 2장 관련 연구
11
플로우들의 전체 수로 몇 개의 (Contention Window)로 구성된 백오프 기간를
결정한다 따라서 F1는 T1이 2이기 때문에 자신 보다 작은 서비스 태그를
갖는 한 개의 플로우가 존재하므로 백오프 기간을 1로 설정한다 F3의 경우
F3의 테이블에서 F3보다 작은 플로우 F1과 F2가 존재하기 때문에 백오프
기간을 2로 설정한다 F0가 서비스 될 때 F1과 F2는 간섭을 받지만 F3의 경우
간섭을 받지 않기 때문에 백오프 기간이 지난 후 서비스 된다 따라서
EMLM-FQ는 MLM-FQ보다 높은 네트워크 처리량을 달성한다 EMLM-FQ의 각
플로우가 받는 최소 서비스의 양은 다음과 같이 도식화 된다
(2)
여기서 S 는 플로우 경쟁 그래프에서 플로우 f 와 직접 연결되어 있는 플
로우들의 집합이다
αminusminusgesum isin
)()( 1221 ttrk
rCttW
Sg g
ff
제 2장 관련 연구
12
F0 T0=1F1 T1=2F2 T2=3
Backoff=0
F0 T0=1F1 T1=2F2 T2=3F3 T3=4
Backoff=1
F0 T0=1F1 T1=2F2 T2=3F3 T3=4
Backoff=2
F1 T1=2F2 T2=3F3 T3=4
Backoff=2
F0 F3 전송 전
F0의 테이블 F1의 테이블 F2의 테이블 F3의 테이블
F0 T0=11F1 T1=2F2 T2=3
Backoff=2
F0 T0=11F1 T1=2F2 T2=3
F3 T3=14
Backoff=0
F0 T0=11F1 T1=2F2 T2=3
F3 T3=14
Backoff=1
F1 T1=2F2 T2=3
F3 T3=14
Backoff=2
F0 F3 전송 후(패킷 사이즈가중치는 10이라 가정)
F0의 테이블 F1의 테이블 F2의 테이블 F3의 테이블
(그림 4) EMLM-FQ의 동작
에드 혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
13
제 3 장 다중 데이터률을 고려한 분산
패킷 스케쥴링(MRADPS)
에드혹 네트워크의 IEEE 80211x 물리 계층에서의 예와 같이 각 단말은
채널 상태에 따라 다중 데이터률을 제공하기 때문에 기존 에드혹 네트워크의
패킷 스케쥴링 연구에서 채널 용량이 고정 되어 있다는 기본 가정이 실제 환
경에 적합하지 않다 이러한 문제를 해결하기 위해서 본 논문에서는 먼저 다
중 데이터률을 고려하여 플로우별 시간 기반 공정성을 정의하고 정의한 시간
기반 공정성을 달성하는 새로운 분산된 패킷 스케쥴링 기법을 제안한다
다중 데이터률을 고려한 패킷 스케률링 기법은 Godfrey Tan과 John Guttag
가 처음 제안하였다 이들이 제안한 패킷 스케률링 기법인 TBR[14](Time-
Based Regulator)는 다중 데이터률을 제공하는 IEEE 80211b 무선 네트워크의
인프라스트럭처 모드에서 한 셀 안의 채널을 공유하는 모든 노드들이 채널 점
유 시간을 공유한다 이 TBR 기법은 플로우별 채널 점유 시간에 대한 공정성
을 제공하는 것이 아니라 노드별로 시간 공정성을 제공하고 라운드 로빈(RR
Round Robin) 방식을 이용하여 인프라스트럭처 모드에서 작동하기 때문에 분
산된 에드혹 네트워크 환경에 적합하지 않다 본 장에서 다중 데이터률을 제
공하는 에드혹 네트워크에서 플로우별 시간 공정성을 제공하는 분산된 에드혹
패킷 스케쥴링인 MRADPS(Multi-Rate Aware Distributed Packet Scheduling)을 제안
한다
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
14
31 네트워크 모델
본 논문은 물리계층과 MAC 계층에서 다중 데이터률을 제공하는 환경과
모든 노드들이 동일한 채널을 공유하는 다중 홉의 무선 에드혹 네트워크를
고려한다 또한 전송 노드의 전송 범위 안에 있는 노드만이 패킷을 받을 수
있다 단일 플로우는 단일 전송 노드로부터 단일 수신 노드까지 전송되는
일련의 패킷 스트림으로 정의한다
본 논문은 MAC 계층으로 일반적인 CSMACA[1][15] 패러다임과 다중
데이터률 적응 기법으로 RBAR 프로토콜[8]을 따른다 전송 노드가 하나의
패킷을 전송하기 위해서 짧은 제어 프레임인 RTS(Request-to-Send)를 수신
노드에게 전송하면 RTS 를 받은 수신 노드는 자신의 주변 노드 중에서 패킷을
전송하고 있는 노드가 있는지 확인한다 전송 중인 노드가 없다면 SNR 값을
측정하여 최적의 데이터률을 결정하고 이에 대한 정보를 CTS(Clear-to-Send)에
포함하여 응답한다 CTS 를 받은 송신 노드는 인접한 노드들에게 RTS-CTS
핸드쉐이크의 성공을 알리기 위한 목적과 수신 노드에게 CTS 의 응답으로
DS(Data-Sending) 프레임를 보내고 DATA 프레임을 전송한다 마지막으로 수신
노드는 성공적인 DATA 프레임 수신에 대한 응답으로 송신 노드에게 ACK
프레임을 전송한다 송신 노드와 수신 노드의 한 홉 거리에 있는 모든
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
15
노드들은 위의 제어 메시지들을 모두 들을 수 있다 본 논문은 관련 연구들[9-
11]과 같이 다음과 같은 3 가지 기본 가정을 갖는다
1) 무선 매체는 페이딩(fading) 간섭(interference) 링크 에러(link Error)
충돌(collision)과 같이 네트워크 사용자에게 영향을 미치는 시간-가변적인
에러를 나타낸다 본 논문에서는 단지 충돌에 의해 발생되는 에러만
고려한다
2) 하나의 노드는 동시에 패킷을 전송하거나 수신할 수 없다
3) 노드의 이동성은 고려하지 않는다
32 시간 기반 공정성(Time-Based Fairness)
기존에 제안된 에드혹 패킷 스케쥴링은 플로우들 간에 처리량 기반
공정성(throughput-based fairness)을 제공하기 위하여 SFQ(Start-Time Fair
Queueing)과 같은 유선에서의 패킷 스케쥴링을 기반으로 한다[6][9] 이러한
처리량 기반 공정성은 플로우별 가중치에 따라 각 플로우가 받는 전체
서비스의 양이 동일함을 의미한다 반면 시간 기반 공정성(time-based
fairness)는 각 플로우가 사용하는 전체 채널 점유 시간이 동등함을 의미한다
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
16
그림 5 의 노드 그래프에 대해 그림 6 과 같이 네트워크의 모든 플로우가
직접적인 경쟁 관계에 있을 때 그림 7 은 처리량 기반 공정성을 제공하는
EMLM-FQ[6]와 본 논문에서 제안하는 시간 기반 공정성을 제공하는 패킷
스케쥴링 기법에 대한 각 플로우의 서비스 순서와 채널 점유 시간을 나타낸다
각 플로우가 갖는 패킷 사이즈와 가중치가 동일하다고 가정하고 각 플로우의
초기 서비스 태그는 이다 그림 6 과 같이 모든 플로우가 직접적인 경쟁관계에
있으면 EMLM-FQ 는 F0 F1 F2 순서대로 각 플로우의 패킷을 서비스한다
시간 기반 공정성을 제공하는 경우 각 플로우가 점유하는 채널 시간이
공정해야 함으로 데이터률이 가장 낮은 F2 가 하나의 패킷을 전송할 때
사용하는 채널 점유 시간을 기준으로 각 플로우가 동일한 채널 점유 시간을
갖도록 한다 그림 7 과 같이 처리량 기반 공정성을 제공할 때 6 개의 패킷이
서비스 되는 시간 동안에 시간 기반 공정성을 제공할 때는 10 개의 패킷을
서비스 할 수 있다 즉 네트워크 처리량이 약 40 향상된다
F05 MbpsN0 N1 F1
2 Mbps N2 N3F2Mbpsxxx
(그림 5) 다중 데이터률을 제공하는 노드 그래프
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
17
F0 F2
F1
(그림 6) 플로우 경쟁 그래프
하지만 실제로 하나의 패킷을 전송하는데 제어 프레임
(RTSCTSDSACK)을 전송하는데 걸리는 시간과 충돌이 발생했을 때
재전송에 사용되는 시간 등의 이유로 채널 점유 시간은 각 플로우의
데이터률에 따라 정확히 비례하지 않는다 본 논문에서는 계산의 단순함을
위해서 각 플로우가 보장 받아야 하는 채널 점유 시간을 플로우의
데이터률에 따라 계산하고 시뮬레이션을 통해 각 플로우의 실제 채널 점유
시간을 측정하고 비교한다 채널 점유 시간 계산 방법은 다음 장에서
설명한다 본 논문에서는 다중 데이터률을 제공하는 환경에서 패킷 스케쥴링
기법이 처리량 기반 공정성과 시간 기반 공정성 사이에서 어떤 공정성을
제공하는 것이 옳다고 주장하는 것이 아니라 처리량 기반 공정성을 기반으로
하는 패킷 스케쥴링 기법에서 전체 네트워크 처리량이 시간 기반 공정성을
제공할 때 보다 현저하게 떨어지는 비효율성을 개선하는 방법을 제안한다
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
18
F1 F2F0 F1 F2F0
F0 F0 F0 F0 F0 F1 F1 F2
시간F0의 5개 패킷 F1의 2개 패킷 F2의 1개 패킷
Throughput-based
Time-based
F0의 2개
패킷
F0의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
F1의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
F2의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
F0 F0
(그림 7) 처리량 기반 공정성과 시간 기반 공정성에 대한
각 플로우의 서비스 순서와 채널 점유 시간 비교
각 플로우 f 의 채널 점유시간( )( fT )은 다음과 같이 정의한다
(3)
F 는 플로우 경쟁 그래프에 존재하는 모든 플로우들의 집합이고 fs 는
플로우 f 의 패킷 사이즈 fd 는 플로우 f 의 데이터률이다 )( fT 는 F 의
모든 플로우가 하나의 패킷을 서비스 하는데 사용하는 채널 점유 시간에서
f 가 하나의 패킷을 서비스 하는데 사용하는 채널 점유 시간이 차지하는
비율을 나타낸다 채널이 항상 이용 중이라고 가정하면 플로우의 전체 채널
점유 시간은 다음과 같이 정의한다
sumisin
=
Fii
i
f
f
ds
ds
fT )(
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
19
(4)
경쟁하는 플로우들의 가중치가 동일하다고 가정하면 시간 기반 공정성에
입각해서 각 플로우가 보장 받아야 하는 채널 점유 시간( )( fGT Guaranteed
Time)는 다음과 같이 정의 한다 N 은 플로우 경쟁 그래프에서 연결된
플로우들 중 가장 낮은 데이터률을 갖는 플로우의 데이터률이다
(5)
경쟁 그래프의 모든 플로우의 패킷 사이즈가 동일하다고 가정하면
)( fGT 는 다음과 도식화 된다
(6)
N은 경쟁 그래프에서 연결되어 있는 전체 플로우의 수이다
)()( fGTfT ge 이면 플로우 f 는 보상 받을 시간이 존재하지 않고
)()( fGTfT lt 이면 플로우 f 는 보상 받을 시간이 존재한다
1)(0 1)( lele=sumisin
fTfTFf
sumisin
=
Fi
i
f
ds
ds
fGT
min
min)(
min
min
1
)(
dNdfGT =
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
20
경쟁 그래프에서 연결된 각 플로우가 보장 받아야 하는 시간은 경쟁
관계에 있는 플로우들 중 가장 낮은 데이터률( mind )을 가진 플로우가 하나의
패킷을 서비스 할 때 그 플로우가 보내야 되는 패킷의 수로 나타낼 수 있다
보상 받아야 하는 시간이 존재하는 플로우 f 는 시간 기반 공정성을
달성하기 위해서 f 가 전송해야 하는 패킷 수( )( fP )는 다음과 같이 정의된다
(7)
따라서 그림 5 의 F0 는 mind 을 갖는 F2 와 비교하여 시간 기반 공정성을
달성하기 위해서 5 개의 패킷을 전송해야 한다 시간 기반 공정성(TF Time-
Based Fairness)은 다음과 같이 정의 한다
(8)
)( 21 tttiα 는 플로우 i 가 시간 1t 부터 시간 2t 까지 점유하는 채널 점유
시간이다 식 (8)의 값이 0 에 근접할수록 이상적인 시간 기반 공정성을
제공한다
mind 을 갖는 플로우 mindf 이 받는 최소 서비스의 양 )( 21minttW
df은
EMLM-FQ 의 식 (2)에서 정의한 각 플로우가 받는 최소 서비스의 양에서
유도된다 그 이유는 그림 5 에서 모든 플로우의 데이터률이 mind 이라 가정할
때 EMLM-FQ 에서 제공하는 각 플로우의 최소 서비스 양을 본 논문에서
제안하는 MRADPS 가 그림 8 과 같이 제공하기 때문이다 예를 들어
MRADPS 에서 최소 데이터률을 갖는 F2 가 받는 최소 서비스양은 F2 의
min
)(dd
fP f=
|)()(| 2121 tttt tj
ti αα minus
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
21
데이터률이 모든 플로우의 데이터률일 때 EMLM-FQ 에서 F2 가 받는 최소
서비스양과 같다 따라서 mindf 이 받는 최소 서비스 양( )( 21minttW
df)은 다음과
같이 정의 된다
(9)
여기서 fr 와 gr 는 각각 플로우 f 와 g의 가중치이며 S 는 플로우 경쟁
그래프에서 플로우 f 와 직접 연결되어 있는 플로우들의 집합이고 k와 α 는
[6]에서 각 플로우의 경쟁관계에 따라 정의한 위치 종속적 상수이다 플로우의
가중치가 동일하다고 가정하면 )( 21minttW
df는 다음과 같다 n은 플로우 경쟁
그래프에서 f 와 직접 연결되어 있는 플로우의 수이다
(10)
mind 보다 큰 데이터률을 가진 플로우가 받은 최소 서비스의 양
)( 21 ttWdf
은 다음과 같이 정의된다
(11)
αminusminusgesum isin
)()( 12min21mintt
rkr
dttWSg g
ffd
αminusminusge )(1)( 12min21mintt
kndttW
df
)()( 21min
21 minttW
dd
ttWdd f
ff ge
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
22
(그림 8) EMLM-FQ( xMbps)와 시간 기반 공정성에 대한
각 플로우의 서비스 순서와 채널 점유 시간 비교
F1 F2F0
F0 F0 F0 F0 F0 F1 F1 F2
시간F0의 5개 패킷 F1의 2개 패킷 F2의 1개 패킷
EMLM-FQ
Time-based
F0의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
F1의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
F2의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
23
33 채널 점유 시간의 계산
하나의 패킷 전송하는데 사용되는 채널 점유시간은 IEEE 80211 MAC
계층에서 하나의 데이터 프레임을 전송하는데 요구되는 전체 시간과 같다
전형적으로 다음과 같은 시간들을 포함한다
1) 데이터 프레임의 전송 시간
2) 하나의 데이터 프레임의 성공적인 전송을 끝내기 위해 전송되는 제어
프레임 전송 시간(RTS CTS DS ACK 프레임 전송 시간)
3) 데이터 프레임과 제어 프레임(RTS CTS DS ACK)를 전송할 때의 전파
지연 시간
4) 전송 노드가 채널에 접근하기 전에 기다리는 프레임 간 유휴 시간
(idle time)
MAC 계층에서는 데이터 프레임의 전송이 실패할 때 재전송을 시도하기
때문에 채널 점유시간에서 재전송에 걸리는 모든 시간들을 포함해야 한다
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
24
34 MRADPS 의 구현
MRADPS 는 각 플로우의 서비스 태그 할당 방법과 서비스 태그 정보에
대한 교환 방법은 EMLM-FQ 를 따른다 하지만 시간 기반 공정성을 제공하기
위하여 각 플로우의 데이터률에 따라 전송해야 하는 패킷 수를 계산하기
위해서 모든 노드는 인접한 노드들의 플로우에 대한 데이터률 정보를 듣고
자신의 로컬 테이블에 저장하고 자신의 로컬 테이블에 존재하는 플로우의
데이터률과 비교하여 가장 낮은 데이터률( mind )을 저장하여 데이터 전송 시
제어 프레임(RTS CTS DS ACK)에 포함시켜 전송한다 만약 로컬 테이블의
mind 보다 낮은 데이터률에 대한 정보를 듣는다면 로컬 테이블의 mind 을 그
데이터률로 저장하고 제어 프레임에 삽입하여 전송한다 따라서 경쟁
그래프에 연결된 플로우를 가진 모든 송신 노드는 경쟁하는 플로우 중 가장
낮은 데이터률에 대한 정보를 얻게 된다 또한 스케쥴링 과정 중에서 mind 과
송신 노드가 서비스 하려는 플로우의 데이터률과 비교하여 송신 노드가
전송해야 하는 패킷 수( )( fP 식(9))를 계산하고 만약 가 1 보다 크고 백로그
된 패킷이 존재 한다면 )( fP 개의 패킷은 동일한 서비스 태그를 갖고 즉시
전송을 시도한다 즉 )( fP 개의 패킷이 서비스 될 때까지 스케쥴링 과정에서
서비스 태그를 업데이트 하지 않는다 )( fP 개의 패킷 중 첫 번째 패킷을
제외한 )( fP -1 개의 패킷들은 전송 시 수신 노드에서 RTS 폐기가 이루어
지지 않게 하기 위해서 RTS 프레임의 1bit 구간(NCB Not Compare Bit)을 1 로
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
25
설정하여 전송한다 RTS 프레임에 NCB 구간이 1 로 세팅되어 있으면 수신
노드는 현재 채널이 사용 중이 아니면 CTS 로 바로 응답하여 그 플로우가
서비스 되도록 한다
341 기본적인 메시지 교환
각 패킷 전송은 RTS-CTS-DS-DATA-ACK 핸드쉐이크 과정을 따르고
패킷이 전송 될 수 있는 데이터률을 결정하기 위하여 RBAR 프로토콜을
따른다 만약 한 노드가 백오프 동안에 다른 노드에 의해서 어떤 전송이
이루어지고 있으면 그 전송이 끝날 때까지 백오프 타이머를 멈추어 기다리고
전송 중인 플로우에 대한 서비스 태그 정보를 로컬 테이블에서 업데이트한다
플로우 f 의 백오프 타이머가 끝나고 채널이 사용 중이지 않다면 RfB)
(수신
노드의 로컬 테이블에 따른 플로우 f 의 백오프 예측 값)를 포함하는 RTS 를
전송한다 RTS 를 받은 수신 노드는 자신의 로컬 테이블에서 플로우 f 에
대한 백오프 값 RfB 이 R
fB)
보다 작거나 같으면 CTS 로 응답하고 그렇지
않으면 CTS 를 전송하지 않는다
송신 노드와 수신 노드의 한 홉 거리에 있는 모든 이웃 노드들에게
플로우의 서비스 태그 정보 데이터률과 네트워크에서 가장 낮은
데이터률( mind )에 대한 정보를 알리기 위해서 제어 프레임(RTS CTS DS
ACK)에 서비스 태그와 mind 을 포함하여 전송하고 CTS DS ACK 프레임에
플로우의 데이터률을 포함하여 전송한다 RTS 에 플로우의 데이터률을
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
26
전송하지 않는 이유는 다중 데이터률 적응 기법으로 RBAR 를 채택하고 있기
때문에 수신 노드가 선택한 데이터률을 CTS 에 포함하여 전송하기 전까지
송신 노드는 전송할 데이터률을 알지 못하기 때문이다 또한 플로우에 대한
업데이트 서비스 태그는 RTS CTS 프레임에 포함하지 않는다 그 이유는
RTS 와 CTS 는 채널 획득을 보장하지 않기 때문이다 RTS-CTS 과정이 성공한
이후에 DS 와 ACK 프레임에 플로우에 대한 업데이트 태그를 붙여 주변
노드들에게 공지한다 이로써 스케쥴링을 위한 정확한 플로우의 서비스 태그
정보가 전달된다
342 테이블 정보 교환
경쟁 그래프에서 한 홉 거리에 있는 플로우에 대한 정보는 송신 노드와
수신 노드에 분산되어 있을 수 있다 따라서 송신 노드의 플로우 f 에 대한
백 오프 값 설정 방법은 송신 노드와 수신 노드에서 유지 되는 테이블을
고려하여 백오프 값을 설정해야한다
즉 Sf
Sff BBB += 이다 fB 는 플로우 f 의 백오프 값이고 S
fB 는 송신
노드의 로컬 테이블에 따른 플로우 f 의 백오프 값 RfB 은 수신 노드의 로컬
테이블에 따른 플로우 f 의 백오프 값이다 그러나 송신 노드에서는 SfB 는
정확히 알지만 RfB 은 알 수 없다 따라서 송신 노드가 R
fB 을 예측 할 수
있도록 수신 노드는 ACK 프레임에 두개의 파라미터( fM fb )를 추가하여
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
27
전송한다 fM 는 수신 노드의 로컬 테이블에서 플로우 f 가 서비스하기 전에
서비스 되어야 하는 플로우들의 바이트 수이다 fM 는 다음과 같이 계산된다
(12)
fw 는 플로우 f 의 가중치이고 iT 는 수신 노드의 로컬 테이블에서
플로우 f 의 서비스 태그( fT )보다 작은 플로우의 서비스 태그이다 B는 수신
노드의 로컬 테이블에서 fT 보다 작은 서비스 태그를 갖는 플로우들의
집합이다 fb 은 수신 노드의 테이블에서 플로우 f 의 백오프 기간을
나타낸다 따라서 송신 노드가 fM fb 를 ACK 프레임을 통해 받으면 임의의
시간 t 에서의 RfB)
은 다음과 같이 계산 할 수 있다 ft 는 이전에 ACK
프레임을 받은 시간이다
(13)
343 패킷 스케쥴링
노드 에서 채널이 사용 중이 아닌 것이 감지되면 a) 전송할 플로우 가
로컬 테이블 에서 가장 작은 서비스 태그를 가지고 있다면 즉시 HOL(Head of
Line) 패킷을 전송한다 만약 f 의 데이터률이 mind 보다 크다면 시간
공정성을 달성하기 위해 전송해야 하는 패킷 수( )( fP )를 구하고 )( fP 개의
패킷들의 서비스 태그를 업데이트하지 않고 동일한 서비스 태그를 갖는다
fBj jff wTTM )(sum isinminus=
ffffRf MttdMbB ))(( min minussdotminussdotasymp)
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
28
)( fP 개의 패킷들은 즉시 전송을 시도하고 )( fP 개의 패킷들이 서비스 된 후
패킷의 서비스 태그를 업데이트한다 b) f 보다 작은 서비스 태그를 갖는
플로우가 자신의 로컬 테이블( nE )에 존재 하면 f 의 백오프 값 fB 을
Rf
Sf BB + 로 설정 하고 백오프 타이머가 동작을 시작한다 c) f 의 백오프
타이머가 만료되고 채널이 사용 중이 아니라면 f 의 HOL(Head of Line)
패킷을 전송한다 그림 9 는 패킷 스케쥴링의 순서를 나타낸다
(그림 9) 패킷 스케쥴링 순서도
스케쥴링 시작
전송할 플로우가 가장 작은 서비스 태그를 갖는가
계산
HOL 패킷 전송
백오프 시작
Rf
Sff BBB +=
백오프 만료
네
아니오
)(fP
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
29
344 간단한 예제
그림 5 와 같은 네트워크가 존재한다고 가정하자 각 플로우의 패킷
사이즈와 가중치는 동일하다 각 플로우 )210( =iFi 는 초기 서비스 태그
값으로 각각 10 =T 21 =T 32 =T 을 갖는다 또한 이라
가정하면 그림 10 와 같이 F0 는 가장 작은 서비스 태그를 갖기 때문에 즉시
pkt 0 의 전송을 시작한다 전송을 시작하기 전에 F0 의 데이터률은 네크워크에
존재하는 가장 낮은 데이터률 mind 보다 5 배 높기 때문에 시간 기반 공정성을
달성하기 위해서 전송해야 할 패킷 수 5)( =fP 를 계산하고 F0 의 첫 번째
패킷 pkt 0 을 전송할 때 DS 와 ACK 프레임에 업데이트 태그를 붙이지 않는다
그 이유는 만약 노드 N1 이 F0 의 업데이트 태그를 수신하면 즉시 F1 의 pkt
0 를 서비스하기 위해 채널에 접근을 시도할 것이기 때문이다 따라서
업데이트 태그를 붙이지 않음으로써 F0 의 전송해야 할 나머지 패킷에게
전송할 기회를 줄 수 있다 pkt 0 전송 후에 F0 는 스케쥴링 과정에서 )( fP 의
마지막 패킷 pkt 4 가 서비스 되기 전까지 서비스 태그를 업데이트 하지 않기
때문에 F0 는 가장 작은 서비스 태그를 가지므로 F0 의 pkt 1 pkt 2 pkt 3 pkt
4 는 즉시 전송을 시도한다 또한 pkt 1 pkt 2 pkt 3 pkt 4 을 전송 할 때 RTS
프레임의 NCB(Not Compare Bit)을 1 로 설정하여 전송한다 이는 수신
노드에서 RfB 값의 비교없이 RTS 프레임에 대한 응답으로 CTS 프레임을 즉시
전송하도록 한다 F0 의 전송해야 할 5 개의 패킷 중 마지막 패킷인 pkt 4
10 =
WeightSizePacket
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
30
전송시 DS 와 ACK 프레임에 업데이트 태그를 붙여서 주변 노드들에게
공지한다 N1 이 F0 의 pkt 4 의 업데이트 태그를 수신하면 F1 의 패킷을
서비스하기 위해서 즉시 채널에 접근한다 F1 의 첫 번째 패킷 pkt 0 을
전송하기 전에 F0 와 같이 2)( =fP 를 계산하고 F1 의 pkt 0 의 전송 후에 pkt
1 전송시 NCB 를 1 로 설정하고 DS 와 ACK 프레임 전송 시 업데이트 태그를
붙인다 F2 는 이기 때문에 추가로 전송할 패킷이 존재 하지 않다 따라서
F2 의 패킷 pkt 0 을 전송할 때 DS 와 ACK 프레임 전송 시 업데이트 태그를
붙여서 전송한다
(그림 10) 간단한 예제
Time
F0
F1
F2
T1=2
T0=1 T0=1 T0=1 T0=1 T0=11
T1=12
T2=13
100 200 300
pkt 0 pkt 1 pkt 2 pkt 3 pkt 4
pkt 0 pkt 1
pkt 0
T=update service tag Transmitting pkt with update service tag
T= service tag Transmitting pkt not with update service tag
제 4 장 모 의 실 험
31
제 4 장 모의 실험
본 논문에서는 제안한 에드혹 패킷 스케쥴링에 대한 성능을 평가하기
위해서 미국 버클리 대학 남가주 대학 및 카네기 멜론 대학에서 개발한
네트워크 시뮬레이터인 NS-2[16] 및 CMU 확장 프로그램을 사용했으며 본
논문에서 제안한 MRADPS 와 비교 대상인 EMLM-FQ 를 구현하여 성능
평가를 수행하였다 표 2 는 시뮬레이션 시 적용된 파라미터 값이고 표 3 은
경쟁 그래프가 갖는 각 최소 데이터률에서 각 플로우의 데이터률에 따라
전송해야 하는 패킷수이다
(표 2) 시뮬레이션 파라미터
Parameter Value
Frequency
Transmit Power
110 Mbps Sensitivity
55 Mbps Sensitivity
20 Mbps Sensitivity
Carrier Sense Threshold
Propagation Model
Maximum Transmission Range (25511 Mbps)
Routing Protocol
24 GHz
15 dBm
-82 dBm
-87 dBm
-91 dBm
-108 dBm
Two Ray Ground
250m 200m 100m
DSR
제 4 장 모 의 실 험
32
(표 3) 최소 데이터률과 플로우 데이터률에 따라 전송해야
하는 패킷수
Flow data rate
Minimum data rate )( fP
2Mbps2Mbps
55Mbps55Mbps
11Mbps11Mbps
11Mbps55Mbps
55Mbps2Mbps
11Mbps2Mbps
1
1
1
2
2
5
시나리오 I 은 그림 11 과 같이 4 개의 노드와 그림 6 의 플로우
경쟁그래프와 같이 직접적으로 경쟁 관계에 있는 3 개의 플로우로 구성된
네트워크에서 FIFO 를 사용하는 IEEE 80211b EMLM-FQ MRADPS 를 각각
적용했을 때 플로우별 처리량과 채널 점유 시간을 계산하였다 또한
MRADPS 를 적용했을 때 가장 낮은 데이터률( mind )을 가지는 F1 이 받는
최소 서비스 양이 모든 플로우의 데이터률이 mind 일 때 EMLM-FQ 에서 받는
최소 서비스양을 보장하는지를 확인하기 위해서 그림 11 의 모든 플로우의
데이터률이 2Mbps 일 때 EMLM-FQ 의 처리량을 측정하였다 트래픽으로
제 4 장 모 의 실 험
33
UDP 를 사용하였으며 패킷 사이즈는 1500 바이트이고 시뮬레이션 시간은
200 초이다
F12MbpsN0 N1F0
55MbpsN2 N3F2
11Mbps (그림 11) 시나리오 I의 노드 그래프
(표 4) 시나리오 I의 플로우별 처리량(패킷수)과 전체 네트워크 처리량
Flow 80211b+FIFO EMLM-FQ MRADPSEMLM-
FQ(2Mbps)
F0 5165 24849 29072 15035
F1 47815 24850 14525 15036
F2 48488 24849 69342 15036
Total Throughput(pkt)
101468
100()
74548
73()
112939
111() 45107
제 4 장 모 의 실 험
34
표 4 에서 EMLM-FQ 는 각 플로우가 공정하게 서비스 되지만 전체
네트워크의 처리량이 FIFO 를 사용하는 IEEE 80211b 환경의 전체 네트워크
처리량보다 약 27 감소한다 하지만 MRADPS 는 IEEE 80211b 보다 네트워크
처리량이 약 11 향상된다 또한 MRADPS 에서 최소 데이터률을 갖는 플로우
F1 의 서비스 양은 그림 12 와 같이 모든 플로우의 데이터률이 그림 11 의
최소 데이터률인 2Mbps 일 때 EMLM-FQ 가 각 플로우에게 제공하는 최소
서비스 양과 거의 동일함을 확인 할 수 있고 MRADPS 가 각 플로우
데이터률에 따른 전송해야 하는 패킷 수 )( fP 에 거의 비례하여 각 플로우가
받는 서비스 양을 제공하는 것을 확인 할 수 있다 여기서 )210( =iTif
는
플로우 의 처리량을 나타낸다
그림 13 는 시나리오 I 의 각 패킷 스케쥴링 기법을 적용했을 때
플로우별 채널 점유 시간을 나타낸다 MRADPS 는 3 개의 플로우의 채널 점유
시간이 다른 스케쥴링 기법보다 공정함을 확인 할 수 있다 하지만 정확하게
플로우의 채널 점유 시간이 동일하지는 않다 그 이유는 표 3 에서 전송할
패킷을 계산할 때 간단히 내림으로 계산을 하였고 패킷을 재전송하는 시간
백오프 시간등의 추가적인 시간들이 발생하기 때문이다
제 4 장 모 의 실 험
35
(그림 12) EMLM-FQ(2Mpbs)가 제공하는 최소 처리량과
MRADPS의 각 플로우의 처리량 비교
제 4 장 모 의 실 험
36
(그림 13) 시나리오 I의 각 플로우별 채널 점유시간
시나리오 II 는 그림 14 과 같이 26 개의 노드와 16 개의 플로우로 구성된
네트워크에서 FIFO 를 사용하는 IEEE 80211b EMLML-FQ MRADPS 를 각각
적용했을 때 각 플로우별 처리량를 평가하였다 시나리오 II 의 각 플로우의
경쟁 관계는 그림 15 와 같다 트래픽으로 UDP 를 사용하였으며 패킷
사이즈는 1500 바이트이고 시뮬레이션 시간은 200 초이다
0
01
02
03
04
05
06
07
08
09
F0 F1 F2
Flow ID
Channel O
ccupancy
Tim
e(F
ractio
n)
IEEE 80211_FIFO
EMLM-FQ
MRADPS
제 4 장 모 의 실 험
37
(그림 14) 시나리오 II 의 노드 그래프
(그림 15) 시나리오 II 의 플로우 경쟁 그래프
제 4 장 모 의 실 험
38
(표 5) 시나리오 I의 플로우별 처리량(패킷수)과
전체 네트워크 처리량
Flow 80211b+FIFO EMLM-FQ MRADPS F0 53327 36622 26167 F1 49939 27281 53327 F2 2375 7630 13514 F3 38448 7515 19703 F4 15316 7323 25432 F5 7260 7462 7304 F6 1412 6171 7370 F7 2953 7465 7210 F8 10737 37156 7672 F9 37335 13932 33182
F10 29459 40242 53858 F11 15157 14106 28770 F12 45716 9877 39119 F13 53318 23484 27190 F14 10316 6790 10878 F15 12291 19163 29201
Total Throughput(pkt) 385359 (100)
272219 (71)
389897 (101)
제 4 장 모 의 실 험
39
표 5 는 그림 14 의 노드 그래프에서 각 패킷 스케쥴링 기법을 적용했을
때 각 플로우의 처리량을 나타낸다 IEEE 80211b 에서 다른 플로우에 비해
서비스의 양이 매우 적은 F2 F6 F7 와 같은 플로우를 EMLM-FQ 에서는
일정량의 서비스를 받을 수 있도록 보장해 준다 하지만 IEEE 80211b 의
네트워크 처리량보다 약 29 감소한다 MRADPS 는 전체 네트워크 처리량이
IEEE 80211b 의 네트워크 처리량과 거의 동일한 처리량을 보여주고 또한
고립되는 플로우의 최소 서비스 양을 EMLM-FQ 가 보장해주는 서비스의 양과
거의 동일하게 서비스한다
에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려하는 분산 패킷 스케쥴링
40
제 5 장 결 론
본 논문은 IEEE 80211x와 같이 물리계층에서 다중 데이터률을 제공하는
에드혹 네트워크 환경에서 ldquo플로우들 간에 공유하는 채널 용량이 고정되어
있다rdquo라는 기존 패킷 스케쥴링의 가정이 실제 환경과 적합하지 않는
문제점을 해결하기 위해서 다중 데이터률을 고려한 새로운 공정성 모델인
플로우별 시간 기반 공정성(Time-based Fairness)를 정의한다 또한 정의한
공정성을 달성하기 위하여 플로우 경쟁 그래프 상의 가장 낮은 데이터률과 각
플로우의 데이터률과 비교하여 전송해야 하는 패킷의 수( )( fP )를 계산하고
스케쥴링 과정에서 개의 패킷에 대한 서비스 태그는 업데이트 하지 않고
)( fP 개의 패킷 중 첫 번째 패킷을 제외한 나머지 패킷은 전송 시에 RTS
프레임에 NCB(Not Compare Bit)를 1로 설정하여 수신 노드에서 RTS를
폐기하지 않고 바로 CTS를 보내 서비스 되도록 EMLM-FQ를 수정하여 새로운
스케쥴링 기법인 MRADPS를 제안하였다 MRADPS는 각 플로우의 서비스
태그 할당 방법과 서비스 태그 정보에 대한 교환 방법등 EMLM-FQ의 기존
방식을 고수하기 때문에 EMLM-FQ의 특성인 공간적 채널 재사용 문제를
해결하는 방법과 분산된 플로우 정보를 가지고 스케쥴링을 결정하는 방법을
동일하게 제공한다 시뮬레이션 결과는 MRADPS는 경쟁 그래프에서 가장
낮은 데이터률을 갖는 플로우의 최소 서비스 양을 모든 플로우의 데이터률이
가장 낮은 데이터률을 가질 때 EMLM-FQ의 플로우가 받는 최소 서비스
에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려하는 분산 패킷 스케쥴링
41
양만큼 서비스하는 것을 보여주고 각 플로우가 받는 서비스 양은 )( fP 에
비례함을 보여준다 또한 MRADPS는 다중 데이터률이 제공되는 환경의
에드혹 네트워크의 전체 네트워크 처리량을 크게 향상시키는 것을 보여준다
참 고 문 헌
42
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Microsoft Research Tech Rep MSR-TR-99-61
[13] P Goyal H M Vin and H Cheng ldquoStart-time fair Queueing A scheduling
algorithm for integrated services packet switching networksrdquo IEEEACM Trans
Networking vol 5 pp 690-704 Oct 1997
참 고 문 헌
44
[14] Godfrey Tan and John Guttag ldquoTime-based fairness improves performance in
multi-rate WLANsrdquo USENIX Annual Technical Conference pp1048-1057 June
2004
[15] V Bharghavan A Demers S Shenker and L Zhang ldquoMACAW A Medium
Access Protocol for Wireless LANsrdquo Proc ACM Ann Conf Special Interest
Group on Data Comm (SIGCOMM) 1994
[16] NS2 - wwwisiedunsnamns
[17] Datasheet for ORiNOCO 11 Mbits Network Interface Cards 2001
45
감사의 글
이제 2년 반동안의 대학원 생활을 끝마치고 사회로 첫걸음을 내딛게 되었
습니다 제가 무사히 대학원 생활을 끝마칠 수 있도록 도움을 주신 주위의
많은 분들께 이 기회를 빌어 감사의 말씀을 드리고 싶습니다
먼저 저의 지도 교수님이신 유상조 교수님께 감사의 말씀을 드리고 싶습
니다 대학원에 들어와서부터 지금까지 바쁘신 와중에도 부족한 저에게 많
은 시간을 할애하여 지도해 주셔서 항상 감사하게 생각하고 있습니다 교수
님과 연구실 원들과 함께 한 많은 세미나들이 특히 제게 많은 도움이 되었
습니다 또한 바쁘신 와중에도 부족한 논문의 심사를 맡아주신 곽경섭 교수
님과 김덕경 교수님께도 감사의 말씀을 드립니다
결코 적지 않은 2년 반이라는 시간이 짧게 느껴질 만큼 많은 추억과 시간
을 함께한 멀티미디어 통신망 연구실의 선후배 및 동기들에게도 감사의 말
씀을 드립니다
무엇보다도 부모님의 무한한 사랑과 아낌없는 지원이 없었다면 현재의 저
는 없었을 것 입니다 무엇으로도 부모님의 큰 사랑에 보답할 수는 없겠지
만 제 학창생활의 결실인 이 논문을 그 동안의 부모님의 수고에 대한 작은
보답으로 바치고 싶습니다
盧 權 汶
46
학술 활동
[1] Yong-Qian Chen Kwen-mun Roh Sang-Jo Yoo A Distributed Fairness Support
Scheduling Algorithm in Wireless Ad-Hoc Networks Lecture Note in Computer
Science 2006
[2] Yong-Qian Chen Kwen-mun Roh Sang-Jo Yoo A Distributed Fairness Support
Scheduling Algorithm in Wireless Ad-Hoc Networks UIC06
[3] 이정환 노권문 유상조ldquo에드혹 네트워크에서 클러스터 기반의 지오캐
스팅 프로토콜rdquo 한국통신학회 하계학술대회 20047
[4] 노권문 서지영 정순규 조경진 유상조 ldquo에드혹 네트워크에서 다중 데
이터률을 고려하는 분산 패킷 스케쥴링rdquo JCCI2006 20064
[5] Yong-Qian Chen Kwen-Mun Roh Sang-Jo Yoo Service Index Based Fairness
Scheduling in Wireless Ad-Hoc Networks JCCI2006 20064
[6] 조경진 김현주 노권문 유상조 ldquo지능형 무선 인지 기술 기반 네트워크
환경에서 MAC 계층 동적 주파수 선택 방법rdquo 한국통신학회 하계학술대
회 20067
[7] 김현주 조경진 노권문 유상조 ldquo무선 인지 기술 기반의 시스템을 위한
계층에서의 통신 초기화 WRAN MAC 과정rdquo 한국통신학회 하계학술대회
47
20067
[8] 유상조 노권문 정재학 김재명 ldquoWRAN Cognitive Radio MAC 프로토콜
기술rdquo 방송공학회지 Vol 11 No1 pp40-53 2006
[9] 노권문 진영천 유상조 ldquo에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려한
분산 패킷 스케쥴링rdquo 한국통신학회 논문지 2006 07
[10] 조경진 김현주 노권문 유상조 ldquo지능형 무선 인지 기술 기반 네트워크
환경에서 MAC 계층 동적 주파수 선택 방법rdquo 한국통신학회 논문지 게
재 예정
특허 출원
[1] 무선 인지 기술 환경에서 기지국들 간에 무선 공유 자원을 효율적으로
사용하기 위한 매체 접근 제어 계층의 동작 자원 임대 프로토콜 출원번
호 제 2005-0105278
[2] 무선 인지 기술 환경에서 숨겨진 인컴번트 시스템의 검출을 위한 명시적
아웃밴드 시그널링 방법 출원번호 제 2006-0019661
[3] 에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링 방법
출원번호 제 10-2006-63521
[4] 애드혹 네트워크에서 서비스 색인 기반 공정 스케쥴링 방법 출원 번호
제 10-2006-63520
48
수행 프로젝트
[1] 무선 Ad-hoc 네트워크에서 Seamless한 인터넷 QoS 를 제공하기 위한 네
트워킹 기술연구 및 멀티미디어 ad-hoc 서비스 테스트 베드 구현 정보
통신부
[2] 초광대역 무선통신 연구센터 (UWB-ITRC) 제 4 세부과제 ndash UWB 응용
시스템 기술 (정보통신부 대학 IT 연구센터)
[3] 코그니티브 라디오(Cognitive Radio) 기술 개발 III(삼성종합기술원)
- IEEE 80222 WRAN 표준 제안(20051117) 참여(MAC)
[4] 초광대역 무선통신을 위한 지능형 무선인지 (Cognitive Radio) 핵심기술
연구 과학재단 특정기초사업
i
요 약
본 논문에서는 에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려한 패킷 스케쥴
링 제안한다 에드혹 네트워크에서 패킷 스케쥴링 기법들은 대부분 처리량에
기반한 공정성(throughput-based fairness)를 제공한다 처리량 기반 공정성을 제
공하기 위해 기본적으로 가정하는 것은 채널 용량이 고정되어 있다는 것이다
그러나 DCF(Distributed Coordination Function)를 제공하여 에드혹 네트워크를 구
성하는데 대중적인 방법으로 사용하는 IEEE 80211b와 80211g는 채널 상태에
따라 다양한 데이터률을 적용할 수 있기 때문에 채널 용량이 고정 되어 있다
는 가정은 실제 환경에서 적합하지 않다 따라서 본 논문에서는 이러한 다중
데이터률을 고려하기 위한 플로우별 시간 기반 공정성(time-based fairness)를 정
의하고 정의한 시간 기반 공정성를 달성하는 패킷 스케쥴링 기법(MRADPS
Multi-Rate Aware Distributed Packet Scheduling)을 제안한다 시뮬레이션 결과는
MRADPS가 정의한 시간 기반 공정성을 달성하면서 다중 데이터률을 제공하
는 에드혹 네트워크의 전체 처리량을 크게 향상시키는 것을 보여준다
ii
ABSTRACT
In this paper we propose a multi-rate aware distributed packet scheduling in Ad-hoc
networks In ad-hoc network the most of existing packet scheduling schemes provides
throughput-based fairness To provide throughput-based fairness it basically supposes
that the channel capacity is fixed But the supposing that the channel capacity is fixed is
not appropriate because IEEE 80211b and 80211g which are normally used for
organizing ad-hoc network can provide various data rate according to channel conditions
So we define time-based fairness for each flow to consider multi-rate and suggest the
MRADPS reaching the defined time-based fairness Simulation result shows that
MRADPS improves the total network throughput in ad-hoc network with providing time-
based fairness to each flow
iii
목 차
요 약 i
ABSTRACT ii
목 차 iii
그림 목차 iv
표 목차 v
Abbreviations and Acronyms vi
제 1 장 서 론 1
제 2 장 관련 연구 3
21 IEEE 80211b WLAN과 다중 데이터률 적응 기법3
22 에드 혹 네트워크에서의 패킷 스케쥴링hellip 7
제 3 장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링 (MRADPS) 13
31 네트워크 모델 14
32 시간 기반 공정성 (Time-Based Fairness)15
33 채널 점유시간의 계산 23
34 MRADPS의 구현 24 341 기본적인 메시지 교환helliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphellip25
342 테이블 정보 교환helliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphellip26
iii
343 패킷 스케쥴링helliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphellip27
344 간단한 예제helliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphellip29
제 4 장 모의 실험 helliphelliphelliphellip31
제 5 장 결 론 40
참 고 문 헌 42
iv
그림 목차
(그림 1) IEEE 80211b 프리엠블 형식 구조와 제공되는 데이터률 6
(그림 2) 노드 그래프 9
(그림 3) 플로우 경쟁 그래프 9
(그림 4) EMLM-FQ의 동작 12
(그림 5) 다중 데이터률을 제공하는 노드 그래프 16
(그림 6) 플로우 경쟁 그래프 17
(그림 7) 처리량 기반 공정성과 시간 기반 공정성에 대한 각 플로우의 서비
스 순서와 채널 점유 시간 비교 18
(그림 8) EMLM-FQ(Mbps)와 시간 기반 공정성에 대한 각 플로우의 서비스
순서와 채널 점유 시간 비교 22
(그림 9) 패킷 스케쥴링 순서도 28
(그림 10) 간단한 예제 30
(그림 11) 시나리오 I의 노드 그래프 33
(그림 12) EMLM-FQ( xMpbs)가 제공하는 최소 처리량과 MRADPS의 각 플로
우의 처리량 비교 35
(그림 13) 시나리오 I의 각 플로우별 채널 점유시간 36
(그림 14) 시나리오 II의 노드 그래프37
(그림 15) 시나리오 II의 플로우 경쟁 그래프37
v
표 목차
lt표1gt IEEE 80211b 데이터률 명세와 전송 거리 4
lt표2gt 시뮬레이션 파라미터 31
lt표3gt 최소 데이터률과 플로우 데이터률에 따라 전송해야 하는 패킷수32
lt표4gt 시나리오 I의 플로우별 처리량(패킷수)과 전체 네트워크 처리량33
lt표5gt 시나리오 II의 플로우별 처리량(패킷수)과 전체 네트워크 처리량 38
vi
Abbreviations and Acronyms
ARF Auto Rate Fallback
ACK Acknowledgement
CTS Clear-To-Send
CSMACA Carrier Sense Multiple AccessCollision Avoidance
DS Data-Sending
DCF Distributed Coordination Function
DSSS Direct Sequence Spread Spectrum
EMLM-FQ Enhanced Maximixe Local Minimum-Fair Queueing
MAC Media Access Control
MRADPS Multi Rate Aware Distributed Packet Scheduling
MLM-FQ Maximize Local Minimum-Fair Queueing
PLCP Physical Layer Convergence Protocol
PSDU Physical Service Data Unit
RBAR Receiver Based Auto Rate
RR Round Robbin
SFQ Start Time fair Queueing
SNR Signal-to-Noize Ratio
TBR Time-Based Regulator
WFQ Weighted Fair Queueing
에드 혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
1
제 1 장 서 론
에드 혹 네트워크는 고정된 기반 망의 도움 없이 이동 단말기들로만
손쉽게 자율적으로 망을 구성하여 긴급 구조나 전쟁터 등에서 무선 데이터
서비스를 제공할 수 있는 자율성과 융통성을 부여한 무선 네트워크이다
에드혹 네트워크를 구성하는 노드들은 무선 인터페이스를 가지며 이동
컴퓨팅 기능을 가진 호스트와 라우팅 기능을 가진 라우터를 동시에 만족하는
형상으로 흔히 이동 노드로 불려진다 이러한 이동 노드는 저전력 구현등의
이유로 도달 거리가 제한되므로 중간 노드로서 데이터 전달 기능을 가지며
배터리를 사용하므로 에너지의 공급이 일정치 않은 특성을 갖는다
기존 IEEE 80211은 하나의 데이터률인 2Mbps를 제공하지만 상업적인
성공을 거둔 IEEE 80211b[1]는 1 2 55 11Mpbs의 데이터률을 제공하고 IEEE
80211g[2]는 6 9 12 18 24 36 54Mbps의 데이터률을 각 표준의 물리 계층에서
제공하고 있다 이러한 다중 데이터률을 에드혹 네트워크에서 이용하고자
하는 노력은 라우팅 관련 연구[3]에서부터 시작되었고 최근에 다중
데이터률을 제공하는 에드혹 네트워크에서 성능 분석 연구[4][5]가 이루어졌다
그러나 에드혹 네트워크에서의 패킷 스케쥴링 연구에 있어서 다중
데이터률을 고려하는 연구는 거의 이루어지지 않았다 그 이유는 처리량 기반
공정성(throughput-based fairness)를 제공하기 위해서 SFQ WFQ등과 같이
유선에서의 공정 큐잉방식을 에드혹 패킷 스케쥴링에 적용했기 때문이다
제 1장 서 론
2
이러한 패킷 스케쥴링 기법의 기본 가정은 채널 용량이 고정되어 있는
것이다 따라서 다중 데이터률이 제공되는 환경에서 채널 용량을
고정시키기가 쉽지 않기 때문에 에드혹 패킷 스케쥴링 연구에서 다중
데이터률을 제공하는 환경을 고려하지 않았다
본 논문에서는 라우팅 관련 연구와 같이 다중 데이터률을 에드 혹 패킷
스케쥴링에 효율적으로 이용할 수 있다면 자원 사용률과 전체 네트워크의
처리량이 향상될 것이라 예상했고 다중 데이터률을 고려하기 위하여 새로운
공정성 모델인 플로우 별 시간 기반 공정성(time-based fairness)을 정의하였다
또한 정의한 공정성을 달성하는 패킷 스케쥴링 기법인 MRADPS(Multi-Rate
Aware Distributed Packet Scheduling)를 제안한다 이 MRADPS는 대표적인 에드
혹 패킷 스케쥴링인 EMLM-FQ[6]를 수정하여 구현되었기 때문에 EMLM-FQ의
특징인 분산된 플로우 정보를 가지고 스케쥴링을 결정하는 방법과 공간적
채널 재사용 방법을 제공한다
본 논문은 다음과 같이 구성된다 제 2장에서는 IEEE 80211b에서
제공하는 다중 데이터률과 기존 에드혹 패킷 스케쥴링 관련 연구를 살펴보고
제 3장에서 새롭게 제안하는 플로우별 시간 공정성과 다중 데이터률을 고려한
분산 패킷 스케쥴링 기법인 MRADPS을 설명한다 제 4장에서는 시뮬레이션
결과를 통하여 제안된 패킷 스케쥴링의 성능을 평가하고 마지막으로 제
5장에서 본 논문의 결론을 맺는다
제 2장 관련 연구
3
제 2 장 관련 연구
21 IEEE 80211b WLAN 과 다중 데이터률 적응 기법
IEEE 80211 WLAN은 DCF(Distributed Coordination Function) 모드를
제공하고 있기 때문에 에드혹 네트워크를 위한 테스트 베드와 시뮬레이션에
널리 사용하고 있는 무선 LAN의 표준이다 IEEE 80211은 1Mbps와 2Mbps의
데이터률을 제공하지만 사용자들의 보다 높은 데이터률의 요구로 인해 IEEE
80211b가 제정되었다 IEEE 80211b는 물리계층에서 24GHz 대역을 사용하여
DSSS(Direct Sequence Spread Spectrum) 방식으로 동작하며 1Mbps 2Mbps
55Mbps 11Mbps과 같이 보다 높은 데이터률을 제공한다 이러한 다중
데이터률에 관한 명세는 물리 계층에 정의되어 있고 매체 접근 제어(Media
Access Control MAC)계층에서 제어된다 표 1은 IEEE 80211b에서 제공되는 각
데이터률에 따른 수신 감도와 전송 거리를 간략히 나타낸다[1] 하지만 실제
전송 거리는 제조사에 따라서 달라질 수 있다
제 2장 관련 연구
4
(표 1) IEEE 80211b 데이터률 명세와 전송 거리
IEEE 80211b 표준에서 그림 1과 같이 PLCP(Physical Layer Convergence
Protocol) 프리엠블과 헤더는 DBPSK 변조 방식의 바커 코드 확산을 이용하여
1Mbps로 전송하고 PSDU(PHY Service Data Unit)은 1 2 55 11Mbps 중 하나로
전송한다(그림 1(a)) 그림 1(b)와 같이 네트워크 처리량의 효율성을 개선하고
오버헤드를 최소화하기 위해서 짧은 PLCP 프레임을 사용할 수 있다 IEEE
80211b 표준에서 정의된 모든 제어 프레임(RTS CTS ACK and Management
Frame)은 가상 반송파 감지 메커니즘을 확실하게 제공하기 위해서 기본
데이터률(긴 PLCP 프레임-1Mbps 짧은 PLCP 프레임-2Mbps)로 전송한다
IEEE 80211b에서 정의한 다중 데이터률을 이용하는 데이터률 적응
기법(rate adaptation scheme)의 대표적인 방법은 Lucent사의 WaveLan-II 제품의
Data Rate Code
Length Modulation
Symbol Rate
(BitSymbol)
Receiver Sensitivity
(dBm)
Tx Range
(Open
Space)
1Mbps 11(Barker) DBPSK 1MSps (1) -94 550m
2Mbps 11(Barker) DQPSK 1MSps (2) -91 400m
55Mbps 8(CCK) DQPSK 1375MSps (4) -87 270m
11Mbps 8(CCK) DQPSK 1375MSps (8) -82 160m
제 2장 관련 연구
5
ARF(Auto Rate Fallback) 기법[7]과 RBAR(Receiver Based AutoRate) 프로토콜[8]이
있다 ARF 기법은 송신 노드가 이전 데이터 패킷 전송 시 얻어진 정보를
기반으로 데이터률을 선택하며 데이터 전송의 연속적인 성공 또는 실패
이후에 데이터률을 증가시키거나 감소시켜서 데이터를 전송하는 기법이다
RBAR 프로토콜은 수신 노드가 RTS(Request-To-Send)와CTS(Clear-To-Send)
프레임 교환 과정 동안에 데이터 프레임을 전송하기 위한 적절한 데이터률을
선택해서 송신 노드에게 공지하는 방식이다 송신 노드가 데이터 전송을 위해
RTS 프레임을 수신 노드에게 전송하면 수신 노드는 SNR(Signal-to-Noize
Ratio)를 측정하고 데이터 전송을 위한 데이터률을 선택한다 그리고 수신
노드가 선택한 데이터률을 CTS 프레임 안에 포함하여 전송한다 CTS
프레임을 받은 전송 노드는 CTS 프레임에 명시된 데이터률로 데이터
프레임을 전송한다 RBAR 프로토콜은 수신 노드에서 데이터률을 결정하기
때문에 송신 노드에서 데이터률을 결정하는 ARF 기법보다 급변하는 무선
채널 상태를 잘 반영할 수 있다 따라서 ARF 기법보다 정확한 데이터률을
결정할 수 있다 본 논문에서는 다중 데이터률 적응 기법으로 RBAR
프로토콜을 기반으로 한다
제 2장 관련 연구
6
Sync128bits
SFD16 bits
Signal8 bits
Service8 bits
Length16 bits
CRC16 bits
MPDU(Variable)
PPDU
1Mbps DBPSK 1Mbps DBPSK2Mbps DQPSK55 to 11Mbps
PLCP Preamble PLCP Header
Sync 56 bits
SFD16 bits
Signal8 bits
Service8 bits
Length16 bits
CRC16 bits
MPDU(Variable)
PPDU
1Mbps DBPSK 2Mbps DQPSK55 to 11Mbps
PLCP Preamble PLCP Header
2Mbps DQPSK
(a) Long Preamble
(b) Short Preamble (그림 1) IEEE 80211b 프리엠블 형식 구조와 제공되는 데이터률
제 2장 관련 연구
7
22 에드 혹 네트워트에서의 패킷 스케쥴링
에드혹 네트워크에서 대부분의 패킷 스케쥴링 연구[6][9-12]는 처리량에
기반한 공정성을 제공한다 처리량 기반 공정성을 제공하는 스케쥴링 방식은
TDMA 기반의 에드혹 네트워크를 위해 제안된 credit-based 공정 스케쥴링
기법[10][11]과 타임 스탬프에 기반한(timestamp-based) 공정 스케쥴링
기법[6][9] 두 가지로 나눌 수 있다 타임 스탬프에 기반한 패킷 스케쥴링
기법은 처리량 기반 고정성을 제공하기 위해 도착된 패킷들은 SFQ[13](Start-
Time Fair Queueing)에 기반하여 두 개의 서비스 태그(start tag와 finish tag)를
갖고 가장 작은 start tag를 갖는 패킷을 서비스한다 또한 [12]에서는 두 개의
태그를 이용하여 백오프 값을 계산하는데 사용한다
에드혹 네트워크 환경에서는 패킷 스케쥴링을 설계할 때 다음과 같은
설계상의 쟁점을 고려해야 한다
1) 위치 종속적 경쟁 - 무선 데이터 전송은 지역적으로
제 2장 관련 연구
8
브로드캐스팅이기 때문에 공유하는 채널에 대한 경쟁은 위치 종속적이다
예를 들어 그림 2의 노드 그래프와 같이 5개의 노드(Ni i = 0hellip4)가 있고
4개의 플로우(Fj j = 0hellip3)가 있을 때 플로우간 경쟁관계를 그림 3과 같이
플로우 경쟁 그래프로 변환할 수 있다 그림 3에서 각 꼭지점은 플로우를
나타내고 각 간선은 플로우들 사이의 경쟁 관계를 나타낸다 F0는 F1과 F2와
경쟁 관계에 있지만 F3와는 직접적으로 경쟁관계에 있지 않다 따라서 F0와
F3는 동시에 서비스 받을 수 있다 이와 비슷하게 F1은 F0 F2 F3와
경쟁관계에 있다 이처럼 플로우들 사이에서 경쟁관계에 있는 플로우들의
집합은 플로우의 위치에 따라서 다르다 또한 F0와 F3와 같이 직접
경쟁관계에 있지 않는 플로우들은 동시에 서비스 받을 수 있지만 이는
경쟁관계에 있는 플로우들 사이에서 엄격한 공정성을 제공하기 위해서는 한
순간에 하나의 플로우만 서비스를 받아야 하기 때문에 두 개의 플로우(F0
F3)가 직접적으로 경쟁 관계에 있지 않아서 서비스 된다면 공정성를
훼손하는 문제가 발생한다 하지만 동시에 서비스 될 수 있는 플로우들 중
하나만 서비스 한다면 네트워크의 처리량을 감소시키는 단점을 가지고 있다
이러한 문제를 공간적 채널 재사용 문제라 한다
2) 에드혹 스케쥴링의 분산된 속성 - 유선 네트워크나 셀룰러
네트워크에서 각 라우터나 스위치 기지국은 패킷 스케쥴링을 결정할 때 모든
플로우에 대한 정확한 정보를 가지고 있다 하지만 에드혹 네트워크에서는
제 2장 관련 연구
9
경쟁관계에 있는 플로우가 각 다른 송신 노드에서 발생할 수 있고 각 송신
노드에서는 다른 송신 노드의 플로우 정보를 직접적으로 접근 할 수 없다
이는 에드혹 네트워크에서 패킷 스케쥴링을 설계할 때 분산되어 있는 플로우
정보를 이용하여 계산해야 하는 문제를 포함하고 있음을 나타낸다
(그림 2) 노드 그래프
(그림 3) 플로우 경쟁 그래프
위와 같은 디자인 이슈들을 고려하여 제안된 대표적인 패킷 스케쥴링은
[6]의 MLM-FQ(Maximize-Local-Minimum Fair Queueing)과 EMLM-FQ(Enhanced-
Maximize-Local-Minimum Fair Queueing)이다 이 두 기법에서 서비스 태그의
N0 N1 N2 N3 N4F0
F1 F2 F3
F0
F1
F2
F3
제 2장 관련 연구
10
할당 방법으로 가상 시간(virtual time)계산의 편리성을 위해서 SFQ(Start-Time
Fair Queueing)를 이용한다 MLM-FQ는 분산된 에드혹 환경에서 경쟁 그래프에
연결된 모든 플로우들 중에서 한 순간에 하나의 플로우만 서비스 되도록 한다
MLM-FQ에서 각 플로우가 받는 최소 서비스의 양은 다음과 도식화 된다
(1)
여기서 )( 21 ttW f 는 플로우 f 가 시간 1t 부터 2t 까지 받은 서비스의 양을
나타낸다 C는 채널 용량이고 fr 와 gr 는 각각 플로우 f 와 g의 가중치이며
N은 플로우 경쟁 그래프에서 연결된 모든 플로우들의 집합이다 k 와 α 는
위치 종속적 상수이다
EMLM-FQ는 공간적 채널 재사용 방법을 제공하기 위해서 MLM-FQ에
백오프 값을 설정하는 방법을 추가함으로써 직접적으로 경쟁관계에 있지
않는 플로우들인 F0와 F3가 동시에 서비스 될 수 있도록 하는 메커니즘을
제공한다 예를 들어 동작 과정을 설명하면 그림 2와 같은 노드 그래프에서
플로우를 전송할 각 송신 노드와 수신 노드는 그림 4와 같은 각각의 플로우
테이블을 갖는다 F0는 가장 작은 서비스 태그 T0를 가지고 있기 때문에 즉시
전송한다 F1 F2 F3는 자신의 테이블에서 자신 보다 작은 서비스 태그를 갖는
αminusminusgesum isin
)()( 1221 ttrk
rCttW
Ng g
ff
제 2장 관련 연구
11
플로우들의 전체 수로 몇 개의 (Contention Window)로 구성된 백오프 기간를
결정한다 따라서 F1는 T1이 2이기 때문에 자신 보다 작은 서비스 태그를
갖는 한 개의 플로우가 존재하므로 백오프 기간을 1로 설정한다 F3의 경우
F3의 테이블에서 F3보다 작은 플로우 F1과 F2가 존재하기 때문에 백오프
기간을 2로 설정한다 F0가 서비스 될 때 F1과 F2는 간섭을 받지만 F3의 경우
간섭을 받지 않기 때문에 백오프 기간이 지난 후 서비스 된다 따라서
EMLM-FQ는 MLM-FQ보다 높은 네트워크 처리량을 달성한다 EMLM-FQ의 각
플로우가 받는 최소 서비스의 양은 다음과 같이 도식화 된다
(2)
여기서 S 는 플로우 경쟁 그래프에서 플로우 f 와 직접 연결되어 있는 플
로우들의 집합이다
αminusminusgesum isin
)()( 1221 ttrk
rCttW
Sg g
ff
제 2장 관련 연구
12
F0 T0=1F1 T1=2F2 T2=3
Backoff=0
F0 T0=1F1 T1=2F2 T2=3F3 T3=4
Backoff=1
F0 T0=1F1 T1=2F2 T2=3F3 T3=4
Backoff=2
F1 T1=2F2 T2=3F3 T3=4
Backoff=2
F0 F3 전송 전
F0의 테이블 F1의 테이블 F2의 테이블 F3의 테이블
F0 T0=11F1 T1=2F2 T2=3
Backoff=2
F0 T0=11F1 T1=2F2 T2=3
F3 T3=14
Backoff=0
F0 T0=11F1 T1=2F2 T2=3
F3 T3=14
Backoff=1
F1 T1=2F2 T2=3
F3 T3=14
Backoff=2
F0 F3 전송 후(패킷 사이즈가중치는 10이라 가정)
F0의 테이블 F1의 테이블 F2의 테이블 F3의 테이블
(그림 4) EMLM-FQ의 동작
에드 혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
13
제 3 장 다중 데이터률을 고려한 분산
패킷 스케쥴링(MRADPS)
에드혹 네트워크의 IEEE 80211x 물리 계층에서의 예와 같이 각 단말은
채널 상태에 따라 다중 데이터률을 제공하기 때문에 기존 에드혹 네트워크의
패킷 스케쥴링 연구에서 채널 용량이 고정 되어 있다는 기본 가정이 실제 환
경에 적합하지 않다 이러한 문제를 해결하기 위해서 본 논문에서는 먼저 다
중 데이터률을 고려하여 플로우별 시간 기반 공정성을 정의하고 정의한 시간
기반 공정성을 달성하는 새로운 분산된 패킷 스케쥴링 기법을 제안한다
다중 데이터률을 고려한 패킷 스케률링 기법은 Godfrey Tan과 John Guttag
가 처음 제안하였다 이들이 제안한 패킷 스케률링 기법인 TBR[14](Time-
Based Regulator)는 다중 데이터률을 제공하는 IEEE 80211b 무선 네트워크의
인프라스트럭처 모드에서 한 셀 안의 채널을 공유하는 모든 노드들이 채널 점
유 시간을 공유한다 이 TBR 기법은 플로우별 채널 점유 시간에 대한 공정성
을 제공하는 것이 아니라 노드별로 시간 공정성을 제공하고 라운드 로빈(RR
Round Robin) 방식을 이용하여 인프라스트럭처 모드에서 작동하기 때문에 분
산된 에드혹 네트워크 환경에 적합하지 않다 본 장에서 다중 데이터률을 제
공하는 에드혹 네트워크에서 플로우별 시간 공정성을 제공하는 분산된 에드혹
패킷 스케쥴링인 MRADPS(Multi-Rate Aware Distributed Packet Scheduling)을 제안
한다
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
14
31 네트워크 모델
본 논문은 물리계층과 MAC 계층에서 다중 데이터률을 제공하는 환경과
모든 노드들이 동일한 채널을 공유하는 다중 홉의 무선 에드혹 네트워크를
고려한다 또한 전송 노드의 전송 범위 안에 있는 노드만이 패킷을 받을 수
있다 단일 플로우는 단일 전송 노드로부터 단일 수신 노드까지 전송되는
일련의 패킷 스트림으로 정의한다
본 논문은 MAC 계층으로 일반적인 CSMACA[1][15] 패러다임과 다중
데이터률 적응 기법으로 RBAR 프로토콜[8]을 따른다 전송 노드가 하나의
패킷을 전송하기 위해서 짧은 제어 프레임인 RTS(Request-to-Send)를 수신
노드에게 전송하면 RTS 를 받은 수신 노드는 자신의 주변 노드 중에서 패킷을
전송하고 있는 노드가 있는지 확인한다 전송 중인 노드가 없다면 SNR 값을
측정하여 최적의 데이터률을 결정하고 이에 대한 정보를 CTS(Clear-to-Send)에
포함하여 응답한다 CTS 를 받은 송신 노드는 인접한 노드들에게 RTS-CTS
핸드쉐이크의 성공을 알리기 위한 목적과 수신 노드에게 CTS 의 응답으로
DS(Data-Sending) 프레임를 보내고 DATA 프레임을 전송한다 마지막으로 수신
노드는 성공적인 DATA 프레임 수신에 대한 응답으로 송신 노드에게 ACK
프레임을 전송한다 송신 노드와 수신 노드의 한 홉 거리에 있는 모든
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
15
노드들은 위의 제어 메시지들을 모두 들을 수 있다 본 논문은 관련 연구들[9-
11]과 같이 다음과 같은 3 가지 기본 가정을 갖는다
1) 무선 매체는 페이딩(fading) 간섭(interference) 링크 에러(link Error)
충돌(collision)과 같이 네트워크 사용자에게 영향을 미치는 시간-가변적인
에러를 나타낸다 본 논문에서는 단지 충돌에 의해 발생되는 에러만
고려한다
2) 하나의 노드는 동시에 패킷을 전송하거나 수신할 수 없다
3) 노드의 이동성은 고려하지 않는다
32 시간 기반 공정성(Time-Based Fairness)
기존에 제안된 에드혹 패킷 스케쥴링은 플로우들 간에 처리량 기반
공정성(throughput-based fairness)을 제공하기 위하여 SFQ(Start-Time Fair
Queueing)과 같은 유선에서의 패킷 스케쥴링을 기반으로 한다[6][9] 이러한
처리량 기반 공정성은 플로우별 가중치에 따라 각 플로우가 받는 전체
서비스의 양이 동일함을 의미한다 반면 시간 기반 공정성(time-based
fairness)는 각 플로우가 사용하는 전체 채널 점유 시간이 동등함을 의미한다
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
16
그림 5 의 노드 그래프에 대해 그림 6 과 같이 네트워크의 모든 플로우가
직접적인 경쟁 관계에 있을 때 그림 7 은 처리량 기반 공정성을 제공하는
EMLM-FQ[6]와 본 논문에서 제안하는 시간 기반 공정성을 제공하는 패킷
스케쥴링 기법에 대한 각 플로우의 서비스 순서와 채널 점유 시간을 나타낸다
각 플로우가 갖는 패킷 사이즈와 가중치가 동일하다고 가정하고 각 플로우의
초기 서비스 태그는 이다 그림 6 과 같이 모든 플로우가 직접적인 경쟁관계에
있으면 EMLM-FQ 는 F0 F1 F2 순서대로 각 플로우의 패킷을 서비스한다
시간 기반 공정성을 제공하는 경우 각 플로우가 점유하는 채널 시간이
공정해야 함으로 데이터률이 가장 낮은 F2 가 하나의 패킷을 전송할 때
사용하는 채널 점유 시간을 기준으로 각 플로우가 동일한 채널 점유 시간을
갖도록 한다 그림 7 과 같이 처리량 기반 공정성을 제공할 때 6 개의 패킷이
서비스 되는 시간 동안에 시간 기반 공정성을 제공할 때는 10 개의 패킷을
서비스 할 수 있다 즉 네트워크 처리량이 약 40 향상된다
F05 MbpsN0 N1 F1
2 Mbps N2 N3F2Mbpsxxx
(그림 5) 다중 데이터률을 제공하는 노드 그래프
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
17
F0 F2
F1
(그림 6) 플로우 경쟁 그래프
하지만 실제로 하나의 패킷을 전송하는데 제어 프레임
(RTSCTSDSACK)을 전송하는데 걸리는 시간과 충돌이 발생했을 때
재전송에 사용되는 시간 등의 이유로 채널 점유 시간은 각 플로우의
데이터률에 따라 정확히 비례하지 않는다 본 논문에서는 계산의 단순함을
위해서 각 플로우가 보장 받아야 하는 채널 점유 시간을 플로우의
데이터률에 따라 계산하고 시뮬레이션을 통해 각 플로우의 실제 채널 점유
시간을 측정하고 비교한다 채널 점유 시간 계산 방법은 다음 장에서
설명한다 본 논문에서는 다중 데이터률을 제공하는 환경에서 패킷 스케쥴링
기법이 처리량 기반 공정성과 시간 기반 공정성 사이에서 어떤 공정성을
제공하는 것이 옳다고 주장하는 것이 아니라 처리량 기반 공정성을 기반으로
하는 패킷 스케쥴링 기법에서 전체 네트워크 처리량이 시간 기반 공정성을
제공할 때 보다 현저하게 떨어지는 비효율성을 개선하는 방법을 제안한다
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
18
F1 F2F0 F1 F2F0
F0 F0 F0 F0 F0 F1 F1 F2
시간F0의 5개 패킷 F1의 2개 패킷 F2의 1개 패킷
Throughput-based
Time-based
F0의 2개
패킷
F0의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
F1의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
F2의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
F0 F0
(그림 7) 처리량 기반 공정성과 시간 기반 공정성에 대한
각 플로우의 서비스 순서와 채널 점유 시간 비교
각 플로우 f 의 채널 점유시간( )( fT )은 다음과 같이 정의한다
(3)
F 는 플로우 경쟁 그래프에 존재하는 모든 플로우들의 집합이고 fs 는
플로우 f 의 패킷 사이즈 fd 는 플로우 f 의 데이터률이다 )( fT 는 F 의
모든 플로우가 하나의 패킷을 서비스 하는데 사용하는 채널 점유 시간에서
f 가 하나의 패킷을 서비스 하는데 사용하는 채널 점유 시간이 차지하는
비율을 나타낸다 채널이 항상 이용 중이라고 가정하면 플로우의 전체 채널
점유 시간은 다음과 같이 정의한다
sumisin
=
Fii
i
f
f
ds
ds
fT )(
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
19
(4)
경쟁하는 플로우들의 가중치가 동일하다고 가정하면 시간 기반 공정성에
입각해서 각 플로우가 보장 받아야 하는 채널 점유 시간( )( fGT Guaranteed
Time)는 다음과 같이 정의 한다 N 은 플로우 경쟁 그래프에서 연결된
플로우들 중 가장 낮은 데이터률을 갖는 플로우의 데이터률이다
(5)
경쟁 그래프의 모든 플로우의 패킷 사이즈가 동일하다고 가정하면
)( fGT 는 다음과 도식화 된다
(6)
N은 경쟁 그래프에서 연결되어 있는 전체 플로우의 수이다
)()( fGTfT ge 이면 플로우 f 는 보상 받을 시간이 존재하지 않고
)()( fGTfT lt 이면 플로우 f 는 보상 받을 시간이 존재한다
1)(0 1)( lele=sumisin
fTfTFf
sumisin
=
Fi
i
f
ds
ds
fGT
min
min)(
min
min
1
)(
dNdfGT =
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
20
경쟁 그래프에서 연결된 각 플로우가 보장 받아야 하는 시간은 경쟁
관계에 있는 플로우들 중 가장 낮은 데이터률( mind )을 가진 플로우가 하나의
패킷을 서비스 할 때 그 플로우가 보내야 되는 패킷의 수로 나타낼 수 있다
보상 받아야 하는 시간이 존재하는 플로우 f 는 시간 기반 공정성을
달성하기 위해서 f 가 전송해야 하는 패킷 수( )( fP )는 다음과 같이 정의된다
(7)
따라서 그림 5 의 F0 는 mind 을 갖는 F2 와 비교하여 시간 기반 공정성을
달성하기 위해서 5 개의 패킷을 전송해야 한다 시간 기반 공정성(TF Time-
Based Fairness)은 다음과 같이 정의 한다
(8)
)( 21 tttiα 는 플로우 i 가 시간 1t 부터 시간 2t 까지 점유하는 채널 점유
시간이다 식 (8)의 값이 0 에 근접할수록 이상적인 시간 기반 공정성을
제공한다
mind 을 갖는 플로우 mindf 이 받는 최소 서비스의 양 )( 21minttW
df은
EMLM-FQ 의 식 (2)에서 정의한 각 플로우가 받는 최소 서비스의 양에서
유도된다 그 이유는 그림 5 에서 모든 플로우의 데이터률이 mind 이라 가정할
때 EMLM-FQ 에서 제공하는 각 플로우의 최소 서비스 양을 본 논문에서
제안하는 MRADPS 가 그림 8 과 같이 제공하기 때문이다 예를 들어
MRADPS 에서 최소 데이터률을 갖는 F2 가 받는 최소 서비스양은 F2 의
min
)(dd
fP f=
|)()(| 2121 tttt tj
ti αα minus
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
21
데이터률이 모든 플로우의 데이터률일 때 EMLM-FQ 에서 F2 가 받는 최소
서비스양과 같다 따라서 mindf 이 받는 최소 서비스 양( )( 21minttW
df)은 다음과
같이 정의 된다
(9)
여기서 fr 와 gr 는 각각 플로우 f 와 g의 가중치이며 S 는 플로우 경쟁
그래프에서 플로우 f 와 직접 연결되어 있는 플로우들의 집합이고 k와 α 는
[6]에서 각 플로우의 경쟁관계에 따라 정의한 위치 종속적 상수이다 플로우의
가중치가 동일하다고 가정하면 )( 21minttW
df는 다음과 같다 n은 플로우 경쟁
그래프에서 f 와 직접 연결되어 있는 플로우의 수이다
(10)
mind 보다 큰 데이터률을 가진 플로우가 받은 최소 서비스의 양
)( 21 ttWdf
은 다음과 같이 정의된다
(11)
αminusminusgesum isin
)()( 12min21mintt
rkr
dttWSg g
ffd
αminusminusge )(1)( 12min21mintt
kndttW
df
)()( 21min
21 minttW
dd
ttWdd f
ff ge
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
22
(그림 8) EMLM-FQ( xMbps)와 시간 기반 공정성에 대한
각 플로우의 서비스 순서와 채널 점유 시간 비교
F1 F2F0
F0 F0 F0 F0 F0 F1 F1 F2
시간F0의 5개 패킷 F1의 2개 패킷 F2의 1개 패킷
EMLM-FQ
Time-based
F0의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
F1의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
F2의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
23
33 채널 점유 시간의 계산
하나의 패킷 전송하는데 사용되는 채널 점유시간은 IEEE 80211 MAC
계층에서 하나의 데이터 프레임을 전송하는데 요구되는 전체 시간과 같다
전형적으로 다음과 같은 시간들을 포함한다
1) 데이터 프레임의 전송 시간
2) 하나의 데이터 프레임의 성공적인 전송을 끝내기 위해 전송되는 제어
프레임 전송 시간(RTS CTS DS ACK 프레임 전송 시간)
3) 데이터 프레임과 제어 프레임(RTS CTS DS ACK)를 전송할 때의 전파
지연 시간
4) 전송 노드가 채널에 접근하기 전에 기다리는 프레임 간 유휴 시간
(idle time)
MAC 계층에서는 데이터 프레임의 전송이 실패할 때 재전송을 시도하기
때문에 채널 점유시간에서 재전송에 걸리는 모든 시간들을 포함해야 한다
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
24
34 MRADPS 의 구현
MRADPS 는 각 플로우의 서비스 태그 할당 방법과 서비스 태그 정보에
대한 교환 방법은 EMLM-FQ 를 따른다 하지만 시간 기반 공정성을 제공하기
위하여 각 플로우의 데이터률에 따라 전송해야 하는 패킷 수를 계산하기
위해서 모든 노드는 인접한 노드들의 플로우에 대한 데이터률 정보를 듣고
자신의 로컬 테이블에 저장하고 자신의 로컬 테이블에 존재하는 플로우의
데이터률과 비교하여 가장 낮은 데이터률( mind )을 저장하여 데이터 전송 시
제어 프레임(RTS CTS DS ACK)에 포함시켜 전송한다 만약 로컬 테이블의
mind 보다 낮은 데이터률에 대한 정보를 듣는다면 로컬 테이블의 mind 을 그
데이터률로 저장하고 제어 프레임에 삽입하여 전송한다 따라서 경쟁
그래프에 연결된 플로우를 가진 모든 송신 노드는 경쟁하는 플로우 중 가장
낮은 데이터률에 대한 정보를 얻게 된다 또한 스케쥴링 과정 중에서 mind 과
송신 노드가 서비스 하려는 플로우의 데이터률과 비교하여 송신 노드가
전송해야 하는 패킷 수( )( fP 식(9))를 계산하고 만약 가 1 보다 크고 백로그
된 패킷이 존재 한다면 )( fP 개의 패킷은 동일한 서비스 태그를 갖고 즉시
전송을 시도한다 즉 )( fP 개의 패킷이 서비스 될 때까지 스케쥴링 과정에서
서비스 태그를 업데이트 하지 않는다 )( fP 개의 패킷 중 첫 번째 패킷을
제외한 )( fP -1 개의 패킷들은 전송 시 수신 노드에서 RTS 폐기가 이루어
지지 않게 하기 위해서 RTS 프레임의 1bit 구간(NCB Not Compare Bit)을 1 로
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
25
설정하여 전송한다 RTS 프레임에 NCB 구간이 1 로 세팅되어 있으면 수신
노드는 현재 채널이 사용 중이 아니면 CTS 로 바로 응답하여 그 플로우가
서비스 되도록 한다
341 기본적인 메시지 교환
각 패킷 전송은 RTS-CTS-DS-DATA-ACK 핸드쉐이크 과정을 따르고
패킷이 전송 될 수 있는 데이터률을 결정하기 위하여 RBAR 프로토콜을
따른다 만약 한 노드가 백오프 동안에 다른 노드에 의해서 어떤 전송이
이루어지고 있으면 그 전송이 끝날 때까지 백오프 타이머를 멈추어 기다리고
전송 중인 플로우에 대한 서비스 태그 정보를 로컬 테이블에서 업데이트한다
플로우 f 의 백오프 타이머가 끝나고 채널이 사용 중이지 않다면 RfB)
(수신
노드의 로컬 테이블에 따른 플로우 f 의 백오프 예측 값)를 포함하는 RTS 를
전송한다 RTS 를 받은 수신 노드는 자신의 로컬 테이블에서 플로우 f 에
대한 백오프 값 RfB 이 R
fB)
보다 작거나 같으면 CTS 로 응답하고 그렇지
않으면 CTS 를 전송하지 않는다
송신 노드와 수신 노드의 한 홉 거리에 있는 모든 이웃 노드들에게
플로우의 서비스 태그 정보 데이터률과 네트워크에서 가장 낮은
데이터률( mind )에 대한 정보를 알리기 위해서 제어 프레임(RTS CTS DS
ACK)에 서비스 태그와 mind 을 포함하여 전송하고 CTS DS ACK 프레임에
플로우의 데이터률을 포함하여 전송한다 RTS 에 플로우의 데이터률을
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
26
전송하지 않는 이유는 다중 데이터률 적응 기법으로 RBAR 를 채택하고 있기
때문에 수신 노드가 선택한 데이터률을 CTS 에 포함하여 전송하기 전까지
송신 노드는 전송할 데이터률을 알지 못하기 때문이다 또한 플로우에 대한
업데이트 서비스 태그는 RTS CTS 프레임에 포함하지 않는다 그 이유는
RTS 와 CTS 는 채널 획득을 보장하지 않기 때문이다 RTS-CTS 과정이 성공한
이후에 DS 와 ACK 프레임에 플로우에 대한 업데이트 태그를 붙여 주변
노드들에게 공지한다 이로써 스케쥴링을 위한 정확한 플로우의 서비스 태그
정보가 전달된다
342 테이블 정보 교환
경쟁 그래프에서 한 홉 거리에 있는 플로우에 대한 정보는 송신 노드와
수신 노드에 분산되어 있을 수 있다 따라서 송신 노드의 플로우 f 에 대한
백 오프 값 설정 방법은 송신 노드와 수신 노드에서 유지 되는 테이블을
고려하여 백오프 값을 설정해야한다
즉 Sf
Sff BBB += 이다 fB 는 플로우 f 의 백오프 값이고 S
fB 는 송신
노드의 로컬 테이블에 따른 플로우 f 의 백오프 값 RfB 은 수신 노드의 로컬
테이블에 따른 플로우 f 의 백오프 값이다 그러나 송신 노드에서는 SfB 는
정확히 알지만 RfB 은 알 수 없다 따라서 송신 노드가 R
fB 을 예측 할 수
있도록 수신 노드는 ACK 프레임에 두개의 파라미터( fM fb )를 추가하여
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
27
전송한다 fM 는 수신 노드의 로컬 테이블에서 플로우 f 가 서비스하기 전에
서비스 되어야 하는 플로우들의 바이트 수이다 fM 는 다음과 같이 계산된다
(12)
fw 는 플로우 f 의 가중치이고 iT 는 수신 노드의 로컬 테이블에서
플로우 f 의 서비스 태그( fT )보다 작은 플로우의 서비스 태그이다 B는 수신
노드의 로컬 테이블에서 fT 보다 작은 서비스 태그를 갖는 플로우들의
집합이다 fb 은 수신 노드의 테이블에서 플로우 f 의 백오프 기간을
나타낸다 따라서 송신 노드가 fM fb 를 ACK 프레임을 통해 받으면 임의의
시간 t 에서의 RfB)
은 다음과 같이 계산 할 수 있다 ft 는 이전에 ACK
프레임을 받은 시간이다
(13)
343 패킷 스케쥴링
노드 에서 채널이 사용 중이 아닌 것이 감지되면 a) 전송할 플로우 가
로컬 테이블 에서 가장 작은 서비스 태그를 가지고 있다면 즉시 HOL(Head of
Line) 패킷을 전송한다 만약 f 의 데이터률이 mind 보다 크다면 시간
공정성을 달성하기 위해 전송해야 하는 패킷 수( )( fP )를 구하고 )( fP 개의
패킷들의 서비스 태그를 업데이트하지 않고 동일한 서비스 태그를 갖는다
fBj jff wTTM )(sum isinminus=
ffffRf MttdMbB ))(( min minussdotminussdotasymp)
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
28
)( fP 개의 패킷들은 즉시 전송을 시도하고 )( fP 개의 패킷들이 서비스 된 후
패킷의 서비스 태그를 업데이트한다 b) f 보다 작은 서비스 태그를 갖는
플로우가 자신의 로컬 테이블( nE )에 존재 하면 f 의 백오프 값 fB 을
Rf
Sf BB + 로 설정 하고 백오프 타이머가 동작을 시작한다 c) f 의 백오프
타이머가 만료되고 채널이 사용 중이 아니라면 f 의 HOL(Head of Line)
패킷을 전송한다 그림 9 는 패킷 스케쥴링의 순서를 나타낸다
(그림 9) 패킷 스케쥴링 순서도
스케쥴링 시작
전송할 플로우가 가장 작은 서비스 태그를 갖는가
계산
HOL 패킷 전송
백오프 시작
Rf
Sff BBB +=
백오프 만료
네
아니오
)(fP
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
29
344 간단한 예제
그림 5 와 같은 네트워크가 존재한다고 가정하자 각 플로우의 패킷
사이즈와 가중치는 동일하다 각 플로우 )210( =iFi 는 초기 서비스 태그
값으로 각각 10 =T 21 =T 32 =T 을 갖는다 또한 이라
가정하면 그림 10 와 같이 F0 는 가장 작은 서비스 태그를 갖기 때문에 즉시
pkt 0 의 전송을 시작한다 전송을 시작하기 전에 F0 의 데이터률은 네크워크에
존재하는 가장 낮은 데이터률 mind 보다 5 배 높기 때문에 시간 기반 공정성을
달성하기 위해서 전송해야 할 패킷 수 5)( =fP 를 계산하고 F0 의 첫 번째
패킷 pkt 0 을 전송할 때 DS 와 ACK 프레임에 업데이트 태그를 붙이지 않는다
그 이유는 만약 노드 N1 이 F0 의 업데이트 태그를 수신하면 즉시 F1 의 pkt
0 를 서비스하기 위해 채널에 접근을 시도할 것이기 때문이다 따라서
업데이트 태그를 붙이지 않음으로써 F0 의 전송해야 할 나머지 패킷에게
전송할 기회를 줄 수 있다 pkt 0 전송 후에 F0 는 스케쥴링 과정에서 )( fP 의
마지막 패킷 pkt 4 가 서비스 되기 전까지 서비스 태그를 업데이트 하지 않기
때문에 F0 는 가장 작은 서비스 태그를 가지므로 F0 의 pkt 1 pkt 2 pkt 3 pkt
4 는 즉시 전송을 시도한다 또한 pkt 1 pkt 2 pkt 3 pkt 4 을 전송 할 때 RTS
프레임의 NCB(Not Compare Bit)을 1 로 설정하여 전송한다 이는 수신
노드에서 RfB 값의 비교없이 RTS 프레임에 대한 응답으로 CTS 프레임을 즉시
전송하도록 한다 F0 의 전송해야 할 5 개의 패킷 중 마지막 패킷인 pkt 4
10 =
WeightSizePacket
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
30
전송시 DS 와 ACK 프레임에 업데이트 태그를 붙여서 주변 노드들에게
공지한다 N1 이 F0 의 pkt 4 의 업데이트 태그를 수신하면 F1 의 패킷을
서비스하기 위해서 즉시 채널에 접근한다 F1 의 첫 번째 패킷 pkt 0 을
전송하기 전에 F0 와 같이 2)( =fP 를 계산하고 F1 의 pkt 0 의 전송 후에 pkt
1 전송시 NCB 를 1 로 설정하고 DS 와 ACK 프레임 전송 시 업데이트 태그를
붙인다 F2 는 이기 때문에 추가로 전송할 패킷이 존재 하지 않다 따라서
F2 의 패킷 pkt 0 을 전송할 때 DS 와 ACK 프레임 전송 시 업데이트 태그를
붙여서 전송한다
(그림 10) 간단한 예제
Time
F0
F1
F2
T1=2
T0=1 T0=1 T0=1 T0=1 T0=11
T1=12
T2=13
100 200 300
pkt 0 pkt 1 pkt 2 pkt 3 pkt 4
pkt 0 pkt 1
pkt 0
T=update service tag Transmitting pkt with update service tag
T= service tag Transmitting pkt not with update service tag
제 4 장 모 의 실 험
31
제 4 장 모의 실험
본 논문에서는 제안한 에드혹 패킷 스케쥴링에 대한 성능을 평가하기
위해서 미국 버클리 대학 남가주 대학 및 카네기 멜론 대학에서 개발한
네트워크 시뮬레이터인 NS-2[16] 및 CMU 확장 프로그램을 사용했으며 본
논문에서 제안한 MRADPS 와 비교 대상인 EMLM-FQ 를 구현하여 성능
평가를 수행하였다 표 2 는 시뮬레이션 시 적용된 파라미터 값이고 표 3 은
경쟁 그래프가 갖는 각 최소 데이터률에서 각 플로우의 데이터률에 따라
전송해야 하는 패킷수이다
(표 2) 시뮬레이션 파라미터
Parameter Value
Frequency
Transmit Power
110 Mbps Sensitivity
55 Mbps Sensitivity
20 Mbps Sensitivity
Carrier Sense Threshold
Propagation Model
Maximum Transmission Range (25511 Mbps)
Routing Protocol
24 GHz
15 dBm
-82 dBm
-87 dBm
-91 dBm
-108 dBm
Two Ray Ground
250m 200m 100m
DSR
제 4 장 모 의 실 험
32
(표 3) 최소 데이터률과 플로우 데이터률에 따라 전송해야
하는 패킷수
Flow data rate
Minimum data rate )( fP
2Mbps2Mbps
55Mbps55Mbps
11Mbps11Mbps
11Mbps55Mbps
55Mbps2Mbps
11Mbps2Mbps
1
1
1
2
2
5
시나리오 I 은 그림 11 과 같이 4 개의 노드와 그림 6 의 플로우
경쟁그래프와 같이 직접적으로 경쟁 관계에 있는 3 개의 플로우로 구성된
네트워크에서 FIFO 를 사용하는 IEEE 80211b EMLM-FQ MRADPS 를 각각
적용했을 때 플로우별 처리량과 채널 점유 시간을 계산하였다 또한
MRADPS 를 적용했을 때 가장 낮은 데이터률( mind )을 가지는 F1 이 받는
최소 서비스 양이 모든 플로우의 데이터률이 mind 일 때 EMLM-FQ 에서 받는
최소 서비스양을 보장하는지를 확인하기 위해서 그림 11 의 모든 플로우의
데이터률이 2Mbps 일 때 EMLM-FQ 의 처리량을 측정하였다 트래픽으로
제 4 장 모 의 실 험
33
UDP 를 사용하였으며 패킷 사이즈는 1500 바이트이고 시뮬레이션 시간은
200 초이다
F12MbpsN0 N1F0
55MbpsN2 N3F2
11Mbps (그림 11) 시나리오 I의 노드 그래프
(표 4) 시나리오 I의 플로우별 처리량(패킷수)과 전체 네트워크 처리량
Flow 80211b+FIFO EMLM-FQ MRADPSEMLM-
FQ(2Mbps)
F0 5165 24849 29072 15035
F1 47815 24850 14525 15036
F2 48488 24849 69342 15036
Total Throughput(pkt)
101468
100()
74548
73()
112939
111() 45107
제 4 장 모 의 실 험
34
표 4 에서 EMLM-FQ 는 각 플로우가 공정하게 서비스 되지만 전체
네트워크의 처리량이 FIFO 를 사용하는 IEEE 80211b 환경의 전체 네트워크
처리량보다 약 27 감소한다 하지만 MRADPS 는 IEEE 80211b 보다 네트워크
처리량이 약 11 향상된다 또한 MRADPS 에서 최소 데이터률을 갖는 플로우
F1 의 서비스 양은 그림 12 와 같이 모든 플로우의 데이터률이 그림 11 의
최소 데이터률인 2Mbps 일 때 EMLM-FQ 가 각 플로우에게 제공하는 최소
서비스 양과 거의 동일함을 확인 할 수 있고 MRADPS 가 각 플로우
데이터률에 따른 전송해야 하는 패킷 수 )( fP 에 거의 비례하여 각 플로우가
받는 서비스 양을 제공하는 것을 확인 할 수 있다 여기서 )210( =iTif
는
플로우 의 처리량을 나타낸다
그림 13 는 시나리오 I 의 각 패킷 스케쥴링 기법을 적용했을 때
플로우별 채널 점유 시간을 나타낸다 MRADPS 는 3 개의 플로우의 채널 점유
시간이 다른 스케쥴링 기법보다 공정함을 확인 할 수 있다 하지만 정확하게
플로우의 채널 점유 시간이 동일하지는 않다 그 이유는 표 3 에서 전송할
패킷을 계산할 때 간단히 내림으로 계산을 하였고 패킷을 재전송하는 시간
백오프 시간등의 추가적인 시간들이 발생하기 때문이다
제 4 장 모 의 실 험
35
(그림 12) EMLM-FQ(2Mpbs)가 제공하는 최소 처리량과
MRADPS의 각 플로우의 처리량 비교
제 4 장 모 의 실 험
36
(그림 13) 시나리오 I의 각 플로우별 채널 점유시간
시나리오 II 는 그림 14 과 같이 26 개의 노드와 16 개의 플로우로 구성된
네트워크에서 FIFO 를 사용하는 IEEE 80211b EMLML-FQ MRADPS 를 각각
적용했을 때 각 플로우별 처리량를 평가하였다 시나리오 II 의 각 플로우의
경쟁 관계는 그림 15 와 같다 트래픽으로 UDP 를 사용하였으며 패킷
사이즈는 1500 바이트이고 시뮬레이션 시간은 200 초이다
0
01
02
03
04
05
06
07
08
09
F0 F1 F2
Flow ID
Channel O
ccupancy
Tim
e(F
ractio
n)
IEEE 80211_FIFO
EMLM-FQ
MRADPS
제 4 장 모 의 실 험
37
(그림 14) 시나리오 II 의 노드 그래프
(그림 15) 시나리오 II 의 플로우 경쟁 그래프
제 4 장 모 의 실 험
38
(표 5) 시나리오 I의 플로우별 처리량(패킷수)과
전체 네트워크 처리량
Flow 80211b+FIFO EMLM-FQ MRADPS F0 53327 36622 26167 F1 49939 27281 53327 F2 2375 7630 13514 F3 38448 7515 19703 F4 15316 7323 25432 F5 7260 7462 7304 F6 1412 6171 7370 F7 2953 7465 7210 F8 10737 37156 7672 F9 37335 13932 33182
F10 29459 40242 53858 F11 15157 14106 28770 F12 45716 9877 39119 F13 53318 23484 27190 F14 10316 6790 10878 F15 12291 19163 29201
Total Throughput(pkt) 385359 (100)
272219 (71)
389897 (101)
제 4 장 모 의 실 험
39
표 5 는 그림 14 의 노드 그래프에서 각 패킷 스케쥴링 기법을 적용했을
때 각 플로우의 처리량을 나타낸다 IEEE 80211b 에서 다른 플로우에 비해
서비스의 양이 매우 적은 F2 F6 F7 와 같은 플로우를 EMLM-FQ 에서는
일정량의 서비스를 받을 수 있도록 보장해 준다 하지만 IEEE 80211b 의
네트워크 처리량보다 약 29 감소한다 MRADPS 는 전체 네트워크 처리량이
IEEE 80211b 의 네트워크 처리량과 거의 동일한 처리량을 보여주고 또한
고립되는 플로우의 최소 서비스 양을 EMLM-FQ 가 보장해주는 서비스의 양과
거의 동일하게 서비스한다
에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려하는 분산 패킷 스케쥴링
40
제 5 장 결 론
본 논문은 IEEE 80211x와 같이 물리계층에서 다중 데이터률을 제공하는
에드혹 네트워크 환경에서 ldquo플로우들 간에 공유하는 채널 용량이 고정되어
있다rdquo라는 기존 패킷 스케쥴링의 가정이 실제 환경과 적합하지 않는
문제점을 해결하기 위해서 다중 데이터률을 고려한 새로운 공정성 모델인
플로우별 시간 기반 공정성(Time-based Fairness)를 정의한다 또한 정의한
공정성을 달성하기 위하여 플로우 경쟁 그래프 상의 가장 낮은 데이터률과 각
플로우의 데이터률과 비교하여 전송해야 하는 패킷의 수( )( fP )를 계산하고
스케쥴링 과정에서 개의 패킷에 대한 서비스 태그는 업데이트 하지 않고
)( fP 개의 패킷 중 첫 번째 패킷을 제외한 나머지 패킷은 전송 시에 RTS
프레임에 NCB(Not Compare Bit)를 1로 설정하여 수신 노드에서 RTS를
폐기하지 않고 바로 CTS를 보내 서비스 되도록 EMLM-FQ를 수정하여 새로운
스케쥴링 기법인 MRADPS를 제안하였다 MRADPS는 각 플로우의 서비스
태그 할당 방법과 서비스 태그 정보에 대한 교환 방법등 EMLM-FQ의 기존
방식을 고수하기 때문에 EMLM-FQ의 특성인 공간적 채널 재사용 문제를
해결하는 방법과 분산된 플로우 정보를 가지고 스케쥴링을 결정하는 방법을
동일하게 제공한다 시뮬레이션 결과는 MRADPS는 경쟁 그래프에서 가장
낮은 데이터률을 갖는 플로우의 최소 서비스 양을 모든 플로우의 데이터률이
가장 낮은 데이터률을 가질 때 EMLM-FQ의 플로우가 받는 최소 서비스
에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려하는 분산 패킷 스케쥴링
41
양만큼 서비스하는 것을 보여주고 각 플로우가 받는 서비스 양은 )( fP 에
비례함을 보여준다 또한 MRADPS는 다중 데이터률이 제공되는 환경의
에드혹 네트워크의 전체 네트워크 처리량을 크게 향상시키는 것을 보여준다
참 고 문 헌
42
참고 문헌
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[16] NS2 - wwwisiedunsnamns
[17] Datasheet for ORiNOCO 11 Mbits Network Interface Cards 2001
45
감사의 글
이제 2년 반동안의 대학원 생활을 끝마치고 사회로 첫걸음을 내딛게 되었
습니다 제가 무사히 대학원 생활을 끝마칠 수 있도록 도움을 주신 주위의
많은 분들께 이 기회를 빌어 감사의 말씀을 드리고 싶습니다
먼저 저의 지도 교수님이신 유상조 교수님께 감사의 말씀을 드리고 싶습
니다 대학원에 들어와서부터 지금까지 바쁘신 와중에도 부족한 저에게 많
은 시간을 할애하여 지도해 주셔서 항상 감사하게 생각하고 있습니다 교수
님과 연구실 원들과 함께 한 많은 세미나들이 특히 제게 많은 도움이 되었
습니다 또한 바쁘신 와중에도 부족한 논문의 심사를 맡아주신 곽경섭 교수
님과 김덕경 교수님께도 감사의 말씀을 드립니다
결코 적지 않은 2년 반이라는 시간이 짧게 느껴질 만큼 많은 추억과 시간
을 함께한 멀티미디어 통신망 연구실의 선후배 및 동기들에게도 감사의 말
씀을 드립니다
무엇보다도 부모님의 무한한 사랑과 아낌없는 지원이 없었다면 현재의 저
는 없었을 것 입니다 무엇으로도 부모님의 큰 사랑에 보답할 수는 없겠지
만 제 학창생활의 결실인 이 논문을 그 동안의 부모님의 수고에 대한 작은
보답으로 바치고 싶습니다
盧 權 汶
46
학술 활동
[1] Yong-Qian Chen Kwen-mun Roh Sang-Jo Yoo A Distributed Fairness Support
Scheduling Algorithm in Wireless Ad-Hoc Networks Lecture Note in Computer
Science 2006
[2] Yong-Qian Chen Kwen-mun Roh Sang-Jo Yoo A Distributed Fairness Support
Scheduling Algorithm in Wireless Ad-Hoc Networks UIC06
[3] 이정환 노권문 유상조ldquo에드혹 네트워크에서 클러스터 기반의 지오캐
스팅 프로토콜rdquo 한국통신학회 하계학술대회 20047
[4] 노권문 서지영 정순규 조경진 유상조 ldquo에드혹 네트워크에서 다중 데
이터률을 고려하는 분산 패킷 스케쥴링rdquo JCCI2006 20064
[5] Yong-Qian Chen Kwen-Mun Roh Sang-Jo Yoo Service Index Based Fairness
Scheduling in Wireless Ad-Hoc Networks JCCI2006 20064
[6] 조경진 김현주 노권문 유상조 ldquo지능형 무선 인지 기술 기반 네트워크
환경에서 MAC 계층 동적 주파수 선택 방법rdquo 한국통신학회 하계학술대
회 20067
[7] 김현주 조경진 노권문 유상조 ldquo무선 인지 기술 기반의 시스템을 위한
계층에서의 통신 초기화 WRAN MAC 과정rdquo 한국통신학회 하계학술대회
47
20067
[8] 유상조 노권문 정재학 김재명 ldquoWRAN Cognitive Radio MAC 프로토콜
기술rdquo 방송공학회지 Vol 11 No1 pp40-53 2006
[9] 노권문 진영천 유상조 ldquo에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려한
분산 패킷 스케쥴링rdquo 한국통신학회 논문지 2006 07
[10] 조경진 김현주 노권문 유상조 ldquo지능형 무선 인지 기술 기반 네트워크
환경에서 MAC 계층 동적 주파수 선택 방법rdquo 한국통신학회 논문지 게
재 예정
특허 출원
[1] 무선 인지 기술 환경에서 기지국들 간에 무선 공유 자원을 효율적으로
사용하기 위한 매체 접근 제어 계층의 동작 자원 임대 프로토콜 출원번
호 제 2005-0105278
[2] 무선 인지 기술 환경에서 숨겨진 인컴번트 시스템의 검출을 위한 명시적
아웃밴드 시그널링 방법 출원번호 제 2006-0019661
[3] 에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링 방법
출원번호 제 10-2006-63521
[4] 애드혹 네트워크에서 서비스 색인 기반 공정 스케쥴링 방법 출원 번호
제 10-2006-63520
48
수행 프로젝트
[1] 무선 Ad-hoc 네트워크에서 Seamless한 인터넷 QoS 를 제공하기 위한 네
트워킹 기술연구 및 멀티미디어 ad-hoc 서비스 테스트 베드 구현 정보
통신부
[2] 초광대역 무선통신 연구센터 (UWB-ITRC) 제 4 세부과제 ndash UWB 응용
시스템 기술 (정보통신부 대학 IT 연구센터)
[3] 코그니티브 라디오(Cognitive Radio) 기술 개발 III(삼성종합기술원)
- IEEE 80222 WRAN 표준 제안(20051117) 참여(MAC)
[4] 초광대역 무선통신을 위한 지능형 무선인지 (Cognitive Radio) 핵심기술
연구 과학재단 특정기초사업
ii
ABSTRACT
In this paper we propose a multi-rate aware distributed packet scheduling in Ad-hoc
networks In ad-hoc network the most of existing packet scheduling schemes provides
throughput-based fairness To provide throughput-based fairness it basically supposes
that the channel capacity is fixed But the supposing that the channel capacity is fixed is
not appropriate because IEEE 80211b and 80211g which are normally used for
organizing ad-hoc network can provide various data rate according to channel conditions
So we define time-based fairness for each flow to consider multi-rate and suggest the
MRADPS reaching the defined time-based fairness Simulation result shows that
MRADPS improves the total network throughput in ad-hoc network with providing time-
based fairness to each flow
iii
목 차
요 약 i
ABSTRACT ii
목 차 iii
그림 목차 iv
표 목차 v
Abbreviations and Acronyms vi
제 1 장 서 론 1
제 2 장 관련 연구 3
21 IEEE 80211b WLAN과 다중 데이터률 적응 기법3
22 에드 혹 네트워크에서의 패킷 스케쥴링hellip 7
제 3 장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링 (MRADPS) 13
31 네트워크 모델 14
32 시간 기반 공정성 (Time-Based Fairness)15
33 채널 점유시간의 계산 23
34 MRADPS의 구현 24 341 기본적인 메시지 교환helliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphellip25
342 테이블 정보 교환helliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphellip26
iii
343 패킷 스케쥴링helliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphellip27
344 간단한 예제helliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphellip29
제 4 장 모의 실험 helliphelliphelliphellip31
제 5 장 결 론 40
참 고 문 헌 42
iv
그림 목차
(그림 1) IEEE 80211b 프리엠블 형식 구조와 제공되는 데이터률 6
(그림 2) 노드 그래프 9
(그림 3) 플로우 경쟁 그래프 9
(그림 4) EMLM-FQ의 동작 12
(그림 5) 다중 데이터률을 제공하는 노드 그래프 16
(그림 6) 플로우 경쟁 그래프 17
(그림 7) 처리량 기반 공정성과 시간 기반 공정성에 대한 각 플로우의 서비
스 순서와 채널 점유 시간 비교 18
(그림 8) EMLM-FQ(Mbps)와 시간 기반 공정성에 대한 각 플로우의 서비스
순서와 채널 점유 시간 비교 22
(그림 9) 패킷 스케쥴링 순서도 28
(그림 10) 간단한 예제 30
(그림 11) 시나리오 I의 노드 그래프 33
(그림 12) EMLM-FQ( xMpbs)가 제공하는 최소 처리량과 MRADPS의 각 플로
우의 처리량 비교 35
(그림 13) 시나리오 I의 각 플로우별 채널 점유시간 36
(그림 14) 시나리오 II의 노드 그래프37
(그림 15) 시나리오 II의 플로우 경쟁 그래프37
v
표 목차
lt표1gt IEEE 80211b 데이터률 명세와 전송 거리 4
lt표2gt 시뮬레이션 파라미터 31
lt표3gt 최소 데이터률과 플로우 데이터률에 따라 전송해야 하는 패킷수32
lt표4gt 시나리오 I의 플로우별 처리량(패킷수)과 전체 네트워크 처리량33
lt표5gt 시나리오 II의 플로우별 처리량(패킷수)과 전체 네트워크 처리량 38
vi
Abbreviations and Acronyms
ARF Auto Rate Fallback
ACK Acknowledgement
CTS Clear-To-Send
CSMACA Carrier Sense Multiple AccessCollision Avoidance
DS Data-Sending
DCF Distributed Coordination Function
DSSS Direct Sequence Spread Spectrum
EMLM-FQ Enhanced Maximixe Local Minimum-Fair Queueing
MAC Media Access Control
MRADPS Multi Rate Aware Distributed Packet Scheduling
MLM-FQ Maximize Local Minimum-Fair Queueing
PLCP Physical Layer Convergence Protocol
PSDU Physical Service Data Unit
RBAR Receiver Based Auto Rate
RR Round Robbin
SFQ Start Time fair Queueing
SNR Signal-to-Noize Ratio
TBR Time-Based Regulator
WFQ Weighted Fair Queueing
에드 혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
1
제 1 장 서 론
에드 혹 네트워크는 고정된 기반 망의 도움 없이 이동 단말기들로만
손쉽게 자율적으로 망을 구성하여 긴급 구조나 전쟁터 등에서 무선 데이터
서비스를 제공할 수 있는 자율성과 융통성을 부여한 무선 네트워크이다
에드혹 네트워크를 구성하는 노드들은 무선 인터페이스를 가지며 이동
컴퓨팅 기능을 가진 호스트와 라우팅 기능을 가진 라우터를 동시에 만족하는
형상으로 흔히 이동 노드로 불려진다 이러한 이동 노드는 저전력 구현등의
이유로 도달 거리가 제한되므로 중간 노드로서 데이터 전달 기능을 가지며
배터리를 사용하므로 에너지의 공급이 일정치 않은 특성을 갖는다
기존 IEEE 80211은 하나의 데이터률인 2Mbps를 제공하지만 상업적인
성공을 거둔 IEEE 80211b[1]는 1 2 55 11Mpbs의 데이터률을 제공하고 IEEE
80211g[2]는 6 9 12 18 24 36 54Mbps의 데이터률을 각 표준의 물리 계층에서
제공하고 있다 이러한 다중 데이터률을 에드혹 네트워크에서 이용하고자
하는 노력은 라우팅 관련 연구[3]에서부터 시작되었고 최근에 다중
데이터률을 제공하는 에드혹 네트워크에서 성능 분석 연구[4][5]가 이루어졌다
그러나 에드혹 네트워크에서의 패킷 스케쥴링 연구에 있어서 다중
데이터률을 고려하는 연구는 거의 이루어지지 않았다 그 이유는 처리량 기반
공정성(throughput-based fairness)를 제공하기 위해서 SFQ WFQ등과 같이
유선에서의 공정 큐잉방식을 에드혹 패킷 스케쥴링에 적용했기 때문이다
제 1장 서 론
2
이러한 패킷 스케쥴링 기법의 기본 가정은 채널 용량이 고정되어 있는
것이다 따라서 다중 데이터률이 제공되는 환경에서 채널 용량을
고정시키기가 쉽지 않기 때문에 에드혹 패킷 스케쥴링 연구에서 다중
데이터률을 제공하는 환경을 고려하지 않았다
본 논문에서는 라우팅 관련 연구와 같이 다중 데이터률을 에드 혹 패킷
스케쥴링에 효율적으로 이용할 수 있다면 자원 사용률과 전체 네트워크의
처리량이 향상될 것이라 예상했고 다중 데이터률을 고려하기 위하여 새로운
공정성 모델인 플로우 별 시간 기반 공정성(time-based fairness)을 정의하였다
또한 정의한 공정성을 달성하는 패킷 스케쥴링 기법인 MRADPS(Multi-Rate
Aware Distributed Packet Scheduling)를 제안한다 이 MRADPS는 대표적인 에드
혹 패킷 스케쥴링인 EMLM-FQ[6]를 수정하여 구현되었기 때문에 EMLM-FQ의
특징인 분산된 플로우 정보를 가지고 스케쥴링을 결정하는 방법과 공간적
채널 재사용 방법을 제공한다
본 논문은 다음과 같이 구성된다 제 2장에서는 IEEE 80211b에서
제공하는 다중 데이터률과 기존 에드혹 패킷 스케쥴링 관련 연구를 살펴보고
제 3장에서 새롭게 제안하는 플로우별 시간 공정성과 다중 데이터률을 고려한
분산 패킷 스케쥴링 기법인 MRADPS을 설명한다 제 4장에서는 시뮬레이션
결과를 통하여 제안된 패킷 스케쥴링의 성능을 평가하고 마지막으로 제
5장에서 본 논문의 결론을 맺는다
제 2장 관련 연구
3
제 2 장 관련 연구
21 IEEE 80211b WLAN 과 다중 데이터률 적응 기법
IEEE 80211 WLAN은 DCF(Distributed Coordination Function) 모드를
제공하고 있기 때문에 에드혹 네트워크를 위한 테스트 베드와 시뮬레이션에
널리 사용하고 있는 무선 LAN의 표준이다 IEEE 80211은 1Mbps와 2Mbps의
데이터률을 제공하지만 사용자들의 보다 높은 데이터률의 요구로 인해 IEEE
80211b가 제정되었다 IEEE 80211b는 물리계층에서 24GHz 대역을 사용하여
DSSS(Direct Sequence Spread Spectrum) 방식으로 동작하며 1Mbps 2Mbps
55Mbps 11Mbps과 같이 보다 높은 데이터률을 제공한다 이러한 다중
데이터률에 관한 명세는 물리 계층에 정의되어 있고 매체 접근 제어(Media
Access Control MAC)계층에서 제어된다 표 1은 IEEE 80211b에서 제공되는 각
데이터률에 따른 수신 감도와 전송 거리를 간략히 나타낸다[1] 하지만 실제
전송 거리는 제조사에 따라서 달라질 수 있다
제 2장 관련 연구
4
(표 1) IEEE 80211b 데이터률 명세와 전송 거리
IEEE 80211b 표준에서 그림 1과 같이 PLCP(Physical Layer Convergence
Protocol) 프리엠블과 헤더는 DBPSK 변조 방식의 바커 코드 확산을 이용하여
1Mbps로 전송하고 PSDU(PHY Service Data Unit)은 1 2 55 11Mbps 중 하나로
전송한다(그림 1(a)) 그림 1(b)와 같이 네트워크 처리량의 효율성을 개선하고
오버헤드를 최소화하기 위해서 짧은 PLCP 프레임을 사용할 수 있다 IEEE
80211b 표준에서 정의된 모든 제어 프레임(RTS CTS ACK and Management
Frame)은 가상 반송파 감지 메커니즘을 확실하게 제공하기 위해서 기본
데이터률(긴 PLCP 프레임-1Mbps 짧은 PLCP 프레임-2Mbps)로 전송한다
IEEE 80211b에서 정의한 다중 데이터률을 이용하는 데이터률 적응
기법(rate adaptation scheme)의 대표적인 방법은 Lucent사의 WaveLan-II 제품의
Data Rate Code
Length Modulation
Symbol Rate
(BitSymbol)
Receiver Sensitivity
(dBm)
Tx Range
(Open
Space)
1Mbps 11(Barker) DBPSK 1MSps (1) -94 550m
2Mbps 11(Barker) DQPSK 1MSps (2) -91 400m
55Mbps 8(CCK) DQPSK 1375MSps (4) -87 270m
11Mbps 8(CCK) DQPSK 1375MSps (8) -82 160m
제 2장 관련 연구
5
ARF(Auto Rate Fallback) 기법[7]과 RBAR(Receiver Based AutoRate) 프로토콜[8]이
있다 ARF 기법은 송신 노드가 이전 데이터 패킷 전송 시 얻어진 정보를
기반으로 데이터률을 선택하며 데이터 전송의 연속적인 성공 또는 실패
이후에 데이터률을 증가시키거나 감소시켜서 데이터를 전송하는 기법이다
RBAR 프로토콜은 수신 노드가 RTS(Request-To-Send)와CTS(Clear-To-Send)
프레임 교환 과정 동안에 데이터 프레임을 전송하기 위한 적절한 데이터률을
선택해서 송신 노드에게 공지하는 방식이다 송신 노드가 데이터 전송을 위해
RTS 프레임을 수신 노드에게 전송하면 수신 노드는 SNR(Signal-to-Noize
Ratio)를 측정하고 데이터 전송을 위한 데이터률을 선택한다 그리고 수신
노드가 선택한 데이터률을 CTS 프레임 안에 포함하여 전송한다 CTS
프레임을 받은 전송 노드는 CTS 프레임에 명시된 데이터률로 데이터
프레임을 전송한다 RBAR 프로토콜은 수신 노드에서 데이터률을 결정하기
때문에 송신 노드에서 데이터률을 결정하는 ARF 기법보다 급변하는 무선
채널 상태를 잘 반영할 수 있다 따라서 ARF 기법보다 정확한 데이터률을
결정할 수 있다 본 논문에서는 다중 데이터률 적응 기법으로 RBAR
프로토콜을 기반으로 한다
제 2장 관련 연구
6
Sync128bits
SFD16 bits
Signal8 bits
Service8 bits
Length16 bits
CRC16 bits
MPDU(Variable)
PPDU
1Mbps DBPSK 1Mbps DBPSK2Mbps DQPSK55 to 11Mbps
PLCP Preamble PLCP Header
Sync 56 bits
SFD16 bits
Signal8 bits
Service8 bits
Length16 bits
CRC16 bits
MPDU(Variable)
PPDU
1Mbps DBPSK 2Mbps DQPSK55 to 11Mbps
PLCP Preamble PLCP Header
2Mbps DQPSK
(a) Long Preamble
(b) Short Preamble (그림 1) IEEE 80211b 프리엠블 형식 구조와 제공되는 데이터률
제 2장 관련 연구
7
22 에드 혹 네트워트에서의 패킷 스케쥴링
에드혹 네트워크에서 대부분의 패킷 스케쥴링 연구[6][9-12]는 처리량에
기반한 공정성을 제공한다 처리량 기반 공정성을 제공하는 스케쥴링 방식은
TDMA 기반의 에드혹 네트워크를 위해 제안된 credit-based 공정 스케쥴링
기법[10][11]과 타임 스탬프에 기반한(timestamp-based) 공정 스케쥴링
기법[6][9] 두 가지로 나눌 수 있다 타임 스탬프에 기반한 패킷 스케쥴링
기법은 처리량 기반 고정성을 제공하기 위해 도착된 패킷들은 SFQ[13](Start-
Time Fair Queueing)에 기반하여 두 개의 서비스 태그(start tag와 finish tag)를
갖고 가장 작은 start tag를 갖는 패킷을 서비스한다 또한 [12]에서는 두 개의
태그를 이용하여 백오프 값을 계산하는데 사용한다
에드혹 네트워크 환경에서는 패킷 스케쥴링을 설계할 때 다음과 같은
설계상의 쟁점을 고려해야 한다
1) 위치 종속적 경쟁 - 무선 데이터 전송은 지역적으로
제 2장 관련 연구
8
브로드캐스팅이기 때문에 공유하는 채널에 대한 경쟁은 위치 종속적이다
예를 들어 그림 2의 노드 그래프와 같이 5개의 노드(Ni i = 0hellip4)가 있고
4개의 플로우(Fj j = 0hellip3)가 있을 때 플로우간 경쟁관계를 그림 3과 같이
플로우 경쟁 그래프로 변환할 수 있다 그림 3에서 각 꼭지점은 플로우를
나타내고 각 간선은 플로우들 사이의 경쟁 관계를 나타낸다 F0는 F1과 F2와
경쟁 관계에 있지만 F3와는 직접적으로 경쟁관계에 있지 않다 따라서 F0와
F3는 동시에 서비스 받을 수 있다 이와 비슷하게 F1은 F0 F2 F3와
경쟁관계에 있다 이처럼 플로우들 사이에서 경쟁관계에 있는 플로우들의
집합은 플로우의 위치에 따라서 다르다 또한 F0와 F3와 같이 직접
경쟁관계에 있지 않는 플로우들은 동시에 서비스 받을 수 있지만 이는
경쟁관계에 있는 플로우들 사이에서 엄격한 공정성을 제공하기 위해서는 한
순간에 하나의 플로우만 서비스를 받아야 하기 때문에 두 개의 플로우(F0
F3)가 직접적으로 경쟁 관계에 있지 않아서 서비스 된다면 공정성를
훼손하는 문제가 발생한다 하지만 동시에 서비스 될 수 있는 플로우들 중
하나만 서비스 한다면 네트워크의 처리량을 감소시키는 단점을 가지고 있다
이러한 문제를 공간적 채널 재사용 문제라 한다
2) 에드혹 스케쥴링의 분산된 속성 - 유선 네트워크나 셀룰러
네트워크에서 각 라우터나 스위치 기지국은 패킷 스케쥴링을 결정할 때 모든
플로우에 대한 정확한 정보를 가지고 있다 하지만 에드혹 네트워크에서는
제 2장 관련 연구
9
경쟁관계에 있는 플로우가 각 다른 송신 노드에서 발생할 수 있고 각 송신
노드에서는 다른 송신 노드의 플로우 정보를 직접적으로 접근 할 수 없다
이는 에드혹 네트워크에서 패킷 스케쥴링을 설계할 때 분산되어 있는 플로우
정보를 이용하여 계산해야 하는 문제를 포함하고 있음을 나타낸다
(그림 2) 노드 그래프
(그림 3) 플로우 경쟁 그래프
위와 같은 디자인 이슈들을 고려하여 제안된 대표적인 패킷 스케쥴링은
[6]의 MLM-FQ(Maximize-Local-Minimum Fair Queueing)과 EMLM-FQ(Enhanced-
Maximize-Local-Minimum Fair Queueing)이다 이 두 기법에서 서비스 태그의
N0 N1 N2 N3 N4F0
F1 F2 F3
F0
F1
F2
F3
제 2장 관련 연구
10
할당 방법으로 가상 시간(virtual time)계산의 편리성을 위해서 SFQ(Start-Time
Fair Queueing)를 이용한다 MLM-FQ는 분산된 에드혹 환경에서 경쟁 그래프에
연결된 모든 플로우들 중에서 한 순간에 하나의 플로우만 서비스 되도록 한다
MLM-FQ에서 각 플로우가 받는 최소 서비스의 양은 다음과 도식화 된다
(1)
여기서 )( 21 ttW f 는 플로우 f 가 시간 1t 부터 2t 까지 받은 서비스의 양을
나타낸다 C는 채널 용량이고 fr 와 gr 는 각각 플로우 f 와 g의 가중치이며
N은 플로우 경쟁 그래프에서 연결된 모든 플로우들의 집합이다 k 와 α 는
위치 종속적 상수이다
EMLM-FQ는 공간적 채널 재사용 방법을 제공하기 위해서 MLM-FQ에
백오프 값을 설정하는 방법을 추가함으로써 직접적으로 경쟁관계에 있지
않는 플로우들인 F0와 F3가 동시에 서비스 될 수 있도록 하는 메커니즘을
제공한다 예를 들어 동작 과정을 설명하면 그림 2와 같은 노드 그래프에서
플로우를 전송할 각 송신 노드와 수신 노드는 그림 4와 같은 각각의 플로우
테이블을 갖는다 F0는 가장 작은 서비스 태그 T0를 가지고 있기 때문에 즉시
전송한다 F1 F2 F3는 자신의 테이블에서 자신 보다 작은 서비스 태그를 갖는
αminusminusgesum isin
)()( 1221 ttrk
rCttW
Ng g
ff
제 2장 관련 연구
11
플로우들의 전체 수로 몇 개의 (Contention Window)로 구성된 백오프 기간를
결정한다 따라서 F1는 T1이 2이기 때문에 자신 보다 작은 서비스 태그를
갖는 한 개의 플로우가 존재하므로 백오프 기간을 1로 설정한다 F3의 경우
F3의 테이블에서 F3보다 작은 플로우 F1과 F2가 존재하기 때문에 백오프
기간을 2로 설정한다 F0가 서비스 될 때 F1과 F2는 간섭을 받지만 F3의 경우
간섭을 받지 않기 때문에 백오프 기간이 지난 후 서비스 된다 따라서
EMLM-FQ는 MLM-FQ보다 높은 네트워크 처리량을 달성한다 EMLM-FQ의 각
플로우가 받는 최소 서비스의 양은 다음과 같이 도식화 된다
(2)
여기서 S 는 플로우 경쟁 그래프에서 플로우 f 와 직접 연결되어 있는 플
로우들의 집합이다
αminusminusgesum isin
)()( 1221 ttrk
rCttW
Sg g
ff
제 2장 관련 연구
12
F0 T0=1F1 T1=2F2 T2=3
Backoff=0
F0 T0=1F1 T1=2F2 T2=3F3 T3=4
Backoff=1
F0 T0=1F1 T1=2F2 T2=3F3 T3=4
Backoff=2
F1 T1=2F2 T2=3F3 T3=4
Backoff=2
F0 F3 전송 전
F0의 테이블 F1의 테이블 F2의 테이블 F3의 테이블
F0 T0=11F1 T1=2F2 T2=3
Backoff=2
F0 T0=11F1 T1=2F2 T2=3
F3 T3=14
Backoff=0
F0 T0=11F1 T1=2F2 T2=3
F3 T3=14
Backoff=1
F1 T1=2F2 T2=3
F3 T3=14
Backoff=2
F0 F3 전송 후(패킷 사이즈가중치는 10이라 가정)
F0의 테이블 F1의 테이블 F2의 테이블 F3의 테이블
(그림 4) EMLM-FQ의 동작
에드 혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
13
제 3 장 다중 데이터률을 고려한 분산
패킷 스케쥴링(MRADPS)
에드혹 네트워크의 IEEE 80211x 물리 계층에서의 예와 같이 각 단말은
채널 상태에 따라 다중 데이터률을 제공하기 때문에 기존 에드혹 네트워크의
패킷 스케쥴링 연구에서 채널 용량이 고정 되어 있다는 기본 가정이 실제 환
경에 적합하지 않다 이러한 문제를 해결하기 위해서 본 논문에서는 먼저 다
중 데이터률을 고려하여 플로우별 시간 기반 공정성을 정의하고 정의한 시간
기반 공정성을 달성하는 새로운 분산된 패킷 스케쥴링 기법을 제안한다
다중 데이터률을 고려한 패킷 스케률링 기법은 Godfrey Tan과 John Guttag
가 처음 제안하였다 이들이 제안한 패킷 스케률링 기법인 TBR[14](Time-
Based Regulator)는 다중 데이터률을 제공하는 IEEE 80211b 무선 네트워크의
인프라스트럭처 모드에서 한 셀 안의 채널을 공유하는 모든 노드들이 채널 점
유 시간을 공유한다 이 TBR 기법은 플로우별 채널 점유 시간에 대한 공정성
을 제공하는 것이 아니라 노드별로 시간 공정성을 제공하고 라운드 로빈(RR
Round Robin) 방식을 이용하여 인프라스트럭처 모드에서 작동하기 때문에 분
산된 에드혹 네트워크 환경에 적합하지 않다 본 장에서 다중 데이터률을 제
공하는 에드혹 네트워크에서 플로우별 시간 공정성을 제공하는 분산된 에드혹
패킷 스케쥴링인 MRADPS(Multi-Rate Aware Distributed Packet Scheduling)을 제안
한다
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
14
31 네트워크 모델
본 논문은 물리계층과 MAC 계층에서 다중 데이터률을 제공하는 환경과
모든 노드들이 동일한 채널을 공유하는 다중 홉의 무선 에드혹 네트워크를
고려한다 또한 전송 노드의 전송 범위 안에 있는 노드만이 패킷을 받을 수
있다 단일 플로우는 단일 전송 노드로부터 단일 수신 노드까지 전송되는
일련의 패킷 스트림으로 정의한다
본 논문은 MAC 계층으로 일반적인 CSMACA[1][15] 패러다임과 다중
데이터률 적응 기법으로 RBAR 프로토콜[8]을 따른다 전송 노드가 하나의
패킷을 전송하기 위해서 짧은 제어 프레임인 RTS(Request-to-Send)를 수신
노드에게 전송하면 RTS 를 받은 수신 노드는 자신의 주변 노드 중에서 패킷을
전송하고 있는 노드가 있는지 확인한다 전송 중인 노드가 없다면 SNR 값을
측정하여 최적의 데이터률을 결정하고 이에 대한 정보를 CTS(Clear-to-Send)에
포함하여 응답한다 CTS 를 받은 송신 노드는 인접한 노드들에게 RTS-CTS
핸드쉐이크의 성공을 알리기 위한 목적과 수신 노드에게 CTS 의 응답으로
DS(Data-Sending) 프레임를 보내고 DATA 프레임을 전송한다 마지막으로 수신
노드는 성공적인 DATA 프레임 수신에 대한 응답으로 송신 노드에게 ACK
프레임을 전송한다 송신 노드와 수신 노드의 한 홉 거리에 있는 모든
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
15
노드들은 위의 제어 메시지들을 모두 들을 수 있다 본 논문은 관련 연구들[9-
11]과 같이 다음과 같은 3 가지 기본 가정을 갖는다
1) 무선 매체는 페이딩(fading) 간섭(interference) 링크 에러(link Error)
충돌(collision)과 같이 네트워크 사용자에게 영향을 미치는 시간-가변적인
에러를 나타낸다 본 논문에서는 단지 충돌에 의해 발생되는 에러만
고려한다
2) 하나의 노드는 동시에 패킷을 전송하거나 수신할 수 없다
3) 노드의 이동성은 고려하지 않는다
32 시간 기반 공정성(Time-Based Fairness)
기존에 제안된 에드혹 패킷 스케쥴링은 플로우들 간에 처리량 기반
공정성(throughput-based fairness)을 제공하기 위하여 SFQ(Start-Time Fair
Queueing)과 같은 유선에서의 패킷 스케쥴링을 기반으로 한다[6][9] 이러한
처리량 기반 공정성은 플로우별 가중치에 따라 각 플로우가 받는 전체
서비스의 양이 동일함을 의미한다 반면 시간 기반 공정성(time-based
fairness)는 각 플로우가 사용하는 전체 채널 점유 시간이 동등함을 의미한다
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
16
그림 5 의 노드 그래프에 대해 그림 6 과 같이 네트워크의 모든 플로우가
직접적인 경쟁 관계에 있을 때 그림 7 은 처리량 기반 공정성을 제공하는
EMLM-FQ[6]와 본 논문에서 제안하는 시간 기반 공정성을 제공하는 패킷
스케쥴링 기법에 대한 각 플로우의 서비스 순서와 채널 점유 시간을 나타낸다
각 플로우가 갖는 패킷 사이즈와 가중치가 동일하다고 가정하고 각 플로우의
초기 서비스 태그는 이다 그림 6 과 같이 모든 플로우가 직접적인 경쟁관계에
있으면 EMLM-FQ 는 F0 F1 F2 순서대로 각 플로우의 패킷을 서비스한다
시간 기반 공정성을 제공하는 경우 각 플로우가 점유하는 채널 시간이
공정해야 함으로 데이터률이 가장 낮은 F2 가 하나의 패킷을 전송할 때
사용하는 채널 점유 시간을 기준으로 각 플로우가 동일한 채널 점유 시간을
갖도록 한다 그림 7 과 같이 처리량 기반 공정성을 제공할 때 6 개의 패킷이
서비스 되는 시간 동안에 시간 기반 공정성을 제공할 때는 10 개의 패킷을
서비스 할 수 있다 즉 네트워크 처리량이 약 40 향상된다
F05 MbpsN0 N1 F1
2 Mbps N2 N3F2Mbpsxxx
(그림 5) 다중 데이터률을 제공하는 노드 그래프
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
17
F0 F2
F1
(그림 6) 플로우 경쟁 그래프
하지만 실제로 하나의 패킷을 전송하는데 제어 프레임
(RTSCTSDSACK)을 전송하는데 걸리는 시간과 충돌이 발생했을 때
재전송에 사용되는 시간 등의 이유로 채널 점유 시간은 각 플로우의
데이터률에 따라 정확히 비례하지 않는다 본 논문에서는 계산의 단순함을
위해서 각 플로우가 보장 받아야 하는 채널 점유 시간을 플로우의
데이터률에 따라 계산하고 시뮬레이션을 통해 각 플로우의 실제 채널 점유
시간을 측정하고 비교한다 채널 점유 시간 계산 방법은 다음 장에서
설명한다 본 논문에서는 다중 데이터률을 제공하는 환경에서 패킷 스케쥴링
기법이 처리량 기반 공정성과 시간 기반 공정성 사이에서 어떤 공정성을
제공하는 것이 옳다고 주장하는 것이 아니라 처리량 기반 공정성을 기반으로
하는 패킷 스케쥴링 기법에서 전체 네트워크 처리량이 시간 기반 공정성을
제공할 때 보다 현저하게 떨어지는 비효율성을 개선하는 방법을 제안한다
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
18
F1 F2F0 F1 F2F0
F0 F0 F0 F0 F0 F1 F1 F2
시간F0의 5개 패킷 F1의 2개 패킷 F2의 1개 패킷
Throughput-based
Time-based
F0의 2개
패킷
F0의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
F1의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
F2의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
F0 F0
(그림 7) 처리량 기반 공정성과 시간 기반 공정성에 대한
각 플로우의 서비스 순서와 채널 점유 시간 비교
각 플로우 f 의 채널 점유시간( )( fT )은 다음과 같이 정의한다
(3)
F 는 플로우 경쟁 그래프에 존재하는 모든 플로우들의 집합이고 fs 는
플로우 f 의 패킷 사이즈 fd 는 플로우 f 의 데이터률이다 )( fT 는 F 의
모든 플로우가 하나의 패킷을 서비스 하는데 사용하는 채널 점유 시간에서
f 가 하나의 패킷을 서비스 하는데 사용하는 채널 점유 시간이 차지하는
비율을 나타낸다 채널이 항상 이용 중이라고 가정하면 플로우의 전체 채널
점유 시간은 다음과 같이 정의한다
sumisin
=
Fii
i
f
f
ds
ds
fT )(
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
19
(4)
경쟁하는 플로우들의 가중치가 동일하다고 가정하면 시간 기반 공정성에
입각해서 각 플로우가 보장 받아야 하는 채널 점유 시간( )( fGT Guaranteed
Time)는 다음과 같이 정의 한다 N 은 플로우 경쟁 그래프에서 연결된
플로우들 중 가장 낮은 데이터률을 갖는 플로우의 데이터률이다
(5)
경쟁 그래프의 모든 플로우의 패킷 사이즈가 동일하다고 가정하면
)( fGT 는 다음과 도식화 된다
(6)
N은 경쟁 그래프에서 연결되어 있는 전체 플로우의 수이다
)()( fGTfT ge 이면 플로우 f 는 보상 받을 시간이 존재하지 않고
)()( fGTfT lt 이면 플로우 f 는 보상 받을 시간이 존재한다
1)(0 1)( lele=sumisin
fTfTFf
sumisin
=
Fi
i
f
ds
ds
fGT
min
min)(
min
min
1
)(
dNdfGT =
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
20
경쟁 그래프에서 연결된 각 플로우가 보장 받아야 하는 시간은 경쟁
관계에 있는 플로우들 중 가장 낮은 데이터률( mind )을 가진 플로우가 하나의
패킷을 서비스 할 때 그 플로우가 보내야 되는 패킷의 수로 나타낼 수 있다
보상 받아야 하는 시간이 존재하는 플로우 f 는 시간 기반 공정성을
달성하기 위해서 f 가 전송해야 하는 패킷 수( )( fP )는 다음과 같이 정의된다
(7)
따라서 그림 5 의 F0 는 mind 을 갖는 F2 와 비교하여 시간 기반 공정성을
달성하기 위해서 5 개의 패킷을 전송해야 한다 시간 기반 공정성(TF Time-
Based Fairness)은 다음과 같이 정의 한다
(8)
)( 21 tttiα 는 플로우 i 가 시간 1t 부터 시간 2t 까지 점유하는 채널 점유
시간이다 식 (8)의 값이 0 에 근접할수록 이상적인 시간 기반 공정성을
제공한다
mind 을 갖는 플로우 mindf 이 받는 최소 서비스의 양 )( 21minttW
df은
EMLM-FQ 의 식 (2)에서 정의한 각 플로우가 받는 최소 서비스의 양에서
유도된다 그 이유는 그림 5 에서 모든 플로우의 데이터률이 mind 이라 가정할
때 EMLM-FQ 에서 제공하는 각 플로우의 최소 서비스 양을 본 논문에서
제안하는 MRADPS 가 그림 8 과 같이 제공하기 때문이다 예를 들어
MRADPS 에서 최소 데이터률을 갖는 F2 가 받는 최소 서비스양은 F2 의
min
)(dd
fP f=
|)()(| 2121 tttt tj
ti αα minus
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
21
데이터률이 모든 플로우의 데이터률일 때 EMLM-FQ 에서 F2 가 받는 최소
서비스양과 같다 따라서 mindf 이 받는 최소 서비스 양( )( 21minttW
df)은 다음과
같이 정의 된다
(9)
여기서 fr 와 gr 는 각각 플로우 f 와 g의 가중치이며 S 는 플로우 경쟁
그래프에서 플로우 f 와 직접 연결되어 있는 플로우들의 집합이고 k와 α 는
[6]에서 각 플로우의 경쟁관계에 따라 정의한 위치 종속적 상수이다 플로우의
가중치가 동일하다고 가정하면 )( 21minttW
df는 다음과 같다 n은 플로우 경쟁
그래프에서 f 와 직접 연결되어 있는 플로우의 수이다
(10)
mind 보다 큰 데이터률을 가진 플로우가 받은 최소 서비스의 양
)( 21 ttWdf
은 다음과 같이 정의된다
(11)
αminusminusgesum isin
)()( 12min21mintt
rkr
dttWSg g
ffd
αminusminusge )(1)( 12min21mintt
kndttW
df
)()( 21min
21 minttW
dd
ttWdd f
ff ge
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
22
(그림 8) EMLM-FQ( xMbps)와 시간 기반 공정성에 대한
각 플로우의 서비스 순서와 채널 점유 시간 비교
F1 F2F0
F0 F0 F0 F0 F0 F1 F1 F2
시간F0의 5개 패킷 F1의 2개 패킷 F2의 1개 패킷
EMLM-FQ
Time-based
F0의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
F1의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
F2의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
23
33 채널 점유 시간의 계산
하나의 패킷 전송하는데 사용되는 채널 점유시간은 IEEE 80211 MAC
계층에서 하나의 데이터 프레임을 전송하는데 요구되는 전체 시간과 같다
전형적으로 다음과 같은 시간들을 포함한다
1) 데이터 프레임의 전송 시간
2) 하나의 데이터 프레임의 성공적인 전송을 끝내기 위해 전송되는 제어
프레임 전송 시간(RTS CTS DS ACK 프레임 전송 시간)
3) 데이터 프레임과 제어 프레임(RTS CTS DS ACK)를 전송할 때의 전파
지연 시간
4) 전송 노드가 채널에 접근하기 전에 기다리는 프레임 간 유휴 시간
(idle time)
MAC 계층에서는 데이터 프레임의 전송이 실패할 때 재전송을 시도하기
때문에 채널 점유시간에서 재전송에 걸리는 모든 시간들을 포함해야 한다
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
24
34 MRADPS 의 구현
MRADPS 는 각 플로우의 서비스 태그 할당 방법과 서비스 태그 정보에
대한 교환 방법은 EMLM-FQ 를 따른다 하지만 시간 기반 공정성을 제공하기
위하여 각 플로우의 데이터률에 따라 전송해야 하는 패킷 수를 계산하기
위해서 모든 노드는 인접한 노드들의 플로우에 대한 데이터률 정보를 듣고
자신의 로컬 테이블에 저장하고 자신의 로컬 테이블에 존재하는 플로우의
데이터률과 비교하여 가장 낮은 데이터률( mind )을 저장하여 데이터 전송 시
제어 프레임(RTS CTS DS ACK)에 포함시켜 전송한다 만약 로컬 테이블의
mind 보다 낮은 데이터률에 대한 정보를 듣는다면 로컬 테이블의 mind 을 그
데이터률로 저장하고 제어 프레임에 삽입하여 전송한다 따라서 경쟁
그래프에 연결된 플로우를 가진 모든 송신 노드는 경쟁하는 플로우 중 가장
낮은 데이터률에 대한 정보를 얻게 된다 또한 스케쥴링 과정 중에서 mind 과
송신 노드가 서비스 하려는 플로우의 데이터률과 비교하여 송신 노드가
전송해야 하는 패킷 수( )( fP 식(9))를 계산하고 만약 가 1 보다 크고 백로그
된 패킷이 존재 한다면 )( fP 개의 패킷은 동일한 서비스 태그를 갖고 즉시
전송을 시도한다 즉 )( fP 개의 패킷이 서비스 될 때까지 스케쥴링 과정에서
서비스 태그를 업데이트 하지 않는다 )( fP 개의 패킷 중 첫 번째 패킷을
제외한 )( fP -1 개의 패킷들은 전송 시 수신 노드에서 RTS 폐기가 이루어
지지 않게 하기 위해서 RTS 프레임의 1bit 구간(NCB Not Compare Bit)을 1 로
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
25
설정하여 전송한다 RTS 프레임에 NCB 구간이 1 로 세팅되어 있으면 수신
노드는 현재 채널이 사용 중이 아니면 CTS 로 바로 응답하여 그 플로우가
서비스 되도록 한다
341 기본적인 메시지 교환
각 패킷 전송은 RTS-CTS-DS-DATA-ACK 핸드쉐이크 과정을 따르고
패킷이 전송 될 수 있는 데이터률을 결정하기 위하여 RBAR 프로토콜을
따른다 만약 한 노드가 백오프 동안에 다른 노드에 의해서 어떤 전송이
이루어지고 있으면 그 전송이 끝날 때까지 백오프 타이머를 멈추어 기다리고
전송 중인 플로우에 대한 서비스 태그 정보를 로컬 테이블에서 업데이트한다
플로우 f 의 백오프 타이머가 끝나고 채널이 사용 중이지 않다면 RfB)
(수신
노드의 로컬 테이블에 따른 플로우 f 의 백오프 예측 값)를 포함하는 RTS 를
전송한다 RTS 를 받은 수신 노드는 자신의 로컬 테이블에서 플로우 f 에
대한 백오프 값 RfB 이 R
fB)
보다 작거나 같으면 CTS 로 응답하고 그렇지
않으면 CTS 를 전송하지 않는다
송신 노드와 수신 노드의 한 홉 거리에 있는 모든 이웃 노드들에게
플로우의 서비스 태그 정보 데이터률과 네트워크에서 가장 낮은
데이터률( mind )에 대한 정보를 알리기 위해서 제어 프레임(RTS CTS DS
ACK)에 서비스 태그와 mind 을 포함하여 전송하고 CTS DS ACK 프레임에
플로우의 데이터률을 포함하여 전송한다 RTS 에 플로우의 데이터률을
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
26
전송하지 않는 이유는 다중 데이터률 적응 기법으로 RBAR 를 채택하고 있기
때문에 수신 노드가 선택한 데이터률을 CTS 에 포함하여 전송하기 전까지
송신 노드는 전송할 데이터률을 알지 못하기 때문이다 또한 플로우에 대한
업데이트 서비스 태그는 RTS CTS 프레임에 포함하지 않는다 그 이유는
RTS 와 CTS 는 채널 획득을 보장하지 않기 때문이다 RTS-CTS 과정이 성공한
이후에 DS 와 ACK 프레임에 플로우에 대한 업데이트 태그를 붙여 주변
노드들에게 공지한다 이로써 스케쥴링을 위한 정확한 플로우의 서비스 태그
정보가 전달된다
342 테이블 정보 교환
경쟁 그래프에서 한 홉 거리에 있는 플로우에 대한 정보는 송신 노드와
수신 노드에 분산되어 있을 수 있다 따라서 송신 노드의 플로우 f 에 대한
백 오프 값 설정 방법은 송신 노드와 수신 노드에서 유지 되는 테이블을
고려하여 백오프 값을 설정해야한다
즉 Sf
Sff BBB += 이다 fB 는 플로우 f 의 백오프 값이고 S
fB 는 송신
노드의 로컬 테이블에 따른 플로우 f 의 백오프 값 RfB 은 수신 노드의 로컬
테이블에 따른 플로우 f 의 백오프 값이다 그러나 송신 노드에서는 SfB 는
정확히 알지만 RfB 은 알 수 없다 따라서 송신 노드가 R
fB 을 예측 할 수
있도록 수신 노드는 ACK 프레임에 두개의 파라미터( fM fb )를 추가하여
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
27
전송한다 fM 는 수신 노드의 로컬 테이블에서 플로우 f 가 서비스하기 전에
서비스 되어야 하는 플로우들의 바이트 수이다 fM 는 다음과 같이 계산된다
(12)
fw 는 플로우 f 의 가중치이고 iT 는 수신 노드의 로컬 테이블에서
플로우 f 의 서비스 태그( fT )보다 작은 플로우의 서비스 태그이다 B는 수신
노드의 로컬 테이블에서 fT 보다 작은 서비스 태그를 갖는 플로우들의
집합이다 fb 은 수신 노드의 테이블에서 플로우 f 의 백오프 기간을
나타낸다 따라서 송신 노드가 fM fb 를 ACK 프레임을 통해 받으면 임의의
시간 t 에서의 RfB)
은 다음과 같이 계산 할 수 있다 ft 는 이전에 ACK
프레임을 받은 시간이다
(13)
343 패킷 스케쥴링
노드 에서 채널이 사용 중이 아닌 것이 감지되면 a) 전송할 플로우 가
로컬 테이블 에서 가장 작은 서비스 태그를 가지고 있다면 즉시 HOL(Head of
Line) 패킷을 전송한다 만약 f 의 데이터률이 mind 보다 크다면 시간
공정성을 달성하기 위해 전송해야 하는 패킷 수( )( fP )를 구하고 )( fP 개의
패킷들의 서비스 태그를 업데이트하지 않고 동일한 서비스 태그를 갖는다
fBj jff wTTM )(sum isinminus=
ffffRf MttdMbB ))(( min minussdotminussdotasymp)
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
28
)( fP 개의 패킷들은 즉시 전송을 시도하고 )( fP 개의 패킷들이 서비스 된 후
패킷의 서비스 태그를 업데이트한다 b) f 보다 작은 서비스 태그를 갖는
플로우가 자신의 로컬 테이블( nE )에 존재 하면 f 의 백오프 값 fB 을
Rf
Sf BB + 로 설정 하고 백오프 타이머가 동작을 시작한다 c) f 의 백오프
타이머가 만료되고 채널이 사용 중이 아니라면 f 의 HOL(Head of Line)
패킷을 전송한다 그림 9 는 패킷 스케쥴링의 순서를 나타낸다
(그림 9) 패킷 스케쥴링 순서도
스케쥴링 시작
전송할 플로우가 가장 작은 서비스 태그를 갖는가
계산
HOL 패킷 전송
백오프 시작
Rf
Sff BBB +=
백오프 만료
네
아니오
)(fP
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
29
344 간단한 예제
그림 5 와 같은 네트워크가 존재한다고 가정하자 각 플로우의 패킷
사이즈와 가중치는 동일하다 각 플로우 )210( =iFi 는 초기 서비스 태그
값으로 각각 10 =T 21 =T 32 =T 을 갖는다 또한 이라
가정하면 그림 10 와 같이 F0 는 가장 작은 서비스 태그를 갖기 때문에 즉시
pkt 0 의 전송을 시작한다 전송을 시작하기 전에 F0 의 데이터률은 네크워크에
존재하는 가장 낮은 데이터률 mind 보다 5 배 높기 때문에 시간 기반 공정성을
달성하기 위해서 전송해야 할 패킷 수 5)( =fP 를 계산하고 F0 의 첫 번째
패킷 pkt 0 을 전송할 때 DS 와 ACK 프레임에 업데이트 태그를 붙이지 않는다
그 이유는 만약 노드 N1 이 F0 의 업데이트 태그를 수신하면 즉시 F1 의 pkt
0 를 서비스하기 위해 채널에 접근을 시도할 것이기 때문이다 따라서
업데이트 태그를 붙이지 않음으로써 F0 의 전송해야 할 나머지 패킷에게
전송할 기회를 줄 수 있다 pkt 0 전송 후에 F0 는 스케쥴링 과정에서 )( fP 의
마지막 패킷 pkt 4 가 서비스 되기 전까지 서비스 태그를 업데이트 하지 않기
때문에 F0 는 가장 작은 서비스 태그를 가지므로 F0 의 pkt 1 pkt 2 pkt 3 pkt
4 는 즉시 전송을 시도한다 또한 pkt 1 pkt 2 pkt 3 pkt 4 을 전송 할 때 RTS
프레임의 NCB(Not Compare Bit)을 1 로 설정하여 전송한다 이는 수신
노드에서 RfB 값의 비교없이 RTS 프레임에 대한 응답으로 CTS 프레임을 즉시
전송하도록 한다 F0 의 전송해야 할 5 개의 패킷 중 마지막 패킷인 pkt 4
10 =
WeightSizePacket
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
30
전송시 DS 와 ACK 프레임에 업데이트 태그를 붙여서 주변 노드들에게
공지한다 N1 이 F0 의 pkt 4 의 업데이트 태그를 수신하면 F1 의 패킷을
서비스하기 위해서 즉시 채널에 접근한다 F1 의 첫 번째 패킷 pkt 0 을
전송하기 전에 F0 와 같이 2)( =fP 를 계산하고 F1 의 pkt 0 의 전송 후에 pkt
1 전송시 NCB 를 1 로 설정하고 DS 와 ACK 프레임 전송 시 업데이트 태그를
붙인다 F2 는 이기 때문에 추가로 전송할 패킷이 존재 하지 않다 따라서
F2 의 패킷 pkt 0 을 전송할 때 DS 와 ACK 프레임 전송 시 업데이트 태그를
붙여서 전송한다
(그림 10) 간단한 예제
Time
F0
F1
F2
T1=2
T0=1 T0=1 T0=1 T0=1 T0=11
T1=12
T2=13
100 200 300
pkt 0 pkt 1 pkt 2 pkt 3 pkt 4
pkt 0 pkt 1
pkt 0
T=update service tag Transmitting pkt with update service tag
T= service tag Transmitting pkt not with update service tag
제 4 장 모 의 실 험
31
제 4 장 모의 실험
본 논문에서는 제안한 에드혹 패킷 스케쥴링에 대한 성능을 평가하기
위해서 미국 버클리 대학 남가주 대학 및 카네기 멜론 대학에서 개발한
네트워크 시뮬레이터인 NS-2[16] 및 CMU 확장 프로그램을 사용했으며 본
논문에서 제안한 MRADPS 와 비교 대상인 EMLM-FQ 를 구현하여 성능
평가를 수행하였다 표 2 는 시뮬레이션 시 적용된 파라미터 값이고 표 3 은
경쟁 그래프가 갖는 각 최소 데이터률에서 각 플로우의 데이터률에 따라
전송해야 하는 패킷수이다
(표 2) 시뮬레이션 파라미터
Parameter Value
Frequency
Transmit Power
110 Mbps Sensitivity
55 Mbps Sensitivity
20 Mbps Sensitivity
Carrier Sense Threshold
Propagation Model
Maximum Transmission Range (25511 Mbps)
Routing Protocol
24 GHz
15 dBm
-82 dBm
-87 dBm
-91 dBm
-108 dBm
Two Ray Ground
250m 200m 100m
DSR
제 4 장 모 의 실 험
32
(표 3) 최소 데이터률과 플로우 데이터률에 따라 전송해야
하는 패킷수
Flow data rate
Minimum data rate )( fP
2Mbps2Mbps
55Mbps55Mbps
11Mbps11Mbps
11Mbps55Mbps
55Mbps2Mbps
11Mbps2Mbps
1
1
1
2
2
5
시나리오 I 은 그림 11 과 같이 4 개의 노드와 그림 6 의 플로우
경쟁그래프와 같이 직접적으로 경쟁 관계에 있는 3 개의 플로우로 구성된
네트워크에서 FIFO 를 사용하는 IEEE 80211b EMLM-FQ MRADPS 를 각각
적용했을 때 플로우별 처리량과 채널 점유 시간을 계산하였다 또한
MRADPS 를 적용했을 때 가장 낮은 데이터률( mind )을 가지는 F1 이 받는
최소 서비스 양이 모든 플로우의 데이터률이 mind 일 때 EMLM-FQ 에서 받는
최소 서비스양을 보장하는지를 확인하기 위해서 그림 11 의 모든 플로우의
데이터률이 2Mbps 일 때 EMLM-FQ 의 처리량을 측정하였다 트래픽으로
제 4 장 모 의 실 험
33
UDP 를 사용하였으며 패킷 사이즈는 1500 바이트이고 시뮬레이션 시간은
200 초이다
F12MbpsN0 N1F0
55MbpsN2 N3F2
11Mbps (그림 11) 시나리오 I의 노드 그래프
(표 4) 시나리오 I의 플로우별 처리량(패킷수)과 전체 네트워크 처리량
Flow 80211b+FIFO EMLM-FQ MRADPSEMLM-
FQ(2Mbps)
F0 5165 24849 29072 15035
F1 47815 24850 14525 15036
F2 48488 24849 69342 15036
Total Throughput(pkt)
101468
100()
74548
73()
112939
111() 45107
제 4 장 모 의 실 험
34
표 4 에서 EMLM-FQ 는 각 플로우가 공정하게 서비스 되지만 전체
네트워크의 처리량이 FIFO 를 사용하는 IEEE 80211b 환경의 전체 네트워크
처리량보다 약 27 감소한다 하지만 MRADPS 는 IEEE 80211b 보다 네트워크
처리량이 약 11 향상된다 또한 MRADPS 에서 최소 데이터률을 갖는 플로우
F1 의 서비스 양은 그림 12 와 같이 모든 플로우의 데이터률이 그림 11 의
최소 데이터률인 2Mbps 일 때 EMLM-FQ 가 각 플로우에게 제공하는 최소
서비스 양과 거의 동일함을 확인 할 수 있고 MRADPS 가 각 플로우
데이터률에 따른 전송해야 하는 패킷 수 )( fP 에 거의 비례하여 각 플로우가
받는 서비스 양을 제공하는 것을 확인 할 수 있다 여기서 )210( =iTif
는
플로우 의 처리량을 나타낸다
그림 13 는 시나리오 I 의 각 패킷 스케쥴링 기법을 적용했을 때
플로우별 채널 점유 시간을 나타낸다 MRADPS 는 3 개의 플로우의 채널 점유
시간이 다른 스케쥴링 기법보다 공정함을 확인 할 수 있다 하지만 정확하게
플로우의 채널 점유 시간이 동일하지는 않다 그 이유는 표 3 에서 전송할
패킷을 계산할 때 간단히 내림으로 계산을 하였고 패킷을 재전송하는 시간
백오프 시간등의 추가적인 시간들이 발생하기 때문이다
제 4 장 모 의 실 험
35
(그림 12) EMLM-FQ(2Mpbs)가 제공하는 최소 처리량과
MRADPS의 각 플로우의 처리량 비교
제 4 장 모 의 실 험
36
(그림 13) 시나리오 I의 각 플로우별 채널 점유시간
시나리오 II 는 그림 14 과 같이 26 개의 노드와 16 개의 플로우로 구성된
네트워크에서 FIFO 를 사용하는 IEEE 80211b EMLML-FQ MRADPS 를 각각
적용했을 때 각 플로우별 처리량를 평가하였다 시나리오 II 의 각 플로우의
경쟁 관계는 그림 15 와 같다 트래픽으로 UDP 를 사용하였으며 패킷
사이즈는 1500 바이트이고 시뮬레이션 시간은 200 초이다
0
01
02
03
04
05
06
07
08
09
F0 F1 F2
Flow ID
Channel O
ccupancy
Tim
e(F
ractio
n)
IEEE 80211_FIFO
EMLM-FQ
MRADPS
제 4 장 모 의 실 험
37
(그림 14) 시나리오 II 의 노드 그래프
(그림 15) 시나리오 II 의 플로우 경쟁 그래프
제 4 장 모 의 실 험
38
(표 5) 시나리오 I의 플로우별 처리량(패킷수)과
전체 네트워크 처리량
Flow 80211b+FIFO EMLM-FQ MRADPS F0 53327 36622 26167 F1 49939 27281 53327 F2 2375 7630 13514 F3 38448 7515 19703 F4 15316 7323 25432 F5 7260 7462 7304 F6 1412 6171 7370 F7 2953 7465 7210 F8 10737 37156 7672 F9 37335 13932 33182
F10 29459 40242 53858 F11 15157 14106 28770 F12 45716 9877 39119 F13 53318 23484 27190 F14 10316 6790 10878 F15 12291 19163 29201
Total Throughput(pkt) 385359 (100)
272219 (71)
389897 (101)
제 4 장 모 의 실 험
39
표 5 는 그림 14 의 노드 그래프에서 각 패킷 스케쥴링 기법을 적용했을
때 각 플로우의 처리량을 나타낸다 IEEE 80211b 에서 다른 플로우에 비해
서비스의 양이 매우 적은 F2 F6 F7 와 같은 플로우를 EMLM-FQ 에서는
일정량의 서비스를 받을 수 있도록 보장해 준다 하지만 IEEE 80211b 의
네트워크 처리량보다 약 29 감소한다 MRADPS 는 전체 네트워크 처리량이
IEEE 80211b 의 네트워크 처리량과 거의 동일한 처리량을 보여주고 또한
고립되는 플로우의 최소 서비스 양을 EMLM-FQ 가 보장해주는 서비스의 양과
거의 동일하게 서비스한다
에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려하는 분산 패킷 스케쥴링
40
제 5 장 결 론
본 논문은 IEEE 80211x와 같이 물리계층에서 다중 데이터률을 제공하는
에드혹 네트워크 환경에서 ldquo플로우들 간에 공유하는 채널 용량이 고정되어
있다rdquo라는 기존 패킷 스케쥴링의 가정이 실제 환경과 적합하지 않는
문제점을 해결하기 위해서 다중 데이터률을 고려한 새로운 공정성 모델인
플로우별 시간 기반 공정성(Time-based Fairness)를 정의한다 또한 정의한
공정성을 달성하기 위하여 플로우 경쟁 그래프 상의 가장 낮은 데이터률과 각
플로우의 데이터률과 비교하여 전송해야 하는 패킷의 수( )( fP )를 계산하고
스케쥴링 과정에서 개의 패킷에 대한 서비스 태그는 업데이트 하지 않고
)( fP 개의 패킷 중 첫 번째 패킷을 제외한 나머지 패킷은 전송 시에 RTS
프레임에 NCB(Not Compare Bit)를 1로 설정하여 수신 노드에서 RTS를
폐기하지 않고 바로 CTS를 보내 서비스 되도록 EMLM-FQ를 수정하여 새로운
스케쥴링 기법인 MRADPS를 제안하였다 MRADPS는 각 플로우의 서비스
태그 할당 방법과 서비스 태그 정보에 대한 교환 방법등 EMLM-FQ의 기존
방식을 고수하기 때문에 EMLM-FQ의 특성인 공간적 채널 재사용 문제를
해결하는 방법과 분산된 플로우 정보를 가지고 스케쥴링을 결정하는 방법을
동일하게 제공한다 시뮬레이션 결과는 MRADPS는 경쟁 그래프에서 가장
낮은 데이터률을 갖는 플로우의 최소 서비스 양을 모든 플로우의 데이터률이
가장 낮은 데이터률을 가질 때 EMLM-FQ의 플로우가 받는 최소 서비스
에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려하는 분산 패킷 스케쥴링
41
양만큼 서비스하는 것을 보여주고 각 플로우가 받는 서비스 양은 )( fP 에
비례함을 보여준다 또한 MRADPS는 다중 데이터률이 제공되는 환경의
에드혹 네트워크의 전체 네트워크 처리량을 크게 향상시키는 것을 보여준다
참 고 문 헌
42
참고 문헌
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[16] NS2 - wwwisiedunsnamns
[17] Datasheet for ORiNOCO 11 Mbits Network Interface Cards 2001
45
감사의 글
이제 2년 반동안의 대학원 생활을 끝마치고 사회로 첫걸음을 내딛게 되었
습니다 제가 무사히 대학원 생활을 끝마칠 수 있도록 도움을 주신 주위의
많은 분들께 이 기회를 빌어 감사의 말씀을 드리고 싶습니다
먼저 저의 지도 교수님이신 유상조 교수님께 감사의 말씀을 드리고 싶습
니다 대학원에 들어와서부터 지금까지 바쁘신 와중에도 부족한 저에게 많
은 시간을 할애하여 지도해 주셔서 항상 감사하게 생각하고 있습니다 교수
님과 연구실 원들과 함께 한 많은 세미나들이 특히 제게 많은 도움이 되었
습니다 또한 바쁘신 와중에도 부족한 논문의 심사를 맡아주신 곽경섭 교수
님과 김덕경 교수님께도 감사의 말씀을 드립니다
결코 적지 않은 2년 반이라는 시간이 짧게 느껴질 만큼 많은 추억과 시간
을 함께한 멀티미디어 통신망 연구실의 선후배 및 동기들에게도 감사의 말
씀을 드립니다
무엇보다도 부모님의 무한한 사랑과 아낌없는 지원이 없었다면 현재의 저
는 없었을 것 입니다 무엇으로도 부모님의 큰 사랑에 보답할 수는 없겠지
만 제 학창생활의 결실인 이 논문을 그 동안의 부모님의 수고에 대한 작은
보답으로 바치고 싶습니다
盧 權 汶
46
학술 활동
[1] Yong-Qian Chen Kwen-mun Roh Sang-Jo Yoo A Distributed Fairness Support
Scheduling Algorithm in Wireless Ad-Hoc Networks Lecture Note in Computer
Science 2006
[2] Yong-Qian Chen Kwen-mun Roh Sang-Jo Yoo A Distributed Fairness Support
Scheduling Algorithm in Wireless Ad-Hoc Networks UIC06
[3] 이정환 노권문 유상조ldquo에드혹 네트워크에서 클러스터 기반의 지오캐
스팅 프로토콜rdquo 한국통신학회 하계학술대회 20047
[4] 노권문 서지영 정순규 조경진 유상조 ldquo에드혹 네트워크에서 다중 데
이터률을 고려하는 분산 패킷 스케쥴링rdquo JCCI2006 20064
[5] Yong-Qian Chen Kwen-Mun Roh Sang-Jo Yoo Service Index Based Fairness
Scheduling in Wireless Ad-Hoc Networks JCCI2006 20064
[6] 조경진 김현주 노권문 유상조 ldquo지능형 무선 인지 기술 기반 네트워크
환경에서 MAC 계층 동적 주파수 선택 방법rdquo 한국통신학회 하계학술대
회 20067
[7] 김현주 조경진 노권문 유상조 ldquo무선 인지 기술 기반의 시스템을 위한
계층에서의 통신 초기화 WRAN MAC 과정rdquo 한국통신학회 하계학술대회
47
20067
[8] 유상조 노권문 정재학 김재명 ldquoWRAN Cognitive Radio MAC 프로토콜
기술rdquo 방송공학회지 Vol 11 No1 pp40-53 2006
[9] 노권문 진영천 유상조 ldquo에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려한
분산 패킷 스케쥴링rdquo 한국통신학회 논문지 2006 07
[10] 조경진 김현주 노권문 유상조 ldquo지능형 무선 인지 기술 기반 네트워크
환경에서 MAC 계층 동적 주파수 선택 방법rdquo 한국통신학회 논문지 게
재 예정
특허 출원
[1] 무선 인지 기술 환경에서 기지국들 간에 무선 공유 자원을 효율적으로
사용하기 위한 매체 접근 제어 계층의 동작 자원 임대 프로토콜 출원번
호 제 2005-0105278
[2] 무선 인지 기술 환경에서 숨겨진 인컴번트 시스템의 검출을 위한 명시적
아웃밴드 시그널링 방법 출원번호 제 2006-0019661
[3] 에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링 방법
출원번호 제 10-2006-63521
[4] 애드혹 네트워크에서 서비스 색인 기반 공정 스케쥴링 방법 출원 번호
제 10-2006-63520
48
수행 프로젝트
[1] 무선 Ad-hoc 네트워크에서 Seamless한 인터넷 QoS 를 제공하기 위한 네
트워킹 기술연구 및 멀티미디어 ad-hoc 서비스 테스트 베드 구현 정보
통신부
[2] 초광대역 무선통신 연구센터 (UWB-ITRC) 제 4 세부과제 ndash UWB 응용
시스템 기술 (정보통신부 대학 IT 연구센터)
[3] 코그니티브 라디오(Cognitive Radio) 기술 개발 III(삼성종합기술원)
- IEEE 80222 WRAN 표준 제안(20051117) 참여(MAC)
[4] 초광대역 무선통신을 위한 지능형 무선인지 (Cognitive Radio) 핵심기술
연구 과학재단 특정기초사업
iii
목 차
요 약 i
ABSTRACT ii
목 차 iii
그림 목차 iv
표 목차 v
Abbreviations and Acronyms vi
제 1 장 서 론 1
제 2 장 관련 연구 3
21 IEEE 80211b WLAN과 다중 데이터률 적응 기법3
22 에드 혹 네트워크에서의 패킷 스케쥴링hellip 7
제 3 장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링 (MRADPS) 13
31 네트워크 모델 14
32 시간 기반 공정성 (Time-Based Fairness)15
33 채널 점유시간의 계산 23
34 MRADPS의 구현 24 341 기본적인 메시지 교환helliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphellip25
342 테이블 정보 교환helliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphellip26
iii
343 패킷 스케쥴링helliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphellip27
344 간단한 예제helliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphellip29
제 4 장 모의 실험 helliphelliphelliphellip31
제 5 장 결 론 40
참 고 문 헌 42
iv
그림 목차
(그림 1) IEEE 80211b 프리엠블 형식 구조와 제공되는 데이터률 6
(그림 2) 노드 그래프 9
(그림 3) 플로우 경쟁 그래프 9
(그림 4) EMLM-FQ의 동작 12
(그림 5) 다중 데이터률을 제공하는 노드 그래프 16
(그림 6) 플로우 경쟁 그래프 17
(그림 7) 처리량 기반 공정성과 시간 기반 공정성에 대한 각 플로우의 서비
스 순서와 채널 점유 시간 비교 18
(그림 8) EMLM-FQ(Mbps)와 시간 기반 공정성에 대한 각 플로우의 서비스
순서와 채널 점유 시간 비교 22
(그림 9) 패킷 스케쥴링 순서도 28
(그림 10) 간단한 예제 30
(그림 11) 시나리오 I의 노드 그래프 33
(그림 12) EMLM-FQ( xMpbs)가 제공하는 최소 처리량과 MRADPS의 각 플로
우의 처리량 비교 35
(그림 13) 시나리오 I의 각 플로우별 채널 점유시간 36
(그림 14) 시나리오 II의 노드 그래프37
(그림 15) 시나리오 II의 플로우 경쟁 그래프37
v
표 목차
lt표1gt IEEE 80211b 데이터률 명세와 전송 거리 4
lt표2gt 시뮬레이션 파라미터 31
lt표3gt 최소 데이터률과 플로우 데이터률에 따라 전송해야 하는 패킷수32
lt표4gt 시나리오 I의 플로우별 처리량(패킷수)과 전체 네트워크 처리량33
lt표5gt 시나리오 II의 플로우별 처리량(패킷수)과 전체 네트워크 처리량 38
vi
Abbreviations and Acronyms
ARF Auto Rate Fallback
ACK Acknowledgement
CTS Clear-To-Send
CSMACA Carrier Sense Multiple AccessCollision Avoidance
DS Data-Sending
DCF Distributed Coordination Function
DSSS Direct Sequence Spread Spectrum
EMLM-FQ Enhanced Maximixe Local Minimum-Fair Queueing
MAC Media Access Control
MRADPS Multi Rate Aware Distributed Packet Scheduling
MLM-FQ Maximize Local Minimum-Fair Queueing
PLCP Physical Layer Convergence Protocol
PSDU Physical Service Data Unit
RBAR Receiver Based Auto Rate
RR Round Robbin
SFQ Start Time fair Queueing
SNR Signal-to-Noize Ratio
TBR Time-Based Regulator
WFQ Weighted Fair Queueing
에드 혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
1
제 1 장 서 론
에드 혹 네트워크는 고정된 기반 망의 도움 없이 이동 단말기들로만
손쉽게 자율적으로 망을 구성하여 긴급 구조나 전쟁터 등에서 무선 데이터
서비스를 제공할 수 있는 자율성과 융통성을 부여한 무선 네트워크이다
에드혹 네트워크를 구성하는 노드들은 무선 인터페이스를 가지며 이동
컴퓨팅 기능을 가진 호스트와 라우팅 기능을 가진 라우터를 동시에 만족하는
형상으로 흔히 이동 노드로 불려진다 이러한 이동 노드는 저전력 구현등의
이유로 도달 거리가 제한되므로 중간 노드로서 데이터 전달 기능을 가지며
배터리를 사용하므로 에너지의 공급이 일정치 않은 특성을 갖는다
기존 IEEE 80211은 하나의 데이터률인 2Mbps를 제공하지만 상업적인
성공을 거둔 IEEE 80211b[1]는 1 2 55 11Mpbs의 데이터률을 제공하고 IEEE
80211g[2]는 6 9 12 18 24 36 54Mbps의 데이터률을 각 표준의 물리 계층에서
제공하고 있다 이러한 다중 데이터률을 에드혹 네트워크에서 이용하고자
하는 노력은 라우팅 관련 연구[3]에서부터 시작되었고 최근에 다중
데이터률을 제공하는 에드혹 네트워크에서 성능 분석 연구[4][5]가 이루어졌다
그러나 에드혹 네트워크에서의 패킷 스케쥴링 연구에 있어서 다중
데이터률을 고려하는 연구는 거의 이루어지지 않았다 그 이유는 처리량 기반
공정성(throughput-based fairness)를 제공하기 위해서 SFQ WFQ등과 같이
유선에서의 공정 큐잉방식을 에드혹 패킷 스케쥴링에 적용했기 때문이다
제 1장 서 론
2
이러한 패킷 스케쥴링 기법의 기본 가정은 채널 용량이 고정되어 있는
것이다 따라서 다중 데이터률이 제공되는 환경에서 채널 용량을
고정시키기가 쉽지 않기 때문에 에드혹 패킷 스케쥴링 연구에서 다중
데이터률을 제공하는 환경을 고려하지 않았다
본 논문에서는 라우팅 관련 연구와 같이 다중 데이터률을 에드 혹 패킷
스케쥴링에 효율적으로 이용할 수 있다면 자원 사용률과 전체 네트워크의
처리량이 향상될 것이라 예상했고 다중 데이터률을 고려하기 위하여 새로운
공정성 모델인 플로우 별 시간 기반 공정성(time-based fairness)을 정의하였다
또한 정의한 공정성을 달성하는 패킷 스케쥴링 기법인 MRADPS(Multi-Rate
Aware Distributed Packet Scheduling)를 제안한다 이 MRADPS는 대표적인 에드
혹 패킷 스케쥴링인 EMLM-FQ[6]를 수정하여 구현되었기 때문에 EMLM-FQ의
특징인 분산된 플로우 정보를 가지고 스케쥴링을 결정하는 방법과 공간적
채널 재사용 방법을 제공한다
본 논문은 다음과 같이 구성된다 제 2장에서는 IEEE 80211b에서
제공하는 다중 데이터률과 기존 에드혹 패킷 스케쥴링 관련 연구를 살펴보고
제 3장에서 새롭게 제안하는 플로우별 시간 공정성과 다중 데이터률을 고려한
분산 패킷 스케쥴링 기법인 MRADPS을 설명한다 제 4장에서는 시뮬레이션
결과를 통하여 제안된 패킷 스케쥴링의 성능을 평가하고 마지막으로 제
5장에서 본 논문의 결론을 맺는다
제 2장 관련 연구
3
제 2 장 관련 연구
21 IEEE 80211b WLAN 과 다중 데이터률 적응 기법
IEEE 80211 WLAN은 DCF(Distributed Coordination Function) 모드를
제공하고 있기 때문에 에드혹 네트워크를 위한 테스트 베드와 시뮬레이션에
널리 사용하고 있는 무선 LAN의 표준이다 IEEE 80211은 1Mbps와 2Mbps의
데이터률을 제공하지만 사용자들의 보다 높은 데이터률의 요구로 인해 IEEE
80211b가 제정되었다 IEEE 80211b는 물리계층에서 24GHz 대역을 사용하여
DSSS(Direct Sequence Spread Spectrum) 방식으로 동작하며 1Mbps 2Mbps
55Mbps 11Mbps과 같이 보다 높은 데이터률을 제공한다 이러한 다중
데이터률에 관한 명세는 물리 계층에 정의되어 있고 매체 접근 제어(Media
Access Control MAC)계층에서 제어된다 표 1은 IEEE 80211b에서 제공되는 각
데이터률에 따른 수신 감도와 전송 거리를 간략히 나타낸다[1] 하지만 실제
전송 거리는 제조사에 따라서 달라질 수 있다
제 2장 관련 연구
4
(표 1) IEEE 80211b 데이터률 명세와 전송 거리
IEEE 80211b 표준에서 그림 1과 같이 PLCP(Physical Layer Convergence
Protocol) 프리엠블과 헤더는 DBPSK 변조 방식의 바커 코드 확산을 이용하여
1Mbps로 전송하고 PSDU(PHY Service Data Unit)은 1 2 55 11Mbps 중 하나로
전송한다(그림 1(a)) 그림 1(b)와 같이 네트워크 처리량의 효율성을 개선하고
오버헤드를 최소화하기 위해서 짧은 PLCP 프레임을 사용할 수 있다 IEEE
80211b 표준에서 정의된 모든 제어 프레임(RTS CTS ACK and Management
Frame)은 가상 반송파 감지 메커니즘을 확실하게 제공하기 위해서 기본
데이터률(긴 PLCP 프레임-1Mbps 짧은 PLCP 프레임-2Mbps)로 전송한다
IEEE 80211b에서 정의한 다중 데이터률을 이용하는 데이터률 적응
기법(rate adaptation scheme)의 대표적인 방법은 Lucent사의 WaveLan-II 제품의
Data Rate Code
Length Modulation
Symbol Rate
(BitSymbol)
Receiver Sensitivity
(dBm)
Tx Range
(Open
Space)
1Mbps 11(Barker) DBPSK 1MSps (1) -94 550m
2Mbps 11(Barker) DQPSK 1MSps (2) -91 400m
55Mbps 8(CCK) DQPSK 1375MSps (4) -87 270m
11Mbps 8(CCK) DQPSK 1375MSps (8) -82 160m
제 2장 관련 연구
5
ARF(Auto Rate Fallback) 기법[7]과 RBAR(Receiver Based AutoRate) 프로토콜[8]이
있다 ARF 기법은 송신 노드가 이전 데이터 패킷 전송 시 얻어진 정보를
기반으로 데이터률을 선택하며 데이터 전송의 연속적인 성공 또는 실패
이후에 데이터률을 증가시키거나 감소시켜서 데이터를 전송하는 기법이다
RBAR 프로토콜은 수신 노드가 RTS(Request-To-Send)와CTS(Clear-To-Send)
프레임 교환 과정 동안에 데이터 프레임을 전송하기 위한 적절한 데이터률을
선택해서 송신 노드에게 공지하는 방식이다 송신 노드가 데이터 전송을 위해
RTS 프레임을 수신 노드에게 전송하면 수신 노드는 SNR(Signal-to-Noize
Ratio)를 측정하고 데이터 전송을 위한 데이터률을 선택한다 그리고 수신
노드가 선택한 데이터률을 CTS 프레임 안에 포함하여 전송한다 CTS
프레임을 받은 전송 노드는 CTS 프레임에 명시된 데이터률로 데이터
프레임을 전송한다 RBAR 프로토콜은 수신 노드에서 데이터률을 결정하기
때문에 송신 노드에서 데이터률을 결정하는 ARF 기법보다 급변하는 무선
채널 상태를 잘 반영할 수 있다 따라서 ARF 기법보다 정확한 데이터률을
결정할 수 있다 본 논문에서는 다중 데이터률 적응 기법으로 RBAR
프로토콜을 기반으로 한다
제 2장 관련 연구
6
Sync128bits
SFD16 bits
Signal8 bits
Service8 bits
Length16 bits
CRC16 bits
MPDU(Variable)
PPDU
1Mbps DBPSK 1Mbps DBPSK2Mbps DQPSK55 to 11Mbps
PLCP Preamble PLCP Header
Sync 56 bits
SFD16 bits
Signal8 bits
Service8 bits
Length16 bits
CRC16 bits
MPDU(Variable)
PPDU
1Mbps DBPSK 2Mbps DQPSK55 to 11Mbps
PLCP Preamble PLCP Header
2Mbps DQPSK
(a) Long Preamble
(b) Short Preamble (그림 1) IEEE 80211b 프리엠블 형식 구조와 제공되는 데이터률
제 2장 관련 연구
7
22 에드 혹 네트워트에서의 패킷 스케쥴링
에드혹 네트워크에서 대부분의 패킷 스케쥴링 연구[6][9-12]는 처리량에
기반한 공정성을 제공한다 처리량 기반 공정성을 제공하는 스케쥴링 방식은
TDMA 기반의 에드혹 네트워크를 위해 제안된 credit-based 공정 스케쥴링
기법[10][11]과 타임 스탬프에 기반한(timestamp-based) 공정 스케쥴링
기법[6][9] 두 가지로 나눌 수 있다 타임 스탬프에 기반한 패킷 스케쥴링
기법은 처리량 기반 고정성을 제공하기 위해 도착된 패킷들은 SFQ[13](Start-
Time Fair Queueing)에 기반하여 두 개의 서비스 태그(start tag와 finish tag)를
갖고 가장 작은 start tag를 갖는 패킷을 서비스한다 또한 [12]에서는 두 개의
태그를 이용하여 백오프 값을 계산하는데 사용한다
에드혹 네트워크 환경에서는 패킷 스케쥴링을 설계할 때 다음과 같은
설계상의 쟁점을 고려해야 한다
1) 위치 종속적 경쟁 - 무선 데이터 전송은 지역적으로
제 2장 관련 연구
8
브로드캐스팅이기 때문에 공유하는 채널에 대한 경쟁은 위치 종속적이다
예를 들어 그림 2의 노드 그래프와 같이 5개의 노드(Ni i = 0hellip4)가 있고
4개의 플로우(Fj j = 0hellip3)가 있을 때 플로우간 경쟁관계를 그림 3과 같이
플로우 경쟁 그래프로 변환할 수 있다 그림 3에서 각 꼭지점은 플로우를
나타내고 각 간선은 플로우들 사이의 경쟁 관계를 나타낸다 F0는 F1과 F2와
경쟁 관계에 있지만 F3와는 직접적으로 경쟁관계에 있지 않다 따라서 F0와
F3는 동시에 서비스 받을 수 있다 이와 비슷하게 F1은 F0 F2 F3와
경쟁관계에 있다 이처럼 플로우들 사이에서 경쟁관계에 있는 플로우들의
집합은 플로우의 위치에 따라서 다르다 또한 F0와 F3와 같이 직접
경쟁관계에 있지 않는 플로우들은 동시에 서비스 받을 수 있지만 이는
경쟁관계에 있는 플로우들 사이에서 엄격한 공정성을 제공하기 위해서는 한
순간에 하나의 플로우만 서비스를 받아야 하기 때문에 두 개의 플로우(F0
F3)가 직접적으로 경쟁 관계에 있지 않아서 서비스 된다면 공정성를
훼손하는 문제가 발생한다 하지만 동시에 서비스 될 수 있는 플로우들 중
하나만 서비스 한다면 네트워크의 처리량을 감소시키는 단점을 가지고 있다
이러한 문제를 공간적 채널 재사용 문제라 한다
2) 에드혹 스케쥴링의 분산된 속성 - 유선 네트워크나 셀룰러
네트워크에서 각 라우터나 스위치 기지국은 패킷 스케쥴링을 결정할 때 모든
플로우에 대한 정확한 정보를 가지고 있다 하지만 에드혹 네트워크에서는
제 2장 관련 연구
9
경쟁관계에 있는 플로우가 각 다른 송신 노드에서 발생할 수 있고 각 송신
노드에서는 다른 송신 노드의 플로우 정보를 직접적으로 접근 할 수 없다
이는 에드혹 네트워크에서 패킷 스케쥴링을 설계할 때 분산되어 있는 플로우
정보를 이용하여 계산해야 하는 문제를 포함하고 있음을 나타낸다
(그림 2) 노드 그래프
(그림 3) 플로우 경쟁 그래프
위와 같은 디자인 이슈들을 고려하여 제안된 대표적인 패킷 스케쥴링은
[6]의 MLM-FQ(Maximize-Local-Minimum Fair Queueing)과 EMLM-FQ(Enhanced-
Maximize-Local-Minimum Fair Queueing)이다 이 두 기법에서 서비스 태그의
N0 N1 N2 N3 N4F0
F1 F2 F3
F0
F1
F2
F3
제 2장 관련 연구
10
할당 방법으로 가상 시간(virtual time)계산의 편리성을 위해서 SFQ(Start-Time
Fair Queueing)를 이용한다 MLM-FQ는 분산된 에드혹 환경에서 경쟁 그래프에
연결된 모든 플로우들 중에서 한 순간에 하나의 플로우만 서비스 되도록 한다
MLM-FQ에서 각 플로우가 받는 최소 서비스의 양은 다음과 도식화 된다
(1)
여기서 )( 21 ttW f 는 플로우 f 가 시간 1t 부터 2t 까지 받은 서비스의 양을
나타낸다 C는 채널 용량이고 fr 와 gr 는 각각 플로우 f 와 g의 가중치이며
N은 플로우 경쟁 그래프에서 연결된 모든 플로우들의 집합이다 k 와 α 는
위치 종속적 상수이다
EMLM-FQ는 공간적 채널 재사용 방법을 제공하기 위해서 MLM-FQ에
백오프 값을 설정하는 방법을 추가함으로써 직접적으로 경쟁관계에 있지
않는 플로우들인 F0와 F3가 동시에 서비스 될 수 있도록 하는 메커니즘을
제공한다 예를 들어 동작 과정을 설명하면 그림 2와 같은 노드 그래프에서
플로우를 전송할 각 송신 노드와 수신 노드는 그림 4와 같은 각각의 플로우
테이블을 갖는다 F0는 가장 작은 서비스 태그 T0를 가지고 있기 때문에 즉시
전송한다 F1 F2 F3는 자신의 테이블에서 자신 보다 작은 서비스 태그를 갖는
αminusminusgesum isin
)()( 1221 ttrk
rCttW
Ng g
ff
제 2장 관련 연구
11
플로우들의 전체 수로 몇 개의 (Contention Window)로 구성된 백오프 기간를
결정한다 따라서 F1는 T1이 2이기 때문에 자신 보다 작은 서비스 태그를
갖는 한 개의 플로우가 존재하므로 백오프 기간을 1로 설정한다 F3의 경우
F3의 테이블에서 F3보다 작은 플로우 F1과 F2가 존재하기 때문에 백오프
기간을 2로 설정한다 F0가 서비스 될 때 F1과 F2는 간섭을 받지만 F3의 경우
간섭을 받지 않기 때문에 백오프 기간이 지난 후 서비스 된다 따라서
EMLM-FQ는 MLM-FQ보다 높은 네트워크 처리량을 달성한다 EMLM-FQ의 각
플로우가 받는 최소 서비스의 양은 다음과 같이 도식화 된다
(2)
여기서 S 는 플로우 경쟁 그래프에서 플로우 f 와 직접 연결되어 있는 플
로우들의 집합이다
αminusminusgesum isin
)()( 1221 ttrk
rCttW
Sg g
ff
제 2장 관련 연구
12
F0 T0=1F1 T1=2F2 T2=3
Backoff=0
F0 T0=1F1 T1=2F2 T2=3F3 T3=4
Backoff=1
F0 T0=1F1 T1=2F2 T2=3F3 T3=4
Backoff=2
F1 T1=2F2 T2=3F3 T3=4
Backoff=2
F0 F3 전송 전
F0의 테이블 F1의 테이블 F2의 테이블 F3의 테이블
F0 T0=11F1 T1=2F2 T2=3
Backoff=2
F0 T0=11F1 T1=2F2 T2=3
F3 T3=14
Backoff=0
F0 T0=11F1 T1=2F2 T2=3
F3 T3=14
Backoff=1
F1 T1=2F2 T2=3
F3 T3=14
Backoff=2
F0 F3 전송 후(패킷 사이즈가중치는 10이라 가정)
F0의 테이블 F1의 테이블 F2의 테이블 F3의 테이블
(그림 4) EMLM-FQ의 동작
에드 혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
13
제 3 장 다중 데이터률을 고려한 분산
패킷 스케쥴링(MRADPS)
에드혹 네트워크의 IEEE 80211x 물리 계층에서의 예와 같이 각 단말은
채널 상태에 따라 다중 데이터률을 제공하기 때문에 기존 에드혹 네트워크의
패킷 스케쥴링 연구에서 채널 용량이 고정 되어 있다는 기본 가정이 실제 환
경에 적합하지 않다 이러한 문제를 해결하기 위해서 본 논문에서는 먼저 다
중 데이터률을 고려하여 플로우별 시간 기반 공정성을 정의하고 정의한 시간
기반 공정성을 달성하는 새로운 분산된 패킷 스케쥴링 기법을 제안한다
다중 데이터률을 고려한 패킷 스케률링 기법은 Godfrey Tan과 John Guttag
가 처음 제안하였다 이들이 제안한 패킷 스케률링 기법인 TBR[14](Time-
Based Regulator)는 다중 데이터률을 제공하는 IEEE 80211b 무선 네트워크의
인프라스트럭처 모드에서 한 셀 안의 채널을 공유하는 모든 노드들이 채널 점
유 시간을 공유한다 이 TBR 기법은 플로우별 채널 점유 시간에 대한 공정성
을 제공하는 것이 아니라 노드별로 시간 공정성을 제공하고 라운드 로빈(RR
Round Robin) 방식을 이용하여 인프라스트럭처 모드에서 작동하기 때문에 분
산된 에드혹 네트워크 환경에 적합하지 않다 본 장에서 다중 데이터률을 제
공하는 에드혹 네트워크에서 플로우별 시간 공정성을 제공하는 분산된 에드혹
패킷 스케쥴링인 MRADPS(Multi-Rate Aware Distributed Packet Scheduling)을 제안
한다
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
14
31 네트워크 모델
본 논문은 물리계층과 MAC 계층에서 다중 데이터률을 제공하는 환경과
모든 노드들이 동일한 채널을 공유하는 다중 홉의 무선 에드혹 네트워크를
고려한다 또한 전송 노드의 전송 범위 안에 있는 노드만이 패킷을 받을 수
있다 단일 플로우는 단일 전송 노드로부터 단일 수신 노드까지 전송되는
일련의 패킷 스트림으로 정의한다
본 논문은 MAC 계층으로 일반적인 CSMACA[1][15] 패러다임과 다중
데이터률 적응 기법으로 RBAR 프로토콜[8]을 따른다 전송 노드가 하나의
패킷을 전송하기 위해서 짧은 제어 프레임인 RTS(Request-to-Send)를 수신
노드에게 전송하면 RTS 를 받은 수신 노드는 자신의 주변 노드 중에서 패킷을
전송하고 있는 노드가 있는지 확인한다 전송 중인 노드가 없다면 SNR 값을
측정하여 최적의 데이터률을 결정하고 이에 대한 정보를 CTS(Clear-to-Send)에
포함하여 응답한다 CTS 를 받은 송신 노드는 인접한 노드들에게 RTS-CTS
핸드쉐이크의 성공을 알리기 위한 목적과 수신 노드에게 CTS 의 응답으로
DS(Data-Sending) 프레임를 보내고 DATA 프레임을 전송한다 마지막으로 수신
노드는 성공적인 DATA 프레임 수신에 대한 응답으로 송신 노드에게 ACK
프레임을 전송한다 송신 노드와 수신 노드의 한 홉 거리에 있는 모든
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
15
노드들은 위의 제어 메시지들을 모두 들을 수 있다 본 논문은 관련 연구들[9-
11]과 같이 다음과 같은 3 가지 기본 가정을 갖는다
1) 무선 매체는 페이딩(fading) 간섭(interference) 링크 에러(link Error)
충돌(collision)과 같이 네트워크 사용자에게 영향을 미치는 시간-가변적인
에러를 나타낸다 본 논문에서는 단지 충돌에 의해 발생되는 에러만
고려한다
2) 하나의 노드는 동시에 패킷을 전송하거나 수신할 수 없다
3) 노드의 이동성은 고려하지 않는다
32 시간 기반 공정성(Time-Based Fairness)
기존에 제안된 에드혹 패킷 스케쥴링은 플로우들 간에 처리량 기반
공정성(throughput-based fairness)을 제공하기 위하여 SFQ(Start-Time Fair
Queueing)과 같은 유선에서의 패킷 스케쥴링을 기반으로 한다[6][9] 이러한
처리량 기반 공정성은 플로우별 가중치에 따라 각 플로우가 받는 전체
서비스의 양이 동일함을 의미한다 반면 시간 기반 공정성(time-based
fairness)는 각 플로우가 사용하는 전체 채널 점유 시간이 동등함을 의미한다
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
16
그림 5 의 노드 그래프에 대해 그림 6 과 같이 네트워크의 모든 플로우가
직접적인 경쟁 관계에 있을 때 그림 7 은 처리량 기반 공정성을 제공하는
EMLM-FQ[6]와 본 논문에서 제안하는 시간 기반 공정성을 제공하는 패킷
스케쥴링 기법에 대한 각 플로우의 서비스 순서와 채널 점유 시간을 나타낸다
각 플로우가 갖는 패킷 사이즈와 가중치가 동일하다고 가정하고 각 플로우의
초기 서비스 태그는 이다 그림 6 과 같이 모든 플로우가 직접적인 경쟁관계에
있으면 EMLM-FQ 는 F0 F1 F2 순서대로 각 플로우의 패킷을 서비스한다
시간 기반 공정성을 제공하는 경우 각 플로우가 점유하는 채널 시간이
공정해야 함으로 데이터률이 가장 낮은 F2 가 하나의 패킷을 전송할 때
사용하는 채널 점유 시간을 기준으로 각 플로우가 동일한 채널 점유 시간을
갖도록 한다 그림 7 과 같이 처리량 기반 공정성을 제공할 때 6 개의 패킷이
서비스 되는 시간 동안에 시간 기반 공정성을 제공할 때는 10 개의 패킷을
서비스 할 수 있다 즉 네트워크 처리량이 약 40 향상된다
F05 MbpsN0 N1 F1
2 Mbps N2 N3F2Mbpsxxx
(그림 5) 다중 데이터률을 제공하는 노드 그래프
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
17
F0 F2
F1
(그림 6) 플로우 경쟁 그래프
하지만 실제로 하나의 패킷을 전송하는데 제어 프레임
(RTSCTSDSACK)을 전송하는데 걸리는 시간과 충돌이 발생했을 때
재전송에 사용되는 시간 등의 이유로 채널 점유 시간은 각 플로우의
데이터률에 따라 정확히 비례하지 않는다 본 논문에서는 계산의 단순함을
위해서 각 플로우가 보장 받아야 하는 채널 점유 시간을 플로우의
데이터률에 따라 계산하고 시뮬레이션을 통해 각 플로우의 실제 채널 점유
시간을 측정하고 비교한다 채널 점유 시간 계산 방법은 다음 장에서
설명한다 본 논문에서는 다중 데이터률을 제공하는 환경에서 패킷 스케쥴링
기법이 처리량 기반 공정성과 시간 기반 공정성 사이에서 어떤 공정성을
제공하는 것이 옳다고 주장하는 것이 아니라 처리량 기반 공정성을 기반으로
하는 패킷 스케쥴링 기법에서 전체 네트워크 처리량이 시간 기반 공정성을
제공할 때 보다 현저하게 떨어지는 비효율성을 개선하는 방법을 제안한다
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
18
F1 F2F0 F1 F2F0
F0 F0 F0 F0 F0 F1 F1 F2
시간F0의 5개 패킷 F1의 2개 패킷 F2의 1개 패킷
Throughput-based
Time-based
F0의 2개
패킷
F0의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
F1의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
F2의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
F0 F0
(그림 7) 처리량 기반 공정성과 시간 기반 공정성에 대한
각 플로우의 서비스 순서와 채널 점유 시간 비교
각 플로우 f 의 채널 점유시간( )( fT )은 다음과 같이 정의한다
(3)
F 는 플로우 경쟁 그래프에 존재하는 모든 플로우들의 집합이고 fs 는
플로우 f 의 패킷 사이즈 fd 는 플로우 f 의 데이터률이다 )( fT 는 F 의
모든 플로우가 하나의 패킷을 서비스 하는데 사용하는 채널 점유 시간에서
f 가 하나의 패킷을 서비스 하는데 사용하는 채널 점유 시간이 차지하는
비율을 나타낸다 채널이 항상 이용 중이라고 가정하면 플로우의 전체 채널
점유 시간은 다음과 같이 정의한다
sumisin
=
Fii
i
f
f
ds
ds
fT )(
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
19
(4)
경쟁하는 플로우들의 가중치가 동일하다고 가정하면 시간 기반 공정성에
입각해서 각 플로우가 보장 받아야 하는 채널 점유 시간( )( fGT Guaranteed
Time)는 다음과 같이 정의 한다 N 은 플로우 경쟁 그래프에서 연결된
플로우들 중 가장 낮은 데이터률을 갖는 플로우의 데이터률이다
(5)
경쟁 그래프의 모든 플로우의 패킷 사이즈가 동일하다고 가정하면
)( fGT 는 다음과 도식화 된다
(6)
N은 경쟁 그래프에서 연결되어 있는 전체 플로우의 수이다
)()( fGTfT ge 이면 플로우 f 는 보상 받을 시간이 존재하지 않고
)()( fGTfT lt 이면 플로우 f 는 보상 받을 시간이 존재한다
1)(0 1)( lele=sumisin
fTfTFf
sumisin
=
Fi
i
f
ds
ds
fGT
min
min)(
min
min
1
)(
dNdfGT =
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
20
경쟁 그래프에서 연결된 각 플로우가 보장 받아야 하는 시간은 경쟁
관계에 있는 플로우들 중 가장 낮은 데이터률( mind )을 가진 플로우가 하나의
패킷을 서비스 할 때 그 플로우가 보내야 되는 패킷의 수로 나타낼 수 있다
보상 받아야 하는 시간이 존재하는 플로우 f 는 시간 기반 공정성을
달성하기 위해서 f 가 전송해야 하는 패킷 수( )( fP )는 다음과 같이 정의된다
(7)
따라서 그림 5 의 F0 는 mind 을 갖는 F2 와 비교하여 시간 기반 공정성을
달성하기 위해서 5 개의 패킷을 전송해야 한다 시간 기반 공정성(TF Time-
Based Fairness)은 다음과 같이 정의 한다
(8)
)( 21 tttiα 는 플로우 i 가 시간 1t 부터 시간 2t 까지 점유하는 채널 점유
시간이다 식 (8)의 값이 0 에 근접할수록 이상적인 시간 기반 공정성을
제공한다
mind 을 갖는 플로우 mindf 이 받는 최소 서비스의 양 )( 21minttW
df은
EMLM-FQ 의 식 (2)에서 정의한 각 플로우가 받는 최소 서비스의 양에서
유도된다 그 이유는 그림 5 에서 모든 플로우의 데이터률이 mind 이라 가정할
때 EMLM-FQ 에서 제공하는 각 플로우의 최소 서비스 양을 본 논문에서
제안하는 MRADPS 가 그림 8 과 같이 제공하기 때문이다 예를 들어
MRADPS 에서 최소 데이터률을 갖는 F2 가 받는 최소 서비스양은 F2 의
min
)(dd
fP f=
|)()(| 2121 tttt tj
ti αα minus
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
21
데이터률이 모든 플로우의 데이터률일 때 EMLM-FQ 에서 F2 가 받는 최소
서비스양과 같다 따라서 mindf 이 받는 최소 서비스 양( )( 21minttW
df)은 다음과
같이 정의 된다
(9)
여기서 fr 와 gr 는 각각 플로우 f 와 g의 가중치이며 S 는 플로우 경쟁
그래프에서 플로우 f 와 직접 연결되어 있는 플로우들의 집합이고 k와 α 는
[6]에서 각 플로우의 경쟁관계에 따라 정의한 위치 종속적 상수이다 플로우의
가중치가 동일하다고 가정하면 )( 21minttW
df는 다음과 같다 n은 플로우 경쟁
그래프에서 f 와 직접 연결되어 있는 플로우의 수이다
(10)
mind 보다 큰 데이터률을 가진 플로우가 받은 최소 서비스의 양
)( 21 ttWdf
은 다음과 같이 정의된다
(11)
αminusminusgesum isin
)()( 12min21mintt
rkr
dttWSg g
ffd
αminusminusge )(1)( 12min21mintt
kndttW
df
)()( 21min
21 minttW
dd
ttWdd f
ff ge
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
22
(그림 8) EMLM-FQ( xMbps)와 시간 기반 공정성에 대한
각 플로우의 서비스 순서와 채널 점유 시간 비교
F1 F2F0
F0 F0 F0 F0 F0 F1 F1 F2
시간F0의 5개 패킷 F1의 2개 패킷 F2의 1개 패킷
EMLM-FQ
Time-based
F0의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
F1의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
F2의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
23
33 채널 점유 시간의 계산
하나의 패킷 전송하는데 사용되는 채널 점유시간은 IEEE 80211 MAC
계층에서 하나의 데이터 프레임을 전송하는데 요구되는 전체 시간과 같다
전형적으로 다음과 같은 시간들을 포함한다
1) 데이터 프레임의 전송 시간
2) 하나의 데이터 프레임의 성공적인 전송을 끝내기 위해 전송되는 제어
프레임 전송 시간(RTS CTS DS ACK 프레임 전송 시간)
3) 데이터 프레임과 제어 프레임(RTS CTS DS ACK)를 전송할 때의 전파
지연 시간
4) 전송 노드가 채널에 접근하기 전에 기다리는 프레임 간 유휴 시간
(idle time)
MAC 계층에서는 데이터 프레임의 전송이 실패할 때 재전송을 시도하기
때문에 채널 점유시간에서 재전송에 걸리는 모든 시간들을 포함해야 한다
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
24
34 MRADPS 의 구현
MRADPS 는 각 플로우의 서비스 태그 할당 방법과 서비스 태그 정보에
대한 교환 방법은 EMLM-FQ 를 따른다 하지만 시간 기반 공정성을 제공하기
위하여 각 플로우의 데이터률에 따라 전송해야 하는 패킷 수를 계산하기
위해서 모든 노드는 인접한 노드들의 플로우에 대한 데이터률 정보를 듣고
자신의 로컬 테이블에 저장하고 자신의 로컬 테이블에 존재하는 플로우의
데이터률과 비교하여 가장 낮은 데이터률( mind )을 저장하여 데이터 전송 시
제어 프레임(RTS CTS DS ACK)에 포함시켜 전송한다 만약 로컬 테이블의
mind 보다 낮은 데이터률에 대한 정보를 듣는다면 로컬 테이블의 mind 을 그
데이터률로 저장하고 제어 프레임에 삽입하여 전송한다 따라서 경쟁
그래프에 연결된 플로우를 가진 모든 송신 노드는 경쟁하는 플로우 중 가장
낮은 데이터률에 대한 정보를 얻게 된다 또한 스케쥴링 과정 중에서 mind 과
송신 노드가 서비스 하려는 플로우의 데이터률과 비교하여 송신 노드가
전송해야 하는 패킷 수( )( fP 식(9))를 계산하고 만약 가 1 보다 크고 백로그
된 패킷이 존재 한다면 )( fP 개의 패킷은 동일한 서비스 태그를 갖고 즉시
전송을 시도한다 즉 )( fP 개의 패킷이 서비스 될 때까지 스케쥴링 과정에서
서비스 태그를 업데이트 하지 않는다 )( fP 개의 패킷 중 첫 번째 패킷을
제외한 )( fP -1 개의 패킷들은 전송 시 수신 노드에서 RTS 폐기가 이루어
지지 않게 하기 위해서 RTS 프레임의 1bit 구간(NCB Not Compare Bit)을 1 로
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
25
설정하여 전송한다 RTS 프레임에 NCB 구간이 1 로 세팅되어 있으면 수신
노드는 현재 채널이 사용 중이 아니면 CTS 로 바로 응답하여 그 플로우가
서비스 되도록 한다
341 기본적인 메시지 교환
각 패킷 전송은 RTS-CTS-DS-DATA-ACK 핸드쉐이크 과정을 따르고
패킷이 전송 될 수 있는 데이터률을 결정하기 위하여 RBAR 프로토콜을
따른다 만약 한 노드가 백오프 동안에 다른 노드에 의해서 어떤 전송이
이루어지고 있으면 그 전송이 끝날 때까지 백오프 타이머를 멈추어 기다리고
전송 중인 플로우에 대한 서비스 태그 정보를 로컬 테이블에서 업데이트한다
플로우 f 의 백오프 타이머가 끝나고 채널이 사용 중이지 않다면 RfB)
(수신
노드의 로컬 테이블에 따른 플로우 f 의 백오프 예측 값)를 포함하는 RTS 를
전송한다 RTS 를 받은 수신 노드는 자신의 로컬 테이블에서 플로우 f 에
대한 백오프 값 RfB 이 R
fB)
보다 작거나 같으면 CTS 로 응답하고 그렇지
않으면 CTS 를 전송하지 않는다
송신 노드와 수신 노드의 한 홉 거리에 있는 모든 이웃 노드들에게
플로우의 서비스 태그 정보 데이터률과 네트워크에서 가장 낮은
데이터률( mind )에 대한 정보를 알리기 위해서 제어 프레임(RTS CTS DS
ACK)에 서비스 태그와 mind 을 포함하여 전송하고 CTS DS ACK 프레임에
플로우의 데이터률을 포함하여 전송한다 RTS 에 플로우의 데이터률을
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
26
전송하지 않는 이유는 다중 데이터률 적응 기법으로 RBAR 를 채택하고 있기
때문에 수신 노드가 선택한 데이터률을 CTS 에 포함하여 전송하기 전까지
송신 노드는 전송할 데이터률을 알지 못하기 때문이다 또한 플로우에 대한
업데이트 서비스 태그는 RTS CTS 프레임에 포함하지 않는다 그 이유는
RTS 와 CTS 는 채널 획득을 보장하지 않기 때문이다 RTS-CTS 과정이 성공한
이후에 DS 와 ACK 프레임에 플로우에 대한 업데이트 태그를 붙여 주변
노드들에게 공지한다 이로써 스케쥴링을 위한 정확한 플로우의 서비스 태그
정보가 전달된다
342 테이블 정보 교환
경쟁 그래프에서 한 홉 거리에 있는 플로우에 대한 정보는 송신 노드와
수신 노드에 분산되어 있을 수 있다 따라서 송신 노드의 플로우 f 에 대한
백 오프 값 설정 방법은 송신 노드와 수신 노드에서 유지 되는 테이블을
고려하여 백오프 값을 설정해야한다
즉 Sf
Sff BBB += 이다 fB 는 플로우 f 의 백오프 값이고 S
fB 는 송신
노드의 로컬 테이블에 따른 플로우 f 의 백오프 값 RfB 은 수신 노드의 로컬
테이블에 따른 플로우 f 의 백오프 값이다 그러나 송신 노드에서는 SfB 는
정확히 알지만 RfB 은 알 수 없다 따라서 송신 노드가 R
fB 을 예측 할 수
있도록 수신 노드는 ACK 프레임에 두개의 파라미터( fM fb )를 추가하여
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
27
전송한다 fM 는 수신 노드의 로컬 테이블에서 플로우 f 가 서비스하기 전에
서비스 되어야 하는 플로우들의 바이트 수이다 fM 는 다음과 같이 계산된다
(12)
fw 는 플로우 f 의 가중치이고 iT 는 수신 노드의 로컬 테이블에서
플로우 f 의 서비스 태그( fT )보다 작은 플로우의 서비스 태그이다 B는 수신
노드의 로컬 테이블에서 fT 보다 작은 서비스 태그를 갖는 플로우들의
집합이다 fb 은 수신 노드의 테이블에서 플로우 f 의 백오프 기간을
나타낸다 따라서 송신 노드가 fM fb 를 ACK 프레임을 통해 받으면 임의의
시간 t 에서의 RfB)
은 다음과 같이 계산 할 수 있다 ft 는 이전에 ACK
프레임을 받은 시간이다
(13)
343 패킷 스케쥴링
노드 에서 채널이 사용 중이 아닌 것이 감지되면 a) 전송할 플로우 가
로컬 테이블 에서 가장 작은 서비스 태그를 가지고 있다면 즉시 HOL(Head of
Line) 패킷을 전송한다 만약 f 의 데이터률이 mind 보다 크다면 시간
공정성을 달성하기 위해 전송해야 하는 패킷 수( )( fP )를 구하고 )( fP 개의
패킷들의 서비스 태그를 업데이트하지 않고 동일한 서비스 태그를 갖는다
fBj jff wTTM )(sum isinminus=
ffffRf MttdMbB ))(( min minussdotminussdotasymp)
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
28
)( fP 개의 패킷들은 즉시 전송을 시도하고 )( fP 개의 패킷들이 서비스 된 후
패킷의 서비스 태그를 업데이트한다 b) f 보다 작은 서비스 태그를 갖는
플로우가 자신의 로컬 테이블( nE )에 존재 하면 f 의 백오프 값 fB 을
Rf
Sf BB + 로 설정 하고 백오프 타이머가 동작을 시작한다 c) f 의 백오프
타이머가 만료되고 채널이 사용 중이 아니라면 f 의 HOL(Head of Line)
패킷을 전송한다 그림 9 는 패킷 스케쥴링의 순서를 나타낸다
(그림 9) 패킷 스케쥴링 순서도
스케쥴링 시작
전송할 플로우가 가장 작은 서비스 태그를 갖는가
계산
HOL 패킷 전송
백오프 시작
Rf
Sff BBB +=
백오프 만료
네
아니오
)(fP
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
29
344 간단한 예제
그림 5 와 같은 네트워크가 존재한다고 가정하자 각 플로우의 패킷
사이즈와 가중치는 동일하다 각 플로우 )210( =iFi 는 초기 서비스 태그
값으로 각각 10 =T 21 =T 32 =T 을 갖는다 또한 이라
가정하면 그림 10 와 같이 F0 는 가장 작은 서비스 태그를 갖기 때문에 즉시
pkt 0 의 전송을 시작한다 전송을 시작하기 전에 F0 의 데이터률은 네크워크에
존재하는 가장 낮은 데이터률 mind 보다 5 배 높기 때문에 시간 기반 공정성을
달성하기 위해서 전송해야 할 패킷 수 5)( =fP 를 계산하고 F0 의 첫 번째
패킷 pkt 0 을 전송할 때 DS 와 ACK 프레임에 업데이트 태그를 붙이지 않는다
그 이유는 만약 노드 N1 이 F0 의 업데이트 태그를 수신하면 즉시 F1 의 pkt
0 를 서비스하기 위해 채널에 접근을 시도할 것이기 때문이다 따라서
업데이트 태그를 붙이지 않음으로써 F0 의 전송해야 할 나머지 패킷에게
전송할 기회를 줄 수 있다 pkt 0 전송 후에 F0 는 스케쥴링 과정에서 )( fP 의
마지막 패킷 pkt 4 가 서비스 되기 전까지 서비스 태그를 업데이트 하지 않기
때문에 F0 는 가장 작은 서비스 태그를 가지므로 F0 의 pkt 1 pkt 2 pkt 3 pkt
4 는 즉시 전송을 시도한다 또한 pkt 1 pkt 2 pkt 3 pkt 4 을 전송 할 때 RTS
프레임의 NCB(Not Compare Bit)을 1 로 설정하여 전송한다 이는 수신
노드에서 RfB 값의 비교없이 RTS 프레임에 대한 응답으로 CTS 프레임을 즉시
전송하도록 한다 F0 의 전송해야 할 5 개의 패킷 중 마지막 패킷인 pkt 4
10 =
WeightSizePacket
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
30
전송시 DS 와 ACK 프레임에 업데이트 태그를 붙여서 주변 노드들에게
공지한다 N1 이 F0 의 pkt 4 의 업데이트 태그를 수신하면 F1 의 패킷을
서비스하기 위해서 즉시 채널에 접근한다 F1 의 첫 번째 패킷 pkt 0 을
전송하기 전에 F0 와 같이 2)( =fP 를 계산하고 F1 의 pkt 0 의 전송 후에 pkt
1 전송시 NCB 를 1 로 설정하고 DS 와 ACK 프레임 전송 시 업데이트 태그를
붙인다 F2 는 이기 때문에 추가로 전송할 패킷이 존재 하지 않다 따라서
F2 의 패킷 pkt 0 을 전송할 때 DS 와 ACK 프레임 전송 시 업데이트 태그를
붙여서 전송한다
(그림 10) 간단한 예제
Time
F0
F1
F2
T1=2
T0=1 T0=1 T0=1 T0=1 T0=11
T1=12
T2=13
100 200 300
pkt 0 pkt 1 pkt 2 pkt 3 pkt 4
pkt 0 pkt 1
pkt 0
T=update service tag Transmitting pkt with update service tag
T= service tag Transmitting pkt not with update service tag
제 4 장 모 의 실 험
31
제 4 장 모의 실험
본 논문에서는 제안한 에드혹 패킷 스케쥴링에 대한 성능을 평가하기
위해서 미국 버클리 대학 남가주 대학 및 카네기 멜론 대학에서 개발한
네트워크 시뮬레이터인 NS-2[16] 및 CMU 확장 프로그램을 사용했으며 본
논문에서 제안한 MRADPS 와 비교 대상인 EMLM-FQ 를 구현하여 성능
평가를 수행하였다 표 2 는 시뮬레이션 시 적용된 파라미터 값이고 표 3 은
경쟁 그래프가 갖는 각 최소 데이터률에서 각 플로우의 데이터률에 따라
전송해야 하는 패킷수이다
(표 2) 시뮬레이션 파라미터
Parameter Value
Frequency
Transmit Power
110 Mbps Sensitivity
55 Mbps Sensitivity
20 Mbps Sensitivity
Carrier Sense Threshold
Propagation Model
Maximum Transmission Range (25511 Mbps)
Routing Protocol
24 GHz
15 dBm
-82 dBm
-87 dBm
-91 dBm
-108 dBm
Two Ray Ground
250m 200m 100m
DSR
제 4 장 모 의 실 험
32
(표 3) 최소 데이터률과 플로우 데이터률에 따라 전송해야
하는 패킷수
Flow data rate
Minimum data rate )( fP
2Mbps2Mbps
55Mbps55Mbps
11Mbps11Mbps
11Mbps55Mbps
55Mbps2Mbps
11Mbps2Mbps
1
1
1
2
2
5
시나리오 I 은 그림 11 과 같이 4 개의 노드와 그림 6 의 플로우
경쟁그래프와 같이 직접적으로 경쟁 관계에 있는 3 개의 플로우로 구성된
네트워크에서 FIFO 를 사용하는 IEEE 80211b EMLM-FQ MRADPS 를 각각
적용했을 때 플로우별 처리량과 채널 점유 시간을 계산하였다 또한
MRADPS 를 적용했을 때 가장 낮은 데이터률( mind )을 가지는 F1 이 받는
최소 서비스 양이 모든 플로우의 데이터률이 mind 일 때 EMLM-FQ 에서 받는
최소 서비스양을 보장하는지를 확인하기 위해서 그림 11 의 모든 플로우의
데이터률이 2Mbps 일 때 EMLM-FQ 의 처리량을 측정하였다 트래픽으로
제 4 장 모 의 실 험
33
UDP 를 사용하였으며 패킷 사이즈는 1500 바이트이고 시뮬레이션 시간은
200 초이다
F12MbpsN0 N1F0
55MbpsN2 N3F2
11Mbps (그림 11) 시나리오 I의 노드 그래프
(표 4) 시나리오 I의 플로우별 처리량(패킷수)과 전체 네트워크 처리량
Flow 80211b+FIFO EMLM-FQ MRADPSEMLM-
FQ(2Mbps)
F0 5165 24849 29072 15035
F1 47815 24850 14525 15036
F2 48488 24849 69342 15036
Total Throughput(pkt)
101468
100()
74548
73()
112939
111() 45107
제 4 장 모 의 실 험
34
표 4 에서 EMLM-FQ 는 각 플로우가 공정하게 서비스 되지만 전체
네트워크의 처리량이 FIFO 를 사용하는 IEEE 80211b 환경의 전체 네트워크
처리량보다 약 27 감소한다 하지만 MRADPS 는 IEEE 80211b 보다 네트워크
처리량이 약 11 향상된다 또한 MRADPS 에서 최소 데이터률을 갖는 플로우
F1 의 서비스 양은 그림 12 와 같이 모든 플로우의 데이터률이 그림 11 의
최소 데이터률인 2Mbps 일 때 EMLM-FQ 가 각 플로우에게 제공하는 최소
서비스 양과 거의 동일함을 확인 할 수 있고 MRADPS 가 각 플로우
데이터률에 따른 전송해야 하는 패킷 수 )( fP 에 거의 비례하여 각 플로우가
받는 서비스 양을 제공하는 것을 확인 할 수 있다 여기서 )210( =iTif
는
플로우 의 처리량을 나타낸다
그림 13 는 시나리오 I 의 각 패킷 스케쥴링 기법을 적용했을 때
플로우별 채널 점유 시간을 나타낸다 MRADPS 는 3 개의 플로우의 채널 점유
시간이 다른 스케쥴링 기법보다 공정함을 확인 할 수 있다 하지만 정확하게
플로우의 채널 점유 시간이 동일하지는 않다 그 이유는 표 3 에서 전송할
패킷을 계산할 때 간단히 내림으로 계산을 하였고 패킷을 재전송하는 시간
백오프 시간등의 추가적인 시간들이 발생하기 때문이다
제 4 장 모 의 실 험
35
(그림 12) EMLM-FQ(2Mpbs)가 제공하는 최소 처리량과
MRADPS의 각 플로우의 처리량 비교
제 4 장 모 의 실 험
36
(그림 13) 시나리오 I의 각 플로우별 채널 점유시간
시나리오 II 는 그림 14 과 같이 26 개의 노드와 16 개의 플로우로 구성된
네트워크에서 FIFO 를 사용하는 IEEE 80211b EMLML-FQ MRADPS 를 각각
적용했을 때 각 플로우별 처리량를 평가하였다 시나리오 II 의 각 플로우의
경쟁 관계는 그림 15 와 같다 트래픽으로 UDP 를 사용하였으며 패킷
사이즈는 1500 바이트이고 시뮬레이션 시간은 200 초이다
0
01
02
03
04
05
06
07
08
09
F0 F1 F2
Flow ID
Channel O
ccupancy
Tim
e(F
ractio
n)
IEEE 80211_FIFO
EMLM-FQ
MRADPS
제 4 장 모 의 실 험
37
(그림 14) 시나리오 II 의 노드 그래프
(그림 15) 시나리오 II 의 플로우 경쟁 그래프
제 4 장 모 의 실 험
38
(표 5) 시나리오 I의 플로우별 처리량(패킷수)과
전체 네트워크 처리량
Flow 80211b+FIFO EMLM-FQ MRADPS F0 53327 36622 26167 F1 49939 27281 53327 F2 2375 7630 13514 F3 38448 7515 19703 F4 15316 7323 25432 F5 7260 7462 7304 F6 1412 6171 7370 F7 2953 7465 7210 F8 10737 37156 7672 F9 37335 13932 33182
F10 29459 40242 53858 F11 15157 14106 28770 F12 45716 9877 39119 F13 53318 23484 27190 F14 10316 6790 10878 F15 12291 19163 29201
Total Throughput(pkt) 385359 (100)
272219 (71)
389897 (101)
제 4 장 모 의 실 험
39
표 5 는 그림 14 의 노드 그래프에서 각 패킷 스케쥴링 기법을 적용했을
때 각 플로우의 처리량을 나타낸다 IEEE 80211b 에서 다른 플로우에 비해
서비스의 양이 매우 적은 F2 F6 F7 와 같은 플로우를 EMLM-FQ 에서는
일정량의 서비스를 받을 수 있도록 보장해 준다 하지만 IEEE 80211b 의
네트워크 처리량보다 약 29 감소한다 MRADPS 는 전체 네트워크 처리량이
IEEE 80211b 의 네트워크 처리량과 거의 동일한 처리량을 보여주고 또한
고립되는 플로우의 최소 서비스 양을 EMLM-FQ 가 보장해주는 서비스의 양과
거의 동일하게 서비스한다
에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려하는 분산 패킷 스케쥴링
40
제 5 장 결 론
본 논문은 IEEE 80211x와 같이 물리계층에서 다중 데이터률을 제공하는
에드혹 네트워크 환경에서 ldquo플로우들 간에 공유하는 채널 용량이 고정되어
있다rdquo라는 기존 패킷 스케쥴링의 가정이 실제 환경과 적합하지 않는
문제점을 해결하기 위해서 다중 데이터률을 고려한 새로운 공정성 모델인
플로우별 시간 기반 공정성(Time-based Fairness)를 정의한다 또한 정의한
공정성을 달성하기 위하여 플로우 경쟁 그래프 상의 가장 낮은 데이터률과 각
플로우의 데이터률과 비교하여 전송해야 하는 패킷의 수( )( fP )를 계산하고
스케쥴링 과정에서 개의 패킷에 대한 서비스 태그는 업데이트 하지 않고
)( fP 개의 패킷 중 첫 번째 패킷을 제외한 나머지 패킷은 전송 시에 RTS
프레임에 NCB(Not Compare Bit)를 1로 설정하여 수신 노드에서 RTS를
폐기하지 않고 바로 CTS를 보내 서비스 되도록 EMLM-FQ를 수정하여 새로운
스케쥴링 기법인 MRADPS를 제안하였다 MRADPS는 각 플로우의 서비스
태그 할당 방법과 서비스 태그 정보에 대한 교환 방법등 EMLM-FQ의 기존
방식을 고수하기 때문에 EMLM-FQ의 특성인 공간적 채널 재사용 문제를
해결하는 방법과 분산된 플로우 정보를 가지고 스케쥴링을 결정하는 방법을
동일하게 제공한다 시뮬레이션 결과는 MRADPS는 경쟁 그래프에서 가장
낮은 데이터률을 갖는 플로우의 최소 서비스 양을 모든 플로우의 데이터률이
가장 낮은 데이터률을 가질 때 EMLM-FQ의 플로우가 받는 최소 서비스
에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려하는 분산 패킷 스케쥴링
41
양만큼 서비스하는 것을 보여주고 각 플로우가 받는 서비스 양은 )( fP 에
비례함을 보여준다 또한 MRADPS는 다중 데이터률이 제공되는 환경의
에드혹 네트워크의 전체 네트워크 처리량을 크게 향상시키는 것을 보여준다
참 고 문 헌
42
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참 고 문 헌
44
[14] Godfrey Tan and John Guttag ldquoTime-based fairness improves performance in
multi-rate WLANsrdquo USENIX Annual Technical Conference pp1048-1057 June
2004
[15] V Bharghavan A Demers S Shenker and L Zhang ldquoMACAW A Medium
Access Protocol for Wireless LANsrdquo Proc ACM Ann Conf Special Interest
Group on Data Comm (SIGCOMM) 1994
[16] NS2 - wwwisiedunsnamns
[17] Datasheet for ORiNOCO 11 Mbits Network Interface Cards 2001
45
감사의 글
이제 2년 반동안의 대학원 생활을 끝마치고 사회로 첫걸음을 내딛게 되었
습니다 제가 무사히 대학원 생활을 끝마칠 수 있도록 도움을 주신 주위의
많은 분들께 이 기회를 빌어 감사의 말씀을 드리고 싶습니다
먼저 저의 지도 교수님이신 유상조 교수님께 감사의 말씀을 드리고 싶습
니다 대학원에 들어와서부터 지금까지 바쁘신 와중에도 부족한 저에게 많
은 시간을 할애하여 지도해 주셔서 항상 감사하게 생각하고 있습니다 교수
님과 연구실 원들과 함께 한 많은 세미나들이 특히 제게 많은 도움이 되었
습니다 또한 바쁘신 와중에도 부족한 논문의 심사를 맡아주신 곽경섭 교수
님과 김덕경 교수님께도 감사의 말씀을 드립니다
결코 적지 않은 2년 반이라는 시간이 짧게 느껴질 만큼 많은 추억과 시간
을 함께한 멀티미디어 통신망 연구실의 선후배 및 동기들에게도 감사의 말
씀을 드립니다
무엇보다도 부모님의 무한한 사랑과 아낌없는 지원이 없었다면 현재의 저
는 없었을 것 입니다 무엇으로도 부모님의 큰 사랑에 보답할 수는 없겠지
만 제 학창생활의 결실인 이 논문을 그 동안의 부모님의 수고에 대한 작은
보답으로 바치고 싶습니다
盧 權 汶
46
학술 활동
[1] Yong-Qian Chen Kwen-mun Roh Sang-Jo Yoo A Distributed Fairness Support
Scheduling Algorithm in Wireless Ad-Hoc Networks Lecture Note in Computer
Science 2006
[2] Yong-Qian Chen Kwen-mun Roh Sang-Jo Yoo A Distributed Fairness Support
Scheduling Algorithm in Wireless Ad-Hoc Networks UIC06
[3] 이정환 노권문 유상조ldquo에드혹 네트워크에서 클러스터 기반의 지오캐
스팅 프로토콜rdquo 한국통신학회 하계학술대회 20047
[4] 노권문 서지영 정순규 조경진 유상조 ldquo에드혹 네트워크에서 다중 데
이터률을 고려하는 분산 패킷 스케쥴링rdquo JCCI2006 20064
[5] Yong-Qian Chen Kwen-Mun Roh Sang-Jo Yoo Service Index Based Fairness
Scheduling in Wireless Ad-Hoc Networks JCCI2006 20064
[6] 조경진 김현주 노권문 유상조 ldquo지능형 무선 인지 기술 기반 네트워크
환경에서 MAC 계층 동적 주파수 선택 방법rdquo 한국통신학회 하계학술대
회 20067
[7] 김현주 조경진 노권문 유상조 ldquo무선 인지 기술 기반의 시스템을 위한
계층에서의 통신 초기화 WRAN MAC 과정rdquo 한국통신학회 하계학술대회
47
20067
[8] 유상조 노권문 정재학 김재명 ldquoWRAN Cognitive Radio MAC 프로토콜
기술rdquo 방송공학회지 Vol 11 No1 pp40-53 2006
[9] 노권문 진영천 유상조 ldquo에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려한
분산 패킷 스케쥴링rdquo 한국통신학회 논문지 2006 07
[10] 조경진 김현주 노권문 유상조 ldquo지능형 무선 인지 기술 기반 네트워크
환경에서 MAC 계층 동적 주파수 선택 방법rdquo 한국통신학회 논문지 게
재 예정
특허 출원
[1] 무선 인지 기술 환경에서 기지국들 간에 무선 공유 자원을 효율적으로
사용하기 위한 매체 접근 제어 계층의 동작 자원 임대 프로토콜 출원번
호 제 2005-0105278
[2] 무선 인지 기술 환경에서 숨겨진 인컴번트 시스템의 검출을 위한 명시적
아웃밴드 시그널링 방법 출원번호 제 2006-0019661
[3] 에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링 방법
출원번호 제 10-2006-63521
[4] 애드혹 네트워크에서 서비스 색인 기반 공정 스케쥴링 방법 출원 번호
제 10-2006-63520
48
수행 프로젝트
[1] 무선 Ad-hoc 네트워크에서 Seamless한 인터넷 QoS 를 제공하기 위한 네
트워킹 기술연구 및 멀티미디어 ad-hoc 서비스 테스트 베드 구현 정보
통신부
[2] 초광대역 무선통신 연구센터 (UWB-ITRC) 제 4 세부과제 ndash UWB 응용
시스템 기술 (정보통신부 대학 IT 연구센터)
[3] 코그니티브 라디오(Cognitive Radio) 기술 개발 III(삼성종합기술원)
- IEEE 80222 WRAN 표준 제안(20051117) 참여(MAC)
[4] 초광대역 무선통신을 위한 지능형 무선인지 (Cognitive Radio) 핵심기술
연구 과학재단 특정기초사업
iii
343 패킷 스케쥴링helliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphellip27
344 간단한 예제helliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphelliphellip29
제 4 장 모의 실험 helliphelliphelliphellip31
제 5 장 결 론 40
참 고 문 헌 42
iv
그림 목차
(그림 1) IEEE 80211b 프리엠블 형식 구조와 제공되는 데이터률 6
(그림 2) 노드 그래프 9
(그림 3) 플로우 경쟁 그래프 9
(그림 4) EMLM-FQ의 동작 12
(그림 5) 다중 데이터률을 제공하는 노드 그래프 16
(그림 6) 플로우 경쟁 그래프 17
(그림 7) 처리량 기반 공정성과 시간 기반 공정성에 대한 각 플로우의 서비
스 순서와 채널 점유 시간 비교 18
(그림 8) EMLM-FQ(Mbps)와 시간 기반 공정성에 대한 각 플로우의 서비스
순서와 채널 점유 시간 비교 22
(그림 9) 패킷 스케쥴링 순서도 28
(그림 10) 간단한 예제 30
(그림 11) 시나리오 I의 노드 그래프 33
(그림 12) EMLM-FQ( xMpbs)가 제공하는 최소 처리량과 MRADPS의 각 플로
우의 처리량 비교 35
(그림 13) 시나리오 I의 각 플로우별 채널 점유시간 36
(그림 14) 시나리오 II의 노드 그래프37
(그림 15) 시나리오 II의 플로우 경쟁 그래프37
v
표 목차
lt표1gt IEEE 80211b 데이터률 명세와 전송 거리 4
lt표2gt 시뮬레이션 파라미터 31
lt표3gt 최소 데이터률과 플로우 데이터률에 따라 전송해야 하는 패킷수32
lt표4gt 시나리오 I의 플로우별 처리량(패킷수)과 전체 네트워크 처리량33
lt표5gt 시나리오 II의 플로우별 처리량(패킷수)과 전체 네트워크 처리량 38
vi
Abbreviations and Acronyms
ARF Auto Rate Fallback
ACK Acknowledgement
CTS Clear-To-Send
CSMACA Carrier Sense Multiple AccessCollision Avoidance
DS Data-Sending
DCF Distributed Coordination Function
DSSS Direct Sequence Spread Spectrum
EMLM-FQ Enhanced Maximixe Local Minimum-Fair Queueing
MAC Media Access Control
MRADPS Multi Rate Aware Distributed Packet Scheduling
MLM-FQ Maximize Local Minimum-Fair Queueing
PLCP Physical Layer Convergence Protocol
PSDU Physical Service Data Unit
RBAR Receiver Based Auto Rate
RR Round Robbin
SFQ Start Time fair Queueing
SNR Signal-to-Noize Ratio
TBR Time-Based Regulator
WFQ Weighted Fair Queueing
에드 혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
1
제 1 장 서 론
에드 혹 네트워크는 고정된 기반 망의 도움 없이 이동 단말기들로만
손쉽게 자율적으로 망을 구성하여 긴급 구조나 전쟁터 등에서 무선 데이터
서비스를 제공할 수 있는 자율성과 융통성을 부여한 무선 네트워크이다
에드혹 네트워크를 구성하는 노드들은 무선 인터페이스를 가지며 이동
컴퓨팅 기능을 가진 호스트와 라우팅 기능을 가진 라우터를 동시에 만족하는
형상으로 흔히 이동 노드로 불려진다 이러한 이동 노드는 저전력 구현등의
이유로 도달 거리가 제한되므로 중간 노드로서 데이터 전달 기능을 가지며
배터리를 사용하므로 에너지의 공급이 일정치 않은 특성을 갖는다
기존 IEEE 80211은 하나의 데이터률인 2Mbps를 제공하지만 상업적인
성공을 거둔 IEEE 80211b[1]는 1 2 55 11Mpbs의 데이터률을 제공하고 IEEE
80211g[2]는 6 9 12 18 24 36 54Mbps의 데이터률을 각 표준의 물리 계층에서
제공하고 있다 이러한 다중 데이터률을 에드혹 네트워크에서 이용하고자
하는 노력은 라우팅 관련 연구[3]에서부터 시작되었고 최근에 다중
데이터률을 제공하는 에드혹 네트워크에서 성능 분석 연구[4][5]가 이루어졌다
그러나 에드혹 네트워크에서의 패킷 스케쥴링 연구에 있어서 다중
데이터률을 고려하는 연구는 거의 이루어지지 않았다 그 이유는 처리량 기반
공정성(throughput-based fairness)를 제공하기 위해서 SFQ WFQ등과 같이
유선에서의 공정 큐잉방식을 에드혹 패킷 스케쥴링에 적용했기 때문이다
제 1장 서 론
2
이러한 패킷 스케쥴링 기법의 기본 가정은 채널 용량이 고정되어 있는
것이다 따라서 다중 데이터률이 제공되는 환경에서 채널 용량을
고정시키기가 쉽지 않기 때문에 에드혹 패킷 스케쥴링 연구에서 다중
데이터률을 제공하는 환경을 고려하지 않았다
본 논문에서는 라우팅 관련 연구와 같이 다중 데이터률을 에드 혹 패킷
스케쥴링에 효율적으로 이용할 수 있다면 자원 사용률과 전체 네트워크의
처리량이 향상될 것이라 예상했고 다중 데이터률을 고려하기 위하여 새로운
공정성 모델인 플로우 별 시간 기반 공정성(time-based fairness)을 정의하였다
또한 정의한 공정성을 달성하는 패킷 스케쥴링 기법인 MRADPS(Multi-Rate
Aware Distributed Packet Scheduling)를 제안한다 이 MRADPS는 대표적인 에드
혹 패킷 스케쥴링인 EMLM-FQ[6]를 수정하여 구현되었기 때문에 EMLM-FQ의
특징인 분산된 플로우 정보를 가지고 스케쥴링을 결정하는 방법과 공간적
채널 재사용 방법을 제공한다
본 논문은 다음과 같이 구성된다 제 2장에서는 IEEE 80211b에서
제공하는 다중 데이터률과 기존 에드혹 패킷 스케쥴링 관련 연구를 살펴보고
제 3장에서 새롭게 제안하는 플로우별 시간 공정성과 다중 데이터률을 고려한
분산 패킷 스케쥴링 기법인 MRADPS을 설명한다 제 4장에서는 시뮬레이션
결과를 통하여 제안된 패킷 스케쥴링의 성능을 평가하고 마지막으로 제
5장에서 본 논문의 결론을 맺는다
제 2장 관련 연구
3
제 2 장 관련 연구
21 IEEE 80211b WLAN 과 다중 데이터률 적응 기법
IEEE 80211 WLAN은 DCF(Distributed Coordination Function) 모드를
제공하고 있기 때문에 에드혹 네트워크를 위한 테스트 베드와 시뮬레이션에
널리 사용하고 있는 무선 LAN의 표준이다 IEEE 80211은 1Mbps와 2Mbps의
데이터률을 제공하지만 사용자들의 보다 높은 데이터률의 요구로 인해 IEEE
80211b가 제정되었다 IEEE 80211b는 물리계층에서 24GHz 대역을 사용하여
DSSS(Direct Sequence Spread Spectrum) 방식으로 동작하며 1Mbps 2Mbps
55Mbps 11Mbps과 같이 보다 높은 데이터률을 제공한다 이러한 다중
데이터률에 관한 명세는 물리 계층에 정의되어 있고 매체 접근 제어(Media
Access Control MAC)계층에서 제어된다 표 1은 IEEE 80211b에서 제공되는 각
데이터률에 따른 수신 감도와 전송 거리를 간략히 나타낸다[1] 하지만 실제
전송 거리는 제조사에 따라서 달라질 수 있다
제 2장 관련 연구
4
(표 1) IEEE 80211b 데이터률 명세와 전송 거리
IEEE 80211b 표준에서 그림 1과 같이 PLCP(Physical Layer Convergence
Protocol) 프리엠블과 헤더는 DBPSK 변조 방식의 바커 코드 확산을 이용하여
1Mbps로 전송하고 PSDU(PHY Service Data Unit)은 1 2 55 11Mbps 중 하나로
전송한다(그림 1(a)) 그림 1(b)와 같이 네트워크 처리량의 효율성을 개선하고
오버헤드를 최소화하기 위해서 짧은 PLCP 프레임을 사용할 수 있다 IEEE
80211b 표준에서 정의된 모든 제어 프레임(RTS CTS ACK and Management
Frame)은 가상 반송파 감지 메커니즘을 확실하게 제공하기 위해서 기본
데이터률(긴 PLCP 프레임-1Mbps 짧은 PLCP 프레임-2Mbps)로 전송한다
IEEE 80211b에서 정의한 다중 데이터률을 이용하는 데이터률 적응
기법(rate adaptation scheme)의 대표적인 방법은 Lucent사의 WaveLan-II 제품의
Data Rate Code
Length Modulation
Symbol Rate
(BitSymbol)
Receiver Sensitivity
(dBm)
Tx Range
(Open
Space)
1Mbps 11(Barker) DBPSK 1MSps (1) -94 550m
2Mbps 11(Barker) DQPSK 1MSps (2) -91 400m
55Mbps 8(CCK) DQPSK 1375MSps (4) -87 270m
11Mbps 8(CCK) DQPSK 1375MSps (8) -82 160m
제 2장 관련 연구
5
ARF(Auto Rate Fallback) 기법[7]과 RBAR(Receiver Based AutoRate) 프로토콜[8]이
있다 ARF 기법은 송신 노드가 이전 데이터 패킷 전송 시 얻어진 정보를
기반으로 데이터률을 선택하며 데이터 전송의 연속적인 성공 또는 실패
이후에 데이터률을 증가시키거나 감소시켜서 데이터를 전송하는 기법이다
RBAR 프로토콜은 수신 노드가 RTS(Request-To-Send)와CTS(Clear-To-Send)
프레임 교환 과정 동안에 데이터 프레임을 전송하기 위한 적절한 데이터률을
선택해서 송신 노드에게 공지하는 방식이다 송신 노드가 데이터 전송을 위해
RTS 프레임을 수신 노드에게 전송하면 수신 노드는 SNR(Signal-to-Noize
Ratio)를 측정하고 데이터 전송을 위한 데이터률을 선택한다 그리고 수신
노드가 선택한 데이터률을 CTS 프레임 안에 포함하여 전송한다 CTS
프레임을 받은 전송 노드는 CTS 프레임에 명시된 데이터률로 데이터
프레임을 전송한다 RBAR 프로토콜은 수신 노드에서 데이터률을 결정하기
때문에 송신 노드에서 데이터률을 결정하는 ARF 기법보다 급변하는 무선
채널 상태를 잘 반영할 수 있다 따라서 ARF 기법보다 정확한 데이터률을
결정할 수 있다 본 논문에서는 다중 데이터률 적응 기법으로 RBAR
프로토콜을 기반으로 한다
제 2장 관련 연구
6
Sync128bits
SFD16 bits
Signal8 bits
Service8 bits
Length16 bits
CRC16 bits
MPDU(Variable)
PPDU
1Mbps DBPSK 1Mbps DBPSK2Mbps DQPSK55 to 11Mbps
PLCP Preamble PLCP Header
Sync 56 bits
SFD16 bits
Signal8 bits
Service8 bits
Length16 bits
CRC16 bits
MPDU(Variable)
PPDU
1Mbps DBPSK 2Mbps DQPSK55 to 11Mbps
PLCP Preamble PLCP Header
2Mbps DQPSK
(a) Long Preamble
(b) Short Preamble (그림 1) IEEE 80211b 프리엠블 형식 구조와 제공되는 데이터률
제 2장 관련 연구
7
22 에드 혹 네트워트에서의 패킷 스케쥴링
에드혹 네트워크에서 대부분의 패킷 스케쥴링 연구[6][9-12]는 처리량에
기반한 공정성을 제공한다 처리량 기반 공정성을 제공하는 스케쥴링 방식은
TDMA 기반의 에드혹 네트워크를 위해 제안된 credit-based 공정 스케쥴링
기법[10][11]과 타임 스탬프에 기반한(timestamp-based) 공정 스케쥴링
기법[6][9] 두 가지로 나눌 수 있다 타임 스탬프에 기반한 패킷 스케쥴링
기법은 처리량 기반 고정성을 제공하기 위해 도착된 패킷들은 SFQ[13](Start-
Time Fair Queueing)에 기반하여 두 개의 서비스 태그(start tag와 finish tag)를
갖고 가장 작은 start tag를 갖는 패킷을 서비스한다 또한 [12]에서는 두 개의
태그를 이용하여 백오프 값을 계산하는데 사용한다
에드혹 네트워크 환경에서는 패킷 스케쥴링을 설계할 때 다음과 같은
설계상의 쟁점을 고려해야 한다
1) 위치 종속적 경쟁 - 무선 데이터 전송은 지역적으로
제 2장 관련 연구
8
브로드캐스팅이기 때문에 공유하는 채널에 대한 경쟁은 위치 종속적이다
예를 들어 그림 2의 노드 그래프와 같이 5개의 노드(Ni i = 0hellip4)가 있고
4개의 플로우(Fj j = 0hellip3)가 있을 때 플로우간 경쟁관계를 그림 3과 같이
플로우 경쟁 그래프로 변환할 수 있다 그림 3에서 각 꼭지점은 플로우를
나타내고 각 간선은 플로우들 사이의 경쟁 관계를 나타낸다 F0는 F1과 F2와
경쟁 관계에 있지만 F3와는 직접적으로 경쟁관계에 있지 않다 따라서 F0와
F3는 동시에 서비스 받을 수 있다 이와 비슷하게 F1은 F0 F2 F3와
경쟁관계에 있다 이처럼 플로우들 사이에서 경쟁관계에 있는 플로우들의
집합은 플로우의 위치에 따라서 다르다 또한 F0와 F3와 같이 직접
경쟁관계에 있지 않는 플로우들은 동시에 서비스 받을 수 있지만 이는
경쟁관계에 있는 플로우들 사이에서 엄격한 공정성을 제공하기 위해서는 한
순간에 하나의 플로우만 서비스를 받아야 하기 때문에 두 개의 플로우(F0
F3)가 직접적으로 경쟁 관계에 있지 않아서 서비스 된다면 공정성를
훼손하는 문제가 발생한다 하지만 동시에 서비스 될 수 있는 플로우들 중
하나만 서비스 한다면 네트워크의 처리량을 감소시키는 단점을 가지고 있다
이러한 문제를 공간적 채널 재사용 문제라 한다
2) 에드혹 스케쥴링의 분산된 속성 - 유선 네트워크나 셀룰러
네트워크에서 각 라우터나 스위치 기지국은 패킷 스케쥴링을 결정할 때 모든
플로우에 대한 정확한 정보를 가지고 있다 하지만 에드혹 네트워크에서는
제 2장 관련 연구
9
경쟁관계에 있는 플로우가 각 다른 송신 노드에서 발생할 수 있고 각 송신
노드에서는 다른 송신 노드의 플로우 정보를 직접적으로 접근 할 수 없다
이는 에드혹 네트워크에서 패킷 스케쥴링을 설계할 때 분산되어 있는 플로우
정보를 이용하여 계산해야 하는 문제를 포함하고 있음을 나타낸다
(그림 2) 노드 그래프
(그림 3) 플로우 경쟁 그래프
위와 같은 디자인 이슈들을 고려하여 제안된 대표적인 패킷 스케쥴링은
[6]의 MLM-FQ(Maximize-Local-Minimum Fair Queueing)과 EMLM-FQ(Enhanced-
Maximize-Local-Minimum Fair Queueing)이다 이 두 기법에서 서비스 태그의
N0 N1 N2 N3 N4F0
F1 F2 F3
F0
F1
F2
F3
제 2장 관련 연구
10
할당 방법으로 가상 시간(virtual time)계산의 편리성을 위해서 SFQ(Start-Time
Fair Queueing)를 이용한다 MLM-FQ는 분산된 에드혹 환경에서 경쟁 그래프에
연결된 모든 플로우들 중에서 한 순간에 하나의 플로우만 서비스 되도록 한다
MLM-FQ에서 각 플로우가 받는 최소 서비스의 양은 다음과 도식화 된다
(1)
여기서 )( 21 ttW f 는 플로우 f 가 시간 1t 부터 2t 까지 받은 서비스의 양을
나타낸다 C는 채널 용량이고 fr 와 gr 는 각각 플로우 f 와 g의 가중치이며
N은 플로우 경쟁 그래프에서 연결된 모든 플로우들의 집합이다 k 와 α 는
위치 종속적 상수이다
EMLM-FQ는 공간적 채널 재사용 방법을 제공하기 위해서 MLM-FQ에
백오프 값을 설정하는 방법을 추가함으로써 직접적으로 경쟁관계에 있지
않는 플로우들인 F0와 F3가 동시에 서비스 될 수 있도록 하는 메커니즘을
제공한다 예를 들어 동작 과정을 설명하면 그림 2와 같은 노드 그래프에서
플로우를 전송할 각 송신 노드와 수신 노드는 그림 4와 같은 각각의 플로우
테이블을 갖는다 F0는 가장 작은 서비스 태그 T0를 가지고 있기 때문에 즉시
전송한다 F1 F2 F3는 자신의 테이블에서 자신 보다 작은 서비스 태그를 갖는
αminusminusgesum isin
)()( 1221 ttrk
rCttW
Ng g
ff
제 2장 관련 연구
11
플로우들의 전체 수로 몇 개의 (Contention Window)로 구성된 백오프 기간를
결정한다 따라서 F1는 T1이 2이기 때문에 자신 보다 작은 서비스 태그를
갖는 한 개의 플로우가 존재하므로 백오프 기간을 1로 설정한다 F3의 경우
F3의 테이블에서 F3보다 작은 플로우 F1과 F2가 존재하기 때문에 백오프
기간을 2로 설정한다 F0가 서비스 될 때 F1과 F2는 간섭을 받지만 F3의 경우
간섭을 받지 않기 때문에 백오프 기간이 지난 후 서비스 된다 따라서
EMLM-FQ는 MLM-FQ보다 높은 네트워크 처리량을 달성한다 EMLM-FQ의 각
플로우가 받는 최소 서비스의 양은 다음과 같이 도식화 된다
(2)
여기서 S 는 플로우 경쟁 그래프에서 플로우 f 와 직접 연결되어 있는 플
로우들의 집합이다
αminusminusgesum isin
)()( 1221 ttrk
rCttW
Sg g
ff
제 2장 관련 연구
12
F0 T0=1F1 T1=2F2 T2=3
Backoff=0
F0 T0=1F1 T1=2F2 T2=3F3 T3=4
Backoff=1
F0 T0=1F1 T1=2F2 T2=3F3 T3=4
Backoff=2
F1 T1=2F2 T2=3F3 T3=4
Backoff=2
F0 F3 전송 전
F0의 테이블 F1의 테이블 F2의 테이블 F3의 테이블
F0 T0=11F1 T1=2F2 T2=3
Backoff=2
F0 T0=11F1 T1=2F2 T2=3
F3 T3=14
Backoff=0
F0 T0=11F1 T1=2F2 T2=3
F3 T3=14
Backoff=1
F1 T1=2F2 T2=3
F3 T3=14
Backoff=2
F0 F3 전송 후(패킷 사이즈가중치는 10이라 가정)
F0의 테이블 F1의 테이블 F2의 테이블 F3의 테이블
(그림 4) EMLM-FQ의 동작
에드 혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
13
제 3 장 다중 데이터률을 고려한 분산
패킷 스케쥴링(MRADPS)
에드혹 네트워크의 IEEE 80211x 물리 계층에서의 예와 같이 각 단말은
채널 상태에 따라 다중 데이터률을 제공하기 때문에 기존 에드혹 네트워크의
패킷 스케쥴링 연구에서 채널 용량이 고정 되어 있다는 기본 가정이 실제 환
경에 적합하지 않다 이러한 문제를 해결하기 위해서 본 논문에서는 먼저 다
중 데이터률을 고려하여 플로우별 시간 기반 공정성을 정의하고 정의한 시간
기반 공정성을 달성하는 새로운 분산된 패킷 스케쥴링 기법을 제안한다
다중 데이터률을 고려한 패킷 스케률링 기법은 Godfrey Tan과 John Guttag
가 처음 제안하였다 이들이 제안한 패킷 스케률링 기법인 TBR[14](Time-
Based Regulator)는 다중 데이터률을 제공하는 IEEE 80211b 무선 네트워크의
인프라스트럭처 모드에서 한 셀 안의 채널을 공유하는 모든 노드들이 채널 점
유 시간을 공유한다 이 TBR 기법은 플로우별 채널 점유 시간에 대한 공정성
을 제공하는 것이 아니라 노드별로 시간 공정성을 제공하고 라운드 로빈(RR
Round Robin) 방식을 이용하여 인프라스트럭처 모드에서 작동하기 때문에 분
산된 에드혹 네트워크 환경에 적합하지 않다 본 장에서 다중 데이터률을 제
공하는 에드혹 네트워크에서 플로우별 시간 공정성을 제공하는 분산된 에드혹
패킷 스케쥴링인 MRADPS(Multi-Rate Aware Distributed Packet Scheduling)을 제안
한다
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
14
31 네트워크 모델
본 논문은 물리계층과 MAC 계층에서 다중 데이터률을 제공하는 환경과
모든 노드들이 동일한 채널을 공유하는 다중 홉의 무선 에드혹 네트워크를
고려한다 또한 전송 노드의 전송 범위 안에 있는 노드만이 패킷을 받을 수
있다 단일 플로우는 단일 전송 노드로부터 단일 수신 노드까지 전송되는
일련의 패킷 스트림으로 정의한다
본 논문은 MAC 계층으로 일반적인 CSMACA[1][15] 패러다임과 다중
데이터률 적응 기법으로 RBAR 프로토콜[8]을 따른다 전송 노드가 하나의
패킷을 전송하기 위해서 짧은 제어 프레임인 RTS(Request-to-Send)를 수신
노드에게 전송하면 RTS 를 받은 수신 노드는 자신의 주변 노드 중에서 패킷을
전송하고 있는 노드가 있는지 확인한다 전송 중인 노드가 없다면 SNR 값을
측정하여 최적의 데이터률을 결정하고 이에 대한 정보를 CTS(Clear-to-Send)에
포함하여 응답한다 CTS 를 받은 송신 노드는 인접한 노드들에게 RTS-CTS
핸드쉐이크의 성공을 알리기 위한 목적과 수신 노드에게 CTS 의 응답으로
DS(Data-Sending) 프레임를 보내고 DATA 프레임을 전송한다 마지막으로 수신
노드는 성공적인 DATA 프레임 수신에 대한 응답으로 송신 노드에게 ACK
프레임을 전송한다 송신 노드와 수신 노드의 한 홉 거리에 있는 모든
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
15
노드들은 위의 제어 메시지들을 모두 들을 수 있다 본 논문은 관련 연구들[9-
11]과 같이 다음과 같은 3 가지 기본 가정을 갖는다
1) 무선 매체는 페이딩(fading) 간섭(interference) 링크 에러(link Error)
충돌(collision)과 같이 네트워크 사용자에게 영향을 미치는 시간-가변적인
에러를 나타낸다 본 논문에서는 단지 충돌에 의해 발생되는 에러만
고려한다
2) 하나의 노드는 동시에 패킷을 전송하거나 수신할 수 없다
3) 노드의 이동성은 고려하지 않는다
32 시간 기반 공정성(Time-Based Fairness)
기존에 제안된 에드혹 패킷 스케쥴링은 플로우들 간에 처리량 기반
공정성(throughput-based fairness)을 제공하기 위하여 SFQ(Start-Time Fair
Queueing)과 같은 유선에서의 패킷 스케쥴링을 기반으로 한다[6][9] 이러한
처리량 기반 공정성은 플로우별 가중치에 따라 각 플로우가 받는 전체
서비스의 양이 동일함을 의미한다 반면 시간 기반 공정성(time-based
fairness)는 각 플로우가 사용하는 전체 채널 점유 시간이 동등함을 의미한다
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
16
그림 5 의 노드 그래프에 대해 그림 6 과 같이 네트워크의 모든 플로우가
직접적인 경쟁 관계에 있을 때 그림 7 은 처리량 기반 공정성을 제공하는
EMLM-FQ[6]와 본 논문에서 제안하는 시간 기반 공정성을 제공하는 패킷
스케쥴링 기법에 대한 각 플로우의 서비스 순서와 채널 점유 시간을 나타낸다
각 플로우가 갖는 패킷 사이즈와 가중치가 동일하다고 가정하고 각 플로우의
초기 서비스 태그는 이다 그림 6 과 같이 모든 플로우가 직접적인 경쟁관계에
있으면 EMLM-FQ 는 F0 F1 F2 순서대로 각 플로우의 패킷을 서비스한다
시간 기반 공정성을 제공하는 경우 각 플로우가 점유하는 채널 시간이
공정해야 함으로 데이터률이 가장 낮은 F2 가 하나의 패킷을 전송할 때
사용하는 채널 점유 시간을 기준으로 각 플로우가 동일한 채널 점유 시간을
갖도록 한다 그림 7 과 같이 처리량 기반 공정성을 제공할 때 6 개의 패킷이
서비스 되는 시간 동안에 시간 기반 공정성을 제공할 때는 10 개의 패킷을
서비스 할 수 있다 즉 네트워크 처리량이 약 40 향상된다
F05 MbpsN0 N1 F1
2 Mbps N2 N3F2Mbpsxxx
(그림 5) 다중 데이터률을 제공하는 노드 그래프
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
17
F0 F2
F1
(그림 6) 플로우 경쟁 그래프
하지만 실제로 하나의 패킷을 전송하는데 제어 프레임
(RTSCTSDSACK)을 전송하는데 걸리는 시간과 충돌이 발생했을 때
재전송에 사용되는 시간 등의 이유로 채널 점유 시간은 각 플로우의
데이터률에 따라 정확히 비례하지 않는다 본 논문에서는 계산의 단순함을
위해서 각 플로우가 보장 받아야 하는 채널 점유 시간을 플로우의
데이터률에 따라 계산하고 시뮬레이션을 통해 각 플로우의 실제 채널 점유
시간을 측정하고 비교한다 채널 점유 시간 계산 방법은 다음 장에서
설명한다 본 논문에서는 다중 데이터률을 제공하는 환경에서 패킷 스케쥴링
기법이 처리량 기반 공정성과 시간 기반 공정성 사이에서 어떤 공정성을
제공하는 것이 옳다고 주장하는 것이 아니라 처리량 기반 공정성을 기반으로
하는 패킷 스케쥴링 기법에서 전체 네트워크 처리량이 시간 기반 공정성을
제공할 때 보다 현저하게 떨어지는 비효율성을 개선하는 방법을 제안한다
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
18
F1 F2F0 F1 F2F0
F0 F0 F0 F0 F0 F1 F1 F2
시간F0의 5개 패킷 F1의 2개 패킷 F2의 1개 패킷
Throughput-based
Time-based
F0의 2개
패킷
F0의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
F1의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
F2의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
F0 F0
(그림 7) 처리량 기반 공정성과 시간 기반 공정성에 대한
각 플로우의 서비스 순서와 채널 점유 시간 비교
각 플로우 f 의 채널 점유시간( )( fT )은 다음과 같이 정의한다
(3)
F 는 플로우 경쟁 그래프에 존재하는 모든 플로우들의 집합이고 fs 는
플로우 f 의 패킷 사이즈 fd 는 플로우 f 의 데이터률이다 )( fT 는 F 의
모든 플로우가 하나의 패킷을 서비스 하는데 사용하는 채널 점유 시간에서
f 가 하나의 패킷을 서비스 하는데 사용하는 채널 점유 시간이 차지하는
비율을 나타낸다 채널이 항상 이용 중이라고 가정하면 플로우의 전체 채널
점유 시간은 다음과 같이 정의한다
sumisin
=
Fii
i
f
f
ds
ds
fT )(
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
19
(4)
경쟁하는 플로우들의 가중치가 동일하다고 가정하면 시간 기반 공정성에
입각해서 각 플로우가 보장 받아야 하는 채널 점유 시간( )( fGT Guaranteed
Time)는 다음과 같이 정의 한다 N 은 플로우 경쟁 그래프에서 연결된
플로우들 중 가장 낮은 데이터률을 갖는 플로우의 데이터률이다
(5)
경쟁 그래프의 모든 플로우의 패킷 사이즈가 동일하다고 가정하면
)( fGT 는 다음과 도식화 된다
(6)
N은 경쟁 그래프에서 연결되어 있는 전체 플로우의 수이다
)()( fGTfT ge 이면 플로우 f 는 보상 받을 시간이 존재하지 않고
)()( fGTfT lt 이면 플로우 f 는 보상 받을 시간이 존재한다
1)(0 1)( lele=sumisin
fTfTFf
sumisin
=
Fi
i
f
ds
ds
fGT
min
min)(
min
min
1
)(
dNdfGT =
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
20
경쟁 그래프에서 연결된 각 플로우가 보장 받아야 하는 시간은 경쟁
관계에 있는 플로우들 중 가장 낮은 데이터률( mind )을 가진 플로우가 하나의
패킷을 서비스 할 때 그 플로우가 보내야 되는 패킷의 수로 나타낼 수 있다
보상 받아야 하는 시간이 존재하는 플로우 f 는 시간 기반 공정성을
달성하기 위해서 f 가 전송해야 하는 패킷 수( )( fP )는 다음과 같이 정의된다
(7)
따라서 그림 5 의 F0 는 mind 을 갖는 F2 와 비교하여 시간 기반 공정성을
달성하기 위해서 5 개의 패킷을 전송해야 한다 시간 기반 공정성(TF Time-
Based Fairness)은 다음과 같이 정의 한다
(8)
)( 21 tttiα 는 플로우 i 가 시간 1t 부터 시간 2t 까지 점유하는 채널 점유
시간이다 식 (8)의 값이 0 에 근접할수록 이상적인 시간 기반 공정성을
제공한다
mind 을 갖는 플로우 mindf 이 받는 최소 서비스의 양 )( 21minttW
df은
EMLM-FQ 의 식 (2)에서 정의한 각 플로우가 받는 최소 서비스의 양에서
유도된다 그 이유는 그림 5 에서 모든 플로우의 데이터률이 mind 이라 가정할
때 EMLM-FQ 에서 제공하는 각 플로우의 최소 서비스 양을 본 논문에서
제안하는 MRADPS 가 그림 8 과 같이 제공하기 때문이다 예를 들어
MRADPS 에서 최소 데이터률을 갖는 F2 가 받는 최소 서비스양은 F2 의
min
)(dd
fP f=
|)()(| 2121 tttt tj
ti αα minus
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
21
데이터률이 모든 플로우의 데이터률일 때 EMLM-FQ 에서 F2 가 받는 최소
서비스양과 같다 따라서 mindf 이 받는 최소 서비스 양( )( 21minttW
df)은 다음과
같이 정의 된다
(9)
여기서 fr 와 gr 는 각각 플로우 f 와 g의 가중치이며 S 는 플로우 경쟁
그래프에서 플로우 f 와 직접 연결되어 있는 플로우들의 집합이고 k와 α 는
[6]에서 각 플로우의 경쟁관계에 따라 정의한 위치 종속적 상수이다 플로우의
가중치가 동일하다고 가정하면 )( 21minttW
df는 다음과 같다 n은 플로우 경쟁
그래프에서 f 와 직접 연결되어 있는 플로우의 수이다
(10)
mind 보다 큰 데이터률을 가진 플로우가 받은 최소 서비스의 양
)( 21 ttWdf
은 다음과 같이 정의된다
(11)
αminusminusgesum isin
)()( 12min21mintt
rkr
dttWSg g
ffd
αminusminusge )(1)( 12min21mintt
kndttW
df
)()( 21min
21 minttW
dd
ttWdd f
ff ge
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
22
(그림 8) EMLM-FQ( xMbps)와 시간 기반 공정성에 대한
각 플로우의 서비스 순서와 채널 점유 시간 비교
F1 F2F0
F0 F0 F0 F0 F0 F1 F1 F2
시간F0의 5개 패킷 F1의 2개 패킷 F2의 1개 패킷
EMLM-FQ
Time-based
F0의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
F1의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
F2의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
23
33 채널 점유 시간의 계산
하나의 패킷 전송하는데 사용되는 채널 점유시간은 IEEE 80211 MAC
계층에서 하나의 데이터 프레임을 전송하는데 요구되는 전체 시간과 같다
전형적으로 다음과 같은 시간들을 포함한다
1) 데이터 프레임의 전송 시간
2) 하나의 데이터 프레임의 성공적인 전송을 끝내기 위해 전송되는 제어
프레임 전송 시간(RTS CTS DS ACK 프레임 전송 시간)
3) 데이터 프레임과 제어 프레임(RTS CTS DS ACK)를 전송할 때의 전파
지연 시간
4) 전송 노드가 채널에 접근하기 전에 기다리는 프레임 간 유휴 시간
(idle time)
MAC 계층에서는 데이터 프레임의 전송이 실패할 때 재전송을 시도하기
때문에 채널 점유시간에서 재전송에 걸리는 모든 시간들을 포함해야 한다
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
24
34 MRADPS 의 구현
MRADPS 는 각 플로우의 서비스 태그 할당 방법과 서비스 태그 정보에
대한 교환 방법은 EMLM-FQ 를 따른다 하지만 시간 기반 공정성을 제공하기
위하여 각 플로우의 데이터률에 따라 전송해야 하는 패킷 수를 계산하기
위해서 모든 노드는 인접한 노드들의 플로우에 대한 데이터률 정보를 듣고
자신의 로컬 테이블에 저장하고 자신의 로컬 테이블에 존재하는 플로우의
데이터률과 비교하여 가장 낮은 데이터률( mind )을 저장하여 데이터 전송 시
제어 프레임(RTS CTS DS ACK)에 포함시켜 전송한다 만약 로컬 테이블의
mind 보다 낮은 데이터률에 대한 정보를 듣는다면 로컬 테이블의 mind 을 그
데이터률로 저장하고 제어 프레임에 삽입하여 전송한다 따라서 경쟁
그래프에 연결된 플로우를 가진 모든 송신 노드는 경쟁하는 플로우 중 가장
낮은 데이터률에 대한 정보를 얻게 된다 또한 스케쥴링 과정 중에서 mind 과
송신 노드가 서비스 하려는 플로우의 데이터률과 비교하여 송신 노드가
전송해야 하는 패킷 수( )( fP 식(9))를 계산하고 만약 가 1 보다 크고 백로그
된 패킷이 존재 한다면 )( fP 개의 패킷은 동일한 서비스 태그를 갖고 즉시
전송을 시도한다 즉 )( fP 개의 패킷이 서비스 될 때까지 스케쥴링 과정에서
서비스 태그를 업데이트 하지 않는다 )( fP 개의 패킷 중 첫 번째 패킷을
제외한 )( fP -1 개의 패킷들은 전송 시 수신 노드에서 RTS 폐기가 이루어
지지 않게 하기 위해서 RTS 프레임의 1bit 구간(NCB Not Compare Bit)을 1 로
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
25
설정하여 전송한다 RTS 프레임에 NCB 구간이 1 로 세팅되어 있으면 수신
노드는 현재 채널이 사용 중이 아니면 CTS 로 바로 응답하여 그 플로우가
서비스 되도록 한다
341 기본적인 메시지 교환
각 패킷 전송은 RTS-CTS-DS-DATA-ACK 핸드쉐이크 과정을 따르고
패킷이 전송 될 수 있는 데이터률을 결정하기 위하여 RBAR 프로토콜을
따른다 만약 한 노드가 백오프 동안에 다른 노드에 의해서 어떤 전송이
이루어지고 있으면 그 전송이 끝날 때까지 백오프 타이머를 멈추어 기다리고
전송 중인 플로우에 대한 서비스 태그 정보를 로컬 테이블에서 업데이트한다
플로우 f 의 백오프 타이머가 끝나고 채널이 사용 중이지 않다면 RfB)
(수신
노드의 로컬 테이블에 따른 플로우 f 의 백오프 예측 값)를 포함하는 RTS 를
전송한다 RTS 를 받은 수신 노드는 자신의 로컬 테이블에서 플로우 f 에
대한 백오프 값 RfB 이 R
fB)
보다 작거나 같으면 CTS 로 응답하고 그렇지
않으면 CTS 를 전송하지 않는다
송신 노드와 수신 노드의 한 홉 거리에 있는 모든 이웃 노드들에게
플로우의 서비스 태그 정보 데이터률과 네트워크에서 가장 낮은
데이터률( mind )에 대한 정보를 알리기 위해서 제어 프레임(RTS CTS DS
ACK)에 서비스 태그와 mind 을 포함하여 전송하고 CTS DS ACK 프레임에
플로우의 데이터률을 포함하여 전송한다 RTS 에 플로우의 데이터률을
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
26
전송하지 않는 이유는 다중 데이터률 적응 기법으로 RBAR 를 채택하고 있기
때문에 수신 노드가 선택한 데이터률을 CTS 에 포함하여 전송하기 전까지
송신 노드는 전송할 데이터률을 알지 못하기 때문이다 또한 플로우에 대한
업데이트 서비스 태그는 RTS CTS 프레임에 포함하지 않는다 그 이유는
RTS 와 CTS 는 채널 획득을 보장하지 않기 때문이다 RTS-CTS 과정이 성공한
이후에 DS 와 ACK 프레임에 플로우에 대한 업데이트 태그를 붙여 주변
노드들에게 공지한다 이로써 스케쥴링을 위한 정확한 플로우의 서비스 태그
정보가 전달된다
342 테이블 정보 교환
경쟁 그래프에서 한 홉 거리에 있는 플로우에 대한 정보는 송신 노드와
수신 노드에 분산되어 있을 수 있다 따라서 송신 노드의 플로우 f 에 대한
백 오프 값 설정 방법은 송신 노드와 수신 노드에서 유지 되는 테이블을
고려하여 백오프 값을 설정해야한다
즉 Sf
Sff BBB += 이다 fB 는 플로우 f 의 백오프 값이고 S
fB 는 송신
노드의 로컬 테이블에 따른 플로우 f 의 백오프 값 RfB 은 수신 노드의 로컬
테이블에 따른 플로우 f 의 백오프 값이다 그러나 송신 노드에서는 SfB 는
정확히 알지만 RfB 은 알 수 없다 따라서 송신 노드가 R
fB 을 예측 할 수
있도록 수신 노드는 ACK 프레임에 두개의 파라미터( fM fb )를 추가하여
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
27
전송한다 fM 는 수신 노드의 로컬 테이블에서 플로우 f 가 서비스하기 전에
서비스 되어야 하는 플로우들의 바이트 수이다 fM 는 다음과 같이 계산된다
(12)
fw 는 플로우 f 의 가중치이고 iT 는 수신 노드의 로컬 테이블에서
플로우 f 의 서비스 태그( fT )보다 작은 플로우의 서비스 태그이다 B는 수신
노드의 로컬 테이블에서 fT 보다 작은 서비스 태그를 갖는 플로우들의
집합이다 fb 은 수신 노드의 테이블에서 플로우 f 의 백오프 기간을
나타낸다 따라서 송신 노드가 fM fb 를 ACK 프레임을 통해 받으면 임의의
시간 t 에서의 RfB)
은 다음과 같이 계산 할 수 있다 ft 는 이전에 ACK
프레임을 받은 시간이다
(13)
343 패킷 스케쥴링
노드 에서 채널이 사용 중이 아닌 것이 감지되면 a) 전송할 플로우 가
로컬 테이블 에서 가장 작은 서비스 태그를 가지고 있다면 즉시 HOL(Head of
Line) 패킷을 전송한다 만약 f 의 데이터률이 mind 보다 크다면 시간
공정성을 달성하기 위해 전송해야 하는 패킷 수( )( fP )를 구하고 )( fP 개의
패킷들의 서비스 태그를 업데이트하지 않고 동일한 서비스 태그를 갖는다
fBj jff wTTM )(sum isinminus=
ffffRf MttdMbB ))(( min minussdotminussdotasymp)
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
28
)( fP 개의 패킷들은 즉시 전송을 시도하고 )( fP 개의 패킷들이 서비스 된 후
패킷의 서비스 태그를 업데이트한다 b) f 보다 작은 서비스 태그를 갖는
플로우가 자신의 로컬 테이블( nE )에 존재 하면 f 의 백오프 값 fB 을
Rf
Sf BB + 로 설정 하고 백오프 타이머가 동작을 시작한다 c) f 의 백오프
타이머가 만료되고 채널이 사용 중이 아니라면 f 의 HOL(Head of Line)
패킷을 전송한다 그림 9 는 패킷 스케쥴링의 순서를 나타낸다
(그림 9) 패킷 스케쥴링 순서도
스케쥴링 시작
전송할 플로우가 가장 작은 서비스 태그를 갖는가
계산
HOL 패킷 전송
백오프 시작
Rf
Sff BBB +=
백오프 만료
네
아니오
)(fP
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
29
344 간단한 예제
그림 5 와 같은 네트워크가 존재한다고 가정하자 각 플로우의 패킷
사이즈와 가중치는 동일하다 각 플로우 )210( =iFi 는 초기 서비스 태그
값으로 각각 10 =T 21 =T 32 =T 을 갖는다 또한 이라
가정하면 그림 10 와 같이 F0 는 가장 작은 서비스 태그를 갖기 때문에 즉시
pkt 0 의 전송을 시작한다 전송을 시작하기 전에 F0 의 데이터률은 네크워크에
존재하는 가장 낮은 데이터률 mind 보다 5 배 높기 때문에 시간 기반 공정성을
달성하기 위해서 전송해야 할 패킷 수 5)( =fP 를 계산하고 F0 의 첫 번째
패킷 pkt 0 을 전송할 때 DS 와 ACK 프레임에 업데이트 태그를 붙이지 않는다
그 이유는 만약 노드 N1 이 F0 의 업데이트 태그를 수신하면 즉시 F1 의 pkt
0 를 서비스하기 위해 채널에 접근을 시도할 것이기 때문이다 따라서
업데이트 태그를 붙이지 않음으로써 F0 의 전송해야 할 나머지 패킷에게
전송할 기회를 줄 수 있다 pkt 0 전송 후에 F0 는 스케쥴링 과정에서 )( fP 의
마지막 패킷 pkt 4 가 서비스 되기 전까지 서비스 태그를 업데이트 하지 않기
때문에 F0 는 가장 작은 서비스 태그를 가지므로 F0 의 pkt 1 pkt 2 pkt 3 pkt
4 는 즉시 전송을 시도한다 또한 pkt 1 pkt 2 pkt 3 pkt 4 을 전송 할 때 RTS
프레임의 NCB(Not Compare Bit)을 1 로 설정하여 전송한다 이는 수신
노드에서 RfB 값의 비교없이 RTS 프레임에 대한 응답으로 CTS 프레임을 즉시
전송하도록 한다 F0 의 전송해야 할 5 개의 패킷 중 마지막 패킷인 pkt 4
10 =
WeightSizePacket
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
30
전송시 DS 와 ACK 프레임에 업데이트 태그를 붙여서 주변 노드들에게
공지한다 N1 이 F0 의 pkt 4 의 업데이트 태그를 수신하면 F1 의 패킷을
서비스하기 위해서 즉시 채널에 접근한다 F1 의 첫 번째 패킷 pkt 0 을
전송하기 전에 F0 와 같이 2)( =fP 를 계산하고 F1 의 pkt 0 의 전송 후에 pkt
1 전송시 NCB 를 1 로 설정하고 DS 와 ACK 프레임 전송 시 업데이트 태그를
붙인다 F2 는 이기 때문에 추가로 전송할 패킷이 존재 하지 않다 따라서
F2 의 패킷 pkt 0 을 전송할 때 DS 와 ACK 프레임 전송 시 업데이트 태그를
붙여서 전송한다
(그림 10) 간단한 예제
Time
F0
F1
F2
T1=2
T0=1 T0=1 T0=1 T0=1 T0=11
T1=12
T2=13
100 200 300
pkt 0 pkt 1 pkt 2 pkt 3 pkt 4
pkt 0 pkt 1
pkt 0
T=update service tag Transmitting pkt with update service tag
T= service tag Transmitting pkt not with update service tag
제 4 장 모 의 실 험
31
제 4 장 모의 실험
본 논문에서는 제안한 에드혹 패킷 스케쥴링에 대한 성능을 평가하기
위해서 미국 버클리 대학 남가주 대학 및 카네기 멜론 대학에서 개발한
네트워크 시뮬레이터인 NS-2[16] 및 CMU 확장 프로그램을 사용했으며 본
논문에서 제안한 MRADPS 와 비교 대상인 EMLM-FQ 를 구현하여 성능
평가를 수행하였다 표 2 는 시뮬레이션 시 적용된 파라미터 값이고 표 3 은
경쟁 그래프가 갖는 각 최소 데이터률에서 각 플로우의 데이터률에 따라
전송해야 하는 패킷수이다
(표 2) 시뮬레이션 파라미터
Parameter Value
Frequency
Transmit Power
110 Mbps Sensitivity
55 Mbps Sensitivity
20 Mbps Sensitivity
Carrier Sense Threshold
Propagation Model
Maximum Transmission Range (25511 Mbps)
Routing Protocol
24 GHz
15 dBm
-82 dBm
-87 dBm
-91 dBm
-108 dBm
Two Ray Ground
250m 200m 100m
DSR
제 4 장 모 의 실 험
32
(표 3) 최소 데이터률과 플로우 데이터률에 따라 전송해야
하는 패킷수
Flow data rate
Minimum data rate )( fP
2Mbps2Mbps
55Mbps55Mbps
11Mbps11Mbps
11Mbps55Mbps
55Mbps2Mbps
11Mbps2Mbps
1
1
1
2
2
5
시나리오 I 은 그림 11 과 같이 4 개의 노드와 그림 6 의 플로우
경쟁그래프와 같이 직접적으로 경쟁 관계에 있는 3 개의 플로우로 구성된
네트워크에서 FIFO 를 사용하는 IEEE 80211b EMLM-FQ MRADPS 를 각각
적용했을 때 플로우별 처리량과 채널 점유 시간을 계산하였다 또한
MRADPS 를 적용했을 때 가장 낮은 데이터률( mind )을 가지는 F1 이 받는
최소 서비스 양이 모든 플로우의 데이터률이 mind 일 때 EMLM-FQ 에서 받는
최소 서비스양을 보장하는지를 확인하기 위해서 그림 11 의 모든 플로우의
데이터률이 2Mbps 일 때 EMLM-FQ 의 처리량을 측정하였다 트래픽으로
제 4 장 모 의 실 험
33
UDP 를 사용하였으며 패킷 사이즈는 1500 바이트이고 시뮬레이션 시간은
200 초이다
F12MbpsN0 N1F0
55MbpsN2 N3F2
11Mbps (그림 11) 시나리오 I의 노드 그래프
(표 4) 시나리오 I의 플로우별 처리량(패킷수)과 전체 네트워크 처리량
Flow 80211b+FIFO EMLM-FQ MRADPSEMLM-
FQ(2Mbps)
F0 5165 24849 29072 15035
F1 47815 24850 14525 15036
F2 48488 24849 69342 15036
Total Throughput(pkt)
101468
100()
74548
73()
112939
111() 45107
제 4 장 모 의 실 험
34
표 4 에서 EMLM-FQ 는 각 플로우가 공정하게 서비스 되지만 전체
네트워크의 처리량이 FIFO 를 사용하는 IEEE 80211b 환경의 전체 네트워크
처리량보다 약 27 감소한다 하지만 MRADPS 는 IEEE 80211b 보다 네트워크
처리량이 약 11 향상된다 또한 MRADPS 에서 최소 데이터률을 갖는 플로우
F1 의 서비스 양은 그림 12 와 같이 모든 플로우의 데이터률이 그림 11 의
최소 데이터률인 2Mbps 일 때 EMLM-FQ 가 각 플로우에게 제공하는 최소
서비스 양과 거의 동일함을 확인 할 수 있고 MRADPS 가 각 플로우
데이터률에 따른 전송해야 하는 패킷 수 )( fP 에 거의 비례하여 각 플로우가
받는 서비스 양을 제공하는 것을 확인 할 수 있다 여기서 )210( =iTif
는
플로우 의 처리량을 나타낸다
그림 13 는 시나리오 I 의 각 패킷 스케쥴링 기법을 적용했을 때
플로우별 채널 점유 시간을 나타낸다 MRADPS 는 3 개의 플로우의 채널 점유
시간이 다른 스케쥴링 기법보다 공정함을 확인 할 수 있다 하지만 정확하게
플로우의 채널 점유 시간이 동일하지는 않다 그 이유는 표 3 에서 전송할
패킷을 계산할 때 간단히 내림으로 계산을 하였고 패킷을 재전송하는 시간
백오프 시간등의 추가적인 시간들이 발생하기 때문이다
제 4 장 모 의 실 험
35
(그림 12) EMLM-FQ(2Mpbs)가 제공하는 최소 처리량과
MRADPS의 각 플로우의 처리량 비교
제 4 장 모 의 실 험
36
(그림 13) 시나리오 I의 각 플로우별 채널 점유시간
시나리오 II 는 그림 14 과 같이 26 개의 노드와 16 개의 플로우로 구성된
네트워크에서 FIFO 를 사용하는 IEEE 80211b EMLML-FQ MRADPS 를 각각
적용했을 때 각 플로우별 처리량를 평가하였다 시나리오 II 의 각 플로우의
경쟁 관계는 그림 15 와 같다 트래픽으로 UDP 를 사용하였으며 패킷
사이즈는 1500 바이트이고 시뮬레이션 시간은 200 초이다
0
01
02
03
04
05
06
07
08
09
F0 F1 F2
Flow ID
Channel O
ccupancy
Tim
e(F
ractio
n)
IEEE 80211_FIFO
EMLM-FQ
MRADPS
제 4 장 모 의 실 험
37
(그림 14) 시나리오 II 의 노드 그래프
(그림 15) 시나리오 II 의 플로우 경쟁 그래프
제 4 장 모 의 실 험
38
(표 5) 시나리오 I의 플로우별 처리량(패킷수)과
전체 네트워크 처리량
Flow 80211b+FIFO EMLM-FQ MRADPS F0 53327 36622 26167 F1 49939 27281 53327 F2 2375 7630 13514 F3 38448 7515 19703 F4 15316 7323 25432 F5 7260 7462 7304 F6 1412 6171 7370 F7 2953 7465 7210 F8 10737 37156 7672 F9 37335 13932 33182
F10 29459 40242 53858 F11 15157 14106 28770 F12 45716 9877 39119 F13 53318 23484 27190 F14 10316 6790 10878 F15 12291 19163 29201
Total Throughput(pkt) 385359 (100)
272219 (71)
389897 (101)
제 4 장 모 의 실 험
39
표 5 는 그림 14 의 노드 그래프에서 각 패킷 스케쥴링 기법을 적용했을
때 각 플로우의 처리량을 나타낸다 IEEE 80211b 에서 다른 플로우에 비해
서비스의 양이 매우 적은 F2 F6 F7 와 같은 플로우를 EMLM-FQ 에서는
일정량의 서비스를 받을 수 있도록 보장해 준다 하지만 IEEE 80211b 의
네트워크 처리량보다 약 29 감소한다 MRADPS 는 전체 네트워크 처리량이
IEEE 80211b 의 네트워크 처리량과 거의 동일한 처리량을 보여주고 또한
고립되는 플로우의 최소 서비스 양을 EMLM-FQ 가 보장해주는 서비스의 양과
거의 동일하게 서비스한다
에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려하는 분산 패킷 스케쥴링
40
제 5 장 결 론
본 논문은 IEEE 80211x와 같이 물리계층에서 다중 데이터률을 제공하는
에드혹 네트워크 환경에서 ldquo플로우들 간에 공유하는 채널 용량이 고정되어
있다rdquo라는 기존 패킷 스케쥴링의 가정이 실제 환경과 적합하지 않는
문제점을 해결하기 위해서 다중 데이터률을 고려한 새로운 공정성 모델인
플로우별 시간 기반 공정성(Time-based Fairness)를 정의한다 또한 정의한
공정성을 달성하기 위하여 플로우 경쟁 그래프 상의 가장 낮은 데이터률과 각
플로우의 데이터률과 비교하여 전송해야 하는 패킷의 수( )( fP )를 계산하고
스케쥴링 과정에서 개의 패킷에 대한 서비스 태그는 업데이트 하지 않고
)( fP 개의 패킷 중 첫 번째 패킷을 제외한 나머지 패킷은 전송 시에 RTS
프레임에 NCB(Not Compare Bit)를 1로 설정하여 수신 노드에서 RTS를
폐기하지 않고 바로 CTS를 보내 서비스 되도록 EMLM-FQ를 수정하여 새로운
스케쥴링 기법인 MRADPS를 제안하였다 MRADPS는 각 플로우의 서비스
태그 할당 방법과 서비스 태그 정보에 대한 교환 방법등 EMLM-FQ의 기존
방식을 고수하기 때문에 EMLM-FQ의 특성인 공간적 채널 재사용 문제를
해결하는 방법과 분산된 플로우 정보를 가지고 스케쥴링을 결정하는 방법을
동일하게 제공한다 시뮬레이션 결과는 MRADPS는 경쟁 그래프에서 가장
낮은 데이터률을 갖는 플로우의 최소 서비스 양을 모든 플로우의 데이터률이
가장 낮은 데이터률을 가질 때 EMLM-FQ의 플로우가 받는 최소 서비스
에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려하는 분산 패킷 스케쥴링
41
양만큼 서비스하는 것을 보여주고 각 플로우가 받는 서비스 양은 )( fP 에
비례함을 보여준다 또한 MRADPS는 다중 데이터률이 제공되는 환경의
에드혹 네트워크의 전체 네트워크 처리량을 크게 향상시키는 것을 보여준다
참 고 문 헌
42
참고 문헌
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[17] Datasheet for ORiNOCO 11 Mbits Network Interface Cards 2001
45
감사의 글
이제 2년 반동안의 대학원 생활을 끝마치고 사회로 첫걸음을 내딛게 되었
습니다 제가 무사히 대학원 생활을 끝마칠 수 있도록 도움을 주신 주위의
많은 분들께 이 기회를 빌어 감사의 말씀을 드리고 싶습니다
먼저 저의 지도 교수님이신 유상조 교수님께 감사의 말씀을 드리고 싶습
니다 대학원에 들어와서부터 지금까지 바쁘신 와중에도 부족한 저에게 많
은 시간을 할애하여 지도해 주셔서 항상 감사하게 생각하고 있습니다 교수
님과 연구실 원들과 함께 한 많은 세미나들이 특히 제게 많은 도움이 되었
습니다 또한 바쁘신 와중에도 부족한 논문의 심사를 맡아주신 곽경섭 교수
님과 김덕경 교수님께도 감사의 말씀을 드립니다
결코 적지 않은 2년 반이라는 시간이 짧게 느껴질 만큼 많은 추억과 시간
을 함께한 멀티미디어 통신망 연구실의 선후배 및 동기들에게도 감사의 말
씀을 드립니다
무엇보다도 부모님의 무한한 사랑과 아낌없는 지원이 없었다면 현재의 저
는 없었을 것 입니다 무엇으로도 부모님의 큰 사랑에 보답할 수는 없겠지
만 제 학창생활의 결실인 이 논문을 그 동안의 부모님의 수고에 대한 작은
보답으로 바치고 싶습니다
盧 權 汶
46
학술 활동
[1] Yong-Qian Chen Kwen-mun Roh Sang-Jo Yoo A Distributed Fairness Support
Scheduling Algorithm in Wireless Ad-Hoc Networks Lecture Note in Computer
Science 2006
[2] Yong-Qian Chen Kwen-mun Roh Sang-Jo Yoo A Distributed Fairness Support
Scheduling Algorithm in Wireless Ad-Hoc Networks UIC06
[3] 이정환 노권문 유상조ldquo에드혹 네트워크에서 클러스터 기반의 지오캐
스팅 프로토콜rdquo 한국통신학회 하계학술대회 20047
[4] 노권문 서지영 정순규 조경진 유상조 ldquo에드혹 네트워크에서 다중 데
이터률을 고려하는 분산 패킷 스케쥴링rdquo JCCI2006 20064
[5] Yong-Qian Chen Kwen-Mun Roh Sang-Jo Yoo Service Index Based Fairness
Scheduling in Wireless Ad-Hoc Networks JCCI2006 20064
[6] 조경진 김현주 노권문 유상조 ldquo지능형 무선 인지 기술 기반 네트워크
환경에서 MAC 계층 동적 주파수 선택 방법rdquo 한국통신학회 하계학술대
회 20067
[7] 김현주 조경진 노권문 유상조 ldquo무선 인지 기술 기반의 시스템을 위한
계층에서의 통신 초기화 WRAN MAC 과정rdquo 한국통신학회 하계학술대회
47
20067
[8] 유상조 노권문 정재학 김재명 ldquoWRAN Cognitive Radio MAC 프로토콜
기술rdquo 방송공학회지 Vol 11 No1 pp40-53 2006
[9] 노권문 진영천 유상조 ldquo에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려한
분산 패킷 스케쥴링rdquo 한국통신학회 논문지 2006 07
[10] 조경진 김현주 노권문 유상조 ldquo지능형 무선 인지 기술 기반 네트워크
환경에서 MAC 계층 동적 주파수 선택 방법rdquo 한국통신학회 논문지 게
재 예정
특허 출원
[1] 무선 인지 기술 환경에서 기지국들 간에 무선 공유 자원을 효율적으로
사용하기 위한 매체 접근 제어 계층의 동작 자원 임대 프로토콜 출원번
호 제 2005-0105278
[2] 무선 인지 기술 환경에서 숨겨진 인컴번트 시스템의 검출을 위한 명시적
아웃밴드 시그널링 방법 출원번호 제 2006-0019661
[3] 에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링 방법
출원번호 제 10-2006-63521
[4] 애드혹 네트워크에서 서비스 색인 기반 공정 스케쥴링 방법 출원 번호
제 10-2006-63520
48
수행 프로젝트
[1] 무선 Ad-hoc 네트워크에서 Seamless한 인터넷 QoS 를 제공하기 위한 네
트워킹 기술연구 및 멀티미디어 ad-hoc 서비스 테스트 베드 구현 정보
통신부
[2] 초광대역 무선통신 연구센터 (UWB-ITRC) 제 4 세부과제 ndash UWB 응용
시스템 기술 (정보통신부 대학 IT 연구센터)
[3] 코그니티브 라디오(Cognitive Radio) 기술 개발 III(삼성종합기술원)
- IEEE 80222 WRAN 표준 제안(20051117) 참여(MAC)
[4] 초광대역 무선통신을 위한 지능형 무선인지 (Cognitive Radio) 핵심기술
연구 과학재단 특정기초사업
iv
그림 목차
(그림 1) IEEE 80211b 프리엠블 형식 구조와 제공되는 데이터률 6
(그림 2) 노드 그래프 9
(그림 3) 플로우 경쟁 그래프 9
(그림 4) EMLM-FQ의 동작 12
(그림 5) 다중 데이터률을 제공하는 노드 그래프 16
(그림 6) 플로우 경쟁 그래프 17
(그림 7) 처리량 기반 공정성과 시간 기반 공정성에 대한 각 플로우의 서비
스 순서와 채널 점유 시간 비교 18
(그림 8) EMLM-FQ(Mbps)와 시간 기반 공정성에 대한 각 플로우의 서비스
순서와 채널 점유 시간 비교 22
(그림 9) 패킷 스케쥴링 순서도 28
(그림 10) 간단한 예제 30
(그림 11) 시나리오 I의 노드 그래프 33
(그림 12) EMLM-FQ( xMpbs)가 제공하는 최소 처리량과 MRADPS의 각 플로
우의 처리량 비교 35
(그림 13) 시나리오 I의 각 플로우별 채널 점유시간 36
(그림 14) 시나리오 II의 노드 그래프37
(그림 15) 시나리오 II의 플로우 경쟁 그래프37
v
표 목차
lt표1gt IEEE 80211b 데이터률 명세와 전송 거리 4
lt표2gt 시뮬레이션 파라미터 31
lt표3gt 최소 데이터률과 플로우 데이터률에 따라 전송해야 하는 패킷수32
lt표4gt 시나리오 I의 플로우별 처리량(패킷수)과 전체 네트워크 처리량33
lt표5gt 시나리오 II의 플로우별 처리량(패킷수)과 전체 네트워크 처리량 38
vi
Abbreviations and Acronyms
ARF Auto Rate Fallback
ACK Acknowledgement
CTS Clear-To-Send
CSMACA Carrier Sense Multiple AccessCollision Avoidance
DS Data-Sending
DCF Distributed Coordination Function
DSSS Direct Sequence Spread Spectrum
EMLM-FQ Enhanced Maximixe Local Minimum-Fair Queueing
MAC Media Access Control
MRADPS Multi Rate Aware Distributed Packet Scheduling
MLM-FQ Maximize Local Minimum-Fair Queueing
PLCP Physical Layer Convergence Protocol
PSDU Physical Service Data Unit
RBAR Receiver Based Auto Rate
RR Round Robbin
SFQ Start Time fair Queueing
SNR Signal-to-Noize Ratio
TBR Time-Based Regulator
WFQ Weighted Fair Queueing
에드 혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
1
제 1 장 서 론
에드 혹 네트워크는 고정된 기반 망의 도움 없이 이동 단말기들로만
손쉽게 자율적으로 망을 구성하여 긴급 구조나 전쟁터 등에서 무선 데이터
서비스를 제공할 수 있는 자율성과 융통성을 부여한 무선 네트워크이다
에드혹 네트워크를 구성하는 노드들은 무선 인터페이스를 가지며 이동
컴퓨팅 기능을 가진 호스트와 라우팅 기능을 가진 라우터를 동시에 만족하는
형상으로 흔히 이동 노드로 불려진다 이러한 이동 노드는 저전력 구현등의
이유로 도달 거리가 제한되므로 중간 노드로서 데이터 전달 기능을 가지며
배터리를 사용하므로 에너지의 공급이 일정치 않은 특성을 갖는다
기존 IEEE 80211은 하나의 데이터률인 2Mbps를 제공하지만 상업적인
성공을 거둔 IEEE 80211b[1]는 1 2 55 11Mpbs의 데이터률을 제공하고 IEEE
80211g[2]는 6 9 12 18 24 36 54Mbps의 데이터률을 각 표준의 물리 계층에서
제공하고 있다 이러한 다중 데이터률을 에드혹 네트워크에서 이용하고자
하는 노력은 라우팅 관련 연구[3]에서부터 시작되었고 최근에 다중
데이터률을 제공하는 에드혹 네트워크에서 성능 분석 연구[4][5]가 이루어졌다
그러나 에드혹 네트워크에서의 패킷 스케쥴링 연구에 있어서 다중
데이터률을 고려하는 연구는 거의 이루어지지 않았다 그 이유는 처리량 기반
공정성(throughput-based fairness)를 제공하기 위해서 SFQ WFQ등과 같이
유선에서의 공정 큐잉방식을 에드혹 패킷 스케쥴링에 적용했기 때문이다
제 1장 서 론
2
이러한 패킷 스케쥴링 기법의 기본 가정은 채널 용량이 고정되어 있는
것이다 따라서 다중 데이터률이 제공되는 환경에서 채널 용량을
고정시키기가 쉽지 않기 때문에 에드혹 패킷 스케쥴링 연구에서 다중
데이터률을 제공하는 환경을 고려하지 않았다
본 논문에서는 라우팅 관련 연구와 같이 다중 데이터률을 에드 혹 패킷
스케쥴링에 효율적으로 이용할 수 있다면 자원 사용률과 전체 네트워크의
처리량이 향상될 것이라 예상했고 다중 데이터률을 고려하기 위하여 새로운
공정성 모델인 플로우 별 시간 기반 공정성(time-based fairness)을 정의하였다
또한 정의한 공정성을 달성하는 패킷 스케쥴링 기법인 MRADPS(Multi-Rate
Aware Distributed Packet Scheduling)를 제안한다 이 MRADPS는 대표적인 에드
혹 패킷 스케쥴링인 EMLM-FQ[6]를 수정하여 구현되었기 때문에 EMLM-FQ의
특징인 분산된 플로우 정보를 가지고 스케쥴링을 결정하는 방법과 공간적
채널 재사용 방법을 제공한다
본 논문은 다음과 같이 구성된다 제 2장에서는 IEEE 80211b에서
제공하는 다중 데이터률과 기존 에드혹 패킷 스케쥴링 관련 연구를 살펴보고
제 3장에서 새롭게 제안하는 플로우별 시간 공정성과 다중 데이터률을 고려한
분산 패킷 스케쥴링 기법인 MRADPS을 설명한다 제 4장에서는 시뮬레이션
결과를 통하여 제안된 패킷 스케쥴링의 성능을 평가하고 마지막으로 제
5장에서 본 논문의 결론을 맺는다
제 2장 관련 연구
3
제 2 장 관련 연구
21 IEEE 80211b WLAN 과 다중 데이터률 적응 기법
IEEE 80211 WLAN은 DCF(Distributed Coordination Function) 모드를
제공하고 있기 때문에 에드혹 네트워크를 위한 테스트 베드와 시뮬레이션에
널리 사용하고 있는 무선 LAN의 표준이다 IEEE 80211은 1Mbps와 2Mbps의
데이터률을 제공하지만 사용자들의 보다 높은 데이터률의 요구로 인해 IEEE
80211b가 제정되었다 IEEE 80211b는 물리계층에서 24GHz 대역을 사용하여
DSSS(Direct Sequence Spread Spectrum) 방식으로 동작하며 1Mbps 2Mbps
55Mbps 11Mbps과 같이 보다 높은 데이터률을 제공한다 이러한 다중
데이터률에 관한 명세는 물리 계층에 정의되어 있고 매체 접근 제어(Media
Access Control MAC)계층에서 제어된다 표 1은 IEEE 80211b에서 제공되는 각
데이터률에 따른 수신 감도와 전송 거리를 간략히 나타낸다[1] 하지만 실제
전송 거리는 제조사에 따라서 달라질 수 있다
제 2장 관련 연구
4
(표 1) IEEE 80211b 데이터률 명세와 전송 거리
IEEE 80211b 표준에서 그림 1과 같이 PLCP(Physical Layer Convergence
Protocol) 프리엠블과 헤더는 DBPSK 변조 방식의 바커 코드 확산을 이용하여
1Mbps로 전송하고 PSDU(PHY Service Data Unit)은 1 2 55 11Mbps 중 하나로
전송한다(그림 1(a)) 그림 1(b)와 같이 네트워크 처리량의 효율성을 개선하고
오버헤드를 최소화하기 위해서 짧은 PLCP 프레임을 사용할 수 있다 IEEE
80211b 표준에서 정의된 모든 제어 프레임(RTS CTS ACK and Management
Frame)은 가상 반송파 감지 메커니즘을 확실하게 제공하기 위해서 기본
데이터률(긴 PLCP 프레임-1Mbps 짧은 PLCP 프레임-2Mbps)로 전송한다
IEEE 80211b에서 정의한 다중 데이터률을 이용하는 데이터률 적응
기법(rate adaptation scheme)의 대표적인 방법은 Lucent사의 WaveLan-II 제품의
Data Rate Code
Length Modulation
Symbol Rate
(BitSymbol)
Receiver Sensitivity
(dBm)
Tx Range
(Open
Space)
1Mbps 11(Barker) DBPSK 1MSps (1) -94 550m
2Mbps 11(Barker) DQPSK 1MSps (2) -91 400m
55Mbps 8(CCK) DQPSK 1375MSps (4) -87 270m
11Mbps 8(CCK) DQPSK 1375MSps (8) -82 160m
제 2장 관련 연구
5
ARF(Auto Rate Fallback) 기법[7]과 RBAR(Receiver Based AutoRate) 프로토콜[8]이
있다 ARF 기법은 송신 노드가 이전 데이터 패킷 전송 시 얻어진 정보를
기반으로 데이터률을 선택하며 데이터 전송의 연속적인 성공 또는 실패
이후에 데이터률을 증가시키거나 감소시켜서 데이터를 전송하는 기법이다
RBAR 프로토콜은 수신 노드가 RTS(Request-To-Send)와CTS(Clear-To-Send)
프레임 교환 과정 동안에 데이터 프레임을 전송하기 위한 적절한 데이터률을
선택해서 송신 노드에게 공지하는 방식이다 송신 노드가 데이터 전송을 위해
RTS 프레임을 수신 노드에게 전송하면 수신 노드는 SNR(Signal-to-Noize
Ratio)를 측정하고 데이터 전송을 위한 데이터률을 선택한다 그리고 수신
노드가 선택한 데이터률을 CTS 프레임 안에 포함하여 전송한다 CTS
프레임을 받은 전송 노드는 CTS 프레임에 명시된 데이터률로 데이터
프레임을 전송한다 RBAR 프로토콜은 수신 노드에서 데이터률을 결정하기
때문에 송신 노드에서 데이터률을 결정하는 ARF 기법보다 급변하는 무선
채널 상태를 잘 반영할 수 있다 따라서 ARF 기법보다 정확한 데이터률을
결정할 수 있다 본 논문에서는 다중 데이터률 적응 기법으로 RBAR
프로토콜을 기반으로 한다
제 2장 관련 연구
6
Sync128bits
SFD16 bits
Signal8 bits
Service8 bits
Length16 bits
CRC16 bits
MPDU(Variable)
PPDU
1Mbps DBPSK 1Mbps DBPSK2Mbps DQPSK55 to 11Mbps
PLCP Preamble PLCP Header
Sync 56 bits
SFD16 bits
Signal8 bits
Service8 bits
Length16 bits
CRC16 bits
MPDU(Variable)
PPDU
1Mbps DBPSK 2Mbps DQPSK55 to 11Mbps
PLCP Preamble PLCP Header
2Mbps DQPSK
(a) Long Preamble
(b) Short Preamble (그림 1) IEEE 80211b 프리엠블 형식 구조와 제공되는 데이터률
제 2장 관련 연구
7
22 에드 혹 네트워트에서의 패킷 스케쥴링
에드혹 네트워크에서 대부분의 패킷 스케쥴링 연구[6][9-12]는 처리량에
기반한 공정성을 제공한다 처리량 기반 공정성을 제공하는 스케쥴링 방식은
TDMA 기반의 에드혹 네트워크를 위해 제안된 credit-based 공정 스케쥴링
기법[10][11]과 타임 스탬프에 기반한(timestamp-based) 공정 스케쥴링
기법[6][9] 두 가지로 나눌 수 있다 타임 스탬프에 기반한 패킷 스케쥴링
기법은 처리량 기반 고정성을 제공하기 위해 도착된 패킷들은 SFQ[13](Start-
Time Fair Queueing)에 기반하여 두 개의 서비스 태그(start tag와 finish tag)를
갖고 가장 작은 start tag를 갖는 패킷을 서비스한다 또한 [12]에서는 두 개의
태그를 이용하여 백오프 값을 계산하는데 사용한다
에드혹 네트워크 환경에서는 패킷 스케쥴링을 설계할 때 다음과 같은
설계상의 쟁점을 고려해야 한다
1) 위치 종속적 경쟁 - 무선 데이터 전송은 지역적으로
제 2장 관련 연구
8
브로드캐스팅이기 때문에 공유하는 채널에 대한 경쟁은 위치 종속적이다
예를 들어 그림 2의 노드 그래프와 같이 5개의 노드(Ni i = 0hellip4)가 있고
4개의 플로우(Fj j = 0hellip3)가 있을 때 플로우간 경쟁관계를 그림 3과 같이
플로우 경쟁 그래프로 변환할 수 있다 그림 3에서 각 꼭지점은 플로우를
나타내고 각 간선은 플로우들 사이의 경쟁 관계를 나타낸다 F0는 F1과 F2와
경쟁 관계에 있지만 F3와는 직접적으로 경쟁관계에 있지 않다 따라서 F0와
F3는 동시에 서비스 받을 수 있다 이와 비슷하게 F1은 F0 F2 F3와
경쟁관계에 있다 이처럼 플로우들 사이에서 경쟁관계에 있는 플로우들의
집합은 플로우의 위치에 따라서 다르다 또한 F0와 F3와 같이 직접
경쟁관계에 있지 않는 플로우들은 동시에 서비스 받을 수 있지만 이는
경쟁관계에 있는 플로우들 사이에서 엄격한 공정성을 제공하기 위해서는 한
순간에 하나의 플로우만 서비스를 받아야 하기 때문에 두 개의 플로우(F0
F3)가 직접적으로 경쟁 관계에 있지 않아서 서비스 된다면 공정성를
훼손하는 문제가 발생한다 하지만 동시에 서비스 될 수 있는 플로우들 중
하나만 서비스 한다면 네트워크의 처리량을 감소시키는 단점을 가지고 있다
이러한 문제를 공간적 채널 재사용 문제라 한다
2) 에드혹 스케쥴링의 분산된 속성 - 유선 네트워크나 셀룰러
네트워크에서 각 라우터나 스위치 기지국은 패킷 스케쥴링을 결정할 때 모든
플로우에 대한 정확한 정보를 가지고 있다 하지만 에드혹 네트워크에서는
제 2장 관련 연구
9
경쟁관계에 있는 플로우가 각 다른 송신 노드에서 발생할 수 있고 각 송신
노드에서는 다른 송신 노드의 플로우 정보를 직접적으로 접근 할 수 없다
이는 에드혹 네트워크에서 패킷 스케쥴링을 설계할 때 분산되어 있는 플로우
정보를 이용하여 계산해야 하는 문제를 포함하고 있음을 나타낸다
(그림 2) 노드 그래프
(그림 3) 플로우 경쟁 그래프
위와 같은 디자인 이슈들을 고려하여 제안된 대표적인 패킷 스케쥴링은
[6]의 MLM-FQ(Maximize-Local-Minimum Fair Queueing)과 EMLM-FQ(Enhanced-
Maximize-Local-Minimum Fair Queueing)이다 이 두 기법에서 서비스 태그의
N0 N1 N2 N3 N4F0
F1 F2 F3
F0
F1
F2
F3
제 2장 관련 연구
10
할당 방법으로 가상 시간(virtual time)계산의 편리성을 위해서 SFQ(Start-Time
Fair Queueing)를 이용한다 MLM-FQ는 분산된 에드혹 환경에서 경쟁 그래프에
연결된 모든 플로우들 중에서 한 순간에 하나의 플로우만 서비스 되도록 한다
MLM-FQ에서 각 플로우가 받는 최소 서비스의 양은 다음과 도식화 된다
(1)
여기서 )( 21 ttW f 는 플로우 f 가 시간 1t 부터 2t 까지 받은 서비스의 양을
나타낸다 C는 채널 용량이고 fr 와 gr 는 각각 플로우 f 와 g의 가중치이며
N은 플로우 경쟁 그래프에서 연결된 모든 플로우들의 집합이다 k 와 α 는
위치 종속적 상수이다
EMLM-FQ는 공간적 채널 재사용 방법을 제공하기 위해서 MLM-FQ에
백오프 값을 설정하는 방법을 추가함으로써 직접적으로 경쟁관계에 있지
않는 플로우들인 F0와 F3가 동시에 서비스 될 수 있도록 하는 메커니즘을
제공한다 예를 들어 동작 과정을 설명하면 그림 2와 같은 노드 그래프에서
플로우를 전송할 각 송신 노드와 수신 노드는 그림 4와 같은 각각의 플로우
테이블을 갖는다 F0는 가장 작은 서비스 태그 T0를 가지고 있기 때문에 즉시
전송한다 F1 F2 F3는 자신의 테이블에서 자신 보다 작은 서비스 태그를 갖는
αminusminusgesum isin
)()( 1221 ttrk
rCttW
Ng g
ff
제 2장 관련 연구
11
플로우들의 전체 수로 몇 개의 (Contention Window)로 구성된 백오프 기간를
결정한다 따라서 F1는 T1이 2이기 때문에 자신 보다 작은 서비스 태그를
갖는 한 개의 플로우가 존재하므로 백오프 기간을 1로 설정한다 F3의 경우
F3의 테이블에서 F3보다 작은 플로우 F1과 F2가 존재하기 때문에 백오프
기간을 2로 설정한다 F0가 서비스 될 때 F1과 F2는 간섭을 받지만 F3의 경우
간섭을 받지 않기 때문에 백오프 기간이 지난 후 서비스 된다 따라서
EMLM-FQ는 MLM-FQ보다 높은 네트워크 처리량을 달성한다 EMLM-FQ의 각
플로우가 받는 최소 서비스의 양은 다음과 같이 도식화 된다
(2)
여기서 S 는 플로우 경쟁 그래프에서 플로우 f 와 직접 연결되어 있는 플
로우들의 집합이다
αminusminusgesum isin
)()( 1221 ttrk
rCttW
Sg g
ff
제 2장 관련 연구
12
F0 T0=1F1 T1=2F2 T2=3
Backoff=0
F0 T0=1F1 T1=2F2 T2=3F3 T3=4
Backoff=1
F0 T0=1F1 T1=2F2 T2=3F3 T3=4
Backoff=2
F1 T1=2F2 T2=3F3 T3=4
Backoff=2
F0 F3 전송 전
F0의 테이블 F1의 테이블 F2의 테이블 F3의 테이블
F0 T0=11F1 T1=2F2 T2=3
Backoff=2
F0 T0=11F1 T1=2F2 T2=3
F3 T3=14
Backoff=0
F0 T0=11F1 T1=2F2 T2=3
F3 T3=14
Backoff=1
F1 T1=2F2 T2=3
F3 T3=14
Backoff=2
F0 F3 전송 후(패킷 사이즈가중치는 10이라 가정)
F0의 테이블 F1의 테이블 F2의 테이블 F3의 테이블
(그림 4) EMLM-FQ의 동작
에드 혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
13
제 3 장 다중 데이터률을 고려한 분산
패킷 스케쥴링(MRADPS)
에드혹 네트워크의 IEEE 80211x 물리 계층에서의 예와 같이 각 단말은
채널 상태에 따라 다중 데이터률을 제공하기 때문에 기존 에드혹 네트워크의
패킷 스케쥴링 연구에서 채널 용량이 고정 되어 있다는 기본 가정이 실제 환
경에 적합하지 않다 이러한 문제를 해결하기 위해서 본 논문에서는 먼저 다
중 데이터률을 고려하여 플로우별 시간 기반 공정성을 정의하고 정의한 시간
기반 공정성을 달성하는 새로운 분산된 패킷 스케쥴링 기법을 제안한다
다중 데이터률을 고려한 패킷 스케률링 기법은 Godfrey Tan과 John Guttag
가 처음 제안하였다 이들이 제안한 패킷 스케률링 기법인 TBR[14](Time-
Based Regulator)는 다중 데이터률을 제공하는 IEEE 80211b 무선 네트워크의
인프라스트럭처 모드에서 한 셀 안의 채널을 공유하는 모든 노드들이 채널 점
유 시간을 공유한다 이 TBR 기법은 플로우별 채널 점유 시간에 대한 공정성
을 제공하는 것이 아니라 노드별로 시간 공정성을 제공하고 라운드 로빈(RR
Round Robin) 방식을 이용하여 인프라스트럭처 모드에서 작동하기 때문에 분
산된 에드혹 네트워크 환경에 적합하지 않다 본 장에서 다중 데이터률을 제
공하는 에드혹 네트워크에서 플로우별 시간 공정성을 제공하는 분산된 에드혹
패킷 스케쥴링인 MRADPS(Multi-Rate Aware Distributed Packet Scheduling)을 제안
한다
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
14
31 네트워크 모델
본 논문은 물리계층과 MAC 계층에서 다중 데이터률을 제공하는 환경과
모든 노드들이 동일한 채널을 공유하는 다중 홉의 무선 에드혹 네트워크를
고려한다 또한 전송 노드의 전송 범위 안에 있는 노드만이 패킷을 받을 수
있다 단일 플로우는 단일 전송 노드로부터 단일 수신 노드까지 전송되는
일련의 패킷 스트림으로 정의한다
본 논문은 MAC 계층으로 일반적인 CSMACA[1][15] 패러다임과 다중
데이터률 적응 기법으로 RBAR 프로토콜[8]을 따른다 전송 노드가 하나의
패킷을 전송하기 위해서 짧은 제어 프레임인 RTS(Request-to-Send)를 수신
노드에게 전송하면 RTS 를 받은 수신 노드는 자신의 주변 노드 중에서 패킷을
전송하고 있는 노드가 있는지 확인한다 전송 중인 노드가 없다면 SNR 값을
측정하여 최적의 데이터률을 결정하고 이에 대한 정보를 CTS(Clear-to-Send)에
포함하여 응답한다 CTS 를 받은 송신 노드는 인접한 노드들에게 RTS-CTS
핸드쉐이크의 성공을 알리기 위한 목적과 수신 노드에게 CTS 의 응답으로
DS(Data-Sending) 프레임를 보내고 DATA 프레임을 전송한다 마지막으로 수신
노드는 성공적인 DATA 프레임 수신에 대한 응답으로 송신 노드에게 ACK
프레임을 전송한다 송신 노드와 수신 노드의 한 홉 거리에 있는 모든
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
15
노드들은 위의 제어 메시지들을 모두 들을 수 있다 본 논문은 관련 연구들[9-
11]과 같이 다음과 같은 3 가지 기본 가정을 갖는다
1) 무선 매체는 페이딩(fading) 간섭(interference) 링크 에러(link Error)
충돌(collision)과 같이 네트워크 사용자에게 영향을 미치는 시간-가변적인
에러를 나타낸다 본 논문에서는 단지 충돌에 의해 발생되는 에러만
고려한다
2) 하나의 노드는 동시에 패킷을 전송하거나 수신할 수 없다
3) 노드의 이동성은 고려하지 않는다
32 시간 기반 공정성(Time-Based Fairness)
기존에 제안된 에드혹 패킷 스케쥴링은 플로우들 간에 처리량 기반
공정성(throughput-based fairness)을 제공하기 위하여 SFQ(Start-Time Fair
Queueing)과 같은 유선에서의 패킷 스케쥴링을 기반으로 한다[6][9] 이러한
처리량 기반 공정성은 플로우별 가중치에 따라 각 플로우가 받는 전체
서비스의 양이 동일함을 의미한다 반면 시간 기반 공정성(time-based
fairness)는 각 플로우가 사용하는 전체 채널 점유 시간이 동등함을 의미한다
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
16
그림 5 의 노드 그래프에 대해 그림 6 과 같이 네트워크의 모든 플로우가
직접적인 경쟁 관계에 있을 때 그림 7 은 처리량 기반 공정성을 제공하는
EMLM-FQ[6]와 본 논문에서 제안하는 시간 기반 공정성을 제공하는 패킷
스케쥴링 기법에 대한 각 플로우의 서비스 순서와 채널 점유 시간을 나타낸다
각 플로우가 갖는 패킷 사이즈와 가중치가 동일하다고 가정하고 각 플로우의
초기 서비스 태그는 이다 그림 6 과 같이 모든 플로우가 직접적인 경쟁관계에
있으면 EMLM-FQ 는 F0 F1 F2 순서대로 각 플로우의 패킷을 서비스한다
시간 기반 공정성을 제공하는 경우 각 플로우가 점유하는 채널 시간이
공정해야 함으로 데이터률이 가장 낮은 F2 가 하나의 패킷을 전송할 때
사용하는 채널 점유 시간을 기준으로 각 플로우가 동일한 채널 점유 시간을
갖도록 한다 그림 7 과 같이 처리량 기반 공정성을 제공할 때 6 개의 패킷이
서비스 되는 시간 동안에 시간 기반 공정성을 제공할 때는 10 개의 패킷을
서비스 할 수 있다 즉 네트워크 처리량이 약 40 향상된다
F05 MbpsN0 N1 F1
2 Mbps N2 N3F2Mbpsxxx
(그림 5) 다중 데이터률을 제공하는 노드 그래프
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
17
F0 F2
F1
(그림 6) 플로우 경쟁 그래프
하지만 실제로 하나의 패킷을 전송하는데 제어 프레임
(RTSCTSDSACK)을 전송하는데 걸리는 시간과 충돌이 발생했을 때
재전송에 사용되는 시간 등의 이유로 채널 점유 시간은 각 플로우의
데이터률에 따라 정확히 비례하지 않는다 본 논문에서는 계산의 단순함을
위해서 각 플로우가 보장 받아야 하는 채널 점유 시간을 플로우의
데이터률에 따라 계산하고 시뮬레이션을 통해 각 플로우의 실제 채널 점유
시간을 측정하고 비교한다 채널 점유 시간 계산 방법은 다음 장에서
설명한다 본 논문에서는 다중 데이터률을 제공하는 환경에서 패킷 스케쥴링
기법이 처리량 기반 공정성과 시간 기반 공정성 사이에서 어떤 공정성을
제공하는 것이 옳다고 주장하는 것이 아니라 처리량 기반 공정성을 기반으로
하는 패킷 스케쥴링 기법에서 전체 네트워크 처리량이 시간 기반 공정성을
제공할 때 보다 현저하게 떨어지는 비효율성을 개선하는 방법을 제안한다
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
18
F1 F2F0 F1 F2F0
F0 F0 F0 F0 F0 F1 F1 F2
시간F0의 5개 패킷 F1의 2개 패킷 F2의 1개 패킷
Throughput-based
Time-based
F0의 2개
패킷
F0의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
F1의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
F2의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
F0 F0
(그림 7) 처리량 기반 공정성과 시간 기반 공정성에 대한
각 플로우의 서비스 순서와 채널 점유 시간 비교
각 플로우 f 의 채널 점유시간( )( fT )은 다음과 같이 정의한다
(3)
F 는 플로우 경쟁 그래프에 존재하는 모든 플로우들의 집합이고 fs 는
플로우 f 의 패킷 사이즈 fd 는 플로우 f 의 데이터률이다 )( fT 는 F 의
모든 플로우가 하나의 패킷을 서비스 하는데 사용하는 채널 점유 시간에서
f 가 하나의 패킷을 서비스 하는데 사용하는 채널 점유 시간이 차지하는
비율을 나타낸다 채널이 항상 이용 중이라고 가정하면 플로우의 전체 채널
점유 시간은 다음과 같이 정의한다
sumisin
=
Fii
i
f
f
ds
ds
fT )(
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
19
(4)
경쟁하는 플로우들의 가중치가 동일하다고 가정하면 시간 기반 공정성에
입각해서 각 플로우가 보장 받아야 하는 채널 점유 시간( )( fGT Guaranteed
Time)는 다음과 같이 정의 한다 N 은 플로우 경쟁 그래프에서 연결된
플로우들 중 가장 낮은 데이터률을 갖는 플로우의 데이터률이다
(5)
경쟁 그래프의 모든 플로우의 패킷 사이즈가 동일하다고 가정하면
)( fGT 는 다음과 도식화 된다
(6)
N은 경쟁 그래프에서 연결되어 있는 전체 플로우의 수이다
)()( fGTfT ge 이면 플로우 f 는 보상 받을 시간이 존재하지 않고
)()( fGTfT lt 이면 플로우 f 는 보상 받을 시간이 존재한다
1)(0 1)( lele=sumisin
fTfTFf
sumisin
=
Fi
i
f
ds
ds
fGT
min
min)(
min
min
1
)(
dNdfGT =
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
20
경쟁 그래프에서 연결된 각 플로우가 보장 받아야 하는 시간은 경쟁
관계에 있는 플로우들 중 가장 낮은 데이터률( mind )을 가진 플로우가 하나의
패킷을 서비스 할 때 그 플로우가 보내야 되는 패킷의 수로 나타낼 수 있다
보상 받아야 하는 시간이 존재하는 플로우 f 는 시간 기반 공정성을
달성하기 위해서 f 가 전송해야 하는 패킷 수( )( fP )는 다음과 같이 정의된다
(7)
따라서 그림 5 의 F0 는 mind 을 갖는 F2 와 비교하여 시간 기반 공정성을
달성하기 위해서 5 개의 패킷을 전송해야 한다 시간 기반 공정성(TF Time-
Based Fairness)은 다음과 같이 정의 한다
(8)
)( 21 tttiα 는 플로우 i 가 시간 1t 부터 시간 2t 까지 점유하는 채널 점유
시간이다 식 (8)의 값이 0 에 근접할수록 이상적인 시간 기반 공정성을
제공한다
mind 을 갖는 플로우 mindf 이 받는 최소 서비스의 양 )( 21minttW
df은
EMLM-FQ 의 식 (2)에서 정의한 각 플로우가 받는 최소 서비스의 양에서
유도된다 그 이유는 그림 5 에서 모든 플로우의 데이터률이 mind 이라 가정할
때 EMLM-FQ 에서 제공하는 각 플로우의 최소 서비스 양을 본 논문에서
제안하는 MRADPS 가 그림 8 과 같이 제공하기 때문이다 예를 들어
MRADPS 에서 최소 데이터률을 갖는 F2 가 받는 최소 서비스양은 F2 의
min
)(dd
fP f=
|)()(| 2121 tttt tj
ti αα minus
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
21
데이터률이 모든 플로우의 데이터률일 때 EMLM-FQ 에서 F2 가 받는 최소
서비스양과 같다 따라서 mindf 이 받는 최소 서비스 양( )( 21minttW
df)은 다음과
같이 정의 된다
(9)
여기서 fr 와 gr 는 각각 플로우 f 와 g의 가중치이며 S 는 플로우 경쟁
그래프에서 플로우 f 와 직접 연결되어 있는 플로우들의 집합이고 k와 α 는
[6]에서 각 플로우의 경쟁관계에 따라 정의한 위치 종속적 상수이다 플로우의
가중치가 동일하다고 가정하면 )( 21minttW
df는 다음과 같다 n은 플로우 경쟁
그래프에서 f 와 직접 연결되어 있는 플로우의 수이다
(10)
mind 보다 큰 데이터률을 가진 플로우가 받은 최소 서비스의 양
)( 21 ttWdf
은 다음과 같이 정의된다
(11)
αminusminusgesum isin
)()( 12min21mintt
rkr
dttWSg g
ffd
αminusminusge )(1)( 12min21mintt
kndttW
df
)()( 21min
21 minttW
dd
ttWdd f
ff ge
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
22
(그림 8) EMLM-FQ( xMbps)와 시간 기반 공정성에 대한
각 플로우의 서비스 순서와 채널 점유 시간 비교
F1 F2F0
F0 F0 F0 F0 F0 F1 F1 F2
시간F0의 5개 패킷 F1의 2개 패킷 F2의 1개 패킷
EMLM-FQ
Time-based
F0의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
F1의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
F2의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
23
33 채널 점유 시간의 계산
하나의 패킷 전송하는데 사용되는 채널 점유시간은 IEEE 80211 MAC
계층에서 하나의 데이터 프레임을 전송하는데 요구되는 전체 시간과 같다
전형적으로 다음과 같은 시간들을 포함한다
1) 데이터 프레임의 전송 시간
2) 하나의 데이터 프레임의 성공적인 전송을 끝내기 위해 전송되는 제어
프레임 전송 시간(RTS CTS DS ACK 프레임 전송 시간)
3) 데이터 프레임과 제어 프레임(RTS CTS DS ACK)를 전송할 때의 전파
지연 시간
4) 전송 노드가 채널에 접근하기 전에 기다리는 프레임 간 유휴 시간
(idle time)
MAC 계층에서는 데이터 프레임의 전송이 실패할 때 재전송을 시도하기
때문에 채널 점유시간에서 재전송에 걸리는 모든 시간들을 포함해야 한다
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
24
34 MRADPS 의 구현
MRADPS 는 각 플로우의 서비스 태그 할당 방법과 서비스 태그 정보에
대한 교환 방법은 EMLM-FQ 를 따른다 하지만 시간 기반 공정성을 제공하기
위하여 각 플로우의 데이터률에 따라 전송해야 하는 패킷 수를 계산하기
위해서 모든 노드는 인접한 노드들의 플로우에 대한 데이터률 정보를 듣고
자신의 로컬 테이블에 저장하고 자신의 로컬 테이블에 존재하는 플로우의
데이터률과 비교하여 가장 낮은 데이터률( mind )을 저장하여 데이터 전송 시
제어 프레임(RTS CTS DS ACK)에 포함시켜 전송한다 만약 로컬 테이블의
mind 보다 낮은 데이터률에 대한 정보를 듣는다면 로컬 테이블의 mind 을 그
데이터률로 저장하고 제어 프레임에 삽입하여 전송한다 따라서 경쟁
그래프에 연결된 플로우를 가진 모든 송신 노드는 경쟁하는 플로우 중 가장
낮은 데이터률에 대한 정보를 얻게 된다 또한 스케쥴링 과정 중에서 mind 과
송신 노드가 서비스 하려는 플로우의 데이터률과 비교하여 송신 노드가
전송해야 하는 패킷 수( )( fP 식(9))를 계산하고 만약 가 1 보다 크고 백로그
된 패킷이 존재 한다면 )( fP 개의 패킷은 동일한 서비스 태그를 갖고 즉시
전송을 시도한다 즉 )( fP 개의 패킷이 서비스 될 때까지 스케쥴링 과정에서
서비스 태그를 업데이트 하지 않는다 )( fP 개의 패킷 중 첫 번째 패킷을
제외한 )( fP -1 개의 패킷들은 전송 시 수신 노드에서 RTS 폐기가 이루어
지지 않게 하기 위해서 RTS 프레임의 1bit 구간(NCB Not Compare Bit)을 1 로
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
25
설정하여 전송한다 RTS 프레임에 NCB 구간이 1 로 세팅되어 있으면 수신
노드는 현재 채널이 사용 중이 아니면 CTS 로 바로 응답하여 그 플로우가
서비스 되도록 한다
341 기본적인 메시지 교환
각 패킷 전송은 RTS-CTS-DS-DATA-ACK 핸드쉐이크 과정을 따르고
패킷이 전송 될 수 있는 데이터률을 결정하기 위하여 RBAR 프로토콜을
따른다 만약 한 노드가 백오프 동안에 다른 노드에 의해서 어떤 전송이
이루어지고 있으면 그 전송이 끝날 때까지 백오프 타이머를 멈추어 기다리고
전송 중인 플로우에 대한 서비스 태그 정보를 로컬 테이블에서 업데이트한다
플로우 f 의 백오프 타이머가 끝나고 채널이 사용 중이지 않다면 RfB)
(수신
노드의 로컬 테이블에 따른 플로우 f 의 백오프 예측 값)를 포함하는 RTS 를
전송한다 RTS 를 받은 수신 노드는 자신의 로컬 테이블에서 플로우 f 에
대한 백오프 값 RfB 이 R
fB)
보다 작거나 같으면 CTS 로 응답하고 그렇지
않으면 CTS 를 전송하지 않는다
송신 노드와 수신 노드의 한 홉 거리에 있는 모든 이웃 노드들에게
플로우의 서비스 태그 정보 데이터률과 네트워크에서 가장 낮은
데이터률( mind )에 대한 정보를 알리기 위해서 제어 프레임(RTS CTS DS
ACK)에 서비스 태그와 mind 을 포함하여 전송하고 CTS DS ACK 프레임에
플로우의 데이터률을 포함하여 전송한다 RTS 에 플로우의 데이터률을
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
26
전송하지 않는 이유는 다중 데이터률 적응 기법으로 RBAR 를 채택하고 있기
때문에 수신 노드가 선택한 데이터률을 CTS 에 포함하여 전송하기 전까지
송신 노드는 전송할 데이터률을 알지 못하기 때문이다 또한 플로우에 대한
업데이트 서비스 태그는 RTS CTS 프레임에 포함하지 않는다 그 이유는
RTS 와 CTS 는 채널 획득을 보장하지 않기 때문이다 RTS-CTS 과정이 성공한
이후에 DS 와 ACK 프레임에 플로우에 대한 업데이트 태그를 붙여 주변
노드들에게 공지한다 이로써 스케쥴링을 위한 정확한 플로우의 서비스 태그
정보가 전달된다
342 테이블 정보 교환
경쟁 그래프에서 한 홉 거리에 있는 플로우에 대한 정보는 송신 노드와
수신 노드에 분산되어 있을 수 있다 따라서 송신 노드의 플로우 f 에 대한
백 오프 값 설정 방법은 송신 노드와 수신 노드에서 유지 되는 테이블을
고려하여 백오프 값을 설정해야한다
즉 Sf
Sff BBB += 이다 fB 는 플로우 f 의 백오프 값이고 S
fB 는 송신
노드의 로컬 테이블에 따른 플로우 f 의 백오프 값 RfB 은 수신 노드의 로컬
테이블에 따른 플로우 f 의 백오프 값이다 그러나 송신 노드에서는 SfB 는
정확히 알지만 RfB 은 알 수 없다 따라서 송신 노드가 R
fB 을 예측 할 수
있도록 수신 노드는 ACK 프레임에 두개의 파라미터( fM fb )를 추가하여
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
27
전송한다 fM 는 수신 노드의 로컬 테이블에서 플로우 f 가 서비스하기 전에
서비스 되어야 하는 플로우들의 바이트 수이다 fM 는 다음과 같이 계산된다
(12)
fw 는 플로우 f 의 가중치이고 iT 는 수신 노드의 로컬 테이블에서
플로우 f 의 서비스 태그( fT )보다 작은 플로우의 서비스 태그이다 B는 수신
노드의 로컬 테이블에서 fT 보다 작은 서비스 태그를 갖는 플로우들의
집합이다 fb 은 수신 노드의 테이블에서 플로우 f 의 백오프 기간을
나타낸다 따라서 송신 노드가 fM fb 를 ACK 프레임을 통해 받으면 임의의
시간 t 에서의 RfB)
은 다음과 같이 계산 할 수 있다 ft 는 이전에 ACK
프레임을 받은 시간이다
(13)
343 패킷 스케쥴링
노드 에서 채널이 사용 중이 아닌 것이 감지되면 a) 전송할 플로우 가
로컬 테이블 에서 가장 작은 서비스 태그를 가지고 있다면 즉시 HOL(Head of
Line) 패킷을 전송한다 만약 f 의 데이터률이 mind 보다 크다면 시간
공정성을 달성하기 위해 전송해야 하는 패킷 수( )( fP )를 구하고 )( fP 개의
패킷들의 서비스 태그를 업데이트하지 않고 동일한 서비스 태그를 갖는다
fBj jff wTTM )(sum isinminus=
ffffRf MttdMbB ))(( min minussdotminussdotasymp)
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
28
)( fP 개의 패킷들은 즉시 전송을 시도하고 )( fP 개의 패킷들이 서비스 된 후
패킷의 서비스 태그를 업데이트한다 b) f 보다 작은 서비스 태그를 갖는
플로우가 자신의 로컬 테이블( nE )에 존재 하면 f 의 백오프 값 fB 을
Rf
Sf BB + 로 설정 하고 백오프 타이머가 동작을 시작한다 c) f 의 백오프
타이머가 만료되고 채널이 사용 중이 아니라면 f 의 HOL(Head of Line)
패킷을 전송한다 그림 9 는 패킷 스케쥴링의 순서를 나타낸다
(그림 9) 패킷 스케쥴링 순서도
스케쥴링 시작
전송할 플로우가 가장 작은 서비스 태그를 갖는가
계산
HOL 패킷 전송
백오프 시작
Rf
Sff BBB +=
백오프 만료
네
아니오
)(fP
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
29
344 간단한 예제
그림 5 와 같은 네트워크가 존재한다고 가정하자 각 플로우의 패킷
사이즈와 가중치는 동일하다 각 플로우 )210( =iFi 는 초기 서비스 태그
값으로 각각 10 =T 21 =T 32 =T 을 갖는다 또한 이라
가정하면 그림 10 와 같이 F0 는 가장 작은 서비스 태그를 갖기 때문에 즉시
pkt 0 의 전송을 시작한다 전송을 시작하기 전에 F0 의 데이터률은 네크워크에
존재하는 가장 낮은 데이터률 mind 보다 5 배 높기 때문에 시간 기반 공정성을
달성하기 위해서 전송해야 할 패킷 수 5)( =fP 를 계산하고 F0 의 첫 번째
패킷 pkt 0 을 전송할 때 DS 와 ACK 프레임에 업데이트 태그를 붙이지 않는다
그 이유는 만약 노드 N1 이 F0 의 업데이트 태그를 수신하면 즉시 F1 의 pkt
0 를 서비스하기 위해 채널에 접근을 시도할 것이기 때문이다 따라서
업데이트 태그를 붙이지 않음으로써 F0 의 전송해야 할 나머지 패킷에게
전송할 기회를 줄 수 있다 pkt 0 전송 후에 F0 는 스케쥴링 과정에서 )( fP 의
마지막 패킷 pkt 4 가 서비스 되기 전까지 서비스 태그를 업데이트 하지 않기
때문에 F0 는 가장 작은 서비스 태그를 가지므로 F0 의 pkt 1 pkt 2 pkt 3 pkt
4 는 즉시 전송을 시도한다 또한 pkt 1 pkt 2 pkt 3 pkt 4 을 전송 할 때 RTS
프레임의 NCB(Not Compare Bit)을 1 로 설정하여 전송한다 이는 수신
노드에서 RfB 값의 비교없이 RTS 프레임에 대한 응답으로 CTS 프레임을 즉시
전송하도록 한다 F0 의 전송해야 할 5 개의 패킷 중 마지막 패킷인 pkt 4
10 =
WeightSizePacket
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
30
전송시 DS 와 ACK 프레임에 업데이트 태그를 붙여서 주변 노드들에게
공지한다 N1 이 F0 의 pkt 4 의 업데이트 태그를 수신하면 F1 의 패킷을
서비스하기 위해서 즉시 채널에 접근한다 F1 의 첫 번째 패킷 pkt 0 을
전송하기 전에 F0 와 같이 2)( =fP 를 계산하고 F1 의 pkt 0 의 전송 후에 pkt
1 전송시 NCB 를 1 로 설정하고 DS 와 ACK 프레임 전송 시 업데이트 태그를
붙인다 F2 는 이기 때문에 추가로 전송할 패킷이 존재 하지 않다 따라서
F2 의 패킷 pkt 0 을 전송할 때 DS 와 ACK 프레임 전송 시 업데이트 태그를
붙여서 전송한다
(그림 10) 간단한 예제
Time
F0
F1
F2
T1=2
T0=1 T0=1 T0=1 T0=1 T0=11
T1=12
T2=13
100 200 300
pkt 0 pkt 1 pkt 2 pkt 3 pkt 4
pkt 0 pkt 1
pkt 0
T=update service tag Transmitting pkt with update service tag
T= service tag Transmitting pkt not with update service tag
제 4 장 모 의 실 험
31
제 4 장 모의 실험
본 논문에서는 제안한 에드혹 패킷 스케쥴링에 대한 성능을 평가하기
위해서 미국 버클리 대학 남가주 대학 및 카네기 멜론 대학에서 개발한
네트워크 시뮬레이터인 NS-2[16] 및 CMU 확장 프로그램을 사용했으며 본
논문에서 제안한 MRADPS 와 비교 대상인 EMLM-FQ 를 구현하여 성능
평가를 수행하였다 표 2 는 시뮬레이션 시 적용된 파라미터 값이고 표 3 은
경쟁 그래프가 갖는 각 최소 데이터률에서 각 플로우의 데이터률에 따라
전송해야 하는 패킷수이다
(표 2) 시뮬레이션 파라미터
Parameter Value
Frequency
Transmit Power
110 Mbps Sensitivity
55 Mbps Sensitivity
20 Mbps Sensitivity
Carrier Sense Threshold
Propagation Model
Maximum Transmission Range (25511 Mbps)
Routing Protocol
24 GHz
15 dBm
-82 dBm
-87 dBm
-91 dBm
-108 dBm
Two Ray Ground
250m 200m 100m
DSR
제 4 장 모 의 실 험
32
(표 3) 최소 데이터률과 플로우 데이터률에 따라 전송해야
하는 패킷수
Flow data rate
Minimum data rate )( fP
2Mbps2Mbps
55Mbps55Mbps
11Mbps11Mbps
11Mbps55Mbps
55Mbps2Mbps
11Mbps2Mbps
1
1
1
2
2
5
시나리오 I 은 그림 11 과 같이 4 개의 노드와 그림 6 의 플로우
경쟁그래프와 같이 직접적으로 경쟁 관계에 있는 3 개의 플로우로 구성된
네트워크에서 FIFO 를 사용하는 IEEE 80211b EMLM-FQ MRADPS 를 각각
적용했을 때 플로우별 처리량과 채널 점유 시간을 계산하였다 또한
MRADPS 를 적용했을 때 가장 낮은 데이터률( mind )을 가지는 F1 이 받는
최소 서비스 양이 모든 플로우의 데이터률이 mind 일 때 EMLM-FQ 에서 받는
최소 서비스양을 보장하는지를 확인하기 위해서 그림 11 의 모든 플로우의
데이터률이 2Mbps 일 때 EMLM-FQ 의 처리량을 측정하였다 트래픽으로
제 4 장 모 의 실 험
33
UDP 를 사용하였으며 패킷 사이즈는 1500 바이트이고 시뮬레이션 시간은
200 초이다
F12MbpsN0 N1F0
55MbpsN2 N3F2
11Mbps (그림 11) 시나리오 I의 노드 그래프
(표 4) 시나리오 I의 플로우별 처리량(패킷수)과 전체 네트워크 처리량
Flow 80211b+FIFO EMLM-FQ MRADPSEMLM-
FQ(2Mbps)
F0 5165 24849 29072 15035
F1 47815 24850 14525 15036
F2 48488 24849 69342 15036
Total Throughput(pkt)
101468
100()
74548
73()
112939
111() 45107
제 4 장 모 의 실 험
34
표 4 에서 EMLM-FQ 는 각 플로우가 공정하게 서비스 되지만 전체
네트워크의 처리량이 FIFO 를 사용하는 IEEE 80211b 환경의 전체 네트워크
처리량보다 약 27 감소한다 하지만 MRADPS 는 IEEE 80211b 보다 네트워크
처리량이 약 11 향상된다 또한 MRADPS 에서 최소 데이터률을 갖는 플로우
F1 의 서비스 양은 그림 12 와 같이 모든 플로우의 데이터률이 그림 11 의
최소 데이터률인 2Mbps 일 때 EMLM-FQ 가 각 플로우에게 제공하는 최소
서비스 양과 거의 동일함을 확인 할 수 있고 MRADPS 가 각 플로우
데이터률에 따른 전송해야 하는 패킷 수 )( fP 에 거의 비례하여 각 플로우가
받는 서비스 양을 제공하는 것을 확인 할 수 있다 여기서 )210( =iTif
는
플로우 의 처리량을 나타낸다
그림 13 는 시나리오 I 의 각 패킷 스케쥴링 기법을 적용했을 때
플로우별 채널 점유 시간을 나타낸다 MRADPS 는 3 개의 플로우의 채널 점유
시간이 다른 스케쥴링 기법보다 공정함을 확인 할 수 있다 하지만 정확하게
플로우의 채널 점유 시간이 동일하지는 않다 그 이유는 표 3 에서 전송할
패킷을 계산할 때 간단히 내림으로 계산을 하였고 패킷을 재전송하는 시간
백오프 시간등의 추가적인 시간들이 발생하기 때문이다
제 4 장 모 의 실 험
35
(그림 12) EMLM-FQ(2Mpbs)가 제공하는 최소 처리량과
MRADPS의 각 플로우의 처리량 비교
제 4 장 모 의 실 험
36
(그림 13) 시나리오 I의 각 플로우별 채널 점유시간
시나리오 II 는 그림 14 과 같이 26 개의 노드와 16 개의 플로우로 구성된
네트워크에서 FIFO 를 사용하는 IEEE 80211b EMLML-FQ MRADPS 를 각각
적용했을 때 각 플로우별 처리량를 평가하였다 시나리오 II 의 각 플로우의
경쟁 관계는 그림 15 와 같다 트래픽으로 UDP 를 사용하였으며 패킷
사이즈는 1500 바이트이고 시뮬레이션 시간은 200 초이다
0
01
02
03
04
05
06
07
08
09
F0 F1 F2
Flow ID
Channel O
ccupancy
Tim
e(F
ractio
n)
IEEE 80211_FIFO
EMLM-FQ
MRADPS
제 4 장 모 의 실 험
37
(그림 14) 시나리오 II 의 노드 그래프
(그림 15) 시나리오 II 의 플로우 경쟁 그래프
제 4 장 모 의 실 험
38
(표 5) 시나리오 I의 플로우별 처리량(패킷수)과
전체 네트워크 처리량
Flow 80211b+FIFO EMLM-FQ MRADPS F0 53327 36622 26167 F1 49939 27281 53327 F2 2375 7630 13514 F3 38448 7515 19703 F4 15316 7323 25432 F5 7260 7462 7304 F6 1412 6171 7370 F7 2953 7465 7210 F8 10737 37156 7672 F9 37335 13932 33182
F10 29459 40242 53858 F11 15157 14106 28770 F12 45716 9877 39119 F13 53318 23484 27190 F14 10316 6790 10878 F15 12291 19163 29201
Total Throughput(pkt) 385359 (100)
272219 (71)
389897 (101)
제 4 장 모 의 실 험
39
표 5 는 그림 14 의 노드 그래프에서 각 패킷 스케쥴링 기법을 적용했을
때 각 플로우의 처리량을 나타낸다 IEEE 80211b 에서 다른 플로우에 비해
서비스의 양이 매우 적은 F2 F6 F7 와 같은 플로우를 EMLM-FQ 에서는
일정량의 서비스를 받을 수 있도록 보장해 준다 하지만 IEEE 80211b 의
네트워크 처리량보다 약 29 감소한다 MRADPS 는 전체 네트워크 처리량이
IEEE 80211b 의 네트워크 처리량과 거의 동일한 처리량을 보여주고 또한
고립되는 플로우의 최소 서비스 양을 EMLM-FQ 가 보장해주는 서비스의 양과
거의 동일하게 서비스한다
에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려하는 분산 패킷 스케쥴링
40
제 5 장 결 론
본 논문은 IEEE 80211x와 같이 물리계층에서 다중 데이터률을 제공하는
에드혹 네트워크 환경에서 ldquo플로우들 간에 공유하는 채널 용량이 고정되어
있다rdquo라는 기존 패킷 스케쥴링의 가정이 실제 환경과 적합하지 않는
문제점을 해결하기 위해서 다중 데이터률을 고려한 새로운 공정성 모델인
플로우별 시간 기반 공정성(Time-based Fairness)를 정의한다 또한 정의한
공정성을 달성하기 위하여 플로우 경쟁 그래프 상의 가장 낮은 데이터률과 각
플로우의 데이터률과 비교하여 전송해야 하는 패킷의 수( )( fP )를 계산하고
스케쥴링 과정에서 개의 패킷에 대한 서비스 태그는 업데이트 하지 않고
)( fP 개의 패킷 중 첫 번째 패킷을 제외한 나머지 패킷은 전송 시에 RTS
프레임에 NCB(Not Compare Bit)를 1로 설정하여 수신 노드에서 RTS를
폐기하지 않고 바로 CTS를 보내 서비스 되도록 EMLM-FQ를 수정하여 새로운
스케쥴링 기법인 MRADPS를 제안하였다 MRADPS는 각 플로우의 서비스
태그 할당 방법과 서비스 태그 정보에 대한 교환 방법등 EMLM-FQ의 기존
방식을 고수하기 때문에 EMLM-FQ의 특성인 공간적 채널 재사용 문제를
해결하는 방법과 분산된 플로우 정보를 가지고 스케쥴링을 결정하는 방법을
동일하게 제공한다 시뮬레이션 결과는 MRADPS는 경쟁 그래프에서 가장
낮은 데이터률을 갖는 플로우의 최소 서비스 양을 모든 플로우의 데이터률이
가장 낮은 데이터률을 가질 때 EMLM-FQ의 플로우가 받는 최소 서비스
에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려하는 분산 패킷 스케쥴링
41
양만큼 서비스하는 것을 보여주고 각 플로우가 받는 서비스 양은 )( fP 에
비례함을 보여준다 또한 MRADPS는 다중 데이터률이 제공되는 환경의
에드혹 네트워크의 전체 네트워크 처리량을 크게 향상시키는 것을 보여준다
참 고 문 헌
42
참고 문헌
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[17] Datasheet for ORiNOCO 11 Mbits Network Interface Cards 2001
45
감사의 글
이제 2년 반동안의 대학원 생활을 끝마치고 사회로 첫걸음을 내딛게 되었
습니다 제가 무사히 대학원 생활을 끝마칠 수 있도록 도움을 주신 주위의
많은 분들께 이 기회를 빌어 감사의 말씀을 드리고 싶습니다
먼저 저의 지도 교수님이신 유상조 교수님께 감사의 말씀을 드리고 싶습
니다 대학원에 들어와서부터 지금까지 바쁘신 와중에도 부족한 저에게 많
은 시간을 할애하여 지도해 주셔서 항상 감사하게 생각하고 있습니다 교수
님과 연구실 원들과 함께 한 많은 세미나들이 특히 제게 많은 도움이 되었
습니다 또한 바쁘신 와중에도 부족한 논문의 심사를 맡아주신 곽경섭 교수
님과 김덕경 교수님께도 감사의 말씀을 드립니다
결코 적지 않은 2년 반이라는 시간이 짧게 느껴질 만큼 많은 추억과 시간
을 함께한 멀티미디어 통신망 연구실의 선후배 및 동기들에게도 감사의 말
씀을 드립니다
무엇보다도 부모님의 무한한 사랑과 아낌없는 지원이 없었다면 현재의 저
는 없었을 것 입니다 무엇으로도 부모님의 큰 사랑에 보답할 수는 없겠지
만 제 학창생활의 결실인 이 논문을 그 동안의 부모님의 수고에 대한 작은
보답으로 바치고 싶습니다
盧 權 汶
46
학술 활동
[1] Yong-Qian Chen Kwen-mun Roh Sang-Jo Yoo A Distributed Fairness Support
Scheduling Algorithm in Wireless Ad-Hoc Networks Lecture Note in Computer
Science 2006
[2] Yong-Qian Chen Kwen-mun Roh Sang-Jo Yoo A Distributed Fairness Support
Scheduling Algorithm in Wireless Ad-Hoc Networks UIC06
[3] 이정환 노권문 유상조ldquo에드혹 네트워크에서 클러스터 기반의 지오캐
스팅 프로토콜rdquo 한국통신학회 하계학술대회 20047
[4] 노권문 서지영 정순규 조경진 유상조 ldquo에드혹 네트워크에서 다중 데
이터률을 고려하는 분산 패킷 스케쥴링rdquo JCCI2006 20064
[5] Yong-Qian Chen Kwen-Mun Roh Sang-Jo Yoo Service Index Based Fairness
Scheduling in Wireless Ad-Hoc Networks JCCI2006 20064
[6] 조경진 김현주 노권문 유상조 ldquo지능형 무선 인지 기술 기반 네트워크
환경에서 MAC 계층 동적 주파수 선택 방법rdquo 한국통신학회 하계학술대
회 20067
[7] 김현주 조경진 노권문 유상조 ldquo무선 인지 기술 기반의 시스템을 위한
계층에서의 통신 초기화 WRAN MAC 과정rdquo 한국통신학회 하계학술대회
47
20067
[8] 유상조 노권문 정재학 김재명 ldquoWRAN Cognitive Radio MAC 프로토콜
기술rdquo 방송공학회지 Vol 11 No1 pp40-53 2006
[9] 노권문 진영천 유상조 ldquo에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려한
분산 패킷 스케쥴링rdquo 한국통신학회 논문지 2006 07
[10] 조경진 김현주 노권문 유상조 ldquo지능형 무선 인지 기술 기반 네트워크
환경에서 MAC 계층 동적 주파수 선택 방법rdquo 한국통신학회 논문지 게
재 예정
특허 출원
[1] 무선 인지 기술 환경에서 기지국들 간에 무선 공유 자원을 효율적으로
사용하기 위한 매체 접근 제어 계층의 동작 자원 임대 프로토콜 출원번
호 제 2005-0105278
[2] 무선 인지 기술 환경에서 숨겨진 인컴번트 시스템의 검출을 위한 명시적
아웃밴드 시그널링 방법 출원번호 제 2006-0019661
[3] 에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링 방법
출원번호 제 10-2006-63521
[4] 애드혹 네트워크에서 서비스 색인 기반 공정 스케쥴링 방법 출원 번호
제 10-2006-63520
48
수행 프로젝트
[1] 무선 Ad-hoc 네트워크에서 Seamless한 인터넷 QoS 를 제공하기 위한 네
트워킹 기술연구 및 멀티미디어 ad-hoc 서비스 테스트 베드 구현 정보
통신부
[2] 초광대역 무선통신 연구센터 (UWB-ITRC) 제 4 세부과제 ndash UWB 응용
시스템 기술 (정보통신부 대학 IT 연구센터)
[3] 코그니티브 라디오(Cognitive Radio) 기술 개발 III(삼성종합기술원)
- IEEE 80222 WRAN 표준 제안(20051117) 참여(MAC)
[4] 초광대역 무선통신을 위한 지능형 무선인지 (Cognitive Radio) 핵심기술
연구 과학재단 특정기초사업
v
표 목차
lt표1gt IEEE 80211b 데이터률 명세와 전송 거리 4
lt표2gt 시뮬레이션 파라미터 31
lt표3gt 최소 데이터률과 플로우 데이터률에 따라 전송해야 하는 패킷수32
lt표4gt 시나리오 I의 플로우별 처리량(패킷수)과 전체 네트워크 처리량33
lt표5gt 시나리오 II의 플로우별 처리량(패킷수)과 전체 네트워크 처리량 38
vi
Abbreviations and Acronyms
ARF Auto Rate Fallback
ACK Acknowledgement
CTS Clear-To-Send
CSMACA Carrier Sense Multiple AccessCollision Avoidance
DS Data-Sending
DCF Distributed Coordination Function
DSSS Direct Sequence Spread Spectrum
EMLM-FQ Enhanced Maximixe Local Minimum-Fair Queueing
MAC Media Access Control
MRADPS Multi Rate Aware Distributed Packet Scheduling
MLM-FQ Maximize Local Minimum-Fair Queueing
PLCP Physical Layer Convergence Protocol
PSDU Physical Service Data Unit
RBAR Receiver Based Auto Rate
RR Round Robbin
SFQ Start Time fair Queueing
SNR Signal-to-Noize Ratio
TBR Time-Based Regulator
WFQ Weighted Fair Queueing
에드 혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
1
제 1 장 서 론
에드 혹 네트워크는 고정된 기반 망의 도움 없이 이동 단말기들로만
손쉽게 자율적으로 망을 구성하여 긴급 구조나 전쟁터 등에서 무선 데이터
서비스를 제공할 수 있는 자율성과 융통성을 부여한 무선 네트워크이다
에드혹 네트워크를 구성하는 노드들은 무선 인터페이스를 가지며 이동
컴퓨팅 기능을 가진 호스트와 라우팅 기능을 가진 라우터를 동시에 만족하는
형상으로 흔히 이동 노드로 불려진다 이러한 이동 노드는 저전력 구현등의
이유로 도달 거리가 제한되므로 중간 노드로서 데이터 전달 기능을 가지며
배터리를 사용하므로 에너지의 공급이 일정치 않은 특성을 갖는다
기존 IEEE 80211은 하나의 데이터률인 2Mbps를 제공하지만 상업적인
성공을 거둔 IEEE 80211b[1]는 1 2 55 11Mpbs의 데이터률을 제공하고 IEEE
80211g[2]는 6 9 12 18 24 36 54Mbps의 데이터률을 각 표준의 물리 계층에서
제공하고 있다 이러한 다중 데이터률을 에드혹 네트워크에서 이용하고자
하는 노력은 라우팅 관련 연구[3]에서부터 시작되었고 최근에 다중
데이터률을 제공하는 에드혹 네트워크에서 성능 분석 연구[4][5]가 이루어졌다
그러나 에드혹 네트워크에서의 패킷 스케쥴링 연구에 있어서 다중
데이터률을 고려하는 연구는 거의 이루어지지 않았다 그 이유는 처리량 기반
공정성(throughput-based fairness)를 제공하기 위해서 SFQ WFQ등과 같이
유선에서의 공정 큐잉방식을 에드혹 패킷 스케쥴링에 적용했기 때문이다
제 1장 서 론
2
이러한 패킷 스케쥴링 기법의 기본 가정은 채널 용량이 고정되어 있는
것이다 따라서 다중 데이터률이 제공되는 환경에서 채널 용량을
고정시키기가 쉽지 않기 때문에 에드혹 패킷 스케쥴링 연구에서 다중
데이터률을 제공하는 환경을 고려하지 않았다
본 논문에서는 라우팅 관련 연구와 같이 다중 데이터률을 에드 혹 패킷
스케쥴링에 효율적으로 이용할 수 있다면 자원 사용률과 전체 네트워크의
처리량이 향상될 것이라 예상했고 다중 데이터률을 고려하기 위하여 새로운
공정성 모델인 플로우 별 시간 기반 공정성(time-based fairness)을 정의하였다
또한 정의한 공정성을 달성하는 패킷 스케쥴링 기법인 MRADPS(Multi-Rate
Aware Distributed Packet Scheduling)를 제안한다 이 MRADPS는 대표적인 에드
혹 패킷 스케쥴링인 EMLM-FQ[6]를 수정하여 구현되었기 때문에 EMLM-FQ의
특징인 분산된 플로우 정보를 가지고 스케쥴링을 결정하는 방법과 공간적
채널 재사용 방법을 제공한다
본 논문은 다음과 같이 구성된다 제 2장에서는 IEEE 80211b에서
제공하는 다중 데이터률과 기존 에드혹 패킷 스케쥴링 관련 연구를 살펴보고
제 3장에서 새롭게 제안하는 플로우별 시간 공정성과 다중 데이터률을 고려한
분산 패킷 스케쥴링 기법인 MRADPS을 설명한다 제 4장에서는 시뮬레이션
결과를 통하여 제안된 패킷 스케쥴링의 성능을 평가하고 마지막으로 제
5장에서 본 논문의 결론을 맺는다
제 2장 관련 연구
3
제 2 장 관련 연구
21 IEEE 80211b WLAN 과 다중 데이터률 적응 기법
IEEE 80211 WLAN은 DCF(Distributed Coordination Function) 모드를
제공하고 있기 때문에 에드혹 네트워크를 위한 테스트 베드와 시뮬레이션에
널리 사용하고 있는 무선 LAN의 표준이다 IEEE 80211은 1Mbps와 2Mbps의
데이터률을 제공하지만 사용자들의 보다 높은 데이터률의 요구로 인해 IEEE
80211b가 제정되었다 IEEE 80211b는 물리계층에서 24GHz 대역을 사용하여
DSSS(Direct Sequence Spread Spectrum) 방식으로 동작하며 1Mbps 2Mbps
55Mbps 11Mbps과 같이 보다 높은 데이터률을 제공한다 이러한 다중
데이터률에 관한 명세는 물리 계층에 정의되어 있고 매체 접근 제어(Media
Access Control MAC)계층에서 제어된다 표 1은 IEEE 80211b에서 제공되는 각
데이터률에 따른 수신 감도와 전송 거리를 간략히 나타낸다[1] 하지만 실제
전송 거리는 제조사에 따라서 달라질 수 있다
제 2장 관련 연구
4
(표 1) IEEE 80211b 데이터률 명세와 전송 거리
IEEE 80211b 표준에서 그림 1과 같이 PLCP(Physical Layer Convergence
Protocol) 프리엠블과 헤더는 DBPSK 변조 방식의 바커 코드 확산을 이용하여
1Mbps로 전송하고 PSDU(PHY Service Data Unit)은 1 2 55 11Mbps 중 하나로
전송한다(그림 1(a)) 그림 1(b)와 같이 네트워크 처리량의 효율성을 개선하고
오버헤드를 최소화하기 위해서 짧은 PLCP 프레임을 사용할 수 있다 IEEE
80211b 표준에서 정의된 모든 제어 프레임(RTS CTS ACK and Management
Frame)은 가상 반송파 감지 메커니즘을 확실하게 제공하기 위해서 기본
데이터률(긴 PLCP 프레임-1Mbps 짧은 PLCP 프레임-2Mbps)로 전송한다
IEEE 80211b에서 정의한 다중 데이터률을 이용하는 데이터률 적응
기법(rate adaptation scheme)의 대표적인 방법은 Lucent사의 WaveLan-II 제품의
Data Rate Code
Length Modulation
Symbol Rate
(BitSymbol)
Receiver Sensitivity
(dBm)
Tx Range
(Open
Space)
1Mbps 11(Barker) DBPSK 1MSps (1) -94 550m
2Mbps 11(Barker) DQPSK 1MSps (2) -91 400m
55Mbps 8(CCK) DQPSK 1375MSps (4) -87 270m
11Mbps 8(CCK) DQPSK 1375MSps (8) -82 160m
제 2장 관련 연구
5
ARF(Auto Rate Fallback) 기법[7]과 RBAR(Receiver Based AutoRate) 프로토콜[8]이
있다 ARF 기법은 송신 노드가 이전 데이터 패킷 전송 시 얻어진 정보를
기반으로 데이터률을 선택하며 데이터 전송의 연속적인 성공 또는 실패
이후에 데이터률을 증가시키거나 감소시켜서 데이터를 전송하는 기법이다
RBAR 프로토콜은 수신 노드가 RTS(Request-To-Send)와CTS(Clear-To-Send)
프레임 교환 과정 동안에 데이터 프레임을 전송하기 위한 적절한 데이터률을
선택해서 송신 노드에게 공지하는 방식이다 송신 노드가 데이터 전송을 위해
RTS 프레임을 수신 노드에게 전송하면 수신 노드는 SNR(Signal-to-Noize
Ratio)를 측정하고 데이터 전송을 위한 데이터률을 선택한다 그리고 수신
노드가 선택한 데이터률을 CTS 프레임 안에 포함하여 전송한다 CTS
프레임을 받은 전송 노드는 CTS 프레임에 명시된 데이터률로 데이터
프레임을 전송한다 RBAR 프로토콜은 수신 노드에서 데이터률을 결정하기
때문에 송신 노드에서 데이터률을 결정하는 ARF 기법보다 급변하는 무선
채널 상태를 잘 반영할 수 있다 따라서 ARF 기법보다 정확한 데이터률을
결정할 수 있다 본 논문에서는 다중 데이터률 적응 기법으로 RBAR
프로토콜을 기반으로 한다
제 2장 관련 연구
6
Sync128bits
SFD16 bits
Signal8 bits
Service8 bits
Length16 bits
CRC16 bits
MPDU(Variable)
PPDU
1Mbps DBPSK 1Mbps DBPSK2Mbps DQPSK55 to 11Mbps
PLCP Preamble PLCP Header
Sync 56 bits
SFD16 bits
Signal8 bits
Service8 bits
Length16 bits
CRC16 bits
MPDU(Variable)
PPDU
1Mbps DBPSK 2Mbps DQPSK55 to 11Mbps
PLCP Preamble PLCP Header
2Mbps DQPSK
(a) Long Preamble
(b) Short Preamble (그림 1) IEEE 80211b 프리엠블 형식 구조와 제공되는 데이터률
제 2장 관련 연구
7
22 에드 혹 네트워트에서의 패킷 스케쥴링
에드혹 네트워크에서 대부분의 패킷 스케쥴링 연구[6][9-12]는 처리량에
기반한 공정성을 제공한다 처리량 기반 공정성을 제공하는 스케쥴링 방식은
TDMA 기반의 에드혹 네트워크를 위해 제안된 credit-based 공정 스케쥴링
기법[10][11]과 타임 스탬프에 기반한(timestamp-based) 공정 스케쥴링
기법[6][9] 두 가지로 나눌 수 있다 타임 스탬프에 기반한 패킷 스케쥴링
기법은 처리량 기반 고정성을 제공하기 위해 도착된 패킷들은 SFQ[13](Start-
Time Fair Queueing)에 기반하여 두 개의 서비스 태그(start tag와 finish tag)를
갖고 가장 작은 start tag를 갖는 패킷을 서비스한다 또한 [12]에서는 두 개의
태그를 이용하여 백오프 값을 계산하는데 사용한다
에드혹 네트워크 환경에서는 패킷 스케쥴링을 설계할 때 다음과 같은
설계상의 쟁점을 고려해야 한다
1) 위치 종속적 경쟁 - 무선 데이터 전송은 지역적으로
제 2장 관련 연구
8
브로드캐스팅이기 때문에 공유하는 채널에 대한 경쟁은 위치 종속적이다
예를 들어 그림 2의 노드 그래프와 같이 5개의 노드(Ni i = 0hellip4)가 있고
4개의 플로우(Fj j = 0hellip3)가 있을 때 플로우간 경쟁관계를 그림 3과 같이
플로우 경쟁 그래프로 변환할 수 있다 그림 3에서 각 꼭지점은 플로우를
나타내고 각 간선은 플로우들 사이의 경쟁 관계를 나타낸다 F0는 F1과 F2와
경쟁 관계에 있지만 F3와는 직접적으로 경쟁관계에 있지 않다 따라서 F0와
F3는 동시에 서비스 받을 수 있다 이와 비슷하게 F1은 F0 F2 F3와
경쟁관계에 있다 이처럼 플로우들 사이에서 경쟁관계에 있는 플로우들의
집합은 플로우의 위치에 따라서 다르다 또한 F0와 F3와 같이 직접
경쟁관계에 있지 않는 플로우들은 동시에 서비스 받을 수 있지만 이는
경쟁관계에 있는 플로우들 사이에서 엄격한 공정성을 제공하기 위해서는 한
순간에 하나의 플로우만 서비스를 받아야 하기 때문에 두 개의 플로우(F0
F3)가 직접적으로 경쟁 관계에 있지 않아서 서비스 된다면 공정성를
훼손하는 문제가 발생한다 하지만 동시에 서비스 될 수 있는 플로우들 중
하나만 서비스 한다면 네트워크의 처리량을 감소시키는 단점을 가지고 있다
이러한 문제를 공간적 채널 재사용 문제라 한다
2) 에드혹 스케쥴링의 분산된 속성 - 유선 네트워크나 셀룰러
네트워크에서 각 라우터나 스위치 기지국은 패킷 스케쥴링을 결정할 때 모든
플로우에 대한 정확한 정보를 가지고 있다 하지만 에드혹 네트워크에서는
제 2장 관련 연구
9
경쟁관계에 있는 플로우가 각 다른 송신 노드에서 발생할 수 있고 각 송신
노드에서는 다른 송신 노드의 플로우 정보를 직접적으로 접근 할 수 없다
이는 에드혹 네트워크에서 패킷 스케쥴링을 설계할 때 분산되어 있는 플로우
정보를 이용하여 계산해야 하는 문제를 포함하고 있음을 나타낸다
(그림 2) 노드 그래프
(그림 3) 플로우 경쟁 그래프
위와 같은 디자인 이슈들을 고려하여 제안된 대표적인 패킷 스케쥴링은
[6]의 MLM-FQ(Maximize-Local-Minimum Fair Queueing)과 EMLM-FQ(Enhanced-
Maximize-Local-Minimum Fair Queueing)이다 이 두 기법에서 서비스 태그의
N0 N1 N2 N3 N4F0
F1 F2 F3
F0
F1
F2
F3
제 2장 관련 연구
10
할당 방법으로 가상 시간(virtual time)계산의 편리성을 위해서 SFQ(Start-Time
Fair Queueing)를 이용한다 MLM-FQ는 분산된 에드혹 환경에서 경쟁 그래프에
연결된 모든 플로우들 중에서 한 순간에 하나의 플로우만 서비스 되도록 한다
MLM-FQ에서 각 플로우가 받는 최소 서비스의 양은 다음과 도식화 된다
(1)
여기서 )( 21 ttW f 는 플로우 f 가 시간 1t 부터 2t 까지 받은 서비스의 양을
나타낸다 C는 채널 용량이고 fr 와 gr 는 각각 플로우 f 와 g의 가중치이며
N은 플로우 경쟁 그래프에서 연결된 모든 플로우들의 집합이다 k 와 α 는
위치 종속적 상수이다
EMLM-FQ는 공간적 채널 재사용 방법을 제공하기 위해서 MLM-FQ에
백오프 값을 설정하는 방법을 추가함으로써 직접적으로 경쟁관계에 있지
않는 플로우들인 F0와 F3가 동시에 서비스 될 수 있도록 하는 메커니즘을
제공한다 예를 들어 동작 과정을 설명하면 그림 2와 같은 노드 그래프에서
플로우를 전송할 각 송신 노드와 수신 노드는 그림 4와 같은 각각의 플로우
테이블을 갖는다 F0는 가장 작은 서비스 태그 T0를 가지고 있기 때문에 즉시
전송한다 F1 F2 F3는 자신의 테이블에서 자신 보다 작은 서비스 태그를 갖는
αminusminusgesum isin
)()( 1221 ttrk
rCttW
Ng g
ff
제 2장 관련 연구
11
플로우들의 전체 수로 몇 개의 (Contention Window)로 구성된 백오프 기간를
결정한다 따라서 F1는 T1이 2이기 때문에 자신 보다 작은 서비스 태그를
갖는 한 개의 플로우가 존재하므로 백오프 기간을 1로 설정한다 F3의 경우
F3의 테이블에서 F3보다 작은 플로우 F1과 F2가 존재하기 때문에 백오프
기간을 2로 설정한다 F0가 서비스 될 때 F1과 F2는 간섭을 받지만 F3의 경우
간섭을 받지 않기 때문에 백오프 기간이 지난 후 서비스 된다 따라서
EMLM-FQ는 MLM-FQ보다 높은 네트워크 처리량을 달성한다 EMLM-FQ의 각
플로우가 받는 최소 서비스의 양은 다음과 같이 도식화 된다
(2)
여기서 S 는 플로우 경쟁 그래프에서 플로우 f 와 직접 연결되어 있는 플
로우들의 집합이다
αminusminusgesum isin
)()( 1221 ttrk
rCttW
Sg g
ff
제 2장 관련 연구
12
F0 T0=1F1 T1=2F2 T2=3
Backoff=0
F0 T0=1F1 T1=2F2 T2=3F3 T3=4
Backoff=1
F0 T0=1F1 T1=2F2 T2=3F3 T3=4
Backoff=2
F1 T1=2F2 T2=3F3 T3=4
Backoff=2
F0 F3 전송 전
F0의 테이블 F1의 테이블 F2의 테이블 F3의 테이블
F0 T0=11F1 T1=2F2 T2=3
Backoff=2
F0 T0=11F1 T1=2F2 T2=3
F3 T3=14
Backoff=0
F0 T0=11F1 T1=2F2 T2=3
F3 T3=14
Backoff=1
F1 T1=2F2 T2=3
F3 T3=14
Backoff=2
F0 F3 전송 후(패킷 사이즈가중치는 10이라 가정)
F0의 테이블 F1의 테이블 F2의 테이블 F3의 테이블
(그림 4) EMLM-FQ의 동작
에드 혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
13
제 3 장 다중 데이터률을 고려한 분산
패킷 스케쥴링(MRADPS)
에드혹 네트워크의 IEEE 80211x 물리 계층에서의 예와 같이 각 단말은
채널 상태에 따라 다중 데이터률을 제공하기 때문에 기존 에드혹 네트워크의
패킷 스케쥴링 연구에서 채널 용량이 고정 되어 있다는 기본 가정이 실제 환
경에 적합하지 않다 이러한 문제를 해결하기 위해서 본 논문에서는 먼저 다
중 데이터률을 고려하여 플로우별 시간 기반 공정성을 정의하고 정의한 시간
기반 공정성을 달성하는 새로운 분산된 패킷 스케쥴링 기법을 제안한다
다중 데이터률을 고려한 패킷 스케률링 기법은 Godfrey Tan과 John Guttag
가 처음 제안하였다 이들이 제안한 패킷 스케률링 기법인 TBR[14](Time-
Based Regulator)는 다중 데이터률을 제공하는 IEEE 80211b 무선 네트워크의
인프라스트럭처 모드에서 한 셀 안의 채널을 공유하는 모든 노드들이 채널 점
유 시간을 공유한다 이 TBR 기법은 플로우별 채널 점유 시간에 대한 공정성
을 제공하는 것이 아니라 노드별로 시간 공정성을 제공하고 라운드 로빈(RR
Round Robin) 방식을 이용하여 인프라스트럭처 모드에서 작동하기 때문에 분
산된 에드혹 네트워크 환경에 적합하지 않다 본 장에서 다중 데이터률을 제
공하는 에드혹 네트워크에서 플로우별 시간 공정성을 제공하는 분산된 에드혹
패킷 스케쥴링인 MRADPS(Multi-Rate Aware Distributed Packet Scheduling)을 제안
한다
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
14
31 네트워크 모델
본 논문은 물리계층과 MAC 계층에서 다중 데이터률을 제공하는 환경과
모든 노드들이 동일한 채널을 공유하는 다중 홉의 무선 에드혹 네트워크를
고려한다 또한 전송 노드의 전송 범위 안에 있는 노드만이 패킷을 받을 수
있다 단일 플로우는 단일 전송 노드로부터 단일 수신 노드까지 전송되는
일련의 패킷 스트림으로 정의한다
본 논문은 MAC 계층으로 일반적인 CSMACA[1][15] 패러다임과 다중
데이터률 적응 기법으로 RBAR 프로토콜[8]을 따른다 전송 노드가 하나의
패킷을 전송하기 위해서 짧은 제어 프레임인 RTS(Request-to-Send)를 수신
노드에게 전송하면 RTS 를 받은 수신 노드는 자신의 주변 노드 중에서 패킷을
전송하고 있는 노드가 있는지 확인한다 전송 중인 노드가 없다면 SNR 값을
측정하여 최적의 데이터률을 결정하고 이에 대한 정보를 CTS(Clear-to-Send)에
포함하여 응답한다 CTS 를 받은 송신 노드는 인접한 노드들에게 RTS-CTS
핸드쉐이크의 성공을 알리기 위한 목적과 수신 노드에게 CTS 의 응답으로
DS(Data-Sending) 프레임를 보내고 DATA 프레임을 전송한다 마지막으로 수신
노드는 성공적인 DATA 프레임 수신에 대한 응답으로 송신 노드에게 ACK
프레임을 전송한다 송신 노드와 수신 노드의 한 홉 거리에 있는 모든
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
15
노드들은 위의 제어 메시지들을 모두 들을 수 있다 본 논문은 관련 연구들[9-
11]과 같이 다음과 같은 3 가지 기본 가정을 갖는다
1) 무선 매체는 페이딩(fading) 간섭(interference) 링크 에러(link Error)
충돌(collision)과 같이 네트워크 사용자에게 영향을 미치는 시간-가변적인
에러를 나타낸다 본 논문에서는 단지 충돌에 의해 발생되는 에러만
고려한다
2) 하나의 노드는 동시에 패킷을 전송하거나 수신할 수 없다
3) 노드의 이동성은 고려하지 않는다
32 시간 기반 공정성(Time-Based Fairness)
기존에 제안된 에드혹 패킷 스케쥴링은 플로우들 간에 처리량 기반
공정성(throughput-based fairness)을 제공하기 위하여 SFQ(Start-Time Fair
Queueing)과 같은 유선에서의 패킷 스케쥴링을 기반으로 한다[6][9] 이러한
처리량 기반 공정성은 플로우별 가중치에 따라 각 플로우가 받는 전체
서비스의 양이 동일함을 의미한다 반면 시간 기반 공정성(time-based
fairness)는 각 플로우가 사용하는 전체 채널 점유 시간이 동등함을 의미한다
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
16
그림 5 의 노드 그래프에 대해 그림 6 과 같이 네트워크의 모든 플로우가
직접적인 경쟁 관계에 있을 때 그림 7 은 처리량 기반 공정성을 제공하는
EMLM-FQ[6]와 본 논문에서 제안하는 시간 기반 공정성을 제공하는 패킷
스케쥴링 기법에 대한 각 플로우의 서비스 순서와 채널 점유 시간을 나타낸다
각 플로우가 갖는 패킷 사이즈와 가중치가 동일하다고 가정하고 각 플로우의
초기 서비스 태그는 이다 그림 6 과 같이 모든 플로우가 직접적인 경쟁관계에
있으면 EMLM-FQ 는 F0 F1 F2 순서대로 각 플로우의 패킷을 서비스한다
시간 기반 공정성을 제공하는 경우 각 플로우가 점유하는 채널 시간이
공정해야 함으로 데이터률이 가장 낮은 F2 가 하나의 패킷을 전송할 때
사용하는 채널 점유 시간을 기준으로 각 플로우가 동일한 채널 점유 시간을
갖도록 한다 그림 7 과 같이 처리량 기반 공정성을 제공할 때 6 개의 패킷이
서비스 되는 시간 동안에 시간 기반 공정성을 제공할 때는 10 개의 패킷을
서비스 할 수 있다 즉 네트워크 처리량이 약 40 향상된다
F05 MbpsN0 N1 F1
2 Mbps N2 N3F2Mbpsxxx
(그림 5) 다중 데이터률을 제공하는 노드 그래프
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
17
F0 F2
F1
(그림 6) 플로우 경쟁 그래프
하지만 실제로 하나의 패킷을 전송하는데 제어 프레임
(RTSCTSDSACK)을 전송하는데 걸리는 시간과 충돌이 발생했을 때
재전송에 사용되는 시간 등의 이유로 채널 점유 시간은 각 플로우의
데이터률에 따라 정확히 비례하지 않는다 본 논문에서는 계산의 단순함을
위해서 각 플로우가 보장 받아야 하는 채널 점유 시간을 플로우의
데이터률에 따라 계산하고 시뮬레이션을 통해 각 플로우의 실제 채널 점유
시간을 측정하고 비교한다 채널 점유 시간 계산 방법은 다음 장에서
설명한다 본 논문에서는 다중 데이터률을 제공하는 환경에서 패킷 스케쥴링
기법이 처리량 기반 공정성과 시간 기반 공정성 사이에서 어떤 공정성을
제공하는 것이 옳다고 주장하는 것이 아니라 처리량 기반 공정성을 기반으로
하는 패킷 스케쥴링 기법에서 전체 네트워크 처리량이 시간 기반 공정성을
제공할 때 보다 현저하게 떨어지는 비효율성을 개선하는 방법을 제안한다
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
18
F1 F2F0 F1 F2F0
F0 F0 F0 F0 F0 F1 F1 F2
시간F0의 5개 패킷 F1의 2개 패킷 F2의 1개 패킷
Throughput-based
Time-based
F0의 2개
패킷
F0의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
F1의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
F2의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
F0 F0
(그림 7) 처리량 기반 공정성과 시간 기반 공정성에 대한
각 플로우의 서비스 순서와 채널 점유 시간 비교
각 플로우 f 의 채널 점유시간( )( fT )은 다음과 같이 정의한다
(3)
F 는 플로우 경쟁 그래프에 존재하는 모든 플로우들의 집합이고 fs 는
플로우 f 의 패킷 사이즈 fd 는 플로우 f 의 데이터률이다 )( fT 는 F 의
모든 플로우가 하나의 패킷을 서비스 하는데 사용하는 채널 점유 시간에서
f 가 하나의 패킷을 서비스 하는데 사용하는 채널 점유 시간이 차지하는
비율을 나타낸다 채널이 항상 이용 중이라고 가정하면 플로우의 전체 채널
점유 시간은 다음과 같이 정의한다
sumisin
=
Fii
i
f
f
ds
ds
fT )(
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
19
(4)
경쟁하는 플로우들의 가중치가 동일하다고 가정하면 시간 기반 공정성에
입각해서 각 플로우가 보장 받아야 하는 채널 점유 시간( )( fGT Guaranteed
Time)는 다음과 같이 정의 한다 N 은 플로우 경쟁 그래프에서 연결된
플로우들 중 가장 낮은 데이터률을 갖는 플로우의 데이터률이다
(5)
경쟁 그래프의 모든 플로우의 패킷 사이즈가 동일하다고 가정하면
)( fGT 는 다음과 도식화 된다
(6)
N은 경쟁 그래프에서 연결되어 있는 전체 플로우의 수이다
)()( fGTfT ge 이면 플로우 f 는 보상 받을 시간이 존재하지 않고
)()( fGTfT lt 이면 플로우 f 는 보상 받을 시간이 존재한다
1)(0 1)( lele=sumisin
fTfTFf
sumisin
=
Fi
i
f
ds
ds
fGT
min
min)(
min
min
1
)(
dNdfGT =
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
20
경쟁 그래프에서 연결된 각 플로우가 보장 받아야 하는 시간은 경쟁
관계에 있는 플로우들 중 가장 낮은 데이터률( mind )을 가진 플로우가 하나의
패킷을 서비스 할 때 그 플로우가 보내야 되는 패킷의 수로 나타낼 수 있다
보상 받아야 하는 시간이 존재하는 플로우 f 는 시간 기반 공정성을
달성하기 위해서 f 가 전송해야 하는 패킷 수( )( fP )는 다음과 같이 정의된다
(7)
따라서 그림 5 의 F0 는 mind 을 갖는 F2 와 비교하여 시간 기반 공정성을
달성하기 위해서 5 개의 패킷을 전송해야 한다 시간 기반 공정성(TF Time-
Based Fairness)은 다음과 같이 정의 한다
(8)
)( 21 tttiα 는 플로우 i 가 시간 1t 부터 시간 2t 까지 점유하는 채널 점유
시간이다 식 (8)의 값이 0 에 근접할수록 이상적인 시간 기반 공정성을
제공한다
mind 을 갖는 플로우 mindf 이 받는 최소 서비스의 양 )( 21minttW
df은
EMLM-FQ 의 식 (2)에서 정의한 각 플로우가 받는 최소 서비스의 양에서
유도된다 그 이유는 그림 5 에서 모든 플로우의 데이터률이 mind 이라 가정할
때 EMLM-FQ 에서 제공하는 각 플로우의 최소 서비스 양을 본 논문에서
제안하는 MRADPS 가 그림 8 과 같이 제공하기 때문이다 예를 들어
MRADPS 에서 최소 데이터률을 갖는 F2 가 받는 최소 서비스양은 F2 의
min
)(dd
fP f=
|)()(| 2121 tttt tj
ti αα minus
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
21
데이터률이 모든 플로우의 데이터률일 때 EMLM-FQ 에서 F2 가 받는 최소
서비스양과 같다 따라서 mindf 이 받는 최소 서비스 양( )( 21minttW
df)은 다음과
같이 정의 된다
(9)
여기서 fr 와 gr 는 각각 플로우 f 와 g의 가중치이며 S 는 플로우 경쟁
그래프에서 플로우 f 와 직접 연결되어 있는 플로우들의 집합이고 k와 α 는
[6]에서 각 플로우의 경쟁관계에 따라 정의한 위치 종속적 상수이다 플로우의
가중치가 동일하다고 가정하면 )( 21minttW
df는 다음과 같다 n은 플로우 경쟁
그래프에서 f 와 직접 연결되어 있는 플로우의 수이다
(10)
mind 보다 큰 데이터률을 가진 플로우가 받은 최소 서비스의 양
)( 21 ttWdf
은 다음과 같이 정의된다
(11)
αminusminusgesum isin
)()( 12min21mintt
rkr
dttWSg g
ffd
αminusminusge )(1)( 12min21mintt
kndttW
df
)()( 21min
21 minttW
dd
ttWdd f
ff ge
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
22
(그림 8) EMLM-FQ( xMbps)와 시간 기반 공정성에 대한
각 플로우의 서비스 순서와 채널 점유 시간 비교
F1 F2F0
F0 F0 F0 F0 F0 F1 F1 F2
시간F0의 5개 패킷 F1의 2개 패킷 F2의 1개 패킷
EMLM-FQ
Time-based
F0의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
F1의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
F2의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
23
33 채널 점유 시간의 계산
하나의 패킷 전송하는데 사용되는 채널 점유시간은 IEEE 80211 MAC
계층에서 하나의 데이터 프레임을 전송하는데 요구되는 전체 시간과 같다
전형적으로 다음과 같은 시간들을 포함한다
1) 데이터 프레임의 전송 시간
2) 하나의 데이터 프레임의 성공적인 전송을 끝내기 위해 전송되는 제어
프레임 전송 시간(RTS CTS DS ACK 프레임 전송 시간)
3) 데이터 프레임과 제어 프레임(RTS CTS DS ACK)를 전송할 때의 전파
지연 시간
4) 전송 노드가 채널에 접근하기 전에 기다리는 프레임 간 유휴 시간
(idle time)
MAC 계층에서는 데이터 프레임의 전송이 실패할 때 재전송을 시도하기
때문에 채널 점유시간에서 재전송에 걸리는 모든 시간들을 포함해야 한다
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
24
34 MRADPS 의 구현
MRADPS 는 각 플로우의 서비스 태그 할당 방법과 서비스 태그 정보에
대한 교환 방법은 EMLM-FQ 를 따른다 하지만 시간 기반 공정성을 제공하기
위하여 각 플로우의 데이터률에 따라 전송해야 하는 패킷 수를 계산하기
위해서 모든 노드는 인접한 노드들의 플로우에 대한 데이터률 정보를 듣고
자신의 로컬 테이블에 저장하고 자신의 로컬 테이블에 존재하는 플로우의
데이터률과 비교하여 가장 낮은 데이터률( mind )을 저장하여 데이터 전송 시
제어 프레임(RTS CTS DS ACK)에 포함시켜 전송한다 만약 로컬 테이블의
mind 보다 낮은 데이터률에 대한 정보를 듣는다면 로컬 테이블의 mind 을 그
데이터률로 저장하고 제어 프레임에 삽입하여 전송한다 따라서 경쟁
그래프에 연결된 플로우를 가진 모든 송신 노드는 경쟁하는 플로우 중 가장
낮은 데이터률에 대한 정보를 얻게 된다 또한 스케쥴링 과정 중에서 mind 과
송신 노드가 서비스 하려는 플로우의 데이터률과 비교하여 송신 노드가
전송해야 하는 패킷 수( )( fP 식(9))를 계산하고 만약 가 1 보다 크고 백로그
된 패킷이 존재 한다면 )( fP 개의 패킷은 동일한 서비스 태그를 갖고 즉시
전송을 시도한다 즉 )( fP 개의 패킷이 서비스 될 때까지 스케쥴링 과정에서
서비스 태그를 업데이트 하지 않는다 )( fP 개의 패킷 중 첫 번째 패킷을
제외한 )( fP -1 개의 패킷들은 전송 시 수신 노드에서 RTS 폐기가 이루어
지지 않게 하기 위해서 RTS 프레임의 1bit 구간(NCB Not Compare Bit)을 1 로
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
25
설정하여 전송한다 RTS 프레임에 NCB 구간이 1 로 세팅되어 있으면 수신
노드는 현재 채널이 사용 중이 아니면 CTS 로 바로 응답하여 그 플로우가
서비스 되도록 한다
341 기본적인 메시지 교환
각 패킷 전송은 RTS-CTS-DS-DATA-ACK 핸드쉐이크 과정을 따르고
패킷이 전송 될 수 있는 데이터률을 결정하기 위하여 RBAR 프로토콜을
따른다 만약 한 노드가 백오프 동안에 다른 노드에 의해서 어떤 전송이
이루어지고 있으면 그 전송이 끝날 때까지 백오프 타이머를 멈추어 기다리고
전송 중인 플로우에 대한 서비스 태그 정보를 로컬 테이블에서 업데이트한다
플로우 f 의 백오프 타이머가 끝나고 채널이 사용 중이지 않다면 RfB)
(수신
노드의 로컬 테이블에 따른 플로우 f 의 백오프 예측 값)를 포함하는 RTS 를
전송한다 RTS 를 받은 수신 노드는 자신의 로컬 테이블에서 플로우 f 에
대한 백오프 값 RfB 이 R
fB)
보다 작거나 같으면 CTS 로 응답하고 그렇지
않으면 CTS 를 전송하지 않는다
송신 노드와 수신 노드의 한 홉 거리에 있는 모든 이웃 노드들에게
플로우의 서비스 태그 정보 데이터률과 네트워크에서 가장 낮은
데이터률( mind )에 대한 정보를 알리기 위해서 제어 프레임(RTS CTS DS
ACK)에 서비스 태그와 mind 을 포함하여 전송하고 CTS DS ACK 프레임에
플로우의 데이터률을 포함하여 전송한다 RTS 에 플로우의 데이터률을
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
26
전송하지 않는 이유는 다중 데이터률 적응 기법으로 RBAR 를 채택하고 있기
때문에 수신 노드가 선택한 데이터률을 CTS 에 포함하여 전송하기 전까지
송신 노드는 전송할 데이터률을 알지 못하기 때문이다 또한 플로우에 대한
업데이트 서비스 태그는 RTS CTS 프레임에 포함하지 않는다 그 이유는
RTS 와 CTS 는 채널 획득을 보장하지 않기 때문이다 RTS-CTS 과정이 성공한
이후에 DS 와 ACK 프레임에 플로우에 대한 업데이트 태그를 붙여 주변
노드들에게 공지한다 이로써 스케쥴링을 위한 정확한 플로우의 서비스 태그
정보가 전달된다
342 테이블 정보 교환
경쟁 그래프에서 한 홉 거리에 있는 플로우에 대한 정보는 송신 노드와
수신 노드에 분산되어 있을 수 있다 따라서 송신 노드의 플로우 f 에 대한
백 오프 값 설정 방법은 송신 노드와 수신 노드에서 유지 되는 테이블을
고려하여 백오프 값을 설정해야한다
즉 Sf
Sff BBB += 이다 fB 는 플로우 f 의 백오프 값이고 S
fB 는 송신
노드의 로컬 테이블에 따른 플로우 f 의 백오프 값 RfB 은 수신 노드의 로컬
테이블에 따른 플로우 f 의 백오프 값이다 그러나 송신 노드에서는 SfB 는
정확히 알지만 RfB 은 알 수 없다 따라서 송신 노드가 R
fB 을 예측 할 수
있도록 수신 노드는 ACK 프레임에 두개의 파라미터( fM fb )를 추가하여
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
27
전송한다 fM 는 수신 노드의 로컬 테이블에서 플로우 f 가 서비스하기 전에
서비스 되어야 하는 플로우들의 바이트 수이다 fM 는 다음과 같이 계산된다
(12)
fw 는 플로우 f 의 가중치이고 iT 는 수신 노드의 로컬 테이블에서
플로우 f 의 서비스 태그( fT )보다 작은 플로우의 서비스 태그이다 B는 수신
노드의 로컬 테이블에서 fT 보다 작은 서비스 태그를 갖는 플로우들의
집합이다 fb 은 수신 노드의 테이블에서 플로우 f 의 백오프 기간을
나타낸다 따라서 송신 노드가 fM fb 를 ACK 프레임을 통해 받으면 임의의
시간 t 에서의 RfB)
은 다음과 같이 계산 할 수 있다 ft 는 이전에 ACK
프레임을 받은 시간이다
(13)
343 패킷 스케쥴링
노드 에서 채널이 사용 중이 아닌 것이 감지되면 a) 전송할 플로우 가
로컬 테이블 에서 가장 작은 서비스 태그를 가지고 있다면 즉시 HOL(Head of
Line) 패킷을 전송한다 만약 f 의 데이터률이 mind 보다 크다면 시간
공정성을 달성하기 위해 전송해야 하는 패킷 수( )( fP )를 구하고 )( fP 개의
패킷들의 서비스 태그를 업데이트하지 않고 동일한 서비스 태그를 갖는다
fBj jff wTTM )(sum isinminus=
ffffRf MttdMbB ))(( min minussdotminussdotasymp)
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
28
)( fP 개의 패킷들은 즉시 전송을 시도하고 )( fP 개의 패킷들이 서비스 된 후
패킷의 서비스 태그를 업데이트한다 b) f 보다 작은 서비스 태그를 갖는
플로우가 자신의 로컬 테이블( nE )에 존재 하면 f 의 백오프 값 fB 을
Rf
Sf BB + 로 설정 하고 백오프 타이머가 동작을 시작한다 c) f 의 백오프
타이머가 만료되고 채널이 사용 중이 아니라면 f 의 HOL(Head of Line)
패킷을 전송한다 그림 9 는 패킷 스케쥴링의 순서를 나타낸다
(그림 9) 패킷 스케쥴링 순서도
스케쥴링 시작
전송할 플로우가 가장 작은 서비스 태그를 갖는가
계산
HOL 패킷 전송
백오프 시작
Rf
Sff BBB +=
백오프 만료
네
아니오
)(fP
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
29
344 간단한 예제
그림 5 와 같은 네트워크가 존재한다고 가정하자 각 플로우의 패킷
사이즈와 가중치는 동일하다 각 플로우 )210( =iFi 는 초기 서비스 태그
값으로 각각 10 =T 21 =T 32 =T 을 갖는다 또한 이라
가정하면 그림 10 와 같이 F0 는 가장 작은 서비스 태그를 갖기 때문에 즉시
pkt 0 의 전송을 시작한다 전송을 시작하기 전에 F0 의 데이터률은 네크워크에
존재하는 가장 낮은 데이터률 mind 보다 5 배 높기 때문에 시간 기반 공정성을
달성하기 위해서 전송해야 할 패킷 수 5)( =fP 를 계산하고 F0 의 첫 번째
패킷 pkt 0 을 전송할 때 DS 와 ACK 프레임에 업데이트 태그를 붙이지 않는다
그 이유는 만약 노드 N1 이 F0 의 업데이트 태그를 수신하면 즉시 F1 의 pkt
0 를 서비스하기 위해 채널에 접근을 시도할 것이기 때문이다 따라서
업데이트 태그를 붙이지 않음으로써 F0 의 전송해야 할 나머지 패킷에게
전송할 기회를 줄 수 있다 pkt 0 전송 후에 F0 는 스케쥴링 과정에서 )( fP 의
마지막 패킷 pkt 4 가 서비스 되기 전까지 서비스 태그를 업데이트 하지 않기
때문에 F0 는 가장 작은 서비스 태그를 가지므로 F0 의 pkt 1 pkt 2 pkt 3 pkt
4 는 즉시 전송을 시도한다 또한 pkt 1 pkt 2 pkt 3 pkt 4 을 전송 할 때 RTS
프레임의 NCB(Not Compare Bit)을 1 로 설정하여 전송한다 이는 수신
노드에서 RfB 값의 비교없이 RTS 프레임에 대한 응답으로 CTS 프레임을 즉시
전송하도록 한다 F0 의 전송해야 할 5 개의 패킷 중 마지막 패킷인 pkt 4
10 =
WeightSizePacket
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
30
전송시 DS 와 ACK 프레임에 업데이트 태그를 붙여서 주변 노드들에게
공지한다 N1 이 F0 의 pkt 4 의 업데이트 태그를 수신하면 F1 의 패킷을
서비스하기 위해서 즉시 채널에 접근한다 F1 의 첫 번째 패킷 pkt 0 을
전송하기 전에 F0 와 같이 2)( =fP 를 계산하고 F1 의 pkt 0 의 전송 후에 pkt
1 전송시 NCB 를 1 로 설정하고 DS 와 ACK 프레임 전송 시 업데이트 태그를
붙인다 F2 는 이기 때문에 추가로 전송할 패킷이 존재 하지 않다 따라서
F2 의 패킷 pkt 0 을 전송할 때 DS 와 ACK 프레임 전송 시 업데이트 태그를
붙여서 전송한다
(그림 10) 간단한 예제
Time
F0
F1
F2
T1=2
T0=1 T0=1 T0=1 T0=1 T0=11
T1=12
T2=13
100 200 300
pkt 0 pkt 1 pkt 2 pkt 3 pkt 4
pkt 0 pkt 1
pkt 0
T=update service tag Transmitting pkt with update service tag
T= service tag Transmitting pkt not with update service tag
제 4 장 모 의 실 험
31
제 4 장 모의 실험
본 논문에서는 제안한 에드혹 패킷 스케쥴링에 대한 성능을 평가하기
위해서 미국 버클리 대학 남가주 대학 및 카네기 멜론 대학에서 개발한
네트워크 시뮬레이터인 NS-2[16] 및 CMU 확장 프로그램을 사용했으며 본
논문에서 제안한 MRADPS 와 비교 대상인 EMLM-FQ 를 구현하여 성능
평가를 수행하였다 표 2 는 시뮬레이션 시 적용된 파라미터 값이고 표 3 은
경쟁 그래프가 갖는 각 최소 데이터률에서 각 플로우의 데이터률에 따라
전송해야 하는 패킷수이다
(표 2) 시뮬레이션 파라미터
Parameter Value
Frequency
Transmit Power
110 Mbps Sensitivity
55 Mbps Sensitivity
20 Mbps Sensitivity
Carrier Sense Threshold
Propagation Model
Maximum Transmission Range (25511 Mbps)
Routing Protocol
24 GHz
15 dBm
-82 dBm
-87 dBm
-91 dBm
-108 dBm
Two Ray Ground
250m 200m 100m
DSR
제 4 장 모 의 실 험
32
(표 3) 최소 데이터률과 플로우 데이터률에 따라 전송해야
하는 패킷수
Flow data rate
Minimum data rate )( fP
2Mbps2Mbps
55Mbps55Mbps
11Mbps11Mbps
11Mbps55Mbps
55Mbps2Mbps
11Mbps2Mbps
1
1
1
2
2
5
시나리오 I 은 그림 11 과 같이 4 개의 노드와 그림 6 의 플로우
경쟁그래프와 같이 직접적으로 경쟁 관계에 있는 3 개의 플로우로 구성된
네트워크에서 FIFO 를 사용하는 IEEE 80211b EMLM-FQ MRADPS 를 각각
적용했을 때 플로우별 처리량과 채널 점유 시간을 계산하였다 또한
MRADPS 를 적용했을 때 가장 낮은 데이터률( mind )을 가지는 F1 이 받는
최소 서비스 양이 모든 플로우의 데이터률이 mind 일 때 EMLM-FQ 에서 받는
최소 서비스양을 보장하는지를 확인하기 위해서 그림 11 의 모든 플로우의
데이터률이 2Mbps 일 때 EMLM-FQ 의 처리량을 측정하였다 트래픽으로
제 4 장 모 의 실 험
33
UDP 를 사용하였으며 패킷 사이즈는 1500 바이트이고 시뮬레이션 시간은
200 초이다
F12MbpsN0 N1F0
55MbpsN2 N3F2
11Mbps (그림 11) 시나리오 I의 노드 그래프
(표 4) 시나리오 I의 플로우별 처리량(패킷수)과 전체 네트워크 처리량
Flow 80211b+FIFO EMLM-FQ MRADPSEMLM-
FQ(2Mbps)
F0 5165 24849 29072 15035
F1 47815 24850 14525 15036
F2 48488 24849 69342 15036
Total Throughput(pkt)
101468
100()
74548
73()
112939
111() 45107
제 4 장 모 의 실 험
34
표 4 에서 EMLM-FQ 는 각 플로우가 공정하게 서비스 되지만 전체
네트워크의 처리량이 FIFO 를 사용하는 IEEE 80211b 환경의 전체 네트워크
처리량보다 약 27 감소한다 하지만 MRADPS 는 IEEE 80211b 보다 네트워크
처리량이 약 11 향상된다 또한 MRADPS 에서 최소 데이터률을 갖는 플로우
F1 의 서비스 양은 그림 12 와 같이 모든 플로우의 데이터률이 그림 11 의
최소 데이터률인 2Mbps 일 때 EMLM-FQ 가 각 플로우에게 제공하는 최소
서비스 양과 거의 동일함을 확인 할 수 있고 MRADPS 가 각 플로우
데이터률에 따른 전송해야 하는 패킷 수 )( fP 에 거의 비례하여 각 플로우가
받는 서비스 양을 제공하는 것을 확인 할 수 있다 여기서 )210( =iTif
는
플로우 의 처리량을 나타낸다
그림 13 는 시나리오 I 의 각 패킷 스케쥴링 기법을 적용했을 때
플로우별 채널 점유 시간을 나타낸다 MRADPS 는 3 개의 플로우의 채널 점유
시간이 다른 스케쥴링 기법보다 공정함을 확인 할 수 있다 하지만 정확하게
플로우의 채널 점유 시간이 동일하지는 않다 그 이유는 표 3 에서 전송할
패킷을 계산할 때 간단히 내림으로 계산을 하였고 패킷을 재전송하는 시간
백오프 시간등의 추가적인 시간들이 발생하기 때문이다
제 4 장 모 의 실 험
35
(그림 12) EMLM-FQ(2Mpbs)가 제공하는 최소 처리량과
MRADPS의 각 플로우의 처리량 비교
제 4 장 모 의 실 험
36
(그림 13) 시나리오 I의 각 플로우별 채널 점유시간
시나리오 II 는 그림 14 과 같이 26 개의 노드와 16 개의 플로우로 구성된
네트워크에서 FIFO 를 사용하는 IEEE 80211b EMLML-FQ MRADPS 를 각각
적용했을 때 각 플로우별 처리량를 평가하였다 시나리오 II 의 각 플로우의
경쟁 관계는 그림 15 와 같다 트래픽으로 UDP 를 사용하였으며 패킷
사이즈는 1500 바이트이고 시뮬레이션 시간은 200 초이다
0
01
02
03
04
05
06
07
08
09
F0 F1 F2
Flow ID
Channel O
ccupancy
Tim
e(F
ractio
n)
IEEE 80211_FIFO
EMLM-FQ
MRADPS
제 4 장 모 의 실 험
37
(그림 14) 시나리오 II 의 노드 그래프
(그림 15) 시나리오 II 의 플로우 경쟁 그래프
제 4 장 모 의 실 험
38
(표 5) 시나리오 I의 플로우별 처리량(패킷수)과
전체 네트워크 처리량
Flow 80211b+FIFO EMLM-FQ MRADPS F0 53327 36622 26167 F1 49939 27281 53327 F2 2375 7630 13514 F3 38448 7515 19703 F4 15316 7323 25432 F5 7260 7462 7304 F6 1412 6171 7370 F7 2953 7465 7210 F8 10737 37156 7672 F9 37335 13932 33182
F10 29459 40242 53858 F11 15157 14106 28770 F12 45716 9877 39119 F13 53318 23484 27190 F14 10316 6790 10878 F15 12291 19163 29201
Total Throughput(pkt) 385359 (100)
272219 (71)
389897 (101)
제 4 장 모 의 실 험
39
표 5 는 그림 14 의 노드 그래프에서 각 패킷 스케쥴링 기법을 적용했을
때 각 플로우의 처리량을 나타낸다 IEEE 80211b 에서 다른 플로우에 비해
서비스의 양이 매우 적은 F2 F6 F7 와 같은 플로우를 EMLM-FQ 에서는
일정량의 서비스를 받을 수 있도록 보장해 준다 하지만 IEEE 80211b 의
네트워크 처리량보다 약 29 감소한다 MRADPS 는 전체 네트워크 처리량이
IEEE 80211b 의 네트워크 처리량과 거의 동일한 처리량을 보여주고 또한
고립되는 플로우의 최소 서비스 양을 EMLM-FQ 가 보장해주는 서비스의 양과
거의 동일하게 서비스한다
에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려하는 분산 패킷 스케쥴링
40
제 5 장 결 론
본 논문은 IEEE 80211x와 같이 물리계층에서 다중 데이터률을 제공하는
에드혹 네트워크 환경에서 ldquo플로우들 간에 공유하는 채널 용량이 고정되어
있다rdquo라는 기존 패킷 스케쥴링의 가정이 실제 환경과 적합하지 않는
문제점을 해결하기 위해서 다중 데이터률을 고려한 새로운 공정성 모델인
플로우별 시간 기반 공정성(Time-based Fairness)를 정의한다 또한 정의한
공정성을 달성하기 위하여 플로우 경쟁 그래프 상의 가장 낮은 데이터률과 각
플로우의 데이터률과 비교하여 전송해야 하는 패킷의 수( )( fP )를 계산하고
스케쥴링 과정에서 개의 패킷에 대한 서비스 태그는 업데이트 하지 않고
)( fP 개의 패킷 중 첫 번째 패킷을 제외한 나머지 패킷은 전송 시에 RTS
프레임에 NCB(Not Compare Bit)를 1로 설정하여 수신 노드에서 RTS를
폐기하지 않고 바로 CTS를 보내 서비스 되도록 EMLM-FQ를 수정하여 새로운
스케쥴링 기법인 MRADPS를 제안하였다 MRADPS는 각 플로우의 서비스
태그 할당 방법과 서비스 태그 정보에 대한 교환 방법등 EMLM-FQ의 기존
방식을 고수하기 때문에 EMLM-FQ의 특성인 공간적 채널 재사용 문제를
해결하는 방법과 분산된 플로우 정보를 가지고 스케쥴링을 결정하는 방법을
동일하게 제공한다 시뮬레이션 결과는 MRADPS는 경쟁 그래프에서 가장
낮은 데이터률을 갖는 플로우의 최소 서비스 양을 모든 플로우의 데이터률이
가장 낮은 데이터률을 가질 때 EMLM-FQ의 플로우가 받는 최소 서비스
에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려하는 분산 패킷 스케쥴링
41
양만큼 서비스하는 것을 보여주고 각 플로우가 받는 서비스 양은 )( fP 에
비례함을 보여준다 또한 MRADPS는 다중 데이터률이 제공되는 환경의
에드혹 네트워크의 전체 네트워크 처리량을 크게 향상시키는 것을 보여준다
참 고 문 헌
42
참고 문헌
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45
감사의 글
이제 2년 반동안의 대학원 생활을 끝마치고 사회로 첫걸음을 내딛게 되었
습니다 제가 무사히 대학원 생활을 끝마칠 수 있도록 도움을 주신 주위의
많은 분들께 이 기회를 빌어 감사의 말씀을 드리고 싶습니다
먼저 저의 지도 교수님이신 유상조 교수님께 감사의 말씀을 드리고 싶습
니다 대학원에 들어와서부터 지금까지 바쁘신 와중에도 부족한 저에게 많
은 시간을 할애하여 지도해 주셔서 항상 감사하게 생각하고 있습니다 교수
님과 연구실 원들과 함께 한 많은 세미나들이 특히 제게 많은 도움이 되었
습니다 또한 바쁘신 와중에도 부족한 논문의 심사를 맡아주신 곽경섭 교수
님과 김덕경 교수님께도 감사의 말씀을 드립니다
결코 적지 않은 2년 반이라는 시간이 짧게 느껴질 만큼 많은 추억과 시간
을 함께한 멀티미디어 통신망 연구실의 선후배 및 동기들에게도 감사의 말
씀을 드립니다
무엇보다도 부모님의 무한한 사랑과 아낌없는 지원이 없었다면 현재의 저
는 없었을 것 입니다 무엇으로도 부모님의 큰 사랑에 보답할 수는 없겠지
만 제 학창생활의 결실인 이 논문을 그 동안의 부모님의 수고에 대한 작은
보답으로 바치고 싶습니다
盧 權 汶
46
학술 활동
[1] Yong-Qian Chen Kwen-mun Roh Sang-Jo Yoo A Distributed Fairness Support
Scheduling Algorithm in Wireless Ad-Hoc Networks Lecture Note in Computer
Science 2006
[2] Yong-Qian Chen Kwen-mun Roh Sang-Jo Yoo A Distributed Fairness Support
Scheduling Algorithm in Wireless Ad-Hoc Networks UIC06
[3] 이정환 노권문 유상조ldquo에드혹 네트워크에서 클러스터 기반의 지오캐
스팅 프로토콜rdquo 한국통신학회 하계학술대회 20047
[4] 노권문 서지영 정순규 조경진 유상조 ldquo에드혹 네트워크에서 다중 데
이터률을 고려하는 분산 패킷 스케쥴링rdquo JCCI2006 20064
[5] Yong-Qian Chen Kwen-Mun Roh Sang-Jo Yoo Service Index Based Fairness
Scheduling in Wireless Ad-Hoc Networks JCCI2006 20064
[6] 조경진 김현주 노권문 유상조 ldquo지능형 무선 인지 기술 기반 네트워크
환경에서 MAC 계층 동적 주파수 선택 방법rdquo 한국통신학회 하계학술대
회 20067
[7] 김현주 조경진 노권문 유상조 ldquo무선 인지 기술 기반의 시스템을 위한
계층에서의 통신 초기화 WRAN MAC 과정rdquo 한국통신학회 하계학술대회
47
20067
[8] 유상조 노권문 정재학 김재명 ldquoWRAN Cognitive Radio MAC 프로토콜
기술rdquo 방송공학회지 Vol 11 No1 pp40-53 2006
[9] 노권문 진영천 유상조 ldquo에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려한
분산 패킷 스케쥴링rdquo 한국통신학회 논문지 2006 07
[10] 조경진 김현주 노권문 유상조 ldquo지능형 무선 인지 기술 기반 네트워크
환경에서 MAC 계층 동적 주파수 선택 방법rdquo 한국통신학회 논문지 게
재 예정
특허 출원
[1] 무선 인지 기술 환경에서 기지국들 간에 무선 공유 자원을 효율적으로
사용하기 위한 매체 접근 제어 계층의 동작 자원 임대 프로토콜 출원번
호 제 2005-0105278
[2] 무선 인지 기술 환경에서 숨겨진 인컴번트 시스템의 검출을 위한 명시적
아웃밴드 시그널링 방법 출원번호 제 2006-0019661
[3] 에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링 방법
출원번호 제 10-2006-63521
[4] 애드혹 네트워크에서 서비스 색인 기반 공정 스케쥴링 방법 출원 번호
제 10-2006-63520
48
수행 프로젝트
[1] 무선 Ad-hoc 네트워크에서 Seamless한 인터넷 QoS 를 제공하기 위한 네
트워킹 기술연구 및 멀티미디어 ad-hoc 서비스 테스트 베드 구현 정보
통신부
[2] 초광대역 무선통신 연구센터 (UWB-ITRC) 제 4 세부과제 ndash UWB 응용
시스템 기술 (정보통신부 대학 IT 연구센터)
[3] 코그니티브 라디오(Cognitive Radio) 기술 개발 III(삼성종합기술원)
- IEEE 80222 WRAN 표준 제안(20051117) 참여(MAC)
[4] 초광대역 무선통신을 위한 지능형 무선인지 (Cognitive Radio) 핵심기술
연구 과학재단 특정기초사업
vi
Abbreviations and Acronyms
ARF Auto Rate Fallback
ACK Acknowledgement
CTS Clear-To-Send
CSMACA Carrier Sense Multiple AccessCollision Avoidance
DS Data-Sending
DCF Distributed Coordination Function
DSSS Direct Sequence Spread Spectrum
EMLM-FQ Enhanced Maximixe Local Minimum-Fair Queueing
MAC Media Access Control
MRADPS Multi Rate Aware Distributed Packet Scheduling
MLM-FQ Maximize Local Minimum-Fair Queueing
PLCP Physical Layer Convergence Protocol
PSDU Physical Service Data Unit
RBAR Receiver Based Auto Rate
RR Round Robbin
SFQ Start Time fair Queueing
SNR Signal-to-Noize Ratio
TBR Time-Based Regulator
WFQ Weighted Fair Queueing
에드 혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
1
제 1 장 서 론
에드 혹 네트워크는 고정된 기반 망의 도움 없이 이동 단말기들로만
손쉽게 자율적으로 망을 구성하여 긴급 구조나 전쟁터 등에서 무선 데이터
서비스를 제공할 수 있는 자율성과 융통성을 부여한 무선 네트워크이다
에드혹 네트워크를 구성하는 노드들은 무선 인터페이스를 가지며 이동
컴퓨팅 기능을 가진 호스트와 라우팅 기능을 가진 라우터를 동시에 만족하는
형상으로 흔히 이동 노드로 불려진다 이러한 이동 노드는 저전력 구현등의
이유로 도달 거리가 제한되므로 중간 노드로서 데이터 전달 기능을 가지며
배터리를 사용하므로 에너지의 공급이 일정치 않은 특성을 갖는다
기존 IEEE 80211은 하나의 데이터률인 2Mbps를 제공하지만 상업적인
성공을 거둔 IEEE 80211b[1]는 1 2 55 11Mpbs의 데이터률을 제공하고 IEEE
80211g[2]는 6 9 12 18 24 36 54Mbps의 데이터률을 각 표준의 물리 계층에서
제공하고 있다 이러한 다중 데이터률을 에드혹 네트워크에서 이용하고자
하는 노력은 라우팅 관련 연구[3]에서부터 시작되었고 최근에 다중
데이터률을 제공하는 에드혹 네트워크에서 성능 분석 연구[4][5]가 이루어졌다
그러나 에드혹 네트워크에서의 패킷 스케쥴링 연구에 있어서 다중
데이터률을 고려하는 연구는 거의 이루어지지 않았다 그 이유는 처리량 기반
공정성(throughput-based fairness)를 제공하기 위해서 SFQ WFQ등과 같이
유선에서의 공정 큐잉방식을 에드혹 패킷 스케쥴링에 적용했기 때문이다
제 1장 서 론
2
이러한 패킷 스케쥴링 기법의 기본 가정은 채널 용량이 고정되어 있는
것이다 따라서 다중 데이터률이 제공되는 환경에서 채널 용량을
고정시키기가 쉽지 않기 때문에 에드혹 패킷 스케쥴링 연구에서 다중
데이터률을 제공하는 환경을 고려하지 않았다
본 논문에서는 라우팅 관련 연구와 같이 다중 데이터률을 에드 혹 패킷
스케쥴링에 효율적으로 이용할 수 있다면 자원 사용률과 전체 네트워크의
처리량이 향상될 것이라 예상했고 다중 데이터률을 고려하기 위하여 새로운
공정성 모델인 플로우 별 시간 기반 공정성(time-based fairness)을 정의하였다
또한 정의한 공정성을 달성하는 패킷 스케쥴링 기법인 MRADPS(Multi-Rate
Aware Distributed Packet Scheduling)를 제안한다 이 MRADPS는 대표적인 에드
혹 패킷 스케쥴링인 EMLM-FQ[6]를 수정하여 구현되었기 때문에 EMLM-FQ의
특징인 분산된 플로우 정보를 가지고 스케쥴링을 결정하는 방법과 공간적
채널 재사용 방법을 제공한다
본 논문은 다음과 같이 구성된다 제 2장에서는 IEEE 80211b에서
제공하는 다중 데이터률과 기존 에드혹 패킷 스케쥴링 관련 연구를 살펴보고
제 3장에서 새롭게 제안하는 플로우별 시간 공정성과 다중 데이터률을 고려한
분산 패킷 스케쥴링 기법인 MRADPS을 설명한다 제 4장에서는 시뮬레이션
결과를 통하여 제안된 패킷 스케쥴링의 성능을 평가하고 마지막으로 제
5장에서 본 논문의 결론을 맺는다
제 2장 관련 연구
3
제 2 장 관련 연구
21 IEEE 80211b WLAN 과 다중 데이터률 적응 기법
IEEE 80211 WLAN은 DCF(Distributed Coordination Function) 모드를
제공하고 있기 때문에 에드혹 네트워크를 위한 테스트 베드와 시뮬레이션에
널리 사용하고 있는 무선 LAN의 표준이다 IEEE 80211은 1Mbps와 2Mbps의
데이터률을 제공하지만 사용자들의 보다 높은 데이터률의 요구로 인해 IEEE
80211b가 제정되었다 IEEE 80211b는 물리계층에서 24GHz 대역을 사용하여
DSSS(Direct Sequence Spread Spectrum) 방식으로 동작하며 1Mbps 2Mbps
55Mbps 11Mbps과 같이 보다 높은 데이터률을 제공한다 이러한 다중
데이터률에 관한 명세는 물리 계층에 정의되어 있고 매체 접근 제어(Media
Access Control MAC)계층에서 제어된다 표 1은 IEEE 80211b에서 제공되는 각
데이터률에 따른 수신 감도와 전송 거리를 간략히 나타낸다[1] 하지만 실제
전송 거리는 제조사에 따라서 달라질 수 있다
제 2장 관련 연구
4
(표 1) IEEE 80211b 데이터률 명세와 전송 거리
IEEE 80211b 표준에서 그림 1과 같이 PLCP(Physical Layer Convergence
Protocol) 프리엠블과 헤더는 DBPSK 변조 방식의 바커 코드 확산을 이용하여
1Mbps로 전송하고 PSDU(PHY Service Data Unit)은 1 2 55 11Mbps 중 하나로
전송한다(그림 1(a)) 그림 1(b)와 같이 네트워크 처리량의 효율성을 개선하고
오버헤드를 최소화하기 위해서 짧은 PLCP 프레임을 사용할 수 있다 IEEE
80211b 표준에서 정의된 모든 제어 프레임(RTS CTS ACK and Management
Frame)은 가상 반송파 감지 메커니즘을 확실하게 제공하기 위해서 기본
데이터률(긴 PLCP 프레임-1Mbps 짧은 PLCP 프레임-2Mbps)로 전송한다
IEEE 80211b에서 정의한 다중 데이터률을 이용하는 데이터률 적응
기법(rate adaptation scheme)의 대표적인 방법은 Lucent사의 WaveLan-II 제품의
Data Rate Code
Length Modulation
Symbol Rate
(BitSymbol)
Receiver Sensitivity
(dBm)
Tx Range
(Open
Space)
1Mbps 11(Barker) DBPSK 1MSps (1) -94 550m
2Mbps 11(Barker) DQPSK 1MSps (2) -91 400m
55Mbps 8(CCK) DQPSK 1375MSps (4) -87 270m
11Mbps 8(CCK) DQPSK 1375MSps (8) -82 160m
제 2장 관련 연구
5
ARF(Auto Rate Fallback) 기법[7]과 RBAR(Receiver Based AutoRate) 프로토콜[8]이
있다 ARF 기법은 송신 노드가 이전 데이터 패킷 전송 시 얻어진 정보를
기반으로 데이터률을 선택하며 데이터 전송의 연속적인 성공 또는 실패
이후에 데이터률을 증가시키거나 감소시켜서 데이터를 전송하는 기법이다
RBAR 프로토콜은 수신 노드가 RTS(Request-To-Send)와CTS(Clear-To-Send)
프레임 교환 과정 동안에 데이터 프레임을 전송하기 위한 적절한 데이터률을
선택해서 송신 노드에게 공지하는 방식이다 송신 노드가 데이터 전송을 위해
RTS 프레임을 수신 노드에게 전송하면 수신 노드는 SNR(Signal-to-Noize
Ratio)를 측정하고 데이터 전송을 위한 데이터률을 선택한다 그리고 수신
노드가 선택한 데이터률을 CTS 프레임 안에 포함하여 전송한다 CTS
프레임을 받은 전송 노드는 CTS 프레임에 명시된 데이터률로 데이터
프레임을 전송한다 RBAR 프로토콜은 수신 노드에서 데이터률을 결정하기
때문에 송신 노드에서 데이터률을 결정하는 ARF 기법보다 급변하는 무선
채널 상태를 잘 반영할 수 있다 따라서 ARF 기법보다 정확한 데이터률을
결정할 수 있다 본 논문에서는 다중 데이터률 적응 기법으로 RBAR
프로토콜을 기반으로 한다
제 2장 관련 연구
6
Sync128bits
SFD16 bits
Signal8 bits
Service8 bits
Length16 bits
CRC16 bits
MPDU(Variable)
PPDU
1Mbps DBPSK 1Mbps DBPSK2Mbps DQPSK55 to 11Mbps
PLCP Preamble PLCP Header
Sync 56 bits
SFD16 bits
Signal8 bits
Service8 bits
Length16 bits
CRC16 bits
MPDU(Variable)
PPDU
1Mbps DBPSK 2Mbps DQPSK55 to 11Mbps
PLCP Preamble PLCP Header
2Mbps DQPSK
(a) Long Preamble
(b) Short Preamble (그림 1) IEEE 80211b 프리엠블 형식 구조와 제공되는 데이터률
제 2장 관련 연구
7
22 에드 혹 네트워트에서의 패킷 스케쥴링
에드혹 네트워크에서 대부분의 패킷 스케쥴링 연구[6][9-12]는 처리량에
기반한 공정성을 제공한다 처리량 기반 공정성을 제공하는 스케쥴링 방식은
TDMA 기반의 에드혹 네트워크를 위해 제안된 credit-based 공정 스케쥴링
기법[10][11]과 타임 스탬프에 기반한(timestamp-based) 공정 스케쥴링
기법[6][9] 두 가지로 나눌 수 있다 타임 스탬프에 기반한 패킷 스케쥴링
기법은 처리량 기반 고정성을 제공하기 위해 도착된 패킷들은 SFQ[13](Start-
Time Fair Queueing)에 기반하여 두 개의 서비스 태그(start tag와 finish tag)를
갖고 가장 작은 start tag를 갖는 패킷을 서비스한다 또한 [12]에서는 두 개의
태그를 이용하여 백오프 값을 계산하는데 사용한다
에드혹 네트워크 환경에서는 패킷 스케쥴링을 설계할 때 다음과 같은
설계상의 쟁점을 고려해야 한다
1) 위치 종속적 경쟁 - 무선 데이터 전송은 지역적으로
제 2장 관련 연구
8
브로드캐스팅이기 때문에 공유하는 채널에 대한 경쟁은 위치 종속적이다
예를 들어 그림 2의 노드 그래프와 같이 5개의 노드(Ni i = 0hellip4)가 있고
4개의 플로우(Fj j = 0hellip3)가 있을 때 플로우간 경쟁관계를 그림 3과 같이
플로우 경쟁 그래프로 변환할 수 있다 그림 3에서 각 꼭지점은 플로우를
나타내고 각 간선은 플로우들 사이의 경쟁 관계를 나타낸다 F0는 F1과 F2와
경쟁 관계에 있지만 F3와는 직접적으로 경쟁관계에 있지 않다 따라서 F0와
F3는 동시에 서비스 받을 수 있다 이와 비슷하게 F1은 F0 F2 F3와
경쟁관계에 있다 이처럼 플로우들 사이에서 경쟁관계에 있는 플로우들의
집합은 플로우의 위치에 따라서 다르다 또한 F0와 F3와 같이 직접
경쟁관계에 있지 않는 플로우들은 동시에 서비스 받을 수 있지만 이는
경쟁관계에 있는 플로우들 사이에서 엄격한 공정성을 제공하기 위해서는 한
순간에 하나의 플로우만 서비스를 받아야 하기 때문에 두 개의 플로우(F0
F3)가 직접적으로 경쟁 관계에 있지 않아서 서비스 된다면 공정성를
훼손하는 문제가 발생한다 하지만 동시에 서비스 될 수 있는 플로우들 중
하나만 서비스 한다면 네트워크의 처리량을 감소시키는 단점을 가지고 있다
이러한 문제를 공간적 채널 재사용 문제라 한다
2) 에드혹 스케쥴링의 분산된 속성 - 유선 네트워크나 셀룰러
네트워크에서 각 라우터나 스위치 기지국은 패킷 스케쥴링을 결정할 때 모든
플로우에 대한 정확한 정보를 가지고 있다 하지만 에드혹 네트워크에서는
제 2장 관련 연구
9
경쟁관계에 있는 플로우가 각 다른 송신 노드에서 발생할 수 있고 각 송신
노드에서는 다른 송신 노드의 플로우 정보를 직접적으로 접근 할 수 없다
이는 에드혹 네트워크에서 패킷 스케쥴링을 설계할 때 분산되어 있는 플로우
정보를 이용하여 계산해야 하는 문제를 포함하고 있음을 나타낸다
(그림 2) 노드 그래프
(그림 3) 플로우 경쟁 그래프
위와 같은 디자인 이슈들을 고려하여 제안된 대표적인 패킷 스케쥴링은
[6]의 MLM-FQ(Maximize-Local-Minimum Fair Queueing)과 EMLM-FQ(Enhanced-
Maximize-Local-Minimum Fair Queueing)이다 이 두 기법에서 서비스 태그의
N0 N1 N2 N3 N4F0
F1 F2 F3
F0
F1
F2
F3
제 2장 관련 연구
10
할당 방법으로 가상 시간(virtual time)계산의 편리성을 위해서 SFQ(Start-Time
Fair Queueing)를 이용한다 MLM-FQ는 분산된 에드혹 환경에서 경쟁 그래프에
연결된 모든 플로우들 중에서 한 순간에 하나의 플로우만 서비스 되도록 한다
MLM-FQ에서 각 플로우가 받는 최소 서비스의 양은 다음과 도식화 된다
(1)
여기서 )( 21 ttW f 는 플로우 f 가 시간 1t 부터 2t 까지 받은 서비스의 양을
나타낸다 C는 채널 용량이고 fr 와 gr 는 각각 플로우 f 와 g의 가중치이며
N은 플로우 경쟁 그래프에서 연결된 모든 플로우들의 집합이다 k 와 α 는
위치 종속적 상수이다
EMLM-FQ는 공간적 채널 재사용 방법을 제공하기 위해서 MLM-FQ에
백오프 값을 설정하는 방법을 추가함으로써 직접적으로 경쟁관계에 있지
않는 플로우들인 F0와 F3가 동시에 서비스 될 수 있도록 하는 메커니즘을
제공한다 예를 들어 동작 과정을 설명하면 그림 2와 같은 노드 그래프에서
플로우를 전송할 각 송신 노드와 수신 노드는 그림 4와 같은 각각의 플로우
테이블을 갖는다 F0는 가장 작은 서비스 태그 T0를 가지고 있기 때문에 즉시
전송한다 F1 F2 F3는 자신의 테이블에서 자신 보다 작은 서비스 태그를 갖는
αminusminusgesum isin
)()( 1221 ttrk
rCttW
Ng g
ff
제 2장 관련 연구
11
플로우들의 전체 수로 몇 개의 (Contention Window)로 구성된 백오프 기간를
결정한다 따라서 F1는 T1이 2이기 때문에 자신 보다 작은 서비스 태그를
갖는 한 개의 플로우가 존재하므로 백오프 기간을 1로 설정한다 F3의 경우
F3의 테이블에서 F3보다 작은 플로우 F1과 F2가 존재하기 때문에 백오프
기간을 2로 설정한다 F0가 서비스 될 때 F1과 F2는 간섭을 받지만 F3의 경우
간섭을 받지 않기 때문에 백오프 기간이 지난 후 서비스 된다 따라서
EMLM-FQ는 MLM-FQ보다 높은 네트워크 처리량을 달성한다 EMLM-FQ의 각
플로우가 받는 최소 서비스의 양은 다음과 같이 도식화 된다
(2)
여기서 S 는 플로우 경쟁 그래프에서 플로우 f 와 직접 연결되어 있는 플
로우들의 집합이다
αminusminusgesum isin
)()( 1221 ttrk
rCttW
Sg g
ff
제 2장 관련 연구
12
F0 T0=1F1 T1=2F2 T2=3
Backoff=0
F0 T0=1F1 T1=2F2 T2=3F3 T3=4
Backoff=1
F0 T0=1F1 T1=2F2 T2=3F3 T3=4
Backoff=2
F1 T1=2F2 T2=3F3 T3=4
Backoff=2
F0 F3 전송 전
F0의 테이블 F1의 테이블 F2의 테이블 F3의 테이블
F0 T0=11F1 T1=2F2 T2=3
Backoff=2
F0 T0=11F1 T1=2F2 T2=3
F3 T3=14
Backoff=0
F0 T0=11F1 T1=2F2 T2=3
F3 T3=14
Backoff=1
F1 T1=2F2 T2=3
F3 T3=14
Backoff=2
F0 F3 전송 후(패킷 사이즈가중치는 10이라 가정)
F0의 테이블 F1의 테이블 F2의 테이블 F3의 테이블
(그림 4) EMLM-FQ의 동작
에드 혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
13
제 3 장 다중 데이터률을 고려한 분산
패킷 스케쥴링(MRADPS)
에드혹 네트워크의 IEEE 80211x 물리 계층에서의 예와 같이 각 단말은
채널 상태에 따라 다중 데이터률을 제공하기 때문에 기존 에드혹 네트워크의
패킷 스케쥴링 연구에서 채널 용량이 고정 되어 있다는 기본 가정이 실제 환
경에 적합하지 않다 이러한 문제를 해결하기 위해서 본 논문에서는 먼저 다
중 데이터률을 고려하여 플로우별 시간 기반 공정성을 정의하고 정의한 시간
기반 공정성을 달성하는 새로운 분산된 패킷 스케쥴링 기법을 제안한다
다중 데이터률을 고려한 패킷 스케률링 기법은 Godfrey Tan과 John Guttag
가 처음 제안하였다 이들이 제안한 패킷 스케률링 기법인 TBR[14](Time-
Based Regulator)는 다중 데이터률을 제공하는 IEEE 80211b 무선 네트워크의
인프라스트럭처 모드에서 한 셀 안의 채널을 공유하는 모든 노드들이 채널 점
유 시간을 공유한다 이 TBR 기법은 플로우별 채널 점유 시간에 대한 공정성
을 제공하는 것이 아니라 노드별로 시간 공정성을 제공하고 라운드 로빈(RR
Round Robin) 방식을 이용하여 인프라스트럭처 모드에서 작동하기 때문에 분
산된 에드혹 네트워크 환경에 적합하지 않다 본 장에서 다중 데이터률을 제
공하는 에드혹 네트워크에서 플로우별 시간 공정성을 제공하는 분산된 에드혹
패킷 스케쥴링인 MRADPS(Multi-Rate Aware Distributed Packet Scheduling)을 제안
한다
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
14
31 네트워크 모델
본 논문은 물리계층과 MAC 계층에서 다중 데이터률을 제공하는 환경과
모든 노드들이 동일한 채널을 공유하는 다중 홉의 무선 에드혹 네트워크를
고려한다 또한 전송 노드의 전송 범위 안에 있는 노드만이 패킷을 받을 수
있다 단일 플로우는 단일 전송 노드로부터 단일 수신 노드까지 전송되는
일련의 패킷 스트림으로 정의한다
본 논문은 MAC 계층으로 일반적인 CSMACA[1][15] 패러다임과 다중
데이터률 적응 기법으로 RBAR 프로토콜[8]을 따른다 전송 노드가 하나의
패킷을 전송하기 위해서 짧은 제어 프레임인 RTS(Request-to-Send)를 수신
노드에게 전송하면 RTS 를 받은 수신 노드는 자신의 주변 노드 중에서 패킷을
전송하고 있는 노드가 있는지 확인한다 전송 중인 노드가 없다면 SNR 값을
측정하여 최적의 데이터률을 결정하고 이에 대한 정보를 CTS(Clear-to-Send)에
포함하여 응답한다 CTS 를 받은 송신 노드는 인접한 노드들에게 RTS-CTS
핸드쉐이크의 성공을 알리기 위한 목적과 수신 노드에게 CTS 의 응답으로
DS(Data-Sending) 프레임를 보내고 DATA 프레임을 전송한다 마지막으로 수신
노드는 성공적인 DATA 프레임 수신에 대한 응답으로 송신 노드에게 ACK
프레임을 전송한다 송신 노드와 수신 노드의 한 홉 거리에 있는 모든
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
15
노드들은 위의 제어 메시지들을 모두 들을 수 있다 본 논문은 관련 연구들[9-
11]과 같이 다음과 같은 3 가지 기본 가정을 갖는다
1) 무선 매체는 페이딩(fading) 간섭(interference) 링크 에러(link Error)
충돌(collision)과 같이 네트워크 사용자에게 영향을 미치는 시간-가변적인
에러를 나타낸다 본 논문에서는 단지 충돌에 의해 발생되는 에러만
고려한다
2) 하나의 노드는 동시에 패킷을 전송하거나 수신할 수 없다
3) 노드의 이동성은 고려하지 않는다
32 시간 기반 공정성(Time-Based Fairness)
기존에 제안된 에드혹 패킷 스케쥴링은 플로우들 간에 처리량 기반
공정성(throughput-based fairness)을 제공하기 위하여 SFQ(Start-Time Fair
Queueing)과 같은 유선에서의 패킷 스케쥴링을 기반으로 한다[6][9] 이러한
처리량 기반 공정성은 플로우별 가중치에 따라 각 플로우가 받는 전체
서비스의 양이 동일함을 의미한다 반면 시간 기반 공정성(time-based
fairness)는 각 플로우가 사용하는 전체 채널 점유 시간이 동등함을 의미한다
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
16
그림 5 의 노드 그래프에 대해 그림 6 과 같이 네트워크의 모든 플로우가
직접적인 경쟁 관계에 있을 때 그림 7 은 처리량 기반 공정성을 제공하는
EMLM-FQ[6]와 본 논문에서 제안하는 시간 기반 공정성을 제공하는 패킷
스케쥴링 기법에 대한 각 플로우의 서비스 순서와 채널 점유 시간을 나타낸다
각 플로우가 갖는 패킷 사이즈와 가중치가 동일하다고 가정하고 각 플로우의
초기 서비스 태그는 이다 그림 6 과 같이 모든 플로우가 직접적인 경쟁관계에
있으면 EMLM-FQ 는 F0 F1 F2 순서대로 각 플로우의 패킷을 서비스한다
시간 기반 공정성을 제공하는 경우 각 플로우가 점유하는 채널 시간이
공정해야 함으로 데이터률이 가장 낮은 F2 가 하나의 패킷을 전송할 때
사용하는 채널 점유 시간을 기준으로 각 플로우가 동일한 채널 점유 시간을
갖도록 한다 그림 7 과 같이 처리량 기반 공정성을 제공할 때 6 개의 패킷이
서비스 되는 시간 동안에 시간 기반 공정성을 제공할 때는 10 개의 패킷을
서비스 할 수 있다 즉 네트워크 처리량이 약 40 향상된다
F05 MbpsN0 N1 F1
2 Mbps N2 N3F2Mbpsxxx
(그림 5) 다중 데이터률을 제공하는 노드 그래프
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
17
F0 F2
F1
(그림 6) 플로우 경쟁 그래프
하지만 실제로 하나의 패킷을 전송하는데 제어 프레임
(RTSCTSDSACK)을 전송하는데 걸리는 시간과 충돌이 발생했을 때
재전송에 사용되는 시간 등의 이유로 채널 점유 시간은 각 플로우의
데이터률에 따라 정확히 비례하지 않는다 본 논문에서는 계산의 단순함을
위해서 각 플로우가 보장 받아야 하는 채널 점유 시간을 플로우의
데이터률에 따라 계산하고 시뮬레이션을 통해 각 플로우의 실제 채널 점유
시간을 측정하고 비교한다 채널 점유 시간 계산 방법은 다음 장에서
설명한다 본 논문에서는 다중 데이터률을 제공하는 환경에서 패킷 스케쥴링
기법이 처리량 기반 공정성과 시간 기반 공정성 사이에서 어떤 공정성을
제공하는 것이 옳다고 주장하는 것이 아니라 처리량 기반 공정성을 기반으로
하는 패킷 스케쥴링 기법에서 전체 네트워크 처리량이 시간 기반 공정성을
제공할 때 보다 현저하게 떨어지는 비효율성을 개선하는 방법을 제안한다
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
18
F1 F2F0 F1 F2F0
F0 F0 F0 F0 F0 F1 F1 F2
시간F0의 5개 패킷 F1의 2개 패킷 F2의 1개 패킷
Throughput-based
Time-based
F0의 2개
패킷
F0의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
F1의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
F2의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
F0 F0
(그림 7) 처리량 기반 공정성과 시간 기반 공정성에 대한
각 플로우의 서비스 순서와 채널 점유 시간 비교
각 플로우 f 의 채널 점유시간( )( fT )은 다음과 같이 정의한다
(3)
F 는 플로우 경쟁 그래프에 존재하는 모든 플로우들의 집합이고 fs 는
플로우 f 의 패킷 사이즈 fd 는 플로우 f 의 데이터률이다 )( fT 는 F 의
모든 플로우가 하나의 패킷을 서비스 하는데 사용하는 채널 점유 시간에서
f 가 하나의 패킷을 서비스 하는데 사용하는 채널 점유 시간이 차지하는
비율을 나타낸다 채널이 항상 이용 중이라고 가정하면 플로우의 전체 채널
점유 시간은 다음과 같이 정의한다
sumisin
=
Fii
i
f
f
ds
ds
fT )(
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
19
(4)
경쟁하는 플로우들의 가중치가 동일하다고 가정하면 시간 기반 공정성에
입각해서 각 플로우가 보장 받아야 하는 채널 점유 시간( )( fGT Guaranteed
Time)는 다음과 같이 정의 한다 N 은 플로우 경쟁 그래프에서 연결된
플로우들 중 가장 낮은 데이터률을 갖는 플로우의 데이터률이다
(5)
경쟁 그래프의 모든 플로우의 패킷 사이즈가 동일하다고 가정하면
)( fGT 는 다음과 도식화 된다
(6)
N은 경쟁 그래프에서 연결되어 있는 전체 플로우의 수이다
)()( fGTfT ge 이면 플로우 f 는 보상 받을 시간이 존재하지 않고
)()( fGTfT lt 이면 플로우 f 는 보상 받을 시간이 존재한다
1)(0 1)( lele=sumisin
fTfTFf
sumisin
=
Fi
i
f
ds
ds
fGT
min
min)(
min
min
1
)(
dNdfGT =
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
20
경쟁 그래프에서 연결된 각 플로우가 보장 받아야 하는 시간은 경쟁
관계에 있는 플로우들 중 가장 낮은 데이터률( mind )을 가진 플로우가 하나의
패킷을 서비스 할 때 그 플로우가 보내야 되는 패킷의 수로 나타낼 수 있다
보상 받아야 하는 시간이 존재하는 플로우 f 는 시간 기반 공정성을
달성하기 위해서 f 가 전송해야 하는 패킷 수( )( fP )는 다음과 같이 정의된다
(7)
따라서 그림 5 의 F0 는 mind 을 갖는 F2 와 비교하여 시간 기반 공정성을
달성하기 위해서 5 개의 패킷을 전송해야 한다 시간 기반 공정성(TF Time-
Based Fairness)은 다음과 같이 정의 한다
(8)
)( 21 tttiα 는 플로우 i 가 시간 1t 부터 시간 2t 까지 점유하는 채널 점유
시간이다 식 (8)의 값이 0 에 근접할수록 이상적인 시간 기반 공정성을
제공한다
mind 을 갖는 플로우 mindf 이 받는 최소 서비스의 양 )( 21minttW
df은
EMLM-FQ 의 식 (2)에서 정의한 각 플로우가 받는 최소 서비스의 양에서
유도된다 그 이유는 그림 5 에서 모든 플로우의 데이터률이 mind 이라 가정할
때 EMLM-FQ 에서 제공하는 각 플로우의 최소 서비스 양을 본 논문에서
제안하는 MRADPS 가 그림 8 과 같이 제공하기 때문이다 예를 들어
MRADPS 에서 최소 데이터률을 갖는 F2 가 받는 최소 서비스양은 F2 의
min
)(dd
fP f=
|)()(| 2121 tttt tj
ti αα minus
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
21
데이터률이 모든 플로우의 데이터률일 때 EMLM-FQ 에서 F2 가 받는 최소
서비스양과 같다 따라서 mindf 이 받는 최소 서비스 양( )( 21minttW
df)은 다음과
같이 정의 된다
(9)
여기서 fr 와 gr 는 각각 플로우 f 와 g의 가중치이며 S 는 플로우 경쟁
그래프에서 플로우 f 와 직접 연결되어 있는 플로우들의 집합이고 k와 α 는
[6]에서 각 플로우의 경쟁관계에 따라 정의한 위치 종속적 상수이다 플로우의
가중치가 동일하다고 가정하면 )( 21minttW
df는 다음과 같다 n은 플로우 경쟁
그래프에서 f 와 직접 연결되어 있는 플로우의 수이다
(10)
mind 보다 큰 데이터률을 가진 플로우가 받은 최소 서비스의 양
)( 21 ttWdf
은 다음과 같이 정의된다
(11)
αminusminusgesum isin
)()( 12min21mintt
rkr
dttWSg g
ffd
αminusminusge )(1)( 12min21mintt
kndttW
df
)()( 21min
21 minttW
dd
ttWdd f
ff ge
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
22
(그림 8) EMLM-FQ( xMbps)와 시간 기반 공정성에 대한
각 플로우의 서비스 순서와 채널 점유 시간 비교
F1 F2F0
F0 F0 F0 F0 F0 F1 F1 F2
시간F0의 5개 패킷 F1의 2개 패킷 F2의 1개 패킷
EMLM-FQ
Time-based
F0의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
F1의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
F2의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
23
33 채널 점유 시간의 계산
하나의 패킷 전송하는데 사용되는 채널 점유시간은 IEEE 80211 MAC
계층에서 하나의 데이터 프레임을 전송하는데 요구되는 전체 시간과 같다
전형적으로 다음과 같은 시간들을 포함한다
1) 데이터 프레임의 전송 시간
2) 하나의 데이터 프레임의 성공적인 전송을 끝내기 위해 전송되는 제어
프레임 전송 시간(RTS CTS DS ACK 프레임 전송 시간)
3) 데이터 프레임과 제어 프레임(RTS CTS DS ACK)를 전송할 때의 전파
지연 시간
4) 전송 노드가 채널에 접근하기 전에 기다리는 프레임 간 유휴 시간
(idle time)
MAC 계층에서는 데이터 프레임의 전송이 실패할 때 재전송을 시도하기
때문에 채널 점유시간에서 재전송에 걸리는 모든 시간들을 포함해야 한다
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
24
34 MRADPS 의 구현
MRADPS 는 각 플로우의 서비스 태그 할당 방법과 서비스 태그 정보에
대한 교환 방법은 EMLM-FQ 를 따른다 하지만 시간 기반 공정성을 제공하기
위하여 각 플로우의 데이터률에 따라 전송해야 하는 패킷 수를 계산하기
위해서 모든 노드는 인접한 노드들의 플로우에 대한 데이터률 정보를 듣고
자신의 로컬 테이블에 저장하고 자신의 로컬 테이블에 존재하는 플로우의
데이터률과 비교하여 가장 낮은 데이터률( mind )을 저장하여 데이터 전송 시
제어 프레임(RTS CTS DS ACK)에 포함시켜 전송한다 만약 로컬 테이블의
mind 보다 낮은 데이터률에 대한 정보를 듣는다면 로컬 테이블의 mind 을 그
데이터률로 저장하고 제어 프레임에 삽입하여 전송한다 따라서 경쟁
그래프에 연결된 플로우를 가진 모든 송신 노드는 경쟁하는 플로우 중 가장
낮은 데이터률에 대한 정보를 얻게 된다 또한 스케쥴링 과정 중에서 mind 과
송신 노드가 서비스 하려는 플로우의 데이터률과 비교하여 송신 노드가
전송해야 하는 패킷 수( )( fP 식(9))를 계산하고 만약 가 1 보다 크고 백로그
된 패킷이 존재 한다면 )( fP 개의 패킷은 동일한 서비스 태그를 갖고 즉시
전송을 시도한다 즉 )( fP 개의 패킷이 서비스 될 때까지 스케쥴링 과정에서
서비스 태그를 업데이트 하지 않는다 )( fP 개의 패킷 중 첫 번째 패킷을
제외한 )( fP -1 개의 패킷들은 전송 시 수신 노드에서 RTS 폐기가 이루어
지지 않게 하기 위해서 RTS 프레임의 1bit 구간(NCB Not Compare Bit)을 1 로
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
25
설정하여 전송한다 RTS 프레임에 NCB 구간이 1 로 세팅되어 있으면 수신
노드는 현재 채널이 사용 중이 아니면 CTS 로 바로 응답하여 그 플로우가
서비스 되도록 한다
341 기본적인 메시지 교환
각 패킷 전송은 RTS-CTS-DS-DATA-ACK 핸드쉐이크 과정을 따르고
패킷이 전송 될 수 있는 데이터률을 결정하기 위하여 RBAR 프로토콜을
따른다 만약 한 노드가 백오프 동안에 다른 노드에 의해서 어떤 전송이
이루어지고 있으면 그 전송이 끝날 때까지 백오프 타이머를 멈추어 기다리고
전송 중인 플로우에 대한 서비스 태그 정보를 로컬 테이블에서 업데이트한다
플로우 f 의 백오프 타이머가 끝나고 채널이 사용 중이지 않다면 RfB)
(수신
노드의 로컬 테이블에 따른 플로우 f 의 백오프 예측 값)를 포함하는 RTS 를
전송한다 RTS 를 받은 수신 노드는 자신의 로컬 테이블에서 플로우 f 에
대한 백오프 값 RfB 이 R
fB)
보다 작거나 같으면 CTS 로 응답하고 그렇지
않으면 CTS 를 전송하지 않는다
송신 노드와 수신 노드의 한 홉 거리에 있는 모든 이웃 노드들에게
플로우의 서비스 태그 정보 데이터률과 네트워크에서 가장 낮은
데이터률( mind )에 대한 정보를 알리기 위해서 제어 프레임(RTS CTS DS
ACK)에 서비스 태그와 mind 을 포함하여 전송하고 CTS DS ACK 프레임에
플로우의 데이터률을 포함하여 전송한다 RTS 에 플로우의 데이터률을
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
26
전송하지 않는 이유는 다중 데이터률 적응 기법으로 RBAR 를 채택하고 있기
때문에 수신 노드가 선택한 데이터률을 CTS 에 포함하여 전송하기 전까지
송신 노드는 전송할 데이터률을 알지 못하기 때문이다 또한 플로우에 대한
업데이트 서비스 태그는 RTS CTS 프레임에 포함하지 않는다 그 이유는
RTS 와 CTS 는 채널 획득을 보장하지 않기 때문이다 RTS-CTS 과정이 성공한
이후에 DS 와 ACK 프레임에 플로우에 대한 업데이트 태그를 붙여 주변
노드들에게 공지한다 이로써 스케쥴링을 위한 정확한 플로우의 서비스 태그
정보가 전달된다
342 테이블 정보 교환
경쟁 그래프에서 한 홉 거리에 있는 플로우에 대한 정보는 송신 노드와
수신 노드에 분산되어 있을 수 있다 따라서 송신 노드의 플로우 f 에 대한
백 오프 값 설정 방법은 송신 노드와 수신 노드에서 유지 되는 테이블을
고려하여 백오프 값을 설정해야한다
즉 Sf
Sff BBB += 이다 fB 는 플로우 f 의 백오프 값이고 S
fB 는 송신
노드의 로컬 테이블에 따른 플로우 f 의 백오프 값 RfB 은 수신 노드의 로컬
테이블에 따른 플로우 f 의 백오프 값이다 그러나 송신 노드에서는 SfB 는
정확히 알지만 RfB 은 알 수 없다 따라서 송신 노드가 R
fB 을 예측 할 수
있도록 수신 노드는 ACK 프레임에 두개의 파라미터( fM fb )를 추가하여
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
27
전송한다 fM 는 수신 노드의 로컬 테이블에서 플로우 f 가 서비스하기 전에
서비스 되어야 하는 플로우들의 바이트 수이다 fM 는 다음과 같이 계산된다
(12)
fw 는 플로우 f 의 가중치이고 iT 는 수신 노드의 로컬 테이블에서
플로우 f 의 서비스 태그( fT )보다 작은 플로우의 서비스 태그이다 B는 수신
노드의 로컬 테이블에서 fT 보다 작은 서비스 태그를 갖는 플로우들의
집합이다 fb 은 수신 노드의 테이블에서 플로우 f 의 백오프 기간을
나타낸다 따라서 송신 노드가 fM fb 를 ACK 프레임을 통해 받으면 임의의
시간 t 에서의 RfB)
은 다음과 같이 계산 할 수 있다 ft 는 이전에 ACK
프레임을 받은 시간이다
(13)
343 패킷 스케쥴링
노드 에서 채널이 사용 중이 아닌 것이 감지되면 a) 전송할 플로우 가
로컬 테이블 에서 가장 작은 서비스 태그를 가지고 있다면 즉시 HOL(Head of
Line) 패킷을 전송한다 만약 f 의 데이터률이 mind 보다 크다면 시간
공정성을 달성하기 위해 전송해야 하는 패킷 수( )( fP )를 구하고 )( fP 개의
패킷들의 서비스 태그를 업데이트하지 않고 동일한 서비스 태그를 갖는다
fBj jff wTTM )(sum isinminus=
ffffRf MttdMbB ))(( min minussdotminussdotasymp)
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
28
)( fP 개의 패킷들은 즉시 전송을 시도하고 )( fP 개의 패킷들이 서비스 된 후
패킷의 서비스 태그를 업데이트한다 b) f 보다 작은 서비스 태그를 갖는
플로우가 자신의 로컬 테이블( nE )에 존재 하면 f 의 백오프 값 fB 을
Rf
Sf BB + 로 설정 하고 백오프 타이머가 동작을 시작한다 c) f 의 백오프
타이머가 만료되고 채널이 사용 중이 아니라면 f 의 HOL(Head of Line)
패킷을 전송한다 그림 9 는 패킷 스케쥴링의 순서를 나타낸다
(그림 9) 패킷 스케쥴링 순서도
스케쥴링 시작
전송할 플로우가 가장 작은 서비스 태그를 갖는가
계산
HOL 패킷 전송
백오프 시작
Rf
Sff BBB +=
백오프 만료
네
아니오
)(fP
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
29
344 간단한 예제
그림 5 와 같은 네트워크가 존재한다고 가정하자 각 플로우의 패킷
사이즈와 가중치는 동일하다 각 플로우 )210( =iFi 는 초기 서비스 태그
값으로 각각 10 =T 21 =T 32 =T 을 갖는다 또한 이라
가정하면 그림 10 와 같이 F0 는 가장 작은 서비스 태그를 갖기 때문에 즉시
pkt 0 의 전송을 시작한다 전송을 시작하기 전에 F0 의 데이터률은 네크워크에
존재하는 가장 낮은 데이터률 mind 보다 5 배 높기 때문에 시간 기반 공정성을
달성하기 위해서 전송해야 할 패킷 수 5)( =fP 를 계산하고 F0 의 첫 번째
패킷 pkt 0 을 전송할 때 DS 와 ACK 프레임에 업데이트 태그를 붙이지 않는다
그 이유는 만약 노드 N1 이 F0 의 업데이트 태그를 수신하면 즉시 F1 의 pkt
0 를 서비스하기 위해 채널에 접근을 시도할 것이기 때문이다 따라서
업데이트 태그를 붙이지 않음으로써 F0 의 전송해야 할 나머지 패킷에게
전송할 기회를 줄 수 있다 pkt 0 전송 후에 F0 는 스케쥴링 과정에서 )( fP 의
마지막 패킷 pkt 4 가 서비스 되기 전까지 서비스 태그를 업데이트 하지 않기
때문에 F0 는 가장 작은 서비스 태그를 가지므로 F0 의 pkt 1 pkt 2 pkt 3 pkt
4 는 즉시 전송을 시도한다 또한 pkt 1 pkt 2 pkt 3 pkt 4 을 전송 할 때 RTS
프레임의 NCB(Not Compare Bit)을 1 로 설정하여 전송한다 이는 수신
노드에서 RfB 값의 비교없이 RTS 프레임에 대한 응답으로 CTS 프레임을 즉시
전송하도록 한다 F0 의 전송해야 할 5 개의 패킷 중 마지막 패킷인 pkt 4
10 =
WeightSizePacket
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
30
전송시 DS 와 ACK 프레임에 업데이트 태그를 붙여서 주변 노드들에게
공지한다 N1 이 F0 의 pkt 4 의 업데이트 태그를 수신하면 F1 의 패킷을
서비스하기 위해서 즉시 채널에 접근한다 F1 의 첫 번째 패킷 pkt 0 을
전송하기 전에 F0 와 같이 2)( =fP 를 계산하고 F1 의 pkt 0 의 전송 후에 pkt
1 전송시 NCB 를 1 로 설정하고 DS 와 ACK 프레임 전송 시 업데이트 태그를
붙인다 F2 는 이기 때문에 추가로 전송할 패킷이 존재 하지 않다 따라서
F2 의 패킷 pkt 0 을 전송할 때 DS 와 ACK 프레임 전송 시 업데이트 태그를
붙여서 전송한다
(그림 10) 간단한 예제
Time
F0
F1
F2
T1=2
T0=1 T0=1 T0=1 T0=1 T0=11
T1=12
T2=13
100 200 300
pkt 0 pkt 1 pkt 2 pkt 3 pkt 4
pkt 0 pkt 1
pkt 0
T=update service tag Transmitting pkt with update service tag
T= service tag Transmitting pkt not with update service tag
제 4 장 모 의 실 험
31
제 4 장 모의 실험
본 논문에서는 제안한 에드혹 패킷 스케쥴링에 대한 성능을 평가하기
위해서 미국 버클리 대학 남가주 대학 및 카네기 멜론 대학에서 개발한
네트워크 시뮬레이터인 NS-2[16] 및 CMU 확장 프로그램을 사용했으며 본
논문에서 제안한 MRADPS 와 비교 대상인 EMLM-FQ 를 구현하여 성능
평가를 수행하였다 표 2 는 시뮬레이션 시 적용된 파라미터 값이고 표 3 은
경쟁 그래프가 갖는 각 최소 데이터률에서 각 플로우의 데이터률에 따라
전송해야 하는 패킷수이다
(표 2) 시뮬레이션 파라미터
Parameter Value
Frequency
Transmit Power
110 Mbps Sensitivity
55 Mbps Sensitivity
20 Mbps Sensitivity
Carrier Sense Threshold
Propagation Model
Maximum Transmission Range (25511 Mbps)
Routing Protocol
24 GHz
15 dBm
-82 dBm
-87 dBm
-91 dBm
-108 dBm
Two Ray Ground
250m 200m 100m
DSR
제 4 장 모 의 실 험
32
(표 3) 최소 데이터률과 플로우 데이터률에 따라 전송해야
하는 패킷수
Flow data rate
Minimum data rate )( fP
2Mbps2Mbps
55Mbps55Mbps
11Mbps11Mbps
11Mbps55Mbps
55Mbps2Mbps
11Mbps2Mbps
1
1
1
2
2
5
시나리오 I 은 그림 11 과 같이 4 개의 노드와 그림 6 의 플로우
경쟁그래프와 같이 직접적으로 경쟁 관계에 있는 3 개의 플로우로 구성된
네트워크에서 FIFO 를 사용하는 IEEE 80211b EMLM-FQ MRADPS 를 각각
적용했을 때 플로우별 처리량과 채널 점유 시간을 계산하였다 또한
MRADPS 를 적용했을 때 가장 낮은 데이터률( mind )을 가지는 F1 이 받는
최소 서비스 양이 모든 플로우의 데이터률이 mind 일 때 EMLM-FQ 에서 받는
최소 서비스양을 보장하는지를 확인하기 위해서 그림 11 의 모든 플로우의
데이터률이 2Mbps 일 때 EMLM-FQ 의 처리량을 측정하였다 트래픽으로
제 4 장 모 의 실 험
33
UDP 를 사용하였으며 패킷 사이즈는 1500 바이트이고 시뮬레이션 시간은
200 초이다
F12MbpsN0 N1F0
55MbpsN2 N3F2
11Mbps (그림 11) 시나리오 I의 노드 그래프
(표 4) 시나리오 I의 플로우별 처리량(패킷수)과 전체 네트워크 처리량
Flow 80211b+FIFO EMLM-FQ MRADPSEMLM-
FQ(2Mbps)
F0 5165 24849 29072 15035
F1 47815 24850 14525 15036
F2 48488 24849 69342 15036
Total Throughput(pkt)
101468
100()
74548
73()
112939
111() 45107
제 4 장 모 의 실 험
34
표 4 에서 EMLM-FQ 는 각 플로우가 공정하게 서비스 되지만 전체
네트워크의 처리량이 FIFO 를 사용하는 IEEE 80211b 환경의 전체 네트워크
처리량보다 약 27 감소한다 하지만 MRADPS 는 IEEE 80211b 보다 네트워크
처리량이 약 11 향상된다 또한 MRADPS 에서 최소 데이터률을 갖는 플로우
F1 의 서비스 양은 그림 12 와 같이 모든 플로우의 데이터률이 그림 11 의
최소 데이터률인 2Mbps 일 때 EMLM-FQ 가 각 플로우에게 제공하는 최소
서비스 양과 거의 동일함을 확인 할 수 있고 MRADPS 가 각 플로우
데이터률에 따른 전송해야 하는 패킷 수 )( fP 에 거의 비례하여 각 플로우가
받는 서비스 양을 제공하는 것을 확인 할 수 있다 여기서 )210( =iTif
는
플로우 의 처리량을 나타낸다
그림 13 는 시나리오 I 의 각 패킷 스케쥴링 기법을 적용했을 때
플로우별 채널 점유 시간을 나타낸다 MRADPS 는 3 개의 플로우의 채널 점유
시간이 다른 스케쥴링 기법보다 공정함을 확인 할 수 있다 하지만 정확하게
플로우의 채널 점유 시간이 동일하지는 않다 그 이유는 표 3 에서 전송할
패킷을 계산할 때 간단히 내림으로 계산을 하였고 패킷을 재전송하는 시간
백오프 시간등의 추가적인 시간들이 발생하기 때문이다
제 4 장 모 의 실 험
35
(그림 12) EMLM-FQ(2Mpbs)가 제공하는 최소 처리량과
MRADPS의 각 플로우의 처리량 비교
제 4 장 모 의 실 험
36
(그림 13) 시나리오 I의 각 플로우별 채널 점유시간
시나리오 II 는 그림 14 과 같이 26 개의 노드와 16 개의 플로우로 구성된
네트워크에서 FIFO 를 사용하는 IEEE 80211b EMLML-FQ MRADPS 를 각각
적용했을 때 각 플로우별 처리량를 평가하였다 시나리오 II 의 각 플로우의
경쟁 관계는 그림 15 와 같다 트래픽으로 UDP 를 사용하였으며 패킷
사이즈는 1500 바이트이고 시뮬레이션 시간은 200 초이다
0
01
02
03
04
05
06
07
08
09
F0 F1 F2
Flow ID
Channel O
ccupancy
Tim
e(F
ractio
n)
IEEE 80211_FIFO
EMLM-FQ
MRADPS
제 4 장 모 의 실 험
37
(그림 14) 시나리오 II 의 노드 그래프
(그림 15) 시나리오 II 의 플로우 경쟁 그래프
제 4 장 모 의 실 험
38
(표 5) 시나리오 I의 플로우별 처리량(패킷수)과
전체 네트워크 처리량
Flow 80211b+FIFO EMLM-FQ MRADPS F0 53327 36622 26167 F1 49939 27281 53327 F2 2375 7630 13514 F3 38448 7515 19703 F4 15316 7323 25432 F5 7260 7462 7304 F6 1412 6171 7370 F7 2953 7465 7210 F8 10737 37156 7672 F9 37335 13932 33182
F10 29459 40242 53858 F11 15157 14106 28770 F12 45716 9877 39119 F13 53318 23484 27190 F14 10316 6790 10878 F15 12291 19163 29201
Total Throughput(pkt) 385359 (100)
272219 (71)
389897 (101)
제 4 장 모 의 실 험
39
표 5 는 그림 14 의 노드 그래프에서 각 패킷 스케쥴링 기법을 적용했을
때 각 플로우의 처리량을 나타낸다 IEEE 80211b 에서 다른 플로우에 비해
서비스의 양이 매우 적은 F2 F6 F7 와 같은 플로우를 EMLM-FQ 에서는
일정량의 서비스를 받을 수 있도록 보장해 준다 하지만 IEEE 80211b 의
네트워크 처리량보다 약 29 감소한다 MRADPS 는 전체 네트워크 처리량이
IEEE 80211b 의 네트워크 처리량과 거의 동일한 처리량을 보여주고 또한
고립되는 플로우의 최소 서비스 양을 EMLM-FQ 가 보장해주는 서비스의 양과
거의 동일하게 서비스한다
에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려하는 분산 패킷 스케쥴링
40
제 5 장 결 론
본 논문은 IEEE 80211x와 같이 물리계층에서 다중 데이터률을 제공하는
에드혹 네트워크 환경에서 ldquo플로우들 간에 공유하는 채널 용량이 고정되어
있다rdquo라는 기존 패킷 스케쥴링의 가정이 실제 환경과 적합하지 않는
문제점을 해결하기 위해서 다중 데이터률을 고려한 새로운 공정성 모델인
플로우별 시간 기반 공정성(Time-based Fairness)를 정의한다 또한 정의한
공정성을 달성하기 위하여 플로우 경쟁 그래프 상의 가장 낮은 데이터률과 각
플로우의 데이터률과 비교하여 전송해야 하는 패킷의 수( )( fP )를 계산하고
스케쥴링 과정에서 개의 패킷에 대한 서비스 태그는 업데이트 하지 않고
)( fP 개의 패킷 중 첫 번째 패킷을 제외한 나머지 패킷은 전송 시에 RTS
프레임에 NCB(Not Compare Bit)를 1로 설정하여 수신 노드에서 RTS를
폐기하지 않고 바로 CTS를 보내 서비스 되도록 EMLM-FQ를 수정하여 새로운
스케쥴링 기법인 MRADPS를 제안하였다 MRADPS는 각 플로우의 서비스
태그 할당 방법과 서비스 태그 정보에 대한 교환 방법등 EMLM-FQ의 기존
방식을 고수하기 때문에 EMLM-FQ의 특성인 공간적 채널 재사용 문제를
해결하는 방법과 분산된 플로우 정보를 가지고 스케쥴링을 결정하는 방법을
동일하게 제공한다 시뮬레이션 결과는 MRADPS는 경쟁 그래프에서 가장
낮은 데이터률을 갖는 플로우의 최소 서비스 양을 모든 플로우의 데이터률이
가장 낮은 데이터률을 가질 때 EMLM-FQ의 플로우가 받는 최소 서비스
에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려하는 분산 패킷 스케쥴링
41
양만큼 서비스하는 것을 보여주고 각 플로우가 받는 서비스 양은 )( fP 에
비례함을 보여준다 또한 MRADPS는 다중 데이터률이 제공되는 환경의
에드혹 네트워크의 전체 네트워크 처리량을 크게 향상시키는 것을 보여준다
참 고 문 헌
42
참고 문헌
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45
감사의 글
이제 2년 반동안의 대학원 생활을 끝마치고 사회로 첫걸음을 내딛게 되었
습니다 제가 무사히 대학원 생활을 끝마칠 수 있도록 도움을 주신 주위의
많은 분들께 이 기회를 빌어 감사의 말씀을 드리고 싶습니다
먼저 저의 지도 교수님이신 유상조 교수님께 감사의 말씀을 드리고 싶습
니다 대학원에 들어와서부터 지금까지 바쁘신 와중에도 부족한 저에게 많
은 시간을 할애하여 지도해 주셔서 항상 감사하게 생각하고 있습니다 교수
님과 연구실 원들과 함께 한 많은 세미나들이 특히 제게 많은 도움이 되었
습니다 또한 바쁘신 와중에도 부족한 논문의 심사를 맡아주신 곽경섭 교수
님과 김덕경 교수님께도 감사의 말씀을 드립니다
결코 적지 않은 2년 반이라는 시간이 짧게 느껴질 만큼 많은 추억과 시간
을 함께한 멀티미디어 통신망 연구실의 선후배 및 동기들에게도 감사의 말
씀을 드립니다
무엇보다도 부모님의 무한한 사랑과 아낌없는 지원이 없었다면 현재의 저
는 없었을 것 입니다 무엇으로도 부모님의 큰 사랑에 보답할 수는 없겠지
만 제 학창생활의 결실인 이 논문을 그 동안의 부모님의 수고에 대한 작은
보답으로 바치고 싶습니다
盧 權 汶
46
학술 활동
[1] Yong-Qian Chen Kwen-mun Roh Sang-Jo Yoo A Distributed Fairness Support
Scheduling Algorithm in Wireless Ad-Hoc Networks Lecture Note in Computer
Science 2006
[2] Yong-Qian Chen Kwen-mun Roh Sang-Jo Yoo A Distributed Fairness Support
Scheduling Algorithm in Wireless Ad-Hoc Networks UIC06
[3] 이정환 노권문 유상조ldquo에드혹 네트워크에서 클러스터 기반의 지오캐
스팅 프로토콜rdquo 한국통신학회 하계학술대회 20047
[4] 노권문 서지영 정순규 조경진 유상조 ldquo에드혹 네트워크에서 다중 데
이터률을 고려하는 분산 패킷 스케쥴링rdquo JCCI2006 20064
[5] Yong-Qian Chen Kwen-Mun Roh Sang-Jo Yoo Service Index Based Fairness
Scheduling in Wireless Ad-Hoc Networks JCCI2006 20064
[6] 조경진 김현주 노권문 유상조 ldquo지능형 무선 인지 기술 기반 네트워크
환경에서 MAC 계층 동적 주파수 선택 방법rdquo 한국통신학회 하계학술대
회 20067
[7] 김현주 조경진 노권문 유상조 ldquo무선 인지 기술 기반의 시스템을 위한
계층에서의 통신 초기화 WRAN MAC 과정rdquo 한국통신학회 하계학술대회
47
20067
[8] 유상조 노권문 정재학 김재명 ldquoWRAN Cognitive Radio MAC 프로토콜
기술rdquo 방송공학회지 Vol 11 No1 pp40-53 2006
[9] 노권문 진영천 유상조 ldquo에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려한
분산 패킷 스케쥴링rdquo 한국통신학회 논문지 2006 07
[10] 조경진 김현주 노권문 유상조 ldquo지능형 무선 인지 기술 기반 네트워크
환경에서 MAC 계층 동적 주파수 선택 방법rdquo 한국통신학회 논문지 게
재 예정
특허 출원
[1] 무선 인지 기술 환경에서 기지국들 간에 무선 공유 자원을 효율적으로
사용하기 위한 매체 접근 제어 계층의 동작 자원 임대 프로토콜 출원번
호 제 2005-0105278
[2] 무선 인지 기술 환경에서 숨겨진 인컴번트 시스템의 검출을 위한 명시적
아웃밴드 시그널링 방법 출원번호 제 2006-0019661
[3] 에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링 방법
출원번호 제 10-2006-63521
[4] 애드혹 네트워크에서 서비스 색인 기반 공정 스케쥴링 방법 출원 번호
제 10-2006-63520
48
수행 프로젝트
[1] 무선 Ad-hoc 네트워크에서 Seamless한 인터넷 QoS 를 제공하기 위한 네
트워킹 기술연구 및 멀티미디어 ad-hoc 서비스 테스트 베드 구현 정보
통신부
[2] 초광대역 무선통신 연구센터 (UWB-ITRC) 제 4 세부과제 ndash UWB 응용
시스템 기술 (정보통신부 대학 IT 연구센터)
[3] 코그니티브 라디오(Cognitive Radio) 기술 개발 III(삼성종합기술원)
- IEEE 80222 WRAN 표준 제안(20051117) 참여(MAC)
[4] 초광대역 무선통신을 위한 지능형 무선인지 (Cognitive Radio) 핵심기술
연구 과학재단 특정기초사업
에드 혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
1
제 1 장 서 론
에드 혹 네트워크는 고정된 기반 망의 도움 없이 이동 단말기들로만
손쉽게 자율적으로 망을 구성하여 긴급 구조나 전쟁터 등에서 무선 데이터
서비스를 제공할 수 있는 자율성과 융통성을 부여한 무선 네트워크이다
에드혹 네트워크를 구성하는 노드들은 무선 인터페이스를 가지며 이동
컴퓨팅 기능을 가진 호스트와 라우팅 기능을 가진 라우터를 동시에 만족하는
형상으로 흔히 이동 노드로 불려진다 이러한 이동 노드는 저전력 구현등의
이유로 도달 거리가 제한되므로 중간 노드로서 데이터 전달 기능을 가지며
배터리를 사용하므로 에너지의 공급이 일정치 않은 특성을 갖는다
기존 IEEE 80211은 하나의 데이터률인 2Mbps를 제공하지만 상업적인
성공을 거둔 IEEE 80211b[1]는 1 2 55 11Mpbs의 데이터률을 제공하고 IEEE
80211g[2]는 6 9 12 18 24 36 54Mbps의 데이터률을 각 표준의 물리 계층에서
제공하고 있다 이러한 다중 데이터률을 에드혹 네트워크에서 이용하고자
하는 노력은 라우팅 관련 연구[3]에서부터 시작되었고 최근에 다중
데이터률을 제공하는 에드혹 네트워크에서 성능 분석 연구[4][5]가 이루어졌다
그러나 에드혹 네트워크에서의 패킷 스케쥴링 연구에 있어서 다중
데이터률을 고려하는 연구는 거의 이루어지지 않았다 그 이유는 처리량 기반
공정성(throughput-based fairness)를 제공하기 위해서 SFQ WFQ등과 같이
유선에서의 공정 큐잉방식을 에드혹 패킷 스케쥴링에 적용했기 때문이다
제 1장 서 론
2
이러한 패킷 스케쥴링 기법의 기본 가정은 채널 용량이 고정되어 있는
것이다 따라서 다중 데이터률이 제공되는 환경에서 채널 용량을
고정시키기가 쉽지 않기 때문에 에드혹 패킷 스케쥴링 연구에서 다중
데이터률을 제공하는 환경을 고려하지 않았다
본 논문에서는 라우팅 관련 연구와 같이 다중 데이터률을 에드 혹 패킷
스케쥴링에 효율적으로 이용할 수 있다면 자원 사용률과 전체 네트워크의
처리량이 향상될 것이라 예상했고 다중 데이터률을 고려하기 위하여 새로운
공정성 모델인 플로우 별 시간 기반 공정성(time-based fairness)을 정의하였다
또한 정의한 공정성을 달성하는 패킷 스케쥴링 기법인 MRADPS(Multi-Rate
Aware Distributed Packet Scheduling)를 제안한다 이 MRADPS는 대표적인 에드
혹 패킷 스케쥴링인 EMLM-FQ[6]를 수정하여 구현되었기 때문에 EMLM-FQ의
특징인 분산된 플로우 정보를 가지고 스케쥴링을 결정하는 방법과 공간적
채널 재사용 방법을 제공한다
본 논문은 다음과 같이 구성된다 제 2장에서는 IEEE 80211b에서
제공하는 다중 데이터률과 기존 에드혹 패킷 스케쥴링 관련 연구를 살펴보고
제 3장에서 새롭게 제안하는 플로우별 시간 공정성과 다중 데이터률을 고려한
분산 패킷 스케쥴링 기법인 MRADPS을 설명한다 제 4장에서는 시뮬레이션
결과를 통하여 제안된 패킷 스케쥴링의 성능을 평가하고 마지막으로 제
5장에서 본 논문의 결론을 맺는다
제 2장 관련 연구
3
제 2 장 관련 연구
21 IEEE 80211b WLAN 과 다중 데이터률 적응 기법
IEEE 80211 WLAN은 DCF(Distributed Coordination Function) 모드를
제공하고 있기 때문에 에드혹 네트워크를 위한 테스트 베드와 시뮬레이션에
널리 사용하고 있는 무선 LAN의 표준이다 IEEE 80211은 1Mbps와 2Mbps의
데이터률을 제공하지만 사용자들의 보다 높은 데이터률의 요구로 인해 IEEE
80211b가 제정되었다 IEEE 80211b는 물리계층에서 24GHz 대역을 사용하여
DSSS(Direct Sequence Spread Spectrum) 방식으로 동작하며 1Mbps 2Mbps
55Mbps 11Mbps과 같이 보다 높은 데이터률을 제공한다 이러한 다중
데이터률에 관한 명세는 물리 계층에 정의되어 있고 매체 접근 제어(Media
Access Control MAC)계층에서 제어된다 표 1은 IEEE 80211b에서 제공되는 각
데이터률에 따른 수신 감도와 전송 거리를 간략히 나타낸다[1] 하지만 실제
전송 거리는 제조사에 따라서 달라질 수 있다
제 2장 관련 연구
4
(표 1) IEEE 80211b 데이터률 명세와 전송 거리
IEEE 80211b 표준에서 그림 1과 같이 PLCP(Physical Layer Convergence
Protocol) 프리엠블과 헤더는 DBPSK 변조 방식의 바커 코드 확산을 이용하여
1Mbps로 전송하고 PSDU(PHY Service Data Unit)은 1 2 55 11Mbps 중 하나로
전송한다(그림 1(a)) 그림 1(b)와 같이 네트워크 처리량의 효율성을 개선하고
오버헤드를 최소화하기 위해서 짧은 PLCP 프레임을 사용할 수 있다 IEEE
80211b 표준에서 정의된 모든 제어 프레임(RTS CTS ACK and Management
Frame)은 가상 반송파 감지 메커니즘을 확실하게 제공하기 위해서 기본
데이터률(긴 PLCP 프레임-1Mbps 짧은 PLCP 프레임-2Mbps)로 전송한다
IEEE 80211b에서 정의한 다중 데이터률을 이용하는 데이터률 적응
기법(rate adaptation scheme)의 대표적인 방법은 Lucent사의 WaveLan-II 제품의
Data Rate Code
Length Modulation
Symbol Rate
(BitSymbol)
Receiver Sensitivity
(dBm)
Tx Range
(Open
Space)
1Mbps 11(Barker) DBPSK 1MSps (1) -94 550m
2Mbps 11(Barker) DQPSK 1MSps (2) -91 400m
55Mbps 8(CCK) DQPSK 1375MSps (4) -87 270m
11Mbps 8(CCK) DQPSK 1375MSps (8) -82 160m
제 2장 관련 연구
5
ARF(Auto Rate Fallback) 기법[7]과 RBAR(Receiver Based AutoRate) 프로토콜[8]이
있다 ARF 기법은 송신 노드가 이전 데이터 패킷 전송 시 얻어진 정보를
기반으로 데이터률을 선택하며 데이터 전송의 연속적인 성공 또는 실패
이후에 데이터률을 증가시키거나 감소시켜서 데이터를 전송하는 기법이다
RBAR 프로토콜은 수신 노드가 RTS(Request-To-Send)와CTS(Clear-To-Send)
프레임 교환 과정 동안에 데이터 프레임을 전송하기 위한 적절한 데이터률을
선택해서 송신 노드에게 공지하는 방식이다 송신 노드가 데이터 전송을 위해
RTS 프레임을 수신 노드에게 전송하면 수신 노드는 SNR(Signal-to-Noize
Ratio)를 측정하고 데이터 전송을 위한 데이터률을 선택한다 그리고 수신
노드가 선택한 데이터률을 CTS 프레임 안에 포함하여 전송한다 CTS
프레임을 받은 전송 노드는 CTS 프레임에 명시된 데이터률로 데이터
프레임을 전송한다 RBAR 프로토콜은 수신 노드에서 데이터률을 결정하기
때문에 송신 노드에서 데이터률을 결정하는 ARF 기법보다 급변하는 무선
채널 상태를 잘 반영할 수 있다 따라서 ARF 기법보다 정확한 데이터률을
결정할 수 있다 본 논문에서는 다중 데이터률 적응 기법으로 RBAR
프로토콜을 기반으로 한다
제 2장 관련 연구
6
Sync128bits
SFD16 bits
Signal8 bits
Service8 bits
Length16 bits
CRC16 bits
MPDU(Variable)
PPDU
1Mbps DBPSK 1Mbps DBPSK2Mbps DQPSK55 to 11Mbps
PLCP Preamble PLCP Header
Sync 56 bits
SFD16 bits
Signal8 bits
Service8 bits
Length16 bits
CRC16 bits
MPDU(Variable)
PPDU
1Mbps DBPSK 2Mbps DQPSK55 to 11Mbps
PLCP Preamble PLCP Header
2Mbps DQPSK
(a) Long Preamble
(b) Short Preamble (그림 1) IEEE 80211b 프리엠블 형식 구조와 제공되는 데이터률
제 2장 관련 연구
7
22 에드 혹 네트워트에서의 패킷 스케쥴링
에드혹 네트워크에서 대부분의 패킷 스케쥴링 연구[6][9-12]는 처리량에
기반한 공정성을 제공한다 처리량 기반 공정성을 제공하는 스케쥴링 방식은
TDMA 기반의 에드혹 네트워크를 위해 제안된 credit-based 공정 스케쥴링
기법[10][11]과 타임 스탬프에 기반한(timestamp-based) 공정 스케쥴링
기법[6][9] 두 가지로 나눌 수 있다 타임 스탬프에 기반한 패킷 스케쥴링
기법은 처리량 기반 고정성을 제공하기 위해 도착된 패킷들은 SFQ[13](Start-
Time Fair Queueing)에 기반하여 두 개의 서비스 태그(start tag와 finish tag)를
갖고 가장 작은 start tag를 갖는 패킷을 서비스한다 또한 [12]에서는 두 개의
태그를 이용하여 백오프 값을 계산하는데 사용한다
에드혹 네트워크 환경에서는 패킷 스케쥴링을 설계할 때 다음과 같은
설계상의 쟁점을 고려해야 한다
1) 위치 종속적 경쟁 - 무선 데이터 전송은 지역적으로
제 2장 관련 연구
8
브로드캐스팅이기 때문에 공유하는 채널에 대한 경쟁은 위치 종속적이다
예를 들어 그림 2의 노드 그래프와 같이 5개의 노드(Ni i = 0hellip4)가 있고
4개의 플로우(Fj j = 0hellip3)가 있을 때 플로우간 경쟁관계를 그림 3과 같이
플로우 경쟁 그래프로 변환할 수 있다 그림 3에서 각 꼭지점은 플로우를
나타내고 각 간선은 플로우들 사이의 경쟁 관계를 나타낸다 F0는 F1과 F2와
경쟁 관계에 있지만 F3와는 직접적으로 경쟁관계에 있지 않다 따라서 F0와
F3는 동시에 서비스 받을 수 있다 이와 비슷하게 F1은 F0 F2 F3와
경쟁관계에 있다 이처럼 플로우들 사이에서 경쟁관계에 있는 플로우들의
집합은 플로우의 위치에 따라서 다르다 또한 F0와 F3와 같이 직접
경쟁관계에 있지 않는 플로우들은 동시에 서비스 받을 수 있지만 이는
경쟁관계에 있는 플로우들 사이에서 엄격한 공정성을 제공하기 위해서는 한
순간에 하나의 플로우만 서비스를 받아야 하기 때문에 두 개의 플로우(F0
F3)가 직접적으로 경쟁 관계에 있지 않아서 서비스 된다면 공정성를
훼손하는 문제가 발생한다 하지만 동시에 서비스 될 수 있는 플로우들 중
하나만 서비스 한다면 네트워크의 처리량을 감소시키는 단점을 가지고 있다
이러한 문제를 공간적 채널 재사용 문제라 한다
2) 에드혹 스케쥴링의 분산된 속성 - 유선 네트워크나 셀룰러
네트워크에서 각 라우터나 스위치 기지국은 패킷 스케쥴링을 결정할 때 모든
플로우에 대한 정확한 정보를 가지고 있다 하지만 에드혹 네트워크에서는
제 2장 관련 연구
9
경쟁관계에 있는 플로우가 각 다른 송신 노드에서 발생할 수 있고 각 송신
노드에서는 다른 송신 노드의 플로우 정보를 직접적으로 접근 할 수 없다
이는 에드혹 네트워크에서 패킷 스케쥴링을 설계할 때 분산되어 있는 플로우
정보를 이용하여 계산해야 하는 문제를 포함하고 있음을 나타낸다
(그림 2) 노드 그래프
(그림 3) 플로우 경쟁 그래프
위와 같은 디자인 이슈들을 고려하여 제안된 대표적인 패킷 스케쥴링은
[6]의 MLM-FQ(Maximize-Local-Minimum Fair Queueing)과 EMLM-FQ(Enhanced-
Maximize-Local-Minimum Fair Queueing)이다 이 두 기법에서 서비스 태그의
N0 N1 N2 N3 N4F0
F1 F2 F3
F0
F1
F2
F3
제 2장 관련 연구
10
할당 방법으로 가상 시간(virtual time)계산의 편리성을 위해서 SFQ(Start-Time
Fair Queueing)를 이용한다 MLM-FQ는 분산된 에드혹 환경에서 경쟁 그래프에
연결된 모든 플로우들 중에서 한 순간에 하나의 플로우만 서비스 되도록 한다
MLM-FQ에서 각 플로우가 받는 최소 서비스의 양은 다음과 도식화 된다
(1)
여기서 )( 21 ttW f 는 플로우 f 가 시간 1t 부터 2t 까지 받은 서비스의 양을
나타낸다 C는 채널 용량이고 fr 와 gr 는 각각 플로우 f 와 g의 가중치이며
N은 플로우 경쟁 그래프에서 연결된 모든 플로우들의 집합이다 k 와 α 는
위치 종속적 상수이다
EMLM-FQ는 공간적 채널 재사용 방법을 제공하기 위해서 MLM-FQ에
백오프 값을 설정하는 방법을 추가함으로써 직접적으로 경쟁관계에 있지
않는 플로우들인 F0와 F3가 동시에 서비스 될 수 있도록 하는 메커니즘을
제공한다 예를 들어 동작 과정을 설명하면 그림 2와 같은 노드 그래프에서
플로우를 전송할 각 송신 노드와 수신 노드는 그림 4와 같은 각각의 플로우
테이블을 갖는다 F0는 가장 작은 서비스 태그 T0를 가지고 있기 때문에 즉시
전송한다 F1 F2 F3는 자신의 테이블에서 자신 보다 작은 서비스 태그를 갖는
αminusminusgesum isin
)()( 1221 ttrk
rCttW
Ng g
ff
제 2장 관련 연구
11
플로우들의 전체 수로 몇 개의 (Contention Window)로 구성된 백오프 기간를
결정한다 따라서 F1는 T1이 2이기 때문에 자신 보다 작은 서비스 태그를
갖는 한 개의 플로우가 존재하므로 백오프 기간을 1로 설정한다 F3의 경우
F3의 테이블에서 F3보다 작은 플로우 F1과 F2가 존재하기 때문에 백오프
기간을 2로 설정한다 F0가 서비스 될 때 F1과 F2는 간섭을 받지만 F3의 경우
간섭을 받지 않기 때문에 백오프 기간이 지난 후 서비스 된다 따라서
EMLM-FQ는 MLM-FQ보다 높은 네트워크 처리량을 달성한다 EMLM-FQ의 각
플로우가 받는 최소 서비스의 양은 다음과 같이 도식화 된다
(2)
여기서 S 는 플로우 경쟁 그래프에서 플로우 f 와 직접 연결되어 있는 플
로우들의 집합이다
αminusminusgesum isin
)()( 1221 ttrk
rCttW
Sg g
ff
제 2장 관련 연구
12
F0 T0=1F1 T1=2F2 T2=3
Backoff=0
F0 T0=1F1 T1=2F2 T2=3F3 T3=4
Backoff=1
F0 T0=1F1 T1=2F2 T2=3F3 T3=4
Backoff=2
F1 T1=2F2 T2=3F3 T3=4
Backoff=2
F0 F3 전송 전
F0의 테이블 F1의 테이블 F2의 테이블 F3의 테이블
F0 T0=11F1 T1=2F2 T2=3
Backoff=2
F0 T0=11F1 T1=2F2 T2=3
F3 T3=14
Backoff=0
F0 T0=11F1 T1=2F2 T2=3
F3 T3=14
Backoff=1
F1 T1=2F2 T2=3
F3 T3=14
Backoff=2
F0 F3 전송 후(패킷 사이즈가중치는 10이라 가정)
F0의 테이블 F1의 테이블 F2의 테이블 F3의 테이블
(그림 4) EMLM-FQ의 동작
에드 혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
13
제 3 장 다중 데이터률을 고려한 분산
패킷 스케쥴링(MRADPS)
에드혹 네트워크의 IEEE 80211x 물리 계층에서의 예와 같이 각 단말은
채널 상태에 따라 다중 데이터률을 제공하기 때문에 기존 에드혹 네트워크의
패킷 스케쥴링 연구에서 채널 용량이 고정 되어 있다는 기본 가정이 실제 환
경에 적합하지 않다 이러한 문제를 해결하기 위해서 본 논문에서는 먼저 다
중 데이터률을 고려하여 플로우별 시간 기반 공정성을 정의하고 정의한 시간
기반 공정성을 달성하는 새로운 분산된 패킷 스케쥴링 기법을 제안한다
다중 데이터률을 고려한 패킷 스케률링 기법은 Godfrey Tan과 John Guttag
가 처음 제안하였다 이들이 제안한 패킷 스케률링 기법인 TBR[14](Time-
Based Regulator)는 다중 데이터률을 제공하는 IEEE 80211b 무선 네트워크의
인프라스트럭처 모드에서 한 셀 안의 채널을 공유하는 모든 노드들이 채널 점
유 시간을 공유한다 이 TBR 기법은 플로우별 채널 점유 시간에 대한 공정성
을 제공하는 것이 아니라 노드별로 시간 공정성을 제공하고 라운드 로빈(RR
Round Robin) 방식을 이용하여 인프라스트럭처 모드에서 작동하기 때문에 분
산된 에드혹 네트워크 환경에 적합하지 않다 본 장에서 다중 데이터률을 제
공하는 에드혹 네트워크에서 플로우별 시간 공정성을 제공하는 분산된 에드혹
패킷 스케쥴링인 MRADPS(Multi-Rate Aware Distributed Packet Scheduling)을 제안
한다
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
14
31 네트워크 모델
본 논문은 물리계층과 MAC 계층에서 다중 데이터률을 제공하는 환경과
모든 노드들이 동일한 채널을 공유하는 다중 홉의 무선 에드혹 네트워크를
고려한다 또한 전송 노드의 전송 범위 안에 있는 노드만이 패킷을 받을 수
있다 단일 플로우는 단일 전송 노드로부터 단일 수신 노드까지 전송되는
일련의 패킷 스트림으로 정의한다
본 논문은 MAC 계층으로 일반적인 CSMACA[1][15] 패러다임과 다중
데이터률 적응 기법으로 RBAR 프로토콜[8]을 따른다 전송 노드가 하나의
패킷을 전송하기 위해서 짧은 제어 프레임인 RTS(Request-to-Send)를 수신
노드에게 전송하면 RTS 를 받은 수신 노드는 자신의 주변 노드 중에서 패킷을
전송하고 있는 노드가 있는지 확인한다 전송 중인 노드가 없다면 SNR 값을
측정하여 최적의 데이터률을 결정하고 이에 대한 정보를 CTS(Clear-to-Send)에
포함하여 응답한다 CTS 를 받은 송신 노드는 인접한 노드들에게 RTS-CTS
핸드쉐이크의 성공을 알리기 위한 목적과 수신 노드에게 CTS 의 응답으로
DS(Data-Sending) 프레임를 보내고 DATA 프레임을 전송한다 마지막으로 수신
노드는 성공적인 DATA 프레임 수신에 대한 응답으로 송신 노드에게 ACK
프레임을 전송한다 송신 노드와 수신 노드의 한 홉 거리에 있는 모든
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
15
노드들은 위의 제어 메시지들을 모두 들을 수 있다 본 논문은 관련 연구들[9-
11]과 같이 다음과 같은 3 가지 기본 가정을 갖는다
1) 무선 매체는 페이딩(fading) 간섭(interference) 링크 에러(link Error)
충돌(collision)과 같이 네트워크 사용자에게 영향을 미치는 시간-가변적인
에러를 나타낸다 본 논문에서는 단지 충돌에 의해 발생되는 에러만
고려한다
2) 하나의 노드는 동시에 패킷을 전송하거나 수신할 수 없다
3) 노드의 이동성은 고려하지 않는다
32 시간 기반 공정성(Time-Based Fairness)
기존에 제안된 에드혹 패킷 스케쥴링은 플로우들 간에 처리량 기반
공정성(throughput-based fairness)을 제공하기 위하여 SFQ(Start-Time Fair
Queueing)과 같은 유선에서의 패킷 스케쥴링을 기반으로 한다[6][9] 이러한
처리량 기반 공정성은 플로우별 가중치에 따라 각 플로우가 받는 전체
서비스의 양이 동일함을 의미한다 반면 시간 기반 공정성(time-based
fairness)는 각 플로우가 사용하는 전체 채널 점유 시간이 동등함을 의미한다
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
16
그림 5 의 노드 그래프에 대해 그림 6 과 같이 네트워크의 모든 플로우가
직접적인 경쟁 관계에 있을 때 그림 7 은 처리량 기반 공정성을 제공하는
EMLM-FQ[6]와 본 논문에서 제안하는 시간 기반 공정성을 제공하는 패킷
스케쥴링 기법에 대한 각 플로우의 서비스 순서와 채널 점유 시간을 나타낸다
각 플로우가 갖는 패킷 사이즈와 가중치가 동일하다고 가정하고 각 플로우의
초기 서비스 태그는 이다 그림 6 과 같이 모든 플로우가 직접적인 경쟁관계에
있으면 EMLM-FQ 는 F0 F1 F2 순서대로 각 플로우의 패킷을 서비스한다
시간 기반 공정성을 제공하는 경우 각 플로우가 점유하는 채널 시간이
공정해야 함으로 데이터률이 가장 낮은 F2 가 하나의 패킷을 전송할 때
사용하는 채널 점유 시간을 기준으로 각 플로우가 동일한 채널 점유 시간을
갖도록 한다 그림 7 과 같이 처리량 기반 공정성을 제공할 때 6 개의 패킷이
서비스 되는 시간 동안에 시간 기반 공정성을 제공할 때는 10 개의 패킷을
서비스 할 수 있다 즉 네트워크 처리량이 약 40 향상된다
F05 MbpsN0 N1 F1
2 Mbps N2 N3F2Mbpsxxx
(그림 5) 다중 데이터률을 제공하는 노드 그래프
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
17
F0 F2
F1
(그림 6) 플로우 경쟁 그래프
하지만 실제로 하나의 패킷을 전송하는데 제어 프레임
(RTSCTSDSACK)을 전송하는데 걸리는 시간과 충돌이 발생했을 때
재전송에 사용되는 시간 등의 이유로 채널 점유 시간은 각 플로우의
데이터률에 따라 정확히 비례하지 않는다 본 논문에서는 계산의 단순함을
위해서 각 플로우가 보장 받아야 하는 채널 점유 시간을 플로우의
데이터률에 따라 계산하고 시뮬레이션을 통해 각 플로우의 실제 채널 점유
시간을 측정하고 비교한다 채널 점유 시간 계산 방법은 다음 장에서
설명한다 본 논문에서는 다중 데이터률을 제공하는 환경에서 패킷 스케쥴링
기법이 처리량 기반 공정성과 시간 기반 공정성 사이에서 어떤 공정성을
제공하는 것이 옳다고 주장하는 것이 아니라 처리량 기반 공정성을 기반으로
하는 패킷 스케쥴링 기법에서 전체 네트워크 처리량이 시간 기반 공정성을
제공할 때 보다 현저하게 떨어지는 비효율성을 개선하는 방법을 제안한다
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
18
F1 F2F0 F1 F2F0
F0 F0 F0 F0 F0 F1 F1 F2
시간F0의 5개 패킷 F1의 2개 패킷 F2의 1개 패킷
Throughput-based
Time-based
F0의 2개
패킷
F0의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
F1의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
F2의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
F0 F0
(그림 7) 처리량 기반 공정성과 시간 기반 공정성에 대한
각 플로우의 서비스 순서와 채널 점유 시간 비교
각 플로우 f 의 채널 점유시간( )( fT )은 다음과 같이 정의한다
(3)
F 는 플로우 경쟁 그래프에 존재하는 모든 플로우들의 집합이고 fs 는
플로우 f 의 패킷 사이즈 fd 는 플로우 f 의 데이터률이다 )( fT 는 F 의
모든 플로우가 하나의 패킷을 서비스 하는데 사용하는 채널 점유 시간에서
f 가 하나의 패킷을 서비스 하는데 사용하는 채널 점유 시간이 차지하는
비율을 나타낸다 채널이 항상 이용 중이라고 가정하면 플로우의 전체 채널
점유 시간은 다음과 같이 정의한다
sumisin
=
Fii
i
f
f
ds
ds
fT )(
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
19
(4)
경쟁하는 플로우들의 가중치가 동일하다고 가정하면 시간 기반 공정성에
입각해서 각 플로우가 보장 받아야 하는 채널 점유 시간( )( fGT Guaranteed
Time)는 다음과 같이 정의 한다 N 은 플로우 경쟁 그래프에서 연결된
플로우들 중 가장 낮은 데이터률을 갖는 플로우의 데이터률이다
(5)
경쟁 그래프의 모든 플로우의 패킷 사이즈가 동일하다고 가정하면
)( fGT 는 다음과 도식화 된다
(6)
N은 경쟁 그래프에서 연결되어 있는 전체 플로우의 수이다
)()( fGTfT ge 이면 플로우 f 는 보상 받을 시간이 존재하지 않고
)()( fGTfT lt 이면 플로우 f 는 보상 받을 시간이 존재한다
1)(0 1)( lele=sumisin
fTfTFf
sumisin
=
Fi
i
f
ds
ds
fGT
min
min)(
min
min
1
)(
dNdfGT =
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
20
경쟁 그래프에서 연결된 각 플로우가 보장 받아야 하는 시간은 경쟁
관계에 있는 플로우들 중 가장 낮은 데이터률( mind )을 가진 플로우가 하나의
패킷을 서비스 할 때 그 플로우가 보내야 되는 패킷의 수로 나타낼 수 있다
보상 받아야 하는 시간이 존재하는 플로우 f 는 시간 기반 공정성을
달성하기 위해서 f 가 전송해야 하는 패킷 수( )( fP )는 다음과 같이 정의된다
(7)
따라서 그림 5 의 F0 는 mind 을 갖는 F2 와 비교하여 시간 기반 공정성을
달성하기 위해서 5 개의 패킷을 전송해야 한다 시간 기반 공정성(TF Time-
Based Fairness)은 다음과 같이 정의 한다
(8)
)( 21 tttiα 는 플로우 i 가 시간 1t 부터 시간 2t 까지 점유하는 채널 점유
시간이다 식 (8)의 값이 0 에 근접할수록 이상적인 시간 기반 공정성을
제공한다
mind 을 갖는 플로우 mindf 이 받는 최소 서비스의 양 )( 21minttW
df은
EMLM-FQ 의 식 (2)에서 정의한 각 플로우가 받는 최소 서비스의 양에서
유도된다 그 이유는 그림 5 에서 모든 플로우의 데이터률이 mind 이라 가정할
때 EMLM-FQ 에서 제공하는 각 플로우의 최소 서비스 양을 본 논문에서
제안하는 MRADPS 가 그림 8 과 같이 제공하기 때문이다 예를 들어
MRADPS 에서 최소 데이터률을 갖는 F2 가 받는 최소 서비스양은 F2 의
min
)(dd
fP f=
|)()(| 2121 tttt tj
ti αα minus
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
21
데이터률이 모든 플로우의 데이터률일 때 EMLM-FQ 에서 F2 가 받는 최소
서비스양과 같다 따라서 mindf 이 받는 최소 서비스 양( )( 21minttW
df)은 다음과
같이 정의 된다
(9)
여기서 fr 와 gr 는 각각 플로우 f 와 g의 가중치이며 S 는 플로우 경쟁
그래프에서 플로우 f 와 직접 연결되어 있는 플로우들의 집합이고 k와 α 는
[6]에서 각 플로우의 경쟁관계에 따라 정의한 위치 종속적 상수이다 플로우의
가중치가 동일하다고 가정하면 )( 21minttW
df는 다음과 같다 n은 플로우 경쟁
그래프에서 f 와 직접 연결되어 있는 플로우의 수이다
(10)
mind 보다 큰 데이터률을 가진 플로우가 받은 최소 서비스의 양
)( 21 ttWdf
은 다음과 같이 정의된다
(11)
αminusminusgesum isin
)()( 12min21mintt
rkr
dttWSg g
ffd
αminusminusge )(1)( 12min21mintt
kndttW
df
)()( 21min
21 minttW
dd
ttWdd f
ff ge
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
22
(그림 8) EMLM-FQ( xMbps)와 시간 기반 공정성에 대한
각 플로우의 서비스 순서와 채널 점유 시간 비교
F1 F2F0
F0 F0 F0 F0 F0 F1 F1 F2
시간F0의 5개 패킷 F1의 2개 패킷 F2의 1개 패킷
EMLM-FQ
Time-based
F0의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
F1의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
F2의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
23
33 채널 점유 시간의 계산
하나의 패킷 전송하는데 사용되는 채널 점유시간은 IEEE 80211 MAC
계층에서 하나의 데이터 프레임을 전송하는데 요구되는 전체 시간과 같다
전형적으로 다음과 같은 시간들을 포함한다
1) 데이터 프레임의 전송 시간
2) 하나의 데이터 프레임의 성공적인 전송을 끝내기 위해 전송되는 제어
프레임 전송 시간(RTS CTS DS ACK 프레임 전송 시간)
3) 데이터 프레임과 제어 프레임(RTS CTS DS ACK)를 전송할 때의 전파
지연 시간
4) 전송 노드가 채널에 접근하기 전에 기다리는 프레임 간 유휴 시간
(idle time)
MAC 계층에서는 데이터 프레임의 전송이 실패할 때 재전송을 시도하기
때문에 채널 점유시간에서 재전송에 걸리는 모든 시간들을 포함해야 한다
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
24
34 MRADPS 의 구현
MRADPS 는 각 플로우의 서비스 태그 할당 방법과 서비스 태그 정보에
대한 교환 방법은 EMLM-FQ 를 따른다 하지만 시간 기반 공정성을 제공하기
위하여 각 플로우의 데이터률에 따라 전송해야 하는 패킷 수를 계산하기
위해서 모든 노드는 인접한 노드들의 플로우에 대한 데이터률 정보를 듣고
자신의 로컬 테이블에 저장하고 자신의 로컬 테이블에 존재하는 플로우의
데이터률과 비교하여 가장 낮은 데이터률( mind )을 저장하여 데이터 전송 시
제어 프레임(RTS CTS DS ACK)에 포함시켜 전송한다 만약 로컬 테이블의
mind 보다 낮은 데이터률에 대한 정보를 듣는다면 로컬 테이블의 mind 을 그
데이터률로 저장하고 제어 프레임에 삽입하여 전송한다 따라서 경쟁
그래프에 연결된 플로우를 가진 모든 송신 노드는 경쟁하는 플로우 중 가장
낮은 데이터률에 대한 정보를 얻게 된다 또한 스케쥴링 과정 중에서 mind 과
송신 노드가 서비스 하려는 플로우의 데이터률과 비교하여 송신 노드가
전송해야 하는 패킷 수( )( fP 식(9))를 계산하고 만약 가 1 보다 크고 백로그
된 패킷이 존재 한다면 )( fP 개의 패킷은 동일한 서비스 태그를 갖고 즉시
전송을 시도한다 즉 )( fP 개의 패킷이 서비스 될 때까지 스케쥴링 과정에서
서비스 태그를 업데이트 하지 않는다 )( fP 개의 패킷 중 첫 번째 패킷을
제외한 )( fP -1 개의 패킷들은 전송 시 수신 노드에서 RTS 폐기가 이루어
지지 않게 하기 위해서 RTS 프레임의 1bit 구간(NCB Not Compare Bit)을 1 로
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
25
설정하여 전송한다 RTS 프레임에 NCB 구간이 1 로 세팅되어 있으면 수신
노드는 현재 채널이 사용 중이 아니면 CTS 로 바로 응답하여 그 플로우가
서비스 되도록 한다
341 기본적인 메시지 교환
각 패킷 전송은 RTS-CTS-DS-DATA-ACK 핸드쉐이크 과정을 따르고
패킷이 전송 될 수 있는 데이터률을 결정하기 위하여 RBAR 프로토콜을
따른다 만약 한 노드가 백오프 동안에 다른 노드에 의해서 어떤 전송이
이루어지고 있으면 그 전송이 끝날 때까지 백오프 타이머를 멈추어 기다리고
전송 중인 플로우에 대한 서비스 태그 정보를 로컬 테이블에서 업데이트한다
플로우 f 의 백오프 타이머가 끝나고 채널이 사용 중이지 않다면 RfB)
(수신
노드의 로컬 테이블에 따른 플로우 f 의 백오프 예측 값)를 포함하는 RTS 를
전송한다 RTS 를 받은 수신 노드는 자신의 로컬 테이블에서 플로우 f 에
대한 백오프 값 RfB 이 R
fB)
보다 작거나 같으면 CTS 로 응답하고 그렇지
않으면 CTS 를 전송하지 않는다
송신 노드와 수신 노드의 한 홉 거리에 있는 모든 이웃 노드들에게
플로우의 서비스 태그 정보 데이터률과 네트워크에서 가장 낮은
데이터률( mind )에 대한 정보를 알리기 위해서 제어 프레임(RTS CTS DS
ACK)에 서비스 태그와 mind 을 포함하여 전송하고 CTS DS ACK 프레임에
플로우의 데이터률을 포함하여 전송한다 RTS 에 플로우의 데이터률을
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
26
전송하지 않는 이유는 다중 데이터률 적응 기법으로 RBAR 를 채택하고 있기
때문에 수신 노드가 선택한 데이터률을 CTS 에 포함하여 전송하기 전까지
송신 노드는 전송할 데이터률을 알지 못하기 때문이다 또한 플로우에 대한
업데이트 서비스 태그는 RTS CTS 프레임에 포함하지 않는다 그 이유는
RTS 와 CTS 는 채널 획득을 보장하지 않기 때문이다 RTS-CTS 과정이 성공한
이후에 DS 와 ACK 프레임에 플로우에 대한 업데이트 태그를 붙여 주변
노드들에게 공지한다 이로써 스케쥴링을 위한 정확한 플로우의 서비스 태그
정보가 전달된다
342 테이블 정보 교환
경쟁 그래프에서 한 홉 거리에 있는 플로우에 대한 정보는 송신 노드와
수신 노드에 분산되어 있을 수 있다 따라서 송신 노드의 플로우 f 에 대한
백 오프 값 설정 방법은 송신 노드와 수신 노드에서 유지 되는 테이블을
고려하여 백오프 값을 설정해야한다
즉 Sf
Sff BBB += 이다 fB 는 플로우 f 의 백오프 값이고 S
fB 는 송신
노드의 로컬 테이블에 따른 플로우 f 의 백오프 값 RfB 은 수신 노드의 로컬
테이블에 따른 플로우 f 의 백오프 값이다 그러나 송신 노드에서는 SfB 는
정확히 알지만 RfB 은 알 수 없다 따라서 송신 노드가 R
fB 을 예측 할 수
있도록 수신 노드는 ACK 프레임에 두개의 파라미터( fM fb )를 추가하여
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
27
전송한다 fM 는 수신 노드의 로컬 테이블에서 플로우 f 가 서비스하기 전에
서비스 되어야 하는 플로우들의 바이트 수이다 fM 는 다음과 같이 계산된다
(12)
fw 는 플로우 f 의 가중치이고 iT 는 수신 노드의 로컬 테이블에서
플로우 f 의 서비스 태그( fT )보다 작은 플로우의 서비스 태그이다 B는 수신
노드의 로컬 테이블에서 fT 보다 작은 서비스 태그를 갖는 플로우들의
집합이다 fb 은 수신 노드의 테이블에서 플로우 f 의 백오프 기간을
나타낸다 따라서 송신 노드가 fM fb 를 ACK 프레임을 통해 받으면 임의의
시간 t 에서의 RfB)
은 다음과 같이 계산 할 수 있다 ft 는 이전에 ACK
프레임을 받은 시간이다
(13)
343 패킷 스케쥴링
노드 에서 채널이 사용 중이 아닌 것이 감지되면 a) 전송할 플로우 가
로컬 테이블 에서 가장 작은 서비스 태그를 가지고 있다면 즉시 HOL(Head of
Line) 패킷을 전송한다 만약 f 의 데이터률이 mind 보다 크다면 시간
공정성을 달성하기 위해 전송해야 하는 패킷 수( )( fP )를 구하고 )( fP 개의
패킷들의 서비스 태그를 업데이트하지 않고 동일한 서비스 태그를 갖는다
fBj jff wTTM )(sum isinminus=
ffffRf MttdMbB ))(( min minussdotminussdotasymp)
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
28
)( fP 개의 패킷들은 즉시 전송을 시도하고 )( fP 개의 패킷들이 서비스 된 후
패킷의 서비스 태그를 업데이트한다 b) f 보다 작은 서비스 태그를 갖는
플로우가 자신의 로컬 테이블( nE )에 존재 하면 f 의 백오프 값 fB 을
Rf
Sf BB + 로 설정 하고 백오프 타이머가 동작을 시작한다 c) f 의 백오프
타이머가 만료되고 채널이 사용 중이 아니라면 f 의 HOL(Head of Line)
패킷을 전송한다 그림 9 는 패킷 스케쥴링의 순서를 나타낸다
(그림 9) 패킷 스케쥴링 순서도
스케쥴링 시작
전송할 플로우가 가장 작은 서비스 태그를 갖는가
계산
HOL 패킷 전송
백오프 시작
Rf
Sff BBB +=
백오프 만료
네
아니오
)(fP
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
29
344 간단한 예제
그림 5 와 같은 네트워크가 존재한다고 가정하자 각 플로우의 패킷
사이즈와 가중치는 동일하다 각 플로우 )210( =iFi 는 초기 서비스 태그
값으로 각각 10 =T 21 =T 32 =T 을 갖는다 또한 이라
가정하면 그림 10 와 같이 F0 는 가장 작은 서비스 태그를 갖기 때문에 즉시
pkt 0 의 전송을 시작한다 전송을 시작하기 전에 F0 의 데이터률은 네크워크에
존재하는 가장 낮은 데이터률 mind 보다 5 배 높기 때문에 시간 기반 공정성을
달성하기 위해서 전송해야 할 패킷 수 5)( =fP 를 계산하고 F0 의 첫 번째
패킷 pkt 0 을 전송할 때 DS 와 ACK 프레임에 업데이트 태그를 붙이지 않는다
그 이유는 만약 노드 N1 이 F0 의 업데이트 태그를 수신하면 즉시 F1 의 pkt
0 를 서비스하기 위해 채널에 접근을 시도할 것이기 때문이다 따라서
업데이트 태그를 붙이지 않음으로써 F0 의 전송해야 할 나머지 패킷에게
전송할 기회를 줄 수 있다 pkt 0 전송 후에 F0 는 스케쥴링 과정에서 )( fP 의
마지막 패킷 pkt 4 가 서비스 되기 전까지 서비스 태그를 업데이트 하지 않기
때문에 F0 는 가장 작은 서비스 태그를 가지므로 F0 의 pkt 1 pkt 2 pkt 3 pkt
4 는 즉시 전송을 시도한다 또한 pkt 1 pkt 2 pkt 3 pkt 4 을 전송 할 때 RTS
프레임의 NCB(Not Compare Bit)을 1 로 설정하여 전송한다 이는 수신
노드에서 RfB 값의 비교없이 RTS 프레임에 대한 응답으로 CTS 프레임을 즉시
전송하도록 한다 F0 의 전송해야 할 5 개의 패킷 중 마지막 패킷인 pkt 4
10 =
WeightSizePacket
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
30
전송시 DS 와 ACK 프레임에 업데이트 태그를 붙여서 주변 노드들에게
공지한다 N1 이 F0 의 pkt 4 의 업데이트 태그를 수신하면 F1 의 패킷을
서비스하기 위해서 즉시 채널에 접근한다 F1 의 첫 번째 패킷 pkt 0 을
전송하기 전에 F0 와 같이 2)( =fP 를 계산하고 F1 의 pkt 0 의 전송 후에 pkt
1 전송시 NCB 를 1 로 설정하고 DS 와 ACK 프레임 전송 시 업데이트 태그를
붙인다 F2 는 이기 때문에 추가로 전송할 패킷이 존재 하지 않다 따라서
F2 의 패킷 pkt 0 을 전송할 때 DS 와 ACK 프레임 전송 시 업데이트 태그를
붙여서 전송한다
(그림 10) 간단한 예제
Time
F0
F1
F2
T1=2
T0=1 T0=1 T0=1 T0=1 T0=11
T1=12
T2=13
100 200 300
pkt 0 pkt 1 pkt 2 pkt 3 pkt 4
pkt 0 pkt 1
pkt 0
T=update service tag Transmitting pkt with update service tag
T= service tag Transmitting pkt not with update service tag
제 4 장 모 의 실 험
31
제 4 장 모의 실험
본 논문에서는 제안한 에드혹 패킷 스케쥴링에 대한 성능을 평가하기
위해서 미국 버클리 대학 남가주 대학 및 카네기 멜론 대학에서 개발한
네트워크 시뮬레이터인 NS-2[16] 및 CMU 확장 프로그램을 사용했으며 본
논문에서 제안한 MRADPS 와 비교 대상인 EMLM-FQ 를 구현하여 성능
평가를 수행하였다 표 2 는 시뮬레이션 시 적용된 파라미터 값이고 표 3 은
경쟁 그래프가 갖는 각 최소 데이터률에서 각 플로우의 데이터률에 따라
전송해야 하는 패킷수이다
(표 2) 시뮬레이션 파라미터
Parameter Value
Frequency
Transmit Power
110 Mbps Sensitivity
55 Mbps Sensitivity
20 Mbps Sensitivity
Carrier Sense Threshold
Propagation Model
Maximum Transmission Range (25511 Mbps)
Routing Protocol
24 GHz
15 dBm
-82 dBm
-87 dBm
-91 dBm
-108 dBm
Two Ray Ground
250m 200m 100m
DSR
제 4 장 모 의 실 험
32
(표 3) 최소 데이터률과 플로우 데이터률에 따라 전송해야
하는 패킷수
Flow data rate
Minimum data rate )( fP
2Mbps2Mbps
55Mbps55Mbps
11Mbps11Mbps
11Mbps55Mbps
55Mbps2Mbps
11Mbps2Mbps
1
1
1
2
2
5
시나리오 I 은 그림 11 과 같이 4 개의 노드와 그림 6 의 플로우
경쟁그래프와 같이 직접적으로 경쟁 관계에 있는 3 개의 플로우로 구성된
네트워크에서 FIFO 를 사용하는 IEEE 80211b EMLM-FQ MRADPS 를 각각
적용했을 때 플로우별 처리량과 채널 점유 시간을 계산하였다 또한
MRADPS 를 적용했을 때 가장 낮은 데이터률( mind )을 가지는 F1 이 받는
최소 서비스 양이 모든 플로우의 데이터률이 mind 일 때 EMLM-FQ 에서 받는
최소 서비스양을 보장하는지를 확인하기 위해서 그림 11 의 모든 플로우의
데이터률이 2Mbps 일 때 EMLM-FQ 의 처리량을 측정하였다 트래픽으로
제 4 장 모 의 실 험
33
UDP 를 사용하였으며 패킷 사이즈는 1500 바이트이고 시뮬레이션 시간은
200 초이다
F12MbpsN0 N1F0
55MbpsN2 N3F2
11Mbps (그림 11) 시나리오 I의 노드 그래프
(표 4) 시나리오 I의 플로우별 처리량(패킷수)과 전체 네트워크 처리량
Flow 80211b+FIFO EMLM-FQ MRADPSEMLM-
FQ(2Mbps)
F0 5165 24849 29072 15035
F1 47815 24850 14525 15036
F2 48488 24849 69342 15036
Total Throughput(pkt)
101468
100()
74548
73()
112939
111() 45107
제 4 장 모 의 실 험
34
표 4 에서 EMLM-FQ 는 각 플로우가 공정하게 서비스 되지만 전체
네트워크의 처리량이 FIFO 를 사용하는 IEEE 80211b 환경의 전체 네트워크
처리량보다 약 27 감소한다 하지만 MRADPS 는 IEEE 80211b 보다 네트워크
처리량이 약 11 향상된다 또한 MRADPS 에서 최소 데이터률을 갖는 플로우
F1 의 서비스 양은 그림 12 와 같이 모든 플로우의 데이터률이 그림 11 의
최소 데이터률인 2Mbps 일 때 EMLM-FQ 가 각 플로우에게 제공하는 최소
서비스 양과 거의 동일함을 확인 할 수 있고 MRADPS 가 각 플로우
데이터률에 따른 전송해야 하는 패킷 수 )( fP 에 거의 비례하여 각 플로우가
받는 서비스 양을 제공하는 것을 확인 할 수 있다 여기서 )210( =iTif
는
플로우 의 처리량을 나타낸다
그림 13 는 시나리오 I 의 각 패킷 스케쥴링 기법을 적용했을 때
플로우별 채널 점유 시간을 나타낸다 MRADPS 는 3 개의 플로우의 채널 점유
시간이 다른 스케쥴링 기법보다 공정함을 확인 할 수 있다 하지만 정확하게
플로우의 채널 점유 시간이 동일하지는 않다 그 이유는 표 3 에서 전송할
패킷을 계산할 때 간단히 내림으로 계산을 하였고 패킷을 재전송하는 시간
백오프 시간등의 추가적인 시간들이 발생하기 때문이다
제 4 장 모 의 실 험
35
(그림 12) EMLM-FQ(2Mpbs)가 제공하는 최소 처리량과
MRADPS의 각 플로우의 처리량 비교
제 4 장 모 의 실 험
36
(그림 13) 시나리오 I의 각 플로우별 채널 점유시간
시나리오 II 는 그림 14 과 같이 26 개의 노드와 16 개의 플로우로 구성된
네트워크에서 FIFO 를 사용하는 IEEE 80211b EMLML-FQ MRADPS 를 각각
적용했을 때 각 플로우별 처리량를 평가하였다 시나리오 II 의 각 플로우의
경쟁 관계는 그림 15 와 같다 트래픽으로 UDP 를 사용하였으며 패킷
사이즈는 1500 바이트이고 시뮬레이션 시간은 200 초이다
0
01
02
03
04
05
06
07
08
09
F0 F1 F2
Flow ID
Channel O
ccupancy
Tim
e(F
ractio
n)
IEEE 80211_FIFO
EMLM-FQ
MRADPS
제 4 장 모 의 실 험
37
(그림 14) 시나리오 II 의 노드 그래프
(그림 15) 시나리오 II 의 플로우 경쟁 그래프
제 4 장 모 의 실 험
38
(표 5) 시나리오 I의 플로우별 처리량(패킷수)과
전체 네트워크 처리량
Flow 80211b+FIFO EMLM-FQ MRADPS F0 53327 36622 26167 F1 49939 27281 53327 F2 2375 7630 13514 F3 38448 7515 19703 F4 15316 7323 25432 F5 7260 7462 7304 F6 1412 6171 7370 F7 2953 7465 7210 F8 10737 37156 7672 F9 37335 13932 33182
F10 29459 40242 53858 F11 15157 14106 28770 F12 45716 9877 39119 F13 53318 23484 27190 F14 10316 6790 10878 F15 12291 19163 29201
Total Throughput(pkt) 385359 (100)
272219 (71)
389897 (101)
제 4 장 모 의 실 험
39
표 5 는 그림 14 의 노드 그래프에서 각 패킷 스케쥴링 기법을 적용했을
때 각 플로우의 처리량을 나타낸다 IEEE 80211b 에서 다른 플로우에 비해
서비스의 양이 매우 적은 F2 F6 F7 와 같은 플로우를 EMLM-FQ 에서는
일정량의 서비스를 받을 수 있도록 보장해 준다 하지만 IEEE 80211b 의
네트워크 처리량보다 약 29 감소한다 MRADPS 는 전체 네트워크 처리량이
IEEE 80211b 의 네트워크 처리량과 거의 동일한 처리량을 보여주고 또한
고립되는 플로우의 최소 서비스 양을 EMLM-FQ 가 보장해주는 서비스의 양과
거의 동일하게 서비스한다
에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려하는 분산 패킷 스케쥴링
40
제 5 장 결 론
본 논문은 IEEE 80211x와 같이 물리계층에서 다중 데이터률을 제공하는
에드혹 네트워크 환경에서 ldquo플로우들 간에 공유하는 채널 용량이 고정되어
있다rdquo라는 기존 패킷 스케쥴링의 가정이 실제 환경과 적합하지 않는
문제점을 해결하기 위해서 다중 데이터률을 고려한 새로운 공정성 모델인
플로우별 시간 기반 공정성(Time-based Fairness)를 정의한다 또한 정의한
공정성을 달성하기 위하여 플로우 경쟁 그래프 상의 가장 낮은 데이터률과 각
플로우의 데이터률과 비교하여 전송해야 하는 패킷의 수( )( fP )를 계산하고
스케쥴링 과정에서 개의 패킷에 대한 서비스 태그는 업데이트 하지 않고
)( fP 개의 패킷 중 첫 번째 패킷을 제외한 나머지 패킷은 전송 시에 RTS
프레임에 NCB(Not Compare Bit)를 1로 설정하여 수신 노드에서 RTS를
폐기하지 않고 바로 CTS를 보내 서비스 되도록 EMLM-FQ를 수정하여 새로운
스케쥴링 기법인 MRADPS를 제안하였다 MRADPS는 각 플로우의 서비스
태그 할당 방법과 서비스 태그 정보에 대한 교환 방법등 EMLM-FQ의 기존
방식을 고수하기 때문에 EMLM-FQ의 특성인 공간적 채널 재사용 문제를
해결하는 방법과 분산된 플로우 정보를 가지고 스케쥴링을 결정하는 방법을
동일하게 제공한다 시뮬레이션 결과는 MRADPS는 경쟁 그래프에서 가장
낮은 데이터률을 갖는 플로우의 최소 서비스 양을 모든 플로우의 데이터률이
가장 낮은 데이터률을 가질 때 EMLM-FQ의 플로우가 받는 최소 서비스
에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려하는 분산 패킷 스케쥴링
41
양만큼 서비스하는 것을 보여주고 각 플로우가 받는 서비스 양은 )( fP 에
비례함을 보여준다 또한 MRADPS는 다중 데이터률이 제공되는 환경의
에드혹 네트워크의 전체 네트워크 처리량을 크게 향상시키는 것을 보여준다
참 고 문 헌
42
참고 문헌
[1] IEEE Std 80211b Part 11b Wireless LAN Medium Access Control(MAC) and
Physical Layer(PHY) Specifications Further Higher Data Rate Extension in
24GHz Band 1999
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45
감사의 글
이제 2년 반동안의 대학원 생활을 끝마치고 사회로 첫걸음을 내딛게 되었
습니다 제가 무사히 대학원 생활을 끝마칠 수 있도록 도움을 주신 주위의
많은 분들께 이 기회를 빌어 감사의 말씀을 드리고 싶습니다
먼저 저의 지도 교수님이신 유상조 교수님께 감사의 말씀을 드리고 싶습
니다 대학원에 들어와서부터 지금까지 바쁘신 와중에도 부족한 저에게 많
은 시간을 할애하여 지도해 주셔서 항상 감사하게 생각하고 있습니다 교수
님과 연구실 원들과 함께 한 많은 세미나들이 특히 제게 많은 도움이 되었
습니다 또한 바쁘신 와중에도 부족한 논문의 심사를 맡아주신 곽경섭 교수
님과 김덕경 교수님께도 감사의 말씀을 드립니다
결코 적지 않은 2년 반이라는 시간이 짧게 느껴질 만큼 많은 추억과 시간
을 함께한 멀티미디어 통신망 연구실의 선후배 및 동기들에게도 감사의 말
씀을 드립니다
무엇보다도 부모님의 무한한 사랑과 아낌없는 지원이 없었다면 현재의 저
는 없었을 것 입니다 무엇으로도 부모님의 큰 사랑에 보답할 수는 없겠지
만 제 학창생활의 결실인 이 논문을 그 동안의 부모님의 수고에 대한 작은
보답으로 바치고 싶습니다
盧 權 汶
46
학술 활동
[1] Yong-Qian Chen Kwen-mun Roh Sang-Jo Yoo A Distributed Fairness Support
Scheduling Algorithm in Wireless Ad-Hoc Networks Lecture Note in Computer
Science 2006
[2] Yong-Qian Chen Kwen-mun Roh Sang-Jo Yoo A Distributed Fairness Support
Scheduling Algorithm in Wireless Ad-Hoc Networks UIC06
[3] 이정환 노권문 유상조ldquo에드혹 네트워크에서 클러스터 기반의 지오캐
스팅 프로토콜rdquo 한국통신학회 하계학술대회 20047
[4] 노권문 서지영 정순규 조경진 유상조 ldquo에드혹 네트워크에서 다중 데
이터률을 고려하는 분산 패킷 스케쥴링rdquo JCCI2006 20064
[5] Yong-Qian Chen Kwen-Mun Roh Sang-Jo Yoo Service Index Based Fairness
Scheduling in Wireless Ad-Hoc Networks JCCI2006 20064
[6] 조경진 김현주 노권문 유상조 ldquo지능형 무선 인지 기술 기반 네트워크
환경에서 MAC 계층 동적 주파수 선택 방법rdquo 한국통신학회 하계학술대
회 20067
[7] 김현주 조경진 노권문 유상조 ldquo무선 인지 기술 기반의 시스템을 위한
계층에서의 통신 초기화 WRAN MAC 과정rdquo 한국통신학회 하계학술대회
47
20067
[8] 유상조 노권문 정재학 김재명 ldquoWRAN Cognitive Radio MAC 프로토콜
기술rdquo 방송공학회지 Vol 11 No1 pp40-53 2006
[9] 노권문 진영천 유상조 ldquo에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려한
분산 패킷 스케쥴링rdquo 한국통신학회 논문지 2006 07
[10] 조경진 김현주 노권문 유상조 ldquo지능형 무선 인지 기술 기반 네트워크
환경에서 MAC 계층 동적 주파수 선택 방법rdquo 한국통신학회 논문지 게
재 예정
특허 출원
[1] 무선 인지 기술 환경에서 기지국들 간에 무선 공유 자원을 효율적으로
사용하기 위한 매체 접근 제어 계층의 동작 자원 임대 프로토콜 출원번
호 제 2005-0105278
[2] 무선 인지 기술 환경에서 숨겨진 인컴번트 시스템의 검출을 위한 명시적
아웃밴드 시그널링 방법 출원번호 제 2006-0019661
[3] 에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링 방법
출원번호 제 10-2006-63521
[4] 애드혹 네트워크에서 서비스 색인 기반 공정 스케쥴링 방법 출원 번호
제 10-2006-63520
48
수행 프로젝트
[1] 무선 Ad-hoc 네트워크에서 Seamless한 인터넷 QoS 를 제공하기 위한 네
트워킹 기술연구 및 멀티미디어 ad-hoc 서비스 테스트 베드 구현 정보
통신부
[2] 초광대역 무선통신 연구센터 (UWB-ITRC) 제 4 세부과제 ndash UWB 응용
시스템 기술 (정보통신부 대학 IT 연구센터)
[3] 코그니티브 라디오(Cognitive Radio) 기술 개발 III(삼성종합기술원)
- IEEE 80222 WRAN 표준 제안(20051117) 참여(MAC)
[4] 초광대역 무선통신을 위한 지능형 무선인지 (Cognitive Radio) 핵심기술
연구 과학재단 특정기초사업
제 1장 서 론
2
이러한 패킷 스케쥴링 기법의 기본 가정은 채널 용량이 고정되어 있는
것이다 따라서 다중 데이터률이 제공되는 환경에서 채널 용량을
고정시키기가 쉽지 않기 때문에 에드혹 패킷 스케쥴링 연구에서 다중
데이터률을 제공하는 환경을 고려하지 않았다
본 논문에서는 라우팅 관련 연구와 같이 다중 데이터률을 에드 혹 패킷
스케쥴링에 효율적으로 이용할 수 있다면 자원 사용률과 전체 네트워크의
처리량이 향상될 것이라 예상했고 다중 데이터률을 고려하기 위하여 새로운
공정성 모델인 플로우 별 시간 기반 공정성(time-based fairness)을 정의하였다
또한 정의한 공정성을 달성하는 패킷 스케쥴링 기법인 MRADPS(Multi-Rate
Aware Distributed Packet Scheduling)를 제안한다 이 MRADPS는 대표적인 에드
혹 패킷 스케쥴링인 EMLM-FQ[6]를 수정하여 구현되었기 때문에 EMLM-FQ의
특징인 분산된 플로우 정보를 가지고 스케쥴링을 결정하는 방법과 공간적
채널 재사용 방법을 제공한다
본 논문은 다음과 같이 구성된다 제 2장에서는 IEEE 80211b에서
제공하는 다중 데이터률과 기존 에드혹 패킷 스케쥴링 관련 연구를 살펴보고
제 3장에서 새롭게 제안하는 플로우별 시간 공정성과 다중 데이터률을 고려한
분산 패킷 스케쥴링 기법인 MRADPS을 설명한다 제 4장에서는 시뮬레이션
결과를 통하여 제안된 패킷 스케쥴링의 성능을 평가하고 마지막으로 제
5장에서 본 논문의 결론을 맺는다
제 2장 관련 연구
3
제 2 장 관련 연구
21 IEEE 80211b WLAN 과 다중 데이터률 적응 기법
IEEE 80211 WLAN은 DCF(Distributed Coordination Function) 모드를
제공하고 있기 때문에 에드혹 네트워크를 위한 테스트 베드와 시뮬레이션에
널리 사용하고 있는 무선 LAN의 표준이다 IEEE 80211은 1Mbps와 2Mbps의
데이터률을 제공하지만 사용자들의 보다 높은 데이터률의 요구로 인해 IEEE
80211b가 제정되었다 IEEE 80211b는 물리계층에서 24GHz 대역을 사용하여
DSSS(Direct Sequence Spread Spectrum) 방식으로 동작하며 1Mbps 2Mbps
55Mbps 11Mbps과 같이 보다 높은 데이터률을 제공한다 이러한 다중
데이터률에 관한 명세는 물리 계층에 정의되어 있고 매체 접근 제어(Media
Access Control MAC)계층에서 제어된다 표 1은 IEEE 80211b에서 제공되는 각
데이터률에 따른 수신 감도와 전송 거리를 간략히 나타낸다[1] 하지만 실제
전송 거리는 제조사에 따라서 달라질 수 있다
제 2장 관련 연구
4
(표 1) IEEE 80211b 데이터률 명세와 전송 거리
IEEE 80211b 표준에서 그림 1과 같이 PLCP(Physical Layer Convergence
Protocol) 프리엠블과 헤더는 DBPSK 변조 방식의 바커 코드 확산을 이용하여
1Mbps로 전송하고 PSDU(PHY Service Data Unit)은 1 2 55 11Mbps 중 하나로
전송한다(그림 1(a)) 그림 1(b)와 같이 네트워크 처리량의 효율성을 개선하고
오버헤드를 최소화하기 위해서 짧은 PLCP 프레임을 사용할 수 있다 IEEE
80211b 표준에서 정의된 모든 제어 프레임(RTS CTS ACK and Management
Frame)은 가상 반송파 감지 메커니즘을 확실하게 제공하기 위해서 기본
데이터률(긴 PLCP 프레임-1Mbps 짧은 PLCP 프레임-2Mbps)로 전송한다
IEEE 80211b에서 정의한 다중 데이터률을 이용하는 데이터률 적응
기법(rate adaptation scheme)의 대표적인 방법은 Lucent사의 WaveLan-II 제품의
Data Rate Code
Length Modulation
Symbol Rate
(BitSymbol)
Receiver Sensitivity
(dBm)
Tx Range
(Open
Space)
1Mbps 11(Barker) DBPSK 1MSps (1) -94 550m
2Mbps 11(Barker) DQPSK 1MSps (2) -91 400m
55Mbps 8(CCK) DQPSK 1375MSps (4) -87 270m
11Mbps 8(CCK) DQPSK 1375MSps (8) -82 160m
제 2장 관련 연구
5
ARF(Auto Rate Fallback) 기법[7]과 RBAR(Receiver Based AutoRate) 프로토콜[8]이
있다 ARF 기법은 송신 노드가 이전 데이터 패킷 전송 시 얻어진 정보를
기반으로 데이터률을 선택하며 데이터 전송의 연속적인 성공 또는 실패
이후에 데이터률을 증가시키거나 감소시켜서 데이터를 전송하는 기법이다
RBAR 프로토콜은 수신 노드가 RTS(Request-To-Send)와CTS(Clear-To-Send)
프레임 교환 과정 동안에 데이터 프레임을 전송하기 위한 적절한 데이터률을
선택해서 송신 노드에게 공지하는 방식이다 송신 노드가 데이터 전송을 위해
RTS 프레임을 수신 노드에게 전송하면 수신 노드는 SNR(Signal-to-Noize
Ratio)를 측정하고 데이터 전송을 위한 데이터률을 선택한다 그리고 수신
노드가 선택한 데이터률을 CTS 프레임 안에 포함하여 전송한다 CTS
프레임을 받은 전송 노드는 CTS 프레임에 명시된 데이터률로 데이터
프레임을 전송한다 RBAR 프로토콜은 수신 노드에서 데이터률을 결정하기
때문에 송신 노드에서 데이터률을 결정하는 ARF 기법보다 급변하는 무선
채널 상태를 잘 반영할 수 있다 따라서 ARF 기법보다 정확한 데이터률을
결정할 수 있다 본 논문에서는 다중 데이터률 적응 기법으로 RBAR
프로토콜을 기반으로 한다
제 2장 관련 연구
6
Sync128bits
SFD16 bits
Signal8 bits
Service8 bits
Length16 bits
CRC16 bits
MPDU(Variable)
PPDU
1Mbps DBPSK 1Mbps DBPSK2Mbps DQPSK55 to 11Mbps
PLCP Preamble PLCP Header
Sync 56 bits
SFD16 bits
Signal8 bits
Service8 bits
Length16 bits
CRC16 bits
MPDU(Variable)
PPDU
1Mbps DBPSK 2Mbps DQPSK55 to 11Mbps
PLCP Preamble PLCP Header
2Mbps DQPSK
(a) Long Preamble
(b) Short Preamble (그림 1) IEEE 80211b 프리엠블 형식 구조와 제공되는 데이터률
제 2장 관련 연구
7
22 에드 혹 네트워트에서의 패킷 스케쥴링
에드혹 네트워크에서 대부분의 패킷 스케쥴링 연구[6][9-12]는 처리량에
기반한 공정성을 제공한다 처리량 기반 공정성을 제공하는 스케쥴링 방식은
TDMA 기반의 에드혹 네트워크를 위해 제안된 credit-based 공정 스케쥴링
기법[10][11]과 타임 스탬프에 기반한(timestamp-based) 공정 스케쥴링
기법[6][9] 두 가지로 나눌 수 있다 타임 스탬프에 기반한 패킷 스케쥴링
기법은 처리량 기반 고정성을 제공하기 위해 도착된 패킷들은 SFQ[13](Start-
Time Fair Queueing)에 기반하여 두 개의 서비스 태그(start tag와 finish tag)를
갖고 가장 작은 start tag를 갖는 패킷을 서비스한다 또한 [12]에서는 두 개의
태그를 이용하여 백오프 값을 계산하는데 사용한다
에드혹 네트워크 환경에서는 패킷 스케쥴링을 설계할 때 다음과 같은
설계상의 쟁점을 고려해야 한다
1) 위치 종속적 경쟁 - 무선 데이터 전송은 지역적으로
제 2장 관련 연구
8
브로드캐스팅이기 때문에 공유하는 채널에 대한 경쟁은 위치 종속적이다
예를 들어 그림 2의 노드 그래프와 같이 5개의 노드(Ni i = 0hellip4)가 있고
4개의 플로우(Fj j = 0hellip3)가 있을 때 플로우간 경쟁관계를 그림 3과 같이
플로우 경쟁 그래프로 변환할 수 있다 그림 3에서 각 꼭지점은 플로우를
나타내고 각 간선은 플로우들 사이의 경쟁 관계를 나타낸다 F0는 F1과 F2와
경쟁 관계에 있지만 F3와는 직접적으로 경쟁관계에 있지 않다 따라서 F0와
F3는 동시에 서비스 받을 수 있다 이와 비슷하게 F1은 F0 F2 F3와
경쟁관계에 있다 이처럼 플로우들 사이에서 경쟁관계에 있는 플로우들의
집합은 플로우의 위치에 따라서 다르다 또한 F0와 F3와 같이 직접
경쟁관계에 있지 않는 플로우들은 동시에 서비스 받을 수 있지만 이는
경쟁관계에 있는 플로우들 사이에서 엄격한 공정성을 제공하기 위해서는 한
순간에 하나의 플로우만 서비스를 받아야 하기 때문에 두 개의 플로우(F0
F3)가 직접적으로 경쟁 관계에 있지 않아서 서비스 된다면 공정성를
훼손하는 문제가 발생한다 하지만 동시에 서비스 될 수 있는 플로우들 중
하나만 서비스 한다면 네트워크의 처리량을 감소시키는 단점을 가지고 있다
이러한 문제를 공간적 채널 재사용 문제라 한다
2) 에드혹 스케쥴링의 분산된 속성 - 유선 네트워크나 셀룰러
네트워크에서 각 라우터나 스위치 기지국은 패킷 스케쥴링을 결정할 때 모든
플로우에 대한 정확한 정보를 가지고 있다 하지만 에드혹 네트워크에서는
제 2장 관련 연구
9
경쟁관계에 있는 플로우가 각 다른 송신 노드에서 발생할 수 있고 각 송신
노드에서는 다른 송신 노드의 플로우 정보를 직접적으로 접근 할 수 없다
이는 에드혹 네트워크에서 패킷 스케쥴링을 설계할 때 분산되어 있는 플로우
정보를 이용하여 계산해야 하는 문제를 포함하고 있음을 나타낸다
(그림 2) 노드 그래프
(그림 3) 플로우 경쟁 그래프
위와 같은 디자인 이슈들을 고려하여 제안된 대표적인 패킷 스케쥴링은
[6]의 MLM-FQ(Maximize-Local-Minimum Fair Queueing)과 EMLM-FQ(Enhanced-
Maximize-Local-Minimum Fair Queueing)이다 이 두 기법에서 서비스 태그의
N0 N1 N2 N3 N4F0
F1 F2 F3
F0
F1
F2
F3
제 2장 관련 연구
10
할당 방법으로 가상 시간(virtual time)계산의 편리성을 위해서 SFQ(Start-Time
Fair Queueing)를 이용한다 MLM-FQ는 분산된 에드혹 환경에서 경쟁 그래프에
연결된 모든 플로우들 중에서 한 순간에 하나의 플로우만 서비스 되도록 한다
MLM-FQ에서 각 플로우가 받는 최소 서비스의 양은 다음과 도식화 된다
(1)
여기서 )( 21 ttW f 는 플로우 f 가 시간 1t 부터 2t 까지 받은 서비스의 양을
나타낸다 C는 채널 용량이고 fr 와 gr 는 각각 플로우 f 와 g의 가중치이며
N은 플로우 경쟁 그래프에서 연결된 모든 플로우들의 집합이다 k 와 α 는
위치 종속적 상수이다
EMLM-FQ는 공간적 채널 재사용 방법을 제공하기 위해서 MLM-FQ에
백오프 값을 설정하는 방법을 추가함으로써 직접적으로 경쟁관계에 있지
않는 플로우들인 F0와 F3가 동시에 서비스 될 수 있도록 하는 메커니즘을
제공한다 예를 들어 동작 과정을 설명하면 그림 2와 같은 노드 그래프에서
플로우를 전송할 각 송신 노드와 수신 노드는 그림 4와 같은 각각의 플로우
테이블을 갖는다 F0는 가장 작은 서비스 태그 T0를 가지고 있기 때문에 즉시
전송한다 F1 F2 F3는 자신의 테이블에서 자신 보다 작은 서비스 태그를 갖는
αminusminusgesum isin
)()( 1221 ttrk
rCttW
Ng g
ff
제 2장 관련 연구
11
플로우들의 전체 수로 몇 개의 (Contention Window)로 구성된 백오프 기간를
결정한다 따라서 F1는 T1이 2이기 때문에 자신 보다 작은 서비스 태그를
갖는 한 개의 플로우가 존재하므로 백오프 기간을 1로 설정한다 F3의 경우
F3의 테이블에서 F3보다 작은 플로우 F1과 F2가 존재하기 때문에 백오프
기간을 2로 설정한다 F0가 서비스 될 때 F1과 F2는 간섭을 받지만 F3의 경우
간섭을 받지 않기 때문에 백오프 기간이 지난 후 서비스 된다 따라서
EMLM-FQ는 MLM-FQ보다 높은 네트워크 처리량을 달성한다 EMLM-FQ의 각
플로우가 받는 최소 서비스의 양은 다음과 같이 도식화 된다
(2)
여기서 S 는 플로우 경쟁 그래프에서 플로우 f 와 직접 연결되어 있는 플
로우들의 집합이다
αminusminusgesum isin
)()( 1221 ttrk
rCttW
Sg g
ff
제 2장 관련 연구
12
F0 T0=1F1 T1=2F2 T2=3
Backoff=0
F0 T0=1F1 T1=2F2 T2=3F3 T3=4
Backoff=1
F0 T0=1F1 T1=2F2 T2=3F3 T3=4
Backoff=2
F1 T1=2F2 T2=3F3 T3=4
Backoff=2
F0 F3 전송 전
F0의 테이블 F1의 테이블 F2의 테이블 F3의 테이블
F0 T0=11F1 T1=2F2 T2=3
Backoff=2
F0 T0=11F1 T1=2F2 T2=3
F3 T3=14
Backoff=0
F0 T0=11F1 T1=2F2 T2=3
F3 T3=14
Backoff=1
F1 T1=2F2 T2=3
F3 T3=14
Backoff=2
F0 F3 전송 후(패킷 사이즈가중치는 10이라 가정)
F0의 테이블 F1의 테이블 F2의 테이블 F3의 테이블
(그림 4) EMLM-FQ의 동작
에드 혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
13
제 3 장 다중 데이터률을 고려한 분산
패킷 스케쥴링(MRADPS)
에드혹 네트워크의 IEEE 80211x 물리 계층에서의 예와 같이 각 단말은
채널 상태에 따라 다중 데이터률을 제공하기 때문에 기존 에드혹 네트워크의
패킷 스케쥴링 연구에서 채널 용량이 고정 되어 있다는 기본 가정이 실제 환
경에 적합하지 않다 이러한 문제를 해결하기 위해서 본 논문에서는 먼저 다
중 데이터률을 고려하여 플로우별 시간 기반 공정성을 정의하고 정의한 시간
기반 공정성을 달성하는 새로운 분산된 패킷 스케쥴링 기법을 제안한다
다중 데이터률을 고려한 패킷 스케률링 기법은 Godfrey Tan과 John Guttag
가 처음 제안하였다 이들이 제안한 패킷 스케률링 기법인 TBR[14](Time-
Based Regulator)는 다중 데이터률을 제공하는 IEEE 80211b 무선 네트워크의
인프라스트럭처 모드에서 한 셀 안의 채널을 공유하는 모든 노드들이 채널 점
유 시간을 공유한다 이 TBR 기법은 플로우별 채널 점유 시간에 대한 공정성
을 제공하는 것이 아니라 노드별로 시간 공정성을 제공하고 라운드 로빈(RR
Round Robin) 방식을 이용하여 인프라스트럭처 모드에서 작동하기 때문에 분
산된 에드혹 네트워크 환경에 적합하지 않다 본 장에서 다중 데이터률을 제
공하는 에드혹 네트워크에서 플로우별 시간 공정성을 제공하는 분산된 에드혹
패킷 스케쥴링인 MRADPS(Multi-Rate Aware Distributed Packet Scheduling)을 제안
한다
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
14
31 네트워크 모델
본 논문은 물리계층과 MAC 계층에서 다중 데이터률을 제공하는 환경과
모든 노드들이 동일한 채널을 공유하는 다중 홉의 무선 에드혹 네트워크를
고려한다 또한 전송 노드의 전송 범위 안에 있는 노드만이 패킷을 받을 수
있다 단일 플로우는 단일 전송 노드로부터 단일 수신 노드까지 전송되는
일련의 패킷 스트림으로 정의한다
본 논문은 MAC 계층으로 일반적인 CSMACA[1][15] 패러다임과 다중
데이터률 적응 기법으로 RBAR 프로토콜[8]을 따른다 전송 노드가 하나의
패킷을 전송하기 위해서 짧은 제어 프레임인 RTS(Request-to-Send)를 수신
노드에게 전송하면 RTS 를 받은 수신 노드는 자신의 주변 노드 중에서 패킷을
전송하고 있는 노드가 있는지 확인한다 전송 중인 노드가 없다면 SNR 값을
측정하여 최적의 데이터률을 결정하고 이에 대한 정보를 CTS(Clear-to-Send)에
포함하여 응답한다 CTS 를 받은 송신 노드는 인접한 노드들에게 RTS-CTS
핸드쉐이크의 성공을 알리기 위한 목적과 수신 노드에게 CTS 의 응답으로
DS(Data-Sending) 프레임를 보내고 DATA 프레임을 전송한다 마지막으로 수신
노드는 성공적인 DATA 프레임 수신에 대한 응답으로 송신 노드에게 ACK
프레임을 전송한다 송신 노드와 수신 노드의 한 홉 거리에 있는 모든
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
15
노드들은 위의 제어 메시지들을 모두 들을 수 있다 본 논문은 관련 연구들[9-
11]과 같이 다음과 같은 3 가지 기본 가정을 갖는다
1) 무선 매체는 페이딩(fading) 간섭(interference) 링크 에러(link Error)
충돌(collision)과 같이 네트워크 사용자에게 영향을 미치는 시간-가변적인
에러를 나타낸다 본 논문에서는 단지 충돌에 의해 발생되는 에러만
고려한다
2) 하나의 노드는 동시에 패킷을 전송하거나 수신할 수 없다
3) 노드의 이동성은 고려하지 않는다
32 시간 기반 공정성(Time-Based Fairness)
기존에 제안된 에드혹 패킷 스케쥴링은 플로우들 간에 처리량 기반
공정성(throughput-based fairness)을 제공하기 위하여 SFQ(Start-Time Fair
Queueing)과 같은 유선에서의 패킷 스케쥴링을 기반으로 한다[6][9] 이러한
처리량 기반 공정성은 플로우별 가중치에 따라 각 플로우가 받는 전체
서비스의 양이 동일함을 의미한다 반면 시간 기반 공정성(time-based
fairness)는 각 플로우가 사용하는 전체 채널 점유 시간이 동등함을 의미한다
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
16
그림 5 의 노드 그래프에 대해 그림 6 과 같이 네트워크의 모든 플로우가
직접적인 경쟁 관계에 있을 때 그림 7 은 처리량 기반 공정성을 제공하는
EMLM-FQ[6]와 본 논문에서 제안하는 시간 기반 공정성을 제공하는 패킷
스케쥴링 기법에 대한 각 플로우의 서비스 순서와 채널 점유 시간을 나타낸다
각 플로우가 갖는 패킷 사이즈와 가중치가 동일하다고 가정하고 각 플로우의
초기 서비스 태그는 이다 그림 6 과 같이 모든 플로우가 직접적인 경쟁관계에
있으면 EMLM-FQ 는 F0 F1 F2 순서대로 각 플로우의 패킷을 서비스한다
시간 기반 공정성을 제공하는 경우 각 플로우가 점유하는 채널 시간이
공정해야 함으로 데이터률이 가장 낮은 F2 가 하나의 패킷을 전송할 때
사용하는 채널 점유 시간을 기준으로 각 플로우가 동일한 채널 점유 시간을
갖도록 한다 그림 7 과 같이 처리량 기반 공정성을 제공할 때 6 개의 패킷이
서비스 되는 시간 동안에 시간 기반 공정성을 제공할 때는 10 개의 패킷을
서비스 할 수 있다 즉 네트워크 처리량이 약 40 향상된다
F05 MbpsN0 N1 F1
2 Mbps N2 N3F2Mbpsxxx
(그림 5) 다중 데이터률을 제공하는 노드 그래프
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
17
F0 F2
F1
(그림 6) 플로우 경쟁 그래프
하지만 실제로 하나의 패킷을 전송하는데 제어 프레임
(RTSCTSDSACK)을 전송하는데 걸리는 시간과 충돌이 발생했을 때
재전송에 사용되는 시간 등의 이유로 채널 점유 시간은 각 플로우의
데이터률에 따라 정확히 비례하지 않는다 본 논문에서는 계산의 단순함을
위해서 각 플로우가 보장 받아야 하는 채널 점유 시간을 플로우의
데이터률에 따라 계산하고 시뮬레이션을 통해 각 플로우의 실제 채널 점유
시간을 측정하고 비교한다 채널 점유 시간 계산 방법은 다음 장에서
설명한다 본 논문에서는 다중 데이터률을 제공하는 환경에서 패킷 스케쥴링
기법이 처리량 기반 공정성과 시간 기반 공정성 사이에서 어떤 공정성을
제공하는 것이 옳다고 주장하는 것이 아니라 처리량 기반 공정성을 기반으로
하는 패킷 스케쥴링 기법에서 전체 네트워크 처리량이 시간 기반 공정성을
제공할 때 보다 현저하게 떨어지는 비효율성을 개선하는 방법을 제안한다
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
18
F1 F2F0 F1 F2F0
F0 F0 F0 F0 F0 F1 F1 F2
시간F0의 5개 패킷 F1의 2개 패킷 F2의 1개 패킷
Throughput-based
Time-based
F0의 2개
패킷
F0의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
F1의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
F2의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
F0 F0
(그림 7) 처리량 기반 공정성과 시간 기반 공정성에 대한
각 플로우의 서비스 순서와 채널 점유 시간 비교
각 플로우 f 의 채널 점유시간( )( fT )은 다음과 같이 정의한다
(3)
F 는 플로우 경쟁 그래프에 존재하는 모든 플로우들의 집합이고 fs 는
플로우 f 의 패킷 사이즈 fd 는 플로우 f 의 데이터률이다 )( fT 는 F 의
모든 플로우가 하나의 패킷을 서비스 하는데 사용하는 채널 점유 시간에서
f 가 하나의 패킷을 서비스 하는데 사용하는 채널 점유 시간이 차지하는
비율을 나타낸다 채널이 항상 이용 중이라고 가정하면 플로우의 전체 채널
점유 시간은 다음과 같이 정의한다
sumisin
=
Fii
i
f
f
ds
ds
fT )(
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
19
(4)
경쟁하는 플로우들의 가중치가 동일하다고 가정하면 시간 기반 공정성에
입각해서 각 플로우가 보장 받아야 하는 채널 점유 시간( )( fGT Guaranteed
Time)는 다음과 같이 정의 한다 N 은 플로우 경쟁 그래프에서 연결된
플로우들 중 가장 낮은 데이터률을 갖는 플로우의 데이터률이다
(5)
경쟁 그래프의 모든 플로우의 패킷 사이즈가 동일하다고 가정하면
)( fGT 는 다음과 도식화 된다
(6)
N은 경쟁 그래프에서 연결되어 있는 전체 플로우의 수이다
)()( fGTfT ge 이면 플로우 f 는 보상 받을 시간이 존재하지 않고
)()( fGTfT lt 이면 플로우 f 는 보상 받을 시간이 존재한다
1)(0 1)( lele=sumisin
fTfTFf
sumisin
=
Fi
i
f
ds
ds
fGT
min
min)(
min
min
1
)(
dNdfGT =
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
20
경쟁 그래프에서 연결된 각 플로우가 보장 받아야 하는 시간은 경쟁
관계에 있는 플로우들 중 가장 낮은 데이터률( mind )을 가진 플로우가 하나의
패킷을 서비스 할 때 그 플로우가 보내야 되는 패킷의 수로 나타낼 수 있다
보상 받아야 하는 시간이 존재하는 플로우 f 는 시간 기반 공정성을
달성하기 위해서 f 가 전송해야 하는 패킷 수( )( fP )는 다음과 같이 정의된다
(7)
따라서 그림 5 의 F0 는 mind 을 갖는 F2 와 비교하여 시간 기반 공정성을
달성하기 위해서 5 개의 패킷을 전송해야 한다 시간 기반 공정성(TF Time-
Based Fairness)은 다음과 같이 정의 한다
(8)
)( 21 tttiα 는 플로우 i 가 시간 1t 부터 시간 2t 까지 점유하는 채널 점유
시간이다 식 (8)의 값이 0 에 근접할수록 이상적인 시간 기반 공정성을
제공한다
mind 을 갖는 플로우 mindf 이 받는 최소 서비스의 양 )( 21minttW
df은
EMLM-FQ 의 식 (2)에서 정의한 각 플로우가 받는 최소 서비스의 양에서
유도된다 그 이유는 그림 5 에서 모든 플로우의 데이터률이 mind 이라 가정할
때 EMLM-FQ 에서 제공하는 각 플로우의 최소 서비스 양을 본 논문에서
제안하는 MRADPS 가 그림 8 과 같이 제공하기 때문이다 예를 들어
MRADPS 에서 최소 데이터률을 갖는 F2 가 받는 최소 서비스양은 F2 의
min
)(dd
fP f=
|)()(| 2121 tttt tj
ti αα minus
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
21
데이터률이 모든 플로우의 데이터률일 때 EMLM-FQ 에서 F2 가 받는 최소
서비스양과 같다 따라서 mindf 이 받는 최소 서비스 양( )( 21minttW
df)은 다음과
같이 정의 된다
(9)
여기서 fr 와 gr 는 각각 플로우 f 와 g의 가중치이며 S 는 플로우 경쟁
그래프에서 플로우 f 와 직접 연결되어 있는 플로우들의 집합이고 k와 α 는
[6]에서 각 플로우의 경쟁관계에 따라 정의한 위치 종속적 상수이다 플로우의
가중치가 동일하다고 가정하면 )( 21minttW
df는 다음과 같다 n은 플로우 경쟁
그래프에서 f 와 직접 연결되어 있는 플로우의 수이다
(10)
mind 보다 큰 데이터률을 가진 플로우가 받은 최소 서비스의 양
)( 21 ttWdf
은 다음과 같이 정의된다
(11)
αminusminusgesum isin
)()( 12min21mintt
rkr
dttWSg g
ffd
αminusminusge )(1)( 12min21mintt
kndttW
df
)()( 21min
21 minttW
dd
ttWdd f
ff ge
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
22
(그림 8) EMLM-FQ( xMbps)와 시간 기반 공정성에 대한
각 플로우의 서비스 순서와 채널 점유 시간 비교
F1 F2F0
F0 F0 F0 F0 F0 F1 F1 F2
시간F0의 5개 패킷 F1의 2개 패킷 F2의 1개 패킷
EMLM-FQ
Time-based
F0의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
F1의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
F2의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
23
33 채널 점유 시간의 계산
하나의 패킷 전송하는데 사용되는 채널 점유시간은 IEEE 80211 MAC
계층에서 하나의 데이터 프레임을 전송하는데 요구되는 전체 시간과 같다
전형적으로 다음과 같은 시간들을 포함한다
1) 데이터 프레임의 전송 시간
2) 하나의 데이터 프레임의 성공적인 전송을 끝내기 위해 전송되는 제어
프레임 전송 시간(RTS CTS DS ACK 프레임 전송 시간)
3) 데이터 프레임과 제어 프레임(RTS CTS DS ACK)를 전송할 때의 전파
지연 시간
4) 전송 노드가 채널에 접근하기 전에 기다리는 프레임 간 유휴 시간
(idle time)
MAC 계층에서는 데이터 프레임의 전송이 실패할 때 재전송을 시도하기
때문에 채널 점유시간에서 재전송에 걸리는 모든 시간들을 포함해야 한다
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
24
34 MRADPS 의 구현
MRADPS 는 각 플로우의 서비스 태그 할당 방법과 서비스 태그 정보에
대한 교환 방법은 EMLM-FQ 를 따른다 하지만 시간 기반 공정성을 제공하기
위하여 각 플로우의 데이터률에 따라 전송해야 하는 패킷 수를 계산하기
위해서 모든 노드는 인접한 노드들의 플로우에 대한 데이터률 정보를 듣고
자신의 로컬 테이블에 저장하고 자신의 로컬 테이블에 존재하는 플로우의
데이터률과 비교하여 가장 낮은 데이터률( mind )을 저장하여 데이터 전송 시
제어 프레임(RTS CTS DS ACK)에 포함시켜 전송한다 만약 로컬 테이블의
mind 보다 낮은 데이터률에 대한 정보를 듣는다면 로컬 테이블의 mind 을 그
데이터률로 저장하고 제어 프레임에 삽입하여 전송한다 따라서 경쟁
그래프에 연결된 플로우를 가진 모든 송신 노드는 경쟁하는 플로우 중 가장
낮은 데이터률에 대한 정보를 얻게 된다 또한 스케쥴링 과정 중에서 mind 과
송신 노드가 서비스 하려는 플로우의 데이터률과 비교하여 송신 노드가
전송해야 하는 패킷 수( )( fP 식(9))를 계산하고 만약 가 1 보다 크고 백로그
된 패킷이 존재 한다면 )( fP 개의 패킷은 동일한 서비스 태그를 갖고 즉시
전송을 시도한다 즉 )( fP 개의 패킷이 서비스 될 때까지 스케쥴링 과정에서
서비스 태그를 업데이트 하지 않는다 )( fP 개의 패킷 중 첫 번째 패킷을
제외한 )( fP -1 개의 패킷들은 전송 시 수신 노드에서 RTS 폐기가 이루어
지지 않게 하기 위해서 RTS 프레임의 1bit 구간(NCB Not Compare Bit)을 1 로
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
25
설정하여 전송한다 RTS 프레임에 NCB 구간이 1 로 세팅되어 있으면 수신
노드는 현재 채널이 사용 중이 아니면 CTS 로 바로 응답하여 그 플로우가
서비스 되도록 한다
341 기본적인 메시지 교환
각 패킷 전송은 RTS-CTS-DS-DATA-ACK 핸드쉐이크 과정을 따르고
패킷이 전송 될 수 있는 데이터률을 결정하기 위하여 RBAR 프로토콜을
따른다 만약 한 노드가 백오프 동안에 다른 노드에 의해서 어떤 전송이
이루어지고 있으면 그 전송이 끝날 때까지 백오프 타이머를 멈추어 기다리고
전송 중인 플로우에 대한 서비스 태그 정보를 로컬 테이블에서 업데이트한다
플로우 f 의 백오프 타이머가 끝나고 채널이 사용 중이지 않다면 RfB)
(수신
노드의 로컬 테이블에 따른 플로우 f 의 백오프 예측 값)를 포함하는 RTS 를
전송한다 RTS 를 받은 수신 노드는 자신의 로컬 테이블에서 플로우 f 에
대한 백오프 값 RfB 이 R
fB)
보다 작거나 같으면 CTS 로 응답하고 그렇지
않으면 CTS 를 전송하지 않는다
송신 노드와 수신 노드의 한 홉 거리에 있는 모든 이웃 노드들에게
플로우의 서비스 태그 정보 데이터률과 네트워크에서 가장 낮은
데이터률( mind )에 대한 정보를 알리기 위해서 제어 프레임(RTS CTS DS
ACK)에 서비스 태그와 mind 을 포함하여 전송하고 CTS DS ACK 프레임에
플로우의 데이터률을 포함하여 전송한다 RTS 에 플로우의 데이터률을
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
26
전송하지 않는 이유는 다중 데이터률 적응 기법으로 RBAR 를 채택하고 있기
때문에 수신 노드가 선택한 데이터률을 CTS 에 포함하여 전송하기 전까지
송신 노드는 전송할 데이터률을 알지 못하기 때문이다 또한 플로우에 대한
업데이트 서비스 태그는 RTS CTS 프레임에 포함하지 않는다 그 이유는
RTS 와 CTS 는 채널 획득을 보장하지 않기 때문이다 RTS-CTS 과정이 성공한
이후에 DS 와 ACK 프레임에 플로우에 대한 업데이트 태그를 붙여 주변
노드들에게 공지한다 이로써 스케쥴링을 위한 정확한 플로우의 서비스 태그
정보가 전달된다
342 테이블 정보 교환
경쟁 그래프에서 한 홉 거리에 있는 플로우에 대한 정보는 송신 노드와
수신 노드에 분산되어 있을 수 있다 따라서 송신 노드의 플로우 f 에 대한
백 오프 값 설정 방법은 송신 노드와 수신 노드에서 유지 되는 테이블을
고려하여 백오프 값을 설정해야한다
즉 Sf
Sff BBB += 이다 fB 는 플로우 f 의 백오프 값이고 S
fB 는 송신
노드의 로컬 테이블에 따른 플로우 f 의 백오프 값 RfB 은 수신 노드의 로컬
테이블에 따른 플로우 f 의 백오프 값이다 그러나 송신 노드에서는 SfB 는
정확히 알지만 RfB 은 알 수 없다 따라서 송신 노드가 R
fB 을 예측 할 수
있도록 수신 노드는 ACK 프레임에 두개의 파라미터( fM fb )를 추가하여
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
27
전송한다 fM 는 수신 노드의 로컬 테이블에서 플로우 f 가 서비스하기 전에
서비스 되어야 하는 플로우들의 바이트 수이다 fM 는 다음과 같이 계산된다
(12)
fw 는 플로우 f 의 가중치이고 iT 는 수신 노드의 로컬 테이블에서
플로우 f 의 서비스 태그( fT )보다 작은 플로우의 서비스 태그이다 B는 수신
노드의 로컬 테이블에서 fT 보다 작은 서비스 태그를 갖는 플로우들의
집합이다 fb 은 수신 노드의 테이블에서 플로우 f 의 백오프 기간을
나타낸다 따라서 송신 노드가 fM fb 를 ACK 프레임을 통해 받으면 임의의
시간 t 에서의 RfB)
은 다음과 같이 계산 할 수 있다 ft 는 이전에 ACK
프레임을 받은 시간이다
(13)
343 패킷 스케쥴링
노드 에서 채널이 사용 중이 아닌 것이 감지되면 a) 전송할 플로우 가
로컬 테이블 에서 가장 작은 서비스 태그를 가지고 있다면 즉시 HOL(Head of
Line) 패킷을 전송한다 만약 f 의 데이터률이 mind 보다 크다면 시간
공정성을 달성하기 위해 전송해야 하는 패킷 수( )( fP )를 구하고 )( fP 개의
패킷들의 서비스 태그를 업데이트하지 않고 동일한 서비스 태그를 갖는다
fBj jff wTTM )(sum isinminus=
ffffRf MttdMbB ))(( min minussdotminussdotasymp)
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
28
)( fP 개의 패킷들은 즉시 전송을 시도하고 )( fP 개의 패킷들이 서비스 된 후
패킷의 서비스 태그를 업데이트한다 b) f 보다 작은 서비스 태그를 갖는
플로우가 자신의 로컬 테이블( nE )에 존재 하면 f 의 백오프 값 fB 을
Rf
Sf BB + 로 설정 하고 백오프 타이머가 동작을 시작한다 c) f 의 백오프
타이머가 만료되고 채널이 사용 중이 아니라면 f 의 HOL(Head of Line)
패킷을 전송한다 그림 9 는 패킷 스케쥴링의 순서를 나타낸다
(그림 9) 패킷 스케쥴링 순서도
스케쥴링 시작
전송할 플로우가 가장 작은 서비스 태그를 갖는가
계산
HOL 패킷 전송
백오프 시작
Rf
Sff BBB +=
백오프 만료
네
아니오
)(fP
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
29
344 간단한 예제
그림 5 와 같은 네트워크가 존재한다고 가정하자 각 플로우의 패킷
사이즈와 가중치는 동일하다 각 플로우 )210( =iFi 는 초기 서비스 태그
값으로 각각 10 =T 21 =T 32 =T 을 갖는다 또한 이라
가정하면 그림 10 와 같이 F0 는 가장 작은 서비스 태그를 갖기 때문에 즉시
pkt 0 의 전송을 시작한다 전송을 시작하기 전에 F0 의 데이터률은 네크워크에
존재하는 가장 낮은 데이터률 mind 보다 5 배 높기 때문에 시간 기반 공정성을
달성하기 위해서 전송해야 할 패킷 수 5)( =fP 를 계산하고 F0 의 첫 번째
패킷 pkt 0 을 전송할 때 DS 와 ACK 프레임에 업데이트 태그를 붙이지 않는다
그 이유는 만약 노드 N1 이 F0 의 업데이트 태그를 수신하면 즉시 F1 의 pkt
0 를 서비스하기 위해 채널에 접근을 시도할 것이기 때문이다 따라서
업데이트 태그를 붙이지 않음으로써 F0 의 전송해야 할 나머지 패킷에게
전송할 기회를 줄 수 있다 pkt 0 전송 후에 F0 는 스케쥴링 과정에서 )( fP 의
마지막 패킷 pkt 4 가 서비스 되기 전까지 서비스 태그를 업데이트 하지 않기
때문에 F0 는 가장 작은 서비스 태그를 가지므로 F0 의 pkt 1 pkt 2 pkt 3 pkt
4 는 즉시 전송을 시도한다 또한 pkt 1 pkt 2 pkt 3 pkt 4 을 전송 할 때 RTS
프레임의 NCB(Not Compare Bit)을 1 로 설정하여 전송한다 이는 수신
노드에서 RfB 값의 비교없이 RTS 프레임에 대한 응답으로 CTS 프레임을 즉시
전송하도록 한다 F0 의 전송해야 할 5 개의 패킷 중 마지막 패킷인 pkt 4
10 =
WeightSizePacket
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
30
전송시 DS 와 ACK 프레임에 업데이트 태그를 붙여서 주변 노드들에게
공지한다 N1 이 F0 의 pkt 4 의 업데이트 태그를 수신하면 F1 의 패킷을
서비스하기 위해서 즉시 채널에 접근한다 F1 의 첫 번째 패킷 pkt 0 을
전송하기 전에 F0 와 같이 2)( =fP 를 계산하고 F1 의 pkt 0 의 전송 후에 pkt
1 전송시 NCB 를 1 로 설정하고 DS 와 ACK 프레임 전송 시 업데이트 태그를
붙인다 F2 는 이기 때문에 추가로 전송할 패킷이 존재 하지 않다 따라서
F2 의 패킷 pkt 0 을 전송할 때 DS 와 ACK 프레임 전송 시 업데이트 태그를
붙여서 전송한다
(그림 10) 간단한 예제
Time
F0
F1
F2
T1=2
T0=1 T0=1 T0=1 T0=1 T0=11
T1=12
T2=13
100 200 300
pkt 0 pkt 1 pkt 2 pkt 3 pkt 4
pkt 0 pkt 1
pkt 0
T=update service tag Transmitting pkt with update service tag
T= service tag Transmitting pkt not with update service tag
제 4 장 모 의 실 험
31
제 4 장 모의 실험
본 논문에서는 제안한 에드혹 패킷 스케쥴링에 대한 성능을 평가하기
위해서 미국 버클리 대학 남가주 대학 및 카네기 멜론 대학에서 개발한
네트워크 시뮬레이터인 NS-2[16] 및 CMU 확장 프로그램을 사용했으며 본
논문에서 제안한 MRADPS 와 비교 대상인 EMLM-FQ 를 구현하여 성능
평가를 수행하였다 표 2 는 시뮬레이션 시 적용된 파라미터 값이고 표 3 은
경쟁 그래프가 갖는 각 최소 데이터률에서 각 플로우의 데이터률에 따라
전송해야 하는 패킷수이다
(표 2) 시뮬레이션 파라미터
Parameter Value
Frequency
Transmit Power
110 Mbps Sensitivity
55 Mbps Sensitivity
20 Mbps Sensitivity
Carrier Sense Threshold
Propagation Model
Maximum Transmission Range (25511 Mbps)
Routing Protocol
24 GHz
15 dBm
-82 dBm
-87 dBm
-91 dBm
-108 dBm
Two Ray Ground
250m 200m 100m
DSR
제 4 장 모 의 실 험
32
(표 3) 최소 데이터률과 플로우 데이터률에 따라 전송해야
하는 패킷수
Flow data rate
Minimum data rate )( fP
2Mbps2Mbps
55Mbps55Mbps
11Mbps11Mbps
11Mbps55Mbps
55Mbps2Mbps
11Mbps2Mbps
1
1
1
2
2
5
시나리오 I 은 그림 11 과 같이 4 개의 노드와 그림 6 의 플로우
경쟁그래프와 같이 직접적으로 경쟁 관계에 있는 3 개의 플로우로 구성된
네트워크에서 FIFO 를 사용하는 IEEE 80211b EMLM-FQ MRADPS 를 각각
적용했을 때 플로우별 처리량과 채널 점유 시간을 계산하였다 또한
MRADPS 를 적용했을 때 가장 낮은 데이터률( mind )을 가지는 F1 이 받는
최소 서비스 양이 모든 플로우의 데이터률이 mind 일 때 EMLM-FQ 에서 받는
최소 서비스양을 보장하는지를 확인하기 위해서 그림 11 의 모든 플로우의
데이터률이 2Mbps 일 때 EMLM-FQ 의 처리량을 측정하였다 트래픽으로
제 4 장 모 의 실 험
33
UDP 를 사용하였으며 패킷 사이즈는 1500 바이트이고 시뮬레이션 시간은
200 초이다
F12MbpsN0 N1F0
55MbpsN2 N3F2
11Mbps (그림 11) 시나리오 I의 노드 그래프
(표 4) 시나리오 I의 플로우별 처리량(패킷수)과 전체 네트워크 처리량
Flow 80211b+FIFO EMLM-FQ MRADPSEMLM-
FQ(2Mbps)
F0 5165 24849 29072 15035
F1 47815 24850 14525 15036
F2 48488 24849 69342 15036
Total Throughput(pkt)
101468
100()
74548
73()
112939
111() 45107
제 4 장 모 의 실 험
34
표 4 에서 EMLM-FQ 는 각 플로우가 공정하게 서비스 되지만 전체
네트워크의 처리량이 FIFO 를 사용하는 IEEE 80211b 환경의 전체 네트워크
처리량보다 약 27 감소한다 하지만 MRADPS 는 IEEE 80211b 보다 네트워크
처리량이 약 11 향상된다 또한 MRADPS 에서 최소 데이터률을 갖는 플로우
F1 의 서비스 양은 그림 12 와 같이 모든 플로우의 데이터률이 그림 11 의
최소 데이터률인 2Mbps 일 때 EMLM-FQ 가 각 플로우에게 제공하는 최소
서비스 양과 거의 동일함을 확인 할 수 있고 MRADPS 가 각 플로우
데이터률에 따른 전송해야 하는 패킷 수 )( fP 에 거의 비례하여 각 플로우가
받는 서비스 양을 제공하는 것을 확인 할 수 있다 여기서 )210( =iTif
는
플로우 의 처리량을 나타낸다
그림 13 는 시나리오 I 의 각 패킷 스케쥴링 기법을 적용했을 때
플로우별 채널 점유 시간을 나타낸다 MRADPS 는 3 개의 플로우의 채널 점유
시간이 다른 스케쥴링 기법보다 공정함을 확인 할 수 있다 하지만 정확하게
플로우의 채널 점유 시간이 동일하지는 않다 그 이유는 표 3 에서 전송할
패킷을 계산할 때 간단히 내림으로 계산을 하였고 패킷을 재전송하는 시간
백오프 시간등의 추가적인 시간들이 발생하기 때문이다
제 4 장 모 의 실 험
35
(그림 12) EMLM-FQ(2Mpbs)가 제공하는 최소 처리량과
MRADPS의 각 플로우의 처리량 비교
제 4 장 모 의 실 험
36
(그림 13) 시나리오 I의 각 플로우별 채널 점유시간
시나리오 II 는 그림 14 과 같이 26 개의 노드와 16 개의 플로우로 구성된
네트워크에서 FIFO 를 사용하는 IEEE 80211b EMLML-FQ MRADPS 를 각각
적용했을 때 각 플로우별 처리량를 평가하였다 시나리오 II 의 각 플로우의
경쟁 관계는 그림 15 와 같다 트래픽으로 UDP 를 사용하였으며 패킷
사이즈는 1500 바이트이고 시뮬레이션 시간은 200 초이다
0
01
02
03
04
05
06
07
08
09
F0 F1 F2
Flow ID
Channel O
ccupancy
Tim
e(F
ractio
n)
IEEE 80211_FIFO
EMLM-FQ
MRADPS
제 4 장 모 의 실 험
37
(그림 14) 시나리오 II 의 노드 그래프
(그림 15) 시나리오 II 의 플로우 경쟁 그래프
제 4 장 모 의 실 험
38
(표 5) 시나리오 I의 플로우별 처리량(패킷수)과
전체 네트워크 처리량
Flow 80211b+FIFO EMLM-FQ MRADPS F0 53327 36622 26167 F1 49939 27281 53327 F2 2375 7630 13514 F3 38448 7515 19703 F4 15316 7323 25432 F5 7260 7462 7304 F6 1412 6171 7370 F7 2953 7465 7210 F8 10737 37156 7672 F9 37335 13932 33182
F10 29459 40242 53858 F11 15157 14106 28770 F12 45716 9877 39119 F13 53318 23484 27190 F14 10316 6790 10878 F15 12291 19163 29201
Total Throughput(pkt) 385359 (100)
272219 (71)
389897 (101)
제 4 장 모 의 실 험
39
표 5 는 그림 14 의 노드 그래프에서 각 패킷 스케쥴링 기법을 적용했을
때 각 플로우의 처리량을 나타낸다 IEEE 80211b 에서 다른 플로우에 비해
서비스의 양이 매우 적은 F2 F6 F7 와 같은 플로우를 EMLM-FQ 에서는
일정량의 서비스를 받을 수 있도록 보장해 준다 하지만 IEEE 80211b 의
네트워크 처리량보다 약 29 감소한다 MRADPS 는 전체 네트워크 처리량이
IEEE 80211b 의 네트워크 처리량과 거의 동일한 처리량을 보여주고 또한
고립되는 플로우의 최소 서비스 양을 EMLM-FQ 가 보장해주는 서비스의 양과
거의 동일하게 서비스한다
에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려하는 분산 패킷 스케쥴링
40
제 5 장 결 론
본 논문은 IEEE 80211x와 같이 물리계층에서 다중 데이터률을 제공하는
에드혹 네트워크 환경에서 ldquo플로우들 간에 공유하는 채널 용량이 고정되어
있다rdquo라는 기존 패킷 스케쥴링의 가정이 실제 환경과 적합하지 않는
문제점을 해결하기 위해서 다중 데이터률을 고려한 새로운 공정성 모델인
플로우별 시간 기반 공정성(Time-based Fairness)를 정의한다 또한 정의한
공정성을 달성하기 위하여 플로우 경쟁 그래프 상의 가장 낮은 데이터률과 각
플로우의 데이터률과 비교하여 전송해야 하는 패킷의 수( )( fP )를 계산하고
스케쥴링 과정에서 개의 패킷에 대한 서비스 태그는 업데이트 하지 않고
)( fP 개의 패킷 중 첫 번째 패킷을 제외한 나머지 패킷은 전송 시에 RTS
프레임에 NCB(Not Compare Bit)를 1로 설정하여 수신 노드에서 RTS를
폐기하지 않고 바로 CTS를 보내 서비스 되도록 EMLM-FQ를 수정하여 새로운
스케쥴링 기법인 MRADPS를 제안하였다 MRADPS는 각 플로우의 서비스
태그 할당 방법과 서비스 태그 정보에 대한 교환 방법등 EMLM-FQ의 기존
방식을 고수하기 때문에 EMLM-FQ의 특성인 공간적 채널 재사용 문제를
해결하는 방법과 분산된 플로우 정보를 가지고 스케쥴링을 결정하는 방법을
동일하게 제공한다 시뮬레이션 결과는 MRADPS는 경쟁 그래프에서 가장
낮은 데이터률을 갖는 플로우의 최소 서비스 양을 모든 플로우의 데이터률이
가장 낮은 데이터률을 가질 때 EMLM-FQ의 플로우가 받는 최소 서비스
에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려하는 분산 패킷 스케쥴링
41
양만큼 서비스하는 것을 보여주고 각 플로우가 받는 서비스 양은 )( fP 에
비례함을 보여준다 또한 MRADPS는 다중 데이터률이 제공되는 환경의
에드혹 네트워크의 전체 네트워크 처리량을 크게 향상시키는 것을 보여준다
참 고 문 헌
42
참고 문헌
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Physical Layer(PHY) Specifications Further Higher Data Rate Extension in
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Flows in Ad Hoc Networksrdquo IEEE Wireless Communications and Networking
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Networksrdquo IEEE Transactions on Wireless Communications Vol 3 Issue 6
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Networksrdquo IEEE Conference on Local Computer Networks pp479-567 April
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Group on Data Comm (SIGCOMM) 1994
[16] NS2 - wwwisiedunsnamns
[17] Datasheet for ORiNOCO 11 Mbits Network Interface Cards 2001
45
감사의 글
이제 2년 반동안의 대학원 생활을 끝마치고 사회로 첫걸음을 내딛게 되었
습니다 제가 무사히 대학원 생활을 끝마칠 수 있도록 도움을 주신 주위의
많은 분들께 이 기회를 빌어 감사의 말씀을 드리고 싶습니다
먼저 저의 지도 교수님이신 유상조 교수님께 감사의 말씀을 드리고 싶습
니다 대학원에 들어와서부터 지금까지 바쁘신 와중에도 부족한 저에게 많
은 시간을 할애하여 지도해 주셔서 항상 감사하게 생각하고 있습니다 교수
님과 연구실 원들과 함께 한 많은 세미나들이 특히 제게 많은 도움이 되었
습니다 또한 바쁘신 와중에도 부족한 논문의 심사를 맡아주신 곽경섭 교수
님과 김덕경 교수님께도 감사의 말씀을 드립니다
결코 적지 않은 2년 반이라는 시간이 짧게 느껴질 만큼 많은 추억과 시간
을 함께한 멀티미디어 통신망 연구실의 선후배 및 동기들에게도 감사의 말
씀을 드립니다
무엇보다도 부모님의 무한한 사랑과 아낌없는 지원이 없었다면 현재의 저
는 없었을 것 입니다 무엇으로도 부모님의 큰 사랑에 보답할 수는 없겠지
만 제 학창생활의 결실인 이 논문을 그 동안의 부모님의 수고에 대한 작은
보답으로 바치고 싶습니다
盧 權 汶
46
학술 활동
[1] Yong-Qian Chen Kwen-mun Roh Sang-Jo Yoo A Distributed Fairness Support
Scheduling Algorithm in Wireless Ad-Hoc Networks Lecture Note in Computer
Science 2006
[2] Yong-Qian Chen Kwen-mun Roh Sang-Jo Yoo A Distributed Fairness Support
Scheduling Algorithm in Wireless Ad-Hoc Networks UIC06
[3] 이정환 노권문 유상조ldquo에드혹 네트워크에서 클러스터 기반의 지오캐
스팅 프로토콜rdquo 한국통신학회 하계학술대회 20047
[4] 노권문 서지영 정순규 조경진 유상조 ldquo에드혹 네트워크에서 다중 데
이터률을 고려하는 분산 패킷 스케쥴링rdquo JCCI2006 20064
[5] Yong-Qian Chen Kwen-Mun Roh Sang-Jo Yoo Service Index Based Fairness
Scheduling in Wireless Ad-Hoc Networks JCCI2006 20064
[6] 조경진 김현주 노권문 유상조 ldquo지능형 무선 인지 기술 기반 네트워크
환경에서 MAC 계층 동적 주파수 선택 방법rdquo 한국통신학회 하계학술대
회 20067
[7] 김현주 조경진 노권문 유상조 ldquo무선 인지 기술 기반의 시스템을 위한
계층에서의 통신 초기화 WRAN MAC 과정rdquo 한국통신학회 하계학술대회
47
20067
[8] 유상조 노권문 정재학 김재명 ldquoWRAN Cognitive Radio MAC 프로토콜
기술rdquo 방송공학회지 Vol 11 No1 pp40-53 2006
[9] 노권문 진영천 유상조 ldquo에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려한
분산 패킷 스케쥴링rdquo 한국통신학회 논문지 2006 07
[10] 조경진 김현주 노권문 유상조 ldquo지능형 무선 인지 기술 기반 네트워크
환경에서 MAC 계층 동적 주파수 선택 방법rdquo 한국통신학회 논문지 게
재 예정
특허 출원
[1] 무선 인지 기술 환경에서 기지국들 간에 무선 공유 자원을 효율적으로
사용하기 위한 매체 접근 제어 계층의 동작 자원 임대 프로토콜 출원번
호 제 2005-0105278
[2] 무선 인지 기술 환경에서 숨겨진 인컴번트 시스템의 검출을 위한 명시적
아웃밴드 시그널링 방법 출원번호 제 2006-0019661
[3] 에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링 방법
출원번호 제 10-2006-63521
[4] 애드혹 네트워크에서 서비스 색인 기반 공정 스케쥴링 방법 출원 번호
제 10-2006-63520
48
수행 프로젝트
[1] 무선 Ad-hoc 네트워크에서 Seamless한 인터넷 QoS 를 제공하기 위한 네
트워킹 기술연구 및 멀티미디어 ad-hoc 서비스 테스트 베드 구현 정보
통신부
[2] 초광대역 무선통신 연구센터 (UWB-ITRC) 제 4 세부과제 ndash UWB 응용
시스템 기술 (정보통신부 대학 IT 연구센터)
[3] 코그니티브 라디오(Cognitive Radio) 기술 개발 III(삼성종합기술원)
- IEEE 80222 WRAN 표준 제안(20051117) 참여(MAC)
[4] 초광대역 무선통신을 위한 지능형 무선인지 (Cognitive Radio) 핵심기술
연구 과학재단 특정기초사업
제 2장 관련 연구
3
제 2 장 관련 연구
21 IEEE 80211b WLAN 과 다중 데이터률 적응 기법
IEEE 80211 WLAN은 DCF(Distributed Coordination Function) 모드를
제공하고 있기 때문에 에드혹 네트워크를 위한 테스트 베드와 시뮬레이션에
널리 사용하고 있는 무선 LAN의 표준이다 IEEE 80211은 1Mbps와 2Mbps의
데이터률을 제공하지만 사용자들의 보다 높은 데이터률의 요구로 인해 IEEE
80211b가 제정되었다 IEEE 80211b는 물리계층에서 24GHz 대역을 사용하여
DSSS(Direct Sequence Spread Spectrum) 방식으로 동작하며 1Mbps 2Mbps
55Mbps 11Mbps과 같이 보다 높은 데이터률을 제공한다 이러한 다중
데이터률에 관한 명세는 물리 계층에 정의되어 있고 매체 접근 제어(Media
Access Control MAC)계층에서 제어된다 표 1은 IEEE 80211b에서 제공되는 각
데이터률에 따른 수신 감도와 전송 거리를 간략히 나타낸다[1] 하지만 실제
전송 거리는 제조사에 따라서 달라질 수 있다
제 2장 관련 연구
4
(표 1) IEEE 80211b 데이터률 명세와 전송 거리
IEEE 80211b 표준에서 그림 1과 같이 PLCP(Physical Layer Convergence
Protocol) 프리엠블과 헤더는 DBPSK 변조 방식의 바커 코드 확산을 이용하여
1Mbps로 전송하고 PSDU(PHY Service Data Unit)은 1 2 55 11Mbps 중 하나로
전송한다(그림 1(a)) 그림 1(b)와 같이 네트워크 처리량의 효율성을 개선하고
오버헤드를 최소화하기 위해서 짧은 PLCP 프레임을 사용할 수 있다 IEEE
80211b 표준에서 정의된 모든 제어 프레임(RTS CTS ACK and Management
Frame)은 가상 반송파 감지 메커니즘을 확실하게 제공하기 위해서 기본
데이터률(긴 PLCP 프레임-1Mbps 짧은 PLCP 프레임-2Mbps)로 전송한다
IEEE 80211b에서 정의한 다중 데이터률을 이용하는 데이터률 적응
기법(rate adaptation scheme)의 대표적인 방법은 Lucent사의 WaveLan-II 제품의
Data Rate Code
Length Modulation
Symbol Rate
(BitSymbol)
Receiver Sensitivity
(dBm)
Tx Range
(Open
Space)
1Mbps 11(Barker) DBPSK 1MSps (1) -94 550m
2Mbps 11(Barker) DQPSK 1MSps (2) -91 400m
55Mbps 8(CCK) DQPSK 1375MSps (4) -87 270m
11Mbps 8(CCK) DQPSK 1375MSps (8) -82 160m
제 2장 관련 연구
5
ARF(Auto Rate Fallback) 기법[7]과 RBAR(Receiver Based AutoRate) 프로토콜[8]이
있다 ARF 기법은 송신 노드가 이전 데이터 패킷 전송 시 얻어진 정보를
기반으로 데이터률을 선택하며 데이터 전송의 연속적인 성공 또는 실패
이후에 데이터률을 증가시키거나 감소시켜서 데이터를 전송하는 기법이다
RBAR 프로토콜은 수신 노드가 RTS(Request-To-Send)와CTS(Clear-To-Send)
프레임 교환 과정 동안에 데이터 프레임을 전송하기 위한 적절한 데이터률을
선택해서 송신 노드에게 공지하는 방식이다 송신 노드가 데이터 전송을 위해
RTS 프레임을 수신 노드에게 전송하면 수신 노드는 SNR(Signal-to-Noize
Ratio)를 측정하고 데이터 전송을 위한 데이터률을 선택한다 그리고 수신
노드가 선택한 데이터률을 CTS 프레임 안에 포함하여 전송한다 CTS
프레임을 받은 전송 노드는 CTS 프레임에 명시된 데이터률로 데이터
프레임을 전송한다 RBAR 프로토콜은 수신 노드에서 데이터률을 결정하기
때문에 송신 노드에서 데이터률을 결정하는 ARF 기법보다 급변하는 무선
채널 상태를 잘 반영할 수 있다 따라서 ARF 기법보다 정확한 데이터률을
결정할 수 있다 본 논문에서는 다중 데이터률 적응 기법으로 RBAR
프로토콜을 기반으로 한다
제 2장 관련 연구
6
Sync128bits
SFD16 bits
Signal8 bits
Service8 bits
Length16 bits
CRC16 bits
MPDU(Variable)
PPDU
1Mbps DBPSK 1Mbps DBPSK2Mbps DQPSK55 to 11Mbps
PLCP Preamble PLCP Header
Sync 56 bits
SFD16 bits
Signal8 bits
Service8 bits
Length16 bits
CRC16 bits
MPDU(Variable)
PPDU
1Mbps DBPSK 2Mbps DQPSK55 to 11Mbps
PLCP Preamble PLCP Header
2Mbps DQPSK
(a) Long Preamble
(b) Short Preamble (그림 1) IEEE 80211b 프리엠블 형식 구조와 제공되는 데이터률
제 2장 관련 연구
7
22 에드 혹 네트워트에서의 패킷 스케쥴링
에드혹 네트워크에서 대부분의 패킷 스케쥴링 연구[6][9-12]는 처리량에
기반한 공정성을 제공한다 처리량 기반 공정성을 제공하는 스케쥴링 방식은
TDMA 기반의 에드혹 네트워크를 위해 제안된 credit-based 공정 스케쥴링
기법[10][11]과 타임 스탬프에 기반한(timestamp-based) 공정 스케쥴링
기법[6][9] 두 가지로 나눌 수 있다 타임 스탬프에 기반한 패킷 스케쥴링
기법은 처리량 기반 고정성을 제공하기 위해 도착된 패킷들은 SFQ[13](Start-
Time Fair Queueing)에 기반하여 두 개의 서비스 태그(start tag와 finish tag)를
갖고 가장 작은 start tag를 갖는 패킷을 서비스한다 또한 [12]에서는 두 개의
태그를 이용하여 백오프 값을 계산하는데 사용한다
에드혹 네트워크 환경에서는 패킷 스케쥴링을 설계할 때 다음과 같은
설계상의 쟁점을 고려해야 한다
1) 위치 종속적 경쟁 - 무선 데이터 전송은 지역적으로
제 2장 관련 연구
8
브로드캐스팅이기 때문에 공유하는 채널에 대한 경쟁은 위치 종속적이다
예를 들어 그림 2의 노드 그래프와 같이 5개의 노드(Ni i = 0hellip4)가 있고
4개의 플로우(Fj j = 0hellip3)가 있을 때 플로우간 경쟁관계를 그림 3과 같이
플로우 경쟁 그래프로 변환할 수 있다 그림 3에서 각 꼭지점은 플로우를
나타내고 각 간선은 플로우들 사이의 경쟁 관계를 나타낸다 F0는 F1과 F2와
경쟁 관계에 있지만 F3와는 직접적으로 경쟁관계에 있지 않다 따라서 F0와
F3는 동시에 서비스 받을 수 있다 이와 비슷하게 F1은 F0 F2 F3와
경쟁관계에 있다 이처럼 플로우들 사이에서 경쟁관계에 있는 플로우들의
집합은 플로우의 위치에 따라서 다르다 또한 F0와 F3와 같이 직접
경쟁관계에 있지 않는 플로우들은 동시에 서비스 받을 수 있지만 이는
경쟁관계에 있는 플로우들 사이에서 엄격한 공정성을 제공하기 위해서는 한
순간에 하나의 플로우만 서비스를 받아야 하기 때문에 두 개의 플로우(F0
F3)가 직접적으로 경쟁 관계에 있지 않아서 서비스 된다면 공정성를
훼손하는 문제가 발생한다 하지만 동시에 서비스 될 수 있는 플로우들 중
하나만 서비스 한다면 네트워크의 처리량을 감소시키는 단점을 가지고 있다
이러한 문제를 공간적 채널 재사용 문제라 한다
2) 에드혹 스케쥴링의 분산된 속성 - 유선 네트워크나 셀룰러
네트워크에서 각 라우터나 스위치 기지국은 패킷 스케쥴링을 결정할 때 모든
플로우에 대한 정확한 정보를 가지고 있다 하지만 에드혹 네트워크에서는
제 2장 관련 연구
9
경쟁관계에 있는 플로우가 각 다른 송신 노드에서 발생할 수 있고 각 송신
노드에서는 다른 송신 노드의 플로우 정보를 직접적으로 접근 할 수 없다
이는 에드혹 네트워크에서 패킷 스케쥴링을 설계할 때 분산되어 있는 플로우
정보를 이용하여 계산해야 하는 문제를 포함하고 있음을 나타낸다
(그림 2) 노드 그래프
(그림 3) 플로우 경쟁 그래프
위와 같은 디자인 이슈들을 고려하여 제안된 대표적인 패킷 스케쥴링은
[6]의 MLM-FQ(Maximize-Local-Minimum Fair Queueing)과 EMLM-FQ(Enhanced-
Maximize-Local-Minimum Fair Queueing)이다 이 두 기법에서 서비스 태그의
N0 N1 N2 N3 N4F0
F1 F2 F3
F0
F1
F2
F3
제 2장 관련 연구
10
할당 방법으로 가상 시간(virtual time)계산의 편리성을 위해서 SFQ(Start-Time
Fair Queueing)를 이용한다 MLM-FQ는 분산된 에드혹 환경에서 경쟁 그래프에
연결된 모든 플로우들 중에서 한 순간에 하나의 플로우만 서비스 되도록 한다
MLM-FQ에서 각 플로우가 받는 최소 서비스의 양은 다음과 도식화 된다
(1)
여기서 )( 21 ttW f 는 플로우 f 가 시간 1t 부터 2t 까지 받은 서비스의 양을
나타낸다 C는 채널 용량이고 fr 와 gr 는 각각 플로우 f 와 g의 가중치이며
N은 플로우 경쟁 그래프에서 연결된 모든 플로우들의 집합이다 k 와 α 는
위치 종속적 상수이다
EMLM-FQ는 공간적 채널 재사용 방법을 제공하기 위해서 MLM-FQ에
백오프 값을 설정하는 방법을 추가함으로써 직접적으로 경쟁관계에 있지
않는 플로우들인 F0와 F3가 동시에 서비스 될 수 있도록 하는 메커니즘을
제공한다 예를 들어 동작 과정을 설명하면 그림 2와 같은 노드 그래프에서
플로우를 전송할 각 송신 노드와 수신 노드는 그림 4와 같은 각각의 플로우
테이블을 갖는다 F0는 가장 작은 서비스 태그 T0를 가지고 있기 때문에 즉시
전송한다 F1 F2 F3는 자신의 테이블에서 자신 보다 작은 서비스 태그를 갖는
αminusminusgesum isin
)()( 1221 ttrk
rCttW
Ng g
ff
제 2장 관련 연구
11
플로우들의 전체 수로 몇 개의 (Contention Window)로 구성된 백오프 기간를
결정한다 따라서 F1는 T1이 2이기 때문에 자신 보다 작은 서비스 태그를
갖는 한 개의 플로우가 존재하므로 백오프 기간을 1로 설정한다 F3의 경우
F3의 테이블에서 F3보다 작은 플로우 F1과 F2가 존재하기 때문에 백오프
기간을 2로 설정한다 F0가 서비스 될 때 F1과 F2는 간섭을 받지만 F3의 경우
간섭을 받지 않기 때문에 백오프 기간이 지난 후 서비스 된다 따라서
EMLM-FQ는 MLM-FQ보다 높은 네트워크 처리량을 달성한다 EMLM-FQ의 각
플로우가 받는 최소 서비스의 양은 다음과 같이 도식화 된다
(2)
여기서 S 는 플로우 경쟁 그래프에서 플로우 f 와 직접 연결되어 있는 플
로우들의 집합이다
αminusminusgesum isin
)()( 1221 ttrk
rCttW
Sg g
ff
제 2장 관련 연구
12
F0 T0=1F1 T1=2F2 T2=3
Backoff=0
F0 T0=1F1 T1=2F2 T2=3F3 T3=4
Backoff=1
F0 T0=1F1 T1=2F2 T2=3F3 T3=4
Backoff=2
F1 T1=2F2 T2=3F3 T3=4
Backoff=2
F0 F3 전송 전
F0의 테이블 F1의 테이블 F2의 테이블 F3의 테이블
F0 T0=11F1 T1=2F2 T2=3
Backoff=2
F0 T0=11F1 T1=2F2 T2=3
F3 T3=14
Backoff=0
F0 T0=11F1 T1=2F2 T2=3
F3 T3=14
Backoff=1
F1 T1=2F2 T2=3
F3 T3=14
Backoff=2
F0 F3 전송 후(패킷 사이즈가중치는 10이라 가정)
F0의 테이블 F1의 테이블 F2의 테이블 F3의 테이블
(그림 4) EMLM-FQ의 동작
에드 혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
13
제 3 장 다중 데이터률을 고려한 분산
패킷 스케쥴링(MRADPS)
에드혹 네트워크의 IEEE 80211x 물리 계층에서의 예와 같이 각 단말은
채널 상태에 따라 다중 데이터률을 제공하기 때문에 기존 에드혹 네트워크의
패킷 스케쥴링 연구에서 채널 용량이 고정 되어 있다는 기본 가정이 실제 환
경에 적합하지 않다 이러한 문제를 해결하기 위해서 본 논문에서는 먼저 다
중 데이터률을 고려하여 플로우별 시간 기반 공정성을 정의하고 정의한 시간
기반 공정성을 달성하는 새로운 분산된 패킷 스케쥴링 기법을 제안한다
다중 데이터률을 고려한 패킷 스케률링 기법은 Godfrey Tan과 John Guttag
가 처음 제안하였다 이들이 제안한 패킷 스케률링 기법인 TBR[14](Time-
Based Regulator)는 다중 데이터률을 제공하는 IEEE 80211b 무선 네트워크의
인프라스트럭처 모드에서 한 셀 안의 채널을 공유하는 모든 노드들이 채널 점
유 시간을 공유한다 이 TBR 기법은 플로우별 채널 점유 시간에 대한 공정성
을 제공하는 것이 아니라 노드별로 시간 공정성을 제공하고 라운드 로빈(RR
Round Robin) 방식을 이용하여 인프라스트럭처 모드에서 작동하기 때문에 분
산된 에드혹 네트워크 환경에 적합하지 않다 본 장에서 다중 데이터률을 제
공하는 에드혹 네트워크에서 플로우별 시간 공정성을 제공하는 분산된 에드혹
패킷 스케쥴링인 MRADPS(Multi-Rate Aware Distributed Packet Scheduling)을 제안
한다
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
14
31 네트워크 모델
본 논문은 물리계층과 MAC 계층에서 다중 데이터률을 제공하는 환경과
모든 노드들이 동일한 채널을 공유하는 다중 홉의 무선 에드혹 네트워크를
고려한다 또한 전송 노드의 전송 범위 안에 있는 노드만이 패킷을 받을 수
있다 단일 플로우는 단일 전송 노드로부터 단일 수신 노드까지 전송되는
일련의 패킷 스트림으로 정의한다
본 논문은 MAC 계층으로 일반적인 CSMACA[1][15] 패러다임과 다중
데이터률 적응 기법으로 RBAR 프로토콜[8]을 따른다 전송 노드가 하나의
패킷을 전송하기 위해서 짧은 제어 프레임인 RTS(Request-to-Send)를 수신
노드에게 전송하면 RTS 를 받은 수신 노드는 자신의 주변 노드 중에서 패킷을
전송하고 있는 노드가 있는지 확인한다 전송 중인 노드가 없다면 SNR 값을
측정하여 최적의 데이터률을 결정하고 이에 대한 정보를 CTS(Clear-to-Send)에
포함하여 응답한다 CTS 를 받은 송신 노드는 인접한 노드들에게 RTS-CTS
핸드쉐이크의 성공을 알리기 위한 목적과 수신 노드에게 CTS 의 응답으로
DS(Data-Sending) 프레임를 보내고 DATA 프레임을 전송한다 마지막으로 수신
노드는 성공적인 DATA 프레임 수신에 대한 응답으로 송신 노드에게 ACK
프레임을 전송한다 송신 노드와 수신 노드의 한 홉 거리에 있는 모든
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
15
노드들은 위의 제어 메시지들을 모두 들을 수 있다 본 논문은 관련 연구들[9-
11]과 같이 다음과 같은 3 가지 기본 가정을 갖는다
1) 무선 매체는 페이딩(fading) 간섭(interference) 링크 에러(link Error)
충돌(collision)과 같이 네트워크 사용자에게 영향을 미치는 시간-가변적인
에러를 나타낸다 본 논문에서는 단지 충돌에 의해 발생되는 에러만
고려한다
2) 하나의 노드는 동시에 패킷을 전송하거나 수신할 수 없다
3) 노드의 이동성은 고려하지 않는다
32 시간 기반 공정성(Time-Based Fairness)
기존에 제안된 에드혹 패킷 스케쥴링은 플로우들 간에 처리량 기반
공정성(throughput-based fairness)을 제공하기 위하여 SFQ(Start-Time Fair
Queueing)과 같은 유선에서의 패킷 스케쥴링을 기반으로 한다[6][9] 이러한
처리량 기반 공정성은 플로우별 가중치에 따라 각 플로우가 받는 전체
서비스의 양이 동일함을 의미한다 반면 시간 기반 공정성(time-based
fairness)는 각 플로우가 사용하는 전체 채널 점유 시간이 동등함을 의미한다
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
16
그림 5 의 노드 그래프에 대해 그림 6 과 같이 네트워크의 모든 플로우가
직접적인 경쟁 관계에 있을 때 그림 7 은 처리량 기반 공정성을 제공하는
EMLM-FQ[6]와 본 논문에서 제안하는 시간 기반 공정성을 제공하는 패킷
스케쥴링 기법에 대한 각 플로우의 서비스 순서와 채널 점유 시간을 나타낸다
각 플로우가 갖는 패킷 사이즈와 가중치가 동일하다고 가정하고 각 플로우의
초기 서비스 태그는 이다 그림 6 과 같이 모든 플로우가 직접적인 경쟁관계에
있으면 EMLM-FQ 는 F0 F1 F2 순서대로 각 플로우의 패킷을 서비스한다
시간 기반 공정성을 제공하는 경우 각 플로우가 점유하는 채널 시간이
공정해야 함으로 데이터률이 가장 낮은 F2 가 하나의 패킷을 전송할 때
사용하는 채널 점유 시간을 기준으로 각 플로우가 동일한 채널 점유 시간을
갖도록 한다 그림 7 과 같이 처리량 기반 공정성을 제공할 때 6 개의 패킷이
서비스 되는 시간 동안에 시간 기반 공정성을 제공할 때는 10 개의 패킷을
서비스 할 수 있다 즉 네트워크 처리량이 약 40 향상된다
F05 MbpsN0 N1 F1
2 Mbps N2 N3F2Mbpsxxx
(그림 5) 다중 데이터률을 제공하는 노드 그래프
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
17
F0 F2
F1
(그림 6) 플로우 경쟁 그래프
하지만 실제로 하나의 패킷을 전송하는데 제어 프레임
(RTSCTSDSACK)을 전송하는데 걸리는 시간과 충돌이 발생했을 때
재전송에 사용되는 시간 등의 이유로 채널 점유 시간은 각 플로우의
데이터률에 따라 정확히 비례하지 않는다 본 논문에서는 계산의 단순함을
위해서 각 플로우가 보장 받아야 하는 채널 점유 시간을 플로우의
데이터률에 따라 계산하고 시뮬레이션을 통해 각 플로우의 실제 채널 점유
시간을 측정하고 비교한다 채널 점유 시간 계산 방법은 다음 장에서
설명한다 본 논문에서는 다중 데이터률을 제공하는 환경에서 패킷 스케쥴링
기법이 처리량 기반 공정성과 시간 기반 공정성 사이에서 어떤 공정성을
제공하는 것이 옳다고 주장하는 것이 아니라 처리량 기반 공정성을 기반으로
하는 패킷 스케쥴링 기법에서 전체 네트워크 처리량이 시간 기반 공정성을
제공할 때 보다 현저하게 떨어지는 비효율성을 개선하는 방법을 제안한다
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
18
F1 F2F0 F1 F2F0
F0 F0 F0 F0 F0 F1 F1 F2
시간F0의 5개 패킷 F1의 2개 패킷 F2의 1개 패킷
Throughput-based
Time-based
F0의 2개
패킷
F0의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
F1의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
F2의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
F0 F0
(그림 7) 처리량 기반 공정성과 시간 기반 공정성에 대한
각 플로우의 서비스 순서와 채널 점유 시간 비교
각 플로우 f 의 채널 점유시간( )( fT )은 다음과 같이 정의한다
(3)
F 는 플로우 경쟁 그래프에 존재하는 모든 플로우들의 집합이고 fs 는
플로우 f 의 패킷 사이즈 fd 는 플로우 f 의 데이터률이다 )( fT 는 F 의
모든 플로우가 하나의 패킷을 서비스 하는데 사용하는 채널 점유 시간에서
f 가 하나의 패킷을 서비스 하는데 사용하는 채널 점유 시간이 차지하는
비율을 나타낸다 채널이 항상 이용 중이라고 가정하면 플로우의 전체 채널
점유 시간은 다음과 같이 정의한다
sumisin
=
Fii
i
f
f
ds
ds
fT )(
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
19
(4)
경쟁하는 플로우들의 가중치가 동일하다고 가정하면 시간 기반 공정성에
입각해서 각 플로우가 보장 받아야 하는 채널 점유 시간( )( fGT Guaranteed
Time)는 다음과 같이 정의 한다 N 은 플로우 경쟁 그래프에서 연결된
플로우들 중 가장 낮은 데이터률을 갖는 플로우의 데이터률이다
(5)
경쟁 그래프의 모든 플로우의 패킷 사이즈가 동일하다고 가정하면
)( fGT 는 다음과 도식화 된다
(6)
N은 경쟁 그래프에서 연결되어 있는 전체 플로우의 수이다
)()( fGTfT ge 이면 플로우 f 는 보상 받을 시간이 존재하지 않고
)()( fGTfT lt 이면 플로우 f 는 보상 받을 시간이 존재한다
1)(0 1)( lele=sumisin
fTfTFf
sumisin
=
Fi
i
f
ds
ds
fGT
min
min)(
min
min
1
)(
dNdfGT =
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
20
경쟁 그래프에서 연결된 각 플로우가 보장 받아야 하는 시간은 경쟁
관계에 있는 플로우들 중 가장 낮은 데이터률( mind )을 가진 플로우가 하나의
패킷을 서비스 할 때 그 플로우가 보내야 되는 패킷의 수로 나타낼 수 있다
보상 받아야 하는 시간이 존재하는 플로우 f 는 시간 기반 공정성을
달성하기 위해서 f 가 전송해야 하는 패킷 수( )( fP )는 다음과 같이 정의된다
(7)
따라서 그림 5 의 F0 는 mind 을 갖는 F2 와 비교하여 시간 기반 공정성을
달성하기 위해서 5 개의 패킷을 전송해야 한다 시간 기반 공정성(TF Time-
Based Fairness)은 다음과 같이 정의 한다
(8)
)( 21 tttiα 는 플로우 i 가 시간 1t 부터 시간 2t 까지 점유하는 채널 점유
시간이다 식 (8)의 값이 0 에 근접할수록 이상적인 시간 기반 공정성을
제공한다
mind 을 갖는 플로우 mindf 이 받는 최소 서비스의 양 )( 21minttW
df은
EMLM-FQ 의 식 (2)에서 정의한 각 플로우가 받는 최소 서비스의 양에서
유도된다 그 이유는 그림 5 에서 모든 플로우의 데이터률이 mind 이라 가정할
때 EMLM-FQ 에서 제공하는 각 플로우의 최소 서비스 양을 본 논문에서
제안하는 MRADPS 가 그림 8 과 같이 제공하기 때문이다 예를 들어
MRADPS 에서 최소 데이터률을 갖는 F2 가 받는 최소 서비스양은 F2 의
min
)(dd
fP f=
|)()(| 2121 tttt tj
ti αα minus
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
21
데이터률이 모든 플로우의 데이터률일 때 EMLM-FQ 에서 F2 가 받는 최소
서비스양과 같다 따라서 mindf 이 받는 최소 서비스 양( )( 21minttW
df)은 다음과
같이 정의 된다
(9)
여기서 fr 와 gr 는 각각 플로우 f 와 g의 가중치이며 S 는 플로우 경쟁
그래프에서 플로우 f 와 직접 연결되어 있는 플로우들의 집합이고 k와 α 는
[6]에서 각 플로우의 경쟁관계에 따라 정의한 위치 종속적 상수이다 플로우의
가중치가 동일하다고 가정하면 )( 21minttW
df는 다음과 같다 n은 플로우 경쟁
그래프에서 f 와 직접 연결되어 있는 플로우의 수이다
(10)
mind 보다 큰 데이터률을 가진 플로우가 받은 최소 서비스의 양
)( 21 ttWdf
은 다음과 같이 정의된다
(11)
αminusminusgesum isin
)()( 12min21mintt
rkr
dttWSg g
ffd
αminusminusge )(1)( 12min21mintt
kndttW
df
)()( 21min
21 minttW
dd
ttWdd f
ff ge
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
22
(그림 8) EMLM-FQ( xMbps)와 시간 기반 공정성에 대한
각 플로우의 서비스 순서와 채널 점유 시간 비교
F1 F2F0
F0 F0 F0 F0 F0 F1 F1 F2
시간F0의 5개 패킷 F1의 2개 패킷 F2의 1개 패킷
EMLM-FQ
Time-based
F0의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
F1의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
F2의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
23
33 채널 점유 시간의 계산
하나의 패킷 전송하는데 사용되는 채널 점유시간은 IEEE 80211 MAC
계층에서 하나의 데이터 프레임을 전송하는데 요구되는 전체 시간과 같다
전형적으로 다음과 같은 시간들을 포함한다
1) 데이터 프레임의 전송 시간
2) 하나의 데이터 프레임의 성공적인 전송을 끝내기 위해 전송되는 제어
프레임 전송 시간(RTS CTS DS ACK 프레임 전송 시간)
3) 데이터 프레임과 제어 프레임(RTS CTS DS ACK)를 전송할 때의 전파
지연 시간
4) 전송 노드가 채널에 접근하기 전에 기다리는 프레임 간 유휴 시간
(idle time)
MAC 계층에서는 데이터 프레임의 전송이 실패할 때 재전송을 시도하기
때문에 채널 점유시간에서 재전송에 걸리는 모든 시간들을 포함해야 한다
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
24
34 MRADPS 의 구현
MRADPS 는 각 플로우의 서비스 태그 할당 방법과 서비스 태그 정보에
대한 교환 방법은 EMLM-FQ 를 따른다 하지만 시간 기반 공정성을 제공하기
위하여 각 플로우의 데이터률에 따라 전송해야 하는 패킷 수를 계산하기
위해서 모든 노드는 인접한 노드들의 플로우에 대한 데이터률 정보를 듣고
자신의 로컬 테이블에 저장하고 자신의 로컬 테이블에 존재하는 플로우의
데이터률과 비교하여 가장 낮은 데이터률( mind )을 저장하여 데이터 전송 시
제어 프레임(RTS CTS DS ACK)에 포함시켜 전송한다 만약 로컬 테이블의
mind 보다 낮은 데이터률에 대한 정보를 듣는다면 로컬 테이블의 mind 을 그
데이터률로 저장하고 제어 프레임에 삽입하여 전송한다 따라서 경쟁
그래프에 연결된 플로우를 가진 모든 송신 노드는 경쟁하는 플로우 중 가장
낮은 데이터률에 대한 정보를 얻게 된다 또한 스케쥴링 과정 중에서 mind 과
송신 노드가 서비스 하려는 플로우의 데이터률과 비교하여 송신 노드가
전송해야 하는 패킷 수( )( fP 식(9))를 계산하고 만약 가 1 보다 크고 백로그
된 패킷이 존재 한다면 )( fP 개의 패킷은 동일한 서비스 태그를 갖고 즉시
전송을 시도한다 즉 )( fP 개의 패킷이 서비스 될 때까지 스케쥴링 과정에서
서비스 태그를 업데이트 하지 않는다 )( fP 개의 패킷 중 첫 번째 패킷을
제외한 )( fP -1 개의 패킷들은 전송 시 수신 노드에서 RTS 폐기가 이루어
지지 않게 하기 위해서 RTS 프레임의 1bit 구간(NCB Not Compare Bit)을 1 로
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
25
설정하여 전송한다 RTS 프레임에 NCB 구간이 1 로 세팅되어 있으면 수신
노드는 현재 채널이 사용 중이 아니면 CTS 로 바로 응답하여 그 플로우가
서비스 되도록 한다
341 기본적인 메시지 교환
각 패킷 전송은 RTS-CTS-DS-DATA-ACK 핸드쉐이크 과정을 따르고
패킷이 전송 될 수 있는 데이터률을 결정하기 위하여 RBAR 프로토콜을
따른다 만약 한 노드가 백오프 동안에 다른 노드에 의해서 어떤 전송이
이루어지고 있으면 그 전송이 끝날 때까지 백오프 타이머를 멈추어 기다리고
전송 중인 플로우에 대한 서비스 태그 정보를 로컬 테이블에서 업데이트한다
플로우 f 의 백오프 타이머가 끝나고 채널이 사용 중이지 않다면 RfB)
(수신
노드의 로컬 테이블에 따른 플로우 f 의 백오프 예측 값)를 포함하는 RTS 를
전송한다 RTS 를 받은 수신 노드는 자신의 로컬 테이블에서 플로우 f 에
대한 백오프 값 RfB 이 R
fB)
보다 작거나 같으면 CTS 로 응답하고 그렇지
않으면 CTS 를 전송하지 않는다
송신 노드와 수신 노드의 한 홉 거리에 있는 모든 이웃 노드들에게
플로우의 서비스 태그 정보 데이터률과 네트워크에서 가장 낮은
데이터률( mind )에 대한 정보를 알리기 위해서 제어 프레임(RTS CTS DS
ACK)에 서비스 태그와 mind 을 포함하여 전송하고 CTS DS ACK 프레임에
플로우의 데이터률을 포함하여 전송한다 RTS 에 플로우의 데이터률을
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
26
전송하지 않는 이유는 다중 데이터률 적응 기법으로 RBAR 를 채택하고 있기
때문에 수신 노드가 선택한 데이터률을 CTS 에 포함하여 전송하기 전까지
송신 노드는 전송할 데이터률을 알지 못하기 때문이다 또한 플로우에 대한
업데이트 서비스 태그는 RTS CTS 프레임에 포함하지 않는다 그 이유는
RTS 와 CTS 는 채널 획득을 보장하지 않기 때문이다 RTS-CTS 과정이 성공한
이후에 DS 와 ACK 프레임에 플로우에 대한 업데이트 태그를 붙여 주변
노드들에게 공지한다 이로써 스케쥴링을 위한 정확한 플로우의 서비스 태그
정보가 전달된다
342 테이블 정보 교환
경쟁 그래프에서 한 홉 거리에 있는 플로우에 대한 정보는 송신 노드와
수신 노드에 분산되어 있을 수 있다 따라서 송신 노드의 플로우 f 에 대한
백 오프 값 설정 방법은 송신 노드와 수신 노드에서 유지 되는 테이블을
고려하여 백오프 값을 설정해야한다
즉 Sf
Sff BBB += 이다 fB 는 플로우 f 의 백오프 값이고 S
fB 는 송신
노드의 로컬 테이블에 따른 플로우 f 의 백오프 값 RfB 은 수신 노드의 로컬
테이블에 따른 플로우 f 의 백오프 값이다 그러나 송신 노드에서는 SfB 는
정확히 알지만 RfB 은 알 수 없다 따라서 송신 노드가 R
fB 을 예측 할 수
있도록 수신 노드는 ACK 프레임에 두개의 파라미터( fM fb )를 추가하여
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
27
전송한다 fM 는 수신 노드의 로컬 테이블에서 플로우 f 가 서비스하기 전에
서비스 되어야 하는 플로우들의 바이트 수이다 fM 는 다음과 같이 계산된다
(12)
fw 는 플로우 f 의 가중치이고 iT 는 수신 노드의 로컬 테이블에서
플로우 f 의 서비스 태그( fT )보다 작은 플로우의 서비스 태그이다 B는 수신
노드의 로컬 테이블에서 fT 보다 작은 서비스 태그를 갖는 플로우들의
집합이다 fb 은 수신 노드의 테이블에서 플로우 f 의 백오프 기간을
나타낸다 따라서 송신 노드가 fM fb 를 ACK 프레임을 통해 받으면 임의의
시간 t 에서의 RfB)
은 다음과 같이 계산 할 수 있다 ft 는 이전에 ACK
프레임을 받은 시간이다
(13)
343 패킷 스케쥴링
노드 에서 채널이 사용 중이 아닌 것이 감지되면 a) 전송할 플로우 가
로컬 테이블 에서 가장 작은 서비스 태그를 가지고 있다면 즉시 HOL(Head of
Line) 패킷을 전송한다 만약 f 의 데이터률이 mind 보다 크다면 시간
공정성을 달성하기 위해 전송해야 하는 패킷 수( )( fP )를 구하고 )( fP 개의
패킷들의 서비스 태그를 업데이트하지 않고 동일한 서비스 태그를 갖는다
fBj jff wTTM )(sum isinminus=
ffffRf MttdMbB ))(( min minussdotminussdotasymp)
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
28
)( fP 개의 패킷들은 즉시 전송을 시도하고 )( fP 개의 패킷들이 서비스 된 후
패킷의 서비스 태그를 업데이트한다 b) f 보다 작은 서비스 태그를 갖는
플로우가 자신의 로컬 테이블( nE )에 존재 하면 f 의 백오프 값 fB 을
Rf
Sf BB + 로 설정 하고 백오프 타이머가 동작을 시작한다 c) f 의 백오프
타이머가 만료되고 채널이 사용 중이 아니라면 f 의 HOL(Head of Line)
패킷을 전송한다 그림 9 는 패킷 스케쥴링의 순서를 나타낸다
(그림 9) 패킷 스케쥴링 순서도
스케쥴링 시작
전송할 플로우가 가장 작은 서비스 태그를 갖는가
계산
HOL 패킷 전송
백오프 시작
Rf
Sff BBB +=
백오프 만료
네
아니오
)(fP
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
29
344 간단한 예제
그림 5 와 같은 네트워크가 존재한다고 가정하자 각 플로우의 패킷
사이즈와 가중치는 동일하다 각 플로우 )210( =iFi 는 초기 서비스 태그
값으로 각각 10 =T 21 =T 32 =T 을 갖는다 또한 이라
가정하면 그림 10 와 같이 F0 는 가장 작은 서비스 태그를 갖기 때문에 즉시
pkt 0 의 전송을 시작한다 전송을 시작하기 전에 F0 의 데이터률은 네크워크에
존재하는 가장 낮은 데이터률 mind 보다 5 배 높기 때문에 시간 기반 공정성을
달성하기 위해서 전송해야 할 패킷 수 5)( =fP 를 계산하고 F0 의 첫 번째
패킷 pkt 0 을 전송할 때 DS 와 ACK 프레임에 업데이트 태그를 붙이지 않는다
그 이유는 만약 노드 N1 이 F0 의 업데이트 태그를 수신하면 즉시 F1 의 pkt
0 를 서비스하기 위해 채널에 접근을 시도할 것이기 때문이다 따라서
업데이트 태그를 붙이지 않음으로써 F0 의 전송해야 할 나머지 패킷에게
전송할 기회를 줄 수 있다 pkt 0 전송 후에 F0 는 스케쥴링 과정에서 )( fP 의
마지막 패킷 pkt 4 가 서비스 되기 전까지 서비스 태그를 업데이트 하지 않기
때문에 F0 는 가장 작은 서비스 태그를 가지므로 F0 의 pkt 1 pkt 2 pkt 3 pkt
4 는 즉시 전송을 시도한다 또한 pkt 1 pkt 2 pkt 3 pkt 4 을 전송 할 때 RTS
프레임의 NCB(Not Compare Bit)을 1 로 설정하여 전송한다 이는 수신
노드에서 RfB 값의 비교없이 RTS 프레임에 대한 응답으로 CTS 프레임을 즉시
전송하도록 한다 F0 의 전송해야 할 5 개의 패킷 중 마지막 패킷인 pkt 4
10 =
WeightSizePacket
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
30
전송시 DS 와 ACK 프레임에 업데이트 태그를 붙여서 주변 노드들에게
공지한다 N1 이 F0 의 pkt 4 의 업데이트 태그를 수신하면 F1 의 패킷을
서비스하기 위해서 즉시 채널에 접근한다 F1 의 첫 번째 패킷 pkt 0 을
전송하기 전에 F0 와 같이 2)( =fP 를 계산하고 F1 의 pkt 0 의 전송 후에 pkt
1 전송시 NCB 를 1 로 설정하고 DS 와 ACK 프레임 전송 시 업데이트 태그를
붙인다 F2 는 이기 때문에 추가로 전송할 패킷이 존재 하지 않다 따라서
F2 의 패킷 pkt 0 을 전송할 때 DS 와 ACK 프레임 전송 시 업데이트 태그를
붙여서 전송한다
(그림 10) 간단한 예제
Time
F0
F1
F2
T1=2
T0=1 T0=1 T0=1 T0=1 T0=11
T1=12
T2=13
100 200 300
pkt 0 pkt 1 pkt 2 pkt 3 pkt 4
pkt 0 pkt 1
pkt 0
T=update service tag Transmitting pkt with update service tag
T= service tag Transmitting pkt not with update service tag
제 4 장 모 의 실 험
31
제 4 장 모의 실험
본 논문에서는 제안한 에드혹 패킷 스케쥴링에 대한 성능을 평가하기
위해서 미국 버클리 대학 남가주 대학 및 카네기 멜론 대학에서 개발한
네트워크 시뮬레이터인 NS-2[16] 및 CMU 확장 프로그램을 사용했으며 본
논문에서 제안한 MRADPS 와 비교 대상인 EMLM-FQ 를 구현하여 성능
평가를 수행하였다 표 2 는 시뮬레이션 시 적용된 파라미터 값이고 표 3 은
경쟁 그래프가 갖는 각 최소 데이터률에서 각 플로우의 데이터률에 따라
전송해야 하는 패킷수이다
(표 2) 시뮬레이션 파라미터
Parameter Value
Frequency
Transmit Power
110 Mbps Sensitivity
55 Mbps Sensitivity
20 Mbps Sensitivity
Carrier Sense Threshold
Propagation Model
Maximum Transmission Range (25511 Mbps)
Routing Protocol
24 GHz
15 dBm
-82 dBm
-87 dBm
-91 dBm
-108 dBm
Two Ray Ground
250m 200m 100m
DSR
제 4 장 모 의 실 험
32
(표 3) 최소 데이터률과 플로우 데이터률에 따라 전송해야
하는 패킷수
Flow data rate
Minimum data rate )( fP
2Mbps2Mbps
55Mbps55Mbps
11Mbps11Mbps
11Mbps55Mbps
55Mbps2Mbps
11Mbps2Mbps
1
1
1
2
2
5
시나리오 I 은 그림 11 과 같이 4 개의 노드와 그림 6 의 플로우
경쟁그래프와 같이 직접적으로 경쟁 관계에 있는 3 개의 플로우로 구성된
네트워크에서 FIFO 를 사용하는 IEEE 80211b EMLM-FQ MRADPS 를 각각
적용했을 때 플로우별 처리량과 채널 점유 시간을 계산하였다 또한
MRADPS 를 적용했을 때 가장 낮은 데이터률( mind )을 가지는 F1 이 받는
최소 서비스 양이 모든 플로우의 데이터률이 mind 일 때 EMLM-FQ 에서 받는
최소 서비스양을 보장하는지를 확인하기 위해서 그림 11 의 모든 플로우의
데이터률이 2Mbps 일 때 EMLM-FQ 의 처리량을 측정하였다 트래픽으로
제 4 장 모 의 실 험
33
UDP 를 사용하였으며 패킷 사이즈는 1500 바이트이고 시뮬레이션 시간은
200 초이다
F12MbpsN0 N1F0
55MbpsN2 N3F2
11Mbps (그림 11) 시나리오 I의 노드 그래프
(표 4) 시나리오 I의 플로우별 처리량(패킷수)과 전체 네트워크 처리량
Flow 80211b+FIFO EMLM-FQ MRADPSEMLM-
FQ(2Mbps)
F0 5165 24849 29072 15035
F1 47815 24850 14525 15036
F2 48488 24849 69342 15036
Total Throughput(pkt)
101468
100()
74548
73()
112939
111() 45107
제 4 장 모 의 실 험
34
표 4 에서 EMLM-FQ 는 각 플로우가 공정하게 서비스 되지만 전체
네트워크의 처리량이 FIFO 를 사용하는 IEEE 80211b 환경의 전체 네트워크
처리량보다 약 27 감소한다 하지만 MRADPS 는 IEEE 80211b 보다 네트워크
처리량이 약 11 향상된다 또한 MRADPS 에서 최소 데이터률을 갖는 플로우
F1 의 서비스 양은 그림 12 와 같이 모든 플로우의 데이터률이 그림 11 의
최소 데이터률인 2Mbps 일 때 EMLM-FQ 가 각 플로우에게 제공하는 최소
서비스 양과 거의 동일함을 확인 할 수 있고 MRADPS 가 각 플로우
데이터률에 따른 전송해야 하는 패킷 수 )( fP 에 거의 비례하여 각 플로우가
받는 서비스 양을 제공하는 것을 확인 할 수 있다 여기서 )210( =iTif
는
플로우 의 처리량을 나타낸다
그림 13 는 시나리오 I 의 각 패킷 스케쥴링 기법을 적용했을 때
플로우별 채널 점유 시간을 나타낸다 MRADPS 는 3 개의 플로우의 채널 점유
시간이 다른 스케쥴링 기법보다 공정함을 확인 할 수 있다 하지만 정확하게
플로우의 채널 점유 시간이 동일하지는 않다 그 이유는 표 3 에서 전송할
패킷을 계산할 때 간단히 내림으로 계산을 하였고 패킷을 재전송하는 시간
백오프 시간등의 추가적인 시간들이 발생하기 때문이다
제 4 장 모 의 실 험
35
(그림 12) EMLM-FQ(2Mpbs)가 제공하는 최소 처리량과
MRADPS의 각 플로우의 처리량 비교
제 4 장 모 의 실 험
36
(그림 13) 시나리오 I의 각 플로우별 채널 점유시간
시나리오 II 는 그림 14 과 같이 26 개의 노드와 16 개의 플로우로 구성된
네트워크에서 FIFO 를 사용하는 IEEE 80211b EMLML-FQ MRADPS 를 각각
적용했을 때 각 플로우별 처리량를 평가하였다 시나리오 II 의 각 플로우의
경쟁 관계는 그림 15 와 같다 트래픽으로 UDP 를 사용하였으며 패킷
사이즈는 1500 바이트이고 시뮬레이션 시간은 200 초이다
0
01
02
03
04
05
06
07
08
09
F0 F1 F2
Flow ID
Channel O
ccupancy
Tim
e(F
ractio
n)
IEEE 80211_FIFO
EMLM-FQ
MRADPS
제 4 장 모 의 실 험
37
(그림 14) 시나리오 II 의 노드 그래프
(그림 15) 시나리오 II 의 플로우 경쟁 그래프
제 4 장 모 의 실 험
38
(표 5) 시나리오 I의 플로우별 처리량(패킷수)과
전체 네트워크 처리량
Flow 80211b+FIFO EMLM-FQ MRADPS F0 53327 36622 26167 F1 49939 27281 53327 F2 2375 7630 13514 F3 38448 7515 19703 F4 15316 7323 25432 F5 7260 7462 7304 F6 1412 6171 7370 F7 2953 7465 7210 F8 10737 37156 7672 F9 37335 13932 33182
F10 29459 40242 53858 F11 15157 14106 28770 F12 45716 9877 39119 F13 53318 23484 27190 F14 10316 6790 10878 F15 12291 19163 29201
Total Throughput(pkt) 385359 (100)
272219 (71)
389897 (101)
제 4 장 모 의 실 험
39
표 5 는 그림 14 의 노드 그래프에서 각 패킷 스케쥴링 기법을 적용했을
때 각 플로우의 처리량을 나타낸다 IEEE 80211b 에서 다른 플로우에 비해
서비스의 양이 매우 적은 F2 F6 F7 와 같은 플로우를 EMLM-FQ 에서는
일정량의 서비스를 받을 수 있도록 보장해 준다 하지만 IEEE 80211b 의
네트워크 처리량보다 약 29 감소한다 MRADPS 는 전체 네트워크 처리량이
IEEE 80211b 의 네트워크 처리량과 거의 동일한 처리량을 보여주고 또한
고립되는 플로우의 최소 서비스 양을 EMLM-FQ 가 보장해주는 서비스의 양과
거의 동일하게 서비스한다
에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려하는 분산 패킷 스케쥴링
40
제 5 장 결 론
본 논문은 IEEE 80211x와 같이 물리계층에서 다중 데이터률을 제공하는
에드혹 네트워크 환경에서 ldquo플로우들 간에 공유하는 채널 용량이 고정되어
있다rdquo라는 기존 패킷 스케쥴링의 가정이 실제 환경과 적합하지 않는
문제점을 해결하기 위해서 다중 데이터률을 고려한 새로운 공정성 모델인
플로우별 시간 기반 공정성(Time-based Fairness)를 정의한다 또한 정의한
공정성을 달성하기 위하여 플로우 경쟁 그래프 상의 가장 낮은 데이터률과 각
플로우의 데이터률과 비교하여 전송해야 하는 패킷의 수( )( fP )를 계산하고
스케쥴링 과정에서 개의 패킷에 대한 서비스 태그는 업데이트 하지 않고
)( fP 개의 패킷 중 첫 번째 패킷을 제외한 나머지 패킷은 전송 시에 RTS
프레임에 NCB(Not Compare Bit)를 1로 설정하여 수신 노드에서 RTS를
폐기하지 않고 바로 CTS를 보내 서비스 되도록 EMLM-FQ를 수정하여 새로운
스케쥴링 기법인 MRADPS를 제안하였다 MRADPS는 각 플로우의 서비스
태그 할당 방법과 서비스 태그 정보에 대한 교환 방법등 EMLM-FQ의 기존
방식을 고수하기 때문에 EMLM-FQ의 특성인 공간적 채널 재사용 문제를
해결하는 방법과 분산된 플로우 정보를 가지고 스케쥴링을 결정하는 방법을
동일하게 제공한다 시뮬레이션 결과는 MRADPS는 경쟁 그래프에서 가장
낮은 데이터률을 갖는 플로우의 최소 서비스 양을 모든 플로우의 데이터률이
가장 낮은 데이터률을 가질 때 EMLM-FQ의 플로우가 받는 최소 서비스
에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려하는 분산 패킷 스케쥴링
41
양만큼 서비스하는 것을 보여주고 각 플로우가 받는 서비스 양은 )( fP 에
비례함을 보여준다 또한 MRADPS는 다중 데이터률이 제공되는 환경의
에드혹 네트워크의 전체 네트워크 처리량을 크게 향상시키는 것을 보여준다
참 고 문 헌
42
참고 문헌
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Physical Layer(PHY) Specifications Further Higher Data Rate Extension in
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Flows in Ad Hoc Networksrdquo IEEE Wireless Communications and Networking
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Networksrdquo IEEE Transactions on Wireless Communications Vol 3 Issue 6
pp2119-2128 November 2004
[11] H L Chao W Liao ldquoCredit-based Fair Scheduling in Ad Hoc Wireless
Networksrdquo IEEE Conference on Local Computer Networks pp479-567 April
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Microsoft Research Tech Rep MSR-TR-99-61
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Networking vol 5 pp 690-704 Oct 1997
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Group on Data Comm (SIGCOMM) 1994
[16] NS2 - wwwisiedunsnamns
[17] Datasheet for ORiNOCO 11 Mbits Network Interface Cards 2001
45
감사의 글
이제 2년 반동안의 대학원 생활을 끝마치고 사회로 첫걸음을 내딛게 되었
습니다 제가 무사히 대학원 생활을 끝마칠 수 있도록 도움을 주신 주위의
많은 분들께 이 기회를 빌어 감사의 말씀을 드리고 싶습니다
먼저 저의 지도 교수님이신 유상조 교수님께 감사의 말씀을 드리고 싶습
니다 대학원에 들어와서부터 지금까지 바쁘신 와중에도 부족한 저에게 많
은 시간을 할애하여 지도해 주셔서 항상 감사하게 생각하고 있습니다 교수
님과 연구실 원들과 함께 한 많은 세미나들이 특히 제게 많은 도움이 되었
습니다 또한 바쁘신 와중에도 부족한 논문의 심사를 맡아주신 곽경섭 교수
님과 김덕경 교수님께도 감사의 말씀을 드립니다
결코 적지 않은 2년 반이라는 시간이 짧게 느껴질 만큼 많은 추억과 시간
을 함께한 멀티미디어 통신망 연구실의 선후배 및 동기들에게도 감사의 말
씀을 드립니다
무엇보다도 부모님의 무한한 사랑과 아낌없는 지원이 없었다면 현재의 저
는 없었을 것 입니다 무엇으로도 부모님의 큰 사랑에 보답할 수는 없겠지
만 제 학창생활의 결실인 이 논문을 그 동안의 부모님의 수고에 대한 작은
보답으로 바치고 싶습니다
盧 權 汶
46
학술 활동
[1] Yong-Qian Chen Kwen-mun Roh Sang-Jo Yoo A Distributed Fairness Support
Scheduling Algorithm in Wireless Ad-Hoc Networks Lecture Note in Computer
Science 2006
[2] Yong-Qian Chen Kwen-mun Roh Sang-Jo Yoo A Distributed Fairness Support
Scheduling Algorithm in Wireless Ad-Hoc Networks UIC06
[3] 이정환 노권문 유상조ldquo에드혹 네트워크에서 클러스터 기반의 지오캐
스팅 프로토콜rdquo 한국통신학회 하계학술대회 20047
[4] 노권문 서지영 정순규 조경진 유상조 ldquo에드혹 네트워크에서 다중 데
이터률을 고려하는 분산 패킷 스케쥴링rdquo JCCI2006 20064
[5] Yong-Qian Chen Kwen-Mun Roh Sang-Jo Yoo Service Index Based Fairness
Scheduling in Wireless Ad-Hoc Networks JCCI2006 20064
[6] 조경진 김현주 노권문 유상조 ldquo지능형 무선 인지 기술 기반 네트워크
환경에서 MAC 계층 동적 주파수 선택 방법rdquo 한국통신학회 하계학술대
회 20067
[7] 김현주 조경진 노권문 유상조 ldquo무선 인지 기술 기반의 시스템을 위한
계층에서의 통신 초기화 WRAN MAC 과정rdquo 한국통신학회 하계학술대회
47
20067
[8] 유상조 노권문 정재학 김재명 ldquoWRAN Cognitive Radio MAC 프로토콜
기술rdquo 방송공학회지 Vol 11 No1 pp40-53 2006
[9] 노권문 진영천 유상조 ldquo에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려한
분산 패킷 스케쥴링rdquo 한국통신학회 논문지 2006 07
[10] 조경진 김현주 노권문 유상조 ldquo지능형 무선 인지 기술 기반 네트워크
환경에서 MAC 계층 동적 주파수 선택 방법rdquo 한국통신학회 논문지 게
재 예정
특허 출원
[1] 무선 인지 기술 환경에서 기지국들 간에 무선 공유 자원을 효율적으로
사용하기 위한 매체 접근 제어 계층의 동작 자원 임대 프로토콜 출원번
호 제 2005-0105278
[2] 무선 인지 기술 환경에서 숨겨진 인컴번트 시스템의 검출을 위한 명시적
아웃밴드 시그널링 방법 출원번호 제 2006-0019661
[3] 에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링 방법
출원번호 제 10-2006-63521
[4] 애드혹 네트워크에서 서비스 색인 기반 공정 스케쥴링 방법 출원 번호
제 10-2006-63520
48
수행 프로젝트
[1] 무선 Ad-hoc 네트워크에서 Seamless한 인터넷 QoS 를 제공하기 위한 네
트워킹 기술연구 및 멀티미디어 ad-hoc 서비스 테스트 베드 구현 정보
통신부
[2] 초광대역 무선통신 연구센터 (UWB-ITRC) 제 4 세부과제 ndash UWB 응용
시스템 기술 (정보통신부 대학 IT 연구센터)
[3] 코그니티브 라디오(Cognitive Radio) 기술 개발 III(삼성종합기술원)
- IEEE 80222 WRAN 표준 제안(20051117) 참여(MAC)
[4] 초광대역 무선통신을 위한 지능형 무선인지 (Cognitive Radio) 핵심기술
연구 과학재단 특정기초사업
제 2장 관련 연구
4
(표 1) IEEE 80211b 데이터률 명세와 전송 거리
IEEE 80211b 표준에서 그림 1과 같이 PLCP(Physical Layer Convergence
Protocol) 프리엠블과 헤더는 DBPSK 변조 방식의 바커 코드 확산을 이용하여
1Mbps로 전송하고 PSDU(PHY Service Data Unit)은 1 2 55 11Mbps 중 하나로
전송한다(그림 1(a)) 그림 1(b)와 같이 네트워크 처리량의 효율성을 개선하고
오버헤드를 최소화하기 위해서 짧은 PLCP 프레임을 사용할 수 있다 IEEE
80211b 표준에서 정의된 모든 제어 프레임(RTS CTS ACK and Management
Frame)은 가상 반송파 감지 메커니즘을 확실하게 제공하기 위해서 기본
데이터률(긴 PLCP 프레임-1Mbps 짧은 PLCP 프레임-2Mbps)로 전송한다
IEEE 80211b에서 정의한 다중 데이터률을 이용하는 데이터률 적응
기법(rate adaptation scheme)의 대표적인 방법은 Lucent사의 WaveLan-II 제품의
Data Rate Code
Length Modulation
Symbol Rate
(BitSymbol)
Receiver Sensitivity
(dBm)
Tx Range
(Open
Space)
1Mbps 11(Barker) DBPSK 1MSps (1) -94 550m
2Mbps 11(Barker) DQPSK 1MSps (2) -91 400m
55Mbps 8(CCK) DQPSK 1375MSps (4) -87 270m
11Mbps 8(CCK) DQPSK 1375MSps (8) -82 160m
제 2장 관련 연구
5
ARF(Auto Rate Fallback) 기법[7]과 RBAR(Receiver Based AutoRate) 프로토콜[8]이
있다 ARF 기법은 송신 노드가 이전 데이터 패킷 전송 시 얻어진 정보를
기반으로 데이터률을 선택하며 데이터 전송의 연속적인 성공 또는 실패
이후에 데이터률을 증가시키거나 감소시켜서 데이터를 전송하는 기법이다
RBAR 프로토콜은 수신 노드가 RTS(Request-To-Send)와CTS(Clear-To-Send)
프레임 교환 과정 동안에 데이터 프레임을 전송하기 위한 적절한 데이터률을
선택해서 송신 노드에게 공지하는 방식이다 송신 노드가 데이터 전송을 위해
RTS 프레임을 수신 노드에게 전송하면 수신 노드는 SNR(Signal-to-Noize
Ratio)를 측정하고 데이터 전송을 위한 데이터률을 선택한다 그리고 수신
노드가 선택한 데이터률을 CTS 프레임 안에 포함하여 전송한다 CTS
프레임을 받은 전송 노드는 CTS 프레임에 명시된 데이터률로 데이터
프레임을 전송한다 RBAR 프로토콜은 수신 노드에서 데이터률을 결정하기
때문에 송신 노드에서 데이터률을 결정하는 ARF 기법보다 급변하는 무선
채널 상태를 잘 반영할 수 있다 따라서 ARF 기법보다 정확한 데이터률을
결정할 수 있다 본 논문에서는 다중 데이터률 적응 기법으로 RBAR
프로토콜을 기반으로 한다
제 2장 관련 연구
6
Sync128bits
SFD16 bits
Signal8 bits
Service8 bits
Length16 bits
CRC16 bits
MPDU(Variable)
PPDU
1Mbps DBPSK 1Mbps DBPSK2Mbps DQPSK55 to 11Mbps
PLCP Preamble PLCP Header
Sync 56 bits
SFD16 bits
Signal8 bits
Service8 bits
Length16 bits
CRC16 bits
MPDU(Variable)
PPDU
1Mbps DBPSK 2Mbps DQPSK55 to 11Mbps
PLCP Preamble PLCP Header
2Mbps DQPSK
(a) Long Preamble
(b) Short Preamble (그림 1) IEEE 80211b 프리엠블 형식 구조와 제공되는 데이터률
제 2장 관련 연구
7
22 에드 혹 네트워트에서의 패킷 스케쥴링
에드혹 네트워크에서 대부분의 패킷 스케쥴링 연구[6][9-12]는 처리량에
기반한 공정성을 제공한다 처리량 기반 공정성을 제공하는 스케쥴링 방식은
TDMA 기반의 에드혹 네트워크를 위해 제안된 credit-based 공정 스케쥴링
기법[10][11]과 타임 스탬프에 기반한(timestamp-based) 공정 스케쥴링
기법[6][9] 두 가지로 나눌 수 있다 타임 스탬프에 기반한 패킷 스케쥴링
기법은 처리량 기반 고정성을 제공하기 위해 도착된 패킷들은 SFQ[13](Start-
Time Fair Queueing)에 기반하여 두 개의 서비스 태그(start tag와 finish tag)를
갖고 가장 작은 start tag를 갖는 패킷을 서비스한다 또한 [12]에서는 두 개의
태그를 이용하여 백오프 값을 계산하는데 사용한다
에드혹 네트워크 환경에서는 패킷 스케쥴링을 설계할 때 다음과 같은
설계상의 쟁점을 고려해야 한다
1) 위치 종속적 경쟁 - 무선 데이터 전송은 지역적으로
제 2장 관련 연구
8
브로드캐스팅이기 때문에 공유하는 채널에 대한 경쟁은 위치 종속적이다
예를 들어 그림 2의 노드 그래프와 같이 5개의 노드(Ni i = 0hellip4)가 있고
4개의 플로우(Fj j = 0hellip3)가 있을 때 플로우간 경쟁관계를 그림 3과 같이
플로우 경쟁 그래프로 변환할 수 있다 그림 3에서 각 꼭지점은 플로우를
나타내고 각 간선은 플로우들 사이의 경쟁 관계를 나타낸다 F0는 F1과 F2와
경쟁 관계에 있지만 F3와는 직접적으로 경쟁관계에 있지 않다 따라서 F0와
F3는 동시에 서비스 받을 수 있다 이와 비슷하게 F1은 F0 F2 F3와
경쟁관계에 있다 이처럼 플로우들 사이에서 경쟁관계에 있는 플로우들의
집합은 플로우의 위치에 따라서 다르다 또한 F0와 F3와 같이 직접
경쟁관계에 있지 않는 플로우들은 동시에 서비스 받을 수 있지만 이는
경쟁관계에 있는 플로우들 사이에서 엄격한 공정성을 제공하기 위해서는 한
순간에 하나의 플로우만 서비스를 받아야 하기 때문에 두 개의 플로우(F0
F3)가 직접적으로 경쟁 관계에 있지 않아서 서비스 된다면 공정성를
훼손하는 문제가 발생한다 하지만 동시에 서비스 될 수 있는 플로우들 중
하나만 서비스 한다면 네트워크의 처리량을 감소시키는 단점을 가지고 있다
이러한 문제를 공간적 채널 재사용 문제라 한다
2) 에드혹 스케쥴링의 분산된 속성 - 유선 네트워크나 셀룰러
네트워크에서 각 라우터나 스위치 기지국은 패킷 스케쥴링을 결정할 때 모든
플로우에 대한 정확한 정보를 가지고 있다 하지만 에드혹 네트워크에서는
제 2장 관련 연구
9
경쟁관계에 있는 플로우가 각 다른 송신 노드에서 발생할 수 있고 각 송신
노드에서는 다른 송신 노드의 플로우 정보를 직접적으로 접근 할 수 없다
이는 에드혹 네트워크에서 패킷 스케쥴링을 설계할 때 분산되어 있는 플로우
정보를 이용하여 계산해야 하는 문제를 포함하고 있음을 나타낸다
(그림 2) 노드 그래프
(그림 3) 플로우 경쟁 그래프
위와 같은 디자인 이슈들을 고려하여 제안된 대표적인 패킷 스케쥴링은
[6]의 MLM-FQ(Maximize-Local-Minimum Fair Queueing)과 EMLM-FQ(Enhanced-
Maximize-Local-Minimum Fair Queueing)이다 이 두 기법에서 서비스 태그의
N0 N1 N2 N3 N4F0
F1 F2 F3
F0
F1
F2
F3
제 2장 관련 연구
10
할당 방법으로 가상 시간(virtual time)계산의 편리성을 위해서 SFQ(Start-Time
Fair Queueing)를 이용한다 MLM-FQ는 분산된 에드혹 환경에서 경쟁 그래프에
연결된 모든 플로우들 중에서 한 순간에 하나의 플로우만 서비스 되도록 한다
MLM-FQ에서 각 플로우가 받는 최소 서비스의 양은 다음과 도식화 된다
(1)
여기서 )( 21 ttW f 는 플로우 f 가 시간 1t 부터 2t 까지 받은 서비스의 양을
나타낸다 C는 채널 용량이고 fr 와 gr 는 각각 플로우 f 와 g의 가중치이며
N은 플로우 경쟁 그래프에서 연결된 모든 플로우들의 집합이다 k 와 α 는
위치 종속적 상수이다
EMLM-FQ는 공간적 채널 재사용 방법을 제공하기 위해서 MLM-FQ에
백오프 값을 설정하는 방법을 추가함으로써 직접적으로 경쟁관계에 있지
않는 플로우들인 F0와 F3가 동시에 서비스 될 수 있도록 하는 메커니즘을
제공한다 예를 들어 동작 과정을 설명하면 그림 2와 같은 노드 그래프에서
플로우를 전송할 각 송신 노드와 수신 노드는 그림 4와 같은 각각의 플로우
테이블을 갖는다 F0는 가장 작은 서비스 태그 T0를 가지고 있기 때문에 즉시
전송한다 F1 F2 F3는 자신의 테이블에서 자신 보다 작은 서비스 태그를 갖는
αminusminusgesum isin
)()( 1221 ttrk
rCttW
Ng g
ff
제 2장 관련 연구
11
플로우들의 전체 수로 몇 개의 (Contention Window)로 구성된 백오프 기간를
결정한다 따라서 F1는 T1이 2이기 때문에 자신 보다 작은 서비스 태그를
갖는 한 개의 플로우가 존재하므로 백오프 기간을 1로 설정한다 F3의 경우
F3의 테이블에서 F3보다 작은 플로우 F1과 F2가 존재하기 때문에 백오프
기간을 2로 설정한다 F0가 서비스 될 때 F1과 F2는 간섭을 받지만 F3의 경우
간섭을 받지 않기 때문에 백오프 기간이 지난 후 서비스 된다 따라서
EMLM-FQ는 MLM-FQ보다 높은 네트워크 처리량을 달성한다 EMLM-FQ의 각
플로우가 받는 최소 서비스의 양은 다음과 같이 도식화 된다
(2)
여기서 S 는 플로우 경쟁 그래프에서 플로우 f 와 직접 연결되어 있는 플
로우들의 집합이다
αminusminusgesum isin
)()( 1221 ttrk
rCttW
Sg g
ff
제 2장 관련 연구
12
F0 T0=1F1 T1=2F2 T2=3
Backoff=0
F0 T0=1F1 T1=2F2 T2=3F3 T3=4
Backoff=1
F0 T0=1F1 T1=2F2 T2=3F3 T3=4
Backoff=2
F1 T1=2F2 T2=3F3 T3=4
Backoff=2
F0 F3 전송 전
F0의 테이블 F1의 테이블 F2의 테이블 F3의 테이블
F0 T0=11F1 T1=2F2 T2=3
Backoff=2
F0 T0=11F1 T1=2F2 T2=3
F3 T3=14
Backoff=0
F0 T0=11F1 T1=2F2 T2=3
F3 T3=14
Backoff=1
F1 T1=2F2 T2=3
F3 T3=14
Backoff=2
F0 F3 전송 후(패킷 사이즈가중치는 10이라 가정)
F0의 테이블 F1의 테이블 F2의 테이블 F3의 테이블
(그림 4) EMLM-FQ의 동작
에드 혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
13
제 3 장 다중 데이터률을 고려한 분산
패킷 스케쥴링(MRADPS)
에드혹 네트워크의 IEEE 80211x 물리 계층에서의 예와 같이 각 단말은
채널 상태에 따라 다중 데이터률을 제공하기 때문에 기존 에드혹 네트워크의
패킷 스케쥴링 연구에서 채널 용량이 고정 되어 있다는 기본 가정이 실제 환
경에 적합하지 않다 이러한 문제를 해결하기 위해서 본 논문에서는 먼저 다
중 데이터률을 고려하여 플로우별 시간 기반 공정성을 정의하고 정의한 시간
기반 공정성을 달성하는 새로운 분산된 패킷 스케쥴링 기법을 제안한다
다중 데이터률을 고려한 패킷 스케률링 기법은 Godfrey Tan과 John Guttag
가 처음 제안하였다 이들이 제안한 패킷 스케률링 기법인 TBR[14](Time-
Based Regulator)는 다중 데이터률을 제공하는 IEEE 80211b 무선 네트워크의
인프라스트럭처 모드에서 한 셀 안의 채널을 공유하는 모든 노드들이 채널 점
유 시간을 공유한다 이 TBR 기법은 플로우별 채널 점유 시간에 대한 공정성
을 제공하는 것이 아니라 노드별로 시간 공정성을 제공하고 라운드 로빈(RR
Round Robin) 방식을 이용하여 인프라스트럭처 모드에서 작동하기 때문에 분
산된 에드혹 네트워크 환경에 적합하지 않다 본 장에서 다중 데이터률을 제
공하는 에드혹 네트워크에서 플로우별 시간 공정성을 제공하는 분산된 에드혹
패킷 스케쥴링인 MRADPS(Multi-Rate Aware Distributed Packet Scheduling)을 제안
한다
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
14
31 네트워크 모델
본 논문은 물리계층과 MAC 계층에서 다중 데이터률을 제공하는 환경과
모든 노드들이 동일한 채널을 공유하는 다중 홉의 무선 에드혹 네트워크를
고려한다 또한 전송 노드의 전송 범위 안에 있는 노드만이 패킷을 받을 수
있다 단일 플로우는 단일 전송 노드로부터 단일 수신 노드까지 전송되는
일련의 패킷 스트림으로 정의한다
본 논문은 MAC 계층으로 일반적인 CSMACA[1][15] 패러다임과 다중
데이터률 적응 기법으로 RBAR 프로토콜[8]을 따른다 전송 노드가 하나의
패킷을 전송하기 위해서 짧은 제어 프레임인 RTS(Request-to-Send)를 수신
노드에게 전송하면 RTS 를 받은 수신 노드는 자신의 주변 노드 중에서 패킷을
전송하고 있는 노드가 있는지 확인한다 전송 중인 노드가 없다면 SNR 값을
측정하여 최적의 데이터률을 결정하고 이에 대한 정보를 CTS(Clear-to-Send)에
포함하여 응답한다 CTS 를 받은 송신 노드는 인접한 노드들에게 RTS-CTS
핸드쉐이크의 성공을 알리기 위한 목적과 수신 노드에게 CTS 의 응답으로
DS(Data-Sending) 프레임를 보내고 DATA 프레임을 전송한다 마지막으로 수신
노드는 성공적인 DATA 프레임 수신에 대한 응답으로 송신 노드에게 ACK
프레임을 전송한다 송신 노드와 수신 노드의 한 홉 거리에 있는 모든
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
15
노드들은 위의 제어 메시지들을 모두 들을 수 있다 본 논문은 관련 연구들[9-
11]과 같이 다음과 같은 3 가지 기본 가정을 갖는다
1) 무선 매체는 페이딩(fading) 간섭(interference) 링크 에러(link Error)
충돌(collision)과 같이 네트워크 사용자에게 영향을 미치는 시간-가변적인
에러를 나타낸다 본 논문에서는 단지 충돌에 의해 발생되는 에러만
고려한다
2) 하나의 노드는 동시에 패킷을 전송하거나 수신할 수 없다
3) 노드의 이동성은 고려하지 않는다
32 시간 기반 공정성(Time-Based Fairness)
기존에 제안된 에드혹 패킷 스케쥴링은 플로우들 간에 처리량 기반
공정성(throughput-based fairness)을 제공하기 위하여 SFQ(Start-Time Fair
Queueing)과 같은 유선에서의 패킷 스케쥴링을 기반으로 한다[6][9] 이러한
처리량 기반 공정성은 플로우별 가중치에 따라 각 플로우가 받는 전체
서비스의 양이 동일함을 의미한다 반면 시간 기반 공정성(time-based
fairness)는 각 플로우가 사용하는 전체 채널 점유 시간이 동등함을 의미한다
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
16
그림 5 의 노드 그래프에 대해 그림 6 과 같이 네트워크의 모든 플로우가
직접적인 경쟁 관계에 있을 때 그림 7 은 처리량 기반 공정성을 제공하는
EMLM-FQ[6]와 본 논문에서 제안하는 시간 기반 공정성을 제공하는 패킷
스케쥴링 기법에 대한 각 플로우의 서비스 순서와 채널 점유 시간을 나타낸다
각 플로우가 갖는 패킷 사이즈와 가중치가 동일하다고 가정하고 각 플로우의
초기 서비스 태그는 이다 그림 6 과 같이 모든 플로우가 직접적인 경쟁관계에
있으면 EMLM-FQ 는 F0 F1 F2 순서대로 각 플로우의 패킷을 서비스한다
시간 기반 공정성을 제공하는 경우 각 플로우가 점유하는 채널 시간이
공정해야 함으로 데이터률이 가장 낮은 F2 가 하나의 패킷을 전송할 때
사용하는 채널 점유 시간을 기준으로 각 플로우가 동일한 채널 점유 시간을
갖도록 한다 그림 7 과 같이 처리량 기반 공정성을 제공할 때 6 개의 패킷이
서비스 되는 시간 동안에 시간 기반 공정성을 제공할 때는 10 개의 패킷을
서비스 할 수 있다 즉 네트워크 처리량이 약 40 향상된다
F05 MbpsN0 N1 F1
2 Mbps N2 N3F2Mbpsxxx
(그림 5) 다중 데이터률을 제공하는 노드 그래프
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
17
F0 F2
F1
(그림 6) 플로우 경쟁 그래프
하지만 실제로 하나의 패킷을 전송하는데 제어 프레임
(RTSCTSDSACK)을 전송하는데 걸리는 시간과 충돌이 발생했을 때
재전송에 사용되는 시간 등의 이유로 채널 점유 시간은 각 플로우의
데이터률에 따라 정확히 비례하지 않는다 본 논문에서는 계산의 단순함을
위해서 각 플로우가 보장 받아야 하는 채널 점유 시간을 플로우의
데이터률에 따라 계산하고 시뮬레이션을 통해 각 플로우의 실제 채널 점유
시간을 측정하고 비교한다 채널 점유 시간 계산 방법은 다음 장에서
설명한다 본 논문에서는 다중 데이터률을 제공하는 환경에서 패킷 스케쥴링
기법이 처리량 기반 공정성과 시간 기반 공정성 사이에서 어떤 공정성을
제공하는 것이 옳다고 주장하는 것이 아니라 처리량 기반 공정성을 기반으로
하는 패킷 스케쥴링 기법에서 전체 네트워크 처리량이 시간 기반 공정성을
제공할 때 보다 현저하게 떨어지는 비효율성을 개선하는 방법을 제안한다
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
18
F1 F2F0 F1 F2F0
F0 F0 F0 F0 F0 F1 F1 F2
시간F0의 5개 패킷 F1의 2개 패킷 F2의 1개 패킷
Throughput-based
Time-based
F0의 2개
패킷
F0의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
F1의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
F2의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
F0 F0
(그림 7) 처리량 기반 공정성과 시간 기반 공정성에 대한
각 플로우의 서비스 순서와 채널 점유 시간 비교
각 플로우 f 의 채널 점유시간( )( fT )은 다음과 같이 정의한다
(3)
F 는 플로우 경쟁 그래프에 존재하는 모든 플로우들의 집합이고 fs 는
플로우 f 의 패킷 사이즈 fd 는 플로우 f 의 데이터률이다 )( fT 는 F 의
모든 플로우가 하나의 패킷을 서비스 하는데 사용하는 채널 점유 시간에서
f 가 하나의 패킷을 서비스 하는데 사용하는 채널 점유 시간이 차지하는
비율을 나타낸다 채널이 항상 이용 중이라고 가정하면 플로우의 전체 채널
점유 시간은 다음과 같이 정의한다
sumisin
=
Fii
i
f
f
ds
ds
fT )(
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
19
(4)
경쟁하는 플로우들의 가중치가 동일하다고 가정하면 시간 기반 공정성에
입각해서 각 플로우가 보장 받아야 하는 채널 점유 시간( )( fGT Guaranteed
Time)는 다음과 같이 정의 한다 N 은 플로우 경쟁 그래프에서 연결된
플로우들 중 가장 낮은 데이터률을 갖는 플로우의 데이터률이다
(5)
경쟁 그래프의 모든 플로우의 패킷 사이즈가 동일하다고 가정하면
)( fGT 는 다음과 도식화 된다
(6)
N은 경쟁 그래프에서 연결되어 있는 전체 플로우의 수이다
)()( fGTfT ge 이면 플로우 f 는 보상 받을 시간이 존재하지 않고
)()( fGTfT lt 이면 플로우 f 는 보상 받을 시간이 존재한다
1)(0 1)( lele=sumisin
fTfTFf
sumisin
=
Fi
i
f
ds
ds
fGT
min
min)(
min
min
1
)(
dNdfGT =
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
20
경쟁 그래프에서 연결된 각 플로우가 보장 받아야 하는 시간은 경쟁
관계에 있는 플로우들 중 가장 낮은 데이터률( mind )을 가진 플로우가 하나의
패킷을 서비스 할 때 그 플로우가 보내야 되는 패킷의 수로 나타낼 수 있다
보상 받아야 하는 시간이 존재하는 플로우 f 는 시간 기반 공정성을
달성하기 위해서 f 가 전송해야 하는 패킷 수( )( fP )는 다음과 같이 정의된다
(7)
따라서 그림 5 의 F0 는 mind 을 갖는 F2 와 비교하여 시간 기반 공정성을
달성하기 위해서 5 개의 패킷을 전송해야 한다 시간 기반 공정성(TF Time-
Based Fairness)은 다음과 같이 정의 한다
(8)
)( 21 tttiα 는 플로우 i 가 시간 1t 부터 시간 2t 까지 점유하는 채널 점유
시간이다 식 (8)의 값이 0 에 근접할수록 이상적인 시간 기반 공정성을
제공한다
mind 을 갖는 플로우 mindf 이 받는 최소 서비스의 양 )( 21minttW
df은
EMLM-FQ 의 식 (2)에서 정의한 각 플로우가 받는 최소 서비스의 양에서
유도된다 그 이유는 그림 5 에서 모든 플로우의 데이터률이 mind 이라 가정할
때 EMLM-FQ 에서 제공하는 각 플로우의 최소 서비스 양을 본 논문에서
제안하는 MRADPS 가 그림 8 과 같이 제공하기 때문이다 예를 들어
MRADPS 에서 최소 데이터률을 갖는 F2 가 받는 최소 서비스양은 F2 의
min
)(dd
fP f=
|)()(| 2121 tttt tj
ti αα minus
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
21
데이터률이 모든 플로우의 데이터률일 때 EMLM-FQ 에서 F2 가 받는 최소
서비스양과 같다 따라서 mindf 이 받는 최소 서비스 양( )( 21minttW
df)은 다음과
같이 정의 된다
(9)
여기서 fr 와 gr 는 각각 플로우 f 와 g의 가중치이며 S 는 플로우 경쟁
그래프에서 플로우 f 와 직접 연결되어 있는 플로우들의 집합이고 k와 α 는
[6]에서 각 플로우의 경쟁관계에 따라 정의한 위치 종속적 상수이다 플로우의
가중치가 동일하다고 가정하면 )( 21minttW
df는 다음과 같다 n은 플로우 경쟁
그래프에서 f 와 직접 연결되어 있는 플로우의 수이다
(10)
mind 보다 큰 데이터률을 가진 플로우가 받은 최소 서비스의 양
)( 21 ttWdf
은 다음과 같이 정의된다
(11)
αminusminusgesum isin
)()( 12min21mintt
rkr
dttWSg g
ffd
αminusminusge )(1)( 12min21mintt
kndttW
df
)()( 21min
21 minttW
dd
ttWdd f
ff ge
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
22
(그림 8) EMLM-FQ( xMbps)와 시간 기반 공정성에 대한
각 플로우의 서비스 순서와 채널 점유 시간 비교
F1 F2F0
F0 F0 F0 F0 F0 F1 F1 F2
시간F0의 5개 패킷 F1의 2개 패킷 F2의 1개 패킷
EMLM-FQ
Time-based
F0의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
F1의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
F2의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
23
33 채널 점유 시간의 계산
하나의 패킷 전송하는데 사용되는 채널 점유시간은 IEEE 80211 MAC
계층에서 하나의 데이터 프레임을 전송하는데 요구되는 전체 시간과 같다
전형적으로 다음과 같은 시간들을 포함한다
1) 데이터 프레임의 전송 시간
2) 하나의 데이터 프레임의 성공적인 전송을 끝내기 위해 전송되는 제어
프레임 전송 시간(RTS CTS DS ACK 프레임 전송 시간)
3) 데이터 프레임과 제어 프레임(RTS CTS DS ACK)를 전송할 때의 전파
지연 시간
4) 전송 노드가 채널에 접근하기 전에 기다리는 프레임 간 유휴 시간
(idle time)
MAC 계층에서는 데이터 프레임의 전송이 실패할 때 재전송을 시도하기
때문에 채널 점유시간에서 재전송에 걸리는 모든 시간들을 포함해야 한다
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
24
34 MRADPS 의 구현
MRADPS 는 각 플로우의 서비스 태그 할당 방법과 서비스 태그 정보에
대한 교환 방법은 EMLM-FQ 를 따른다 하지만 시간 기반 공정성을 제공하기
위하여 각 플로우의 데이터률에 따라 전송해야 하는 패킷 수를 계산하기
위해서 모든 노드는 인접한 노드들의 플로우에 대한 데이터률 정보를 듣고
자신의 로컬 테이블에 저장하고 자신의 로컬 테이블에 존재하는 플로우의
데이터률과 비교하여 가장 낮은 데이터률( mind )을 저장하여 데이터 전송 시
제어 프레임(RTS CTS DS ACK)에 포함시켜 전송한다 만약 로컬 테이블의
mind 보다 낮은 데이터률에 대한 정보를 듣는다면 로컬 테이블의 mind 을 그
데이터률로 저장하고 제어 프레임에 삽입하여 전송한다 따라서 경쟁
그래프에 연결된 플로우를 가진 모든 송신 노드는 경쟁하는 플로우 중 가장
낮은 데이터률에 대한 정보를 얻게 된다 또한 스케쥴링 과정 중에서 mind 과
송신 노드가 서비스 하려는 플로우의 데이터률과 비교하여 송신 노드가
전송해야 하는 패킷 수( )( fP 식(9))를 계산하고 만약 가 1 보다 크고 백로그
된 패킷이 존재 한다면 )( fP 개의 패킷은 동일한 서비스 태그를 갖고 즉시
전송을 시도한다 즉 )( fP 개의 패킷이 서비스 될 때까지 스케쥴링 과정에서
서비스 태그를 업데이트 하지 않는다 )( fP 개의 패킷 중 첫 번째 패킷을
제외한 )( fP -1 개의 패킷들은 전송 시 수신 노드에서 RTS 폐기가 이루어
지지 않게 하기 위해서 RTS 프레임의 1bit 구간(NCB Not Compare Bit)을 1 로
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
25
설정하여 전송한다 RTS 프레임에 NCB 구간이 1 로 세팅되어 있으면 수신
노드는 현재 채널이 사용 중이 아니면 CTS 로 바로 응답하여 그 플로우가
서비스 되도록 한다
341 기본적인 메시지 교환
각 패킷 전송은 RTS-CTS-DS-DATA-ACK 핸드쉐이크 과정을 따르고
패킷이 전송 될 수 있는 데이터률을 결정하기 위하여 RBAR 프로토콜을
따른다 만약 한 노드가 백오프 동안에 다른 노드에 의해서 어떤 전송이
이루어지고 있으면 그 전송이 끝날 때까지 백오프 타이머를 멈추어 기다리고
전송 중인 플로우에 대한 서비스 태그 정보를 로컬 테이블에서 업데이트한다
플로우 f 의 백오프 타이머가 끝나고 채널이 사용 중이지 않다면 RfB)
(수신
노드의 로컬 테이블에 따른 플로우 f 의 백오프 예측 값)를 포함하는 RTS 를
전송한다 RTS 를 받은 수신 노드는 자신의 로컬 테이블에서 플로우 f 에
대한 백오프 값 RfB 이 R
fB)
보다 작거나 같으면 CTS 로 응답하고 그렇지
않으면 CTS 를 전송하지 않는다
송신 노드와 수신 노드의 한 홉 거리에 있는 모든 이웃 노드들에게
플로우의 서비스 태그 정보 데이터률과 네트워크에서 가장 낮은
데이터률( mind )에 대한 정보를 알리기 위해서 제어 프레임(RTS CTS DS
ACK)에 서비스 태그와 mind 을 포함하여 전송하고 CTS DS ACK 프레임에
플로우의 데이터률을 포함하여 전송한다 RTS 에 플로우의 데이터률을
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
26
전송하지 않는 이유는 다중 데이터률 적응 기법으로 RBAR 를 채택하고 있기
때문에 수신 노드가 선택한 데이터률을 CTS 에 포함하여 전송하기 전까지
송신 노드는 전송할 데이터률을 알지 못하기 때문이다 또한 플로우에 대한
업데이트 서비스 태그는 RTS CTS 프레임에 포함하지 않는다 그 이유는
RTS 와 CTS 는 채널 획득을 보장하지 않기 때문이다 RTS-CTS 과정이 성공한
이후에 DS 와 ACK 프레임에 플로우에 대한 업데이트 태그를 붙여 주변
노드들에게 공지한다 이로써 스케쥴링을 위한 정확한 플로우의 서비스 태그
정보가 전달된다
342 테이블 정보 교환
경쟁 그래프에서 한 홉 거리에 있는 플로우에 대한 정보는 송신 노드와
수신 노드에 분산되어 있을 수 있다 따라서 송신 노드의 플로우 f 에 대한
백 오프 값 설정 방법은 송신 노드와 수신 노드에서 유지 되는 테이블을
고려하여 백오프 값을 설정해야한다
즉 Sf
Sff BBB += 이다 fB 는 플로우 f 의 백오프 값이고 S
fB 는 송신
노드의 로컬 테이블에 따른 플로우 f 의 백오프 값 RfB 은 수신 노드의 로컬
테이블에 따른 플로우 f 의 백오프 값이다 그러나 송신 노드에서는 SfB 는
정확히 알지만 RfB 은 알 수 없다 따라서 송신 노드가 R
fB 을 예측 할 수
있도록 수신 노드는 ACK 프레임에 두개의 파라미터( fM fb )를 추가하여
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
27
전송한다 fM 는 수신 노드의 로컬 테이블에서 플로우 f 가 서비스하기 전에
서비스 되어야 하는 플로우들의 바이트 수이다 fM 는 다음과 같이 계산된다
(12)
fw 는 플로우 f 의 가중치이고 iT 는 수신 노드의 로컬 테이블에서
플로우 f 의 서비스 태그( fT )보다 작은 플로우의 서비스 태그이다 B는 수신
노드의 로컬 테이블에서 fT 보다 작은 서비스 태그를 갖는 플로우들의
집합이다 fb 은 수신 노드의 테이블에서 플로우 f 의 백오프 기간을
나타낸다 따라서 송신 노드가 fM fb 를 ACK 프레임을 통해 받으면 임의의
시간 t 에서의 RfB)
은 다음과 같이 계산 할 수 있다 ft 는 이전에 ACK
프레임을 받은 시간이다
(13)
343 패킷 스케쥴링
노드 에서 채널이 사용 중이 아닌 것이 감지되면 a) 전송할 플로우 가
로컬 테이블 에서 가장 작은 서비스 태그를 가지고 있다면 즉시 HOL(Head of
Line) 패킷을 전송한다 만약 f 의 데이터률이 mind 보다 크다면 시간
공정성을 달성하기 위해 전송해야 하는 패킷 수( )( fP )를 구하고 )( fP 개의
패킷들의 서비스 태그를 업데이트하지 않고 동일한 서비스 태그를 갖는다
fBj jff wTTM )(sum isinminus=
ffffRf MttdMbB ))(( min minussdotminussdotasymp)
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
28
)( fP 개의 패킷들은 즉시 전송을 시도하고 )( fP 개의 패킷들이 서비스 된 후
패킷의 서비스 태그를 업데이트한다 b) f 보다 작은 서비스 태그를 갖는
플로우가 자신의 로컬 테이블( nE )에 존재 하면 f 의 백오프 값 fB 을
Rf
Sf BB + 로 설정 하고 백오프 타이머가 동작을 시작한다 c) f 의 백오프
타이머가 만료되고 채널이 사용 중이 아니라면 f 의 HOL(Head of Line)
패킷을 전송한다 그림 9 는 패킷 스케쥴링의 순서를 나타낸다
(그림 9) 패킷 스케쥴링 순서도
스케쥴링 시작
전송할 플로우가 가장 작은 서비스 태그를 갖는가
계산
HOL 패킷 전송
백오프 시작
Rf
Sff BBB +=
백오프 만료
네
아니오
)(fP
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
29
344 간단한 예제
그림 5 와 같은 네트워크가 존재한다고 가정하자 각 플로우의 패킷
사이즈와 가중치는 동일하다 각 플로우 )210( =iFi 는 초기 서비스 태그
값으로 각각 10 =T 21 =T 32 =T 을 갖는다 또한 이라
가정하면 그림 10 와 같이 F0 는 가장 작은 서비스 태그를 갖기 때문에 즉시
pkt 0 의 전송을 시작한다 전송을 시작하기 전에 F0 의 데이터률은 네크워크에
존재하는 가장 낮은 데이터률 mind 보다 5 배 높기 때문에 시간 기반 공정성을
달성하기 위해서 전송해야 할 패킷 수 5)( =fP 를 계산하고 F0 의 첫 번째
패킷 pkt 0 을 전송할 때 DS 와 ACK 프레임에 업데이트 태그를 붙이지 않는다
그 이유는 만약 노드 N1 이 F0 의 업데이트 태그를 수신하면 즉시 F1 의 pkt
0 를 서비스하기 위해 채널에 접근을 시도할 것이기 때문이다 따라서
업데이트 태그를 붙이지 않음으로써 F0 의 전송해야 할 나머지 패킷에게
전송할 기회를 줄 수 있다 pkt 0 전송 후에 F0 는 스케쥴링 과정에서 )( fP 의
마지막 패킷 pkt 4 가 서비스 되기 전까지 서비스 태그를 업데이트 하지 않기
때문에 F0 는 가장 작은 서비스 태그를 가지므로 F0 의 pkt 1 pkt 2 pkt 3 pkt
4 는 즉시 전송을 시도한다 또한 pkt 1 pkt 2 pkt 3 pkt 4 을 전송 할 때 RTS
프레임의 NCB(Not Compare Bit)을 1 로 설정하여 전송한다 이는 수신
노드에서 RfB 값의 비교없이 RTS 프레임에 대한 응답으로 CTS 프레임을 즉시
전송하도록 한다 F0 의 전송해야 할 5 개의 패킷 중 마지막 패킷인 pkt 4
10 =
WeightSizePacket
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
30
전송시 DS 와 ACK 프레임에 업데이트 태그를 붙여서 주변 노드들에게
공지한다 N1 이 F0 의 pkt 4 의 업데이트 태그를 수신하면 F1 의 패킷을
서비스하기 위해서 즉시 채널에 접근한다 F1 의 첫 번째 패킷 pkt 0 을
전송하기 전에 F0 와 같이 2)( =fP 를 계산하고 F1 의 pkt 0 의 전송 후에 pkt
1 전송시 NCB 를 1 로 설정하고 DS 와 ACK 프레임 전송 시 업데이트 태그를
붙인다 F2 는 이기 때문에 추가로 전송할 패킷이 존재 하지 않다 따라서
F2 의 패킷 pkt 0 을 전송할 때 DS 와 ACK 프레임 전송 시 업데이트 태그를
붙여서 전송한다
(그림 10) 간단한 예제
Time
F0
F1
F2
T1=2
T0=1 T0=1 T0=1 T0=1 T0=11
T1=12
T2=13
100 200 300
pkt 0 pkt 1 pkt 2 pkt 3 pkt 4
pkt 0 pkt 1
pkt 0
T=update service tag Transmitting pkt with update service tag
T= service tag Transmitting pkt not with update service tag
제 4 장 모 의 실 험
31
제 4 장 모의 실험
본 논문에서는 제안한 에드혹 패킷 스케쥴링에 대한 성능을 평가하기
위해서 미국 버클리 대학 남가주 대학 및 카네기 멜론 대학에서 개발한
네트워크 시뮬레이터인 NS-2[16] 및 CMU 확장 프로그램을 사용했으며 본
논문에서 제안한 MRADPS 와 비교 대상인 EMLM-FQ 를 구현하여 성능
평가를 수행하였다 표 2 는 시뮬레이션 시 적용된 파라미터 값이고 표 3 은
경쟁 그래프가 갖는 각 최소 데이터률에서 각 플로우의 데이터률에 따라
전송해야 하는 패킷수이다
(표 2) 시뮬레이션 파라미터
Parameter Value
Frequency
Transmit Power
110 Mbps Sensitivity
55 Mbps Sensitivity
20 Mbps Sensitivity
Carrier Sense Threshold
Propagation Model
Maximum Transmission Range (25511 Mbps)
Routing Protocol
24 GHz
15 dBm
-82 dBm
-87 dBm
-91 dBm
-108 dBm
Two Ray Ground
250m 200m 100m
DSR
제 4 장 모 의 실 험
32
(표 3) 최소 데이터률과 플로우 데이터률에 따라 전송해야
하는 패킷수
Flow data rate
Minimum data rate )( fP
2Mbps2Mbps
55Mbps55Mbps
11Mbps11Mbps
11Mbps55Mbps
55Mbps2Mbps
11Mbps2Mbps
1
1
1
2
2
5
시나리오 I 은 그림 11 과 같이 4 개의 노드와 그림 6 의 플로우
경쟁그래프와 같이 직접적으로 경쟁 관계에 있는 3 개의 플로우로 구성된
네트워크에서 FIFO 를 사용하는 IEEE 80211b EMLM-FQ MRADPS 를 각각
적용했을 때 플로우별 처리량과 채널 점유 시간을 계산하였다 또한
MRADPS 를 적용했을 때 가장 낮은 데이터률( mind )을 가지는 F1 이 받는
최소 서비스 양이 모든 플로우의 데이터률이 mind 일 때 EMLM-FQ 에서 받는
최소 서비스양을 보장하는지를 확인하기 위해서 그림 11 의 모든 플로우의
데이터률이 2Mbps 일 때 EMLM-FQ 의 처리량을 측정하였다 트래픽으로
제 4 장 모 의 실 험
33
UDP 를 사용하였으며 패킷 사이즈는 1500 바이트이고 시뮬레이션 시간은
200 초이다
F12MbpsN0 N1F0
55MbpsN2 N3F2
11Mbps (그림 11) 시나리오 I의 노드 그래프
(표 4) 시나리오 I의 플로우별 처리량(패킷수)과 전체 네트워크 처리량
Flow 80211b+FIFO EMLM-FQ MRADPSEMLM-
FQ(2Mbps)
F0 5165 24849 29072 15035
F1 47815 24850 14525 15036
F2 48488 24849 69342 15036
Total Throughput(pkt)
101468
100()
74548
73()
112939
111() 45107
제 4 장 모 의 실 험
34
표 4 에서 EMLM-FQ 는 각 플로우가 공정하게 서비스 되지만 전체
네트워크의 처리량이 FIFO 를 사용하는 IEEE 80211b 환경의 전체 네트워크
처리량보다 약 27 감소한다 하지만 MRADPS 는 IEEE 80211b 보다 네트워크
처리량이 약 11 향상된다 또한 MRADPS 에서 최소 데이터률을 갖는 플로우
F1 의 서비스 양은 그림 12 와 같이 모든 플로우의 데이터률이 그림 11 의
최소 데이터률인 2Mbps 일 때 EMLM-FQ 가 각 플로우에게 제공하는 최소
서비스 양과 거의 동일함을 확인 할 수 있고 MRADPS 가 각 플로우
데이터률에 따른 전송해야 하는 패킷 수 )( fP 에 거의 비례하여 각 플로우가
받는 서비스 양을 제공하는 것을 확인 할 수 있다 여기서 )210( =iTif
는
플로우 의 처리량을 나타낸다
그림 13 는 시나리오 I 의 각 패킷 스케쥴링 기법을 적용했을 때
플로우별 채널 점유 시간을 나타낸다 MRADPS 는 3 개의 플로우의 채널 점유
시간이 다른 스케쥴링 기법보다 공정함을 확인 할 수 있다 하지만 정확하게
플로우의 채널 점유 시간이 동일하지는 않다 그 이유는 표 3 에서 전송할
패킷을 계산할 때 간단히 내림으로 계산을 하였고 패킷을 재전송하는 시간
백오프 시간등의 추가적인 시간들이 발생하기 때문이다
제 4 장 모 의 실 험
35
(그림 12) EMLM-FQ(2Mpbs)가 제공하는 최소 처리량과
MRADPS의 각 플로우의 처리량 비교
제 4 장 모 의 실 험
36
(그림 13) 시나리오 I의 각 플로우별 채널 점유시간
시나리오 II 는 그림 14 과 같이 26 개의 노드와 16 개의 플로우로 구성된
네트워크에서 FIFO 를 사용하는 IEEE 80211b EMLML-FQ MRADPS 를 각각
적용했을 때 각 플로우별 처리량를 평가하였다 시나리오 II 의 각 플로우의
경쟁 관계는 그림 15 와 같다 트래픽으로 UDP 를 사용하였으며 패킷
사이즈는 1500 바이트이고 시뮬레이션 시간은 200 초이다
0
01
02
03
04
05
06
07
08
09
F0 F1 F2
Flow ID
Channel O
ccupancy
Tim
e(F
ractio
n)
IEEE 80211_FIFO
EMLM-FQ
MRADPS
제 4 장 모 의 실 험
37
(그림 14) 시나리오 II 의 노드 그래프
(그림 15) 시나리오 II 의 플로우 경쟁 그래프
제 4 장 모 의 실 험
38
(표 5) 시나리오 I의 플로우별 처리량(패킷수)과
전체 네트워크 처리량
Flow 80211b+FIFO EMLM-FQ MRADPS F0 53327 36622 26167 F1 49939 27281 53327 F2 2375 7630 13514 F3 38448 7515 19703 F4 15316 7323 25432 F5 7260 7462 7304 F6 1412 6171 7370 F7 2953 7465 7210 F8 10737 37156 7672 F9 37335 13932 33182
F10 29459 40242 53858 F11 15157 14106 28770 F12 45716 9877 39119 F13 53318 23484 27190 F14 10316 6790 10878 F15 12291 19163 29201
Total Throughput(pkt) 385359 (100)
272219 (71)
389897 (101)
제 4 장 모 의 실 험
39
표 5 는 그림 14 의 노드 그래프에서 각 패킷 스케쥴링 기법을 적용했을
때 각 플로우의 처리량을 나타낸다 IEEE 80211b 에서 다른 플로우에 비해
서비스의 양이 매우 적은 F2 F6 F7 와 같은 플로우를 EMLM-FQ 에서는
일정량의 서비스를 받을 수 있도록 보장해 준다 하지만 IEEE 80211b 의
네트워크 처리량보다 약 29 감소한다 MRADPS 는 전체 네트워크 처리량이
IEEE 80211b 의 네트워크 처리량과 거의 동일한 처리량을 보여주고 또한
고립되는 플로우의 최소 서비스 양을 EMLM-FQ 가 보장해주는 서비스의 양과
거의 동일하게 서비스한다
에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려하는 분산 패킷 스케쥴링
40
제 5 장 결 론
본 논문은 IEEE 80211x와 같이 물리계층에서 다중 데이터률을 제공하는
에드혹 네트워크 환경에서 ldquo플로우들 간에 공유하는 채널 용량이 고정되어
있다rdquo라는 기존 패킷 스케쥴링의 가정이 실제 환경과 적합하지 않는
문제점을 해결하기 위해서 다중 데이터률을 고려한 새로운 공정성 모델인
플로우별 시간 기반 공정성(Time-based Fairness)를 정의한다 또한 정의한
공정성을 달성하기 위하여 플로우 경쟁 그래프 상의 가장 낮은 데이터률과 각
플로우의 데이터률과 비교하여 전송해야 하는 패킷의 수( )( fP )를 계산하고
스케쥴링 과정에서 개의 패킷에 대한 서비스 태그는 업데이트 하지 않고
)( fP 개의 패킷 중 첫 번째 패킷을 제외한 나머지 패킷은 전송 시에 RTS
프레임에 NCB(Not Compare Bit)를 1로 설정하여 수신 노드에서 RTS를
폐기하지 않고 바로 CTS를 보내 서비스 되도록 EMLM-FQ를 수정하여 새로운
스케쥴링 기법인 MRADPS를 제안하였다 MRADPS는 각 플로우의 서비스
태그 할당 방법과 서비스 태그 정보에 대한 교환 방법등 EMLM-FQ의 기존
방식을 고수하기 때문에 EMLM-FQ의 특성인 공간적 채널 재사용 문제를
해결하는 방법과 분산된 플로우 정보를 가지고 스케쥴링을 결정하는 방법을
동일하게 제공한다 시뮬레이션 결과는 MRADPS는 경쟁 그래프에서 가장
낮은 데이터률을 갖는 플로우의 최소 서비스 양을 모든 플로우의 데이터률이
가장 낮은 데이터률을 가질 때 EMLM-FQ의 플로우가 받는 최소 서비스
에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려하는 분산 패킷 스케쥴링
41
양만큼 서비스하는 것을 보여주고 각 플로우가 받는 서비스 양은 )( fP 에
비례함을 보여준다 또한 MRADPS는 다중 데이터률이 제공되는 환경의
에드혹 네트워크의 전체 네트워크 처리량을 크게 향상시키는 것을 보여준다
참 고 문 헌
42
참고 문헌
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Physical Layer(PHY) Specifications Further Higher Data Rate Extension in
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45
감사의 글
이제 2년 반동안의 대학원 생활을 끝마치고 사회로 첫걸음을 내딛게 되었
습니다 제가 무사히 대학원 생활을 끝마칠 수 있도록 도움을 주신 주위의
많은 분들께 이 기회를 빌어 감사의 말씀을 드리고 싶습니다
먼저 저의 지도 교수님이신 유상조 교수님께 감사의 말씀을 드리고 싶습
니다 대학원에 들어와서부터 지금까지 바쁘신 와중에도 부족한 저에게 많
은 시간을 할애하여 지도해 주셔서 항상 감사하게 생각하고 있습니다 교수
님과 연구실 원들과 함께 한 많은 세미나들이 특히 제게 많은 도움이 되었
습니다 또한 바쁘신 와중에도 부족한 논문의 심사를 맡아주신 곽경섭 교수
님과 김덕경 교수님께도 감사의 말씀을 드립니다
결코 적지 않은 2년 반이라는 시간이 짧게 느껴질 만큼 많은 추억과 시간
을 함께한 멀티미디어 통신망 연구실의 선후배 및 동기들에게도 감사의 말
씀을 드립니다
무엇보다도 부모님의 무한한 사랑과 아낌없는 지원이 없었다면 현재의 저
는 없었을 것 입니다 무엇으로도 부모님의 큰 사랑에 보답할 수는 없겠지
만 제 학창생활의 결실인 이 논문을 그 동안의 부모님의 수고에 대한 작은
보답으로 바치고 싶습니다
盧 權 汶
46
학술 활동
[1] Yong-Qian Chen Kwen-mun Roh Sang-Jo Yoo A Distributed Fairness Support
Scheduling Algorithm in Wireless Ad-Hoc Networks Lecture Note in Computer
Science 2006
[2] Yong-Qian Chen Kwen-mun Roh Sang-Jo Yoo A Distributed Fairness Support
Scheduling Algorithm in Wireless Ad-Hoc Networks UIC06
[3] 이정환 노권문 유상조ldquo에드혹 네트워크에서 클러스터 기반의 지오캐
스팅 프로토콜rdquo 한국통신학회 하계학술대회 20047
[4] 노권문 서지영 정순규 조경진 유상조 ldquo에드혹 네트워크에서 다중 데
이터률을 고려하는 분산 패킷 스케쥴링rdquo JCCI2006 20064
[5] Yong-Qian Chen Kwen-Mun Roh Sang-Jo Yoo Service Index Based Fairness
Scheduling in Wireless Ad-Hoc Networks JCCI2006 20064
[6] 조경진 김현주 노권문 유상조 ldquo지능형 무선 인지 기술 기반 네트워크
환경에서 MAC 계층 동적 주파수 선택 방법rdquo 한국통신학회 하계학술대
회 20067
[7] 김현주 조경진 노권문 유상조 ldquo무선 인지 기술 기반의 시스템을 위한
계층에서의 통신 초기화 WRAN MAC 과정rdquo 한국통신학회 하계학술대회
47
20067
[8] 유상조 노권문 정재학 김재명 ldquoWRAN Cognitive Radio MAC 프로토콜
기술rdquo 방송공학회지 Vol 11 No1 pp40-53 2006
[9] 노권문 진영천 유상조 ldquo에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려한
분산 패킷 스케쥴링rdquo 한국통신학회 논문지 2006 07
[10] 조경진 김현주 노권문 유상조 ldquo지능형 무선 인지 기술 기반 네트워크
환경에서 MAC 계층 동적 주파수 선택 방법rdquo 한국통신학회 논문지 게
재 예정
특허 출원
[1] 무선 인지 기술 환경에서 기지국들 간에 무선 공유 자원을 효율적으로
사용하기 위한 매체 접근 제어 계층의 동작 자원 임대 프로토콜 출원번
호 제 2005-0105278
[2] 무선 인지 기술 환경에서 숨겨진 인컴번트 시스템의 검출을 위한 명시적
아웃밴드 시그널링 방법 출원번호 제 2006-0019661
[3] 에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링 방법
출원번호 제 10-2006-63521
[4] 애드혹 네트워크에서 서비스 색인 기반 공정 스케쥴링 방법 출원 번호
제 10-2006-63520
48
수행 프로젝트
[1] 무선 Ad-hoc 네트워크에서 Seamless한 인터넷 QoS 를 제공하기 위한 네
트워킹 기술연구 및 멀티미디어 ad-hoc 서비스 테스트 베드 구현 정보
통신부
[2] 초광대역 무선통신 연구센터 (UWB-ITRC) 제 4 세부과제 ndash UWB 응용
시스템 기술 (정보통신부 대학 IT 연구센터)
[3] 코그니티브 라디오(Cognitive Radio) 기술 개발 III(삼성종합기술원)
- IEEE 80222 WRAN 표준 제안(20051117) 참여(MAC)
[4] 초광대역 무선통신을 위한 지능형 무선인지 (Cognitive Radio) 핵심기술
연구 과학재단 특정기초사업
제 2장 관련 연구
5
ARF(Auto Rate Fallback) 기법[7]과 RBAR(Receiver Based AutoRate) 프로토콜[8]이
있다 ARF 기법은 송신 노드가 이전 데이터 패킷 전송 시 얻어진 정보를
기반으로 데이터률을 선택하며 데이터 전송의 연속적인 성공 또는 실패
이후에 데이터률을 증가시키거나 감소시켜서 데이터를 전송하는 기법이다
RBAR 프로토콜은 수신 노드가 RTS(Request-To-Send)와CTS(Clear-To-Send)
프레임 교환 과정 동안에 데이터 프레임을 전송하기 위한 적절한 데이터률을
선택해서 송신 노드에게 공지하는 방식이다 송신 노드가 데이터 전송을 위해
RTS 프레임을 수신 노드에게 전송하면 수신 노드는 SNR(Signal-to-Noize
Ratio)를 측정하고 데이터 전송을 위한 데이터률을 선택한다 그리고 수신
노드가 선택한 데이터률을 CTS 프레임 안에 포함하여 전송한다 CTS
프레임을 받은 전송 노드는 CTS 프레임에 명시된 데이터률로 데이터
프레임을 전송한다 RBAR 프로토콜은 수신 노드에서 데이터률을 결정하기
때문에 송신 노드에서 데이터률을 결정하는 ARF 기법보다 급변하는 무선
채널 상태를 잘 반영할 수 있다 따라서 ARF 기법보다 정확한 데이터률을
결정할 수 있다 본 논문에서는 다중 데이터률 적응 기법으로 RBAR
프로토콜을 기반으로 한다
제 2장 관련 연구
6
Sync128bits
SFD16 bits
Signal8 bits
Service8 bits
Length16 bits
CRC16 bits
MPDU(Variable)
PPDU
1Mbps DBPSK 1Mbps DBPSK2Mbps DQPSK55 to 11Mbps
PLCP Preamble PLCP Header
Sync 56 bits
SFD16 bits
Signal8 bits
Service8 bits
Length16 bits
CRC16 bits
MPDU(Variable)
PPDU
1Mbps DBPSK 2Mbps DQPSK55 to 11Mbps
PLCP Preamble PLCP Header
2Mbps DQPSK
(a) Long Preamble
(b) Short Preamble (그림 1) IEEE 80211b 프리엠블 형식 구조와 제공되는 데이터률
제 2장 관련 연구
7
22 에드 혹 네트워트에서의 패킷 스케쥴링
에드혹 네트워크에서 대부분의 패킷 스케쥴링 연구[6][9-12]는 처리량에
기반한 공정성을 제공한다 처리량 기반 공정성을 제공하는 스케쥴링 방식은
TDMA 기반의 에드혹 네트워크를 위해 제안된 credit-based 공정 스케쥴링
기법[10][11]과 타임 스탬프에 기반한(timestamp-based) 공정 스케쥴링
기법[6][9] 두 가지로 나눌 수 있다 타임 스탬프에 기반한 패킷 스케쥴링
기법은 처리량 기반 고정성을 제공하기 위해 도착된 패킷들은 SFQ[13](Start-
Time Fair Queueing)에 기반하여 두 개의 서비스 태그(start tag와 finish tag)를
갖고 가장 작은 start tag를 갖는 패킷을 서비스한다 또한 [12]에서는 두 개의
태그를 이용하여 백오프 값을 계산하는데 사용한다
에드혹 네트워크 환경에서는 패킷 스케쥴링을 설계할 때 다음과 같은
설계상의 쟁점을 고려해야 한다
1) 위치 종속적 경쟁 - 무선 데이터 전송은 지역적으로
제 2장 관련 연구
8
브로드캐스팅이기 때문에 공유하는 채널에 대한 경쟁은 위치 종속적이다
예를 들어 그림 2의 노드 그래프와 같이 5개의 노드(Ni i = 0hellip4)가 있고
4개의 플로우(Fj j = 0hellip3)가 있을 때 플로우간 경쟁관계를 그림 3과 같이
플로우 경쟁 그래프로 변환할 수 있다 그림 3에서 각 꼭지점은 플로우를
나타내고 각 간선은 플로우들 사이의 경쟁 관계를 나타낸다 F0는 F1과 F2와
경쟁 관계에 있지만 F3와는 직접적으로 경쟁관계에 있지 않다 따라서 F0와
F3는 동시에 서비스 받을 수 있다 이와 비슷하게 F1은 F0 F2 F3와
경쟁관계에 있다 이처럼 플로우들 사이에서 경쟁관계에 있는 플로우들의
집합은 플로우의 위치에 따라서 다르다 또한 F0와 F3와 같이 직접
경쟁관계에 있지 않는 플로우들은 동시에 서비스 받을 수 있지만 이는
경쟁관계에 있는 플로우들 사이에서 엄격한 공정성을 제공하기 위해서는 한
순간에 하나의 플로우만 서비스를 받아야 하기 때문에 두 개의 플로우(F0
F3)가 직접적으로 경쟁 관계에 있지 않아서 서비스 된다면 공정성를
훼손하는 문제가 발생한다 하지만 동시에 서비스 될 수 있는 플로우들 중
하나만 서비스 한다면 네트워크의 처리량을 감소시키는 단점을 가지고 있다
이러한 문제를 공간적 채널 재사용 문제라 한다
2) 에드혹 스케쥴링의 분산된 속성 - 유선 네트워크나 셀룰러
네트워크에서 각 라우터나 스위치 기지국은 패킷 스케쥴링을 결정할 때 모든
플로우에 대한 정확한 정보를 가지고 있다 하지만 에드혹 네트워크에서는
제 2장 관련 연구
9
경쟁관계에 있는 플로우가 각 다른 송신 노드에서 발생할 수 있고 각 송신
노드에서는 다른 송신 노드의 플로우 정보를 직접적으로 접근 할 수 없다
이는 에드혹 네트워크에서 패킷 스케쥴링을 설계할 때 분산되어 있는 플로우
정보를 이용하여 계산해야 하는 문제를 포함하고 있음을 나타낸다
(그림 2) 노드 그래프
(그림 3) 플로우 경쟁 그래프
위와 같은 디자인 이슈들을 고려하여 제안된 대표적인 패킷 스케쥴링은
[6]의 MLM-FQ(Maximize-Local-Minimum Fair Queueing)과 EMLM-FQ(Enhanced-
Maximize-Local-Minimum Fair Queueing)이다 이 두 기법에서 서비스 태그의
N0 N1 N2 N3 N4F0
F1 F2 F3
F0
F1
F2
F3
제 2장 관련 연구
10
할당 방법으로 가상 시간(virtual time)계산의 편리성을 위해서 SFQ(Start-Time
Fair Queueing)를 이용한다 MLM-FQ는 분산된 에드혹 환경에서 경쟁 그래프에
연결된 모든 플로우들 중에서 한 순간에 하나의 플로우만 서비스 되도록 한다
MLM-FQ에서 각 플로우가 받는 최소 서비스의 양은 다음과 도식화 된다
(1)
여기서 )( 21 ttW f 는 플로우 f 가 시간 1t 부터 2t 까지 받은 서비스의 양을
나타낸다 C는 채널 용량이고 fr 와 gr 는 각각 플로우 f 와 g의 가중치이며
N은 플로우 경쟁 그래프에서 연결된 모든 플로우들의 집합이다 k 와 α 는
위치 종속적 상수이다
EMLM-FQ는 공간적 채널 재사용 방법을 제공하기 위해서 MLM-FQ에
백오프 값을 설정하는 방법을 추가함으로써 직접적으로 경쟁관계에 있지
않는 플로우들인 F0와 F3가 동시에 서비스 될 수 있도록 하는 메커니즘을
제공한다 예를 들어 동작 과정을 설명하면 그림 2와 같은 노드 그래프에서
플로우를 전송할 각 송신 노드와 수신 노드는 그림 4와 같은 각각의 플로우
테이블을 갖는다 F0는 가장 작은 서비스 태그 T0를 가지고 있기 때문에 즉시
전송한다 F1 F2 F3는 자신의 테이블에서 자신 보다 작은 서비스 태그를 갖는
αminusminusgesum isin
)()( 1221 ttrk
rCttW
Ng g
ff
제 2장 관련 연구
11
플로우들의 전체 수로 몇 개의 (Contention Window)로 구성된 백오프 기간를
결정한다 따라서 F1는 T1이 2이기 때문에 자신 보다 작은 서비스 태그를
갖는 한 개의 플로우가 존재하므로 백오프 기간을 1로 설정한다 F3의 경우
F3의 테이블에서 F3보다 작은 플로우 F1과 F2가 존재하기 때문에 백오프
기간을 2로 설정한다 F0가 서비스 될 때 F1과 F2는 간섭을 받지만 F3의 경우
간섭을 받지 않기 때문에 백오프 기간이 지난 후 서비스 된다 따라서
EMLM-FQ는 MLM-FQ보다 높은 네트워크 처리량을 달성한다 EMLM-FQ의 각
플로우가 받는 최소 서비스의 양은 다음과 같이 도식화 된다
(2)
여기서 S 는 플로우 경쟁 그래프에서 플로우 f 와 직접 연결되어 있는 플
로우들의 집합이다
αminusminusgesum isin
)()( 1221 ttrk
rCttW
Sg g
ff
제 2장 관련 연구
12
F0 T0=1F1 T1=2F2 T2=3
Backoff=0
F0 T0=1F1 T1=2F2 T2=3F3 T3=4
Backoff=1
F0 T0=1F1 T1=2F2 T2=3F3 T3=4
Backoff=2
F1 T1=2F2 T2=3F3 T3=4
Backoff=2
F0 F3 전송 전
F0의 테이블 F1의 테이블 F2의 테이블 F3의 테이블
F0 T0=11F1 T1=2F2 T2=3
Backoff=2
F0 T0=11F1 T1=2F2 T2=3
F3 T3=14
Backoff=0
F0 T0=11F1 T1=2F2 T2=3
F3 T3=14
Backoff=1
F1 T1=2F2 T2=3
F3 T3=14
Backoff=2
F0 F3 전송 후(패킷 사이즈가중치는 10이라 가정)
F0의 테이블 F1의 테이블 F2의 테이블 F3의 테이블
(그림 4) EMLM-FQ의 동작
에드 혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
13
제 3 장 다중 데이터률을 고려한 분산
패킷 스케쥴링(MRADPS)
에드혹 네트워크의 IEEE 80211x 물리 계층에서의 예와 같이 각 단말은
채널 상태에 따라 다중 데이터률을 제공하기 때문에 기존 에드혹 네트워크의
패킷 스케쥴링 연구에서 채널 용량이 고정 되어 있다는 기본 가정이 실제 환
경에 적합하지 않다 이러한 문제를 해결하기 위해서 본 논문에서는 먼저 다
중 데이터률을 고려하여 플로우별 시간 기반 공정성을 정의하고 정의한 시간
기반 공정성을 달성하는 새로운 분산된 패킷 스케쥴링 기법을 제안한다
다중 데이터률을 고려한 패킷 스케률링 기법은 Godfrey Tan과 John Guttag
가 처음 제안하였다 이들이 제안한 패킷 스케률링 기법인 TBR[14](Time-
Based Regulator)는 다중 데이터률을 제공하는 IEEE 80211b 무선 네트워크의
인프라스트럭처 모드에서 한 셀 안의 채널을 공유하는 모든 노드들이 채널 점
유 시간을 공유한다 이 TBR 기법은 플로우별 채널 점유 시간에 대한 공정성
을 제공하는 것이 아니라 노드별로 시간 공정성을 제공하고 라운드 로빈(RR
Round Robin) 방식을 이용하여 인프라스트럭처 모드에서 작동하기 때문에 분
산된 에드혹 네트워크 환경에 적합하지 않다 본 장에서 다중 데이터률을 제
공하는 에드혹 네트워크에서 플로우별 시간 공정성을 제공하는 분산된 에드혹
패킷 스케쥴링인 MRADPS(Multi-Rate Aware Distributed Packet Scheduling)을 제안
한다
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
14
31 네트워크 모델
본 논문은 물리계층과 MAC 계층에서 다중 데이터률을 제공하는 환경과
모든 노드들이 동일한 채널을 공유하는 다중 홉의 무선 에드혹 네트워크를
고려한다 또한 전송 노드의 전송 범위 안에 있는 노드만이 패킷을 받을 수
있다 단일 플로우는 단일 전송 노드로부터 단일 수신 노드까지 전송되는
일련의 패킷 스트림으로 정의한다
본 논문은 MAC 계층으로 일반적인 CSMACA[1][15] 패러다임과 다중
데이터률 적응 기법으로 RBAR 프로토콜[8]을 따른다 전송 노드가 하나의
패킷을 전송하기 위해서 짧은 제어 프레임인 RTS(Request-to-Send)를 수신
노드에게 전송하면 RTS 를 받은 수신 노드는 자신의 주변 노드 중에서 패킷을
전송하고 있는 노드가 있는지 확인한다 전송 중인 노드가 없다면 SNR 값을
측정하여 최적의 데이터률을 결정하고 이에 대한 정보를 CTS(Clear-to-Send)에
포함하여 응답한다 CTS 를 받은 송신 노드는 인접한 노드들에게 RTS-CTS
핸드쉐이크의 성공을 알리기 위한 목적과 수신 노드에게 CTS 의 응답으로
DS(Data-Sending) 프레임를 보내고 DATA 프레임을 전송한다 마지막으로 수신
노드는 성공적인 DATA 프레임 수신에 대한 응답으로 송신 노드에게 ACK
프레임을 전송한다 송신 노드와 수신 노드의 한 홉 거리에 있는 모든
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
15
노드들은 위의 제어 메시지들을 모두 들을 수 있다 본 논문은 관련 연구들[9-
11]과 같이 다음과 같은 3 가지 기본 가정을 갖는다
1) 무선 매체는 페이딩(fading) 간섭(interference) 링크 에러(link Error)
충돌(collision)과 같이 네트워크 사용자에게 영향을 미치는 시간-가변적인
에러를 나타낸다 본 논문에서는 단지 충돌에 의해 발생되는 에러만
고려한다
2) 하나의 노드는 동시에 패킷을 전송하거나 수신할 수 없다
3) 노드의 이동성은 고려하지 않는다
32 시간 기반 공정성(Time-Based Fairness)
기존에 제안된 에드혹 패킷 스케쥴링은 플로우들 간에 처리량 기반
공정성(throughput-based fairness)을 제공하기 위하여 SFQ(Start-Time Fair
Queueing)과 같은 유선에서의 패킷 스케쥴링을 기반으로 한다[6][9] 이러한
처리량 기반 공정성은 플로우별 가중치에 따라 각 플로우가 받는 전체
서비스의 양이 동일함을 의미한다 반면 시간 기반 공정성(time-based
fairness)는 각 플로우가 사용하는 전체 채널 점유 시간이 동등함을 의미한다
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
16
그림 5 의 노드 그래프에 대해 그림 6 과 같이 네트워크의 모든 플로우가
직접적인 경쟁 관계에 있을 때 그림 7 은 처리량 기반 공정성을 제공하는
EMLM-FQ[6]와 본 논문에서 제안하는 시간 기반 공정성을 제공하는 패킷
스케쥴링 기법에 대한 각 플로우의 서비스 순서와 채널 점유 시간을 나타낸다
각 플로우가 갖는 패킷 사이즈와 가중치가 동일하다고 가정하고 각 플로우의
초기 서비스 태그는 이다 그림 6 과 같이 모든 플로우가 직접적인 경쟁관계에
있으면 EMLM-FQ 는 F0 F1 F2 순서대로 각 플로우의 패킷을 서비스한다
시간 기반 공정성을 제공하는 경우 각 플로우가 점유하는 채널 시간이
공정해야 함으로 데이터률이 가장 낮은 F2 가 하나의 패킷을 전송할 때
사용하는 채널 점유 시간을 기준으로 각 플로우가 동일한 채널 점유 시간을
갖도록 한다 그림 7 과 같이 처리량 기반 공정성을 제공할 때 6 개의 패킷이
서비스 되는 시간 동안에 시간 기반 공정성을 제공할 때는 10 개의 패킷을
서비스 할 수 있다 즉 네트워크 처리량이 약 40 향상된다
F05 MbpsN0 N1 F1
2 Mbps N2 N3F2Mbpsxxx
(그림 5) 다중 데이터률을 제공하는 노드 그래프
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
17
F0 F2
F1
(그림 6) 플로우 경쟁 그래프
하지만 실제로 하나의 패킷을 전송하는데 제어 프레임
(RTSCTSDSACK)을 전송하는데 걸리는 시간과 충돌이 발생했을 때
재전송에 사용되는 시간 등의 이유로 채널 점유 시간은 각 플로우의
데이터률에 따라 정확히 비례하지 않는다 본 논문에서는 계산의 단순함을
위해서 각 플로우가 보장 받아야 하는 채널 점유 시간을 플로우의
데이터률에 따라 계산하고 시뮬레이션을 통해 각 플로우의 실제 채널 점유
시간을 측정하고 비교한다 채널 점유 시간 계산 방법은 다음 장에서
설명한다 본 논문에서는 다중 데이터률을 제공하는 환경에서 패킷 스케쥴링
기법이 처리량 기반 공정성과 시간 기반 공정성 사이에서 어떤 공정성을
제공하는 것이 옳다고 주장하는 것이 아니라 처리량 기반 공정성을 기반으로
하는 패킷 스케쥴링 기법에서 전체 네트워크 처리량이 시간 기반 공정성을
제공할 때 보다 현저하게 떨어지는 비효율성을 개선하는 방법을 제안한다
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
18
F1 F2F0 F1 F2F0
F0 F0 F0 F0 F0 F1 F1 F2
시간F0의 5개 패킷 F1의 2개 패킷 F2의 1개 패킷
Throughput-based
Time-based
F0의 2개
패킷
F0의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
F1의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
F2의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
F0 F0
(그림 7) 처리량 기반 공정성과 시간 기반 공정성에 대한
각 플로우의 서비스 순서와 채널 점유 시간 비교
각 플로우 f 의 채널 점유시간( )( fT )은 다음과 같이 정의한다
(3)
F 는 플로우 경쟁 그래프에 존재하는 모든 플로우들의 집합이고 fs 는
플로우 f 의 패킷 사이즈 fd 는 플로우 f 의 데이터률이다 )( fT 는 F 의
모든 플로우가 하나의 패킷을 서비스 하는데 사용하는 채널 점유 시간에서
f 가 하나의 패킷을 서비스 하는데 사용하는 채널 점유 시간이 차지하는
비율을 나타낸다 채널이 항상 이용 중이라고 가정하면 플로우의 전체 채널
점유 시간은 다음과 같이 정의한다
sumisin
=
Fii
i
f
f
ds
ds
fT )(
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
19
(4)
경쟁하는 플로우들의 가중치가 동일하다고 가정하면 시간 기반 공정성에
입각해서 각 플로우가 보장 받아야 하는 채널 점유 시간( )( fGT Guaranteed
Time)는 다음과 같이 정의 한다 N 은 플로우 경쟁 그래프에서 연결된
플로우들 중 가장 낮은 데이터률을 갖는 플로우의 데이터률이다
(5)
경쟁 그래프의 모든 플로우의 패킷 사이즈가 동일하다고 가정하면
)( fGT 는 다음과 도식화 된다
(6)
N은 경쟁 그래프에서 연결되어 있는 전체 플로우의 수이다
)()( fGTfT ge 이면 플로우 f 는 보상 받을 시간이 존재하지 않고
)()( fGTfT lt 이면 플로우 f 는 보상 받을 시간이 존재한다
1)(0 1)( lele=sumisin
fTfTFf
sumisin
=
Fi
i
f
ds
ds
fGT
min
min)(
min
min
1
)(
dNdfGT =
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
20
경쟁 그래프에서 연결된 각 플로우가 보장 받아야 하는 시간은 경쟁
관계에 있는 플로우들 중 가장 낮은 데이터률( mind )을 가진 플로우가 하나의
패킷을 서비스 할 때 그 플로우가 보내야 되는 패킷의 수로 나타낼 수 있다
보상 받아야 하는 시간이 존재하는 플로우 f 는 시간 기반 공정성을
달성하기 위해서 f 가 전송해야 하는 패킷 수( )( fP )는 다음과 같이 정의된다
(7)
따라서 그림 5 의 F0 는 mind 을 갖는 F2 와 비교하여 시간 기반 공정성을
달성하기 위해서 5 개의 패킷을 전송해야 한다 시간 기반 공정성(TF Time-
Based Fairness)은 다음과 같이 정의 한다
(8)
)( 21 tttiα 는 플로우 i 가 시간 1t 부터 시간 2t 까지 점유하는 채널 점유
시간이다 식 (8)의 값이 0 에 근접할수록 이상적인 시간 기반 공정성을
제공한다
mind 을 갖는 플로우 mindf 이 받는 최소 서비스의 양 )( 21minttW
df은
EMLM-FQ 의 식 (2)에서 정의한 각 플로우가 받는 최소 서비스의 양에서
유도된다 그 이유는 그림 5 에서 모든 플로우의 데이터률이 mind 이라 가정할
때 EMLM-FQ 에서 제공하는 각 플로우의 최소 서비스 양을 본 논문에서
제안하는 MRADPS 가 그림 8 과 같이 제공하기 때문이다 예를 들어
MRADPS 에서 최소 데이터률을 갖는 F2 가 받는 최소 서비스양은 F2 의
min
)(dd
fP f=
|)()(| 2121 tttt tj
ti αα minus
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
21
데이터률이 모든 플로우의 데이터률일 때 EMLM-FQ 에서 F2 가 받는 최소
서비스양과 같다 따라서 mindf 이 받는 최소 서비스 양( )( 21minttW
df)은 다음과
같이 정의 된다
(9)
여기서 fr 와 gr 는 각각 플로우 f 와 g의 가중치이며 S 는 플로우 경쟁
그래프에서 플로우 f 와 직접 연결되어 있는 플로우들의 집합이고 k와 α 는
[6]에서 각 플로우의 경쟁관계에 따라 정의한 위치 종속적 상수이다 플로우의
가중치가 동일하다고 가정하면 )( 21minttW
df는 다음과 같다 n은 플로우 경쟁
그래프에서 f 와 직접 연결되어 있는 플로우의 수이다
(10)
mind 보다 큰 데이터률을 가진 플로우가 받은 최소 서비스의 양
)( 21 ttWdf
은 다음과 같이 정의된다
(11)
αminusminusgesum isin
)()( 12min21mintt
rkr
dttWSg g
ffd
αminusminusge )(1)( 12min21mintt
kndttW
df
)()( 21min
21 minttW
dd
ttWdd f
ff ge
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
22
(그림 8) EMLM-FQ( xMbps)와 시간 기반 공정성에 대한
각 플로우의 서비스 순서와 채널 점유 시간 비교
F1 F2F0
F0 F0 F0 F0 F0 F1 F1 F2
시간F0의 5개 패킷 F1의 2개 패킷 F2의 1개 패킷
EMLM-FQ
Time-based
F0의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
F1의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
F2의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
23
33 채널 점유 시간의 계산
하나의 패킷 전송하는데 사용되는 채널 점유시간은 IEEE 80211 MAC
계층에서 하나의 데이터 프레임을 전송하는데 요구되는 전체 시간과 같다
전형적으로 다음과 같은 시간들을 포함한다
1) 데이터 프레임의 전송 시간
2) 하나의 데이터 프레임의 성공적인 전송을 끝내기 위해 전송되는 제어
프레임 전송 시간(RTS CTS DS ACK 프레임 전송 시간)
3) 데이터 프레임과 제어 프레임(RTS CTS DS ACK)를 전송할 때의 전파
지연 시간
4) 전송 노드가 채널에 접근하기 전에 기다리는 프레임 간 유휴 시간
(idle time)
MAC 계층에서는 데이터 프레임의 전송이 실패할 때 재전송을 시도하기
때문에 채널 점유시간에서 재전송에 걸리는 모든 시간들을 포함해야 한다
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
24
34 MRADPS 의 구현
MRADPS 는 각 플로우의 서비스 태그 할당 방법과 서비스 태그 정보에
대한 교환 방법은 EMLM-FQ 를 따른다 하지만 시간 기반 공정성을 제공하기
위하여 각 플로우의 데이터률에 따라 전송해야 하는 패킷 수를 계산하기
위해서 모든 노드는 인접한 노드들의 플로우에 대한 데이터률 정보를 듣고
자신의 로컬 테이블에 저장하고 자신의 로컬 테이블에 존재하는 플로우의
데이터률과 비교하여 가장 낮은 데이터률( mind )을 저장하여 데이터 전송 시
제어 프레임(RTS CTS DS ACK)에 포함시켜 전송한다 만약 로컬 테이블의
mind 보다 낮은 데이터률에 대한 정보를 듣는다면 로컬 테이블의 mind 을 그
데이터률로 저장하고 제어 프레임에 삽입하여 전송한다 따라서 경쟁
그래프에 연결된 플로우를 가진 모든 송신 노드는 경쟁하는 플로우 중 가장
낮은 데이터률에 대한 정보를 얻게 된다 또한 스케쥴링 과정 중에서 mind 과
송신 노드가 서비스 하려는 플로우의 데이터률과 비교하여 송신 노드가
전송해야 하는 패킷 수( )( fP 식(9))를 계산하고 만약 가 1 보다 크고 백로그
된 패킷이 존재 한다면 )( fP 개의 패킷은 동일한 서비스 태그를 갖고 즉시
전송을 시도한다 즉 )( fP 개의 패킷이 서비스 될 때까지 스케쥴링 과정에서
서비스 태그를 업데이트 하지 않는다 )( fP 개의 패킷 중 첫 번째 패킷을
제외한 )( fP -1 개의 패킷들은 전송 시 수신 노드에서 RTS 폐기가 이루어
지지 않게 하기 위해서 RTS 프레임의 1bit 구간(NCB Not Compare Bit)을 1 로
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
25
설정하여 전송한다 RTS 프레임에 NCB 구간이 1 로 세팅되어 있으면 수신
노드는 현재 채널이 사용 중이 아니면 CTS 로 바로 응답하여 그 플로우가
서비스 되도록 한다
341 기본적인 메시지 교환
각 패킷 전송은 RTS-CTS-DS-DATA-ACK 핸드쉐이크 과정을 따르고
패킷이 전송 될 수 있는 데이터률을 결정하기 위하여 RBAR 프로토콜을
따른다 만약 한 노드가 백오프 동안에 다른 노드에 의해서 어떤 전송이
이루어지고 있으면 그 전송이 끝날 때까지 백오프 타이머를 멈추어 기다리고
전송 중인 플로우에 대한 서비스 태그 정보를 로컬 테이블에서 업데이트한다
플로우 f 의 백오프 타이머가 끝나고 채널이 사용 중이지 않다면 RfB)
(수신
노드의 로컬 테이블에 따른 플로우 f 의 백오프 예측 값)를 포함하는 RTS 를
전송한다 RTS 를 받은 수신 노드는 자신의 로컬 테이블에서 플로우 f 에
대한 백오프 값 RfB 이 R
fB)
보다 작거나 같으면 CTS 로 응답하고 그렇지
않으면 CTS 를 전송하지 않는다
송신 노드와 수신 노드의 한 홉 거리에 있는 모든 이웃 노드들에게
플로우의 서비스 태그 정보 데이터률과 네트워크에서 가장 낮은
데이터률( mind )에 대한 정보를 알리기 위해서 제어 프레임(RTS CTS DS
ACK)에 서비스 태그와 mind 을 포함하여 전송하고 CTS DS ACK 프레임에
플로우의 데이터률을 포함하여 전송한다 RTS 에 플로우의 데이터률을
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
26
전송하지 않는 이유는 다중 데이터률 적응 기법으로 RBAR 를 채택하고 있기
때문에 수신 노드가 선택한 데이터률을 CTS 에 포함하여 전송하기 전까지
송신 노드는 전송할 데이터률을 알지 못하기 때문이다 또한 플로우에 대한
업데이트 서비스 태그는 RTS CTS 프레임에 포함하지 않는다 그 이유는
RTS 와 CTS 는 채널 획득을 보장하지 않기 때문이다 RTS-CTS 과정이 성공한
이후에 DS 와 ACK 프레임에 플로우에 대한 업데이트 태그를 붙여 주변
노드들에게 공지한다 이로써 스케쥴링을 위한 정확한 플로우의 서비스 태그
정보가 전달된다
342 테이블 정보 교환
경쟁 그래프에서 한 홉 거리에 있는 플로우에 대한 정보는 송신 노드와
수신 노드에 분산되어 있을 수 있다 따라서 송신 노드의 플로우 f 에 대한
백 오프 값 설정 방법은 송신 노드와 수신 노드에서 유지 되는 테이블을
고려하여 백오프 값을 설정해야한다
즉 Sf
Sff BBB += 이다 fB 는 플로우 f 의 백오프 값이고 S
fB 는 송신
노드의 로컬 테이블에 따른 플로우 f 의 백오프 값 RfB 은 수신 노드의 로컬
테이블에 따른 플로우 f 의 백오프 값이다 그러나 송신 노드에서는 SfB 는
정확히 알지만 RfB 은 알 수 없다 따라서 송신 노드가 R
fB 을 예측 할 수
있도록 수신 노드는 ACK 프레임에 두개의 파라미터( fM fb )를 추가하여
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
27
전송한다 fM 는 수신 노드의 로컬 테이블에서 플로우 f 가 서비스하기 전에
서비스 되어야 하는 플로우들의 바이트 수이다 fM 는 다음과 같이 계산된다
(12)
fw 는 플로우 f 의 가중치이고 iT 는 수신 노드의 로컬 테이블에서
플로우 f 의 서비스 태그( fT )보다 작은 플로우의 서비스 태그이다 B는 수신
노드의 로컬 테이블에서 fT 보다 작은 서비스 태그를 갖는 플로우들의
집합이다 fb 은 수신 노드의 테이블에서 플로우 f 의 백오프 기간을
나타낸다 따라서 송신 노드가 fM fb 를 ACK 프레임을 통해 받으면 임의의
시간 t 에서의 RfB)
은 다음과 같이 계산 할 수 있다 ft 는 이전에 ACK
프레임을 받은 시간이다
(13)
343 패킷 스케쥴링
노드 에서 채널이 사용 중이 아닌 것이 감지되면 a) 전송할 플로우 가
로컬 테이블 에서 가장 작은 서비스 태그를 가지고 있다면 즉시 HOL(Head of
Line) 패킷을 전송한다 만약 f 의 데이터률이 mind 보다 크다면 시간
공정성을 달성하기 위해 전송해야 하는 패킷 수( )( fP )를 구하고 )( fP 개의
패킷들의 서비스 태그를 업데이트하지 않고 동일한 서비스 태그를 갖는다
fBj jff wTTM )(sum isinminus=
ffffRf MttdMbB ))(( min minussdotminussdotasymp)
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
28
)( fP 개의 패킷들은 즉시 전송을 시도하고 )( fP 개의 패킷들이 서비스 된 후
패킷의 서비스 태그를 업데이트한다 b) f 보다 작은 서비스 태그를 갖는
플로우가 자신의 로컬 테이블( nE )에 존재 하면 f 의 백오프 값 fB 을
Rf
Sf BB + 로 설정 하고 백오프 타이머가 동작을 시작한다 c) f 의 백오프
타이머가 만료되고 채널이 사용 중이 아니라면 f 의 HOL(Head of Line)
패킷을 전송한다 그림 9 는 패킷 스케쥴링의 순서를 나타낸다
(그림 9) 패킷 스케쥴링 순서도
스케쥴링 시작
전송할 플로우가 가장 작은 서비스 태그를 갖는가
계산
HOL 패킷 전송
백오프 시작
Rf
Sff BBB +=
백오프 만료
네
아니오
)(fP
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
29
344 간단한 예제
그림 5 와 같은 네트워크가 존재한다고 가정하자 각 플로우의 패킷
사이즈와 가중치는 동일하다 각 플로우 )210( =iFi 는 초기 서비스 태그
값으로 각각 10 =T 21 =T 32 =T 을 갖는다 또한 이라
가정하면 그림 10 와 같이 F0 는 가장 작은 서비스 태그를 갖기 때문에 즉시
pkt 0 의 전송을 시작한다 전송을 시작하기 전에 F0 의 데이터률은 네크워크에
존재하는 가장 낮은 데이터률 mind 보다 5 배 높기 때문에 시간 기반 공정성을
달성하기 위해서 전송해야 할 패킷 수 5)( =fP 를 계산하고 F0 의 첫 번째
패킷 pkt 0 을 전송할 때 DS 와 ACK 프레임에 업데이트 태그를 붙이지 않는다
그 이유는 만약 노드 N1 이 F0 의 업데이트 태그를 수신하면 즉시 F1 의 pkt
0 를 서비스하기 위해 채널에 접근을 시도할 것이기 때문이다 따라서
업데이트 태그를 붙이지 않음으로써 F0 의 전송해야 할 나머지 패킷에게
전송할 기회를 줄 수 있다 pkt 0 전송 후에 F0 는 스케쥴링 과정에서 )( fP 의
마지막 패킷 pkt 4 가 서비스 되기 전까지 서비스 태그를 업데이트 하지 않기
때문에 F0 는 가장 작은 서비스 태그를 가지므로 F0 의 pkt 1 pkt 2 pkt 3 pkt
4 는 즉시 전송을 시도한다 또한 pkt 1 pkt 2 pkt 3 pkt 4 을 전송 할 때 RTS
프레임의 NCB(Not Compare Bit)을 1 로 설정하여 전송한다 이는 수신
노드에서 RfB 값의 비교없이 RTS 프레임에 대한 응답으로 CTS 프레임을 즉시
전송하도록 한다 F0 의 전송해야 할 5 개의 패킷 중 마지막 패킷인 pkt 4
10 =
WeightSizePacket
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
30
전송시 DS 와 ACK 프레임에 업데이트 태그를 붙여서 주변 노드들에게
공지한다 N1 이 F0 의 pkt 4 의 업데이트 태그를 수신하면 F1 의 패킷을
서비스하기 위해서 즉시 채널에 접근한다 F1 의 첫 번째 패킷 pkt 0 을
전송하기 전에 F0 와 같이 2)( =fP 를 계산하고 F1 의 pkt 0 의 전송 후에 pkt
1 전송시 NCB 를 1 로 설정하고 DS 와 ACK 프레임 전송 시 업데이트 태그를
붙인다 F2 는 이기 때문에 추가로 전송할 패킷이 존재 하지 않다 따라서
F2 의 패킷 pkt 0 을 전송할 때 DS 와 ACK 프레임 전송 시 업데이트 태그를
붙여서 전송한다
(그림 10) 간단한 예제
Time
F0
F1
F2
T1=2
T0=1 T0=1 T0=1 T0=1 T0=11
T1=12
T2=13
100 200 300
pkt 0 pkt 1 pkt 2 pkt 3 pkt 4
pkt 0 pkt 1
pkt 0
T=update service tag Transmitting pkt with update service tag
T= service tag Transmitting pkt not with update service tag
제 4 장 모 의 실 험
31
제 4 장 모의 실험
본 논문에서는 제안한 에드혹 패킷 스케쥴링에 대한 성능을 평가하기
위해서 미국 버클리 대학 남가주 대학 및 카네기 멜론 대학에서 개발한
네트워크 시뮬레이터인 NS-2[16] 및 CMU 확장 프로그램을 사용했으며 본
논문에서 제안한 MRADPS 와 비교 대상인 EMLM-FQ 를 구현하여 성능
평가를 수행하였다 표 2 는 시뮬레이션 시 적용된 파라미터 값이고 표 3 은
경쟁 그래프가 갖는 각 최소 데이터률에서 각 플로우의 데이터률에 따라
전송해야 하는 패킷수이다
(표 2) 시뮬레이션 파라미터
Parameter Value
Frequency
Transmit Power
110 Mbps Sensitivity
55 Mbps Sensitivity
20 Mbps Sensitivity
Carrier Sense Threshold
Propagation Model
Maximum Transmission Range (25511 Mbps)
Routing Protocol
24 GHz
15 dBm
-82 dBm
-87 dBm
-91 dBm
-108 dBm
Two Ray Ground
250m 200m 100m
DSR
제 4 장 모 의 실 험
32
(표 3) 최소 데이터률과 플로우 데이터률에 따라 전송해야
하는 패킷수
Flow data rate
Minimum data rate )( fP
2Mbps2Mbps
55Mbps55Mbps
11Mbps11Mbps
11Mbps55Mbps
55Mbps2Mbps
11Mbps2Mbps
1
1
1
2
2
5
시나리오 I 은 그림 11 과 같이 4 개의 노드와 그림 6 의 플로우
경쟁그래프와 같이 직접적으로 경쟁 관계에 있는 3 개의 플로우로 구성된
네트워크에서 FIFO 를 사용하는 IEEE 80211b EMLM-FQ MRADPS 를 각각
적용했을 때 플로우별 처리량과 채널 점유 시간을 계산하였다 또한
MRADPS 를 적용했을 때 가장 낮은 데이터률( mind )을 가지는 F1 이 받는
최소 서비스 양이 모든 플로우의 데이터률이 mind 일 때 EMLM-FQ 에서 받는
최소 서비스양을 보장하는지를 확인하기 위해서 그림 11 의 모든 플로우의
데이터률이 2Mbps 일 때 EMLM-FQ 의 처리량을 측정하였다 트래픽으로
제 4 장 모 의 실 험
33
UDP 를 사용하였으며 패킷 사이즈는 1500 바이트이고 시뮬레이션 시간은
200 초이다
F12MbpsN0 N1F0
55MbpsN2 N3F2
11Mbps (그림 11) 시나리오 I의 노드 그래프
(표 4) 시나리오 I의 플로우별 처리량(패킷수)과 전체 네트워크 처리량
Flow 80211b+FIFO EMLM-FQ MRADPSEMLM-
FQ(2Mbps)
F0 5165 24849 29072 15035
F1 47815 24850 14525 15036
F2 48488 24849 69342 15036
Total Throughput(pkt)
101468
100()
74548
73()
112939
111() 45107
제 4 장 모 의 실 험
34
표 4 에서 EMLM-FQ 는 각 플로우가 공정하게 서비스 되지만 전체
네트워크의 처리량이 FIFO 를 사용하는 IEEE 80211b 환경의 전체 네트워크
처리량보다 약 27 감소한다 하지만 MRADPS 는 IEEE 80211b 보다 네트워크
처리량이 약 11 향상된다 또한 MRADPS 에서 최소 데이터률을 갖는 플로우
F1 의 서비스 양은 그림 12 와 같이 모든 플로우의 데이터률이 그림 11 의
최소 데이터률인 2Mbps 일 때 EMLM-FQ 가 각 플로우에게 제공하는 최소
서비스 양과 거의 동일함을 확인 할 수 있고 MRADPS 가 각 플로우
데이터률에 따른 전송해야 하는 패킷 수 )( fP 에 거의 비례하여 각 플로우가
받는 서비스 양을 제공하는 것을 확인 할 수 있다 여기서 )210( =iTif
는
플로우 의 처리량을 나타낸다
그림 13 는 시나리오 I 의 각 패킷 스케쥴링 기법을 적용했을 때
플로우별 채널 점유 시간을 나타낸다 MRADPS 는 3 개의 플로우의 채널 점유
시간이 다른 스케쥴링 기법보다 공정함을 확인 할 수 있다 하지만 정확하게
플로우의 채널 점유 시간이 동일하지는 않다 그 이유는 표 3 에서 전송할
패킷을 계산할 때 간단히 내림으로 계산을 하였고 패킷을 재전송하는 시간
백오프 시간등의 추가적인 시간들이 발생하기 때문이다
제 4 장 모 의 실 험
35
(그림 12) EMLM-FQ(2Mpbs)가 제공하는 최소 처리량과
MRADPS의 각 플로우의 처리량 비교
제 4 장 모 의 실 험
36
(그림 13) 시나리오 I의 각 플로우별 채널 점유시간
시나리오 II 는 그림 14 과 같이 26 개의 노드와 16 개의 플로우로 구성된
네트워크에서 FIFO 를 사용하는 IEEE 80211b EMLML-FQ MRADPS 를 각각
적용했을 때 각 플로우별 처리량를 평가하였다 시나리오 II 의 각 플로우의
경쟁 관계는 그림 15 와 같다 트래픽으로 UDP 를 사용하였으며 패킷
사이즈는 1500 바이트이고 시뮬레이션 시간은 200 초이다
0
01
02
03
04
05
06
07
08
09
F0 F1 F2
Flow ID
Channel O
ccupancy
Tim
e(F
ractio
n)
IEEE 80211_FIFO
EMLM-FQ
MRADPS
제 4 장 모 의 실 험
37
(그림 14) 시나리오 II 의 노드 그래프
(그림 15) 시나리오 II 의 플로우 경쟁 그래프
제 4 장 모 의 실 험
38
(표 5) 시나리오 I의 플로우별 처리량(패킷수)과
전체 네트워크 처리량
Flow 80211b+FIFO EMLM-FQ MRADPS F0 53327 36622 26167 F1 49939 27281 53327 F2 2375 7630 13514 F3 38448 7515 19703 F4 15316 7323 25432 F5 7260 7462 7304 F6 1412 6171 7370 F7 2953 7465 7210 F8 10737 37156 7672 F9 37335 13932 33182
F10 29459 40242 53858 F11 15157 14106 28770 F12 45716 9877 39119 F13 53318 23484 27190 F14 10316 6790 10878 F15 12291 19163 29201
Total Throughput(pkt) 385359 (100)
272219 (71)
389897 (101)
제 4 장 모 의 실 험
39
표 5 는 그림 14 의 노드 그래프에서 각 패킷 스케쥴링 기법을 적용했을
때 각 플로우의 처리량을 나타낸다 IEEE 80211b 에서 다른 플로우에 비해
서비스의 양이 매우 적은 F2 F6 F7 와 같은 플로우를 EMLM-FQ 에서는
일정량의 서비스를 받을 수 있도록 보장해 준다 하지만 IEEE 80211b 의
네트워크 처리량보다 약 29 감소한다 MRADPS 는 전체 네트워크 처리량이
IEEE 80211b 의 네트워크 처리량과 거의 동일한 처리량을 보여주고 또한
고립되는 플로우의 최소 서비스 양을 EMLM-FQ 가 보장해주는 서비스의 양과
거의 동일하게 서비스한다
에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려하는 분산 패킷 스케쥴링
40
제 5 장 결 론
본 논문은 IEEE 80211x와 같이 물리계층에서 다중 데이터률을 제공하는
에드혹 네트워크 환경에서 ldquo플로우들 간에 공유하는 채널 용량이 고정되어
있다rdquo라는 기존 패킷 스케쥴링의 가정이 실제 환경과 적합하지 않는
문제점을 해결하기 위해서 다중 데이터률을 고려한 새로운 공정성 모델인
플로우별 시간 기반 공정성(Time-based Fairness)를 정의한다 또한 정의한
공정성을 달성하기 위하여 플로우 경쟁 그래프 상의 가장 낮은 데이터률과 각
플로우의 데이터률과 비교하여 전송해야 하는 패킷의 수( )( fP )를 계산하고
스케쥴링 과정에서 개의 패킷에 대한 서비스 태그는 업데이트 하지 않고
)( fP 개의 패킷 중 첫 번째 패킷을 제외한 나머지 패킷은 전송 시에 RTS
프레임에 NCB(Not Compare Bit)를 1로 설정하여 수신 노드에서 RTS를
폐기하지 않고 바로 CTS를 보내 서비스 되도록 EMLM-FQ를 수정하여 새로운
스케쥴링 기법인 MRADPS를 제안하였다 MRADPS는 각 플로우의 서비스
태그 할당 방법과 서비스 태그 정보에 대한 교환 방법등 EMLM-FQ의 기존
방식을 고수하기 때문에 EMLM-FQ의 특성인 공간적 채널 재사용 문제를
해결하는 방법과 분산된 플로우 정보를 가지고 스케쥴링을 결정하는 방법을
동일하게 제공한다 시뮬레이션 결과는 MRADPS는 경쟁 그래프에서 가장
낮은 데이터률을 갖는 플로우의 최소 서비스 양을 모든 플로우의 데이터률이
가장 낮은 데이터률을 가질 때 EMLM-FQ의 플로우가 받는 최소 서비스
에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려하는 분산 패킷 스케쥴링
41
양만큼 서비스하는 것을 보여주고 각 플로우가 받는 서비스 양은 )( fP 에
비례함을 보여준다 또한 MRADPS는 다중 데이터률이 제공되는 환경의
에드혹 네트워크의 전체 네트워크 처리량을 크게 향상시키는 것을 보여준다
참 고 문 헌
42
참고 문헌
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45
감사의 글
이제 2년 반동안의 대학원 생활을 끝마치고 사회로 첫걸음을 내딛게 되었
습니다 제가 무사히 대학원 생활을 끝마칠 수 있도록 도움을 주신 주위의
많은 분들께 이 기회를 빌어 감사의 말씀을 드리고 싶습니다
먼저 저의 지도 교수님이신 유상조 교수님께 감사의 말씀을 드리고 싶습
니다 대학원에 들어와서부터 지금까지 바쁘신 와중에도 부족한 저에게 많
은 시간을 할애하여 지도해 주셔서 항상 감사하게 생각하고 있습니다 교수
님과 연구실 원들과 함께 한 많은 세미나들이 특히 제게 많은 도움이 되었
습니다 또한 바쁘신 와중에도 부족한 논문의 심사를 맡아주신 곽경섭 교수
님과 김덕경 교수님께도 감사의 말씀을 드립니다
결코 적지 않은 2년 반이라는 시간이 짧게 느껴질 만큼 많은 추억과 시간
을 함께한 멀티미디어 통신망 연구실의 선후배 및 동기들에게도 감사의 말
씀을 드립니다
무엇보다도 부모님의 무한한 사랑과 아낌없는 지원이 없었다면 현재의 저
는 없었을 것 입니다 무엇으로도 부모님의 큰 사랑에 보답할 수는 없겠지
만 제 학창생활의 결실인 이 논문을 그 동안의 부모님의 수고에 대한 작은
보답으로 바치고 싶습니다
盧 權 汶
46
학술 활동
[1] Yong-Qian Chen Kwen-mun Roh Sang-Jo Yoo A Distributed Fairness Support
Scheduling Algorithm in Wireless Ad-Hoc Networks Lecture Note in Computer
Science 2006
[2] Yong-Qian Chen Kwen-mun Roh Sang-Jo Yoo A Distributed Fairness Support
Scheduling Algorithm in Wireless Ad-Hoc Networks UIC06
[3] 이정환 노권문 유상조ldquo에드혹 네트워크에서 클러스터 기반의 지오캐
스팅 프로토콜rdquo 한국통신학회 하계학술대회 20047
[4] 노권문 서지영 정순규 조경진 유상조 ldquo에드혹 네트워크에서 다중 데
이터률을 고려하는 분산 패킷 스케쥴링rdquo JCCI2006 20064
[5] Yong-Qian Chen Kwen-Mun Roh Sang-Jo Yoo Service Index Based Fairness
Scheduling in Wireless Ad-Hoc Networks JCCI2006 20064
[6] 조경진 김현주 노권문 유상조 ldquo지능형 무선 인지 기술 기반 네트워크
환경에서 MAC 계층 동적 주파수 선택 방법rdquo 한국통신학회 하계학술대
회 20067
[7] 김현주 조경진 노권문 유상조 ldquo무선 인지 기술 기반의 시스템을 위한
계층에서의 통신 초기화 WRAN MAC 과정rdquo 한국통신학회 하계학술대회
47
20067
[8] 유상조 노권문 정재학 김재명 ldquoWRAN Cognitive Radio MAC 프로토콜
기술rdquo 방송공학회지 Vol 11 No1 pp40-53 2006
[9] 노권문 진영천 유상조 ldquo에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려한
분산 패킷 스케쥴링rdquo 한국통신학회 논문지 2006 07
[10] 조경진 김현주 노권문 유상조 ldquo지능형 무선 인지 기술 기반 네트워크
환경에서 MAC 계층 동적 주파수 선택 방법rdquo 한국통신학회 논문지 게
재 예정
특허 출원
[1] 무선 인지 기술 환경에서 기지국들 간에 무선 공유 자원을 효율적으로
사용하기 위한 매체 접근 제어 계층의 동작 자원 임대 프로토콜 출원번
호 제 2005-0105278
[2] 무선 인지 기술 환경에서 숨겨진 인컴번트 시스템의 검출을 위한 명시적
아웃밴드 시그널링 방법 출원번호 제 2006-0019661
[3] 에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링 방법
출원번호 제 10-2006-63521
[4] 애드혹 네트워크에서 서비스 색인 기반 공정 스케쥴링 방법 출원 번호
제 10-2006-63520
48
수행 프로젝트
[1] 무선 Ad-hoc 네트워크에서 Seamless한 인터넷 QoS 를 제공하기 위한 네
트워킹 기술연구 및 멀티미디어 ad-hoc 서비스 테스트 베드 구현 정보
통신부
[2] 초광대역 무선통신 연구센터 (UWB-ITRC) 제 4 세부과제 ndash UWB 응용
시스템 기술 (정보통신부 대학 IT 연구센터)
[3] 코그니티브 라디오(Cognitive Radio) 기술 개발 III(삼성종합기술원)
- IEEE 80222 WRAN 표준 제안(20051117) 참여(MAC)
[4] 초광대역 무선통신을 위한 지능형 무선인지 (Cognitive Radio) 핵심기술
연구 과학재단 특정기초사업
제 2장 관련 연구
6
Sync128bits
SFD16 bits
Signal8 bits
Service8 bits
Length16 bits
CRC16 bits
MPDU(Variable)
PPDU
1Mbps DBPSK 1Mbps DBPSK2Mbps DQPSK55 to 11Mbps
PLCP Preamble PLCP Header
Sync 56 bits
SFD16 bits
Signal8 bits
Service8 bits
Length16 bits
CRC16 bits
MPDU(Variable)
PPDU
1Mbps DBPSK 2Mbps DQPSK55 to 11Mbps
PLCP Preamble PLCP Header
2Mbps DQPSK
(a) Long Preamble
(b) Short Preamble (그림 1) IEEE 80211b 프리엠블 형식 구조와 제공되는 데이터률
제 2장 관련 연구
7
22 에드 혹 네트워트에서의 패킷 스케쥴링
에드혹 네트워크에서 대부분의 패킷 스케쥴링 연구[6][9-12]는 처리량에
기반한 공정성을 제공한다 처리량 기반 공정성을 제공하는 스케쥴링 방식은
TDMA 기반의 에드혹 네트워크를 위해 제안된 credit-based 공정 스케쥴링
기법[10][11]과 타임 스탬프에 기반한(timestamp-based) 공정 스케쥴링
기법[6][9] 두 가지로 나눌 수 있다 타임 스탬프에 기반한 패킷 스케쥴링
기법은 처리량 기반 고정성을 제공하기 위해 도착된 패킷들은 SFQ[13](Start-
Time Fair Queueing)에 기반하여 두 개의 서비스 태그(start tag와 finish tag)를
갖고 가장 작은 start tag를 갖는 패킷을 서비스한다 또한 [12]에서는 두 개의
태그를 이용하여 백오프 값을 계산하는데 사용한다
에드혹 네트워크 환경에서는 패킷 스케쥴링을 설계할 때 다음과 같은
설계상의 쟁점을 고려해야 한다
1) 위치 종속적 경쟁 - 무선 데이터 전송은 지역적으로
제 2장 관련 연구
8
브로드캐스팅이기 때문에 공유하는 채널에 대한 경쟁은 위치 종속적이다
예를 들어 그림 2의 노드 그래프와 같이 5개의 노드(Ni i = 0hellip4)가 있고
4개의 플로우(Fj j = 0hellip3)가 있을 때 플로우간 경쟁관계를 그림 3과 같이
플로우 경쟁 그래프로 변환할 수 있다 그림 3에서 각 꼭지점은 플로우를
나타내고 각 간선은 플로우들 사이의 경쟁 관계를 나타낸다 F0는 F1과 F2와
경쟁 관계에 있지만 F3와는 직접적으로 경쟁관계에 있지 않다 따라서 F0와
F3는 동시에 서비스 받을 수 있다 이와 비슷하게 F1은 F0 F2 F3와
경쟁관계에 있다 이처럼 플로우들 사이에서 경쟁관계에 있는 플로우들의
집합은 플로우의 위치에 따라서 다르다 또한 F0와 F3와 같이 직접
경쟁관계에 있지 않는 플로우들은 동시에 서비스 받을 수 있지만 이는
경쟁관계에 있는 플로우들 사이에서 엄격한 공정성을 제공하기 위해서는 한
순간에 하나의 플로우만 서비스를 받아야 하기 때문에 두 개의 플로우(F0
F3)가 직접적으로 경쟁 관계에 있지 않아서 서비스 된다면 공정성를
훼손하는 문제가 발생한다 하지만 동시에 서비스 될 수 있는 플로우들 중
하나만 서비스 한다면 네트워크의 처리량을 감소시키는 단점을 가지고 있다
이러한 문제를 공간적 채널 재사용 문제라 한다
2) 에드혹 스케쥴링의 분산된 속성 - 유선 네트워크나 셀룰러
네트워크에서 각 라우터나 스위치 기지국은 패킷 스케쥴링을 결정할 때 모든
플로우에 대한 정확한 정보를 가지고 있다 하지만 에드혹 네트워크에서는
제 2장 관련 연구
9
경쟁관계에 있는 플로우가 각 다른 송신 노드에서 발생할 수 있고 각 송신
노드에서는 다른 송신 노드의 플로우 정보를 직접적으로 접근 할 수 없다
이는 에드혹 네트워크에서 패킷 스케쥴링을 설계할 때 분산되어 있는 플로우
정보를 이용하여 계산해야 하는 문제를 포함하고 있음을 나타낸다
(그림 2) 노드 그래프
(그림 3) 플로우 경쟁 그래프
위와 같은 디자인 이슈들을 고려하여 제안된 대표적인 패킷 스케쥴링은
[6]의 MLM-FQ(Maximize-Local-Minimum Fair Queueing)과 EMLM-FQ(Enhanced-
Maximize-Local-Minimum Fair Queueing)이다 이 두 기법에서 서비스 태그의
N0 N1 N2 N3 N4F0
F1 F2 F3
F0
F1
F2
F3
제 2장 관련 연구
10
할당 방법으로 가상 시간(virtual time)계산의 편리성을 위해서 SFQ(Start-Time
Fair Queueing)를 이용한다 MLM-FQ는 분산된 에드혹 환경에서 경쟁 그래프에
연결된 모든 플로우들 중에서 한 순간에 하나의 플로우만 서비스 되도록 한다
MLM-FQ에서 각 플로우가 받는 최소 서비스의 양은 다음과 도식화 된다
(1)
여기서 )( 21 ttW f 는 플로우 f 가 시간 1t 부터 2t 까지 받은 서비스의 양을
나타낸다 C는 채널 용량이고 fr 와 gr 는 각각 플로우 f 와 g의 가중치이며
N은 플로우 경쟁 그래프에서 연결된 모든 플로우들의 집합이다 k 와 α 는
위치 종속적 상수이다
EMLM-FQ는 공간적 채널 재사용 방법을 제공하기 위해서 MLM-FQ에
백오프 값을 설정하는 방법을 추가함으로써 직접적으로 경쟁관계에 있지
않는 플로우들인 F0와 F3가 동시에 서비스 될 수 있도록 하는 메커니즘을
제공한다 예를 들어 동작 과정을 설명하면 그림 2와 같은 노드 그래프에서
플로우를 전송할 각 송신 노드와 수신 노드는 그림 4와 같은 각각의 플로우
테이블을 갖는다 F0는 가장 작은 서비스 태그 T0를 가지고 있기 때문에 즉시
전송한다 F1 F2 F3는 자신의 테이블에서 자신 보다 작은 서비스 태그를 갖는
αminusminusgesum isin
)()( 1221 ttrk
rCttW
Ng g
ff
제 2장 관련 연구
11
플로우들의 전체 수로 몇 개의 (Contention Window)로 구성된 백오프 기간를
결정한다 따라서 F1는 T1이 2이기 때문에 자신 보다 작은 서비스 태그를
갖는 한 개의 플로우가 존재하므로 백오프 기간을 1로 설정한다 F3의 경우
F3의 테이블에서 F3보다 작은 플로우 F1과 F2가 존재하기 때문에 백오프
기간을 2로 설정한다 F0가 서비스 될 때 F1과 F2는 간섭을 받지만 F3의 경우
간섭을 받지 않기 때문에 백오프 기간이 지난 후 서비스 된다 따라서
EMLM-FQ는 MLM-FQ보다 높은 네트워크 처리량을 달성한다 EMLM-FQ의 각
플로우가 받는 최소 서비스의 양은 다음과 같이 도식화 된다
(2)
여기서 S 는 플로우 경쟁 그래프에서 플로우 f 와 직접 연결되어 있는 플
로우들의 집합이다
αminusminusgesum isin
)()( 1221 ttrk
rCttW
Sg g
ff
제 2장 관련 연구
12
F0 T0=1F1 T1=2F2 T2=3
Backoff=0
F0 T0=1F1 T1=2F2 T2=3F3 T3=4
Backoff=1
F0 T0=1F1 T1=2F2 T2=3F3 T3=4
Backoff=2
F1 T1=2F2 T2=3F3 T3=4
Backoff=2
F0 F3 전송 전
F0의 테이블 F1의 테이블 F2의 테이블 F3의 테이블
F0 T0=11F1 T1=2F2 T2=3
Backoff=2
F0 T0=11F1 T1=2F2 T2=3
F3 T3=14
Backoff=0
F0 T0=11F1 T1=2F2 T2=3
F3 T3=14
Backoff=1
F1 T1=2F2 T2=3
F3 T3=14
Backoff=2
F0 F3 전송 후(패킷 사이즈가중치는 10이라 가정)
F0의 테이블 F1의 테이블 F2의 테이블 F3의 테이블
(그림 4) EMLM-FQ의 동작
에드 혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
13
제 3 장 다중 데이터률을 고려한 분산
패킷 스케쥴링(MRADPS)
에드혹 네트워크의 IEEE 80211x 물리 계층에서의 예와 같이 각 단말은
채널 상태에 따라 다중 데이터률을 제공하기 때문에 기존 에드혹 네트워크의
패킷 스케쥴링 연구에서 채널 용량이 고정 되어 있다는 기본 가정이 실제 환
경에 적합하지 않다 이러한 문제를 해결하기 위해서 본 논문에서는 먼저 다
중 데이터률을 고려하여 플로우별 시간 기반 공정성을 정의하고 정의한 시간
기반 공정성을 달성하는 새로운 분산된 패킷 스케쥴링 기법을 제안한다
다중 데이터률을 고려한 패킷 스케률링 기법은 Godfrey Tan과 John Guttag
가 처음 제안하였다 이들이 제안한 패킷 스케률링 기법인 TBR[14](Time-
Based Regulator)는 다중 데이터률을 제공하는 IEEE 80211b 무선 네트워크의
인프라스트럭처 모드에서 한 셀 안의 채널을 공유하는 모든 노드들이 채널 점
유 시간을 공유한다 이 TBR 기법은 플로우별 채널 점유 시간에 대한 공정성
을 제공하는 것이 아니라 노드별로 시간 공정성을 제공하고 라운드 로빈(RR
Round Robin) 방식을 이용하여 인프라스트럭처 모드에서 작동하기 때문에 분
산된 에드혹 네트워크 환경에 적합하지 않다 본 장에서 다중 데이터률을 제
공하는 에드혹 네트워크에서 플로우별 시간 공정성을 제공하는 분산된 에드혹
패킷 스케쥴링인 MRADPS(Multi-Rate Aware Distributed Packet Scheduling)을 제안
한다
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
14
31 네트워크 모델
본 논문은 물리계층과 MAC 계층에서 다중 데이터률을 제공하는 환경과
모든 노드들이 동일한 채널을 공유하는 다중 홉의 무선 에드혹 네트워크를
고려한다 또한 전송 노드의 전송 범위 안에 있는 노드만이 패킷을 받을 수
있다 단일 플로우는 단일 전송 노드로부터 단일 수신 노드까지 전송되는
일련의 패킷 스트림으로 정의한다
본 논문은 MAC 계층으로 일반적인 CSMACA[1][15] 패러다임과 다중
데이터률 적응 기법으로 RBAR 프로토콜[8]을 따른다 전송 노드가 하나의
패킷을 전송하기 위해서 짧은 제어 프레임인 RTS(Request-to-Send)를 수신
노드에게 전송하면 RTS 를 받은 수신 노드는 자신의 주변 노드 중에서 패킷을
전송하고 있는 노드가 있는지 확인한다 전송 중인 노드가 없다면 SNR 값을
측정하여 최적의 데이터률을 결정하고 이에 대한 정보를 CTS(Clear-to-Send)에
포함하여 응답한다 CTS 를 받은 송신 노드는 인접한 노드들에게 RTS-CTS
핸드쉐이크의 성공을 알리기 위한 목적과 수신 노드에게 CTS 의 응답으로
DS(Data-Sending) 프레임를 보내고 DATA 프레임을 전송한다 마지막으로 수신
노드는 성공적인 DATA 프레임 수신에 대한 응답으로 송신 노드에게 ACK
프레임을 전송한다 송신 노드와 수신 노드의 한 홉 거리에 있는 모든
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
15
노드들은 위의 제어 메시지들을 모두 들을 수 있다 본 논문은 관련 연구들[9-
11]과 같이 다음과 같은 3 가지 기본 가정을 갖는다
1) 무선 매체는 페이딩(fading) 간섭(interference) 링크 에러(link Error)
충돌(collision)과 같이 네트워크 사용자에게 영향을 미치는 시간-가변적인
에러를 나타낸다 본 논문에서는 단지 충돌에 의해 발생되는 에러만
고려한다
2) 하나의 노드는 동시에 패킷을 전송하거나 수신할 수 없다
3) 노드의 이동성은 고려하지 않는다
32 시간 기반 공정성(Time-Based Fairness)
기존에 제안된 에드혹 패킷 스케쥴링은 플로우들 간에 처리량 기반
공정성(throughput-based fairness)을 제공하기 위하여 SFQ(Start-Time Fair
Queueing)과 같은 유선에서의 패킷 스케쥴링을 기반으로 한다[6][9] 이러한
처리량 기반 공정성은 플로우별 가중치에 따라 각 플로우가 받는 전체
서비스의 양이 동일함을 의미한다 반면 시간 기반 공정성(time-based
fairness)는 각 플로우가 사용하는 전체 채널 점유 시간이 동등함을 의미한다
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
16
그림 5 의 노드 그래프에 대해 그림 6 과 같이 네트워크의 모든 플로우가
직접적인 경쟁 관계에 있을 때 그림 7 은 처리량 기반 공정성을 제공하는
EMLM-FQ[6]와 본 논문에서 제안하는 시간 기반 공정성을 제공하는 패킷
스케쥴링 기법에 대한 각 플로우의 서비스 순서와 채널 점유 시간을 나타낸다
각 플로우가 갖는 패킷 사이즈와 가중치가 동일하다고 가정하고 각 플로우의
초기 서비스 태그는 이다 그림 6 과 같이 모든 플로우가 직접적인 경쟁관계에
있으면 EMLM-FQ 는 F0 F1 F2 순서대로 각 플로우의 패킷을 서비스한다
시간 기반 공정성을 제공하는 경우 각 플로우가 점유하는 채널 시간이
공정해야 함으로 데이터률이 가장 낮은 F2 가 하나의 패킷을 전송할 때
사용하는 채널 점유 시간을 기준으로 각 플로우가 동일한 채널 점유 시간을
갖도록 한다 그림 7 과 같이 처리량 기반 공정성을 제공할 때 6 개의 패킷이
서비스 되는 시간 동안에 시간 기반 공정성을 제공할 때는 10 개의 패킷을
서비스 할 수 있다 즉 네트워크 처리량이 약 40 향상된다
F05 MbpsN0 N1 F1
2 Mbps N2 N3F2Mbpsxxx
(그림 5) 다중 데이터률을 제공하는 노드 그래프
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
17
F0 F2
F1
(그림 6) 플로우 경쟁 그래프
하지만 실제로 하나의 패킷을 전송하는데 제어 프레임
(RTSCTSDSACK)을 전송하는데 걸리는 시간과 충돌이 발생했을 때
재전송에 사용되는 시간 등의 이유로 채널 점유 시간은 각 플로우의
데이터률에 따라 정확히 비례하지 않는다 본 논문에서는 계산의 단순함을
위해서 각 플로우가 보장 받아야 하는 채널 점유 시간을 플로우의
데이터률에 따라 계산하고 시뮬레이션을 통해 각 플로우의 실제 채널 점유
시간을 측정하고 비교한다 채널 점유 시간 계산 방법은 다음 장에서
설명한다 본 논문에서는 다중 데이터률을 제공하는 환경에서 패킷 스케쥴링
기법이 처리량 기반 공정성과 시간 기반 공정성 사이에서 어떤 공정성을
제공하는 것이 옳다고 주장하는 것이 아니라 처리량 기반 공정성을 기반으로
하는 패킷 스케쥴링 기법에서 전체 네트워크 처리량이 시간 기반 공정성을
제공할 때 보다 현저하게 떨어지는 비효율성을 개선하는 방법을 제안한다
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
18
F1 F2F0 F1 F2F0
F0 F0 F0 F0 F0 F1 F1 F2
시간F0의 5개 패킷 F1의 2개 패킷 F2의 1개 패킷
Throughput-based
Time-based
F0의 2개
패킷
F0의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
F1의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
F2의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
F0 F0
(그림 7) 처리량 기반 공정성과 시간 기반 공정성에 대한
각 플로우의 서비스 순서와 채널 점유 시간 비교
각 플로우 f 의 채널 점유시간( )( fT )은 다음과 같이 정의한다
(3)
F 는 플로우 경쟁 그래프에 존재하는 모든 플로우들의 집합이고 fs 는
플로우 f 의 패킷 사이즈 fd 는 플로우 f 의 데이터률이다 )( fT 는 F 의
모든 플로우가 하나의 패킷을 서비스 하는데 사용하는 채널 점유 시간에서
f 가 하나의 패킷을 서비스 하는데 사용하는 채널 점유 시간이 차지하는
비율을 나타낸다 채널이 항상 이용 중이라고 가정하면 플로우의 전체 채널
점유 시간은 다음과 같이 정의한다
sumisin
=
Fii
i
f
f
ds
ds
fT )(
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
19
(4)
경쟁하는 플로우들의 가중치가 동일하다고 가정하면 시간 기반 공정성에
입각해서 각 플로우가 보장 받아야 하는 채널 점유 시간( )( fGT Guaranteed
Time)는 다음과 같이 정의 한다 N 은 플로우 경쟁 그래프에서 연결된
플로우들 중 가장 낮은 데이터률을 갖는 플로우의 데이터률이다
(5)
경쟁 그래프의 모든 플로우의 패킷 사이즈가 동일하다고 가정하면
)( fGT 는 다음과 도식화 된다
(6)
N은 경쟁 그래프에서 연결되어 있는 전체 플로우의 수이다
)()( fGTfT ge 이면 플로우 f 는 보상 받을 시간이 존재하지 않고
)()( fGTfT lt 이면 플로우 f 는 보상 받을 시간이 존재한다
1)(0 1)( lele=sumisin
fTfTFf
sumisin
=
Fi
i
f
ds
ds
fGT
min
min)(
min
min
1
)(
dNdfGT =
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
20
경쟁 그래프에서 연결된 각 플로우가 보장 받아야 하는 시간은 경쟁
관계에 있는 플로우들 중 가장 낮은 데이터률( mind )을 가진 플로우가 하나의
패킷을 서비스 할 때 그 플로우가 보내야 되는 패킷의 수로 나타낼 수 있다
보상 받아야 하는 시간이 존재하는 플로우 f 는 시간 기반 공정성을
달성하기 위해서 f 가 전송해야 하는 패킷 수( )( fP )는 다음과 같이 정의된다
(7)
따라서 그림 5 의 F0 는 mind 을 갖는 F2 와 비교하여 시간 기반 공정성을
달성하기 위해서 5 개의 패킷을 전송해야 한다 시간 기반 공정성(TF Time-
Based Fairness)은 다음과 같이 정의 한다
(8)
)( 21 tttiα 는 플로우 i 가 시간 1t 부터 시간 2t 까지 점유하는 채널 점유
시간이다 식 (8)의 값이 0 에 근접할수록 이상적인 시간 기반 공정성을
제공한다
mind 을 갖는 플로우 mindf 이 받는 최소 서비스의 양 )( 21minttW
df은
EMLM-FQ 의 식 (2)에서 정의한 각 플로우가 받는 최소 서비스의 양에서
유도된다 그 이유는 그림 5 에서 모든 플로우의 데이터률이 mind 이라 가정할
때 EMLM-FQ 에서 제공하는 각 플로우의 최소 서비스 양을 본 논문에서
제안하는 MRADPS 가 그림 8 과 같이 제공하기 때문이다 예를 들어
MRADPS 에서 최소 데이터률을 갖는 F2 가 받는 최소 서비스양은 F2 의
min
)(dd
fP f=
|)()(| 2121 tttt tj
ti αα minus
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
21
데이터률이 모든 플로우의 데이터률일 때 EMLM-FQ 에서 F2 가 받는 최소
서비스양과 같다 따라서 mindf 이 받는 최소 서비스 양( )( 21minttW
df)은 다음과
같이 정의 된다
(9)
여기서 fr 와 gr 는 각각 플로우 f 와 g의 가중치이며 S 는 플로우 경쟁
그래프에서 플로우 f 와 직접 연결되어 있는 플로우들의 집합이고 k와 α 는
[6]에서 각 플로우의 경쟁관계에 따라 정의한 위치 종속적 상수이다 플로우의
가중치가 동일하다고 가정하면 )( 21minttW
df는 다음과 같다 n은 플로우 경쟁
그래프에서 f 와 직접 연결되어 있는 플로우의 수이다
(10)
mind 보다 큰 데이터률을 가진 플로우가 받은 최소 서비스의 양
)( 21 ttWdf
은 다음과 같이 정의된다
(11)
αminusminusgesum isin
)()( 12min21mintt
rkr
dttWSg g
ffd
αminusminusge )(1)( 12min21mintt
kndttW
df
)()( 21min
21 minttW
dd
ttWdd f
ff ge
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
22
(그림 8) EMLM-FQ( xMbps)와 시간 기반 공정성에 대한
각 플로우의 서비스 순서와 채널 점유 시간 비교
F1 F2F0
F0 F0 F0 F0 F0 F1 F1 F2
시간F0의 5개 패킷 F1의 2개 패킷 F2의 1개 패킷
EMLM-FQ
Time-based
F0의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
F1의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
F2의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
23
33 채널 점유 시간의 계산
하나의 패킷 전송하는데 사용되는 채널 점유시간은 IEEE 80211 MAC
계층에서 하나의 데이터 프레임을 전송하는데 요구되는 전체 시간과 같다
전형적으로 다음과 같은 시간들을 포함한다
1) 데이터 프레임의 전송 시간
2) 하나의 데이터 프레임의 성공적인 전송을 끝내기 위해 전송되는 제어
프레임 전송 시간(RTS CTS DS ACK 프레임 전송 시간)
3) 데이터 프레임과 제어 프레임(RTS CTS DS ACK)를 전송할 때의 전파
지연 시간
4) 전송 노드가 채널에 접근하기 전에 기다리는 프레임 간 유휴 시간
(idle time)
MAC 계층에서는 데이터 프레임의 전송이 실패할 때 재전송을 시도하기
때문에 채널 점유시간에서 재전송에 걸리는 모든 시간들을 포함해야 한다
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
24
34 MRADPS 의 구현
MRADPS 는 각 플로우의 서비스 태그 할당 방법과 서비스 태그 정보에
대한 교환 방법은 EMLM-FQ 를 따른다 하지만 시간 기반 공정성을 제공하기
위하여 각 플로우의 데이터률에 따라 전송해야 하는 패킷 수를 계산하기
위해서 모든 노드는 인접한 노드들의 플로우에 대한 데이터률 정보를 듣고
자신의 로컬 테이블에 저장하고 자신의 로컬 테이블에 존재하는 플로우의
데이터률과 비교하여 가장 낮은 데이터률( mind )을 저장하여 데이터 전송 시
제어 프레임(RTS CTS DS ACK)에 포함시켜 전송한다 만약 로컬 테이블의
mind 보다 낮은 데이터률에 대한 정보를 듣는다면 로컬 테이블의 mind 을 그
데이터률로 저장하고 제어 프레임에 삽입하여 전송한다 따라서 경쟁
그래프에 연결된 플로우를 가진 모든 송신 노드는 경쟁하는 플로우 중 가장
낮은 데이터률에 대한 정보를 얻게 된다 또한 스케쥴링 과정 중에서 mind 과
송신 노드가 서비스 하려는 플로우의 데이터률과 비교하여 송신 노드가
전송해야 하는 패킷 수( )( fP 식(9))를 계산하고 만약 가 1 보다 크고 백로그
된 패킷이 존재 한다면 )( fP 개의 패킷은 동일한 서비스 태그를 갖고 즉시
전송을 시도한다 즉 )( fP 개의 패킷이 서비스 될 때까지 스케쥴링 과정에서
서비스 태그를 업데이트 하지 않는다 )( fP 개의 패킷 중 첫 번째 패킷을
제외한 )( fP -1 개의 패킷들은 전송 시 수신 노드에서 RTS 폐기가 이루어
지지 않게 하기 위해서 RTS 프레임의 1bit 구간(NCB Not Compare Bit)을 1 로
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
25
설정하여 전송한다 RTS 프레임에 NCB 구간이 1 로 세팅되어 있으면 수신
노드는 현재 채널이 사용 중이 아니면 CTS 로 바로 응답하여 그 플로우가
서비스 되도록 한다
341 기본적인 메시지 교환
각 패킷 전송은 RTS-CTS-DS-DATA-ACK 핸드쉐이크 과정을 따르고
패킷이 전송 될 수 있는 데이터률을 결정하기 위하여 RBAR 프로토콜을
따른다 만약 한 노드가 백오프 동안에 다른 노드에 의해서 어떤 전송이
이루어지고 있으면 그 전송이 끝날 때까지 백오프 타이머를 멈추어 기다리고
전송 중인 플로우에 대한 서비스 태그 정보를 로컬 테이블에서 업데이트한다
플로우 f 의 백오프 타이머가 끝나고 채널이 사용 중이지 않다면 RfB)
(수신
노드의 로컬 테이블에 따른 플로우 f 의 백오프 예측 값)를 포함하는 RTS 를
전송한다 RTS 를 받은 수신 노드는 자신의 로컬 테이블에서 플로우 f 에
대한 백오프 값 RfB 이 R
fB)
보다 작거나 같으면 CTS 로 응답하고 그렇지
않으면 CTS 를 전송하지 않는다
송신 노드와 수신 노드의 한 홉 거리에 있는 모든 이웃 노드들에게
플로우의 서비스 태그 정보 데이터률과 네트워크에서 가장 낮은
데이터률( mind )에 대한 정보를 알리기 위해서 제어 프레임(RTS CTS DS
ACK)에 서비스 태그와 mind 을 포함하여 전송하고 CTS DS ACK 프레임에
플로우의 데이터률을 포함하여 전송한다 RTS 에 플로우의 데이터률을
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
26
전송하지 않는 이유는 다중 데이터률 적응 기법으로 RBAR 를 채택하고 있기
때문에 수신 노드가 선택한 데이터률을 CTS 에 포함하여 전송하기 전까지
송신 노드는 전송할 데이터률을 알지 못하기 때문이다 또한 플로우에 대한
업데이트 서비스 태그는 RTS CTS 프레임에 포함하지 않는다 그 이유는
RTS 와 CTS 는 채널 획득을 보장하지 않기 때문이다 RTS-CTS 과정이 성공한
이후에 DS 와 ACK 프레임에 플로우에 대한 업데이트 태그를 붙여 주변
노드들에게 공지한다 이로써 스케쥴링을 위한 정확한 플로우의 서비스 태그
정보가 전달된다
342 테이블 정보 교환
경쟁 그래프에서 한 홉 거리에 있는 플로우에 대한 정보는 송신 노드와
수신 노드에 분산되어 있을 수 있다 따라서 송신 노드의 플로우 f 에 대한
백 오프 값 설정 방법은 송신 노드와 수신 노드에서 유지 되는 테이블을
고려하여 백오프 값을 설정해야한다
즉 Sf
Sff BBB += 이다 fB 는 플로우 f 의 백오프 값이고 S
fB 는 송신
노드의 로컬 테이블에 따른 플로우 f 의 백오프 값 RfB 은 수신 노드의 로컬
테이블에 따른 플로우 f 의 백오프 값이다 그러나 송신 노드에서는 SfB 는
정확히 알지만 RfB 은 알 수 없다 따라서 송신 노드가 R
fB 을 예측 할 수
있도록 수신 노드는 ACK 프레임에 두개의 파라미터( fM fb )를 추가하여
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
27
전송한다 fM 는 수신 노드의 로컬 테이블에서 플로우 f 가 서비스하기 전에
서비스 되어야 하는 플로우들의 바이트 수이다 fM 는 다음과 같이 계산된다
(12)
fw 는 플로우 f 의 가중치이고 iT 는 수신 노드의 로컬 테이블에서
플로우 f 의 서비스 태그( fT )보다 작은 플로우의 서비스 태그이다 B는 수신
노드의 로컬 테이블에서 fT 보다 작은 서비스 태그를 갖는 플로우들의
집합이다 fb 은 수신 노드의 테이블에서 플로우 f 의 백오프 기간을
나타낸다 따라서 송신 노드가 fM fb 를 ACK 프레임을 통해 받으면 임의의
시간 t 에서의 RfB)
은 다음과 같이 계산 할 수 있다 ft 는 이전에 ACK
프레임을 받은 시간이다
(13)
343 패킷 스케쥴링
노드 에서 채널이 사용 중이 아닌 것이 감지되면 a) 전송할 플로우 가
로컬 테이블 에서 가장 작은 서비스 태그를 가지고 있다면 즉시 HOL(Head of
Line) 패킷을 전송한다 만약 f 의 데이터률이 mind 보다 크다면 시간
공정성을 달성하기 위해 전송해야 하는 패킷 수( )( fP )를 구하고 )( fP 개의
패킷들의 서비스 태그를 업데이트하지 않고 동일한 서비스 태그를 갖는다
fBj jff wTTM )(sum isinminus=
ffffRf MttdMbB ))(( min minussdotminussdotasymp)
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
28
)( fP 개의 패킷들은 즉시 전송을 시도하고 )( fP 개의 패킷들이 서비스 된 후
패킷의 서비스 태그를 업데이트한다 b) f 보다 작은 서비스 태그를 갖는
플로우가 자신의 로컬 테이블( nE )에 존재 하면 f 의 백오프 값 fB 을
Rf
Sf BB + 로 설정 하고 백오프 타이머가 동작을 시작한다 c) f 의 백오프
타이머가 만료되고 채널이 사용 중이 아니라면 f 의 HOL(Head of Line)
패킷을 전송한다 그림 9 는 패킷 스케쥴링의 순서를 나타낸다
(그림 9) 패킷 스케쥴링 순서도
스케쥴링 시작
전송할 플로우가 가장 작은 서비스 태그를 갖는가
계산
HOL 패킷 전송
백오프 시작
Rf
Sff BBB +=
백오프 만료
네
아니오
)(fP
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
29
344 간단한 예제
그림 5 와 같은 네트워크가 존재한다고 가정하자 각 플로우의 패킷
사이즈와 가중치는 동일하다 각 플로우 )210( =iFi 는 초기 서비스 태그
값으로 각각 10 =T 21 =T 32 =T 을 갖는다 또한 이라
가정하면 그림 10 와 같이 F0 는 가장 작은 서비스 태그를 갖기 때문에 즉시
pkt 0 의 전송을 시작한다 전송을 시작하기 전에 F0 의 데이터률은 네크워크에
존재하는 가장 낮은 데이터률 mind 보다 5 배 높기 때문에 시간 기반 공정성을
달성하기 위해서 전송해야 할 패킷 수 5)( =fP 를 계산하고 F0 의 첫 번째
패킷 pkt 0 을 전송할 때 DS 와 ACK 프레임에 업데이트 태그를 붙이지 않는다
그 이유는 만약 노드 N1 이 F0 의 업데이트 태그를 수신하면 즉시 F1 의 pkt
0 를 서비스하기 위해 채널에 접근을 시도할 것이기 때문이다 따라서
업데이트 태그를 붙이지 않음으로써 F0 의 전송해야 할 나머지 패킷에게
전송할 기회를 줄 수 있다 pkt 0 전송 후에 F0 는 스케쥴링 과정에서 )( fP 의
마지막 패킷 pkt 4 가 서비스 되기 전까지 서비스 태그를 업데이트 하지 않기
때문에 F0 는 가장 작은 서비스 태그를 가지므로 F0 의 pkt 1 pkt 2 pkt 3 pkt
4 는 즉시 전송을 시도한다 또한 pkt 1 pkt 2 pkt 3 pkt 4 을 전송 할 때 RTS
프레임의 NCB(Not Compare Bit)을 1 로 설정하여 전송한다 이는 수신
노드에서 RfB 값의 비교없이 RTS 프레임에 대한 응답으로 CTS 프레임을 즉시
전송하도록 한다 F0 의 전송해야 할 5 개의 패킷 중 마지막 패킷인 pkt 4
10 =
WeightSizePacket
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
30
전송시 DS 와 ACK 프레임에 업데이트 태그를 붙여서 주변 노드들에게
공지한다 N1 이 F0 의 pkt 4 의 업데이트 태그를 수신하면 F1 의 패킷을
서비스하기 위해서 즉시 채널에 접근한다 F1 의 첫 번째 패킷 pkt 0 을
전송하기 전에 F0 와 같이 2)( =fP 를 계산하고 F1 의 pkt 0 의 전송 후에 pkt
1 전송시 NCB 를 1 로 설정하고 DS 와 ACK 프레임 전송 시 업데이트 태그를
붙인다 F2 는 이기 때문에 추가로 전송할 패킷이 존재 하지 않다 따라서
F2 의 패킷 pkt 0 을 전송할 때 DS 와 ACK 프레임 전송 시 업데이트 태그를
붙여서 전송한다
(그림 10) 간단한 예제
Time
F0
F1
F2
T1=2
T0=1 T0=1 T0=1 T0=1 T0=11
T1=12
T2=13
100 200 300
pkt 0 pkt 1 pkt 2 pkt 3 pkt 4
pkt 0 pkt 1
pkt 0
T=update service tag Transmitting pkt with update service tag
T= service tag Transmitting pkt not with update service tag
제 4 장 모 의 실 험
31
제 4 장 모의 실험
본 논문에서는 제안한 에드혹 패킷 스케쥴링에 대한 성능을 평가하기
위해서 미국 버클리 대학 남가주 대학 및 카네기 멜론 대학에서 개발한
네트워크 시뮬레이터인 NS-2[16] 및 CMU 확장 프로그램을 사용했으며 본
논문에서 제안한 MRADPS 와 비교 대상인 EMLM-FQ 를 구현하여 성능
평가를 수행하였다 표 2 는 시뮬레이션 시 적용된 파라미터 값이고 표 3 은
경쟁 그래프가 갖는 각 최소 데이터률에서 각 플로우의 데이터률에 따라
전송해야 하는 패킷수이다
(표 2) 시뮬레이션 파라미터
Parameter Value
Frequency
Transmit Power
110 Mbps Sensitivity
55 Mbps Sensitivity
20 Mbps Sensitivity
Carrier Sense Threshold
Propagation Model
Maximum Transmission Range (25511 Mbps)
Routing Protocol
24 GHz
15 dBm
-82 dBm
-87 dBm
-91 dBm
-108 dBm
Two Ray Ground
250m 200m 100m
DSR
제 4 장 모 의 실 험
32
(표 3) 최소 데이터률과 플로우 데이터률에 따라 전송해야
하는 패킷수
Flow data rate
Minimum data rate )( fP
2Mbps2Mbps
55Mbps55Mbps
11Mbps11Mbps
11Mbps55Mbps
55Mbps2Mbps
11Mbps2Mbps
1
1
1
2
2
5
시나리오 I 은 그림 11 과 같이 4 개의 노드와 그림 6 의 플로우
경쟁그래프와 같이 직접적으로 경쟁 관계에 있는 3 개의 플로우로 구성된
네트워크에서 FIFO 를 사용하는 IEEE 80211b EMLM-FQ MRADPS 를 각각
적용했을 때 플로우별 처리량과 채널 점유 시간을 계산하였다 또한
MRADPS 를 적용했을 때 가장 낮은 데이터률( mind )을 가지는 F1 이 받는
최소 서비스 양이 모든 플로우의 데이터률이 mind 일 때 EMLM-FQ 에서 받는
최소 서비스양을 보장하는지를 확인하기 위해서 그림 11 의 모든 플로우의
데이터률이 2Mbps 일 때 EMLM-FQ 의 처리량을 측정하였다 트래픽으로
제 4 장 모 의 실 험
33
UDP 를 사용하였으며 패킷 사이즈는 1500 바이트이고 시뮬레이션 시간은
200 초이다
F12MbpsN0 N1F0
55MbpsN2 N3F2
11Mbps (그림 11) 시나리오 I의 노드 그래프
(표 4) 시나리오 I의 플로우별 처리량(패킷수)과 전체 네트워크 처리량
Flow 80211b+FIFO EMLM-FQ MRADPSEMLM-
FQ(2Mbps)
F0 5165 24849 29072 15035
F1 47815 24850 14525 15036
F2 48488 24849 69342 15036
Total Throughput(pkt)
101468
100()
74548
73()
112939
111() 45107
제 4 장 모 의 실 험
34
표 4 에서 EMLM-FQ 는 각 플로우가 공정하게 서비스 되지만 전체
네트워크의 처리량이 FIFO 를 사용하는 IEEE 80211b 환경의 전체 네트워크
처리량보다 약 27 감소한다 하지만 MRADPS 는 IEEE 80211b 보다 네트워크
처리량이 약 11 향상된다 또한 MRADPS 에서 최소 데이터률을 갖는 플로우
F1 의 서비스 양은 그림 12 와 같이 모든 플로우의 데이터률이 그림 11 의
최소 데이터률인 2Mbps 일 때 EMLM-FQ 가 각 플로우에게 제공하는 최소
서비스 양과 거의 동일함을 확인 할 수 있고 MRADPS 가 각 플로우
데이터률에 따른 전송해야 하는 패킷 수 )( fP 에 거의 비례하여 각 플로우가
받는 서비스 양을 제공하는 것을 확인 할 수 있다 여기서 )210( =iTif
는
플로우 의 처리량을 나타낸다
그림 13 는 시나리오 I 의 각 패킷 스케쥴링 기법을 적용했을 때
플로우별 채널 점유 시간을 나타낸다 MRADPS 는 3 개의 플로우의 채널 점유
시간이 다른 스케쥴링 기법보다 공정함을 확인 할 수 있다 하지만 정확하게
플로우의 채널 점유 시간이 동일하지는 않다 그 이유는 표 3 에서 전송할
패킷을 계산할 때 간단히 내림으로 계산을 하였고 패킷을 재전송하는 시간
백오프 시간등의 추가적인 시간들이 발생하기 때문이다
제 4 장 모 의 실 험
35
(그림 12) EMLM-FQ(2Mpbs)가 제공하는 최소 처리량과
MRADPS의 각 플로우의 처리량 비교
제 4 장 모 의 실 험
36
(그림 13) 시나리오 I의 각 플로우별 채널 점유시간
시나리오 II 는 그림 14 과 같이 26 개의 노드와 16 개의 플로우로 구성된
네트워크에서 FIFO 를 사용하는 IEEE 80211b EMLML-FQ MRADPS 를 각각
적용했을 때 각 플로우별 처리량를 평가하였다 시나리오 II 의 각 플로우의
경쟁 관계는 그림 15 와 같다 트래픽으로 UDP 를 사용하였으며 패킷
사이즈는 1500 바이트이고 시뮬레이션 시간은 200 초이다
0
01
02
03
04
05
06
07
08
09
F0 F1 F2
Flow ID
Channel O
ccupancy
Tim
e(F
ractio
n)
IEEE 80211_FIFO
EMLM-FQ
MRADPS
제 4 장 모 의 실 험
37
(그림 14) 시나리오 II 의 노드 그래프
(그림 15) 시나리오 II 의 플로우 경쟁 그래프
제 4 장 모 의 실 험
38
(표 5) 시나리오 I의 플로우별 처리량(패킷수)과
전체 네트워크 처리량
Flow 80211b+FIFO EMLM-FQ MRADPS F0 53327 36622 26167 F1 49939 27281 53327 F2 2375 7630 13514 F3 38448 7515 19703 F4 15316 7323 25432 F5 7260 7462 7304 F6 1412 6171 7370 F7 2953 7465 7210 F8 10737 37156 7672 F9 37335 13932 33182
F10 29459 40242 53858 F11 15157 14106 28770 F12 45716 9877 39119 F13 53318 23484 27190 F14 10316 6790 10878 F15 12291 19163 29201
Total Throughput(pkt) 385359 (100)
272219 (71)
389897 (101)
제 4 장 모 의 실 험
39
표 5 는 그림 14 의 노드 그래프에서 각 패킷 스케쥴링 기법을 적용했을
때 각 플로우의 처리량을 나타낸다 IEEE 80211b 에서 다른 플로우에 비해
서비스의 양이 매우 적은 F2 F6 F7 와 같은 플로우를 EMLM-FQ 에서는
일정량의 서비스를 받을 수 있도록 보장해 준다 하지만 IEEE 80211b 의
네트워크 처리량보다 약 29 감소한다 MRADPS 는 전체 네트워크 처리량이
IEEE 80211b 의 네트워크 처리량과 거의 동일한 처리량을 보여주고 또한
고립되는 플로우의 최소 서비스 양을 EMLM-FQ 가 보장해주는 서비스의 양과
거의 동일하게 서비스한다
에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려하는 분산 패킷 스케쥴링
40
제 5 장 결 론
본 논문은 IEEE 80211x와 같이 물리계층에서 다중 데이터률을 제공하는
에드혹 네트워크 환경에서 ldquo플로우들 간에 공유하는 채널 용량이 고정되어
있다rdquo라는 기존 패킷 스케쥴링의 가정이 실제 환경과 적합하지 않는
문제점을 해결하기 위해서 다중 데이터률을 고려한 새로운 공정성 모델인
플로우별 시간 기반 공정성(Time-based Fairness)를 정의한다 또한 정의한
공정성을 달성하기 위하여 플로우 경쟁 그래프 상의 가장 낮은 데이터률과 각
플로우의 데이터률과 비교하여 전송해야 하는 패킷의 수( )( fP )를 계산하고
스케쥴링 과정에서 개의 패킷에 대한 서비스 태그는 업데이트 하지 않고
)( fP 개의 패킷 중 첫 번째 패킷을 제외한 나머지 패킷은 전송 시에 RTS
프레임에 NCB(Not Compare Bit)를 1로 설정하여 수신 노드에서 RTS를
폐기하지 않고 바로 CTS를 보내 서비스 되도록 EMLM-FQ를 수정하여 새로운
스케쥴링 기법인 MRADPS를 제안하였다 MRADPS는 각 플로우의 서비스
태그 할당 방법과 서비스 태그 정보에 대한 교환 방법등 EMLM-FQ의 기존
방식을 고수하기 때문에 EMLM-FQ의 특성인 공간적 채널 재사용 문제를
해결하는 방법과 분산된 플로우 정보를 가지고 스케쥴링을 결정하는 방법을
동일하게 제공한다 시뮬레이션 결과는 MRADPS는 경쟁 그래프에서 가장
낮은 데이터률을 갖는 플로우의 최소 서비스 양을 모든 플로우의 데이터률이
가장 낮은 데이터률을 가질 때 EMLM-FQ의 플로우가 받는 최소 서비스
에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려하는 분산 패킷 스케쥴링
41
양만큼 서비스하는 것을 보여주고 각 플로우가 받는 서비스 양은 )( fP 에
비례함을 보여준다 또한 MRADPS는 다중 데이터률이 제공되는 환경의
에드혹 네트워크의 전체 네트워크 처리량을 크게 향상시키는 것을 보여준다
참 고 문 헌
42
참고 문헌
[1] IEEE Std 80211b Part 11b Wireless LAN Medium Access Control(MAC) and
Physical Layer(PHY) Specifications Further Higher Data Rate Extension in
24GHz Band 1999
[2] IEEE Std 80211 Part 11g Wireless LAN Medium Access Control(MAC) and
Physical Layer(PHY) Specifications Further Higher Data Rate Extension in
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45
감사의 글
이제 2년 반동안의 대학원 생활을 끝마치고 사회로 첫걸음을 내딛게 되었
습니다 제가 무사히 대학원 생활을 끝마칠 수 있도록 도움을 주신 주위의
많은 분들께 이 기회를 빌어 감사의 말씀을 드리고 싶습니다
먼저 저의 지도 교수님이신 유상조 교수님께 감사의 말씀을 드리고 싶습
니다 대학원에 들어와서부터 지금까지 바쁘신 와중에도 부족한 저에게 많
은 시간을 할애하여 지도해 주셔서 항상 감사하게 생각하고 있습니다 교수
님과 연구실 원들과 함께 한 많은 세미나들이 특히 제게 많은 도움이 되었
습니다 또한 바쁘신 와중에도 부족한 논문의 심사를 맡아주신 곽경섭 교수
님과 김덕경 교수님께도 감사의 말씀을 드립니다
결코 적지 않은 2년 반이라는 시간이 짧게 느껴질 만큼 많은 추억과 시간
을 함께한 멀티미디어 통신망 연구실의 선후배 및 동기들에게도 감사의 말
씀을 드립니다
무엇보다도 부모님의 무한한 사랑과 아낌없는 지원이 없었다면 현재의 저
는 없었을 것 입니다 무엇으로도 부모님의 큰 사랑에 보답할 수는 없겠지
만 제 학창생활의 결실인 이 논문을 그 동안의 부모님의 수고에 대한 작은
보답으로 바치고 싶습니다
盧 權 汶
46
학술 활동
[1] Yong-Qian Chen Kwen-mun Roh Sang-Jo Yoo A Distributed Fairness Support
Scheduling Algorithm in Wireless Ad-Hoc Networks Lecture Note in Computer
Science 2006
[2] Yong-Qian Chen Kwen-mun Roh Sang-Jo Yoo A Distributed Fairness Support
Scheduling Algorithm in Wireless Ad-Hoc Networks UIC06
[3] 이정환 노권문 유상조ldquo에드혹 네트워크에서 클러스터 기반의 지오캐
스팅 프로토콜rdquo 한국통신학회 하계학술대회 20047
[4] 노권문 서지영 정순규 조경진 유상조 ldquo에드혹 네트워크에서 다중 데
이터률을 고려하는 분산 패킷 스케쥴링rdquo JCCI2006 20064
[5] Yong-Qian Chen Kwen-Mun Roh Sang-Jo Yoo Service Index Based Fairness
Scheduling in Wireless Ad-Hoc Networks JCCI2006 20064
[6] 조경진 김현주 노권문 유상조 ldquo지능형 무선 인지 기술 기반 네트워크
환경에서 MAC 계층 동적 주파수 선택 방법rdquo 한국통신학회 하계학술대
회 20067
[7] 김현주 조경진 노권문 유상조 ldquo무선 인지 기술 기반의 시스템을 위한
계층에서의 통신 초기화 WRAN MAC 과정rdquo 한국통신학회 하계학술대회
47
20067
[8] 유상조 노권문 정재학 김재명 ldquoWRAN Cognitive Radio MAC 프로토콜
기술rdquo 방송공학회지 Vol 11 No1 pp40-53 2006
[9] 노권문 진영천 유상조 ldquo에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려한
분산 패킷 스케쥴링rdquo 한국통신학회 논문지 2006 07
[10] 조경진 김현주 노권문 유상조 ldquo지능형 무선 인지 기술 기반 네트워크
환경에서 MAC 계층 동적 주파수 선택 방법rdquo 한국통신학회 논문지 게
재 예정
특허 출원
[1] 무선 인지 기술 환경에서 기지국들 간에 무선 공유 자원을 효율적으로
사용하기 위한 매체 접근 제어 계층의 동작 자원 임대 프로토콜 출원번
호 제 2005-0105278
[2] 무선 인지 기술 환경에서 숨겨진 인컴번트 시스템의 검출을 위한 명시적
아웃밴드 시그널링 방법 출원번호 제 2006-0019661
[3] 에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링 방법
출원번호 제 10-2006-63521
[4] 애드혹 네트워크에서 서비스 색인 기반 공정 스케쥴링 방법 출원 번호
제 10-2006-63520
48
수행 프로젝트
[1] 무선 Ad-hoc 네트워크에서 Seamless한 인터넷 QoS 를 제공하기 위한 네
트워킹 기술연구 및 멀티미디어 ad-hoc 서비스 테스트 베드 구현 정보
통신부
[2] 초광대역 무선통신 연구센터 (UWB-ITRC) 제 4 세부과제 ndash UWB 응용
시스템 기술 (정보통신부 대학 IT 연구센터)
[3] 코그니티브 라디오(Cognitive Radio) 기술 개발 III(삼성종합기술원)
- IEEE 80222 WRAN 표준 제안(20051117) 참여(MAC)
[4] 초광대역 무선통신을 위한 지능형 무선인지 (Cognitive Radio) 핵심기술
연구 과학재단 특정기초사업
제 2장 관련 연구
7
22 에드 혹 네트워트에서의 패킷 스케쥴링
에드혹 네트워크에서 대부분의 패킷 스케쥴링 연구[6][9-12]는 처리량에
기반한 공정성을 제공한다 처리량 기반 공정성을 제공하는 스케쥴링 방식은
TDMA 기반의 에드혹 네트워크를 위해 제안된 credit-based 공정 스케쥴링
기법[10][11]과 타임 스탬프에 기반한(timestamp-based) 공정 스케쥴링
기법[6][9] 두 가지로 나눌 수 있다 타임 스탬프에 기반한 패킷 스케쥴링
기법은 처리량 기반 고정성을 제공하기 위해 도착된 패킷들은 SFQ[13](Start-
Time Fair Queueing)에 기반하여 두 개의 서비스 태그(start tag와 finish tag)를
갖고 가장 작은 start tag를 갖는 패킷을 서비스한다 또한 [12]에서는 두 개의
태그를 이용하여 백오프 값을 계산하는데 사용한다
에드혹 네트워크 환경에서는 패킷 스케쥴링을 설계할 때 다음과 같은
설계상의 쟁점을 고려해야 한다
1) 위치 종속적 경쟁 - 무선 데이터 전송은 지역적으로
제 2장 관련 연구
8
브로드캐스팅이기 때문에 공유하는 채널에 대한 경쟁은 위치 종속적이다
예를 들어 그림 2의 노드 그래프와 같이 5개의 노드(Ni i = 0hellip4)가 있고
4개의 플로우(Fj j = 0hellip3)가 있을 때 플로우간 경쟁관계를 그림 3과 같이
플로우 경쟁 그래프로 변환할 수 있다 그림 3에서 각 꼭지점은 플로우를
나타내고 각 간선은 플로우들 사이의 경쟁 관계를 나타낸다 F0는 F1과 F2와
경쟁 관계에 있지만 F3와는 직접적으로 경쟁관계에 있지 않다 따라서 F0와
F3는 동시에 서비스 받을 수 있다 이와 비슷하게 F1은 F0 F2 F3와
경쟁관계에 있다 이처럼 플로우들 사이에서 경쟁관계에 있는 플로우들의
집합은 플로우의 위치에 따라서 다르다 또한 F0와 F3와 같이 직접
경쟁관계에 있지 않는 플로우들은 동시에 서비스 받을 수 있지만 이는
경쟁관계에 있는 플로우들 사이에서 엄격한 공정성을 제공하기 위해서는 한
순간에 하나의 플로우만 서비스를 받아야 하기 때문에 두 개의 플로우(F0
F3)가 직접적으로 경쟁 관계에 있지 않아서 서비스 된다면 공정성를
훼손하는 문제가 발생한다 하지만 동시에 서비스 될 수 있는 플로우들 중
하나만 서비스 한다면 네트워크의 처리량을 감소시키는 단점을 가지고 있다
이러한 문제를 공간적 채널 재사용 문제라 한다
2) 에드혹 스케쥴링의 분산된 속성 - 유선 네트워크나 셀룰러
네트워크에서 각 라우터나 스위치 기지국은 패킷 스케쥴링을 결정할 때 모든
플로우에 대한 정확한 정보를 가지고 있다 하지만 에드혹 네트워크에서는
제 2장 관련 연구
9
경쟁관계에 있는 플로우가 각 다른 송신 노드에서 발생할 수 있고 각 송신
노드에서는 다른 송신 노드의 플로우 정보를 직접적으로 접근 할 수 없다
이는 에드혹 네트워크에서 패킷 스케쥴링을 설계할 때 분산되어 있는 플로우
정보를 이용하여 계산해야 하는 문제를 포함하고 있음을 나타낸다
(그림 2) 노드 그래프
(그림 3) 플로우 경쟁 그래프
위와 같은 디자인 이슈들을 고려하여 제안된 대표적인 패킷 스케쥴링은
[6]의 MLM-FQ(Maximize-Local-Minimum Fair Queueing)과 EMLM-FQ(Enhanced-
Maximize-Local-Minimum Fair Queueing)이다 이 두 기법에서 서비스 태그의
N0 N1 N2 N3 N4F0
F1 F2 F3
F0
F1
F2
F3
제 2장 관련 연구
10
할당 방법으로 가상 시간(virtual time)계산의 편리성을 위해서 SFQ(Start-Time
Fair Queueing)를 이용한다 MLM-FQ는 분산된 에드혹 환경에서 경쟁 그래프에
연결된 모든 플로우들 중에서 한 순간에 하나의 플로우만 서비스 되도록 한다
MLM-FQ에서 각 플로우가 받는 최소 서비스의 양은 다음과 도식화 된다
(1)
여기서 )( 21 ttW f 는 플로우 f 가 시간 1t 부터 2t 까지 받은 서비스의 양을
나타낸다 C는 채널 용량이고 fr 와 gr 는 각각 플로우 f 와 g의 가중치이며
N은 플로우 경쟁 그래프에서 연결된 모든 플로우들의 집합이다 k 와 α 는
위치 종속적 상수이다
EMLM-FQ는 공간적 채널 재사용 방법을 제공하기 위해서 MLM-FQ에
백오프 값을 설정하는 방법을 추가함으로써 직접적으로 경쟁관계에 있지
않는 플로우들인 F0와 F3가 동시에 서비스 될 수 있도록 하는 메커니즘을
제공한다 예를 들어 동작 과정을 설명하면 그림 2와 같은 노드 그래프에서
플로우를 전송할 각 송신 노드와 수신 노드는 그림 4와 같은 각각의 플로우
테이블을 갖는다 F0는 가장 작은 서비스 태그 T0를 가지고 있기 때문에 즉시
전송한다 F1 F2 F3는 자신의 테이블에서 자신 보다 작은 서비스 태그를 갖는
αminusminusgesum isin
)()( 1221 ttrk
rCttW
Ng g
ff
제 2장 관련 연구
11
플로우들의 전체 수로 몇 개의 (Contention Window)로 구성된 백오프 기간를
결정한다 따라서 F1는 T1이 2이기 때문에 자신 보다 작은 서비스 태그를
갖는 한 개의 플로우가 존재하므로 백오프 기간을 1로 설정한다 F3의 경우
F3의 테이블에서 F3보다 작은 플로우 F1과 F2가 존재하기 때문에 백오프
기간을 2로 설정한다 F0가 서비스 될 때 F1과 F2는 간섭을 받지만 F3의 경우
간섭을 받지 않기 때문에 백오프 기간이 지난 후 서비스 된다 따라서
EMLM-FQ는 MLM-FQ보다 높은 네트워크 처리량을 달성한다 EMLM-FQ의 각
플로우가 받는 최소 서비스의 양은 다음과 같이 도식화 된다
(2)
여기서 S 는 플로우 경쟁 그래프에서 플로우 f 와 직접 연결되어 있는 플
로우들의 집합이다
αminusminusgesum isin
)()( 1221 ttrk
rCttW
Sg g
ff
제 2장 관련 연구
12
F0 T0=1F1 T1=2F2 T2=3
Backoff=0
F0 T0=1F1 T1=2F2 T2=3F3 T3=4
Backoff=1
F0 T0=1F1 T1=2F2 T2=3F3 T3=4
Backoff=2
F1 T1=2F2 T2=3F3 T3=4
Backoff=2
F0 F3 전송 전
F0의 테이블 F1의 테이블 F2의 테이블 F3의 테이블
F0 T0=11F1 T1=2F2 T2=3
Backoff=2
F0 T0=11F1 T1=2F2 T2=3
F3 T3=14
Backoff=0
F0 T0=11F1 T1=2F2 T2=3
F3 T3=14
Backoff=1
F1 T1=2F2 T2=3
F3 T3=14
Backoff=2
F0 F3 전송 후(패킷 사이즈가중치는 10이라 가정)
F0의 테이블 F1의 테이블 F2의 테이블 F3의 테이블
(그림 4) EMLM-FQ의 동작
에드 혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
13
제 3 장 다중 데이터률을 고려한 분산
패킷 스케쥴링(MRADPS)
에드혹 네트워크의 IEEE 80211x 물리 계층에서의 예와 같이 각 단말은
채널 상태에 따라 다중 데이터률을 제공하기 때문에 기존 에드혹 네트워크의
패킷 스케쥴링 연구에서 채널 용량이 고정 되어 있다는 기본 가정이 실제 환
경에 적합하지 않다 이러한 문제를 해결하기 위해서 본 논문에서는 먼저 다
중 데이터률을 고려하여 플로우별 시간 기반 공정성을 정의하고 정의한 시간
기반 공정성을 달성하는 새로운 분산된 패킷 스케쥴링 기법을 제안한다
다중 데이터률을 고려한 패킷 스케률링 기법은 Godfrey Tan과 John Guttag
가 처음 제안하였다 이들이 제안한 패킷 스케률링 기법인 TBR[14](Time-
Based Regulator)는 다중 데이터률을 제공하는 IEEE 80211b 무선 네트워크의
인프라스트럭처 모드에서 한 셀 안의 채널을 공유하는 모든 노드들이 채널 점
유 시간을 공유한다 이 TBR 기법은 플로우별 채널 점유 시간에 대한 공정성
을 제공하는 것이 아니라 노드별로 시간 공정성을 제공하고 라운드 로빈(RR
Round Robin) 방식을 이용하여 인프라스트럭처 모드에서 작동하기 때문에 분
산된 에드혹 네트워크 환경에 적합하지 않다 본 장에서 다중 데이터률을 제
공하는 에드혹 네트워크에서 플로우별 시간 공정성을 제공하는 분산된 에드혹
패킷 스케쥴링인 MRADPS(Multi-Rate Aware Distributed Packet Scheduling)을 제안
한다
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
14
31 네트워크 모델
본 논문은 물리계층과 MAC 계층에서 다중 데이터률을 제공하는 환경과
모든 노드들이 동일한 채널을 공유하는 다중 홉의 무선 에드혹 네트워크를
고려한다 또한 전송 노드의 전송 범위 안에 있는 노드만이 패킷을 받을 수
있다 단일 플로우는 단일 전송 노드로부터 단일 수신 노드까지 전송되는
일련의 패킷 스트림으로 정의한다
본 논문은 MAC 계층으로 일반적인 CSMACA[1][15] 패러다임과 다중
데이터률 적응 기법으로 RBAR 프로토콜[8]을 따른다 전송 노드가 하나의
패킷을 전송하기 위해서 짧은 제어 프레임인 RTS(Request-to-Send)를 수신
노드에게 전송하면 RTS 를 받은 수신 노드는 자신의 주변 노드 중에서 패킷을
전송하고 있는 노드가 있는지 확인한다 전송 중인 노드가 없다면 SNR 값을
측정하여 최적의 데이터률을 결정하고 이에 대한 정보를 CTS(Clear-to-Send)에
포함하여 응답한다 CTS 를 받은 송신 노드는 인접한 노드들에게 RTS-CTS
핸드쉐이크의 성공을 알리기 위한 목적과 수신 노드에게 CTS 의 응답으로
DS(Data-Sending) 프레임를 보내고 DATA 프레임을 전송한다 마지막으로 수신
노드는 성공적인 DATA 프레임 수신에 대한 응답으로 송신 노드에게 ACK
프레임을 전송한다 송신 노드와 수신 노드의 한 홉 거리에 있는 모든
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
15
노드들은 위의 제어 메시지들을 모두 들을 수 있다 본 논문은 관련 연구들[9-
11]과 같이 다음과 같은 3 가지 기본 가정을 갖는다
1) 무선 매체는 페이딩(fading) 간섭(interference) 링크 에러(link Error)
충돌(collision)과 같이 네트워크 사용자에게 영향을 미치는 시간-가변적인
에러를 나타낸다 본 논문에서는 단지 충돌에 의해 발생되는 에러만
고려한다
2) 하나의 노드는 동시에 패킷을 전송하거나 수신할 수 없다
3) 노드의 이동성은 고려하지 않는다
32 시간 기반 공정성(Time-Based Fairness)
기존에 제안된 에드혹 패킷 스케쥴링은 플로우들 간에 처리량 기반
공정성(throughput-based fairness)을 제공하기 위하여 SFQ(Start-Time Fair
Queueing)과 같은 유선에서의 패킷 스케쥴링을 기반으로 한다[6][9] 이러한
처리량 기반 공정성은 플로우별 가중치에 따라 각 플로우가 받는 전체
서비스의 양이 동일함을 의미한다 반면 시간 기반 공정성(time-based
fairness)는 각 플로우가 사용하는 전체 채널 점유 시간이 동등함을 의미한다
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
16
그림 5 의 노드 그래프에 대해 그림 6 과 같이 네트워크의 모든 플로우가
직접적인 경쟁 관계에 있을 때 그림 7 은 처리량 기반 공정성을 제공하는
EMLM-FQ[6]와 본 논문에서 제안하는 시간 기반 공정성을 제공하는 패킷
스케쥴링 기법에 대한 각 플로우의 서비스 순서와 채널 점유 시간을 나타낸다
각 플로우가 갖는 패킷 사이즈와 가중치가 동일하다고 가정하고 각 플로우의
초기 서비스 태그는 이다 그림 6 과 같이 모든 플로우가 직접적인 경쟁관계에
있으면 EMLM-FQ 는 F0 F1 F2 순서대로 각 플로우의 패킷을 서비스한다
시간 기반 공정성을 제공하는 경우 각 플로우가 점유하는 채널 시간이
공정해야 함으로 데이터률이 가장 낮은 F2 가 하나의 패킷을 전송할 때
사용하는 채널 점유 시간을 기준으로 각 플로우가 동일한 채널 점유 시간을
갖도록 한다 그림 7 과 같이 처리량 기반 공정성을 제공할 때 6 개의 패킷이
서비스 되는 시간 동안에 시간 기반 공정성을 제공할 때는 10 개의 패킷을
서비스 할 수 있다 즉 네트워크 처리량이 약 40 향상된다
F05 MbpsN0 N1 F1
2 Mbps N2 N3F2Mbpsxxx
(그림 5) 다중 데이터률을 제공하는 노드 그래프
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
17
F0 F2
F1
(그림 6) 플로우 경쟁 그래프
하지만 실제로 하나의 패킷을 전송하는데 제어 프레임
(RTSCTSDSACK)을 전송하는데 걸리는 시간과 충돌이 발생했을 때
재전송에 사용되는 시간 등의 이유로 채널 점유 시간은 각 플로우의
데이터률에 따라 정확히 비례하지 않는다 본 논문에서는 계산의 단순함을
위해서 각 플로우가 보장 받아야 하는 채널 점유 시간을 플로우의
데이터률에 따라 계산하고 시뮬레이션을 통해 각 플로우의 실제 채널 점유
시간을 측정하고 비교한다 채널 점유 시간 계산 방법은 다음 장에서
설명한다 본 논문에서는 다중 데이터률을 제공하는 환경에서 패킷 스케쥴링
기법이 처리량 기반 공정성과 시간 기반 공정성 사이에서 어떤 공정성을
제공하는 것이 옳다고 주장하는 것이 아니라 처리량 기반 공정성을 기반으로
하는 패킷 스케쥴링 기법에서 전체 네트워크 처리량이 시간 기반 공정성을
제공할 때 보다 현저하게 떨어지는 비효율성을 개선하는 방법을 제안한다
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
18
F1 F2F0 F1 F2F0
F0 F0 F0 F0 F0 F1 F1 F2
시간F0의 5개 패킷 F1의 2개 패킷 F2의 1개 패킷
Throughput-based
Time-based
F0의 2개
패킷
F0의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
F1의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
F2의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
F0 F0
(그림 7) 처리량 기반 공정성과 시간 기반 공정성에 대한
각 플로우의 서비스 순서와 채널 점유 시간 비교
각 플로우 f 의 채널 점유시간( )( fT )은 다음과 같이 정의한다
(3)
F 는 플로우 경쟁 그래프에 존재하는 모든 플로우들의 집합이고 fs 는
플로우 f 의 패킷 사이즈 fd 는 플로우 f 의 데이터률이다 )( fT 는 F 의
모든 플로우가 하나의 패킷을 서비스 하는데 사용하는 채널 점유 시간에서
f 가 하나의 패킷을 서비스 하는데 사용하는 채널 점유 시간이 차지하는
비율을 나타낸다 채널이 항상 이용 중이라고 가정하면 플로우의 전체 채널
점유 시간은 다음과 같이 정의한다
sumisin
=
Fii
i
f
f
ds
ds
fT )(
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
19
(4)
경쟁하는 플로우들의 가중치가 동일하다고 가정하면 시간 기반 공정성에
입각해서 각 플로우가 보장 받아야 하는 채널 점유 시간( )( fGT Guaranteed
Time)는 다음과 같이 정의 한다 N 은 플로우 경쟁 그래프에서 연결된
플로우들 중 가장 낮은 데이터률을 갖는 플로우의 데이터률이다
(5)
경쟁 그래프의 모든 플로우의 패킷 사이즈가 동일하다고 가정하면
)( fGT 는 다음과 도식화 된다
(6)
N은 경쟁 그래프에서 연결되어 있는 전체 플로우의 수이다
)()( fGTfT ge 이면 플로우 f 는 보상 받을 시간이 존재하지 않고
)()( fGTfT lt 이면 플로우 f 는 보상 받을 시간이 존재한다
1)(0 1)( lele=sumisin
fTfTFf
sumisin
=
Fi
i
f
ds
ds
fGT
min
min)(
min
min
1
)(
dNdfGT =
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
20
경쟁 그래프에서 연결된 각 플로우가 보장 받아야 하는 시간은 경쟁
관계에 있는 플로우들 중 가장 낮은 데이터률( mind )을 가진 플로우가 하나의
패킷을 서비스 할 때 그 플로우가 보내야 되는 패킷의 수로 나타낼 수 있다
보상 받아야 하는 시간이 존재하는 플로우 f 는 시간 기반 공정성을
달성하기 위해서 f 가 전송해야 하는 패킷 수( )( fP )는 다음과 같이 정의된다
(7)
따라서 그림 5 의 F0 는 mind 을 갖는 F2 와 비교하여 시간 기반 공정성을
달성하기 위해서 5 개의 패킷을 전송해야 한다 시간 기반 공정성(TF Time-
Based Fairness)은 다음과 같이 정의 한다
(8)
)( 21 tttiα 는 플로우 i 가 시간 1t 부터 시간 2t 까지 점유하는 채널 점유
시간이다 식 (8)의 값이 0 에 근접할수록 이상적인 시간 기반 공정성을
제공한다
mind 을 갖는 플로우 mindf 이 받는 최소 서비스의 양 )( 21minttW
df은
EMLM-FQ 의 식 (2)에서 정의한 각 플로우가 받는 최소 서비스의 양에서
유도된다 그 이유는 그림 5 에서 모든 플로우의 데이터률이 mind 이라 가정할
때 EMLM-FQ 에서 제공하는 각 플로우의 최소 서비스 양을 본 논문에서
제안하는 MRADPS 가 그림 8 과 같이 제공하기 때문이다 예를 들어
MRADPS 에서 최소 데이터률을 갖는 F2 가 받는 최소 서비스양은 F2 의
min
)(dd
fP f=
|)()(| 2121 tttt tj
ti αα minus
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
21
데이터률이 모든 플로우의 데이터률일 때 EMLM-FQ 에서 F2 가 받는 최소
서비스양과 같다 따라서 mindf 이 받는 최소 서비스 양( )( 21minttW
df)은 다음과
같이 정의 된다
(9)
여기서 fr 와 gr 는 각각 플로우 f 와 g의 가중치이며 S 는 플로우 경쟁
그래프에서 플로우 f 와 직접 연결되어 있는 플로우들의 집합이고 k와 α 는
[6]에서 각 플로우의 경쟁관계에 따라 정의한 위치 종속적 상수이다 플로우의
가중치가 동일하다고 가정하면 )( 21minttW
df는 다음과 같다 n은 플로우 경쟁
그래프에서 f 와 직접 연결되어 있는 플로우의 수이다
(10)
mind 보다 큰 데이터률을 가진 플로우가 받은 최소 서비스의 양
)( 21 ttWdf
은 다음과 같이 정의된다
(11)
αminusminusgesum isin
)()( 12min21mintt
rkr
dttWSg g
ffd
αminusminusge )(1)( 12min21mintt
kndttW
df
)()( 21min
21 minttW
dd
ttWdd f
ff ge
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
22
(그림 8) EMLM-FQ( xMbps)와 시간 기반 공정성에 대한
각 플로우의 서비스 순서와 채널 점유 시간 비교
F1 F2F0
F0 F0 F0 F0 F0 F1 F1 F2
시간F0의 5개 패킷 F1의 2개 패킷 F2의 1개 패킷
EMLM-FQ
Time-based
F0의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
F1의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
F2의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
23
33 채널 점유 시간의 계산
하나의 패킷 전송하는데 사용되는 채널 점유시간은 IEEE 80211 MAC
계층에서 하나의 데이터 프레임을 전송하는데 요구되는 전체 시간과 같다
전형적으로 다음과 같은 시간들을 포함한다
1) 데이터 프레임의 전송 시간
2) 하나의 데이터 프레임의 성공적인 전송을 끝내기 위해 전송되는 제어
프레임 전송 시간(RTS CTS DS ACK 프레임 전송 시간)
3) 데이터 프레임과 제어 프레임(RTS CTS DS ACK)를 전송할 때의 전파
지연 시간
4) 전송 노드가 채널에 접근하기 전에 기다리는 프레임 간 유휴 시간
(idle time)
MAC 계층에서는 데이터 프레임의 전송이 실패할 때 재전송을 시도하기
때문에 채널 점유시간에서 재전송에 걸리는 모든 시간들을 포함해야 한다
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
24
34 MRADPS 의 구현
MRADPS 는 각 플로우의 서비스 태그 할당 방법과 서비스 태그 정보에
대한 교환 방법은 EMLM-FQ 를 따른다 하지만 시간 기반 공정성을 제공하기
위하여 각 플로우의 데이터률에 따라 전송해야 하는 패킷 수를 계산하기
위해서 모든 노드는 인접한 노드들의 플로우에 대한 데이터률 정보를 듣고
자신의 로컬 테이블에 저장하고 자신의 로컬 테이블에 존재하는 플로우의
데이터률과 비교하여 가장 낮은 데이터률( mind )을 저장하여 데이터 전송 시
제어 프레임(RTS CTS DS ACK)에 포함시켜 전송한다 만약 로컬 테이블의
mind 보다 낮은 데이터률에 대한 정보를 듣는다면 로컬 테이블의 mind 을 그
데이터률로 저장하고 제어 프레임에 삽입하여 전송한다 따라서 경쟁
그래프에 연결된 플로우를 가진 모든 송신 노드는 경쟁하는 플로우 중 가장
낮은 데이터률에 대한 정보를 얻게 된다 또한 스케쥴링 과정 중에서 mind 과
송신 노드가 서비스 하려는 플로우의 데이터률과 비교하여 송신 노드가
전송해야 하는 패킷 수( )( fP 식(9))를 계산하고 만약 가 1 보다 크고 백로그
된 패킷이 존재 한다면 )( fP 개의 패킷은 동일한 서비스 태그를 갖고 즉시
전송을 시도한다 즉 )( fP 개의 패킷이 서비스 될 때까지 스케쥴링 과정에서
서비스 태그를 업데이트 하지 않는다 )( fP 개의 패킷 중 첫 번째 패킷을
제외한 )( fP -1 개의 패킷들은 전송 시 수신 노드에서 RTS 폐기가 이루어
지지 않게 하기 위해서 RTS 프레임의 1bit 구간(NCB Not Compare Bit)을 1 로
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
25
설정하여 전송한다 RTS 프레임에 NCB 구간이 1 로 세팅되어 있으면 수신
노드는 현재 채널이 사용 중이 아니면 CTS 로 바로 응답하여 그 플로우가
서비스 되도록 한다
341 기본적인 메시지 교환
각 패킷 전송은 RTS-CTS-DS-DATA-ACK 핸드쉐이크 과정을 따르고
패킷이 전송 될 수 있는 데이터률을 결정하기 위하여 RBAR 프로토콜을
따른다 만약 한 노드가 백오프 동안에 다른 노드에 의해서 어떤 전송이
이루어지고 있으면 그 전송이 끝날 때까지 백오프 타이머를 멈추어 기다리고
전송 중인 플로우에 대한 서비스 태그 정보를 로컬 테이블에서 업데이트한다
플로우 f 의 백오프 타이머가 끝나고 채널이 사용 중이지 않다면 RfB)
(수신
노드의 로컬 테이블에 따른 플로우 f 의 백오프 예측 값)를 포함하는 RTS 를
전송한다 RTS 를 받은 수신 노드는 자신의 로컬 테이블에서 플로우 f 에
대한 백오프 값 RfB 이 R
fB)
보다 작거나 같으면 CTS 로 응답하고 그렇지
않으면 CTS 를 전송하지 않는다
송신 노드와 수신 노드의 한 홉 거리에 있는 모든 이웃 노드들에게
플로우의 서비스 태그 정보 데이터률과 네트워크에서 가장 낮은
데이터률( mind )에 대한 정보를 알리기 위해서 제어 프레임(RTS CTS DS
ACK)에 서비스 태그와 mind 을 포함하여 전송하고 CTS DS ACK 프레임에
플로우의 데이터률을 포함하여 전송한다 RTS 에 플로우의 데이터률을
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
26
전송하지 않는 이유는 다중 데이터률 적응 기법으로 RBAR 를 채택하고 있기
때문에 수신 노드가 선택한 데이터률을 CTS 에 포함하여 전송하기 전까지
송신 노드는 전송할 데이터률을 알지 못하기 때문이다 또한 플로우에 대한
업데이트 서비스 태그는 RTS CTS 프레임에 포함하지 않는다 그 이유는
RTS 와 CTS 는 채널 획득을 보장하지 않기 때문이다 RTS-CTS 과정이 성공한
이후에 DS 와 ACK 프레임에 플로우에 대한 업데이트 태그를 붙여 주변
노드들에게 공지한다 이로써 스케쥴링을 위한 정확한 플로우의 서비스 태그
정보가 전달된다
342 테이블 정보 교환
경쟁 그래프에서 한 홉 거리에 있는 플로우에 대한 정보는 송신 노드와
수신 노드에 분산되어 있을 수 있다 따라서 송신 노드의 플로우 f 에 대한
백 오프 값 설정 방법은 송신 노드와 수신 노드에서 유지 되는 테이블을
고려하여 백오프 값을 설정해야한다
즉 Sf
Sff BBB += 이다 fB 는 플로우 f 의 백오프 값이고 S
fB 는 송신
노드의 로컬 테이블에 따른 플로우 f 의 백오프 값 RfB 은 수신 노드의 로컬
테이블에 따른 플로우 f 의 백오프 값이다 그러나 송신 노드에서는 SfB 는
정확히 알지만 RfB 은 알 수 없다 따라서 송신 노드가 R
fB 을 예측 할 수
있도록 수신 노드는 ACK 프레임에 두개의 파라미터( fM fb )를 추가하여
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
27
전송한다 fM 는 수신 노드의 로컬 테이블에서 플로우 f 가 서비스하기 전에
서비스 되어야 하는 플로우들의 바이트 수이다 fM 는 다음과 같이 계산된다
(12)
fw 는 플로우 f 의 가중치이고 iT 는 수신 노드의 로컬 테이블에서
플로우 f 의 서비스 태그( fT )보다 작은 플로우의 서비스 태그이다 B는 수신
노드의 로컬 테이블에서 fT 보다 작은 서비스 태그를 갖는 플로우들의
집합이다 fb 은 수신 노드의 테이블에서 플로우 f 의 백오프 기간을
나타낸다 따라서 송신 노드가 fM fb 를 ACK 프레임을 통해 받으면 임의의
시간 t 에서의 RfB)
은 다음과 같이 계산 할 수 있다 ft 는 이전에 ACK
프레임을 받은 시간이다
(13)
343 패킷 스케쥴링
노드 에서 채널이 사용 중이 아닌 것이 감지되면 a) 전송할 플로우 가
로컬 테이블 에서 가장 작은 서비스 태그를 가지고 있다면 즉시 HOL(Head of
Line) 패킷을 전송한다 만약 f 의 데이터률이 mind 보다 크다면 시간
공정성을 달성하기 위해 전송해야 하는 패킷 수( )( fP )를 구하고 )( fP 개의
패킷들의 서비스 태그를 업데이트하지 않고 동일한 서비스 태그를 갖는다
fBj jff wTTM )(sum isinminus=
ffffRf MttdMbB ))(( min minussdotminussdotasymp)
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
28
)( fP 개의 패킷들은 즉시 전송을 시도하고 )( fP 개의 패킷들이 서비스 된 후
패킷의 서비스 태그를 업데이트한다 b) f 보다 작은 서비스 태그를 갖는
플로우가 자신의 로컬 테이블( nE )에 존재 하면 f 의 백오프 값 fB 을
Rf
Sf BB + 로 설정 하고 백오프 타이머가 동작을 시작한다 c) f 의 백오프
타이머가 만료되고 채널이 사용 중이 아니라면 f 의 HOL(Head of Line)
패킷을 전송한다 그림 9 는 패킷 스케쥴링의 순서를 나타낸다
(그림 9) 패킷 스케쥴링 순서도
스케쥴링 시작
전송할 플로우가 가장 작은 서비스 태그를 갖는가
계산
HOL 패킷 전송
백오프 시작
Rf
Sff BBB +=
백오프 만료
네
아니오
)(fP
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
29
344 간단한 예제
그림 5 와 같은 네트워크가 존재한다고 가정하자 각 플로우의 패킷
사이즈와 가중치는 동일하다 각 플로우 )210( =iFi 는 초기 서비스 태그
값으로 각각 10 =T 21 =T 32 =T 을 갖는다 또한 이라
가정하면 그림 10 와 같이 F0 는 가장 작은 서비스 태그를 갖기 때문에 즉시
pkt 0 의 전송을 시작한다 전송을 시작하기 전에 F0 의 데이터률은 네크워크에
존재하는 가장 낮은 데이터률 mind 보다 5 배 높기 때문에 시간 기반 공정성을
달성하기 위해서 전송해야 할 패킷 수 5)( =fP 를 계산하고 F0 의 첫 번째
패킷 pkt 0 을 전송할 때 DS 와 ACK 프레임에 업데이트 태그를 붙이지 않는다
그 이유는 만약 노드 N1 이 F0 의 업데이트 태그를 수신하면 즉시 F1 의 pkt
0 를 서비스하기 위해 채널에 접근을 시도할 것이기 때문이다 따라서
업데이트 태그를 붙이지 않음으로써 F0 의 전송해야 할 나머지 패킷에게
전송할 기회를 줄 수 있다 pkt 0 전송 후에 F0 는 스케쥴링 과정에서 )( fP 의
마지막 패킷 pkt 4 가 서비스 되기 전까지 서비스 태그를 업데이트 하지 않기
때문에 F0 는 가장 작은 서비스 태그를 가지므로 F0 의 pkt 1 pkt 2 pkt 3 pkt
4 는 즉시 전송을 시도한다 또한 pkt 1 pkt 2 pkt 3 pkt 4 을 전송 할 때 RTS
프레임의 NCB(Not Compare Bit)을 1 로 설정하여 전송한다 이는 수신
노드에서 RfB 값의 비교없이 RTS 프레임에 대한 응답으로 CTS 프레임을 즉시
전송하도록 한다 F0 의 전송해야 할 5 개의 패킷 중 마지막 패킷인 pkt 4
10 =
WeightSizePacket
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
30
전송시 DS 와 ACK 프레임에 업데이트 태그를 붙여서 주변 노드들에게
공지한다 N1 이 F0 의 pkt 4 의 업데이트 태그를 수신하면 F1 의 패킷을
서비스하기 위해서 즉시 채널에 접근한다 F1 의 첫 번째 패킷 pkt 0 을
전송하기 전에 F0 와 같이 2)( =fP 를 계산하고 F1 의 pkt 0 의 전송 후에 pkt
1 전송시 NCB 를 1 로 설정하고 DS 와 ACK 프레임 전송 시 업데이트 태그를
붙인다 F2 는 이기 때문에 추가로 전송할 패킷이 존재 하지 않다 따라서
F2 의 패킷 pkt 0 을 전송할 때 DS 와 ACK 프레임 전송 시 업데이트 태그를
붙여서 전송한다
(그림 10) 간단한 예제
Time
F0
F1
F2
T1=2
T0=1 T0=1 T0=1 T0=1 T0=11
T1=12
T2=13
100 200 300
pkt 0 pkt 1 pkt 2 pkt 3 pkt 4
pkt 0 pkt 1
pkt 0
T=update service tag Transmitting pkt with update service tag
T= service tag Transmitting pkt not with update service tag
제 4 장 모 의 실 험
31
제 4 장 모의 실험
본 논문에서는 제안한 에드혹 패킷 스케쥴링에 대한 성능을 평가하기
위해서 미국 버클리 대학 남가주 대학 및 카네기 멜론 대학에서 개발한
네트워크 시뮬레이터인 NS-2[16] 및 CMU 확장 프로그램을 사용했으며 본
논문에서 제안한 MRADPS 와 비교 대상인 EMLM-FQ 를 구현하여 성능
평가를 수행하였다 표 2 는 시뮬레이션 시 적용된 파라미터 값이고 표 3 은
경쟁 그래프가 갖는 각 최소 데이터률에서 각 플로우의 데이터률에 따라
전송해야 하는 패킷수이다
(표 2) 시뮬레이션 파라미터
Parameter Value
Frequency
Transmit Power
110 Mbps Sensitivity
55 Mbps Sensitivity
20 Mbps Sensitivity
Carrier Sense Threshold
Propagation Model
Maximum Transmission Range (25511 Mbps)
Routing Protocol
24 GHz
15 dBm
-82 dBm
-87 dBm
-91 dBm
-108 dBm
Two Ray Ground
250m 200m 100m
DSR
제 4 장 모 의 실 험
32
(표 3) 최소 데이터률과 플로우 데이터률에 따라 전송해야
하는 패킷수
Flow data rate
Minimum data rate )( fP
2Mbps2Mbps
55Mbps55Mbps
11Mbps11Mbps
11Mbps55Mbps
55Mbps2Mbps
11Mbps2Mbps
1
1
1
2
2
5
시나리오 I 은 그림 11 과 같이 4 개의 노드와 그림 6 의 플로우
경쟁그래프와 같이 직접적으로 경쟁 관계에 있는 3 개의 플로우로 구성된
네트워크에서 FIFO 를 사용하는 IEEE 80211b EMLM-FQ MRADPS 를 각각
적용했을 때 플로우별 처리량과 채널 점유 시간을 계산하였다 또한
MRADPS 를 적용했을 때 가장 낮은 데이터률( mind )을 가지는 F1 이 받는
최소 서비스 양이 모든 플로우의 데이터률이 mind 일 때 EMLM-FQ 에서 받는
최소 서비스양을 보장하는지를 확인하기 위해서 그림 11 의 모든 플로우의
데이터률이 2Mbps 일 때 EMLM-FQ 의 처리량을 측정하였다 트래픽으로
제 4 장 모 의 실 험
33
UDP 를 사용하였으며 패킷 사이즈는 1500 바이트이고 시뮬레이션 시간은
200 초이다
F12MbpsN0 N1F0
55MbpsN2 N3F2
11Mbps (그림 11) 시나리오 I의 노드 그래프
(표 4) 시나리오 I의 플로우별 처리량(패킷수)과 전체 네트워크 처리량
Flow 80211b+FIFO EMLM-FQ MRADPSEMLM-
FQ(2Mbps)
F0 5165 24849 29072 15035
F1 47815 24850 14525 15036
F2 48488 24849 69342 15036
Total Throughput(pkt)
101468
100()
74548
73()
112939
111() 45107
제 4 장 모 의 실 험
34
표 4 에서 EMLM-FQ 는 각 플로우가 공정하게 서비스 되지만 전체
네트워크의 처리량이 FIFO 를 사용하는 IEEE 80211b 환경의 전체 네트워크
처리량보다 약 27 감소한다 하지만 MRADPS 는 IEEE 80211b 보다 네트워크
처리량이 약 11 향상된다 또한 MRADPS 에서 최소 데이터률을 갖는 플로우
F1 의 서비스 양은 그림 12 와 같이 모든 플로우의 데이터률이 그림 11 의
최소 데이터률인 2Mbps 일 때 EMLM-FQ 가 각 플로우에게 제공하는 최소
서비스 양과 거의 동일함을 확인 할 수 있고 MRADPS 가 각 플로우
데이터률에 따른 전송해야 하는 패킷 수 )( fP 에 거의 비례하여 각 플로우가
받는 서비스 양을 제공하는 것을 확인 할 수 있다 여기서 )210( =iTif
는
플로우 의 처리량을 나타낸다
그림 13 는 시나리오 I 의 각 패킷 스케쥴링 기법을 적용했을 때
플로우별 채널 점유 시간을 나타낸다 MRADPS 는 3 개의 플로우의 채널 점유
시간이 다른 스케쥴링 기법보다 공정함을 확인 할 수 있다 하지만 정확하게
플로우의 채널 점유 시간이 동일하지는 않다 그 이유는 표 3 에서 전송할
패킷을 계산할 때 간단히 내림으로 계산을 하였고 패킷을 재전송하는 시간
백오프 시간등의 추가적인 시간들이 발생하기 때문이다
제 4 장 모 의 실 험
35
(그림 12) EMLM-FQ(2Mpbs)가 제공하는 최소 처리량과
MRADPS의 각 플로우의 처리량 비교
제 4 장 모 의 실 험
36
(그림 13) 시나리오 I의 각 플로우별 채널 점유시간
시나리오 II 는 그림 14 과 같이 26 개의 노드와 16 개의 플로우로 구성된
네트워크에서 FIFO 를 사용하는 IEEE 80211b EMLML-FQ MRADPS 를 각각
적용했을 때 각 플로우별 처리량를 평가하였다 시나리오 II 의 각 플로우의
경쟁 관계는 그림 15 와 같다 트래픽으로 UDP 를 사용하였으며 패킷
사이즈는 1500 바이트이고 시뮬레이션 시간은 200 초이다
0
01
02
03
04
05
06
07
08
09
F0 F1 F2
Flow ID
Channel O
ccupancy
Tim
e(F
ractio
n)
IEEE 80211_FIFO
EMLM-FQ
MRADPS
제 4 장 모 의 실 험
37
(그림 14) 시나리오 II 의 노드 그래프
(그림 15) 시나리오 II 의 플로우 경쟁 그래프
제 4 장 모 의 실 험
38
(표 5) 시나리오 I의 플로우별 처리량(패킷수)과
전체 네트워크 처리량
Flow 80211b+FIFO EMLM-FQ MRADPS F0 53327 36622 26167 F1 49939 27281 53327 F2 2375 7630 13514 F3 38448 7515 19703 F4 15316 7323 25432 F5 7260 7462 7304 F6 1412 6171 7370 F7 2953 7465 7210 F8 10737 37156 7672 F9 37335 13932 33182
F10 29459 40242 53858 F11 15157 14106 28770 F12 45716 9877 39119 F13 53318 23484 27190 F14 10316 6790 10878 F15 12291 19163 29201
Total Throughput(pkt) 385359 (100)
272219 (71)
389897 (101)
제 4 장 모 의 실 험
39
표 5 는 그림 14 의 노드 그래프에서 각 패킷 스케쥴링 기법을 적용했을
때 각 플로우의 처리량을 나타낸다 IEEE 80211b 에서 다른 플로우에 비해
서비스의 양이 매우 적은 F2 F6 F7 와 같은 플로우를 EMLM-FQ 에서는
일정량의 서비스를 받을 수 있도록 보장해 준다 하지만 IEEE 80211b 의
네트워크 처리량보다 약 29 감소한다 MRADPS 는 전체 네트워크 처리량이
IEEE 80211b 의 네트워크 처리량과 거의 동일한 처리량을 보여주고 또한
고립되는 플로우의 최소 서비스 양을 EMLM-FQ 가 보장해주는 서비스의 양과
거의 동일하게 서비스한다
에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려하는 분산 패킷 스케쥴링
40
제 5 장 결 론
본 논문은 IEEE 80211x와 같이 물리계층에서 다중 데이터률을 제공하는
에드혹 네트워크 환경에서 ldquo플로우들 간에 공유하는 채널 용량이 고정되어
있다rdquo라는 기존 패킷 스케쥴링의 가정이 실제 환경과 적합하지 않는
문제점을 해결하기 위해서 다중 데이터률을 고려한 새로운 공정성 모델인
플로우별 시간 기반 공정성(Time-based Fairness)를 정의한다 또한 정의한
공정성을 달성하기 위하여 플로우 경쟁 그래프 상의 가장 낮은 데이터률과 각
플로우의 데이터률과 비교하여 전송해야 하는 패킷의 수( )( fP )를 계산하고
스케쥴링 과정에서 개의 패킷에 대한 서비스 태그는 업데이트 하지 않고
)( fP 개의 패킷 중 첫 번째 패킷을 제외한 나머지 패킷은 전송 시에 RTS
프레임에 NCB(Not Compare Bit)를 1로 설정하여 수신 노드에서 RTS를
폐기하지 않고 바로 CTS를 보내 서비스 되도록 EMLM-FQ를 수정하여 새로운
스케쥴링 기법인 MRADPS를 제안하였다 MRADPS는 각 플로우의 서비스
태그 할당 방법과 서비스 태그 정보에 대한 교환 방법등 EMLM-FQ의 기존
방식을 고수하기 때문에 EMLM-FQ의 특성인 공간적 채널 재사용 문제를
해결하는 방법과 분산된 플로우 정보를 가지고 스케쥴링을 결정하는 방법을
동일하게 제공한다 시뮬레이션 결과는 MRADPS는 경쟁 그래프에서 가장
낮은 데이터률을 갖는 플로우의 최소 서비스 양을 모든 플로우의 데이터률이
가장 낮은 데이터률을 가질 때 EMLM-FQ의 플로우가 받는 최소 서비스
에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려하는 분산 패킷 스케쥴링
41
양만큼 서비스하는 것을 보여주고 각 플로우가 받는 서비스 양은 )( fP 에
비례함을 보여준다 또한 MRADPS는 다중 데이터률이 제공되는 환경의
에드혹 네트워크의 전체 네트워크 처리량을 크게 향상시키는 것을 보여준다
참 고 문 헌
42
참고 문헌
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45
감사의 글
이제 2년 반동안의 대학원 생활을 끝마치고 사회로 첫걸음을 내딛게 되었
습니다 제가 무사히 대학원 생활을 끝마칠 수 있도록 도움을 주신 주위의
많은 분들께 이 기회를 빌어 감사의 말씀을 드리고 싶습니다
먼저 저의 지도 교수님이신 유상조 교수님께 감사의 말씀을 드리고 싶습
니다 대학원에 들어와서부터 지금까지 바쁘신 와중에도 부족한 저에게 많
은 시간을 할애하여 지도해 주셔서 항상 감사하게 생각하고 있습니다 교수
님과 연구실 원들과 함께 한 많은 세미나들이 특히 제게 많은 도움이 되었
습니다 또한 바쁘신 와중에도 부족한 논문의 심사를 맡아주신 곽경섭 교수
님과 김덕경 교수님께도 감사의 말씀을 드립니다
결코 적지 않은 2년 반이라는 시간이 짧게 느껴질 만큼 많은 추억과 시간
을 함께한 멀티미디어 통신망 연구실의 선후배 및 동기들에게도 감사의 말
씀을 드립니다
무엇보다도 부모님의 무한한 사랑과 아낌없는 지원이 없었다면 현재의 저
는 없었을 것 입니다 무엇으로도 부모님의 큰 사랑에 보답할 수는 없겠지
만 제 학창생활의 결실인 이 논문을 그 동안의 부모님의 수고에 대한 작은
보답으로 바치고 싶습니다
盧 權 汶
46
학술 활동
[1] Yong-Qian Chen Kwen-mun Roh Sang-Jo Yoo A Distributed Fairness Support
Scheduling Algorithm in Wireless Ad-Hoc Networks Lecture Note in Computer
Science 2006
[2] Yong-Qian Chen Kwen-mun Roh Sang-Jo Yoo A Distributed Fairness Support
Scheduling Algorithm in Wireless Ad-Hoc Networks UIC06
[3] 이정환 노권문 유상조ldquo에드혹 네트워크에서 클러스터 기반의 지오캐
스팅 프로토콜rdquo 한국통신학회 하계학술대회 20047
[4] 노권문 서지영 정순규 조경진 유상조 ldquo에드혹 네트워크에서 다중 데
이터률을 고려하는 분산 패킷 스케쥴링rdquo JCCI2006 20064
[5] Yong-Qian Chen Kwen-Mun Roh Sang-Jo Yoo Service Index Based Fairness
Scheduling in Wireless Ad-Hoc Networks JCCI2006 20064
[6] 조경진 김현주 노권문 유상조 ldquo지능형 무선 인지 기술 기반 네트워크
환경에서 MAC 계층 동적 주파수 선택 방법rdquo 한국통신학회 하계학술대
회 20067
[7] 김현주 조경진 노권문 유상조 ldquo무선 인지 기술 기반의 시스템을 위한
계층에서의 통신 초기화 WRAN MAC 과정rdquo 한국통신학회 하계학술대회
47
20067
[8] 유상조 노권문 정재학 김재명 ldquoWRAN Cognitive Radio MAC 프로토콜
기술rdquo 방송공학회지 Vol 11 No1 pp40-53 2006
[9] 노권문 진영천 유상조 ldquo에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려한
분산 패킷 스케쥴링rdquo 한국통신학회 논문지 2006 07
[10] 조경진 김현주 노권문 유상조 ldquo지능형 무선 인지 기술 기반 네트워크
환경에서 MAC 계층 동적 주파수 선택 방법rdquo 한국통신학회 논문지 게
재 예정
특허 출원
[1] 무선 인지 기술 환경에서 기지국들 간에 무선 공유 자원을 효율적으로
사용하기 위한 매체 접근 제어 계층의 동작 자원 임대 프로토콜 출원번
호 제 2005-0105278
[2] 무선 인지 기술 환경에서 숨겨진 인컴번트 시스템의 검출을 위한 명시적
아웃밴드 시그널링 방법 출원번호 제 2006-0019661
[3] 에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링 방법
출원번호 제 10-2006-63521
[4] 애드혹 네트워크에서 서비스 색인 기반 공정 스케쥴링 방법 출원 번호
제 10-2006-63520
48
수행 프로젝트
[1] 무선 Ad-hoc 네트워크에서 Seamless한 인터넷 QoS 를 제공하기 위한 네
트워킹 기술연구 및 멀티미디어 ad-hoc 서비스 테스트 베드 구현 정보
통신부
[2] 초광대역 무선통신 연구센터 (UWB-ITRC) 제 4 세부과제 ndash UWB 응용
시스템 기술 (정보통신부 대학 IT 연구센터)
[3] 코그니티브 라디오(Cognitive Radio) 기술 개발 III(삼성종합기술원)
- IEEE 80222 WRAN 표준 제안(20051117) 참여(MAC)
[4] 초광대역 무선통신을 위한 지능형 무선인지 (Cognitive Radio) 핵심기술
연구 과학재단 특정기초사업
제 2장 관련 연구
8
브로드캐스팅이기 때문에 공유하는 채널에 대한 경쟁은 위치 종속적이다
예를 들어 그림 2의 노드 그래프와 같이 5개의 노드(Ni i = 0hellip4)가 있고
4개의 플로우(Fj j = 0hellip3)가 있을 때 플로우간 경쟁관계를 그림 3과 같이
플로우 경쟁 그래프로 변환할 수 있다 그림 3에서 각 꼭지점은 플로우를
나타내고 각 간선은 플로우들 사이의 경쟁 관계를 나타낸다 F0는 F1과 F2와
경쟁 관계에 있지만 F3와는 직접적으로 경쟁관계에 있지 않다 따라서 F0와
F3는 동시에 서비스 받을 수 있다 이와 비슷하게 F1은 F0 F2 F3와
경쟁관계에 있다 이처럼 플로우들 사이에서 경쟁관계에 있는 플로우들의
집합은 플로우의 위치에 따라서 다르다 또한 F0와 F3와 같이 직접
경쟁관계에 있지 않는 플로우들은 동시에 서비스 받을 수 있지만 이는
경쟁관계에 있는 플로우들 사이에서 엄격한 공정성을 제공하기 위해서는 한
순간에 하나의 플로우만 서비스를 받아야 하기 때문에 두 개의 플로우(F0
F3)가 직접적으로 경쟁 관계에 있지 않아서 서비스 된다면 공정성를
훼손하는 문제가 발생한다 하지만 동시에 서비스 될 수 있는 플로우들 중
하나만 서비스 한다면 네트워크의 처리량을 감소시키는 단점을 가지고 있다
이러한 문제를 공간적 채널 재사용 문제라 한다
2) 에드혹 스케쥴링의 분산된 속성 - 유선 네트워크나 셀룰러
네트워크에서 각 라우터나 스위치 기지국은 패킷 스케쥴링을 결정할 때 모든
플로우에 대한 정확한 정보를 가지고 있다 하지만 에드혹 네트워크에서는
제 2장 관련 연구
9
경쟁관계에 있는 플로우가 각 다른 송신 노드에서 발생할 수 있고 각 송신
노드에서는 다른 송신 노드의 플로우 정보를 직접적으로 접근 할 수 없다
이는 에드혹 네트워크에서 패킷 스케쥴링을 설계할 때 분산되어 있는 플로우
정보를 이용하여 계산해야 하는 문제를 포함하고 있음을 나타낸다
(그림 2) 노드 그래프
(그림 3) 플로우 경쟁 그래프
위와 같은 디자인 이슈들을 고려하여 제안된 대표적인 패킷 스케쥴링은
[6]의 MLM-FQ(Maximize-Local-Minimum Fair Queueing)과 EMLM-FQ(Enhanced-
Maximize-Local-Minimum Fair Queueing)이다 이 두 기법에서 서비스 태그의
N0 N1 N2 N3 N4F0
F1 F2 F3
F0
F1
F2
F3
제 2장 관련 연구
10
할당 방법으로 가상 시간(virtual time)계산의 편리성을 위해서 SFQ(Start-Time
Fair Queueing)를 이용한다 MLM-FQ는 분산된 에드혹 환경에서 경쟁 그래프에
연결된 모든 플로우들 중에서 한 순간에 하나의 플로우만 서비스 되도록 한다
MLM-FQ에서 각 플로우가 받는 최소 서비스의 양은 다음과 도식화 된다
(1)
여기서 )( 21 ttW f 는 플로우 f 가 시간 1t 부터 2t 까지 받은 서비스의 양을
나타낸다 C는 채널 용량이고 fr 와 gr 는 각각 플로우 f 와 g의 가중치이며
N은 플로우 경쟁 그래프에서 연결된 모든 플로우들의 집합이다 k 와 α 는
위치 종속적 상수이다
EMLM-FQ는 공간적 채널 재사용 방법을 제공하기 위해서 MLM-FQ에
백오프 값을 설정하는 방법을 추가함으로써 직접적으로 경쟁관계에 있지
않는 플로우들인 F0와 F3가 동시에 서비스 될 수 있도록 하는 메커니즘을
제공한다 예를 들어 동작 과정을 설명하면 그림 2와 같은 노드 그래프에서
플로우를 전송할 각 송신 노드와 수신 노드는 그림 4와 같은 각각의 플로우
테이블을 갖는다 F0는 가장 작은 서비스 태그 T0를 가지고 있기 때문에 즉시
전송한다 F1 F2 F3는 자신의 테이블에서 자신 보다 작은 서비스 태그를 갖는
αminusminusgesum isin
)()( 1221 ttrk
rCttW
Ng g
ff
제 2장 관련 연구
11
플로우들의 전체 수로 몇 개의 (Contention Window)로 구성된 백오프 기간를
결정한다 따라서 F1는 T1이 2이기 때문에 자신 보다 작은 서비스 태그를
갖는 한 개의 플로우가 존재하므로 백오프 기간을 1로 설정한다 F3의 경우
F3의 테이블에서 F3보다 작은 플로우 F1과 F2가 존재하기 때문에 백오프
기간을 2로 설정한다 F0가 서비스 될 때 F1과 F2는 간섭을 받지만 F3의 경우
간섭을 받지 않기 때문에 백오프 기간이 지난 후 서비스 된다 따라서
EMLM-FQ는 MLM-FQ보다 높은 네트워크 처리량을 달성한다 EMLM-FQ의 각
플로우가 받는 최소 서비스의 양은 다음과 같이 도식화 된다
(2)
여기서 S 는 플로우 경쟁 그래프에서 플로우 f 와 직접 연결되어 있는 플
로우들의 집합이다
αminusminusgesum isin
)()( 1221 ttrk
rCttW
Sg g
ff
제 2장 관련 연구
12
F0 T0=1F1 T1=2F2 T2=3
Backoff=0
F0 T0=1F1 T1=2F2 T2=3F3 T3=4
Backoff=1
F0 T0=1F1 T1=2F2 T2=3F3 T3=4
Backoff=2
F1 T1=2F2 T2=3F3 T3=4
Backoff=2
F0 F3 전송 전
F0의 테이블 F1의 테이블 F2의 테이블 F3의 테이블
F0 T0=11F1 T1=2F2 T2=3
Backoff=2
F0 T0=11F1 T1=2F2 T2=3
F3 T3=14
Backoff=0
F0 T0=11F1 T1=2F2 T2=3
F3 T3=14
Backoff=1
F1 T1=2F2 T2=3
F3 T3=14
Backoff=2
F0 F3 전송 후(패킷 사이즈가중치는 10이라 가정)
F0의 테이블 F1의 테이블 F2의 테이블 F3의 테이블
(그림 4) EMLM-FQ의 동작
에드 혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
13
제 3 장 다중 데이터률을 고려한 분산
패킷 스케쥴링(MRADPS)
에드혹 네트워크의 IEEE 80211x 물리 계층에서의 예와 같이 각 단말은
채널 상태에 따라 다중 데이터률을 제공하기 때문에 기존 에드혹 네트워크의
패킷 스케쥴링 연구에서 채널 용량이 고정 되어 있다는 기본 가정이 실제 환
경에 적합하지 않다 이러한 문제를 해결하기 위해서 본 논문에서는 먼저 다
중 데이터률을 고려하여 플로우별 시간 기반 공정성을 정의하고 정의한 시간
기반 공정성을 달성하는 새로운 분산된 패킷 스케쥴링 기법을 제안한다
다중 데이터률을 고려한 패킷 스케률링 기법은 Godfrey Tan과 John Guttag
가 처음 제안하였다 이들이 제안한 패킷 스케률링 기법인 TBR[14](Time-
Based Regulator)는 다중 데이터률을 제공하는 IEEE 80211b 무선 네트워크의
인프라스트럭처 모드에서 한 셀 안의 채널을 공유하는 모든 노드들이 채널 점
유 시간을 공유한다 이 TBR 기법은 플로우별 채널 점유 시간에 대한 공정성
을 제공하는 것이 아니라 노드별로 시간 공정성을 제공하고 라운드 로빈(RR
Round Robin) 방식을 이용하여 인프라스트럭처 모드에서 작동하기 때문에 분
산된 에드혹 네트워크 환경에 적합하지 않다 본 장에서 다중 데이터률을 제
공하는 에드혹 네트워크에서 플로우별 시간 공정성을 제공하는 분산된 에드혹
패킷 스케쥴링인 MRADPS(Multi-Rate Aware Distributed Packet Scheduling)을 제안
한다
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
14
31 네트워크 모델
본 논문은 물리계층과 MAC 계층에서 다중 데이터률을 제공하는 환경과
모든 노드들이 동일한 채널을 공유하는 다중 홉의 무선 에드혹 네트워크를
고려한다 또한 전송 노드의 전송 범위 안에 있는 노드만이 패킷을 받을 수
있다 단일 플로우는 단일 전송 노드로부터 단일 수신 노드까지 전송되는
일련의 패킷 스트림으로 정의한다
본 논문은 MAC 계층으로 일반적인 CSMACA[1][15] 패러다임과 다중
데이터률 적응 기법으로 RBAR 프로토콜[8]을 따른다 전송 노드가 하나의
패킷을 전송하기 위해서 짧은 제어 프레임인 RTS(Request-to-Send)를 수신
노드에게 전송하면 RTS 를 받은 수신 노드는 자신의 주변 노드 중에서 패킷을
전송하고 있는 노드가 있는지 확인한다 전송 중인 노드가 없다면 SNR 값을
측정하여 최적의 데이터률을 결정하고 이에 대한 정보를 CTS(Clear-to-Send)에
포함하여 응답한다 CTS 를 받은 송신 노드는 인접한 노드들에게 RTS-CTS
핸드쉐이크의 성공을 알리기 위한 목적과 수신 노드에게 CTS 의 응답으로
DS(Data-Sending) 프레임를 보내고 DATA 프레임을 전송한다 마지막으로 수신
노드는 성공적인 DATA 프레임 수신에 대한 응답으로 송신 노드에게 ACK
프레임을 전송한다 송신 노드와 수신 노드의 한 홉 거리에 있는 모든
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
15
노드들은 위의 제어 메시지들을 모두 들을 수 있다 본 논문은 관련 연구들[9-
11]과 같이 다음과 같은 3 가지 기본 가정을 갖는다
1) 무선 매체는 페이딩(fading) 간섭(interference) 링크 에러(link Error)
충돌(collision)과 같이 네트워크 사용자에게 영향을 미치는 시간-가변적인
에러를 나타낸다 본 논문에서는 단지 충돌에 의해 발생되는 에러만
고려한다
2) 하나의 노드는 동시에 패킷을 전송하거나 수신할 수 없다
3) 노드의 이동성은 고려하지 않는다
32 시간 기반 공정성(Time-Based Fairness)
기존에 제안된 에드혹 패킷 스케쥴링은 플로우들 간에 처리량 기반
공정성(throughput-based fairness)을 제공하기 위하여 SFQ(Start-Time Fair
Queueing)과 같은 유선에서의 패킷 스케쥴링을 기반으로 한다[6][9] 이러한
처리량 기반 공정성은 플로우별 가중치에 따라 각 플로우가 받는 전체
서비스의 양이 동일함을 의미한다 반면 시간 기반 공정성(time-based
fairness)는 각 플로우가 사용하는 전체 채널 점유 시간이 동등함을 의미한다
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
16
그림 5 의 노드 그래프에 대해 그림 6 과 같이 네트워크의 모든 플로우가
직접적인 경쟁 관계에 있을 때 그림 7 은 처리량 기반 공정성을 제공하는
EMLM-FQ[6]와 본 논문에서 제안하는 시간 기반 공정성을 제공하는 패킷
스케쥴링 기법에 대한 각 플로우의 서비스 순서와 채널 점유 시간을 나타낸다
각 플로우가 갖는 패킷 사이즈와 가중치가 동일하다고 가정하고 각 플로우의
초기 서비스 태그는 이다 그림 6 과 같이 모든 플로우가 직접적인 경쟁관계에
있으면 EMLM-FQ 는 F0 F1 F2 순서대로 각 플로우의 패킷을 서비스한다
시간 기반 공정성을 제공하는 경우 각 플로우가 점유하는 채널 시간이
공정해야 함으로 데이터률이 가장 낮은 F2 가 하나의 패킷을 전송할 때
사용하는 채널 점유 시간을 기준으로 각 플로우가 동일한 채널 점유 시간을
갖도록 한다 그림 7 과 같이 처리량 기반 공정성을 제공할 때 6 개의 패킷이
서비스 되는 시간 동안에 시간 기반 공정성을 제공할 때는 10 개의 패킷을
서비스 할 수 있다 즉 네트워크 처리량이 약 40 향상된다
F05 MbpsN0 N1 F1
2 Mbps N2 N3F2Mbpsxxx
(그림 5) 다중 데이터률을 제공하는 노드 그래프
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
17
F0 F2
F1
(그림 6) 플로우 경쟁 그래프
하지만 실제로 하나의 패킷을 전송하는데 제어 프레임
(RTSCTSDSACK)을 전송하는데 걸리는 시간과 충돌이 발생했을 때
재전송에 사용되는 시간 등의 이유로 채널 점유 시간은 각 플로우의
데이터률에 따라 정확히 비례하지 않는다 본 논문에서는 계산의 단순함을
위해서 각 플로우가 보장 받아야 하는 채널 점유 시간을 플로우의
데이터률에 따라 계산하고 시뮬레이션을 통해 각 플로우의 실제 채널 점유
시간을 측정하고 비교한다 채널 점유 시간 계산 방법은 다음 장에서
설명한다 본 논문에서는 다중 데이터률을 제공하는 환경에서 패킷 스케쥴링
기법이 처리량 기반 공정성과 시간 기반 공정성 사이에서 어떤 공정성을
제공하는 것이 옳다고 주장하는 것이 아니라 처리량 기반 공정성을 기반으로
하는 패킷 스케쥴링 기법에서 전체 네트워크 처리량이 시간 기반 공정성을
제공할 때 보다 현저하게 떨어지는 비효율성을 개선하는 방법을 제안한다
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
18
F1 F2F0 F1 F2F0
F0 F0 F0 F0 F0 F1 F1 F2
시간F0의 5개 패킷 F1의 2개 패킷 F2의 1개 패킷
Throughput-based
Time-based
F0의 2개
패킷
F0의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
F1의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
F2의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
F0 F0
(그림 7) 처리량 기반 공정성과 시간 기반 공정성에 대한
각 플로우의 서비스 순서와 채널 점유 시간 비교
각 플로우 f 의 채널 점유시간( )( fT )은 다음과 같이 정의한다
(3)
F 는 플로우 경쟁 그래프에 존재하는 모든 플로우들의 집합이고 fs 는
플로우 f 의 패킷 사이즈 fd 는 플로우 f 의 데이터률이다 )( fT 는 F 의
모든 플로우가 하나의 패킷을 서비스 하는데 사용하는 채널 점유 시간에서
f 가 하나의 패킷을 서비스 하는데 사용하는 채널 점유 시간이 차지하는
비율을 나타낸다 채널이 항상 이용 중이라고 가정하면 플로우의 전체 채널
점유 시간은 다음과 같이 정의한다
sumisin
=
Fii
i
f
f
ds
ds
fT )(
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
19
(4)
경쟁하는 플로우들의 가중치가 동일하다고 가정하면 시간 기반 공정성에
입각해서 각 플로우가 보장 받아야 하는 채널 점유 시간( )( fGT Guaranteed
Time)는 다음과 같이 정의 한다 N 은 플로우 경쟁 그래프에서 연결된
플로우들 중 가장 낮은 데이터률을 갖는 플로우의 데이터률이다
(5)
경쟁 그래프의 모든 플로우의 패킷 사이즈가 동일하다고 가정하면
)( fGT 는 다음과 도식화 된다
(6)
N은 경쟁 그래프에서 연결되어 있는 전체 플로우의 수이다
)()( fGTfT ge 이면 플로우 f 는 보상 받을 시간이 존재하지 않고
)()( fGTfT lt 이면 플로우 f 는 보상 받을 시간이 존재한다
1)(0 1)( lele=sumisin
fTfTFf
sumisin
=
Fi
i
f
ds
ds
fGT
min
min)(
min
min
1
)(
dNdfGT =
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
20
경쟁 그래프에서 연결된 각 플로우가 보장 받아야 하는 시간은 경쟁
관계에 있는 플로우들 중 가장 낮은 데이터률( mind )을 가진 플로우가 하나의
패킷을 서비스 할 때 그 플로우가 보내야 되는 패킷의 수로 나타낼 수 있다
보상 받아야 하는 시간이 존재하는 플로우 f 는 시간 기반 공정성을
달성하기 위해서 f 가 전송해야 하는 패킷 수( )( fP )는 다음과 같이 정의된다
(7)
따라서 그림 5 의 F0 는 mind 을 갖는 F2 와 비교하여 시간 기반 공정성을
달성하기 위해서 5 개의 패킷을 전송해야 한다 시간 기반 공정성(TF Time-
Based Fairness)은 다음과 같이 정의 한다
(8)
)( 21 tttiα 는 플로우 i 가 시간 1t 부터 시간 2t 까지 점유하는 채널 점유
시간이다 식 (8)의 값이 0 에 근접할수록 이상적인 시간 기반 공정성을
제공한다
mind 을 갖는 플로우 mindf 이 받는 최소 서비스의 양 )( 21minttW
df은
EMLM-FQ 의 식 (2)에서 정의한 각 플로우가 받는 최소 서비스의 양에서
유도된다 그 이유는 그림 5 에서 모든 플로우의 데이터률이 mind 이라 가정할
때 EMLM-FQ 에서 제공하는 각 플로우의 최소 서비스 양을 본 논문에서
제안하는 MRADPS 가 그림 8 과 같이 제공하기 때문이다 예를 들어
MRADPS 에서 최소 데이터률을 갖는 F2 가 받는 최소 서비스양은 F2 의
min
)(dd
fP f=
|)()(| 2121 tttt tj
ti αα minus
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
21
데이터률이 모든 플로우의 데이터률일 때 EMLM-FQ 에서 F2 가 받는 최소
서비스양과 같다 따라서 mindf 이 받는 최소 서비스 양( )( 21minttW
df)은 다음과
같이 정의 된다
(9)
여기서 fr 와 gr 는 각각 플로우 f 와 g의 가중치이며 S 는 플로우 경쟁
그래프에서 플로우 f 와 직접 연결되어 있는 플로우들의 집합이고 k와 α 는
[6]에서 각 플로우의 경쟁관계에 따라 정의한 위치 종속적 상수이다 플로우의
가중치가 동일하다고 가정하면 )( 21minttW
df는 다음과 같다 n은 플로우 경쟁
그래프에서 f 와 직접 연결되어 있는 플로우의 수이다
(10)
mind 보다 큰 데이터률을 가진 플로우가 받은 최소 서비스의 양
)( 21 ttWdf
은 다음과 같이 정의된다
(11)
αminusminusgesum isin
)()( 12min21mintt
rkr
dttWSg g
ffd
αminusminusge )(1)( 12min21mintt
kndttW
df
)()( 21min
21 minttW
dd
ttWdd f
ff ge
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
22
(그림 8) EMLM-FQ( xMbps)와 시간 기반 공정성에 대한
각 플로우의 서비스 순서와 채널 점유 시간 비교
F1 F2F0
F0 F0 F0 F0 F0 F1 F1 F2
시간F0의 5개 패킷 F1의 2개 패킷 F2의 1개 패킷
EMLM-FQ
Time-based
F0의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
F1의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
F2의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
23
33 채널 점유 시간의 계산
하나의 패킷 전송하는데 사용되는 채널 점유시간은 IEEE 80211 MAC
계층에서 하나의 데이터 프레임을 전송하는데 요구되는 전체 시간과 같다
전형적으로 다음과 같은 시간들을 포함한다
1) 데이터 프레임의 전송 시간
2) 하나의 데이터 프레임의 성공적인 전송을 끝내기 위해 전송되는 제어
프레임 전송 시간(RTS CTS DS ACK 프레임 전송 시간)
3) 데이터 프레임과 제어 프레임(RTS CTS DS ACK)를 전송할 때의 전파
지연 시간
4) 전송 노드가 채널에 접근하기 전에 기다리는 프레임 간 유휴 시간
(idle time)
MAC 계층에서는 데이터 프레임의 전송이 실패할 때 재전송을 시도하기
때문에 채널 점유시간에서 재전송에 걸리는 모든 시간들을 포함해야 한다
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
24
34 MRADPS 의 구현
MRADPS 는 각 플로우의 서비스 태그 할당 방법과 서비스 태그 정보에
대한 교환 방법은 EMLM-FQ 를 따른다 하지만 시간 기반 공정성을 제공하기
위하여 각 플로우의 데이터률에 따라 전송해야 하는 패킷 수를 계산하기
위해서 모든 노드는 인접한 노드들의 플로우에 대한 데이터률 정보를 듣고
자신의 로컬 테이블에 저장하고 자신의 로컬 테이블에 존재하는 플로우의
데이터률과 비교하여 가장 낮은 데이터률( mind )을 저장하여 데이터 전송 시
제어 프레임(RTS CTS DS ACK)에 포함시켜 전송한다 만약 로컬 테이블의
mind 보다 낮은 데이터률에 대한 정보를 듣는다면 로컬 테이블의 mind 을 그
데이터률로 저장하고 제어 프레임에 삽입하여 전송한다 따라서 경쟁
그래프에 연결된 플로우를 가진 모든 송신 노드는 경쟁하는 플로우 중 가장
낮은 데이터률에 대한 정보를 얻게 된다 또한 스케쥴링 과정 중에서 mind 과
송신 노드가 서비스 하려는 플로우의 데이터률과 비교하여 송신 노드가
전송해야 하는 패킷 수( )( fP 식(9))를 계산하고 만약 가 1 보다 크고 백로그
된 패킷이 존재 한다면 )( fP 개의 패킷은 동일한 서비스 태그를 갖고 즉시
전송을 시도한다 즉 )( fP 개의 패킷이 서비스 될 때까지 스케쥴링 과정에서
서비스 태그를 업데이트 하지 않는다 )( fP 개의 패킷 중 첫 번째 패킷을
제외한 )( fP -1 개의 패킷들은 전송 시 수신 노드에서 RTS 폐기가 이루어
지지 않게 하기 위해서 RTS 프레임의 1bit 구간(NCB Not Compare Bit)을 1 로
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
25
설정하여 전송한다 RTS 프레임에 NCB 구간이 1 로 세팅되어 있으면 수신
노드는 현재 채널이 사용 중이 아니면 CTS 로 바로 응답하여 그 플로우가
서비스 되도록 한다
341 기본적인 메시지 교환
각 패킷 전송은 RTS-CTS-DS-DATA-ACK 핸드쉐이크 과정을 따르고
패킷이 전송 될 수 있는 데이터률을 결정하기 위하여 RBAR 프로토콜을
따른다 만약 한 노드가 백오프 동안에 다른 노드에 의해서 어떤 전송이
이루어지고 있으면 그 전송이 끝날 때까지 백오프 타이머를 멈추어 기다리고
전송 중인 플로우에 대한 서비스 태그 정보를 로컬 테이블에서 업데이트한다
플로우 f 의 백오프 타이머가 끝나고 채널이 사용 중이지 않다면 RfB)
(수신
노드의 로컬 테이블에 따른 플로우 f 의 백오프 예측 값)를 포함하는 RTS 를
전송한다 RTS 를 받은 수신 노드는 자신의 로컬 테이블에서 플로우 f 에
대한 백오프 값 RfB 이 R
fB)
보다 작거나 같으면 CTS 로 응답하고 그렇지
않으면 CTS 를 전송하지 않는다
송신 노드와 수신 노드의 한 홉 거리에 있는 모든 이웃 노드들에게
플로우의 서비스 태그 정보 데이터률과 네트워크에서 가장 낮은
데이터률( mind )에 대한 정보를 알리기 위해서 제어 프레임(RTS CTS DS
ACK)에 서비스 태그와 mind 을 포함하여 전송하고 CTS DS ACK 프레임에
플로우의 데이터률을 포함하여 전송한다 RTS 에 플로우의 데이터률을
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
26
전송하지 않는 이유는 다중 데이터률 적응 기법으로 RBAR 를 채택하고 있기
때문에 수신 노드가 선택한 데이터률을 CTS 에 포함하여 전송하기 전까지
송신 노드는 전송할 데이터률을 알지 못하기 때문이다 또한 플로우에 대한
업데이트 서비스 태그는 RTS CTS 프레임에 포함하지 않는다 그 이유는
RTS 와 CTS 는 채널 획득을 보장하지 않기 때문이다 RTS-CTS 과정이 성공한
이후에 DS 와 ACK 프레임에 플로우에 대한 업데이트 태그를 붙여 주변
노드들에게 공지한다 이로써 스케쥴링을 위한 정확한 플로우의 서비스 태그
정보가 전달된다
342 테이블 정보 교환
경쟁 그래프에서 한 홉 거리에 있는 플로우에 대한 정보는 송신 노드와
수신 노드에 분산되어 있을 수 있다 따라서 송신 노드의 플로우 f 에 대한
백 오프 값 설정 방법은 송신 노드와 수신 노드에서 유지 되는 테이블을
고려하여 백오프 값을 설정해야한다
즉 Sf
Sff BBB += 이다 fB 는 플로우 f 의 백오프 값이고 S
fB 는 송신
노드의 로컬 테이블에 따른 플로우 f 의 백오프 값 RfB 은 수신 노드의 로컬
테이블에 따른 플로우 f 의 백오프 값이다 그러나 송신 노드에서는 SfB 는
정확히 알지만 RfB 은 알 수 없다 따라서 송신 노드가 R
fB 을 예측 할 수
있도록 수신 노드는 ACK 프레임에 두개의 파라미터( fM fb )를 추가하여
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
27
전송한다 fM 는 수신 노드의 로컬 테이블에서 플로우 f 가 서비스하기 전에
서비스 되어야 하는 플로우들의 바이트 수이다 fM 는 다음과 같이 계산된다
(12)
fw 는 플로우 f 의 가중치이고 iT 는 수신 노드의 로컬 테이블에서
플로우 f 의 서비스 태그( fT )보다 작은 플로우의 서비스 태그이다 B는 수신
노드의 로컬 테이블에서 fT 보다 작은 서비스 태그를 갖는 플로우들의
집합이다 fb 은 수신 노드의 테이블에서 플로우 f 의 백오프 기간을
나타낸다 따라서 송신 노드가 fM fb 를 ACK 프레임을 통해 받으면 임의의
시간 t 에서의 RfB)
은 다음과 같이 계산 할 수 있다 ft 는 이전에 ACK
프레임을 받은 시간이다
(13)
343 패킷 스케쥴링
노드 에서 채널이 사용 중이 아닌 것이 감지되면 a) 전송할 플로우 가
로컬 테이블 에서 가장 작은 서비스 태그를 가지고 있다면 즉시 HOL(Head of
Line) 패킷을 전송한다 만약 f 의 데이터률이 mind 보다 크다면 시간
공정성을 달성하기 위해 전송해야 하는 패킷 수( )( fP )를 구하고 )( fP 개의
패킷들의 서비스 태그를 업데이트하지 않고 동일한 서비스 태그를 갖는다
fBj jff wTTM )(sum isinminus=
ffffRf MttdMbB ))(( min minussdotminussdotasymp)
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
28
)( fP 개의 패킷들은 즉시 전송을 시도하고 )( fP 개의 패킷들이 서비스 된 후
패킷의 서비스 태그를 업데이트한다 b) f 보다 작은 서비스 태그를 갖는
플로우가 자신의 로컬 테이블( nE )에 존재 하면 f 의 백오프 값 fB 을
Rf
Sf BB + 로 설정 하고 백오프 타이머가 동작을 시작한다 c) f 의 백오프
타이머가 만료되고 채널이 사용 중이 아니라면 f 의 HOL(Head of Line)
패킷을 전송한다 그림 9 는 패킷 스케쥴링의 순서를 나타낸다
(그림 9) 패킷 스케쥴링 순서도
스케쥴링 시작
전송할 플로우가 가장 작은 서비스 태그를 갖는가
계산
HOL 패킷 전송
백오프 시작
Rf
Sff BBB +=
백오프 만료
네
아니오
)(fP
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
29
344 간단한 예제
그림 5 와 같은 네트워크가 존재한다고 가정하자 각 플로우의 패킷
사이즈와 가중치는 동일하다 각 플로우 )210( =iFi 는 초기 서비스 태그
값으로 각각 10 =T 21 =T 32 =T 을 갖는다 또한 이라
가정하면 그림 10 와 같이 F0 는 가장 작은 서비스 태그를 갖기 때문에 즉시
pkt 0 의 전송을 시작한다 전송을 시작하기 전에 F0 의 데이터률은 네크워크에
존재하는 가장 낮은 데이터률 mind 보다 5 배 높기 때문에 시간 기반 공정성을
달성하기 위해서 전송해야 할 패킷 수 5)( =fP 를 계산하고 F0 의 첫 번째
패킷 pkt 0 을 전송할 때 DS 와 ACK 프레임에 업데이트 태그를 붙이지 않는다
그 이유는 만약 노드 N1 이 F0 의 업데이트 태그를 수신하면 즉시 F1 의 pkt
0 를 서비스하기 위해 채널에 접근을 시도할 것이기 때문이다 따라서
업데이트 태그를 붙이지 않음으로써 F0 의 전송해야 할 나머지 패킷에게
전송할 기회를 줄 수 있다 pkt 0 전송 후에 F0 는 스케쥴링 과정에서 )( fP 의
마지막 패킷 pkt 4 가 서비스 되기 전까지 서비스 태그를 업데이트 하지 않기
때문에 F0 는 가장 작은 서비스 태그를 가지므로 F0 의 pkt 1 pkt 2 pkt 3 pkt
4 는 즉시 전송을 시도한다 또한 pkt 1 pkt 2 pkt 3 pkt 4 을 전송 할 때 RTS
프레임의 NCB(Not Compare Bit)을 1 로 설정하여 전송한다 이는 수신
노드에서 RfB 값의 비교없이 RTS 프레임에 대한 응답으로 CTS 프레임을 즉시
전송하도록 한다 F0 의 전송해야 할 5 개의 패킷 중 마지막 패킷인 pkt 4
10 =
WeightSizePacket
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
30
전송시 DS 와 ACK 프레임에 업데이트 태그를 붙여서 주변 노드들에게
공지한다 N1 이 F0 의 pkt 4 의 업데이트 태그를 수신하면 F1 의 패킷을
서비스하기 위해서 즉시 채널에 접근한다 F1 의 첫 번째 패킷 pkt 0 을
전송하기 전에 F0 와 같이 2)( =fP 를 계산하고 F1 의 pkt 0 의 전송 후에 pkt
1 전송시 NCB 를 1 로 설정하고 DS 와 ACK 프레임 전송 시 업데이트 태그를
붙인다 F2 는 이기 때문에 추가로 전송할 패킷이 존재 하지 않다 따라서
F2 의 패킷 pkt 0 을 전송할 때 DS 와 ACK 프레임 전송 시 업데이트 태그를
붙여서 전송한다
(그림 10) 간단한 예제
Time
F0
F1
F2
T1=2
T0=1 T0=1 T0=1 T0=1 T0=11
T1=12
T2=13
100 200 300
pkt 0 pkt 1 pkt 2 pkt 3 pkt 4
pkt 0 pkt 1
pkt 0
T=update service tag Transmitting pkt with update service tag
T= service tag Transmitting pkt not with update service tag
제 4 장 모 의 실 험
31
제 4 장 모의 실험
본 논문에서는 제안한 에드혹 패킷 스케쥴링에 대한 성능을 평가하기
위해서 미국 버클리 대학 남가주 대학 및 카네기 멜론 대학에서 개발한
네트워크 시뮬레이터인 NS-2[16] 및 CMU 확장 프로그램을 사용했으며 본
논문에서 제안한 MRADPS 와 비교 대상인 EMLM-FQ 를 구현하여 성능
평가를 수행하였다 표 2 는 시뮬레이션 시 적용된 파라미터 값이고 표 3 은
경쟁 그래프가 갖는 각 최소 데이터률에서 각 플로우의 데이터률에 따라
전송해야 하는 패킷수이다
(표 2) 시뮬레이션 파라미터
Parameter Value
Frequency
Transmit Power
110 Mbps Sensitivity
55 Mbps Sensitivity
20 Mbps Sensitivity
Carrier Sense Threshold
Propagation Model
Maximum Transmission Range (25511 Mbps)
Routing Protocol
24 GHz
15 dBm
-82 dBm
-87 dBm
-91 dBm
-108 dBm
Two Ray Ground
250m 200m 100m
DSR
제 4 장 모 의 실 험
32
(표 3) 최소 데이터률과 플로우 데이터률에 따라 전송해야
하는 패킷수
Flow data rate
Minimum data rate )( fP
2Mbps2Mbps
55Mbps55Mbps
11Mbps11Mbps
11Mbps55Mbps
55Mbps2Mbps
11Mbps2Mbps
1
1
1
2
2
5
시나리오 I 은 그림 11 과 같이 4 개의 노드와 그림 6 의 플로우
경쟁그래프와 같이 직접적으로 경쟁 관계에 있는 3 개의 플로우로 구성된
네트워크에서 FIFO 를 사용하는 IEEE 80211b EMLM-FQ MRADPS 를 각각
적용했을 때 플로우별 처리량과 채널 점유 시간을 계산하였다 또한
MRADPS 를 적용했을 때 가장 낮은 데이터률( mind )을 가지는 F1 이 받는
최소 서비스 양이 모든 플로우의 데이터률이 mind 일 때 EMLM-FQ 에서 받는
최소 서비스양을 보장하는지를 확인하기 위해서 그림 11 의 모든 플로우의
데이터률이 2Mbps 일 때 EMLM-FQ 의 처리량을 측정하였다 트래픽으로
제 4 장 모 의 실 험
33
UDP 를 사용하였으며 패킷 사이즈는 1500 바이트이고 시뮬레이션 시간은
200 초이다
F12MbpsN0 N1F0
55MbpsN2 N3F2
11Mbps (그림 11) 시나리오 I의 노드 그래프
(표 4) 시나리오 I의 플로우별 처리량(패킷수)과 전체 네트워크 처리량
Flow 80211b+FIFO EMLM-FQ MRADPSEMLM-
FQ(2Mbps)
F0 5165 24849 29072 15035
F1 47815 24850 14525 15036
F2 48488 24849 69342 15036
Total Throughput(pkt)
101468
100()
74548
73()
112939
111() 45107
제 4 장 모 의 실 험
34
표 4 에서 EMLM-FQ 는 각 플로우가 공정하게 서비스 되지만 전체
네트워크의 처리량이 FIFO 를 사용하는 IEEE 80211b 환경의 전체 네트워크
처리량보다 약 27 감소한다 하지만 MRADPS 는 IEEE 80211b 보다 네트워크
처리량이 약 11 향상된다 또한 MRADPS 에서 최소 데이터률을 갖는 플로우
F1 의 서비스 양은 그림 12 와 같이 모든 플로우의 데이터률이 그림 11 의
최소 데이터률인 2Mbps 일 때 EMLM-FQ 가 각 플로우에게 제공하는 최소
서비스 양과 거의 동일함을 확인 할 수 있고 MRADPS 가 각 플로우
데이터률에 따른 전송해야 하는 패킷 수 )( fP 에 거의 비례하여 각 플로우가
받는 서비스 양을 제공하는 것을 확인 할 수 있다 여기서 )210( =iTif
는
플로우 의 처리량을 나타낸다
그림 13 는 시나리오 I 의 각 패킷 스케쥴링 기법을 적용했을 때
플로우별 채널 점유 시간을 나타낸다 MRADPS 는 3 개의 플로우의 채널 점유
시간이 다른 스케쥴링 기법보다 공정함을 확인 할 수 있다 하지만 정확하게
플로우의 채널 점유 시간이 동일하지는 않다 그 이유는 표 3 에서 전송할
패킷을 계산할 때 간단히 내림으로 계산을 하였고 패킷을 재전송하는 시간
백오프 시간등의 추가적인 시간들이 발생하기 때문이다
제 4 장 모 의 실 험
35
(그림 12) EMLM-FQ(2Mpbs)가 제공하는 최소 처리량과
MRADPS의 각 플로우의 처리량 비교
제 4 장 모 의 실 험
36
(그림 13) 시나리오 I의 각 플로우별 채널 점유시간
시나리오 II 는 그림 14 과 같이 26 개의 노드와 16 개의 플로우로 구성된
네트워크에서 FIFO 를 사용하는 IEEE 80211b EMLML-FQ MRADPS 를 각각
적용했을 때 각 플로우별 처리량를 평가하였다 시나리오 II 의 각 플로우의
경쟁 관계는 그림 15 와 같다 트래픽으로 UDP 를 사용하였으며 패킷
사이즈는 1500 바이트이고 시뮬레이션 시간은 200 초이다
0
01
02
03
04
05
06
07
08
09
F0 F1 F2
Flow ID
Channel O
ccupancy
Tim
e(F
ractio
n)
IEEE 80211_FIFO
EMLM-FQ
MRADPS
제 4 장 모 의 실 험
37
(그림 14) 시나리오 II 의 노드 그래프
(그림 15) 시나리오 II 의 플로우 경쟁 그래프
제 4 장 모 의 실 험
38
(표 5) 시나리오 I의 플로우별 처리량(패킷수)과
전체 네트워크 처리량
Flow 80211b+FIFO EMLM-FQ MRADPS F0 53327 36622 26167 F1 49939 27281 53327 F2 2375 7630 13514 F3 38448 7515 19703 F4 15316 7323 25432 F5 7260 7462 7304 F6 1412 6171 7370 F7 2953 7465 7210 F8 10737 37156 7672 F9 37335 13932 33182
F10 29459 40242 53858 F11 15157 14106 28770 F12 45716 9877 39119 F13 53318 23484 27190 F14 10316 6790 10878 F15 12291 19163 29201
Total Throughput(pkt) 385359 (100)
272219 (71)
389897 (101)
제 4 장 모 의 실 험
39
표 5 는 그림 14 의 노드 그래프에서 각 패킷 스케쥴링 기법을 적용했을
때 각 플로우의 처리량을 나타낸다 IEEE 80211b 에서 다른 플로우에 비해
서비스의 양이 매우 적은 F2 F6 F7 와 같은 플로우를 EMLM-FQ 에서는
일정량의 서비스를 받을 수 있도록 보장해 준다 하지만 IEEE 80211b 의
네트워크 처리량보다 약 29 감소한다 MRADPS 는 전체 네트워크 처리량이
IEEE 80211b 의 네트워크 처리량과 거의 동일한 처리량을 보여주고 또한
고립되는 플로우의 최소 서비스 양을 EMLM-FQ 가 보장해주는 서비스의 양과
거의 동일하게 서비스한다
에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려하는 분산 패킷 스케쥴링
40
제 5 장 결 론
본 논문은 IEEE 80211x와 같이 물리계층에서 다중 데이터률을 제공하는
에드혹 네트워크 환경에서 ldquo플로우들 간에 공유하는 채널 용량이 고정되어
있다rdquo라는 기존 패킷 스케쥴링의 가정이 실제 환경과 적합하지 않는
문제점을 해결하기 위해서 다중 데이터률을 고려한 새로운 공정성 모델인
플로우별 시간 기반 공정성(Time-based Fairness)를 정의한다 또한 정의한
공정성을 달성하기 위하여 플로우 경쟁 그래프 상의 가장 낮은 데이터률과 각
플로우의 데이터률과 비교하여 전송해야 하는 패킷의 수( )( fP )를 계산하고
스케쥴링 과정에서 개의 패킷에 대한 서비스 태그는 업데이트 하지 않고
)( fP 개의 패킷 중 첫 번째 패킷을 제외한 나머지 패킷은 전송 시에 RTS
프레임에 NCB(Not Compare Bit)를 1로 설정하여 수신 노드에서 RTS를
폐기하지 않고 바로 CTS를 보내 서비스 되도록 EMLM-FQ를 수정하여 새로운
스케쥴링 기법인 MRADPS를 제안하였다 MRADPS는 각 플로우의 서비스
태그 할당 방법과 서비스 태그 정보에 대한 교환 방법등 EMLM-FQ의 기존
방식을 고수하기 때문에 EMLM-FQ의 특성인 공간적 채널 재사용 문제를
해결하는 방법과 분산된 플로우 정보를 가지고 스케쥴링을 결정하는 방법을
동일하게 제공한다 시뮬레이션 결과는 MRADPS는 경쟁 그래프에서 가장
낮은 데이터률을 갖는 플로우의 최소 서비스 양을 모든 플로우의 데이터률이
가장 낮은 데이터률을 가질 때 EMLM-FQ의 플로우가 받는 최소 서비스
에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려하는 분산 패킷 스케쥴링
41
양만큼 서비스하는 것을 보여주고 각 플로우가 받는 서비스 양은 )( fP 에
비례함을 보여준다 또한 MRADPS는 다중 데이터률이 제공되는 환경의
에드혹 네트워크의 전체 네트워크 처리량을 크게 향상시키는 것을 보여준다
참 고 문 헌
42
참고 문헌
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[16] NS2 - wwwisiedunsnamns
[17] Datasheet for ORiNOCO 11 Mbits Network Interface Cards 2001
45
감사의 글
이제 2년 반동안의 대학원 생활을 끝마치고 사회로 첫걸음을 내딛게 되었
습니다 제가 무사히 대학원 생활을 끝마칠 수 있도록 도움을 주신 주위의
많은 분들께 이 기회를 빌어 감사의 말씀을 드리고 싶습니다
먼저 저의 지도 교수님이신 유상조 교수님께 감사의 말씀을 드리고 싶습
니다 대학원에 들어와서부터 지금까지 바쁘신 와중에도 부족한 저에게 많
은 시간을 할애하여 지도해 주셔서 항상 감사하게 생각하고 있습니다 교수
님과 연구실 원들과 함께 한 많은 세미나들이 특히 제게 많은 도움이 되었
습니다 또한 바쁘신 와중에도 부족한 논문의 심사를 맡아주신 곽경섭 교수
님과 김덕경 교수님께도 감사의 말씀을 드립니다
결코 적지 않은 2년 반이라는 시간이 짧게 느껴질 만큼 많은 추억과 시간
을 함께한 멀티미디어 통신망 연구실의 선후배 및 동기들에게도 감사의 말
씀을 드립니다
무엇보다도 부모님의 무한한 사랑과 아낌없는 지원이 없었다면 현재의 저
는 없었을 것 입니다 무엇으로도 부모님의 큰 사랑에 보답할 수는 없겠지
만 제 학창생활의 결실인 이 논문을 그 동안의 부모님의 수고에 대한 작은
보답으로 바치고 싶습니다
盧 權 汶
46
학술 활동
[1] Yong-Qian Chen Kwen-mun Roh Sang-Jo Yoo A Distributed Fairness Support
Scheduling Algorithm in Wireless Ad-Hoc Networks Lecture Note in Computer
Science 2006
[2] Yong-Qian Chen Kwen-mun Roh Sang-Jo Yoo A Distributed Fairness Support
Scheduling Algorithm in Wireless Ad-Hoc Networks UIC06
[3] 이정환 노권문 유상조ldquo에드혹 네트워크에서 클러스터 기반의 지오캐
스팅 프로토콜rdquo 한국통신학회 하계학술대회 20047
[4] 노권문 서지영 정순규 조경진 유상조 ldquo에드혹 네트워크에서 다중 데
이터률을 고려하는 분산 패킷 스케쥴링rdquo JCCI2006 20064
[5] Yong-Qian Chen Kwen-Mun Roh Sang-Jo Yoo Service Index Based Fairness
Scheduling in Wireless Ad-Hoc Networks JCCI2006 20064
[6] 조경진 김현주 노권문 유상조 ldquo지능형 무선 인지 기술 기반 네트워크
환경에서 MAC 계층 동적 주파수 선택 방법rdquo 한국통신학회 하계학술대
회 20067
[7] 김현주 조경진 노권문 유상조 ldquo무선 인지 기술 기반의 시스템을 위한
계층에서의 통신 초기화 WRAN MAC 과정rdquo 한국통신학회 하계학술대회
47
20067
[8] 유상조 노권문 정재학 김재명 ldquoWRAN Cognitive Radio MAC 프로토콜
기술rdquo 방송공학회지 Vol 11 No1 pp40-53 2006
[9] 노권문 진영천 유상조 ldquo에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려한
분산 패킷 스케쥴링rdquo 한국통신학회 논문지 2006 07
[10] 조경진 김현주 노권문 유상조 ldquo지능형 무선 인지 기술 기반 네트워크
환경에서 MAC 계층 동적 주파수 선택 방법rdquo 한국통신학회 논문지 게
재 예정
특허 출원
[1] 무선 인지 기술 환경에서 기지국들 간에 무선 공유 자원을 효율적으로
사용하기 위한 매체 접근 제어 계층의 동작 자원 임대 프로토콜 출원번
호 제 2005-0105278
[2] 무선 인지 기술 환경에서 숨겨진 인컴번트 시스템의 검출을 위한 명시적
아웃밴드 시그널링 방법 출원번호 제 2006-0019661
[3] 에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링 방법
출원번호 제 10-2006-63521
[4] 애드혹 네트워크에서 서비스 색인 기반 공정 스케쥴링 방법 출원 번호
제 10-2006-63520
48
수행 프로젝트
[1] 무선 Ad-hoc 네트워크에서 Seamless한 인터넷 QoS 를 제공하기 위한 네
트워킹 기술연구 및 멀티미디어 ad-hoc 서비스 테스트 베드 구현 정보
통신부
[2] 초광대역 무선통신 연구센터 (UWB-ITRC) 제 4 세부과제 ndash UWB 응용
시스템 기술 (정보통신부 대학 IT 연구센터)
[3] 코그니티브 라디오(Cognitive Radio) 기술 개발 III(삼성종합기술원)
- IEEE 80222 WRAN 표준 제안(20051117) 참여(MAC)
[4] 초광대역 무선통신을 위한 지능형 무선인지 (Cognitive Radio) 핵심기술
연구 과학재단 특정기초사업
제 2장 관련 연구
9
경쟁관계에 있는 플로우가 각 다른 송신 노드에서 발생할 수 있고 각 송신
노드에서는 다른 송신 노드의 플로우 정보를 직접적으로 접근 할 수 없다
이는 에드혹 네트워크에서 패킷 스케쥴링을 설계할 때 분산되어 있는 플로우
정보를 이용하여 계산해야 하는 문제를 포함하고 있음을 나타낸다
(그림 2) 노드 그래프
(그림 3) 플로우 경쟁 그래프
위와 같은 디자인 이슈들을 고려하여 제안된 대표적인 패킷 스케쥴링은
[6]의 MLM-FQ(Maximize-Local-Minimum Fair Queueing)과 EMLM-FQ(Enhanced-
Maximize-Local-Minimum Fair Queueing)이다 이 두 기법에서 서비스 태그의
N0 N1 N2 N3 N4F0
F1 F2 F3
F0
F1
F2
F3
제 2장 관련 연구
10
할당 방법으로 가상 시간(virtual time)계산의 편리성을 위해서 SFQ(Start-Time
Fair Queueing)를 이용한다 MLM-FQ는 분산된 에드혹 환경에서 경쟁 그래프에
연결된 모든 플로우들 중에서 한 순간에 하나의 플로우만 서비스 되도록 한다
MLM-FQ에서 각 플로우가 받는 최소 서비스의 양은 다음과 도식화 된다
(1)
여기서 )( 21 ttW f 는 플로우 f 가 시간 1t 부터 2t 까지 받은 서비스의 양을
나타낸다 C는 채널 용량이고 fr 와 gr 는 각각 플로우 f 와 g의 가중치이며
N은 플로우 경쟁 그래프에서 연결된 모든 플로우들의 집합이다 k 와 α 는
위치 종속적 상수이다
EMLM-FQ는 공간적 채널 재사용 방법을 제공하기 위해서 MLM-FQ에
백오프 값을 설정하는 방법을 추가함으로써 직접적으로 경쟁관계에 있지
않는 플로우들인 F0와 F3가 동시에 서비스 될 수 있도록 하는 메커니즘을
제공한다 예를 들어 동작 과정을 설명하면 그림 2와 같은 노드 그래프에서
플로우를 전송할 각 송신 노드와 수신 노드는 그림 4와 같은 각각의 플로우
테이블을 갖는다 F0는 가장 작은 서비스 태그 T0를 가지고 있기 때문에 즉시
전송한다 F1 F2 F3는 자신의 테이블에서 자신 보다 작은 서비스 태그를 갖는
αminusminusgesum isin
)()( 1221 ttrk
rCttW
Ng g
ff
제 2장 관련 연구
11
플로우들의 전체 수로 몇 개의 (Contention Window)로 구성된 백오프 기간를
결정한다 따라서 F1는 T1이 2이기 때문에 자신 보다 작은 서비스 태그를
갖는 한 개의 플로우가 존재하므로 백오프 기간을 1로 설정한다 F3의 경우
F3의 테이블에서 F3보다 작은 플로우 F1과 F2가 존재하기 때문에 백오프
기간을 2로 설정한다 F0가 서비스 될 때 F1과 F2는 간섭을 받지만 F3의 경우
간섭을 받지 않기 때문에 백오프 기간이 지난 후 서비스 된다 따라서
EMLM-FQ는 MLM-FQ보다 높은 네트워크 처리량을 달성한다 EMLM-FQ의 각
플로우가 받는 최소 서비스의 양은 다음과 같이 도식화 된다
(2)
여기서 S 는 플로우 경쟁 그래프에서 플로우 f 와 직접 연결되어 있는 플
로우들의 집합이다
αminusminusgesum isin
)()( 1221 ttrk
rCttW
Sg g
ff
제 2장 관련 연구
12
F0 T0=1F1 T1=2F2 T2=3
Backoff=0
F0 T0=1F1 T1=2F2 T2=3F3 T3=4
Backoff=1
F0 T0=1F1 T1=2F2 T2=3F3 T3=4
Backoff=2
F1 T1=2F2 T2=3F3 T3=4
Backoff=2
F0 F3 전송 전
F0의 테이블 F1의 테이블 F2의 테이블 F3의 테이블
F0 T0=11F1 T1=2F2 T2=3
Backoff=2
F0 T0=11F1 T1=2F2 T2=3
F3 T3=14
Backoff=0
F0 T0=11F1 T1=2F2 T2=3
F3 T3=14
Backoff=1
F1 T1=2F2 T2=3
F3 T3=14
Backoff=2
F0 F3 전송 후(패킷 사이즈가중치는 10이라 가정)
F0의 테이블 F1의 테이블 F2의 테이블 F3의 테이블
(그림 4) EMLM-FQ의 동작
에드 혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
13
제 3 장 다중 데이터률을 고려한 분산
패킷 스케쥴링(MRADPS)
에드혹 네트워크의 IEEE 80211x 물리 계층에서의 예와 같이 각 단말은
채널 상태에 따라 다중 데이터률을 제공하기 때문에 기존 에드혹 네트워크의
패킷 스케쥴링 연구에서 채널 용량이 고정 되어 있다는 기본 가정이 실제 환
경에 적합하지 않다 이러한 문제를 해결하기 위해서 본 논문에서는 먼저 다
중 데이터률을 고려하여 플로우별 시간 기반 공정성을 정의하고 정의한 시간
기반 공정성을 달성하는 새로운 분산된 패킷 스케쥴링 기법을 제안한다
다중 데이터률을 고려한 패킷 스케률링 기법은 Godfrey Tan과 John Guttag
가 처음 제안하였다 이들이 제안한 패킷 스케률링 기법인 TBR[14](Time-
Based Regulator)는 다중 데이터률을 제공하는 IEEE 80211b 무선 네트워크의
인프라스트럭처 모드에서 한 셀 안의 채널을 공유하는 모든 노드들이 채널 점
유 시간을 공유한다 이 TBR 기법은 플로우별 채널 점유 시간에 대한 공정성
을 제공하는 것이 아니라 노드별로 시간 공정성을 제공하고 라운드 로빈(RR
Round Robin) 방식을 이용하여 인프라스트럭처 모드에서 작동하기 때문에 분
산된 에드혹 네트워크 환경에 적합하지 않다 본 장에서 다중 데이터률을 제
공하는 에드혹 네트워크에서 플로우별 시간 공정성을 제공하는 분산된 에드혹
패킷 스케쥴링인 MRADPS(Multi-Rate Aware Distributed Packet Scheduling)을 제안
한다
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
14
31 네트워크 모델
본 논문은 물리계층과 MAC 계층에서 다중 데이터률을 제공하는 환경과
모든 노드들이 동일한 채널을 공유하는 다중 홉의 무선 에드혹 네트워크를
고려한다 또한 전송 노드의 전송 범위 안에 있는 노드만이 패킷을 받을 수
있다 단일 플로우는 단일 전송 노드로부터 단일 수신 노드까지 전송되는
일련의 패킷 스트림으로 정의한다
본 논문은 MAC 계층으로 일반적인 CSMACA[1][15] 패러다임과 다중
데이터률 적응 기법으로 RBAR 프로토콜[8]을 따른다 전송 노드가 하나의
패킷을 전송하기 위해서 짧은 제어 프레임인 RTS(Request-to-Send)를 수신
노드에게 전송하면 RTS 를 받은 수신 노드는 자신의 주변 노드 중에서 패킷을
전송하고 있는 노드가 있는지 확인한다 전송 중인 노드가 없다면 SNR 값을
측정하여 최적의 데이터률을 결정하고 이에 대한 정보를 CTS(Clear-to-Send)에
포함하여 응답한다 CTS 를 받은 송신 노드는 인접한 노드들에게 RTS-CTS
핸드쉐이크의 성공을 알리기 위한 목적과 수신 노드에게 CTS 의 응답으로
DS(Data-Sending) 프레임를 보내고 DATA 프레임을 전송한다 마지막으로 수신
노드는 성공적인 DATA 프레임 수신에 대한 응답으로 송신 노드에게 ACK
프레임을 전송한다 송신 노드와 수신 노드의 한 홉 거리에 있는 모든
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
15
노드들은 위의 제어 메시지들을 모두 들을 수 있다 본 논문은 관련 연구들[9-
11]과 같이 다음과 같은 3 가지 기본 가정을 갖는다
1) 무선 매체는 페이딩(fading) 간섭(interference) 링크 에러(link Error)
충돌(collision)과 같이 네트워크 사용자에게 영향을 미치는 시간-가변적인
에러를 나타낸다 본 논문에서는 단지 충돌에 의해 발생되는 에러만
고려한다
2) 하나의 노드는 동시에 패킷을 전송하거나 수신할 수 없다
3) 노드의 이동성은 고려하지 않는다
32 시간 기반 공정성(Time-Based Fairness)
기존에 제안된 에드혹 패킷 스케쥴링은 플로우들 간에 처리량 기반
공정성(throughput-based fairness)을 제공하기 위하여 SFQ(Start-Time Fair
Queueing)과 같은 유선에서의 패킷 스케쥴링을 기반으로 한다[6][9] 이러한
처리량 기반 공정성은 플로우별 가중치에 따라 각 플로우가 받는 전체
서비스의 양이 동일함을 의미한다 반면 시간 기반 공정성(time-based
fairness)는 각 플로우가 사용하는 전체 채널 점유 시간이 동등함을 의미한다
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
16
그림 5 의 노드 그래프에 대해 그림 6 과 같이 네트워크의 모든 플로우가
직접적인 경쟁 관계에 있을 때 그림 7 은 처리량 기반 공정성을 제공하는
EMLM-FQ[6]와 본 논문에서 제안하는 시간 기반 공정성을 제공하는 패킷
스케쥴링 기법에 대한 각 플로우의 서비스 순서와 채널 점유 시간을 나타낸다
각 플로우가 갖는 패킷 사이즈와 가중치가 동일하다고 가정하고 각 플로우의
초기 서비스 태그는 이다 그림 6 과 같이 모든 플로우가 직접적인 경쟁관계에
있으면 EMLM-FQ 는 F0 F1 F2 순서대로 각 플로우의 패킷을 서비스한다
시간 기반 공정성을 제공하는 경우 각 플로우가 점유하는 채널 시간이
공정해야 함으로 데이터률이 가장 낮은 F2 가 하나의 패킷을 전송할 때
사용하는 채널 점유 시간을 기준으로 각 플로우가 동일한 채널 점유 시간을
갖도록 한다 그림 7 과 같이 처리량 기반 공정성을 제공할 때 6 개의 패킷이
서비스 되는 시간 동안에 시간 기반 공정성을 제공할 때는 10 개의 패킷을
서비스 할 수 있다 즉 네트워크 처리량이 약 40 향상된다
F05 MbpsN0 N1 F1
2 Mbps N2 N3F2Mbpsxxx
(그림 5) 다중 데이터률을 제공하는 노드 그래프
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
17
F0 F2
F1
(그림 6) 플로우 경쟁 그래프
하지만 실제로 하나의 패킷을 전송하는데 제어 프레임
(RTSCTSDSACK)을 전송하는데 걸리는 시간과 충돌이 발생했을 때
재전송에 사용되는 시간 등의 이유로 채널 점유 시간은 각 플로우의
데이터률에 따라 정확히 비례하지 않는다 본 논문에서는 계산의 단순함을
위해서 각 플로우가 보장 받아야 하는 채널 점유 시간을 플로우의
데이터률에 따라 계산하고 시뮬레이션을 통해 각 플로우의 실제 채널 점유
시간을 측정하고 비교한다 채널 점유 시간 계산 방법은 다음 장에서
설명한다 본 논문에서는 다중 데이터률을 제공하는 환경에서 패킷 스케쥴링
기법이 처리량 기반 공정성과 시간 기반 공정성 사이에서 어떤 공정성을
제공하는 것이 옳다고 주장하는 것이 아니라 처리량 기반 공정성을 기반으로
하는 패킷 스케쥴링 기법에서 전체 네트워크 처리량이 시간 기반 공정성을
제공할 때 보다 현저하게 떨어지는 비효율성을 개선하는 방법을 제안한다
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
18
F1 F2F0 F1 F2F0
F0 F0 F0 F0 F0 F1 F1 F2
시간F0의 5개 패킷 F1의 2개 패킷 F2의 1개 패킷
Throughput-based
Time-based
F0의 2개
패킷
F0의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
F1의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
F2의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
F0 F0
(그림 7) 처리량 기반 공정성과 시간 기반 공정성에 대한
각 플로우의 서비스 순서와 채널 점유 시간 비교
각 플로우 f 의 채널 점유시간( )( fT )은 다음과 같이 정의한다
(3)
F 는 플로우 경쟁 그래프에 존재하는 모든 플로우들의 집합이고 fs 는
플로우 f 의 패킷 사이즈 fd 는 플로우 f 의 데이터률이다 )( fT 는 F 의
모든 플로우가 하나의 패킷을 서비스 하는데 사용하는 채널 점유 시간에서
f 가 하나의 패킷을 서비스 하는데 사용하는 채널 점유 시간이 차지하는
비율을 나타낸다 채널이 항상 이용 중이라고 가정하면 플로우의 전체 채널
점유 시간은 다음과 같이 정의한다
sumisin
=
Fii
i
f
f
ds
ds
fT )(
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
19
(4)
경쟁하는 플로우들의 가중치가 동일하다고 가정하면 시간 기반 공정성에
입각해서 각 플로우가 보장 받아야 하는 채널 점유 시간( )( fGT Guaranteed
Time)는 다음과 같이 정의 한다 N 은 플로우 경쟁 그래프에서 연결된
플로우들 중 가장 낮은 데이터률을 갖는 플로우의 데이터률이다
(5)
경쟁 그래프의 모든 플로우의 패킷 사이즈가 동일하다고 가정하면
)( fGT 는 다음과 도식화 된다
(6)
N은 경쟁 그래프에서 연결되어 있는 전체 플로우의 수이다
)()( fGTfT ge 이면 플로우 f 는 보상 받을 시간이 존재하지 않고
)()( fGTfT lt 이면 플로우 f 는 보상 받을 시간이 존재한다
1)(0 1)( lele=sumisin
fTfTFf
sumisin
=
Fi
i
f
ds
ds
fGT
min
min)(
min
min
1
)(
dNdfGT =
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
20
경쟁 그래프에서 연결된 각 플로우가 보장 받아야 하는 시간은 경쟁
관계에 있는 플로우들 중 가장 낮은 데이터률( mind )을 가진 플로우가 하나의
패킷을 서비스 할 때 그 플로우가 보내야 되는 패킷의 수로 나타낼 수 있다
보상 받아야 하는 시간이 존재하는 플로우 f 는 시간 기반 공정성을
달성하기 위해서 f 가 전송해야 하는 패킷 수( )( fP )는 다음과 같이 정의된다
(7)
따라서 그림 5 의 F0 는 mind 을 갖는 F2 와 비교하여 시간 기반 공정성을
달성하기 위해서 5 개의 패킷을 전송해야 한다 시간 기반 공정성(TF Time-
Based Fairness)은 다음과 같이 정의 한다
(8)
)( 21 tttiα 는 플로우 i 가 시간 1t 부터 시간 2t 까지 점유하는 채널 점유
시간이다 식 (8)의 값이 0 에 근접할수록 이상적인 시간 기반 공정성을
제공한다
mind 을 갖는 플로우 mindf 이 받는 최소 서비스의 양 )( 21minttW
df은
EMLM-FQ 의 식 (2)에서 정의한 각 플로우가 받는 최소 서비스의 양에서
유도된다 그 이유는 그림 5 에서 모든 플로우의 데이터률이 mind 이라 가정할
때 EMLM-FQ 에서 제공하는 각 플로우의 최소 서비스 양을 본 논문에서
제안하는 MRADPS 가 그림 8 과 같이 제공하기 때문이다 예를 들어
MRADPS 에서 최소 데이터률을 갖는 F2 가 받는 최소 서비스양은 F2 의
min
)(dd
fP f=
|)()(| 2121 tttt tj
ti αα minus
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
21
데이터률이 모든 플로우의 데이터률일 때 EMLM-FQ 에서 F2 가 받는 최소
서비스양과 같다 따라서 mindf 이 받는 최소 서비스 양( )( 21minttW
df)은 다음과
같이 정의 된다
(9)
여기서 fr 와 gr 는 각각 플로우 f 와 g의 가중치이며 S 는 플로우 경쟁
그래프에서 플로우 f 와 직접 연결되어 있는 플로우들의 집합이고 k와 α 는
[6]에서 각 플로우의 경쟁관계에 따라 정의한 위치 종속적 상수이다 플로우의
가중치가 동일하다고 가정하면 )( 21minttW
df는 다음과 같다 n은 플로우 경쟁
그래프에서 f 와 직접 연결되어 있는 플로우의 수이다
(10)
mind 보다 큰 데이터률을 가진 플로우가 받은 최소 서비스의 양
)( 21 ttWdf
은 다음과 같이 정의된다
(11)
αminusminusgesum isin
)()( 12min21mintt
rkr
dttWSg g
ffd
αminusminusge )(1)( 12min21mintt
kndttW
df
)()( 21min
21 minttW
dd
ttWdd f
ff ge
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
22
(그림 8) EMLM-FQ( xMbps)와 시간 기반 공정성에 대한
각 플로우의 서비스 순서와 채널 점유 시간 비교
F1 F2F0
F0 F0 F0 F0 F0 F1 F1 F2
시간F0의 5개 패킷 F1의 2개 패킷 F2의 1개 패킷
EMLM-FQ
Time-based
F0의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
F1의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
F2의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
23
33 채널 점유 시간의 계산
하나의 패킷 전송하는데 사용되는 채널 점유시간은 IEEE 80211 MAC
계층에서 하나의 데이터 프레임을 전송하는데 요구되는 전체 시간과 같다
전형적으로 다음과 같은 시간들을 포함한다
1) 데이터 프레임의 전송 시간
2) 하나의 데이터 프레임의 성공적인 전송을 끝내기 위해 전송되는 제어
프레임 전송 시간(RTS CTS DS ACK 프레임 전송 시간)
3) 데이터 프레임과 제어 프레임(RTS CTS DS ACK)를 전송할 때의 전파
지연 시간
4) 전송 노드가 채널에 접근하기 전에 기다리는 프레임 간 유휴 시간
(idle time)
MAC 계층에서는 데이터 프레임의 전송이 실패할 때 재전송을 시도하기
때문에 채널 점유시간에서 재전송에 걸리는 모든 시간들을 포함해야 한다
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
24
34 MRADPS 의 구현
MRADPS 는 각 플로우의 서비스 태그 할당 방법과 서비스 태그 정보에
대한 교환 방법은 EMLM-FQ 를 따른다 하지만 시간 기반 공정성을 제공하기
위하여 각 플로우의 데이터률에 따라 전송해야 하는 패킷 수를 계산하기
위해서 모든 노드는 인접한 노드들의 플로우에 대한 데이터률 정보를 듣고
자신의 로컬 테이블에 저장하고 자신의 로컬 테이블에 존재하는 플로우의
데이터률과 비교하여 가장 낮은 데이터률( mind )을 저장하여 데이터 전송 시
제어 프레임(RTS CTS DS ACK)에 포함시켜 전송한다 만약 로컬 테이블의
mind 보다 낮은 데이터률에 대한 정보를 듣는다면 로컬 테이블의 mind 을 그
데이터률로 저장하고 제어 프레임에 삽입하여 전송한다 따라서 경쟁
그래프에 연결된 플로우를 가진 모든 송신 노드는 경쟁하는 플로우 중 가장
낮은 데이터률에 대한 정보를 얻게 된다 또한 스케쥴링 과정 중에서 mind 과
송신 노드가 서비스 하려는 플로우의 데이터률과 비교하여 송신 노드가
전송해야 하는 패킷 수( )( fP 식(9))를 계산하고 만약 가 1 보다 크고 백로그
된 패킷이 존재 한다면 )( fP 개의 패킷은 동일한 서비스 태그를 갖고 즉시
전송을 시도한다 즉 )( fP 개의 패킷이 서비스 될 때까지 스케쥴링 과정에서
서비스 태그를 업데이트 하지 않는다 )( fP 개의 패킷 중 첫 번째 패킷을
제외한 )( fP -1 개의 패킷들은 전송 시 수신 노드에서 RTS 폐기가 이루어
지지 않게 하기 위해서 RTS 프레임의 1bit 구간(NCB Not Compare Bit)을 1 로
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
25
설정하여 전송한다 RTS 프레임에 NCB 구간이 1 로 세팅되어 있으면 수신
노드는 현재 채널이 사용 중이 아니면 CTS 로 바로 응답하여 그 플로우가
서비스 되도록 한다
341 기본적인 메시지 교환
각 패킷 전송은 RTS-CTS-DS-DATA-ACK 핸드쉐이크 과정을 따르고
패킷이 전송 될 수 있는 데이터률을 결정하기 위하여 RBAR 프로토콜을
따른다 만약 한 노드가 백오프 동안에 다른 노드에 의해서 어떤 전송이
이루어지고 있으면 그 전송이 끝날 때까지 백오프 타이머를 멈추어 기다리고
전송 중인 플로우에 대한 서비스 태그 정보를 로컬 테이블에서 업데이트한다
플로우 f 의 백오프 타이머가 끝나고 채널이 사용 중이지 않다면 RfB)
(수신
노드의 로컬 테이블에 따른 플로우 f 의 백오프 예측 값)를 포함하는 RTS 를
전송한다 RTS 를 받은 수신 노드는 자신의 로컬 테이블에서 플로우 f 에
대한 백오프 값 RfB 이 R
fB)
보다 작거나 같으면 CTS 로 응답하고 그렇지
않으면 CTS 를 전송하지 않는다
송신 노드와 수신 노드의 한 홉 거리에 있는 모든 이웃 노드들에게
플로우의 서비스 태그 정보 데이터률과 네트워크에서 가장 낮은
데이터률( mind )에 대한 정보를 알리기 위해서 제어 프레임(RTS CTS DS
ACK)에 서비스 태그와 mind 을 포함하여 전송하고 CTS DS ACK 프레임에
플로우의 데이터률을 포함하여 전송한다 RTS 에 플로우의 데이터률을
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
26
전송하지 않는 이유는 다중 데이터률 적응 기법으로 RBAR 를 채택하고 있기
때문에 수신 노드가 선택한 데이터률을 CTS 에 포함하여 전송하기 전까지
송신 노드는 전송할 데이터률을 알지 못하기 때문이다 또한 플로우에 대한
업데이트 서비스 태그는 RTS CTS 프레임에 포함하지 않는다 그 이유는
RTS 와 CTS 는 채널 획득을 보장하지 않기 때문이다 RTS-CTS 과정이 성공한
이후에 DS 와 ACK 프레임에 플로우에 대한 업데이트 태그를 붙여 주변
노드들에게 공지한다 이로써 스케쥴링을 위한 정확한 플로우의 서비스 태그
정보가 전달된다
342 테이블 정보 교환
경쟁 그래프에서 한 홉 거리에 있는 플로우에 대한 정보는 송신 노드와
수신 노드에 분산되어 있을 수 있다 따라서 송신 노드의 플로우 f 에 대한
백 오프 값 설정 방법은 송신 노드와 수신 노드에서 유지 되는 테이블을
고려하여 백오프 값을 설정해야한다
즉 Sf
Sff BBB += 이다 fB 는 플로우 f 의 백오프 값이고 S
fB 는 송신
노드의 로컬 테이블에 따른 플로우 f 의 백오프 값 RfB 은 수신 노드의 로컬
테이블에 따른 플로우 f 의 백오프 값이다 그러나 송신 노드에서는 SfB 는
정확히 알지만 RfB 은 알 수 없다 따라서 송신 노드가 R
fB 을 예측 할 수
있도록 수신 노드는 ACK 프레임에 두개의 파라미터( fM fb )를 추가하여
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
27
전송한다 fM 는 수신 노드의 로컬 테이블에서 플로우 f 가 서비스하기 전에
서비스 되어야 하는 플로우들의 바이트 수이다 fM 는 다음과 같이 계산된다
(12)
fw 는 플로우 f 의 가중치이고 iT 는 수신 노드의 로컬 테이블에서
플로우 f 의 서비스 태그( fT )보다 작은 플로우의 서비스 태그이다 B는 수신
노드의 로컬 테이블에서 fT 보다 작은 서비스 태그를 갖는 플로우들의
집합이다 fb 은 수신 노드의 테이블에서 플로우 f 의 백오프 기간을
나타낸다 따라서 송신 노드가 fM fb 를 ACK 프레임을 통해 받으면 임의의
시간 t 에서의 RfB)
은 다음과 같이 계산 할 수 있다 ft 는 이전에 ACK
프레임을 받은 시간이다
(13)
343 패킷 스케쥴링
노드 에서 채널이 사용 중이 아닌 것이 감지되면 a) 전송할 플로우 가
로컬 테이블 에서 가장 작은 서비스 태그를 가지고 있다면 즉시 HOL(Head of
Line) 패킷을 전송한다 만약 f 의 데이터률이 mind 보다 크다면 시간
공정성을 달성하기 위해 전송해야 하는 패킷 수( )( fP )를 구하고 )( fP 개의
패킷들의 서비스 태그를 업데이트하지 않고 동일한 서비스 태그를 갖는다
fBj jff wTTM )(sum isinminus=
ffffRf MttdMbB ))(( min minussdotminussdotasymp)
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
28
)( fP 개의 패킷들은 즉시 전송을 시도하고 )( fP 개의 패킷들이 서비스 된 후
패킷의 서비스 태그를 업데이트한다 b) f 보다 작은 서비스 태그를 갖는
플로우가 자신의 로컬 테이블( nE )에 존재 하면 f 의 백오프 값 fB 을
Rf
Sf BB + 로 설정 하고 백오프 타이머가 동작을 시작한다 c) f 의 백오프
타이머가 만료되고 채널이 사용 중이 아니라면 f 의 HOL(Head of Line)
패킷을 전송한다 그림 9 는 패킷 스케쥴링의 순서를 나타낸다
(그림 9) 패킷 스케쥴링 순서도
스케쥴링 시작
전송할 플로우가 가장 작은 서비스 태그를 갖는가
계산
HOL 패킷 전송
백오프 시작
Rf
Sff BBB +=
백오프 만료
네
아니오
)(fP
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
29
344 간단한 예제
그림 5 와 같은 네트워크가 존재한다고 가정하자 각 플로우의 패킷
사이즈와 가중치는 동일하다 각 플로우 )210( =iFi 는 초기 서비스 태그
값으로 각각 10 =T 21 =T 32 =T 을 갖는다 또한 이라
가정하면 그림 10 와 같이 F0 는 가장 작은 서비스 태그를 갖기 때문에 즉시
pkt 0 의 전송을 시작한다 전송을 시작하기 전에 F0 의 데이터률은 네크워크에
존재하는 가장 낮은 데이터률 mind 보다 5 배 높기 때문에 시간 기반 공정성을
달성하기 위해서 전송해야 할 패킷 수 5)( =fP 를 계산하고 F0 의 첫 번째
패킷 pkt 0 을 전송할 때 DS 와 ACK 프레임에 업데이트 태그를 붙이지 않는다
그 이유는 만약 노드 N1 이 F0 의 업데이트 태그를 수신하면 즉시 F1 의 pkt
0 를 서비스하기 위해 채널에 접근을 시도할 것이기 때문이다 따라서
업데이트 태그를 붙이지 않음으로써 F0 의 전송해야 할 나머지 패킷에게
전송할 기회를 줄 수 있다 pkt 0 전송 후에 F0 는 스케쥴링 과정에서 )( fP 의
마지막 패킷 pkt 4 가 서비스 되기 전까지 서비스 태그를 업데이트 하지 않기
때문에 F0 는 가장 작은 서비스 태그를 가지므로 F0 의 pkt 1 pkt 2 pkt 3 pkt
4 는 즉시 전송을 시도한다 또한 pkt 1 pkt 2 pkt 3 pkt 4 을 전송 할 때 RTS
프레임의 NCB(Not Compare Bit)을 1 로 설정하여 전송한다 이는 수신
노드에서 RfB 값의 비교없이 RTS 프레임에 대한 응답으로 CTS 프레임을 즉시
전송하도록 한다 F0 의 전송해야 할 5 개의 패킷 중 마지막 패킷인 pkt 4
10 =
WeightSizePacket
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
30
전송시 DS 와 ACK 프레임에 업데이트 태그를 붙여서 주변 노드들에게
공지한다 N1 이 F0 의 pkt 4 의 업데이트 태그를 수신하면 F1 의 패킷을
서비스하기 위해서 즉시 채널에 접근한다 F1 의 첫 번째 패킷 pkt 0 을
전송하기 전에 F0 와 같이 2)( =fP 를 계산하고 F1 의 pkt 0 의 전송 후에 pkt
1 전송시 NCB 를 1 로 설정하고 DS 와 ACK 프레임 전송 시 업데이트 태그를
붙인다 F2 는 이기 때문에 추가로 전송할 패킷이 존재 하지 않다 따라서
F2 의 패킷 pkt 0 을 전송할 때 DS 와 ACK 프레임 전송 시 업데이트 태그를
붙여서 전송한다
(그림 10) 간단한 예제
Time
F0
F1
F2
T1=2
T0=1 T0=1 T0=1 T0=1 T0=11
T1=12
T2=13
100 200 300
pkt 0 pkt 1 pkt 2 pkt 3 pkt 4
pkt 0 pkt 1
pkt 0
T=update service tag Transmitting pkt with update service tag
T= service tag Transmitting pkt not with update service tag
제 4 장 모 의 실 험
31
제 4 장 모의 실험
본 논문에서는 제안한 에드혹 패킷 스케쥴링에 대한 성능을 평가하기
위해서 미국 버클리 대학 남가주 대학 및 카네기 멜론 대학에서 개발한
네트워크 시뮬레이터인 NS-2[16] 및 CMU 확장 프로그램을 사용했으며 본
논문에서 제안한 MRADPS 와 비교 대상인 EMLM-FQ 를 구현하여 성능
평가를 수행하였다 표 2 는 시뮬레이션 시 적용된 파라미터 값이고 표 3 은
경쟁 그래프가 갖는 각 최소 데이터률에서 각 플로우의 데이터률에 따라
전송해야 하는 패킷수이다
(표 2) 시뮬레이션 파라미터
Parameter Value
Frequency
Transmit Power
110 Mbps Sensitivity
55 Mbps Sensitivity
20 Mbps Sensitivity
Carrier Sense Threshold
Propagation Model
Maximum Transmission Range (25511 Mbps)
Routing Protocol
24 GHz
15 dBm
-82 dBm
-87 dBm
-91 dBm
-108 dBm
Two Ray Ground
250m 200m 100m
DSR
제 4 장 모 의 실 험
32
(표 3) 최소 데이터률과 플로우 데이터률에 따라 전송해야
하는 패킷수
Flow data rate
Minimum data rate )( fP
2Mbps2Mbps
55Mbps55Mbps
11Mbps11Mbps
11Mbps55Mbps
55Mbps2Mbps
11Mbps2Mbps
1
1
1
2
2
5
시나리오 I 은 그림 11 과 같이 4 개의 노드와 그림 6 의 플로우
경쟁그래프와 같이 직접적으로 경쟁 관계에 있는 3 개의 플로우로 구성된
네트워크에서 FIFO 를 사용하는 IEEE 80211b EMLM-FQ MRADPS 를 각각
적용했을 때 플로우별 처리량과 채널 점유 시간을 계산하였다 또한
MRADPS 를 적용했을 때 가장 낮은 데이터률( mind )을 가지는 F1 이 받는
최소 서비스 양이 모든 플로우의 데이터률이 mind 일 때 EMLM-FQ 에서 받는
최소 서비스양을 보장하는지를 확인하기 위해서 그림 11 의 모든 플로우의
데이터률이 2Mbps 일 때 EMLM-FQ 의 처리량을 측정하였다 트래픽으로
제 4 장 모 의 실 험
33
UDP 를 사용하였으며 패킷 사이즈는 1500 바이트이고 시뮬레이션 시간은
200 초이다
F12MbpsN0 N1F0
55MbpsN2 N3F2
11Mbps (그림 11) 시나리오 I의 노드 그래프
(표 4) 시나리오 I의 플로우별 처리량(패킷수)과 전체 네트워크 처리량
Flow 80211b+FIFO EMLM-FQ MRADPSEMLM-
FQ(2Mbps)
F0 5165 24849 29072 15035
F1 47815 24850 14525 15036
F2 48488 24849 69342 15036
Total Throughput(pkt)
101468
100()
74548
73()
112939
111() 45107
제 4 장 모 의 실 험
34
표 4 에서 EMLM-FQ 는 각 플로우가 공정하게 서비스 되지만 전체
네트워크의 처리량이 FIFO 를 사용하는 IEEE 80211b 환경의 전체 네트워크
처리량보다 약 27 감소한다 하지만 MRADPS 는 IEEE 80211b 보다 네트워크
처리량이 약 11 향상된다 또한 MRADPS 에서 최소 데이터률을 갖는 플로우
F1 의 서비스 양은 그림 12 와 같이 모든 플로우의 데이터률이 그림 11 의
최소 데이터률인 2Mbps 일 때 EMLM-FQ 가 각 플로우에게 제공하는 최소
서비스 양과 거의 동일함을 확인 할 수 있고 MRADPS 가 각 플로우
데이터률에 따른 전송해야 하는 패킷 수 )( fP 에 거의 비례하여 각 플로우가
받는 서비스 양을 제공하는 것을 확인 할 수 있다 여기서 )210( =iTif
는
플로우 의 처리량을 나타낸다
그림 13 는 시나리오 I 의 각 패킷 스케쥴링 기법을 적용했을 때
플로우별 채널 점유 시간을 나타낸다 MRADPS 는 3 개의 플로우의 채널 점유
시간이 다른 스케쥴링 기법보다 공정함을 확인 할 수 있다 하지만 정확하게
플로우의 채널 점유 시간이 동일하지는 않다 그 이유는 표 3 에서 전송할
패킷을 계산할 때 간단히 내림으로 계산을 하였고 패킷을 재전송하는 시간
백오프 시간등의 추가적인 시간들이 발생하기 때문이다
제 4 장 모 의 실 험
35
(그림 12) EMLM-FQ(2Mpbs)가 제공하는 최소 처리량과
MRADPS의 각 플로우의 처리량 비교
제 4 장 모 의 실 험
36
(그림 13) 시나리오 I의 각 플로우별 채널 점유시간
시나리오 II 는 그림 14 과 같이 26 개의 노드와 16 개의 플로우로 구성된
네트워크에서 FIFO 를 사용하는 IEEE 80211b EMLML-FQ MRADPS 를 각각
적용했을 때 각 플로우별 처리량를 평가하였다 시나리오 II 의 각 플로우의
경쟁 관계는 그림 15 와 같다 트래픽으로 UDP 를 사용하였으며 패킷
사이즈는 1500 바이트이고 시뮬레이션 시간은 200 초이다
0
01
02
03
04
05
06
07
08
09
F0 F1 F2
Flow ID
Channel O
ccupancy
Tim
e(F
ractio
n)
IEEE 80211_FIFO
EMLM-FQ
MRADPS
제 4 장 모 의 실 험
37
(그림 14) 시나리오 II 의 노드 그래프
(그림 15) 시나리오 II 의 플로우 경쟁 그래프
제 4 장 모 의 실 험
38
(표 5) 시나리오 I의 플로우별 처리량(패킷수)과
전체 네트워크 처리량
Flow 80211b+FIFO EMLM-FQ MRADPS F0 53327 36622 26167 F1 49939 27281 53327 F2 2375 7630 13514 F3 38448 7515 19703 F4 15316 7323 25432 F5 7260 7462 7304 F6 1412 6171 7370 F7 2953 7465 7210 F8 10737 37156 7672 F9 37335 13932 33182
F10 29459 40242 53858 F11 15157 14106 28770 F12 45716 9877 39119 F13 53318 23484 27190 F14 10316 6790 10878 F15 12291 19163 29201
Total Throughput(pkt) 385359 (100)
272219 (71)
389897 (101)
제 4 장 모 의 실 험
39
표 5 는 그림 14 의 노드 그래프에서 각 패킷 스케쥴링 기법을 적용했을
때 각 플로우의 처리량을 나타낸다 IEEE 80211b 에서 다른 플로우에 비해
서비스의 양이 매우 적은 F2 F6 F7 와 같은 플로우를 EMLM-FQ 에서는
일정량의 서비스를 받을 수 있도록 보장해 준다 하지만 IEEE 80211b 의
네트워크 처리량보다 약 29 감소한다 MRADPS 는 전체 네트워크 처리량이
IEEE 80211b 의 네트워크 처리량과 거의 동일한 처리량을 보여주고 또한
고립되는 플로우의 최소 서비스 양을 EMLM-FQ 가 보장해주는 서비스의 양과
거의 동일하게 서비스한다
에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려하는 분산 패킷 스케쥴링
40
제 5 장 결 론
본 논문은 IEEE 80211x와 같이 물리계층에서 다중 데이터률을 제공하는
에드혹 네트워크 환경에서 ldquo플로우들 간에 공유하는 채널 용량이 고정되어
있다rdquo라는 기존 패킷 스케쥴링의 가정이 실제 환경과 적합하지 않는
문제점을 해결하기 위해서 다중 데이터률을 고려한 새로운 공정성 모델인
플로우별 시간 기반 공정성(Time-based Fairness)를 정의한다 또한 정의한
공정성을 달성하기 위하여 플로우 경쟁 그래프 상의 가장 낮은 데이터률과 각
플로우의 데이터률과 비교하여 전송해야 하는 패킷의 수( )( fP )를 계산하고
스케쥴링 과정에서 개의 패킷에 대한 서비스 태그는 업데이트 하지 않고
)( fP 개의 패킷 중 첫 번째 패킷을 제외한 나머지 패킷은 전송 시에 RTS
프레임에 NCB(Not Compare Bit)를 1로 설정하여 수신 노드에서 RTS를
폐기하지 않고 바로 CTS를 보내 서비스 되도록 EMLM-FQ를 수정하여 새로운
스케쥴링 기법인 MRADPS를 제안하였다 MRADPS는 각 플로우의 서비스
태그 할당 방법과 서비스 태그 정보에 대한 교환 방법등 EMLM-FQ의 기존
방식을 고수하기 때문에 EMLM-FQ의 특성인 공간적 채널 재사용 문제를
해결하는 방법과 분산된 플로우 정보를 가지고 스케쥴링을 결정하는 방법을
동일하게 제공한다 시뮬레이션 결과는 MRADPS는 경쟁 그래프에서 가장
낮은 데이터률을 갖는 플로우의 최소 서비스 양을 모든 플로우의 데이터률이
가장 낮은 데이터률을 가질 때 EMLM-FQ의 플로우가 받는 최소 서비스
에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려하는 분산 패킷 스케쥴링
41
양만큼 서비스하는 것을 보여주고 각 플로우가 받는 서비스 양은 )( fP 에
비례함을 보여준다 또한 MRADPS는 다중 데이터률이 제공되는 환경의
에드혹 네트워크의 전체 네트워크 처리량을 크게 향상시키는 것을 보여준다
참 고 문 헌
42
참고 문헌
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[16] NS2 - wwwisiedunsnamns
[17] Datasheet for ORiNOCO 11 Mbits Network Interface Cards 2001
45
감사의 글
이제 2년 반동안의 대학원 생활을 끝마치고 사회로 첫걸음을 내딛게 되었
습니다 제가 무사히 대학원 생활을 끝마칠 수 있도록 도움을 주신 주위의
많은 분들께 이 기회를 빌어 감사의 말씀을 드리고 싶습니다
먼저 저의 지도 교수님이신 유상조 교수님께 감사의 말씀을 드리고 싶습
니다 대학원에 들어와서부터 지금까지 바쁘신 와중에도 부족한 저에게 많
은 시간을 할애하여 지도해 주셔서 항상 감사하게 생각하고 있습니다 교수
님과 연구실 원들과 함께 한 많은 세미나들이 특히 제게 많은 도움이 되었
습니다 또한 바쁘신 와중에도 부족한 논문의 심사를 맡아주신 곽경섭 교수
님과 김덕경 교수님께도 감사의 말씀을 드립니다
결코 적지 않은 2년 반이라는 시간이 짧게 느껴질 만큼 많은 추억과 시간
을 함께한 멀티미디어 통신망 연구실의 선후배 및 동기들에게도 감사의 말
씀을 드립니다
무엇보다도 부모님의 무한한 사랑과 아낌없는 지원이 없었다면 현재의 저
는 없었을 것 입니다 무엇으로도 부모님의 큰 사랑에 보답할 수는 없겠지
만 제 학창생활의 결실인 이 논문을 그 동안의 부모님의 수고에 대한 작은
보답으로 바치고 싶습니다
盧 權 汶
46
학술 활동
[1] Yong-Qian Chen Kwen-mun Roh Sang-Jo Yoo A Distributed Fairness Support
Scheduling Algorithm in Wireless Ad-Hoc Networks Lecture Note in Computer
Science 2006
[2] Yong-Qian Chen Kwen-mun Roh Sang-Jo Yoo A Distributed Fairness Support
Scheduling Algorithm in Wireless Ad-Hoc Networks UIC06
[3] 이정환 노권문 유상조ldquo에드혹 네트워크에서 클러스터 기반의 지오캐
스팅 프로토콜rdquo 한국통신학회 하계학술대회 20047
[4] 노권문 서지영 정순규 조경진 유상조 ldquo에드혹 네트워크에서 다중 데
이터률을 고려하는 분산 패킷 스케쥴링rdquo JCCI2006 20064
[5] Yong-Qian Chen Kwen-Mun Roh Sang-Jo Yoo Service Index Based Fairness
Scheduling in Wireless Ad-Hoc Networks JCCI2006 20064
[6] 조경진 김현주 노권문 유상조 ldquo지능형 무선 인지 기술 기반 네트워크
환경에서 MAC 계층 동적 주파수 선택 방법rdquo 한국통신학회 하계학술대
회 20067
[7] 김현주 조경진 노권문 유상조 ldquo무선 인지 기술 기반의 시스템을 위한
계층에서의 통신 초기화 WRAN MAC 과정rdquo 한국통신학회 하계학술대회
47
20067
[8] 유상조 노권문 정재학 김재명 ldquoWRAN Cognitive Radio MAC 프로토콜
기술rdquo 방송공학회지 Vol 11 No1 pp40-53 2006
[9] 노권문 진영천 유상조 ldquo에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려한
분산 패킷 스케쥴링rdquo 한국통신학회 논문지 2006 07
[10] 조경진 김현주 노권문 유상조 ldquo지능형 무선 인지 기술 기반 네트워크
환경에서 MAC 계층 동적 주파수 선택 방법rdquo 한국통신학회 논문지 게
재 예정
특허 출원
[1] 무선 인지 기술 환경에서 기지국들 간에 무선 공유 자원을 효율적으로
사용하기 위한 매체 접근 제어 계층의 동작 자원 임대 프로토콜 출원번
호 제 2005-0105278
[2] 무선 인지 기술 환경에서 숨겨진 인컴번트 시스템의 검출을 위한 명시적
아웃밴드 시그널링 방법 출원번호 제 2006-0019661
[3] 에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링 방법
출원번호 제 10-2006-63521
[4] 애드혹 네트워크에서 서비스 색인 기반 공정 스케쥴링 방법 출원 번호
제 10-2006-63520
48
수행 프로젝트
[1] 무선 Ad-hoc 네트워크에서 Seamless한 인터넷 QoS 를 제공하기 위한 네
트워킹 기술연구 및 멀티미디어 ad-hoc 서비스 테스트 베드 구현 정보
통신부
[2] 초광대역 무선통신 연구센터 (UWB-ITRC) 제 4 세부과제 ndash UWB 응용
시스템 기술 (정보통신부 대학 IT 연구센터)
[3] 코그니티브 라디오(Cognitive Radio) 기술 개발 III(삼성종합기술원)
- IEEE 80222 WRAN 표준 제안(20051117) 참여(MAC)
[4] 초광대역 무선통신을 위한 지능형 무선인지 (Cognitive Radio) 핵심기술
연구 과학재단 특정기초사업
제 2장 관련 연구
10
할당 방법으로 가상 시간(virtual time)계산의 편리성을 위해서 SFQ(Start-Time
Fair Queueing)를 이용한다 MLM-FQ는 분산된 에드혹 환경에서 경쟁 그래프에
연결된 모든 플로우들 중에서 한 순간에 하나의 플로우만 서비스 되도록 한다
MLM-FQ에서 각 플로우가 받는 최소 서비스의 양은 다음과 도식화 된다
(1)
여기서 )( 21 ttW f 는 플로우 f 가 시간 1t 부터 2t 까지 받은 서비스의 양을
나타낸다 C는 채널 용량이고 fr 와 gr 는 각각 플로우 f 와 g의 가중치이며
N은 플로우 경쟁 그래프에서 연결된 모든 플로우들의 집합이다 k 와 α 는
위치 종속적 상수이다
EMLM-FQ는 공간적 채널 재사용 방법을 제공하기 위해서 MLM-FQ에
백오프 값을 설정하는 방법을 추가함으로써 직접적으로 경쟁관계에 있지
않는 플로우들인 F0와 F3가 동시에 서비스 될 수 있도록 하는 메커니즘을
제공한다 예를 들어 동작 과정을 설명하면 그림 2와 같은 노드 그래프에서
플로우를 전송할 각 송신 노드와 수신 노드는 그림 4와 같은 각각의 플로우
테이블을 갖는다 F0는 가장 작은 서비스 태그 T0를 가지고 있기 때문에 즉시
전송한다 F1 F2 F3는 자신의 테이블에서 자신 보다 작은 서비스 태그를 갖는
αminusminusgesum isin
)()( 1221 ttrk
rCttW
Ng g
ff
제 2장 관련 연구
11
플로우들의 전체 수로 몇 개의 (Contention Window)로 구성된 백오프 기간를
결정한다 따라서 F1는 T1이 2이기 때문에 자신 보다 작은 서비스 태그를
갖는 한 개의 플로우가 존재하므로 백오프 기간을 1로 설정한다 F3의 경우
F3의 테이블에서 F3보다 작은 플로우 F1과 F2가 존재하기 때문에 백오프
기간을 2로 설정한다 F0가 서비스 될 때 F1과 F2는 간섭을 받지만 F3의 경우
간섭을 받지 않기 때문에 백오프 기간이 지난 후 서비스 된다 따라서
EMLM-FQ는 MLM-FQ보다 높은 네트워크 처리량을 달성한다 EMLM-FQ의 각
플로우가 받는 최소 서비스의 양은 다음과 같이 도식화 된다
(2)
여기서 S 는 플로우 경쟁 그래프에서 플로우 f 와 직접 연결되어 있는 플
로우들의 집합이다
αminusminusgesum isin
)()( 1221 ttrk
rCttW
Sg g
ff
제 2장 관련 연구
12
F0 T0=1F1 T1=2F2 T2=3
Backoff=0
F0 T0=1F1 T1=2F2 T2=3F3 T3=4
Backoff=1
F0 T0=1F1 T1=2F2 T2=3F3 T3=4
Backoff=2
F1 T1=2F2 T2=3F3 T3=4
Backoff=2
F0 F3 전송 전
F0의 테이블 F1의 테이블 F2의 테이블 F3의 테이블
F0 T0=11F1 T1=2F2 T2=3
Backoff=2
F0 T0=11F1 T1=2F2 T2=3
F3 T3=14
Backoff=0
F0 T0=11F1 T1=2F2 T2=3
F3 T3=14
Backoff=1
F1 T1=2F2 T2=3
F3 T3=14
Backoff=2
F0 F3 전송 후(패킷 사이즈가중치는 10이라 가정)
F0의 테이블 F1의 테이블 F2의 테이블 F3의 테이블
(그림 4) EMLM-FQ의 동작
에드 혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
13
제 3 장 다중 데이터률을 고려한 분산
패킷 스케쥴링(MRADPS)
에드혹 네트워크의 IEEE 80211x 물리 계층에서의 예와 같이 각 단말은
채널 상태에 따라 다중 데이터률을 제공하기 때문에 기존 에드혹 네트워크의
패킷 스케쥴링 연구에서 채널 용량이 고정 되어 있다는 기본 가정이 실제 환
경에 적합하지 않다 이러한 문제를 해결하기 위해서 본 논문에서는 먼저 다
중 데이터률을 고려하여 플로우별 시간 기반 공정성을 정의하고 정의한 시간
기반 공정성을 달성하는 새로운 분산된 패킷 스케쥴링 기법을 제안한다
다중 데이터률을 고려한 패킷 스케률링 기법은 Godfrey Tan과 John Guttag
가 처음 제안하였다 이들이 제안한 패킷 스케률링 기법인 TBR[14](Time-
Based Regulator)는 다중 데이터률을 제공하는 IEEE 80211b 무선 네트워크의
인프라스트럭처 모드에서 한 셀 안의 채널을 공유하는 모든 노드들이 채널 점
유 시간을 공유한다 이 TBR 기법은 플로우별 채널 점유 시간에 대한 공정성
을 제공하는 것이 아니라 노드별로 시간 공정성을 제공하고 라운드 로빈(RR
Round Robin) 방식을 이용하여 인프라스트럭처 모드에서 작동하기 때문에 분
산된 에드혹 네트워크 환경에 적합하지 않다 본 장에서 다중 데이터률을 제
공하는 에드혹 네트워크에서 플로우별 시간 공정성을 제공하는 분산된 에드혹
패킷 스케쥴링인 MRADPS(Multi-Rate Aware Distributed Packet Scheduling)을 제안
한다
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
14
31 네트워크 모델
본 논문은 물리계층과 MAC 계층에서 다중 데이터률을 제공하는 환경과
모든 노드들이 동일한 채널을 공유하는 다중 홉의 무선 에드혹 네트워크를
고려한다 또한 전송 노드의 전송 범위 안에 있는 노드만이 패킷을 받을 수
있다 단일 플로우는 단일 전송 노드로부터 단일 수신 노드까지 전송되는
일련의 패킷 스트림으로 정의한다
본 논문은 MAC 계층으로 일반적인 CSMACA[1][15] 패러다임과 다중
데이터률 적응 기법으로 RBAR 프로토콜[8]을 따른다 전송 노드가 하나의
패킷을 전송하기 위해서 짧은 제어 프레임인 RTS(Request-to-Send)를 수신
노드에게 전송하면 RTS 를 받은 수신 노드는 자신의 주변 노드 중에서 패킷을
전송하고 있는 노드가 있는지 확인한다 전송 중인 노드가 없다면 SNR 값을
측정하여 최적의 데이터률을 결정하고 이에 대한 정보를 CTS(Clear-to-Send)에
포함하여 응답한다 CTS 를 받은 송신 노드는 인접한 노드들에게 RTS-CTS
핸드쉐이크의 성공을 알리기 위한 목적과 수신 노드에게 CTS 의 응답으로
DS(Data-Sending) 프레임를 보내고 DATA 프레임을 전송한다 마지막으로 수신
노드는 성공적인 DATA 프레임 수신에 대한 응답으로 송신 노드에게 ACK
프레임을 전송한다 송신 노드와 수신 노드의 한 홉 거리에 있는 모든
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
15
노드들은 위의 제어 메시지들을 모두 들을 수 있다 본 논문은 관련 연구들[9-
11]과 같이 다음과 같은 3 가지 기본 가정을 갖는다
1) 무선 매체는 페이딩(fading) 간섭(interference) 링크 에러(link Error)
충돌(collision)과 같이 네트워크 사용자에게 영향을 미치는 시간-가변적인
에러를 나타낸다 본 논문에서는 단지 충돌에 의해 발생되는 에러만
고려한다
2) 하나의 노드는 동시에 패킷을 전송하거나 수신할 수 없다
3) 노드의 이동성은 고려하지 않는다
32 시간 기반 공정성(Time-Based Fairness)
기존에 제안된 에드혹 패킷 스케쥴링은 플로우들 간에 처리량 기반
공정성(throughput-based fairness)을 제공하기 위하여 SFQ(Start-Time Fair
Queueing)과 같은 유선에서의 패킷 스케쥴링을 기반으로 한다[6][9] 이러한
처리량 기반 공정성은 플로우별 가중치에 따라 각 플로우가 받는 전체
서비스의 양이 동일함을 의미한다 반면 시간 기반 공정성(time-based
fairness)는 각 플로우가 사용하는 전체 채널 점유 시간이 동등함을 의미한다
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
16
그림 5 의 노드 그래프에 대해 그림 6 과 같이 네트워크의 모든 플로우가
직접적인 경쟁 관계에 있을 때 그림 7 은 처리량 기반 공정성을 제공하는
EMLM-FQ[6]와 본 논문에서 제안하는 시간 기반 공정성을 제공하는 패킷
스케쥴링 기법에 대한 각 플로우의 서비스 순서와 채널 점유 시간을 나타낸다
각 플로우가 갖는 패킷 사이즈와 가중치가 동일하다고 가정하고 각 플로우의
초기 서비스 태그는 이다 그림 6 과 같이 모든 플로우가 직접적인 경쟁관계에
있으면 EMLM-FQ 는 F0 F1 F2 순서대로 각 플로우의 패킷을 서비스한다
시간 기반 공정성을 제공하는 경우 각 플로우가 점유하는 채널 시간이
공정해야 함으로 데이터률이 가장 낮은 F2 가 하나의 패킷을 전송할 때
사용하는 채널 점유 시간을 기준으로 각 플로우가 동일한 채널 점유 시간을
갖도록 한다 그림 7 과 같이 처리량 기반 공정성을 제공할 때 6 개의 패킷이
서비스 되는 시간 동안에 시간 기반 공정성을 제공할 때는 10 개의 패킷을
서비스 할 수 있다 즉 네트워크 처리량이 약 40 향상된다
F05 MbpsN0 N1 F1
2 Mbps N2 N3F2Mbpsxxx
(그림 5) 다중 데이터률을 제공하는 노드 그래프
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
17
F0 F2
F1
(그림 6) 플로우 경쟁 그래프
하지만 실제로 하나의 패킷을 전송하는데 제어 프레임
(RTSCTSDSACK)을 전송하는데 걸리는 시간과 충돌이 발생했을 때
재전송에 사용되는 시간 등의 이유로 채널 점유 시간은 각 플로우의
데이터률에 따라 정확히 비례하지 않는다 본 논문에서는 계산의 단순함을
위해서 각 플로우가 보장 받아야 하는 채널 점유 시간을 플로우의
데이터률에 따라 계산하고 시뮬레이션을 통해 각 플로우의 실제 채널 점유
시간을 측정하고 비교한다 채널 점유 시간 계산 방법은 다음 장에서
설명한다 본 논문에서는 다중 데이터률을 제공하는 환경에서 패킷 스케쥴링
기법이 처리량 기반 공정성과 시간 기반 공정성 사이에서 어떤 공정성을
제공하는 것이 옳다고 주장하는 것이 아니라 처리량 기반 공정성을 기반으로
하는 패킷 스케쥴링 기법에서 전체 네트워크 처리량이 시간 기반 공정성을
제공할 때 보다 현저하게 떨어지는 비효율성을 개선하는 방법을 제안한다
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
18
F1 F2F0 F1 F2F0
F0 F0 F0 F0 F0 F1 F1 F2
시간F0의 5개 패킷 F1의 2개 패킷 F2의 1개 패킷
Throughput-based
Time-based
F0의 2개
패킷
F0의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
F1의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
F2의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
F0 F0
(그림 7) 처리량 기반 공정성과 시간 기반 공정성에 대한
각 플로우의 서비스 순서와 채널 점유 시간 비교
각 플로우 f 의 채널 점유시간( )( fT )은 다음과 같이 정의한다
(3)
F 는 플로우 경쟁 그래프에 존재하는 모든 플로우들의 집합이고 fs 는
플로우 f 의 패킷 사이즈 fd 는 플로우 f 의 데이터률이다 )( fT 는 F 의
모든 플로우가 하나의 패킷을 서비스 하는데 사용하는 채널 점유 시간에서
f 가 하나의 패킷을 서비스 하는데 사용하는 채널 점유 시간이 차지하는
비율을 나타낸다 채널이 항상 이용 중이라고 가정하면 플로우의 전체 채널
점유 시간은 다음과 같이 정의한다
sumisin
=
Fii
i
f
f
ds
ds
fT )(
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
19
(4)
경쟁하는 플로우들의 가중치가 동일하다고 가정하면 시간 기반 공정성에
입각해서 각 플로우가 보장 받아야 하는 채널 점유 시간( )( fGT Guaranteed
Time)는 다음과 같이 정의 한다 N 은 플로우 경쟁 그래프에서 연결된
플로우들 중 가장 낮은 데이터률을 갖는 플로우의 데이터률이다
(5)
경쟁 그래프의 모든 플로우의 패킷 사이즈가 동일하다고 가정하면
)( fGT 는 다음과 도식화 된다
(6)
N은 경쟁 그래프에서 연결되어 있는 전체 플로우의 수이다
)()( fGTfT ge 이면 플로우 f 는 보상 받을 시간이 존재하지 않고
)()( fGTfT lt 이면 플로우 f 는 보상 받을 시간이 존재한다
1)(0 1)( lele=sumisin
fTfTFf
sumisin
=
Fi
i
f
ds
ds
fGT
min
min)(
min
min
1
)(
dNdfGT =
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
20
경쟁 그래프에서 연결된 각 플로우가 보장 받아야 하는 시간은 경쟁
관계에 있는 플로우들 중 가장 낮은 데이터률( mind )을 가진 플로우가 하나의
패킷을 서비스 할 때 그 플로우가 보내야 되는 패킷의 수로 나타낼 수 있다
보상 받아야 하는 시간이 존재하는 플로우 f 는 시간 기반 공정성을
달성하기 위해서 f 가 전송해야 하는 패킷 수( )( fP )는 다음과 같이 정의된다
(7)
따라서 그림 5 의 F0 는 mind 을 갖는 F2 와 비교하여 시간 기반 공정성을
달성하기 위해서 5 개의 패킷을 전송해야 한다 시간 기반 공정성(TF Time-
Based Fairness)은 다음과 같이 정의 한다
(8)
)( 21 tttiα 는 플로우 i 가 시간 1t 부터 시간 2t 까지 점유하는 채널 점유
시간이다 식 (8)의 값이 0 에 근접할수록 이상적인 시간 기반 공정성을
제공한다
mind 을 갖는 플로우 mindf 이 받는 최소 서비스의 양 )( 21minttW
df은
EMLM-FQ 의 식 (2)에서 정의한 각 플로우가 받는 최소 서비스의 양에서
유도된다 그 이유는 그림 5 에서 모든 플로우의 데이터률이 mind 이라 가정할
때 EMLM-FQ 에서 제공하는 각 플로우의 최소 서비스 양을 본 논문에서
제안하는 MRADPS 가 그림 8 과 같이 제공하기 때문이다 예를 들어
MRADPS 에서 최소 데이터률을 갖는 F2 가 받는 최소 서비스양은 F2 의
min
)(dd
fP f=
|)()(| 2121 tttt tj
ti αα minus
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
21
데이터률이 모든 플로우의 데이터률일 때 EMLM-FQ 에서 F2 가 받는 최소
서비스양과 같다 따라서 mindf 이 받는 최소 서비스 양( )( 21minttW
df)은 다음과
같이 정의 된다
(9)
여기서 fr 와 gr 는 각각 플로우 f 와 g의 가중치이며 S 는 플로우 경쟁
그래프에서 플로우 f 와 직접 연결되어 있는 플로우들의 집합이고 k와 α 는
[6]에서 각 플로우의 경쟁관계에 따라 정의한 위치 종속적 상수이다 플로우의
가중치가 동일하다고 가정하면 )( 21minttW
df는 다음과 같다 n은 플로우 경쟁
그래프에서 f 와 직접 연결되어 있는 플로우의 수이다
(10)
mind 보다 큰 데이터률을 가진 플로우가 받은 최소 서비스의 양
)( 21 ttWdf
은 다음과 같이 정의된다
(11)
αminusminusgesum isin
)()( 12min21mintt
rkr
dttWSg g
ffd
αminusminusge )(1)( 12min21mintt
kndttW
df
)()( 21min
21 minttW
dd
ttWdd f
ff ge
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
22
(그림 8) EMLM-FQ( xMbps)와 시간 기반 공정성에 대한
각 플로우의 서비스 순서와 채널 점유 시간 비교
F1 F2F0
F0 F0 F0 F0 F0 F1 F1 F2
시간F0의 5개 패킷 F1의 2개 패킷 F2의 1개 패킷
EMLM-FQ
Time-based
F0의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
F1의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
F2의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
23
33 채널 점유 시간의 계산
하나의 패킷 전송하는데 사용되는 채널 점유시간은 IEEE 80211 MAC
계층에서 하나의 데이터 프레임을 전송하는데 요구되는 전체 시간과 같다
전형적으로 다음과 같은 시간들을 포함한다
1) 데이터 프레임의 전송 시간
2) 하나의 데이터 프레임의 성공적인 전송을 끝내기 위해 전송되는 제어
프레임 전송 시간(RTS CTS DS ACK 프레임 전송 시간)
3) 데이터 프레임과 제어 프레임(RTS CTS DS ACK)를 전송할 때의 전파
지연 시간
4) 전송 노드가 채널에 접근하기 전에 기다리는 프레임 간 유휴 시간
(idle time)
MAC 계층에서는 데이터 프레임의 전송이 실패할 때 재전송을 시도하기
때문에 채널 점유시간에서 재전송에 걸리는 모든 시간들을 포함해야 한다
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
24
34 MRADPS 의 구현
MRADPS 는 각 플로우의 서비스 태그 할당 방법과 서비스 태그 정보에
대한 교환 방법은 EMLM-FQ 를 따른다 하지만 시간 기반 공정성을 제공하기
위하여 각 플로우의 데이터률에 따라 전송해야 하는 패킷 수를 계산하기
위해서 모든 노드는 인접한 노드들의 플로우에 대한 데이터률 정보를 듣고
자신의 로컬 테이블에 저장하고 자신의 로컬 테이블에 존재하는 플로우의
데이터률과 비교하여 가장 낮은 데이터률( mind )을 저장하여 데이터 전송 시
제어 프레임(RTS CTS DS ACK)에 포함시켜 전송한다 만약 로컬 테이블의
mind 보다 낮은 데이터률에 대한 정보를 듣는다면 로컬 테이블의 mind 을 그
데이터률로 저장하고 제어 프레임에 삽입하여 전송한다 따라서 경쟁
그래프에 연결된 플로우를 가진 모든 송신 노드는 경쟁하는 플로우 중 가장
낮은 데이터률에 대한 정보를 얻게 된다 또한 스케쥴링 과정 중에서 mind 과
송신 노드가 서비스 하려는 플로우의 데이터률과 비교하여 송신 노드가
전송해야 하는 패킷 수( )( fP 식(9))를 계산하고 만약 가 1 보다 크고 백로그
된 패킷이 존재 한다면 )( fP 개의 패킷은 동일한 서비스 태그를 갖고 즉시
전송을 시도한다 즉 )( fP 개의 패킷이 서비스 될 때까지 스케쥴링 과정에서
서비스 태그를 업데이트 하지 않는다 )( fP 개의 패킷 중 첫 번째 패킷을
제외한 )( fP -1 개의 패킷들은 전송 시 수신 노드에서 RTS 폐기가 이루어
지지 않게 하기 위해서 RTS 프레임의 1bit 구간(NCB Not Compare Bit)을 1 로
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
25
설정하여 전송한다 RTS 프레임에 NCB 구간이 1 로 세팅되어 있으면 수신
노드는 현재 채널이 사용 중이 아니면 CTS 로 바로 응답하여 그 플로우가
서비스 되도록 한다
341 기본적인 메시지 교환
각 패킷 전송은 RTS-CTS-DS-DATA-ACK 핸드쉐이크 과정을 따르고
패킷이 전송 될 수 있는 데이터률을 결정하기 위하여 RBAR 프로토콜을
따른다 만약 한 노드가 백오프 동안에 다른 노드에 의해서 어떤 전송이
이루어지고 있으면 그 전송이 끝날 때까지 백오프 타이머를 멈추어 기다리고
전송 중인 플로우에 대한 서비스 태그 정보를 로컬 테이블에서 업데이트한다
플로우 f 의 백오프 타이머가 끝나고 채널이 사용 중이지 않다면 RfB)
(수신
노드의 로컬 테이블에 따른 플로우 f 의 백오프 예측 값)를 포함하는 RTS 를
전송한다 RTS 를 받은 수신 노드는 자신의 로컬 테이블에서 플로우 f 에
대한 백오프 값 RfB 이 R
fB)
보다 작거나 같으면 CTS 로 응답하고 그렇지
않으면 CTS 를 전송하지 않는다
송신 노드와 수신 노드의 한 홉 거리에 있는 모든 이웃 노드들에게
플로우의 서비스 태그 정보 데이터률과 네트워크에서 가장 낮은
데이터률( mind )에 대한 정보를 알리기 위해서 제어 프레임(RTS CTS DS
ACK)에 서비스 태그와 mind 을 포함하여 전송하고 CTS DS ACK 프레임에
플로우의 데이터률을 포함하여 전송한다 RTS 에 플로우의 데이터률을
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
26
전송하지 않는 이유는 다중 데이터률 적응 기법으로 RBAR 를 채택하고 있기
때문에 수신 노드가 선택한 데이터률을 CTS 에 포함하여 전송하기 전까지
송신 노드는 전송할 데이터률을 알지 못하기 때문이다 또한 플로우에 대한
업데이트 서비스 태그는 RTS CTS 프레임에 포함하지 않는다 그 이유는
RTS 와 CTS 는 채널 획득을 보장하지 않기 때문이다 RTS-CTS 과정이 성공한
이후에 DS 와 ACK 프레임에 플로우에 대한 업데이트 태그를 붙여 주변
노드들에게 공지한다 이로써 스케쥴링을 위한 정확한 플로우의 서비스 태그
정보가 전달된다
342 테이블 정보 교환
경쟁 그래프에서 한 홉 거리에 있는 플로우에 대한 정보는 송신 노드와
수신 노드에 분산되어 있을 수 있다 따라서 송신 노드의 플로우 f 에 대한
백 오프 값 설정 방법은 송신 노드와 수신 노드에서 유지 되는 테이블을
고려하여 백오프 값을 설정해야한다
즉 Sf
Sff BBB += 이다 fB 는 플로우 f 의 백오프 값이고 S
fB 는 송신
노드의 로컬 테이블에 따른 플로우 f 의 백오프 값 RfB 은 수신 노드의 로컬
테이블에 따른 플로우 f 의 백오프 값이다 그러나 송신 노드에서는 SfB 는
정확히 알지만 RfB 은 알 수 없다 따라서 송신 노드가 R
fB 을 예측 할 수
있도록 수신 노드는 ACK 프레임에 두개의 파라미터( fM fb )를 추가하여
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
27
전송한다 fM 는 수신 노드의 로컬 테이블에서 플로우 f 가 서비스하기 전에
서비스 되어야 하는 플로우들의 바이트 수이다 fM 는 다음과 같이 계산된다
(12)
fw 는 플로우 f 의 가중치이고 iT 는 수신 노드의 로컬 테이블에서
플로우 f 의 서비스 태그( fT )보다 작은 플로우의 서비스 태그이다 B는 수신
노드의 로컬 테이블에서 fT 보다 작은 서비스 태그를 갖는 플로우들의
집합이다 fb 은 수신 노드의 테이블에서 플로우 f 의 백오프 기간을
나타낸다 따라서 송신 노드가 fM fb 를 ACK 프레임을 통해 받으면 임의의
시간 t 에서의 RfB)
은 다음과 같이 계산 할 수 있다 ft 는 이전에 ACK
프레임을 받은 시간이다
(13)
343 패킷 스케쥴링
노드 에서 채널이 사용 중이 아닌 것이 감지되면 a) 전송할 플로우 가
로컬 테이블 에서 가장 작은 서비스 태그를 가지고 있다면 즉시 HOL(Head of
Line) 패킷을 전송한다 만약 f 의 데이터률이 mind 보다 크다면 시간
공정성을 달성하기 위해 전송해야 하는 패킷 수( )( fP )를 구하고 )( fP 개의
패킷들의 서비스 태그를 업데이트하지 않고 동일한 서비스 태그를 갖는다
fBj jff wTTM )(sum isinminus=
ffffRf MttdMbB ))(( min minussdotminussdotasymp)
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
28
)( fP 개의 패킷들은 즉시 전송을 시도하고 )( fP 개의 패킷들이 서비스 된 후
패킷의 서비스 태그를 업데이트한다 b) f 보다 작은 서비스 태그를 갖는
플로우가 자신의 로컬 테이블( nE )에 존재 하면 f 의 백오프 값 fB 을
Rf
Sf BB + 로 설정 하고 백오프 타이머가 동작을 시작한다 c) f 의 백오프
타이머가 만료되고 채널이 사용 중이 아니라면 f 의 HOL(Head of Line)
패킷을 전송한다 그림 9 는 패킷 스케쥴링의 순서를 나타낸다
(그림 9) 패킷 스케쥴링 순서도
스케쥴링 시작
전송할 플로우가 가장 작은 서비스 태그를 갖는가
계산
HOL 패킷 전송
백오프 시작
Rf
Sff BBB +=
백오프 만료
네
아니오
)(fP
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
29
344 간단한 예제
그림 5 와 같은 네트워크가 존재한다고 가정하자 각 플로우의 패킷
사이즈와 가중치는 동일하다 각 플로우 )210( =iFi 는 초기 서비스 태그
값으로 각각 10 =T 21 =T 32 =T 을 갖는다 또한 이라
가정하면 그림 10 와 같이 F0 는 가장 작은 서비스 태그를 갖기 때문에 즉시
pkt 0 의 전송을 시작한다 전송을 시작하기 전에 F0 의 데이터률은 네크워크에
존재하는 가장 낮은 데이터률 mind 보다 5 배 높기 때문에 시간 기반 공정성을
달성하기 위해서 전송해야 할 패킷 수 5)( =fP 를 계산하고 F0 의 첫 번째
패킷 pkt 0 을 전송할 때 DS 와 ACK 프레임에 업데이트 태그를 붙이지 않는다
그 이유는 만약 노드 N1 이 F0 의 업데이트 태그를 수신하면 즉시 F1 의 pkt
0 를 서비스하기 위해 채널에 접근을 시도할 것이기 때문이다 따라서
업데이트 태그를 붙이지 않음으로써 F0 의 전송해야 할 나머지 패킷에게
전송할 기회를 줄 수 있다 pkt 0 전송 후에 F0 는 스케쥴링 과정에서 )( fP 의
마지막 패킷 pkt 4 가 서비스 되기 전까지 서비스 태그를 업데이트 하지 않기
때문에 F0 는 가장 작은 서비스 태그를 가지므로 F0 의 pkt 1 pkt 2 pkt 3 pkt
4 는 즉시 전송을 시도한다 또한 pkt 1 pkt 2 pkt 3 pkt 4 을 전송 할 때 RTS
프레임의 NCB(Not Compare Bit)을 1 로 설정하여 전송한다 이는 수신
노드에서 RfB 값의 비교없이 RTS 프레임에 대한 응답으로 CTS 프레임을 즉시
전송하도록 한다 F0 의 전송해야 할 5 개의 패킷 중 마지막 패킷인 pkt 4
10 =
WeightSizePacket
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
30
전송시 DS 와 ACK 프레임에 업데이트 태그를 붙여서 주변 노드들에게
공지한다 N1 이 F0 의 pkt 4 의 업데이트 태그를 수신하면 F1 의 패킷을
서비스하기 위해서 즉시 채널에 접근한다 F1 의 첫 번째 패킷 pkt 0 을
전송하기 전에 F0 와 같이 2)( =fP 를 계산하고 F1 의 pkt 0 의 전송 후에 pkt
1 전송시 NCB 를 1 로 설정하고 DS 와 ACK 프레임 전송 시 업데이트 태그를
붙인다 F2 는 이기 때문에 추가로 전송할 패킷이 존재 하지 않다 따라서
F2 의 패킷 pkt 0 을 전송할 때 DS 와 ACK 프레임 전송 시 업데이트 태그를
붙여서 전송한다
(그림 10) 간단한 예제
Time
F0
F1
F2
T1=2
T0=1 T0=1 T0=1 T0=1 T0=11
T1=12
T2=13
100 200 300
pkt 0 pkt 1 pkt 2 pkt 3 pkt 4
pkt 0 pkt 1
pkt 0
T=update service tag Transmitting pkt with update service tag
T= service tag Transmitting pkt not with update service tag
제 4 장 모 의 실 험
31
제 4 장 모의 실험
본 논문에서는 제안한 에드혹 패킷 스케쥴링에 대한 성능을 평가하기
위해서 미국 버클리 대학 남가주 대학 및 카네기 멜론 대학에서 개발한
네트워크 시뮬레이터인 NS-2[16] 및 CMU 확장 프로그램을 사용했으며 본
논문에서 제안한 MRADPS 와 비교 대상인 EMLM-FQ 를 구현하여 성능
평가를 수행하였다 표 2 는 시뮬레이션 시 적용된 파라미터 값이고 표 3 은
경쟁 그래프가 갖는 각 최소 데이터률에서 각 플로우의 데이터률에 따라
전송해야 하는 패킷수이다
(표 2) 시뮬레이션 파라미터
Parameter Value
Frequency
Transmit Power
110 Mbps Sensitivity
55 Mbps Sensitivity
20 Mbps Sensitivity
Carrier Sense Threshold
Propagation Model
Maximum Transmission Range (25511 Mbps)
Routing Protocol
24 GHz
15 dBm
-82 dBm
-87 dBm
-91 dBm
-108 dBm
Two Ray Ground
250m 200m 100m
DSR
제 4 장 모 의 실 험
32
(표 3) 최소 데이터률과 플로우 데이터률에 따라 전송해야
하는 패킷수
Flow data rate
Minimum data rate )( fP
2Mbps2Mbps
55Mbps55Mbps
11Mbps11Mbps
11Mbps55Mbps
55Mbps2Mbps
11Mbps2Mbps
1
1
1
2
2
5
시나리오 I 은 그림 11 과 같이 4 개의 노드와 그림 6 의 플로우
경쟁그래프와 같이 직접적으로 경쟁 관계에 있는 3 개의 플로우로 구성된
네트워크에서 FIFO 를 사용하는 IEEE 80211b EMLM-FQ MRADPS 를 각각
적용했을 때 플로우별 처리량과 채널 점유 시간을 계산하였다 또한
MRADPS 를 적용했을 때 가장 낮은 데이터률( mind )을 가지는 F1 이 받는
최소 서비스 양이 모든 플로우의 데이터률이 mind 일 때 EMLM-FQ 에서 받는
최소 서비스양을 보장하는지를 확인하기 위해서 그림 11 의 모든 플로우의
데이터률이 2Mbps 일 때 EMLM-FQ 의 처리량을 측정하였다 트래픽으로
제 4 장 모 의 실 험
33
UDP 를 사용하였으며 패킷 사이즈는 1500 바이트이고 시뮬레이션 시간은
200 초이다
F12MbpsN0 N1F0
55MbpsN2 N3F2
11Mbps (그림 11) 시나리오 I의 노드 그래프
(표 4) 시나리오 I의 플로우별 처리량(패킷수)과 전체 네트워크 처리량
Flow 80211b+FIFO EMLM-FQ MRADPSEMLM-
FQ(2Mbps)
F0 5165 24849 29072 15035
F1 47815 24850 14525 15036
F2 48488 24849 69342 15036
Total Throughput(pkt)
101468
100()
74548
73()
112939
111() 45107
제 4 장 모 의 실 험
34
표 4 에서 EMLM-FQ 는 각 플로우가 공정하게 서비스 되지만 전체
네트워크의 처리량이 FIFO 를 사용하는 IEEE 80211b 환경의 전체 네트워크
처리량보다 약 27 감소한다 하지만 MRADPS 는 IEEE 80211b 보다 네트워크
처리량이 약 11 향상된다 또한 MRADPS 에서 최소 데이터률을 갖는 플로우
F1 의 서비스 양은 그림 12 와 같이 모든 플로우의 데이터률이 그림 11 의
최소 데이터률인 2Mbps 일 때 EMLM-FQ 가 각 플로우에게 제공하는 최소
서비스 양과 거의 동일함을 확인 할 수 있고 MRADPS 가 각 플로우
데이터률에 따른 전송해야 하는 패킷 수 )( fP 에 거의 비례하여 각 플로우가
받는 서비스 양을 제공하는 것을 확인 할 수 있다 여기서 )210( =iTif
는
플로우 의 처리량을 나타낸다
그림 13 는 시나리오 I 의 각 패킷 스케쥴링 기법을 적용했을 때
플로우별 채널 점유 시간을 나타낸다 MRADPS 는 3 개의 플로우의 채널 점유
시간이 다른 스케쥴링 기법보다 공정함을 확인 할 수 있다 하지만 정확하게
플로우의 채널 점유 시간이 동일하지는 않다 그 이유는 표 3 에서 전송할
패킷을 계산할 때 간단히 내림으로 계산을 하였고 패킷을 재전송하는 시간
백오프 시간등의 추가적인 시간들이 발생하기 때문이다
제 4 장 모 의 실 험
35
(그림 12) EMLM-FQ(2Mpbs)가 제공하는 최소 처리량과
MRADPS의 각 플로우의 처리량 비교
제 4 장 모 의 실 험
36
(그림 13) 시나리오 I의 각 플로우별 채널 점유시간
시나리오 II 는 그림 14 과 같이 26 개의 노드와 16 개의 플로우로 구성된
네트워크에서 FIFO 를 사용하는 IEEE 80211b EMLML-FQ MRADPS 를 각각
적용했을 때 각 플로우별 처리량를 평가하였다 시나리오 II 의 각 플로우의
경쟁 관계는 그림 15 와 같다 트래픽으로 UDP 를 사용하였으며 패킷
사이즈는 1500 바이트이고 시뮬레이션 시간은 200 초이다
0
01
02
03
04
05
06
07
08
09
F0 F1 F2
Flow ID
Channel O
ccupancy
Tim
e(F
ractio
n)
IEEE 80211_FIFO
EMLM-FQ
MRADPS
제 4 장 모 의 실 험
37
(그림 14) 시나리오 II 의 노드 그래프
(그림 15) 시나리오 II 의 플로우 경쟁 그래프
제 4 장 모 의 실 험
38
(표 5) 시나리오 I의 플로우별 처리량(패킷수)과
전체 네트워크 처리량
Flow 80211b+FIFO EMLM-FQ MRADPS F0 53327 36622 26167 F1 49939 27281 53327 F2 2375 7630 13514 F3 38448 7515 19703 F4 15316 7323 25432 F5 7260 7462 7304 F6 1412 6171 7370 F7 2953 7465 7210 F8 10737 37156 7672 F9 37335 13932 33182
F10 29459 40242 53858 F11 15157 14106 28770 F12 45716 9877 39119 F13 53318 23484 27190 F14 10316 6790 10878 F15 12291 19163 29201
Total Throughput(pkt) 385359 (100)
272219 (71)
389897 (101)
제 4 장 모 의 실 험
39
표 5 는 그림 14 의 노드 그래프에서 각 패킷 스케쥴링 기법을 적용했을
때 각 플로우의 처리량을 나타낸다 IEEE 80211b 에서 다른 플로우에 비해
서비스의 양이 매우 적은 F2 F6 F7 와 같은 플로우를 EMLM-FQ 에서는
일정량의 서비스를 받을 수 있도록 보장해 준다 하지만 IEEE 80211b 의
네트워크 처리량보다 약 29 감소한다 MRADPS 는 전체 네트워크 처리량이
IEEE 80211b 의 네트워크 처리량과 거의 동일한 처리량을 보여주고 또한
고립되는 플로우의 최소 서비스 양을 EMLM-FQ 가 보장해주는 서비스의 양과
거의 동일하게 서비스한다
에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려하는 분산 패킷 스케쥴링
40
제 5 장 결 론
본 논문은 IEEE 80211x와 같이 물리계층에서 다중 데이터률을 제공하는
에드혹 네트워크 환경에서 ldquo플로우들 간에 공유하는 채널 용량이 고정되어
있다rdquo라는 기존 패킷 스케쥴링의 가정이 실제 환경과 적합하지 않는
문제점을 해결하기 위해서 다중 데이터률을 고려한 새로운 공정성 모델인
플로우별 시간 기반 공정성(Time-based Fairness)를 정의한다 또한 정의한
공정성을 달성하기 위하여 플로우 경쟁 그래프 상의 가장 낮은 데이터률과 각
플로우의 데이터률과 비교하여 전송해야 하는 패킷의 수( )( fP )를 계산하고
스케쥴링 과정에서 개의 패킷에 대한 서비스 태그는 업데이트 하지 않고
)( fP 개의 패킷 중 첫 번째 패킷을 제외한 나머지 패킷은 전송 시에 RTS
프레임에 NCB(Not Compare Bit)를 1로 설정하여 수신 노드에서 RTS를
폐기하지 않고 바로 CTS를 보내 서비스 되도록 EMLM-FQ를 수정하여 새로운
스케쥴링 기법인 MRADPS를 제안하였다 MRADPS는 각 플로우의 서비스
태그 할당 방법과 서비스 태그 정보에 대한 교환 방법등 EMLM-FQ의 기존
방식을 고수하기 때문에 EMLM-FQ의 특성인 공간적 채널 재사용 문제를
해결하는 방법과 분산된 플로우 정보를 가지고 스케쥴링을 결정하는 방법을
동일하게 제공한다 시뮬레이션 결과는 MRADPS는 경쟁 그래프에서 가장
낮은 데이터률을 갖는 플로우의 최소 서비스 양을 모든 플로우의 데이터률이
가장 낮은 데이터률을 가질 때 EMLM-FQ의 플로우가 받는 최소 서비스
에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려하는 분산 패킷 스케쥴링
41
양만큼 서비스하는 것을 보여주고 각 플로우가 받는 서비스 양은 )( fP 에
비례함을 보여준다 또한 MRADPS는 다중 데이터률이 제공되는 환경의
에드혹 네트워크의 전체 네트워크 처리량을 크게 향상시키는 것을 보여준다
참 고 문 헌
42
참고 문헌
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Physical Layer(PHY) Specifications Further Higher Data Rate Extension in
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[16] NS2 - wwwisiedunsnamns
[17] Datasheet for ORiNOCO 11 Mbits Network Interface Cards 2001
45
감사의 글
이제 2년 반동안의 대학원 생활을 끝마치고 사회로 첫걸음을 내딛게 되었
습니다 제가 무사히 대학원 생활을 끝마칠 수 있도록 도움을 주신 주위의
많은 분들께 이 기회를 빌어 감사의 말씀을 드리고 싶습니다
먼저 저의 지도 교수님이신 유상조 교수님께 감사의 말씀을 드리고 싶습
니다 대학원에 들어와서부터 지금까지 바쁘신 와중에도 부족한 저에게 많
은 시간을 할애하여 지도해 주셔서 항상 감사하게 생각하고 있습니다 교수
님과 연구실 원들과 함께 한 많은 세미나들이 특히 제게 많은 도움이 되었
습니다 또한 바쁘신 와중에도 부족한 논문의 심사를 맡아주신 곽경섭 교수
님과 김덕경 교수님께도 감사의 말씀을 드립니다
결코 적지 않은 2년 반이라는 시간이 짧게 느껴질 만큼 많은 추억과 시간
을 함께한 멀티미디어 통신망 연구실의 선후배 및 동기들에게도 감사의 말
씀을 드립니다
무엇보다도 부모님의 무한한 사랑과 아낌없는 지원이 없었다면 현재의 저
는 없었을 것 입니다 무엇으로도 부모님의 큰 사랑에 보답할 수는 없겠지
만 제 학창생활의 결실인 이 논문을 그 동안의 부모님의 수고에 대한 작은
보답으로 바치고 싶습니다
盧 權 汶
46
학술 활동
[1] Yong-Qian Chen Kwen-mun Roh Sang-Jo Yoo A Distributed Fairness Support
Scheduling Algorithm in Wireless Ad-Hoc Networks Lecture Note in Computer
Science 2006
[2] Yong-Qian Chen Kwen-mun Roh Sang-Jo Yoo A Distributed Fairness Support
Scheduling Algorithm in Wireless Ad-Hoc Networks UIC06
[3] 이정환 노권문 유상조ldquo에드혹 네트워크에서 클러스터 기반의 지오캐
스팅 프로토콜rdquo 한국통신학회 하계학술대회 20047
[4] 노권문 서지영 정순규 조경진 유상조 ldquo에드혹 네트워크에서 다중 데
이터률을 고려하는 분산 패킷 스케쥴링rdquo JCCI2006 20064
[5] Yong-Qian Chen Kwen-Mun Roh Sang-Jo Yoo Service Index Based Fairness
Scheduling in Wireless Ad-Hoc Networks JCCI2006 20064
[6] 조경진 김현주 노권문 유상조 ldquo지능형 무선 인지 기술 기반 네트워크
환경에서 MAC 계층 동적 주파수 선택 방법rdquo 한국통신학회 하계학술대
회 20067
[7] 김현주 조경진 노권문 유상조 ldquo무선 인지 기술 기반의 시스템을 위한
계층에서의 통신 초기화 WRAN MAC 과정rdquo 한국통신학회 하계학술대회
47
20067
[8] 유상조 노권문 정재학 김재명 ldquoWRAN Cognitive Radio MAC 프로토콜
기술rdquo 방송공학회지 Vol 11 No1 pp40-53 2006
[9] 노권문 진영천 유상조 ldquo에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려한
분산 패킷 스케쥴링rdquo 한국통신학회 논문지 2006 07
[10] 조경진 김현주 노권문 유상조 ldquo지능형 무선 인지 기술 기반 네트워크
환경에서 MAC 계층 동적 주파수 선택 방법rdquo 한국통신학회 논문지 게
재 예정
특허 출원
[1] 무선 인지 기술 환경에서 기지국들 간에 무선 공유 자원을 효율적으로
사용하기 위한 매체 접근 제어 계층의 동작 자원 임대 프로토콜 출원번
호 제 2005-0105278
[2] 무선 인지 기술 환경에서 숨겨진 인컴번트 시스템의 검출을 위한 명시적
아웃밴드 시그널링 방법 출원번호 제 2006-0019661
[3] 에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링 방법
출원번호 제 10-2006-63521
[4] 애드혹 네트워크에서 서비스 색인 기반 공정 스케쥴링 방법 출원 번호
제 10-2006-63520
48
수행 프로젝트
[1] 무선 Ad-hoc 네트워크에서 Seamless한 인터넷 QoS 를 제공하기 위한 네
트워킹 기술연구 및 멀티미디어 ad-hoc 서비스 테스트 베드 구현 정보
통신부
[2] 초광대역 무선통신 연구센터 (UWB-ITRC) 제 4 세부과제 ndash UWB 응용
시스템 기술 (정보통신부 대학 IT 연구센터)
[3] 코그니티브 라디오(Cognitive Radio) 기술 개발 III(삼성종합기술원)
- IEEE 80222 WRAN 표준 제안(20051117) 참여(MAC)
[4] 초광대역 무선통신을 위한 지능형 무선인지 (Cognitive Radio) 핵심기술
연구 과학재단 특정기초사업
제 2장 관련 연구
11
플로우들의 전체 수로 몇 개의 (Contention Window)로 구성된 백오프 기간를
결정한다 따라서 F1는 T1이 2이기 때문에 자신 보다 작은 서비스 태그를
갖는 한 개의 플로우가 존재하므로 백오프 기간을 1로 설정한다 F3의 경우
F3의 테이블에서 F3보다 작은 플로우 F1과 F2가 존재하기 때문에 백오프
기간을 2로 설정한다 F0가 서비스 될 때 F1과 F2는 간섭을 받지만 F3의 경우
간섭을 받지 않기 때문에 백오프 기간이 지난 후 서비스 된다 따라서
EMLM-FQ는 MLM-FQ보다 높은 네트워크 처리량을 달성한다 EMLM-FQ의 각
플로우가 받는 최소 서비스의 양은 다음과 같이 도식화 된다
(2)
여기서 S 는 플로우 경쟁 그래프에서 플로우 f 와 직접 연결되어 있는 플
로우들의 집합이다
αminusminusgesum isin
)()( 1221 ttrk
rCttW
Sg g
ff
제 2장 관련 연구
12
F0 T0=1F1 T1=2F2 T2=3
Backoff=0
F0 T0=1F1 T1=2F2 T2=3F3 T3=4
Backoff=1
F0 T0=1F1 T1=2F2 T2=3F3 T3=4
Backoff=2
F1 T1=2F2 T2=3F3 T3=4
Backoff=2
F0 F3 전송 전
F0의 테이블 F1의 테이블 F2의 테이블 F3의 테이블
F0 T0=11F1 T1=2F2 T2=3
Backoff=2
F0 T0=11F1 T1=2F2 T2=3
F3 T3=14
Backoff=0
F0 T0=11F1 T1=2F2 T2=3
F3 T3=14
Backoff=1
F1 T1=2F2 T2=3
F3 T3=14
Backoff=2
F0 F3 전송 후(패킷 사이즈가중치는 10이라 가정)
F0의 테이블 F1의 테이블 F2의 테이블 F3의 테이블
(그림 4) EMLM-FQ의 동작
에드 혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
13
제 3 장 다중 데이터률을 고려한 분산
패킷 스케쥴링(MRADPS)
에드혹 네트워크의 IEEE 80211x 물리 계층에서의 예와 같이 각 단말은
채널 상태에 따라 다중 데이터률을 제공하기 때문에 기존 에드혹 네트워크의
패킷 스케쥴링 연구에서 채널 용량이 고정 되어 있다는 기본 가정이 실제 환
경에 적합하지 않다 이러한 문제를 해결하기 위해서 본 논문에서는 먼저 다
중 데이터률을 고려하여 플로우별 시간 기반 공정성을 정의하고 정의한 시간
기반 공정성을 달성하는 새로운 분산된 패킷 스케쥴링 기법을 제안한다
다중 데이터률을 고려한 패킷 스케률링 기법은 Godfrey Tan과 John Guttag
가 처음 제안하였다 이들이 제안한 패킷 스케률링 기법인 TBR[14](Time-
Based Regulator)는 다중 데이터률을 제공하는 IEEE 80211b 무선 네트워크의
인프라스트럭처 모드에서 한 셀 안의 채널을 공유하는 모든 노드들이 채널 점
유 시간을 공유한다 이 TBR 기법은 플로우별 채널 점유 시간에 대한 공정성
을 제공하는 것이 아니라 노드별로 시간 공정성을 제공하고 라운드 로빈(RR
Round Robin) 방식을 이용하여 인프라스트럭처 모드에서 작동하기 때문에 분
산된 에드혹 네트워크 환경에 적합하지 않다 본 장에서 다중 데이터률을 제
공하는 에드혹 네트워크에서 플로우별 시간 공정성을 제공하는 분산된 에드혹
패킷 스케쥴링인 MRADPS(Multi-Rate Aware Distributed Packet Scheduling)을 제안
한다
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
14
31 네트워크 모델
본 논문은 물리계층과 MAC 계층에서 다중 데이터률을 제공하는 환경과
모든 노드들이 동일한 채널을 공유하는 다중 홉의 무선 에드혹 네트워크를
고려한다 또한 전송 노드의 전송 범위 안에 있는 노드만이 패킷을 받을 수
있다 단일 플로우는 단일 전송 노드로부터 단일 수신 노드까지 전송되는
일련의 패킷 스트림으로 정의한다
본 논문은 MAC 계층으로 일반적인 CSMACA[1][15] 패러다임과 다중
데이터률 적응 기법으로 RBAR 프로토콜[8]을 따른다 전송 노드가 하나의
패킷을 전송하기 위해서 짧은 제어 프레임인 RTS(Request-to-Send)를 수신
노드에게 전송하면 RTS 를 받은 수신 노드는 자신의 주변 노드 중에서 패킷을
전송하고 있는 노드가 있는지 확인한다 전송 중인 노드가 없다면 SNR 값을
측정하여 최적의 데이터률을 결정하고 이에 대한 정보를 CTS(Clear-to-Send)에
포함하여 응답한다 CTS 를 받은 송신 노드는 인접한 노드들에게 RTS-CTS
핸드쉐이크의 성공을 알리기 위한 목적과 수신 노드에게 CTS 의 응답으로
DS(Data-Sending) 프레임를 보내고 DATA 프레임을 전송한다 마지막으로 수신
노드는 성공적인 DATA 프레임 수신에 대한 응답으로 송신 노드에게 ACK
프레임을 전송한다 송신 노드와 수신 노드의 한 홉 거리에 있는 모든
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
15
노드들은 위의 제어 메시지들을 모두 들을 수 있다 본 논문은 관련 연구들[9-
11]과 같이 다음과 같은 3 가지 기본 가정을 갖는다
1) 무선 매체는 페이딩(fading) 간섭(interference) 링크 에러(link Error)
충돌(collision)과 같이 네트워크 사용자에게 영향을 미치는 시간-가변적인
에러를 나타낸다 본 논문에서는 단지 충돌에 의해 발생되는 에러만
고려한다
2) 하나의 노드는 동시에 패킷을 전송하거나 수신할 수 없다
3) 노드의 이동성은 고려하지 않는다
32 시간 기반 공정성(Time-Based Fairness)
기존에 제안된 에드혹 패킷 스케쥴링은 플로우들 간에 처리량 기반
공정성(throughput-based fairness)을 제공하기 위하여 SFQ(Start-Time Fair
Queueing)과 같은 유선에서의 패킷 스케쥴링을 기반으로 한다[6][9] 이러한
처리량 기반 공정성은 플로우별 가중치에 따라 각 플로우가 받는 전체
서비스의 양이 동일함을 의미한다 반면 시간 기반 공정성(time-based
fairness)는 각 플로우가 사용하는 전체 채널 점유 시간이 동등함을 의미한다
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
16
그림 5 의 노드 그래프에 대해 그림 6 과 같이 네트워크의 모든 플로우가
직접적인 경쟁 관계에 있을 때 그림 7 은 처리량 기반 공정성을 제공하는
EMLM-FQ[6]와 본 논문에서 제안하는 시간 기반 공정성을 제공하는 패킷
스케쥴링 기법에 대한 각 플로우의 서비스 순서와 채널 점유 시간을 나타낸다
각 플로우가 갖는 패킷 사이즈와 가중치가 동일하다고 가정하고 각 플로우의
초기 서비스 태그는 이다 그림 6 과 같이 모든 플로우가 직접적인 경쟁관계에
있으면 EMLM-FQ 는 F0 F1 F2 순서대로 각 플로우의 패킷을 서비스한다
시간 기반 공정성을 제공하는 경우 각 플로우가 점유하는 채널 시간이
공정해야 함으로 데이터률이 가장 낮은 F2 가 하나의 패킷을 전송할 때
사용하는 채널 점유 시간을 기준으로 각 플로우가 동일한 채널 점유 시간을
갖도록 한다 그림 7 과 같이 처리량 기반 공정성을 제공할 때 6 개의 패킷이
서비스 되는 시간 동안에 시간 기반 공정성을 제공할 때는 10 개의 패킷을
서비스 할 수 있다 즉 네트워크 처리량이 약 40 향상된다
F05 MbpsN0 N1 F1
2 Mbps N2 N3F2Mbpsxxx
(그림 5) 다중 데이터률을 제공하는 노드 그래프
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
17
F0 F2
F1
(그림 6) 플로우 경쟁 그래프
하지만 실제로 하나의 패킷을 전송하는데 제어 프레임
(RTSCTSDSACK)을 전송하는데 걸리는 시간과 충돌이 발생했을 때
재전송에 사용되는 시간 등의 이유로 채널 점유 시간은 각 플로우의
데이터률에 따라 정확히 비례하지 않는다 본 논문에서는 계산의 단순함을
위해서 각 플로우가 보장 받아야 하는 채널 점유 시간을 플로우의
데이터률에 따라 계산하고 시뮬레이션을 통해 각 플로우의 실제 채널 점유
시간을 측정하고 비교한다 채널 점유 시간 계산 방법은 다음 장에서
설명한다 본 논문에서는 다중 데이터률을 제공하는 환경에서 패킷 스케쥴링
기법이 처리량 기반 공정성과 시간 기반 공정성 사이에서 어떤 공정성을
제공하는 것이 옳다고 주장하는 것이 아니라 처리량 기반 공정성을 기반으로
하는 패킷 스케쥴링 기법에서 전체 네트워크 처리량이 시간 기반 공정성을
제공할 때 보다 현저하게 떨어지는 비효율성을 개선하는 방법을 제안한다
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
18
F1 F2F0 F1 F2F0
F0 F0 F0 F0 F0 F1 F1 F2
시간F0의 5개 패킷 F1의 2개 패킷 F2의 1개 패킷
Throughput-based
Time-based
F0의 2개
패킷
F0의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
F1의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
F2의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
F0 F0
(그림 7) 처리량 기반 공정성과 시간 기반 공정성에 대한
각 플로우의 서비스 순서와 채널 점유 시간 비교
각 플로우 f 의 채널 점유시간( )( fT )은 다음과 같이 정의한다
(3)
F 는 플로우 경쟁 그래프에 존재하는 모든 플로우들의 집합이고 fs 는
플로우 f 의 패킷 사이즈 fd 는 플로우 f 의 데이터률이다 )( fT 는 F 의
모든 플로우가 하나의 패킷을 서비스 하는데 사용하는 채널 점유 시간에서
f 가 하나의 패킷을 서비스 하는데 사용하는 채널 점유 시간이 차지하는
비율을 나타낸다 채널이 항상 이용 중이라고 가정하면 플로우의 전체 채널
점유 시간은 다음과 같이 정의한다
sumisin
=
Fii
i
f
f
ds
ds
fT )(
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
19
(4)
경쟁하는 플로우들의 가중치가 동일하다고 가정하면 시간 기반 공정성에
입각해서 각 플로우가 보장 받아야 하는 채널 점유 시간( )( fGT Guaranteed
Time)는 다음과 같이 정의 한다 N 은 플로우 경쟁 그래프에서 연결된
플로우들 중 가장 낮은 데이터률을 갖는 플로우의 데이터률이다
(5)
경쟁 그래프의 모든 플로우의 패킷 사이즈가 동일하다고 가정하면
)( fGT 는 다음과 도식화 된다
(6)
N은 경쟁 그래프에서 연결되어 있는 전체 플로우의 수이다
)()( fGTfT ge 이면 플로우 f 는 보상 받을 시간이 존재하지 않고
)()( fGTfT lt 이면 플로우 f 는 보상 받을 시간이 존재한다
1)(0 1)( lele=sumisin
fTfTFf
sumisin
=
Fi
i
f
ds
ds
fGT
min
min)(
min
min
1
)(
dNdfGT =
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
20
경쟁 그래프에서 연결된 각 플로우가 보장 받아야 하는 시간은 경쟁
관계에 있는 플로우들 중 가장 낮은 데이터률( mind )을 가진 플로우가 하나의
패킷을 서비스 할 때 그 플로우가 보내야 되는 패킷의 수로 나타낼 수 있다
보상 받아야 하는 시간이 존재하는 플로우 f 는 시간 기반 공정성을
달성하기 위해서 f 가 전송해야 하는 패킷 수( )( fP )는 다음과 같이 정의된다
(7)
따라서 그림 5 의 F0 는 mind 을 갖는 F2 와 비교하여 시간 기반 공정성을
달성하기 위해서 5 개의 패킷을 전송해야 한다 시간 기반 공정성(TF Time-
Based Fairness)은 다음과 같이 정의 한다
(8)
)( 21 tttiα 는 플로우 i 가 시간 1t 부터 시간 2t 까지 점유하는 채널 점유
시간이다 식 (8)의 값이 0 에 근접할수록 이상적인 시간 기반 공정성을
제공한다
mind 을 갖는 플로우 mindf 이 받는 최소 서비스의 양 )( 21minttW
df은
EMLM-FQ 의 식 (2)에서 정의한 각 플로우가 받는 최소 서비스의 양에서
유도된다 그 이유는 그림 5 에서 모든 플로우의 데이터률이 mind 이라 가정할
때 EMLM-FQ 에서 제공하는 각 플로우의 최소 서비스 양을 본 논문에서
제안하는 MRADPS 가 그림 8 과 같이 제공하기 때문이다 예를 들어
MRADPS 에서 최소 데이터률을 갖는 F2 가 받는 최소 서비스양은 F2 의
min
)(dd
fP f=
|)()(| 2121 tttt tj
ti αα minus
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
21
데이터률이 모든 플로우의 데이터률일 때 EMLM-FQ 에서 F2 가 받는 최소
서비스양과 같다 따라서 mindf 이 받는 최소 서비스 양( )( 21minttW
df)은 다음과
같이 정의 된다
(9)
여기서 fr 와 gr 는 각각 플로우 f 와 g의 가중치이며 S 는 플로우 경쟁
그래프에서 플로우 f 와 직접 연결되어 있는 플로우들의 집합이고 k와 α 는
[6]에서 각 플로우의 경쟁관계에 따라 정의한 위치 종속적 상수이다 플로우의
가중치가 동일하다고 가정하면 )( 21minttW
df는 다음과 같다 n은 플로우 경쟁
그래프에서 f 와 직접 연결되어 있는 플로우의 수이다
(10)
mind 보다 큰 데이터률을 가진 플로우가 받은 최소 서비스의 양
)( 21 ttWdf
은 다음과 같이 정의된다
(11)
αminusminusgesum isin
)()( 12min21mintt
rkr
dttWSg g
ffd
αminusminusge )(1)( 12min21mintt
kndttW
df
)()( 21min
21 minttW
dd
ttWdd f
ff ge
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
22
(그림 8) EMLM-FQ( xMbps)와 시간 기반 공정성에 대한
각 플로우의 서비스 순서와 채널 점유 시간 비교
F1 F2F0
F0 F0 F0 F0 F0 F1 F1 F2
시간F0의 5개 패킷 F1의 2개 패킷 F2의 1개 패킷
EMLM-FQ
Time-based
F0의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
F1의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
F2의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
23
33 채널 점유 시간의 계산
하나의 패킷 전송하는데 사용되는 채널 점유시간은 IEEE 80211 MAC
계층에서 하나의 데이터 프레임을 전송하는데 요구되는 전체 시간과 같다
전형적으로 다음과 같은 시간들을 포함한다
1) 데이터 프레임의 전송 시간
2) 하나의 데이터 프레임의 성공적인 전송을 끝내기 위해 전송되는 제어
프레임 전송 시간(RTS CTS DS ACK 프레임 전송 시간)
3) 데이터 프레임과 제어 프레임(RTS CTS DS ACK)를 전송할 때의 전파
지연 시간
4) 전송 노드가 채널에 접근하기 전에 기다리는 프레임 간 유휴 시간
(idle time)
MAC 계층에서는 데이터 프레임의 전송이 실패할 때 재전송을 시도하기
때문에 채널 점유시간에서 재전송에 걸리는 모든 시간들을 포함해야 한다
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
24
34 MRADPS 의 구현
MRADPS 는 각 플로우의 서비스 태그 할당 방법과 서비스 태그 정보에
대한 교환 방법은 EMLM-FQ 를 따른다 하지만 시간 기반 공정성을 제공하기
위하여 각 플로우의 데이터률에 따라 전송해야 하는 패킷 수를 계산하기
위해서 모든 노드는 인접한 노드들의 플로우에 대한 데이터률 정보를 듣고
자신의 로컬 테이블에 저장하고 자신의 로컬 테이블에 존재하는 플로우의
데이터률과 비교하여 가장 낮은 데이터률( mind )을 저장하여 데이터 전송 시
제어 프레임(RTS CTS DS ACK)에 포함시켜 전송한다 만약 로컬 테이블의
mind 보다 낮은 데이터률에 대한 정보를 듣는다면 로컬 테이블의 mind 을 그
데이터률로 저장하고 제어 프레임에 삽입하여 전송한다 따라서 경쟁
그래프에 연결된 플로우를 가진 모든 송신 노드는 경쟁하는 플로우 중 가장
낮은 데이터률에 대한 정보를 얻게 된다 또한 스케쥴링 과정 중에서 mind 과
송신 노드가 서비스 하려는 플로우의 데이터률과 비교하여 송신 노드가
전송해야 하는 패킷 수( )( fP 식(9))를 계산하고 만약 가 1 보다 크고 백로그
된 패킷이 존재 한다면 )( fP 개의 패킷은 동일한 서비스 태그를 갖고 즉시
전송을 시도한다 즉 )( fP 개의 패킷이 서비스 될 때까지 스케쥴링 과정에서
서비스 태그를 업데이트 하지 않는다 )( fP 개의 패킷 중 첫 번째 패킷을
제외한 )( fP -1 개의 패킷들은 전송 시 수신 노드에서 RTS 폐기가 이루어
지지 않게 하기 위해서 RTS 프레임의 1bit 구간(NCB Not Compare Bit)을 1 로
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
25
설정하여 전송한다 RTS 프레임에 NCB 구간이 1 로 세팅되어 있으면 수신
노드는 현재 채널이 사용 중이 아니면 CTS 로 바로 응답하여 그 플로우가
서비스 되도록 한다
341 기본적인 메시지 교환
각 패킷 전송은 RTS-CTS-DS-DATA-ACK 핸드쉐이크 과정을 따르고
패킷이 전송 될 수 있는 데이터률을 결정하기 위하여 RBAR 프로토콜을
따른다 만약 한 노드가 백오프 동안에 다른 노드에 의해서 어떤 전송이
이루어지고 있으면 그 전송이 끝날 때까지 백오프 타이머를 멈추어 기다리고
전송 중인 플로우에 대한 서비스 태그 정보를 로컬 테이블에서 업데이트한다
플로우 f 의 백오프 타이머가 끝나고 채널이 사용 중이지 않다면 RfB)
(수신
노드의 로컬 테이블에 따른 플로우 f 의 백오프 예측 값)를 포함하는 RTS 를
전송한다 RTS 를 받은 수신 노드는 자신의 로컬 테이블에서 플로우 f 에
대한 백오프 값 RfB 이 R
fB)
보다 작거나 같으면 CTS 로 응답하고 그렇지
않으면 CTS 를 전송하지 않는다
송신 노드와 수신 노드의 한 홉 거리에 있는 모든 이웃 노드들에게
플로우의 서비스 태그 정보 데이터률과 네트워크에서 가장 낮은
데이터률( mind )에 대한 정보를 알리기 위해서 제어 프레임(RTS CTS DS
ACK)에 서비스 태그와 mind 을 포함하여 전송하고 CTS DS ACK 프레임에
플로우의 데이터률을 포함하여 전송한다 RTS 에 플로우의 데이터률을
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
26
전송하지 않는 이유는 다중 데이터률 적응 기법으로 RBAR 를 채택하고 있기
때문에 수신 노드가 선택한 데이터률을 CTS 에 포함하여 전송하기 전까지
송신 노드는 전송할 데이터률을 알지 못하기 때문이다 또한 플로우에 대한
업데이트 서비스 태그는 RTS CTS 프레임에 포함하지 않는다 그 이유는
RTS 와 CTS 는 채널 획득을 보장하지 않기 때문이다 RTS-CTS 과정이 성공한
이후에 DS 와 ACK 프레임에 플로우에 대한 업데이트 태그를 붙여 주변
노드들에게 공지한다 이로써 스케쥴링을 위한 정확한 플로우의 서비스 태그
정보가 전달된다
342 테이블 정보 교환
경쟁 그래프에서 한 홉 거리에 있는 플로우에 대한 정보는 송신 노드와
수신 노드에 분산되어 있을 수 있다 따라서 송신 노드의 플로우 f 에 대한
백 오프 값 설정 방법은 송신 노드와 수신 노드에서 유지 되는 테이블을
고려하여 백오프 값을 설정해야한다
즉 Sf
Sff BBB += 이다 fB 는 플로우 f 의 백오프 값이고 S
fB 는 송신
노드의 로컬 테이블에 따른 플로우 f 의 백오프 값 RfB 은 수신 노드의 로컬
테이블에 따른 플로우 f 의 백오프 값이다 그러나 송신 노드에서는 SfB 는
정확히 알지만 RfB 은 알 수 없다 따라서 송신 노드가 R
fB 을 예측 할 수
있도록 수신 노드는 ACK 프레임에 두개의 파라미터( fM fb )를 추가하여
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
27
전송한다 fM 는 수신 노드의 로컬 테이블에서 플로우 f 가 서비스하기 전에
서비스 되어야 하는 플로우들의 바이트 수이다 fM 는 다음과 같이 계산된다
(12)
fw 는 플로우 f 의 가중치이고 iT 는 수신 노드의 로컬 테이블에서
플로우 f 의 서비스 태그( fT )보다 작은 플로우의 서비스 태그이다 B는 수신
노드의 로컬 테이블에서 fT 보다 작은 서비스 태그를 갖는 플로우들의
집합이다 fb 은 수신 노드의 테이블에서 플로우 f 의 백오프 기간을
나타낸다 따라서 송신 노드가 fM fb 를 ACK 프레임을 통해 받으면 임의의
시간 t 에서의 RfB)
은 다음과 같이 계산 할 수 있다 ft 는 이전에 ACK
프레임을 받은 시간이다
(13)
343 패킷 스케쥴링
노드 에서 채널이 사용 중이 아닌 것이 감지되면 a) 전송할 플로우 가
로컬 테이블 에서 가장 작은 서비스 태그를 가지고 있다면 즉시 HOL(Head of
Line) 패킷을 전송한다 만약 f 의 데이터률이 mind 보다 크다면 시간
공정성을 달성하기 위해 전송해야 하는 패킷 수( )( fP )를 구하고 )( fP 개의
패킷들의 서비스 태그를 업데이트하지 않고 동일한 서비스 태그를 갖는다
fBj jff wTTM )(sum isinminus=
ffffRf MttdMbB ))(( min minussdotminussdotasymp)
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
28
)( fP 개의 패킷들은 즉시 전송을 시도하고 )( fP 개의 패킷들이 서비스 된 후
패킷의 서비스 태그를 업데이트한다 b) f 보다 작은 서비스 태그를 갖는
플로우가 자신의 로컬 테이블( nE )에 존재 하면 f 의 백오프 값 fB 을
Rf
Sf BB + 로 설정 하고 백오프 타이머가 동작을 시작한다 c) f 의 백오프
타이머가 만료되고 채널이 사용 중이 아니라면 f 의 HOL(Head of Line)
패킷을 전송한다 그림 9 는 패킷 스케쥴링의 순서를 나타낸다
(그림 9) 패킷 스케쥴링 순서도
스케쥴링 시작
전송할 플로우가 가장 작은 서비스 태그를 갖는가
계산
HOL 패킷 전송
백오프 시작
Rf
Sff BBB +=
백오프 만료
네
아니오
)(fP
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
29
344 간단한 예제
그림 5 와 같은 네트워크가 존재한다고 가정하자 각 플로우의 패킷
사이즈와 가중치는 동일하다 각 플로우 )210( =iFi 는 초기 서비스 태그
값으로 각각 10 =T 21 =T 32 =T 을 갖는다 또한 이라
가정하면 그림 10 와 같이 F0 는 가장 작은 서비스 태그를 갖기 때문에 즉시
pkt 0 의 전송을 시작한다 전송을 시작하기 전에 F0 의 데이터률은 네크워크에
존재하는 가장 낮은 데이터률 mind 보다 5 배 높기 때문에 시간 기반 공정성을
달성하기 위해서 전송해야 할 패킷 수 5)( =fP 를 계산하고 F0 의 첫 번째
패킷 pkt 0 을 전송할 때 DS 와 ACK 프레임에 업데이트 태그를 붙이지 않는다
그 이유는 만약 노드 N1 이 F0 의 업데이트 태그를 수신하면 즉시 F1 의 pkt
0 를 서비스하기 위해 채널에 접근을 시도할 것이기 때문이다 따라서
업데이트 태그를 붙이지 않음으로써 F0 의 전송해야 할 나머지 패킷에게
전송할 기회를 줄 수 있다 pkt 0 전송 후에 F0 는 스케쥴링 과정에서 )( fP 의
마지막 패킷 pkt 4 가 서비스 되기 전까지 서비스 태그를 업데이트 하지 않기
때문에 F0 는 가장 작은 서비스 태그를 가지므로 F0 의 pkt 1 pkt 2 pkt 3 pkt
4 는 즉시 전송을 시도한다 또한 pkt 1 pkt 2 pkt 3 pkt 4 을 전송 할 때 RTS
프레임의 NCB(Not Compare Bit)을 1 로 설정하여 전송한다 이는 수신
노드에서 RfB 값의 비교없이 RTS 프레임에 대한 응답으로 CTS 프레임을 즉시
전송하도록 한다 F0 의 전송해야 할 5 개의 패킷 중 마지막 패킷인 pkt 4
10 =
WeightSizePacket
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
30
전송시 DS 와 ACK 프레임에 업데이트 태그를 붙여서 주변 노드들에게
공지한다 N1 이 F0 의 pkt 4 의 업데이트 태그를 수신하면 F1 의 패킷을
서비스하기 위해서 즉시 채널에 접근한다 F1 의 첫 번째 패킷 pkt 0 을
전송하기 전에 F0 와 같이 2)( =fP 를 계산하고 F1 의 pkt 0 의 전송 후에 pkt
1 전송시 NCB 를 1 로 설정하고 DS 와 ACK 프레임 전송 시 업데이트 태그를
붙인다 F2 는 이기 때문에 추가로 전송할 패킷이 존재 하지 않다 따라서
F2 의 패킷 pkt 0 을 전송할 때 DS 와 ACK 프레임 전송 시 업데이트 태그를
붙여서 전송한다
(그림 10) 간단한 예제
Time
F0
F1
F2
T1=2
T0=1 T0=1 T0=1 T0=1 T0=11
T1=12
T2=13
100 200 300
pkt 0 pkt 1 pkt 2 pkt 3 pkt 4
pkt 0 pkt 1
pkt 0
T=update service tag Transmitting pkt with update service tag
T= service tag Transmitting pkt not with update service tag
제 4 장 모 의 실 험
31
제 4 장 모의 실험
본 논문에서는 제안한 에드혹 패킷 스케쥴링에 대한 성능을 평가하기
위해서 미국 버클리 대학 남가주 대학 및 카네기 멜론 대학에서 개발한
네트워크 시뮬레이터인 NS-2[16] 및 CMU 확장 프로그램을 사용했으며 본
논문에서 제안한 MRADPS 와 비교 대상인 EMLM-FQ 를 구현하여 성능
평가를 수행하였다 표 2 는 시뮬레이션 시 적용된 파라미터 값이고 표 3 은
경쟁 그래프가 갖는 각 최소 데이터률에서 각 플로우의 데이터률에 따라
전송해야 하는 패킷수이다
(표 2) 시뮬레이션 파라미터
Parameter Value
Frequency
Transmit Power
110 Mbps Sensitivity
55 Mbps Sensitivity
20 Mbps Sensitivity
Carrier Sense Threshold
Propagation Model
Maximum Transmission Range (25511 Mbps)
Routing Protocol
24 GHz
15 dBm
-82 dBm
-87 dBm
-91 dBm
-108 dBm
Two Ray Ground
250m 200m 100m
DSR
제 4 장 모 의 실 험
32
(표 3) 최소 데이터률과 플로우 데이터률에 따라 전송해야
하는 패킷수
Flow data rate
Minimum data rate )( fP
2Mbps2Mbps
55Mbps55Mbps
11Mbps11Mbps
11Mbps55Mbps
55Mbps2Mbps
11Mbps2Mbps
1
1
1
2
2
5
시나리오 I 은 그림 11 과 같이 4 개의 노드와 그림 6 의 플로우
경쟁그래프와 같이 직접적으로 경쟁 관계에 있는 3 개의 플로우로 구성된
네트워크에서 FIFO 를 사용하는 IEEE 80211b EMLM-FQ MRADPS 를 각각
적용했을 때 플로우별 처리량과 채널 점유 시간을 계산하였다 또한
MRADPS 를 적용했을 때 가장 낮은 데이터률( mind )을 가지는 F1 이 받는
최소 서비스 양이 모든 플로우의 데이터률이 mind 일 때 EMLM-FQ 에서 받는
최소 서비스양을 보장하는지를 확인하기 위해서 그림 11 의 모든 플로우의
데이터률이 2Mbps 일 때 EMLM-FQ 의 처리량을 측정하였다 트래픽으로
제 4 장 모 의 실 험
33
UDP 를 사용하였으며 패킷 사이즈는 1500 바이트이고 시뮬레이션 시간은
200 초이다
F12MbpsN0 N1F0
55MbpsN2 N3F2
11Mbps (그림 11) 시나리오 I의 노드 그래프
(표 4) 시나리오 I의 플로우별 처리량(패킷수)과 전체 네트워크 처리량
Flow 80211b+FIFO EMLM-FQ MRADPSEMLM-
FQ(2Mbps)
F0 5165 24849 29072 15035
F1 47815 24850 14525 15036
F2 48488 24849 69342 15036
Total Throughput(pkt)
101468
100()
74548
73()
112939
111() 45107
제 4 장 모 의 실 험
34
표 4 에서 EMLM-FQ 는 각 플로우가 공정하게 서비스 되지만 전체
네트워크의 처리량이 FIFO 를 사용하는 IEEE 80211b 환경의 전체 네트워크
처리량보다 약 27 감소한다 하지만 MRADPS 는 IEEE 80211b 보다 네트워크
처리량이 약 11 향상된다 또한 MRADPS 에서 최소 데이터률을 갖는 플로우
F1 의 서비스 양은 그림 12 와 같이 모든 플로우의 데이터률이 그림 11 의
최소 데이터률인 2Mbps 일 때 EMLM-FQ 가 각 플로우에게 제공하는 최소
서비스 양과 거의 동일함을 확인 할 수 있고 MRADPS 가 각 플로우
데이터률에 따른 전송해야 하는 패킷 수 )( fP 에 거의 비례하여 각 플로우가
받는 서비스 양을 제공하는 것을 확인 할 수 있다 여기서 )210( =iTif
는
플로우 의 처리량을 나타낸다
그림 13 는 시나리오 I 의 각 패킷 스케쥴링 기법을 적용했을 때
플로우별 채널 점유 시간을 나타낸다 MRADPS 는 3 개의 플로우의 채널 점유
시간이 다른 스케쥴링 기법보다 공정함을 확인 할 수 있다 하지만 정확하게
플로우의 채널 점유 시간이 동일하지는 않다 그 이유는 표 3 에서 전송할
패킷을 계산할 때 간단히 내림으로 계산을 하였고 패킷을 재전송하는 시간
백오프 시간등의 추가적인 시간들이 발생하기 때문이다
제 4 장 모 의 실 험
35
(그림 12) EMLM-FQ(2Mpbs)가 제공하는 최소 처리량과
MRADPS의 각 플로우의 처리량 비교
제 4 장 모 의 실 험
36
(그림 13) 시나리오 I의 각 플로우별 채널 점유시간
시나리오 II 는 그림 14 과 같이 26 개의 노드와 16 개의 플로우로 구성된
네트워크에서 FIFO 를 사용하는 IEEE 80211b EMLML-FQ MRADPS 를 각각
적용했을 때 각 플로우별 처리량를 평가하였다 시나리오 II 의 각 플로우의
경쟁 관계는 그림 15 와 같다 트래픽으로 UDP 를 사용하였으며 패킷
사이즈는 1500 바이트이고 시뮬레이션 시간은 200 초이다
0
01
02
03
04
05
06
07
08
09
F0 F1 F2
Flow ID
Channel O
ccupancy
Tim
e(F
ractio
n)
IEEE 80211_FIFO
EMLM-FQ
MRADPS
제 4 장 모 의 실 험
37
(그림 14) 시나리오 II 의 노드 그래프
(그림 15) 시나리오 II 의 플로우 경쟁 그래프
제 4 장 모 의 실 험
38
(표 5) 시나리오 I의 플로우별 처리량(패킷수)과
전체 네트워크 처리량
Flow 80211b+FIFO EMLM-FQ MRADPS F0 53327 36622 26167 F1 49939 27281 53327 F2 2375 7630 13514 F3 38448 7515 19703 F4 15316 7323 25432 F5 7260 7462 7304 F6 1412 6171 7370 F7 2953 7465 7210 F8 10737 37156 7672 F9 37335 13932 33182
F10 29459 40242 53858 F11 15157 14106 28770 F12 45716 9877 39119 F13 53318 23484 27190 F14 10316 6790 10878 F15 12291 19163 29201
Total Throughput(pkt) 385359 (100)
272219 (71)
389897 (101)
제 4 장 모 의 실 험
39
표 5 는 그림 14 의 노드 그래프에서 각 패킷 스케쥴링 기법을 적용했을
때 각 플로우의 처리량을 나타낸다 IEEE 80211b 에서 다른 플로우에 비해
서비스의 양이 매우 적은 F2 F6 F7 와 같은 플로우를 EMLM-FQ 에서는
일정량의 서비스를 받을 수 있도록 보장해 준다 하지만 IEEE 80211b 의
네트워크 처리량보다 약 29 감소한다 MRADPS 는 전체 네트워크 처리량이
IEEE 80211b 의 네트워크 처리량과 거의 동일한 처리량을 보여주고 또한
고립되는 플로우의 최소 서비스 양을 EMLM-FQ 가 보장해주는 서비스의 양과
거의 동일하게 서비스한다
에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려하는 분산 패킷 스케쥴링
40
제 5 장 결 론
본 논문은 IEEE 80211x와 같이 물리계층에서 다중 데이터률을 제공하는
에드혹 네트워크 환경에서 ldquo플로우들 간에 공유하는 채널 용량이 고정되어
있다rdquo라는 기존 패킷 스케쥴링의 가정이 실제 환경과 적합하지 않는
문제점을 해결하기 위해서 다중 데이터률을 고려한 새로운 공정성 모델인
플로우별 시간 기반 공정성(Time-based Fairness)를 정의한다 또한 정의한
공정성을 달성하기 위하여 플로우 경쟁 그래프 상의 가장 낮은 데이터률과 각
플로우의 데이터률과 비교하여 전송해야 하는 패킷의 수( )( fP )를 계산하고
스케쥴링 과정에서 개의 패킷에 대한 서비스 태그는 업데이트 하지 않고
)( fP 개의 패킷 중 첫 번째 패킷을 제외한 나머지 패킷은 전송 시에 RTS
프레임에 NCB(Not Compare Bit)를 1로 설정하여 수신 노드에서 RTS를
폐기하지 않고 바로 CTS를 보내 서비스 되도록 EMLM-FQ를 수정하여 새로운
스케쥴링 기법인 MRADPS를 제안하였다 MRADPS는 각 플로우의 서비스
태그 할당 방법과 서비스 태그 정보에 대한 교환 방법등 EMLM-FQ의 기존
방식을 고수하기 때문에 EMLM-FQ의 특성인 공간적 채널 재사용 문제를
해결하는 방법과 분산된 플로우 정보를 가지고 스케쥴링을 결정하는 방법을
동일하게 제공한다 시뮬레이션 결과는 MRADPS는 경쟁 그래프에서 가장
낮은 데이터률을 갖는 플로우의 최소 서비스 양을 모든 플로우의 데이터률이
가장 낮은 데이터률을 가질 때 EMLM-FQ의 플로우가 받는 최소 서비스
에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려하는 분산 패킷 스케쥴링
41
양만큼 서비스하는 것을 보여주고 각 플로우가 받는 서비스 양은 )( fP 에
비례함을 보여준다 또한 MRADPS는 다중 데이터률이 제공되는 환경의
에드혹 네트워크의 전체 네트워크 처리량을 크게 향상시키는 것을 보여준다
참 고 문 헌
42
참고 문헌
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45
감사의 글
이제 2년 반동안의 대학원 생활을 끝마치고 사회로 첫걸음을 내딛게 되었
습니다 제가 무사히 대학원 생활을 끝마칠 수 있도록 도움을 주신 주위의
많은 분들께 이 기회를 빌어 감사의 말씀을 드리고 싶습니다
먼저 저의 지도 교수님이신 유상조 교수님께 감사의 말씀을 드리고 싶습
니다 대학원에 들어와서부터 지금까지 바쁘신 와중에도 부족한 저에게 많
은 시간을 할애하여 지도해 주셔서 항상 감사하게 생각하고 있습니다 교수
님과 연구실 원들과 함께 한 많은 세미나들이 특히 제게 많은 도움이 되었
습니다 또한 바쁘신 와중에도 부족한 논문의 심사를 맡아주신 곽경섭 교수
님과 김덕경 교수님께도 감사의 말씀을 드립니다
결코 적지 않은 2년 반이라는 시간이 짧게 느껴질 만큼 많은 추억과 시간
을 함께한 멀티미디어 통신망 연구실의 선후배 및 동기들에게도 감사의 말
씀을 드립니다
무엇보다도 부모님의 무한한 사랑과 아낌없는 지원이 없었다면 현재의 저
는 없었을 것 입니다 무엇으로도 부모님의 큰 사랑에 보답할 수는 없겠지
만 제 학창생활의 결실인 이 논문을 그 동안의 부모님의 수고에 대한 작은
보답으로 바치고 싶습니다
盧 權 汶
46
학술 활동
[1] Yong-Qian Chen Kwen-mun Roh Sang-Jo Yoo A Distributed Fairness Support
Scheduling Algorithm in Wireless Ad-Hoc Networks Lecture Note in Computer
Science 2006
[2] Yong-Qian Chen Kwen-mun Roh Sang-Jo Yoo A Distributed Fairness Support
Scheduling Algorithm in Wireless Ad-Hoc Networks UIC06
[3] 이정환 노권문 유상조ldquo에드혹 네트워크에서 클러스터 기반의 지오캐
스팅 프로토콜rdquo 한국통신학회 하계학술대회 20047
[4] 노권문 서지영 정순규 조경진 유상조 ldquo에드혹 네트워크에서 다중 데
이터률을 고려하는 분산 패킷 스케쥴링rdquo JCCI2006 20064
[5] Yong-Qian Chen Kwen-Mun Roh Sang-Jo Yoo Service Index Based Fairness
Scheduling in Wireless Ad-Hoc Networks JCCI2006 20064
[6] 조경진 김현주 노권문 유상조 ldquo지능형 무선 인지 기술 기반 네트워크
환경에서 MAC 계층 동적 주파수 선택 방법rdquo 한국통신학회 하계학술대
회 20067
[7] 김현주 조경진 노권문 유상조 ldquo무선 인지 기술 기반의 시스템을 위한
계층에서의 통신 초기화 WRAN MAC 과정rdquo 한국통신학회 하계학술대회
47
20067
[8] 유상조 노권문 정재학 김재명 ldquoWRAN Cognitive Radio MAC 프로토콜
기술rdquo 방송공학회지 Vol 11 No1 pp40-53 2006
[9] 노권문 진영천 유상조 ldquo에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려한
분산 패킷 스케쥴링rdquo 한국통신학회 논문지 2006 07
[10] 조경진 김현주 노권문 유상조 ldquo지능형 무선 인지 기술 기반 네트워크
환경에서 MAC 계층 동적 주파수 선택 방법rdquo 한국통신학회 논문지 게
재 예정
특허 출원
[1] 무선 인지 기술 환경에서 기지국들 간에 무선 공유 자원을 효율적으로
사용하기 위한 매체 접근 제어 계층의 동작 자원 임대 프로토콜 출원번
호 제 2005-0105278
[2] 무선 인지 기술 환경에서 숨겨진 인컴번트 시스템의 검출을 위한 명시적
아웃밴드 시그널링 방법 출원번호 제 2006-0019661
[3] 에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링 방법
출원번호 제 10-2006-63521
[4] 애드혹 네트워크에서 서비스 색인 기반 공정 스케쥴링 방법 출원 번호
제 10-2006-63520
48
수행 프로젝트
[1] 무선 Ad-hoc 네트워크에서 Seamless한 인터넷 QoS 를 제공하기 위한 네
트워킹 기술연구 및 멀티미디어 ad-hoc 서비스 테스트 베드 구현 정보
통신부
[2] 초광대역 무선통신 연구센터 (UWB-ITRC) 제 4 세부과제 ndash UWB 응용
시스템 기술 (정보통신부 대학 IT 연구센터)
[3] 코그니티브 라디오(Cognitive Radio) 기술 개발 III(삼성종합기술원)
- IEEE 80222 WRAN 표준 제안(20051117) 참여(MAC)
[4] 초광대역 무선통신을 위한 지능형 무선인지 (Cognitive Radio) 핵심기술
연구 과학재단 특정기초사업
제 2장 관련 연구
12
F0 T0=1F1 T1=2F2 T2=3
Backoff=0
F0 T0=1F1 T1=2F2 T2=3F3 T3=4
Backoff=1
F0 T0=1F1 T1=2F2 T2=3F3 T3=4
Backoff=2
F1 T1=2F2 T2=3F3 T3=4
Backoff=2
F0 F3 전송 전
F0의 테이블 F1의 테이블 F2의 테이블 F3의 테이블
F0 T0=11F1 T1=2F2 T2=3
Backoff=2
F0 T0=11F1 T1=2F2 T2=3
F3 T3=14
Backoff=0
F0 T0=11F1 T1=2F2 T2=3
F3 T3=14
Backoff=1
F1 T1=2F2 T2=3
F3 T3=14
Backoff=2
F0 F3 전송 후(패킷 사이즈가중치는 10이라 가정)
F0의 테이블 F1의 테이블 F2의 테이블 F3의 테이블
(그림 4) EMLM-FQ의 동작
에드 혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
13
제 3 장 다중 데이터률을 고려한 분산
패킷 스케쥴링(MRADPS)
에드혹 네트워크의 IEEE 80211x 물리 계층에서의 예와 같이 각 단말은
채널 상태에 따라 다중 데이터률을 제공하기 때문에 기존 에드혹 네트워크의
패킷 스케쥴링 연구에서 채널 용량이 고정 되어 있다는 기본 가정이 실제 환
경에 적합하지 않다 이러한 문제를 해결하기 위해서 본 논문에서는 먼저 다
중 데이터률을 고려하여 플로우별 시간 기반 공정성을 정의하고 정의한 시간
기반 공정성을 달성하는 새로운 분산된 패킷 스케쥴링 기법을 제안한다
다중 데이터률을 고려한 패킷 스케률링 기법은 Godfrey Tan과 John Guttag
가 처음 제안하였다 이들이 제안한 패킷 스케률링 기법인 TBR[14](Time-
Based Regulator)는 다중 데이터률을 제공하는 IEEE 80211b 무선 네트워크의
인프라스트럭처 모드에서 한 셀 안의 채널을 공유하는 모든 노드들이 채널 점
유 시간을 공유한다 이 TBR 기법은 플로우별 채널 점유 시간에 대한 공정성
을 제공하는 것이 아니라 노드별로 시간 공정성을 제공하고 라운드 로빈(RR
Round Robin) 방식을 이용하여 인프라스트럭처 모드에서 작동하기 때문에 분
산된 에드혹 네트워크 환경에 적합하지 않다 본 장에서 다중 데이터률을 제
공하는 에드혹 네트워크에서 플로우별 시간 공정성을 제공하는 분산된 에드혹
패킷 스케쥴링인 MRADPS(Multi-Rate Aware Distributed Packet Scheduling)을 제안
한다
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
14
31 네트워크 모델
본 논문은 물리계층과 MAC 계층에서 다중 데이터률을 제공하는 환경과
모든 노드들이 동일한 채널을 공유하는 다중 홉의 무선 에드혹 네트워크를
고려한다 또한 전송 노드의 전송 범위 안에 있는 노드만이 패킷을 받을 수
있다 단일 플로우는 단일 전송 노드로부터 단일 수신 노드까지 전송되는
일련의 패킷 스트림으로 정의한다
본 논문은 MAC 계층으로 일반적인 CSMACA[1][15] 패러다임과 다중
데이터률 적응 기법으로 RBAR 프로토콜[8]을 따른다 전송 노드가 하나의
패킷을 전송하기 위해서 짧은 제어 프레임인 RTS(Request-to-Send)를 수신
노드에게 전송하면 RTS 를 받은 수신 노드는 자신의 주변 노드 중에서 패킷을
전송하고 있는 노드가 있는지 확인한다 전송 중인 노드가 없다면 SNR 값을
측정하여 최적의 데이터률을 결정하고 이에 대한 정보를 CTS(Clear-to-Send)에
포함하여 응답한다 CTS 를 받은 송신 노드는 인접한 노드들에게 RTS-CTS
핸드쉐이크의 성공을 알리기 위한 목적과 수신 노드에게 CTS 의 응답으로
DS(Data-Sending) 프레임를 보내고 DATA 프레임을 전송한다 마지막으로 수신
노드는 성공적인 DATA 프레임 수신에 대한 응답으로 송신 노드에게 ACK
프레임을 전송한다 송신 노드와 수신 노드의 한 홉 거리에 있는 모든
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
15
노드들은 위의 제어 메시지들을 모두 들을 수 있다 본 논문은 관련 연구들[9-
11]과 같이 다음과 같은 3 가지 기본 가정을 갖는다
1) 무선 매체는 페이딩(fading) 간섭(interference) 링크 에러(link Error)
충돌(collision)과 같이 네트워크 사용자에게 영향을 미치는 시간-가변적인
에러를 나타낸다 본 논문에서는 단지 충돌에 의해 발생되는 에러만
고려한다
2) 하나의 노드는 동시에 패킷을 전송하거나 수신할 수 없다
3) 노드의 이동성은 고려하지 않는다
32 시간 기반 공정성(Time-Based Fairness)
기존에 제안된 에드혹 패킷 스케쥴링은 플로우들 간에 처리량 기반
공정성(throughput-based fairness)을 제공하기 위하여 SFQ(Start-Time Fair
Queueing)과 같은 유선에서의 패킷 스케쥴링을 기반으로 한다[6][9] 이러한
처리량 기반 공정성은 플로우별 가중치에 따라 각 플로우가 받는 전체
서비스의 양이 동일함을 의미한다 반면 시간 기반 공정성(time-based
fairness)는 각 플로우가 사용하는 전체 채널 점유 시간이 동등함을 의미한다
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
16
그림 5 의 노드 그래프에 대해 그림 6 과 같이 네트워크의 모든 플로우가
직접적인 경쟁 관계에 있을 때 그림 7 은 처리량 기반 공정성을 제공하는
EMLM-FQ[6]와 본 논문에서 제안하는 시간 기반 공정성을 제공하는 패킷
스케쥴링 기법에 대한 각 플로우의 서비스 순서와 채널 점유 시간을 나타낸다
각 플로우가 갖는 패킷 사이즈와 가중치가 동일하다고 가정하고 각 플로우의
초기 서비스 태그는 이다 그림 6 과 같이 모든 플로우가 직접적인 경쟁관계에
있으면 EMLM-FQ 는 F0 F1 F2 순서대로 각 플로우의 패킷을 서비스한다
시간 기반 공정성을 제공하는 경우 각 플로우가 점유하는 채널 시간이
공정해야 함으로 데이터률이 가장 낮은 F2 가 하나의 패킷을 전송할 때
사용하는 채널 점유 시간을 기준으로 각 플로우가 동일한 채널 점유 시간을
갖도록 한다 그림 7 과 같이 처리량 기반 공정성을 제공할 때 6 개의 패킷이
서비스 되는 시간 동안에 시간 기반 공정성을 제공할 때는 10 개의 패킷을
서비스 할 수 있다 즉 네트워크 처리량이 약 40 향상된다
F05 MbpsN0 N1 F1
2 Mbps N2 N3F2Mbpsxxx
(그림 5) 다중 데이터률을 제공하는 노드 그래프
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
17
F0 F2
F1
(그림 6) 플로우 경쟁 그래프
하지만 실제로 하나의 패킷을 전송하는데 제어 프레임
(RTSCTSDSACK)을 전송하는데 걸리는 시간과 충돌이 발생했을 때
재전송에 사용되는 시간 등의 이유로 채널 점유 시간은 각 플로우의
데이터률에 따라 정확히 비례하지 않는다 본 논문에서는 계산의 단순함을
위해서 각 플로우가 보장 받아야 하는 채널 점유 시간을 플로우의
데이터률에 따라 계산하고 시뮬레이션을 통해 각 플로우의 실제 채널 점유
시간을 측정하고 비교한다 채널 점유 시간 계산 방법은 다음 장에서
설명한다 본 논문에서는 다중 데이터률을 제공하는 환경에서 패킷 스케쥴링
기법이 처리량 기반 공정성과 시간 기반 공정성 사이에서 어떤 공정성을
제공하는 것이 옳다고 주장하는 것이 아니라 처리량 기반 공정성을 기반으로
하는 패킷 스케쥴링 기법에서 전체 네트워크 처리량이 시간 기반 공정성을
제공할 때 보다 현저하게 떨어지는 비효율성을 개선하는 방법을 제안한다
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
18
F1 F2F0 F1 F2F0
F0 F0 F0 F0 F0 F1 F1 F2
시간F0의 5개 패킷 F1의 2개 패킷 F2의 1개 패킷
Throughput-based
Time-based
F0의 2개
패킷
F0의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
F1의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
F2의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
F0 F0
(그림 7) 처리량 기반 공정성과 시간 기반 공정성에 대한
각 플로우의 서비스 순서와 채널 점유 시간 비교
각 플로우 f 의 채널 점유시간( )( fT )은 다음과 같이 정의한다
(3)
F 는 플로우 경쟁 그래프에 존재하는 모든 플로우들의 집합이고 fs 는
플로우 f 의 패킷 사이즈 fd 는 플로우 f 의 데이터률이다 )( fT 는 F 의
모든 플로우가 하나의 패킷을 서비스 하는데 사용하는 채널 점유 시간에서
f 가 하나의 패킷을 서비스 하는데 사용하는 채널 점유 시간이 차지하는
비율을 나타낸다 채널이 항상 이용 중이라고 가정하면 플로우의 전체 채널
점유 시간은 다음과 같이 정의한다
sumisin
=
Fii
i
f
f
ds
ds
fT )(
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
19
(4)
경쟁하는 플로우들의 가중치가 동일하다고 가정하면 시간 기반 공정성에
입각해서 각 플로우가 보장 받아야 하는 채널 점유 시간( )( fGT Guaranteed
Time)는 다음과 같이 정의 한다 N 은 플로우 경쟁 그래프에서 연결된
플로우들 중 가장 낮은 데이터률을 갖는 플로우의 데이터률이다
(5)
경쟁 그래프의 모든 플로우의 패킷 사이즈가 동일하다고 가정하면
)( fGT 는 다음과 도식화 된다
(6)
N은 경쟁 그래프에서 연결되어 있는 전체 플로우의 수이다
)()( fGTfT ge 이면 플로우 f 는 보상 받을 시간이 존재하지 않고
)()( fGTfT lt 이면 플로우 f 는 보상 받을 시간이 존재한다
1)(0 1)( lele=sumisin
fTfTFf
sumisin
=
Fi
i
f
ds
ds
fGT
min
min)(
min
min
1
)(
dNdfGT =
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
20
경쟁 그래프에서 연결된 각 플로우가 보장 받아야 하는 시간은 경쟁
관계에 있는 플로우들 중 가장 낮은 데이터률( mind )을 가진 플로우가 하나의
패킷을 서비스 할 때 그 플로우가 보내야 되는 패킷의 수로 나타낼 수 있다
보상 받아야 하는 시간이 존재하는 플로우 f 는 시간 기반 공정성을
달성하기 위해서 f 가 전송해야 하는 패킷 수( )( fP )는 다음과 같이 정의된다
(7)
따라서 그림 5 의 F0 는 mind 을 갖는 F2 와 비교하여 시간 기반 공정성을
달성하기 위해서 5 개의 패킷을 전송해야 한다 시간 기반 공정성(TF Time-
Based Fairness)은 다음과 같이 정의 한다
(8)
)( 21 tttiα 는 플로우 i 가 시간 1t 부터 시간 2t 까지 점유하는 채널 점유
시간이다 식 (8)의 값이 0 에 근접할수록 이상적인 시간 기반 공정성을
제공한다
mind 을 갖는 플로우 mindf 이 받는 최소 서비스의 양 )( 21minttW
df은
EMLM-FQ 의 식 (2)에서 정의한 각 플로우가 받는 최소 서비스의 양에서
유도된다 그 이유는 그림 5 에서 모든 플로우의 데이터률이 mind 이라 가정할
때 EMLM-FQ 에서 제공하는 각 플로우의 최소 서비스 양을 본 논문에서
제안하는 MRADPS 가 그림 8 과 같이 제공하기 때문이다 예를 들어
MRADPS 에서 최소 데이터률을 갖는 F2 가 받는 최소 서비스양은 F2 의
min
)(dd
fP f=
|)()(| 2121 tttt tj
ti αα minus
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
21
데이터률이 모든 플로우의 데이터률일 때 EMLM-FQ 에서 F2 가 받는 최소
서비스양과 같다 따라서 mindf 이 받는 최소 서비스 양( )( 21minttW
df)은 다음과
같이 정의 된다
(9)
여기서 fr 와 gr 는 각각 플로우 f 와 g의 가중치이며 S 는 플로우 경쟁
그래프에서 플로우 f 와 직접 연결되어 있는 플로우들의 집합이고 k와 α 는
[6]에서 각 플로우의 경쟁관계에 따라 정의한 위치 종속적 상수이다 플로우의
가중치가 동일하다고 가정하면 )( 21minttW
df는 다음과 같다 n은 플로우 경쟁
그래프에서 f 와 직접 연결되어 있는 플로우의 수이다
(10)
mind 보다 큰 데이터률을 가진 플로우가 받은 최소 서비스의 양
)( 21 ttWdf
은 다음과 같이 정의된다
(11)
αminusminusgesum isin
)()( 12min21mintt
rkr
dttWSg g
ffd
αminusminusge )(1)( 12min21mintt
kndttW
df
)()( 21min
21 minttW
dd
ttWdd f
ff ge
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
22
(그림 8) EMLM-FQ( xMbps)와 시간 기반 공정성에 대한
각 플로우의 서비스 순서와 채널 점유 시간 비교
F1 F2F0
F0 F0 F0 F0 F0 F1 F1 F2
시간F0의 5개 패킷 F1의 2개 패킷 F2의 1개 패킷
EMLM-FQ
Time-based
F0의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
F1의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
F2의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
23
33 채널 점유 시간의 계산
하나의 패킷 전송하는데 사용되는 채널 점유시간은 IEEE 80211 MAC
계층에서 하나의 데이터 프레임을 전송하는데 요구되는 전체 시간과 같다
전형적으로 다음과 같은 시간들을 포함한다
1) 데이터 프레임의 전송 시간
2) 하나의 데이터 프레임의 성공적인 전송을 끝내기 위해 전송되는 제어
프레임 전송 시간(RTS CTS DS ACK 프레임 전송 시간)
3) 데이터 프레임과 제어 프레임(RTS CTS DS ACK)를 전송할 때의 전파
지연 시간
4) 전송 노드가 채널에 접근하기 전에 기다리는 프레임 간 유휴 시간
(idle time)
MAC 계층에서는 데이터 프레임의 전송이 실패할 때 재전송을 시도하기
때문에 채널 점유시간에서 재전송에 걸리는 모든 시간들을 포함해야 한다
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
24
34 MRADPS 의 구현
MRADPS 는 각 플로우의 서비스 태그 할당 방법과 서비스 태그 정보에
대한 교환 방법은 EMLM-FQ 를 따른다 하지만 시간 기반 공정성을 제공하기
위하여 각 플로우의 데이터률에 따라 전송해야 하는 패킷 수를 계산하기
위해서 모든 노드는 인접한 노드들의 플로우에 대한 데이터률 정보를 듣고
자신의 로컬 테이블에 저장하고 자신의 로컬 테이블에 존재하는 플로우의
데이터률과 비교하여 가장 낮은 데이터률( mind )을 저장하여 데이터 전송 시
제어 프레임(RTS CTS DS ACK)에 포함시켜 전송한다 만약 로컬 테이블의
mind 보다 낮은 데이터률에 대한 정보를 듣는다면 로컬 테이블의 mind 을 그
데이터률로 저장하고 제어 프레임에 삽입하여 전송한다 따라서 경쟁
그래프에 연결된 플로우를 가진 모든 송신 노드는 경쟁하는 플로우 중 가장
낮은 데이터률에 대한 정보를 얻게 된다 또한 스케쥴링 과정 중에서 mind 과
송신 노드가 서비스 하려는 플로우의 데이터률과 비교하여 송신 노드가
전송해야 하는 패킷 수( )( fP 식(9))를 계산하고 만약 가 1 보다 크고 백로그
된 패킷이 존재 한다면 )( fP 개의 패킷은 동일한 서비스 태그를 갖고 즉시
전송을 시도한다 즉 )( fP 개의 패킷이 서비스 될 때까지 스케쥴링 과정에서
서비스 태그를 업데이트 하지 않는다 )( fP 개의 패킷 중 첫 번째 패킷을
제외한 )( fP -1 개의 패킷들은 전송 시 수신 노드에서 RTS 폐기가 이루어
지지 않게 하기 위해서 RTS 프레임의 1bit 구간(NCB Not Compare Bit)을 1 로
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
25
설정하여 전송한다 RTS 프레임에 NCB 구간이 1 로 세팅되어 있으면 수신
노드는 현재 채널이 사용 중이 아니면 CTS 로 바로 응답하여 그 플로우가
서비스 되도록 한다
341 기본적인 메시지 교환
각 패킷 전송은 RTS-CTS-DS-DATA-ACK 핸드쉐이크 과정을 따르고
패킷이 전송 될 수 있는 데이터률을 결정하기 위하여 RBAR 프로토콜을
따른다 만약 한 노드가 백오프 동안에 다른 노드에 의해서 어떤 전송이
이루어지고 있으면 그 전송이 끝날 때까지 백오프 타이머를 멈추어 기다리고
전송 중인 플로우에 대한 서비스 태그 정보를 로컬 테이블에서 업데이트한다
플로우 f 의 백오프 타이머가 끝나고 채널이 사용 중이지 않다면 RfB)
(수신
노드의 로컬 테이블에 따른 플로우 f 의 백오프 예측 값)를 포함하는 RTS 를
전송한다 RTS 를 받은 수신 노드는 자신의 로컬 테이블에서 플로우 f 에
대한 백오프 값 RfB 이 R
fB)
보다 작거나 같으면 CTS 로 응답하고 그렇지
않으면 CTS 를 전송하지 않는다
송신 노드와 수신 노드의 한 홉 거리에 있는 모든 이웃 노드들에게
플로우의 서비스 태그 정보 데이터률과 네트워크에서 가장 낮은
데이터률( mind )에 대한 정보를 알리기 위해서 제어 프레임(RTS CTS DS
ACK)에 서비스 태그와 mind 을 포함하여 전송하고 CTS DS ACK 프레임에
플로우의 데이터률을 포함하여 전송한다 RTS 에 플로우의 데이터률을
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
26
전송하지 않는 이유는 다중 데이터률 적응 기법으로 RBAR 를 채택하고 있기
때문에 수신 노드가 선택한 데이터률을 CTS 에 포함하여 전송하기 전까지
송신 노드는 전송할 데이터률을 알지 못하기 때문이다 또한 플로우에 대한
업데이트 서비스 태그는 RTS CTS 프레임에 포함하지 않는다 그 이유는
RTS 와 CTS 는 채널 획득을 보장하지 않기 때문이다 RTS-CTS 과정이 성공한
이후에 DS 와 ACK 프레임에 플로우에 대한 업데이트 태그를 붙여 주변
노드들에게 공지한다 이로써 스케쥴링을 위한 정확한 플로우의 서비스 태그
정보가 전달된다
342 테이블 정보 교환
경쟁 그래프에서 한 홉 거리에 있는 플로우에 대한 정보는 송신 노드와
수신 노드에 분산되어 있을 수 있다 따라서 송신 노드의 플로우 f 에 대한
백 오프 값 설정 방법은 송신 노드와 수신 노드에서 유지 되는 테이블을
고려하여 백오프 값을 설정해야한다
즉 Sf
Sff BBB += 이다 fB 는 플로우 f 의 백오프 값이고 S
fB 는 송신
노드의 로컬 테이블에 따른 플로우 f 의 백오프 값 RfB 은 수신 노드의 로컬
테이블에 따른 플로우 f 의 백오프 값이다 그러나 송신 노드에서는 SfB 는
정확히 알지만 RfB 은 알 수 없다 따라서 송신 노드가 R
fB 을 예측 할 수
있도록 수신 노드는 ACK 프레임에 두개의 파라미터( fM fb )를 추가하여
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
27
전송한다 fM 는 수신 노드의 로컬 테이블에서 플로우 f 가 서비스하기 전에
서비스 되어야 하는 플로우들의 바이트 수이다 fM 는 다음과 같이 계산된다
(12)
fw 는 플로우 f 의 가중치이고 iT 는 수신 노드의 로컬 테이블에서
플로우 f 의 서비스 태그( fT )보다 작은 플로우의 서비스 태그이다 B는 수신
노드의 로컬 테이블에서 fT 보다 작은 서비스 태그를 갖는 플로우들의
집합이다 fb 은 수신 노드의 테이블에서 플로우 f 의 백오프 기간을
나타낸다 따라서 송신 노드가 fM fb 를 ACK 프레임을 통해 받으면 임의의
시간 t 에서의 RfB)
은 다음과 같이 계산 할 수 있다 ft 는 이전에 ACK
프레임을 받은 시간이다
(13)
343 패킷 스케쥴링
노드 에서 채널이 사용 중이 아닌 것이 감지되면 a) 전송할 플로우 가
로컬 테이블 에서 가장 작은 서비스 태그를 가지고 있다면 즉시 HOL(Head of
Line) 패킷을 전송한다 만약 f 의 데이터률이 mind 보다 크다면 시간
공정성을 달성하기 위해 전송해야 하는 패킷 수( )( fP )를 구하고 )( fP 개의
패킷들의 서비스 태그를 업데이트하지 않고 동일한 서비스 태그를 갖는다
fBj jff wTTM )(sum isinminus=
ffffRf MttdMbB ))(( min minussdotminussdotasymp)
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
28
)( fP 개의 패킷들은 즉시 전송을 시도하고 )( fP 개의 패킷들이 서비스 된 후
패킷의 서비스 태그를 업데이트한다 b) f 보다 작은 서비스 태그를 갖는
플로우가 자신의 로컬 테이블( nE )에 존재 하면 f 의 백오프 값 fB 을
Rf
Sf BB + 로 설정 하고 백오프 타이머가 동작을 시작한다 c) f 의 백오프
타이머가 만료되고 채널이 사용 중이 아니라면 f 의 HOL(Head of Line)
패킷을 전송한다 그림 9 는 패킷 스케쥴링의 순서를 나타낸다
(그림 9) 패킷 스케쥴링 순서도
스케쥴링 시작
전송할 플로우가 가장 작은 서비스 태그를 갖는가
계산
HOL 패킷 전송
백오프 시작
Rf
Sff BBB +=
백오프 만료
네
아니오
)(fP
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
29
344 간단한 예제
그림 5 와 같은 네트워크가 존재한다고 가정하자 각 플로우의 패킷
사이즈와 가중치는 동일하다 각 플로우 )210( =iFi 는 초기 서비스 태그
값으로 각각 10 =T 21 =T 32 =T 을 갖는다 또한 이라
가정하면 그림 10 와 같이 F0 는 가장 작은 서비스 태그를 갖기 때문에 즉시
pkt 0 의 전송을 시작한다 전송을 시작하기 전에 F0 의 데이터률은 네크워크에
존재하는 가장 낮은 데이터률 mind 보다 5 배 높기 때문에 시간 기반 공정성을
달성하기 위해서 전송해야 할 패킷 수 5)( =fP 를 계산하고 F0 의 첫 번째
패킷 pkt 0 을 전송할 때 DS 와 ACK 프레임에 업데이트 태그를 붙이지 않는다
그 이유는 만약 노드 N1 이 F0 의 업데이트 태그를 수신하면 즉시 F1 의 pkt
0 를 서비스하기 위해 채널에 접근을 시도할 것이기 때문이다 따라서
업데이트 태그를 붙이지 않음으로써 F0 의 전송해야 할 나머지 패킷에게
전송할 기회를 줄 수 있다 pkt 0 전송 후에 F0 는 스케쥴링 과정에서 )( fP 의
마지막 패킷 pkt 4 가 서비스 되기 전까지 서비스 태그를 업데이트 하지 않기
때문에 F0 는 가장 작은 서비스 태그를 가지므로 F0 의 pkt 1 pkt 2 pkt 3 pkt
4 는 즉시 전송을 시도한다 또한 pkt 1 pkt 2 pkt 3 pkt 4 을 전송 할 때 RTS
프레임의 NCB(Not Compare Bit)을 1 로 설정하여 전송한다 이는 수신
노드에서 RfB 값의 비교없이 RTS 프레임에 대한 응답으로 CTS 프레임을 즉시
전송하도록 한다 F0 의 전송해야 할 5 개의 패킷 중 마지막 패킷인 pkt 4
10 =
WeightSizePacket
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
30
전송시 DS 와 ACK 프레임에 업데이트 태그를 붙여서 주변 노드들에게
공지한다 N1 이 F0 의 pkt 4 의 업데이트 태그를 수신하면 F1 의 패킷을
서비스하기 위해서 즉시 채널에 접근한다 F1 의 첫 번째 패킷 pkt 0 을
전송하기 전에 F0 와 같이 2)( =fP 를 계산하고 F1 의 pkt 0 의 전송 후에 pkt
1 전송시 NCB 를 1 로 설정하고 DS 와 ACK 프레임 전송 시 업데이트 태그를
붙인다 F2 는 이기 때문에 추가로 전송할 패킷이 존재 하지 않다 따라서
F2 의 패킷 pkt 0 을 전송할 때 DS 와 ACK 프레임 전송 시 업데이트 태그를
붙여서 전송한다
(그림 10) 간단한 예제
Time
F0
F1
F2
T1=2
T0=1 T0=1 T0=1 T0=1 T0=11
T1=12
T2=13
100 200 300
pkt 0 pkt 1 pkt 2 pkt 3 pkt 4
pkt 0 pkt 1
pkt 0
T=update service tag Transmitting pkt with update service tag
T= service tag Transmitting pkt not with update service tag
제 4 장 모 의 실 험
31
제 4 장 모의 실험
본 논문에서는 제안한 에드혹 패킷 스케쥴링에 대한 성능을 평가하기
위해서 미국 버클리 대학 남가주 대학 및 카네기 멜론 대학에서 개발한
네트워크 시뮬레이터인 NS-2[16] 및 CMU 확장 프로그램을 사용했으며 본
논문에서 제안한 MRADPS 와 비교 대상인 EMLM-FQ 를 구현하여 성능
평가를 수행하였다 표 2 는 시뮬레이션 시 적용된 파라미터 값이고 표 3 은
경쟁 그래프가 갖는 각 최소 데이터률에서 각 플로우의 데이터률에 따라
전송해야 하는 패킷수이다
(표 2) 시뮬레이션 파라미터
Parameter Value
Frequency
Transmit Power
110 Mbps Sensitivity
55 Mbps Sensitivity
20 Mbps Sensitivity
Carrier Sense Threshold
Propagation Model
Maximum Transmission Range (25511 Mbps)
Routing Protocol
24 GHz
15 dBm
-82 dBm
-87 dBm
-91 dBm
-108 dBm
Two Ray Ground
250m 200m 100m
DSR
제 4 장 모 의 실 험
32
(표 3) 최소 데이터률과 플로우 데이터률에 따라 전송해야
하는 패킷수
Flow data rate
Minimum data rate )( fP
2Mbps2Mbps
55Mbps55Mbps
11Mbps11Mbps
11Mbps55Mbps
55Mbps2Mbps
11Mbps2Mbps
1
1
1
2
2
5
시나리오 I 은 그림 11 과 같이 4 개의 노드와 그림 6 의 플로우
경쟁그래프와 같이 직접적으로 경쟁 관계에 있는 3 개의 플로우로 구성된
네트워크에서 FIFO 를 사용하는 IEEE 80211b EMLM-FQ MRADPS 를 각각
적용했을 때 플로우별 처리량과 채널 점유 시간을 계산하였다 또한
MRADPS 를 적용했을 때 가장 낮은 데이터률( mind )을 가지는 F1 이 받는
최소 서비스 양이 모든 플로우의 데이터률이 mind 일 때 EMLM-FQ 에서 받는
최소 서비스양을 보장하는지를 확인하기 위해서 그림 11 의 모든 플로우의
데이터률이 2Mbps 일 때 EMLM-FQ 의 처리량을 측정하였다 트래픽으로
제 4 장 모 의 실 험
33
UDP 를 사용하였으며 패킷 사이즈는 1500 바이트이고 시뮬레이션 시간은
200 초이다
F12MbpsN0 N1F0
55MbpsN2 N3F2
11Mbps (그림 11) 시나리오 I의 노드 그래프
(표 4) 시나리오 I의 플로우별 처리량(패킷수)과 전체 네트워크 처리량
Flow 80211b+FIFO EMLM-FQ MRADPSEMLM-
FQ(2Mbps)
F0 5165 24849 29072 15035
F1 47815 24850 14525 15036
F2 48488 24849 69342 15036
Total Throughput(pkt)
101468
100()
74548
73()
112939
111() 45107
제 4 장 모 의 실 험
34
표 4 에서 EMLM-FQ 는 각 플로우가 공정하게 서비스 되지만 전체
네트워크의 처리량이 FIFO 를 사용하는 IEEE 80211b 환경의 전체 네트워크
처리량보다 약 27 감소한다 하지만 MRADPS 는 IEEE 80211b 보다 네트워크
처리량이 약 11 향상된다 또한 MRADPS 에서 최소 데이터률을 갖는 플로우
F1 의 서비스 양은 그림 12 와 같이 모든 플로우의 데이터률이 그림 11 의
최소 데이터률인 2Mbps 일 때 EMLM-FQ 가 각 플로우에게 제공하는 최소
서비스 양과 거의 동일함을 확인 할 수 있고 MRADPS 가 각 플로우
데이터률에 따른 전송해야 하는 패킷 수 )( fP 에 거의 비례하여 각 플로우가
받는 서비스 양을 제공하는 것을 확인 할 수 있다 여기서 )210( =iTif
는
플로우 의 처리량을 나타낸다
그림 13 는 시나리오 I 의 각 패킷 스케쥴링 기법을 적용했을 때
플로우별 채널 점유 시간을 나타낸다 MRADPS 는 3 개의 플로우의 채널 점유
시간이 다른 스케쥴링 기법보다 공정함을 확인 할 수 있다 하지만 정확하게
플로우의 채널 점유 시간이 동일하지는 않다 그 이유는 표 3 에서 전송할
패킷을 계산할 때 간단히 내림으로 계산을 하였고 패킷을 재전송하는 시간
백오프 시간등의 추가적인 시간들이 발생하기 때문이다
제 4 장 모 의 실 험
35
(그림 12) EMLM-FQ(2Mpbs)가 제공하는 최소 처리량과
MRADPS의 각 플로우의 처리량 비교
제 4 장 모 의 실 험
36
(그림 13) 시나리오 I의 각 플로우별 채널 점유시간
시나리오 II 는 그림 14 과 같이 26 개의 노드와 16 개의 플로우로 구성된
네트워크에서 FIFO 를 사용하는 IEEE 80211b EMLML-FQ MRADPS 를 각각
적용했을 때 각 플로우별 처리량를 평가하였다 시나리오 II 의 각 플로우의
경쟁 관계는 그림 15 와 같다 트래픽으로 UDP 를 사용하였으며 패킷
사이즈는 1500 바이트이고 시뮬레이션 시간은 200 초이다
0
01
02
03
04
05
06
07
08
09
F0 F1 F2
Flow ID
Channel O
ccupancy
Tim
e(F
ractio
n)
IEEE 80211_FIFO
EMLM-FQ
MRADPS
제 4 장 모 의 실 험
37
(그림 14) 시나리오 II 의 노드 그래프
(그림 15) 시나리오 II 의 플로우 경쟁 그래프
제 4 장 모 의 실 험
38
(표 5) 시나리오 I의 플로우별 처리량(패킷수)과
전체 네트워크 처리량
Flow 80211b+FIFO EMLM-FQ MRADPS F0 53327 36622 26167 F1 49939 27281 53327 F2 2375 7630 13514 F3 38448 7515 19703 F4 15316 7323 25432 F5 7260 7462 7304 F6 1412 6171 7370 F7 2953 7465 7210 F8 10737 37156 7672 F9 37335 13932 33182
F10 29459 40242 53858 F11 15157 14106 28770 F12 45716 9877 39119 F13 53318 23484 27190 F14 10316 6790 10878 F15 12291 19163 29201
Total Throughput(pkt) 385359 (100)
272219 (71)
389897 (101)
제 4 장 모 의 실 험
39
표 5 는 그림 14 의 노드 그래프에서 각 패킷 스케쥴링 기법을 적용했을
때 각 플로우의 처리량을 나타낸다 IEEE 80211b 에서 다른 플로우에 비해
서비스의 양이 매우 적은 F2 F6 F7 와 같은 플로우를 EMLM-FQ 에서는
일정량의 서비스를 받을 수 있도록 보장해 준다 하지만 IEEE 80211b 의
네트워크 처리량보다 약 29 감소한다 MRADPS 는 전체 네트워크 처리량이
IEEE 80211b 의 네트워크 처리량과 거의 동일한 처리량을 보여주고 또한
고립되는 플로우의 최소 서비스 양을 EMLM-FQ 가 보장해주는 서비스의 양과
거의 동일하게 서비스한다
에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려하는 분산 패킷 스케쥴링
40
제 5 장 결 론
본 논문은 IEEE 80211x와 같이 물리계층에서 다중 데이터률을 제공하는
에드혹 네트워크 환경에서 ldquo플로우들 간에 공유하는 채널 용량이 고정되어
있다rdquo라는 기존 패킷 스케쥴링의 가정이 실제 환경과 적합하지 않는
문제점을 해결하기 위해서 다중 데이터률을 고려한 새로운 공정성 모델인
플로우별 시간 기반 공정성(Time-based Fairness)를 정의한다 또한 정의한
공정성을 달성하기 위하여 플로우 경쟁 그래프 상의 가장 낮은 데이터률과 각
플로우의 데이터률과 비교하여 전송해야 하는 패킷의 수( )( fP )를 계산하고
스케쥴링 과정에서 개의 패킷에 대한 서비스 태그는 업데이트 하지 않고
)( fP 개의 패킷 중 첫 번째 패킷을 제외한 나머지 패킷은 전송 시에 RTS
프레임에 NCB(Not Compare Bit)를 1로 설정하여 수신 노드에서 RTS를
폐기하지 않고 바로 CTS를 보내 서비스 되도록 EMLM-FQ를 수정하여 새로운
스케쥴링 기법인 MRADPS를 제안하였다 MRADPS는 각 플로우의 서비스
태그 할당 방법과 서비스 태그 정보에 대한 교환 방법등 EMLM-FQ의 기존
방식을 고수하기 때문에 EMLM-FQ의 특성인 공간적 채널 재사용 문제를
해결하는 방법과 분산된 플로우 정보를 가지고 스케쥴링을 결정하는 방법을
동일하게 제공한다 시뮬레이션 결과는 MRADPS는 경쟁 그래프에서 가장
낮은 데이터률을 갖는 플로우의 최소 서비스 양을 모든 플로우의 데이터률이
가장 낮은 데이터률을 가질 때 EMLM-FQ의 플로우가 받는 최소 서비스
에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려하는 분산 패킷 스케쥴링
41
양만큼 서비스하는 것을 보여주고 각 플로우가 받는 서비스 양은 )( fP 에
비례함을 보여준다 또한 MRADPS는 다중 데이터률이 제공되는 환경의
에드혹 네트워크의 전체 네트워크 처리량을 크게 향상시키는 것을 보여준다
참 고 문 헌
42
참고 문헌
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[17] Datasheet for ORiNOCO 11 Mbits Network Interface Cards 2001
45
감사의 글
이제 2년 반동안의 대학원 생활을 끝마치고 사회로 첫걸음을 내딛게 되었
습니다 제가 무사히 대학원 생활을 끝마칠 수 있도록 도움을 주신 주위의
많은 분들께 이 기회를 빌어 감사의 말씀을 드리고 싶습니다
먼저 저의 지도 교수님이신 유상조 교수님께 감사의 말씀을 드리고 싶습
니다 대학원에 들어와서부터 지금까지 바쁘신 와중에도 부족한 저에게 많
은 시간을 할애하여 지도해 주셔서 항상 감사하게 생각하고 있습니다 교수
님과 연구실 원들과 함께 한 많은 세미나들이 특히 제게 많은 도움이 되었
습니다 또한 바쁘신 와중에도 부족한 논문의 심사를 맡아주신 곽경섭 교수
님과 김덕경 교수님께도 감사의 말씀을 드립니다
결코 적지 않은 2년 반이라는 시간이 짧게 느껴질 만큼 많은 추억과 시간
을 함께한 멀티미디어 통신망 연구실의 선후배 및 동기들에게도 감사의 말
씀을 드립니다
무엇보다도 부모님의 무한한 사랑과 아낌없는 지원이 없었다면 현재의 저
는 없었을 것 입니다 무엇으로도 부모님의 큰 사랑에 보답할 수는 없겠지
만 제 학창생활의 결실인 이 논문을 그 동안의 부모님의 수고에 대한 작은
보답으로 바치고 싶습니다
盧 權 汶
46
학술 활동
[1] Yong-Qian Chen Kwen-mun Roh Sang-Jo Yoo A Distributed Fairness Support
Scheduling Algorithm in Wireless Ad-Hoc Networks Lecture Note in Computer
Science 2006
[2] Yong-Qian Chen Kwen-mun Roh Sang-Jo Yoo A Distributed Fairness Support
Scheduling Algorithm in Wireless Ad-Hoc Networks UIC06
[3] 이정환 노권문 유상조ldquo에드혹 네트워크에서 클러스터 기반의 지오캐
스팅 프로토콜rdquo 한국통신학회 하계학술대회 20047
[4] 노권문 서지영 정순규 조경진 유상조 ldquo에드혹 네트워크에서 다중 데
이터률을 고려하는 분산 패킷 스케쥴링rdquo JCCI2006 20064
[5] Yong-Qian Chen Kwen-Mun Roh Sang-Jo Yoo Service Index Based Fairness
Scheduling in Wireless Ad-Hoc Networks JCCI2006 20064
[6] 조경진 김현주 노권문 유상조 ldquo지능형 무선 인지 기술 기반 네트워크
환경에서 MAC 계층 동적 주파수 선택 방법rdquo 한국통신학회 하계학술대
회 20067
[7] 김현주 조경진 노권문 유상조 ldquo무선 인지 기술 기반의 시스템을 위한
계층에서의 통신 초기화 WRAN MAC 과정rdquo 한국통신학회 하계학술대회
47
20067
[8] 유상조 노권문 정재학 김재명 ldquoWRAN Cognitive Radio MAC 프로토콜
기술rdquo 방송공학회지 Vol 11 No1 pp40-53 2006
[9] 노권문 진영천 유상조 ldquo에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려한
분산 패킷 스케쥴링rdquo 한국통신학회 논문지 2006 07
[10] 조경진 김현주 노권문 유상조 ldquo지능형 무선 인지 기술 기반 네트워크
환경에서 MAC 계층 동적 주파수 선택 방법rdquo 한국통신학회 논문지 게
재 예정
특허 출원
[1] 무선 인지 기술 환경에서 기지국들 간에 무선 공유 자원을 효율적으로
사용하기 위한 매체 접근 제어 계층의 동작 자원 임대 프로토콜 출원번
호 제 2005-0105278
[2] 무선 인지 기술 환경에서 숨겨진 인컴번트 시스템의 검출을 위한 명시적
아웃밴드 시그널링 방법 출원번호 제 2006-0019661
[3] 에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링 방법
출원번호 제 10-2006-63521
[4] 애드혹 네트워크에서 서비스 색인 기반 공정 스케쥴링 방법 출원 번호
제 10-2006-63520
48
수행 프로젝트
[1] 무선 Ad-hoc 네트워크에서 Seamless한 인터넷 QoS 를 제공하기 위한 네
트워킹 기술연구 및 멀티미디어 ad-hoc 서비스 테스트 베드 구현 정보
통신부
[2] 초광대역 무선통신 연구센터 (UWB-ITRC) 제 4 세부과제 ndash UWB 응용
시스템 기술 (정보통신부 대학 IT 연구센터)
[3] 코그니티브 라디오(Cognitive Radio) 기술 개발 III(삼성종합기술원)
- IEEE 80222 WRAN 표준 제안(20051117) 참여(MAC)
[4] 초광대역 무선통신을 위한 지능형 무선인지 (Cognitive Radio) 핵심기술
연구 과학재단 특정기초사업
에드 혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
13
제 3 장 다중 데이터률을 고려한 분산
패킷 스케쥴링(MRADPS)
에드혹 네트워크의 IEEE 80211x 물리 계층에서의 예와 같이 각 단말은
채널 상태에 따라 다중 데이터률을 제공하기 때문에 기존 에드혹 네트워크의
패킷 스케쥴링 연구에서 채널 용량이 고정 되어 있다는 기본 가정이 실제 환
경에 적합하지 않다 이러한 문제를 해결하기 위해서 본 논문에서는 먼저 다
중 데이터률을 고려하여 플로우별 시간 기반 공정성을 정의하고 정의한 시간
기반 공정성을 달성하는 새로운 분산된 패킷 스케쥴링 기법을 제안한다
다중 데이터률을 고려한 패킷 스케률링 기법은 Godfrey Tan과 John Guttag
가 처음 제안하였다 이들이 제안한 패킷 스케률링 기법인 TBR[14](Time-
Based Regulator)는 다중 데이터률을 제공하는 IEEE 80211b 무선 네트워크의
인프라스트럭처 모드에서 한 셀 안의 채널을 공유하는 모든 노드들이 채널 점
유 시간을 공유한다 이 TBR 기법은 플로우별 채널 점유 시간에 대한 공정성
을 제공하는 것이 아니라 노드별로 시간 공정성을 제공하고 라운드 로빈(RR
Round Robin) 방식을 이용하여 인프라스트럭처 모드에서 작동하기 때문에 분
산된 에드혹 네트워크 환경에 적합하지 않다 본 장에서 다중 데이터률을 제
공하는 에드혹 네트워크에서 플로우별 시간 공정성을 제공하는 분산된 에드혹
패킷 스케쥴링인 MRADPS(Multi-Rate Aware Distributed Packet Scheduling)을 제안
한다
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
14
31 네트워크 모델
본 논문은 물리계층과 MAC 계층에서 다중 데이터률을 제공하는 환경과
모든 노드들이 동일한 채널을 공유하는 다중 홉의 무선 에드혹 네트워크를
고려한다 또한 전송 노드의 전송 범위 안에 있는 노드만이 패킷을 받을 수
있다 단일 플로우는 단일 전송 노드로부터 단일 수신 노드까지 전송되는
일련의 패킷 스트림으로 정의한다
본 논문은 MAC 계층으로 일반적인 CSMACA[1][15] 패러다임과 다중
데이터률 적응 기법으로 RBAR 프로토콜[8]을 따른다 전송 노드가 하나의
패킷을 전송하기 위해서 짧은 제어 프레임인 RTS(Request-to-Send)를 수신
노드에게 전송하면 RTS 를 받은 수신 노드는 자신의 주변 노드 중에서 패킷을
전송하고 있는 노드가 있는지 확인한다 전송 중인 노드가 없다면 SNR 값을
측정하여 최적의 데이터률을 결정하고 이에 대한 정보를 CTS(Clear-to-Send)에
포함하여 응답한다 CTS 를 받은 송신 노드는 인접한 노드들에게 RTS-CTS
핸드쉐이크의 성공을 알리기 위한 목적과 수신 노드에게 CTS 의 응답으로
DS(Data-Sending) 프레임를 보내고 DATA 프레임을 전송한다 마지막으로 수신
노드는 성공적인 DATA 프레임 수신에 대한 응답으로 송신 노드에게 ACK
프레임을 전송한다 송신 노드와 수신 노드의 한 홉 거리에 있는 모든
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
15
노드들은 위의 제어 메시지들을 모두 들을 수 있다 본 논문은 관련 연구들[9-
11]과 같이 다음과 같은 3 가지 기본 가정을 갖는다
1) 무선 매체는 페이딩(fading) 간섭(interference) 링크 에러(link Error)
충돌(collision)과 같이 네트워크 사용자에게 영향을 미치는 시간-가변적인
에러를 나타낸다 본 논문에서는 단지 충돌에 의해 발생되는 에러만
고려한다
2) 하나의 노드는 동시에 패킷을 전송하거나 수신할 수 없다
3) 노드의 이동성은 고려하지 않는다
32 시간 기반 공정성(Time-Based Fairness)
기존에 제안된 에드혹 패킷 스케쥴링은 플로우들 간에 처리량 기반
공정성(throughput-based fairness)을 제공하기 위하여 SFQ(Start-Time Fair
Queueing)과 같은 유선에서의 패킷 스케쥴링을 기반으로 한다[6][9] 이러한
처리량 기반 공정성은 플로우별 가중치에 따라 각 플로우가 받는 전체
서비스의 양이 동일함을 의미한다 반면 시간 기반 공정성(time-based
fairness)는 각 플로우가 사용하는 전체 채널 점유 시간이 동등함을 의미한다
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
16
그림 5 의 노드 그래프에 대해 그림 6 과 같이 네트워크의 모든 플로우가
직접적인 경쟁 관계에 있을 때 그림 7 은 처리량 기반 공정성을 제공하는
EMLM-FQ[6]와 본 논문에서 제안하는 시간 기반 공정성을 제공하는 패킷
스케쥴링 기법에 대한 각 플로우의 서비스 순서와 채널 점유 시간을 나타낸다
각 플로우가 갖는 패킷 사이즈와 가중치가 동일하다고 가정하고 각 플로우의
초기 서비스 태그는 이다 그림 6 과 같이 모든 플로우가 직접적인 경쟁관계에
있으면 EMLM-FQ 는 F0 F1 F2 순서대로 각 플로우의 패킷을 서비스한다
시간 기반 공정성을 제공하는 경우 각 플로우가 점유하는 채널 시간이
공정해야 함으로 데이터률이 가장 낮은 F2 가 하나의 패킷을 전송할 때
사용하는 채널 점유 시간을 기준으로 각 플로우가 동일한 채널 점유 시간을
갖도록 한다 그림 7 과 같이 처리량 기반 공정성을 제공할 때 6 개의 패킷이
서비스 되는 시간 동안에 시간 기반 공정성을 제공할 때는 10 개의 패킷을
서비스 할 수 있다 즉 네트워크 처리량이 약 40 향상된다
F05 MbpsN0 N1 F1
2 Mbps N2 N3F2Mbpsxxx
(그림 5) 다중 데이터률을 제공하는 노드 그래프
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
17
F0 F2
F1
(그림 6) 플로우 경쟁 그래프
하지만 실제로 하나의 패킷을 전송하는데 제어 프레임
(RTSCTSDSACK)을 전송하는데 걸리는 시간과 충돌이 발생했을 때
재전송에 사용되는 시간 등의 이유로 채널 점유 시간은 각 플로우의
데이터률에 따라 정확히 비례하지 않는다 본 논문에서는 계산의 단순함을
위해서 각 플로우가 보장 받아야 하는 채널 점유 시간을 플로우의
데이터률에 따라 계산하고 시뮬레이션을 통해 각 플로우의 실제 채널 점유
시간을 측정하고 비교한다 채널 점유 시간 계산 방법은 다음 장에서
설명한다 본 논문에서는 다중 데이터률을 제공하는 환경에서 패킷 스케쥴링
기법이 처리량 기반 공정성과 시간 기반 공정성 사이에서 어떤 공정성을
제공하는 것이 옳다고 주장하는 것이 아니라 처리량 기반 공정성을 기반으로
하는 패킷 스케쥴링 기법에서 전체 네트워크 처리량이 시간 기반 공정성을
제공할 때 보다 현저하게 떨어지는 비효율성을 개선하는 방법을 제안한다
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
18
F1 F2F0 F1 F2F0
F0 F0 F0 F0 F0 F1 F1 F2
시간F0의 5개 패킷 F1의 2개 패킷 F2의 1개 패킷
Throughput-based
Time-based
F0의 2개
패킷
F0의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
F1의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
F2의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
F0 F0
(그림 7) 처리량 기반 공정성과 시간 기반 공정성에 대한
각 플로우의 서비스 순서와 채널 점유 시간 비교
각 플로우 f 의 채널 점유시간( )( fT )은 다음과 같이 정의한다
(3)
F 는 플로우 경쟁 그래프에 존재하는 모든 플로우들의 집합이고 fs 는
플로우 f 의 패킷 사이즈 fd 는 플로우 f 의 데이터률이다 )( fT 는 F 의
모든 플로우가 하나의 패킷을 서비스 하는데 사용하는 채널 점유 시간에서
f 가 하나의 패킷을 서비스 하는데 사용하는 채널 점유 시간이 차지하는
비율을 나타낸다 채널이 항상 이용 중이라고 가정하면 플로우의 전체 채널
점유 시간은 다음과 같이 정의한다
sumisin
=
Fii
i
f
f
ds
ds
fT )(
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
19
(4)
경쟁하는 플로우들의 가중치가 동일하다고 가정하면 시간 기반 공정성에
입각해서 각 플로우가 보장 받아야 하는 채널 점유 시간( )( fGT Guaranteed
Time)는 다음과 같이 정의 한다 N 은 플로우 경쟁 그래프에서 연결된
플로우들 중 가장 낮은 데이터률을 갖는 플로우의 데이터률이다
(5)
경쟁 그래프의 모든 플로우의 패킷 사이즈가 동일하다고 가정하면
)( fGT 는 다음과 도식화 된다
(6)
N은 경쟁 그래프에서 연결되어 있는 전체 플로우의 수이다
)()( fGTfT ge 이면 플로우 f 는 보상 받을 시간이 존재하지 않고
)()( fGTfT lt 이면 플로우 f 는 보상 받을 시간이 존재한다
1)(0 1)( lele=sumisin
fTfTFf
sumisin
=
Fi
i
f
ds
ds
fGT
min
min)(
min
min
1
)(
dNdfGT =
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
20
경쟁 그래프에서 연결된 각 플로우가 보장 받아야 하는 시간은 경쟁
관계에 있는 플로우들 중 가장 낮은 데이터률( mind )을 가진 플로우가 하나의
패킷을 서비스 할 때 그 플로우가 보내야 되는 패킷의 수로 나타낼 수 있다
보상 받아야 하는 시간이 존재하는 플로우 f 는 시간 기반 공정성을
달성하기 위해서 f 가 전송해야 하는 패킷 수( )( fP )는 다음과 같이 정의된다
(7)
따라서 그림 5 의 F0 는 mind 을 갖는 F2 와 비교하여 시간 기반 공정성을
달성하기 위해서 5 개의 패킷을 전송해야 한다 시간 기반 공정성(TF Time-
Based Fairness)은 다음과 같이 정의 한다
(8)
)( 21 tttiα 는 플로우 i 가 시간 1t 부터 시간 2t 까지 점유하는 채널 점유
시간이다 식 (8)의 값이 0 에 근접할수록 이상적인 시간 기반 공정성을
제공한다
mind 을 갖는 플로우 mindf 이 받는 최소 서비스의 양 )( 21minttW
df은
EMLM-FQ 의 식 (2)에서 정의한 각 플로우가 받는 최소 서비스의 양에서
유도된다 그 이유는 그림 5 에서 모든 플로우의 데이터률이 mind 이라 가정할
때 EMLM-FQ 에서 제공하는 각 플로우의 최소 서비스 양을 본 논문에서
제안하는 MRADPS 가 그림 8 과 같이 제공하기 때문이다 예를 들어
MRADPS 에서 최소 데이터률을 갖는 F2 가 받는 최소 서비스양은 F2 의
min
)(dd
fP f=
|)()(| 2121 tttt tj
ti αα minus
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
21
데이터률이 모든 플로우의 데이터률일 때 EMLM-FQ 에서 F2 가 받는 최소
서비스양과 같다 따라서 mindf 이 받는 최소 서비스 양( )( 21minttW
df)은 다음과
같이 정의 된다
(9)
여기서 fr 와 gr 는 각각 플로우 f 와 g의 가중치이며 S 는 플로우 경쟁
그래프에서 플로우 f 와 직접 연결되어 있는 플로우들의 집합이고 k와 α 는
[6]에서 각 플로우의 경쟁관계에 따라 정의한 위치 종속적 상수이다 플로우의
가중치가 동일하다고 가정하면 )( 21minttW
df는 다음과 같다 n은 플로우 경쟁
그래프에서 f 와 직접 연결되어 있는 플로우의 수이다
(10)
mind 보다 큰 데이터률을 가진 플로우가 받은 최소 서비스의 양
)( 21 ttWdf
은 다음과 같이 정의된다
(11)
αminusminusgesum isin
)()( 12min21mintt
rkr
dttWSg g
ffd
αminusminusge )(1)( 12min21mintt
kndttW
df
)()( 21min
21 minttW
dd
ttWdd f
ff ge
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
22
(그림 8) EMLM-FQ( xMbps)와 시간 기반 공정성에 대한
각 플로우의 서비스 순서와 채널 점유 시간 비교
F1 F2F0
F0 F0 F0 F0 F0 F1 F1 F2
시간F0의 5개 패킷 F1의 2개 패킷 F2의 1개 패킷
EMLM-FQ
Time-based
F0의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
F1의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
F2의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
23
33 채널 점유 시간의 계산
하나의 패킷 전송하는데 사용되는 채널 점유시간은 IEEE 80211 MAC
계층에서 하나의 데이터 프레임을 전송하는데 요구되는 전체 시간과 같다
전형적으로 다음과 같은 시간들을 포함한다
1) 데이터 프레임의 전송 시간
2) 하나의 데이터 프레임의 성공적인 전송을 끝내기 위해 전송되는 제어
프레임 전송 시간(RTS CTS DS ACK 프레임 전송 시간)
3) 데이터 프레임과 제어 프레임(RTS CTS DS ACK)를 전송할 때의 전파
지연 시간
4) 전송 노드가 채널에 접근하기 전에 기다리는 프레임 간 유휴 시간
(idle time)
MAC 계층에서는 데이터 프레임의 전송이 실패할 때 재전송을 시도하기
때문에 채널 점유시간에서 재전송에 걸리는 모든 시간들을 포함해야 한다
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
24
34 MRADPS 의 구현
MRADPS 는 각 플로우의 서비스 태그 할당 방법과 서비스 태그 정보에
대한 교환 방법은 EMLM-FQ 를 따른다 하지만 시간 기반 공정성을 제공하기
위하여 각 플로우의 데이터률에 따라 전송해야 하는 패킷 수를 계산하기
위해서 모든 노드는 인접한 노드들의 플로우에 대한 데이터률 정보를 듣고
자신의 로컬 테이블에 저장하고 자신의 로컬 테이블에 존재하는 플로우의
데이터률과 비교하여 가장 낮은 데이터률( mind )을 저장하여 데이터 전송 시
제어 프레임(RTS CTS DS ACK)에 포함시켜 전송한다 만약 로컬 테이블의
mind 보다 낮은 데이터률에 대한 정보를 듣는다면 로컬 테이블의 mind 을 그
데이터률로 저장하고 제어 프레임에 삽입하여 전송한다 따라서 경쟁
그래프에 연결된 플로우를 가진 모든 송신 노드는 경쟁하는 플로우 중 가장
낮은 데이터률에 대한 정보를 얻게 된다 또한 스케쥴링 과정 중에서 mind 과
송신 노드가 서비스 하려는 플로우의 데이터률과 비교하여 송신 노드가
전송해야 하는 패킷 수( )( fP 식(9))를 계산하고 만약 가 1 보다 크고 백로그
된 패킷이 존재 한다면 )( fP 개의 패킷은 동일한 서비스 태그를 갖고 즉시
전송을 시도한다 즉 )( fP 개의 패킷이 서비스 될 때까지 스케쥴링 과정에서
서비스 태그를 업데이트 하지 않는다 )( fP 개의 패킷 중 첫 번째 패킷을
제외한 )( fP -1 개의 패킷들은 전송 시 수신 노드에서 RTS 폐기가 이루어
지지 않게 하기 위해서 RTS 프레임의 1bit 구간(NCB Not Compare Bit)을 1 로
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
25
설정하여 전송한다 RTS 프레임에 NCB 구간이 1 로 세팅되어 있으면 수신
노드는 현재 채널이 사용 중이 아니면 CTS 로 바로 응답하여 그 플로우가
서비스 되도록 한다
341 기본적인 메시지 교환
각 패킷 전송은 RTS-CTS-DS-DATA-ACK 핸드쉐이크 과정을 따르고
패킷이 전송 될 수 있는 데이터률을 결정하기 위하여 RBAR 프로토콜을
따른다 만약 한 노드가 백오프 동안에 다른 노드에 의해서 어떤 전송이
이루어지고 있으면 그 전송이 끝날 때까지 백오프 타이머를 멈추어 기다리고
전송 중인 플로우에 대한 서비스 태그 정보를 로컬 테이블에서 업데이트한다
플로우 f 의 백오프 타이머가 끝나고 채널이 사용 중이지 않다면 RfB)
(수신
노드의 로컬 테이블에 따른 플로우 f 의 백오프 예측 값)를 포함하는 RTS 를
전송한다 RTS 를 받은 수신 노드는 자신의 로컬 테이블에서 플로우 f 에
대한 백오프 값 RfB 이 R
fB)
보다 작거나 같으면 CTS 로 응답하고 그렇지
않으면 CTS 를 전송하지 않는다
송신 노드와 수신 노드의 한 홉 거리에 있는 모든 이웃 노드들에게
플로우의 서비스 태그 정보 데이터률과 네트워크에서 가장 낮은
데이터률( mind )에 대한 정보를 알리기 위해서 제어 프레임(RTS CTS DS
ACK)에 서비스 태그와 mind 을 포함하여 전송하고 CTS DS ACK 프레임에
플로우의 데이터률을 포함하여 전송한다 RTS 에 플로우의 데이터률을
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
26
전송하지 않는 이유는 다중 데이터률 적응 기법으로 RBAR 를 채택하고 있기
때문에 수신 노드가 선택한 데이터률을 CTS 에 포함하여 전송하기 전까지
송신 노드는 전송할 데이터률을 알지 못하기 때문이다 또한 플로우에 대한
업데이트 서비스 태그는 RTS CTS 프레임에 포함하지 않는다 그 이유는
RTS 와 CTS 는 채널 획득을 보장하지 않기 때문이다 RTS-CTS 과정이 성공한
이후에 DS 와 ACK 프레임에 플로우에 대한 업데이트 태그를 붙여 주변
노드들에게 공지한다 이로써 스케쥴링을 위한 정확한 플로우의 서비스 태그
정보가 전달된다
342 테이블 정보 교환
경쟁 그래프에서 한 홉 거리에 있는 플로우에 대한 정보는 송신 노드와
수신 노드에 분산되어 있을 수 있다 따라서 송신 노드의 플로우 f 에 대한
백 오프 값 설정 방법은 송신 노드와 수신 노드에서 유지 되는 테이블을
고려하여 백오프 값을 설정해야한다
즉 Sf
Sff BBB += 이다 fB 는 플로우 f 의 백오프 값이고 S
fB 는 송신
노드의 로컬 테이블에 따른 플로우 f 의 백오프 값 RfB 은 수신 노드의 로컬
테이블에 따른 플로우 f 의 백오프 값이다 그러나 송신 노드에서는 SfB 는
정확히 알지만 RfB 은 알 수 없다 따라서 송신 노드가 R
fB 을 예측 할 수
있도록 수신 노드는 ACK 프레임에 두개의 파라미터( fM fb )를 추가하여
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
27
전송한다 fM 는 수신 노드의 로컬 테이블에서 플로우 f 가 서비스하기 전에
서비스 되어야 하는 플로우들의 바이트 수이다 fM 는 다음과 같이 계산된다
(12)
fw 는 플로우 f 의 가중치이고 iT 는 수신 노드의 로컬 테이블에서
플로우 f 의 서비스 태그( fT )보다 작은 플로우의 서비스 태그이다 B는 수신
노드의 로컬 테이블에서 fT 보다 작은 서비스 태그를 갖는 플로우들의
집합이다 fb 은 수신 노드의 테이블에서 플로우 f 의 백오프 기간을
나타낸다 따라서 송신 노드가 fM fb 를 ACK 프레임을 통해 받으면 임의의
시간 t 에서의 RfB)
은 다음과 같이 계산 할 수 있다 ft 는 이전에 ACK
프레임을 받은 시간이다
(13)
343 패킷 스케쥴링
노드 에서 채널이 사용 중이 아닌 것이 감지되면 a) 전송할 플로우 가
로컬 테이블 에서 가장 작은 서비스 태그를 가지고 있다면 즉시 HOL(Head of
Line) 패킷을 전송한다 만약 f 의 데이터률이 mind 보다 크다면 시간
공정성을 달성하기 위해 전송해야 하는 패킷 수( )( fP )를 구하고 )( fP 개의
패킷들의 서비스 태그를 업데이트하지 않고 동일한 서비스 태그를 갖는다
fBj jff wTTM )(sum isinminus=
ffffRf MttdMbB ))(( min minussdotminussdotasymp)
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
28
)( fP 개의 패킷들은 즉시 전송을 시도하고 )( fP 개의 패킷들이 서비스 된 후
패킷의 서비스 태그를 업데이트한다 b) f 보다 작은 서비스 태그를 갖는
플로우가 자신의 로컬 테이블( nE )에 존재 하면 f 의 백오프 값 fB 을
Rf
Sf BB + 로 설정 하고 백오프 타이머가 동작을 시작한다 c) f 의 백오프
타이머가 만료되고 채널이 사용 중이 아니라면 f 의 HOL(Head of Line)
패킷을 전송한다 그림 9 는 패킷 스케쥴링의 순서를 나타낸다
(그림 9) 패킷 스케쥴링 순서도
스케쥴링 시작
전송할 플로우가 가장 작은 서비스 태그를 갖는가
계산
HOL 패킷 전송
백오프 시작
Rf
Sff BBB +=
백오프 만료
네
아니오
)(fP
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
29
344 간단한 예제
그림 5 와 같은 네트워크가 존재한다고 가정하자 각 플로우의 패킷
사이즈와 가중치는 동일하다 각 플로우 )210( =iFi 는 초기 서비스 태그
값으로 각각 10 =T 21 =T 32 =T 을 갖는다 또한 이라
가정하면 그림 10 와 같이 F0 는 가장 작은 서비스 태그를 갖기 때문에 즉시
pkt 0 의 전송을 시작한다 전송을 시작하기 전에 F0 의 데이터률은 네크워크에
존재하는 가장 낮은 데이터률 mind 보다 5 배 높기 때문에 시간 기반 공정성을
달성하기 위해서 전송해야 할 패킷 수 5)( =fP 를 계산하고 F0 의 첫 번째
패킷 pkt 0 을 전송할 때 DS 와 ACK 프레임에 업데이트 태그를 붙이지 않는다
그 이유는 만약 노드 N1 이 F0 의 업데이트 태그를 수신하면 즉시 F1 의 pkt
0 를 서비스하기 위해 채널에 접근을 시도할 것이기 때문이다 따라서
업데이트 태그를 붙이지 않음으로써 F0 의 전송해야 할 나머지 패킷에게
전송할 기회를 줄 수 있다 pkt 0 전송 후에 F0 는 스케쥴링 과정에서 )( fP 의
마지막 패킷 pkt 4 가 서비스 되기 전까지 서비스 태그를 업데이트 하지 않기
때문에 F0 는 가장 작은 서비스 태그를 가지므로 F0 의 pkt 1 pkt 2 pkt 3 pkt
4 는 즉시 전송을 시도한다 또한 pkt 1 pkt 2 pkt 3 pkt 4 을 전송 할 때 RTS
프레임의 NCB(Not Compare Bit)을 1 로 설정하여 전송한다 이는 수신
노드에서 RfB 값의 비교없이 RTS 프레임에 대한 응답으로 CTS 프레임을 즉시
전송하도록 한다 F0 의 전송해야 할 5 개의 패킷 중 마지막 패킷인 pkt 4
10 =
WeightSizePacket
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
30
전송시 DS 와 ACK 프레임에 업데이트 태그를 붙여서 주변 노드들에게
공지한다 N1 이 F0 의 pkt 4 의 업데이트 태그를 수신하면 F1 의 패킷을
서비스하기 위해서 즉시 채널에 접근한다 F1 의 첫 번째 패킷 pkt 0 을
전송하기 전에 F0 와 같이 2)( =fP 를 계산하고 F1 의 pkt 0 의 전송 후에 pkt
1 전송시 NCB 를 1 로 설정하고 DS 와 ACK 프레임 전송 시 업데이트 태그를
붙인다 F2 는 이기 때문에 추가로 전송할 패킷이 존재 하지 않다 따라서
F2 의 패킷 pkt 0 을 전송할 때 DS 와 ACK 프레임 전송 시 업데이트 태그를
붙여서 전송한다
(그림 10) 간단한 예제
Time
F0
F1
F2
T1=2
T0=1 T0=1 T0=1 T0=1 T0=11
T1=12
T2=13
100 200 300
pkt 0 pkt 1 pkt 2 pkt 3 pkt 4
pkt 0 pkt 1
pkt 0
T=update service tag Transmitting pkt with update service tag
T= service tag Transmitting pkt not with update service tag
제 4 장 모 의 실 험
31
제 4 장 모의 실험
본 논문에서는 제안한 에드혹 패킷 스케쥴링에 대한 성능을 평가하기
위해서 미국 버클리 대학 남가주 대학 및 카네기 멜론 대학에서 개발한
네트워크 시뮬레이터인 NS-2[16] 및 CMU 확장 프로그램을 사용했으며 본
논문에서 제안한 MRADPS 와 비교 대상인 EMLM-FQ 를 구현하여 성능
평가를 수행하였다 표 2 는 시뮬레이션 시 적용된 파라미터 값이고 표 3 은
경쟁 그래프가 갖는 각 최소 데이터률에서 각 플로우의 데이터률에 따라
전송해야 하는 패킷수이다
(표 2) 시뮬레이션 파라미터
Parameter Value
Frequency
Transmit Power
110 Mbps Sensitivity
55 Mbps Sensitivity
20 Mbps Sensitivity
Carrier Sense Threshold
Propagation Model
Maximum Transmission Range (25511 Mbps)
Routing Protocol
24 GHz
15 dBm
-82 dBm
-87 dBm
-91 dBm
-108 dBm
Two Ray Ground
250m 200m 100m
DSR
제 4 장 모 의 실 험
32
(표 3) 최소 데이터률과 플로우 데이터률에 따라 전송해야
하는 패킷수
Flow data rate
Minimum data rate )( fP
2Mbps2Mbps
55Mbps55Mbps
11Mbps11Mbps
11Mbps55Mbps
55Mbps2Mbps
11Mbps2Mbps
1
1
1
2
2
5
시나리오 I 은 그림 11 과 같이 4 개의 노드와 그림 6 의 플로우
경쟁그래프와 같이 직접적으로 경쟁 관계에 있는 3 개의 플로우로 구성된
네트워크에서 FIFO 를 사용하는 IEEE 80211b EMLM-FQ MRADPS 를 각각
적용했을 때 플로우별 처리량과 채널 점유 시간을 계산하였다 또한
MRADPS 를 적용했을 때 가장 낮은 데이터률( mind )을 가지는 F1 이 받는
최소 서비스 양이 모든 플로우의 데이터률이 mind 일 때 EMLM-FQ 에서 받는
최소 서비스양을 보장하는지를 확인하기 위해서 그림 11 의 모든 플로우의
데이터률이 2Mbps 일 때 EMLM-FQ 의 처리량을 측정하였다 트래픽으로
제 4 장 모 의 실 험
33
UDP 를 사용하였으며 패킷 사이즈는 1500 바이트이고 시뮬레이션 시간은
200 초이다
F12MbpsN0 N1F0
55MbpsN2 N3F2
11Mbps (그림 11) 시나리오 I의 노드 그래프
(표 4) 시나리오 I의 플로우별 처리량(패킷수)과 전체 네트워크 처리량
Flow 80211b+FIFO EMLM-FQ MRADPSEMLM-
FQ(2Mbps)
F0 5165 24849 29072 15035
F1 47815 24850 14525 15036
F2 48488 24849 69342 15036
Total Throughput(pkt)
101468
100()
74548
73()
112939
111() 45107
제 4 장 모 의 실 험
34
표 4 에서 EMLM-FQ 는 각 플로우가 공정하게 서비스 되지만 전체
네트워크의 처리량이 FIFO 를 사용하는 IEEE 80211b 환경의 전체 네트워크
처리량보다 약 27 감소한다 하지만 MRADPS 는 IEEE 80211b 보다 네트워크
처리량이 약 11 향상된다 또한 MRADPS 에서 최소 데이터률을 갖는 플로우
F1 의 서비스 양은 그림 12 와 같이 모든 플로우의 데이터률이 그림 11 의
최소 데이터률인 2Mbps 일 때 EMLM-FQ 가 각 플로우에게 제공하는 최소
서비스 양과 거의 동일함을 확인 할 수 있고 MRADPS 가 각 플로우
데이터률에 따른 전송해야 하는 패킷 수 )( fP 에 거의 비례하여 각 플로우가
받는 서비스 양을 제공하는 것을 확인 할 수 있다 여기서 )210( =iTif
는
플로우 의 처리량을 나타낸다
그림 13 는 시나리오 I 의 각 패킷 스케쥴링 기법을 적용했을 때
플로우별 채널 점유 시간을 나타낸다 MRADPS 는 3 개의 플로우의 채널 점유
시간이 다른 스케쥴링 기법보다 공정함을 확인 할 수 있다 하지만 정확하게
플로우의 채널 점유 시간이 동일하지는 않다 그 이유는 표 3 에서 전송할
패킷을 계산할 때 간단히 내림으로 계산을 하였고 패킷을 재전송하는 시간
백오프 시간등의 추가적인 시간들이 발생하기 때문이다
제 4 장 모 의 실 험
35
(그림 12) EMLM-FQ(2Mpbs)가 제공하는 최소 처리량과
MRADPS의 각 플로우의 처리량 비교
제 4 장 모 의 실 험
36
(그림 13) 시나리오 I의 각 플로우별 채널 점유시간
시나리오 II 는 그림 14 과 같이 26 개의 노드와 16 개의 플로우로 구성된
네트워크에서 FIFO 를 사용하는 IEEE 80211b EMLML-FQ MRADPS 를 각각
적용했을 때 각 플로우별 처리량를 평가하였다 시나리오 II 의 각 플로우의
경쟁 관계는 그림 15 와 같다 트래픽으로 UDP 를 사용하였으며 패킷
사이즈는 1500 바이트이고 시뮬레이션 시간은 200 초이다
0
01
02
03
04
05
06
07
08
09
F0 F1 F2
Flow ID
Channel O
ccupancy
Tim
e(F
ractio
n)
IEEE 80211_FIFO
EMLM-FQ
MRADPS
제 4 장 모 의 실 험
37
(그림 14) 시나리오 II 의 노드 그래프
(그림 15) 시나리오 II 의 플로우 경쟁 그래프
제 4 장 모 의 실 험
38
(표 5) 시나리오 I의 플로우별 처리량(패킷수)과
전체 네트워크 처리량
Flow 80211b+FIFO EMLM-FQ MRADPS F0 53327 36622 26167 F1 49939 27281 53327 F2 2375 7630 13514 F3 38448 7515 19703 F4 15316 7323 25432 F5 7260 7462 7304 F6 1412 6171 7370 F7 2953 7465 7210 F8 10737 37156 7672 F9 37335 13932 33182
F10 29459 40242 53858 F11 15157 14106 28770 F12 45716 9877 39119 F13 53318 23484 27190 F14 10316 6790 10878 F15 12291 19163 29201
Total Throughput(pkt) 385359 (100)
272219 (71)
389897 (101)
제 4 장 모 의 실 험
39
표 5 는 그림 14 의 노드 그래프에서 각 패킷 스케쥴링 기법을 적용했을
때 각 플로우의 처리량을 나타낸다 IEEE 80211b 에서 다른 플로우에 비해
서비스의 양이 매우 적은 F2 F6 F7 와 같은 플로우를 EMLM-FQ 에서는
일정량의 서비스를 받을 수 있도록 보장해 준다 하지만 IEEE 80211b 의
네트워크 처리량보다 약 29 감소한다 MRADPS 는 전체 네트워크 처리량이
IEEE 80211b 의 네트워크 처리량과 거의 동일한 처리량을 보여주고 또한
고립되는 플로우의 최소 서비스 양을 EMLM-FQ 가 보장해주는 서비스의 양과
거의 동일하게 서비스한다
에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려하는 분산 패킷 스케쥴링
40
제 5 장 결 론
본 논문은 IEEE 80211x와 같이 물리계층에서 다중 데이터률을 제공하는
에드혹 네트워크 환경에서 ldquo플로우들 간에 공유하는 채널 용량이 고정되어
있다rdquo라는 기존 패킷 스케쥴링의 가정이 실제 환경과 적합하지 않는
문제점을 해결하기 위해서 다중 데이터률을 고려한 새로운 공정성 모델인
플로우별 시간 기반 공정성(Time-based Fairness)를 정의한다 또한 정의한
공정성을 달성하기 위하여 플로우 경쟁 그래프 상의 가장 낮은 데이터률과 각
플로우의 데이터률과 비교하여 전송해야 하는 패킷의 수( )( fP )를 계산하고
스케쥴링 과정에서 개의 패킷에 대한 서비스 태그는 업데이트 하지 않고
)( fP 개의 패킷 중 첫 번째 패킷을 제외한 나머지 패킷은 전송 시에 RTS
프레임에 NCB(Not Compare Bit)를 1로 설정하여 수신 노드에서 RTS를
폐기하지 않고 바로 CTS를 보내 서비스 되도록 EMLM-FQ를 수정하여 새로운
스케쥴링 기법인 MRADPS를 제안하였다 MRADPS는 각 플로우의 서비스
태그 할당 방법과 서비스 태그 정보에 대한 교환 방법등 EMLM-FQ의 기존
방식을 고수하기 때문에 EMLM-FQ의 특성인 공간적 채널 재사용 문제를
해결하는 방법과 분산된 플로우 정보를 가지고 스케쥴링을 결정하는 방법을
동일하게 제공한다 시뮬레이션 결과는 MRADPS는 경쟁 그래프에서 가장
낮은 데이터률을 갖는 플로우의 최소 서비스 양을 모든 플로우의 데이터률이
가장 낮은 데이터률을 가질 때 EMLM-FQ의 플로우가 받는 최소 서비스
에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려하는 분산 패킷 스케쥴링
41
양만큼 서비스하는 것을 보여주고 각 플로우가 받는 서비스 양은 )( fP 에
비례함을 보여준다 또한 MRADPS는 다중 데이터률이 제공되는 환경의
에드혹 네트워크의 전체 네트워크 처리량을 크게 향상시키는 것을 보여준다
참 고 문 헌
42
참고 문헌
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Physical Layer(PHY) Specifications Further Higher Data Rate Extension in
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Group on Data Comm (SIGCOMM) 1994
[16] NS2 - wwwisiedunsnamns
[17] Datasheet for ORiNOCO 11 Mbits Network Interface Cards 2001
45
감사의 글
이제 2년 반동안의 대학원 생활을 끝마치고 사회로 첫걸음을 내딛게 되었
습니다 제가 무사히 대학원 생활을 끝마칠 수 있도록 도움을 주신 주위의
많은 분들께 이 기회를 빌어 감사의 말씀을 드리고 싶습니다
먼저 저의 지도 교수님이신 유상조 교수님께 감사의 말씀을 드리고 싶습
니다 대학원에 들어와서부터 지금까지 바쁘신 와중에도 부족한 저에게 많
은 시간을 할애하여 지도해 주셔서 항상 감사하게 생각하고 있습니다 교수
님과 연구실 원들과 함께 한 많은 세미나들이 특히 제게 많은 도움이 되었
습니다 또한 바쁘신 와중에도 부족한 논문의 심사를 맡아주신 곽경섭 교수
님과 김덕경 교수님께도 감사의 말씀을 드립니다
결코 적지 않은 2년 반이라는 시간이 짧게 느껴질 만큼 많은 추억과 시간
을 함께한 멀티미디어 통신망 연구실의 선후배 및 동기들에게도 감사의 말
씀을 드립니다
무엇보다도 부모님의 무한한 사랑과 아낌없는 지원이 없었다면 현재의 저
는 없었을 것 입니다 무엇으로도 부모님의 큰 사랑에 보답할 수는 없겠지
만 제 학창생활의 결실인 이 논문을 그 동안의 부모님의 수고에 대한 작은
보답으로 바치고 싶습니다
盧 權 汶
46
학술 활동
[1] Yong-Qian Chen Kwen-mun Roh Sang-Jo Yoo A Distributed Fairness Support
Scheduling Algorithm in Wireless Ad-Hoc Networks Lecture Note in Computer
Science 2006
[2] Yong-Qian Chen Kwen-mun Roh Sang-Jo Yoo A Distributed Fairness Support
Scheduling Algorithm in Wireless Ad-Hoc Networks UIC06
[3] 이정환 노권문 유상조ldquo에드혹 네트워크에서 클러스터 기반의 지오캐
스팅 프로토콜rdquo 한국통신학회 하계학술대회 20047
[4] 노권문 서지영 정순규 조경진 유상조 ldquo에드혹 네트워크에서 다중 데
이터률을 고려하는 분산 패킷 스케쥴링rdquo JCCI2006 20064
[5] Yong-Qian Chen Kwen-Mun Roh Sang-Jo Yoo Service Index Based Fairness
Scheduling in Wireless Ad-Hoc Networks JCCI2006 20064
[6] 조경진 김현주 노권문 유상조 ldquo지능형 무선 인지 기술 기반 네트워크
환경에서 MAC 계층 동적 주파수 선택 방법rdquo 한국통신학회 하계학술대
회 20067
[7] 김현주 조경진 노권문 유상조 ldquo무선 인지 기술 기반의 시스템을 위한
계층에서의 통신 초기화 WRAN MAC 과정rdquo 한국통신학회 하계학술대회
47
20067
[8] 유상조 노권문 정재학 김재명 ldquoWRAN Cognitive Radio MAC 프로토콜
기술rdquo 방송공학회지 Vol 11 No1 pp40-53 2006
[9] 노권문 진영천 유상조 ldquo에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려한
분산 패킷 스케쥴링rdquo 한국통신학회 논문지 2006 07
[10] 조경진 김현주 노권문 유상조 ldquo지능형 무선 인지 기술 기반 네트워크
환경에서 MAC 계층 동적 주파수 선택 방법rdquo 한국통신학회 논문지 게
재 예정
특허 출원
[1] 무선 인지 기술 환경에서 기지국들 간에 무선 공유 자원을 효율적으로
사용하기 위한 매체 접근 제어 계층의 동작 자원 임대 프로토콜 출원번
호 제 2005-0105278
[2] 무선 인지 기술 환경에서 숨겨진 인컴번트 시스템의 검출을 위한 명시적
아웃밴드 시그널링 방법 출원번호 제 2006-0019661
[3] 에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링 방법
출원번호 제 10-2006-63521
[4] 애드혹 네트워크에서 서비스 색인 기반 공정 스케쥴링 방법 출원 번호
제 10-2006-63520
48
수행 프로젝트
[1] 무선 Ad-hoc 네트워크에서 Seamless한 인터넷 QoS 를 제공하기 위한 네
트워킹 기술연구 및 멀티미디어 ad-hoc 서비스 테스트 베드 구현 정보
통신부
[2] 초광대역 무선통신 연구센터 (UWB-ITRC) 제 4 세부과제 ndash UWB 응용
시스템 기술 (정보통신부 대학 IT 연구센터)
[3] 코그니티브 라디오(Cognitive Radio) 기술 개발 III(삼성종합기술원)
- IEEE 80222 WRAN 표준 제안(20051117) 참여(MAC)
[4] 초광대역 무선통신을 위한 지능형 무선인지 (Cognitive Radio) 핵심기술
연구 과학재단 특정기초사업
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
14
31 네트워크 모델
본 논문은 물리계층과 MAC 계층에서 다중 데이터률을 제공하는 환경과
모든 노드들이 동일한 채널을 공유하는 다중 홉의 무선 에드혹 네트워크를
고려한다 또한 전송 노드의 전송 범위 안에 있는 노드만이 패킷을 받을 수
있다 단일 플로우는 단일 전송 노드로부터 단일 수신 노드까지 전송되는
일련의 패킷 스트림으로 정의한다
본 논문은 MAC 계층으로 일반적인 CSMACA[1][15] 패러다임과 다중
데이터률 적응 기법으로 RBAR 프로토콜[8]을 따른다 전송 노드가 하나의
패킷을 전송하기 위해서 짧은 제어 프레임인 RTS(Request-to-Send)를 수신
노드에게 전송하면 RTS 를 받은 수신 노드는 자신의 주변 노드 중에서 패킷을
전송하고 있는 노드가 있는지 확인한다 전송 중인 노드가 없다면 SNR 값을
측정하여 최적의 데이터률을 결정하고 이에 대한 정보를 CTS(Clear-to-Send)에
포함하여 응답한다 CTS 를 받은 송신 노드는 인접한 노드들에게 RTS-CTS
핸드쉐이크의 성공을 알리기 위한 목적과 수신 노드에게 CTS 의 응답으로
DS(Data-Sending) 프레임를 보내고 DATA 프레임을 전송한다 마지막으로 수신
노드는 성공적인 DATA 프레임 수신에 대한 응답으로 송신 노드에게 ACK
프레임을 전송한다 송신 노드와 수신 노드의 한 홉 거리에 있는 모든
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
15
노드들은 위의 제어 메시지들을 모두 들을 수 있다 본 논문은 관련 연구들[9-
11]과 같이 다음과 같은 3 가지 기본 가정을 갖는다
1) 무선 매체는 페이딩(fading) 간섭(interference) 링크 에러(link Error)
충돌(collision)과 같이 네트워크 사용자에게 영향을 미치는 시간-가변적인
에러를 나타낸다 본 논문에서는 단지 충돌에 의해 발생되는 에러만
고려한다
2) 하나의 노드는 동시에 패킷을 전송하거나 수신할 수 없다
3) 노드의 이동성은 고려하지 않는다
32 시간 기반 공정성(Time-Based Fairness)
기존에 제안된 에드혹 패킷 스케쥴링은 플로우들 간에 처리량 기반
공정성(throughput-based fairness)을 제공하기 위하여 SFQ(Start-Time Fair
Queueing)과 같은 유선에서의 패킷 스케쥴링을 기반으로 한다[6][9] 이러한
처리량 기반 공정성은 플로우별 가중치에 따라 각 플로우가 받는 전체
서비스의 양이 동일함을 의미한다 반면 시간 기반 공정성(time-based
fairness)는 각 플로우가 사용하는 전체 채널 점유 시간이 동등함을 의미한다
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
16
그림 5 의 노드 그래프에 대해 그림 6 과 같이 네트워크의 모든 플로우가
직접적인 경쟁 관계에 있을 때 그림 7 은 처리량 기반 공정성을 제공하는
EMLM-FQ[6]와 본 논문에서 제안하는 시간 기반 공정성을 제공하는 패킷
스케쥴링 기법에 대한 각 플로우의 서비스 순서와 채널 점유 시간을 나타낸다
각 플로우가 갖는 패킷 사이즈와 가중치가 동일하다고 가정하고 각 플로우의
초기 서비스 태그는 이다 그림 6 과 같이 모든 플로우가 직접적인 경쟁관계에
있으면 EMLM-FQ 는 F0 F1 F2 순서대로 각 플로우의 패킷을 서비스한다
시간 기반 공정성을 제공하는 경우 각 플로우가 점유하는 채널 시간이
공정해야 함으로 데이터률이 가장 낮은 F2 가 하나의 패킷을 전송할 때
사용하는 채널 점유 시간을 기준으로 각 플로우가 동일한 채널 점유 시간을
갖도록 한다 그림 7 과 같이 처리량 기반 공정성을 제공할 때 6 개의 패킷이
서비스 되는 시간 동안에 시간 기반 공정성을 제공할 때는 10 개의 패킷을
서비스 할 수 있다 즉 네트워크 처리량이 약 40 향상된다
F05 MbpsN0 N1 F1
2 Mbps N2 N3F2Mbpsxxx
(그림 5) 다중 데이터률을 제공하는 노드 그래프
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
17
F0 F2
F1
(그림 6) 플로우 경쟁 그래프
하지만 실제로 하나의 패킷을 전송하는데 제어 프레임
(RTSCTSDSACK)을 전송하는데 걸리는 시간과 충돌이 발생했을 때
재전송에 사용되는 시간 등의 이유로 채널 점유 시간은 각 플로우의
데이터률에 따라 정확히 비례하지 않는다 본 논문에서는 계산의 단순함을
위해서 각 플로우가 보장 받아야 하는 채널 점유 시간을 플로우의
데이터률에 따라 계산하고 시뮬레이션을 통해 각 플로우의 실제 채널 점유
시간을 측정하고 비교한다 채널 점유 시간 계산 방법은 다음 장에서
설명한다 본 논문에서는 다중 데이터률을 제공하는 환경에서 패킷 스케쥴링
기법이 처리량 기반 공정성과 시간 기반 공정성 사이에서 어떤 공정성을
제공하는 것이 옳다고 주장하는 것이 아니라 처리량 기반 공정성을 기반으로
하는 패킷 스케쥴링 기법에서 전체 네트워크 처리량이 시간 기반 공정성을
제공할 때 보다 현저하게 떨어지는 비효율성을 개선하는 방법을 제안한다
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
18
F1 F2F0 F1 F2F0
F0 F0 F0 F0 F0 F1 F1 F2
시간F0의 5개 패킷 F1의 2개 패킷 F2의 1개 패킷
Throughput-based
Time-based
F0의 2개
패킷
F0의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
F1의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
F2의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
F0 F0
(그림 7) 처리량 기반 공정성과 시간 기반 공정성에 대한
각 플로우의 서비스 순서와 채널 점유 시간 비교
각 플로우 f 의 채널 점유시간( )( fT )은 다음과 같이 정의한다
(3)
F 는 플로우 경쟁 그래프에 존재하는 모든 플로우들의 집합이고 fs 는
플로우 f 의 패킷 사이즈 fd 는 플로우 f 의 데이터률이다 )( fT 는 F 의
모든 플로우가 하나의 패킷을 서비스 하는데 사용하는 채널 점유 시간에서
f 가 하나의 패킷을 서비스 하는데 사용하는 채널 점유 시간이 차지하는
비율을 나타낸다 채널이 항상 이용 중이라고 가정하면 플로우의 전체 채널
점유 시간은 다음과 같이 정의한다
sumisin
=
Fii
i
f
f
ds
ds
fT )(
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
19
(4)
경쟁하는 플로우들의 가중치가 동일하다고 가정하면 시간 기반 공정성에
입각해서 각 플로우가 보장 받아야 하는 채널 점유 시간( )( fGT Guaranteed
Time)는 다음과 같이 정의 한다 N 은 플로우 경쟁 그래프에서 연결된
플로우들 중 가장 낮은 데이터률을 갖는 플로우의 데이터률이다
(5)
경쟁 그래프의 모든 플로우의 패킷 사이즈가 동일하다고 가정하면
)( fGT 는 다음과 도식화 된다
(6)
N은 경쟁 그래프에서 연결되어 있는 전체 플로우의 수이다
)()( fGTfT ge 이면 플로우 f 는 보상 받을 시간이 존재하지 않고
)()( fGTfT lt 이면 플로우 f 는 보상 받을 시간이 존재한다
1)(0 1)( lele=sumisin
fTfTFf
sumisin
=
Fi
i
f
ds
ds
fGT
min
min)(
min
min
1
)(
dNdfGT =
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
20
경쟁 그래프에서 연결된 각 플로우가 보장 받아야 하는 시간은 경쟁
관계에 있는 플로우들 중 가장 낮은 데이터률( mind )을 가진 플로우가 하나의
패킷을 서비스 할 때 그 플로우가 보내야 되는 패킷의 수로 나타낼 수 있다
보상 받아야 하는 시간이 존재하는 플로우 f 는 시간 기반 공정성을
달성하기 위해서 f 가 전송해야 하는 패킷 수( )( fP )는 다음과 같이 정의된다
(7)
따라서 그림 5 의 F0 는 mind 을 갖는 F2 와 비교하여 시간 기반 공정성을
달성하기 위해서 5 개의 패킷을 전송해야 한다 시간 기반 공정성(TF Time-
Based Fairness)은 다음과 같이 정의 한다
(8)
)( 21 tttiα 는 플로우 i 가 시간 1t 부터 시간 2t 까지 점유하는 채널 점유
시간이다 식 (8)의 값이 0 에 근접할수록 이상적인 시간 기반 공정성을
제공한다
mind 을 갖는 플로우 mindf 이 받는 최소 서비스의 양 )( 21minttW
df은
EMLM-FQ 의 식 (2)에서 정의한 각 플로우가 받는 최소 서비스의 양에서
유도된다 그 이유는 그림 5 에서 모든 플로우의 데이터률이 mind 이라 가정할
때 EMLM-FQ 에서 제공하는 각 플로우의 최소 서비스 양을 본 논문에서
제안하는 MRADPS 가 그림 8 과 같이 제공하기 때문이다 예를 들어
MRADPS 에서 최소 데이터률을 갖는 F2 가 받는 최소 서비스양은 F2 의
min
)(dd
fP f=
|)()(| 2121 tttt tj
ti αα minus
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
21
데이터률이 모든 플로우의 데이터률일 때 EMLM-FQ 에서 F2 가 받는 최소
서비스양과 같다 따라서 mindf 이 받는 최소 서비스 양( )( 21minttW
df)은 다음과
같이 정의 된다
(9)
여기서 fr 와 gr 는 각각 플로우 f 와 g의 가중치이며 S 는 플로우 경쟁
그래프에서 플로우 f 와 직접 연결되어 있는 플로우들의 집합이고 k와 α 는
[6]에서 각 플로우의 경쟁관계에 따라 정의한 위치 종속적 상수이다 플로우의
가중치가 동일하다고 가정하면 )( 21minttW
df는 다음과 같다 n은 플로우 경쟁
그래프에서 f 와 직접 연결되어 있는 플로우의 수이다
(10)
mind 보다 큰 데이터률을 가진 플로우가 받은 최소 서비스의 양
)( 21 ttWdf
은 다음과 같이 정의된다
(11)
αminusminusgesum isin
)()( 12min21mintt
rkr
dttWSg g
ffd
αminusminusge )(1)( 12min21mintt
kndttW
df
)()( 21min
21 minttW
dd
ttWdd f
ff ge
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
22
(그림 8) EMLM-FQ( xMbps)와 시간 기반 공정성에 대한
각 플로우의 서비스 순서와 채널 점유 시간 비교
F1 F2F0
F0 F0 F0 F0 F0 F1 F1 F2
시간F0의 5개 패킷 F1의 2개 패킷 F2의 1개 패킷
EMLM-FQ
Time-based
F0의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
F1의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
F2의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
23
33 채널 점유 시간의 계산
하나의 패킷 전송하는데 사용되는 채널 점유시간은 IEEE 80211 MAC
계층에서 하나의 데이터 프레임을 전송하는데 요구되는 전체 시간과 같다
전형적으로 다음과 같은 시간들을 포함한다
1) 데이터 프레임의 전송 시간
2) 하나의 데이터 프레임의 성공적인 전송을 끝내기 위해 전송되는 제어
프레임 전송 시간(RTS CTS DS ACK 프레임 전송 시간)
3) 데이터 프레임과 제어 프레임(RTS CTS DS ACK)를 전송할 때의 전파
지연 시간
4) 전송 노드가 채널에 접근하기 전에 기다리는 프레임 간 유휴 시간
(idle time)
MAC 계층에서는 데이터 프레임의 전송이 실패할 때 재전송을 시도하기
때문에 채널 점유시간에서 재전송에 걸리는 모든 시간들을 포함해야 한다
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
24
34 MRADPS 의 구현
MRADPS 는 각 플로우의 서비스 태그 할당 방법과 서비스 태그 정보에
대한 교환 방법은 EMLM-FQ 를 따른다 하지만 시간 기반 공정성을 제공하기
위하여 각 플로우의 데이터률에 따라 전송해야 하는 패킷 수를 계산하기
위해서 모든 노드는 인접한 노드들의 플로우에 대한 데이터률 정보를 듣고
자신의 로컬 테이블에 저장하고 자신의 로컬 테이블에 존재하는 플로우의
데이터률과 비교하여 가장 낮은 데이터률( mind )을 저장하여 데이터 전송 시
제어 프레임(RTS CTS DS ACK)에 포함시켜 전송한다 만약 로컬 테이블의
mind 보다 낮은 데이터률에 대한 정보를 듣는다면 로컬 테이블의 mind 을 그
데이터률로 저장하고 제어 프레임에 삽입하여 전송한다 따라서 경쟁
그래프에 연결된 플로우를 가진 모든 송신 노드는 경쟁하는 플로우 중 가장
낮은 데이터률에 대한 정보를 얻게 된다 또한 스케쥴링 과정 중에서 mind 과
송신 노드가 서비스 하려는 플로우의 데이터률과 비교하여 송신 노드가
전송해야 하는 패킷 수( )( fP 식(9))를 계산하고 만약 가 1 보다 크고 백로그
된 패킷이 존재 한다면 )( fP 개의 패킷은 동일한 서비스 태그를 갖고 즉시
전송을 시도한다 즉 )( fP 개의 패킷이 서비스 될 때까지 스케쥴링 과정에서
서비스 태그를 업데이트 하지 않는다 )( fP 개의 패킷 중 첫 번째 패킷을
제외한 )( fP -1 개의 패킷들은 전송 시 수신 노드에서 RTS 폐기가 이루어
지지 않게 하기 위해서 RTS 프레임의 1bit 구간(NCB Not Compare Bit)을 1 로
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
25
설정하여 전송한다 RTS 프레임에 NCB 구간이 1 로 세팅되어 있으면 수신
노드는 현재 채널이 사용 중이 아니면 CTS 로 바로 응답하여 그 플로우가
서비스 되도록 한다
341 기본적인 메시지 교환
각 패킷 전송은 RTS-CTS-DS-DATA-ACK 핸드쉐이크 과정을 따르고
패킷이 전송 될 수 있는 데이터률을 결정하기 위하여 RBAR 프로토콜을
따른다 만약 한 노드가 백오프 동안에 다른 노드에 의해서 어떤 전송이
이루어지고 있으면 그 전송이 끝날 때까지 백오프 타이머를 멈추어 기다리고
전송 중인 플로우에 대한 서비스 태그 정보를 로컬 테이블에서 업데이트한다
플로우 f 의 백오프 타이머가 끝나고 채널이 사용 중이지 않다면 RfB)
(수신
노드의 로컬 테이블에 따른 플로우 f 의 백오프 예측 값)를 포함하는 RTS 를
전송한다 RTS 를 받은 수신 노드는 자신의 로컬 테이블에서 플로우 f 에
대한 백오프 값 RfB 이 R
fB)
보다 작거나 같으면 CTS 로 응답하고 그렇지
않으면 CTS 를 전송하지 않는다
송신 노드와 수신 노드의 한 홉 거리에 있는 모든 이웃 노드들에게
플로우의 서비스 태그 정보 데이터률과 네트워크에서 가장 낮은
데이터률( mind )에 대한 정보를 알리기 위해서 제어 프레임(RTS CTS DS
ACK)에 서비스 태그와 mind 을 포함하여 전송하고 CTS DS ACK 프레임에
플로우의 데이터률을 포함하여 전송한다 RTS 에 플로우의 데이터률을
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
26
전송하지 않는 이유는 다중 데이터률 적응 기법으로 RBAR 를 채택하고 있기
때문에 수신 노드가 선택한 데이터률을 CTS 에 포함하여 전송하기 전까지
송신 노드는 전송할 데이터률을 알지 못하기 때문이다 또한 플로우에 대한
업데이트 서비스 태그는 RTS CTS 프레임에 포함하지 않는다 그 이유는
RTS 와 CTS 는 채널 획득을 보장하지 않기 때문이다 RTS-CTS 과정이 성공한
이후에 DS 와 ACK 프레임에 플로우에 대한 업데이트 태그를 붙여 주변
노드들에게 공지한다 이로써 스케쥴링을 위한 정확한 플로우의 서비스 태그
정보가 전달된다
342 테이블 정보 교환
경쟁 그래프에서 한 홉 거리에 있는 플로우에 대한 정보는 송신 노드와
수신 노드에 분산되어 있을 수 있다 따라서 송신 노드의 플로우 f 에 대한
백 오프 값 설정 방법은 송신 노드와 수신 노드에서 유지 되는 테이블을
고려하여 백오프 값을 설정해야한다
즉 Sf
Sff BBB += 이다 fB 는 플로우 f 의 백오프 값이고 S
fB 는 송신
노드의 로컬 테이블에 따른 플로우 f 의 백오프 값 RfB 은 수신 노드의 로컬
테이블에 따른 플로우 f 의 백오프 값이다 그러나 송신 노드에서는 SfB 는
정확히 알지만 RfB 은 알 수 없다 따라서 송신 노드가 R
fB 을 예측 할 수
있도록 수신 노드는 ACK 프레임에 두개의 파라미터( fM fb )를 추가하여
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
27
전송한다 fM 는 수신 노드의 로컬 테이블에서 플로우 f 가 서비스하기 전에
서비스 되어야 하는 플로우들의 바이트 수이다 fM 는 다음과 같이 계산된다
(12)
fw 는 플로우 f 의 가중치이고 iT 는 수신 노드의 로컬 테이블에서
플로우 f 의 서비스 태그( fT )보다 작은 플로우의 서비스 태그이다 B는 수신
노드의 로컬 테이블에서 fT 보다 작은 서비스 태그를 갖는 플로우들의
집합이다 fb 은 수신 노드의 테이블에서 플로우 f 의 백오프 기간을
나타낸다 따라서 송신 노드가 fM fb 를 ACK 프레임을 통해 받으면 임의의
시간 t 에서의 RfB)
은 다음과 같이 계산 할 수 있다 ft 는 이전에 ACK
프레임을 받은 시간이다
(13)
343 패킷 스케쥴링
노드 에서 채널이 사용 중이 아닌 것이 감지되면 a) 전송할 플로우 가
로컬 테이블 에서 가장 작은 서비스 태그를 가지고 있다면 즉시 HOL(Head of
Line) 패킷을 전송한다 만약 f 의 데이터률이 mind 보다 크다면 시간
공정성을 달성하기 위해 전송해야 하는 패킷 수( )( fP )를 구하고 )( fP 개의
패킷들의 서비스 태그를 업데이트하지 않고 동일한 서비스 태그를 갖는다
fBj jff wTTM )(sum isinminus=
ffffRf MttdMbB ))(( min minussdotminussdotasymp)
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
28
)( fP 개의 패킷들은 즉시 전송을 시도하고 )( fP 개의 패킷들이 서비스 된 후
패킷의 서비스 태그를 업데이트한다 b) f 보다 작은 서비스 태그를 갖는
플로우가 자신의 로컬 테이블( nE )에 존재 하면 f 의 백오프 값 fB 을
Rf
Sf BB + 로 설정 하고 백오프 타이머가 동작을 시작한다 c) f 의 백오프
타이머가 만료되고 채널이 사용 중이 아니라면 f 의 HOL(Head of Line)
패킷을 전송한다 그림 9 는 패킷 스케쥴링의 순서를 나타낸다
(그림 9) 패킷 스케쥴링 순서도
스케쥴링 시작
전송할 플로우가 가장 작은 서비스 태그를 갖는가
계산
HOL 패킷 전송
백오프 시작
Rf
Sff BBB +=
백오프 만료
네
아니오
)(fP
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
29
344 간단한 예제
그림 5 와 같은 네트워크가 존재한다고 가정하자 각 플로우의 패킷
사이즈와 가중치는 동일하다 각 플로우 )210( =iFi 는 초기 서비스 태그
값으로 각각 10 =T 21 =T 32 =T 을 갖는다 또한 이라
가정하면 그림 10 와 같이 F0 는 가장 작은 서비스 태그를 갖기 때문에 즉시
pkt 0 의 전송을 시작한다 전송을 시작하기 전에 F0 의 데이터률은 네크워크에
존재하는 가장 낮은 데이터률 mind 보다 5 배 높기 때문에 시간 기반 공정성을
달성하기 위해서 전송해야 할 패킷 수 5)( =fP 를 계산하고 F0 의 첫 번째
패킷 pkt 0 을 전송할 때 DS 와 ACK 프레임에 업데이트 태그를 붙이지 않는다
그 이유는 만약 노드 N1 이 F0 의 업데이트 태그를 수신하면 즉시 F1 의 pkt
0 를 서비스하기 위해 채널에 접근을 시도할 것이기 때문이다 따라서
업데이트 태그를 붙이지 않음으로써 F0 의 전송해야 할 나머지 패킷에게
전송할 기회를 줄 수 있다 pkt 0 전송 후에 F0 는 스케쥴링 과정에서 )( fP 의
마지막 패킷 pkt 4 가 서비스 되기 전까지 서비스 태그를 업데이트 하지 않기
때문에 F0 는 가장 작은 서비스 태그를 가지므로 F0 의 pkt 1 pkt 2 pkt 3 pkt
4 는 즉시 전송을 시도한다 또한 pkt 1 pkt 2 pkt 3 pkt 4 을 전송 할 때 RTS
프레임의 NCB(Not Compare Bit)을 1 로 설정하여 전송한다 이는 수신
노드에서 RfB 값의 비교없이 RTS 프레임에 대한 응답으로 CTS 프레임을 즉시
전송하도록 한다 F0 의 전송해야 할 5 개의 패킷 중 마지막 패킷인 pkt 4
10 =
WeightSizePacket
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
30
전송시 DS 와 ACK 프레임에 업데이트 태그를 붙여서 주변 노드들에게
공지한다 N1 이 F0 의 pkt 4 의 업데이트 태그를 수신하면 F1 의 패킷을
서비스하기 위해서 즉시 채널에 접근한다 F1 의 첫 번째 패킷 pkt 0 을
전송하기 전에 F0 와 같이 2)( =fP 를 계산하고 F1 의 pkt 0 의 전송 후에 pkt
1 전송시 NCB 를 1 로 설정하고 DS 와 ACK 프레임 전송 시 업데이트 태그를
붙인다 F2 는 이기 때문에 추가로 전송할 패킷이 존재 하지 않다 따라서
F2 의 패킷 pkt 0 을 전송할 때 DS 와 ACK 프레임 전송 시 업데이트 태그를
붙여서 전송한다
(그림 10) 간단한 예제
Time
F0
F1
F2
T1=2
T0=1 T0=1 T0=1 T0=1 T0=11
T1=12
T2=13
100 200 300
pkt 0 pkt 1 pkt 2 pkt 3 pkt 4
pkt 0 pkt 1
pkt 0
T=update service tag Transmitting pkt with update service tag
T= service tag Transmitting pkt not with update service tag
제 4 장 모 의 실 험
31
제 4 장 모의 실험
본 논문에서는 제안한 에드혹 패킷 스케쥴링에 대한 성능을 평가하기
위해서 미국 버클리 대학 남가주 대학 및 카네기 멜론 대학에서 개발한
네트워크 시뮬레이터인 NS-2[16] 및 CMU 확장 프로그램을 사용했으며 본
논문에서 제안한 MRADPS 와 비교 대상인 EMLM-FQ 를 구현하여 성능
평가를 수행하였다 표 2 는 시뮬레이션 시 적용된 파라미터 값이고 표 3 은
경쟁 그래프가 갖는 각 최소 데이터률에서 각 플로우의 데이터률에 따라
전송해야 하는 패킷수이다
(표 2) 시뮬레이션 파라미터
Parameter Value
Frequency
Transmit Power
110 Mbps Sensitivity
55 Mbps Sensitivity
20 Mbps Sensitivity
Carrier Sense Threshold
Propagation Model
Maximum Transmission Range (25511 Mbps)
Routing Protocol
24 GHz
15 dBm
-82 dBm
-87 dBm
-91 dBm
-108 dBm
Two Ray Ground
250m 200m 100m
DSR
제 4 장 모 의 실 험
32
(표 3) 최소 데이터률과 플로우 데이터률에 따라 전송해야
하는 패킷수
Flow data rate
Minimum data rate )( fP
2Mbps2Mbps
55Mbps55Mbps
11Mbps11Mbps
11Mbps55Mbps
55Mbps2Mbps
11Mbps2Mbps
1
1
1
2
2
5
시나리오 I 은 그림 11 과 같이 4 개의 노드와 그림 6 의 플로우
경쟁그래프와 같이 직접적으로 경쟁 관계에 있는 3 개의 플로우로 구성된
네트워크에서 FIFO 를 사용하는 IEEE 80211b EMLM-FQ MRADPS 를 각각
적용했을 때 플로우별 처리량과 채널 점유 시간을 계산하였다 또한
MRADPS 를 적용했을 때 가장 낮은 데이터률( mind )을 가지는 F1 이 받는
최소 서비스 양이 모든 플로우의 데이터률이 mind 일 때 EMLM-FQ 에서 받는
최소 서비스양을 보장하는지를 확인하기 위해서 그림 11 의 모든 플로우의
데이터률이 2Mbps 일 때 EMLM-FQ 의 처리량을 측정하였다 트래픽으로
제 4 장 모 의 실 험
33
UDP 를 사용하였으며 패킷 사이즈는 1500 바이트이고 시뮬레이션 시간은
200 초이다
F12MbpsN0 N1F0
55MbpsN2 N3F2
11Mbps (그림 11) 시나리오 I의 노드 그래프
(표 4) 시나리오 I의 플로우별 처리량(패킷수)과 전체 네트워크 처리량
Flow 80211b+FIFO EMLM-FQ MRADPSEMLM-
FQ(2Mbps)
F0 5165 24849 29072 15035
F1 47815 24850 14525 15036
F2 48488 24849 69342 15036
Total Throughput(pkt)
101468
100()
74548
73()
112939
111() 45107
제 4 장 모 의 실 험
34
표 4 에서 EMLM-FQ 는 각 플로우가 공정하게 서비스 되지만 전체
네트워크의 처리량이 FIFO 를 사용하는 IEEE 80211b 환경의 전체 네트워크
처리량보다 약 27 감소한다 하지만 MRADPS 는 IEEE 80211b 보다 네트워크
처리량이 약 11 향상된다 또한 MRADPS 에서 최소 데이터률을 갖는 플로우
F1 의 서비스 양은 그림 12 와 같이 모든 플로우의 데이터률이 그림 11 의
최소 데이터률인 2Mbps 일 때 EMLM-FQ 가 각 플로우에게 제공하는 최소
서비스 양과 거의 동일함을 확인 할 수 있고 MRADPS 가 각 플로우
데이터률에 따른 전송해야 하는 패킷 수 )( fP 에 거의 비례하여 각 플로우가
받는 서비스 양을 제공하는 것을 확인 할 수 있다 여기서 )210( =iTif
는
플로우 의 처리량을 나타낸다
그림 13 는 시나리오 I 의 각 패킷 스케쥴링 기법을 적용했을 때
플로우별 채널 점유 시간을 나타낸다 MRADPS 는 3 개의 플로우의 채널 점유
시간이 다른 스케쥴링 기법보다 공정함을 확인 할 수 있다 하지만 정확하게
플로우의 채널 점유 시간이 동일하지는 않다 그 이유는 표 3 에서 전송할
패킷을 계산할 때 간단히 내림으로 계산을 하였고 패킷을 재전송하는 시간
백오프 시간등의 추가적인 시간들이 발생하기 때문이다
제 4 장 모 의 실 험
35
(그림 12) EMLM-FQ(2Mpbs)가 제공하는 최소 처리량과
MRADPS의 각 플로우의 처리량 비교
제 4 장 모 의 실 험
36
(그림 13) 시나리오 I의 각 플로우별 채널 점유시간
시나리오 II 는 그림 14 과 같이 26 개의 노드와 16 개의 플로우로 구성된
네트워크에서 FIFO 를 사용하는 IEEE 80211b EMLML-FQ MRADPS 를 각각
적용했을 때 각 플로우별 처리량를 평가하였다 시나리오 II 의 각 플로우의
경쟁 관계는 그림 15 와 같다 트래픽으로 UDP 를 사용하였으며 패킷
사이즈는 1500 바이트이고 시뮬레이션 시간은 200 초이다
0
01
02
03
04
05
06
07
08
09
F0 F1 F2
Flow ID
Channel O
ccupancy
Tim
e(F
ractio
n)
IEEE 80211_FIFO
EMLM-FQ
MRADPS
제 4 장 모 의 실 험
37
(그림 14) 시나리오 II 의 노드 그래프
(그림 15) 시나리오 II 의 플로우 경쟁 그래프
제 4 장 모 의 실 험
38
(표 5) 시나리오 I의 플로우별 처리량(패킷수)과
전체 네트워크 처리량
Flow 80211b+FIFO EMLM-FQ MRADPS F0 53327 36622 26167 F1 49939 27281 53327 F2 2375 7630 13514 F3 38448 7515 19703 F4 15316 7323 25432 F5 7260 7462 7304 F6 1412 6171 7370 F7 2953 7465 7210 F8 10737 37156 7672 F9 37335 13932 33182
F10 29459 40242 53858 F11 15157 14106 28770 F12 45716 9877 39119 F13 53318 23484 27190 F14 10316 6790 10878 F15 12291 19163 29201
Total Throughput(pkt) 385359 (100)
272219 (71)
389897 (101)
제 4 장 모 의 실 험
39
표 5 는 그림 14 의 노드 그래프에서 각 패킷 스케쥴링 기법을 적용했을
때 각 플로우의 처리량을 나타낸다 IEEE 80211b 에서 다른 플로우에 비해
서비스의 양이 매우 적은 F2 F6 F7 와 같은 플로우를 EMLM-FQ 에서는
일정량의 서비스를 받을 수 있도록 보장해 준다 하지만 IEEE 80211b 의
네트워크 처리량보다 약 29 감소한다 MRADPS 는 전체 네트워크 처리량이
IEEE 80211b 의 네트워크 처리량과 거의 동일한 처리량을 보여주고 또한
고립되는 플로우의 최소 서비스 양을 EMLM-FQ 가 보장해주는 서비스의 양과
거의 동일하게 서비스한다
에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려하는 분산 패킷 스케쥴링
40
제 5 장 결 론
본 논문은 IEEE 80211x와 같이 물리계층에서 다중 데이터률을 제공하는
에드혹 네트워크 환경에서 ldquo플로우들 간에 공유하는 채널 용량이 고정되어
있다rdquo라는 기존 패킷 스케쥴링의 가정이 실제 환경과 적합하지 않는
문제점을 해결하기 위해서 다중 데이터률을 고려한 새로운 공정성 모델인
플로우별 시간 기반 공정성(Time-based Fairness)를 정의한다 또한 정의한
공정성을 달성하기 위하여 플로우 경쟁 그래프 상의 가장 낮은 데이터률과 각
플로우의 데이터률과 비교하여 전송해야 하는 패킷의 수( )( fP )를 계산하고
스케쥴링 과정에서 개의 패킷에 대한 서비스 태그는 업데이트 하지 않고
)( fP 개의 패킷 중 첫 번째 패킷을 제외한 나머지 패킷은 전송 시에 RTS
프레임에 NCB(Not Compare Bit)를 1로 설정하여 수신 노드에서 RTS를
폐기하지 않고 바로 CTS를 보내 서비스 되도록 EMLM-FQ를 수정하여 새로운
스케쥴링 기법인 MRADPS를 제안하였다 MRADPS는 각 플로우의 서비스
태그 할당 방법과 서비스 태그 정보에 대한 교환 방법등 EMLM-FQ의 기존
방식을 고수하기 때문에 EMLM-FQ의 특성인 공간적 채널 재사용 문제를
해결하는 방법과 분산된 플로우 정보를 가지고 스케쥴링을 결정하는 방법을
동일하게 제공한다 시뮬레이션 결과는 MRADPS는 경쟁 그래프에서 가장
낮은 데이터률을 갖는 플로우의 최소 서비스 양을 모든 플로우의 데이터률이
가장 낮은 데이터률을 가질 때 EMLM-FQ의 플로우가 받는 최소 서비스
에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려하는 분산 패킷 스케쥴링
41
양만큼 서비스하는 것을 보여주고 각 플로우가 받는 서비스 양은 )( fP 에
비례함을 보여준다 또한 MRADPS는 다중 데이터률이 제공되는 환경의
에드혹 네트워크의 전체 네트워크 처리량을 크게 향상시키는 것을 보여준다
참 고 문 헌
42
참고 문헌
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45
감사의 글
이제 2년 반동안의 대학원 생활을 끝마치고 사회로 첫걸음을 내딛게 되었
습니다 제가 무사히 대학원 생활을 끝마칠 수 있도록 도움을 주신 주위의
많은 분들께 이 기회를 빌어 감사의 말씀을 드리고 싶습니다
먼저 저의 지도 교수님이신 유상조 교수님께 감사의 말씀을 드리고 싶습
니다 대학원에 들어와서부터 지금까지 바쁘신 와중에도 부족한 저에게 많
은 시간을 할애하여 지도해 주셔서 항상 감사하게 생각하고 있습니다 교수
님과 연구실 원들과 함께 한 많은 세미나들이 특히 제게 많은 도움이 되었
습니다 또한 바쁘신 와중에도 부족한 논문의 심사를 맡아주신 곽경섭 교수
님과 김덕경 교수님께도 감사의 말씀을 드립니다
결코 적지 않은 2년 반이라는 시간이 짧게 느껴질 만큼 많은 추억과 시간
을 함께한 멀티미디어 통신망 연구실의 선후배 및 동기들에게도 감사의 말
씀을 드립니다
무엇보다도 부모님의 무한한 사랑과 아낌없는 지원이 없었다면 현재의 저
는 없었을 것 입니다 무엇으로도 부모님의 큰 사랑에 보답할 수는 없겠지
만 제 학창생활의 결실인 이 논문을 그 동안의 부모님의 수고에 대한 작은
보답으로 바치고 싶습니다
盧 權 汶
46
학술 활동
[1] Yong-Qian Chen Kwen-mun Roh Sang-Jo Yoo A Distributed Fairness Support
Scheduling Algorithm in Wireless Ad-Hoc Networks Lecture Note in Computer
Science 2006
[2] Yong-Qian Chen Kwen-mun Roh Sang-Jo Yoo A Distributed Fairness Support
Scheduling Algorithm in Wireless Ad-Hoc Networks UIC06
[3] 이정환 노권문 유상조ldquo에드혹 네트워크에서 클러스터 기반의 지오캐
스팅 프로토콜rdquo 한국통신학회 하계학술대회 20047
[4] 노권문 서지영 정순규 조경진 유상조 ldquo에드혹 네트워크에서 다중 데
이터률을 고려하는 분산 패킷 스케쥴링rdquo JCCI2006 20064
[5] Yong-Qian Chen Kwen-Mun Roh Sang-Jo Yoo Service Index Based Fairness
Scheduling in Wireless Ad-Hoc Networks JCCI2006 20064
[6] 조경진 김현주 노권문 유상조 ldquo지능형 무선 인지 기술 기반 네트워크
환경에서 MAC 계층 동적 주파수 선택 방법rdquo 한국통신학회 하계학술대
회 20067
[7] 김현주 조경진 노권문 유상조 ldquo무선 인지 기술 기반의 시스템을 위한
계층에서의 통신 초기화 WRAN MAC 과정rdquo 한국통신학회 하계학술대회
47
20067
[8] 유상조 노권문 정재학 김재명 ldquoWRAN Cognitive Radio MAC 프로토콜
기술rdquo 방송공학회지 Vol 11 No1 pp40-53 2006
[9] 노권문 진영천 유상조 ldquo에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려한
분산 패킷 스케쥴링rdquo 한국통신학회 논문지 2006 07
[10] 조경진 김현주 노권문 유상조 ldquo지능형 무선 인지 기술 기반 네트워크
환경에서 MAC 계층 동적 주파수 선택 방법rdquo 한국통신학회 논문지 게
재 예정
특허 출원
[1] 무선 인지 기술 환경에서 기지국들 간에 무선 공유 자원을 효율적으로
사용하기 위한 매체 접근 제어 계층의 동작 자원 임대 프로토콜 출원번
호 제 2005-0105278
[2] 무선 인지 기술 환경에서 숨겨진 인컴번트 시스템의 검출을 위한 명시적
아웃밴드 시그널링 방법 출원번호 제 2006-0019661
[3] 에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링 방법
출원번호 제 10-2006-63521
[4] 애드혹 네트워크에서 서비스 색인 기반 공정 스케쥴링 방법 출원 번호
제 10-2006-63520
48
수행 프로젝트
[1] 무선 Ad-hoc 네트워크에서 Seamless한 인터넷 QoS 를 제공하기 위한 네
트워킹 기술연구 및 멀티미디어 ad-hoc 서비스 테스트 베드 구현 정보
통신부
[2] 초광대역 무선통신 연구센터 (UWB-ITRC) 제 4 세부과제 ndash UWB 응용
시스템 기술 (정보통신부 대학 IT 연구센터)
[3] 코그니티브 라디오(Cognitive Radio) 기술 개발 III(삼성종합기술원)
- IEEE 80222 WRAN 표준 제안(20051117) 참여(MAC)
[4] 초광대역 무선통신을 위한 지능형 무선인지 (Cognitive Radio) 핵심기술
연구 과학재단 특정기초사업
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
15
노드들은 위의 제어 메시지들을 모두 들을 수 있다 본 논문은 관련 연구들[9-
11]과 같이 다음과 같은 3 가지 기본 가정을 갖는다
1) 무선 매체는 페이딩(fading) 간섭(interference) 링크 에러(link Error)
충돌(collision)과 같이 네트워크 사용자에게 영향을 미치는 시간-가변적인
에러를 나타낸다 본 논문에서는 단지 충돌에 의해 발생되는 에러만
고려한다
2) 하나의 노드는 동시에 패킷을 전송하거나 수신할 수 없다
3) 노드의 이동성은 고려하지 않는다
32 시간 기반 공정성(Time-Based Fairness)
기존에 제안된 에드혹 패킷 스케쥴링은 플로우들 간에 처리량 기반
공정성(throughput-based fairness)을 제공하기 위하여 SFQ(Start-Time Fair
Queueing)과 같은 유선에서의 패킷 스케쥴링을 기반으로 한다[6][9] 이러한
처리량 기반 공정성은 플로우별 가중치에 따라 각 플로우가 받는 전체
서비스의 양이 동일함을 의미한다 반면 시간 기반 공정성(time-based
fairness)는 각 플로우가 사용하는 전체 채널 점유 시간이 동등함을 의미한다
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
16
그림 5 의 노드 그래프에 대해 그림 6 과 같이 네트워크의 모든 플로우가
직접적인 경쟁 관계에 있을 때 그림 7 은 처리량 기반 공정성을 제공하는
EMLM-FQ[6]와 본 논문에서 제안하는 시간 기반 공정성을 제공하는 패킷
스케쥴링 기법에 대한 각 플로우의 서비스 순서와 채널 점유 시간을 나타낸다
각 플로우가 갖는 패킷 사이즈와 가중치가 동일하다고 가정하고 각 플로우의
초기 서비스 태그는 이다 그림 6 과 같이 모든 플로우가 직접적인 경쟁관계에
있으면 EMLM-FQ 는 F0 F1 F2 순서대로 각 플로우의 패킷을 서비스한다
시간 기반 공정성을 제공하는 경우 각 플로우가 점유하는 채널 시간이
공정해야 함으로 데이터률이 가장 낮은 F2 가 하나의 패킷을 전송할 때
사용하는 채널 점유 시간을 기준으로 각 플로우가 동일한 채널 점유 시간을
갖도록 한다 그림 7 과 같이 처리량 기반 공정성을 제공할 때 6 개의 패킷이
서비스 되는 시간 동안에 시간 기반 공정성을 제공할 때는 10 개의 패킷을
서비스 할 수 있다 즉 네트워크 처리량이 약 40 향상된다
F05 MbpsN0 N1 F1
2 Mbps N2 N3F2Mbpsxxx
(그림 5) 다중 데이터률을 제공하는 노드 그래프
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
17
F0 F2
F1
(그림 6) 플로우 경쟁 그래프
하지만 실제로 하나의 패킷을 전송하는데 제어 프레임
(RTSCTSDSACK)을 전송하는데 걸리는 시간과 충돌이 발생했을 때
재전송에 사용되는 시간 등의 이유로 채널 점유 시간은 각 플로우의
데이터률에 따라 정확히 비례하지 않는다 본 논문에서는 계산의 단순함을
위해서 각 플로우가 보장 받아야 하는 채널 점유 시간을 플로우의
데이터률에 따라 계산하고 시뮬레이션을 통해 각 플로우의 실제 채널 점유
시간을 측정하고 비교한다 채널 점유 시간 계산 방법은 다음 장에서
설명한다 본 논문에서는 다중 데이터률을 제공하는 환경에서 패킷 스케쥴링
기법이 처리량 기반 공정성과 시간 기반 공정성 사이에서 어떤 공정성을
제공하는 것이 옳다고 주장하는 것이 아니라 처리량 기반 공정성을 기반으로
하는 패킷 스케쥴링 기법에서 전체 네트워크 처리량이 시간 기반 공정성을
제공할 때 보다 현저하게 떨어지는 비효율성을 개선하는 방법을 제안한다
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
18
F1 F2F0 F1 F2F0
F0 F0 F0 F0 F0 F1 F1 F2
시간F0의 5개 패킷 F1의 2개 패킷 F2의 1개 패킷
Throughput-based
Time-based
F0의 2개
패킷
F0의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
F1의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
F2의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
F0 F0
(그림 7) 처리량 기반 공정성과 시간 기반 공정성에 대한
각 플로우의 서비스 순서와 채널 점유 시간 비교
각 플로우 f 의 채널 점유시간( )( fT )은 다음과 같이 정의한다
(3)
F 는 플로우 경쟁 그래프에 존재하는 모든 플로우들의 집합이고 fs 는
플로우 f 의 패킷 사이즈 fd 는 플로우 f 의 데이터률이다 )( fT 는 F 의
모든 플로우가 하나의 패킷을 서비스 하는데 사용하는 채널 점유 시간에서
f 가 하나의 패킷을 서비스 하는데 사용하는 채널 점유 시간이 차지하는
비율을 나타낸다 채널이 항상 이용 중이라고 가정하면 플로우의 전체 채널
점유 시간은 다음과 같이 정의한다
sumisin
=
Fii
i
f
f
ds
ds
fT )(
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
19
(4)
경쟁하는 플로우들의 가중치가 동일하다고 가정하면 시간 기반 공정성에
입각해서 각 플로우가 보장 받아야 하는 채널 점유 시간( )( fGT Guaranteed
Time)는 다음과 같이 정의 한다 N 은 플로우 경쟁 그래프에서 연결된
플로우들 중 가장 낮은 데이터률을 갖는 플로우의 데이터률이다
(5)
경쟁 그래프의 모든 플로우의 패킷 사이즈가 동일하다고 가정하면
)( fGT 는 다음과 도식화 된다
(6)
N은 경쟁 그래프에서 연결되어 있는 전체 플로우의 수이다
)()( fGTfT ge 이면 플로우 f 는 보상 받을 시간이 존재하지 않고
)()( fGTfT lt 이면 플로우 f 는 보상 받을 시간이 존재한다
1)(0 1)( lele=sumisin
fTfTFf
sumisin
=
Fi
i
f
ds
ds
fGT
min
min)(
min
min
1
)(
dNdfGT =
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
20
경쟁 그래프에서 연결된 각 플로우가 보장 받아야 하는 시간은 경쟁
관계에 있는 플로우들 중 가장 낮은 데이터률( mind )을 가진 플로우가 하나의
패킷을 서비스 할 때 그 플로우가 보내야 되는 패킷의 수로 나타낼 수 있다
보상 받아야 하는 시간이 존재하는 플로우 f 는 시간 기반 공정성을
달성하기 위해서 f 가 전송해야 하는 패킷 수( )( fP )는 다음과 같이 정의된다
(7)
따라서 그림 5 의 F0 는 mind 을 갖는 F2 와 비교하여 시간 기반 공정성을
달성하기 위해서 5 개의 패킷을 전송해야 한다 시간 기반 공정성(TF Time-
Based Fairness)은 다음과 같이 정의 한다
(8)
)( 21 tttiα 는 플로우 i 가 시간 1t 부터 시간 2t 까지 점유하는 채널 점유
시간이다 식 (8)의 값이 0 에 근접할수록 이상적인 시간 기반 공정성을
제공한다
mind 을 갖는 플로우 mindf 이 받는 최소 서비스의 양 )( 21minttW
df은
EMLM-FQ 의 식 (2)에서 정의한 각 플로우가 받는 최소 서비스의 양에서
유도된다 그 이유는 그림 5 에서 모든 플로우의 데이터률이 mind 이라 가정할
때 EMLM-FQ 에서 제공하는 각 플로우의 최소 서비스 양을 본 논문에서
제안하는 MRADPS 가 그림 8 과 같이 제공하기 때문이다 예를 들어
MRADPS 에서 최소 데이터률을 갖는 F2 가 받는 최소 서비스양은 F2 의
min
)(dd
fP f=
|)()(| 2121 tttt tj
ti αα minus
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
21
데이터률이 모든 플로우의 데이터률일 때 EMLM-FQ 에서 F2 가 받는 최소
서비스양과 같다 따라서 mindf 이 받는 최소 서비스 양( )( 21minttW
df)은 다음과
같이 정의 된다
(9)
여기서 fr 와 gr 는 각각 플로우 f 와 g의 가중치이며 S 는 플로우 경쟁
그래프에서 플로우 f 와 직접 연결되어 있는 플로우들의 집합이고 k와 α 는
[6]에서 각 플로우의 경쟁관계에 따라 정의한 위치 종속적 상수이다 플로우의
가중치가 동일하다고 가정하면 )( 21minttW
df는 다음과 같다 n은 플로우 경쟁
그래프에서 f 와 직접 연결되어 있는 플로우의 수이다
(10)
mind 보다 큰 데이터률을 가진 플로우가 받은 최소 서비스의 양
)( 21 ttWdf
은 다음과 같이 정의된다
(11)
αminusminusgesum isin
)()( 12min21mintt
rkr
dttWSg g
ffd
αminusminusge )(1)( 12min21mintt
kndttW
df
)()( 21min
21 minttW
dd
ttWdd f
ff ge
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
22
(그림 8) EMLM-FQ( xMbps)와 시간 기반 공정성에 대한
각 플로우의 서비스 순서와 채널 점유 시간 비교
F1 F2F0
F0 F0 F0 F0 F0 F1 F1 F2
시간F0의 5개 패킷 F1의 2개 패킷 F2의 1개 패킷
EMLM-FQ
Time-based
F0의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
F1의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
F2의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
23
33 채널 점유 시간의 계산
하나의 패킷 전송하는데 사용되는 채널 점유시간은 IEEE 80211 MAC
계층에서 하나의 데이터 프레임을 전송하는데 요구되는 전체 시간과 같다
전형적으로 다음과 같은 시간들을 포함한다
1) 데이터 프레임의 전송 시간
2) 하나의 데이터 프레임의 성공적인 전송을 끝내기 위해 전송되는 제어
프레임 전송 시간(RTS CTS DS ACK 프레임 전송 시간)
3) 데이터 프레임과 제어 프레임(RTS CTS DS ACK)를 전송할 때의 전파
지연 시간
4) 전송 노드가 채널에 접근하기 전에 기다리는 프레임 간 유휴 시간
(idle time)
MAC 계층에서는 데이터 프레임의 전송이 실패할 때 재전송을 시도하기
때문에 채널 점유시간에서 재전송에 걸리는 모든 시간들을 포함해야 한다
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
24
34 MRADPS 의 구현
MRADPS 는 각 플로우의 서비스 태그 할당 방법과 서비스 태그 정보에
대한 교환 방법은 EMLM-FQ 를 따른다 하지만 시간 기반 공정성을 제공하기
위하여 각 플로우의 데이터률에 따라 전송해야 하는 패킷 수를 계산하기
위해서 모든 노드는 인접한 노드들의 플로우에 대한 데이터률 정보를 듣고
자신의 로컬 테이블에 저장하고 자신의 로컬 테이블에 존재하는 플로우의
데이터률과 비교하여 가장 낮은 데이터률( mind )을 저장하여 데이터 전송 시
제어 프레임(RTS CTS DS ACK)에 포함시켜 전송한다 만약 로컬 테이블의
mind 보다 낮은 데이터률에 대한 정보를 듣는다면 로컬 테이블의 mind 을 그
데이터률로 저장하고 제어 프레임에 삽입하여 전송한다 따라서 경쟁
그래프에 연결된 플로우를 가진 모든 송신 노드는 경쟁하는 플로우 중 가장
낮은 데이터률에 대한 정보를 얻게 된다 또한 스케쥴링 과정 중에서 mind 과
송신 노드가 서비스 하려는 플로우의 데이터률과 비교하여 송신 노드가
전송해야 하는 패킷 수( )( fP 식(9))를 계산하고 만약 가 1 보다 크고 백로그
된 패킷이 존재 한다면 )( fP 개의 패킷은 동일한 서비스 태그를 갖고 즉시
전송을 시도한다 즉 )( fP 개의 패킷이 서비스 될 때까지 스케쥴링 과정에서
서비스 태그를 업데이트 하지 않는다 )( fP 개의 패킷 중 첫 번째 패킷을
제외한 )( fP -1 개의 패킷들은 전송 시 수신 노드에서 RTS 폐기가 이루어
지지 않게 하기 위해서 RTS 프레임의 1bit 구간(NCB Not Compare Bit)을 1 로
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
25
설정하여 전송한다 RTS 프레임에 NCB 구간이 1 로 세팅되어 있으면 수신
노드는 현재 채널이 사용 중이 아니면 CTS 로 바로 응답하여 그 플로우가
서비스 되도록 한다
341 기본적인 메시지 교환
각 패킷 전송은 RTS-CTS-DS-DATA-ACK 핸드쉐이크 과정을 따르고
패킷이 전송 될 수 있는 데이터률을 결정하기 위하여 RBAR 프로토콜을
따른다 만약 한 노드가 백오프 동안에 다른 노드에 의해서 어떤 전송이
이루어지고 있으면 그 전송이 끝날 때까지 백오프 타이머를 멈추어 기다리고
전송 중인 플로우에 대한 서비스 태그 정보를 로컬 테이블에서 업데이트한다
플로우 f 의 백오프 타이머가 끝나고 채널이 사용 중이지 않다면 RfB)
(수신
노드의 로컬 테이블에 따른 플로우 f 의 백오프 예측 값)를 포함하는 RTS 를
전송한다 RTS 를 받은 수신 노드는 자신의 로컬 테이블에서 플로우 f 에
대한 백오프 값 RfB 이 R
fB)
보다 작거나 같으면 CTS 로 응답하고 그렇지
않으면 CTS 를 전송하지 않는다
송신 노드와 수신 노드의 한 홉 거리에 있는 모든 이웃 노드들에게
플로우의 서비스 태그 정보 데이터률과 네트워크에서 가장 낮은
데이터률( mind )에 대한 정보를 알리기 위해서 제어 프레임(RTS CTS DS
ACK)에 서비스 태그와 mind 을 포함하여 전송하고 CTS DS ACK 프레임에
플로우의 데이터률을 포함하여 전송한다 RTS 에 플로우의 데이터률을
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
26
전송하지 않는 이유는 다중 데이터률 적응 기법으로 RBAR 를 채택하고 있기
때문에 수신 노드가 선택한 데이터률을 CTS 에 포함하여 전송하기 전까지
송신 노드는 전송할 데이터률을 알지 못하기 때문이다 또한 플로우에 대한
업데이트 서비스 태그는 RTS CTS 프레임에 포함하지 않는다 그 이유는
RTS 와 CTS 는 채널 획득을 보장하지 않기 때문이다 RTS-CTS 과정이 성공한
이후에 DS 와 ACK 프레임에 플로우에 대한 업데이트 태그를 붙여 주변
노드들에게 공지한다 이로써 스케쥴링을 위한 정확한 플로우의 서비스 태그
정보가 전달된다
342 테이블 정보 교환
경쟁 그래프에서 한 홉 거리에 있는 플로우에 대한 정보는 송신 노드와
수신 노드에 분산되어 있을 수 있다 따라서 송신 노드의 플로우 f 에 대한
백 오프 값 설정 방법은 송신 노드와 수신 노드에서 유지 되는 테이블을
고려하여 백오프 값을 설정해야한다
즉 Sf
Sff BBB += 이다 fB 는 플로우 f 의 백오프 값이고 S
fB 는 송신
노드의 로컬 테이블에 따른 플로우 f 의 백오프 값 RfB 은 수신 노드의 로컬
테이블에 따른 플로우 f 의 백오프 값이다 그러나 송신 노드에서는 SfB 는
정확히 알지만 RfB 은 알 수 없다 따라서 송신 노드가 R
fB 을 예측 할 수
있도록 수신 노드는 ACK 프레임에 두개의 파라미터( fM fb )를 추가하여
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
27
전송한다 fM 는 수신 노드의 로컬 테이블에서 플로우 f 가 서비스하기 전에
서비스 되어야 하는 플로우들의 바이트 수이다 fM 는 다음과 같이 계산된다
(12)
fw 는 플로우 f 의 가중치이고 iT 는 수신 노드의 로컬 테이블에서
플로우 f 의 서비스 태그( fT )보다 작은 플로우의 서비스 태그이다 B는 수신
노드의 로컬 테이블에서 fT 보다 작은 서비스 태그를 갖는 플로우들의
집합이다 fb 은 수신 노드의 테이블에서 플로우 f 의 백오프 기간을
나타낸다 따라서 송신 노드가 fM fb 를 ACK 프레임을 통해 받으면 임의의
시간 t 에서의 RfB)
은 다음과 같이 계산 할 수 있다 ft 는 이전에 ACK
프레임을 받은 시간이다
(13)
343 패킷 스케쥴링
노드 에서 채널이 사용 중이 아닌 것이 감지되면 a) 전송할 플로우 가
로컬 테이블 에서 가장 작은 서비스 태그를 가지고 있다면 즉시 HOL(Head of
Line) 패킷을 전송한다 만약 f 의 데이터률이 mind 보다 크다면 시간
공정성을 달성하기 위해 전송해야 하는 패킷 수( )( fP )를 구하고 )( fP 개의
패킷들의 서비스 태그를 업데이트하지 않고 동일한 서비스 태그를 갖는다
fBj jff wTTM )(sum isinminus=
ffffRf MttdMbB ))(( min minussdotminussdotasymp)
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
28
)( fP 개의 패킷들은 즉시 전송을 시도하고 )( fP 개의 패킷들이 서비스 된 후
패킷의 서비스 태그를 업데이트한다 b) f 보다 작은 서비스 태그를 갖는
플로우가 자신의 로컬 테이블( nE )에 존재 하면 f 의 백오프 값 fB 을
Rf
Sf BB + 로 설정 하고 백오프 타이머가 동작을 시작한다 c) f 의 백오프
타이머가 만료되고 채널이 사용 중이 아니라면 f 의 HOL(Head of Line)
패킷을 전송한다 그림 9 는 패킷 스케쥴링의 순서를 나타낸다
(그림 9) 패킷 스케쥴링 순서도
스케쥴링 시작
전송할 플로우가 가장 작은 서비스 태그를 갖는가
계산
HOL 패킷 전송
백오프 시작
Rf
Sff BBB +=
백오프 만료
네
아니오
)(fP
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
29
344 간단한 예제
그림 5 와 같은 네트워크가 존재한다고 가정하자 각 플로우의 패킷
사이즈와 가중치는 동일하다 각 플로우 )210( =iFi 는 초기 서비스 태그
값으로 각각 10 =T 21 =T 32 =T 을 갖는다 또한 이라
가정하면 그림 10 와 같이 F0 는 가장 작은 서비스 태그를 갖기 때문에 즉시
pkt 0 의 전송을 시작한다 전송을 시작하기 전에 F0 의 데이터률은 네크워크에
존재하는 가장 낮은 데이터률 mind 보다 5 배 높기 때문에 시간 기반 공정성을
달성하기 위해서 전송해야 할 패킷 수 5)( =fP 를 계산하고 F0 의 첫 번째
패킷 pkt 0 을 전송할 때 DS 와 ACK 프레임에 업데이트 태그를 붙이지 않는다
그 이유는 만약 노드 N1 이 F0 의 업데이트 태그를 수신하면 즉시 F1 의 pkt
0 를 서비스하기 위해 채널에 접근을 시도할 것이기 때문이다 따라서
업데이트 태그를 붙이지 않음으로써 F0 의 전송해야 할 나머지 패킷에게
전송할 기회를 줄 수 있다 pkt 0 전송 후에 F0 는 스케쥴링 과정에서 )( fP 의
마지막 패킷 pkt 4 가 서비스 되기 전까지 서비스 태그를 업데이트 하지 않기
때문에 F0 는 가장 작은 서비스 태그를 가지므로 F0 의 pkt 1 pkt 2 pkt 3 pkt
4 는 즉시 전송을 시도한다 또한 pkt 1 pkt 2 pkt 3 pkt 4 을 전송 할 때 RTS
프레임의 NCB(Not Compare Bit)을 1 로 설정하여 전송한다 이는 수신
노드에서 RfB 값의 비교없이 RTS 프레임에 대한 응답으로 CTS 프레임을 즉시
전송하도록 한다 F0 의 전송해야 할 5 개의 패킷 중 마지막 패킷인 pkt 4
10 =
WeightSizePacket
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
30
전송시 DS 와 ACK 프레임에 업데이트 태그를 붙여서 주변 노드들에게
공지한다 N1 이 F0 의 pkt 4 의 업데이트 태그를 수신하면 F1 의 패킷을
서비스하기 위해서 즉시 채널에 접근한다 F1 의 첫 번째 패킷 pkt 0 을
전송하기 전에 F0 와 같이 2)( =fP 를 계산하고 F1 의 pkt 0 의 전송 후에 pkt
1 전송시 NCB 를 1 로 설정하고 DS 와 ACK 프레임 전송 시 업데이트 태그를
붙인다 F2 는 이기 때문에 추가로 전송할 패킷이 존재 하지 않다 따라서
F2 의 패킷 pkt 0 을 전송할 때 DS 와 ACK 프레임 전송 시 업데이트 태그를
붙여서 전송한다
(그림 10) 간단한 예제
Time
F0
F1
F2
T1=2
T0=1 T0=1 T0=1 T0=1 T0=11
T1=12
T2=13
100 200 300
pkt 0 pkt 1 pkt 2 pkt 3 pkt 4
pkt 0 pkt 1
pkt 0
T=update service tag Transmitting pkt with update service tag
T= service tag Transmitting pkt not with update service tag
제 4 장 모 의 실 험
31
제 4 장 모의 실험
본 논문에서는 제안한 에드혹 패킷 스케쥴링에 대한 성능을 평가하기
위해서 미국 버클리 대학 남가주 대학 및 카네기 멜론 대학에서 개발한
네트워크 시뮬레이터인 NS-2[16] 및 CMU 확장 프로그램을 사용했으며 본
논문에서 제안한 MRADPS 와 비교 대상인 EMLM-FQ 를 구현하여 성능
평가를 수행하였다 표 2 는 시뮬레이션 시 적용된 파라미터 값이고 표 3 은
경쟁 그래프가 갖는 각 최소 데이터률에서 각 플로우의 데이터률에 따라
전송해야 하는 패킷수이다
(표 2) 시뮬레이션 파라미터
Parameter Value
Frequency
Transmit Power
110 Mbps Sensitivity
55 Mbps Sensitivity
20 Mbps Sensitivity
Carrier Sense Threshold
Propagation Model
Maximum Transmission Range (25511 Mbps)
Routing Protocol
24 GHz
15 dBm
-82 dBm
-87 dBm
-91 dBm
-108 dBm
Two Ray Ground
250m 200m 100m
DSR
제 4 장 모 의 실 험
32
(표 3) 최소 데이터률과 플로우 데이터률에 따라 전송해야
하는 패킷수
Flow data rate
Minimum data rate )( fP
2Mbps2Mbps
55Mbps55Mbps
11Mbps11Mbps
11Mbps55Mbps
55Mbps2Mbps
11Mbps2Mbps
1
1
1
2
2
5
시나리오 I 은 그림 11 과 같이 4 개의 노드와 그림 6 의 플로우
경쟁그래프와 같이 직접적으로 경쟁 관계에 있는 3 개의 플로우로 구성된
네트워크에서 FIFO 를 사용하는 IEEE 80211b EMLM-FQ MRADPS 를 각각
적용했을 때 플로우별 처리량과 채널 점유 시간을 계산하였다 또한
MRADPS 를 적용했을 때 가장 낮은 데이터률( mind )을 가지는 F1 이 받는
최소 서비스 양이 모든 플로우의 데이터률이 mind 일 때 EMLM-FQ 에서 받는
최소 서비스양을 보장하는지를 확인하기 위해서 그림 11 의 모든 플로우의
데이터률이 2Mbps 일 때 EMLM-FQ 의 처리량을 측정하였다 트래픽으로
제 4 장 모 의 실 험
33
UDP 를 사용하였으며 패킷 사이즈는 1500 바이트이고 시뮬레이션 시간은
200 초이다
F12MbpsN0 N1F0
55MbpsN2 N3F2
11Mbps (그림 11) 시나리오 I의 노드 그래프
(표 4) 시나리오 I의 플로우별 처리량(패킷수)과 전체 네트워크 처리량
Flow 80211b+FIFO EMLM-FQ MRADPSEMLM-
FQ(2Mbps)
F0 5165 24849 29072 15035
F1 47815 24850 14525 15036
F2 48488 24849 69342 15036
Total Throughput(pkt)
101468
100()
74548
73()
112939
111() 45107
제 4 장 모 의 실 험
34
표 4 에서 EMLM-FQ 는 각 플로우가 공정하게 서비스 되지만 전체
네트워크의 처리량이 FIFO 를 사용하는 IEEE 80211b 환경의 전체 네트워크
처리량보다 약 27 감소한다 하지만 MRADPS 는 IEEE 80211b 보다 네트워크
처리량이 약 11 향상된다 또한 MRADPS 에서 최소 데이터률을 갖는 플로우
F1 의 서비스 양은 그림 12 와 같이 모든 플로우의 데이터률이 그림 11 의
최소 데이터률인 2Mbps 일 때 EMLM-FQ 가 각 플로우에게 제공하는 최소
서비스 양과 거의 동일함을 확인 할 수 있고 MRADPS 가 각 플로우
데이터률에 따른 전송해야 하는 패킷 수 )( fP 에 거의 비례하여 각 플로우가
받는 서비스 양을 제공하는 것을 확인 할 수 있다 여기서 )210( =iTif
는
플로우 의 처리량을 나타낸다
그림 13 는 시나리오 I 의 각 패킷 스케쥴링 기법을 적용했을 때
플로우별 채널 점유 시간을 나타낸다 MRADPS 는 3 개의 플로우의 채널 점유
시간이 다른 스케쥴링 기법보다 공정함을 확인 할 수 있다 하지만 정확하게
플로우의 채널 점유 시간이 동일하지는 않다 그 이유는 표 3 에서 전송할
패킷을 계산할 때 간단히 내림으로 계산을 하였고 패킷을 재전송하는 시간
백오프 시간등의 추가적인 시간들이 발생하기 때문이다
제 4 장 모 의 실 험
35
(그림 12) EMLM-FQ(2Mpbs)가 제공하는 최소 처리량과
MRADPS의 각 플로우의 처리량 비교
제 4 장 모 의 실 험
36
(그림 13) 시나리오 I의 각 플로우별 채널 점유시간
시나리오 II 는 그림 14 과 같이 26 개의 노드와 16 개의 플로우로 구성된
네트워크에서 FIFO 를 사용하는 IEEE 80211b EMLML-FQ MRADPS 를 각각
적용했을 때 각 플로우별 처리량를 평가하였다 시나리오 II 의 각 플로우의
경쟁 관계는 그림 15 와 같다 트래픽으로 UDP 를 사용하였으며 패킷
사이즈는 1500 바이트이고 시뮬레이션 시간은 200 초이다
0
01
02
03
04
05
06
07
08
09
F0 F1 F2
Flow ID
Channel O
ccupancy
Tim
e(F
ractio
n)
IEEE 80211_FIFO
EMLM-FQ
MRADPS
제 4 장 모 의 실 험
37
(그림 14) 시나리오 II 의 노드 그래프
(그림 15) 시나리오 II 의 플로우 경쟁 그래프
제 4 장 모 의 실 험
38
(표 5) 시나리오 I의 플로우별 처리량(패킷수)과
전체 네트워크 처리량
Flow 80211b+FIFO EMLM-FQ MRADPS F0 53327 36622 26167 F1 49939 27281 53327 F2 2375 7630 13514 F3 38448 7515 19703 F4 15316 7323 25432 F5 7260 7462 7304 F6 1412 6171 7370 F7 2953 7465 7210 F8 10737 37156 7672 F9 37335 13932 33182
F10 29459 40242 53858 F11 15157 14106 28770 F12 45716 9877 39119 F13 53318 23484 27190 F14 10316 6790 10878 F15 12291 19163 29201
Total Throughput(pkt) 385359 (100)
272219 (71)
389897 (101)
제 4 장 모 의 실 험
39
표 5 는 그림 14 의 노드 그래프에서 각 패킷 스케쥴링 기법을 적용했을
때 각 플로우의 처리량을 나타낸다 IEEE 80211b 에서 다른 플로우에 비해
서비스의 양이 매우 적은 F2 F6 F7 와 같은 플로우를 EMLM-FQ 에서는
일정량의 서비스를 받을 수 있도록 보장해 준다 하지만 IEEE 80211b 의
네트워크 처리량보다 약 29 감소한다 MRADPS 는 전체 네트워크 처리량이
IEEE 80211b 의 네트워크 처리량과 거의 동일한 처리량을 보여주고 또한
고립되는 플로우의 최소 서비스 양을 EMLM-FQ 가 보장해주는 서비스의 양과
거의 동일하게 서비스한다
에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려하는 분산 패킷 스케쥴링
40
제 5 장 결 론
본 논문은 IEEE 80211x와 같이 물리계층에서 다중 데이터률을 제공하는
에드혹 네트워크 환경에서 ldquo플로우들 간에 공유하는 채널 용량이 고정되어
있다rdquo라는 기존 패킷 스케쥴링의 가정이 실제 환경과 적합하지 않는
문제점을 해결하기 위해서 다중 데이터률을 고려한 새로운 공정성 모델인
플로우별 시간 기반 공정성(Time-based Fairness)를 정의한다 또한 정의한
공정성을 달성하기 위하여 플로우 경쟁 그래프 상의 가장 낮은 데이터률과 각
플로우의 데이터률과 비교하여 전송해야 하는 패킷의 수( )( fP )를 계산하고
스케쥴링 과정에서 개의 패킷에 대한 서비스 태그는 업데이트 하지 않고
)( fP 개의 패킷 중 첫 번째 패킷을 제외한 나머지 패킷은 전송 시에 RTS
프레임에 NCB(Not Compare Bit)를 1로 설정하여 수신 노드에서 RTS를
폐기하지 않고 바로 CTS를 보내 서비스 되도록 EMLM-FQ를 수정하여 새로운
스케쥴링 기법인 MRADPS를 제안하였다 MRADPS는 각 플로우의 서비스
태그 할당 방법과 서비스 태그 정보에 대한 교환 방법등 EMLM-FQ의 기존
방식을 고수하기 때문에 EMLM-FQ의 특성인 공간적 채널 재사용 문제를
해결하는 방법과 분산된 플로우 정보를 가지고 스케쥴링을 결정하는 방법을
동일하게 제공한다 시뮬레이션 결과는 MRADPS는 경쟁 그래프에서 가장
낮은 데이터률을 갖는 플로우의 최소 서비스 양을 모든 플로우의 데이터률이
가장 낮은 데이터률을 가질 때 EMLM-FQ의 플로우가 받는 최소 서비스
에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려하는 분산 패킷 스케쥴링
41
양만큼 서비스하는 것을 보여주고 각 플로우가 받는 서비스 양은 )( fP 에
비례함을 보여준다 또한 MRADPS는 다중 데이터률이 제공되는 환경의
에드혹 네트워크의 전체 네트워크 처리량을 크게 향상시키는 것을 보여준다
참 고 문 헌
42
참고 문헌
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[16] NS2 - wwwisiedunsnamns
[17] Datasheet for ORiNOCO 11 Mbits Network Interface Cards 2001
45
감사의 글
이제 2년 반동안의 대학원 생활을 끝마치고 사회로 첫걸음을 내딛게 되었
습니다 제가 무사히 대학원 생활을 끝마칠 수 있도록 도움을 주신 주위의
많은 분들께 이 기회를 빌어 감사의 말씀을 드리고 싶습니다
먼저 저의 지도 교수님이신 유상조 교수님께 감사의 말씀을 드리고 싶습
니다 대학원에 들어와서부터 지금까지 바쁘신 와중에도 부족한 저에게 많
은 시간을 할애하여 지도해 주셔서 항상 감사하게 생각하고 있습니다 교수
님과 연구실 원들과 함께 한 많은 세미나들이 특히 제게 많은 도움이 되었
습니다 또한 바쁘신 와중에도 부족한 논문의 심사를 맡아주신 곽경섭 교수
님과 김덕경 교수님께도 감사의 말씀을 드립니다
결코 적지 않은 2년 반이라는 시간이 짧게 느껴질 만큼 많은 추억과 시간
을 함께한 멀티미디어 통신망 연구실의 선후배 및 동기들에게도 감사의 말
씀을 드립니다
무엇보다도 부모님의 무한한 사랑과 아낌없는 지원이 없었다면 현재의 저
는 없었을 것 입니다 무엇으로도 부모님의 큰 사랑에 보답할 수는 없겠지
만 제 학창생활의 결실인 이 논문을 그 동안의 부모님의 수고에 대한 작은
보답으로 바치고 싶습니다
盧 權 汶
46
학술 활동
[1] Yong-Qian Chen Kwen-mun Roh Sang-Jo Yoo A Distributed Fairness Support
Scheduling Algorithm in Wireless Ad-Hoc Networks Lecture Note in Computer
Science 2006
[2] Yong-Qian Chen Kwen-mun Roh Sang-Jo Yoo A Distributed Fairness Support
Scheduling Algorithm in Wireless Ad-Hoc Networks UIC06
[3] 이정환 노권문 유상조ldquo에드혹 네트워크에서 클러스터 기반의 지오캐
스팅 프로토콜rdquo 한국통신학회 하계학술대회 20047
[4] 노권문 서지영 정순규 조경진 유상조 ldquo에드혹 네트워크에서 다중 데
이터률을 고려하는 분산 패킷 스케쥴링rdquo JCCI2006 20064
[5] Yong-Qian Chen Kwen-Mun Roh Sang-Jo Yoo Service Index Based Fairness
Scheduling in Wireless Ad-Hoc Networks JCCI2006 20064
[6] 조경진 김현주 노권문 유상조 ldquo지능형 무선 인지 기술 기반 네트워크
환경에서 MAC 계층 동적 주파수 선택 방법rdquo 한국통신학회 하계학술대
회 20067
[7] 김현주 조경진 노권문 유상조 ldquo무선 인지 기술 기반의 시스템을 위한
계층에서의 통신 초기화 WRAN MAC 과정rdquo 한국통신학회 하계학술대회
47
20067
[8] 유상조 노권문 정재학 김재명 ldquoWRAN Cognitive Radio MAC 프로토콜
기술rdquo 방송공학회지 Vol 11 No1 pp40-53 2006
[9] 노권문 진영천 유상조 ldquo에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려한
분산 패킷 스케쥴링rdquo 한국통신학회 논문지 2006 07
[10] 조경진 김현주 노권문 유상조 ldquo지능형 무선 인지 기술 기반 네트워크
환경에서 MAC 계층 동적 주파수 선택 방법rdquo 한국통신학회 논문지 게
재 예정
특허 출원
[1] 무선 인지 기술 환경에서 기지국들 간에 무선 공유 자원을 효율적으로
사용하기 위한 매체 접근 제어 계층의 동작 자원 임대 프로토콜 출원번
호 제 2005-0105278
[2] 무선 인지 기술 환경에서 숨겨진 인컴번트 시스템의 검출을 위한 명시적
아웃밴드 시그널링 방법 출원번호 제 2006-0019661
[3] 에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링 방법
출원번호 제 10-2006-63521
[4] 애드혹 네트워크에서 서비스 색인 기반 공정 스케쥴링 방법 출원 번호
제 10-2006-63520
48
수행 프로젝트
[1] 무선 Ad-hoc 네트워크에서 Seamless한 인터넷 QoS 를 제공하기 위한 네
트워킹 기술연구 및 멀티미디어 ad-hoc 서비스 테스트 베드 구현 정보
통신부
[2] 초광대역 무선통신 연구센터 (UWB-ITRC) 제 4 세부과제 ndash UWB 응용
시스템 기술 (정보통신부 대학 IT 연구센터)
[3] 코그니티브 라디오(Cognitive Radio) 기술 개발 III(삼성종합기술원)
- IEEE 80222 WRAN 표준 제안(20051117) 참여(MAC)
[4] 초광대역 무선통신을 위한 지능형 무선인지 (Cognitive Radio) 핵심기술
연구 과학재단 특정기초사업
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
16
그림 5 의 노드 그래프에 대해 그림 6 과 같이 네트워크의 모든 플로우가
직접적인 경쟁 관계에 있을 때 그림 7 은 처리량 기반 공정성을 제공하는
EMLM-FQ[6]와 본 논문에서 제안하는 시간 기반 공정성을 제공하는 패킷
스케쥴링 기법에 대한 각 플로우의 서비스 순서와 채널 점유 시간을 나타낸다
각 플로우가 갖는 패킷 사이즈와 가중치가 동일하다고 가정하고 각 플로우의
초기 서비스 태그는 이다 그림 6 과 같이 모든 플로우가 직접적인 경쟁관계에
있으면 EMLM-FQ 는 F0 F1 F2 순서대로 각 플로우의 패킷을 서비스한다
시간 기반 공정성을 제공하는 경우 각 플로우가 점유하는 채널 시간이
공정해야 함으로 데이터률이 가장 낮은 F2 가 하나의 패킷을 전송할 때
사용하는 채널 점유 시간을 기준으로 각 플로우가 동일한 채널 점유 시간을
갖도록 한다 그림 7 과 같이 처리량 기반 공정성을 제공할 때 6 개의 패킷이
서비스 되는 시간 동안에 시간 기반 공정성을 제공할 때는 10 개의 패킷을
서비스 할 수 있다 즉 네트워크 처리량이 약 40 향상된다
F05 MbpsN0 N1 F1
2 Mbps N2 N3F2Mbpsxxx
(그림 5) 다중 데이터률을 제공하는 노드 그래프
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
17
F0 F2
F1
(그림 6) 플로우 경쟁 그래프
하지만 실제로 하나의 패킷을 전송하는데 제어 프레임
(RTSCTSDSACK)을 전송하는데 걸리는 시간과 충돌이 발생했을 때
재전송에 사용되는 시간 등의 이유로 채널 점유 시간은 각 플로우의
데이터률에 따라 정확히 비례하지 않는다 본 논문에서는 계산의 단순함을
위해서 각 플로우가 보장 받아야 하는 채널 점유 시간을 플로우의
데이터률에 따라 계산하고 시뮬레이션을 통해 각 플로우의 실제 채널 점유
시간을 측정하고 비교한다 채널 점유 시간 계산 방법은 다음 장에서
설명한다 본 논문에서는 다중 데이터률을 제공하는 환경에서 패킷 스케쥴링
기법이 처리량 기반 공정성과 시간 기반 공정성 사이에서 어떤 공정성을
제공하는 것이 옳다고 주장하는 것이 아니라 처리량 기반 공정성을 기반으로
하는 패킷 스케쥴링 기법에서 전체 네트워크 처리량이 시간 기반 공정성을
제공할 때 보다 현저하게 떨어지는 비효율성을 개선하는 방법을 제안한다
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
18
F1 F2F0 F1 F2F0
F0 F0 F0 F0 F0 F1 F1 F2
시간F0의 5개 패킷 F1의 2개 패킷 F2의 1개 패킷
Throughput-based
Time-based
F0의 2개
패킷
F0의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
F1의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
F2의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
F0 F0
(그림 7) 처리량 기반 공정성과 시간 기반 공정성에 대한
각 플로우의 서비스 순서와 채널 점유 시간 비교
각 플로우 f 의 채널 점유시간( )( fT )은 다음과 같이 정의한다
(3)
F 는 플로우 경쟁 그래프에 존재하는 모든 플로우들의 집합이고 fs 는
플로우 f 의 패킷 사이즈 fd 는 플로우 f 의 데이터률이다 )( fT 는 F 의
모든 플로우가 하나의 패킷을 서비스 하는데 사용하는 채널 점유 시간에서
f 가 하나의 패킷을 서비스 하는데 사용하는 채널 점유 시간이 차지하는
비율을 나타낸다 채널이 항상 이용 중이라고 가정하면 플로우의 전체 채널
점유 시간은 다음과 같이 정의한다
sumisin
=
Fii
i
f
f
ds
ds
fT )(
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
19
(4)
경쟁하는 플로우들의 가중치가 동일하다고 가정하면 시간 기반 공정성에
입각해서 각 플로우가 보장 받아야 하는 채널 점유 시간( )( fGT Guaranteed
Time)는 다음과 같이 정의 한다 N 은 플로우 경쟁 그래프에서 연결된
플로우들 중 가장 낮은 데이터률을 갖는 플로우의 데이터률이다
(5)
경쟁 그래프의 모든 플로우의 패킷 사이즈가 동일하다고 가정하면
)( fGT 는 다음과 도식화 된다
(6)
N은 경쟁 그래프에서 연결되어 있는 전체 플로우의 수이다
)()( fGTfT ge 이면 플로우 f 는 보상 받을 시간이 존재하지 않고
)()( fGTfT lt 이면 플로우 f 는 보상 받을 시간이 존재한다
1)(0 1)( lele=sumisin
fTfTFf
sumisin
=
Fi
i
f
ds
ds
fGT
min
min)(
min
min
1
)(
dNdfGT =
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
20
경쟁 그래프에서 연결된 각 플로우가 보장 받아야 하는 시간은 경쟁
관계에 있는 플로우들 중 가장 낮은 데이터률( mind )을 가진 플로우가 하나의
패킷을 서비스 할 때 그 플로우가 보내야 되는 패킷의 수로 나타낼 수 있다
보상 받아야 하는 시간이 존재하는 플로우 f 는 시간 기반 공정성을
달성하기 위해서 f 가 전송해야 하는 패킷 수( )( fP )는 다음과 같이 정의된다
(7)
따라서 그림 5 의 F0 는 mind 을 갖는 F2 와 비교하여 시간 기반 공정성을
달성하기 위해서 5 개의 패킷을 전송해야 한다 시간 기반 공정성(TF Time-
Based Fairness)은 다음과 같이 정의 한다
(8)
)( 21 tttiα 는 플로우 i 가 시간 1t 부터 시간 2t 까지 점유하는 채널 점유
시간이다 식 (8)의 값이 0 에 근접할수록 이상적인 시간 기반 공정성을
제공한다
mind 을 갖는 플로우 mindf 이 받는 최소 서비스의 양 )( 21minttW
df은
EMLM-FQ 의 식 (2)에서 정의한 각 플로우가 받는 최소 서비스의 양에서
유도된다 그 이유는 그림 5 에서 모든 플로우의 데이터률이 mind 이라 가정할
때 EMLM-FQ 에서 제공하는 각 플로우의 최소 서비스 양을 본 논문에서
제안하는 MRADPS 가 그림 8 과 같이 제공하기 때문이다 예를 들어
MRADPS 에서 최소 데이터률을 갖는 F2 가 받는 최소 서비스양은 F2 의
min
)(dd
fP f=
|)()(| 2121 tttt tj
ti αα minus
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
21
데이터률이 모든 플로우의 데이터률일 때 EMLM-FQ 에서 F2 가 받는 최소
서비스양과 같다 따라서 mindf 이 받는 최소 서비스 양( )( 21minttW
df)은 다음과
같이 정의 된다
(9)
여기서 fr 와 gr 는 각각 플로우 f 와 g의 가중치이며 S 는 플로우 경쟁
그래프에서 플로우 f 와 직접 연결되어 있는 플로우들의 집합이고 k와 α 는
[6]에서 각 플로우의 경쟁관계에 따라 정의한 위치 종속적 상수이다 플로우의
가중치가 동일하다고 가정하면 )( 21minttW
df는 다음과 같다 n은 플로우 경쟁
그래프에서 f 와 직접 연결되어 있는 플로우의 수이다
(10)
mind 보다 큰 데이터률을 가진 플로우가 받은 최소 서비스의 양
)( 21 ttWdf
은 다음과 같이 정의된다
(11)
αminusminusgesum isin
)()( 12min21mintt
rkr
dttWSg g
ffd
αminusminusge )(1)( 12min21mintt
kndttW
df
)()( 21min
21 minttW
dd
ttWdd f
ff ge
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
22
(그림 8) EMLM-FQ( xMbps)와 시간 기반 공정성에 대한
각 플로우의 서비스 순서와 채널 점유 시간 비교
F1 F2F0
F0 F0 F0 F0 F0 F1 F1 F2
시간F0의 5개 패킷 F1의 2개 패킷 F2의 1개 패킷
EMLM-FQ
Time-based
F0의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
F1의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
F2의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
23
33 채널 점유 시간의 계산
하나의 패킷 전송하는데 사용되는 채널 점유시간은 IEEE 80211 MAC
계층에서 하나의 데이터 프레임을 전송하는데 요구되는 전체 시간과 같다
전형적으로 다음과 같은 시간들을 포함한다
1) 데이터 프레임의 전송 시간
2) 하나의 데이터 프레임의 성공적인 전송을 끝내기 위해 전송되는 제어
프레임 전송 시간(RTS CTS DS ACK 프레임 전송 시간)
3) 데이터 프레임과 제어 프레임(RTS CTS DS ACK)를 전송할 때의 전파
지연 시간
4) 전송 노드가 채널에 접근하기 전에 기다리는 프레임 간 유휴 시간
(idle time)
MAC 계층에서는 데이터 프레임의 전송이 실패할 때 재전송을 시도하기
때문에 채널 점유시간에서 재전송에 걸리는 모든 시간들을 포함해야 한다
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
24
34 MRADPS 의 구현
MRADPS 는 각 플로우의 서비스 태그 할당 방법과 서비스 태그 정보에
대한 교환 방법은 EMLM-FQ 를 따른다 하지만 시간 기반 공정성을 제공하기
위하여 각 플로우의 데이터률에 따라 전송해야 하는 패킷 수를 계산하기
위해서 모든 노드는 인접한 노드들의 플로우에 대한 데이터률 정보를 듣고
자신의 로컬 테이블에 저장하고 자신의 로컬 테이블에 존재하는 플로우의
데이터률과 비교하여 가장 낮은 데이터률( mind )을 저장하여 데이터 전송 시
제어 프레임(RTS CTS DS ACK)에 포함시켜 전송한다 만약 로컬 테이블의
mind 보다 낮은 데이터률에 대한 정보를 듣는다면 로컬 테이블의 mind 을 그
데이터률로 저장하고 제어 프레임에 삽입하여 전송한다 따라서 경쟁
그래프에 연결된 플로우를 가진 모든 송신 노드는 경쟁하는 플로우 중 가장
낮은 데이터률에 대한 정보를 얻게 된다 또한 스케쥴링 과정 중에서 mind 과
송신 노드가 서비스 하려는 플로우의 데이터률과 비교하여 송신 노드가
전송해야 하는 패킷 수( )( fP 식(9))를 계산하고 만약 가 1 보다 크고 백로그
된 패킷이 존재 한다면 )( fP 개의 패킷은 동일한 서비스 태그를 갖고 즉시
전송을 시도한다 즉 )( fP 개의 패킷이 서비스 될 때까지 스케쥴링 과정에서
서비스 태그를 업데이트 하지 않는다 )( fP 개의 패킷 중 첫 번째 패킷을
제외한 )( fP -1 개의 패킷들은 전송 시 수신 노드에서 RTS 폐기가 이루어
지지 않게 하기 위해서 RTS 프레임의 1bit 구간(NCB Not Compare Bit)을 1 로
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
25
설정하여 전송한다 RTS 프레임에 NCB 구간이 1 로 세팅되어 있으면 수신
노드는 현재 채널이 사용 중이 아니면 CTS 로 바로 응답하여 그 플로우가
서비스 되도록 한다
341 기본적인 메시지 교환
각 패킷 전송은 RTS-CTS-DS-DATA-ACK 핸드쉐이크 과정을 따르고
패킷이 전송 될 수 있는 데이터률을 결정하기 위하여 RBAR 프로토콜을
따른다 만약 한 노드가 백오프 동안에 다른 노드에 의해서 어떤 전송이
이루어지고 있으면 그 전송이 끝날 때까지 백오프 타이머를 멈추어 기다리고
전송 중인 플로우에 대한 서비스 태그 정보를 로컬 테이블에서 업데이트한다
플로우 f 의 백오프 타이머가 끝나고 채널이 사용 중이지 않다면 RfB)
(수신
노드의 로컬 테이블에 따른 플로우 f 의 백오프 예측 값)를 포함하는 RTS 를
전송한다 RTS 를 받은 수신 노드는 자신의 로컬 테이블에서 플로우 f 에
대한 백오프 값 RfB 이 R
fB)
보다 작거나 같으면 CTS 로 응답하고 그렇지
않으면 CTS 를 전송하지 않는다
송신 노드와 수신 노드의 한 홉 거리에 있는 모든 이웃 노드들에게
플로우의 서비스 태그 정보 데이터률과 네트워크에서 가장 낮은
데이터률( mind )에 대한 정보를 알리기 위해서 제어 프레임(RTS CTS DS
ACK)에 서비스 태그와 mind 을 포함하여 전송하고 CTS DS ACK 프레임에
플로우의 데이터률을 포함하여 전송한다 RTS 에 플로우의 데이터률을
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
26
전송하지 않는 이유는 다중 데이터률 적응 기법으로 RBAR 를 채택하고 있기
때문에 수신 노드가 선택한 데이터률을 CTS 에 포함하여 전송하기 전까지
송신 노드는 전송할 데이터률을 알지 못하기 때문이다 또한 플로우에 대한
업데이트 서비스 태그는 RTS CTS 프레임에 포함하지 않는다 그 이유는
RTS 와 CTS 는 채널 획득을 보장하지 않기 때문이다 RTS-CTS 과정이 성공한
이후에 DS 와 ACK 프레임에 플로우에 대한 업데이트 태그를 붙여 주변
노드들에게 공지한다 이로써 스케쥴링을 위한 정확한 플로우의 서비스 태그
정보가 전달된다
342 테이블 정보 교환
경쟁 그래프에서 한 홉 거리에 있는 플로우에 대한 정보는 송신 노드와
수신 노드에 분산되어 있을 수 있다 따라서 송신 노드의 플로우 f 에 대한
백 오프 값 설정 방법은 송신 노드와 수신 노드에서 유지 되는 테이블을
고려하여 백오프 값을 설정해야한다
즉 Sf
Sff BBB += 이다 fB 는 플로우 f 의 백오프 값이고 S
fB 는 송신
노드의 로컬 테이블에 따른 플로우 f 의 백오프 값 RfB 은 수신 노드의 로컬
테이블에 따른 플로우 f 의 백오프 값이다 그러나 송신 노드에서는 SfB 는
정확히 알지만 RfB 은 알 수 없다 따라서 송신 노드가 R
fB 을 예측 할 수
있도록 수신 노드는 ACK 프레임에 두개의 파라미터( fM fb )를 추가하여
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
27
전송한다 fM 는 수신 노드의 로컬 테이블에서 플로우 f 가 서비스하기 전에
서비스 되어야 하는 플로우들의 바이트 수이다 fM 는 다음과 같이 계산된다
(12)
fw 는 플로우 f 의 가중치이고 iT 는 수신 노드의 로컬 테이블에서
플로우 f 의 서비스 태그( fT )보다 작은 플로우의 서비스 태그이다 B는 수신
노드의 로컬 테이블에서 fT 보다 작은 서비스 태그를 갖는 플로우들의
집합이다 fb 은 수신 노드의 테이블에서 플로우 f 의 백오프 기간을
나타낸다 따라서 송신 노드가 fM fb 를 ACK 프레임을 통해 받으면 임의의
시간 t 에서의 RfB)
은 다음과 같이 계산 할 수 있다 ft 는 이전에 ACK
프레임을 받은 시간이다
(13)
343 패킷 스케쥴링
노드 에서 채널이 사용 중이 아닌 것이 감지되면 a) 전송할 플로우 가
로컬 테이블 에서 가장 작은 서비스 태그를 가지고 있다면 즉시 HOL(Head of
Line) 패킷을 전송한다 만약 f 의 데이터률이 mind 보다 크다면 시간
공정성을 달성하기 위해 전송해야 하는 패킷 수( )( fP )를 구하고 )( fP 개의
패킷들의 서비스 태그를 업데이트하지 않고 동일한 서비스 태그를 갖는다
fBj jff wTTM )(sum isinminus=
ffffRf MttdMbB ))(( min minussdotminussdotasymp)
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
28
)( fP 개의 패킷들은 즉시 전송을 시도하고 )( fP 개의 패킷들이 서비스 된 후
패킷의 서비스 태그를 업데이트한다 b) f 보다 작은 서비스 태그를 갖는
플로우가 자신의 로컬 테이블( nE )에 존재 하면 f 의 백오프 값 fB 을
Rf
Sf BB + 로 설정 하고 백오프 타이머가 동작을 시작한다 c) f 의 백오프
타이머가 만료되고 채널이 사용 중이 아니라면 f 의 HOL(Head of Line)
패킷을 전송한다 그림 9 는 패킷 스케쥴링의 순서를 나타낸다
(그림 9) 패킷 스케쥴링 순서도
스케쥴링 시작
전송할 플로우가 가장 작은 서비스 태그를 갖는가
계산
HOL 패킷 전송
백오프 시작
Rf
Sff BBB +=
백오프 만료
네
아니오
)(fP
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
29
344 간단한 예제
그림 5 와 같은 네트워크가 존재한다고 가정하자 각 플로우의 패킷
사이즈와 가중치는 동일하다 각 플로우 )210( =iFi 는 초기 서비스 태그
값으로 각각 10 =T 21 =T 32 =T 을 갖는다 또한 이라
가정하면 그림 10 와 같이 F0 는 가장 작은 서비스 태그를 갖기 때문에 즉시
pkt 0 의 전송을 시작한다 전송을 시작하기 전에 F0 의 데이터률은 네크워크에
존재하는 가장 낮은 데이터률 mind 보다 5 배 높기 때문에 시간 기반 공정성을
달성하기 위해서 전송해야 할 패킷 수 5)( =fP 를 계산하고 F0 의 첫 번째
패킷 pkt 0 을 전송할 때 DS 와 ACK 프레임에 업데이트 태그를 붙이지 않는다
그 이유는 만약 노드 N1 이 F0 의 업데이트 태그를 수신하면 즉시 F1 의 pkt
0 를 서비스하기 위해 채널에 접근을 시도할 것이기 때문이다 따라서
업데이트 태그를 붙이지 않음으로써 F0 의 전송해야 할 나머지 패킷에게
전송할 기회를 줄 수 있다 pkt 0 전송 후에 F0 는 스케쥴링 과정에서 )( fP 의
마지막 패킷 pkt 4 가 서비스 되기 전까지 서비스 태그를 업데이트 하지 않기
때문에 F0 는 가장 작은 서비스 태그를 가지므로 F0 의 pkt 1 pkt 2 pkt 3 pkt
4 는 즉시 전송을 시도한다 또한 pkt 1 pkt 2 pkt 3 pkt 4 을 전송 할 때 RTS
프레임의 NCB(Not Compare Bit)을 1 로 설정하여 전송한다 이는 수신
노드에서 RfB 값의 비교없이 RTS 프레임에 대한 응답으로 CTS 프레임을 즉시
전송하도록 한다 F0 의 전송해야 할 5 개의 패킷 중 마지막 패킷인 pkt 4
10 =
WeightSizePacket
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
30
전송시 DS 와 ACK 프레임에 업데이트 태그를 붙여서 주변 노드들에게
공지한다 N1 이 F0 의 pkt 4 의 업데이트 태그를 수신하면 F1 의 패킷을
서비스하기 위해서 즉시 채널에 접근한다 F1 의 첫 번째 패킷 pkt 0 을
전송하기 전에 F0 와 같이 2)( =fP 를 계산하고 F1 의 pkt 0 의 전송 후에 pkt
1 전송시 NCB 를 1 로 설정하고 DS 와 ACK 프레임 전송 시 업데이트 태그를
붙인다 F2 는 이기 때문에 추가로 전송할 패킷이 존재 하지 않다 따라서
F2 의 패킷 pkt 0 을 전송할 때 DS 와 ACK 프레임 전송 시 업데이트 태그를
붙여서 전송한다
(그림 10) 간단한 예제
Time
F0
F1
F2
T1=2
T0=1 T0=1 T0=1 T0=1 T0=11
T1=12
T2=13
100 200 300
pkt 0 pkt 1 pkt 2 pkt 3 pkt 4
pkt 0 pkt 1
pkt 0
T=update service tag Transmitting pkt with update service tag
T= service tag Transmitting pkt not with update service tag
제 4 장 모 의 실 험
31
제 4 장 모의 실험
본 논문에서는 제안한 에드혹 패킷 스케쥴링에 대한 성능을 평가하기
위해서 미국 버클리 대학 남가주 대학 및 카네기 멜론 대학에서 개발한
네트워크 시뮬레이터인 NS-2[16] 및 CMU 확장 프로그램을 사용했으며 본
논문에서 제안한 MRADPS 와 비교 대상인 EMLM-FQ 를 구현하여 성능
평가를 수행하였다 표 2 는 시뮬레이션 시 적용된 파라미터 값이고 표 3 은
경쟁 그래프가 갖는 각 최소 데이터률에서 각 플로우의 데이터률에 따라
전송해야 하는 패킷수이다
(표 2) 시뮬레이션 파라미터
Parameter Value
Frequency
Transmit Power
110 Mbps Sensitivity
55 Mbps Sensitivity
20 Mbps Sensitivity
Carrier Sense Threshold
Propagation Model
Maximum Transmission Range (25511 Mbps)
Routing Protocol
24 GHz
15 dBm
-82 dBm
-87 dBm
-91 dBm
-108 dBm
Two Ray Ground
250m 200m 100m
DSR
제 4 장 모 의 실 험
32
(표 3) 최소 데이터률과 플로우 데이터률에 따라 전송해야
하는 패킷수
Flow data rate
Minimum data rate )( fP
2Mbps2Mbps
55Mbps55Mbps
11Mbps11Mbps
11Mbps55Mbps
55Mbps2Mbps
11Mbps2Mbps
1
1
1
2
2
5
시나리오 I 은 그림 11 과 같이 4 개의 노드와 그림 6 의 플로우
경쟁그래프와 같이 직접적으로 경쟁 관계에 있는 3 개의 플로우로 구성된
네트워크에서 FIFO 를 사용하는 IEEE 80211b EMLM-FQ MRADPS 를 각각
적용했을 때 플로우별 처리량과 채널 점유 시간을 계산하였다 또한
MRADPS 를 적용했을 때 가장 낮은 데이터률( mind )을 가지는 F1 이 받는
최소 서비스 양이 모든 플로우의 데이터률이 mind 일 때 EMLM-FQ 에서 받는
최소 서비스양을 보장하는지를 확인하기 위해서 그림 11 의 모든 플로우의
데이터률이 2Mbps 일 때 EMLM-FQ 의 처리량을 측정하였다 트래픽으로
제 4 장 모 의 실 험
33
UDP 를 사용하였으며 패킷 사이즈는 1500 바이트이고 시뮬레이션 시간은
200 초이다
F12MbpsN0 N1F0
55MbpsN2 N3F2
11Mbps (그림 11) 시나리오 I의 노드 그래프
(표 4) 시나리오 I의 플로우별 처리량(패킷수)과 전체 네트워크 처리량
Flow 80211b+FIFO EMLM-FQ MRADPSEMLM-
FQ(2Mbps)
F0 5165 24849 29072 15035
F1 47815 24850 14525 15036
F2 48488 24849 69342 15036
Total Throughput(pkt)
101468
100()
74548
73()
112939
111() 45107
제 4 장 모 의 실 험
34
표 4 에서 EMLM-FQ 는 각 플로우가 공정하게 서비스 되지만 전체
네트워크의 처리량이 FIFO 를 사용하는 IEEE 80211b 환경의 전체 네트워크
처리량보다 약 27 감소한다 하지만 MRADPS 는 IEEE 80211b 보다 네트워크
처리량이 약 11 향상된다 또한 MRADPS 에서 최소 데이터률을 갖는 플로우
F1 의 서비스 양은 그림 12 와 같이 모든 플로우의 데이터률이 그림 11 의
최소 데이터률인 2Mbps 일 때 EMLM-FQ 가 각 플로우에게 제공하는 최소
서비스 양과 거의 동일함을 확인 할 수 있고 MRADPS 가 각 플로우
데이터률에 따른 전송해야 하는 패킷 수 )( fP 에 거의 비례하여 각 플로우가
받는 서비스 양을 제공하는 것을 확인 할 수 있다 여기서 )210( =iTif
는
플로우 의 처리량을 나타낸다
그림 13 는 시나리오 I 의 각 패킷 스케쥴링 기법을 적용했을 때
플로우별 채널 점유 시간을 나타낸다 MRADPS 는 3 개의 플로우의 채널 점유
시간이 다른 스케쥴링 기법보다 공정함을 확인 할 수 있다 하지만 정확하게
플로우의 채널 점유 시간이 동일하지는 않다 그 이유는 표 3 에서 전송할
패킷을 계산할 때 간단히 내림으로 계산을 하였고 패킷을 재전송하는 시간
백오프 시간등의 추가적인 시간들이 발생하기 때문이다
제 4 장 모 의 실 험
35
(그림 12) EMLM-FQ(2Mpbs)가 제공하는 최소 처리량과
MRADPS의 각 플로우의 처리량 비교
제 4 장 모 의 실 험
36
(그림 13) 시나리오 I의 각 플로우별 채널 점유시간
시나리오 II 는 그림 14 과 같이 26 개의 노드와 16 개의 플로우로 구성된
네트워크에서 FIFO 를 사용하는 IEEE 80211b EMLML-FQ MRADPS 를 각각
적용했을 때 각 플로우별 처리량를 평가하였다 시나리오 II 의 각 플로우의
경쟁 관계는 그림 15 와 같다 트래픽으로 UDP 를 사용하였으며 패킷
사이즈는 1500 바이트이고 시뮬레이션 시간은 200 초이다
0
01
02
03
04
05
06
07
08
09
F0 F1 F2
Flow ID
Channel O
ccupancy
Tim
e(F
ractio
n)
IEEE 80211_FIFO
EMLM-FQ
MRADPS
제 4 장 모 의 실 험
37
(그림 14) 시나리오 II 의 노드 그래프
(그림 15) 시나리오 II 의 플로우 경쟁 그래프
제 4 장 모 의 실 험
38
(표 5) 시나리오 I의 플로우별 처리량(패킷수)과
전체 네트워크 처리량
Flow 80211b+FIFO EMLM-FQ MRADPS F0 53327 36622 26167 F1 49939 27281 53327 F2 2375 7630 13514 F3 38448 7515 19703 F4 15316 7323 25432 F5 7260 7462 7304 F6 1412 6171 7370 F7 2953 7465 7210 F8 10737 37156 7672 F9 37335 13932 33182
F10 29459 40242 53858 F11 15157 14106 28770 F12 45716 9877 39119 F13 53318 23484 27190 F14 10316 6790 10878 F15 12291 19163 29201
Total Throughput(pkt) 385359 (100)
272219 (71)
389897 (101)
제 4 장 모 의 실 험
39
표 5 는 그림 14 의 노드 그래프에서 각 패킷 스케쥴링 기법을 적용했을
때 각 플로우의 처리량을 나타낸다 IEEE 80211b 에서 다른 플로우에 비해
서비스의 양이 매우 적은 F2 F6 F7 와 같은 플로우를 EMLM-FQ 에서는
일정량의 서비스를 받을 수 있도록 보장해 준다 하지만 IEEE 80211b 의
네트워크 처리량보다 약 29 감소한다 MRADPS 는 전체 네트워크 처리량이
IEEE 80211b 의 네트워크 처리량과 거의 동일한 처리량을 보여주고 또한
고립되는 플로우의 최소 서비스 양을 EMLM-FQ 가 보장해주는 서비스의 양과
거의 동일하게 서비스한다
에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려하는 분산 패킷 스케쥴링
40
제 5 장 결 론
본 논문은 IEEE 80211x와 같이 물리계층에서 다중 데이터률을 제공하는
에드혹 네트워크 환경에서 ldquo플로우들 간에 공유하는 채널 용량이 고정되어
있다rdquo라는 기존 패킷 스케쥴링의 가정이 실제 환경과 적합하지 않는
문제점을 해결하기 위해서 다중 데이터률을 고려한 새로운 공정성 모델인
플로우별 시간 기반 공정성(Time-based Fairness)를 정의한다 또한 정의한
공정성을 달성하기 위하여 플로우 경쟁 그래프 상의 가장 낮은 데이터률과 각
플로우의 데이터률과 비교하여 전송해야 하는 패킷의 수( )( fP )를 계산하고
스케쥴링 과정에서 개의 패킷에 대한 서비스 태그는 업데이트 하지 않고
)( fP 개의 패킷 중 첫 번째 패킷을 제외한 나머지 패킷은 전송 시에 RTS
프레임에 NCB(Not Compare Bit)를 1로 설정하여 수신 노드에서 RTS를
폐기하지 않고 바로 CTS를 보내 서비스 되도록 EMLM-FQ를 수정하여 새로운
스케쥴링 기법인 MRADPS를 제안하였다 MRADPS는 각 플로우의 서비스
태그 할당 방법과 서비스 태그 정보에 대한 교환 방법등 EMLM-FQ의 기존
방식을 고수하기 때문에 EMLM-FQ의 특성인 공간적 채널 재사용 문제를
해결하는 방법과 분산된 플로우 정보를 가지고 스케쥴링을 결정하는 방법을
동일하게 제공한다 시뮬레이션 결과는 MRADPS는 경쟁 그래프에서 가장
낮은 데이터률을 갖는 플로우의 최소 서비스 양을 모든 플로우의 데이터률이
가장 낮은 데이터률을 가질 때 EMLM-FQ의 플로우가 받는 최소 서비스
에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려하는 분산 패킷 스케쥴링
41
양만큼 서비스하는 것을 보여주고 각 플로우가 받는 서비스 양은 )( fP 에
비례함을 보여준다 또한 MRADPS는 다중 데이터률이 제공되는 환경의
에드혹 네트워크의 전체 네트워크 처리량을 크게 향상시키는 것을 보여준다
참 고 문 헌
42
참고 문헌
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[16] NS2 - wwwisiedunsnamns
[17] Datasheet for ORiNOCO 11 Mbits Network Interface Cards 2001
45
감사의 글
이제 2년 반동안의 대학원 생활을 끝마치고 사회로 첫걸음을 내딛게 되었
습니다 제가 무사히 대학원 생활을 끝마칠 수 있도록 도움을 주신 주위의
많은 분들께 이 기회를 빌어 감사의 말씀을 드리고 싶습니다
먼저 저의 지도 교수님이신 유상조 교수님께 감사의 말씀을 드리고 싶습
니다 대학원에 들어와서부터 지금까지 바쁘신 와중에도 부족한 저에게 많
은 시간을 할애하여 지도해 주셔서 항상 감사하게 생각하고 있습니다 교수
님과 연구실 원들과 함께 한 많은 세미나들이 특히 제게 많은 도움이 되었
습니다 또한 바쁘신 와중에도 부족한 논문의 심사를 맡아주신 곽경섭 교수
님과 김덕경 교수님께도 감사의 말씀을 드립니다
결코 적지 않은 2년 반이라는 시간이 짧게 느껴질 만큼 많은 추억과 시간
을 함께한 멀티미디어 통신망 연구실의 선후배 및 동기들에게도 감사의 말
씀을 드립니다
무엇보다도 부모님의 무한한 사랑과 아낌없는 지원이 없었다면 현재의 저
는 없었을 것 입니다 무엇으로도 부모님의 큰 사랑에 보답할 수는 없겠지
만 제 학창생활의 결실인 이 논문을 그 동안의 부모님의 수고에 대한 작은
보답으로 바치고 싶습니다
盧 權 汶
46
학술 활동
[1] Yong-Qian Chen Kwen-mun Roh Sang-Jo Yoo A Distributed Fairness Support
Scheduling Algorithm in Wireless Ad-Hoc Networks Lecture Note in Computer
Science 2006
[2] Yong-Qian Chen Kwen-mun Roh Sang-Jo Yoo A Distributed Fairness Support
Scheduling Algorithm in Wireless Ad-Hoc Networks UIC06
[3] 이정환 노권문 유상조ldquo에드혹 네트워크에서 클러스터 기반의 지오캐
스팅 프로토콜rdquo 한국통신학회 하계학술대회 20047
[4] 노권문 서지영 정순규 조경진 유상조 ldquo에드혹 네트워크에서 다중 데
이터률을 고려하는 분산 패킷 스케쥴링rdquo JCCI2006 20064
[5] Yong-Qian Chen Kwen-Mun Roh Sang-Jo Yoo Service Index Based Fairness
Scheduling in Wireless Ad-Hoc Networks JCCI2006 20064
[6] 조경진 김현주 노권문 유상조 ldquo지능형 무선 인지 기술 기반 네트워크
환경에서 MAC 계층 동적 주파수 선택 방법rdquo 한국통신학회 하계학술대
회 20067
[7] 김현주 조경진 노권문 유상조 ldquo무선 인지 기술 기반의 시스템을 위한
계층에서의 통신 초기화 WRAN MAC 과정rdquo 한국통신학회 하계학술대회
47
20067
[8] 유상조 노권문 정재학 김재명 ldquoWRAN Cognitive Radio MAC 프로토콜
기술rdquo 방송공학회지 Vol 11 No1 pp40-53 2006
[9] 노권문 진영천 유상조 ldquo에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려한
분산 패킷 스케쥴링rdquo 한국통신학회 논문지 2006 07
[10] 조경진 김현주 노권문 유상조 ldquo지능형 무선 인지 기술 기반 네트워크
환경에서 MAC 계층 동적 주파수 선택 방법rdquo 한국통신학회 논문지 게
재 예정
특허 출원
[1] 무선 인지 기술 환경에서 기지국들 간에 무선 공유 자원을 효율적으로
사용하기 위한 매체 접근 제어 계층의 동작 자원 임대 프로토콜 출원번
호 제 2005-0105278
[2] 무선 인지 기술 환경에서 숨겨진 인컴번트 시스템의 검출을 위한 명시적
아웃밴드 시그널링 방법 출원번호 제 2006-0019661
[3] 에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링 방법
출원번호 제 10-2006-63521
[4] 애드혹 네트워크에서 서비스 색인 기반 공정 스케쥴링 방법 출원 번호
제 10-2006-63520
48
수행 프로젝트
[1] 무선 Ad-hoc 네트워크에서 Seamless한 인터넷 QoS 를 제공하기 위한 네
트워킹 기술연구 및 멀티미디어 ad-hoc 서비스 테스트 베드 구현 정보
통신부
[2] 초광대역 무선통신 연구센터 (UWB-ITRC) 제 4 세부과제 ndash UWB 응용
시스템 기술 (정보통신부 대학 IT 연구센터)
[3] 코그니티브 라디오(Cognitive Radio) 기술 개발 III(삼성종합기술원)
- IEEE 80222 WRAN 표준 제안(20051117) 참여(MAC)
[4] 초광대역 무선통신을 위한 지능형 무선인지 (Cognitive Radio) 핵심기술
연구 과학재단 특정기초사업
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
17
F0 F2
F1
(그림 6) 플로우 경쟁 그래프
하지만 실제로 하나의 패킷을 전송하는데 제어 프레임
(RTSCTSDSACK)을 전송하는데 걸리는 시간과 충돌이 발생했을 때
재전송에 사용되는 시간 등의 이유로 채널 점유 시간은 각 플로우의
데이터률에 따라 정확히 비례하지 않는다 본 논문에서는 계산의 단순함을
위해서 각 플로우가 보장 받아야 하는 채널 점유 시간을 플로우의
데이터률에 따라 계산하고 시뮬레이션을 통해 각 플로우의 실제 채널 점유
시간을 측정하고 비교한다 채널 점유 시간 계산 방법은 다음 장에서
설명한다 본 논문에서는 다중 데이터률을 제공하는 환경에서 패킷 스케쥴링
기법이 처리량 기반 공정성과 시간 기반 공정성 사이에서 어떤 공정성을
제공하는 것이 옳다고 주장하는 것이 아니라 처리량 기반 공정성을 기반으로
하는 패킷 스케쥴링 기법에서 전체 네트워크 처리량이 시간 기반 공정성을
제공할 때 보다 현저하게 떨어지는 비효율성을 개선하는 방법을 제안한다
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
18
F1 F2F0 F1 F2F0
F0 F0 F0 F0 F0 F1 F1 F2
시간F0의 5개 패킷 F1의 2개 패킷 F2의 1개 패킷
Throughput-based
Time-based
F0의 2개
패킷
F0의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
F1의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
F2의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
F0 F0
(그림 7) 처리량 기반 공정성과 시간 기반 공정성에 대한
각 플로우의 서비스 순서와 채널 점유 시간 비교
각 플로우 f 의 채널 점유시간( )( fT )은 다음과 같이 정의한다
(3)
F 는 플로우 경쟁 그래프에 존재하는 모든 플로우들의 집합이고 fs 는
플로우 f 의 패킷 사이즈 fd 는 플로우 f 의 데이터률이다 )( fT 는 F 의
모든 플로우가 하나의 패킷을 서비스 하는데 사용하는 채널 점유 시간에서
f 가 하나의 패킷을 서비스 하는데 사용하는 채널 점유 시간이 차지하는
비율을 나타낸다 채널이 항상 이용 중이라고 가정하면 플로우의 전체 채널
점유 시간은 다음과 같이 정의한다
sumisin
=
Fii
i
f
f
ds
ds
fT )(
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
19
(4)
경쟁하는 플로우들의 가중치가 동일하다고 가정하면 시간 기반 공정성에
입각해서 각 플로우가 보장 받아야 하는 채널 점유 시간( )( fGT Guaranteed
Time)는 다음과 같이 정의 한다 N 은 플로우 경쟁 그래프에서 연결된
플로우들 중 가장 낮은 데이터률을 갖는 플로우의 데이터률이다
(5)
경쟁 그래프의 모든 플로우의 패킷 사이즈가 동일하다고 가정하면
)( fGT 는 다음과 도식화 된다
(6)
N은 경쟁 그래프에서 연결되어 있는 전체 플로우의 수이다
)()( fGTfT ge 이면 플로우 f 는 보상 받을 시간이 존재하지 않고
)()( fGTfT lt 이면 플로우 f 는 보상 받을 시간이 존재한다
1)(0 1)( lele=sumisin
fTfTFf
sumisin
=
Fi
i
f
ds
ds
fGT
min
min)(
min
min
1
)(
dNdfGT =
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
20
경쟁 그래프에서 연결된 각 플로우가 보장 받아야 하는 시간은 경쟁
관계에 있는 플로우들 중 가장 낮은 데이터률( mind )을 가진 플로우가 하나의
패킷을 서비스 할 때 그 플로우가 보내야 되는 패킷의 수로 나타낼 수 있다
보상 받아야 하는 시간이 존재하는 플로우 f 는 시간 기반 공정성을
달성하기 위해서 f 가 전송해야 하는 패킷 수( )( fP )는 다음과 같이 정의된다
(7)
따라서 그림 5 의 F0 는 mind 을 갖는 F2 와 비교하여 시간 기반 공정성을
달성하기 위해서 5 개의 패킷을 전송해야 한다 시간 기반 공정성(TF Time-
Based Fairness)은 다음과 같이 정의 한다
(8)
)( 21 tttiα 는 플로우 i 가 시간 1t 부터 시간 2t 까지 점유하는 채널 점유
시간이다 식 (8)의 값이 0 에 근접할수록 이상적인 시간 기반 공정성을
제공한다
mind 을 갖는 플로우 mindf 이 받는 최소 서비스의 양 )( 21minttW
df은
EMLM-FQ 의 식 (2)에서 정의한 각 플로우가 받는 최소 서비스의 양에서
유도된다 그 이유는 그림 5 에서 모든 플로우의 데이터률이 mind 이라 가정할
때 EMLM-FQ 에서 제공하는 각 플로우의 최소 서비스 양을 본 논문에서
제안하는 MRADPS 가 그림 8 과 같이 제공하기 때문이다 예를 들어
MRADPS 에서 최소 데이터률을 갖는 F2 가 받는 최소 서비스양은 F2 의
min
)(dd
fP f=
|)()(| 2121 tttt tj
ti αα minus
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
21
데이터률이 모든 플로우의 데이터률일 때 EMLM-FQ 에서 F2 가 받는 최소
서비스양과 같다 따라서 mindf 이 받는 최소 서비스 양( )( 21minttW
df)은 다음과
같이 정의 된다
(9)
여기서 fr 와 gr 는 각각 플로우 f 와 g의 가중치이며 S 는 플로우 경쟁
그래프에서 플로우 f 와 직접 연결되어 있는 플로우들의 집합이고 k와 α 는
[6]에서 각 플로우의 경쟁관계에 따라 정의한 위치 종속적 상수이다 플로우의
가중치가 동일하다고 가정하면 )( 21minttW
df는 다음과 같다 n은 플로우 경쟁
그래프에서 f 와 직접 연결되어 있는 플로우의 수이다
(10)
mind 보다 큰 데이터률을 가진 플로우가 받은 최소 서비스의 양
)( 21 ttWdf
은 다음과 같이 정의된다
(11)
αminusminusgesum isin
)()( 12min21mintt
rkr
dttWSg g
ffd
αminusminusge )(1)( 12min21mintt
kndttW
df
)()( 21min
21 minttW
dd
ttWdd f
ff ge
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
22
(그림 8) EMLM-FQ( xMbps)와 시간 기반 공정성에 대한
각 플로우의 서비스 순서와 채널 점유 시간 비교
F1 F2F0
F0 F0 F0 F0 F0 F1 F1 F2
시간F0의 5개 패킷 F1의 2개 패킷 F2의 1개 패킷
EMLM-FQ
Time-based
F0의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
F1의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
F2의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
23
33 채널 점유 시간의 계산
하나의 패킷 전송하는데 사용되는 채널 점유시간은 IEEE 80211 MAC
계층에서 하나의 데이터 프레임을 전송하는데 요구되는 전체 시간과 같다
전형적으로 다음과 같은 시간들을 포함한다
1) 데이터 프레임의 전송 시간
2) 하나의 데이터 프레임의 성공적인 전송을 끝내기 위해 전송되는 제어
프레임 전송 시간(RTS CTS DS ACK 프레임 전송 시간)
3) 데이터 프레임과 제어 프레임(RTS CTS DS ACK)를 전송할 때의 전파
지연 시간
4) 전송 노드가 채널에 접근하기 전에 기다리는 프레임 간 유휴 시간
(idle time)
MAC 계층에서는 데이터 프레임의 전송이 실패할 때 재전송을 시도하기
때문에 채널 점유시간에서 재전송에 걸리는 모든 시간들을 포함해야 한다
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
24
34 MRADPS 의 구현
MRADPS 는 각 플로우의 서비스 태그 할당 방법과 서비스 태그 정보에
대한 교환 방법은 EMLM-FQ 를 따른다 하지만 시간 기반 공정성을 제공하기
위하여 각 플로우의 데이터률에 따라 전송해야 하는 패킷 수를 계산하기
위해서 모든 노드는 인접한 노드들의 플로우에 대한 데이터률 정보를 듣고
자신의 로컬 테이블에 저장하고 자신의 로컬 테이블에 존재하는 플로우의
데이터률과 비교하여 가장 낮은 데이터률( mind )을 저장하여 데이터 전송 시
제어 프레임(RTS CTS DS ACK)에 포함시켜 전송한다 만약 로컬 테이블의
mind 보다 낮은 데이터률에 대한 정보를 듣는다면 로컬 테이블의 mind 을 그
데이터률로 저장하고 제어 프레임에 삽입하여 전송한다 따라서 경쟁
그래프에 연결된 플로우를 가진 모든 송신 노드는 경쟁하는 플로우 중 가장
낮은 데이터률에 대한 정보를 얻게 된다 또한 스케쥴링 과정 중에서 mind 과
송신 노드가 서비스 하려는 플로우의 데이터률과 비교하여 송신 노드가
전송해야 하는 패킷 수( )( fP 식(9))를 계산하고 만약 가 1 보다 크고 백로그
된 패킷이 존재 한다면 )( fP 개의 패킷은 동일한 서비스 태그를 갖고 즉시
전송을 시도한다 즉 )( fP 개의 패킷이 서비스 될 때까지 스케쥴링 과정에서
서비스 태그를 업데이트 하지 않는다 )( fP 개의 패킷 중 첫 번째 패킷을
제외한 )( fP -1 개의 패킷들은 전송 시 수신 노드에서 RTS 폐기가 이루어
지지 않게 하기 위해서 RTS 프레임의 1bit 구간(NCB Not Compare Bit)을 1 로
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
25
설정하여 전송한다 RTS 프레임에 NCB 구간이 1 로 세팅되어 있으면 수신
노드는 현재 채널이 사용 중이 아니면 CTS 로 바로 응답하여 그 플로우가
서비스 되도록 한다
341 기본적인 메시지 교환
각 패킷 전송은 RTS-CTS-DS-DATA-ACK 핸드쉐이크 과정을 따르고
패킷이 전송 될 수 있는 데이터률을 결정하기 위하여 RBAR 프로토콜을
따른다 만약 한 노드가 백오프 동안에 다른 노드에 의해서 어떤 전송이
이루어지고 있으면 그 전송이 끝날 때까지 백오프 타이머를 멈추어 기다리고
전송 중인 플로우에 대한 서비스 태그 정보를 로컬 테이블에서 업데이트한다
플로우 f 의 백오프 타이머가 끝나고 채널이 사용 중이지 않다면 RfB)
(수신
노드의 로컬 테이블에 따른 플로우 f 의 백오프 예측 값)를 포함하는 RTS 를
전송한다 RTS 를 받은 수신 노드는 자신의 로컬 테이블에서 플로우 f 에
대한 백오프 값 RfB 이 R
fB)
보다 작거나 같으면 CTS 로 응답하고 그렇지
않으면 CTS 를 전송하지 않는다
송신 노드와 수신 노드의 한 홉 거리에 있는 모든 이웃 노드들에게
플로우의 서비스 태그 정보 데이터률과 네트워크에서 가장 낮은
데이터률( mind )에 대한 정보를 알리기 위해서 제어 프레임(RTS CTS DS
ACK)에 서비스 태그와 mind 을 포함하여 전송하고 CTS DS ACK 프레임에
플로우의 데이터률을 포함하여 전송한다 RTS 에 플로우의 데이터률을
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
26
전송하지 않는 이유는 다중 데이터률 적응 기법으로 RBAR 를 채택하고 있기
때문에 수신 노드가 선택한 데이터률을 CTS 에 포함하여 전송하기 전까지
송신 노드는 전송할 데이터률을 알지 못하기 때문이다 또한 플로우에 대한
업데이트 서비스 태그는 RTS CTS 프레임에 포함하지 않는다 그 이유는
RTS 와 CTS 는 채널 획득을 보장하지 않기 때문이다 RTS-CTS 과정이 성공한
이후에 DS 와 ACK 프레임에 플로우에 대한 업데이트 태그를 붙여 주변
노드들에게 공지한다 이로써 스케쥴링을 위한 정확한 플로우의 서비스 태그
정보가 전달된다
342 테이블 정보 교환
경쟁 그래프에서 한 홉 거리에 있는 플로우에 대한 정보는 송신 노드와
수신 노드에 분산되어 있을 수 있다 따라서 송신 노드의 플로우 f 에 대한
백 오프 값 설정 방법은 송신 노드와 수신 노드에서 유지 되는 테이블을
고려하여 백오프 값을 설정해야한다
즉 Sf
Sff BBB += 이다 fB 는 플로우 f 의 백오프 값이고 S
fB 는 송신
노드의 로컬 테이블에 따른 플로우 f 의 백오프 값 RfB 은 수신 노드의 로컬
테이블에 따른 플로우 f 의 백오프 값이다 그러나 송신 노드에서는 SfB 는
정확히 알지만 RfB 은 알 수 없다 따라서 송신 노드가 R
fB 을 예측 할 수
있도록 수신 노드는 ACK 프레임에 두개의 파라미터( fM fb )를 추가하여
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
27
전송한다 fM 는 수신 노드의 로컬 테이블에서 플로우 f 가 서비스하기 전에
서비스 되어야 하는 플로우들의 바이트 수이다 fM 는 다음과 같이 계산된다
(12)
fw 는 플로우 f 의 가중치이고 iT 는 수신 노드의 로컬 테이블에서
플로우 f 의 서비스 태그( fT )보다 작은 플로우의 서비스 태그이다 B는 수신
노드의 로컬 테이블에서 fT 보다 작은 서비스 태그를 갖는 플로우들의
집합이다 fb 은 수신 노드의 테이블에서 플로우 f 의 백오프 기간을
나타낸다 따라서 송신 노드가 fM fb 를 ACK 프레임을 통해 받으면 임의의
시간 t 에서의 RfB)
은 다음과 같이 계산 할 수 있다 ft 는 이전에 ACK
프레임을 받은 시간이다
(13)
343 패킷 스케쥴링
노드 에서 채널이 사용 중이 아닌 것이 감지되면 a) 전송할 플로우 가
로컬 테이블 에서 가장 작은 서비스 태그를 가지고 있다면 즉시 HOL(Head of
Line) 패킷을 전송한다 만약 f 의 데이터률이 mind 보다 크다면 시간
공정성을 달성하기 위해 전송해야 하는 패킷 수( )( fP )를 구하고 )( fP 개의
패킷들의 서비스 태그를 업데이트하지 않고 동일한 서비스 태그를 갖는다
fBj jff wTTM )(sum isinminus=
ffffRf MttdMbB ))(( min minussdotminussdotasymp)
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
28
)( fP 개의 패킷들은 즉시 전송을 시도하고 )( fP 개의 패킷들이 서비스 된 후
패킷의 서비스 태그를 업데이트한다 b) f 보다 작은 서비스 태그를 갖는
플로우가 자신의 로컬 테이블( nE )에 존재 하면 f 의 백오프 값 fB 을
Rf
Sf BB + 로 설정 하고 백오프 타이머가 동작을 시작한다 c) f 의 백오프
타이머가 만료되고 채널이 사용 중이 아니라면 f 의 HOL(Head of Line)
패킷을 전송한다 그림 9 는 패킷 스케쥴링의 순서를 나타낸다
(그림 9) 패킷 스케쥴링 순서도
스케쥴링 시작
전송할 플로우가 가장 작은 서비스 태그를 갖는가
계산
HOL 패킷 전송
백오프 시작
Rf
Sff BBB +=
백오프 만료
네
아니오
)(fP
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
29
344 간단한 예제
그림 5 와 같은 네트워크가 존재한다고 가정하자 각 플로우의 패킷
사이즈와 가중치는 동일하다 각 플로우 )210( =iFi 는 초기 서비스 태그
값으로 각각 10 =T 21 =T 32 =T 을 갖는다 또한 이라
가정하면 그림 10 와 같이 F0 는 가장 작은 서비스 태그를 갖기 때문에 즉시
pkt 0 의 전송을 시작한다 전송을 시작하기 전에 F0 의 데이터률은 네크워크에
존재하는 가장 낮은 데이터률 mind 보다 5 배 높기 때문에 시간 기반 공정성을
달성하기 위해서 전송해야 할 패킷 수 5)( =fP 를 계산하고 F0 의 첫 번째
패킷 pkt 0 을 전송할 때 DS 와 ACK 프레임에 업데이트 태그를 붙이지 않는다
그 이유는 만약 노드 N1 이 F0 의 업데이트 태그를 수신하면 즉시 F1 의 pkt
0 를 서비스하기 위해 채널에 접근을 시도할 것이기 때문이다 따라서
업데이트 태그를 붙이지 않음으로써 F0 의 전송해야 할 나머지 패킷에게
전송할 기회를 줄 수 있다 pkt 0 전송 후에 F0 는 스케쥴링 과정에서 )( fP 의
마지막 패킷 pkt 4 가 서비스 되기 전까지 서비스 태그를 업데이트 하지 않기
때문에 F0 는 가장 작은 서비스 태그를 가지므로 F0 의 pkt 1 pkt 2 pkt 3 pkt
4 는 즉시 전송을 시도한다 또한 pkt 1 pkt 2 pkt 3 pkt 4 을 전송 할 때 RTS
프레임의 NCB(Not Compare Bit)을 1 로 설정하여 전송한다 이는 수신
노드에서 RfB 값의 비교없이 RTS 프레임에 대한 응답으로 CTS 프레임을 즉시
전송하도록 한다 F0 의 전송해야 할 5 개의 패킷 중 마지막 패킷인 pkt 4
10 =
WeightSizePacket
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
30
전송시 DS 와 ACK 프레임에 업데이트 태그를 붙여서 주변 노드들에게
공지한다 N1 이 F0 의 pkt 4 의 업데이트 태그를 수신하면 F1 의 패킷을
서비스하기 위해서 즉시 채널에 접근한다 F1 의 첫 번째 패킷 pkt 0 을
전송하기 전에 F0 와 같이 2)( =fP 를 계산하고 F1 의 pkt 0 의 전송 후에 pkt
1 전송시 NCB 를 1 로 설정하고 DS 와 ACK 프레임 전송 시 업데이트 태그를
붙인다 F2 는 이기 때문에 추가로 전송할 패킷이 존재 하지 않다 따라서
F2 의 패킷 pkt 0 을 전송할 때 DS 와 ACK 프레임 전송 시 업데이트 태그를
붙여서 전송한다
(그림 10) 간단한 예제
Time
F0
F1
F2
T1=2
T0=1 T0=1 T0=1 T0=1 T0=11
T1=12
T2=13
100 200 300
pkt 0 pkt 1 pkt 2 pkt 3 pkt 4
pkt 0 pkt 1
pkt 0
T=update service tag Transmitting pkt with update service tag
T= service tag Transmitting pkt not with update service tag
제 4 장 모 의 실 험
31
제 4 장 모의 실험
본 논문에서는 제안한 에드혹 패킷 스케쥴링에 대한 성능을 평가하기
위해서 미국 버클리 대학 남가주 대학 및 카네기 멜론 대학에서 개발한
네트워크 시뮬레이터인 NS-2[16] 및 CMU 확장 프로그램을 사용했으며 본
논문에서 제안한 MRADPS 와 비교 대상인 EMLM-FQ 를 구현하여 성능
평가를 수행하였다 표 2 는 시뮬레이션 시 적용된 파라미터 값이고 표 3 은
경쟁 그래프가 갖는 각 최소 데이터률에서 각 플로우의 데이터률에 따라
전송해야 하는 패킷수이다
(표 2) 시뮬레이션 파라미터
Parameter Value
Frequency
Transmit Power
110 Mbps Sensitivity
55 Mbps Sensitivity
20 Mbps Sensitivity
Carrier Sense Threshold
Propagation Model
Maximum Transmission Range (25511 Mbps)
Routing Protocol
24 GHz
15 dBm
-82 dBm
-87 dBm
-91 dBm
-108 dBm
Two Ray Ground
250m 200m 100m
DSR
제 4 장 모 의 실 험
32
(표 3) 최소 데이터률과 플로우 데이터률에 따라 전송해야
하는 패킷수
Flow data rate
Minimum data rate )( fP
2Mbps2Mbps
55Mbps55Mbps
11Mbps11Mbps
11Mbps55Mbps
55Mbps2Mbps
11Mbps2Mbps
1
1
1
2
2
5
시나리오 I 은 그림 11 과 같이 4 개의 노드와 그림 6 의 플로우
경쟁그래프와 같이 직접적으로 경쟁 관계에 있는 3 개의 플로우로 구성된
네트워크에서 FIFO 를 사용하는 IEEE 80211b EMLM-FQ MRADPS 를 각각
적용했을 때 플로우별 처리량과 채널 점유 시간을 계산하였다 또한
MRADPS 를 적용했을 때 가장 낮은 데이터률( mind )을 가지는 F1 이 받는
최소 서비스 양이 모든 플로우의 데이터률이 mind 일 때 EMLM-FQ 에서 받는
최소 서비스양을 보장하는지를 확인하기 위해서 그림 11 의 모든 플로우의
데이터률이 2Mbps 일 때 EMLM-FQ 의 처리량을 측정하였다 트래픽으로
제 4 장 모 의 실 험
33
UDP 를 사용하였으며 패킷 사이즈는 1500 바이트이고 시뮬레이션 시간은
200 초이다
F12MbpsN0 N1F0
55MbpsN2 N3F2
11Mbps (그림 11) 시나리오 I의 노드 그래프
(표 4) 시나리오 I의 플로우별 처리량(패킷수)과 전체 네트워크 처리량
Flow 80211b+FIFO EMLM-FQ MRADPSEMLM-
FQ(2Mbps)
F0 5165 24849 29072 15035
F1 47815 24850 14525 15036
F2 48488 24849 69342 15036
Total Throughput(pkt)
101468
100()
74548
73()
112939
111() 45107
제 4 장 모 의 실 험
34
표 4 에서 EMLM-FQ 는 각 플로우가 공정하게 서비스 되지만 전체
네트워크의 처리량이 FIFO 를 사용하는 IEEE 80211b 환경의 전체 네트워크
처리량보다 약 27 감소한다 하지만 MRADPS 는 IEEE 80211b 보다 네트워크
처리량이 약 11 향상된다 또한 MRADPS 에서 최소 데이터률을 갖는 플로우
F1 의 서비스 양은 그림 12 와 같이 모든 플로우의 데이터률이 그림 11 의
최소 데이터률인 2Mbps 일 때 EMLM-FQ 가 각 플로우에게 제공하는 최소
서비스 양과 거의 동일함을 확인 할 수 있고 MRADPS 가 각 플로우
데이터률에 따른 전송해야 하는 패킷 수 )( fP 에 거의 비례하여 각 플로우가
받는 서비스 양을 제공하는 것을 확인 할 수 있다 여기서 )210( =iTif
는
플로우 의 처리량을 나타낸다
그림 13 는 시나리오 I 의 각 패킷 스케쥴링 기법을 적용했을 때
플로우별 채널 점유 시간을 나타낸다 MRADPS 는 3 개의 플로우의 채널 점유
시간이 다른 스케쥴링 기법보다 공정함을 확인 할 수 있다 하지만 정확하게
플로우의 채널 점유 시간이 동일하지는 않다 그 이유는 표 3 에서 전송할
패킷을 계산할 때 간단히 내림으로 계산을 하였고 패킷을 재전송하는 시간
백오프 시간등의 추가적인 시간들이 발생하기 때문이다
제 4 장 모 의 실 험
35
(그림 12) EMLM-FQ(2Mpbs)가 제공하는 최소 처리량과
MRADPS의 각 플로우의 처리량 비교
제 4 장 모 의 실 험
36
(그림 13) 시나리오 I의 각 플로우별 채널 점유시간
시나리오 II 는 그림 14 과 같이 26 개의 노드와 16 개의 플로우로 구성된
네트워크에서 FIFO 를 사용하는 IEEE 80211b EMLML-FQ MRADPS 를 각각
적용했을 때 각 플로우별 처리량를 평가하였다 시나리오 II 의 각 플로우의
경쟁 관계는 그림 15 와 같다 트래픽으로 UDP 를 사용하였으며 패킷
사이즈는 1500 바이트이고 시뮬레이션 시간은 200 초이다
0
01
02
03
04
05
06
07
08
09
F0 F1 F2
Flow ID
Channel O
ccupancy
Tim
e(F
ractio
n)
IEEE 80211_FIFO
EMLM-FQ
MRADPS
제 4 장 모 의 실 험
37
(그림 14) 시나리오 II 의 노드 그래프
(그림 15) 시나리오 II 의 플로우 경쟁 그래프
제 4 장 모 의 실 험
38
(표 5) 시나리오 I의 플로우별 처리량(패킷수)과
전체 네트워크 처리량
Flow 80211b+FIFO EMLM-FQ MRADPS F0 53327 36622 26167 F1 49939 27281 53327 F2 2375 7630 13514 F3 38448 7515 19703 F4 15316 7323 25432 F5 7260 7462 7304 F6 1412 6171 7370 F7 2953 7465 7210 F8 10737 37156 7672 F9 37335 13932 33182
F10 29459 40242 53858 F11 15157 14106 28770 F12 45716 9877 39119 F13 53318 23484 27190 F14 10316 6790 10878 F15 12291 19163 29201
Total Throughput(pkt) 385359 (100)
272219 (71)
389897 (101)
제 4 장 모 의 실 험
39
표 5 는 그림 14 의 노드 그래프에서 각 패킷 스케쥴링 기법을 적용했을
때 각 플로우의 처리량을 나타낸다 IEEE 80211b 에서 다른 플로우에 비해
서비스의 양이 매우 적은 F2 F6 F7 와 같은 플로우를 EMLM-FQ 에서는
일정량의 서비스를 받을 수 있도록 보장해 준다 하지만 IEEE 80211b 의
네트워크 처리량보다 약 29 감소한다 MRADPS 는 전체 네트워크 처리량이
IEEE 80211b 의 네트워크 처리량과 거의 동일한 처리량을 보여주고 또한
고립되는 플로우의 최소 서비스 양을 EMLM-FQ 가 보장해주는 서비스의 양과
거의 동일하게 서비스한다
에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려하는 분산 패킷 스케쥴링
40
제 5 장 결 론
본 논문은 IEEE 80211x와 같이 물리계층에서 다중 데이터률을 제공하는
에드혹 네트워크 환경에서 ldquo플로우들 간에 공유하는 채널 용량이 고정되어
있다rdquo라는 기존 패킷 스케쥴링의 가정이 실제 환경과 적합하지 않는
문제점을 해결하기 위해서 다중 데이터률을 고려한 새로운 공정성 모델인
플로우별 시간 기반 공정성(Time-based Fairness)를 정의한다 또한 정의한
공정성을 달성하기 위하여 플로우 경쟁 그래프 상의 가장 낮은 데이터률과 각
플로우의 데이터률과 비교하여 전송해야 하는 패킷의 수( )( fP )를 계산하고
스케쥴링 과정에서 개의 패킷에 대한 서비스 태그는 업데이트 하지 않고
)( fP 개의 패킷 중 첫 번째 패킷을 제외한 나머지 패킷은 전송 시에 RTS
프레임에 NCB(Not Compare Bit)를 1로 설정하여 수신 노드에서 RTS를
폐기하지 않고 바로 CTS를 보내 서비스 되도록 EMLM-FQ를 수정하여 새로운
스케쥴링 기법인 MRADPS를 제안하였다 MRADPS는 각 플로우의 서비스
태그 할당 방법과 서비스 태그 정보에 대한 교환 방법등 EMLM-FQ의 기존
방식을 고수하기 때문에 EMLM-FQ의 특성인 공간적 채널 재사용 문제를
해결하는 방법과 분산된 플로우 정보를 가지고 스케쥴링을 결정하는 방법을
동일하게 제공한다 시뮬레이션 결과는 MRADPS는 경쟁 그래프에서 가장
낮은 데이터률을 갖는 플로우의 최소 서비스 양을 모든 플로우의 데이터률이
가장 낮은 데이터률을 가질 때 EMLM-FQ의 플로우가 받는 최소 서비스
에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려하는 분산 패킷 스케쥴링
41
양만큼 서비스하는 것을 보여주고 각 플로우가 받는 서비스 양은 )( fP 에
비례함을 보여준다 또한 MRADPS는 다중 데이터률이 제공되는 환경의
에드혹 네트워크의 전체 네트워크 처리량을 크게 향상시키는 것을 보여준다
참 고 문 헌
42
참고 문헌
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45
감사의 글
이제 2년 반동안의 대학원 생활을 끝마치고 사회로 첫걸음을 내딛게 되었
습니다 제가 무사히 대학원 생활을 끝마칠 수 있도록 도움을 주신 주위의
많은 분들께 이 기회를 빌어 감사의 말씀을 드리고 싶습니다
먼저 저의 지도 교수님이신 유상조 교수님께 감사의 말씀을 드리고 싶습
니다 대학원에 들어와서부터 지금까지 바쁘신 와중에도 부족한 저에게 많
은 시간을 할애하여 지도해 주셔서 항상 감사하게 생각하고 있습니다 교수
님과 연구실 원들과 함께 한 많은 세미나들이 특히 제게 많은 도움이 되었
습니다 또한 바쁘신 와중에도 부족한 논문의 심사를 맡아주신 곽경섭 교수
님과 김덕경 교수님께도 감사의 말씀을 드립니다
결코 적지 않은 2년 반이라는 시간이 짧게 느껴질 만큼 많은 추억과 시간
을 함께한 멀티미디어 통신망 연구실의 선후배 및 동기들에게도 감사의 말
씀을 드립니다
무엇보다도 부모님의 무한한 사랑과 아낌없는 지원이 없었다면 현재의 저
는 없었을 것 입니다 무엇으로도 부모님의 큰 사랑에 보답할 수는 없겠지
만 제 학창생활의 결실인 이 논문을 그 동안의 부모님의 수고에 대한 작은
보답으로 바치고 싶습니다
盧 權 汶
46
학술 활동
[1] Yong-Qian Chen Kwen-mun Roh Sang-Jo Yoo A Distributed Fairness Support
Scheduling Algorithm in Wireless Ad-Hoc Networks Lecture Note in Computer
Science 2006
[2] Yong-Qian Chen Kwen-mun Roh Sang-Jo Yoo A Distributed Fairness Support
Scheduling Algorithm in Wireless Ad-Hoc Networks UIC06
[3] 이정환 노권문 유상조ldquo에드혹 네트워크에서 클러스터 기반의 지오캐
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Scheduling in Wireless Ad-Hoc Networks JCCI2006 20064
[6] 조경진 김현주 노권문 유상조 ldquo지능형 무선 인지 기술 기반 네트워크
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47
20067
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[10] 조경진 김현주 노권문 유상조 ldquo지능형 무선 인지 기술 기반 네트워크
환경에서 MAC 계층 동적 주파수 선택 방법rdquo 한국통신학회 논문지 게
재 예정
특허 출원
[1] 무선 인지 기술 환경에서 기지국들 간에 무선 공유 자원을 효율적으로
사용하기 위한 매체 접근 제어 계층의 동작 자원 임대 프로토콜 출원번
호 제 2005-0105278
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[3] 에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링 방법
출원번호 제 10-2006-63521
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제 10-2006-63520
48
수행 프로젝트
[1] 무선 Ad-hoc 네트워크에서 Seamless한 인터넷 QoS 를 제공하기 위한 네
트워킹 기술연구 및 멀티미디어 ad-hoc 서비스 테스트 베드 구현 정보
통신부
[2] 초광대역 무선통신 연구센터 (UWB-ITRC) 제 4 세부과제 ndash UWB 응용
시스템 기술 (정보통신부 대학 IT 연구센터)
[3] 코그니티브 라디오(Cognitive Radio) 기술 개발 III(삼성종합기술원)
- IEEE 80222 WRAN 표준 제안(20051117) 참여(MAC)
[4] 초광대역 무선통신을 위한 지능형 무선인지 (Cognitive Radio) 핵심기술
연구 과학재단 특정기초사업
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
18
F1 F2F0 F1 F2F0
F0 F0 F0 F0 F0 F1 F1 F2
시간F0의 5개 패킷 F1의 2개 패킷 F2의 1개 패킷
Throughput-based
Time-based
F0의 2개
패킷
F0의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
F1의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
F2의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
F0 F0
(그림 7) 처리량 기반 공정성과 시간 기반 공정성에 대한
각 플로우의 서비스 순서와 채널 점유 시간 비교
각 플로우 f 의 채널 점유시간( )( fT )은 다음과 같이 정의한다
(3)
F 는 플로우 경쟁 그래프에 존재하는 모든 플로우들의 집합이고 fs 는
플로우 f 의 패킷 사이즈 fd 는 플로우 f 의 데이터률이다 )( fT 는 F 의
모든 플로우가 하나의 패킷을 서비스 하는데 사용하는 채널 점유 시간에서
f 가 하나의 패킷을 서비스 하는데 사용하는 채널 점유 시간이 차지하는
비율을 나타낸다 채널이 항상 이용 중이라고 가정하면 플로우의 전체 채널
점유 시간은 다음과 같이 정의한다
sumisin
=
Fii
i
f
f
ds
ds
fT )(
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
19
(4)
경쟁하는 플로우들의 가중치가 동일하다고 가정하면 시간 기반 공정성에
입각해서 각 플로우가 보장 받아야 하는 채널 점유 시간( )( fGT Guaranteed
Time)는 다음과 같이 정의 한다 N 은 플로우 경쟁 그래프에서 연결된
플로우들 중 가장 낮은 데이터률을 갖는 플로우의 데이터률이다
(5)
경쟁 그래프의 모든 플로우의 패킷 사이즈가 동일하다고 가정하면
)( fGT 는 다음과 도식화 된다
(6)
N은 경쟁 그래프에서 연결되어 있는 전체 플로우의 수이다
)()( fGTfT ge 이면 플로우 f 는 보상 받을 시간이 존재하지 않고
)()( fGTfT lt 이면 플로우 f 는 보상 받을 시간이 존재한다
1)(0 1)( lele=sumisin
fTfTFf
sumisin
=
Fi
i
f
ds
ds
fGT
min
min)(
min
min
1
)(
dNdfGT =
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
20
경쟁 그래프에서 연결된 각 플로우가 보장 받아야 하는 시간은 경쟁
관계에 있는 플로우들 중 가장 낮은 데이터률( mind )을 가진 플로우가 하나의
패킷을 서비스 할 때 그 플로우가 보내야 되는 패킷의 수로 나타낼 수 있다
보상 받아야 하는 시간이 존재하는 플로우 f 는 시간 기반 공정성을
달성하기 위해서 f 가 전송해야 하는 패킷 수( )( fP )는 다음과 같이 정의된다
(7)
따라서 그림 5 의 F0 는 mind 을 갖는 F2 와 비교하여 시간 기반 공정성을
달성하기 위해서 5 개의 패킷을 전송해야 한다 시간 기반 공정성(TF Time-
Based Fairness)은 다음과 같이 정의 한다
(8)
)( 21 tttiα 는 플로우 i 가 시간 1t 부터 시간 2t 까지 점유하는 채널 점유
시간이다 식 (8)의 값이 0 에 근접할수록 이상적인 시간 기반 공정성을
제공한다
mind 을 갖는 플로우 mindf 이 받는 최소 서비스의 양 )( 21minttW
df은
EMLM-FQ 의 식 (2)에서 정의한 각 플로우가 받는 최소 서비스의 양에서
유도된다 그 이유는 그림 5 에서 모든 플로우의 데이터률이 mind 이라 가정할
때 EMLM-FQ 에서 제공하는 각 플로우의 최소 서비스 양을 본 논문에서
제안하는 MRADPS 가 그림 8 과 같이 제공하기 때문이다 예를 들어
MRADPS 에서 최소 데이터률을 갖는 F2 가 받는 최소 서비스양은 F2 의
min
)(dd
fP f=
|)()(| 2121 tttt tj
ti αα minus
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
21
데이터률이 모든 플로우의 데이터률일 때 EMLM-FQ 에서 F2 가 받는 최소
서비스양과 같다 따라서 mindf 이 받는 최소 서비스 양( )( 21minttW
df)은 다음과
같이 정의 된다
(9)
여기서 fr 와 gr 는 각각 플로우 f 와 g의 가중치이며 S 는 플로우 경쟁
그래프에서 플로우 f 와 직접 연결되어 있는 플로우들의 집합이고 k와 α 는
[6]에서 각 플로우의 경쟁관계에 따라 정의한 위치 종속적 상수이다 플로우의
가중치가 동일하다고 가정하면 )( 21minttW
df는 다음과 같다 n은 플로우 경쟁
그래프에서 f 와 직접 연결되어 있는 플로우의 수이다
(10)
mind 보다 큰 데이터률을 가진 플로우가 받은 최소 서비스의 양
)( 21 ttWdf
은 다음과 같이 정의된다
(11)
αminusminusgesum isin
)()( 12min21mintt
rkr
dttWSg g
ffd
αminusminusge )(1)( 12min21mintt
kndttW
df
)()( 21min
21 minttW
dd
ttWdd f
ff ge
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
22
(그림 8) EMLM-FQ( xMbps)와 시간 기반 공정성에 대한
각 플로우의 서비스 순서와 채널 점유 시간 비교
F1 F2F0
F0 F0 F0 F0 F0 F1 F1 F2
시간F0의 5개 패킷 F1의 2개 패킷 F2의 1개 패킷
EMLM-FQ
Time-based
F0의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
F1의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
F2의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
23
33 채널 점유 시간의 계산
하나의 패킷 전송하는데 사용되는 채널 점유시간은 IEEE 80211 MAC
계층에서 하나의 데이터 프레임을 전송하는데 요구되는 전체 시간과 같다
전형적으로 다음과 같은 시간들을 포함한다
1) 데이터 프레임의 전송 시간
2) 하나의 데이터 프레임의 성공적인 전송을 끝내기 위해 전송되는 제어
프레임 전송 시간(RTS CTS DS ACK 프레임 전송 시간)
3) 데이터 프레임과 제어 프레임(RTS CTS DS ACK)를 전송할 때의 전파
지연 시간
4) 전송 노드가 채널에 접근하기 전에 기다리는 프레임 간 유휴 시간
(idle time)
MAC 계층에서는 데이터 프레임의 전송이 실패할 때 재전송을 시도하기
때문에 채널 점유시간에서 재전송에 걸리는 모든 시간들을 포함해야 한다
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
24
34 MRADPS 의 구현
MRADPS 는 각 플로우의 서비스 태그 할당 방법과 서비스 태그 정보에
대한 교환 방법은 EMLM-FQ 를 따른다 하지만 시간 기반 공정성을 제공하기
위하여 각 플로우의 데이터률에 따라 전송해야 하는 패킷 수를 계산하기
위해서 모든 노드는 인접한 노드들의 플로우에 대한 데이터률 정보를 듣고
자신의 로컬 테이블에 저장하고 자신의 로컬 테이블에 존재하는 플로우의
데이터률과 비교하여 가장 낮은 데이터률( mind )을 저장하여 데이터 전송 시
제어 프레임(RTS CTS DS ACK)에 포함시켜 전송한다 만약 로컬 테이블의
mind 보다 낮은 데이터률에 대한 정보를 듣는다면 로컬 테이블의 mind 을 그
데이터률로 저장하고 제어 프레임에 삽입하여 전송한다 따라서 경쟁
그래프에 연결된 플로우를 가진 모든 송신 노드는 경쟁하는 플로우 중 가장
낮은 데이터률에 대한 정보를 얻게 된다 또한 스케쥴링 과정 중에서 mind 과
송신 노드가 서비스 하려는 플로우의 데이터률과 비교하여 송신 노드가
전송해야 하는 패킷 수( )( fP 식(9))를 계산하고 만약 가 1 보다 크고 백로그
된 패킷이 존재 한다면 )( fP 개의 패킷은 동일한 서비스 태그를 갖고 즉시
전송을 시도한다 즉 )( fP 개의 패킷이 서비스 될 때까지 스케쥴링 과정에서
서비스 태그를 업데이트 하지 않는다 )( fP 개의 패킷 중 첫 번째 패킷을
제외한 )( fP -1 개의 패킷들은 전송 시 수신 노드에서 RTS 폐기가 이루어
지지 않게 하기 위해서 RTS 프레임의 1bit 구간(NCB Not Compare Bit)을 1 로
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
25
설정하여 전송한다 RTS 프레임에 NCB 구간이 1 로 세팅되어 있으면 수신
노드는 현재 채널이 사용 중이 아니면 CTS 로 바로 응답하여 그 플로우가
서비스 되도록 한다
341 기본적인 메시지 교환
각 패킷 전송은 RTS-CTS-DS-DATA-ACK 핸드쉐이크 과정을 따르고
패킷이 전송 될 수 있는 데이터률을 결정하기 위하여 RBAR 프로토콜을
따른다 만약 한 노드가 백오프 동안에 다른 노드에 의해서 어떤 전송이
이루어지고 있으면 그 전송이 끝날 때까지 백오프 타이머를 멈추어 기다리고
전송 중인 플로우에 대한 서비스 태그 정보를 로컬 테이블에서 업데이트한다
플로우 f 의 백오프 타이머가 끝나고 채널이 사용 중이지 않다면 RfB)
(수신
노드의 로컬 테이블에 따른 플로우 f 의 백오프 예측 값)를 포함하는 RTS 를
전송한다 RTS 를 받은 수신 노드는 자신의 로컬 테이블에서 플로우 f 에
대한 백오프 값 RfB 이 R
fB)
보다 작거나 같으면 CTS 로 응답하고 그렇지
않으면 CTS 를 전송하지 않는다
송신 노드와 수신 노드의 한 홉 거리에 있는 모든 이웃 노드들에게
플로우의 서비스 태그 정보 데이터률과 네트워크에서 가장 낮은
데이터률( mind )에 대한 정보를 알리기 위해서 제어 프레임(RTS CTS DS
ACK)에 서비스 태그와 mind 을 포함하여 전송하고 CTS DS ACK 프레임에
플로우의 데이터률을 포함하여 전송한다 RTS 에 플로우의 데이터률을
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
26
전송하지 않는 이유는 다중 데이터률 적응 기법으로 RBAR 를 채택하고 있기
때문에 수신 노드가 선택한 데이터률을 CTS 에 포함하여 전송하기 전까지
송신 노드는 전송할 데이터률을 알지 못하기 때문이다 또한 플로우에 대한
업데이트 서비스 태그는 RTS CTS 프레임에 포함하지 않는다 그 이유는
RTS 와 CTS 는 채널 획득을 보장하지 않기 때문이다 RTS-CTS 과정이 성공한
이후에 DS 와 ACK 프레임에 플로우에 대한 업데이트 태그를 붙여 주변
노드들에게 공지한다 이로써 스케쥴링을 위한 정확한 플로우의 서비스 태그
정보가 전달된다
342 테이블 정보 교환
경쟁 그래프에서 한 홉 거리에 있는 플로우에 대한 정보는 송신 노드와
수신 노드에 분산되어 있을 수 있다 따라서 송신 노드의 플로우 f 에 대한
백 오프 값 설정 방법은 송신 노드와 수신 노드에서 유지 되는 테이블을
고려하여 백오프 값을 설정해야한다
즉 Sf
Sff BBB += 이다 fB 는 플로우 f 의 백오프 값이고 S
fB 는 송신
노드의 로컬 테이블에 따른 플로우 f 의 백오프 값 RfB 은 수신 노드의 로컬
테이블에 따른 플로우 f 의 백오프 값이다 그러나 송신 노드에서는 SfB 는
정확히 알지만 RfB 은 알 수 없다 따라서 송신 노드가 R
fB 을 예측 할 수
있도록 수신 노드는 ACK 프레임에 두개의 파라미터( fM fb )를 추가하여
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
27
전송한다 fM 는 수신 노드의 로컬 테이블에서 플로우 f 가 서비스하기 전에
서비스 되어야 하는 플로우들의 바이트 수이다 fM 는 다음과 같이 계산된다
(12)
fw 는 플로우 f 의 가중치이고 iT 는 수신 노드의 로컬 테이블에서
플로우 f 의 서비스 태그( fT )보다 작은 플로우의 서비스 태그이다 B는 수신
노드의 로컬 테이블에서 fT 보다 작은 서비스 태그를 갖는 플로우들의
집합이다 fb 은 수신 노드의 테이블에서 플로우 f 의 백오프 기간을
나타낸다 따라서 송신 노드가 fM fb 를 ACK 프레임을 통해 받으면 임의의
시간 t 에서의 RfB)
은 다음과 같이 계산 할 수 있다 ft 는 이전에 ACK
프레임을 받은 시간이다
(13)
343 패킷 스케쥴링
노드 에서 채널이 사용 중이 아닌 것이 감지되면 a) 전송할 플로우 가
로컬 테이블 에서 가장 작은 서비스 태그를 가지고 있다면 즉시 HOL(Head of
Line) 패킷을 전송한다 만약 f 의 데이터률이 mind 보다 크다면 시간
공정성을 달성하기 위해 전송해야 하는 패킷 수( )( fP )를 구하고 )( fP 개의
패킷들의 서비스 태그를 업데이트하지 않고 동일한 서비스 태그를 갖는다
fBj jff wTTM )(sum isinminus=
ffffRf MttdMbB ))(( min minussdotminussdotasymp)
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
28
)( fP 개의 패킷들은 즉시 전송을 시도하고 )( fP 개의 패킷들이 서비스 된 후
패킷의 서비스 태그를 업데이트한다 b) f 보다 작은 서비스 태그를 갖는
플로우가 자신의 로컬 테이블( nE )에 존재 하면 f 의 백오프 값 fB 을
Rf
Sf BB + 로 설정 하고 백오프 타이머가 동작을 시작한다 c) f 의 백오프
타이머가 만료되고 채널이 사용 중이 아니라면 f 의 HOL(Head of Line)
패킷을 전송한다 그림 9 는 패킷 스케쥴링의 순서를 나타낸다
(그림 9) 패킷 스케쥴링 순서도
스케쥴링 시작
전송할 플로우가 가장 작은 서비스 태그를 갖는가
계산
HOL 패킷 전송
백오프 시작
Rf
Sff BBB +=
백오프 만료
네
아니오
)(fP
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
29
344 간단한 예제
그림 5 와 같은 네트워크가 존재한다고 가정하자 각 플로우의 패킷
사이즈와 가중치는 동일하다 각 플로우 )210( =iFi 는 초기 서비스 태그
값으로 각각 10 =T 21 =T 32 =T 을 갖는다 또한 이라
가정하면 그림 10 와 같이 F0 는 가장 작은 서비스 태그를 갖기 때문에 즉시
pkt 0 의 전송을 시작한다 전송을 시작하기 전에 F0 의 데이터률은 네크워크에
존재하는 가장 낮은 데이터률 mind 보다 5 배 높기 때문에 시간 기반 공정성을
달성하기 위해서 전송해야 할 패킷 수 5)( =fP 를 계산하고 F0 의 첫 번째
패킷 pkt 0 을 전송할 때 DS 와 ACK 프레임에 업데이트 태그를 붙이지 않는다
그 이유는 만약 노드 N1 이 F0 의 업데이트 태그를 수신하면 즉시 F1 의 pkt
0 를 서비스하기 위해 채널에 접근을 시도할 것이기 때문이다 따라서
업데이트 태그를 붙이지 않음으로써 F0 의 전송해야 할 나머지 패킷에게
전송할 기회를 줄 수 있다 pkt 0 전송 후에 F0 는 스케쥴링 과정에서 )( fP 의
마지막 패킷 pkt 4 가 서비스 되기 전까지 서비스 태그를 업데이트 하지 않기
때문에 F0 는 가장 작은 서비스 태그를 가지므로 F0 의 pkt 1 pkt 2 pkt 3 pkt
4 는 즉시 전송을 시도한다 또한 pkt 1 pkt 2 pkt 3 pkt 4 을 전송 할 때 RTS
프레임의 NCB(Not Compare Bit)을 1 로 설정하여 전송한다 이는 수신
노드에서 RfB 값의 비교없이 RTS 프레임에 대한 응답으로 CTS 프레임을 즉시
전송하도록 한다 F0 의 전송해야 할 5 개의 패킷 중 마지막 패킷인 pkt 4
10 =
WeightSizePacket
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
30
전송시 DS 와 ACK 프레임에 업데이트 태그를 붙여서 주변 노드들에게
공지한다 N1 이 F0 의 pkt 4 의 업데이트 태그를 수신하면 F1 의 패킷을
서비스하기 위해서 즉시 채널에 접근한다 F1 의 첫 번째 패킷 pkt 0 을
전송하기 전에 F0 와 같이 2)( =fP 를 계산하고 F1 의 pkt 0 의 전송 후에 pkt
1 전송시 NCB 를 1 로 설정하고 DS 와 ACK 프레임 전송 시 업데이트 태그를
붙인다 F2 는 이기 때문에 추가로 전송할 패킷이 존재 하지 않다 따라서
F2 의 패킷 pkt 0 을 전송할 때 DS 와 ACK 프레임 전송 시 업데이트 태그를
붙여서 전송한다
(그림 10) 간단한 예제
Time
F0
F1
F2
T1=2
T0=1 T0=1 T0=1 T0=1 T0=11
T1=12
T2=13
100 200 300
pkt 0 pkt 1 pkt 2 pkt 3 pkt 4
pkt 0 pkt 1
pkt 0
T=update service tag Transmitting pkt with update service tag
T= service tag Transmitting pkt not with update service tag
제 4 장 모 의 실 험
31
제 4 장 모의 실험
본 논문에서는 제안한 에드혹 패킷 스케쥴링에 대한 성능을 평가하기
위해서 미국 버클리 대학 남가주 대학 및 카네기 멜론 대학에서 개발한
네트워크 시뮬레이터인 NS-2[16] 및 CMU 확장 프로그램을 사용했으며 본
논문에서 제안한 MRADPS 와 비교 대상인 EMLM-FQ 를 구현하여 성능
평가를 수행하였다 표 2 는 시뮬레이션 시 적용된 파라미터 값이고 표 3 은
경쟁 그래프가 갖는 각 최소 데이터률에서 각 플로우의 데이터률에 따라
전송해야 하는 패킷수이다
(표 2) 시뮬레이션 파라미터
Parameter Value
Frequency
Transmit Power
110 Mbps Sensitivity
55 Mbps Sensitivity
20 Mbps Sensitivity
Carrier Sense Threshold
Propagation Model
Maximum Transmission Range (25511 Mbps)
Routing Protocol
24 GHz
15 dBm
-82 dBm
-87 dBm
-91 dBm
-108 dBm
Two Ray Ground
250m 200m 100m
DSR
제 4 장 모 의 실 험
32
(표 3) 최소 데이터률과 플로우 데이터률에 따라 전송해야
하는 패킷수
Flow data rate
Minimum data rate )( fP
2Mbps2Mbps
55Mbps55Mbps
11Mbps11Mbps
11Mbps55Mbps
55Mbps2Mbps
11Mbps2Mbps
1
1
1
2
2
5
시나리오 I 은 그림 11 과 같이 4 개의 노드와 그림 6 의 플로우
경쟁그래프와 같이 직접적으로 경쟁 관계에 있는 3 개의 플로우로 구성된
네트워크에서 FIFO 를 사용하는 IEEE 80211b EMLM-FQ MRADPS 를 각각
적용했을 때 플로우별 처리량과 채널 점유 시간을 계산하였다 또한
MRADPS 를 적용했을 때 가장 낮은 데이터률( mind )을 가지는 F1 이 받는
최소 서비스 양이 모든 플로우의 데이터률이 mind 일 때 EMLM-FQ 에서 받는
최소 서비스양을 보장하는지를 확인하기 위해서 그림 11 의 모든 플로우의
데이터률이 2Mbps 일 때 EMLM-FQ 의 처리량을 측정하였다 트래픽으로
제 4 장 모 의 실 험
33
UDP 를 사용하였으며 패킷 사이즈는 1500 바이트이고 시뮬레이션 시간은
200 초이다
F12MbpsN0 N1F0
55MbpsN2 N3F2
11Mbps (그림 11) 시나리오 I의 노드 그래프
(표 4) 시나리오 I의 플로우별 처리량(패킷수)과 전체 네트워크 처리량
Flow 80211b+FIFO EMLM-FQ MRADPSEMLM-
FQ(2Mbps)
F0 5165 24849 29072 15035
F1 47815 24850 14525 15036
F2 48488 24849 69342 15036
Total Throughput(pkt)
101468
100()
74548
73()
112939
111() 45107
제 4 장 모 의 실 험
34
표 4 에서 EMLM-FQ 는 각 플로우가 공정하게 서비스 되지만 전체
네트워크의 처리량이 FIFO 를 사용하는 IEEE 80211b 환경의 전체 네트워크
처리량보다 약 27 감소한다 하지만 MRADPS 는 IEEE 80211b 보다 네트워크
처리량이 약 11 향상된다 또한 MRADPS 에서 최소 데이터률을 갖는 플로우
F1 의 서비스 양은 그림 12 와 같이 모든 플로우의 데이터률이 그림 11 의
최소 데이터률인 2Mbps 일 때 EMLM-FQ 가 각 플로우에게 제공하는 최소
서비스 양과 거의 동일함을 확인 할 수 있고 MRADPS 가 각 플로우
데이터률에 따른 전송해야 하는 패킷 수 )( fP 에 거의 비례하여 각 플로우가
받는 서비스 양을 제공하는 것을 확인 할 수 있다 여기서 )210( =iTif
는
플로우 의 처리량을 나타낸다
그림 13 는 시나리오 I 의 각 패킷 스케쥴링 기법을 적용했을 때
플로우별 채널 점유 시간을 나타낸다 MRADPS 는 3 개의 플로우의 채널 점유
시간이 다른 스케쥴링 기법보다 공정함을 확인 할 수 있다 하지만 정확하게
플로우의 채널 점유 시간이 동일하지는 않다 그 이유는 표 3 에서 전송할
패킷을 계산할 때 간단히 내림으로 계산을 하였고 패킷을 재전송하는 시간
백오프 시간등의 추가적인 시간들이 발생하기 때문이다
제 4 장 모 의 실 험
35
(그림 12) EMLM-FQ(2Mpbs)가 제공하는 최소 처리량과
MRADPS의 각 플로우의 처리량 비교
제 4 장 모 의 실 험
36
(그림 13) 시나리오 I의 각 플로우별 채널 점유시간
시나리오 II 는 그림 14 과 같이 26 개의 노드와 16 개의 플로우로 구성된
네트워크에서 FIFO 를 사용하는 IEEE 80211b EMLML-FQ MRADPS 를 각각
적용했을 때 각 플로우별 처리량를 평가하였다 시나리오 II 의 각 플로우의
경쟁 관계는 그림 15 와 같다 트래픽으로 UDP 를 사용하였으며 패킷
사이즈는 1500 바이트이고 시뮬레이션 시간은 200 초이다
0
01
02
03
04
05
06
07
08
09
F0 F1 F2
Flow ID
Channel O
ccupancy
Tim
e(F
ractio
n)
IEEE 80211_FIFO
EMLM-FQ
MRADPS
제 4 장 모 의 실 험
37
(그림 14) 시나리오 II 의 노드 그래프
(그림 15) 시나리오 II 의 플로우 경쟁 그래프
제 4 장 모 의 실 험
38
(표 5) 시나리오 I의 플로우별 처리량(패킷수)과
전체 네트워크 처리량
Flow 80211b+FIFO EMLM-FQ MRADPS F0 53327 36622 26167 F1 49939 27281 53327 F2 2375 7630 13514 F3 38448 7515 19703 F4 15316 7323 25432 F5 7260 7462 7304 F6 1412 6171 7370 F7 2953 7465 7210 F8 10737 37156 7672 F9 37335 13932 33182
F10 29459 40242 53858 F11 15157 14106 28770 F12 45716 9877 39119 F13 53318 23484 27190 F14 10316 6790 10878 F15 12291 19163 29201
Total Throughput(pkt) 385359 (100)
272219 (71)
389897 (101)
제 4 장 모 의 실 험
39
표 5 는 그림 14 의 노드 그래프에서 각 패킷 스케쥴링 기법을 적용했을
때 각 플로우의 처리량을 나타낸다 IEEE 80211b 에서 다른 플로우에 비해
서비스의 양이 매우 적은 F2 F6 F7 와 같은 플로우를 EMLM-FQ 에서는
일정량의 서비스를 받을 수 있도록 보장해 준다 하지만 IEEE 80211b 의
네트워크 처리량보다 약 29 감소한다 MRADPS 는 전체 네트워크 처리량이
IEEE 80211b 의 네트워크 처리량과 거의 동일한 처리량을 보여주고 또한
고립되는 플로우의 최소 서비스 양을 EMLM-FQ 가 보장해주는 서비스의 양과
거의 동일하게 서비스한다
에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려하는 분산 패킷 스케쥴링
40
제 5 장 결 론
본 논문은 IEEE 80211x와 같이 물리계층에서 다중 데이터률을 제공하는
에드혹 네트워크 환경에서 ldquo플로우들 간에 공유하는 채널 용량이 고정되어
있다rdquo라는 기존 패킷 스케쥴링의 가정이 실제 환경과 적합하지 않는
문제점을 해결하기 위해서 다중 데이터률을 고려한 새로운 공정성 모델인
플로우별 시간 기반 공정성(Time-based Fairness)를 정의한다 또한 정의한
공정성을 달성하기 위하여 플로우 경쟁 그래프 상의 가장 낮은 데이터률과 각
플로우의 데이터률과 비교하여 전송해야 하는 패킷의 수( )( fP )를 계산하고
스케쥴링 과정에서 개의 패킷에 대한 서비스 태그는 업데이트 하지 않고
)( fP 개의 패킷 중 첫 번째 패킷을 제외한 나머지 패킷은 전송 시에 RTS
프레임에 NCB(Not Compare Bit)를 1로 설정하여 수신 노드에서 RTS를
폐기하지 않고 바로 CTS를 보내 서비스 되도록 EMLM-FQ를 수정하여 새로운
스케쥴링 기법인 MRADPS를 제안하였다 MRADPS는 각 플로우의 서비스
태그 할당 방법과 서비스 태그 정보에 대한 교환 방법등 EMLM-FQ의 기존
방식을 고수하기 때문에 EMLM-FQ의 특성인 공간적 채널 재사용 문제를
해결하는 방법과 분산된 플로우 정보를 가지고 스케쥴링을 결정하는 방법을
동일하게 제공한다 시뮬레이션 결과는 MRADPS는 경쟁 그래프에서 가장
낮은 데이터률을 갖는 플로우의 최소 서비스 양을 모든 플로우의 데이터률이
가장 낮은 데이터률을 가질 때 EMLM-FQ의 플로우가 받는 최소 서비스
에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려하는 분산 패킷 스케쥴링
41
양만큼 서비스하는 것을 보여주고 각 플로우가 받는 서비스 양은 )( fP 에
비례함을 보여준다 또한 MRADPS는 다중 데이터률이 제공되는 환경의
에드혹 네트워크의 전체 네트워크 처리량을 크게 향상시키는 것을 보여준다
참 고 문 헌
42
참고 문헌
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Physical Layer(PHY) Specifications Further Higher Data Rate Extension in
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[17] Datasheet for ORiNOCO 11 Mbits Network Interface Cards 2001
45
감사의 글
이제 2년 반동안의 대학원 생활을 끝마치고 사회로 첫걸음을 내딛게 되었
습니다 제가 무사히 대학원 생활을 끝마칠 수 있도록 도움을 주신 주위의
많은 분들께 이 기회를 빌어 감사의 말씀을 드리고 싶습니다
먼저 저의 지도 교수님이신 유상조 교수님께 감사의 말씀을 드리고 싶습
니다 대학원에 들어와서부터 지금까지 바쁘신 와중에도 부족한 저에게 많
은 시간을 할애하여 지도해 주셔서 항상 감사하게 생각하고 있습니다 교수
님과 연구실 원들과 함께 한 많은 세미나들이 특히 제게 많은 도움이 되었
습니다 또한 바쁘신 와중에도 부족한 논문의 심사를 맡아주신 곽경섭 교수
님과 김덕경 교수님께도 감사의 말씀을 드립니다
결코 적지 않은 2년 반이라는 시간이 짧게 느껴질 만큼 많은 추억과 시간
을 함께한 멀티미디어 통신망 연구실의 선후배 및 동기들에게도 감사의 말
씀을 드립니다
무엇보다도 부모님의 무한한 사랑과 아낌없는 지원이 없었다면 현재의 저
는 없었을 것 입니다 무엇으로도 부모님의 큰 사랑에 보답할 수는 없겠지
만 제 학창생활의 결실인 이 논문을 그 동안의 부모님의 수고에 대한 작은
보답으로 바치고 싶습니다
盧 權 汶
46
학술 활동
[1] Yong-Qian Chen Kwen-mun Roh Sang-Jo Yoo A Distributed Fairness Support
Scheduling Algorithm in Wireless Ad-Hoc Networks Lecture Note in Computer
Science 2006
[2] Yong-Qian Chen Kwen-mun Roh Sang-Jo Yoo A Distributed Fairness Support
Scheduling Algorithm in Wireless Ad-Hoc Networks UIC06
[3] 이정환 노권문 유상조ldquo에드혹 네트워크에서 클러스터 기반의 지오캐
스팅 프로토콜rdquo 한국통신학회 하계학술대회 20047
[4] 노권문 서지영 정순규 조경진 유상조 ldquo에드혹 네트워크에서 다중 데
이터률을 고려하는 분산 패킷 스케쥴링rdquo JCCI2006 20064
[5] Yong-Qian Chen Kwen-Mun Roh Sang-Jo Yoo Service Index Based Fairness
Scheduling in Wireless Ad-Hoc Networks JCCI2006 20064
[6] 조경진 김현주 노권문 유상조 ldquo지능형 무선 인지 기술 기반 네트워크
환경에서 MAC 계층 동적 주파수 선택 방법rdquo 한국통신학회 하계학술대
회 20067
[7] 김현주 조경진 노권문 유상조 ldquo무선 인지 기술 기반의 시스템을 위한
계층에서의 통신 초기화 WRAN MAC 과정rdquo 한국통신학회 하계학술대회
47
20067
[8] 유상조 노권문 정재학 김재명 ldquoWRAN Cognitive Radio MAC 프로토콜
기술rdquo 방송공학회지 Vol 11 No1 pp40-53 2006
[9] 노권문 진영천 유상조 ldquo에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려한
분산 패킷 스케쥴링rdquo 한국통신학회 논문지 2006 07
[10] 조경진 김현주 노권문 유상조 ldquo지능형 무선 인지 기술 기반 네트워크
환경에서 MAC 계층 동적 주파수 선택 방법rdquo 한국통신학회 논문지 게
재 예정
특허 출원
[1] 무선 인지 기술 환경에서 기지국들 간에 무선 공유 자원을 효율적으로
사용하기 위한 매체 접근 제어 계층의 동작 자원 임대 프로토콜 출원번
호 제 2005-0105278
[2] 무선 인지 기술 환경에서 숨겨진 인컴번트 시스템의 검출을 위한 명시적
아웃밴드 시그널링 방법 출원번호 제 2006-0019661
[3] 에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링 방법
출원번호 제 10-2006-63521
[4] 애드혹 네트워크에서 서비스 색인 기반 공정 스케쥴링 방법 출원 번호
제 10-2006-63520
48
수행 프로젝트
[1] 무선 Ad-hoc 네트워크에서 Seamless한 인터넷 QoS 를 제공하기 위한 네
트워킹 기술연구 및 멀티미디어 ad-hoc 서비스 테스트 베드 구현 정보
통신부
[2] 초광대역 무선통신 연구센터 (UWB-ITRC) 제 4 세부과제 ndash UWB 응용
시스템 기술 (정보통신부 대학 IT 연구센터)
[3] 코그니티브 라디오(Cognitive Radio) 기술 개발 III(삼성종합기술원)
- IEEE 80222 WRAN 표준 제안(20051117) 참여(MAC)
[4] 초광대역 무선통신을 위한 지능형 무선인지 (Cognitive Radio) 핵심기술
연구 과학재단 특정기초사업
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
19
(4)
경쟁하는 플로우들의 가중치가 동일하다고 가정하면 시간 기반 공정성에
입각해서 각 플로우가 보장 받아야 하는 채널 점유 시간( )( fGT Guaranteed
Time)는 다음과 같이 정의 한다 N 은 플로우 경쟁 그래프에서 연결된
플로우들 중 가장 낮은 데이터률을 갖는 플로우의 데이터률이다
(5)
경쟁 그래프의 모든 플로우의 패킷 사이즈가 동일하다고 가정하면
)( fGT 는 다음과 도식화 된다
(6)
N은 경쟁 그래프에서 연결되어 있는 전체 플로우의 수이다
)()( fGTfT ge 이면 플로우 f 는 보상 받을 시간이 존재하지 않고
)()( fGTfT lt 이면 플로우 f 는 보상 받을 시간이 존재한다
1)(0 1)( lele=sumisin
fTfTFf
sumisin
=
Fi
i
f
ds
ds
fGT
min
min)(
min
min
1
)(
dNdfGT =
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
20
경쟁 그래프에서 연결된 각 플로우가 보장 받아야 하는 시간은 경쟁
관계에 있는 플로우들 중 가장 낮은 데이터률( mind )을 가진 플로우가 하나의
패킷을 서비스 할 때 그 플로우가 보내야 되는 패킷의 수로 나타낼 수 있다
보상 받아야 하는 시간이 존재하는 플로우 f 는 시간 기반 공정성을
달성하기 위해서 f 가 전송해야 하는 패킷 수( )( fP )는 다음과 같이 정의된다
(7)
따라서 그림 5 의 F0 는 mind 을 갖는 F2 와 비교하여 시간 기반 공정성을
달성하기 위해서 5 개의 패킷을 전송해야 한다 시간 기반 공정성(TF Time-
Based Fairness)은 다음과 같이 정의 한다
(8)
)( 21 tttiα 는 플로우 i 가 시간 1t 부터 시간 2t 까지 점유하는 채널 점유
시간이다 식 (8)의 값이 0 에 근접할수록 이상적인 시간 기반 공정성을
제공한다
mind 을 갖는 플로우 mindf 이 받는 최소 서비스의 양 )( 21minttW
df은
EMLM-FQ 의 식 (2)에서 정의한 각 플로우가 받는 최소 서비스의 양에서
유도된다 그 이유는 그림 5 에서 모든 플로우의 데이터률이 mind 이라 가정할
때 EMLM-FQ 에서 제공하는 각 플로우의 최소 서비스 양을 본 논문에서
제안하는 MRADPS 가 그림 8 과 같이 제공하기 때문이다 예를 들어
MRADPS 에서 최소 데이터률을 갖는 F2 가 받는 최소 서비스양은 F2 의
min
)(dd
fP f=
|)()(| 2121 tttt tj
ti αα minus
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
21
데이터률이 모든 플로우의 데이터률일 때 EMLM-FQ 에서 F2 가 받는 최소
서비스양과 같다 따라서 mindf 이 받는 최소 서비스 양( )( 21minttW
df)은 다음과
같이 정의 된다
(9)
여기서 fr 와 gr 는 각각 플로우 f 와 g의 가중치이며 S 는 플로우 경쟁
그래프에서 플로우 f 와 직접 연결되어 있는 플로우들의 집합이고 k와 α 는
[6]에서 각 플로우의 경쟁관계에 따라 정의한 위치 종속적 상수이다 플로우의
가중치가 동일하다고 가정하면 )( 21minttW
df는 다음과 같다 n은 플로우 경쟁
그래프에서 f 와 직접 연결되어 있는 플로우의 수이다
(10)
mind 보다 큰 데이터률을 가진 플로우가 받은 최소 서비스의 양
)( 21 ttWdf
은 다음과 같이 정의된다
(11)
αminusminusgesum isin
)()( 12min21mintt
rkr
dttWSg g
ffd
αminusminusge )(1)( 12min21mintt
kndttW
df
)()( 21min
21 minttW
dd
ttWdd f
ff ge
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
22
(그림 8) EMLM-FQ( xMbps)와 시간 기반 공정성에 대한
각 플로우의 서비스 순서와 채널 점유 시간 비교
F1 F2F0
F0 F0 F0 F0 F0 F1 F1 F2
시간F0의 5개 패킷 F1의 2개 패킷 F2의 1개 패킷
EMLM-FQ
Time-based
F0의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
F1의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
F2의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
23
33 채널 점유 시간의 계산
하나의 패킷 전송하는데 사용되는 채널 점유시간은 IEEE 80211 MAC
계층에서 하나의 데이터 프레임을 전송하는데 요구되는 전체 시간과 같다
전형적으로 다음과 같은 시간들을 포함한다
1) 데이터 프레임의 전송 시간
2) 하나의 데이터 프레임의 성공적인 전송을 끝내기 위해 전송되는 제어
프레임 전송 시간(RTS CTS DS ACK 프레임 전송 시간)
3) 데이터 프레임과 제어 프레임(RTS CTS DS ACK)를 전송할 때의 전파
지연 시간
4) 전송 노드가 채널에 접근하기 전에 기다리는 프레임 간 유휴 시간
(idle time)
MAC 계층에서는 데이터 프레임의 전송이 실패할 때 재전송을 시도하기
때문에 채널 점유시간에서 재전송에 걸리는 모든 시간들을 포함해야 한다
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
24
34 MRADPS 의 구현
MRADPS 는 각 플로우의 서비스 태그 할당 방법과 서비스 태그 정보에
대한 교환 방법은 EMLM-FQ 를 따른다 하지만 시간 기반 공정성을 제공하기
위하여 각 플로우의 데이터률에 따라 전송해야 하는 패킷 수를 계산하기
위해서 모든 노드는 인접한 노드들의 플로우에 대한 데이터률 정보를 듣고
자신의 로컬 테이블에 저장하고 자신의 로컬 테이블에 존재하는 플로우의
데이터률과 비교하여 가장 낮은 데이터률( mind )을 저장하여 데이터 전송 시
제어 프레임(RTS CTS DS ACK)에 포함시켜 전송한다 만약 로컬 테이블의
mind 보다 낮은 데이터률에 대한 정보를 듣는다면 로컬 테이블의 mind 을 그
데이터률로 저장하고 제어 프레임에 삽입하여 전송한다 따라서 경쟁
그래프에 연결된 플로우를 가진 모든 송신 노드는 경쟁하는 플로우 중 가장
낮은 데이터률에 대한 정보를 얻게 된다 또한 스케쥴링 과정 중에서 mind 과
송신 노드가 서비스 하려는 플로우의 데이터률과 비교하여 송신 노드가
전송해야 하는 패킷 수( )( fP 식(9))를 계산하고 만약 가 1 보다 크고 백로그
된 패킷이 존재 한다면 )( fP 개의 패킷은 동일한 서비스 태그를 갖고 즉시
전송을 시도한다 즉 )( fP 개의 패킷이 서비스 될 때까지 스케쥴링 과정에서
서비스 태그를 업데이트 하지 않는다 )( fP 개의 패킷 중 첫 번째 패킷을
제외한 )( fP -1 개의 패킷들은 전송 시 수신 노드에서 RTS 폐기가 이루어
지지 않게 하기 위해서 RTS 프레임의 1bit 구간(NCB Not Compare Bit)을 1 로
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
25
설정하여 전송한다 RTS 프레임에 NCB 구간이 1 로 세팅되어 있으면 수신
노드는 현재 채널이 사용 중이 아니면 CTS 로 바로 응답하여 그 플로우가
서비스 되도록 한다
341 기본적인 메시지 교환
각 패킷 전송은 RTS-CTS-DS-DATA-ACK 핸드쉐이크 과정을 따르고
패킷이 전송 될 수 있는 데이터률을 결정하기 위하여 RBAR 프로토콜을
따른다 만약 한 노드가 백오프 동안에 다른 노드에 의해서 어떤 전송이
이루어지고 있으면 그 전송이 끝날 때까지 백오프 타이머를 멈추어 기다리고
전송 중인 플로우에 대한 서비스 태그 정보를 로컬 테이블에서 업데이트한다
플로우 f 의 백오프 타이머가 끝나고 채널이 사용 중이지 않다면 RfB)
(수신
노드의 로컬 테이블에 따른 플로우 f 의 백오프 예측 값)를 포함하는 RTS 를
전송한다 RTS 를 받은 수신 노드는 자신의 로컬 테이블에서 플로우 f 에
대한 백오프 값 RfB 이 R
fB)
보다 작거나 같으면 CTS 로 응답하고 그렇지
않으면 CTS 를 전송하지 않는다
송신 노드와 수신 노드의 한 홉 거리에 있는 모든 이웃 노드들에게
플로우의 서비스 태그 정보 데이터률과 네트워크에서 가장 낮은
데이터률( mind )에 대한 정보를 알리기 위해서 제어 프레임(RTS CTS DS
ACK)에 서비스 태그와 mind 을 포함하여 전송하고 CTS DS ACK 프레임에
플로우의 데이터률을 포함하여 전송한다 RTS 에 플로우의 데이터률을
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
26
전송하지 않는 이유는 다중 데이터률 적응 기법으로 RBAR 를 채택하고 있기
때문에 수신 노드가 선택한 데이터률을 CTS 에 포함하여 전송하기 전까지
송신 노드는 전송할 데이터률을 알지 못하기 때문이다 또한 플로우에 대한
업데이트 서비스 태그는 RTS CTS 프레임에 포함하지 않는다 그 이유는
RTS 와 CTS 는 채널 획득을 보장하지 않기 때문이다 RTS-CTS 과정이 성공한
이후에 DS 와 ACK 프레임에 플로우에 대한 업데이트 태그를 붙여 주변
노드들에게 공지한다 이로써 스케쥴링을 위한 정확한 플로우의 서비스 태그
정보가 전달된다
342 테이블 정보 교환
경쟁 그래프에서 한 홉 거리에 있는 플로우에 대한 정보는 송신 노드와
수신 노드에 분산되어 있을 수 있다 따라서 송신 노드의 플로우 f 에 대한
백 오프 값 설정 방법은 송신 노드와 수신 노드에서 유지 되는 테이블을
고려하여 백오프 값을 설정해야한다
즉 Sf
Sff BBB += 이다 fB 는 플로우 f 의 백오프 값이고 S
fB 는 송신
노드의 로컬 테이블에 따른 플로우 f 의 백오프 값 RfB 은 수신 노드의 로컬
테이블에 따른 플로우 f 의 백오프 값이다 그러나 송신 노드에서는 SfB 는
정확히 알지만 RfB 은 알 수 없다 따라서 송신 노드가 R
fB 을 예측 할 수
있도록 수신 노드는 ACK 프레임에 두개의 파라미터( fM fb )를 추가하여
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
27
전송한다 fM 는 수신 노드의 로컬 테이블에서 플로우 f 가 서비스하기 전에
서비스 되어야 하는 플로우들의 바이트 수이다 fM 는 다음과 같이 계산된다
(12)
fw 는 플로우 f 의 가중치이고 iT 는 수신 노드의 로컬 테이블에서
플로우 f 의 서비스 태그( fT )보다 작은 플로우의 서비스 태그이다 B는 수신
노드의 로컬 테이블에서 fT 보다 작은 서비스 태그를 갖는 플로우들의
집합이다 fb 은 수신 노드의 테이블에서 플로우 f 의 백오프 기간을
나타낸다 따라서 송신 노드가 fM fb 를 ACK 프레임을 통해 받으면 임의의
시간 t 에서의 RfB)
은 다음과 같이 계산 할 수 있다 ft 는 이전에 ACK
프레임을 받은 시간이다
(13)
343 패킷 스케쥴링
노드 에서 채널이 사용 중이 아닌 것이 감지되면 a) 전송할 플로우 가
로컬 테이블 에서 가장 작은 서비스 태그를 가지고 있다면 즉시 HOL(Head of
Line) 패킷을 전송한다 만약 f 의 데이터률이 mind 보다 크다면 시간
공정성을 달성하기 위해 전송해야 하는 패킷 수( )( fP )를 구하고 )( fP 개의
패킷들의 서비스 태그를 업데이트하지 않고 동일한 서비스 태그를 갖는다
fBj jff wTTM )(sum isinminus=
ffffRf MttdMbB ))(( min minussdotminussdotasymp)
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
28
)( fP 개의 패킷들은 즉시 전송을 시도하고 )( fP 개의 패킷들이 서비스 된 후
패킷의 서비스 태그를 업데이트한다 b) f 보다 작은 서비스 태그를 갖는
플로우가 자신의 로컬 테이블( nE )에 존재 하면 f 의 백오프 값 fB 을
Rf
Sf BB + 로 설정 하고 백오프 타이머가 동작을 시작한다 c) f 의 백오프
타이머가 만료되고 채널이 사용 중이 아니라면 f 의 HOL(Head of Line)
패킷을 전송한다 그림 9 는 패킷 스케쥴링의 순서를 나타낸다
(그림 9) 패킷 스케쥴링 순서도
스케쥴링 시작
전송할 플로우가 가장 작은 서비스 태그를 갖는가
계산
HOL 패킷 전송
백오프 시작
Rf
Sff BBB +=
백오프 만료
네
아니오
)(fP
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
29
344 간단한 예제
그림 5 와 같은 네트워크가 존재한다고 가정하자 각 플로우의 패킷
사이즈와 가중치는 동일하다 각 플로우 )210( =iFi 는 초기 서비스 태그
값으로 각각 10 =T 21 =T 32 =T 을 갖는다 또한 이라
가정하면 그림 10 와 같이 F0 는 가장 작은 서비스 태그를 갖기 때문에 즉시
pkt 0 의 전송을 시작한다 전송을 시작하기 전에 F0 의 데이터률은 네크워크에
존재하는 가장 낮은 데이터률 mind 보다 5 배 높기 때문에 시간 기반 공정성을
달성하기 위해서 전송해야 할 패킷 수 5)( =fP 를 계산하고 F0 의 첫 번째
패킷 pkt 0 을 전송할 때 DS 와 ACK 프레임에 업데이트 태그를 붙이지 않는다
그 이유는 만약 노드 N1 이 F0 의 업데이트 태그를 수신하면 즉시 F1 의 pkt
0 를 서비스하기 위해 채널에 접근을 시도할 것이기 때문이다 따라서
업데이트 태그를 붙이지 않음으로써 F0 의 전송해야 할 나머지 패킷에게
전송할 기회를 줄 수 있다 pkt 0 전송 후에 F0 는 스케쥴링 과정에서 )( fP 의
마지막 패킷 pkt 4 가 서비스 되기 전까지 서비스 태그를 업데이트 하지 않기
때문에 F0 는 가장 작은 서비스 태그를 가지므로 F0 의 pkt 1 pkt 2 pkt 3 pkt
4 는 즉시 전송을 시도한다 또한 pkt 1 pkt 2 pkt 3 pkt 4 을 전송 할 때 RTS
프레임의 NCB(Not Compare Bit)을 1 로 설정하여 전송한다 이는 수신
노드에서 RfB 값의 비교없이 RTS 프레임에 대한 응답으로 CTS 프레임을 즉시
전송하도록 한다 F0 의 전송해야 할 5 개의 패킷 중 마지막 패킷인 pkt 4
10 =
WeightSizePacket
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
30
전송시 DS 와 ACK 프레임에 업데이트 태그를 붙여서 주변 노드들에게
공지한다 N1 이 F0 의 pkt 4 의 업데이트 태그를 수신하면 F1 의 패킷을
서비스하기 위해서 즉시 채널에 접근한다 F1 의 첫 번째 패킷 pkt 0 을
전송하기 전에 F0 와 같이 2)( =fP 를 계산하고 F1 의 pkt 0 의 전송 후에 pkt
1 전송시 NCB 를 1 로 설정하고 DS 와 ACK 프레임 전송 시 업데이트 태그를
붙인다 F2 는 이기 때문에 추가로 전송할 패킷이 존재 하지 않다 따라서
F2 의 패킷 pkt 0 을 전송할 때 DS 와 ACK 프레임 전송 시 업데이트 태그를
붙여서 전송한다
(그림 10) 간단한 예제
Time
F0
F1
F2
T1=2
T0=1 T0=1 T0=1 T0=1 T0=11
T1=12
T2=13
100 200 300
pkt 0 pkt 1 pkt 2 pkt 3 pkt 4
pkt 0 pkt 1
pkt 0
T=update service tag Transmitting pkt with update service tag
T= service tag Transmitting pkt not with update service tag
제 4 장 모 의 실 험
31
제 4 장 모의 실험
본 논문에서는 제안한 에드혹 패킷 스케쥴링에 대한 성능을 평가하기
위해서 미국 버클리 대학 남가주 대학 및 카네기 멜론 대학에서 개발한
네트워크 시뮬레이터인 NS-2[16] 및 CMU 확장 프로그램을 사용했으며 본
논문에서 제안한 MRADPS 와 비교 대상인 EMLM-FQ 를 구현하여 성능
평가를 수행하였다 표 2 는 시뮬레이션 시 적용된 파라미터 값이고 표 3 은
경쟁 그래프가 갖는 각 최소 데이터률에서 각 플로우의 데이터률에 따라
전송해야 하는 패킷수이다
(표 2) 시뮬레이션 파라미터
Parameter Value
Frequency
Transmit Power
110 Mbps Sensitivity
55 Mbps Sensitivity
20 Mbps Sensitivity
Carrier Sense Threshold
Propagation Model
Maximum Transmission Range (25511 Mbps)
Routing Protocol
24 GHz
15 dBm
-82 dBm
-87 dBm
-91 dBm
-108 dBm
Two Ray Ground
250m 200m 100m
DSR
제 4 장 모 의 실 험
32
(표 3) 최소 데이터률과 플로우 데이터률에 따라 전송해야
하는 패킷수
Flow data rate
Minimum data rate )( fP
2Mbps2Mbps
55Mbps55Mbps
11Mbps11Mbps
11Mbps55Mbps
55Mbps2Mbps
11Mbps2Mbps
1
1
1
2
2
5
시나리오 I 은 그림 11 과 같이 4 개의 노드와 그림 6 의 플로우
경쟁그래프와 같이 직접적으로 경쟁 관계에 있는 3 개의 플로우로 구성된
네트워크에서 FIFO 를 사용하는 IEEE 80211b EMLM-FQ MRADPS 를 각각
적용했을 때 플로우별 처리량과 채널 점유 시간을 계산하였다 또한
MRADPS 를 적용했을 때 가장 낮은 데이터률( mind )을 가지는 F1 이 받는
최소 서비스 양이 모든 플로우의 데이터률이 mind 일 때 EMLM-FQ 에서 받는
최소 서비스양을 보장하는지를 확인하기 위해서 그림 11 의 모든 플로우의
데이터률이 2Mbps 일 때 EMLM-FQ 의 처리량을 측정하였다 트래픽으로
제 4 장 모 의 실 험
33
UDP 를 사용하였으며 패킷 사이즈는 1500 바이트이고 시뮬레이션 시간은
200 초이다
F12MbpsN0 N1F0
55MbpsN2 N3F2
11Mbps (그림 11) 시나리오 I의 노드 그래프
(표 4) 시나리오 I의 플로우별 처리량(패킷수)과 전체 네트워크 처리량
Flow 80211b+FIFO EMLM-FQ MRADPSEMLM-
FQ(2Mbps)
F0 5165 24849 29072 15035
F1 47815 24850 14525 15036
F2 48488 24849 69342 15036
Total Throughput(pkt)
101468
100()
74548
73()
112939
111() 45107
제 4 장 모 의 실 험
34
표 4 에서 EMLM-FQ 는 각 플로우가 공정하게 서비스 되지만 전체
네트워크의 처리량이 FIFO 를 사용하는 IEEE 80211b 환경의 전체 네트워크
처리량보다 약 27 감소한다 하지만 MRADPS 는 IEEE 80211b 보다 네트워크
처리량이 약 11 향상된다 또한 MRADPS 에서 최소 데이터률을 갖는 플로우
F1 의 서비스 양은 그림 12 와 같이 모든 플로우의 데이터률이 그림 11 의
최소 데이터률인 2Mbps 일 때 EMLM-FQ 가 각 플로우에게 제공하는 최소
서비스 양과 거의 동일함을 확인 할 수 있고 MRADPS 가 각 플로우
데이터률에 따른 전송해야 하는 패킷 수 )( fP 에 거의 비례하여 각 플로우가
받는 서비스 양을 제공하는 것을 확인 할 수 있다 여기서 )210( =iTif
는
플로우 의 처리량을 나타낸다
그림 13 는 시나리오 I 의 각 패킷 스케쥴링 기법을 적용했을 때
플로우별 채널 점유 시간을 나타낸다 MRADPS 는 3 개의 플로우의 채널 점유
시간이 다른 스케쥴링 기법보다 공정함을 확인 할 수 있다 하지만 정확하게
플로우의 채널 점유 시간이 동일하지는 않다 그 이유는 표 3 에서 전송할
패킷을 계산할 때 간단히 내림으로 계산을 하였고 패킷을 재전송하는 시간
백오프 시간등의 추가적인 시간들이 발생하기 때문이다
제 4 장 모 의 실 험
35
(그림 12) EMLM-FQ(2Mpbs)가 제공하는 최소 처리량과
MRADPS의 각 플로우의 처리량 비교
제 4 장 모 의 실 험
36
(그림 13) 시나리오 I의 각 플로우별 채널 점유시간
시나리오 II 는 그림 14 과 같이 26 개의 노드와 16 개의 플로우로 구성된
네트워크에서 FIFO 를 사용하는 IEEE 80211b EMLML-FQ MRADPS 를 각각
적용했을 때 각 플로우별 처리량를 평가하였다 시나리오 II 의 각 플로우의
경쟁 관계는 그림 15 와 같다 트래픽으로 UDP 를 사용하였으며 패킷
사이즈는 1500 바이트이고 시뮬레이션 시간은 200 초이다
0
01
02
03
04
05
06
07
08
09
F0 F1 F2
Flow ID
Channel O
ccupancy
Tim
e(F
ractio
n)
IEEE 80211_FIFO
EMLM-FQ
MRADPS
제 4 장 모 의 실 험
37
(그림 14) 시나리오 II 의 노드 그래프
(그림 15) 시나리오 II 의 플로우 경쟁 그래프
제 4 장 모 의 실 험
38
(표 5) 시나리오 I의 플로우별 처리량(패킷수)과
전체 네트워크 처리량
Flow 80211b+FIFO EMLM-FQ MRADPS F0 53327 36622 26167 F1 49939 27281 53327 F2 2375 7630 13514 F3 38448 7515 19703 F4 15316 7323 25432 F5 7260 7462 7304 F6 1412 6171 7370 F7 2953 7465 7210 F8 10737 37156 7672 F9 37335 13932 33182
F10 29459 40242 53858 F11 15157 14106 28770 F12 45716 9877 39119 F13 53318 23484 27190 F14 10316 6790 10878 F15 12291 19163 29201
Total Throughput(pkt) 385359 (100)
272219 (71)
389897 (101)
제 4 장 모 의 실 험
39
표 5 는 그림 14 의 노드 그래프에서 각 패킷 스케쥴링 기법을 적용했을
때 각 플로우의 처리량을 나타낸다 IEEE 80211b 에서 다른 플로우에 비해
서비스의 양이 매우 적은 F2 F6 F7 와 같은 플로우를 EMLM-FQ 에서는
일정량의 서비스를 받을 수 있도록 보장해 준다 하지만 IEEE 80211b 의
네트워크 처리량보다 약 29 감소한다 MRADPS 는 전체 네트워크 처리량이
IEEE 80211b 의 네트워크 처리량과 거의 동일한 처리량을 보여주고 또한
고립되는 플로우의 최소 서비스 양을 EMLM-FQ 가 보장해주는 서비스의 양과
거의 동일하게 서비스한다
에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려하는 분산 패킷 스케쥴링
40
제 5 장 결 론
본 논문은 IEEE 80211x와 같이 물리계층에서 다중 데이터률을 제공하는
에드혹 네트워크 환경에서 ldquo플로우들 간에 공유하는 채널 용량이 고정되어
있다rdquo라는 기존 패킷 스케쥴링의 가정이 실제 환경과 적합하지 않는
문제점을 해결하기 위해서 다중 데이터률을 고려한 새로운 공정성 모델인
플로우별 시간 기반 공정성(Time-based Fairness)를 정의한다 또한 정의한
공정성을 달성하기 위하여 플로우 경쟁 그래프 상의 가장 낮은 데이터률과 각
플로우의 데이터률과 비교하여 전송해야 하는 패킷의 수( )( fP )를 계산하고
스케쥴링 과정에서 개의 패킷에 대한 서비스 태그는 업데이트 하지 않고
)( fP 개의 패킷 중 첫 번째 패킷을 제외한 나머지 패킷은 전송 시에 RTS
프레임에 NCB(Not Compare Bit)를 1로 설정하여 수신 노드에서 RTS를
폐기하지 않고 바로 CTS를 보내 서비스 되도록 EMLM-FQ를 수정하여 새로운
스케쥴링 기법인 MRADPS를 제안하였다 MRADPS는 각 플로우의 서비스
태그 할당 방법과 서비스 태그 정보에 대한 교환 방법등 EMLM-FQ의 기존
방식을 고수하기 때문에 EMLM-FQ의 특성인 공간적 채널 재사용 문제를
해결하는 방법과 분산된 플로우 정보를 가지고 스케쥴링을 결정하는 방법을
동일하게 제공한다 시뮬레이션 결과는 MRADPS는 경쟁 그래프에서 가장
낮은 데이터률을 갖는 플로우의 최소 서비스 양을 모든 플로우의 데이터률이
가장 낮은 데이터률을 가질 때 EMLM-FQ의 플로우가 받는 최소 서비스
에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려하는 분산 패킷 스케쥴링
41
양만큼 서비스하는 것을 보여주고 각 플로우가 받는 서비스 양은 )( fP 에
비례함을 보여준다 또한 MRADPS는 다중 데이터률이 제공되는 환경의
에드혹 네트워크의 전체 네트워크 처리량을 크게 향상시키는 것을 보여준다
참 고 문 헌
42
참고 문헌
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Physical Layer(PHY) Specifications Further Higher Data Rate Extension in
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[16] NS2 - wwwisiedunsnamns
[17] Datasheet for ORiNOCO 11 Mbits Network Interface Cards 2001
45
감사의 글
이제 2년 반동안의 대학원 생활을 끝마치고 사회로 첫걸음을 내딛게 되었
습니다 제가 무사히 대학원 생활을 끝마칠 수 있도록 도움을 주신 주위의
많은 분들께 이 기회를 빌어 감사의 말씀을 드리고 싶습니다
먼저 저의 지도 교수님이신 유상조 교수님께 감사의 말씀을 드리고 싶습
니다 대학원에 들어와서부터 지금까지 바쁘신 와중에도 부족한 저에게 많
은 시간을 할애하여 지도해 주셔서 항상 감사하게 생각하고 있습니다 교수
님과 연구실 원들과 함께 한 많은 세미나들이 특히 제게 많은 도움이 되었
습니다 또한 바쁘신 와중에도 부족한 논문의 심사를 맡아주신 곽경섭 교수
님과 김덕경 교수님께도 감사의 말씀을 드립니다
결코 적지 않은 2년 반이라는 시간이 짧게 느껴질 만큼 많은 추억과 시간
을 함께한 멀티미디어 통신망 연구실의 선후배 및 동기들에게도 감사의 말
씀을 드립니다
무엇보다도 부모님의 무한한 사랑과 아낌없는 지원이 없었다면 현재의 저
는 없었을 것 입니다 무엇으로도 부모님의 큰 사랑에 보답할 수는 없겠지
만 제 학창생활의 결실인 이 논문을 그 동안의 부모님의 수고에 대한 작은
보답으로 바치고 싶습니다
盧 權 汶
46
학술 활동
[1] Yong-Qian Chen Kwen-mun Roh Sang-Jo Yoo A Distributed Fairness Support
Scheduling Algorithm in Wireless Ad-Hoc Networks Lecture Note in Computer
Science 2006
[2] Yong-Qian Chen Kwen-mun Roh Sang-Jo Yoo A Distributed Fairness Support
Scheduling Algorithm in Wireless Ad-Hoc Networks UIC06
[3] 이정환 노권문 유상조ldquo에드혹 네트워크에서 클러스터 기반의 지오캐
스팅 프로토콜rdquo 한국통신학회 하계학술대회 20047
[4] 노권문 서지영 정순규 조경진 유상조 ldquo에드혹 네트워크에서 다중 데
이터률을 고려하는 분산 패킷 스케쥴링rdquo JCCI2006 20064
[5] Yong-Qian Chen Kwen-Mun Roh Sang-Jo Yoo Service Index Based Fairness
Scheduling in Wireless Ad-Hoc Networks JCCI2006 20064
[6] 조경진 김현주 노권문 유상조 ldquo지능형 무선 인지 기술 기반 네트워크
환경에서 MAC 계층 동적 주파수 선택 방법rdquo 한국통신학회 하계학술대
회 20067
[7] 김현주 조경진 노권문 유상조 ldquo무선 인지 기술 기반의 시스템을 위한
계층에서의 통신 초기화 WRAN MAC 과정rdquo 한국통신학회 하계학술대회
47
20067
[8] 유상조 노권문 정재학 김재명 ldquoWRAN Cognitive Radio MAC 프로토콜
기술rdquo 방송공학회지 Vol 11 No1 pp40-53 2006
[9] 노권문 진영천 유상조 ldquo에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려한
분산 패킷 스케쥴링rdquo 한국통신학회 논문지 2006 07
[10] 조경진 김현주 노권문 유상조 ldquo지능형 무선 인지 기술 기반 네트워크
환경에서 MAC 계층 동적 주파수 선택 방법rdquo 한국통신학회 논문지 게
재 예정
특허 출원
[1] 무선 인지 기술 환경에서 기지국들 간에 무선 공유 자원을 효율적으로
사용하기 위한 매체 접근 제어 계층의 동작 자원 임대 프로토콜 출원번
호 제 2005-0105278
[2] 무선 인지 기술 환경에서 숨겨진 인컴번트 시스템의 검출을 위한 명시적
아웃밴드 시그널링 방법 출원번호 제 2006-0019661
[3] 에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링 방법
출원번호 제 10-2006-63521
[4] 애드혹 네트워크에서 서비스 색인 기반 공정 스케쥴링 방법 출원 번호
제 10-2006-63520
48
수행 프로젝트
[1] 무선 Ad-hoc 네트워크에서 Seamless한 인터넷 QoS 를 제공하기 위한 네
트워킹 기술연구 및 멀티미디어 ad-hoc 서비스 테스트 베드 구현 정보
통신부
[2] 초광대역 무선통신 연구센터 (UWB-ITRC) 제 4 세부과제 ndash UWB 응용
시스템 기술 (정보통신부 대학 IT 연구센터)
[3] 코그니티브 라디오(Cognitive Radio) 기술 개발 III(삼성종합기술원)
- IEEE 80222 WRAN 표준 제안(20051117) 참여(MAC)
[4] 초광대역 무선통신을 위한 지능형 무선인지 (Cognitive Radio) 핵심기술
연구 과학재단 특정기초사업
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
20
경쟁 그래프에서 연결된 각 플로우가 보장 받아야 하는 시간은 경쟁
관계에 있는 플로우들 중 가장 낮은 데이터률( mind )을 가진 플로우가 하나의
패킷을 서비스 할 때 그 플로우가 보내야 되는 패킷의 수로 나타낼 수 있다
보상 받아야 하는 시간이 존재하는 플로우 f 는 시간 기반 공정성을
달성하기 위해서 f 가 전송해야 하는 패킷 수( )( fP )는 다음과 같이 정의된다
(7)
따라서 그림 5 의 F0 는 mind 을 갖는 F2 와 비교하여 시간 기반 공정성을
달성하기 위해서 5 개의 패킷을 전송해야 한다 시간 기반 공정성(TF Time-
Based Fairness)은 다음과 같이 정의 한다
(8)
)( 21 tttiα 는 플로우 i 가 시간 1t 부터 시간 2t 까지 점유하는 채널 점유
시간이다 식 (8)의 값이 0 에 근접할수록 이상적인 시간 기반 공정성을
제공한다
mind 을 갖는 플로우 mindf 이 받는 최소 서비스의 양 )( 21minttW
df은
EMLM-FQ 의 식 (2)에서 정의한 각 플로우가 받는 최소 서비스의 양에서
유도된다 그 이유는 그림 5 에서 모든 플로우의 데이터률이 mind 이라 가정할
때 EMLM-FQ 에서 제공하는 각 플로우의 최소 서비스 양을 본 논문에서
제안하는 MRADPS 가 그림 8 과 같이 제공하기 때문이다 예를 들어
MRADPS 에서 최소 데이터률을 갖는 F2 가 받는 최소 서비스양은 F2 의
min
)(dd
fP f=
|)()(| 2121 tttt tj
ti αα minus
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
21
데이터률이 모든 플로우의 데이터률일 때 EMLM-FQ 에서 F2 가 받는 최소
서비스양과 같다 따라서 mindf 이 받는 최소 서비스 양( )( 21minttW
df)은 다음과
같이 정의 된다
(9)
여기서 fr 와 gr 는 각각 플로우 f 와 g의 가중치이며 S 는 플로우 경쟁
그래프에서 플로우 f 와 직접 연결되어 있는 플로우들의 집합이고 k와 α 는
[6]에서 각 플로우의 경쟁관계에 따라 정의한 위치 종속적 상수이다 플로우의
가중치가 동일하다고 가정하면 )( 21minttW
df는 다음과 같다 n은 플로우 경쟁
그래프에서 f 와 직접 연결되어 있는 플로우의 수이다
(10)
mind 보다 큰 데이터률을 가진 플로우가 받은 최소 서비스의 양
)( 21 ttWdf
은 다음과 같이 정의된다
(11)
αminusminusgesum isin
)()( 12min21mintt
rkr
dttWSg g
ffd
αminusminusge )(1)( 12min21mintt
kndttW
df
)()( 21min
21 minttW
dd
ttWdd f
ff ge
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
22
(그림 8) EMLM-FQ( xMbps)와 시간 기반 공정성에 대한
각 플로우의 서비스 순서와 채널 점유 시간 비교
F1 F2F0
F0 F0 F0 F0 F0 F1 F1 F2
시간F0의 5개 패킷 F1의 2개 패킷 F2의 1개 패킷
EMLM-FQ
Time-based
F0의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
F1의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
F2의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
23
33 채널 점유 시간의 계산
하나의 패킷 전송하는데 사용되는 채널 점유시간은 IEEE 80211 MAC
계층에서 하나의 데이터 프레임을 전송하는데 요구되는 전체 시간과 같다
전형적으로 다음과 같은 시간들을 포함한다
1) 데이터 프레임의 전송 시간
2) 하나의 데이터 프레임의 성공적인 전송을 끝내기 위해 전송되는 제어
프레임 전송 시간(RTS CTS DS ACK 프레임 전송 시간)
3) 데이터 프레임과 제어 프레임(RTS CTS DS ACK)를 전송할 때의 전파
지연 시간
4) 전송 노드가 채널에 접근하기 전에 기다리는 프레임 간 유휴 시간
(idle time)
MAC 계층에서는 데이터 프레임의 전송이 실패할 때 재전송을 시도하기
때문에 채널 점유시간에서 재전송에 걸리는 모든 시간들을 포함해야 한다
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
24
34 MRADPS 의 구현
MRADPS 는 각 플로우의 서비스 태그 할당 방법과 서비스 태그 정보에
대한 교환 방법은 EMLM-FQ 를 따른다 하지만 시간 기반 공정성을 제공하기
위하여 각 플로우의 데이터률에 따라 전송해야 하는 패킷 수를 계산하기
위해서 모든 노드는 인접한 노드들의 플로우에 대한 데이터률 정보를 듣고
자신의 로컬 테이블에 저장하고 자신의 로컬 테이블에 존재하는 플로우의
데이터률과 비교하여 가장 낮은 데이터률( mind )을 저장하여 데이터 전송 시
제어 프레임(RTS CTS DS ACK)에 포함시켜 전송한다 만약 로컬 테이블의
mind 보다 낮은 데이터률에 대한 정보를 듣는다면 로컬 테이블의 mind 을 그
데이터률로 저장하고 제어 프레임에 삽입하여 전송한다 따라서 경쟁
그래프에 연결된 플로우를 가진 모든 송신 노드는 경쟁하는 플로우 중 가장
낮은 데이터률에 대한 정보를 얻게 된다 또한 스케쥴링 과정 중에서 mind 과
송신 노드가 서비스 하려는 플로우의 데이터률과 비교하여 송신 노드가
전송해야 하는 패킷 수( )( fP 식(9))를 계산하고 만약 가 1 보다 크고 백로그
된 패킷이 존재 한다면 )( fP 개의 패킷은 동일한 서비스 태그를 갖고 즉시
전송을 시도한다 즉 )( fP 개의 패킷이 서비스 될 때까지 스케쥴링 과정에서
서비스 태그를 업데이트 하지 않는다 )( fP 개의 패킷 중 첫 번째 패킷을
제외한 )( fP -1 개의 패킷들은 전송 시 수신 노드에서 RTS 폐기가 이루어
지지 않게 하기 위해서 RTS 프레임의 1bit 구간(NCB Not Compare Bit)을 1 로
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
25
설정하여 전송한다 RTS 프레임에 NCB 구간이 1 로 세팅되어 있으면 수신
노드는 현재 채널이 사용 중이 아니면 CTS 로 바로 응답하여 그 플로우가
서비스 되도록 한다
341 기본적인 메시지 교환
각 패킷 전송은 RTS-CTS-DS-DATA-ACK 핸드쉐이크 과정을 따르고
패킷이 전송 될 수 있는 데이터률을 결정하기 위하여 RBAR 프로토콜을
따른다 만약 한 노드가 백오프 동안에 다른 노드에 의해서 어떤 전송이
이루어지고 있으면 그 전송이 끝날 때까지 백오프 타이머를 멈추어 기다리고
전송 중인 플로우에 대한 서비스 태그 정보를 로컬 테이블에서 업데이트한다
플로우 f 의 백오프 타이머가 끝나고 채널이 사용 중이지 않다면 RfB)
(수신
노드의 로컬 테이블에 따른 플로우 f 의 백오프 예측 값)를 포함하는 RTS 를
전송한다 RTS 를 받은 수신 노드는 자신의 로컬 테이블에서 플로우 f 에
대한 백오프 값 RfB 이 R
fB)
보다 작거나 같으면 CTS 로 응답하고 그렇지
않으면 CTS 를 전송하지 않는다
송신 노드와 수신 노드의 한 홉 거리에 있는 모든 이웃 노드들에게
플로우의 서비스 태그 정보 데이터률과 네트워크에서 가장 낮은
데이터률( mind )에 대한 정보를 알리기 위해서 제어 프레임(RTS CTS DS
ACK)에 서비스 태그와 mind 을 포함하여 전송하고 CTS DS ACK 프레임에
플로우의 데이터률을 포함하여 전송한다 RTS 에 플로우의 데이터률을
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
26
전송하지 않는 이유는 다중 데이터률 적응 기법으로 RBAR 를 채택하고 있기
때문에 수신 노드가 선택한 데이터률을 CTS 에 포함하여 전송하기 전까지
송신 노드는 전송할 데이터률을 알지 못하기 때문이다 또한 플로우에 대한
업데이트 서비스 태그는 RTS CTS 프레임에 포함하지 않는다 그 이유는
RTS 와 CTS 는 채널 획득을 보장하지 않기 때문이다 RTS-CTS 과정이 성공한
이후에 DS 와 ACK 프레임에 플로우에 대한 업데이트 태그를 붙여 주변
노드들에게 공지한다 이로써 스케쥴링을 위한 정확한 플로우의 서비스 태그
정보가 전달된다
342 테이블 정보 교환
경쟁 그래프에서 한 홉 거리에 있는 플로우에 대한 정보는 송신 노드와
수신 노드에 분산되어 있을 수 있다 따라서 송신 노드의 플로우 f 에 대한
백 오프 값 설정 방법은 송신 노드와 수신 노드에서 유지 되는 테이블을
고려하여 백오프 값을 설정해야한다
즉 Sf
Sff BBB += 이다 fB 는 플로우 f 의 백오프 값이고 S
fB 는 송신
노드의 로컬 테이블에 따른 플로우 f 의 백오프 값 RfB 은 수신 노드의 로컬
테이블에 따른 플로우 f 의 백오프 값이다 그러나 송신 노드에서는 SfB 는
정확히 알지만 RfB 은 알 수 없다 따라서 송신 노드가 R
fB 을 예측 할 수
있도록 수신 노드는 ACK 프레임에 두개의 파라미터( fM fb )를 추가하여
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
27
전송한다 fM 는 수신 노드의 로컬 테이블에서 플로우 f 가 서비스하기 전에
서비스 되어야 하는 플로우들의 바이트 수이다 fM 는 다음과 같이 계산된다
(12)
fw 는 플로우 f 의 가중치이고 iT 는 수신 노드의 로컬 테이블에서
플로우 f 의 서비스 태그( fT )보다 작은 플로우의 서비스 태그이다 B는 수신
노드의 로컬 테이블에서 fT 보다 작은 서비스 태그를 갖는 플로우들의
집합이다 fb 은 수신 노드의 테이블에서 플로우 f 의 백오프 기간을
나타낸다 따라서 송신 노드가 fM fb 를 ACK 프레임을 통해 받으면 임의의
시간 t 에서의 RfB)
은 다음과 같이 계산 할 수 있다 ft 는 이전에 ACK
프레임을 받은 시간이다
(13)
343 패킷 스케쥴링
노드 에서 채널이 사용 중이 아닌 것이 감지되면 a) 전송할 플로우 가
로컬 테이블 에서 가장 작은 서비스 태그를 가지고 있다면 즉시 HOL(Head of
Line) 패킷을 전송한다 만약 f 의 데이터률이 mind 보다 크다면 시간
공정성을 달성하기 위해 전송해야 하는 패킷 수( )( fP )를 구하고 )( fP 개의
패킷들의 서비스 태그를 업데이트하지 않고 동일한 서비스 태그를 갖는다
fBj jff wTTM )(sum isinminus=
ffffRf MttdMbB ))(( min minussdotminussdotasymp)
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
28
)( fP 개의 패킷들은 즉시 전송을 시도하고 )( fP 개의 패킷들이 서비스 된 후
패킷의 서비스 태그를 업데이트한다 b) f 보다 작은 서비스 태그를 갖는
플로우가 자신의 로컬 테이블( nE )에 존재 하면 f 의 백오프 값 fB 을
Rf
Sf BB + 로 설정 하고 백오프 타이머가 동작을 시작한다 c) f 의 백오프
타이머가 만료되고 채널이 사용 중이 아니라면 f 의 HOL(Head of Line)
패킷을 전송한다 그림 9 는 패킷 스케쥴링의 순서를 나타낸다
(그림 9) 패킷 스케쥴링 순서도
스케쥴링 시작
전송할 플로우가 가장 작은 서비스 태그를 갖는가
계산
HOL 패킷 전송
백오프 시작
Rf
Sff BBB +=
백오프 만료
네
아니오
)(fP
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
29
344 간단한 예제
그림 5 와 같은 네트워크가 존재한다고 가정하자 각 플로우의 패킷
사이즈와 가중치는 동일하다 각 플로우 )210( =iFi 는 초기 서비스 태그
값으로 각각 10 =T 21 =T 32 =T 을 갖는다 또한 이라
가정하면 그림 10 와 같이 F0 는 가장 작은 서비스 태그를 갖기 때문에 즉시
pkt 0 의 전송을 시작한다 전송을 시작하기 전에 F0 의 데이터률은 네크워크에
존재하는 가장 낮은 데이터률 mind 보다 5 배 높기 때문에 시간 기반 공정성을
달성하기 위해서 전송해야 할 패킷 수 5)( =fP 를 계산하고 F0 의 첫 번째
패킷 pkt 0 을 전송할 때 DS 와 ACK 프레임에 업데이트 태그를 붙이지 않는다
그 이유는 만약 노드 N1 이 F0 의 업데이트 태그를 수신하면 즉시 F1 의 pkt
0 를 서비스하기 위해 채널에 접근을 시도할 것이기 때문이다 따라서
업데이트 태그를 붙이지 않음으로써 F0 의 전송해야 할 나머지 패킷에게
전송할 기회를 줄 수 있다 pkt 0 전송 후에 F0 는 스케쥴링 과정에서 )( fP 의
마지막 패킷 pkt 4 가 서비스 되기 전까지 서비스 태그를 업데이트 하지 않기
때문에 F0 는 가장 작은 서비스 태그를 가지므로 F0 의 pkt 1 pkt 2 pkt 3 pkt
4 는 즉시 전송을 시도한다 또한 pkt 1 pkt 2 pkt 3 pkt 4 을 전송 할 때 RTS
프레임의 NCB(Not Compare Bit)을 1 로 설정하여 전송한다 이는 수신
노드에서 RfB 값의 비교없이 RTS 프레임에 대한 응답으로 CTS 프레임을 즉시
전송하도록 한다 F0 의 전송해야 할 5 개의 패킷 중 마지막 패킷인 pkt 4
10 =
WeightSizePacket
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
30
전송시 DS 와 ACK 프레임에 업데이트 태그를 붙여서 주변 노드들에게
공지한다 N1 이 F0 의 pkt 4 의 업데이트 태그를 수신하면 F1 의 패킷을
서비스하기 위해서 즉시 채널에 접근한다 F1 의 첫 번째 패킷 pkt 0 을
전송하기 전에 F0 와 같이 2)( =fP 를 계산하고 F1 의 pkt 0 의 전송 후에 pkt
1 전송시 NCB 를 1 로 설정하고 DS 와 ACK 프레임 전송 시 업데이트 태그를
붙인다 F2 는 이기 때문에 추가로 전송할 패킷이 존재 하지 않다 따라서
F2 의 패킷 pkt 0 을 전송할 때 DS 와 ACK 프레임 전송 시 업데이트 태그를
붙여서 전송한다
(그림 10) 간단한 예제
Time
F0
F1
F2
T1=2
T0=1 T0=1 T0=1 T0=1 T0=11
T1=12
T2=13
100 200 300
pkt 0 pkt 1 pkt 2 pkt 3 pkt 4
pkt 0 pkt 1
pkt 0
T=update service tag Transmitting pkt with update service tag
T= service tag Transmitting pkt not with update service tag
제 4 장 모 의 실 험
31
제 4 장 모의 실험
본 논문에서는 제안한 에드혹 패킷 스케쥴링에 대한 성능을 평가하기
위해서 미국 버클리 대학 남가주 대학 및 카네기 멜론 대학에서 개발한
네트워크 시뮬레이터인 NS-2[16] 및 CMU 확장 프로그램을 사용했으며 본
논문에서 제안한 MRADPS 와 비교 대상인 EMLM-FQ 를 구현하여 성능
평가를 수행하였다 표 2 는 시뮬레이션 시 적용된 파라미터 값이고 표 3 은
경쟁 그래프가 갖는 각 최소 데이터률에서 각 플로우의 데이터률에 따라
전송해야 하는 패킷수이다
(표 2) 시뮬레이션 파라미터
Parameter Value
Frequency
Transmit Power
110 Mbps Sensitivity
55 Mbps Sensitivity
20 Mbps Sensitivity
Carrier Sense Threshold
Propagation Model
Maximum Transmission Range (25511 Mbps)
Routing Protocol
24 GHz
15 dBm
-82 dBm
-87 dBm
-91 dBm
-108 dBm
Two Ray Ground
250m 200m 100m
DSR
제 4 장 모 의 실 험
32
(표 3) 최소 데이터률과 플로우 데이터률에 따라 전송해야
하는 패킷수
Flow data rate
Minimum data rate )( fP
2Mbps2Mbps
55Mbps55Mbps
11Mbps11Mbps
11Mbps55Mbps
55Mbps2Mbps
11Mbps2Mbps
1
1
1
2
2
5
시나리오 I 은 그림 11 과 같이 4 개의 노드와 그림 6 의 플로우
경쟁그래프와 같이 직접적으로 경쟁 관계에 있는 3 개의 플로우로 구성된
네트워크에서 FIFO 를 사용하는 IEEE 80211b EMLM-FQ MRADPS 를 각각
적용했을 때 플로우별 처리량과 채널 점유 시간을 계산하였다 또한
MRADPS 를 적용했을 때 가장 낮은 데이터률( mind )을 가지는 F1 이 받는
최소 서비스 양이 모든 플로우의 데이터률이 mind 일 때 EMLM-FQ 에서 받는
최소 서비스양을 보장하는지를 확인하기 위해서 그림 11 의 모든 플로우의
데이터률이 2Mbps 일 때 EMLM-FQ 의 처리량을 측정하였다 트래픽으로
제 4 장 모 의 실 험
33
UDP 를 사용하였으며 패킷 사이즈는 1500 바이트이고 시뮬레이션 시간은
200 초이다
F12MbpsN0 N1F0
55MbpsN2 N3F2
11Mbps (그림 11) 시나리오 I의 노드 그래프
(표 4) 시나리오 I의 플로우별 처리량(패킷수)과 전체 네트워크 처리량
Flow 80211b+FIFO EMLM-FQ MRADPSEMLM-
FQ(2Mbps)
F0 5165 24849 29072 15035
F1 47815 24850 14525 15036
F2 48488 24849 69342 15036
Total Throughput(pkt)
101468
100()
74548
73()
112939
111() 45107
제 4 장 모 의 실 험
34
표 4 에서 EMLM-FQ 는 각 플로우가 공정하게 서비스 되지만 전체
네트워크의 처리량이 FIFO 를 사용하는 IEEE 80211b 환경의 전체 네트워크
처리량보다 약 27 감소한다 하지만 MRADPS 는 IEEE 80211b 보다 네트워크
처리량이 약 11 향상된다 또한 MRADPS 에서 최소 데이터률을 갖는 플로우
F1 의 서비스 양은 그림 12 와 같이 모든 플로우의 데이터률이 그림 11 의
최소 데이터률인 2Mbps 일 때 EMLM-FQ 가 각 플로우에게 제공하는 최소
서비스 양과 거의 동일함을 확인 할 수 있고 MRADPS 가 각 플로우
데이터률에 따른 전송해야 하는 패킷 수 )( fP 에 거의 비례하여 각 플로우가
받는 서비스 양을 제공하는 것을 확인 할 수 있다 여기서 )210( =iTif
는
플로우 의 처리량을 나타낸다
그림 13 는 시나리오 I 의 각 패킷 스케쥴링 기법을 적용했을 때
플로우별 채널 점유 시간을 나타낸다 MRADPS 는 3 개의 플로우의 채널 점유
시간이 다른 스케쥴링 기법보다 공정함을 확인 할 수 있다 하지만 정확하게
플로우의 채널 점유 시간이 동일하지는 않다 그 이유는 표 3 에서 전송할
패킷을 계산할 때 간단히 내림으로 계산을 하였고 패킷을 재전송하는 시간
백오프 시간등의 추가적인 시간들이 발생하기 때문이다
제 4 장 모 의 실 험
35
(그림 12) EMLM-FQ(2Mpbs)가 제공하는 최소 처리량과
MRADPS의 각 플로우의 처리량 비교
제 4 장 모 의 실 험
36
(그림 13) 시나리오 I의 각 플로우별 채널 점유시간
시나리오 II 는 그림 14 과 같이 26 개의 노드와 16 개의 플로우로 구성된
네트워크에서 FIFO 를 사용하는 IEEE 80211b EMLML-FQ MRADPS 를 각각
적용했을 때 각 플로우별 처리량를 평가하였다 시나리오 II 의 각 플로우의
경쟁 관계는 그림 15 와 같다 트래픽으로 UDP 를 사용하였으며 패킷
사이즈는 1500 바이트이고 시뮬레이션 시간은 200 초이다
0
01
02
03
04
05
06
07
08
09
F0 F1 F2
Flow ID
Channel O
ccupancy
Tim
e(F
ractio
n)
IEEE 80211_FIFO
EMLM-FQ
MRADPS
제 4 장 모 의 실 험
37
(그림 14) 시나리오 II 의 노드 그래프
(그림 15) 시나리오 II 의 플로우 경쟁 그래프
제 4 장 모 의 실 험
38
(표 5) 시나리오 I의 플로우별 처리량(패킷수)과
전체 네트워크 처리량
Flow 80211b+FIFO EMLM-FQ MRADPS F0 53327 36622 26167 F1 49939 27281 53327 F2 2375 7630 13514 F3 38448 7515 19703 F4 15316 7323 25432 F5 7260 7462 7304 F6 1412 6171 7370 F7 2953 7465 7210 F8 10737 37156 7672 F9 37335 13932 33182
F10 29459 40242 53858 F11 15157 14106 28770 F12 45716 9877 39119 F13 53318 23484 27190 F14 10316 6790 10878 F15 12291 19163 29201
Total Throughput(pkt) 385359 (100)
272219 (71)
389897 (101)
제 4 장 모 의 실 험
39
표 5 는 그림 14 의 노드 그래프에서 각 패킷 스케쥴링 기법을 적용했을
때 각 플로우의 처리량을 나타낸다 IEEE 80211b 에서 다른 플로우에 비해
서비스의 양이 매우 적은 F2 F6 F7 와 같은 플로우를 EMLM-FQ 에서는
일정량의 서비스를 받을 수 있도록 보장해 준다 하지만 IEEE 80211b 의
네트워크 처리량보다 약 29 감소한다 MRADPS 는 전체 네트워크 처리량이
IEEE 80211b 의 네트워크 처리량과 거의 동일한 처리량을 보여주고 또한
고립되는 플로우의 최소 서비스 양을 EMLM-FQ 가 보장해주는 서비스의 양과
거의 동일하게 서비스한다
에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려하는 분산 패킷 스케쥴링
40
제 5 장 결 론
본 논문은 IEEE 80211x와 같이 물리계층에서 다중 데이터률을 제공하는
에드혹 네트워크 환경에서 ldquo플로우들 간에 공유하는 채널 용량이 고정되어
있다rdquo라는 기존 패킷 스케쥴링의 가정이 실제 환경과 적합하지 않는
문제점을 해결하기 위해서 다중 데이터률을 고려한 새로운 공정성 모델인
플로우별 시간 기반 공정성(Time-based Fairness)를 정의한다 또한 정의한
공정성을 달성하기 위하여 플로우 경쟁 그래프 상의 가장 낮은 데이터률과 각
플로우의 데이터률과 비교하여 전송해야 하는 패킷의 수( )( fP )를 계산하고
스케쥴링 과정에서 개의 패킷에 대한 서비스 태그는 업데이트 하지 않고
)( fP 개의 패킷 중 첫 번째 패킷을 제외한 나머지 패킷은 전송 시에 RTS
프레임에 NCB(Not Compare Bit)를 1로 설정하여 수신 노드에서 RTS를
폐기하지 않고 바로 CTS를 보내 서비스 되도록 EMLM-FQ를 수정하여 새로운
스케쥴링 기법인 MRADPS를 제안하였다 MRADPS는 각 플로우의 서비스
태그 할당 방법과 서비스 태그 정보에 대한 교환 방법등 EMLM-FQ의 기존
방식을 고수하기 때문에 EMLM-FQ의 특성인 공간적 채널 재사용 문제를
해결하는 방법과 분산된 플로우 정보를 가지고 스케쥴링을 결정하는 방법을
동일하게 제공한다 시뮬레이션 결과는 MRADPS는 경쟁 그래프에서 가장
낮은 데이터률을 갖는 플로우의 최소 서비스 양을 모든 플로우의 데이터률이
가장 낮은 데이터률을 가질 때 EMLM-FQ의 플로우가 받는 최소 서비스
에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려하는 분산 패킷 스케쥴링
41
양만큼 서비스하는 것을 보여주고 각 플로우가 받는 서비스 양은 )( fP 에
비례함을 보여준다 또한 MRADPS는 다중 데이터률이 제공되는 환경의
에드혹 네트워크의 전체 네트워크 처리량을 크게 향상시키는 것을 보여준다
참 고 문 헌
42
참고 문헌
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45
감사의 글
이제 2년 반동안의 대학원 생활을 끝마치고 사회로 첫걸음을 내딛게 되었
습니다 제가 무사히 대학원 생활을 끝마칠 수 있도록 도움을 주신 주위의
많은 분들께 이 기회를 빌어 감사의 말씀을 드리고 싶습니다
먼저 저의 지도 교수님이신 유상조 교수님께 감사의 말씀을 드리고 싶습
니다 대학원에 들어와서부터 지금까지 바쁘신 와중에도 부족한 저에게 많
은 시간을 할애하여 지도해 주셔서 항상 감사하게 생각하고 있습니다 교수
님과 연구실 원들과 함께 한 많은 세미나들이 특히 제게 많은 도움이 되었
습니다 또한 바쁘신 와중에도 부족한 논문의 심사를 맡아주신 곽경섭 교수
님과 김덕경 교수님께도 감사의 말씀을 드립니다
결코 적지 않은 2년 반이라는 시간이 짧게 느껴질 만큼 많은 추억과 시간
을 함께한 멀티미디어 통신망 연구실의 선후배 및 동기들에게도 감사의 말
씀을 드립니다
무엇보다도 부모님의 무한한 사랑과 아낌없는 지원이 없었다면 현재의 저
는 없었을 것 입니다 무엇으로도 부모님의 큰 사랑에 보답할 수는 없겠지
만 제 학창생활의 결실인 이 논문을 그 동안의 부모님의 수고에 대한 작은
보답으로 바치고 싶습니다
盧 權 汶
46
학술 활동
[1] Yong-Qian Chen Kwen-mun Roh Sang-Jo Yoo A Distributed Fairness Support
Scheduling Algorithm in Wireless Ad-Hoc Networks Lecture Note in Computer
Science 2006
[2] Yong-Qian Chen Kwen-mun Roh Sang-Jo Yoo A Distributed Fairness Support
Scheduling Algorithm in Wireless Ad-Hoc Networks UIC06
[3] 이정환 노권문 유상조ldquo에드혹 네트워크에서 클러스터 기반의 지오캐
스팅 프로토콜rdquo 한국통신학회 하계학술대회 20047
[4] 노권문 서지영 정순규 조경진 유상조 ldquo에드혹 네트워크에서 다중 데
이터률을 고려하는 분산 패킷 스케쥴링rdquo JCCI2006 20064
[5] Yong-Qian Chen Kwen-Mun Roh Sang-Jo Yoo Service Index Based Fairness
Scheduling in Wireless Ad-Hoc Networks JCCI2006 20064
[6] 조경진 김현주 노권문 유상조 ldquo지능형 무선 인지 기술 기반 네트워크
환경에서 MAC 계층 동적 주파수 선택 방법rdquo 한국통신학회 하계학술대
회 20067
[7] 김현주 조경진 노권문 유상조 ldquo무선 인지 기술 기반의 시스템을 위한
계층에서의 통신 초기화 WRAN MAC 과정rdquo 한국통신학회 하계학술대회
47
20067
[8] 유상조 노권문 정재학 김재명 ldquoWRAN Cognitive Radio MAC 프로토콜
기술rdquo 방송공학회지 Vol 11 No1 pp40-53 2006
[9] 노권문 진영천 유상조 ldquo에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려한
분산 패킷 스케쥴링rdquo 한국통신학회 논문지 2006 07
[10] 조경진 김현주 노권문 유상조 ldquo지능형 무선 인지 기술 기반 네트워크
환경에서 MAC 계층 동적 주파수 선택 방법rdquo 한국통신학회 논문지 게
재 예정
특허 출원
[1] 무선 인지 기술 환경에서 기지국들 간에 무선 공유 자원을 효율적으로
사용하기 위한 매체 접근 제어 계층의 동작 자원 임대 프로토콜 출원번
호 제 2005-0105278
[2] 무선 인지 기술 환경에서 숨겨진 인컴번트 시스템의 검출을 위한 명시적
아웃밴드 시그널링 방법 출원번호 제 2006-0019661
[3] 에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링 방법
출원번호 제 10-2006-63521
[4] 애드혹 네트워크에서 서비스 색인 기반 공정 스케쥴링 방법 출원 번호
제 10-2006-63520
48
수행 프로젝트
[1] 무선 Ad-hoc 네트워크에서 Seamless한 인터넷 QoS 를 제공하기 위한 네
트워킹 기술연구 및 멀티미디어 ad-hoc 서비스 테스트 베드 구현 정보
통신부
[2] 초광대역 무선통신 연구센터 (UWB-ITRC) 제 4 세부과제 ndash UWB 응용
시스템 기술 (정보통신부 대학 IT 연구센터)
[3] 코그니티브 라디오(Cognitive Radio) 기술 개발 III(삼성종합기술원)
- IEEE 80222 WRAN 표준 제안(20051117) 참여(MAC)
[4] 초광대역 무선통신을 위한 지능형 무선인지 (Cognitive Radio) 핵심기술
연구 과학재단 특정기초사업
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
21
데이터률이 모든 플로우의 데이터률일 때 EMLM-FQ 에서 F2 가 받는 최소
서비스양과 같다 따라서 mindf 이 받는 최소 서비스 양( )( 21minttW
df)은 다음과
같이 정의 된다
(9)
여기서 fr 와 gr 는 각각 플로우 f 와 g의 가중치이며 S 는 플로우 경쟁
그래프에서 플로우 f 와 직접 연결되어 있는 플로우들의 집합이고 k와 α 는
[6]에서 각 플로우의 경쟁관계에 따라 정의한 위치 종속적 상수이다 플로우의
가중치가 동일하다고 가정하면 )( 21minttW
df는 다음과 같다 n은 플로우 경쟁
그래프에서 f 와 직접 연결되어 있는 플로우의 수이다
(10)
mind 보다 큰 데이터률을 가진 플로우가 받은 최소 서비스의 양
)( 21 ttWdf
은 다음과 같이 정의된다
(11)
αminusminusgesum isin
)()( 12min21mintt
rkr
dttWSg g
ffd
αminusminusge )(1)( 12min21mintt
kndttW
df
)()( 21min
21 minttW
dd
ttWdd f
ff ge
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
22
(그림 8) EMLM-FQ( xMbps)와 시간 기반 공정성에 대한
각 플로우의 서비스 순서와 채널 점유 시간 비교
F1 F2F0
F0 F0 F0 F0 F0 F1 F1 F2
시간F0의 5개 패킷 F1의 2개 패킷 F2의 1개 패킷
EMLM-FQ
Time-based
F0의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
F1의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
F2의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
23
33 채널 점유 시간의 계산
하나의 패킷 전송하는데 사용되는 채널 점유시간은 IEEE 80211 MAC
계층에서 하나의 데이터 프레임을 전송하는데 요구되는 전체 시간과 같다
전형적으로 다음과 같은 시간들을 포함한다
1) 데이터 프레임의 전송 시간
2) 하나의 데이터 프레임의 성공적인 전송을 끝내기 위해 전송되는 제어
프레임 전송 시간(RTS CTS DS ACK 프레임 전송 시간)
3) 데이터 프레임과 제어 프레임(RTS CTS DS ACK)를 전송할 때의 전파
지연 시간
4) 전송 노드가 채널에 접근하기 전에 기다리는 프레임 간 유휴 시간
(idle time)
MAC 계층에서는 데이터 프레임의 전송이 실패할 때 재전송을 시도하기
때문에 채널 점유시간에서 재전송에 걸리는 모든 시간들을 포함해야 한다
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
24
34 MRADPS 의 구현
MRADPS 는 각 플로우의 서비스 태그 할당 방법과 서비스 태그 정보에
대한 교환 방법은 EMLM-FQ 를 따른다 하지만 시간 기반 공정성을 제공하기
위하여 각 플로우의 데이터률에 따라 전송해야 하는 패킷 수를 계산하기
위해서 모든 노드는 인접한 노드들의 플로우에 대한 데이터률 정보를 듣고
자신의 로컬 테이블에 저장하고 자신의 로컬 테이블에 존재하는 플로우의
데이터률과 비교하여 가장 낮은 데이터률( mind )을 저장하여 데이터 전송 시
제어 프레임(RTS CTS DS ACK)에 포함시켜 전송한다 만약 로컬 테이블의
mind 보다 낮은 데이터률에 대한 정보를 듣는다면 로컬 테이블의 mind 을 그
데이터률로 저장하고 제어 프레임에 삽입하여 전송한다 따라서 경쟁
그래프에 연결된 플로우를 가진 모든 송신 노드는 경쟁하는 플로우 중 가장
낮은 데이터률에 대한 정보를 얻게 된다 또한 스케쥴링 과정 중에서 mind 과
송신 노드가 서비스 하려는 플로우의 데이터률과 비교하여 송신 노드가
전송해야 하는 패킷 수( )( fP 식(9))를 계산하고 만약 가 1 보다 크고 백로그
된 패킷이 존재 한다면 )( fP 개의 패킷은 동일한 서비스 태그를 갖고 즉시
전송을 시도한다 즉 )( fP 개의 패킷이 서비스 될 때까지 스케쥴링 과정에서
서비스 태그를 업데이트 하지 않는다 )( fP 개의 패킷 중 첫 번째 패킷을
제외한 )( fP -1 개의 패킷들은 전송 시 수신 노드에서 RTS 폐기가 이루어
지지 않게 하기 위해서 RTS 프레임의 1bit 구간(NCB Not Compare Bit)을 1 로
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
25
설정하여 전송한다 RTS 프레임에 NCB 구간이 1 로 세팅되어 있으면 수신
노드는 현재 채널이 사용 중이 아니면 CTS 로 바로 응답하여 그 플로우가
서비스 되도록 한다
341 기본적인 메시지 교환
각 패킷 전송은 RTS-CTS-DS-DATA-ACK 핸드쉐이크 과정을 따르고
패킷이 전송 될 수 있는 데이터률을 결정하기 위하여 RBAR 프로토콜을
따른다 만약 한 노드가 백오프 동안에 다른 노드에 의해서 어떤 전송이
이루어지고 있으면 그 전송이 끝날 때까지 백오프 타이머를 멈추어 기다리고
전송 중인 플로우에 대한 서비스 태그 정보를 로컬 테이블에서 업데이트한다
플로우 f 의 백오프 타이머가 끝나고 채널이 사용 중이지 않다면 RfB)
(수신
노드의 로컬 테이블에 따른 플로우 f 의 백오프 예측 값)를 포함하는 RTS 를
전송한다 RTS 를 받은 수신 노드는 자신의 로컬 테이블에서 플로우 f 에
대한 백오프 값 RfB 이 R
fB)
보다 작거나 같으면 CTS 로 응답하고 그렇지
않으면 CTS 를 전송하지 않는다
송신 노드와 수신 노드의 한 홉 거리에 있는 모든 이웃 노드들에게
플로우의 서비스 태그 정보 데이터률과 네트워크에서 가장 낮은
데이터률( mind )에 대한 정보를 알리기 위해서 제어 프레임(RTS CTS DS
ACK)에 서비스 태그와 mind 을 포함하여 전송하고 CTS DS ACK 프레임에
플로우의 데이터률을 포함하여 전송한다 RTS 에 플로우의 데이터률을
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
26
전송하지 않는 이유는 다중 데이터률 적응 기법으로 RBAR 를 채택하고 있기
때문에 수신 노드가 선택한 데이터률을 CTS 에 포함하여 전송하기 전까지
송신 노드는 전송할 데이터률을 알지 못하기 때문이다 또한 플로우에 대한
업데이트 서비스 태그는 RTS CTS 프레임에 포함하지 않는다 그 이유는
RTS 와 CTS 는 채널 획득을 보장하지 않기 때문이다 RTS-CTS 과정이 성공한
이후에 DS 와 ACK 프레임에 플로우에 대한 업데이트 태그를 붙여 주변
노드들에게 공지한다 이로써 스케쥴링을 위한 정확한 플로우의 서비스 태그
정보가 전달된다
342 테이블 정보 교환
경쟁 그래프에서 한 홉 거리에 있는 플로우에 대한 정보는 송신 노드와
수신 노드에 분산되어 있을 수 있다 따라서 송신 노드의 플로우 f 에 대한
백 오프 값 설정 방법은 송신 노드와 수신 노드에서 유지 되는 테이블을
고려하여 백오프 값을 설정해야한다
즉 Sf
Sff BBB += 이다 fB 는 플로우 f 의 백오프 값이고 S
fB 는 송신
노드의 로컬 테이블에 따른 플로우 f 의 백오프 값 RfB 은 수신 노드의 로컬
테이블에 따른 플로우 f 의 백오프 값이다 그러나 송신 노드에서는 SfB 는
정확히 알지만 RfB 은 알 수 없다 따라서 송신 노드가 R
fB 을 예측 할 수
있도록 수신 노드는 ACK 프레임에 두개의 파라미터( fM fb )를 추가하여
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
27
전송한다 fM 는 수신 노드의 로컬 테이블에서 플로우 f 가 서비스하기 전에
서비스 되어야 하는 플로우들의 바이트 수이다 fM 는 다음과 같이 계산된다
(12)
fw 는 플로우 f 의 가중치이고 iT 는 수신 노드의 로컬 테이블에서
플로우 f 의 서비스 태그( fT )보다 작은 플로우의 서비스 태그이다 B는 수신
노드의 로컬 테이블에서 fT 보다 작은 서비스 태그를 갖는 플로우들의
집합이다 fb 은 수신 노드의 테이블에서 플로우 f 의 백오프 기간을
나타낸다 따라서 송신 노드가 fM fb 를 ACK 프레임을 통해 받으면 임의의
시간 t 에서의 RfB)
은 다음과 같이 계산 할 수 있다 ft 는 이전에 ACK
프레임을 받은 시간이다
(13)
343 패킷 스케쥴링
노드 에서 채널이 사용 중이 아닌 것이 감지되면 a) 전송할 플로우 가
로컬 테이블 에서 가장 작은 서비스 태그를 가지고 있다면 즉시 HOL(Head of
Line) 패킷을 전송한다 만약 f 의 데이터률이 mind 보다 크다면 시간
공정성을 달성하기 위해 전송해야 하는 패킷 수( )( fP )를 구하고 )( fP 개의
패킷들의 서비스 태그를 업데이트하지 않고 동일한 서비스 태그를 갖는다
fBj jff wTTM )(sum isinminus=
ffffRf MttdMbB ))(( min minussdotminussdotasymp)
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
28
)( fP 개의 패킷들은 즉시 전송을 시도하고 )( fP 개의 패킷들이 서비스 된 후
패킷의 서비스 태그를 업데이트한다 b) f 보다 작은 서비스 태그를 갖는
플로우가 자신의 로컬 테이블( nE )에 존재 하면 f 의 백오프 값 fB 을
Rf
Sf BB + 로 설정 하고 백오프 타이머가 동작을 시작한다 c) f 의 백오프
타이머가 만료되고 채널이 사용 중이 아니라면 f 의 HOL(Head of Line)
패킷을 전송한다 그림 9 는 패킷 스케쥴링의 순서를 나타낸다
(그림 9) 패킷 스케쥴링 순서도
스케쥴링 시작
전송할 플로우가 가장 작은 서비스 태그를 갖는가
계산
HOL 패킷 전송
백오프 시작
Rf
Sff BBB +=
백오프 만료
네
아니오
)(fP
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
29
344 간단한 예제
그림 5 와 같은 네트워크가 존재한다고 가정하자 각 플로우의 패킷
사이즈와 가중치는 동일하다 각 플로우 )210( =iFi 는 초기 서비스 태그
값으로 각각 10 =T 21 =T 32 =T 을 갖는다 또한 이라
가정하면 그림 10 와 같이 F0 는 가장 작은 서비스 태그를 갖기 때문에 즉시
pkt 0 의 전송을 시작한다 전송을 시작하기 전에 F0 의 데이터률은 네크워크에
존재하는 가장 낮은 데이터률 mind 보다 5 배 높기 때문에 시간 기반 공정성을
달성하기 위해서 전송해야 할 패킷 수 5)( =fP 를 계산하고 F0 의 첫 번째
패킷 pkt 0 을 전송할 때 DS 와 ACK 프레임에 업데이트 태그를 붙이지 않는다
그 이유는 만약 노드 N1 이 F0 의 업데이트 태그를 수신하면 즉시 F1 의 pkt
0 를 서비스하기 위해 채널에 접근을 시도할 것이기 때문이다 따라서
업데이트 태그를 붙이지 않음으로써 F0 의 전송해야 할 나머지 패킷에게
전송할 기회를 줄 수 있다 pkt 0 전송 후에 F0 는 스케쥴링 과정에서 )( fP 의
마지막 패킷 pkt 4 가 서비스 되기 전까지 서비스 태그를 업데이트 하지 않기
때문에 F0 는 가장 작은 서비스 태그를 가지므로 F0 의 pkt 1 pkt 2 pkt 3 pkt
4 는 즉시 전송을 시도한다 또한 pkt 1 pkt 2 pkt 3 pkt 4 을 전송 할 때 RTS
프레임의 NCB(Not Compare Bit)을 1 로 설정하여 전송한다 이는 수신
노드에서 RfB 값의 비교없이 RTS 프레임에 대한 응답으로 CTS 프레임을 즉시
전송하도록 한다 F0 의 전송해야 할 5 개의 패킷 중 마지막 패킷인 pkt 4
10 =
WeightSizePacket
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
30
전송시 DS 와 ACK 프레임에 업데이트 태그를 붙여서 주변 노드들에게
공지한다 N1 이 F0 의 pkt 4 의 업데이트 태그를 수신하면 F1 의 패킷을
서비스하기 위해서 즉시 채널에 접근한다 F1 의 첫 번째 패킷 pkt 0 을
전송하기 전에 F0 와 같이 2)( =fP 를 계산하고 F1 의 pkt 0 의 전송 후에 pkt
1 전송시 NCB 를 1 로 설정하고 DS 와 ACK 프레임 전송 시 업데이트 태그를
붙인다 F2 는 이기 때문에 추가로 전송할 패킷이 존재 하지 않다 따라서
F2 의 패킷 pkt 0 을 전송할 때 DS 와 ACK 프레임 전송 시 업데이트 태그를
붙여서 전송한다
(그림 10) 간단한 예제
Time
F0
F1
F2
T1=2
T0=1 T0=1 T0=1 T0=1 T0=11
T1=12
T2=13
100 200 300
pkt 0 pkt 1 pkt 2 pkt 3 pkt 4
pkt 0 pkt 1
pkt 0
T=update service tag Transmitting pkt with update service tag
T= service tag Transmitting pkt not with update service tag
제 4 장 모 의 실 험
31
제 4 장 모의 실험
본 논문에서는 제안한 에드혹 패킷 스케쥴링에 대한 성능을 평가하기
위해서 미국 버클리 대학 남가주 대학 및 카네기 멜론 대학에서 개발한
네트워크 시뮬레이터인 NS-2[16] 및 CMU 확장 프로그램을 사용했으며 본
논문에서 제안한 MRADPS 와 비교 대상인 EMLM-FQ 를 구현하여 성능
평가를 수행하였다 표 2 는 시뮬레이션 시 적용된 파라미터 값이고 표 3 은
경쟁 그래프가 갖는 각 최소 데이터률에서 각 플로우의 데이터률에 따라
전송해야 하는 패킷수이다
(표 2) 시뮬레이션 파라미터
Parameter Value
Frequency
Transmit Power
110 Mbps Sensitivity
55 Mbps Sensitivity
20 Mbps Sensitivity
Carrier Sense Threshold
Propagation Model
Maximum Transmission Range (25511 Mbps)
Routing Protocol
24 GHz
15 dBm
-82 dBm
-87 dBm
-91 dBm
-108 dBm
Two Ray Ground
250m 200m 100m
DSR
제 4 장 모 의 실 험
32
(표 3) 최소 데이터률과 플로우 데이터률에 따라 전송해야
하는 패킷수
Flow data rate
Minimum data rate )( fP
2Mbps2Mbps
55Mbps55Mbps
11Mbps11Mbps
11Mbps55Mbps
55Mbps2Mbps
11Mbps2Mbps
1
1
1
2
2
5
시나리오 I 은 그림 11 과 같이 4 개의 노드와 그림 6 의 플로우
경쟁그래프와 같이 직접적으로 경쟁 관계에 있는 3 개의 플로우로 구성된
네트워크에서 FIFO 를 사용하는 IEEE 80211b EMLM-FQ MRADPS 를 각각
적용했을 때 플로우별 처리량과 채널 점유 시간을 계산하였다 또한
MRADPS 를 적용했을 때 가장 낮은 데이터률( mind )을 가지는 F1 이 받는
최소 서비스 양이 모든 플로우의 데이터률이 mind 일 때 EMLM-FQ 에서 받는
최소 서비스양을 보장하는지를 확인하기 위해서 그림 11 의 모든 플로우의
데이터률이 2Mbps 일 때 EMLM-FQ 의 처리량을 측정하였다 트래픽으로
제 4 장 모 의 실 험
33
UDP 를 사용하였으며 패킷 사이즈는 1500 바이트이고 시뮬레이션 시간은
200 초이다
F12MbpsN0 N1F0
55MbpsN2 N3F2
11Mbps (그림 11) 시나리오 I의 노드 그래프
(표 4) 시나리오 I의 플로우별 처리량(패킷수)과 전체 네트워크 처리량
Flow 80211b+FIFO EMLM-FQ MRADPSEMLM-
FQ(2Mbps)
F0 5165 24849 29072 15035
F1 47815 24850 14525 15036
F2 48488 24849 69342 15036
Total Throughput(pkt)
101468
100()
74548
73()
112939
111() 45107
제 4 장 모 의 실 험
34
표 4 에서 EMLM-FQ 는 각 플로우가 공정하게 서비스 되지만 전체
네트워크의 처리량이 FIFO 를 사용하는 IEEE 80211b 환경의 전체 네트워크
처리량보다 약 27 감소한다 하지만 MRADPS 는 IEEE 80211b 보다 네트워크
처리량이 약 11 향상된다 또한 MRADPS 에서 최소 데이터률을 갖는 플로우
F1 의 서비스 양은 그림 12 와 같이 모든 플로우의 데이터률이 그림 11 의
최소 데이터률인 2Mbps 일 때 EMLM-FQ 가 각 플로우에게 제공하는 최소
서비스 양과 거의 동일함을 확인 할 수 있고 MRADPS 가 각 플로우
데이터률에 따른 전송해야 하는 패킷 수 )( fP 에 거의 비례하여 각 플로우가
받는 서비스 양을 제공하는 것을 확인 할 수 있다 여기서 )210( =iTif
는
플로우 의 처리량을 나타낸다
그림 13 는 시나리오 I 의 각 패킷 스케쥴링 기법을 적용했을 때
플로우별 채널 점유 시간을 나타낸다 MRADPS 는 3 개의 플로우의 채널 점유
시간이 다른 스케쥴링 기법보다 공정함을 확인 할 수 있다 하지만 정확하게
플로우의 채널 점유 시간이 동일하지는 않다 그 이유는 표 3 에서 전송할
패킷을 계산할 때 간단히 내림으로 계산을 하였고 패킷을 재전송하는 시간
백오프 시간등의 추가적인 시간들이 발생하기 때문이다
제 4 장 모 의 실 험
35
(그림 12) EMLM-FQ(2Mpbs)가 제공하는 최소 처리량과
MRADPS의 각 플로우의 처리량 비교
제 4 장 모 의 실 험
36
(그림 13) 시나리오 I의 각 플로우별 채널 점유시간
시나리오 II 는 그림 14 과 같이 26 개의 노드와 16 개의 플로우로 구성된
네트워크에서 FIFO 를 사용하는 IEEE 80211b EMLML-FQ MRADPS 를 각각
적용했을 때 각 플로우별 처리량를 평가하였다 시나리오 II 의 각 플로우의
경쟁 관계는 그림 15 와 같다 트래픽으로 UDP 를 사용하였으며 패킷
사이즈는 1500 바이트이고 시뮬레이션 시간은 200 초이다
0
01
02
03
04
05
06
07
08
09
F0 F1 F2
Flow ID
Channel O
ccupancy
Tim
e(F
ractio
n)
IEEE 80211_FIFO
EMLM-FQ
MRADPS
제 4 장 모 의 실 험
37
(그림 14) 시나리오 II 의 노드 그래프
(그림 15) 시나리오 II 의 플로우 경쟁 그래프
제 4 장 모 의 실 험
38
(표 5) 시나리오 I의 플로우별 처리량(패킷수)과
전체 네트워크 처리량
Flow 80211b+FIFO EMLM-FQ MRADPS F0 53327 36622 26167 F1 49939 27281 53327 F2 2375 7630 13514 F3 38448 7515 19703 F4 15316 7323 25432 F5 7260 7462 7304 F6 1412 6171 7370 F7 2953 7465 7210 F8 10737 37156 7672 F9 37335 13932 33182
F10 29459 40242 53858 F11 15157 14106 28770 F12 45716 9877 39119 F13 53318 23484 27190 F14 10316 6790 10878 F15 12291 19163 29201
Total Throughput(pkt) 385359 (100)
272219 (71)
389897 (101)
제 4 장 모 의 실 험
39
표 5 는 그림 14 의 노드 그래프에서 각 패킷 스케쥴링 기법을 적용했을
때 각 플로우의 처리량을 나타낸다 IEEE 80211b 에서 다른 플로우에 비해
서비스의 양이 매우 적은 F2 F6 F7 와 같은 플로우를 EMLM-FQ 에서는
일정량의 서비스를 받을 수 있도록 보장해 준다 하지만 IEEE 80211b 의
네트워크 처리량보다 약 29 감소한다 MRADPS 는 전체 네트워크 처리량이
IEEE 80211b 의 네트워크 처리량과 거의 동일한 처리량을 보여주고 또한
고립되는 플로우의 최소 서비스 양을 EMLM-FQ 가 보장해주는 서비스의 양과
거의 동일하게 서비스한다
에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려하는 분산 패킷 스케쥴링
40
제 5 장 결 론
본 논문은 IEEE 80211x와 같이 물리계층에서 다중 데이터률을 제공하는
에드혹 네트워크 환경에서 ldquo플로우들 간에 공유하는 채널 용량이 고정되어
있다rdquo라는 기존 패킷 스케쥴링의 가정이 실제 환경과 적합하지 않는
문제점을 해결하기 위해서 다중 데이터률을 고려한 새로운 공정성 모델인
플로우별 시간 기반 공정성(Time-based Fairness)를 정의한다 또한 정의한
공정성을 달성하기 위하여 플로우 경쟁 그래프 상의 가장 낮은 데이터률과 각
플로우의 데이터률과 비교하여 전송해야 하는 패킷의 수( )( fP )를 계산하고
스케쥴링 과정에서 개의 패킷에 대한 서비스 태그는 업데이트 하지 않고
)( fP 개의 패킷 중 첫 번째 패킷을 제외한 나머지 패킷은 전송 시에 RTS
프레임에 NCB(Not Compare Bit)를 1로 설정하여 수신 노드에서 RTS를
폐기하지 않고 바로 CTS를 보내 서비스 되도록 EMLM-FQ를 수정하여 새로운
스케쥴링 기법인 MRADPS를 제안하였다 MRADPS는 각 플로우의 서비스
태그 할당 방법과 서비스 태그 정보에 대한 교환 방법등 EMLM-FQ의 기존
방식을 고수하기 때문에 EMLM-FQ의 특성인 공간적 채널 재사용 문제를
해결하는 방법과 분산된 플로우 정보를 가지고 스케쥴링을 결정하는 방법을
동일하게 제공한다 시뮬레이션 결과는 MRADPS는 경쟁 그래프에서 가장
낮은 데이터률을 갖는 플로우의 최소 서비스 양을 모든 플로우의 데이터률이
가장 낮은 데이터률을 가질 때 EMLM-FQ의 플로우가 받는 최소 서비스
에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려하는 분산 패킷 스케쥴링
41
양만큼 서비스하는 것을 보여주고 각 플로우가 받는 서비스 양은 )( fP 에
비례함을 보여준다 또한 MRADPS는 다중 데이터률이 제공되는 환경의
에드혹 네트워크의 전체 네트워크 처리량을 크게 향상시키는 것을 보여준다
참 고 문 헌
42
참고 문헌
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45
감사의 글
이제 2년 반동안의 대학원 생활을 끝마치고 사회로 첫걸음을 내딛게 되었
습니다 제가 무사히 대학원 생활을 끝마칠 수 있도록 도움을 주신 주위의
많은 분들께 이 기회를 빌어 감사의 말씀을 드리고 싶습니다
먼저 저의 지도 교수님이신 유상조 교수님께 감사의 말씀을 드리고 싶습
니다 대학원에 들어와서부터 지금까지 바쁘신 와중에도 부족한 저에게 많
은 시간을 할애하여 지도해 주셔서 항상 감사하게 생각하고 있습니다 교수
님과 연구실 원들과 함께 한 많은 세미나들이 특히 제게 많은 도움이 되었
습니다 또한 바쁘신 와중에도 부족한 논문의 심사를 맡아주신 곽경섭 교수
님과 김덕경 교수님께도 감사의 말씀을 드립니다
결코 적지 않은 2년 반이라는 시간이 짧게 느껴질 만큼 많은 추억과 시간
을 함께한 멀티미디어 통신망 연구실의 선후배 및 동기들에게도 감사의 말
씀을 드립니다
무엇보다도 부모님의 무한한 사랑과 아낌없는 지원이 없었다면 현재의 저
는 없었을 것 입니다 무엇으로도 부모님의 큰 사랑에 보답할 수는 없겠지
만 제 학창생활의 결실인 이 논문을 그 동안의 부모님의 수고에 대한 작은
보답으로 바치고 싶습니다
盧 權 汶
46
학술 활동
[1] Yong-Qian Chen Kwen-mun Roh Sang-Jo Yoo A Distributed Fairness Support
Scheduling Algorithm in Wireless Ad-Hoc Networks Lecture Note in Computer
Science 2006
[2] Yong-Qian Chen Kwen-mun Roh Sang-Jo Yoo A Distributed Fairness Support
Scheduling Algorithm in Wireless Ad-Hoc Networks UIC06
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제 10-2006-63520
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수행 프로젝트
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통신부
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시스템 기술 (정보통신부 대학 IT 연구센터)
[3] 코그니티브 라디오(Cognitive Radio) 기술 개발 III(삼성종합기술원)
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[4] 초광대역 무선통신을 위한 지능형 무선인지 (Cognitive Radio) 핵심기술
연구 과학재단 특정기초사업
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
22
(그림 8) EMLM-FQ( xMbps)와 시간 기반 공정성에 대한
각 플로우의 서비스 순서와 채널 점유 시간 비교
F1 F2F0
F0 F0 F0 F0 F0 F1 F1 F2
시간F0의 5개 패킷 F1의 2개 패킷 F2의 1개 패킷
EMLM-FQ
Time-based
F0의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
F1의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
F2의 1개의 패킷을 전송하는데 사용하는 채널 점유 시간
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
23
33 채널 점유 시간의 계산
하나의 패킷 전송하는데 사용되는 채널 점유시간은 IEEE 80211 MAC
계층에서 하나의 데이터 프레임을 전송하는데 요구되는 전체 시간과 같다
전형적으로 다음과 같은 시간들을 포함한다
1) 데이터 프레임의 전송 시간
2) 하나의 데이터 프레임의 성공적인 전송을 끝내기 위해 전송되는 제어
프레임 전송 시간(RTS CTS DS ACK 프레임 전송 시간)
3) 데이터 프레임과 제어 프레임(RTS CTS DS ACK)를 전송할 때의 전파
지연 시간
4) 전송 노드가 채널에 접근하기 전에 기다리는 프레임 간 유휴 시간
(idle time)
MAC 계층에서는 데이터 프레임의 전송이 실패할 때 재전송을 시도하기
때문에 채널 점유시간에서 재전송에 걸리는 모든 시간들을 포함해야 한다
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
24
34 MRADPS 의 구현
MRADPS 는 각 플로우의 서비스 태그 할당 방법과 서비스 태그 정보에
대한 교환 방법은 EMLM-FQ 를 따른다 하지만 시간 기반 공정성을 제공하기
위하여 각 플로우의 데이터률에 따라 전송해야 하는 패킷 수를 계산하기
위해서 모든 노드는 인접한 노드들의 플로우에 대한 데이터률 정보를 듣고
자신의 로컬 테이블에 저장하고 자신의 로컬 테이블에 존재하는 플로우의
데이터률과 비교하여 가장 낮은 데이터률( mind )을 저장하여 데이터 전송 시
제어 프레임(RTS CTS DS ACK)에 포함시켜 전송한다 만약 로컬 테이블의
mind 보다 낮은 데이터률에 대한 정보를 듣는다면 로컬 테이블의 mind 을 그
데이터률로 저장하고 제어 프레임에 삽입하여 전송한다 따라서 경쟁
그래프에 연결된 플로우를 가진 모든 송신 노드는 경쟁하는 플로우 중 가장
낮은 데이터률에 대한 정보를 얻게 된다 또한 스케쥴링 과정 중에서 mind 과
송신 노드가 서비스 하려는 플로우의 데이터률과 비교하여 송신 노드가
전송해야 하는 패킷 수( )( fP 식(9))를 계산하고 만약 가 1 보다 크고 백로그
된 패킷이 존재 한다면 )( fP 개의 패킷은 동일한 서비스 태그를 갖고 즉시
전송을 시도한다 즉 )( fP 개의 패킷이 서비스 될 때까지 스케쥴링 과정에서
서비스 태그를 업데이트 하지 않는다 )( fP 개의 패킷 중 첫 번째 패킷을
제외한 )( fP -1 개의 패킷들은 전송 시 수신 노드에서 RTS 폐기가 이루어
지지 않게 하기 위해서 RTS 프레임의 1bit 구간(NCB Not Compare Bit)을 1 로
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
25
설정하여 전송한다 RTS 프레임에 NCB 구간이 1 로 세팅되어 있으면 수신
노드는 현재 채널이 사용 중이 아니면 CTS 로 바로 응답하여 그 플로우가
서비스 되도록 한다
341 기본적인 메시지 교환
각 패킷 전송은 RTS-CTS-DS-DATA-ACK 핸드쉐이크 과정을 따르고
패킷이 전송 될 수 있는 데이터률을 결정하기 위하여 RBAR 프로토콜을
따른다 만약 한 노드가 백오프 동안에 다른 노드에 의해서 어떤 전송이
이루어지고 있으면 그 전송이 끝날 때까지 백오프 타이머를 멈추어 기다리고
전송 중인 플로우에 대한 서비스 태그 정보를 로컬 테이블에서 업데이트한다
플로우 f 의 백오프 타이머가 끝나고 채널이 사용 중이지 않다면 RfB)
(수신
노드의 로컬 테이블에 따른 플로우 f 의 백오프 예측 값)를 포함하는 RTS 를
전송한다 RTS 를 받은 수신 노드는 자신의 로컬 테이블에서 플로우 f 에
대한 백오프 값 RfB 이 R
fB)
보다 작거나 같으면 CTS 로 응답하고 그렇지
않으면 CTS 를 전송하지 않는다
송신 노드와 수신 노드의 한 홉 거리에 있는 모든 이웃 노드들에게
플로우의 서비스 태그 정보 데이터률과 네트워크에서 가장 낮은
데이터률( mind )에 대한 정보를 알리기 위해서 제어 프레임(RTS CTS DS
ACK)에 서비스 태그와 mind 을 포함하여 전송하고 CTS DS ACK 프레임에
플로우의 데이터률을 포함하여 전송한다 RTS 에 플로우의 데이터률을
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
26
전송하지 않는 이유는 다중 데이터률 적응 기법으로 RBAR 를 채택하고 있기
때문에 수신 노드가 선택한 데이터률을 CTS 에 포함하여 전송하기 전까지
송신 노드는 전송할 데이터률을 알지 못하기 때문이다 또한 플로우에 대한
업데이트 서비스 태그는 RTS CTS 프레임에 포함하지 않는다 그 이유는
RTS 와 CTS 는 채널 획득을 보장하지 않기 때문이다 RTS-CTS 과정이 성공한
이후에 DS 와 ACK 프레임에 플로우에 대한 업데이트 태그를 붙여 주변
노드들에게 공지한다 이로써 스케쥴링을 위한 정확한 플로우의 서비스 태그
정보가 전달된다
342 테이블 정보 교환
경쟁 그래프에서 한 홉 거리에 있는 플로우에 대한 정보는 송신 노드와
수신 노드에 분산되어 있을 수 있다 따라서 송신 노드의 플로우 f 에 대한
백 오프 값 설정 방법은 송신 노드와 수신 노드에서 유지 되는 테이블을
고려하여 백오프 값을 설정해야한다
즉 Sf
Sff BBB += 이다 fB 는 플로우 f 의 백오프 값이고 S
fB 는 송신
노드의 로컬 테이블에 따른 플로우 f 의 백오프 값 RfB 은 수신 노드의 로컬
테이블에 따른 플로우 f 의 백오프 값이다 그러나 송신 노드에서는 SfB 는
정확히 알지만 RfB 은 알 수 없다 따라서 송신 노드가 R
fB 을 예측 할 수
있도록 수신 노드는 ACK 프레임에 두개의 파라미터( fM fb )를 추가하여
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
27
전송한다 fM 는 수신 노드의 로컬 테이블에서 플로우 f 가 서비스하기 전에
서비스 되어야 하는 플로우들의 바이트 수이다 fM 는 다음과 같이 계산된다
(12)
fw 는 플로우 f 의 가중치이고 iT 는 수신 노드의 로컬 테이블에서
플로우 f 의 서비스 태그( fT )보다 작은 플로우의 서비스 태그이다 B는 수신
노드의 로컬 테이블에서 fT 보다 작은 서비스 태그를 갖는 플로우들의
집합이다 fb 은 수신 노드의 테이블에서 플로우 f 의 백오프 기간을
나타낸다 따라서 송신 노드가 fM fb 를 ACK 프레임을 통해 받으면 임의의
시간 t 에서의 RfB)
은 다음과 같이 계산 할 수 있다 ft 는 이전에 ACK
프레임을 받은 시간이다
(13)
343 패킷 스케쥴링
노드 에서 채널이 사용 중이 아닌 것이 감지되면 a) 전송할 플로우 가
로컬 테이블 에서 가장 작은 서비스 태그를 가지고 있다면 즉시 HOL(Head of
Line) 패킷을 전송한다 만약 f 의 데이터률이 mind 보다 크다면 시간
공정성을 달성하기 위해 전송해야 하는 패킷 수( )( fP )를 구하고 )( fP 개의
패킷들의 서비스 태그를 업데이트하지 않고 동일한 서비스 태그를 갖는다
fBj jff wTTM )(sum isinminus=
ffffRf MttdMbB ))(( min minussdotminussdotasymp)
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
28
)( fP 개의 패킷들은 즉시 전송을 시도하고 )( fP 개의 패킷들이 서비스 된 후
패킷의 서비스 태그를 업데이트한다 b) f 보다 작은 서비스 태그를 갖는
플로우가 자신의 로컬 테이블( nE )에 존재 하면 f 의 백오프 값 fB 을
Rf
Sf BB + 로 설정 하고 백오프 타이머가 동작을 시작한다 c) f 의 백오프
타이머가 만료되고 채널이 사용 중이 아니라면 f 의 HOL(Head of Line)
패킷을 전송한다 그림 9 는 패킷 스케쥴링의 순서를 나타낸다
(그림 9) 패킷 스케쥴링 순서도
스케쥴링 시작
전송할 플로우가 가장 작은 서비스 태그를 갖는가
계산
HOL 패킷 전송
백오프 시작
Rf
Sff BBB +=
백오프 만료
네
아니오
)(fP
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
29
344 간단한 예제
그림 5 와 같은 네트워크가 존재한다고 가정하자 각 플로우의 패킷
사이즈와 가중치는 동일하다 각 플로우 )210( =iFi 는 초기 서비스 태그
값으로 각각 10 =T 21 =T 32 =T 을 갖는다 또한 이라
가정하면 그림 10 와 같이 F0 는 가장 작은 서비스 태그를 갖기 때문에 즉시
pkt 0 의 전송을 시작한다 전송을 시작하기 전에 F0 의 데이터률은 네크워크에
존재하는 가장 낮은 데이터률 mind 보다 5 배 높기 때문에 시간 기반 공정성을
달성하기 위해서 전송해야 할 패킷 수 5)( =fP 를 계산하고 F0 의 첫 번째
패킷 pkt 0 을 전송할 때 DS 와 ACK 프레임에 업데이트 태그를 붙이지 않는다
그 이유는 만약 노드 N1 이 F0 의 업데이트 태그를 수신하면 즉시 F1 의 pkt
0 를 서비스하기 위해 채널에 접근을 시도할 것이기 때문이다 따라서
업데이트 태그를 붙이지 않음으로써 F0 의 전송해야 할 나머지 패킷에게
전송할 기회를 줄 수 있다 pkt 0 전송 후에 F0 는 스케쥴링 과정에서 )( fP 의
마지막 패킷 pkt 4 가 서비스 되기 전까지 서비스 태그를 업데이트 하지 않기
때문에 F0 는 가장 작은 서비스 태그를 가지므로 F0 의 pkt 1 pkt 2 pkt 3 pkt
4 는 즉시 전송을 시도한다 또한 pkt 1 pkt 2 pkt 3 pkt 4 을 전송 할 때 RTS
프레임의 NCB(Not Compare Bit)을 1 로 설정하여 전송한다 이는 수신
노드에서 RfB 값의 비교없이 RTS 프레임에 대한 응답으로 CTS 프레임을 즉시
전송하도록 한다 F0 의 전송해야 할 5 개의 패킷 중 마지막 패킷인 pkt 4
10 =
WeightSizePacket
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
30
전송시 DS 와 ACK 프레임에 업데이트 태그를 붙여서 주변 노드들에게
공지한다 N1 이 F0 의 pkt 4 의 업데이트 태그를 수신하면 F1 의 패킷을
서비스하기 위해서 즉시 채널에 접근한다 F1 의 첫 번째 패킷 pkt 0 을
전송하기 전에 F0 와 같이 2)( =fP 를 계산하고 F1 의 pkt 0 의 전송 후에 pkt
1 전송시 NCB 를 1 로 설정하고 DS 와 ACK 프레임 전송 시 업데이트 태그를
붙인다 F2 는 이기 때문에 추가로 전송할 패킷이 존재 하지 않다 따라서
F2 의 패킷 pkt 0 을 전송할 때 DS 와 ACK 프레임 전송 시 업데이트 태그를
붙여서 전송한다
(그림 10) 간단한 예제
Time
F0
F1
F2
T1=2
T0=1 T0=1 T0=1 T0=1 T0=11
T1=12
T2=13
100 200 300
pkt 0 pkt 1 pkt 2 pkt 3 pkt 4
pkt 0 pkt 1
pkt 0
T=update service tag Transmitting pkt with update service tag
T= service tag Transmitting pkt not with update service tag
제 4 장 모 의 실 험
31
제 4 장 모의 실험
본 논문에서는 제안한 에드혹 패킷 스케쥴링에 대한 성능을 평가하기
위해서 미국 버클리 대학 남가주 대학 및 카네기 멜론 대학에서 개발한
네트워크 시뮬레이터인 NS-2[16] 및 CMU 확장 프로그램을 사용했으며 본
논문에서 제안한 MRADPS 와 비교 대상인 EMLM-FQ 를 구현하여 성능
평가를 수행하였다 표 2 는 시뮬레이션 시 적용된 파라미터 값이고 표 3 은
경쟁 그래프가 갖는 각 최소 데이터률에서 각 플로우의 데이터률에 따라
전송해야 하는 패킷수이다
(표 2) 시뮬레이션 파라미터
Parameter Value
Frequency
Transmit Power
110 Mbps Sensitivity
55 Mbps Sensitivity
20 Mbps Sensitivity
Carrier Sense Threshold
Propagation Model
Maximum Transmission Range (25511 Mbps)
Routing Protocol
24 GHz
15 dBm
-82 dBm
-87 dBm
-91 dBm
-108 dBm
Two Ray Ground
250m 200m 100m
DSR
제 4 장 모 의 실 험
32
(표 3) 최소 데이터률과 플로우 데이터률에 따라 전송해야
하는 패킷수
Flow data rate
Minimum data rate )( fP
2Mbps2Mbps
55Mbps55Mbps
11Mbps11Mbps
11Mbps55Mbps
55Mbps2Mbps
11Mbps2Mbps
1
1
1
2
2
5
시나리오 I 은 그림 11 과 같이 4 개의 노드와 그림 6 의 플로우
경쟁그래프와 같이 직접적으로 경쟁 관계에 있는 3 개의 플로우로 구성된
네트워크에서 FIFO 를 사용하는 IEEE 80211b EMLM-FQ MRADPS 를 각각
적용했을 때 플로우별 처리량과 채널 점유 시간을 계산하였다 또한
MRADPS 를 적용했을 때 가장 낮은 데이터률( mind )을 가지는 F1 이 받는
최소 서비스 양이 모든 플로우의 데이터률이 mind 일 때 EMLM-FQ 에서 받는
최소 서비스양을 보장하는지를 확인하기 위해서 그림 11 의 모든 플로우의
데이터률이 2Mbps 일 때 EMLM-FQ 의 처리량을 측정하였다 트래픽으로
제 4 장 모 의 실 험
33
UDP 를 사용하였으며 패킷 사이즈는 1500 바이트이고 시뮬레이션 시간은
200 초이다
F12MbpsN0 N1F0
55MbpsN2 N3F2
11Mbps (그림 11) 시나리오 I의 노드 그래프
(표 4) 시나리오 I의 플로우별 처리량(패킷수)과 전체 네트워크 처리량
Flow 80211b+FIFO EMLM-FQ MRADPSEMLM-
FQ(2Mbps)
F0 5165 24849 29072 15035
F1 47815 24850 14525 15036
F2 48488 24849 69342 15036
Total Throughput(pkt)
101468
100()
74548
73()
112939
111() 45107
제 4 장 모 의 실 험
34
표 4 에서 EMLM-FQ 는 각 플로우가 공정하게 서비스 되지만 전체
네트워크의 처리량이 FIFO 를 사용하는 IEEE 80211b 환경의 전체 네트워크
처리량보다 약 27 감소한다 하지만 MRADPS 는 IEEE 80211b 보다 네트워크
처리량이 약 11 향상된다 또한 MRADPS 에서 최소 데이터률을 갖는 플로우
F1 의 서비스 양은 그림 12 와 같이 모든 플로우의 데이터률이 그림 11 의
최소 데이터률인 2Mbps 일 때 EMLM-FQ 가 각 플로우에게 제공하는 최소
서비스 양과 거의 동일함을 확인 할 수 있고 MRADPS 가 각 플로우
데이터률에 따른 전송해야 하는 패킷 수 )( fP 에 거의 비례하여 각 플로우가
받는 서비스 양을 제공하는 것을 확인 할 수 있다 여기서 )210( =iTif
는
플로우 의 처리량을 나타낸다
그림 13 는 시나리오 I 의 각 패킷 스케쥴링 기법을 적용했을 때
플로우별 채널 점유 시간을 나타낸다 MRADPS 는 3 개의 플로우의 채널 점유
시간이 다른 스케쥴링 기법보다 공정함을 확인 할 수 있다 하지만 정확하게
플로우의 채널 점유 시간이 동일하지는 않다 그 이유는 표 3 에서 전송할
패킷을 계산할 때 간단히 내림으로 계산을 하였고 패킷을 재전송하는 시간
백오프 시간등의 추가적인 시간들이 발생하기 때문이다
제 4 장 모 의 실 험
35
(그림 12) EMLM-FQ(2Mpbs)가 제공하는 최소 처리량과
MRADPS의 각 플로우의 처리량 비교
제 4 장 모 의 실 험
36
(그림 13) 시나리오 I의 각 플로우별 채널 점유시간
시나리오 II 는 그림 14 과 같이 26 개의 노드와 16 개의 플로우로 구성된
네트워크에서 FIFO 를 사용하는 IEEE 80211b EMLML-FQ MRADPS 를 각각
적용했을 때 각 플로우별 처리량를 평가하였다 시나리오 II 의 각 플로우의
경쟁 관계는 그림 15 와 같다 트래픽으로 UDP 를 사용하였으며 패킷
사이즈는 1500 바이트이고 시뮬레이션 시간은 200 초이다
0
01
02
03
04
05
06
07
08
09
F0 F1 F2
Flow ID
Channel O
ccupancy
Tim
e(F
ractio
n)
IEEE 80211_FIFO
EMLM-FQ
MRADPS
제 4 장 모 의 실 험
37
(그림 14) 시나리오 II 의 노드 그래프
(그림 15) 시나리오 II 의 플로우 경쟁 그래프
제 4 장 모 의 실 험
38
(표 5) 시나리오 I의 플로우별 처리량(패킷수)과
전체 네트워크 처리량
Flow 80211b+FIFO EMLM-FQ MRADPS F0 53327 36622 26167 F1 49939 27281 53327 F2 2375 7630 13514 F3 38448 7515 19703 F4 15316 7323 25432 F5 7260 7462 7304 F6 1412 6171 7370 F7 2953 7465 7210 F8 10737 37156 7672 F9 37335 13932 33182
F10 29459 40242 53858 F11 15157 14106 28770 F12 45716 9877 39119 F13 53318 23484 27190 F14 10316 6790 10878 F15 12291 19163 29201
Total Throughput(pkt) 385359 (100)
272219 (71)
389897 (101)
제 4 장 모 의 실 험
39
표 5 는 그림 14 의 노드 그래프에서 각 패킷 스케쥴링 기법을 적용했을
때 각 플로우의 처리량을 나타낸다 IEEE 80211b 에서 다른 플로우에 비해
서비스의 양이 매우 적은 F2 F6 F7 와 같은 플로우를 EMLM-FQ 에서는
일정량의 서비스를 받을 수 있도록 보장해 준다 하지만 IEEE 80211b 의
네트워크 처리량보다 약 29 감소한다 MRADPS 는 전체 네트워크 처리량이
IEEE 80211b 의 네트워크 처리량과 거의 동일한 처리량을 보여주고 또한
고립되는 플로우의 최소 서비스 양을 EMLM-FQ 가 보장해주는 서비스의 양과
거의 동일하게 서비스한다
에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려하는 분산 패킷 스케쥴링
40
제 5 장 결 론
본 논문은 IEEE 80211x와 같이 물리계층에서 다중 데이터률을 제공하는
에드혹 네트워크 환경에서 ldquo플로우들 간에 공유하는 채널 용량이 고정되어
있다rdquo라는 기존 패킷 스케쥴링의 가정이 실제 환경과 적합하지 않는
문제점을 해결하기 위해서 다중 데이터률을 고려한 새로운 공정성 모델인
플로우별 시간 기반 공정성(Time-based Fairness)를 정의한다 또한 정의한
공정성을 달성하기 위하여 플로우 경쟁 그래프 상의 가장 낮은 데이터률과 각
플로우의 데이터률과 비교하여 전송해야 하는 패킷의 수( )( fP )를 계산하고
스케쥴링 과정에서 개의 패킷에 대한 서비스 태그는 업데이트 하지 않고
)( fP 개의 패킷 중 첫 번째 패킷을 제외한 나머지 패킷은 전송 시에 RTS
프레임에 NCB(Not Compare Bit)를 1로 설정하여 수신 노드에서 RTS를
폐기하지 않고 바로 CTS를 보내 서비스 되도록 EMLM-FQ를 수정하여 새로운
스케쥴링 기법인 MRADPS를 제안하였다 MRADPS는 각 플로우의 서비스
태그 할당 방법과 서비스 태그 정보에 대한 교환 방법등 EMLM-FQ의 기존
방식을 고수하기 때문에 EMLM-FQ의 특성인 공간적 채널 재사용 문제를
해결하는 방법과 분산된 플로우 정보를 가지고 스케쥴링을 결정하는 방법을
동일하게 제공한다 시뮬레이션 결과는 MRADPS는 경쟁 그래프에서 가장
낮은 데이터률을 갖는 플로우의 최소 서비스 양을 모든 플로우의 데이터률이
가장 낮은 데이터률을 가질 때 EMLM-FQ의 플로우가 받는 최소 서비스
에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려하는 분산 패킷 스케쥴링
41
양만큼 서비스하는 것을 보여주고 각 플로우가 받는 서비스 양은 )( fP 에
비례함을 보여준다 또한 MRADPS는 다중 데이터률이 제공되는 환경의
에드혹 네트워크의 전체 네트워크 처리량을 크게 향상시키는 것을 보여준다
참 고 문 헌
42
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Networksrdquo IEEE Conference on Local Computer Networks pp479-567 April
2002
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Microsoft Research Tech Rep MSR-TR-99-61
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참 고 문 헌
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[17] Datasheet for ORiNOCO 11 Mbits Network Interface Cards 2001
45
감사의 글
이제 2년 반동안의 대학원 생활을 끝마치고 사회로 첫걸음을 내딛게 되었
습니다 제가 무사히 대학원 생활을 끝마칠 수 있도록 도움을 주신 주위의
많은 분들께 이 기회를 빌어 감사의 말씀을 드리고 싶습니다
먼저 저의 지도 교수님이신 유상조 교수님께 감사의 말씀을 드리고 싶습
니다 대학원에 들어와서부터 지금까지 바쁘신 와중에도 부족한 저에게 많
은 시간을 할애하여 지도해 주셔서 항상 감사하게 생각하고 있습니다 교수
님과 연구실 원들과 함께 한 많은 세미나들이 특히 제게 많은 도움이 되었
습니다 또한 바쁘신 와중에도 부족한 논문의 심사를 맡아주신 곽경섭 교수
님과 김덕경 교수님께도 감사의 말씀을 드립니다
결코 적지 않은 2년 반이라는 시간이 짧게 느껴질 만큼 많은 추억과 시간
을 함께한 멀티미디어 통신망 연구실의 선후배 및 동기들에게도 감사의 말
씀을 드립니다
무엇보다도 부모님의 무한한 사랑과 아낌없는 지원이 없었다면 현재의 저
는 없었을 것 입니다 무엇으로도 부모님의 큰 사랑에 보답할 수는 없겠지
만 제 학창생활의 결실인 이 논문을 그 동안의 부모님의 수고에 대한 작은
보답으로 바치고 싶습니다
盧 權 汶
46
학술 활동
[1] Yong-Qian Chen Kwen-mun Roh Sang-Jo Yoo A Distributed Fairness Support
Scheduling Algorithm in Wireless Ad-Hoc Networks Lecture Note in Computer
Science 2006
[2] Yong-Qian Chen Kwen-mun Roh Sang-Jo Yoo A Distributed Fairness Support
Scheduling Algorithm in Wireless Ad-Hoc Networks UIC06
[3] 이정환 노권문 유상조ldquo에드혹 네트워크에서 클러스터 기반의 지오캐
스팅 프로토콜rdquo 한국통신학회 하계학술대회 20047
[4] 노권문 서지영 정순규 조경진 유상조 ldquo에드혹 네트워크에서 다중 데
이터률을 고려하는 분산 패킷 스케쥴링rdquo JCCI2006 20064
[5] Yong-Qian Chen Kwen-Mun Roh Sang-Jo Yoo Service Index Based Fairness
Scheduling in Wireless Ad-Hoc Networks JCCI2006 20064
[6] 조경진 김현주 노권문 유상조 ldquo지능형 무선 인지 기술 기반 네트워크
환경에서 MAC 계층 동적 주파수 선택 방법rdquo 한국통신학회 하계학술대
회 20067
[7] 김현주 조경진 노권문 유상조 ldquo무선 인지 기술 기반의 시스템을 위한
계층에서의 통신 초기화 WRAN MAC 과정rdquo 한국통신학회 하계학술대회
47
20067
[8] 유상조 노권문 정재학 김재명 ldquoWRAN Cognitive Radio MAC 프로토콜
기술rdquo 방송공학회지 Vol 11 No1 pp40-53 2006
[9] 노권문 진영천 유상조 ldquo에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려한
분산 패킷 스케쥴링rdquo 한국통신학회 논문지 2006 07
[10] 조경진 김현주 노권문 유상조 ldquo지능형 무선 인지 기술 기반 네트워크
환경에서 MAC 계층 동적 주파수 선택 방법rdquo 한국통신학회 논문지 게
재 예정
특허 출원
[1] 무선 인지 기술 환경에서 기지국들 간에 무선 공유 자원을 효율적으로
사용하기 위한 매체 접근 제어 계층의 동작 자원 임대 프로토콜 출원번
호 제 2005-0105278
[2] 무선 인지 기술 환경에서 숨겨진 인컴번트 시스템의 검출을 위한 명시적
아웃밴드 시그널링 방법 출원번호 제 2006-0019661
[3] 에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링 방법
출원번호 제 10-2006-63521
[4] 애드혹 네트워크에서 서비스 색인 기반 공정 스케쥴링 방법 출원 번호
제 10-2006-63520
48
수행 프로젝트
[1] 무선 Ad-hoc 네트워크에서 Seamless한 인터넷 QoS 를 제공하기 위한 네
트워킹 기술연구 및 멀티미디어 ad-hoc 서비스 테스트 베드 구현 정보
통신부
[2] 초광대역 무선통신 연구센터 (UWB-ITRC) 제 4 세부과제 ndash UWB 응용
시스템 기술 (정보통신부 대학 IT 연구센터)
[3] 코그니티브 라디오(Cognitive Radio) 기술 개발 III(삼성종합기술원)
- IEEE 80222 WRAN 표준 제안(20051117) 참여(MAC)
[4] 초광대역 무선통신을 위한 지능형 무선인지 (Cognitive Radio) 핵심기술
연구 과학재단 특정기초사업
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
23
33 채널 점유 시간의 계산
하나의 패킷 전송하는데 사용되는 채널 점유시간은 IEEE 80211 MAC
계층에서 하나의 데이터 프레임을 전송하는데 요구되는 전체 시간과 같다
전형적으로 다음과 같은 시간들을 포함한다
1) 데이터 프레임의 전송 시간
2) 하나의 데이터 프레임의 성공적인 전송을 끝내기 위해 전송되는 제어
프레임 전송 시간(RTS CTS DS ACK 프레임 전송 시간)
3) 데이터 프레임과 제어 프레임(RTS CTS DS ACK)를 전송할 때의 전파
지연 시간
4) 전송 노드가 채널에 접근하기 전에 기다리는 프레임 간 유휴 시간
(idle time)
MAC 계층에서는 데이터 프레임의 전송이 실패할 때 재전송을 시도하기
때문에 채널 점유시간에서 재전송에 걸리는 모든 시간들을 포함해야 한다
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
24
34 MRADPS 의 구현
MRADPS 는 각 플로우의 서비스 태그 할당 방법과 서비스 태그 정보에
대한 교환 방법은 EMLM-FQ 를 따른다 하지만 시간 기반 공정성을 제공하기
위하여 각 플로우의 데이터률에 따라 전송해야 하는 패킷 수를 계산하기
위해서 모든 노드는 인접한 노드들의 플로우에 대한 데이터률 정보를 듣고
자신의 로컬 테이블에 저장하고 자신의 로컬 테이블에 존재하는 플로우의
데이터률과 비교하여 가장 낮은 데이터률( mind )을 저장하여 데이터 전송 시
제어 프레임(RTS CTS DS ACK)에 포함시켜 전송한다 만약 로컬 테이블의
mind 보다 낮은 데이터률에 대한 정보를 듣는다면 로컬 테이블의 mind 을 그
데이터률로 저장하고 제어 프레임에 삽입하여 전송한다 따라서 경쟁
그래프에 연결된 플로우를 가진 모든 송신 노드는 경쟁하는 플로우 중 가장
낮은 데이터률에 대한 정보를 얻게 된다 또한 스케쥴링 과정 중에서 mind 과
송신 노드가 서비스 하려는 플로우의 데이터률과 비교하여 송신 노드가
전송해야 하는 패킷 수( )( fP 식(9))를 계산하고 만약 가 1 보다 크고 백로그
된 패킷이 존재 한다면 )( fP 개의 패킷은 동일한 서비스 태그를 갖고 즉시
전송을 시도한다 즉 )( fP 개의 패킷이 서비스 될 때까지 스케쥴링 과정에서
서비스 태그를 업데이트 하지 않는다 )( fP 개의 패킷 중 첫 번째 패킷을
제외한 )( fP -1 개의 패킷들은 전송 시 수신 노드에서 RTS 폐기가 이루어
지지 않게 하기 위해서 RTS 프레임의 1bit 구간(NCB Not Compare Bit)을 1 로
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
25
설정하여 전송한다 RTS 프레임에 NCB 구간이 1 로 세팅되어 있으면 수신
노드는 현재 채널이 사용 중이 아니면 CTS 로 바로 응답하여 그 플로우가
서비스 되도록 한다
341 기본적인 메시지 교환
각 패킷 전송은 RTS-CTS-DS-DATA-ACK 핸드쉐이크 과정을 따르고
패킷이 전송 될 수 있는 데이터률을 결정하기 위하여 RBAR 프로토콜을
따른다 만약 한 노드가 백오프 동안에 다른 노드에 의해서 어떤 전송이
이루어지고 있으면 그 전송이 끝날 때까지 백오프 타이머를 멈추어 기다리고
전송 중인 플로우에 대한 서비스 태그 정보를 로컬 테이블에서 업데이트한다
플로우 f 의 백오프 타이머가 끝나고 채널이 사용 중이지 않다면 RfB)
(수신
노드의 로컬 테이블에 따른 플로우 f 의 백오프 예측 값)를 포함하는 RTS 를
전송한다 RTS 를 받은 수신 노드는 자신의 로컬 테이블에서 플로우 f 에
대한 백오프 값 RfB 이 R
fB)
보다 작거나 같으면 CTS 로 응답하고 그렇지
않으면 CTS 를 전송하지 않는다
송신 노드와 수신 노드의 한 홉 거리에 있는 모든 이웃 노드들에게
플로우의 서비스 태그 정보 데이터률과 네트워크에서 가장 낮은
데이터률( mind )에 대한 정보를 알리기 위해서 제어 프레임(RTS CTS DS
ACK)에 서비스 태그와 mind 을 포함하여 전송하고 CTS DS ACK 프레임에
플로우의 데이터률을 포함하여 전송한다 RTS 에 플로우의 데이터률을
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
26
전송하지 않는 이유는 다중 데이터률 적응 기법으로 RBAR 를 채택하고 있기
때문에 수신 노드가 선택한 데이터률을 CTS 에 포함하여 전송하기 전까지
송신 노드는 전송할 데이터률을 알지 못하기 때문이다 또한 플로우에 대한
업데이트 서비스 태그는 RTS CTS 프레임에 포함하지 않는다 그 이유는
RTS 와 CTS 는 채널 획득을 보장하지 않기 때문이다 RTS-CTS 과정이 성공한
이후에 DS 와 ACK 프레임에 플로우에 대한 업데이트 태그를 붙여 주변
노드들에게 공지한다 이로써 스케쥴링을 위한 정확한 플로우의 서비스 태그
정보가 전달된다
342 테이블 정보 교환
경쟁 그래프에서 한 홉 거리에 있는 플로우에 대한 정보는 송신 노드와
수신 노드에 분산되어 있을 수 있다 따라서 송신 노드의 플로우 f 에 대한
백 오프 값 설정 방법은 송신 노드와 수신 노드에서 유지 되는 테이블을
고려하여 백오프 값을 설정해야한다
즉 Sf
Sff BBB += 이다 fB 는 플로우 f 의 백오프 값이고 S
fB 는 송신
노드의 로컬 테이블에 따른 플로우 f 의 백오프 값 RfB 은 수신 노드의 로컬
테이블에 따른 플로우 f 의 백오프 값이다 그러나 송신 노드에서는 SfB 는
정확히 알지만 RfB 은 알 수 없다 따라서 송신 노드가 R
fB 을 예측 할 수
있도록 수신 노드는 ACK 프레임에 두개의 파라미터( fM fb )를 추가하여
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
27
전송한다 fM 는 수신 노드의 로컬 테이블에서 플로우 f 가 서비스하기 전에
서비스 되어야 하는 플로우들의 바이트 수이다 fM 는 다음과 같이 계산된다
(12)
fw 는 플로우 f 의 가중치이고 iT 는 수신 노드의 로컬 테이블에서
플로우 f 의 서비스 태그( fT )보다 작은 플로우의 서비스 태그이다 B는 수신
노드의 로컬 테이블에서 fT 보다 작은 서비스 태그를 갖는 플로우들의
집합이다 fb 은 수신 노드의 테이블에서 플로우 f 의 백오프 기간을
나타낸다 따라서 송신 노드가 fM fb 를 ACK 프레임을 통해 받으면 임의의
시간 t 에서의 RfB)
은 다음과 같이 계산 할 수 있다 ft 는 이전에 ACK
프레임을 받은 시간이다
(13)
343 패킷 스케쥴링
노드 에서 채널이 사용 중이 아닌 것이 감지되면 a) 전송할 플로우 가
로컬 테이블 에서 가장 작은 서비스 태그를 가지고 있다면 즉시 HOL(Head of
Line) 패킷을 전송한다 만약 f 의 데이터률이 mind 보다 크다면 시간
공정성을 달성하기 위해 전송해야 하는 패킷 수( )( fP )를 구하고 )( fP 개의
패킷들의 서비스 태그를 업데이트하지 않고 동일한 서비스 태그를 갖는다
fBj jff wTTM )(sum isinminus=
ffffRf MttdMbB ))(( min minussdotminussdotasymp)
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
28
)( fP 개의 패킷들은 즉시 전송을 시도하고 )( fP 개의 패킷들이 서비스 된 후
패킷의 서비스 태그를 업데이트한다 b) f 보다 작은 서비스 태그를 갖는
플로우가 자신의 로컬 테이블( nE )에 존재 하면 f 의 백오프 값 fB 을
Rf
Sf BB + 로 설정 하고 백오프 타이머가 동작을 시작한다 c) f 의 백오프
타이머가 만료되고 채널이 사용 중이 아니라면 f 의 HOL(Head of Line)
패킷을 전송한다 그림 9 는 패킷 스케쥴링의 순서를 나타낸다
(그림 9) 패킷 스케쥴링 순서도
스케쥴링 시작
전송할 플로우가 가장 작은 서비스 태그를 갖는가
계산
HOL 패킷 전송
백오프 시작
Rf
Sff BBB +=
백오프 만료
네
아니오
)(fP
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
29
344 간단한 예제
그림 5 와 같은 네트워크가 존재한다고 가정하자 각 플로우의 패킷
사이즈와 가중치는 동일하다 각 플로우 )210( =iFi 는 초기 서비스 태그
값으로 각각 10 =T 21 =T 32 =T 을 갖는다 또한 이라
가정하면 그림 10 와 같이 F0 는 가장 작은 서비스 태그를 갖기 때문에 즉시
pkt 0 의 전송을 시작한다 전송을 시작하기 전에 F0 의 데이터률은 네크워크에
존재하는 가장 낮은 데이터률 mind 보다 5 배 높기 때문에 시간 기반 공정성을
달성하기 위해서 전송해야 할 패킷 수 5)( =fP 를 계산하고 F0 의 첫 번째
패킷 pkt 0 을 전송할 때 DS 와 ACK 프레임에 업데이트 태그를 붙이지 않는다
그 이유는 만약 노드 N1 이 F0 의 업데이트 태그를 수신하면 즉시 F1 의 pkt
0 를 서비스하기 위해 채널에 접근을 시도할 것이기 때문이다 따라서
업데이트 태그를 붙이지 않음으로써 F0 의 전송해야 할 나머지 패킷에게
전송할 기회를 줄 수 있다 pkt 0 전송 후에 F0 는 스케쥴링 과정에서 )( fP 의
마지막 패킷 pkt 4 가 서비스 되기 전까지 서비스 태그를 업데이트 하지 않기
때문에 F0 는 가장 작은 서비스 태그를 가지므로 F0 의 pkt 1 pkt 2 pkt 3 pkt
4 는 즉시 전송을 시도한다 또한 pkt 1 pkt 2 pkt 3 pkt 4 을 전송 할 때 RTS
프레임의 NCB(Not Compare Bit)을 1 로 설정하여 전송한다 이는 수신
노드에서 RfB 값의 비교없이 RTS 프레임에 대한 응답으로 CTS 프레임을 즉시
전송하도록 한다 F0 의 전송해야 할 5 개의 패킷 중 마지막 패킷인 pkt 4
10 =
WeightSizePacket
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
30
전송시 DS 와 ACK 프레임에 업데이트 태그를 붙여서 주변 노드들에게
공지한다 N1 이 F0 의 pkt 4 의 업데이트 태그를 수신하면 F1 의 패킷을
서비스하기 위해서 즉시 채널에 접근한다 F1 의 첫 번째 패킷 pkt 0 을
전송하기 전에 F0 와 같이 2)( =fP 를 계산하고 F1 의 pkt 0 의 전송 후에 pkt
1 전송시 NCB 를 1 로 설정하고 DS 와 ACK 프레임 전송 시 업데이트 태그를
붙인다 F2 는 이기 때문에 추가로 전송할 패킷이 존재 하지 않다 따라서
F2 의 패킷 pkt 0 을 전송할 때 DS 와 ACK 프레임 전송 시 업데이트 태그를
붙여서 전송한다
(그림 10) 간단한 예제
Time
F0
F1
F2
T1=2
T0=1 T0=1 T0=1 T0=1 T0=11
T1=12
T2=13
100 200 300
pkt 0 pkt 1 pkt 2 pkt 3 pkt 4
pkt 0 pkt 1
pkt 0
T=update service tag Transmitting pkt with update service tag
T= service tag Transmitting pkt not with update service tag
제 4 장 모 의 실 험
31
제 4 장 모의 실험
본 논문에서는 제안한 에드혹 패킷 스케쥴링에 대한 성능을 평가하기
위해서 미국 버클리 대학 남가주 대학 및 카네기 멜론 대학에서 개발한
네트워크 시뮬레이터인 NS-2[16] 및 CMU 확장 프로그램을 사용했으며 본
논문에서 제안한 MRADPS 와 비교 대상인 EMLM-FQ 를 구현하여 성능
평가를 수행하였다 표 2 는 시뮬레이션 시 적용된 파라미터 값이고 표 3 은
경쟁 그래프가 갖는 각 최소 데이터률에서 각 플로우의 데이터률에 따라
전송해야 하는 패킷수이다
(표 2) 시뮬레이션 파라미터
Parameter Value
Frequency
Transmit Power
110 Mbps Sensitivity
55 Mbps Sensitivity
20 Mbps Sensitivity
Carrier Sense Threshold
Propagation Model
Maximum Transmission Range (25511 Mbps)
Routing Protocol
24 GHz
15 dBm
-82 dBm
-87 dBm
-91 dBm
-108 dBm
Two Ray Ground
250m 200m 100m
DSR
제 4 장 모 의 실 험
32
(표 3) 최소 데이터률과 플로우 데이터률에 따라 전송해야
하는 패킷수
Flow data rate
Minimum data rate )( fP
2Mbps2Mbps
55Mbps55Mbps
11Mbps11Mbps
11Mbps55Mbps
55Mbps2Mbps
11Mbps2Mbps
1
1
1
2
2
5
시나리오 I 은 그림 11 과 같이 4 개의 노드와 그림 6 의 플로우
경쟁그래프와 같이 직접적으로 경쟁 관계에 있는 3 개의 플로우로 구성된
네트워크에서 FIFO 를 사용하는 IEEE 80211b EMLM-FQ MRADPS 를 각각
적용했을 때 플로우별 처리량과 채널 점유 시간을 계산하였다 또한
MRADPS 를 적용했을 때 가장 낮은 데이터률( mind )을 가지는 F1 이 받는
최소 서비스 양이 모든 플로우의 데이터률이 mind 일 때 EMLM-FQ 에서 받는
최소 서비스양을 보장하는지를 확인하기 위해서 그림 11 의 모든 플로우의
데이터률이 2Mbps 일 때 EMLM-FQ 의 처리량을 측정하였다 트래픽으로
제 4 장 모 의 실 험
33
UDP 를 사용하였으며 패킷 사이즈는 1500 바이트이고 시뮬레이션 시간은
200 초이다
F12MbpsN0 N1F0
55MbpsN2 N3F2
11Mbps (그림 11) 시나리오 I의 노드 그래프
(표 4) 시나리오 I의 플로우별 처리량(패킷수)과 전체 네트워크 처리량
Flow 80211b+FIFO EMLM-FQ MRADPSEMLM-
FQ(2Mbps)
F0 5165 24849 29072 15035
F1 47815 24850 14525 15036
F2 48488 24849 69342 15036
Total Throughput(pkt)
101468
100()
74548
73()
112939
111() 45107
제 4 장 모 의 실 험
34
표 4 에서 EMLM-FQ 는 각 플로우가 공정하게 서비스 되지만 전체
네트워크의 처리량이 FIFO 를 사용하는 IEEE 80211b 환경의 전체 네트워크
처리량보다 약 27 감소한다 하지만 MRADPS 는 IEEE 80211b 보다 네트워크
처리량이 약 11 향상된다 또한 MRADPS 에서 최소 데이터률을 갖는 플로우
F1 의 서비스 양은 그림 12 와 같이 모든 플로우의 데이터률이 그림 11 의
최소 데이터률인 2Mbps 일 때 EMLM-FQ 가 각 플로우에게 제공하는 최소
서비스 양과 거의 동일함을 확인 할 수 있고 MRADPS 가 각 플로우
데이터률에 따른 전송해야 하는 패킷 수 )( fP 에 거의 비례하여 각 플로우가
받는 서비스 양을 제공하는 것을 확인 할 수 있다 여기서 )210( =iTif
는
플로우 의 처리량을 나타낸다
그림 13 는 시나리오 I 의 각 패킷 스케쥴링 기법을 적용했을 때
플로우별 채널 점유 시간을 나타낸다 MRADPS 는 3 개의 플로우의 채널 점유
시간이 다른 스케쥴링 기법보다 공정함을 확인 할 수 있다 하지만 정확하게
플로우의 채널 점유 시간이 동일하지는 않다 그 이유는 표 3 에서 전송할
패킷을 계산할 때 간단히 내림으로 계산을 하였고 패킷을 재전송하는 시간
백오프 시간등의 추가적인 시간들이 발생하기 때문이다
제 4 장 모 의 실 험
35
(그림 12) EMLM-FQ(2Mpbs)가 제공하는 최소 처리량과
MRADPS의 각 플로우의 처리량 비교
제 4 장 모 의 실 험
36
(그림 13) 시나리오 I의 각 플로우별 채널 점유시간
시나리오 II 는 그림 14 과 같이 26 개의 노드와 16 개의 플로우로 구성된
네트워크에서 FIFO 를 사용하는 IEEE 80211b EMLML-FQ MRADPS 를 각각
적용했을 때 각 플로우별 처리량를 평가하였다 시나리오 II 의 각 플로우의
경쟁 관계는 그림 15 와 같다 트래픽으로 UDP 를 사용하였으며 패킷
사이즈는 1500 바이트이고 시뮬레이션 시간은 200 초이다
0
01
02
03
04
05
06
07
08
09
F0 F1 F2
Flow ID
Channel O
ccupancy
Tim
e(F
ractio
n)
IEEE 80211_FIFO
EMLM-FQ
MRADPS
제 4 장 모 의 실 험
37
(그림 14) 시나리오 II 의 노드 그래프
(그림 15) 시나리오 II 의 플로우 경쟁 그래프
제 4 장 모 의 실 험
38
(표 5) 시나리오 I의 플로우별 처리량(패킷수)과
전체 네트워크 처리량
Flow 80211b+FIFO EMLM-FQ MRADPS F0 53327 36622 26167 F1 49939 27281 53327 F2 2375 7630 13514 F3 38448 7515 19703 F4 15316 7323 25432 F5 7260 7462 7304 F6 1412 6171 7370 F7 2953 7465 7210 F8 10737 37156 7672 F9 37335 13932 33182
F10 29459 40242 53858 F11 15157 14106 28770 F12 45716 9877 39119 F13 53318 23484 27190 F14 10316 6790 10878 F15 12291 19163 29201
Total Throughput(pkt) 385359 (100)
272219 (71)
389897 (101)
제 4 장 모 의 실 험
39
표 5 는 그림 14 의 노드 그래프에서 각 패킷 스케쥴링 기법을 적용했을
때 각 플로우의 처리량을 나타낸다 IEEE 80211b 에서 다른 플로우에 비해
서비스의 양이 매우 적은 F2 F6 F7 와 같은 플로우를 EMLM-FQ 에서는
일정량의 서비스를 받을 수 있도록 보장해 준다 하지만 IEEE 80211b 의
네트워크 처리량보다 약 29 감소한다 MRADPS 는 전체 네트워크 처리량이
IEEE 80211b 의 네트워크 처리량과 거의 동일한 처리량을 보여주고 또한
고립되는 플로우의 최소 서비스 양을 EMLM-FQ 가 보장해주는 서비스의 양과
거의 동일하게 서비스한다
에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려하는 분산 패킷 스케쥴링
40
제 5 장 결 론
본 논문은 IEEE 80211x와 같이 물리계층에서 다중 데이터률을 제공하는
에드혹 네트워크 환경에서 ldquo플로우들 간에 공유하는 채널 용량이 고정되어
있다rdquo라는 기존 패킷 스케쥴링의 가정이 실제 환경과 적합하지 않는
문제점을 해결하기 위해서 다중 데이터률을 고려한 새로운 공정성 모델인
플로우별 시간 기반 공정성(Time-based Fairness)를 정의한다 또한 정의한
공정성을 달성하기 위하여 플로우 경쟁 그래프 상의 가장 낮은 데이터률과 각
플로우의 데이터률과 비교하여 전송해야 하는 패킷의 수( )( fP )를 계산하고
스케쥴링 과정에서 개의 패킷에 대한 서비스 태그는 업데이트 하지 않고
)( fP 개의 패킷 중 첫 번째 패킷을 제외한 나머지 패킷은 전송 시에 RTS
프레임에 NCB(Not Compare Bit)를 1로 설정하여 수신 노드에서 RTS를
폐기하지 않고 바로 CTS를 보내 서비스 되도록 EMLM-FQ를 수정하여 새로운
스케쥴링 기법인 MRADPS를 제안하였다 MRADPS는 각 플로우의 서비스
태그 할당 방법과 서비스 태그 정보에 대한 교환 방법등 EMLM-FQ의 기존
방식을 고수하기 때문에 EMLM-FQ의 특성인 공간적 채널 재사용 문제를
해결하는 방법과 분산된 플로우 정보를 가지고 스케쥴링을 결정하는 방법을
동일하게 제공한다 시뮬레이션 결과는 MRADPS는 경쟁 그래프에서 가장
낮은 데이터률을 갖는 플로우의 최소 서비스 양을 모든 플로우의 데이터률이
가장 낮은 데이터률을 가질 때 EMLM-FQ의 플로우가 받는 최소 서비스
에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려하는 분산 패킷 스케쥴링
41
양만큼 서비스하는 것을 보여주고 각 플로우가 받는 서비스 양은 )( fP 에
비례함을 보여준다 또한 MRADPS는 다중 데이터률이 제공되는 환경의
에드혹 네트워크의 전체 네트워크 처리량을 크게 향상시키는 것을 보여준다
참 고 문 헌
42
참고 문헌
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[16] NS2 - wwwisiedunsnamns
[17] Datasheet for ORiNOCO 11 Mbits Network Interface Cards 2001
45
감사의 글
이제 2년 반동안의 대학원 생활을 끝마치고 사회로 첫걸음을 내딛게 되었
습니다 제가 무사히 대학원 생활을 끝마칠 수 있도록 도움을 주신 주위의
많은 분들께 이 기회를 빌어 감사의 말씀을 드리고 싶습니다
먼저 저의 지도 교수님이신 유상조 교수님께 감사의 말씀을 드리고 싶습
니다 대학원에 들어와서부터 지금까지 바쁘신 와중에도 부족한 저에게 많
은 시간을 할애하여 지도해 주셔서 항상 감사하게 생각하고 있습니다 교수
님과 연구실 원들과 함께 한 많은 세미나들이 특히 제게 많은 도움이 되었
습니다 또한 바쁘신 와중에도 부족한 논문의 심사를 맡아주신 곽경섭 교수
님과 김덕경 교수님께도 감사의 말씀을 드립니다
결코 적지 않은 2년 반이라는 시간이 짧게 느껴질 만큼 많은 추억과 시간
을 함께한 멀티미디어 통신망 연구실의 선후배 및 동기들에게도 감사의 말
씀을 드립니다
무엇보다도 부모님의 무한한 사랑과 아낌없는 지원이 없었다면 현재의 저
는 없었을 것 입니다 무엇으로도 부모님의 큰 사랑에 보답할 수는 없겠지
만 제 학창생활의 결실인 이 논문을 그 동안의 부모님의 수고에 대한 작은
보답으로 바치고 싶습니다
盧 權 汶
46
학술 활동
[1] Yong-Qian Chen Kwen-mun Roh Sang-Jo Yoo A Distributed Fairness Support
Scheduling Algorithm in Wireless Ad-Hoc Networks Lecture Note in Computer
Science 2006
[2] Yong-Qian Chen Kwen-mun Roh Sang-Jo Yoo A Distributed Fairness Support
Scheduling Algorithm in Wireless Ad-Hoc Networks UIC06
[3] 이정환 노권문 유상조ldquo에드혹 네트워크에서 클러스터 기반의 지오캐
스팅 프로토콜rdquo 한국통신학회 하계학술대회 20047
[4] 노권문 서지영 정순규 조경진 유상조 ldquo에드혹 네트워크에서 다중 데
이터률을 고려하는 분산 패킷 스케쥴링rdquo JCCI2006 20064
[5] Yong-Qian Chen Kwen-Mun Roh Sang-Jo Yoo Service Index Based Fairness
Scheduling in Wireless Ad-Hoc Networks JCCI2006 20064
[6] 조경진 김현주 노권문 유상조 ldquo지능형 무선 인지 기술 기반 네트워크
환경에서 MAC 계층 동적 주파수 선택 방법rdquo 한국통신학회 하계학술대
회 20067
[7] 김현주 조경진 노권문 유상조 ldquo무선 인지 기술 기반의 시스템을 위한
계층에서의 통신 초기화 WRAN MAC 과정rdquo 한국통신학회 하계학술대회
47
20067
[8] 유상조 노권문 정재학 김재명 ldquoWRAN Cognitive Radio MAC 프로토콜
기술rdquo 방송공학회지 Vol 11 No1 pp40-53 2006
[9] 노권문 진영천 유상조 ldquo에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려한
분산 패킷 스케쥴링rdquo 한국통신학회 논문지 2006 07
[10] 조경진 김현주 노권문 유상조 ldquo지능형 무선 인지 기술 기반 네트워크
환경에서 MAC 계층 동적 주파수 선택 방법rdquo 한국통신학회 논문지 게
재 예정
특허 출원
[1] 무선 인지 기술 환경에서 기지국들 간에 무선 공유 자원을 효율적으로
사용하기 위한 매체 접근 제어 계층의 동작 자원 임대 프로토콜 출원번
호 제 2005-0105278
[2] 무선 인지 기술 환경에서 숨겨진 인컴번트 시스템의 검출을 위한 명시적
아웃밴드 시그널링 방법 출원번호 제 2006-0019661
[3] 에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링 방법
출원번호 제 10-2006-63521
[4] 애드혹 네트워크에서 서비스 색인 기반 공정 스케쥴링 방법 출원 번호
제 10-2006-63520
48
수행 프로젝트
[1] 무선 Ad-hoc 네트워크에서 Seamless한 인터넷 QoS 를 제공하기 위한 네
트워킹 기술연구 및 멀티미디어 ad-hoc 서비스 테스트 베드 구현 정보
통신부
[2] 초광대역 무선통신 연구센터 (UWB-ITRC) 제 4 세부과제 ndash UWB 응용
시스템 기술 (정보통신부 대학 IT 연구센터)
[3] 코그니티브 라디오(Cognitive Radio) 기술 개발 III(삼성종합기술원)
- IEEE 80222 WRAN 표준 제안(20051117) 참여(MAC)
[4] 초광대역 무선통신을 위한 지능형 무선인지 (Cognitive Radio) 핵심기술
연구 과학재단 특정기초사업
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
24
34 MRADPS 의 구현
MRADPS 는 각 플로우의 서비스 태그 할당 방법과 서비스 태그 정보에
대한 교환 방법은 EMLM-FQ 를 따른다 하지만 시간 기반 공정성을 제공하기
위하여 각 플로우의 데이터률에 따라 전송해야 하는 패킷 수를 계산하기
위해서 모든 노드는 인접한 노드들의 플로우에 대한 데이터률 정보를 듣고
자신의 로컬 테이블에 저장하고 자신의 로컬 테이블에 존재하는 플로우의
데이터률과 비교하여 가장 낮은 데이터률( mind )을 저장하여 데이터 전송 시
제어 프레임(RTS CTS DS ACK)에 포함시켜 전송한다 만약 로컬 테이블의
mind 보다 낮은 데이터률에 대한 정보를 듣는다면 로컬 테이블의 mind 을 그
데이터률로 저장하고 제어 프레임에 삽입하여 전송한다 따라서 경쟁
그래프에 연결된 플로우를 가진 모든 송신 노드는 경쟁하는 플로우 중 가장
낮은 데이터률에 대한 정보를 얻게 된다 또한 스케쥴링 과정 중에서 mind 과
송신 노드가 서비스 하려는 플로우의 데이터률과 비교하여 송신 노드가
전송해야 하는 패킷 수( )( fP 식(9))를 계산하고 만약 가 1 보다 크고 백로그
된 패킷이 존재 한다면 )( fP 개의 패킷은 동일한 서비스 태그를 갖고 즉시
전송을 시도한다 즉 )( fP 개의 패킷이 서비스 될 때까지 스케쥴링 과정에서
서비스 태그를 업데이트 하지 않는다 )( fP 개의 패킷 중 첫 번째 패킷을
제외한 )( fP -1 개의 패킷들은 전송 시 수신 노드에서 RTS 폐기가 이루어
지지 않게 하기 위해서 RTS 프레임의 1bit 구간(NCB Not Compare Bit)을 1 로
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
25
설정하여 전송한다 RTS 프레임에 NCB 구간이 1 로 세팅되어 있으면 수신
노드는 현재 채널이 사용 중이 아니면 CTS 로 바로 응답하여 그 플로우가
서비스 되도록 한다
341 기본적인 메시지 교환
각 패킷 전송은 RTS-CTS-DS-DATA-ACK 핸드쉐이크 과정을 따르고
패킷이 전송 될 수 있는 데이터률을 결정하기 위하여 RBAR 프로토콜을
따른다 만약 한 노드가 백오프 동안에 다른 노드에 의해서 어떤 전송이
이루어지고 있으면 그 전송이 끝날 때까지 백오프 타이머를 멈추어 기다리고
전송 중인 플로우에 대한 서비스 태그 정보를 로컬 테이블에서 업데이트한다
플로우 f 의 백오프 타이머가 끝나고 채널이 사용 중이지 않다면 RfB)
(수신
노드의 로컬 테이블에 따른 플로우 f 의 백오프 예측 값)를 포함하는 RTS 를
전송한다 RTS 를 받은 수신 노드는 자신의 로컬 테이블에서 플로우 f 에
대한 백오프 값 RfB 이 R
fB)
보다 작거나 같으면 CTS 로 응답하고 그렇지
않으면 CTS 를 전송하지 않는다
송신 노드와 수신 노드의 한 홉 거리에 있는 모든 이웃 노드들에게
플로우의 서비스 태그 정보 데이터률과 네트워크에서 가장 낮은
데이터률( mind )에 대한 정보를 알리기 위해서 제어 프레임(RTS CTS DS
ACK)에 서비스 태그와 mind 을 포함하여 전송하고 CTS DS ACK 프레임에
플로우의 데이터률을 포함하여 전송한다 RTS 에 플로우의 데이터률을
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
26
전송하지 않는 이유는 다중 데이터률 적응 기법으로 RBAR 를 채택하고 있기
때문에 수신 노드가 선택한 데이터률을 CTS 에 포함하여 전송하기 전까지
송신 노드는 전송할 데이터률을 알지 못하기 때문이다 또한 플로우에 대한
업데이트 서비스 태그는 RTS CTS 프레임에 포함하지 않는다 그 이유는
RTS 와 CTS 는 채널 획득을 보장하지 않기 때문이다 RTS-CTS 과정이 성공한
이후에 DS 와 ACK 프레임에 플로우에 대한 업데이트 태그를 붙여 주변
노드들에게 공지한다 이로써 스케쥴링을 위한 정확한 플로우의 서비스 태그
정보가 전달된다
342 테이블 정보 교환
경쟁 그래프에서 한 홉 거리에 있는 플로우에 대한 정보는 송신 노드와
수신 노드에 분산되어 있을 수 있다 따라서 송신 노드의 플로우 f 에 대한
백 오프 값 설정 방법은 송신 노드와 수신 노드에서 유지 되는 테이블을
고려하여 백오프 값을 설정해야한다
즉 Sf
Sff BBB += 이다 fB 는 플로우 f 의 백오프 값이고 S
fB 는 송신
노드의 로컬 테이블에 따른 플로우 f 의 백오프 값 RfB 은 수신 노드의 로컬
테이블에 따른 플로우 f 의 백오프 값이다 그러나 송신 노드에서는 SfB 는
정확히 알지만 RfB 은 알 수 없다 따라서 송신 노드가 R
fB 을 예측 할 수
있도록 수신 노드는 ACK 프레임에 두개의 파라미터( fM fb )를 추가하여
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
27
전송한다 fM 는 수신 노드의 로컬 테이블에서 플로우 f 가 서비스하기 전에
서비스 되어야 하는 플로우들의 바이트 수이다 fM 는 다음과 같이 계산된다
(12)
fw 는 플로우 f 의 가중치이고 iT 는 수신 노드의 로컬 테이블에서
플로우 f 의 서비스 태그( fT )보다 작은 플로우의 서비스 태그이다 B는 수신
노드의 로컬 테이블에서 fT 보다 작은 서비스 태그를 갖는 플로우들의
집합이다 fb 은 수신 노드의 테이블에서 플로우 f 의 백오프 기간을
나타낸다 따라서 송신 노드가 fM fb 를 ACK 프레임을 통해 받으면 임의의
시간 t 에서의 RfB)
은 다음과 같이 계산 할 수 있다 ft 는 이전에 ACK
프레임을 받은 시간이다
(13)
343 패킷 스케쥴링
노드 에서 채널이 사용 중이 아닌 것이 감지되면 a) 전송할 플로우 가
로컬 테이블 에서 가장 작은 서비스 태그를 가지고 있다면 즉시 HOL(Head of
Line) 패킷을 전송한다 만약 f 의 데이터률이 mind 보다 크다면 시간
공정성을 달성하기 위해 전송해야 하는 패킷 수( )( fP )를 구하고 )( fP 개의
패킷들의 서비스 태그를 업데이트하지 않고 동일한 서비스 태그를 갖는다
fBj jff wTTM )(sum isinminus=
ffffRf MttdMbB ))(( min minussdotminussdotasymp)
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
28
)( fP 개의 패킷들은 즉시 전송을 시도하고 )( fP 개의 패킷들이 서비스 된 후
패킷의 서비스 태그를 업데이트한다 b) f 보다 작은 서비스 태그를 갖는
플로우가 자신의 로컬 테이블( nE )에 존재 하면 f 의 백오프 값 fB 을
Rf
Sf BB + 로 설정 하고 백오프 타이머가 동작을 시작한다 c) f 의 백오프
타이머가 만료되고 채널이 사용 중이 아니라면 f 의 HOL(Head of Line)
패킷을 전송한다 그림 9 는 패킷 스케쥴링의 순서를 나타낸다
(그림 9) 패킷 스케쥴링 순서도
스케쥴링 시작
전송할 플로우가 가장 작은 서비스 태그를 갖는가
계산
HOL 패킷 전송
백오프 시작
Rf
Sff BBB +=
백오프 만료
네
아니오
)(fP
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
29
344 간단한 예제
그림 5 와 같은 네트워크가 존재한다고 가정하자 각 플로우의 패킷
사이즈와 가중치는 동일하다 각 플로우 )210( =iFi 는 초기 서비스 태그
값으로 각각 10 =T 21 =T 32 =T 을 갖는다 또한 이라
가정하면 그림 10 와 같이 F0 는 가장 작은 서비스 태그를 갖기 때문에 즉시
pkt 0 의 전송을 시작한다 전송을 시작하기 전에 F0 의 데이터률은 네크워크에
존재하는 가장 낮은 데이터률 mind 보다 5 배 높기 때문에 시간 기반 공정성을
달성하기 위해서 전송해야 할 패킷 수 5)( =fP 를 계산하고 F0 의 첫 번째
패킷 pkt 0 을 전송할 때 DS 와 ACK 프레임에 업데이트 태그를 붙이지 않는다
그 이유는 만약 노드 N1 이 F0 의 업데이트 태그를 수신하면 즉시 F1 의 pkt
0 를 서비스하기 위해 채널에 접근을 시도할 것이기 때문이다 따라서
업데이트 태그를 붙이지 않음으로써 F0 의 전송해야 할 나머지 패킷에게
전송할 기회를 줄 수 있다 pkt 0 전송 후에 F0 는 스케쥴링 과정에서 )( fP 의
마지막 패킷 pkt 4 가 서비스 되기 전까지 서비스 태그를 업데이트 하지 않기
때문에 F0 는 가장 작은 서비스 태그를 가지므로 F0 의 pkt 1 pkt 2 pkt 3 pkt
4 는 즉시 전송을 시도한다 또한 pkt 1 pkt 2 pkt 3 pkt 4 을 전송 할 때 RTS
프레임의 NCB(Not Compare Bit)을 1 로 설정하여 전송한다 이는 수신
노드에서 RfB 값의 비교없이 RTS 프레임에 대한 응답으로 CTS 프레임을 즉시
전송하도록 한다 F0 의 전송해야 할 5 개의 패킷 중 마지막 패킷인 pkt 4
10 =
WeightSizePacket
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
30
전송시 DS 와 ACK 프레임에 업데이트 태그를 붙여서 주변 노드들에게
공지한다 N1 이 F0 의 pkt 4 의 업데이트 태그를 수신하면 F1 의 패킷을
서비스하기 위해서 즉시 채널에 접근한다 F1 의 첫 번째 패킷 pkt 0 을
전송하기 전에 F0 와 같이 2)( =fP 를 계산하고 F1 의 pkt 0 의 전송 후에 pkt
1 전송시 NCB 를 1 로 설정하고 DS 와 ACK 프레임 전송 시 업데이트 태그를
붙인다 F2 는 이기 때문에 추가로 전송할 패킷이 존재 하지 않다 따라서
F2 의 패킷 pkt 0 을 전송할 때 DS 와 ACK 프레임 전송 시 업데이트 태그를
붙여서 전송한다
(그림 10) 간단한 예제
Time
F0
F1
F2
T1=2
T0=1 T0=1 T0=1 T0=1 T0=11
T1=12
T2=13
100 200 300
pkt 0 pkt 1 pkt 2 pkt 3 pkt 4
pkt 0 pkt 1
pkt 0
T=update service tag Transmitting pkt with update service tag
T= service tag Transmitting pkt not with update service tag
제 4 장 모 의 실 험
31
제 4 장 모의 실험
본 논문에서는 제안한 에드혹 패킷 스케쥴링에 대한 성능을 평가하기
위해서 미국 버클리 대학 남가주 대학 및 카네기 멜론 대학에서 개발한
네트워크 시뮬레이터인 NS-2[16] 및 CMU 확장 프로그램을 사용했으며 본
논문에서 제안한 MRADPS 와 비교 대상인 EMLM-FQ 를 구현하여 성능
평가를 수행하였다 표 2 는 시뮬레이션 시 적용된 파라미터 값이고 표 3 은
경쟁 그래프가 갖는 각 최소 데이터률에서 각 플로우의 데이터률에 따라
전송해야 하는 패킷수이다
(표 2) 시뮬레이션 파라미터
Parameter Value
Frequency
Transmit Power
110 Mbps Sensitivity
55 Mbps Sensitivity
20 Mbps Sensitivity
Carrier Sense Threshold
Propagation Model
Maximum Transmission Range (25511 Mbps)
Routing Protocol
24 GHz
15 dBm
-82 dBm
-87 dBm
-91 dBm
-108 dBm
Two Ray Ground
250m 200m 100m
DSR
제 4 장 모 의 실 험
32
(표 3) 최소 데이터률과 플로우 데이터률에 따라 전송해야
하는 패킷수
Flow data rate
Minimum data rate )( fP
2Mbps2Mbps
55Mbps55Mbps
11Mbps11Mbps
11Mbps55Mbps
55Mbps2Mbps
11Mbps2Mbps
1
1
1
2
2
5
시나리오 I 은 그림 11 과 같이 4 개의 노드와 그림 6 의 플로우
경쟁그래프와 같이 직접적으로 경쟁 관계에 있는 3 개의 플로우로 구성된
네트워크에서 FIFO 를 사용하는 IEEE 80211b EMLM-FQ MRADPS 를 각각
적용했을 때 플로우별 처리량과 채널 점유 시간을 계산하였다 또한
MRADPS 를 적용했을 때 가장 낮은 데이터률( mind )을 가지는 F1 이 받는
최소 서비스 양이 모든 플로우의 데이터률이 mind 일 때 EMLM-FQ 에서 받는
최소 서비스양을 보장하는지를 확인하기 위해서 그림 11 의 모든 플로우의
데이터률이 2Mbps 일 때 EMLM-FQ 의 처리량을 측정하였다 트래픽으로
제 4 장 모 의 실 험
33
UDP 를 사용하였으며 패킷 사이즈는 1500 바이트이고 시뮬레이션 시간은
200 초이다
F12MbpsN0 N1F0
55MbpsN2 N3F2
11Mbps (그림 11) 시나리오 I의 노드 그래프
(표 4) 시나리오 I의 플로우별 처리량(패킷수)과 전체 네트워크 처리량
Flow 80211b+FIFO EMLM-FQ MRADPSEMLM-
FQ(2Mbps)
F0 5165 24849 29072 15035
F1 47815 24850 14525 15036
F2 48488 24849 69342 15036
Total Throughput(pkt)
101468
100()
74548
73()
112939
111() 45107
제 4 장 모 의 실 험
34
표 4 에서 EMLM-FQ 는 각 플로우가 공정하게 서비스 되지만 전체
네트워크의 처리량이 FIFO 를 사용하는 IEEE 80211b 환경의 전체 네트워크
처리량보다 약 27 감소한다 하지만 MRADPS 는 IEEE 80211b 보다 네트워크
처리량이 약 11 향상된다 또한 MRADPS 에서 최소 데이터률을 갖는 플로우
F1 의 서비스 양은 그림 12 와 같이 모든 플로우의 데이터률이 그림 11 의
최소 데이터률인 2Mbps 일 때 EMLM-FQ 가 각 플로우에게 제공하는 최소
서비스 양과 거의 동일함을 확인 할 수 있고 MRADPS 가 각 플로우
데이터률에 따른 전송해야 하는 패킷 수 )( fP 에 거의 비례하여 각 플로우가
받는 서비스 양을 제공하는 것을 확인 할 수 있다 여기서 )210( =iTif
는
플로우 의 처리량을 나타낸다
그림 13 는 시나리오 I 의 각 패킷 스케쥴링 기법을 적용했을 때
플로우별 채널 점유 시간을 나타낸다 MRADPS 는 3 개의 플로우의 채널 점유
시간이 다른 스케쥴링 기법보다 공정함을 확인 할 수 있다 하지만 정확하게
플로우의 채널 점유 시간이 동일하지는 않다 그 이유는 표 3 에서 전송할
패킷을 계산할 때 간단히 내림으로 계산을 하였고 패킷을 재전송하는 시간
백오프 시간등의 추가적인 시간들이 발생하기 때문이다
제 4 장 모 의 실 험
35
(그림 12) EMLM-FQ(2Mpbs)가 제공하는 최소 처리량과
MRADPS의 각 플로우의 처리량 비교
제 4 장 모 의 실 험
36
(그림 13) 시나리오 I의 각 플로우별 채널 점유시간
시나리오 II 는 그림 14 과 같이 26 개의 노드와 16 개의 플로우로 구성된
네트워크에서 FIFO 를 사용하는 IEEE 80211b EMLML-FQ MRADPS 를 각각
적용했을 때 각 플로우별 처리량를 평가하였다 시나리오 II 의 각 플로우의
경쟁 관계는 그림 15 와 같다 트래픽으로 UDP 를 사용하였으며 패킷
사이즈는 1500 바이트이고 시뮬레이션 시간은 200 초이다
0
01
02
03
04
05
06
07
08
09
F0 F1 F2
Flow ID
Channel O
ccupancy
Tim
e(F
ractio
n)
IEEE 80211_FIFO
EMLM-FQ
MRADPS
제 4 장 모 의 실 험
37
(그림 14) 시나리오 II 의 노드 그래프
(그림 15) 시나리오 II 의 플로우 경쟁 그래프
제 4 장 모 의 실 험
38
(표 5) 시나리오 I의 플로우별 처리량(패킷수)과
전체 네트워크 처리량
Flow 80211b+FIFO EMLM-FQ MRADPS F0 53327 36622 26167 F1 49939 27281 53327 F2 2375 7630 13514 F3 38448 7515 19703 F4 15316 7323 25432 F5 7260 7462 7304 F6 1412 6171 7370 F7 2953 7465 7210 F8 10737 37156 7672 F9 37335 13932 33182
F10 29459 40242 53858 F11 15157 14106 28770 F12 45716 9877 39119 F13 53318 23484 27190 F14 10316 6790 10878 F15 12291 19163 29201
Total Throughput(pkt) 385359 (100)
272219 (71)
389897 (101)
제 4 장 모 의 실 험
39
표 5 는 그림 14 의 노드 그래프에서 각 패킷 스케쥴링 기법을 적용했을
때 각 플로우의 처리량을 나타낸다 IEEE 80211b 에서 다른 플로우에 비해
서비스의 양이 매우 적은 F2 F6 F7 와 같은 플로우를 EMLM-FQ 에서는
일정량의 서비스를 받을 수 있도록 보장해 준다 하지만 IEEE 80211b 의
네트워크 처리량보다 약 29 감소한다 MRADPS 는 전체 네트워크 처리량이
IEEE 80211b 의 네트워크 처리량과 거의 동일한 처리량을 보여주고 또한
고립되는 플로우의 최소 서비스 양을 EMLM-FQ 가 보장해주는 서비스의 양과
거의 동일하게 서비스한다
에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려하는 분산 패킷 스케쥴링
40
제 5 장 결 론
본 논문은 IEEE 80211x와 같이 물리계층에서 다중 데이터률을 제공하는
에드혹 네트워크 환경에서 ldquo플로우들 간에 공유하는 채널 용량이 고정되어
있다rdquo라는 기존 패킷 스케쥴링의 가정이 실제 환경과 적합하지 않는
문제점을 해결하기 위해서 다중 데이터률을 고려한 새로운 공정성 모델인
플로우별 시간 기반 공정성(Time-based Fairness)를 정의한다 또한 정의한
공정성을 달성하기 위하여 플로우 경쟁 그래프 상의 가장 낮은 데이터률과 각
플로우의 데이터률과 비교하여 전송해야 하는 패킷의 수( )( fP )를 계산하고
스케쥴링 과정에서 개의 패킷에 대한 서비스 태그는 업데이트 하지 않고
)( fP 개의 패킷 중 첫 번째 패킷을 제외한 나머지 패킷은 전송 시에 RTS
프레임에 NCB(Not Compare Bit)를 1로 설정하여 수신 노드에서 RTS를
폐기하지 않고 바로 CTS를 보내 서비스 되도록 EMLM-FQ를 수정하여 새로운
스케쥴링 기법인 MRADPS를 제안하였다 MRADPS는 각 플로우의 서비스
태그 할당 방법과 서비스 태그 정보에 대한 교환 방법등 EMLM-FQ의 기존
방식을 고수하기 때문에 EMLM-FQ의 특성인 공간적 채널 재사용 문제를
해결하는 방법과 분산된 플로우 정보를 가지고 스케쥴링을 결정하는 방법을
동일하게 제공한다 시뮬레이션 결과는 MRADPS는 경쟁 그래프에서 가장
낮은 데이터률을 갖는 플로우의 최소 서비스 양을 모든 플로우의 데이터률이
가장 낮은 데이터률을 가질 때 EMLM-FQ의 플로우가 받는 최소 서비스
에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려하는 분산 패킷 스케쥴링
41
양만큼 서비스하는 것을 보여주고 각 플로우가 받는 서비스 양은 )( fP 에
비례함을 보여준다 또한 MRADPS는 다중 데이터률이 제공되는 환경의
에드혹 네트워크의 전체 네트워크 처리량을 크게 향상시키는 것을 보여준다
참 고 문 헌
42
참고 문헌
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Physical Layer(PHY) Specifications Further Higher Data Rate Extension in
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[17] Datasheet for ORiNOCO 11 Mbits Network Interface Cards 2001
45
감사의 글
이제 2년 반동안의 대학원 생활을 끝마치고 사회로 첫걸음을 내딛게 되었
습니다 제가 무사히 대학원 생활을 끝마칠 수 있도록 도움을 주신 주위의
많은 분들께 이 기회를 빌어 감사의 말씀을 드리고 싶습니다
먼저 저의 지도 교수님이신 유상조 교수님께 감사의 말씀을 드리고 싶습
니다 대학원에 들어와서부터 지금까지 바쁘신 와중에도 부족한 저에게 많
은 시간을 할애하여 지도해 주셔서 항상 감사하게 생각하고 있습니다 교수
님과 연구실 원들과 함께 한 많은 세미나들이 특히 제게 많은 도움이 되었
습니다 또한 바쁘신 와중에도 부족한 논문의 심사를 맡아주신 곽경섭 교수
님과 김덕경 교수님께도 감사의 말씀을 드립니다
결코 적지 않은 2년 반이라는 시간이 짧게 느껴질 만큼 많은 추억과 시간
을 함께한 멀티미디어 통신망 연구실의 선후배 및 동기들에게도 감사의 말
씀을 드립니다
무엇보다도 부모님의 무한한 사랑과 아낌없는 지원이 없었다면 현재의 저
는 없었을 것 입니다 무엇으로도 부모님의 큰 사랑에 보답할 수는 없겠지
만 제 학창생활의 결실인 이 논문을 그 동안의 부모님의 수고에 대한 작은
보답으로 바치고 싶습니다
盧 權 汶
46
학술 활동
[1] Yong-Qian Chen Kwen-mun Roh Sang-Jo Yoo A Distributed Fairness Support
Scheduling Algorithm in Wireless Ad-Hoc Networks Lecture Note in Computer
Science 2006
[2] Yong-Qian Chen Kwen-mun Roh Sang-Jo Yoo A Distributed Fairness Support
Scheduling Algorithm in Wireless Ad-Hoc Networks UIC06
[3] 이정환 노권문 유상조ldquo에드혹 네트워크에서 클러스터 기반의 지오캐
스팅 프로토콜rdquo 한국통신학회 하계학술대회 20047
[4] 노권문 서지영 정순규 조경진 유상조 ldquo에드혹 네트워크에서 다중 데
이터률을 고려하는 분산 패킷 스케쥴링rdquo JCCI2006 20064
[5] Yong-Qian Chen Kwen-Mun Roh Sang-Jo Yoo Service Index Based Fairness
Scheduling in Wireless Ad-Hoc Networks JCCI2006 20064
[6] 조경진 김현주 노권문 유상조 ldquo지능형 무선 인지 기술 기반 네트워크
환경에서 MAC 계층 동적 주파수 선택 방법rdquo 한국통신학회 하계학술대
회 20067
[7] 김현주 조경진 노권문 유상조 ldquo무선 인지 기술 기반의 시스템을 위한
계층에서의 통신 초기화 WRAN MAC 과정rdquo 한국통신학회 하계학술대회
47
20067
[8] 유상조 노권문 정재학 김재명 ldquoWRAN Cognitive Radio MAC 프로토콜
기술rdquo 방송공학회지 Vol 11 No1 pp40-53 2006
[9] 노권문 진영천 유상조 ldquo에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려한
분산 패킷 스케쥴링rdquo 한국통신학회 논문지 2006 07
[10] 조경진 김현주 노권문 유상조 ldquo지능형 무선 인지 기술 기반 네트워크
환경에서 MAC 계층 동적 주파수 선택 방법rdquo 한국통신학회 논문지 게
재 예정
특허 출원
[1] 무선 인지 기술 환경에서 기지국들 간에 무선 공유 자원을 효율적으로
사용하기 위한 매체 접근 제어 계층의 동작 자원 임대 프로토콜 출원번
호 제 2005-0105278
[2] 무선 인지 기술 환경에서 숨겨진 인컴번트 시스템의 검출을 위한 명시적
아웃밴드 시그널링 방법 출원번호 제 2006-0019661
[3] 에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링 방법
출원번호 제 10-2006-63521
[4] 애드혹 네트워크에서 서비스 색인 기반 공정 스케쥴링 방법 출원 번호
제 10-2006-63520
48
수행 프로젝트
[1] 무선 Ad-hoc 네트워크에서 Seamless한 인터넷 QoS 를 제공하기 위한 네
트워킹 기술연구 및 멀티미디어 ad-hoc 서비스 테스트 베드 구현 정보
통신부
[2] 초광대역 무선통신 연구센터 (UWB-ITRC) 제 4 세부과제 ndash UWB 응용
시스템 기술 (정보통신부 대학 IT 연구센터)
[3] 코그니티브 라디오(Cognitive Radio) 기술 개발 III(삼성종합기술원)
- IEEE 80222 WRAN 표준 제안(20051117) 참여(MAC)
[4] 초광대역 무선통신을 위한 지능형 무선인지 (Cognitive Radio) 핵심기술
연구 과학재단 특정기초사업
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
25
설정하여 전송한다 RTS 프레임에 NCB 구간이 1 로 세팅되어 있으면 수신
노드는 현재 채널이 사용 중이 아니면 CTS 로 바로 응답하여 그 플로우가
서비스 되도록 한다
341 기본적인 메시지 교환
각 패킷 전송은 RTS-CTS-DS-DATA-ACK 핸드쉐이크 과정을 따르고
패킷이 전송 될 수 있는 데이터률을 결정하기 위하여 RBAR 프로토콜을
따른다 만약 한 노드가 백오프 동안에 다른 노드에 의해서 어떤 전송이
이루어지고 있으면 그 전송이 끝날 때까지 백오프 타이머를 멈추어 기다리고
전송 중인 플로우에 대한 서비스 태그 정보를 로컬 테이블에서 업데이트한다
플로우 f 의 백오프 타이머가 끝나고 채널이 사용 중이지 않다면 RfB)
(수신
노드의 로컬 테이블에 따른 플로우 f 의 백오프 예측 값)를 포함하는 RTS 를
전송한다 RTS 를 받은 수신 노드는 자신의 로컬 테이블에서 플로우 f 에
대한 백오프 값 RfB 이 R
fB)
보다 작거나 같으면 CTS 로 응답하고 그렇지
않으면 CTS 를 전송하지 않는다
송신 노드와 수신 노드의 한 홉 거리에 있는 모든 이웃 노드들에게
플로우의 서비스 태그 정보 데이터률과 네트워크에서 가장 낮은
데이터률( mind )에 대한 정보를 알리기 위해서 제어 프레임(RTS CTS DS
ACK)에 서비스 태그와 mind 을 포함하여 전송하고 CTS DS ACK 프레임에
플로우의 데이터률을 포함하여 전송한다 RTS 에 플로우의 데이터률을
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
26
전송하지 않는 이유는 다중 데이터률 적응 기법으로 RBAR 를 채택하고 있기
때문에 수신 노드가 선택한 데이터률을 CTS 에 포함하여 전송하기 전까지
송신 노드는 전송할 데이터률을 알지 못하기 때문이다 또한 플로우에 대한
업데이트 서비스 태그는 RTS CTS 프레임에 포함하지 않는다 그 이유는
RTS 와 CTS 는 채널 획득을 보장하지 않기 때문이다 RTS-CTS 과정이 성공한
이후에 DS 와 ACK 프레임에 플로우에 대한 업데이트 태그를 붙여 주변
노드들에게 공지한다 이로써 스케쥴링을 위한 정확한 플로우의 서비스 태그
정보가 전달된다
342 테이블 정보 교환
경쟁 그래프에서 한 홉 거리에 있는 플로우에 대한 정보는 송신 노드와
수신 노드에 분산되어 있을 수 있다 따라서 송신 노드의 플로우 f 에 대한
백 오프 값 설정 방법은 송신 노드와 수신 노드에서 유지 되는 테이블을
고려하여 백오프 값을 설정해야한다
즉 Sf
Sff BBB += 이다 fB 는 플로우 f 의 백오프 값이고 S
fB 는 송신
노드의 로컬 테이블에 따른 플로우 f 의 백오프 값 RfB 은 수신 노드의 로컬
테이블에 따른 플로우 f 의 백오프 값이다 그러나 송신 노드에서는 SfB 는
정확히 알지만 RfB 은 알 수 없다 따라서 송신 노드가 R
fB 을 예측 할 수
있도록 수신 노드는 ACK 프레임에 두개의 파라미터( fM fb )를 추가하여
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
27
전송한다 fM 는 수신 노드의 로컬 테이블에서 플로우 f 가 서비스하기 전에
서비스 되어야 하는 플로우들의 바이트 수이다 fM 는 다음과 같이 계산된다
(12)
fw 는 플로우 f 의 가중치이고 iT 는 수신 노드의 로컬 테이블에서
플로우 f 의 서비스 태그( fT )보다 작은 플로우의 서비스 태그이다 B는 수신
노드의 로컬 테이블에서 fT 보다 작은 서비스 태그를 갖는 플로우들의
집합이다 fb 은 수신 노드의 테이블에서 플로우 f 의 백오프 기간을
나타낸다 따라서 송신 노드가 fM fb 를 ACK 프레임을 통해 받으면 임의의
시간 t 에서의 RfB)
은 다음과 같이 계산 할 수 있다 ft 는 이전에 ACK
프레임을 받은 시간이다
(13)
343 패킷 스케쥴링
노드 에서 채널이 사용 중이 아닌 것이 감지되면 a) 전송할 플로우 가
로컬 테이블 에서 가장 작은 서비스 태그를 가지고 있다면 즉시 HOL(Head of
Line) 패킷을 전송한다 만약 f 의 데이터률이 mind 보다 크다면 시간
공정성을 달성하기 위해 전송해야 하는 패킷 수( )( fP )를 구하고 )( fP 개의
패킷들의 서비스 태그를 업데이트하지 않고 동일한 서비스 태그를 갖는다
fBj jff wTTM )(sum isinminus=
ffffRf MttdMbB ))(( min minussdotminussdotasymp)
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
28
)( fP 개의 패킷들은 즉시 전송을 시도하고 )( fP 개의 패킷들이 서비스 된 후
패킷의 서비스 태그를 업데이트한다 b) f 보다 작은 서비스 태그를 갖는
플로우가 자신의 로컬 테이블( nE )에 존재 하면 f 의 백오프 값 fB 을
Rf
Sf BB + 로 설정 하고 백오프 타이머가 동작을 시작한다 c) f 의 백오프
타이머가 만료되고 채널이 사용 중이 아니라면 f 의 HOL(Head of Line)
패킷을 전송한다 그림 9 는 패킷 스케쥴링의 순서를 나타낸다
(그림 9) 패킷 스케쥴링 순서도
스케쥴링 시작
전송할 플로우가 가장 작은 서비스 태그를 갖는가
계산
HOL 패킷 전송
백오프 시작
Rf
Sff BBB +=
백오프 만료
네
아니오
)(fP
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
29
344 간단한 예제
그림 5 와 같은 네트워크가 존재한다고 가정하자 각 플로우의 패킷
사이즈와 가중치는 동일하다 각 플로우 )210( =iFi 는 초기 서비스 태그
값으로 각각 10 =T 21 =T 32 =T 을 갖는다 또한 이라
가정하면 그림 10 와 같이 F0 는 가장 작은 서비스 태그를 갖기 때문에 즉시
pkt 0 의 전송을 시작한다 전송을 시작하기 전에 F0 의 데이터률은 네크워크에
존재하는 가장 낮은 데이터률 mind 보다 5 배 높기 때문에 시간 기반 공정성을
달성하기 위해서 전송해야 할 패킷 수 5)( =fP 를 계산하고 F0 의 첫 번째
패킷 pkt 0 을 전송할 때 DS 와 ACK 프레임에 업데이트 태그를 붙이지 않는다
그 이유는 만약 노드 N1 이 F0 의 업데이트 태그를 수신하면 즉시 F1 의 pkt
0 를 서비스하기 위해 채널에 접근을 시도할 것이기 때문이다 따라서
업데이트 태그를 붙이지 않음으로써 F0 의 전송해야 할 나머지 패킷에게
전송할 기회를 줄 수 있다 pkt 0 전송 후에 F0 는 스케쥴링 과정에서 )( fP 의
마지막 패킷 pkt 4 가 서비스 되기 전까지 서비스 태그를 업데이트 하지 않기
때문에 F0 는 가장 작은 서비스 태그를 가지므로 F0 의 pkt 1 pkt 2 pkt 3 pkt
4 는 즉시 전송을 시도한다 또한 pkt 1 pkt 2 pkt 3 pkt 4 을 전송 할 때 RTS
프레임의 NCB(Not Compare Bit)을 1 로 설정하여 전송한다 이는 수신
노드에서 RfB 값의 비교없이 RTS 프레임에 대한 응답으로 CTS 프레임을 즉시
전송하도록 한다 F0 의 전송해야 할 5 개의 패킷 중 마지막 패킷인 pkt 4
10 =
WeightSizePacket
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
30
전송시 DS 와 ACK 프레임에 업데이트 태그를 붙여서 주변 노드들에게
공지한다 N1 이 F0 의 pkt 4 의 업데이트 태그를 수신하면 F1 의 패킷을
서비스하기 위해서 즉시 채널에 접근한다 F1 의 첫 번째 패킷 pkt 0 을
전송하기 전에 F0 와 같이 2)( =fP 를 계산하고 F1 의 pkt 0 의 전송 후에 pkt
1 전송시 NCB 를 1 로 설정하고 DS 와 ACK 프레임 전송 시 업데이트 태그를
붙인다 F2 는 이기 때문에 추가로 전송할 패킷이 존재 하지 않다 따라서
F2 의 패킷 pkt 0 을 전송할 때 DS 와 ACK 프레임 전송 시 업데이트 태그를
붙여서 전송한다
(그림 10) 간단한 예제
Time
F0
F1
F2
T1=2
T0=1 T0=1 T0=1 T0=1 T0=11
T1=12
T2=13
100 200 300
pkt 0 pkt 1 pkt 2 pkt 3 pkt 4
pkt 0 pkt 1
pkt 0
T=update service tag Transmitting pkt with update service tag
T= service tag Transmitting pkt not with update service tag
제 4 장 모 의 실 험
31
제 4 장 모의 실험
본 논문에서는 제안한 에드혹 패킷 스케쥴링에 대한 성능을 평가하기
위해서 미국 버클리 대학 남가주 대학 및 카네기 멜론 대학에서 개발한
네트워크 시뮬레이터인 NS-2[16] 및 CMU 확장 프로그램을 사용했으며 본
논문에서 제안한 MRADPS 와 비교 대상인 EMLM-FQ 를 구현하여 성능
평가를 수행하였다 표 2 는 시뮬레이션 시 적용된 파라미터 값이고 표 3 은
경쟁 그래프가 갖는 각 최소 데이터률에서 각 플로우의 데이터률에 따라
전송해야 하는 패킷수이다
(표 2) 시뮬레이션 파라미터
Parameter Value
Frequency
Transmit Power
110 Mbps Sensitivity
55 Mbps Sensitivity
20 Mbps Sensitivity
Carrier Sense Threshold
Propagation Model
Maximum Transmission Range (25511 Mbps)
Routing Protocol
24 GHz
15 dBm
-82 dBm
-87 dBm
-91 dBm
-108 dBm
Two Ray Ground
250m 200m 100m
DSR
제 4 장 모 의 실 험
32
(표 3) 최소 데이터률과 플로우 데이터률에 따라 전송해야
하는 패킷수
Flow data rate
Minimum data rate )( fP
2Mbps2Mbps
55Mbps55Mbps
11Mbps11Mbps
11Mbps55Mbps
55Mbps2Mbps
11Mbps2Mbps
1
1
1
2
2
5
시나리오 I 은 그림 11 과 같이 4 개의 노드와 그림 6 의 플로우
경쟁그래프와 같이 직접적으로 경쟁 관계에 있는 3 개의 플로우로 구성된
네트워크에서 FIFO 를 사용하는 IEEE 80211b EMLM-FQ MRADPS 를 각각
적용했을 때 플로우별 처리량과 채널 점유 시간을 계산하였다 또한
MRADPS 를 적용했을 때 가장 낮은 데이터률( mind )을 가지는 F1 이 받는
최소 서비스 양이 모든 플로우의 데이터률이 mind 일 때 EMLM-FQ 에서 받는
최소 서비스양을 보장하는지를 확인하기 위해서 그림 11 의 모든 플로우의
데이터률이 2Mbps 일 때 EMLM-FQ 의 처리량을 측정하였다 트래픽으로
제 4 장 모 의 실 험
33
UDP 를 사용하였으며 패킷 사이즈는 1500 바이트이고 시뮬레이션 시간은
200 초이다
F12MbpsN0 N1F0
55MbpsN2 N3F2
11Mbps (그림 11) 시나리오 I의 노드 그래프
(표 4) 시나리오 I의 플로우별 처리량(패킷수)과 전체 네트워크 처리량
Flow 80211b+FIFO EMLM-FQ MRADPSEMLM-
FQ(2Mbps)
F0 5165 24849 29072 15035
F1 47815 24850 14525 15036
F2 48488 24849 69342 15036
Total Throughput(pkt)
101468
100()
74548
73()
112939
111() 45107
제 4 장 모 의 실 험
34
표 4 에서 EMLM-FQ 는 각 플로우가 공정하게 서비스 되지만 전체
네트워크의 처리량이 FIFO 를 사용하는 IEEE 80211b 환경의 전체 네트워크
처리량보다 약 27 감소한다 하지만 MRADPS 는 IEEE 80211b 보다 네트워크
처리량이 약 11 향상된다 또한 MRADPS 에서 최소 데이터률을 갖는 플로우
F1 의 서비스 양은 그림 12 와 같이 모든 플로우의 데이터률이 그림 11 의
최소 데이터률인 2Mbps 일 때 EMLM-FQ 가 각 플로우에게 제공하는 최소
서비스 양과 거의 동일함을 확인 할 수 있고 MRADPS 가 각 플로우
데이터률에 따른 전송해야 하는 패킷 수 )( fP 에 거의 비례하여 각 플로우가
받는 서비스 양을 제공하는 것을 확인 할 수 있다 여기서 )210( =iTif
는
플로우 의 처리량을 나타낸다
그림 13 는 시나리오 I 의 각 패킷 스케쥴링 기법을 적용했을 때
플로우별 채널 점유 시간을 나타낸다 MRADPS 는 3 개의 플로우의 채널 점유
시간이 다른 스케쥴링 기법보다 공정함을 확인 할 수 있다 하지만 정확하게
플로우의 채널 점유 시간이 동일하지는 않다 그 이유는 표 3 에서 전송할
패킷을 계산할 때 간단히 내림으로 계산을 하였고 패킷을 재전송하는 시간
백오프 시간등의 추가적인 시간들이 발생하기 때문이다
제 4 장 모 의 실 험
35
(그림 12) EMLM-FQ(2Mpbs)가 제공하는 최소 처리량과
MRADPS의 각 플로우의 처리량 비교
제 4 장 모 의 실 험
36
(그림 13) 시나리오 I의 각 플로우별 채널 점유시간
시나리오 II 는 그림 14 과 같이 26 개의 노드와 16 개의 플로우로 구성된
네트워크에서 FIFO 를 사용하는 IEEE 80211b EMLML-FQ MRADPS 를 각각
적용했을 때 각 플로우별 처리량를 평가하였다 시나리오 II 의 각 플로우의
경쟁 관계는 그림 15 와 같다 트래픽으로 UDP 를 사용하였으며 패킷
사이즈는 1500 바이트이고 시뮬레이션 시간은 200 초이다
0
01
02
03
04
05
06
07
08
09
F0 F1 F2
Flow ID
Channel O
ccupancy
Tim
e(F
ractio
n)
IEEE 80211_FIFO
EMLM-FQ
MRADPS
제 4 장 모 의 실 험
37
(그림 14) 시나리오 II 의 노드 그래프
(그림 15) 시나리오 II 의 플로우 경쟁 그래프
제 4 장 모 의 실 험
38
(표 5) 시나리오 I의 플로우별 처리량(패킷수)과
전체 네트워크 처리량
Flow 80211b+FIFO EMLM-FQ MRADPS F0 53327 36622 26167 F1 49939 27281 53327 F2 2375 7630 13514 F3 38448 7515 19703 F4 15316 7323 25432 F5 7260 7462 7304 F6 1412 6171 7370 F7 2953 7465 7210 F8 10737 37156 7672 F9 37335 13932 33182
F10 29459 40242 53858 F11 15157 14106 28770 F12 45716 9877 39119 F13 53318 23484 27190 F14 10316 6790 10878 F15 12291 19163 29201
Total Throughput(pkt) 385359 (100)
272219 (71)
389897 (101)
제 4 장 모 의 실 험
39
표 5 는 그림 14 의 노드 그래프에서 각 패킷 스케쥴링 기법을 적용했을
때 각 플로우의 처리량을 나타낸다 IEEE 80211b 에서 다른 플로우에 비해
서비스의 양이 매우 적은 F2 F6 F7 와 같은 플로우를 EMLM-FQ 에서는
일정량의 서비스를 받을 수 있도록 보장해 준다 하지만 IEEE 80211b 의
네트워크 처리량보다 약 29 감소한다 MRADPS 는 전체 네트워크 처리량이
IEEE 80211b 의 네트워크 처리량과 거의 동일한 처리량을 보여주고 또한
고립되는 플로우의 최소 서비스 양을 EMLM-FQ 가 보장해주는 서비스의 양과
거의 동일하게 서비스한다
에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려하는 분산 패킷 스케쥴링
40
제 5 장 결 론
본 논문은 IEEE 80211x와 같이 물리계층에서 다중 데이터률을 제공하는
에드혹 네트워크 환경에서 ldquo플로우들 간에 공유하는 채널 용량이 고정되어
있다rdquo라는 기존 패킷 스케쥴링의 가정이 실제 환경과 적합하지 않는
문제점을 해결하기 위해서 다중 데이터률을 고려한 새로운 공정성 모델인
플로우별 시간 기반 공정성(Time-based Fairness)를 정의한다 또한 정의한
공정성을 달성하기 위하여 플로우 경쟁 그래프 상의 가장 낮은 데이터률과 각
플로우의 데이터률과 비교하여 전송해야 하는 패킷의 수( )( fP )를 계산하고
스케쥴링 과정에서 개의 패킷에 대한 서비스 태그는 업데이트 하지 않고
)( fP 개의 패킷 중 첫 번째 패킷을 제외한 나머지 패킷은 전송 시에 RTS
프레임에 NCB(Not Compare Bit)를 1로 설정하여 수신 노드에서 RTS를
폐기하지 않고 바로 CTS를 보내 서비스 되도록 EMLM-FQ를 수정하여 새로운
스케쥴링 기법인 MRADPS를 제안하였다 MRADPS는 각 플로우의 서비스
태그 할당 방법과 서비스 태그 정보에 대한 교환 방법등 EMLM-FQ의 기존
방식을 고수하기 때문에 EMLM-FQ의 특성인 공간적 채널 재사용 문제를
해결하는 방법과 분산된 플로우 정보를 가지고 스케쥴링을 결정하는 방법을
동일하게 제공한다 시뮬레이션 결과는 MRADPS는 경쟁 그래프에서 가장
낮은 데이터률을 갖는 플로우의 최소 서비스 양을 모든 플로우의 데이터률이
가장 낮은 데이터률을 가질 때 EMLM-FQ의 플로우가 받는 최소 서비스
에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려하는 분산 패킷 스케쥴링
41
양만큼 서비스하는 것을 보여주고 각 플로우가 받는 서비스 양은 )( fP 에
비례함을 보여준다 또한 MRADPS는 다중 데이터률이 제공되는 환경의
에드혹 네트워크의 전체 네트워크 처리량을 크게 향상시키는 것을 보여준다
참 고 문 헌
42
참고 문헌
[1] IEEE Std 80211b Part 11b Wireless LAN Medium Access Control(MAC) and
Physical Layer(PHY) Specifications Further Higher Data Rate Extension in
24GHz Band 1999
[2] IEEE Std 80211 Part 11g Wireless LAN Medium Access Control(MAC) and
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hoc networksrdquo IEEE Vehicular Technology Conference Vol 3 pp 1749ndash1752
2003
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Protocols in Multi-Hop Multi-Rate Wireless Networksrdquo IEEE WCNCrsquo04 pp 1423-
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Summer 1997
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Flows in Ad Hoc Networksrdquo IEEE Wireless Communications and Networking
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Networksrdquo IEEE Transactions on Wireless Communications Vol 3 Issue 6
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Networksrdquo IEEE Conference on Local Computer Networks pp479-567 April
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[14] Godfrey Tan and John Guttag ldquoTime-based fairness improves performance in
multi-rate WLANsrdquo USENIX Annual Technical Conference pp1048-1057 June
2004
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Group on Data Comm (SIGCOMM) 1994
[16] NS2 - wwwisiedunsnamns
[17] Datasheet for ORiNOCO 11 Mbits Network Interface Cards 2001
45
감사의 글
이제 2년 반동안의 대학원 생활을 끝마치고 사회로 첫걸음을 내딛게 되었
습니다 제가 무사히 대학원 생활을 끝마칠 수 있도록 도움을 주신 주위의
많은 분들께 이 기회를 빌어 감사의 말씀을 드리고 싶습니다
먼저 저의 지도 교수님이신 유상조 교수님께 감사의 말씀을 드리고 싶습
니다 대학원에 들어와서부터 지금까지 바쁘신 와중에도 부족한 저에게 많
은 시간을 할애하여 지도해 주셔서 항상 감사하게 생각하고 있습니다 교수
님과 연구실 원들과 함께 한 많은 세미나들이 특히 제게 많은 도움이 되었
습니다 또한 바쁘신 와중에도 부족한 논문의 심사를 맡아주신 곽경섭 교수
님과 김덕경 교수님께도 감사의 말씀을 드립니다
결코 적지 않은 2년 반이라는 시간이 짧게 느껴질 만큼 많은 추억과 시간
을 함께한 멀티미디어 통신망 연구실의 선후배 및 동기들에게도 감사의 말
씀을 드립니다
무엇보다도 부모님의 무한한 사랑과 아낌없는 지원이 없었다면 현재의 저
는 없었을 것 입니다 무엇으로도 부모님의 큰 사랑에 보답할 수는 없겠지
만 제 학창생활의 결실인 이 논문을 그 동안의 부모님의 수고에 대한 작은
보답으로 바치고 싶습니다
盧 權 汶
46
학술 활동
[1] Yong-Qian Chen Kwen-mun Roh Sang-Jo Yoo A Distributed Fairness Support
Scheduling Algorithm in Wireless Ad-Hoc Networks Lecture Note in Computer
Science 2006
[2] Yong-Qian Chen Kwen-mun Roh Sang-Jo Yoo A Distributed Fairness Support
Scheduling Algorithm in Wireless Ad-Hoc Networks UIC06
[3] 이정환 노권문 유상조ldquo에드혹 네트워크에서 클러스터 기반의 지오캐
스팅 프로토콜rdquo 한국통신학회 하계학술대회 20047
[4] 노권문 서지영 정순규 조경진 유상조 ldquo에드혹 네트워크에서 다중 데
이터률을 고려하는 분산 패킷 스케쥴링rdquo JCCI2006 20064
[5] Yong-Qian Chen Kwen-Mun Roh Sang-Jo Yoo Service Index Based Fairness
Scheduling in Wireless Ad-Hoc Networks JCCI2006 20064
[6] 조경진 김현주 노권문 유상조 ldquo지능형 무선 인지 기술 기반 네트워크
환경에서 MAC 계층 동적 주파수 선택 방법rdquo 한국통신학회 하계학술대
회 20067
[7] 김현주 조경진 노권문 유상조 ldquo무선 인지 기술 기반의 시스템을 위한
계층에서의 통신 초기화 WRAN MAC 과정rdquo 한국통신학회 하계학술대회
47
20067
[8] 유상조 노권문 정재학 김재명 ldquoWRAN Cognitive Radio MAC 프로토콜
기술rdquo 방송공학회지 Vol 11 No1 pp40-53 2006
[9] 노권문 진영천 유상조 ldquo에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려한
분산 패킷 스케쥴링rdquo 한국통신학회 논문지 2006 07
[10] 조경진 김현주 노권문 유상조 ldquo지능형 무선 인지 기술 기반 네트워크
환경에서 MAC 계층 동적 주파수 선택 방법rdquo 한국통신학회 논문지 게
재 예정
특허 출원
[1] 무선 인지 기술 환경에서 기지국들 간에 무선 공유 자원을 효율적으로
사용하기 위한 매체 접근 제어 계층의 동작 자원 임대 프로토콜 출원번
호 제 2005-0105278
[2] 무선 인지 기술 환경에서 숨겨진 인컴번트 시스템의 검출을 위한 명시적
아웃밴드 시그널링 방법 출원번호 제 2006-0019661
[3] 에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링 방법
출원번호 제 10-2006-63521
[4] 애드혹 네트워크에서 서비스 색인 기반 공정 스케쥴링 방법 출원 번호
제 10-2006-63520
48
수행 프로젝트
[1] 무선 Ad-hoc 네트워크에서 Seamless한 인터넷 QoS 를 제공하기 위한 네
트워킹 기술연구 및 멀티미디어 ad-hoc 서비스 테스트 베드 구현 정보
통신부
[2] 초광대역 무선통신 연구센터 (UWB-ITRC) 제 4 세부과제 ndash UWB 응용
시스템 기술 (정보통신부 대학 IT 연구센터)
[3] 코그니티브 라디오(Cognitive Radio) 기술 개발 III(삼성종합기술원)
- IEEE 80222 WRAN 표준 제안(20051117) 참여(MAC)
[4] 초광대역 무선통신을 위한 지능형 무선인지 (Cognitive Radio) 핵심기술
연구 과학재단 특정기초사업
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
26
전송하지 않는 이유는 다중 데이터률 적응 기법으로 RBAR 를 채택하고 있기
때문에 수신 노드가 선택한 데이터률을 CTS 에 포함하여 전송하기 전까지
송신 노드는 전송할 데이터률을 알지 못하기 때문이다 또한 플로우에 대한
업데이트 서비스 태그는 RTS CTS 프레임에 포함하지 않는다 그 이유는
RTS 와 CTS 는 채널 획득을 보장하지 않기 때문이다 RTS-CTS 과정이 성공한
이후에 DS 와 ACK 프레임에 플로우에 대한 업데이트 태그를 붙여 주변
노드들에게 공지한다 이로써 스케쥴링을 위한 정확한 플로우의 서비스 태그
정보가 전달된다
342 테이블 정보 교환
경쟁 그래프에서 한 홉 거리에 있는 플로우에 대한 정보는 송신 노드와
수신 노드에 분산되어 있을 수 있다 따라서 송신 노드의 플로우 f 에 대한
백 오프 값 설정 방법은 송신 노드와 수신 노드에서 유지 되는 테이블을
고려하여 백오프 값을 설정해야한다
즉 Sf
Sff BBB += 이다 fB 는 플로우 f 의 백오프 값이고 S
fB 는 송신
노드의 로컬 테이블에 따른 플로우 f 의 백오프 값 RfB 은 수신 노드의 로컬
테이블에 따른 플로우 f 의 백오프 값이다 그러나 송신 노드에서는 SfB 는
정확히 알지만 RfB 은 알 수 없다 따라서 송신 노드가 R
fB 을 예측 할 수
있도록 수신 노드는 ACK 프레임에 두개의 파라미터( fM fb )를 추가하여
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
27
전송한다 fM 는 수신 노드의 로컬 테이블에서 플로우 f 가 서비스하기 전에
서비스 되어야 하는 플로우들의 바이트 수이다 fM 는 다음과 같이 계산된다
(12)
fw 는 플로우 f 의 가중치이고 iT 는 수신 노드의 로컬 테이블에서
플로우 f 의 서비스 태그( fT )보다 작은 플로우의 서비스 태그이다 B는 수신
노드의 로컬 테이블에서 fT 보다 작은 서비스 태그를 갖는 플로우들의
집합이다 fb 은 수신 노드의 테이블에서 플로우 f 의 백오프 기간을
나타낸다 따라서 송신 노드가 fM fb 를 ACK 프레임을 통해 받으면 임의의
시간 t 에서의 RfB)
은 다음과 같이 계산 할 수 있다 ft 는 이전에 ACK
프레임을 받은 시간이다
(13)
343 패킷 스케쥴링
노드 에서 채널이 사용 중이 아닌 것이 감지되면 a) 전송할 플로우 가
로컬 테이블 에서 가장 작은 서비스 태그를 가지고 있다면 즉시 HOL(Head of
Line) 패킷을 전송한다 만약 f 의 데이터률이 mind 보다 크다면 시간
공정성을 달성하기 위해 전송해야 하는 패킷 수( )( fP )를 구하고 )( fP 개의
패킷들의 서비스 태그를 업데이트하지 않고 동일한 서비스 태그를 갖는다
fBj jff wTTM )(sum isinminus=
ffffRf MttdMbB ))(( min minussdotminussdotasymp)
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
28
)( fP 개의 패킷들은 즉시 전송을 시도하고 )( fP 개의 패킷들이 서비스 된 후
패킷의 서비스 태그를 업데이트한다 b) f 보다 작은 서비스 태그를 갖는
플로우가 자신의 로컬 테이블( nE )에 존재 하면 f 의 백오프 값 fB 을
Rf
Sf BB + 로 설정 하고 백오프 타이머가 동작을 시작한다 c) f 의 백오프
타이머가 만료되고 채널이 사용 중이 아니라면 f 의 HOL(Head of Line)
패킷을 전송한다 그림 9 는 패킷 스케쥴링의 순서를 나타낸다
(그림 9) 패킷 스케쥴링 순서도
스케쥴링 시작
전송할 플로우가 가장 작은 서비스 태그를 갖는가
계산
HOL 패킷 전송
백오프 시작
Rf
Sff BBB +=
백오프 만료
네
아니오
)(fP
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
29
344 간단한 예제
그림 5 와 같은 네트워크가 존재한다고 가정하자 각 플로우의 패킷
사이즈와 가중치는 동일하다 각 플로우 )210( =iFi 는 초기 서비스 태그
값으로 각각 10 =T 21 =T 32 =T 을 갖는다 또한 이라
가정하면 그림 10 와 같이 F0 는 가장 작은 서비스 태그를 갖기 때문에 즉시
pkt 0 의 전송을 시작한다 전송을 시작하기 전에 F0 의 데이터률은 네크워크에
존재하는 가장 낮은 데이터률 mind 보다 5 배 높기 때문에 시간 기반 공정성을
달성하기 위해서 전송해야 할 패킷 수 5)( =fP 를 계산하고 F0 의 첫 번째
패킷 pkt 0 을 전송할 때 DS 와 ACK 프레임에 업데이트 태그를 붙이지 않는다
그 이유는 만약 노드 N1 이 F0 의 업데이트 태그를 수신하면 즉시 F1 의 pkt
0 를 서비스하기 위해 채널에 접근을 시도할 것이기 때문이다 따라서
업데이트 태그를 붙이지 않음으로써 F0 의 전송해야 할 나머지 패킷에게
전송할 기회를 줄 수 있다 pkt 0 전송 후에 F0 는 스케쥴링 과정에서 )( fP 의
마지막 패킷 pkt 4 가 서비스 되기 전까지 서비스 태그를 업데이트 하지 않기
때문에 F0 는 가장 작은 서비스 태그를 가지므로 F0 의 pkt 1 pkt 2 pkt 3 pkt
4 는 즉시 전송을 시도한다 또한 pkt 1 pkt 2 pkt 3 pkt 4 을 전송 할 때 RTS
프레임의 NCB(Not Compare Bit)을 1 로 설정하여 전송한다 이는 수신
노드에서 RfB 값의 비교없이 RTS 프레임에 대한 응답으로 CTS 프레임을 즉시
전송하도록 한다 F0 의 전송해야 할 5 개의 패킷 중 마지막 패킷인 pkt 4
10 =
WeightSizePacket
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
30
전송시 DS 와 ACK 프레임에 업데이트 태그를 붙여서 주변 노드들에게
공지한다 N1 이 F0 의 pkt 4 의 업데이트 태그를 수신하면 F1 의 패킷을
서비스하기 위해서 즉시 채널에 접근한다 F1 의 첫 번째 패킷 pkt 0 을
전송하기 전에 F0 와 같이 2)( =fP 를 계산하고 F1 의 pkt 0 의 전송 후에 pkt
1 전송시 NCB 를 1 로 설정하고 DS 와 ACK 프레임 전송 시 업데이트 태그를
붙인다 F2 는 이기 때문에 추가로 전송할 패킷이 존재 하지 않다 따라서
F2 의 패킷 pkt 0 을 전송할 때 DS 와 ACK 프레임 전송 시 업데이트 태그를
붙여서 전송한다
(그림 10) 간단한 예제
Time
F0
F1
F2
T1=2
T0=1 T0=1 T0=1 T0=1 T0=11
T1=12
T2=13
100 200 300
pkt 0 pkt 1 pkt 2 pkt 3 pkt 4
pkt 0 pkt 1
pkt 0
T=update service tag Transmitting pkt with update service tag
T= service tag Transmitting pkt not with update service tag
제 4 장 모 의 실 험
31
제 4 장 모의 실험
본 논문에서는 제안한 에드혹 패킷 스케쥴링에 대한 성능을 평가하기
위해서 미국 버클리 대학 남가주 대학 및 카네기 멜론 대학에서 개발한
네트워크 시뮬레이터인 NS-2[16] 및 CMU 확장 프로그램을 사용했으며 본
논문에서 제안한 MRADPS 와 비교 대상인 EMLM-FQ 를 구현하여 성능
평가를 수행하였다 표 2 는 시뮬레이션 시 적용된 파라미터 값이고 표 3 은
경쟁 그래프가 갖는 각 최소 데이터률에서 각 플로우의 데이터률에 따라
전송해야 하는 패킷수이다
(표 2) 시뮬레이션 파라미터
Parameter Value
Frequency
Transmit Power
110 Mbps Sensitivity
55 Mbps Sensitivity
20 Mbps Sensitivity
Carrier Sense Threshold
Propagation Model
Maximum Transmission Range (25511 Mbps)
Routing Protocol
24 GHz
15 dBm
-82 dBm
-87 dBm
-91 dBm
-108 dBm
Two Ray Ground
250m 200m 100m
DSR
제 4 장 모 의 실 험
32
(표 3) 최소 데이터률과 플로우 데이터률에 따라 전송해야
하는 패킷수
Flow data rate
Minimum data rate )( fP
2Mbps2Mbps
55Mbps55Mbps
11Mbps11Mbps
11Mbps55Mbps
55Mbps2Mbps
11Mbps2Mbps
1
1
1
2
2
5
시나리오 I 은 그림 11 과 같이 4 개의 노드와 그림 6 의 플로우
경쟁그래프와 같이 직접적으로 경쟁 관계에 있는 3 개의 플로우로 구성된
네트워크에서 FIFO 를 사용하는 IEEE 80211b EMLM-FQ MRADPS 를 각각
적용했을 때 플로우별 처리량과 채널 점유 시간을 계산하였다 또한
MRADPS 를 적용했을 때 가장 낮은 데이터률( mind )을 가지는 F1 이 받는
최소 서비스 양이 모든 플로우의 데이터률이 mind 일 때 EMLM-FQ 에서 받는
최소 서비스양을 보장하는지를 확인하기 위해서 그림 11 의 모든 플로우의
데이터률이 2Mbps 일 때 EMLM-FQ 의 처리량을 측정하였다 트래픽으로
제 4 장 모 의 실 험
33
UDP 를 사용하였으며 패킷 사이즈는 1500 바이트이고 시뮬레이션 시간은
200 초이다
F12MbpsN0 N1F0
55MbpsN2 N3F2
11Mbps (그림 11) 시나리오 I의 노드 그래프
(표 4) 시나리오 I의 플로우별 처리량(패킷수)과 전체 네트워크 처리량
Flow 80211b+FIFO EMLM-FQ MRADPSEMLM-
FQ(2Mbps)
F0 5165 24849 29072 15035
F1 47815 24850 14525 15036
F2 48488 24849 69342 15036
Total Throughput(pkt)
101468
100()
74548
73()
112939
111() 45107
제 4 장 모 의 실 험
34
표 4 에서 EMLM-FQ 는 각 플로우가 공정하게 서비스 되지만 전체
네트워크의 처리량이 FIFO 를 사용하는 IEEE 80211b 환경의 전체 네트워크
처리량보다 약 27 감소한다 하지만 MRADPS 는 IEEE 80211b 보다 네트워크
처리량이 약 11 향상된다 또한 MRADPS 에서 최소 데이터률을 갖는 플로우
F1 의 서비스 양은 그림 12 와 같이 모든 플로우의 데이터률이 그림 11 의
최소 데이터률인 2Mbps 일 때 EMLM-FQ 가 각 플로우에게 제공하는 최소
서비스 양과 거의 동일함을 확인 할 수 있고 MRADPS 가 각 플로우
데이터률에 따른 전송해야 하는 패킷 수 )( fP 에 거의 비례하여 각 플로우가
받는 서비스 양을 제공하는 것을 확인 할 수 있다 여기서 )210( =iTif
는
플로우 의 처리량을 나타낸다
그림 13 는 시나리오 I 의 각 패킷 스케쥴링 기법을 적용했을 때
플로우별 채널 점유 시간을 나타낸다 MRADPS 는 3 개의 플로우의 채널 점유
시간이 다른 스케쥴링 기법보다 공정함을 확인 할 수 있다 하지만 정확하게
플로우의 채널 점유 시간이 동일하지는 않다 그 이유는 표 3 에서 전송할
패킷을 계산할 때 간단히 내림으로 계산을 하였고 패킷을 재전송하는 시간
백오프 시간등의 추가적인 시간들이 발생하기 때문이다
제 4 장 모 의 실 험
35
(그림 12) EMLM-FQ(2Mpbs)가 제공하는 최소 처리량과
MRADPS의 각 플로우의 처리량 비교
제 4 장 모 의 실 험
36
(그림 13) 시나리오 I의 각 플로우별 채널 점유시간
시나리오 II 는 그림 14 과 같이 26 개의 노드와 16 개의 플로우로 구성된
네트워크에서 FIFO 를 사용하는 IEEE 80211b EMLML-FQ MRADPS 를 각각
적용했을 때 각 플로우별 처리량를 평가하였다 시나리오 II 의 각 플로우의
경쟁 관계는 그림 15 와 같다 트래픽으로 UDP 를 사용하였으며 패킷
사이즈는 1500 바이트이고 시뮬레이션 시간은 200 초이다
0
01
02
03
04
05
06
07
08
09
F0 F1 F2
Flow ID
Channel O
ccupancy
Tim
e(F
ractio
n)
IEEE 80211_FIFO
EMLM-FQ
MRADPS
제 4 장 모 의 실 험
37
(그림 14) 시나리오 II 의 노드 그래프
(그림 15) 시나리오 II 의 플로우 경쟁 그래프
제 4 장 모 의 실 험
38
(표 5) 시나리오 I의 플로우별 처리량(패킷수)과
전체 네트워크 처리량
Flow 80211b+FIFO EMLM-FQ MRADPS F0 53327 36622 26167 F1 49939 27281 53327 F2 2375 7630 13514 F3 38448 7515 19703 F4 15316 7323 25432 F5 7260 7462 7304 F6 1412 6171 7370 F7 2953 7465 7210 F8 10737 37156 7672 F9 37335 13932 33182
F10 29459 40242 53858 F11 15157 14106 28770 F12 45716 9877 39119 F13 53318 23484 27190 F14 10316 6790 10878 F15 12291 19163 29201
Total Throughput(pkt) 385359 (100)
272219 (71)
389897 (101)
제 4 장 모 의 실 험
39
표 5 는 그림 14 의 노드 그래프에서 각 패킷 스케쥴링 기법을 적용했을
때 각 플로우의 처리량을 나타낸다 IEEE 80211b 에서 다른 플로우에 비해
서비스의 양이 매우 적은 F2 F6 F7 와 같은 플로우를 EMLM-FQ 에서는
일정량의 서비스를 받을 수 있도록 보장해 준다 하지만 IEEE 80211b 의
네트워크 처리량보다 약 29 감소한다 MRADPS 는 전체 네트워크 처리량이
IEEE 80211b 의 네트워크 처리량과 거의 동일한 처리량을 보여주고 또한
고립되는 플로우의 최소 서비스 양을 EMLM-FQ 가 보장해주는 서비스의 양과
거의 동일하게 서비스한다
에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려하는 분산 패킷 스케쥴링
40
제 5 장 결 론
본 논문은 IEEE 80211x와 같이 물리계층에서 다중 데이터률을 제공하는
에드혹 네트워크 환경에서 ldquo플로우들 간에 공유하는 채널 용량이 고정되어
있다rdquo라는 기존 패킷 스케쥴링의 가정이 실제 환경과 적합하지 않는
문제점을 해결하기 위해서 다중 데이터률을 고려한 새로운 공정성 모델인
플로우별 시간 기반 공정성(Time-based Fairness)를 정의한다 또한 정의한
공정성을 달성하기 위하여 플로우 경쟁 그래프 상의 가장 낮은 데이터률과 각
플로우의 데이터률과 비교하여 전송해야 하는 패킷의 수( )( fP )를 계산하고
스케쥴링 과정에서 개의 패킷에 대한 서비스 태그는 업데이트 하지 않고
)( fP 개의 패킷 중 첫 번째 패킷을 제외한 나머지 패킷은 전송 시에 RTS
프레임에 NCB(Not Compare Bit)를 1로 설정하여 수신 노드에서 RTS를
폐기하지 않고 바로 CTS를 보내 서비스 되도록 EMLM-FQ를 수정하여 새로운
스케쥴링 기법인 MRADPS를 제안하였다 MRADPS는 각 플로우의 서비스
태그 할당 방법과 서비스 태그 정보에 대한 교환 방법등 EMLM-FQ의 기존
방식을 고수하기 때문에 EMLM-FQ의 특성인 공간적 채널 재사용 문제를
해결하는 방법과 분산된 플로우 정보를 가지고 스케쥴링을 결정하는 방법을
동일하게 제공한다 시뮬레이션 결과는 MRADPS는 경쟁 그래프에서 가장
낮은 데이터률을 갖는 플로우의 최소 서비스 양을 모든 플로우의 데이터률이
가장 낮은 데이터률을 가질 때 EMLM-FQ의 플로우가 받는 최소 서비스
에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려하는 분산 패킷 스케쥴링
41
양만큼 서비스하는 것을 보여주고 각 플로우가 받는 서비스 양은 )( fP 에
비례함을 보여준다 또한 MRADPS는 다중 데이터률이 제공되는 환경의
에드혹 네트워크의 전체 네트워크 처리량을 크게 향상시키는 것을 보여준다
참 고 문 헌
42
참고 문헌
[1] IEEE Std 80211b Part 11b Wireless LAN Medium Access Control(MAC) and
Physical Layer(PHY) Specifications Further Higher Data Rate Extension in
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Physical Layer(PHY) Specifications Further Higher Data Rate Extension in
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hoc networksrdquo IEEE Vehicular Technology Conference Vol 3 pp 1749ndash1752
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Protocols in Multi-Hop Multi-Rate Wireless Networksrdquo IEEE WCNCrsquo04 pp 1423-
1429 April 2004
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hoc Networksrdquo ACM PE-WASUNrsquo04 pp 213-229 October 2004
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pp86-98 Jan-Feb 2004
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LAN for the unlicensed bandrdquo Bell Labs Technical Journal pp 118-133
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Computing and Networking (MobiCom) pp 398-407 September 2002
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Flows in Ad Hoc Networksrdquo IEEE Wireless Communications and Networking
Conference 2004 Vol 2 pp1081-1086 March 2004
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Networksrdquo IEEE Transactions on Wireless Communications Vol 3 Issue 6
pp2119-2128 November 2004
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Networksrdquo IEEE Conference on Local Computer Networks pp479-567 April
2002
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Microsoft Research Tech Rep MSR-TR-99-61
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참 고 문 헌
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Access Protocol for Wireless LANsrdquo Proc ACM Ann Conf Special Interest
Group on Data Comm (SIGCOMM) 1994
[16] NS2 - wwwisiedunsnamns
[17] Datasheet for ORiNOCO 11 Mbits Network Interface Cards 2001
45
감사의 글
이제 2년 반동안의 대학원 생활을 끝마치고 사회로 첫걸음을 내딛게 되었
습니다 제가 무사히 대학원 생활을 끝마칠 수 있도록 도움을 주신 주위의
많은 분들께 이 기회를 빌어 감사의 말씀을 드리고 싶습니다
먼저 저의 지도 교수님이신 유상조 교수님께 감사의 말씀을 드리고 싶습
니다 대학원에 들어와서부터 지금까지 바쁘신 와중에도 부족한 저에게 많
은 시간을 할애하여 지도해 주셔서 항상 감사하게 생각하고 있습니다 교수
님과 연구실 원들과 함께 한 많은 세미나들이 특히 제게 많은 도움이 되었
습니다 또한 바쁘신 와중에도 부족한 논문의 심사를 맡아주신 곽경섭 교수
님과 김덕경 교수님께도 감사의 말씀을 드립니다
결코 적지 않은 2년 반이라는 시간이 짧게 느껴질 만큼 많은 추억과 시간
을 함께한 멀티미디어 통신망 연구실의 선후배 및 동기들에게도 감사의 말
씀을 드립니다
무엇보다도 부모님의 무한한 사랑과 아낌없는 지원이 없었다면 현재의 저
는 없었을 것 입니다 무엇으로도 부모님의 큰 사랑에 보답할 수는 없겠지
만 제 학창생활의 결실인 이 논문을 그 동안의 부모님의 수고에 대한 작은
보답으로 바치고 싶습니다
盧 權 汶
46
학술 활동
[1] Yong-Qian Chen Kwen-mun Roh Sang-Jo Yoo A Distributed Fairness Support
Scheduling Algorithm in Wireless Ad-Hoc Networks Lecture Note in Computer
Science 2006
[2] Yong-Qian Chen Kwen-mun Roh Sang-Jo Yoo A Distributed Fairness Support
Scheduling Algorithm in Wireless Ad-Hoc Networks UIC06
[3] 이정환 노권문 유상조ldquo에드혹 네트워크에서 클러스터 기반의 지오캐
스팅 프로토콜rdquo 한국통신학회 하계학술대회 20047
[4] 노권문 서지영 정순규 조경진 유상조 ldquo에드혹 네트워크에서 다중 데
이터률을 고려하는 분산 패킷 스케쥴링rdquo JCCI2006 20064
[5] Yong-Qian Chen Kwen-Mun Roh Sang-Jo Yoo Service Index Based Fairness
Scheduling in Wireless Ad-Hoc Networks JCCI2006 20064
[6] 조경진 김현주 노권문 유상조 ldquo지능형 무선 인지 기술 기반 네트워크
환경에서 MAC 계층 동적 주파수 선택 방법rdquo 한국통신학회 하계학술대
회 20067
[7] 김현주 조경진 노권문 유상조 ldquo무선 인지 기술 기반의 시스템을 위한
계층에서의 통신 초기화 WRAN MAC 과정rdquo 한국통신학회 하계학술대회
47
20067
[8] 유상조 노권문 정재학 김재명 ldquoWRAN Cognitive Radio MAC 프로토콜
기술rdquo 방송공학회지 Vol 11 No1 pp40-53 2006
[9] 노권문 진영천 유상조 ldquo에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려한
분산 패킷 스케쥴링rdquo 한국통신학회 논문지 2006 07
[10] 조경진 김현주 노권문 유상조 ldquo지능형 무선 인지 기술 기반 네트워크
환경에서 MAC 계층 동적 주파수 선택 방법rdquo 한국통신학회 논문지 게
재 예정
특허 출원
[1] 무선 인지 기술 환경에서 기지국들 간에 무선 공유 자원을 효율적으로
사용하기 위한 매체 접근 제어 계층의 동작 자원 임대 프로토콜 출원번
호 제 2005-0105278
[2] 무선 인지 기술 환경에서 숨겨진 인컴번트 시스템의 검출을 위한 명시적
아웃밴드 시그널링 방법 출원번호 제 2006-0019661
[3] 에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링 방법
출원번호 제 10-2006-63521
[4] 애드혹 네트워크에서 서비스 색인 기반 공정 스케쥴링 방법 출원 번호
제 10-2006-63520
48
수행 프로젝트
[1] 무선 Ad-hoc 네트워크에서 Seamless한 인터넷 QoS 를 제공하기 위한 네
트워킹 기술연구 및 멀티미디어 ad-hoc 서비스 테스트 베드 구현 정보
통신부
[2] 초광대역 무선통신 연구센터 (UWB-ITRC) 제 4 세부과제 ndash UWB 응용
시스템 기술 (정보통신부 대학 IT 연구센터)
[3] 코그니티브 라디오(Cognitive Radio) 기술 개발 III(삼성종합기술원)
- IEEE 80222 WRAN 표준 제안(20051117) 참여(MAC)
[4] 초광대역 무선통신을 위한 지능형 무선인지 (Cognitive Radio) 핵심기술
연구 과학재단 특정기초사업
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
27
전송한다 fM 는 수신 노드의 로컬 테이블에서 플로우 f 가 서비스하기 전에
서비스 되어야 하는 플로우들의 바이트 수이다 fM 는 다음과 같이 계산된다
(12)
fw 는 플로우 f 의 가중치이고 iT 는 수신 노드의 로컬 테이블에서
플로우 f 의 서비스 태그( fT )보다 작은 플로우의 서비스 태그이다 B는 수신
노드의 로컬 테이블에서 fT 보다 작은 서비스 태그를 갖는 플로우들의
집합이다 fb 은 수신 노드의 테이블에서 플로우 f 의 백오프 기간을
나타낸다 따라서 송신 노드가 fM fb 를 ACK 프레임을 통해 받으면 임의의
시간 t 에서의 RfB)
은 다음과 같이 계산 할 수 있다 ft 는 이전에 ACK
프레임을 받은 시간이다
(13)
343 패킷 스케쥴링
노드 에서 채널이 사용 중이 아닌 것이 감지되면 a) 전송할 플로우 가
로컬 테이블 에서 가장 작은 서비스 태그를 가지고 있다면 즉시 HOL(Head of
Line) 패킷을 전송한다 만약 f 의 데이터률이 mind 보다 크다면 시간
공정성을 달성하기 위해 전송해야 하는 패킷 수( )( fP )를 구하고 )( fP 개의
패킷들의 서비스 태그를 업데이트하지 않고 동일한 서비스 태그를 갖는다
fBj jff wTTM )(sum isinminus=
ffffRf MttdMbB ))(( min minussdotminussdotasymp)
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
28
)( fP 개의 패킷들은 즉시 전송을 시도하고 )( fP 개의 패킷들이 서비스 된 후
패킷의 서비스 태그를 업데이트한다 b) f 보다 작은 서비스 태그를 갖는
플로우가 자신의 로컬 테이블( nE )에 존재 하면 f 의 백오프 값 fB 을
Rf
Sf BB + 로 설정 하고 백오프 타이머가 동작을 시작한다 c) f 의 백오프
타이머가 만료되고 채널이 사용 중이 아니라면 f 의 HOL(Head of Line)
패킷을 전송한다 그림 9 는 패킷 스케쥴링의 순서를 나타낸다
(그림 9) 패킷 스케쥴링 순서도
스케쥴링 시작
전송할 플로우가 가장 작은 서비스 태그를 갖는가
계산
HOL 패킷 전송
백오프 시작
Rf
Sff BBB +=
백오프 만료
네
아니오
)(fP
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
29
344 간단한 예제
그림 5 와 같은 네트워크가 존재한다고 가정하자 각 플로우의 패킷
사이즈와 가중치는 동일하다 각 플로우 )210( =iFi 는 초기 서비스 태그
값으로 각각 10 =T 21 =T 32 =T 을 갖는다 또한 이라
가정하면 그림 10 와 같이 F0 는 가장 작은 서비스 태그를 갖기 때문에 즉시
pkt 0 의 전송을 시작한다 전송을 시작하기 전에 F0 의 데이터률은 네크워크에
존재하는 가장 낮은 데이터률 mind 보다 5 배 높기 때문에 시간 기반 공정성을
달성하기 위해서 전송해야 할 패킷 수 5)( =fP 를 계산하고 F0 의 첫 번째
패킷 pkt 0 을 전송할 때 DS 와 ACK 프레임에 업데이트 태그를 붙이지 않는다
그 이유는 만약 노드 N1 이 F0 의 업데이트 태그를 수신하면 즉시 F1 의 pkt
0 를 서비스하기 위해 채널에 접근을 시도할 것이기 때문이다 따라서
업데이트 태그를 붙이지 않음으로써 F0 의 전송해야 할 나머지 패킷에게
전송할 기회를 줄 수 있다 pkt 0 전송 후에 F0 는 스케쥴링 과정에서 )( fP 의
마지막 패킷 pkt 4 가 서비스 되기 전까지 서비스 태그를 업데이트 하지 않기
때문에 F0 는 가장 작은 서비스 태그를 가지므로 F0 의 pkt 1 pkt 2 pkt 3 pkt
4 는 즉시 전송을 시도한다 또한 pkt 1 pkt 2 pkt 3 pkt 4 을 전송 할 때 RTS
프레임의 NCB(Not Compare Bit)을 1 로 설정하여 전송한다 이는 수신
노드에서 RfB 값의 비교없이 RTS 프레임에 대한 응답으로 CTS 프레임을 즉시
전송하도록 한다 F0 의 전송해야 할 5 개의 패킷 중 마지막 패킷인 pkt 4
10 =
WeightSizePacket
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
30
전송시 DS 와 ACK 프레임에 업데이트 태그를 붙여서 주변 노드들에게
공지한다 N1 이 F0 의 pkt 4 의 업데이트 태그를 수신하면 F1 의 패킷을
서비스하기 위해서 즉시 채널에 접근한다 F1 의 첫 번째 패킷 pkt 0 을
전송하기 전에 F0 와 같이 2)( =fP 를 계산하고 F1 의 pkt 0 의 전송 후에 pkt
1 전송시 NCB 를 1 로 설정하고 DS 와 ACK 프레임 전송 시 업데이트 태그를
붙인다 F2 는 이기 때문에 추가로 전송할 패킷이 존재 하지 않다 따라서
F2 의 패킷 pkt 0 을 전송할 때 DS 와 ACK 프레임 전송 시 업데이트 태그를
붙여서 전송한다
(그림 10) 간단한 예제
Time
F0
F1
F2
T1=2
T0=1 T0=1 T0=1 T0=1 T0=11
T1=12
T2=13
100 200 300
pkt 0 pkt 1 pkt 2 pkt 3 pkt 4
pkt 0 pkt 1
pkt 0
T=update service tag Transmitting pkt with update service tag
T= service tag Transmitting pkt not with update service tag
제 4 장 모 의 실 험
31
제 4 장 모의 실험
본 논문에서는 제안한 에드혹 패킷 스케쥴링에 대한 성능을 평가하기
위해서 미국 버클리 대학 남가주 대학 및 카네기 멜론 대학에서 개발한
네트워크 시뮬레이터인 NS-2[16] 및 CMU 확장 프로그램을 사용했으며 본
논문에서 제안한 MRADPS 와 비교 대상인 EMLM-FQ 를 구현하여 성능
평가를 수행하였다 표 2 는 시뮬레이션 시 적용된 파라미터 값이고 표 3 은
경쟁 그래프가 갖는 각 최소 데이터률에서 각 플로우의 데이터률에 따라
전송해야 하는 패킷수이다
(표 2) 시뮬레이션 파라미터
Parameter Value
Frequency
Transmit Power
110 Mbps Sensitivity
55 Mbps Sensitivity
20 Mbps Sensitivity
Carrier Sense Threshold
Propagation Model
Maximum Transmission Range (25511 Mbps)
Routing Protocol
24 GHz
15 dBm
-82 dBm
-87 dBm
-91 dBm
-108 dBm
Two Ray Ground
250m 200m 100m
DSR
제 4 장 모 의 실 험
32
(표 3) 최소 데이터률과 플로우 데이터률에 따라 전송해야
하는 패킷수
Flow data rate
Minimum data rate )( fP
2Mbps2Mbps
55Mbps55Mbps
11Mbps11Mbps
11Mbps55Mbps
55Mbps2Mbps
11Mbps2Mbps
1
1
1
2
2
5
시나리오 I 은 그림 11 과 같이 4 개의 노드와 그림 6 의 플로우
경쟁그래프와 같이 직접적으로 경쟁 관계에 있는 3 개의 플로우로 구성된
네트워크에서 FIFO 를 사용하는 IEEE 80211b EMLM-FQ MRADPS 를 각각
적용했을 때 플로우별 처리량과 채널 점유 시간을 계산하였다 또한
MRADPS 를 적용했을 때 가장 낮은 데이터률( mind )을 가지는 F1 이 받는
최소 서비스 양이 모든 플로우의 데이터률이 mind 일 때 EMLM-FQ 에서 받는
최소 서비스양을 보장하는지를 확인하기 위해서 그림 11 의 모든 플로우의
데이터률이 2Mbps 일 때 EMLM-FQ 의 처리량을 측정하였다 트래픽으로
제 4 장 모 의 실 험
33
UDP 를 사용하였으며 패킷 사이즈는 1500 바이트이고 시뮬레이션 시간은
200 초이다
F12MbpsN0 N1F0
55MbpsN2 N3F2
11Mbps (그림 11) 시나리오 I의 노드 그래프
(표 4) 시나리오 I의 플로우별 처리량(패킷수)과 전체 네트워크 처리량
Flow 80211b+FIFO EMLM-FQ MRADPSEMLM-
FQ(2Mbps)
F0 5165 24849 29072 15035
F1 47815 24850 14525 15036
F2 48488 24849 69342 15036
Total Throughput(pkt)
101468
100()
74548
73()
112939
111() 45107
제 4 장 모 의 실 험
34
표 4 에서 EMLM-FQ 는 각 플로우가 공정하게 서비스 되지만 전체
네트워크의 처리량이 FIFO 를 사용하는 IEEE 80211b 환경의 전체 네트워크
처리량보다 약 27 감소한다 하지만 MRADPS 는 IEEE 80211b 보다 네트워크
처리량이 약 11 향상된다 또한 MRADPS 에서 최소 데이터률을 갖는 플로우
F1 의 서비스 양은 그림 12 와 같이 모든 플로우의 데이터률이 그림 11 의
최소 데이터률인 2Mbps 일 때 EMLM-FQ 가 각 플로우에게 제공하는 최소
서비스 양과 거의 동일함을 확인 할 수 있고 MRADPS 가 각 플로우
데이터률에 따른 전송해야 하는 패킷 수 )( fP 에 거의 비례하여 각 플로우가
받는 서비스 양을 제공하는 것을 확인 할 수 있다 여기서 )210( =iTif
는
플로우 의 처리량을 나타낸다
그림 13 는 시나리오 I 의 각 패킷 스케쥴링 기법을 적용했을 때
플로우별 채널 점유 시간을 나타낸다 MRADPS 는 3 개의 플로우의 채널 점유
시간이 다른 스케쥴링 기법보다 공정함을 확인 할 수 있다 하지만 정확하게
플로우의 채널 점유 시간이 동일하지는 않다 그 이유는 표 3 에서 전송할
패킷을 계산할 때 간단히 내림으로 계산을 하였고 패킷을 재전송하는 시간
백오프 시간등의 추가적인 시간들이 발생하기 때문이다
제 4 장 모 의 실 험
35
(그림 12) EMLM-FQ(2Mpbs)가 제공하는 최소 처리량과
MRADPS의 각 플로우의 처리량 비교
제 4 장 모 의 실 험
36
(그림 13) 시나리오 I의 각 플로우별 채널 점유시간
시나리오 II 는 그림 14 과 같이 26 개의 노드와 16 개의 플로우로 구성된
네트워크에서 FIFO 를 사용하는 IEEE 80211b EMLML-FQ MRADPS 를 각각
적용했을 때 각 플로우별 처리량를 평가하였다 시나리오 II 의 각 플로우의
경쟁 관계는 그림 15 와 같다 트래픽으로 UDP 를 사용하였으며 패킷
사이즈는 1500 바이트이고 시뮬레이션 시간은 200 초이다
0
01
02
03
04
05
06
07
08
09
F0 F1 F2
Flow ID
Channel O
ccupancy
Tim
e(F
ractio
n)
IEEE 80211_FIFO
EMLM-FQ
MRADPS
제 4 장 모 의 실 험
37
(그림 14) 시나리오 II 의 노드 그래프
(그림 15) 시나리오 II 의 플로우 경쟁 그래프
제 4 장 모 의 실 험
38
(표 5) 시나리오 I의 플로우별 처리량(패킷수)과
전체 네트워크 처리량
Flow 80211b+FIFO EMLM-FQ MRADPS F0 53327 36622 26167 F1 49939 27281 53327 F2 2375 7630 13514 F3 38448 7515 19703 F4 15316 7323 25432 F5 7260 7462 7304 F6 1412 6171 7370 F7 2953 7465 7210 F8 10737 37156 7672 F9 37335 13932 33182
F10 29459 40242 53858 F11 15157 14106 28770 F12 45716 9877 39119 F13 53318 23484 27190 F14 10316 6790 10878 F15 12291 19163 29201
Total Throughput(pkt) 385359 (100)
272219 (71)
389897 (101)
제 4 장 모 의 실 험
39
표 5 는 그림 14 의 노드 그래프에서 각 패킷 스케쥴링 기법을 적용했을
때 각 플로우의 처리량을 나타낸다 IEEE 80211b 에서 다른 플로우에 비해
서비스의 양이 매우 적은 F2 F6 F7 와 같은 플로우를 EMLM-FQ 에서는
일정량의 서비스를 받을 수 있도록 보장해 준다 하지만 IEEE 80211b 의
네트워크 처리량보다 약 29 감소한다 MRADPS 는 전체 네트워크 처리량이
IEEE 80211b 의 네트워크 처리량과 거의 동일한 처리량을 보여주고 또한
고립되는 플로우의 최소 서비스 양을 EMLM-FQ 가 보장해주는 서비스의 양과
거의 동일하게 서비스한다
에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려하는 분산 패킷 스케쥴링
40
제 5 장 결 론
본 논문은 IEEE 80211x와 같이 물리계층에서 다중 데이터률을 제공하는
에드혹 네트워크 환경에서 ldquo플로우들 간에 공유하는 채널 용량이 고정되어
있다rdquo라는 기존 패킷 스케쥴링의 가정이 실제 환경과 적합하지 않는
문제점을 해결하기 위해서 다중 데이터률을 고려한 새로운 공정성 모델인
플로우별 시간 기반 공정성(Time-based Fairness)를 정의한다 또한 정의한
공정성을 달성하기 위하여 플로우 경쟁 그래프 상의 가장 낮은 데이터률과 각
플로우의 데이터률과 비교하여 전송해야 하는 패킷의 수( )( fP )를 계산하고
스케쥴링 과정에서 개의 패킷에 대한 서비스 태그는 업데이트 하지 않고
)( fP 개의 패킷 중 첫 번째 패킷을 제외한 나머지 패킷은 전송 시에 RTS
프레임에 NCB(Not Compare Bit)를 1로 설정하여 수신 노드에서 RTS를
폐기하지 않고 바로 CTS를 보내 서비스 되도록 EMLM-FQ를 수정하여 새로운
스케쥴링 기법인 MRADPS를 제안하였다 MRADPS는 각 플로우의 서비스
태그 할당 방법과 서비스 태그 정보에 대한 교환 방법등 EMLM-FQ의 기존
방식을 고수하기 때문에 EMLM-FQ의 특성인 공간적 채널 재사용 문제를
해결하는 방법과 분산된 플로우 정보를 가지고 스케쥴링을 결정하는 방법을
동일하게 제공한다 시뮬레이션 결과는 MRADPS는 경쟁 그래프에서 가장
낮은 데이터률을 갖는 플로우의 최소 서비스 양을 모든 플로우의 데이터률이
가장 낮은 데이터률을 가질 때 EMLM-FQ의 플로우가 받는 최소 서비스
에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려하는 분산 패킷 스케쥴링
41
양만큼 서비스하는 것을 보여주고 각 플로우가 받는 서비스 양은 )( fP 에
비례함을 보여준다 또한 MRADPS는 다중 데이터률이 제공되는 환경의
에드혹 네트워크의 전체 네트워크 처리량을 크게 향상시키는 것을 보여준다
참 고 문 헌
42
참고 문헌
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Physical Layer(PHY) Specifications Further Higher Data Rate Extension in
24GHz Band 1999
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24GHz Band 2003
[3] Y Seok J Park and Y Choi ldquoMulti-rate aware routing protocol for mobile ad
hoc networksrdquo IEEE Vehicular Technology Conference Vol 3 pp 1749ndash1752
2003
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1429 April 2004
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[6] H Luo J Cheng and S Lu ldquoA self-coordinating Localized Fair Queueing in
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pp86-98 Jan-Feb 2004
참 고 문 헌
43
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[8] G Holland N Vaidya and P Bahl ldquoA Rate-Adaptive MAC Protocol for
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참 고 문 헌
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2004
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Group on Data Comm (SIGCOMM) 1994
[16] NS2 - wwwisiedunsnamns
[17] Datasheet for ORiNOCO 11 Mbits Network Interface Cards 2001
45
감사의 글
이제 2년 반동안의 대학원 생활을 끝마치고 사회로 첫걸음을 내딛게 되었
습니다 제가 무사히 대학원 생활을 끝마칠 수 있도록 도움을 주신 주위의
많은 분들께 이 기회를 빌어 감사의 말씀을 드리고 싶습니다
먼저 저의 지도 교수님이신 유상조 교수님께 감사의 말씀을 드리고 싶습
니다 대학원에 들어와서부터 지금까지 바쁘신 와중에도 부족한 저에게 많
은 시간을 할애하여 지도해 주셔서 항상 감사하게 생각하고 있습니다 교수
님과 연구실 원들과 함께 한 많은 세미나들이 특히 제게 많은 도움이 되었
습니다 또한 바쁘신 와중에도 부족한 논문의 심사를 맡아주신 곽경섭 교수
님과 김덕경 교수님께도 감사의 말씀을 드립니다
결코 적지 않은 2년 반이라는 시간이 짧게 느껴질 만큼 많은 추억과 시간
을 함께한 멀티미디어 통신망 연구실의 선후배 및 동기들에게도 감사의 말
씀을 드립니다
무엇보다도 부모님의 무한한 사랑과 아낌없는 지원이 없었다면 현재의 저
는 없었을 것 입니다 무엇으로도 부모님의 큰 사랑에 보답할 수는 없겠지
만 제 학창생활의 결실인 이 논문을 그 동안의 부모님의 수고에 대한 작은
보답으로 바치고 싶습니다
盧 權 汶
46
학술 활동
[1] Yong-Qian Chen Kwen-mun Roh Sang-Jo Yoo A Distributed Fairness Support
Scheduling Algorithm in Wireless Ad-Hoc Networks Lecture Note in Computer
Science 2006
[2] Yong-Qian Chen Kwen-mun Roh Sang-Jo Yoo A Distributed Fairness Support
Scheduling Algorithm in Wireless Ad-Hoc Networks UIC06
[3] 이정환 노권문 유상조ldquo에드혹 네트워크에서 클러스터 기반의 지오캐
스팅 프로토콜rdquo 한국통신학회 하계학술대회 20047
[4] 노권문 서지영 정순규 조경진 유상조 ldquo에드혹 네트워크에서 다중 데
이터률을 고려하는 분산 패킷 스케쥴링rdquo JCCI2006 20064
[5] Yong-Qian Chen Kwen-Mun Roh Sang-Jo Yoo Service Index Based Fairness
Scheduling in Wireless Ad-Hoc Networks JCCI2006 20064
[6] 조경진 김현주 노권문 유상조 ldquo지능형 무선 인지 기술 기반 네트워크
환경에서 MAC 계층 동적 주파수 선택 방법rdquo 한국통신학회 하계학술대
회 20067
[7] 김현주 조경진 노권문 유상조 ldquo무선 인지 기술 기반의 시스템을 위한
계층에서의 통신 초기화 WRAN MAC 과정rdquo 한국통신학회 하계학술대회
47
20067
[8] 유상조 노권문 정재학 김재명 ldquoWRAN Cognitive Radio MAC 프로토콜
기술rdquo 방송공학회지 Vol 11 No1 pp40-53 2006
[9] 노권문 진영천 유상조 ldquo에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려한
분산 패킷 스케쥴링rdquo 한국통신학회 논문지 2006 07
[10] 조경진 김현주 노권문 유상조 ldquo지능형 무선 인지 기술 기반 네트워크
환경에서 MAC 계층 동적 주파수 선택 방법rdquo 한국통신학회 논문지 게
재 예정
특허 출원
[1] 무선 인지 기술 환경에서 기지국들 간에 무선 공유 자원을 효율적으로
사용하기 위한 매체 접근 제어 계층의 동작 자원 임대 프로토콜 출원번
호 제 2005-0105278
[2] 무선 인지 기술 환경에서 숨겨진 인컴번트 시스템의 검출을 위한 명시적
아웃밴드 시그널링 방법 출원번호 제 2006-0019661
[3] 에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링 방법
출원번호 제 10-2006-63521
[4] 애드혹 네트워크에서 서비스 색인 기반 공정 스케쥴링 방법 출원 번호
제 10-2006-63520
48
수행 프로젝트
[1] 무선 Ad-hoc 네트워크에서 Seamless한 인터넷 QoS 를 제공하기 위한 네
트워킹 기술연구 및 멀티미디어 ad-hoc 서비스 테스트 베드 구현 정보
통신부
[2] 초광대역 무선통신 연구센터 (UWB-ITRC) 제 4 세부과제 ndash UWB 응용
시스템 기술 (정보통신부 대학 IT 연구센터)
[3] 코그니티브 라디오(Cognitive Radio) 기술 개발 III(삼성종합기술원)
- IEEE 80222 WRAN 표준 제안(20051117) 참여(MAC)
[4] 초광대역 무선통신을 위한 지능형 무선인지 (Cognitive Radio) 핵심기술
연구 과학재단 특정기초사업
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
28
)( fP 개의 패킷들은 즉시 전송을 시도하고 )( fP 개의 패킷들이 서비스 된 후
패킷의 서비스 태그를 업데이트한다 b) f 보다 작은 서비스 태그를 갖는
플로우가 자신의 로컬 테이블( nE )에 존재 하면 f 의 백오프 값 fB 을
Rf
Sf BB + 로 설정 하고 백오프 타이머가 동작을 시작한다 c) f 의 백오프
타이머가 만료되고 채널이 사용 중이 아니라면 f 의 HOL(Head of Line)
패킷을 전송한다 그림 9 는 패킷 스케쥴링의 순서를 나타낸다
(그림 9) 패킷 스케쥴링 순서도
스케쥴링 시작
전송할 플로우가 가장 작은 서비스 태그를 갖는가
계산
HOL 패킷 전송
백오프 시작
Rf
Sff BBB +=
백오프 만료
네
아니오
)(fP
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
29
344 간단한 예제
그림 5 와 같은 네트워크가 존재한다고 가정하자 각 플로우의 패킷
사이즈와 가중치는 동일하다 각 플로우 )210( =iFi 는 초기 서비스 태그
값으로 각각 10 =T 21 =T 32 =T 을 갖는다 또한 이라
가정하면 그림 10 와 같이 F0 는 가장 작은 서비스 태그를 갖기 때문에 즉시
pkt 0 의 전송을 시작한다 전송을 시작하기 전에 F0 의 데이터률은 네크워크에
존재하는 가장 낮은 데이터률 mind 보다 5 배 높기 때문에 시간 기반 공정성을
달성하기 위해서 전송해야 할 패킷 수 5)( =fP 를 계산하고 F0 의 첫 번째
패킷 pkt 0 을 전송할 때 DS 와 ACK 프레임에 업데이트 태그를 붙이지 않는다
그 이유는 만약 노드 N1 이 F0 의 업데이트 태그를 수신하면 즉시 F1 의 pkt
0 를 서비스하기 위해 채널에 접근을 시도할 것이기 때문이다 따라서
업데이트 태그를 붙이지 않음으로써 F0 의 전송해야 할 나머지 패킷에게
전송할 기회를 줄 수 있다 pkt 0 전송 후에 F0 는 스케쥴링 과정에서 )( fP 의
마지막 패킷 pkt 4 가 서비스 되기 전까지 서비스 태그를 업데이트 하지 않기
때문에 F0 는 가장 작은 서비스 태그를 가지므로 F0 의 pkt 1 pkt 2 pkt 3 pkt
4 는 즉시 전송을 시도한다 또한 pkt 1 pkt 2 pkt 3 pkt 4 을 전송 할 때 RTS
프레임의 NCB(Not Compare Bit)을 1 로 설정하여 전송한다 이는 수신
노드에서 RfB 값의 비교없이 RTS 프레임에 대한 응답으로 CTS 프레임을 즉시
전송하도록 한다 F0 의 전송해야 할 5 개의 패킷 중 마지막 패킷인 pkt 4
10 =
WeightSizePacket
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
30
전송시 DS 와 ACK 프레임에 업데이트 태그를 붙여서 주변 노드들에게
공지한다 N1 이 F0 의 pkt 4 의 업데이트 태그를 수신하면 F1 의 패킷을
서비스하기 위해서 즉시 채널에 접근한다 F1 의 첫 번째 패킷 pkt 0 을
전송하기 전에 F0 와 같이 2)( =fP 를 계산하고 F1 의 pkt 0 의 전송 후에 pkt
1 전송시 NCB 를 1 로 설정하고 DS 와 ACK 프레임 전송 시 업데이트 태그를
붙인다 F2 는 이기 때문에 추가로 전송할 패킷이 존재 하지 않다 따라서
F2 의 패킷 pkt 0 을 전송할 때 DS 와 ACK 프레임 전송 시 업데이트 태그를
붙여서 전송한다
(그림 10) 간단한 예제
Time
F0
F1
F2
T1=2
T0=1 T0=1 T0=1 T0=1 T0=11
T1=12
T2=13
100 200 300
pkt 0 pkt 1 pkt 2 pkt 3 pkt 4
pkt 0 pkt 1
pkt 0
T=update service tag Transmitting pkt with update service tag
T= service tag Transmitting pkt not with update service tag
제 4 장 모 의 실 험
31
제 4 장 모의 실험
본 논문에서는 제안한 에드혹 패킷 스케쥴링에 대한 성능을 평가하기
위해서 미국 버클리 대학 남가주 대학 및 카네기 멜론 대학에서 개발한
네트워크 시뮬레이터인 NS-2[16] 및 CMU 확장 프로그램을 사용했으며 본
논문에서 제안한 MRADPS 와 비교 대상인 EMLM-FQ 를 구현하여 성능
평가를 수행하였다 표 2 는 시뮬레이션 시 적용된 파라미터 값이고 표 3 은
경쟁 그래프가 갖는 각 최소 데이터률에서 각 플로우의 데이터률에 따라
전송해야 하는 패킷수이다
(표 2) 시뮬레이션 파라미터
Parameter Value
Frequency
Transmit Power
110 Mbps Sensitivity
55 Mbps Sensitivity
20 Mbps Sensitivity
Carrier Sense Threshold
Propagation Model
Maximum Transmission Range (25511 Mbps)
Routing Protocol
24 GHz
15 dBm
-82 dBm
-87 dBm
-91 dBm
-108 dBm
Two Ray Ground
250m 200m 100m
DSR
제 4 장 모 의 실 험
32
(표 3) 최소 데이터률과 플로우 데이터률에 따라 전송해야
하는 패킷수
Flow data rate
Minimum data rate )( fP
2Mbps2Mbps
55Mbps55Mbps
11Mbps11Mbps
11Mbps55Mbps
55Mbps2Mbps
11Mbps2Mbps
1
1
1
2
2
5
시나리오 I 은 그림 11 과 같이 4 개의 노드와 그림 6 의 플로우
경쟁그래프와 같이 직접적으로 경쟁 관계에 있는 3 개의 플로우로 구성된
네트워크에서 FIFO 를 사용하는 IEEE 80211b EMLM-FQ MRADPS 를 각각
적용했을 때 플로우별 처리량과 채널 점유 시간을 계산하였다 또한
MRADPS 를 적용했을 때 가장 낮은 데이터률( mind )을 가지는 F1 이 받는
최소 서비스 양이 모든 플로우의 데이터률이 mind 일 때 EMLM-FQ 에서 받는
최소 서비스양을 보장하는지를 확인하기 위해서 그림 11 의 모든 플로우의
데이터률이 2Mbps 일 때 EMLM-FQ 의 처리량을 측정하였다 트래픽으로
제 4 장 모 의 실 험
33
UDP 를 사용하였으며 패킷 사이즈는 1500 바이트이고 시뮬레이션 시간은
200 초이다
F12MbpsN0 N1F0
55MbpsN2 N3F2
11Mbps (그림 11) 시나리오 I의 노드 그래프
(표 4) 시나리오 I의 플로우별 처리량(패킷수)과 전체 네트워크 처리량
Flow 80211b+FIFO EMLM-FQ MRADPSEMLM-
FQ(2Mbps)
F0 5165 24849 29072 15035
F1 47815 24850 14525 15036
F2 48488 24849 69342 15036
Total Throughput(pkt)
101468
100()
74548
73()
112939
111() 45107
제 4 장 모 의 실 험
34
표 4 에서 EMLM-FQ 는 각 플로우가 공정하게 서비스 되지만 전체
네트워크의 처리량이 FIFO 를 사용하는 IEEE 80211b 환경의 전체 네트워크
처리량보다 약 27 감소한다 하지만 MRADPS 는 IEEE 80211b 보다 네트워크
처리량이 약 11 향상된다 또한 MRADPS 에서 최소 데이터률을 갖는 플로우
F1 의 서비스 양은 그림 12 와 같이 모든 플로우의 데이터률이 그림 11 의
최소 데이터률인 2Mbps 일 때 EMLM-FQ 가 각 플로우에게 제공하는 최소
서비스 양과 거의 동일함을 확인 할 수 있고 MRADPS 가 각 플로우
데이터률에 따른 전송해야 하는 패킷 수 )( fP 에 거의 비례하여 각 플로우가
받는 서비스 양을 제공하는 것을 확인 할 수 있다 여기서 )210( =iTif
는
플로우 의 처리량을 나타낸다
그림 13 는 시나리오 I 의 각 패킷 스케쥴링 기법을 적용했을 때
플로우별 채널 점유 시간을 나타낸다 MRADPS 는 3 개의 플로우의 채널 점유
시간이 다른 스케쥴링 기법보다 공정함을 확인 할 수 있다 하지만 정확하게
플로우의 채널 점유 시간이 동일하지는 않다 그 이유는 표 3 에서 전송할
패킷을 계산할 때 간단히 내림으로 계산을 하였고 패킷을 재전송하는 시간
백오프 시간등의 추가적인 시간들이 발생하기 때문이다
제 4 장 모 의 실 험
35
(그림 12) EMLM-FQ(2Mpbs)가 제공하는 최소 처리량과
MRADPS의 각 플로우의 처리량 비교
제 4 장 모 의 실 험
36
(그림 13) 시나리오 I의 각 플로우별 채널 점유시간
시나리오 II 는 그림 14 과 같이 26 개의 노드와 16 개의 플로우로 구성된
네트워크에서 FIFO 를 사용하는 IEEE 80211b EMLML-FQ MRADPS 를 각각
적용했을 때 각 플로우별 처리량를 평가하였다 시나리오 II 의 각 플로우의
경쟁 관계는 그림 15 와 같다 트래픽으로 UDP 를 사용하였으며 패킷
사이즈는 1500 바이트이고 시뮬레이션 시간은 200 초이다
0
01
02
03
04
05
06
07
08
09
F0 F1 F2
Flow ID
Channel O
ccupancy
Tim
e(F
ractio
n)
IEEE 80211_FIFO
EMLM-FQ
MRADPS
제 4 장 모 의 실 험
37
(그림 14) 시나리오 II 의 노드 그래프
(그림 15) 시나리오 II 의 플로우 경쟁 그래프
제 4 장 모 의 실 험
38
(표 5) 시나리오 I의 플로우별 처리량(패킷수)과
전체 네트워크 처리량
Flow 80211b+FIFO EMLM-FQ MRADPS F0 53327 36622 26167 F1 49939 27281 53327 F2 2375 7630 13514 F3 38448 7515 19703 F4 15316 7323 25432 F5 7260 7462 7304 F6 1412 6171 7370 F7 2953 7465 7210 F8 10737 37156 7672 F9 37335 13932 33182
F10 29459 40242 53858 F11 15157 14106 28770 F12 45716 9877 39119 F13 53318 23484 27190 F14 10316 6790 10878 F15 12291 19163 29201
Total Throughput(pkt) 385359 (100)
272219 (71)
389897 (101)
제 4 장 모 의 실 험
39
표 5 는 그림 14 의 노드 그래프에서 각 패킷 스케쥴링 기법을 적용했을
때 각 플로우의 처리량을 나타낸다 IEEE 80211b 에서 다른 플로우에 비해
서비스의 양이 매우 적은 F2 F6 F7 와 같은 플로우를 EMLM-FQ 에서는
일정량의 서비스를 받을 수 있도록 보장해 준다 하지만 IEEE 80211b 의
네트워크 처리량보다 약 29 감소한다 MRADPS 는 전체 네트워크 처리량이
IEEE 80211b 의 네트워크 처리량과 거의 동일한 처리량을 보여주고 또한
고립되는 플로우의 최소 서비스 양을 EMLM-FQ 가 보장해주는 서비스의 양과
거의 동일하게 서비스한다
에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려하는 분산 패킷 스케쥴링
40
제 5 장 결 론
본 논문은 IEEE 80211x와 같이 물리계층에서 다중 데이터률을 제공하는
에드혹 네트워크 환경에서 ldquo플로우들 간에 공유하는 채널 용량이 고정되어
있다rdquo라는 기존 패킷 스케쥴링의 가정이 실제 환경과 적합하지 않는
문제점을 해결하기 위해서 다중 데이터률을 고려한 새로운 공정성 모델인
플로우별 시간 기반 공정성(Time-based Fairness)를 정의한다 또한 정의한
공정성을 달성하기 위하여 플로우 경쟁 그래프 상의 가장 낮은 데이터률과 각
플로우의 데이터률과 비교하여 전송해야 하는 패킷의 수( )( fP )를 계산하고
스케쥴링 과정에서 개의 패킷에 대한 서비스 태그는 업데이트 하지 않고
)( fP 개의 패킷 중 첫 번째 패킷을 제외한 나머지 패킷은 전송 시에 RTS
프레임에 NCB(Not Compare Bit)를 1로 설정하여 수신 노드에서 RTS를
폐기하지 않고 바로 CTS를 보내 서비스 되도록 EMLM-FQ를 수정하여 새로운
스케쥴링 기법인 MRADPS를 제안하였다 MRADPS는 각 플로우의 서비스
태그 할당 방법과 서비스 태그 정보에 대한 교환 방법등 EMLM-FQ의 기존
방식을 고수하기 때문에 EMLM-FQ의 특성인 공간적 채널 재사용 문제를
해결하는 방법과 분산된 플로우 정보를 가지고 스케쥴링을 결정하는 방법을
동일하게 제공한다 시뮬레이션 결과는 MRADPS는 경쟁 그래프에서 가장
낮은 데이터률을 갖는 플로우의 최소 서비스 양을 모든 플로우의 데이터률이
가장 낮은 데이터률을 가질 때 EMLM-FQ의 플로우가 받는 최소 서비스
에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려하는 분산 패킷 스케쥴링
41
양만큼 서비스하는 것을 보여주고 각 플로우가 받는 서비스 양은 )( fP 에
비례함을 보여준다 또한 MRADPS는 다중 데이터률이 제공되는 환경의
에드혹 네트워크의 전체 네트워크 처리량을 크게 향상시키는 것을 보여준다
참 고 문 헌
42
참고 문헌
[1] IEEE Std 80211b Part 11b Wireless LAN Medium Access Control(MAC) and
Physical Layer(PHY) Specifications Further Higher Data Rate Extension in
24GHz Band 1999
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[3] Y Seok J Park and Y Choi ldquoMulti-rate aware routing protocol for mobile ad
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이제 2년 반동안의 대학원 생활을 끝마치고 사회로 첫걸음을 내딛게 되었
습니다 제가 무사히 대학원 생활을 끝마칠 수 있도록 도움을 주신 주위의
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먼저 저의 지도 교수님이신 유상조 교수님께 감사의 말씀을 드리고 싶습
니다 대학원에 들어와서부터 지금까지 바쁘신 와중에도 부족한 저에게 많
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님과 연구실 원들과 함께 한 많은 세미나들이 특히 제게 많은 도움이 되었
습니다 또한 바쁘신 와중에도 부족한 논문의 심사를 맡아주신 곽경섭 교수
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결코 적지 않은 2년 반이라는 시간이 짧게 느껴질 만큼 많은 추억과 시간
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씀을 드립니다
무엇보다도 부모님의 무한한 사랑과 아낌없는 지원이 없었다면 현재의 저
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만 제 학창생활의 결실인 이 논문을 그 동안의 부모님의 수고에 대한 작은
보답으로 바치고 싶습니다
盧 權 汶
46
학술 활동
[1] Yong-Qian Chen Kwen-mun Roh Sang-Jo Yoo A Distributed Fairness Support
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Science 2006
[2] Yong-Qian Chen Kwen-mun Roh Sang-Jo Yoo A Distributed Fairness Support
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[3] 이정환 노권문 유상조ldquo에드혹 네트워크에서 클러스터 기반의 지오캐
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[5] Yong-Qian Chen Kwen-Mun Roh Sang-Jo Yoo Service Index Based Fairness
Scheduling in Wireless Ad-Hoc Networks JCCI2006 20064
[6] 조경진 김현주 노권문 유상조 ldquo지능형 무선 인지 기술 기반 네트워크
환경에서 MAC 계층 동적 주파수 선택 방법rdquo 한국통신학회 하계학술대
회 20067
[7] 김현주 조경진 노권문 유상조 ldquo무선 인지 기술 기반의 시스템을 위한
계층에서의 통신 초기화 WRAN MAC 과정rdquo 한국통신학회 하계학술대회
47
20067
[8] 유상조 노권문 정재학 김재명 ldquoWRAN Cognitive Radio MAC 프로토콜
기술rdquo 방송공학회지 Vol 11 No1 pp40-53 2006
[9] 노권문 진영천 유상조 ldquo에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려한
분산 패킷 스케쥴링rdquo 한국통신학회 논문지 2006 07
[10] 조경진 김현주 노권문 유상조 ldquo지능형 무선 인지 기술 기반 네트워크
환경에서 MAC 계층 동적 주파수 선택 방법rdquo 한국통신학회 논문지 게
재 예정
특허 출원
[1] 무선 인지 기술 환경에서 기지국들 간에 무선 공유 자원을 효율적으로
사용하기 위한 매체 접근 제어 계층의 동작 자원 임대 프로토콜 출원번
호 제 2005-0105278
[2] 무선 인지 기술 환경에서 숨겨진 인컴번트 시스템의 검출을 위한 명시적
아웃밴드 시그널링 방법 출원번호 제 2006-0019661
[3] 에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링 방법
출원번호 제 10-2006-63521
[4] 애드혹 네트워크에서 서비스 색인 기반 공정 스케쥴링 방법 출원 번호
제 10-2006-63520
48
수행 프로젝트
[1] 무선 Ad-hoc 네트워크에서 Seamless한 인터넷 QoS 를 제공하기 위한 네
트워킹 기술연구 및 멀티미디어 ad-hoc 서비스 테스트 베드 구현 정보
통신부
[2] 초광대역 무선통신 연구센터 (UWB-ITRC) 제 4 세부과제 ndash UWB 응용
시스템 기술 (정보통신부 대학 IT 연구센터)
[3] 코그니티브 라디오(Cognitive Radio) 기술 개발 III(삼성종합기술원)
- IEEE 80222 WRAN 표준 제안(20051117) 참여(MAC)
[4] 초광대역 무선통신을 위한 지능형 무선인지 (Cognitive Radio) 핵심기술
연구 과학재단 특정기초사업
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
29
344 간단한 예제
그림 5 와 같은 네트워크가 존재한다고 가정하자 각 플로우의 패킷
사이즈와 가중치는 동일하다 각 플로우 )210( =iFi 는 초기 서비스 태그
값으로 각각 10 =T 21 =T 32 =T 을 갖는다 또한 이라
가정하면 그림 10 와 같이 F0 는 가장 작은 서비스 태그를 갖기 때문에 즉시
pkt 0 의 전송을 시작한다 전송을 시작하기 전에 F0 의 데이터률은 네크워크에
존재하는 가장 낮은 데이터률 mind 보다 5 배 높기 때문에 시간 기반 공정성을
달성하기 위해서 전송해야 할 패킷 수 5)( =fP 를 계산하고 F0 의 첫 번째
패킷 pkt 0 을 전송할 때 DS 와 ACK 프레임에 업데이트 태그를 붙이지 않는다
그 이유는 만약 노드 N1 이 F0 의 업데이트 태그를 수신하면 즉시 F1 의 pkt
0 를 서비스하기 위해 채널에 접근을 시도할 것이기 때문이다 따라서
업데이트 태그를 붙이지 않음으로써 F0 의 전송해야 할 나머지 패킷에게
전송할 기회를 줄 수 있다 pkt 0 전송 후에 F0 는 스케쥴링 과정에서 )( fP 의
마지막 패킷 pkt 4 가 서비스 되기 전까지 서비스 태그를 업데이트 하지 않기
때문에 F0 는 가장 작은 서비스 태그를 가지므로 F0 의 pkt 1 pkt 2 pkt 3 pkt
4 는 즉시 전송을 시도한다 또한 pkt 1 pkt 2 pkt 3 pkt 4 을 전송 할 때 RTS
프레임의 NCB(Not Compare Bit)을 1 로 설정하여 전송한다 이는 수신
노드에서 RfB 값의 비교없이 RTS 프레임에 대한 응답으로 CTS 프레임을 즉시
전송하도록 한다 F0 의 전송해야 할 5 개의 패킷 중 마지막 패킷인 pkt 4
10 =
WeightSizePacket
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
30
전송시 DS 와 ACK 프레임에 업데이트 태그를 붙여서 주변 노드들에게
공지한다 N1 이 F0 의 pkt 4 의 업데이트 태그를 수신하면 F1 의 패킷을
서비스하기 위해서 즉시 채널에 접근한다 F1 의 첫 번째 패킷 pkt 0 을
전송하기 전에 F0 와 같이 2)( =fP 를 계산하고 F1 의 pkt 0 의 전송 후에 pkt
1 전송시 NCB 를 1 로 설정하고 DS 와 ACK 프레임 전송 시 업데이트 태그를
붙인다 F2 는 이기 때문에 추가로 전송할 패킷이 존재 하지 않다 따라서
F2 의 패킷 pkt 0 을 전송할 때 DS 와 ACK 프레임 전송 시 업데이트 태그를
붙여서 전송한다
(그림 10) 간단한 예제
Time
F0
F1
F2
T1=2
T0=1 T0=1 T0=1 T0=1 T0=11
T1=12
T2=13
100 200 300
pkt 0 pkt 1 pkt 2 pkt 3 pkt 4
pkt 0 pkt 1
pkt 0
T=update service tag Transmitting pkt with update service tag
T= service tag Transmitting pkt not with update service tag
제 4 장 모 의 실 험
31
제 4 장 모의 실험
본 논문에서는 제안한 에드혹 패킷 스케쥴링에 대한 성능을 평가하기
위해서 미국 버클리 대학 남가주 대학 및 카네기 멜론 대학에서 개발한
네트워크 시뮬레이터인 NS-2[16] 및 CMU 확장 프로그램을 사용했으며 본
논문에서 제안한 MRADPS 와 비교 대상인 EMLM-FQ 를 구현하여 성능
평가를 수행하였다 표 2 는 시뮬레이션 시 적용된 파라미터 값이고 표 3 은
경쟁 그래프가 갖는 각 최소 데이터률에서 각 플로우의 데이터률에 따라
전송해야 하는 패킷수이다
(표 2) 시뮬레이션 파라미터
Parameter Value
Frequency
Transmit Power
110 Mbps Sensitivity
55 Mbps Sensitivity
20 Mbps Sensitivity
Carrier Sense Threshold
Propagation Model
Maximum Transmission Range (25511 Mbps)
Routing Protocol
24 GHz
15 dBm
-82 dBm
-87 dBm
-91 dBm
-108 dBm
Two Ray Ground
250m 200m 100m
DSR
제 4 장 모 의 실 험
32
(표 3) 최소 데이터률과 플로우 데이터률에 따라 전송해야
하는 패킷수
Flow data rate
Minimum data rate )( fP
2Mbps2Mbps
55Mbps55Mbps
11Mbps11Mbps
11Mbps55Mbps
55Mbps2Mbps
11Mbps2Mbps
1
1
1
2
2
5
시나리오 I 은 그림 11 과 같이 4 개의 노드와 그림 6 의 플로우
경쟁그래프와 같이 직접적으로 경쟁 관계에 있는 3 개의 플로우로 구성된
네트워크에서 FIFO 를 사용하는 IEEE 80211b EMLM-FQ MRADPS 를 각각
적용했을 때 플로우별 처리량과 채널 점유 시간을 계산하였다 또한
MRADPS 를 적용했을 때 가장 낮은 데이터률( mind )을 가지는 F1 이 받는
최소 서비스 양이 모든 플로우의 데이터률이 mind 일 때 EMLM-FQ 에서 받는
최소 서비스양을 보장하는지를 확인하기 위해서 그림 11 의 모든 플로우의
데이터률이 2Mbps 일 때 EMLM-FQ 의 처리량을 측정하였다 트래픽으로
제 4 장 모 의 실 험
33
UDP 를 사용하였으며 패킷 사이즈는 1500 바이트이고 시뮬레이션 시간은
200 초이다
F12MbpsN0 N1F0
55MbpsN2 N3F2
11Mbps (그림 11) 시나리오 I의 노드 그래프
(표 4) 시나리오 I의 플로우별 처리량(패킷수)과 전체 네트워크 처리량
Flow 80211b+FIFO EMLM-FQ MRADPSEMLM-
FQ(2Mbps)
F0 5165 24849 29072 15035
F1 47815 24850 14525 15036
F2 48488 24849 69342 15036
Total Throughput(pkt)
101468
100()
74548
73()
112939
111() 45107
제 4 장 모 의 실 험
34
표 4 에서 EMLM-FQ 는 각 플로우가 공정하게 서비스 되지만 전체
네트워크의 처리량이 FIFO 를 사용하는 IEEE 80211b 환경의 전체 네트워크
처리량보다 약 27 감소한다 하지만 MRADPS 는 IEEE 80211b 보다 네트워크
처리량이 약 11 향상된다 또한 MRADPS 에서 최소 데이터률을 갖는 플로우
F1 의 서비스 양은 그림 12 와 같이 모든 플로우의 데이터률이 그림 11 의
최소 데이터률인 2Mbps 일 때 EMLM-FQ 가 각 플로우에게 제공하는 최소
서비스 양과 거의 동일함을 확인 할 수 있고 MRADPS 가 각 플로우
데이터률에 따른 전송해야 하는 패킷 수 )( fP 에 거의 비례하여 각 플로우가
받는 서비스 양을 제공하는 것을 확인 할 수 있다 여기서 )210( =iTif
는
플로우 의 처리량을 나타낸다
그림 13 는 시나리오 I 의 각 패킷 스케쥴링 기법을 적용했을 때
플로우별 채널 점유 시간을 나타낸다 MRADPS 는 3 개의 플로우의 채널 점유
시간이 다른 스케쥴링 기법보다 공정함을 확인 할 수 있다 하지만 정확하게
플로우의 채널 점유 시간이 동일하지는 않다 그 이유는 표 3 에서 전송할
패킷을 계산할 때 간단히 내림으로 계산을 하였고 패킷을 재전송하는 시간
백오프 시간등의 추가적인 시간들이 발생하기 때문이다
제 4 장 모 의 실 험
35
(그림 12) EMLM-FQ(2Mpbs)가 제공하는 최소 처리량과
MRADPS의 각 플로우의 처리량 비교
제 4 장 모 의 실 험
36
(그림 13) 시나리오 I의 각 플로우별 채널 점유시간
시나리오 II 는 그림 14 과 같이 26 개의 노드와 16 개의 플로우로 구성된
네트워크에서 FIFO 를 사용하는 IEEE 80211b EMLML-FQ MRADPS 를 각각
적용했을 때 각 플로우별 처리량를 평가하였다 시나리오 II 의 각 플로우의
경쟁 관계는 그림 15 와 같다 트래픽으로 UDP 를 사용하였으며 패킷
사이즈는 1500 바이트이고 시뮬레이션 시간은 200 초이다
0
01
02
03
04
05
06
07
08
09
F0 F1 F2
Flow ID
Channel O
ccupancy
Tim
e(F
ractio
n)
IEEE 80211_FIFO
EMLM-FQ
MRADPS
제 4 장 모 의 실 험
37
(그림 14) 시나리오 II 의 노드 그래프
(그림 15) 시나리오 II 의 플로우 경쟁 그래프
제 4 장 모 의 실 험
38
(표 5) 시나리오 I의 플로우별 처리량(패킷수)과
전체 네트워크 처리량
Flow 80211b+FIFO EMLM-FQ MRADPS F0 53327 36622 26167 F1 49939 27281 53327 F2 2375 7630 13514 F3 38448 7515 19703 F4 15316 7323 25432 F5 7260 7462 7304 F6 1412 6171 7370 F7 2953 7465 7210 F8 10737 37156 7672 F9 37335 13932 33182
F10 29459 40242 53858 F11 15157 14106 28770 F12 45716 9877 39119 F13 53318 23484 27190 F14 10316 6790 10878 F15 12291 19163 29201
Total Throughput(pkt) 385359 (100)
272219 (71)
389897 (101)
제 4 장 모 의 실 험
39
표 5 는 그림 14 의 노드 그래프에서 각 패킷 스케쥴링 기법을 적용했을
때 각 플로우의 처리량을 나타낸다 IEEE 80211b 에서 다른 플로우에 비해
서비스의 양이 매우 적은 F2 F6 F7 와 같은 플로우를 EMLM-FQ 에서는
일정량의 서비스를 받을 수 있도록 보장해 준다 하지만 IEEE 80211b 의
네트워크 처리량보다 약 29 감소한다 MRADPS 는 전체 네트워크 처리량이
IEEE 80211b 의 네트워크 처리량과 거의 동일한 처리량을 보여주고 또한
고립되는 플로우의 최소 서비스 양을 EMLM-FQ 가 보장해주는 서비스의 양과
거의 동일하게 서비스한다
에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려하는 분산 패킷 스케쥴링
40
제 5 장 결 론
본 논문은 IEEE 80211x와 같이 물리계층에서 다중 데이터률을 제공하는
에드혹 네트워크 환경에서 ldquo플로우들 간에 공유하는 채널 용량이 고정되어
있다rdquo라는 기존 패킷 스케쥴링의 가정이 실제 환경과 적합하지 않는
문제점을 해결하기 위해서 다중 데이터률을 고려한 새로운 공정성 모델인
플로우별 시간 기반 공정성(Time-based Fairness)를 정의한다 또한 정의한
공정성을 달성하기 위하여 플로우 경쟁 그래프 상의 가장 낮은 데이터률과 각
플로우의 데이터률과 비교하여 전송해야 하는 패킷의 수( )( fP )를 계산하고
스케쥴링 과정에서 개의 패킷에 대한 서비스 태그는 업데이트 하지 않고
)( fP 개의 패킷 중 첫 번째 패킷을 제외한 나머지 패킷은 전송 시에 RTS
프레임에 NCB(Not Compare Bit)를 1로 설정하여 수신 노드에서 RTS를
폐기하지 않고 바로 CTS를 보내 서비스 되도록 EMLM-FQ를 수정하여 새로운
스케쥴링 기법인 MRADPS를 제안하였다 MRADPS는 각 플로우의 서비스
태그 할당 방법과 서비스 태그 정보에 대한 교환 방법등 EMLM-FQ의 기존
방식을 고수하기 때문에 EMLM-FQ의 특성인 공간적 채널 재사용 문제를
해결하는 방법과 분산된 플로우 정보를 가지고 스케쥴링을 결정하는 방법을
동일하게 제공한다 시뮬레이션 결과는 MRADPS는 경쟁 그래프에서 가장
낮은 데이터률을 갖는 플로우의 최소 서비스 양을 모든 플로우의 데이터률이
가장 낮은 데이터률을 가질 때 EMLM-FQ의 플로우가 받는 최소 서비스
에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려하는 분산 패킷 스케쥴링
41
양만큼 서비스하는 것을 보여주고 각 플로우가 받는 서비스 양은 )( fP 에
비례함을 보여준다 또한 MRADPS는 다중 데이터률이 제공되는 환경의
에드혹 네트워크의 전체 네트워크 처리량을 크게 향상시키는 것을 보여준다
참 고 문 헌
42
참고 문헌
[1] IEEE Std 80211b Part 11b Wireless LAN Medium Access Control(MAC) and
Physical Layer(PHY) Specifications Further Higher Data Rate Extension in
24GHz Band 1999
[2] IEEE Std 80211 Part 11g Wireless LAN Medium Access Control(MAC) and
Physical Layer(PHY) Specifications Further Higher Data Rate Extension in
24GHz Band 2003
[3] Y Seok J Park and Y Choi ldquoMulti-rate aware routing protocol for mobile ad
hoc networksrdquo IEEE Vehicular Technology Conference Vol 3 pp 1749ndash1752
2003
[4] S Bansal R Shorey and A A Kherani ldquoPerformance of TCP and UDP
Protocols in Multi-Hop Multi-Rate Wireless Networksrdquo IEEE WCNCrsquo04 pp 1423-
1429 April 2004
[5] G Ding X Wu and B Bhargava ldquoA Simulation Study on Multi-Rate Mobile Ad
hoc Networksrdquo ACM PE-WASUNrsquo04 pp 213-229 October 2004
[6] H Luo J Cheng and S Lu ldquoA self-coordinating Localized Fair Queueing in
Wireless Ad Hoc Networksrdquo IEEE Transactions on Mobile Computing Vol 3
pp86-98 Jan-Feb 2004
참 고 문 헌
43
[7] A Kamerman and L Monteban ldquoWaveLAN-II A high-performance wireless
LAN for the unlicensed bandrdquo Bell Labs Technical Journal pp 118-133
Summer 1997
[8] G Holland N Vaidya and P Bahl ldquoA Rate-Adaptive MAC Protocol for
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Computing and Networking (MobiCom) pp 398-407 September 2002
[9] H Zhai J Wang and Y Fang ldquoDistributed Packet Scheduling for Multi-hop
Flows in Ad Hoc Networksrdquo IEEE Wireless Communications and Networking
Conference 2004 Vol 2 pp1081-1086 March 2004
[10] H L Chao W Liao ldquoFair Scheduling With QoS Support in Wireless Ad Hoc
Networksrdquo IEEE Transactions on Wireless Communications Vol 3 Issue 6
pp2119-2128 November 2004
[11] H L Chao W Liao ldquoCredit-based Fair Scheduling in Ad Hoc Wireless
Networksrdquo IEEE Conference on Local Computer Networks pp479-567 April
2002
[12] N H Vaidya and P Bahl ldquoFair scheduling in broadcast environmentsrdquo
Microsoft Research Tech Rep MSR-TR-99-61
[13] P Goyal H M Vin and H Cheng ldquoStart-time fair Queueing A scheduling
algorithm for integrated services packet switching networksrdquo IEEEACM Trans
Networking vol 5 pp 690-704 Oct 1997
참 고 문 헌
44
[14] Godfrey Tan and John Guttag ldquoTime-based fairness improves performance in
multi-rate WLANsrdquo USENIX Annual Technical Conference pp1048-1057 June
2004
[15] V Bharghavan A Demers S Shenker and L Zhang ldquoMACAW A Medium
Access Protocol for Wireless LANsrdquo Proc ACM Ann Conf Special Interest
Group on Data Comm (SIGCOMM) 1994
[16] NS2 - wwwisiedunsnamns
[17] Datasheet for ORiNOCO 11 Mbits Network Interface Cards 2001
45
감사의 글
이제 2년 반동안의 대학원 생활을 끝마치고 사회로 첫걸음을 내딛게 되었
습니다 제가 무사히 대학원 생활을 끝마칠 수 있도록 도움을 주신 주위의
많은 분들께 이 기회를 빌어 감사의 말씀을 드리고 싶습니다
먼저 저의 지도 교수님이신 유상조 교수님께 감사의 말씀을 드리고 싶습
니다 대학원에 들어와서부터 지금까지 바쁘신 와중에도 부족한 저에게 많
은 시간을 할애하여 지도해 주셔서 항상 감사하게 생각하고 있습니다 교수
님과 연구실 원들과 함께 한 많은 세미나들이 특히 제게 많은 도움이 되었
습니다 또한 바쁘신 와중에도 부족한 논문의 심사를 맡아주신 곽경섭 교수
님과 김덕경 교수님께도 감사의 말씀을 드립니다
결코 적지 않은 2년 반이라는 시간이 짧게 느껴질 만큼 많은 추억과 시간
을 함께한 멀티미디어 통신망 연구실의 선후배 및 동기들에게도 감사의 말
씀을 드립니다
무엇보다도 부모님의 무한한 사랑과 아낌없는 지원이 없었다면 현재의 저
는 없었을 것 입니다 무엇으로도 부모님의 큰 사랑에 보답할 수는 없겠지
만 제 학창생활의 결실인 이 논문을 그 동안의 부모님의 수고에 대한 작은
보답으로 바치고 싶습니다
盧 權 汶
46
학술 활동
[1] Yong-Qian Chen Kwen-mun Roh Sang-Jo Yoo A Distributed Fairness Support
Scheduling Algorithm in Wireless Ad-Hoc Networks Lecture Note in Computer
Science 2006
[2] Yong-Qian Chen Kwen-mun Roh Sang-Jo Yoo A Distributed Fairness Support
Scheduling Algorithm in Wireless Ad-Hoc Networks UIC06
[3] 이정환 노권문 유상조ldquo에드혹 네트워크에서 클러스터 기반의 지오캐
스팅 프로토콜rdquo 한국통신학회 하계학술대회 20047
[4] 노권문 서지영 정순규 조경진 유상조 ldquo에드혹 네트워크에서 다중 데
이터률을 고려하는 분산 패킷 스케쥴링rdquo JCCI2006 20064
[5] Yong-Qian Chen Kwen-Mun Roh Sang-Jo Yoo Service Index Based Fairness
Scheduling in Wireless Ad-Hoc Networks JCCI2006 20064
[6] 조경진 김현주 노권문 유상조 ldquo지능형 무선 인지 기술 기반 네트워크
환경에서 MAC 계층 동적 주파수 선택 방법rdquo 한국통신학회 하계학술대
회 20067
[7] 김현주 조경진 노권문 유상조 ldquo무선 인지 기술 기반의 시스템을 위한
계층에서의 통신 초기화 WRAN MAC 과정rdquo 한국통신학회 하계학술대회
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20067
[8] 유상조 노권문 정재학 김재명 ldquoWRAN Cognitive Radio MAC 프로토콜
기술rdquo 방송공학회지 Vol 11 No1 pp40-53 2006
[9] 노권문 진영천 유상조 ldquo에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려한
분산 패킷 스케쥴링rdquo 한국통신학회 논문지 2006 07
[10] 조경진 김현주 노권문 유상조 ldquo지능형 무선 인지 기술 기반 네트워크
환경에서 MAC 계층 동적 주파수 선택 방법rdquo 한국통신학회 논문지 게
재 예정
특허 출원
[1] 무선 인지 기술 환경에서 기지국들 간에 무선 공유 자원을 효율적으로
사용하기 위한 매체 접근 제어 계층의 동작 자원 임대 프로토콜 출원번
호 제 2005-0105278
[2] 무선 인지 기술 환경에서 숨겨진 인컴번트 시스템의 검출을 위한 명시적
아웃밴드 시그널링 방법 출원번호 제 2006-0019661
[3] 에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링 방법
출원번호 제 10-2006-63521
[4] 애드혹 네트워크에서 서비스 색인 기반 공정 스케쥴링 방법 출원 번호
제 10-2006-63520
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수행 프로젝트
[1] 무선 Ad-hoc 네트워크에서 Seamless한 인터넷 QoS 를 제공하기 위한 네
트워킹 기술연구 및 멀티미디어 ad-hoc 서비스 테스트 베드 구현 정보
통신부
[2] 초광대역 무선통신 연구센터 (UWB-ITRC) 제 4 세부과제 ndash UWB 응용
시스템 기술 (정보통신부 대학 IT 연구센터)
[3] 코그니티브 라디오(Cognitive Radio) 기술 개발 III(삼성종합기술원)
- IEEE 80222 WRAN 표준 제안(20051117) 참여(MAC)
[4] 초광대역 무선통신을 위한 지능형 무선인지 (Cognitive Radio) 핵심기술
연구 과학재단 특정기초사업
제 3장 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링
30
전송시 DS 와 ACK 프레임에 업데이트 태그를 붙여서 주변 노드들에게
공지한다 N1 이 F0 의 pkt 4 의 업데이트 태그를 수신하면 F1 의 패킷을
서비스하기 위해서 즉시 채널에 접근한다 F1 의 첫 번째 패킷 pkt 0 을
전송하기 전에 F0 와 같이 2)( =fP 를 계산하고 F1 의 pkt 0 의 전송 후에 pkt
1 전송시 NCB 를 1 로 설정하고 DS 와 ACK 프레임 전송 시 업데이트 태그를
붙인다 F2 는 이기 때문에 추가로 전송할 패킷이 존재 하지 않다 따라서
F2 의 패킷 pkt 0 을 전송할 때 DS 와 ACK 프레임 전송 시 업데이트 태그를
붙여서 전송한다
(그림 10) 간단한 예제
Time
F0
F1
F2
T1=2
T0=1 T0=1 T0=1 T0=1 T0=11
T1=12
T2=13
100 200 300
pkt 0 pkt 1 pkt 2 pkt 3 pkt 4
pkt 0 pkt 1
pkt 0
T=update service tag Transmitting pkt with update service tag
T= service tag Transmitting pkt not with update service tag
제 4 장 모 의 실 험
31
제 4 장 모의 실험
본 논문에서는 제안한 에드혹 패킷 스케쥴링에 대한 성능을 평가하기
위해서 미국 버클리 대학 남가주 대학 및 카네기 멜론 대학에서 개발한
네트워크 시뮬레이터인 NS-2[16] 및 CMU 확장 프로그램을 사용했으며 본
논문에서 제안한 MRADPS 와 비교 대상인 EMLM-FQ 를 구현하여 성능
평가를 수행하였다 표 2 는 시뮬레이션 시 적용된 파라미터 값이고 표 3 은
경쟁 그래프가 갖는 각 최소 데이터률에서 각 플로우의 데이터률에 따라
전송해야 하는 패킷수이다
(표 2) 시뮬레이션 파라미터
Parameter Value
Frequency
Transmit Power
110 Mbps Sensitivity
55 Mbps Sensitivity
20 Mbps Sensitivity
Carrier Sense Threshold
Propagation Model
Maximum Transmission Range (25511 Mbps)
Routing Protocol
24 GHz
15 dBm
-82 dBm
-87 dBm
-91 dBm
-108 dBm
Two Ray Ground
250m 200m 100m
DSR
제 4 장 모 의 실 험
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(표 3) 최소 데이터률과 플로우 데이터률에 따라 전송해야
하는 패킷수
Flow data rate
Minimum data rate )( fP
2Mbps2Mbps
55Mbps55Mbps
11Mbps11Mbps
11Mbps55Mbps
55Mbps2Mbps
11Mbps2Mbps
1
1
1
2
2
5
시나리오 I 은 그림 11 과 같이 4 개의 노드와 그림 6 의 플로우
경쟁그래프와 같이 직접적으로 경쟁 관계에 있는 3 개의 플로우로 구성된
네트워크에서 FIFO 를 사용하는 IEEE 80211b EMLM-FQ MRADPS 를 각각
적용했을 때 플로우별 처리량과 채널 점유 시간을 계산하였다 또한
MRADPS 를 적용했을 때 가장 낮은 데이터률( mind )을 가지는 F1 이 받는
최소 서비스 양이 모든 플로우의 데이터률이 mind 일 때 EMLM-FQ 에서 받는
최소 서비스양을 보장하는지를 확인하기 위해서 그림 11 의 모든 플로우의
데이터률이 2Mbps 일 때 EMLM-FQ 의 처리량을 측정하였다 트래픽으로
제 4 장 모 의 실 험
33
UDP 를 사용하였으며 패킷 사이즈는 1500 바이트이고 시뮬레이션 시간은
200 초이다
F12MbpsN0 N1F0
55MbpsN2 N3F2
11Mbps (그림 11) 시나리오 I의 노드 그래프
(표 4) 시나리오 I의 플로우별 처리량(패킷수)과 전체 네트워크 처리량
Flow 80211b+FIFO EMLM-FQ MRADPSEMLM-
FQ(2Mbps)
F0 5165 24849 29072 15035
F1 47815 24850 14525 15036
F2 48488 24849 69342 15036
Total Throughput(pkt)
101468
100()
74548
73()
112939
111() 45107
제 4 장 모 의 실 험
34
표 4 에서 EMLM-FQ 는 각 플로우가 공정하게 서비스 되지만 전체
네트워크의 처리량이 FIFO 를 사용하는 IEEE 80211b 환경의 전체 네트워크
처리량보다 약 27 감소한다 하지만 MRADPS 는 IEEE 80211b 보다 네트워크
처리량이 약 11 향상된다 또한 MRADPS 에서 최소 데이터률을 갖는 플로우
F1 의 서비스 양은 그림 12 와 같이 모든 플로우의 데이터률이 그림 11 의
최소 데이터률인 2Mbps 일 때 EMLM-FQ 가 각 플로우에게 제공하는 최소
서비스 양과 거의 동일함을 확인 할 수 있고 MRADPS 가 각 플로우
데이터률에 따른 전송해야 하는 패킷 수 )( fP 에 거의 비례하여 각 플로우가
받는 서비스 양을 제공하는 것을 확인 할 수 있다 여기서 )210( =iTif
는
플로우 의 처리량을 나타낸다
그림 13 는 시나리오 I 의 각 패킷 스케쥴링 기법을 적용했을 때
플로우별 채널 점유 시간을 나타낸다 MRADPS 는 3 개의 플로우의 채널 점유
시간이 다른 스케쥴링 기법보다 공정함을 확인 할 수 있다 하지만 정확하게
플로우의 채널 점유 시간이 동일하지는 않다 그 이유는 표 3 에서 전송할
패킷을 계산할 때 간단히 내림으로 계산을 하였고 패킷을 재전송하는 시간
백오프 시간등의 추가적인 시간들이 발생하기 때문이다
제 4 장 모 의 실 험
35
(그림 12) EMLM-FQ(2Mpbs)가 제공하는 최소 처리량과
MRADPS의 각 플로우의 처리량 비교
제 4 장 모 의 실 험
36
(그림 13) 시나리오 I의 각 플로우별 채널 점유시간
시나리오 II 는 그림 14 과 같이 26 개의 노드와 16 개의 플로우로 구성된
네트워크에서 FIFO 를 사용하는 IEEE 80211b EMLML-FQ MRADPS 를 각각
적용했을 때 각 플로우별 처리량를 평가하였다 시나리오 II 의 각 플로우의
경쟁 관계는 그림 15 와 같다 트래픽으로 UDP 를 사용하였으며 패킷
사이즈는 1500 바이트이고 시뮬레이션 시간은 200 초이다
0
01
02
03
04
05
06
07
08
09
F0 F1 F2
Flow ID
Channel O
ccupancy
Tim
e(F
ractio
n)
IEEE 80211_FIFO
EMLM-FQ
MRADPS
제 4 장 모 의 실 험
37
(그림 14) 시나리오 II 의 노드 그래프
(그림 15) 시나리오 II 의 플로우 경쟁 그래프
제 4 장 모 의 실 험
38
(표 5) 시나리오 I의 플로우별 처리량(패킷수)과
전체 네트워크 처리량
Flow 80211b+FIFO EMLM-FQ MRADPS F0 53327 36622 26167 F1 49939 27281 53327 F2 2375 7630 13514 F3 38448 7515 19703 F4 15316 7323 25432 F5 7260 7462 7304 F6 1412 6171 7370 F7 2953 7465 7210 F8 10737 37156 7672 F9 37335 13932 33182
F10 29459 40242 53858 F11 15157 14106 28770 F12 45716 9877 39119 F13 53318 23484 27190 F14 10316 6790 10878 F15 12291 19163 29201
Total Throughput(pkt) 385359 (100)
272219 (71)
389897 (101)
제 4 장 모 의 실 험
39
표 5 는 그림 14 의 노드 그래프에서 각 패킷 스케쥴링 기법을 적용했을
때 각 플로우의 처리량을 나타낸다 IEEE 80211b 에서 다른 플로우에 비해
서비스의 양이 매우 적은 F2 F6 F7 와 같은 플로우를 EMLM-FQ 에서는
일정량의 서비스를 받을 수 있도록 보장해 준다 하지만 IEEE 80211b 의
네트워크 처리량보다 약 29 감소한다 MRADPS 는 전체 네트워크 처리량이
IEEE 80211b 의 네트워크 처리량과 거의 동일한 처리량을 보여주고 또한
고립되는 플로우의 최소 서비스 양을 EMLM-FQ 가 보장해주는 서비스의 양과
거의 동일하게 서비스한다
에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려하는 분산 패킷 스케쥴링
40
제 5 장 결 론
본 논문은 IEEE 80211x와 같이 물리계층에서 다중 데이터률을 제공하는
에드혹 네트워크 환경에서 ldquo플로우들 간에 공유하는 채널 용량이 고정되어
있다rdquo라는 기존 패킷 스케쥴링의 가정이 실제 환경과 적합하지 않는
문제점을 해결하기 위해서 다중 데이터률을 고려한 새로운 공정성 모델인
플로우별 시간 기반 공정성(Time-based Fairness)를 정의한다 또한 정의한
공정성을 달성하기 위하여 플로우 경쟁 그래프 상의 가장 낮은 데이터률과 각
플로우의 데이터률과 비교하여 전송해야 하는 패킷의 수( )( fP )를 계산하고
스케쥴링 과정에서 개의 패킷에 대한 서비스 태그는 업데이트 하지 않고
)( fP 개의 패킷 중 첫 번째 패킷을 제외한 나머지 패킷은 전송 시에 RTS
프레임에 NCB(Not Compare Bit)를 1로 설정하여 수신 노드에서 RTS를
폐기하지 않고 바로 CTS를 보내 서비스 되도록 EMLM-FQ를 수정하여 새로운
스케쥴링 기법인 MRADPS를 제안하였다 MRADPS는 각 플로우의 서비스
태그 할당 방법과 서비스 태그 정보에 대한 교환 방법등 EMLM-FQ의 기존
방식을 고수하기 때문에 EMLM-FQ의 특성인 공간적 채널 재사용 문제를
해결하는 방법과 분산된 플로우 정보를 가지고 스케쥴링을 결정하는 방법을
동일하게 제공한다 시뮬레이션 결과는 MRADPS는 경쟁 그래프에서 가장
낮은 데이터률을 갖는 플로우의 최소 서비스 양을 모든 플로우의 데이터률이
가장 낮은 데이터률을 가질 때 EMLM-FQ의 플로우가 받는 최소 서비스
에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려하는 분산 패킷 스케쥴링
41
양만큼 서비스하는 것을 보여주고 각 플로우가 받는 서비스 양은 )( fP 에
비례함을 보여준다 또한 MRADPS는 다중 데이터률이 제공되는 환경의
에드혹 네트워크의 전체 네트워크 처리량을 크게 향상시키는 것을 보여준다
참 고 문 헌
42
참고 문헌
[1] IEEE Std 80211b Part 11b Wireless LAN Medium Access Control(MAC) and
Physical Layer(PHY) Specifications Further Higher Data Rate Extension in
24GHz Band 1999
[2] IEEE Std 80211 Part 11g Wireless LAN Medium Access Control(MAC) and
Physical Layer(PHY) Specifications Further Higher Data Rate Extension in
24GHz Band 2003
[3] Y Seok J Park and Y Choi ldquoMulti-rate aware routing protocol for mobile ad
hoc networksrdquo IEEE Vehicular Technology Conference Vol 3 pp 1749ndash1752
2003
[4] S Bansal R Shorey and A A Kherani ldquoPerformance of TCP and UDP
Protocols in Multi-Hop Multi-Rate Wireless Networksrdquo IEEE WCNCrsquo04 pp 1423-
1429 April 2004
[5] G Ding X Wu and B Bhargava ldquoA Simulation Study on Multi-Rate Mobile Ad
hoc Networksrdquo ACM PE-WASUNrsquo04 pp 213-229 October 2004
[6] H Luo J Cheng and S Lu ldquoA self-coordinating Localized Fair Queueing in
Wireless Ad Hoc Networksrdquo IEEE Transactions on Mobile Computing Vol 3
pp86-98 Jan-Feb 2004
참 고 문 헌
43
[7] A Kamerman and L Monteban ldquoWaveLAN-II A high-performance wireless
LAN for the unlicensed bandrdquo Bell Labs Technical Journal pp 118-133
Summer 1997
[8] G Holland N Vaidya and P Bahl ldquoA Rate-Adaptive MAC Protocol for
Multi-Hop Wireless Networksrdquo in ACM international Conference on Mobile
Computing and Networking (MobiCom) pp 398-407 September 2002
[9] H Zhai J Wang and Y Fang ldquoDistributed Packet Scheduling for Multi-hop
Flows in Ad Hoc Networksrdquo IEEE Wireless Communications and Networking
Conference 2004 Vol 2 pp1081-1086 March 2004
[10] H L Chao W Liao ldquoFair Scheduling With QoS Support in Wireless Ad Hoc
Networksrdquo IEEE Transactions on Wireless Communications Vol 3 Issue 6
pp2119-2128 November 2004
[11] H L Chao W Liao ldquoCredit-based Fair Scheduling in Ad Hoc Wireless
Networksrdquo IEEE Conference on Local Computer Networks pp479-567 April
2002
[12] N H Vaidya and P Bahl ldquoFair scheduling in broadcast environmentsrdquo
Microsoft Research Tech Rep MSR-TR-99-61
[13] P Goyal H M Vin and H Cheng ldquoStart-time fair Queueing A scheduling
algorithm for integrated services packet switching networksrdquo IEEEACM Trans
Networking vol 5 pp 690-704 Oct 1997
참 고 문 헌
44
[14] Godfrey Tan and John Guttag ldquoTime-based fairness improves performance in
multi-rate WLANsrdquo USENIX Annual Technical Conference pp1048-1057 June
2004
[15] V Bharghavan A Demers S Shenker and L Zhang ldquoMACAW A Medium
Access Protocol for Wireless LANsrdquo Proc ACM Ann Conf Special Interest
Group on Data Comm (SIGCOMM) 1994
[16] NS2 - wwwisiedunsnamns
[17] Datasheet for ORiNOCO 11 Mbits Network Interface Cards 2001
45
감사의 글
이제 2년 반동안의 대학원 생활을 끝마치고 사회로 첫걸음을 내딛게 되었
습니다 제가 무사히 대학원 생활을 끝마칠 수 있도록 도움을 주신 주위의
많은 분들께 이 기회를 빌어 감사의 말씀을 드리고 싶습니다
먼저 저의 지도 교수님이신 유상조 교수님께 감사의 말씀을 드리고 싶습
니다 대학원에 들어와서부터 지금까지 바쁘신 와중에도 부족한 저에게 많
은 시간을 할애하여 지도해 주셔서 항상 감사하게 생각하고 있습니다 교수
님과 연구실 원들과 함께 한 많은 세미나들이 특히 제게 많은 도움이 되었
습니다 또한 바쁘신 와중에도 부족한 논문의 심사를 맡아주신 곽경섭 교수
님과 김덕경 교수님께도 감사의 말씀을 드립니다
결코 적지 않은 2년 반이라는 시간이 짧게 느껴질 만큼 많은 추억과 시간
을 함께한 멀티미디어 통신망 연구실의 선후배 및 동기들에게도 감사의 말
씀을 드립니다
무엇보다도 부모님의 무한한 사랑과 아낌없는 지원이 없었다면 현재의 저
는 없었을 것 입니다 무엇으로도 부모님의 큰 사랑에 보답할 수는 없겠지
만 제 학창생활의 결실인 이 논문을 그 동안의 부모님의 수고에 대한 작은
보답으로 바치고 싶습니다
盧 權 汶
46
학술 활동
[1] Yong-Qian Chen Kwen-mun Roh Sang-Jo Yoo A Distributed Fairness Support
Scheduling Algorithm in Wireless Ad-Hoc Networks Lecture Note in Computer
Science 2006
[2] Yong-Qian Chen Kwen-mun Roh Sang-Jo Yoo A Distributed Fairness Support
Scheduling Algorithm in Wireless Ad-Hoc Networks UIC06
[3] 이정환 노권문 유상조ldquo에드혹 네트워크에서 클러스터 기반의 지오캐
스팅 프로토콜rdquo 한국통신학회 하계학술대회 20047
[4] 노권문 서지영 정순규 조경진 유상조 ldquo에드혹 네트워크에서 다중 데
이터률을 고려하는 분산 패킷 스케쥴링rdquo JCCI2006 20064
[5] Yong-Qian Chen Kwen-Mun Roh Sang-Jo Yoo Service Index Based Fairness
Scheduling in Wireless Ad-Hoc Networks JCCI2006 20064
[6] 조경진 김현주 노권문 유상조 ldquo지능형 무선 인지 기술 기반 네트워크
환경에서 MAC 계층 동적 주파수 선택 방법rdquo 한국통신학회 하계학술대
회 20067
[7] 김현주 조경진 노권문 유상조 ldquo무선 인지 기술 기반의 시스템을 위한
계층에서의 통신 초기화 WRAN MAC 과정rdquo 한국통신학회 하계학술대회
47
20067
[8] 유상조 노권문 정재학 김재명 ldquoWRAN Cognitive Radio MAC 프로토콜
기술rdquo 방송공학회지 Vol 11 No1 pp40-53 2006
[9] 노권문 진영천 유상조 ldquo에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려한
분산 패킷 스케쥴링rdquo 한국통신학회 논문지 2006 07
[10] 조경진 김현주 노권문 유상조 ldquo지능형 무선 인지 기술 기반 네트워크
환경에서 MAC 계층 동적 주파수 선택 방법rdquo 한국통신학회 논문지 게
재 예정
특허 출원
[1] 무선 인지 기술 환경에서 기지국들 간에 무선 공유 자원을 효율적으로
사용하기 위한 매체 접근 제어 계층의 동작 자원 임대 프로토콜 출원번
호 제 2005-0105278
[2] 무선 인지 기술 환경에서 숨겨진 인컴번트 시스템의 검출을 위한 명시적
아웃밴드 시그널링 방법 출원번호 제 2006-0019661
[3] 에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링 방법
출원번호 제 10-2006-63521
[4] 애드혹 네트워크에서 서비스 색인 기반 공정 스케쥴링 방법 출원 번호
제 10-2006-63520
48
수행 프로젝트
[1] 무선 Ad-hoc 네트워크에서 Seamless한 인터넷 QoS 를 제공하기 위한 네
트워킹 기술연구 및 멀티미디어 ad-hoc 서비스 테스트 베드 구현 정보
통신부
[2] 초광대역 무선통신 연구센터 (UWB-ITRC) 제 4 세부과제 ndash UWB 응용
시스템 기술 (정보통신부 대학 IT 연구센터)
[3] 코그니티브 라디오(Cognitive Radio) 기술 개발 III(삼성종합기술원)
- IEEE 80222 WRAN 표준 제안(20051117) 참여(MAC)
[4] 초광대역 무선통신을 위한 지능형 무선인지 (Cognitive Radio) 핵심기술
연구 과학재단 특정기초사업
제 4 장 모 의 실 험
31
제 4 장 모의 실험
본 논문에서는 제안한 에드혹 패킷 스케쥴링에 대한 성능을 평가하기
위해서 미국 버클리 대학 남가주 대학 및 카네기 멜론 대학에서 개발한
네트워크 시뮬레이터인 NS-2[16] 및 CMU 확장 프로그램을 사용했으며 본
논문에서 제안한 MRADPS 와 비교 대상인 EMLM-FQ 를 구현하여 성능
평가를 수행하였다 표 2 는 시뮬레이션 시 적용된 파라미터 값이고 표 3 은
경쟁 그래프가 갖는 각 최소 데이터률에서 각 플로우의 데이터률에 따라
전송해야 하는 패킷수이다
(표 2) 시뮬레이션 파라미터
Parameter Value
Frequency
Transmit Power
110 Mbps Sensitivity
55 Mbps Sensitivity
20 Mbps Sensitivity
Carrier Sense Threshold
Propagation Model
Maximum Transmission Range (25511 Mbps)
Routing Protocol
24 GHz
15 dBm
-82 dBm
-87 dBm
-91 dBm
-108 dBm
Two Ray Ground
250m 200m 100m
DSR
제 4 장 모 의 실 험
32
(표 3) 최소 데이터률과 플로우 데이터률에 따라 전송해야
하는 패킷수
Flow data rate
Minimum data rate )( fP
2Mbps2Mbps
55Mbps55Mbps
11Mbps11Mbps
11Mbps55Mbps
55Mbps2Mbps
11Mbps2Mbps
1
1
1
2
2
5
시나리오 I 은 그림 11 과 같이 4 개의 노드와 그림 6 의 플로우
경쟁그래프와 같이 직접적으로 경쟁 관계에 있는 3 개의 플로우로 구성된
네트워크에서 FIFO 를 사용하는 IEEE 80211b EMLM-FQ MRADPS 를 각각
적용했을 때 플로우별 처리량과 채널 점유 시간을 계산하였다 또한
MRADPS 를 적용했을 때 가장 낮은 데이터률( mind )을 가지는 F1 이 받는
최소 서비스 양이 모든 플로우의 데이터률이 mind 일 때 EMLM-FQ 에서 받는
최소 서비스양을 보장하는지를 확인하기 위해서 그림 11 의 모든 플로우의
데이터률이 2Mbps 일 때 EMLM-FQ 의 처리량을 측정하였다 트래픽으로
제 4 장 모 의 실 험
33
UDP 를 사용하였으며 패킷 사이즈는 1500 바이트이고 시뮬레이션 시간은
200 초이다
F12MbpsN0 N1F0
55MbpsN2 N3F2
11Mbps (그림 11) 시나리오 I의 노드 그래프
(표 4) 시나리오 I의 플로우별 처리량(패킷수)과 전체 네트워크 처리량
Flow 80211b+FIFO EMLM-FQ MRADPSEMLM-
FQ(2Mbps)
F0 5165 24849 29072 15035
F1 47815 24850 14525 15036
F2 48488 24849 69342 15036
Total Throughput(pkt)
101468
100()
74548
73()
112939
111() 45107
제 4 장 모 의 실 험
34
표 4 에서 EMLM-FQ 는 각 플로우가 공정하게 서비스 되지만 전체
네트워크의 처리량이 FIFO 를 사용하는 IEEE 80211b 환경의 전체 네트워크
처리량보다 약 27 감소한다 하지만 MRADPS 는 IEEE 80211b 보다 네트워크
처리량이 약 11 향상된다 또한 MRADPS 에서 최소 데이터률을 갖는 플로우
F1 의 서비스 양은 그림 12 와 같이 모든 플로우의 데이터률이 그림 11 의
최소 데이터률인 2Mbps 일 때 EMLM-FQ 가 각 플로우에게 제공하는 최소
서비스 양과 거의 동일함을 확인 할 수 있고 MRADPS 가 각 플로우
데이터률에 따른 전송해야 하는 패킷 수 )( fP 에 거의 비례하여 각 플로우가
받는 서비스 양을 제공하는 것을 확인 할 수 있다 여기서 )210( =iTif
는
플로우 의 처리량을 나타낸다
그림 13 는 시나리오 I 의 각 패킷 스케쥴링 기법을 적용했을 때
플로우별 채널 점유 시간을 나타낸다 MRADPS 는 3 개의 플로우의 채널 점유
시간이 다른 스케쥴링 기법보다 공정함을 확인 할 수 있다 하지만 정확하게
플로우의 채널 점유 시간이 동일하지는 않다 그 이유는 표 3 에서 전송할
패킷을 계산할 때 간단히 내림으로 계산을 하였고 패킷을 재전송하는 시간
백오프 시간등의 추가적인 시간들이 발생하기 때문이다
제 4 장 모 의 실 험
35
(그림 12) EMLM-FQ(2Mpbs)가 제공하는 최소 처리량과
MRADPS의 각 플로우의 처리량 비교
제 4 장 모 의 실 험
36
(그림 13) 시나리오 I의 각 플로우별 채널 점유시간
시나리오 II 는 그림 14 과 같이 26 개의 노드와 16 개의 플로우로 구성된
네트워크에서 FIFO 를 사용하는 IEEE 80211b EMLML-FQ MRADPS 를 각각
적용했을 때 각 플로우별 처리량를 평가하였다 시나리오 II 의 각 플로우의
경쟁 관계는 그림 15 와 같다 트래픽으로 UDP 를 사용하였으며 패킷
사이즈는 1500 바이트이고 시뮬레이션 시간은 200 초이다
0
01
02
03
04
05
06
07
08
09
F0 F1 F2
Flow ID
Channel O
ccupancy
Tim
e(F
ractio
n)
IEEE 80211_FIFO
EMLM-FQ
MRADPS
제 4 장 모 의 실 험
37
(그림 14) 시나리오 II 의 노드 그래프
(그림 15) 시나리오 II 의 플로우 경쟁 그래프
제 4 장 모 의 실 험
38
(표 5) 시나리오 I의 플로우별 처리량(패킷수)과
전체 네트워크 처리량
Flow 80211b+FIFO EMLM-FQ MRADPS F0 53327 36622 26167 F1 49939 27281 53327 F2 2375 7630 13514 F3 38448 7515 19703 F4 15316 7323 25432 F5 7260 7462 7304 F6 1412 6171 7370 F7 2953 7465 7210 F8 10737 37156 7672 F9 37335 13932 33182
F10 29459 40242 53858 F11 15157 14106 28770 F12 45716 9877 39119 F13 53318 23484 27190 F14 10316 6790 10878 F15 12291 19163 29201
Total Throughput(pkt) 385359 (100)
272219 (71)
389897 (101)
제 4 장 모 의 실 험
39
표 5 는 그림 14 의 노드 그래프에서 각 패킷 스케쥴링 기법을 적용했을
때 각 플로우의 처리량을 나타낸다 IEEE 80211b 에서 다른 플로우에 비해
서비스의 양이 매우 적은 F2 F6 F7 와 같은 플로우를 EMLM-FQ 에서는
일정량의 서비스를 받을 수 있도록 보장해 준다 하지만 IEEE 80211b 의
네트워크 처리량보다 약 29 감소한다 MRADPS 는 전체 네트워크 처리량이
IEEE 80211b 의 네트워크 처리량과 거의 동일한 처리량을 보여주고 또한
고립되는 플로우의 최소 서비스 양을 EMLM-FQ 가 보장해주는 서비스의 양과
거의 동일하게 서비스한다
에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려하는 분산 패킷 스케쥴링
40
제 5 장 결 론
본 논문은 IEEE 80211x와 같이 물리계층에서 다중 데이터률을 제공하는
에드혹 네트워크 환경에서 ldquo플로우들 간에 공유하는 채널 용량이 고정되어
있다rdquo라는 기존 패킷 스케쥴링의 가정이 실제 환경과 적합하지 않는
문제점을 해결하기 위해서 다중 데이터률을 고려한 새로운 공정성 모델인
플로우별 시간 기반 공정성(Time-based Fairness)를 정의한다 또한 정의한
공정성을 달성하기 위하여 플로우 경쟁 그래프 상의 가장 낮은 데이터률과 각
플로우의 데이터률과 비교하여 전송해야 하는 패킷의 수( )( fP )를 계산하고
스케쥴링 과정에서 개의 패킷에 대한 서비스 태그는 업데이트 하지 않고
)( fP 개의 패킷 중 첫 번째 패킷을 제외한 나머지 패킷은 전송 시에 RTS
프레임에 NCB(Not Compare Bit)를 1로 설정하여 수신 노드에서 RTS를
폐기하지 않고 바로 CTS를 보내 서비스 되도록 EMLM-FQ를 수정하여 새로운
스케쥴링 기법인 MRADPS를 제안하였다 MRADPS는 각 플로우의 서비스
태그 할당 방법과 서비스 태그 정보에 대한 교환 방법등 EMLM-FQ의 기존
방식을 고수하기 때문에 EMLM-FQ의 특성인 공간적 채널 재사용 문제를
해결하는 방법과 분산된 플로우 정보를 가지고 스케쥴링을 결정하는 방법을
동일하게 제공한다 시뮬레이션 결과는 MRADPS는 경쟁 그래프에서 가장
낮은 데이터률을 갖는 플로우의 최소 서비스 양을 모든 플로우의 데이터률이
가장 낮은 데이터률을 가질 때 EMLM-FQ의 플로우가 받는 최소 서비스
에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려하는 분산 패킷 스케쥴링
41
양만큼 서비스하는 것을 보여주고 각 플로우가 받는 서비스 양은 )( fP 에
비례함을 보여준다 또한 MRADPS는 다중 데이터률이 제공되는 환경의
에드혹 네트워크의 전체 네트워크 처리량을 크게 향상시키는 것을 보여준다
참 고 문 헌
42
참고 문헌
[1] IEEE Std 80211b Part 11b Wireless LAN Medium Access Control(MAC) and
Physical Layer(PHY) Specifications Further Higher Data Rate Extension in
24GHz Band 1999
[2] IEEE Std 80211 Part 11g Wireless LAN Medium Access Control(MAC) and
Physical Layer(PHY) Specifications Further Higher Data Rate Extension in
24GHz Band 2003
[3] Y Seok J Park and Y Choi ldquoMulti-rate aware routing protocol for mobile ad
hoc networksrdquo IEEE Vehicular Technology Conference Vol 3 pp 1749ndash1752
2003
[4] S Bansal R Shorey and A A Kherani ldquoPerformance of TCP and UDP
Protocols in Multi-Hop Multi-Rate Wireless Networksrdquo IEEE WCNCrsquo04 pp 1423-
1429 April 2004
[5] G Ding X Wu and B Bhargava ldquoA Simulation Study on Multi-Rate Mobile Ad
hoc Networksrdquo ACM PE-WASUNrsquo04 pp 213-229 October 2004
[6] H Luo J Cheng and S Lu ldquoA self-coordinating Localized Fair Queueing in
Wireless Ad Hoc Networksrdquo IEEE Transactions on Mobile Computing Vol 3
pp86-98 Jan-Feb 2004
참 고 문 헌
43
[7] A Kamerman and L Monteban ldquoWaveLAN-II A high-performance wireless
LAN for the unlicensed bandrdquo Bell Labs Technical Journal pp 118-133
Summer 1997
[8] G Holland N Vaidya and P Bahl ldquoA Rate-Adaptive MAC Protocol for
Multi-Hop Wireless Networksrdquo in ACM international Conference on Mobile
Computing and Networking (MobiCom) pp 398-407 September 2002
[9] H Zhai J Wang and Y Fang ldquoDistributed Packet Scheduling for Multi-hop
Flows in Ad Hoc Networksrdquo IEEE Wireless Communications and Networking
Conference 2004 Vol 2 pp1081-1086 March 2004
[10] H L Chao W Liao ldquoFair Scheduling With QoS Support in Wireless Ad Hoc
Networksrdquo IEEE Transactions on Wireless Communications Vol 3 Issue 6
pp2119-2128 November 2004
[11] H L Chao W Liao ldquoCredit-based Fair Scheduling in Ad Hoc Wireless
Networksrdquo IEEE Conference on Local Computer Networks pp479-567 April
2002
[12] N H Vaidya and P Bahl ldquoFair scheduling in broadcast environmentsrdquo
Microsoft Research Tech Rep MSR-TR-99-61
[13] P Goyal H M Vin and H Cheng ldquoStart-time fair Queueing A scheduling
algorithm for integrated services packet switching networksrdquo IEEEACM Trans
Networking vol 5 pp 690-704 Oct 1997
참 고 문 헌
44
[14] Godfrey Tan and John Guttag ldquoTime-based fairness improves performance in
multi-rate WLANsrdquo USENIX Annual Technical Conference pp1048-1057 June
2004
[15] V Bharghavan A Demers S Shenker and L Zhang ldquoMACAW A Medium
Access Protocol for Wireless LANsrdquo Proc ACM Ann Conf Special Interest
Group on Data Comm (SIGCOMM) 1994
[16] NS2 - wwwisiedunsnamns
[17] Datasheet for ORiNOCO 11 Mbits Network Interface Cards 2001
45
감사의 글
이제 2년 반동안의 대학원 생활을 끝마치고 사회로 첫걸음을 내딛게 되었
습니다 제가 무사히 대학원 생활을 끝마칠 수 있도록 도움을 주신 주위의
많은 분들께 이 기회를 빌어 감사의 말씀을 드리고 싶습니다
먼저 저의 지도 교수님이신 유상조 교수님께 감사의 말씀을 드리고 싶습
니다 대학원에 들어와서부터 지금까지 바쁘신 와중에도 부족한 저에게 많
은 시간을 할애하여 지도해 주셔서 항상 감사하게 생각하고 있습니다 교수
님과 연구실 원들과 함께 한 많은 세미나들이 특히 제게 많은 도움이 되었
습니다 또한 바쁘신 와중에도 부족한 논문의 심사를 맡아주신 곽경섭 교수
님과 김덕경 교수님께도 감사의 말씀을 드립니다
결코 적지 않은 2년 반이라는 시간이 짧게 느껴질 만큼 많은 추억과 시간
을 함께한 멀티미디어 통신망 연구실의 선후배 및 동기들에게도 감사의 말
씀을 드립니다
무엇보다도 부모님의 무한한 사랑과 아낌없는 지원이 없었다면 현재의 저
는 없었을 것 입니다 무엇으로도 부모님의 큰 사랑에 보답할 수는 없겠지
만 제 학창생활의 결실인 이 논문을 그 동안의 부모님의 수고에 대한 작은
보답으로 바치고 싶습니다
盧 權 汶
46
학술 활동
[1] Yong-Qian Chen Kwen-mun Roh Sang-Jo Yoo A Distributed Fairness Support
Scheduling Algorithm in Wireless Ad-Hoc Networks Lecture Note in Computer
Science 2006
[2] Yong-Qian Chen Kwen-mun Roh Sang-Jo Yoo A Distributed Fairness Support
Scheduling Algorithm in Wireless Ad-Hoc Networks UIC06
[3] 이정환 노권문 유상조ldquo에드혹 네트워크에서 클러스터 기반의 지오캐
스팅 프로토콜rdquo 한국통신학회 하계학술대회 20047
[4] 노권문 서지영 정순규 조경진 유상조 ldquo에드혹 네트워크에서 다중 데
이터률을 고려하는 분산 패킷 스케쥴링rdquo JCCI2006 20064
[5] Yong-Qian Chen Kwen-Mun Roh Sang-Jo Yoo Service Index Based Fairness
Scheduling in Wireless Ad-Hoc Networks JCCI2006 20064
[6] 조경진 김현주 노권문 유상조 ldquo지능형 무선 인지 기술 기반 네트워크
환경에서 MAC 계층 동적 주파수 선택 방법rdquo 한국통신학회 하계학술대
회 20067
[7] 김현주 조경진 노권문 유상조 ldquo무선 인지 기술 기반의 시스템을 위한
계층에서의 통신 초기화 WRAN MAC 과정rdquo 한국통신학회 하계학술대회
47
20067
[8] 유상조 노권문 정재학 김재명 ldquoWRAN Cognitive Radio MAC 프로토콜
기술rdquo 방송공학회지 Vol 11 No1 pp40-53 2006
[9] 노권문 진영천 유상조 ldquo에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려한
분산 패킷 스케쥴링rdquo 한국통신학회 논문지 2006 07
[10] 조경진 김현주 노권문 유상조 ldquo지능형 무선 인지 기술 기반 네트워크
환경에서 MAC 계층 동적 주파수 선택 방법rdquo 한국통신학회 논문지 게
재 예정
특허 출원
[1] 무선 인지 기술 환경에서 기지국들 간에 무선 공유 자원을 효율적으로
사용하기 위한 매체 접근 제어 계층의 동작 자원 임대 프로토콜 출원번
호 제 2005-0105278
[2] 무선 인지 기술 환경에서 숨겨진 인컴번트 시스템의 검출을 위한 명시적
아웃밴드 시그널링 방법 출원번호 제 2006-0019661
[3] 에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링 방법
출원번호 제 10-2006-63521
[4] 애드혹 네트워크에서 서비스 색인 기반 공정 스케쥴링 방법 출원 번호
제 10-2006-63520
48
수행 프로젝트
[1] 무선 Ad-hoc 네트워크에서 Seamless한 인터넷 QoS 를 제공하기 위한 네
트워킹 기술연구 및 멀티미디어 ad-hoc 서비스 테스트 베드 구현 정보
통신부
[2] 초광대역 무선통신 연구센터 (UWB-ITRC) 제 4 세부과제 ndash UWB 응용
시스템 기술 (정보통신부 대학 IT 연구센터)
[3] 코그니티브 라디오(Cognitive Radio) 기술 개발 III(삼성종합기술원)
- IEEE 80222 WRAN 표준 제안(20051117) 참여(MAC)
[4] 초광대역 무선통신을 위한 지능형 무선인지 (Cognitive Radio) 핵심기술
연구 과학재단 특정기초사업
제 4 장 모 의 실 험
32
(표 3) 최소 데이터률과 플로우 데이터률에 따라 전송해야
하는 패킷수
Flow data rate
Minimum data rate )( fP
2Mbps2Mbps
55Mbps55Mbps
11Mbps11Mbps
11Mbps55Mbps
55Mbps2Mbps
11Mbps2Mbps
1
1
1
2
2
5
시나리오 I 은 그림 11 과 같이 4 개의 노드와 그림 6 의 플로우
경쟁그래프와 같이 직접적으로 경쟁 관계에 있는 3 개의 플로우로 구성된
네트워크에서 FIFO 를 사용하는 IEEE 80211b EMLM-FQ MRADPS 를 각각
적용했을 때 플로우별 처리량과 채널 점유 시간을 계산하였다 또한
MRADPS 를 적용했을 때 가장 낮은 데이터률( mind )을 가지는 F1 이 받는
최소 서비스 양이 모든 플로우의 데이터률이 mind 일 때 EMLM-FQ 에서 받는
최소 서비스양을 보장하는지를 확인하기 위해서 그림 11 의 모든 플로우의
데이터률이 2Mbps 일 때 EMLM-FQ 의 처리량을 측정하였다 트래픽으로
제 4 장 모 의 실 험
33
UDP 를 사용하였으며 패킷 사이즈는 1500 바이트이고 시뮬레이션 시간은
200 초이다
F12MbpsN0 N1F0
55MbpsN2 N3F2
11Mbps (그림 11) 시나리오 I의 노드 그래프
(표 4) 시나리오 I의 플로우별 처리량(패킷수)과 전체 네트워크 처리량
Flow 80211b+FIFO EMLM-FQ MRADPSEMLM-
FQ(2Mbps)
F0 5165 24849 29072 15035
F1 47815 24850 14525 15036
F2 48488 24849 69342 15036
Total Throughput(pkt)
101468
100()
74548
73()
112939
111() 45107
제 4 장 모 의 실 험
34
표 4 에서 EMLM-FQ 는 각 플로우가 공정하게 서비스 되지만 전체
네트워크의 처리량이 FIFO 를 사용하는 IEEE 80211b 환경의 전체 네트워크
처리량보다 약 27 감소한다 하지만 MRADPS 는 IEEE 80211b 보다 네트워크
처리량이 약 11 향상된다 또한 MRADPS 에서 최소 데이터률을 갖는 플로우
F1 의 서비스 양은 그림 12 와 같이 모든 플로우의 데이터률이 그림 11 의
최소 데이터률인 2Mbps 일 때 EMLM-FQ 가 각 플로우에게 제공하는 최소
서비스 양과 거의 동일함을 확인 할 수 있고 MRADPS 가 각 플로우
데이터률에 따른 전송해야 하는 패킷 수 )( fP 에 거의 비례하여 각 플로우가
받는 서비스 양을 제공하는 것을 확인 할 수 있다 여기서 )210( =iTif
는
플로우 의 처리량을 나타낸다
그림 13 는 시나리오 I 의 각 패킷 스케쥴링 기법을 적용했을 때
플로우별 채널 점유 시간을 나타낸다 MRADPS 는 3 개의 플로우의 채널 점유
시간이 다른 스케쥴링 기법보다 공정함을 확인 할 수 있다 하지만 정확하게
플로우의 채널 점유 시간이 동일하지는 않다 그 이유는 표 3 에서 전송할
패킷을 계산할 때 간단히 내림으로 계산을 하였고 패킷을 재전송하는 시간
백오프 시간등의 추가적인 시간들이 발생하기 때문이다
제 4 장 모 의 실 험
35
(그림 12) EMLM-FQ(2Mpbs)가 제공하는 최소 처리량과
MRADPS의 각 플로우의 처리량 비교
제 4 장 모 의 실 험
36
(그림 13) 시나리오 I의 각 플로우별 채널 점유시간
시나리오 II 는 그림 14 과 같이 26 개의 노드와 16 개의 플로우로 구성된
네트워크에서 FIFO 를 사용하는 IEEE 80211b EMLML-FQ MRADPS 를 각각
적용했을 때 각 플로우별 처리량를 평가하였다 시나리오 II 의 각 플로우의
경쟁 관계는 그림 15 와 같다 트래픽으로 UDP 를 사용하였으며 패킷
사이즈는 1500 바이트이고 시뮬레이션 시간은 200 초이다
0
01
02
03
04
05
06
07
08
09
F0 F1 F2
Flow ID
Channel O
ccupancy
Tim
e(F
ractio
n)
IEEE 80211_FIFO
EMLM-FQ
MRADPS
제 4 장 모 의 실 험
37
(그림 14) 시나리오 II 의 노드 그래프
(그림 15) 시나리오 II 의 플로우 경쟁 그래프
제 4 장 모 의 실 험
38
(표 5) 시나리오 I의 플로우별 처리량(패킷수)과
전체 네트워크 처리량
Flow 80211b+FIFO EMLM-FQ MRADPS F0 53327 36622 26167 F1 49939 27281 53327 F2 2375 7630 13514 F3 38448 7515 19703 F4 15316 7323 25432 F5 7260 7462 7304 F6 1412 6171 7370 F7 2953 7465 7210 F8 10737 37156 7672 F9 37335 13932 33182
F10 29459 40242 53858 F11 15157 14106 28770 F12 45716 9877 39119 F13 53318 23484 27190 F14 10316 6790 10878 F15 12291 19163 29201
Total Throughput(pkt) 385359 (100)
272219 (71)
389897 (101)
제 4 장 모 의 실 험
39
표 5 는 그림 14 의 노드 그래프에서 각 패킷 스케쥴링 기법을 적용했을
때 각 플로우의 처리량을 나타낸다 IEEE 80211b 에서 다른 플로우에 비해
서비스의 양이 매우 적은 F2 F6 F7 와 같은 플로우를 EMLM-FQ 에서는
일정량의 서비스를 받을 수 있도록 보장해 준다 하지만 IEEE 80211b 의
네트워크 처리량보다 약 29 감소한다 MRADPS 는 전체 네트워크 처리량이
IEEE 80211b 의 네트워크 처리량과 거의 동일한 처리량을 보여주고 또한
고립되는 플로우의 최소 서비스 양을 EMLM-FQ 가 보장해주는 서비스의 양과
거의 동일하게 서비스한다
에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려하는 분산 패킷 스케쥴링
40
제 5 장 결 론
본 논문은 IEEE 80211x와 같이 물리계층에서 다중 데이터률을 제공하는
에드혹 네트워크 환경에서 ldquo플로우들 간에 공유하는 채널 용량이 고정되어
있다rdquo라는 기존 패킷 스케쥴링의 가정이 실제 환경과 적합하지 않는
문제점을 해결하기 위해서 다중 데이터률을 고려한 새로운 공정성 모델인
플로우별 시간 기반 공정성(Time-based Fairness)를 정의한다 또한 정의한
공정성을 달성하기 위하여 플로우 경쟁 그래프 상의 가장 낮은 데이터률과 각
플로우의 데이터률과 비교하여 전송해야 하는 패킷의 수( )( fP )를 계산하고
스케쥴링 과정에서 개의 패킷에 대한 서비스 태그는 업데이트 하지 않고
)( fP 개의 패킷 중 첫 번째 패킷을 제외한 나머지 패킷은 전송 시에 RTS
프레임에 NCB(Not Compare Bit)를 1로 설정하여 수신 노드에서 RTS를
폐기하지 않고 바로 CTS를 보내 서비스 되도록 EMLM-FQ를 수정하여 새로운
스케쥴링 기법인 MRADPS를 제안하였다 MRADPS는 각 플로우의 서비스
태그 할당 방법과 서비스 태그 정보에 대한 교환 방법등 EMLM-FQ의 기존
방식을 고수하기 때문에 EMLM-FQ의 특성인 공간적 채널 재사용 문제를
해결하는 방법과 분산된 플로우 정보를 가지고 스케쥴링을 결정하는 방법을
동일하게 제공한다 시뮬레이션 결과는 MRADPS는 경쟁 그래프에서 가장
낮은 데이터률을 갖는 플로우의 최소 서비스 양을 모든 플로우의 데이터률이
가장 낮은 데이터률을 가질 때 EMLM-FQ의 플로우가 받는 최소 서비스
에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려하는 분산 패킷 스케쥴링
41
양만큼 서비스하는 것을 보여주고 각 플로우가 받는 서비스 양은 )( fP 에
비례함을 보여준다 또한 MRADPS는 다중 데이터률이 제공되는 환경의
에드혹 네트워크의 전체 네트워크 처리량을 크게 향상시키는 것을 보여준다
참 고 문 헌
42
참고 문헌
[1] IEEE Std 80211b Part 11b Wireless LAN Medium Access Control(MAC) and
Physical Layer(PHY) Specifications Further Higher Data Rate Extension in
24GHz Band 1999
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Summer 1997
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Conference 2004 Vol 2 pp1081-1086 March 2004
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Networksrdquo IEEE Transactions on Wireless Communications Vol 3 Issue 6
pp2119-2128 November 2004
[11] H L Chao W Liao ldquoCredit-based Fair Scheduling in Ad Hoc Wireless
Networksrdquo IEEE Conference on Local Computer Networks pp479-567 April
2002
[12] N H Vaidya and P Bahl ldquoFair scheduling in broadcast environmentsrdquo
Microsoft Research Tech Rep MSR-TR-99-61
[13] P Goyal H M Vin and H Cheng ldquoStart-time fair Queueing A scheduling
algorithm for integrated services packet switching networksrdquo IEEEACM Trans
Networking vol 5 pp 690-704 Oct 1997
참 고 문 헌
44
[14] Godfrey Tan and John Guttag ldquoTime-based fairness improves performance in
multi-rate WLANsrdquo USENIX Annual Technical Conference pp1048-1057 June
2004
[15] V Bharghavan A Demers S Shenker and L Zhang ldquoMACAW A Medium
Access Protocol for Wireless LANsrdquo Proc ACM Ann Conf Special Interest
Group on Data Comm (SIGCOMM) 1994
[16] NS2 - wwwisiedunsnamns
[17] Datasheet for ORiNOCO 11 Mbits Network Interface Cards 2001
45
감사의 글
이제 2년 반동안의 대학원 생활을 끝마치고 사회로 첫걸음을 내딛게 되었
습니다 제가 무사히 대학원 생활을 끝마칠 수 있도록 도움을 주신 주위의
많은 분들께 이 기회를 빌어 감사의 말씀을 드리고 싶습니다
먼저 저의 지도 교수님이신 유상조 교수님께 감사의 말씀을 드리고 싶습
니다 대학원에 들어와서부터 지금까지 바쁘신 와중에도 부족한 저에게 많
은 시간을 할애하여 지도해 주셔서 항상 감사하게 생각하고 있습니다 교수
님과 연구실 원들과 함께 한 많은 세미나들이 특히 제게 많은 도움이 되었
습니다 또한 바쁘신 와중에도 부족한 논문의 심사를 맡아주신 곽경섭 교수
님과 김덕경 교수님께도 감사의 말씀을 드립니다
결코 적지 않은 2년 반이라는 시간이 짧게 느껴질 만큼 많은 추억과 시간
을 함께한 멀티미디어 통신망 연구실의 선후배 및 동기들에게도 감사의 말
씀을 드립니다
무엇보다도 부모님의 무한한 사랑과 아낌없는 지원이 없었다면 현재의 저
는 없었을 것 입니다 무엇으로도 부모님의 큰 사랑에 보답할 수는 없겠지
만 제 학창생활의 결실인 이 논문을 그 동안의 부모님의 수고에 대한 작은
보답으로 바치고 싶습니다
盧 權 汶
46
학술 활동
[1] Yong-Qian Chen Kwen-mun Roh Sang-Jo Yoo A Distributed Fairness Support
Scheduling Algorithm in Wireless Ad-Hoc Networks Lecture Note in Computer
Science 2006
[2] Yong-Qian Chen Kwen-mun Roh Sang-Jo Yoo A Distributed Fairness Support
Scheduling Algorithm in Wireless Ad-Hoc Networks UIC06
[3] 이정환 노권문 유상조ldquo에드혹 네트워크에서 클러스터 기반의 지오캐
스팅 프로토콜rdquo 한국통신학회 하계학술대회 20047
[4] 노권문 서지영 정순규 조경진 유상조 ldquo에드혹 네트워크에서 다중 데
이터률을 고려하는 분산 패킷 스케쥴링rdquo JCCI2006 20064
[5] Yong-Qian Chen Kwen-Mun Roh Sang-Jo Yoo Service Index Based Fairness
Scheduling in Wireless Ad-Hoc Networks JCCI2006 20064
[6] 조경진 김현주 노권문 유상조 ldquo지능형 무선 인지 기술 기반 네트워크
환경에서 MAC 계층 동적 주파수 선택 방법rdquo 한국통신학회 하계학술대
회 20067
[7] 김현주 조경진 노권문 유상조 ldquo무선 인지 기술 기반의 시스템을 위한
계층에서의 통신 초기화 WRAN MAC 과정rdquo 한국통신학회 하계학술대회
47
20067
[8] 유상조 노권문 정재학 김재명 ldquoWRAN Cognitive Radio MAC 프로토콜
기술rdquo 방송공학회지 Vol 11 No1 pp40-53 2006
[9] 노권문 진영천 유상조 ldquo에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려한
분산 패킷 스케쥴링rdquo 한국통신학회 논문지 2006 07
[10] 조경진 김현주 노권문 유상조 ldquo지능형 무선 인지 기술 기반 네트워크
환경에서 MAC 계층 동적 주파수 선택 방법rdquo 한국통신학회 논문지 게
재 예정
특허 출원
[1] 무선 인지 기술 환경에서 기지국들 간에 무선 공유 자원을 효율적으로
사용하기 위한 매체 접근 제어 계층의 동작 자원 임대 프로토콜 출원번
호 제 2005-0105278
[2] 무선 인지 기술 환경에서 숨겨진 인컴번트 시스템의 검출을 위한 명시적
아웃밴드 시그널링 방법 출원번호 제 2006-0019661
[3] 에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링 방법
출원번호 제 10-2006-63521
[4] 애드혹 네트워크에서 서비스 색인 기반 공정 스케쥴링 방법 출원 번호
제 10-2006-63520
48
수행 프로젝트
[1] 무선 Ad-hoc 네트워크에서 Seamless한 인터넷 QoS 를 제공하기 위한 네
트워킹 기술연구 및 멀티미디어 ad-hoc 서비스 테스트 베드 구현 정보
통신부
[2] 초광대역 무선통신 연구센터 (UWB-ITRC) 제 4 세부과제 ndash UWB 응용
시스템 기술 (정보통신부 대학 IT 연구센터)
[3] 코그니티브 라디오(Cognitive Radio) 기술 개발 III(삼성종합기술원)
- IEEE 80222 WRAN 표준 제안(20051117) 참여(MAC)
[4] 초광대역 무선통신을 위한 지능형 무선인지 (Cognitive Radio) 핵심기술
연구 과학재단 특정기초사업
제 4 장 모 의 실 험
33
UDP 를 사용하였으며 패킷 사이즈는 1500 바이트이고 시뮬레이션 시간은
200 초이다
F12MbpsN0 N1F0
55MbpsN2 N3F2
11Mbps (그림 11) 시나리오 I의 노드 그래프
(표 4) 시나리오 I의 플로우별 처리량(패킷수)과 전체 네트워크 처리량
Flow 80211b+FIFO EMLM-FQ MRADPSEMLM-
FQ(2Mbps)
F0 5165 24849 29072 15035
F1 47815 24850 14525 15036
F2 48488 24849 69342 15036
Total Throughput(pkt)
101468
100()
74548
73()
112939
111() 45107
제 4 장 모 의 실 험
34
표 4 에서 EMLM-FQ 는 각 플로우가 공정하게 서비스 되지만 전체
네트워크의 처리량이 FIFO 를 사용하는 IEEE 80211b 환경의 전체 네트워크
처리량보다 약 27 감소한다 하지만 MRADPS 는 IEEE 80211b 보다 네트워크
처리량이 약 11 향상된다 또한 MRADPS 에서 최소 데이터률을 갖는 플로우
F1 의 서비스 양은 그림 12 와 같이 모든 플로우의 데이터률이 그림 11 의
최소 데이터률인 2Mbps 일 때 EMLM-FQ 가 각 플로우에게 제공하는 최소
서비스 양과 거의 동일함을 확인 할 수 있고 MRADPS 가 각 플로우
데이터률에 따른 전송해야 하는 패킷 수 )( fP 에 거의 비례하여 각 플로우가
받는 서비스 양을 제공하는 것을 확인 할 수 있다 여기서 )210( =iTif
는
플로우 의 처리량을 나타낸다
그림 13 는 시나리오 I 의 각 패킷 스케쥴링 기법을 적용했을 때
플로우별 채널 점유 시간을 나타낸다 MRADPS 는 3 개의 플로우의 채널 점유
시간이 다른 스케쥴링 기법보다 공정함을 확인 할 수 있다 하지만 정확하게
플로우의 채널 점유 시간이 동일하지는 않다 그 이유는 표 3 에서 전송할
패킷을 계산할 때 간단히 내림으로 계산을 하였고 패킷을 재전송하는 시간
백오프 시간등의 추가적인 시간들이 발생하기 때문이다
제 4 장 모 의 실 험
35
(그림 12) EMLM-FQ(2Mpbs)가 제공하는 최소 처리량과
MRADPS의 각 플로우의 처리량 비교
제 4 장 모 의 실 험
36
(그림 13) 시나리오 I의 각 플로우별 채널 점유시간
시나리오 II 는 그림 14 과 같이 26 개의 노드와 16 개의 플로우로 구성된
네트워크에서 FIFO 를 사용하는 IEEE 80211b EMLML-FQ MRADPS 를 각각
적용했을 때 각 플로우별 처리량를 평가하였다 시나리오 II 의 각 플로우의
경쟁 관계는 그림 15 와 같다 트래픽으로 UDP 를 사용하였으며 패킷
사이즈는 1500 바이트이고 시뮬레이션 시간은 200 초이다
0
01
02
03
04
05
06
07
08
09
F0 F1 F2
Flow ID
Channel O
ccupancy
Tim
e(F
ractio
n)
IEEE 80211_FIFO
EMLM-FQ
MRADPS
제 4 장 모 의 실 험
37
(그림 14) 시나리오 II 의 노드 그래프
(그림 15) 시나리오 II 의 플로우 경쟁 그래프
제 4 장 모 의 실 험
38
(표 5) 시나리오 I의 플로우별 처리량(패킷수)과
전체 네트워크 처리량
Flow 80211b+FIFO EMLM-FQ MRADPS F0 53327 36622 26167 F1 49939 27281 53327 F2 2375 7630 13514 F3 38448 7515 19703 F4 15316 7323 25432 F5 7260 7462 7304 F6 1412 6171 7370 F7 2953 7465 7210 F8 10737 37156 7672 F9 37335 13932 33182
F10 29459 40242 53858 F11 15157 14106 28770 F12 45716 9877 39119 F13 53318 23484 27190 F14 10316 6790 10878 F15 12291 19163 29201
Total Throughput(pkt) 385359 (100)
272219 (71)
389897 (101)
제 4 장 모 의 실 험
39
표 5 는 그림 14 의 노드 그래프에서 각 패킷 스케쥴링 기법을 적용했을
때 각 플로우의 처리량을 나타낸다 IEEE 80211b 에서 다른 플로우에 비해
서비스의 양이 매우 적은 F2 F6 F7 와 같은 플로우를 EMLM-FQ 에서는
일정량의 서비스를 받을 수 있도록 보장해 준다 하지만 IEEE 80211b 의
네트워크 처리량보다 약 29 감소한다 MRADPS 는 전체 네트워크 처리량이
IEEE 80211b 의 네트워크 처리량과 거의 동일한 처리량을 보여주고 또한
고립되는 플로우의 최소 서비스 양을 EMLM-FQ 가 보장해주는 서비스의 양과
거의 동일하게 서비스한다
에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려하는 분산 패킷 스케쥴링
40
제 5 장 결 론
본 논문은 IEEE 80211x와 같이 물리계층에서 다중 데이터률을 제공하는
에드혹 네트워크 환경에서 ldquo플로우들 간에 공유하는 채널 용량이 고정되어
있다rdquo라는 기존 패킷 스케쥴링의 가정이 실제 환경과 적합하지 않는
문제점을 해결하기 위해서 다중 데이터률을 고려한 새로운 공정성 모델인
플로우별 시간 기반 공정성(Time-based Fairness)를 정의한다 또한 정의한
공정성을 달성하기 위하여 플로우 경쟁 그래프 상의 가장 낮은 데이터률과 각
플로우의 데이터률과 비교하여 전송해야 하는 패킷의 수( )( fP )를 계산하고
스케쥴링 과정에서 개의 패킷에 대한 서비스 태그는 업데이트 하지 않고
)( fP 개의 패킷 중 첫 번째 패킷을 제외한 나머지 패킷은 전송 시에 RTS
프레임에 NCB(Not Compare Bit)를 1로 설정하여 수신 노드에서 RTS를
폐기하지 않고 바로 CTS를 보내 서비스 되도록 EMLM-FQ를 수정하여 새로운
스케쥴링 기법인 MRADPS를 제안하였다 MRADPS는 각 플로우의 서비스
태그 할당 방법과 서비스 태그 정보에 대한 교환 방법등 EMLM-FQ의 기존
방식을 고수하기 때문에 EMLM-FQ의 특성인 공간적 채널 재사용 문제를
해결하는 방법과 분산된 플로우 정보를 가지고 스케쥴링을 결정하는 방법을
동일하게 제공한다 시뮬레이션 결과는 MRADPS는 경쟁 그래프에서 가장
낮은 데이터률을 갖는 플로우의 최소 서비스 양을 모든 플로우의 데이터률이
가장 낮은 데이터률을 가질 때 EMLM-FQ의 플로우가 받는 최소 서비스
에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려하는 분산 패킷 스케쥴링
41
양만큼 서비스하는 것을 보여주고 각 플로우가 받는 서비스 양은 )( fP 에
비례함을 보여준다 또한 MRADPS는 다중 데이터률이 제공되는 환경의
에드혹 네트워크의 전체 네트워크 처리량을 크게 향상시키는 것을 보여준다
참 고 문 헌
42
참고 문헌
[1] IEEE Std 80211b Part 11b Wireless LAN Medium Access Control(MAC) and
Physical Layer(PHY) Specifications Further Higher Data Rate Extension in
24GHz Band 1999
[2] IEEE Std 80211 Part 11g Wireless LAN Medium Access Control(MAC) and
Physical Layer(PHY) Specifications Further Higher Data Rate Extension in
24GHz Band 2003
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hoc networksrdquo IEEE Vehicular Technology Conference Vol 3 pp 1749ndash1752
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[4] S Bansal R Shorey and A A Kherani ldquoPerformance of TCP and UDP
Protocols in Multi-Hop Multi-Rate Wireless Networksrdquo IEEE WCNCrsquo04 pp 1423-
1429 April 2004
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hoc Networksrdquo ACM PE-WASUNrsquo04 pp 213-229 October 2004
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Wireless Ad Hoc Networksrdquo IEEE Transactions on Mobile Computing Vol 3
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참 고 문 헌
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LAN for the unlicensed bandrdquo Bell Labs Technical Journal pp 118-133
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[8] G Holland N Vaidya and P Bahl ldquoA Rate-Adaptive MAC Protocol for
Multi-Hop Wireless Networksrdquo in ACM international Conference on Mobile
Computing and Networking (MobiCom) pp 398-407 September 2002
[9] H Zhai J Wang and Y Fang ldquoDistributed Packet Scheduling for Multi-hop
Flows in Ad Hoc Networksrdquo IEEE Wireless Communications and Networking
Conference 2004 Vol 2 pp1081-1086 March 2004
[10] H L Chao W Liao ldquoFair Scheduling With QoS Support in Wireless Ad Hoc
Networksrdquo IEEE Transactions on Wireless Communications Vol 3 Issue 6
pp2119-2128 November 2004
[11] H L Chao W Liao ldquoCredit-based Fair Scheduling in Ad Hoc Wireless
Networksrdquo IEEE Conference on Local Computer Networks pp479-567 April
2002
[12] N H Vaidya and P Bahl ldquoFair scheduling in broadcast environmentsrdquo
Microsoft Research Tech Rep MSR-TR-99-61
[13] P Goyal H M Vin and H Cheng ldquoStart-time fair Queueing A scheduling
algorithm for integrated services packet switching networksrdquo IEEEACM Trans
Networking vol 5 pp 690-704 Oct 1997
참 고 문 헌
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[14] Godfrey Tan and John Guttag ldquoTime-based fairness improves performance in
multi-rate WLANsrdquo USENIX Annual Technical Conference pp1048-1057 June
2004
[15] V Bharghavan A Demers S Shenker and L Zhang ldquoMACAW A Medium
Access Protocol for Wireless LANsrdquo Proc ACM Ann Conf Special Interest
Group on Data Comm (SIGCOMM) 1994
[16] NS2 - wwwisiedunsnamns
[17] Datasheet for ORiNOCO 11 Mbits Network Interface Cards 2001
45
감사의 글
이제 2년 반동안의 대학원 생활을 끝마치고 사회로 첫걸음을 내딛게 되었
습니다 제가 무사히 대학원 생활을 끝마칠 수 있도록 도움을 주신 주위의
많은 분들께 이 기회를 빌어 감사의 말씀을 드리고 싶습니다
먼저 저의 지도 교수님이신 유상조 교수님께 감사의 말씀을 드리고 싶습
니다 대학원에 들어와서부터 지금까지 바쁘신 와중에도 부족한 저에게 많
은 시간을 할애하여 지도해 주셔서 항상 감사하게 생각하고 있습니다 교수
님과 연구실 원들과 함께 한 많은 세미나들이 특히 제게 많은 도움이 되었
습니다 또한 바쁘신 와중에도 부족한 논문의 심사를 맡아주신 곽경섭 교수
님과 김덕경 교수님께도 감사의 말씀을 드립니다
결코 적지 않은 2년 반이라는 시간이 짧게 느껴질 만큼 많은 추억과 시간
을 함께한 멀티미디어 통신망 연구실의 선후배 및 동기들에게도 감사의 말
씀을 드립니다
무엇보다도 부모님의 무한한 사랑과 아낌없는 지원이 없었다면 현재의 저
는 없었을 것 입니다 무엇으로도 부모님의 큰 사랑에 보답할 수는 없겠지
만 제 학창생활의 결실인 이 논문을 그 동안의 부모님의 수고에 대한 작은
보답으로 바치고 싶습니다
盧 權 汶
46
학술 활동
[1] Yong-Qian Chen Kwen-mun Roh Sang-Jo Yoo A Distributed Fairness Support
Scheduling Algorithm in Wireless Ad-Hoc Networks Lecture Note in Computer
Science 2006
[2] Yong-Qian Chen Kwen-mun Roh Sang-Jo Yoo A Distributed Fairness Support
Scheduling Algorithm in Wireless Ad-Hoc Networks UIC06
[3] 이정환 노권문 유상조ldquo에드혹 네트워크에서 클러스터 기반의 지오캐
스팅 프로토콜rdquo 한국통신학회 하계학술대회 20047
[4] 노권문 서지영 정순규 조경진 유상조 ldquo에드혹 네트워크에서 다중 데
이터률을 고려하는 분산 패킷 스케쥴링rdquo JCCI2006 20064
[5] Yong-Qian Chen Kwen-Mun Roh Sang-Jo Yoo Service Index Based Fairness
Scheduling in Wireless Ad-Hoc Networks JCCI2006 20064
[6] 조경진 김현주 노권문 유상조 ldquo지능형 무선 인지 기술 기반 네트워크
환경에서 MAC 계층 동적 주파수 선택 방법rdquo 한국통신학회 하계학술대
회 20067
[7] 김현주 조경진 노권문 유상조 ldquo무선 인지 기술 기반의 시스템을 위한
계층에서의 통신 초기화 WRAN MAC 과정rdquo 한국통신학회 하계학술대회
47
20067
[8] 유상조 노권문 정재학 김재명 ldquoWRAN Cognitive Radio MAC 프로토콜
기술rdquo 방송공학회지 Vol 11 No1 pp40-53 2006
[9] 노권문 진영천 유상조 ldquo에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려한
분산 패킷 스케쥴링rdquo 한국통신학회 논문지 2006 07
[10] 조경진 김현주 노권문 유상조 ldquo지능형 무선 인지 기술 기반 네트워크
환경에서 MAC 계층 동적 주파수 선택 방법rdquo 한국통신학회 논문지 게
재 예정
특허 출원
[1] 무선 인지 기술 환경에서 기지국들 간에 무선 공유 자원을 효율적으로
사용하기 위한 매체 접근 제어 계층의 동작 자원 임대 프로토콜 출원번
호 제 2005-0105278
[2] 무선 인지 기술 환경에서 숨겨진 인컴번트 시스템의 검출을 위한 명시적
아웃밴드 시그널링 방법 출원번호 제 2006-0019661
[3] 에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링 방법
출원번호 제 10-2006-63521
[4] 애드혹 네트워크에서 서비스 색인 기반 공정 스케쥴링 방법 출원 번호
제 10-2006-63520
48
수행 프로젝트
[1] 무선 Ad-hoc 네트워크에서 Seamless한 인터넷 QoS 를 제공하기 위한 네
트워킹 기술연구 및 멀티미디어 ad-hoc 서비스 테스트 베드 구현 정보
통신부
[2] 초광대역 무선통신 연구센터 (UWB-ITRC) 제 4 세부과제 ndash UWB 응용
시스템 기술 (정보통신부 대학 IT 연구센터)
[3] 코그니티브 라디오(Cognitive Radio) 기술 개발 III(삼성종합기술원)
- IEEE 80222 WRAN 표준 제안(20051117) 참여(MAC)
[4] 초광대역 무선통신을 위한 지능형 무선인지 (Cognitive Radio) 핵심기술
연구 과학재단 특정기초사업
제 4 장 모 의 실 험
34
표 4 에서 EMLM-FQ 는 각 플로우가 공정하게 서비스 되지만 전체
네트워크의 처리량이 FIFO 를 사용하는 IEEE 80211b 환경의 전체 네트워크
처리량보다 약 27 감소한다 하지만 MRADPS 는 IEEE 80211b 보다 네트워크
처리량이 약 11 향상된다 또한 MRADPS 에서 최소 데이터률을 갖는 플로우
F1 의 서비스 양은 그림 12 와 같이 모든 플로우의 데이터률이 그림 11 의
최소 데이터률인 2Mbps 일 때 EMLM-FQ 가 각 플로우에게 제공하는 최소
서비스 양과 거의 동일함을 확인 할 수 있고 MRADPS 가 각 플로우
데이터률에 따른 전송해야 하는 패킷 수 )( fP 에 거의 비례하여 각 플로우가
받는 서비스 양을 제공하는 것을 확인 할 수 있다 여기서 )210( =iTif
는
플로우 의 처리량을 나타낸다
그림 13 는 시나리오 I 의 각 패킷 스케쥴링 기법을 적용했을 때
플로우별 채널 점유 시간을 나타낸다 MRADPS 는 3 개의 플로우의 채널 점유
시간이 다른 스케쥴링 기법보다 공정함을 확인 할 수 있다 하지만 정확하게
플로우의 채널 점유 시간이 동일하지는 않다 그 이유는 표 3 에서 전송할
패킷을 계산할 때 간단히 내림으로 계산을 하였고 패킷을 재전송하는 시간
백오프 시간등의 추가적인 시간들이 발생하기 때문이다
제 4 장 모 의 실 험
35
(그림 12) EMLM-FQ(2Mpbs)가 제공하는 최소 처리량과
MRADPS의 각 플로우의 처리량 비교
제 4 장 모 의 실 험
36
(그림 13) 시나리오 I의 각 플로우별 채널 점유시간
시나리오 II 는 그림 14 과 같이 26 개의 노드와 16 개의 플로우로 구성된
네트워크에서 FIFO 를 사용하는 IEEE 80211b EMLML-FQ MRADPS 를 각각
적용했을 때 각 플로우별 처리량를 평가하였다 시나리오 II 의 각 플로우의
경쟁 관계는 그림 15 와 같다 트래픽으로 UDP 를 사용하였으며 패킷
사이즈는 1500 바이트이고 시뮬레이션 시간은 200 초이다
0
01
02
03
04
05
06
07
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F0 F1 F2
Flow ID
Channel O
ccupancy
Tim
e(F
ractio
n)
IEEE 80211_FIFO
EMLM-FQ
MRADPS
제 4 장 모 의 실 험
37
(그림 14) 시나리오 II 의 노드 그래프
(그림 15) 시나리오 II 의 플로우 경쟁 그래프
제 4 장 모 의 실 험
38
(표 5) 시나리오 I의 플로우별 처리량(패킷수)과
전체 네트워크 처리량
Flow 80211b+FIFO EMLM-FQ MRADPS F0 53327 36622 26167 F1 49939 27281 53327 F2 2375 7630 13514 F3 38448 7515 19703 F4 15316 7323 25432 F5 7260 7462 7304 F6 1412 6171 7370 F7 2953 7465 7210 F8 10737 37156 7672 F9 37335 13932 33182
F10 29459 40242 53858 F11 15157 14106 28770 F12 45716 9877 39119 F13 53318 23484 27190 F14 10316 6790 10878 F15 12291 19163 29201
Total Throughput(pkt) 385359 (100)
272219 (71)
389897 (101)
제 4 장 모 의 실 험
39
표 5 는 그림 14 의 노드 그래프에서 각 패킷 스케쥴링 기법을 적용했을
때 각 플로우의 처리량을 나타낸다 IEEE 80211b 에서 다른 플로우에 비해
서비스의 양이 매우 적은 F2 F6 F7 와 같은 플로우를 EMLM-FQ 에서는
일정량의 서비스를 받을 수 있도록 보장해 준다 하지만 IEEE 80211b 의
네트워크 처리량보다 약 29 감소한다 MRADPS 는 전체 네트워크 처리량이
IEEE 80211b 의 네트워크 처리량과 거의 동일한 처리량을 보여주고 또한
고립되는 플로우의 최소 서비스 양을 EMLM-FQ 가 보장해주는 서비스의 양과
거의 동일하게 서비스한다
에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려하는 분산 패킷 스케쥴링
40
제 5 장 결 론
본 논문은 IEEE 80211x와 같이 물리계층에서 다중 데이터률을 제공하는
에드혹 네트워크 환경에서 ldquo플로우들 간에 공유하는 채널 용량이 고정되어
있다rdquo라는 기존 패킷 스케쥴링의 가정이 실제 환경과 적합하지 않는
문제점을 해결하기 위해서 다중 데이터률을 고려한 새로운 공정성 모델인
플로우별 시간 기반 공정성(Time-based Fairness)를 정의한다 또한 정의한
공정성을 달성하기 위하여 플로우 경쟁 그래프 상의 가장 낮은 데이터률과 각
플로우의 데이터률과 비교하여 전송해야 하는 패킷의 수( )( fP )를 계산하고
스케쥴링 과정에서 개의 패킷에 대한 서비스 태그는 업데이트 하지 않고
)( fP 개의 패킷 중 첫 번째 패킷을 제외한 나머지 패킷은 전송 시에 RTS
프레임에 NCB(Not Compare Bit)를 1로 설정하여 수신 노드에서 RTS를
폐기하지 않고 바로 CTS를 보내 서비스 되도록 EMLM-FQ를 수정하여 새로운
스케쥴링 기법인 MRADPS를 제안하였다 MRADPS는 각 플로우의 서비스
태그 할당 방법과 서비스 태그 정보에 대한 교환 방법등 EMLM-FQ의 기존
방식을 고수하기 때문에 EMLM-FQ의 특성인 공간적 채널 재사용 문제를
해결하는 방법과 분산된 플로우 정보를 가지고 스케쥴링을 결정하는 방법을
동일하게 제공한다 시뮬레이션 결과는 MRADPS는 경쟁 그래프에서 가장
낮은 데이터률을 갖는 플로우의 최소 서비스 양을 모든 플로우의 데이터률이
가장 낮은 데이터률을 가질 때 EMLM-FQ의 플로우가 받는 최소 서비스
에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려하는 분산 패킷 스케쥴링
41
양만큼 서비스하는 것을 보여주고 각 플로우가 받는 서비스 양은 )( fP 에
비례함을 보여준다 또한 MRADPS는 다중 데이터률이 제공되는 환경의
에드혹 네트워크의 전체 네트워크 처리량을 크게 향상시키는 것을 보여준다
참 고 문 헌
42
참고 문헌
[1] IEEE Std 80211b Part 11b Wireless LAN Medium Access Control(MAC) and
Physical Layer(PHY) Specifications Further Higher Data Rate Extension in
24GHz Band 1999
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[3] Y Seok J Park and Y Choi ldquoMulti-rate aware routing protocol for mobile ad
hoc networksrdquo IEEE Vehicular Technology Conference Vol 3 pp 1749ndash1752
2003
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Protocols in Multi-Hop Multi-Rate Wireless Networksrdquo IEEE WCNCrsquo04 pp 1423-
1429 April 2004
[5] G Ding X Wu and B Bhargava ldquoA Simulation Study on Multi-Rate Mobile Ad
hoc Networksrdquo ACM PE-WASUNrsquo04 pp 213-229 October 2004
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Wireless Ad Hoc Networksrdquo IEEE Transactions on Mobile Computing Vol 3
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LAN for the unlicensed bandrdquo Bell Labs Technical Journal pp 118-133
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[8] G Holland N Vaidya and P Bahl ldquoA Rate-Adaptive MAC Protocol for
Multi-Hop Wireless Networksrdquo in ACM international Conference on Mobile
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Conference 2004 Vol 2 pp1081-1086 March 2004
[10] H L Chao W Liao ldquoFair Scheduling With QoS Support in Wireless Ad Hoc
Networksrdquo IEEE Transactions on Wireless Communications Vol 3 Issue 6
pp2119-2128 November 2004
[11] H L Chao W Liao ldquoCredit-based Fair Scheduling in Ad Hoc Wireless
Networksrdquo IEEE Conference on Local Computer Networks pp479-567 April
2002
[12] N H Vaidya and P Bahl ldquoFair scheduling in broadcast environmentsrdquo
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algorithm for integrated services packet switching networksrdquo IEEEACM Trans
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[14] Godfrey Tan and John Guttag ldquoTime-based fairness improves performance in
multi-rate WLANsrdquo USENIX Annual Technical Conference pp1048-1057 June
2004
[15] V Bharghavan A Demers S Shenker and L Zhang ldquoMACAW A Medium
Access Protocol for Wireless LANsrdquo Proc ACM Ann Conf Special Interest
Group on Data Comm (SIGCOMM) 1994
[16] NS2 - wwwisiedunsnamns
[17] Datasheet for ORiNOCO 11 Mbits Network Interface Cards 2001
45
감사의 글
이제 2년 반동안의 대학원 생활을 끝마치고 사회로 첫걸음을 내딛게 되었
습니다 제가 무사히 대학원 생활을 끝마칠 수 있도록 도움을 주신 주위의
많은 분들께 이 기회를 빌어 감사의 말씀을 드리고 싶습니다
먼저 저의 지도 교수님이신 유상조 교수님께 감사의 말씀을 드리고 싶습
니다 대학원에 들어와서부터 지금까지 바쁘신 와중에도 부족한 저에게 많
은 시간을 할애하여 지도해 주셔서 항상 감사하게 생각하고 있습니다 교수
님과 연구실 원들과 함께 한 많은 세미나들이 특히 제게 많은 도움이 되었
습니다 또한 바쁘신 와중에도 부족한 논문의 심사를 맡아주신 곽경섭 교수
님과 김덕경 교수님께도 감사의 말씀을 드립니다
결코 적지 않은 2년 반이라는 시간이 짧게 느껴질 만큼 많은 추억과 시간
을 함께한 멀티미디어 통신망 연구실의 선후배 및 동기들에게도 감사의 말
씀을 드립니다
무엇보다도 부모님의 무한한 사랑과 아낌없는 지원이 없었다면 현재의 저
는 없었을 것 입니다 무엇으로도 부모님의 큰 사랑에 보답할 수는 없겠지
만 제 학창생활의 결실인 이 논문을 그 동안의 부모님의 수고에 대한 작은
보답으로 바치고 싶습니다
盧 權 汶
46
학술 활동
[1] Yong-Qian Chen Kwen-mun Roh Sang-Jo Yoo A Distributed Fairness Support
Scheduling Algorithm in Wireless Ad-Hoc Networks Lecture Note in Computer
Science 2006
[2] Yong-Qian Chen Kwen-mun Roh Sang-Jo Yoo A Distributed Fairness Support
Scheduling Algorithm in Wireless Ad-Hoc Networks UIC06
[3] 이정환 노권문 유상조ldquo에드혹 네트워크에서 클러스터 기반의 지오캐
스팅 프로토콜rdquo 한국통신학회 하계학술대회 20047
[4] 노권문 서지영 정순규 조경진 유상조 ldquo에드혹 네트워크에서 다중 데
이터률을 고려하는 분산 패킷 스케쥴링rdquo JCCI2006 20064
[5] Yong-Qian Chen Kwen-Mun Roh Sang-Jo Yoo Service Index Based Fairness
Scheduling in Wireless Ad-Hoc Networks JCCI2006 20064
[6] 조경진 김현주 노권문 유상조 ldquo지능형 무선 인지 기술 기반 네트워크
환경에서 MAC 계층 동적 주파수 선택 방법rdquo 한국통신학회 하계학술대
회 20067
[7] 김현주 조경진 노권문 유상조 ldquo무선 인지 기술 기반의 시스템을 위한
계층에서의 통신 초기화 WRAN MAC 과정rdquo 한국통신학회 하계학술대회
47
20067
[8] 유상조 노권문 정재학 김재명 ldquoWRAN Cognitive Radio MAC 프로토콜
기술rdquo 방송공학회지 Vol 11 No1 pp40-53 2006
[9] 노권문 진영천 유상조 ldquo에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려한
분산 패킷 스케쥴링rdquo 한국통신학회 논문지 2006 07
[10] 조경진 김현주 노권문 유상조 ldquo지능형 무선 인지 기술 기반 네트워크
환경에서 MAC 계층 동적 주파수 선택 방법rdquo 한국통신학회 논문지 게
재 예정
특허 출원
[1] 무선 인지 기술 환경에서 기지국들 간에 무선 공유 자원을 효율적으로
사용하기 위한 매체 접근 제어 계층의 동작 자원 임대 프로토콜 출원번
호 제 2005-0105278
[2] 무선 인지 기술 환경에서 숨겨진 인컴번트 시스템의 검출을 위한 명시적
아웃밴드 시그널링 방법 출원번호 제 2006-0019661
[3] 에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링 방법
출원번호 제 10-2006-63521
[4] 애드혹 네트워크에서 서비스 색인 기반 공정 스케쥴링 방법 출원 번호
제 10-2006-63520
48
수행 프로젝트
[1] 무선 Ad-hoc 네트워크에서 Seamless한 인터넷 QoS 를 제공하기 위한 네
트워킹 기술연구 및 멀티미디어 ad-hoc 서비스 테스트 베드 구현 정보
통신부
[2] 초광대역 무선통신 연구센터 (UWB-ITRC) 제 4 세부과제 ndash UWB 응용
시스템 기술 (정보통신부 대학 IT 연구센터)
[3] 코그니티브 라디오(Cognitive Radio) 기술 개발 III(삼성종합기술원)
- IEEE 80222 WRAN 표준 제안(20051117) 참여(MAC)
[4] 초광대역 무선통신을 위한 지능형 무선인지 (Cognitive Radio) 핵심기술
연구 과학재단 특정기초사업
제 4 장 모 의 실 험
35
(그림 12) EMLM-FQ(2Mpbs)가 제공하는 최소 처리량과
MRADPS의 각 플로우의 처리량 비교
제 4 장 모 의 실 험
36
(그림 13) 시나리오 I의 각 플로우별 채널 점유시간
시나리오 II 는 그림 14 과 같이 26 개의 노드와 16 개의 플로우로 구성된
네트워크에서 FIFO 를 사용하는 IEEE 80211b EMLML-FQ MRADPS 를 각각
적용했을 때 각 플로우별 처리량를 평가하였다 시나리오 II 의 각 플로우의
경쟁 관계는 그림 15 와 같다 트래픽으로 UDP 를 사용하였으며 패킷
사이즈는 1500 바이트이고 시뮬레이션 시간은 200 초이다
0
01
02
03
04
05
06
07
08
09
F0 F1 F2
Flow ID
Channel O
ccupancy
Tim
e(F
ractio
n)
IEEE 80211_FIFO
EMLM-FQ
MRADPS
제 4 장 모 의 실 험
37
(그림 14) 시나리오 II 의 노드 그래프
(그림 15) 시나리오 II 의 플로우 경쟁 그래프
제 4 장 모 의 실 험
38
(표 5) 시나리오 I의 플로우별 처리량(패킷수)과
전체 네트워크 처리량
Flow 80211b+FIFO EMLM-FQ MRADPS F0 53327 36622 26167 F1 49939 27281 53327 F2 2375 7630 13514 F3 38448 7515 19703 F4 15316 7323 25432 F5 7260 7462 7304 F6 1412 6171 7370 F7 2953 7465 7210 F8 10737 37156 7672 F9 37335 13932 33182
F10 29459 40242 53858 F11 15157 14106 28770 F12 45716 9877 39119 F13 53318 23484 27190 F14 10316 6790 10878 F15 12291 19163 29201
Total Throughput(pkt) 385359 (100)
272219 (71)
389897 (101)
제 4 장 모 의 실 험
39
표 5 는 그림 14 의 노드 그래프에서 각 패킷 스케쥴링 기법을 적용했을
때 각 플로우의 처리량을 나타낸다 IEEE 80211b 에서 다른 플로우에 비해
서비스의 양이 매우 적은 F2 F6 F7 와 같은 플로우를 EMLM-FQ 에서는
일정량의 서비스를 받을 수 있도록 보장해 준다 하지만 IEEE 80211b 의
네트워크 처리량보다 약 29 감소한다 MRADPS 는 전체 네트워크 처리량이
IEEE 80211b 의 네트워크 처리량과 거의 동일한 처리량을 보여주고 또한
고립되는 플로우의 최소 서비스 양을 EMLM-FQ 가 보장해주는 서비스의 양과
거의 동일하게 서비스한다
에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려하는 분산 패킷 스케쥴링
40
제 5 장 결 론
본 논문은 IEEE 80211x와 같이 물리계층에서 다중 데이터률을 제공하는
에드혹 네트워크 환경에서 ldquo플로우들 간에 공유하는 채널 용량이 고정되어
있다rdquo라는 기존 패킷 스케쥴링의 가정이 실제 환경과 적합하지 않는
문제점을 해결하기 위해서 다중 데이터률을 고려한 새로운 공정성 모델인
플로우별 시간 기반 공정성(Time-based Fairness)를 정의한다 또한 정의한
공정성을 달성하기 위하여 플로우 경쟁 그래프 상의 가장 낮은 데이터률과 각
플로우의 데이터률과 비교하여 전송해야 하는 패킷의 수( )( fP )를 계산하고
스케쥴링 과정에서 개의 패킷에 대한 서비스 태그는 업데이트 하지 않고
)( fP 개의 패킷 중 첫 번째 패킷을 제외한 나머지 패킷은 전송 시에 RTS
프레임에 NCB(Not Compare Bit)를 1로 설정하여 수신 노드에서 RTS를
폐기하지 않고 바로 CTS를 보내 서비스 되도록 EMLM-FQ를 수정하여 새로운
스케쥴링 기법인 MRADPS를 제안하였다 MRADPS는 각 플로우의 서비스
태그 할당 방법과 서비스 태그 정보에 대한 교환 방법등 EMLM-FQ의 기존
방식을 고수하기 때문에 EMLM-FQ의 특성인 공간적 채널 재사용 문제를
해결하는 방법과 분산된 플로우 정보를 가지고 스케쥴링을 결정하는 방법을
동일하게 제공한다 시뮬레이션 결과는 MRADPS는 경쟁 그래프에서 가장
낮은 데이터률을 갖는 플로우의 최소 서비스 양을 모든 플로우의 데이터률이
가장 낮은 데이터률을 가질 때 EMLM-FQ의 플로우가 받는 최소 서비스
에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려하는 분산 패킷 스케쥴링
41
양만큼 서비스하는 것을 보여주고 각 플로우가 받는 서비스 양은 )( fP 에
비례함을 보여준다 또한 MRADPS는 다중 데이터률이 제공되는 환경의
에드혹 네트워크의 전체 네트워크 처리량을 크게 향상시키는 것을 보여준다
참 고 문 헌
42
참고 문헌
[1] IEEE Std 80211b Part 11b Wireless LAN Medium Access Control(MAC) and
Physical Layer(PHY) Specifications Further Higher Data Rate Extension in
24GHz Band 1999
[2] IEEE Std 80211 Part 11g Wireless LAN Medium Access Control(MAC) and
Physical Layer(PHY) Specifications Further Higher Data Rate Extension in
24GHz Band 2003
[3] Y Seok J Park and Y Choi ldquoMulti-rate aware routing protocol for mobile ad
hoc networksrdquo IEEE Vehicular Technology Conference Vol 3 pp 1749ndash1752
2003
[4] S Bansal R Shorey and A A Kherani ldquoPerformance of TCP and UDP
Protocols in Multi-Hop Multi-Rate Wireless Networksrdquo IEEE WCNCrsquo04 pp 1423-
1429 April 2004
[5] G Ding X Wu and B Bhargava ldquoA Simulation Study on Multi-Rate Mobile Ad
hoc Networksrdquo ACM PE-WASUNrsquo04 pp 213-229 October 2004
[6] H Luo J Cheng and S Lu ldquoA self-coordinating Localized Fair Queueing in
Wireless Ad Hoc Networksrdquo IEEE Transactions on Mobile Computing Vol 3
pp86-98 Jan-Feb 2004
참 고 문 헌
43
[7] A Kamerman and L Monteban ldquoWaveLAN-II A high-performance wireless
LAN for the unlicensed bandrdquo Bell Labs Technical Journal pp 118-133
Summer 1997
[8] G Holland N Vaidya and P Bahl ldquoA Rate-Adaptive MAC Protocol for
Multi-Hop Wireless Networksrdquo in ACM international Conference on Mobile
Computing and Networking (MobiCom) pp 398-407 September 2002
[9] H Zhai J Wang and Y Fang ldquoDistributed Packet Scheduling for Multi-hop
Flows in Ad Hoc Networksrdquo IEEE Wireless Communications and Networking
Conference 2004 Vol 2 pp1081-1086 March 2004
[10] H L Chao W Liao ldquoFair Scheduling With QoS Support in Wireless Ad Hoc
Networksrdquo IEEE Transactions on Wireless Communications Vol 3 Issue 6
pp2119-2128 November 2004
[11] H L Chao W Liao ldquoCredit-based Fair Scheduling in Ad Hoc Wireless
Networksrdquo IEEE Conference on Local Computer Networks pp479-567 April
2002
[12] N H Vaidya and P Bahl ldquoFair scheduling in broadcast environmentsrdquo
Microsoft Research Tech Rep MSR-TR-99-61
[13] P Goyal H M Vin and H Cheng ldquoStart-time fair Queueing A scheduling
algorithm for integrated services packet switching networksrdquo IEEEACM Trans
Networking vol 5 pp 690-704 Oct 1997
참 고 문 헌
44
[14] Godfrey Tan and John Guttag ldquoTime-based fairness improves performance in
multi-rate WLANsrdquo USENIX Annual Technical Conference pp1048-1057 June
2004
[15] V Bharghavan A Demers S Shenker and L Zhang ldquoMACAW A Medium
Access Protocol for Wireless LANsrdquo Proc ACM Ann Conf Special Interest
Group on Data Comm (SIGCOMM) 1994
[16] NS2 - wwwisiedunsnamns
[17] Datasheet for ORiNOCO 11 Mbits Network Interface Cards 2001
45
감사의 글
이제 2년 반동안의 대학원 생활을 끝마치고 사회로 첫걸음을 내딛게 되었
습니다 제가 무사히 대학원 생활을 끝마칠 수 있도록 도움을 주신 주위의
많은 분들께 이 기회를 빌어 감사의 말씀을 드리고 싶습니다
먼저 저의 지도 교수님이신 유상조 교수님께 감사의 말씀을 드리고 싶습
니다 대학원에 들어와서부터 지금까지 바쁘신 와중에도 부족한 저에게 많
은 시간을 할애하여 지도해 주셔서 항상 감사하게 생각하고 있습니다 교수
님과 연구실 원들과 함께 한 많은 세미나들이 특히 제게 많은 도움이 되었
습니다 또한 바쁘신 와중에도 부족한 논문의 심사를 맡아주신 곽경섭 교수
님과 김덕경 교수님께도 감사의 말씀을 드립니다
결코 적지 않은 2년 반이라는 시간이 짧게 느껴질 만큼 많은 추억과 시간
을 함께한 멀티미디어 통신망 연구실의 선후배 및 동기들에게도 감사의 말
씀을 드립니다
무엇보다도 부모님의 무한한 사랑과 아낌없는 지원이 없었다면 현재의 저
는 없었을 것 입니다 무엇으로도 부모님의 큰 사랑에 보답할 수는 없겠지
만 제 학창생활의 결실인 이 논문을 그 동안의 부모님의 수고에 대한 작은
보답으로 바치고 싶습니다
盧 權 汶
46
학술 활동
[1] Yong-Qian Chen Kwen-mun Roh Sang-Jo Yoo A Distributed Fairness Support
Scheduling Algorithm in Wireless Ad-Hoc Networks Lecture Note in Computer
Science 2006
[2] Yong-Qian Chen Kwen-mun Roh Sang-Jo Yoo A Distributed Fairness Support
Scheduling Algorithm in Wireless Ad-Hoc Networks UIC06
[3] 이정환 노권문 유상조ldquo에드혹 네트워크에서 클러스터 기반의 지오캐
스팅 프로토콜rdquo 한국통신학회 하계학술대회 20047
[4] 노권문 서지영 정순규 조경진 유상조 ldquo에드혹 네트워크에서 다중 데
이터률을 고려하는 분산 패킷 스케쥴링rdquo JCCI2006 20064
[5] Yong-Qian Chen Kwen-Mun Roh Sang-Jo Yoo Service Index Based Fairness
Scheduling in Wireless Ad-Hoc Networks JCCI2006 20064
[6] 조경진 김현주 노권문 유상조 ldquo지능형 무선 인지 기술 기반 네트워크
환경에서 MAC 계층 동적 주파수 선택 방법rdquo 한국통신학회 하계학술대
회 20067
[7] 김현주 조경진 노권문 유상조 ldquo무선 인지 기술 기반의 시스템을 위한
계층에서의 통신 초기화 WRAN MAC 과정rdquo 한국통신학회 하계학술대회
47
20067
[8] 유상조 노권문 정재학 김재명 ldquoWRAN Cognitive Radio MAC 프로토콜
기술rdquo 방송공학회지 Vol 11 No1 pp40-53 2006
[9] 노권문 진영천 유상조 ldquo에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려한
분산 패킷 스케쥴링rdquo 한국통신학회 논문지 2006 07
[10] 조경진 김현주 노권문 유상조 ldquo지능형 무선 인지 기술 기반 네트워크
환경에서 MAC 계층 동적 주파수 선택 방법rdquo 한국통신학회 논문지 게
재 예정
특허 출원
[1] 무선 인지 기술 환경에서 기지국들 간에 무선 공유 자원을 효율적으로
사용하기 위한 매체 접근 제어 계층의 동작 자원 임대 프로토콜 출원번
호 제 2005-0105278
[2] 무선 인지 기술 환경에서 숨겨진 인컴번트 시스템의 검출을 위한 명시적
아웃밴드 시그널링 방법 출원번호 제 2006-0019661
[3] 에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링 방법
출원번호 제 10-2006-63521
[4] 애드혹 네트워크에서 서비스 색인 기반 공정 스케쥴링 방법 출원 번호
제 10-2006-63520
48
수행 프로젝트
[1] 무선 Ad-hoc 네트워크에서 Seamless한 인터넷 QoS 를 제공하기 위한 네
트워킹 기술연구 및 멀티미디어 ad-hoc 서비스 테스트 베드 구현 정보
통신부
[2] 초광대역 무선통신 연구센터 (UWB-ITRC) 제 4 세부과제 ndash UWB 응용
시스템 기술 (정보통신부 대학 IT 연구센터)
[3] 코그니티브 라디오(Cognitive Radio) 기술 개발 III(삼성종합기술원)
- IEEE 80222 WRAN 표준 제안(20051117) 참여(MAC)
[4] 초광대역 무선통신을 위한 지능형 무선인지 (Cognitive Radio) 핵심기술
연구 과학재단 특정기초사업
제 4 장 모 의 실 험
36
(그림 13) 시나리오 I의 각 플로우별 채널 점유시간
시나리오 II 는 그림 14 과 같이 26 개의 노드와 16 개의 플로우로 구성된
네트워크에서 FIFO 를 사용하는 IEEE 80211b EMLML-FQ MRADPS 를 각각
적용했을 때 각 플로우별 처리량를 평가하였다 시나리오 II 의 각 플로우의
경쟁 관계는 그림 15 와 같다 트래픽으로 UDP 를 사용하였으며 패킷
사이즈는 1500 바이트이고 시뮬레이션 시간은 200 초이다
0
01
02
03
04
05
06
07
08
09
F0 F1 F2
Flow ID
Channel O
ccupancy
Tim
e(F
ractio
n)
IEEE 80211_FIFO
EMLM-FQ
MRADPS
제 4 장 모 의 실 험
37
(그림 14) 시나리오 II 의 노드 그래프
(그림 15) 시나리오 II 의 플로우 경쟁 그래프
제 4 장 모 의 실 험
38
(표 5) 시나리오 I의 플로우별 처리량(패킷수)과
전체 네트워크 처리량
Flow 80211b+FIFO EMLM-FQ MRADPS F0 53327 36622 26167 F1 49939 27281 53327 F2 2375 7630 13514 F3 38448 7515 19703 F4 15316 7323 25432 F5 7260 7462 7304 F6 1412 6171 7370 F7 2953 7465 7210 F8 10737 37156 7672 F9 37335 13932 33182
F10 29459 40242 53858 F11 15157 14106 28770 F12 45716 9877 39119 F13 53318 23484 27190 F14 10316 6790 10878 F15 12291 19163 29201
Total Throughput(pkt) 385359 (100)
272219 (71)
389897 (101)
제 4 장 모 의 실 험
39
표 5 는 그림 14 의 노드 그래프에서 각 패킷 스케쥴링 기법을 적용했을
때 각 플로우의 처리량을 나타낸다 IEEE 80211b 에서 다른 플로우에 비해
서비스의 양이 매우 적은 F2 F6 F7 와 같은 플로우를 EMLM-FQ 에서는
일정량의 서비스를 받을 수 있도록 보장해 준다 하지만 IEEE 80211b 의
네트워크 처리량보다 약 29 감소한다 MRADPS 는 전체 네트워크 처리량이
IEEE 80211b 의 네트워크 처리량과 거의 동일한 처리량을 보여주고 또한
고립되는 플로우의 최소 서비스 양을 EMLM-FQ 가 보장해주는 서비스의 양과
거의 동일하게 서비스한다
에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려하는 분산 패킷 스케쥴링
40
제 5 장 결 론
본 논문은 IEEE 80211x와 같이 물리계층에서 다중 데이터률을 제공하는
에드혹 네트워크 환경에서 ldquo플로우들 간에 공유하는 채널 용량이 고정되어
있다rdquo라는 기존 패킷 스케쥴링의 가정이 실제 환경과 적합하지 않는
문제점을 해결하기 위해서 다중 데이터률을 고려한 새로운 공정성 모델인
플로우별 시간 기반 공정성(Time-based Fairness)를 정의한다 또한 정의한
공정성을 달성하기 위하여 플로우 경쟁 그래프 상의 가장 낮은 데이터률과 각
플로우의 데이터률과 비교하여 전송해야 하는 패킷의 수( )( fP )를 계산하고
스케쥴링 과정에서 개의 패킷에 대한 서비스 태그는 업데이트 하지 않고
)( fP 개의 패킷 중 첫 번째 패킷을 제외한 나머지 패킷은 전송 시에 RTS
프레임에 NCB(Not Compare Bit)를 1로 설정하여 수신 노드에서 RTS를
폐기하지 않고 바로 CTS를 보내 서비스 되도록 EMLM-FQ를 수정하여 새로운
스케쥴링 기법인 MRADPS를 제안하였다 MRADPS는 각 플로우의 서비스
태그 할당 방법과 서비스 태그 정보에 대한 교환 방법등 EMLM-FQ의 기존
방식을 고수하기 때문에 EMLM-FQ의 특성인 공간적 채널 재사용 문제를
해결하는 방법과 분산된 플로우 정보를 가지고 스케쥴링을 결정하는 방법을
동일하게 제공한다 시뮬레이션 결과는 MRADPS는 경쟁 그래프에서 가장
낮은 데이터률을 갖는 플로우의 최소 서비스 양을 모든 플로우의 데이터률이
가장 낮은 데이터률을 가질 때 EMLM-FQ의 플로우가 받는 최소 서비스
에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려하는 분산 패킷 스케쥴링
41
양만큼 서비스하는 것을 보여주고 각 플로우가 받는 서비스 양은 )( fP 에
비례함을 보여준다 또한 MRADPS는 다중 데이터률이 제공되는 환경의
에드혹 네트워크의 전체 네트워크 처리량을 크게 향상시키는 것을 보여준다
참 고 문 헌
42
참고 문헌
[1] IEEE Std 80211b Part 11b Wireless LAN Medium Access Control(MAC) and
Physical Layer(PHY) Specifications Further Higher Data Rate Extension in
24GHz Band 1999
[2] IEEE Std 80211 Part 11g Wireless LAN Medium Access Control(MAC) and
Physical Layer(PHY) Specifications Further Higher Data Rate Extension in
24GHz Band 2003
[3] Y Seok J Park and Y Choi ldquoMulti-rate aware routing protocol for mobile ad
hoc networksrdquo IEEE Vehicular Technology Conference Vol 3 pp 1749ndash1752
2003
[4] S Bansal R Shorey and A A Kherani ldquoPerformance of TCP and UDP
Protocols in Multi-Hop Multi-Rate Wireless Networksrdquo IEEE WCNCrsquo04 pp 1423-
1429 April 2004
[5] G Ding X Wu and B Bhargava ldquoA Simulation Study on Multi-Rate Mobile Ad
hoc Networksrdquo ACM PE-WASUNrsquo04 pp 213-229 October 2004
[6] H Luo J Cheng and S Lu ldquoA self-coordinating Localized Fair Queueing in
Wireless Ad Hoc Networksrdquo IEEE Transactions on Mobile Computing Vol 3
pp86-98 Jan-Feb 2004
참 고 문 헌
43
[7] A Kamerman and L Monteban ldquoWaveLAN-II A high-performance wireless
LAN for the unlicensed bandrdquo Bell Labs Technical Journal pp 118-133
Summer 1997
[8] G Holland N Vaidya and P Bahl ldquoA Rate-Adaptive MAC Protocol for
Multi-Hop Wireless Networksrdquo in ACM international Conference on Mobile
Computing and Networking (MobiCom) pp 398-407 September 2002
[9] H Zhai J Wang and Y Fang ldquoDistributed Packet Scheduling for Multi-hop
Flows in Ad Hoc Networksrdquo IEEE Wireless Communications and Networking
Conference 2004 Vol 2 pp1081-1086 March 2004
[10] H L Chao W Liao ldquoFair Scheduling With QoS Support in Wireless Ad Hoc
Networksrdquo IEEE Transactions on Wireless Communications Vol 3 Issue 6
pp2119-2128 November 2004
[11] H L Chao W Liao ldquoCredit-based Fair Scheduling in Ad Hoc Wireless
Networksrdquo IEEE Conference on Local Computer Networks pp479-567 April
2002
[12] N H Vaidya and P Bahl ldquoFair scheduling in broadcast environmentsrdquo
Microsoft Research Tech Rep MSR-TR-99-61
[13] P Goyal H M Vin and H Cheng ldquoStart-time fair Queueing A scheduling
algorithm for integrated services packet switching networksrdquo IEEEACM Trans
Networking vol 5 pp 690-704 Oct 1997
참 고 문 헌
44
[14] Godfrey Tan and John Guttag ldquoTime-based fairness improves performance in
multi-rate WLANsrdquo USENIX Annual Technical Conference pp1048-1057 June
2004
[15] V Bharghavan A Demers S Shenker and L Zhang ldquoMACAW A Medium
Access Protocol for Wireless LANsrdquo Proc ACM Ann Conf Special Interest
Group on Data Comm (SIGCOMM) 1994
[16] NS2 - wwwisiedunsnamns
[17] Datasheet for ORiNOCO 11 Mbits Network Interface Cards 2001
45
감사의 글
이제 2년 반동안의 대학원 생활을 끝마치고 사회로 첫걸음을 내딛게 되었
습니다 제가 무사히 대학원 생활을 끝마칠 수 있도록 도움을 주신 주위의
많은 분들께 이 기회를 빌어 감사의 말씀을 드리고 싶습니다
먼저 저의 지도 교수님이신 유상조 교수님께 감사의 말씀을 드리고 싶습
니다 대학원에 들어와서부터 지금까지 바쁘신 와중에도 부족한 저에게 많
은 시간을 할애하여 지도해 주셔서 항상 감사하게 생각하고 있습니다 교수
님과 연구실 원들과 함께 한 많은 세미나들이 특히 제게 많은 도움이 되었
습니다 또한 바쁘신 와중에도 부족한 논문의 심사를 맡아주신 곽경섭 교수
님과 김덕경 교수님께도 감사의 말씀을 드립니다
결코 적지 않은 2년 반이라는 시간이 짧게 느껴질 만큼 많은 추억과 시간
을 함께한 멀티미디어 통신망 연구실의 선후배 및 동기들에게도 감사의 말
씀을 드립니다
무엇보다도 부모님의 무한한 사랑과 아낌없는 지원이 없었다면 현재의 저
는 없었을 것 입니다 무엇으로도 부모님의 큰 사랑에 보답할 수는 없겠지
만 제 학창생활의 결실인 이 논문을 그 동안의 부모님의 수고에 대한 작은
보답으로 바치고 싶습니다
盧 權 汶
46
학술 활동
[1] Yong-Qian Chen Kwen-mun Roh Sang-Jo Yoo A Distributed Fairness Support
Scheduling Algorithm in Wireless Ad-Hoc Networks Lecture Note in Computer
Science 2006
[2] Yong-Qian Chen Kwen-mun Roh Sang-Jo Yoo A Distributed Fairness Support
Scheduling Algorithm in Wireless Ad-Hoc Networks UIC06
[3] 이정환 노권문 유상조ldquo에드혹 네트워크에서 클러스터 기반의 지오캐
스팅 프로토콜rdquo 한국통신학회 하계학술대회 20047
[4] 노권문 서지영 정순규 조경진 유상조 ldquo에드혹 네트워크에서 다중 데
이터률을 고려하는 분산 패킷 스케쥴링rdquo JCCI2006 20064
[5] Yong-Qian Chen Kwen-Mun Roh Sang-Jo Yoo Service Index Based Fairness
Scheduling in Wireless Ad-Hoc Networks JCCI2006 20064
[6] 조경진 김현주 노권문 유상조 ldquo지능형 무선 인지 기술 기반 네트워크
환경에서 MAC 계층 동적 주파수 선택 방법rdquo 한국통신학회 하계학술대
회 20067
[7] 김현주 조경진 노권문 유상조 ldquo무선 인지 기술 기반의 시스템을 위한
계층에서의 통신 초기화 WRAN MAC 과정rdquo 한국통신학회 하계학술대회
47
20067
[8] 유상조 노권문 정재학 김재명 ldquoWRAN Cognitive Radio MAC 프로토콜
기술rdquo 방송공학회지 Vol 11 No1 pp40-53 2006
[9] 노권문 진영천 유상조 ldquo에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려한
분산 패킷 스케쥴링rdquo 한국통신학회 논문지 2006 07
[10] 조경진 김현주 노권문 유상조 ldquo지능형 무선 인지 기술 기반 네트워크
환경에서 MAC 계층 동적 주파수 선택 방법rdquo 한국통신학회 논문지 게
재 예정
특허 출원
[1] 무선 인지 기술 환경에서 기지국들 간에 무선 공유 자원을 효율적으로
사용하기 위한 매체 접근 제어 계층의 동작 자원 임대 프로토콜 출원번
호 제 2005-0105278
[2] 무선 인지 기술 환경에서 숨겨진 인컴번트 시스템의 검출을 위한 명시적
아웃밴드 시그널링 방법 출원번호 제 2006-0019661
[3] 에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링 방법
출원번호 제 10-2006-63521
[4] 애드혹 네트워크에서 서비스 색인 기반 공정 스케쥴링 방법 출원 번호
제 10-2006-63520
48
수행 프로젝트
[1] 무선 Ad-hoc 네트워크에서 Seamless한 인터넷 QoS 를 제공하기 위한 네
트워킹 기술연구 및 멀티미디어 ad-hoc 서비스 테스트 베드 구현 정보
통신부
[2] 초광대역 무선통신 연구센터 (UWB-ITRC) 제 4 세부과제 ndash UWB 응용
시스템 기술 (정보통신부 대학 IT 연구센터)
[3] 코그니티브 라디오(Cognitive Radio) 기술 개발 III(삼성종합기술원)
- IEEE 80222 WRAN 표준 제안(20051117) 참여(MAC)
[4] 초광대역 무선통신을 위한 지능형 무선인지 (Cognitive Radio) 핵심기술
연구 과학재단 특정기초사업
제 4 장 모 의 실 험
37
(그림 14) 시나리오 II 의 노드 그래프
(그림 15) 시나리오 II 의 플로우 경쟁 그래프
제 4 장 모 의 실 험
38
(표 5) 시나리오 I의 플로우별 처리량(패킷수)과
전체 네트워크 처리량
Flow 80211b+FIFO EMLM-FQ MRADPS F0 53327 36622 26167 F1 49939 27281 53327 F2 2375 7630 13514 F3 38448 7515 19703 F4 15316 7323 25432 F5 7260 7462 7304 F6 1412 6171 7370 F7 2953 7465 7210 F8 10737 37156 7672 F9 37335 13932 33182
F10 29459 40242 53858 F11 15157 14106 28770 F12 45716 9877 39119 F13 53318 23484 27190 F14 10316 6790 10878 F15 12291 19163 29201
Total Throughput(pkt) 385359 (100)
272219 (71)
389897 (101)
제 4 장 모 의 실 험
39
표 5 는 그림 14 의 노드 그래프에서 각 패킷 스케쥴링 기법을 적용했을
때 각 플로우의 처리량을 나타낸다 IEEE 80211b 에서 다른 플로우에 비해
서비스의 양이 매우 적은 F2 F6 F7 와 같은 플로우를 EMLM-FQ 에서는
일정량의 서비스를 받을 수 있도록 보장해 준다 하지만 IEEE 80211b 의
네트워크 처리량보다 약 29 감소한다 MRADPS 는 전체 네트워크 처리량이
IEEE 80211b 의 네트워크 처리량과 거의 동일한 처리량을 보여주고 또한
고립되는 플로우의 최소 서비스 양을 EMLM-FQ 가 보장해주는 서비스의 양과
거의 동일하게 서비스한다
에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려하는 분산 패킷 스케쥴링
40
제 5 장 결 론
본 논문은 IEEE 80211x와 같이 물리계층에서 다중 데이터률을 제공하는
에드혹 네트워크 환경에서 ldquo플로우들 간에 공유하는 채널 용량이 고정되어
있다rdquo라는 기존 패킷 스케쥴링의 가정이 실제 환경과 적합하지 않는
문제점을 해결하기 위해서 다중 데이터률을 고려한 새로운 공정성 모델인
플로우별 시간 기반 공정성(Time-based Fairness)를 정의한다 또한 정의한
공정성을 달성하기 위하여 플로우 경쟁 그래프 상의 가장 낮은 데이터률과 각
플로우의 데이터률과 비교하여 전송해야 하는 패킷의 수( )( fP )를 계산하고
스케쥴링 과정에서 개의 패킷에 대한 서비스 태그는 업데이트 하지 않고
)( fP 개의 패킷 중 첫 번째 패킷을 제외한 나머지 패킷은 전송 시에 RTS
프레임에 NCB(Not Compare Bit)를 1로 설정하여 수신 노드에서 RTS를
폐기하지 않고 바로 CTS를 보내 서비스 되도록 EMLM-FQ를 수정하여 새로운
스케쥴링 기법인 MRADPS를 제안하였다 MRADPS는 각 플로우의 서비스
태그 할당 방법과 서비스 태그 정보에 대한 교환 방법등 EMLM-FQ의 기존
방식을 고수하기 때문에 EMLM-FQ의 특성인 공간적 채널 재사용 문제를
해결하는 방법과 분산된 플로우 정보를 가지고 스케쥴링을 결정하는 방법을
동일하게 제공한다 시뮬레이션 결과는 MRADPS는 경쟁 그래프에서 가장
낮은 데이터률을 갖는 플로우의 최소 서비스 양을 모든 플로우의 데이터률이
가장 낮은 데이터률을 가질 때 EMLM-FQ의 플로우가 받는 최소 서비스
에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려하는 분산 패킷 스케쥴링
41
양만큼 서비스하는 것을 보여주고 각 플로우가 받는 서비스 양은 )( fP 에
비례함을 보여준다 또한 MRADPS는 다중 데이터률이 제공되는 환경의
에드혹 네트워크의 전체 네트워크 처리량을 크게 향상시키는 것을 보여준다
참 고 문 헌
42
참고 문헌
[1] IEEE Std 80211b Part 11b Wireless LAN Medium Access Control(MAC) and
Physical Layer(PHY) Specifications Further Higher Data Rate Extension in
24GHz Band 1999
[2] IEEE Std 80211 Part 11g Wireless LAN Medium Access Control(MAC) and
Physical Layer(PHY) Specifications Further Higher Data Rate Extension in
24GHz Band 2003
[3] Y Seok J Park and Y Choi ldquoMulti-rate aware routing protocol for mobile ad
hoc networksrdquo IEEE Vehicular Technology Conference Vol 3 pp 1749ndash1752
2003
[4] S Bansal R Shorey and A A Kherani ldquoPerformance of TCP and UDP
Protocols in Multi-Hop Multi-Rate Wireless Networksrdquo IEEE WCNCrsquo04 pp 1423-
1429 April 2004
[5] G Ding X Wu and B Bhargava ldquoA Simulation Study on Multi-Rate Mobile Ad
hoc Networksrdquo ACM PE-WASUNrsquo04 pp 213-229 October 2004
[6] H Luo J Cheng and S Lu ldquoA self-coordinating Localized Fair Queueing in
Wireless Ad Hoc Networksrdquo IEEE Transactions on Mobile Computing Vol 3
pp86-98 Jan-Feb 2004
참 고 문 헌
43
[7] A Kamerman and L Monteban ldquoWaveLAN-II A high-performance wireless
LAN for the unlicensed bandrdquo Bell Labs Technical Journal pp 118-133
Summer 1997
[8] G Holland N Vaidya and P Bahl ldquoA Rate-Adaptive MAC Protocol for
Multi-Hop Wireless Networksrdquo in ACM international Conference on Mobile
Computing and Networking (MobiCom) pp 398-407 September 2002
[9] H Zhai J Wang and Y Fang ldquoDistributed Packet Scheduling for Multi-hop
Flows in Ad Hoc Networksrdquo IEEE Wireless Communications and Networking
Conference 2004 Vol 2 pp1081-1086 March 2004
[10] H L Chao W Liao ldquoFair Scheduling With QoS Support in Wireless Ad Hoc
Networksrdquo IEEE Transactions on Wireless Communications Vol 3 Issue 6
pp2119-2128 November 2004
[11] H L Chao W Liao ldquoCredit-based Fair Scheduling in Ad Hoc Wireless
Networksrdquo IEEE Conference on Local Computer Networks pp479-567 April
2002
[12] N H Vaidya and P Bahl ldquoFair scheduling in broadcast environmentsrdquo
Microsoft Research Tech Rep MSR-TR-99-61
[13] P Goyal H M Vin and H Cheng ldquoStart-time fair Queueing A scheduling
algorithm for integrated services packet switching networksrdquo IEEEACM Trans
Networking vol 5 pp 690-704 Oct 1997
참 고 문 헌
44
[14] Godfrey Tan and John Guttag ldquoTime-based fairness improves performance in
multi-rate WLANsrdquo USENIX Annual Technical Conference pp1048-1057 June
2004
[15] V Bharghavan A Demers S Shenker and L Zhang ldquoMACAW A Medium
Access Protocol for Wireless LANsrdquo Proc ACM Ann Conf Special Interest
Group on Data Comm (SIGCOMM) 1994
[16] NS2 - wwwisiedunsnamns
[17] Datasheet for ORiNOCO 11 Mbits Network Interface Cards 2001
45
감사의 글
이제 2년 반동안의 대학원 생활을 끝마치고 사회로 첫걸음을 내딛게 되었
습니다 제가 무사히 대학원 생활을 끝마칠 수 있도록 도움을 주신 주위의
많은 분들께 이 기회를 빌어 감사의 말씀을 드리고 싶습니다
먼저 저의 지도 교수님이신 유상조 교수님께 감사의 말씀을 드리고 싶습
니다 대학원에 들어와서부터 지금까지 바쁘신 와중에도 부족한 저에게 많
은 시간을 할애하여 지도해 주셔서 항상 감사하게 생각하고 있습니다 교수
님과 연구실 원들과 함께 한 많은 세미나들이 특히 제게 많은 도움이 되었
습니다 또한 바쁘신 와중에도 부족한 논문의 심사를 맡아주신 곽경섭 교수
님과 김덕경 교수님께도 감사의 말씀을 드립니다
결코 적지 않은 2년 반이라는 시간이 짧게 느껴질 만큼 많은 추억과 시간
을 함께한 멀티미디어 통신망 연구실의 선후배 및 동기들에게도 감사의 말
씀을 드립니다
무엇보다도 부모님의 무한한 사랑과 아낌없는 지원이 없었다면 현재의 저
는 없었을 것 입니다 무엇으로도 부모님의 큰 사랑에 보답할 수는 없겠지
만 제 학창생활의 결실인 이 논문을 그 동안의 부모님의 수고에 대한 작은
보답으로 바치고 싶습니다
盧 權 汶
46
학술 활동
[1] Yong-Qian Chen Kwen-mun Roh Sang-Jo Yoo A Distributed Fairness Support
Scheduling Algorithm in Wireless Ad-Hoc Networks Lecture Note in Computer
Science 2006
[2] Yong-Qian Chen Kwen-mun Roh Sang-Jo Yoo A Distributed Fairness Support
Scheduling Algorithm in Wireless Ad-Hoc Networks UIC06
[3] 이정환 노권문 유상조ldquo에드혹 네트워크에서 클러스터 기반의 지오캐
스팅 프로토콜rdquo 한국통신학회 하계학술대회 20047
[4] 노권문 서지영 정순규 조경진 유상조 ldquo에드혹 네트워크에서 다중 데
이터률을 고려하는 분산 패킷 스케쥴링rdquo JCCI2006 20064
[5] Yong-Qian Chen Kwen-Mun Roh Sang-Jo Yoo Service Index Based Fairness
Scheduling in Wireless Ad-Hoc Networks JCCI2006 20064
[6] 조경진 김현주 노권문 유상조 ldquo지능형 무선 인지 기술 기반 네트워크
환경에서 MAC 계층 동적 주파수 선택 방법rdquo 한국통신학회 하계학술대
회 20067
[7] 김현주 조경진 노권문 유상조 ldquo무선 인지 기술 기반의 시스템을 위한
계층에서의 통신 초기화 WRAN MAC 과정rdquo 한국통신학회 하계학술대회
47
20067
[8] 유상조 노권문 정재학 김재명 ldquoWRAN Cognitive Radio MAC 프로토콜
기술rdquo 방송공학회지 Vol 11 No1 pp40-53 2006
[9] 노권문 진영천 유상조 ldquo에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려한
분산 패킷 스케쥴링rdquo 한국통신학회 논문지 2006 07
[10] 조경진 김현주 노권문 유상조 ldquo지능형 무선 인지 기술 기반 네트워크
환경에서 MAC 계층 동적 주파수 선택 방법rdquo 한국통신학회 논문지 게
재 예정
특허 출원
[1] 무선 인지 기술 환경에서 기지국들 간에 무선 공유 자원을 효율적으로
사용하기 위한 매체 접근 제어 계층의 동작 자원 임대 프로토콜 출원번
호 제 2005-0105278
[2] 무선 인지 기술 환경에서 숨겨진 인컴번트 시스템의 검출을 위한 명시적
아웃밴드 시그널링 방법 출원번호 제 2006-0019661
[3] 에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링 방법
출원번호 제 10-2006-63521
[4] 애드혹 네트워크에서 서비스 색인 기반 공정 스케쥴링 방법 출원 번호
제 10-2006-63520
48
수행 프로젝트
[1] 무선 Ad-hoc 네트워크에서 Seamless한 인터넷 QoS 를 제공하기 위한 네
트워킹 기술연구 및 멀티미디어 ad-hoc 서비스 테스트 베드 구현 정보
통신부
[2] 초광대역 무선통신 연구센터 (UWB-ITRC) 제 4 세부과제 ndash UWB 응용
시스템 기술 (정보통신부 대학 IT 연구센터)
[3] 코그니티브 라디오(Cognitive Radio) 기술 개발 III(삼성종합기술원)
- IEEE 80222 WRAN 표준 제안(20051117) 참여(MAC)
[4] 초광대역 무선통신을 위한 지능형 무선인지 (Cognitive Radio) 핵심기술
연구 과학재단 특정기초사업
제 4 장 모 의 실 험
38
(표 5) 시나리오 I의 플로우별 처리량(패킷수)과
전체 네트워크 처리량
Flow 80211b+FIFO EMLM-FQ MRADPS F0 53327 36622 26167 F1 49939 27281 53327 F2 2375 7630 13514 F3 38448 7515 19703 F4 15316 7323 25432 F5 7260 7462 7304 F6 1412 6171 7370 F7 2953 7465 7210 F8 10737 37156 7672 F9 37335 13932 33182
F10 29459 40242 53858 F11 15157 14106 28770 F12 45716 9877 39119 F13 53318 23484 27190 F14 10316 6790 10878 F15 12291 19163 29201
Total Throughput(pkt) 385359 (100)
272219 (71)
389897 (101)
제 4 장 모 의 실 험
39
표 5 는 그림 14 의 노드 그래프에서 각 패킷 스케쥴링 기법을 적용했을
때 각 플로우의 처리량을 나타낸다 IEEE 80211b 에서 다른 플로우에 비해
서비스의 양이 매우 적은 F2 F6 F7 와 같은 플로우를 EMLM-FQ 에서는
일정량의 서비스를 받을 수 있도록 보장해 준다 하지만 IEEE 80211b 의
네트워크 처리량보다 약 29 감소한다 MRADPS 는 전체 네트워크 처리량이
IEEE 80211b 의 네트워크 처리량과 거의 동일한 처리량을 보여주고 또한
고립되는 플로우의 최소 서비스 양을 EMLM-FQ 가 보장해주는 서비스의 양과
거의 동일하게 서비스한다
에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려하는 분산 패킷 스케쥴링
40
제 5 장 결 론
본 논문은 IEEE 80211x와 같이 물리계층에서 다중 데이터률을 제공하는
에드혹 네트워크 환경에서 ldquo플로우들 간에 공유하는 채널 용량이 고정되어
있다rdquo라는 기존 패킷 스케쥴링의 가정이 실제 환경과 적합하지 않는
문제점을 해결하기 위해서 다중 데이터률을 고려한 새로운 공정성 모델인
플로우별 시간 기반 공정성(Time-based Fairness)를 정의한다 또한 정의한
공정성을 달성하기 위하여 플로우 경쟁 그래프 상의 가장 낮은 데이터률과 각
플로우의 데이터률과 비교하여 전송해야 하는 패킷의 수( )( fP )를 계산하고
스케쥴링 과정에서 개의 패킷에 대한 서비스 태그는 업데이트 하지 않고
)( fP 개의 패킷 중 첫 번째 패킷을 제외한 나머지 패킷은 전송 시에 RTS
프레임에 NCB(Not Compare Bit)를 1로 설정하여 수신 노드에서 RTS를
폐기하지 않고 바로 CTS를 보내 서비스 되도록 EMLM-FQ를 수정하여 새로운
스케쥴링 기법인 MRADPS를 제안하였다 MRADPS는 각 플로우의 서비스
태그 할당 방법과 서비스 태그 정보에 대한 교환 방법등 EMLM-FQ의 기존
방식을 고수하기 때문에 EMLM-FQ의 특성인 공간적 채널 재사용 문제를
해결하는 방법과 분산된 플로우 정보를 가지고 스케쥴링을 결정하는 방법을
동일하게 제공한다 시뮬레이션 결과는 MRADPS는 경쟁 그래프에서 가장
낮은 데이터률을 갖는 플로우의 최소 서비스 양을 모든 플로우의 데이터률이
가장 낮은 데이터률을 가질 때 EMLM-FQ의 플로우가 받는 최소 서비스
에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려하는 분산 패킷 스케쥴링
41
양만큼 서비스하는 것을 보여주고 각 플로우가 받는 서비스 양은 )( fP 에
비례함을 보여준다 또한 MRADPS는 다중 데이터률이 제공되는 환경의
에드혹 네트워크의 전체 네트워크 처리량을 크게 향상시키는 것을 보여준다
참 고 문 헌
42
참고 문헌
[1] IEEE Std 80211b Part 11b Wireless LAN Medium Access Control(MAC) and
Physical Layer(PHY) Specifications Further Higher Data Rate Extension in
24GHz Band 1999
[2] IEEE Std 80211 Part 11g Wireless LAN Medium Access Control(MAC) and
Physical Layer(PHY) Specifications Further Higher Data Rate Extension in
24GHz Band 2003
[3] Y Seok J Park and Y Choi ldquoMulti-rate aware routing protocol for mobile ad
hoc networksrdquo IEEE Vehicular Technology Conference Vol 3 pp 1749ndash1752
2003
[4] S Bansal R Shorey and A A Kherani ldquoPerformance of TCP and UDP
Protocols in Multi-Hop Multi-Rate Wireless Networksrdquo IEEE WCNCrsquo04 pp 1423-
1429 April 2004
[5] G Ding X Wu and B Bhargava ldquoA Simulation Study on Multi-Rate Mobile Ad
hoc Networksrdquo ACM PE-WASUNrsquo04 pp 213-229 October 2004
[6] H Luo J Cheng and S Lu ldquoA self-coordinating Localized Fair Queueing in
Wireless Ad Hoc Networksrdquo IEEE Transactions on Mobile Computing Vol 3
pp86-98 Jan-Feb 2004
참 고 문 헌
43
[7] A Kamerman and L Monteban ldquoWaveLAN-II A high-performance wireless
LAN for the unlicensed bandrdquo Bell Labs Technical Journal pp 118-133
Summer 1997
[8] G Holland N Vaidya and P Bahl ldquoA Rate-Adaptive MAC Protocol for
Multi-Hop Wireless Networksrdquo in ACM international Conference on Mobile
Computing and Networking (MobiCom) pp 398-407 September 2002
[9] H Zhai J Wang and Y Fang ldquoDistributed Packet Scheduling for Multi-hop
Flows in Ad Hoc Networksrdquo IEEE Wireless Communications and Networking
Conference 2004 Vol 2 pp1081-1086 March 2004
[10] H L Chao W Liao ldquoFair Scheduling With QoS Support in Wireless Ad Hoc
Networksrdquo IEEE Transactions on Wireless Communications Vol 3 Issue 6
pp2119-2128 November 2004
[11] H L Chao W Liao ldquoCredit-based Fair Scheduling in Ad Hoc Wireless
Networksrdquo IEEE Conference on Local Computer Networks pp479-567 April
2002
[12] N H Vaidya and P Bahl ldquoFair scheduling in broadcast environmentsrdquo
Microsoft Research Tech Rep MSR-TR-99-61
[13] P Goyal H M Vin and H Cheng ldquoStart-time fair Queueing A scheduling
algorithm for integrated services packet switching networksrdquo IEEEACM Trans
Networking vol 5 pp 690-704 Oct 1997
참 고 문 헌
44
[14] Godfrey Tan and John Guttag ldquoTime-based fairness improves performance in
multi-rate WLANsrdquo USENIX Annual Technical Conference pp1048-1057 June
2004
[15] V Bharghavan A Demers S Shenker and L Zhang ldquoMACAW A Medium
Access Protocol for Wireless LANsrdquo Proc ACM Ann Conf Special Interest
Group on Data Comm (SIGCOMM) 1994
[16] NS2 - wwwisiedunsnamns
[17] Datasheet for ORiNOCO 11 Mbits Network Interface Cards 2001
45
감사의 글
이제 2년 반동안의 대학원 생활을 끝마치고 사회로 첫걸음을 내딛게 되었
습니다 제가 무사히 대학원 생활을 끝마칠 수 있도록 도움을 주신 주위의
많은 분들께 이 기회를 빌어 감사의 말씀을 드리고 싶습니다
먼저 저의 지도 교수님이신 유상조 교수님께 감사의 말씀을 드리고 싶습
니다 대학원에 들어와서부터 지금까지 바쁘신 와중에도 부족한 저에게 많
은 시간을 할애하여 지도해 주셔서 항상 감사하게 생각하고 있습니다 교수
님과 연구실 원들과 함께 한 많은 세미나들이 특히 제게 많은 도움이 되었
습니다 또한 바쁘신 와중에도 부족한 논문의 심사를 맡아주신 곽경섭 교수
님과 김덕경 교수님께도 감사의 말씀을 드립니다
결코 적지 않은 2년 반이라는 시간이 짧게 느껴질 만큼 많은 추억과 시간
을 함께한 멀티미디어 통신망 연구실의 선후배 및 동기들에게도 감사의 말
씀을 드립니다
무엇보다도 부모님의 무한한 사랑과 아낌없는 지원이 없었다면 현재의 저
는 없었을 것 입니다 무엇으로도 부모님의 큰 사랑에 보답할 수는 없겠지
만 제 학창생활의 결실인 이 논문을 그 동안의 부모님의 수고에 대한 작은
보답으로 바치고 싶습니다
盧 權 汶
46
학술 활동
[1] Yong-Qian Chen Kwen-mun Roh Sang-Jo Yoo A Distributed Fairness Support
Scheduling Algorithm in Wireless Ad-Hoc Networks Lecture Note in Computer
Science 2006
[2] Yong-Qian Chen Kwen-mun Roh Sang-Jo Yoo A Distributed Fairness Support
Scheduling Algorithm in Wireless Ad-Hoc Networks UIC06
[3] 이정환 노권문 유상조ldquo에드혹 네트워크에서 클러스터 기반의 지오캐
스팅 프로토콜rdquo 한국통신학회 하계학술대회 20047
[4] 노권문 서지영 정순규 조경진 유상조 ldquo에드혹 네트워크에서 다중 데
이터률을 고려하는 분산 패킷 스케쥴링rdquo JCCI2006 20064
[5] Yong-Qian Chen Kwen-Mun Roh Sang-Jo Yoo Service Index Based Fairness
Scheduling in Wireless Ad-Hoc Networks JCCI2006 20064
[6] 조경진 김현주 노권문 유상조 ldquo지능형 무선 인지 기술 기반 네트워크
환경에서 MAC 계층 동적 주파수 선택 방법rdquo 한국통신학회 하계학술대
회 20067
[7] 김현주 조경진 노권문 유상조 ldquo무선 인지 기술 기반의 시스템을 위한
계층에서의 통신 초기화 WRAN MAC 과정rdquo 한국통신학회 하계학술대회
47
20067
[8] 유상조 노권문 정재학 김재명 ldquoWRAN Cognitive Radio MAC 프로토콜
기술rdquo 방송공학회지 Vol 11 No1 pp40-53 2006
[9] 노권문 진영천 유상조 ldquo에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려한
분산 패킷 스케쥴링rdquo 한국통신학회 논문지 2006 07
[10] 조경진 김현주 노권문 유상조 ldquo지능형 무선 인지 기술 기반 네트워크
환경에서 MAC 계층 동적 주파수 선택 방법rdquo 한국통신학회 논문지 게
재 예정
특허 출원
[1] 무선 인지 기술 환경에서 기지국들 간에 무선 공유 자원을 효율적으로
사용하기 위한 매체 접근 제어 계층의 동작 자원 임대 프로토콜 출원번
호 제 2005-0105278
[2] 무선 인지 기술 환경에서 숨겨진 인컴번트 시스템의 검출을 위한 명시적
아웃밴드 시그널링 방법 출원번호 제 2006-0019661
[3] 에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링 방법
출원번호 제 10-2006-63521
[4] 애드혹 네트워크에서 서비스 색인 기반 공정 스케쥴링 방법 출원 번호
제 10-2006-63520
48
수행 프로젝트
[1] 무선 Ad-hoc 네트워크에서 Seamless한 인터넷 QoS 를 제공하기 위한 네
트워킹 기술연구 및 멀티미디어 ad-hoc 서비스 테스트 베드 구현 정보
통신부
[2] 초광대역 무선통신 연구센터 (UWB-ITRC) 제 4 세부과제 ndash UWB 응용
시스템 기술 (정보통신부 대학 IT 연구센터)
[3] 코그니티브 라디오(Cognitive Radio) 기술 개발 III(삼성종합기술원)
- IEEE 80222 WRAN 표준 제안(20051117) 참여(MAC)
[4] 초광대역 무선통신을 위한 지능형 무선인지 (Cognitive Radio) 핵심기술
연구 과학재단 특정기초사업
제 4 장 모 의 실 험
39
표 5 는 그림 14 의 노드 그래프에서 각 패킷 스케쥴링 기법을 적용했을
때 각 플로우의 처리량을 나타낸다 IEEE 80211b 에서 다른 플로우에 비해
서비스의 양이 매우 적은 F2 F6 F7 와 같은 플로우를 EMLM-FQ 에서는
일정량의 서비스를 받을 수 있도록 보장해 준다 하지만 IEEE 80211b 의
네트워크 처리량보다 약 29 감소한다 MRADPS 는 전체 네트워크 처리량이
IEEE 80211b 의 네트워크 처리량과 거의 동일한 처리량을 보여주고 또한
고립되는 플로우의 최소 서비스 양을 EMLM-FQ 가 보장해주는 서비스의 양과
거의 동일하게 서비스한다
에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려하는 분산 패킷 스케쥴링
40
제 5 장 결 론
본 논문은 IEEE 80211x와 같이 물리계층에서 다중 데이터률을 제공하는
에드혹 네트워크 환경에서 ldquo플로우들 간에 공유하는 채널 용량이 고정되어
있다rdquo라는 기존 패킷 스케쥴링의 가정이 실제 환경과 적합하지 않는
문제점을 해결하기 위해서 다중 데이터률을 고려한 새로운 공정성 모델인
플로우별 시간 기반 공정성(Time-based Fairness)를 정의한다 또한 정의한
공정성을 달성하기 위하여 플로우 경쟁 그래프 상의 가장 낮은 데이터률과 각
플로우의 데이터률과 비교하여 전송해야 하는 패킷의 수( )( fP )를 계산하고
스케쥴링 과정에서 개의 패킷에 대한 서비스 태그는 업데이트 하지 않고
)( fP 개의 패킷 중 첫 번째 패킷을 제외한 나머지 패킷은 전송 시에 RTS
프레임에 NCB(Not Compare Bit)를 1로 설정하여 수신 노드에서 RTS를
폐기하지 않고 바로 CTS를 보내 서비스 되도록 EMLM-FQ를 수정하여 새로운
스케쥴링 기법인 MRADPS를 제안하였다 MRADPS는 각 플로우의 서비스
태그 할당 방법과 서비스 태그 정보에 대한 교환 방법등 EMLM-FQ의 기존
방식을 고수하기 때문에 EMLM-FQ의 특성인 공간적 채널 재사용 문제를
해결하는 방법과 분산된 플로우 정보를 가지고 스케쥴링을 결정하는 방법을
동일하게 제공한다 시뮬레이션 결과는 MRADPS는 경쟁 그래프에서 가장
낮은 데이터률을 갖는 플로우의 최소 서비스 양을 모든 플로우의 데이터률이
가장 낮은 데이터률을 가질 때 EMLM-FQ의 플로우가 받는 최소 서비스
에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려하는 분산 패킷 스케쥴링
41
양만큼 서비스하는 것을 보여주고 각 플로우가 받는 서비스 양은 )( fP 에
비례함을 보여준다 또한 MRADPS는 다중 데이터률이 제공되는 환경의
에드혹 네트워크의 전체 네트워크 처리량을 크게 향상시키는 것을 보여준다
참 고 문 헌
42
참고 문헌
[1] IEEE Std 80211b Part 11b Wireless LAN Medium Access Control(MAC) and
Physical Layer(PHY) Specifications Further Higher Data Rate Extension in
24GHz Band 1999
[2] IEEE Std 80211 Part 11g Wireless LAN Medium Access Control(MAC) and
Physical Layer(PHY) Specifications Further Higher Data Rate Extension in
24GHz Band 2003
[3] Y Seok J Park and Y Choi ldquoMulti-rate aware routing protocol for mobile ad
hoc networksrdquo IEEE Vehicular Technology Conference Vol 3 pp 1749ndash1752
2003
[4] S Bansal R Shorey and A A Kherani ldquoPerformance of TCP and UDP
Protocols in Multi-Hop Multi-Rate Wireless Networksrdquo IEEE WCNCrsquo04 pp 1423-
1429 April 2004
[5] G Ding X Wu and B Bhargava ldquoA Simulation Study on Multi-Rate Mobile Ad
hoc Networksrdquo ACM PE-WASUNrsquo04 pp 213-229 October 2004
[6] H Luo J Cheng and S Lu ldquoA self-coordinating Localized Fair Queueing in
Wireless Ad Hoc Networksrdquo IEEE Transactions on Mobile Computing Vol 3
pp86-98 Jan-Feb 2004
참 고 문 헌
43
[7] A Kamerman and L Monteban ldquoWaveLAN-II A high-performance wireless
LAN for the unlicensed bandrdquo Bell Labs Technical Journal pp 118-133
Summer 1997
[8] G Holland N Vaidya and P Bahl ldquoA Rate-Adaptive MAC Protocol for
Multi-Hop Wireless Networksrdquo in ACM international Conference on Mobile
Computing and Networking (MobiCom) pp 398-407 September 2002
[9] H Zhai J Wang and Y Fang ldquoDistributed Packet Scheduling for Multi-hop
Flows in Ad Hoc Networksrdquo IEEE Wireless Communications and Networking
Conference 2004 Vol 2 pp1081-1086 March 2004
[10] H L Chao W Liao ldquoFair Scheduling With QoS Support in Wireless Ad Hoc
Networksrdquo IEEE Transactions on Wireless Communications Vol 3 Issue 6
pp2119-2128 November 2004
[11] H L Chao W Liao ldquoCredit-based Fair Scheduling in Ad Hoc Wireless
Networksrdquo IEEE Conference on Local Computer Networks pp479-567 April
2002
[12] N H Vaidya and P Bahl ldquoFair scheduling in broadcast environmentsrdquo
Microsoft Research Tech Rep MSR-TR-99-61
[13] P Goyal H M Vin and H Cheng ldquoStart-time fair Queueing A scheduling
algorithm for integrated services packet switching networksrdquo IEEEACM Trans
Networking vol 5 pp 690-704 Oct 1997
참 고 문 헌
44
[14] Godfrey Tan and John Guttag ldquoTime-based fairness improves performance in
multi-rate WLANsrdquo USENIX Annual Technical Conference pp1048-1057 June
2004
[15] V Bharghavan A Demers S Shenker and L Zhang ldquoMACAW A Medium
Access Protocol for Wireless LANsrdquo Proc ACM Ann Conf Special Interest
Group on Data Comm (SIGCOMM) 1994
[16] NS2 - wwwisiedunsnamns
[17] Datasheet for ORiNOCO 11 Mbits Network Interface Cards 2001
45
감사의 글
이제 2년 반동안의 대학원 생활을 끝마치고 사회로 첫걸음을 내딛게 되었
습니다 제가 무사히 대학원 생활을 끝마칠 수 있도록 도움을 주신 주위의
많은 분들께 이 기회를 빌어 감사의 말씀을 드리고 싶습니다
먼저 저의 지도 교수님이신 유상조 교수님께 감사의 말씀을 드리고 싶습
니다 대학원에 들어와서부터 지금까지 바쁘신 와중에도 부족한 저에게 많
은 시간을 할애하여 지도해 주셔서 항상 감사하게 생각하고 있습니다 교수
님과 연구실 원들과 함께 한 많은 세미나들이 특히 제게 많은 도움이 되었
습니다 또한 바쁘신 와중에도 부족한 논문의 심사를 맡아주신 곽경섭 교수
님과 김덕경 교수님께도 감사의 말씀을 드립니다
결코 적지 않은 2년 반이라는 시간이 짧게 느껴질 만큼 많은 추억과 시간
을 함께한 멀티미디어 통신망 연구실의 선후배 및 동기들에게도 감사의 말
씀을 드립니다
무엇보다도 부모님의 무한한 사랑과 아낌없는 지원이 없었다면 현재의 저
는 없었을 것 입니다 무엇으로도 부모님의 큰 사랑에 보답할 수는 없겠지
만 제 학창생활의 결실인 이 논문을 그 동안의 부모님의 수고에 대한 작은
보답으로 바치고 싶습니다
盧 權 汶
46
학술 활동
[1] Yong-Qian Chen Kwen-mun Roh Sang-Jo Yoo A Distributed Fairness Support
Scheduling Algorithm in Wireless Ad-Hoc Networks Lecture Note in Computer
Science 2006
[2] Yong-Qian Chen Kwen-mun Roh Sang-Jo Yoo A Distributed Fairness Support
Scheduling Algorithm in Wireless Ad-Hoc Networks UIC06
[3] 이정환 노권문 유상조ldquo에드혹 네트워크에서 클러스터 기반의 지오캐
스팅 프로토콜rdquo 한국통신학회 하계학술대회 20047
[4] 노권문 서지영 정순규 조경진 유상조 ldquo에드혹 네트워크에서 다중 데
이터률을 고려하는 분산 패킷 스케쥴링rdquo JCCI2006 20064
[5] Yong-Qian Chen Kwen-Mun Roh Sang-Jo Yoo Service Index Based Fairness
Scheduling in Wireless Ad-Hoc Networks JCCI2006 20064
[6] 조경진 김현주 노권문 유상조 ldquo지능형 무선 인지 기술 기반 네트워크
환경에서 MAC 계층 동적 주파수 선택 방법rdquo 한국통신학회 하계학술대
회 20067
[7] 김현주 조경진 노권문 유상조 ldquo무선 인지 기술 기반의 시스템을 위한
계층에서의 통신 초기화 WRAN MAC 과정rdquo 한국통신학회 하계학술대회
47
20067
[8] 유상조 노권문 정재학 김재명 ldquoWRAN Cognitive Radio MAC 프로토콜
기술rdquo 방송공학회지 Vol 11 No1 pp40-53 2006
[9] 노권문 진영천 유상조 ldquo에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려한
분산 패킷 스케쥴링rdquo 한국통신학회 논문지 2006 07
[10] 조경진 김현주 노권문 유상조 ldquo지능형 무선 인지 기술 기반 네트워크
환경에서 MAC 계층 동적 주파수 선택 방법rdquo 한국통신학회 논문지 게
재 예정
특허 출원
[1] 무선 인지 기술 환경에서 기지국들 간에 무선 공유 자원을 효율적으로
사용하기 위한 매체 접근 제어 계층의 동작 자원 임대 프로토콜 출원번
호 제 2005-0105278
[2] 무선 인지 기술 환경에서 숨겨진 인컴번트 시스템의 검출을 위한 명시적
아웃밴드 시그널링 방법 출원번호 제 2006-0019661
[3] 에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링 방법
출원번호 제 10-2006-63521
[4] 애드혹 네트워크에서 서비스 색인 기반 공정 스케쥴링 방법 출원 번호
제 10-2006-63520
48
수행 프로젝트
[1] 무선 Ad-hoc 네트워크에서 Seamless한 인터넷 QoS 를 제공하기 위한 네
트워킹 기술연구 및 멀티미디어 ad-hoc 서비스 테스트 베드 구현 정보
통신부
[2] 초광대역 무선통신 연구센터 (UWB-ITRC) 제 4 세부과제 ndash UWB 응용
시스템 기술 (정보통신부 대학 IT 연구센터)
[3] 코그니티브 라디오(Cognitive Radio) 기술 개발 III(삼성종합기술원)
- IEEE 80222 WRAN 표준 제안(20051117) 참여(MAC)
[4] 초광대역 무선통신을 위한 지능형 무선인지 (Cognitive Radio) 핵심기술
연구 과학재단 특정기초사업
에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려하는 분산 패킷 스케쥴링
40
제 5 장 결 론
본 논문은 IEEE 80211x와 같이 물리계층에서 다중 데이터률을 제공하는
에드혹 네트워크 환경에서 ldquo플로우들 간에 공유하는 채널 용량이 고정되어
있다rdquo라는 기존 패킷 스케쥴링의 가정이 실제 환경과 적합하지 않는
문제점을 해결하기 위해서 다중 데이터률을 고려한 새로운 공정성 모델인
플로우별 시간 기반 공정성(Time-based Fairness)를 정의한다 또한 정의한
공정성을 달성하기 위하여 플로우 경쟁 그래프 상의 가장 낮은 데이터률과 각
플로우의 데이터률과 비교하여 전송해야 하는 패킷의 수( )( fP )를 계산하고
스케쥴링 과정에서 개의 패킷에 대한 서비스 태그는 업데이트 하지 않고
)( fP 개의 패킷 중 첫 번째 패킷을 제외한 나머지 패킷은 전송 시에 RTS
프레임에 NCB(Not Compare Bit)를 1로 설정하여 수신 노드에서 RTS를
폐기하지 않고 바로 CTS를 보내 서비스 되도록 EMLM-FQ를 수정하여 새로운
스케쥴링 기법인 MRADPS를 제안하였다 MRADPS는 각 플로우의 서비스
태그 할당 방법과 서비스 태그 정보에 대한 교환 방법등 EMLM-FQ의 기존
방식을 고수하기 때문에 EMLM-FQ의 특성인 공간적 채널 재사용 문제를
해결하는 방법과 분산된 플로우 정보를 가지고 스케쥴링을 결정하는 방법을
동일하게 제공한다 시뮬레이션 결과는 MRADPS는 경쟁 그래프에서 가장
낮은 데이터률을 갖는 플로우의 최소 서비스 양을 모든 플로우의 데이터률이
가장 낮은 데이터률을 가질 때 EMLM-FQ의 플로우가 받는 최소 서비스
에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려하는 분산 패킷 스케쥴링
41
양만큼 서비스하는 것을 보여주고 각 플로우가 받는 서비스 양은 )( fP 에
비례함을 보여준다 또한 MRADPS는 다중 데이터률이 제공되는 환경의
에드혹 네트워크의 전체 네트워크 처리량을 크게 향상시키는 것을 보여준다
참 고 문 헌
42
참고 문헌
[1] IEEE Std 80211b Part 11b Wireless LAN Medium Access Control(MAC) and
Physical Layer(PHY) Specifications Further Higher Data Rate Extension in
24GHz Band 1999
[2] IEEE Std 80211 Part 11g Wireless LAN Medium Access Control(MAC) and
Physical Layer(PHY) Specifications Further Higher Data Rate Extension in
24GHz Band 2003
[3] Y Seok J Park and Y Choi ldquoMulti-rate aware routing protocol for mobile ad
hoc networksrdquo IEEE Vehicular Technology Conference Vol 3 pp 1749ndash1752
2003
[4] S Bansal R Shorey and A A Kherani ldquoPerformance of TCP and UDP
Protocols in Multi-Hop Multi-Rate Wireless Networksrdquo IEEE WCNCrsquo04 pp 1423-
1429 April 2004
[5] G Ding X Wu and B Bhargava ldquoA Simulation Study on Multi-Rate Mobile Ad
hoc Networksrdquo ACM PE-WASUNrsquo04 pp 213-229 October 2004
[6] H Luo J Cheng and S Lu ldquoA self-coordinating Localized Fair Queueing in
Wireless Ad Hoc Networksrdquo IEEE Transactions on Mobile Computing Vol 3
pp86-98 Jan-Feb 2004
참 고 문 헌
43
[7] A Kamerman and L Monteban ldquoWaveLAN-II A high-performance wireless
LAN for the unlicensed bandrdquo Bell Labs Technical Journal pp 118-133
Summer 1997
[8] G Holland N Vaidya and P Bahl ldquoA Rate-Adaptive MAC Protocol for
Multi-Hop Wireless Networksrdquo in ACM international Conference on Mobile
Computing and Networking (MobiCom) pp 398-407 September 2002
[9] H Zhai J Wang and Y Fang ldquoDistributed Packet Scheduling for Multi-hop
Flows in Ad Hoc Networksrdquo IEEE Wireless Communications and Networking
Conference 2004 Vol 2 pp1081-1086 March 2004
[10] H L Chao W Liao ldquoFair Scheduling With QoS Support in Wireless Ad Hoc
Networksrdquo IEEE Transactions on Wireless Communications Vol 3 Issue 6
pp2119-2128 November 2004
[11] H L Chao W Liao ldquoCredit-based Fair Scheduling in Ad Hoc Wireless
Networksrdquo IEEE Conference on Local Computer Networks pp479-567 April
2002
[12] N H Vaidya and P Bahl ldquoFair scheduling in broadcast environmentsrdquo
Microsoft Research Tech Rep MSR-TR-99-61
[13] P Goyal H M Vin and H Cheng ldquoStart-time fair Queueing A scheduling
algorithm for integrated services packet switching networksrdquo IEEEACM Trans
Networking vol 5 pp 690-704 Oct 1997
참 고 문 헌
44
[14] Godfrey Tan and John Guttag ldquoTime-based fairness improves performance in
multi-rate WLANsrdquo USENIX Annual Technical Conference pp1048-1057 June
2004
[15] V Bharghavan A Demers S Shenker and L Zhang ldquoMACAW A Medium
Access Protocol for Wireless LANsrdquo Proc ACM Ann Conf Special Interest
Group on Data Comm (SIGCOMM) 1994
[16] NS2 - wwwisiedunsnamns
[17] Datasheet for ORiNOCO 11 Mbits Network Interface Cards 2001
45
감사의 글
이제 2년 반동안의 대학원 생활을 끝마치고 사회로 첫걸음을 내딛게 되었
습니다 제가 무사히 대학원 생활을 끝마칠 수 있도록 도움을 주신 주위의
많은 분들께 이 기회를 빌어 감사의 말씀을 드리고 싶습니다
먼저 저의 지도 교수님이신 유상조 교수님께 감사의 말씀을 드리고 싶습
니다 대학원에 들어와서부터 지금까지 바쁘신 와중에도 부족한 저에게 많
은 시간을 할애하여 지도해 주셔서 항상 감사하게 생각하고 있습니다 교수
님과 연구실 원들과 함께 한 많은 세미나들이 특히 제게 많은 도움이 되었
습니다 또한 바쁘신 와중에도 부족한 논문의 심사를 맡아주신 곽경섭 교수
님과 김덕경 교수님께도 감사의 말씀을 드립니다
결코 적지 않은 2년 반이라는 시간이 짧게 느껴질 만큼 많은 추억과 시간
을 함께한 멀티미디어 통신망 연구실의 선후배 및 동기들에게도 감사의 말
씀을 드립니다
무엇보다도 부모님의 무한한 사랑과 아낌없는 지원이 없었다면 현재의 저
는 없었을 것 입니다 무엇으로도 부모님의 큰 사랑에 보답할 수는 없겠지
만 제 학창생활의 결실인 이 논문을 그 동안의 부모님의 수고에 대한 작은
보답으로 바치고 싶습니다
盧 權 汶
46
학술 활동
[1] Yong-Qian Chen Kwen-mun Roh Sang-Jo Yoo A Distributed Fairness Support
Scheduling Algorithm in Wireless Ad-Hoc Networks Lecture Note in Computer
Science 2006
[2] Yong-Qian Chen Kwen-mun Roh Sang-Jo Yoo A Distributed Fairness Support
Scheduling Algorithm in Wireless Ad-Hoc Networks UIC06
[3] 이정환 노권문 유상조ldquo에드혹 네트워크에서 클러스터 기반의 지오캐
스팅 프로토콜rdquo 한국통신학회 하계학술대회 20047
[4] 노권문 서지영 정순규 조경진 유상조 ldquo에드혹 네트워크에서 다중 데
이터률을 고려하는 분산 패킷 스케쥴링rdquo JCCI2006 20064
[5] Yong-Qian Chen Kwen-Mun Roh Sang-Jo Yoo Service Index Based Fairness
Scheduling in Wireless Ad-Hoc Networks JCCI2006 20064
[6] 조경진 김현주 노권문 유상조 ldquo지능형 무선 인지 기술 기반 네트워크
환경에서 MAC 계층 동적 주파수 선택 방법rdquo 한국통신학회 하계학술대
회 20067
[7] 김현주 조경진 노권문 유상조 ldquo무선 인지 기술 기반의 시스템을 위한
계층에서의 통신 초기화 WRAN MAC 과정rdquo 한국통신학회 하계학술대회
47
20067
[8] 유상조 노권문 정재학 김재명 ldquoWRAN Cognitive Radio MAC 프로토콜
기술rdquo 방송공학회지 Vol 11 No1 pp40-53 2006
[9] 노권문 진영천 유상조 ldquo에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려한
분산 패킷 스케쥴링rdquo 한국통신학회 논문지 2006 07
[10] 조경진 김현주 노권문 유상조 ldquo지능형 무선 인지 기술 기반 네트워크
환경에서 MAC 계층 동적 주파수 선택 방법rdquo 한국통신학회 논문지 게
재 예정
특허 출원
[1] 무선 인지 기술 환경에서 기지국들 간에 무선 공유 자원을 효율적으로
사용하기 위한 매체 접근 제어 계층의 동작 자원 임대 프로토콜 출원번
호 제 2005-0105278
[2] 무선 인지 기술 환경에서 숨겨진 인컴번트 시스템의 검출을 위한 명시적
아웃밴드 시그널링 방법 출원번호 제 2006-0019661
[3] 에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링 방법
출원번호 제 10-2006-63521
[4] 애드혹 네트워크에서 서비스 색인 기반 공정 스케쥴링 방법 출원 번호
제 10-2006-63520
48
수행 프로젝트
[1] 무선 Ad-hoc 네트워크에서 Seamless한 인터넷 QoS 를 제공하기 위한 네
트워킹 기술연구 및 멀티미디어 ad-hoc 서비스 테스트 베드 구현 정보
통신부
[2] 초광대역 무선통신 연구센터 (UWB-ITRC) 제 4 세부과제 ndash UWB 응용
시스템 기술 (정보통신부 대학 IT 연구센터)
[3] 코그니티브 라디오(Cognitive Radio) 기술 개발 III(삼성종합기술원)
- IEEE 80222 WRAN 표준 제안(20051117) 참여(MAC)
[4] 초광대역 무선통신을 위한 지능형 무선인지 (Cognitive Radio) 핵심기술
연구 과학재단 특정기초사업
에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려하는 분산 패킷 스케쥴링
41
양만큼 서비스하는 것을 보여주고 각 플로우가 받는 서비스 양은 )( fP 에
비례함을 보여준다 또한 MRADPS는 다중 데이터률이 제공되는 환경의
에드혹 네트워크의 전체 네트워크 처리량을 크게 향상시키는 것을 보여준다
참 고 문 헌
42
참고 문헌
[1] IEEE Std 80211b Part 11b Wireless LAN Medium Access Control(MAC) and
Physical Layer(PHY) Specifications Further Higher Data Rate Extension in
24GHz Band 1999
[2] IEEE Std 80211 Part 11g Wireless LAN Medium Access Control(MAC) and
Physical Layer(PHY) Specifications Further Higher Data Rate Extension in
24GHz Band 2003
[3] Y Seok J Park and Y Choi ldquoMulti-rate aware routing protocol for mobile ad
hoc networksrdquo IEEE Vehicular Technology Conference Vol 3 pp 1749ndash1752
2003
[4] S Bansal R Shorey and A A Kherani ldquoPerformance of TCP and UDP
Protocols in Multi-Hop Multi-Rate Wireless Networksrdquo IEEE WCNCrsquo04 pp 1423-
1429 April 2004
[5] G Ding X Wu and B Bhargava ldquoA Simulation Study on Multi-Rate Mobile Ad
hoc Networksrdquo ACM PE-WASUNrsquo04 pp 213-229 October 2004
[6] H Luo J Cheng and S Lu ldquoA self-coordinating Localized Fair Queueing in
Wireless Ad Hoc Networksrdquo IEEE Transactions on Mobile Computing Vol 3
pp86-98 Jan-Feb 2004
참 고 문 헌
43
[7] A Kamerman and L Monteban ldquoWaveLAN-II A high-performance wireless
LAN for the unlicensed bandrdquo Bell Labs Technical Journal pp 118-133
Summer 1997
[8] G Holland N Vaidya and P Bahl ldquoA Rate-Adaptive MAC Protocol for
Multi-Hop Wireless Networksrdquo in ACM international Conference on Mobile
Computing and Networking (MobiCom) pp 398-407 September 2002
[9] H Zhai J Wang and Y Fang ldquoDistributed Packet Scheduling for Multi-hop
Flows in Ad Hoc Networksrdquo IEEE Wireless Communications and Networking
Conference 2004 Vol 2 pp1081-1086 March 2004
[10] H L Chao W Liao ldquoFair Scheduling With QoS Support in Wireless Ad Hoc
Networksrdquo IEEE Transactions on Wireless Communications Vol 3 Issue 6
pp2119-2128 November 2004
[11] H L Chao W Liao ldquoCredit-based Fair Scheduling in Ad Hoc Wireless
Networksrdquo IEEE Conference on Local Computer Networks pp479-567 April
2002
[12] N H Vaidya and P Bahl ldquoFair scheduling in broadcast environmentsrdquo
Microsoft Research Tech Rep MSR-TR-99-61
[13] P Goyal H M Vin and H Cheng ldquoStart-time fair Queueing A scheduling
algorithm for integrated services packet switching networksrdquo IEEEACM Trans
Networking vol 5 pp 690-704 Oct 1997
참 고 문 헌
44
[14] Godfrey Tan and John Guttag ldquoTime-based fairness improves performance in
multi-rate WLANsrdquo USENIX Annual Technical Conference pp1048-1057 June
2004
[15] V Bharghavan A Demers S Shenker and L Zhang ldquoMACAW A Medium
Access Protocol for Wireless LANsrdquo Proc ACM Ann Conf Special Interest
Group on Data Comm (SIGCOMM) 1994
[16] NS2 - wwwisiedunsnamns
[17] Datasheet for ORiNOCO 11 Mbits Network Interface Cards 2001
45
감사의 글
이제 2년 반동안의 대학원 생활을 끝마치고 사회로 첫걸음을 내딛게 되었
습니다 제가 무사히 대학원 생활을 끝마칠 수 있도록 도움을 주신 주위의
많은 분들께 이 기회를 빌어 감사의 말씀을 드리고 싶습니다
먼저 저의 지도 교수님이신 유상조 교수님께 감사의 말씀을 드리고 싶습
니다 대학원에 들어와서부터 지금까지 바쁘신 와중에도 부족한 저에게 많
은 시간을 할애하여 지도해 주셔서 항상 감사하게 생각하고 있습니다 교수
님과 연구실 원들과 함께 한 많은 세미나들이 특히 제게 많은 도움이 되었
습니다 또한 바쁘신 와중에도 부족한 논문의 심사를 맡아주신 곽경섭 교수
님과 김덕경 교수님께도 감사의 말씀을 드립니다
결코 적지 않은 2년 반이라는 시간이 짧게 느껴질 만큼 많은 추억과 시간
을 함께한 멀티미디어 통신망 연구실의 선후배 및 동기들에게도 감사의 말
씀을 드립니다
무엇보다도 부모님의 무한한 사랑과 아낌없는 지원이 없었다면 현재의 저
는 없었을 것 입니다 무엇으로도 부모님의 큰 사랑에 보답할 수는 없겠지
만 제 학창생활의 결실인 이 논문을 그 동안의 부모님의 수고에 대한 작은
보답으로 바치고 싶습니다
盧 權 汶
46
학술 활동
[1] Yong-Qian Chen Kwen-mun Roh Sang-Jo Yoo A Distributed Fairness Support
Scheduling Algorithm in Wireless Ad-Hoc Networks Lecture Note in Computer
Science 2006
[2] Yong-Qian Chen Kwen-mun Roh Sang-Jo Yoo A Distributed Fairness Support
Scheduling Algorithm in Wireless Ad-Hoc Networks UIC06
[3] 이정환 노권문 유상조ldquo에드혹 네트워크에서 클러스터 기반의 지오캐
스팅 프로토콜rdquo 한국통신학회 하계학술대회 20047
[4] 노권문 서지영 정순규 조경진 유상조 ldquo에드혹 네트워크에서 다중 데
이터률을 고려하는 분산 패킷 스케쥴링rdquo JCCI2006 20064
[5] Yong-Qian Chen Kwen-Mun Roh Sang-Jo Yoo Service Index Based Fairness
Scheduling in Wireless Ad-Hoc Networks JCCI2006 20064
[6] 조경진 김현주 노권문 유상조 ldquo지능형 무선 인지 기술 기반 네트워크
환경에서 MAC 계층 동적 주파수 선택 방법rdquo 한국통신학회 하계학술대
회 20067
[7] 김현주 조경진 노권문 유상조 ldquo무선 인지 기술 기반의 시스템을 위한
계층에서의 통신 초기화 WRAN MAC 과정rdquo 한국통신학회 하계학술대회
47
20067
[8] 유상조 노권문 정재학 김재명 ldquoWRAN Cognitive Radio MAC 프로토콜
기술rdquo 방송공학회지 Vol 11 No1 pp40-53 2006
[9] 노권문 진영천 유상조 ldquo에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려한
분산 패킷 스케쥴링rdquo 한국통신학회 논문지 2006 07
[10] 조경진 김현주 노권문 유상조 ldquo지능형 무선 인지 기술 기반 네트워크
환경에서 MAC 계층 동적 주파수 선택 방법rdquo 한국통신학회 논문지 게
재 예정
특허 출원
[1] 무선 인지 기술 환경에서 기지국들 간에 무선 공유 자원을 효율적으로
사용하기 위한 매체 접근 제어 계층의 동작 자원 임대 프로토콜 출원번
호 제 2005-0105278
[2] 무선 인지 기술 환경에서 숨겨진 인컴번트 시스템의 검출을 위한 명시적
아웃밴드 시그널링 방법 출원번호 제 2006-0019661
[3] 에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링 방법
출원번호 제 10-2006-63521
[4] 애드혹 네트워크에서 서비스 색인 기반 공정 스케쥴링 방법 출원 번호
제 10-2006-63520
48
수행 프로젝트
[1] 무선 Ad-hoc 네트워크에서 Seamless한 인터넷 QoS 를 제공하기 위한 네
트워킹 기술연구 및 멀티미디어 ad-hoc 서비스 테스트 베드 구현 정보
통신부
[2] 초광대역 무선통신 연구센터 (UWB-ITRC) 제 4 세부과제 ndash UWB 응용
시스템 기술 (정보통신부 대학 IT 연구센터)
[3] 코그니티브 라디오(Cognitive Radio) 기술 개발 III(삼성종합기술원)
- IEEE 80222 WRAN 표준 제안(20051117) 참여(MAC)
[4] 초광대역 무선통신을 위한 지능형 무선인지 (Cognitive Radio) 핵심기술
연구 과학재단 특정기초사업
참 고 문 헌
42
참고 문헌
[1] IEEE Std 80211b Part 11b Wireless LAN Medium Access Control(MAC) and
Physical Layer(PHY) Specifications Further Higher Data Rate Extension in
24GHz Band 1999
[2] IEEE Std 80211 Part 11g Wireless LAN Medium Access Control(MAC) and
Physical Layer(PHY) Specifications Further Higher Data Rate Extension in
24GHz Band 2003
[3] Y Seok J Park and Y Choi ldquoMulti-rate aware routing protocol for mobile ad
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2003
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pp86-98 Jan-Feb 2004
참 고 문 헌
43
[7] A Kamerman and L Monteban ldquoWaveLAN-II A high-performance wireless
LAN for the unlicensed bandrdquo Bell Labs Technical Journal pp 118-133
Summer 1997
[8] G Holland N Vaidya and P Bahl ldquoA Rate-Adaptive MAC Protocol for
Multi-Hop Wireless Networksrdquo in ACM international Conference on Mobile
Computing and Networking (MobiCom) pp 398-407 September 2002
[9] H Zhai J Wang and Y Fang ldquoDistributed Packet Scheduling for Multi-hop
Flows in Ad Hoc Networksrdquo IEEE Wireless Communications and Networking
Conference 2004 Vol 2 pp1081-1086 March 2004
[10] H L Chao W Liao ldquoFair Scheduling With QoS Support in Wireless Ad Hoc
Networksrdquo IEEE Transactions on Wireless Communications Vol 3 Issue 6
pp2119-2128 November 2004
[11] H L Chao W Liao ldquoCredit-based Fair Scheduling in Ad Hoc Wireless
Networksrdquo IEEE Conference on Local Computer Networks pp479-567 April
2002
[12] N H Vaidya and P Bahl ldquoFair scheduling in broadcast environmentsrdquo
Microsoft Research Tech Rep MSR-TR-99-61
[13] P Goyal H M Vin and H Cheng ldquoStart-time fair Queueing A scheduling
algorithm for integrated services packet switching networksrdquo IEEEACM Trans
Networking vol 5 pp 690-704 Oct 1997
참 고 문 헌
44
[14] Godfrey Tan and John Guttag ldquoTime-based fairness improves performance in
multi-rate WLANsrdquo USENIX Annual Technical Conference pp1048-1057 June
2004
[15] V Bharghavan A Demers S Shenker and L Zhang ldquoMACAW A Medium
Access Protocol for Wireless LANsrdquo Proc ACM Ann Conf Special Interest
Group on Data Comm (SIGCOMM) 1994
[16] NS2 - wwwisiedunsnamns
[17] Datasheet for ORiNOCO 11 Mbits Network Interface Cards 2001
45
감사의 글
이제 2년 반동안의 대학원 생활을 끝마치고 사회로 첫걸음을 내딛게 되었
습니다 제가 무사히 대학원 생활을 끝마칠 수 있도록 도움을 주신 주위의
많은 분들께 이 기회를 빌어 감사의 말씀을 드리고 싶습니다
먼저 저의 지도 교수님이신 유상조 교수님께 감사의 말씀을 드리고 싶습
니다 대학원에 들어와서부터 지금까지 바쁘신 와중에도 부족한 저에게 많
은 시간을 할애하여 지도해 주셔서 항상 감사하게 생각하고 있습니다 교수
님과 연구실 원들과 함께 한 많은 세미나들이 특히 제게 많은 도움이 되었
습니다 또한 바쁘신 와중에도 부족한 논문의 심사를 맡아주신 곽경섭 교수
님과 김덕경 교수님께도 감사의 말씀을 드립니다
결코 적지 않은 2년 반이라는 시간이 짧게 느껴질 만큼 많은 추억과 시간
을 함께한 멀티미디어 통신망 연구실의 선후배 및 동기들에게도 감사의 말
씀을 드립니다
무엇보다도 부모님의 무한한 사랑과 아낌없는 지원이 없었다면 현재의 저
는 없었을 것 입니다 무엇으로도 부모님의 큰 사랑에 보답할 수는 없겠지
만 제 학창생활의 결실인 이 논문을 그 동안의 부모님의 수고에 대한 작은
보답으로 바치고 싶습니다
盧 權 汶
46
학술 활동
[1] Yong-Qian Chen Kwen-mun Roh Sang-Jo Yoo A Distributed Fairness Support
Scheduling Algorithm in Wireless Ad-Hoc Networks Lecture Note in Computer
Science 2006
[2] Yong-Qian Chen Kwen-mun Roh Sang-Jo Yoo A Distributed Fairness Support
Scheduling Algorithm in Wireless Ad-Hoc Networks UIC06
[3] 이정환 노권문 유상조ldquo에드혹 네트워크에서 클러스터 기반의 지오캐
스팅 프로토콜rdquo 한국통신학회 하계학술대회 20047
[4] 노권문 서지영 정순규 조경진 유상조 ldquo에드혹 네트워크에서 다중 데
이터률을 고려하는 분산 패킷 스케쥴링rdquo JCCI2006 20064
[5] Yong-Qian Chen Kwen-Mun Roh Sang-Jo Yoo Service Index Based Fairness
Scheduling in Wireless Ad-Hoc Networks JCCI2006 20064
[6] 조경진 김현주 노권문 유상조 ldquo지능형 무선 인지 기술 기반 네트워크
환경에서 MAC 계층 동적 주파수 선택 방법rdquo 한국통신학회 하계학술대
회 20067
[7] 김현주 조경진 노권문 유상조 ldquo무선 인지 기술 기반의 시스템을 위한
계층에서의 통신 초기화 WRAN MAC 과정rdquo 한국통신학회 하계학술대회
47
20067
[8] 유상조 노권문 정재학 김재명 ldquoWRAN Cognitive Radio MAC 프로토콜
기술rdquo 방송공학회지 Vol 11 No1 pp40-53 2006
[9] 노권문 진영천 유상조 ldquo에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려한
분산 패킷 스케쥴링rdquo 한국통신학회 논문지 2006 07
[10] 조경진 김현주 노권문 유상조 ldquo지능형 무선 인지 기술 기반 네트워크
환경에서 MAC 계층 동적 주파수 선택 방법rdquo 한국통신학회 논문지 게
재 예정
특허 출원
[1] 무선 인지 기술 환경에서 기지국들 간에 무선 공유 자원을 효율적으로
사용하기 위한 매체 접근 제어 계층의 동작 자원 임대 프로토콜 출원번
호 제 2005-0105278
[2] 무선 인지 기술 환경에서 숨겨진 인컴번트 시스템의 검출을 위한 명시적
아웃밴드 시그널링 방법 출원번호 제 2006-0019661
[3] 에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링 방법
출원번호 제 10-2006-63521
[4] 애드혹 네트워크에서 서비스 색인 기반 공정 스케쥴링 방법 출원 번호
제 10-2006-63520
48
수행 프로젝트
[1] 무선 Ad-hoc 네트워크에서 Seamless한 인터넷 QoS 를 제공하기 위한 네
트워킹 기술연구 및 멀티미디어 ad-hoc 서비스 테스트 베드 구현 정보
통신부
[2] 초광대역 무선통신 연구센터 (UWB-ITRC) 제 4 세부과제 ndash UWB 응용
시스템 기술 (정보통신부 대학 IT 연구센터)
[3] 코그니티브 라디오(Cognitive Radio) 기술 개발 III(삼성종합기술원)
- IEEE 80222 WRAN 표준 제안(20051117) 참여(MAC)
[4] 초광대역 무선통신을 위한 지능형 무선인지 (Cognitive Radio) 핵심기술
연구 과학재단 특정기초사업
참 고 문 헌
43
[7] A Kamerman and L Monteban ldquoWaveLAN-II A high-performance wireless
LAN for the unlicensed bandrdquo Bell Labs Technical Journal pp 118-133
Summer 1997
[8] G Holland N Vaidya and P Bahl ldquoA Rate-Adaptive MAC Protocol for
Multi-Hop Wireless Networksrdquo in ACM international Conference on Mobile
Computing and Networking (MobiCom) pp 398-407 September 2002
[9] H Zhai J Wang and Y Fang ldquoDistributed Packet Scheduling for Multi-hop
Flows in Ad Hoc Networksrdquo IEEE Wireless Communications and Networking
Conference 2004 Vol 2 pp1081-1086 March 2004
[10] H L Chao W Liao ldquoFair Scheduling With QoS Support in Wireless Ad Hoc
Networksrdquo IEEE Transactions on Wireless Communications Vol 3 Issue 6
pp2119-2128 November 2004
[11] H L Chao W Liao ldquoCredit-based Fair Scheduling in Ad Hoc Wireless
Networksrdquo IEEE Conference on Local Computer Networks pp479-567 April
2002
[12] N H Vaidya and P Bahl ldquoFair scheduling in broadcast environmentsrdquo
Microsoft Research Tech Rep MSR-TR-99-61
[13] P Goyal H M Vin and H Cheng ldquoStart-time fair Queueing A scheduling
algorithm for integrated services packet switching networksrdquo IEEEACM Trans
Networking vol 5 pp 690-704 Oct 1997
참 고 문 헌
44
[14] Godfrey Tan and John Guttag ldquoTime-based fairness improves performance in
multi-rate WLANsrdquo USENIX Annual Technical Conference pp1048-1057 June
2004
[15] V Bharghavan A Demers S Shenker and L Zhang ldquoMACAW A Medium
Access Protocol for Wireless LANsrdquo Proc ACM Ann Conf Special Interest
Group on Data Comm (SIGCOMM) 1994
[16] NS2 - wwwisiedunsnamns
[17] Datasheet for ORiNOCO 11 Mbits Network Interface Cards 2001
45
감사의 글
이제 2년 반동안의 대학원 생활을 끝마치고 사회로 첫걸음을 내딛게 되었
습니다 제가 무사히 대학원 생활을 끝마칠 수 있도록 도움을 주신 주위의
많은 분들께 이 기회를 빌어 감사의 말씀을 드리고 싶습니다
먼저 저의 지도 교수님이신 유상조 교수님께 감사의 말씀을 드리고 싶습
니다 대학원에 들어와서부터 지금까지 바쁘신 와중에도 부족한 저에게 많
은 시간을 할애하여 지도해 주셔서 항상 감사하게 생각하고 있습니다 교수
님과 연구실 원들과 함께 한 많은 세미나들이 특히 제게 많은 도움이 되었
습니다 또한 바쁘신 와중에도 부족한 논문의 심사를 맡아주신 곽경섭 교수
님과 김덕경 교수님께도 감사의 말씀을 드립니다
결코 적지 않은 2년 반이라는 시간이 짧게 느껴질 만큼 많은 추억과 시간
을 함께한 멀티미디어 통신망 연구실의 선후배 및 동기들에게도 감사의 말
씀을 드립니다
무엇보다도 부모님의 무한한 사랑과 아낌없는 지원이 없었다면 현재의 저
는 없었을 것 입니다 무엇으로도 부모님의 큰 사랑에 보답할 수는 없겠지
만 제 학창생활의 결실인 이 논문을 그 동안의 부모님의 수고에 대한 작은
보답으로 바치고 싶습니다
盧 權 汶
46
학술 활동
[1] Yong-Qian Chen Kwen-mun Roh Sang-Jo Yoo A Distributed Fairness Support
Scheduling Algorithm in Wireless Ad-Hoc Networks Lecture Note in Computer
Science 2006
[2] Yong-Qian Chen Kwen-mun Roh Sang-Jo Yoo A Distributed Fairness Support
Scheduling Algorithm in Wireless Ad-Hoc Networks UIC06
[3] 이정환 노권문 유상조ldquo에드혹 네트워크에서 클러스터 기반의 지오캐
스팅 프로토콜rdquo 한국통신학회 하계학술대회 20047
[4] 노권문 서지영 정순규 조경진 유상조 ldquo에드혹 네트워크에서 다중 데
이터률을 고려하는 분산 패킷 스케쥴링rdquo JCCI2006 20064
[5] Yong-Qian Chen Kwen-Mun Roh Sang-Jo Yoo Service Index Based Fairness
Scheduling in Wireless Ad-Hoc Networks JCCI2006 20064
[6] 조경진 김현주 노권문 유상조 ldquo지능형 무선 인지 기술 기반 네트워크
환경에서 MAC 계층 동적 주파수 선택 방법rdquo 한국통신학회 하계학술대
회 20067
[7] 김현주 조경진 노권문 유상조 ldquo무선 인지 기술 기반의 시스템을 위한
계층에서의 통신 초기화 WRAN MAC 과정rdquo 한국통신학회 하계학술대회
47
20067
[8] 유상조 노권문 정재학 김재명 ldquoWRAN Cognitive Radio MAC 프로토콜
기술rdquo 방송공학회지 Vol 11 No1 pp40-53 2006
[9] 노권문 진영천 유상조 ldquo에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려한
분산 패킷 스케쥴링rdquo 한국통신학회 논문지 2006 07
[10] 조경진 김현주 노권문 유상조 ldquo지능형 무선 인지 기술 기반 네트워크
환경에서 MAC 계층 동적 주파수 선택 방법rdquo 한국통신학회 논문지 게
재 예정
특허 출원
[1] 무선 인지 기술 환경에서 기지국들 간에 무선 공유 자원을 효율적으로
사용하기 위한 매체 접근 제어 계층의 동작 자원 임대 프로토콜 출원번
호 제 2005-0105278
[2] 무선 인지 기술 환경에서 숨겨진 인컴번트 시스템의 검출을 위한 명시적
아웃밴드 시그널링 방법 출원번호 제 2006-0019661
[3] 에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링 방법
출원번호 제 10-2006-63521
[4] 애드혹 네트워크에서 서비스 색인 기반 공정 스케쥴링 방법 출원 번호
제 10-2006-63520
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수행 프로젝트
[1] 무선 Ad-hoc 네트워크에서 Seamless한 인터넷 QoS 를 제공하기 위한 네
트워킹 기술연구 및 멀티미디어 ad-hoc 서비스 테스트 베드 구현 정보
통신부
[2] 초광대역 무선통신 연구센터 (UWB-ITRC) 제 4 세부과제 ndash UWB 응용
시스템 기술 (정보통신부 대학 IT 연구센터)
[3] 코그니티브 라디오(Cognitive Radio) 기술 개발 III(삼성종합기술원)
- IEEE 80222 WRAN 표준 제안(20051117) 참여(MAC)
[4] 초광대역 무선통신을 위한 지능형 무선인지 (Cognitive Radio) 핵심기술
연구 과학재단 특정기초사업
참 고 문 헌
44
[14] Godfrey Tan and John Guttag ldquoTime-based fairness improves performance in
multi-rate WLANsrdquo USENIX Annual Technical Conference pp1048-1057 June
2004
[15] V Bharghavan A Demers S Shenker and L Zhang ldquoMACAW A Medium
Access Protocol for Wireless LANsrdquo Proc ACM Ann Conf Special Interest
Group on Data Comm (SIGCOMM) 1994
[16] NS2 - wwwisiedunsnamns
[17] Datasheet for ORiNOCO 11 Mbits Network Interface Cards 2001
45
감사의 글
이제 2년 반동안의 대학원 생활을 끝마치고 사회로 첫걸음을 내딛게 되었
습니다 제가 무사히 대학원 생활을 끝마칠 수 있도록 도움을 주신 주위의
많은 분들께 이 기회를 빌어 감사의 말씀을 드리고 싶습니다
먼저 저의 지도 교수님이신 유상조 교수님께 감사의 말씀을 드리고 싶습
니다 대학원에 들어와서부터 지금까지 바쁘신 와중에도 부족한 저에게 많
은 시간을 할애하여 지도해 주셔서 항상 감사하게 생각하고 있습니다 교수
님과 연구실 원들과 함께 한 많은 세미나들이 특히 제게 많은 도움이 되었
습니다 또한 바쁘신 와중에도 부족한 논문의 심사를 맡아주신 곽경섭 교수
님과 김덕경 교수님께도 감사의 말씀을 드립니다
결코 적지 않은 2년 반이라는 시간이 짧게 느껴질 만큼 많은 추억과 시간
을 함께한 멀티미디어 통신망 연구실의 선후배 및 동기들에게도 감사의 말
씀을 드립니다
무엇보다도 부모님의 무한한 사랑과 아낌없는 지원이 없었다면 현재의 저
는 없었을 것 입니다 무엇으로도 부모님의 큰 사랑에 보답할 수는 없겠지
만 제 학창생활의 결실인 이 논문을 그 동안의 부모님의 수고에 대한 작은
보답으로 바치고 싶습니다
盧 權 汶
46
학술 활동
[1] Yong-Qian Chen Kwen-mun Roh Sang-Jo Yoo A Distributed Fairness Support
Scheduling Algorithm in Wireless Ad-Hoc Networks Lecture Note in Computer
Science 2006
[2] Yong-Qian Chen Kwen-mun Roh Sang-Jo Yoo A Distributed Fairness Support
Scheduling Algorithm in Wireless Ad-Hoc Networks UIC06
[3] 이정환 노권문 유상조ldquo에드혹 네트워크에서 클러스터 기반의 지오캐
스팅 프로토콜rdquo 한국통신학회 하계학술대회 20047
[4] 노권문 서지영 정순규 조경진 유상조 ldquo에드혹 네트워크에서 다중 데
이터률을 고려하는 분산 패킷 스케쥴링rdquo JCCI2006 20064
[5] Yong-Qian Chen Kwen-Mun Roh Sang-Jo Yoo Service Index Based Fairness
Scheduling in Wireless Ad-Hoc Networks JCCI2006 20064
[6] 조경진 김현주 노권문 유상조 ldquo지능형 무선 인지 기술 기반 네트워크
환경에서 MAC 계층 동적 주파수 선택 방법rdquo 한국통신학회 하계학술대
회 20067
[7] 김현주 조경진 노권문 유상조 ldquo무선 인지 기술 기반의 시스템을 위한
계층에서의 통신 초기화 WRAN MAC 과정rdquo 한국통신학회 하계학술대회
47
20067
[8] 유상조 노권문 정재학 김재명 ldquoWRAN Cognitive Radio MAC 프로토콜
기술rdquo 방송공학회지 Vol 11 No1 pp40-53 2006
[9] 노권문 진영천 유상조 ldquo에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려한
분산 패킷 스케쥴링rdquo 한국통신학회 논문지 2006 07
[10] 조경진 김현주 노권문 유상조 ldquo지능형 무선 인지 기술 기반 네트워크
환경에서 MAC 계층 동적 주파수 선택 방법rdquo 한국통신학회 논문지 게
재 예정
특허 출원
[1] 무선 인지 기술 환경에서 기지국들 간에 무선 공유 자원을 효율적으로
사용하기 위한 매체 접근 제어 계층의 동작 자원 임대 프로토콜 출원번
호 제 2005-0105278
[2] 무선 인지 기술 환경에서 숨겨진 인컴번트 시스템의 검출을 위한 명시적
아웃밴드 시그널링 방법 출원번호 제 2006-0019661
[3] 에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링 방법
출원번호 제 10-2006-63521
[4] 애드혹 네트워크에서 서비스 색인 기반 공정 스케쥴링 방법 출원 번호
제 10-2006-63520
48
수행 프로젝트
[1] 무선 Ad-hoc 네트워크에서 Seamless한 인터넷 QoS 를 제공하기 위한 네
트워킹 기술연구 및 멀티미디어 ad-hoc 서비스 테스트 베드 구현 정보
통신부
[2] 초광대역 무선통신 연구센터 (UWB-ITRC) 제 4 세부과제 ndash UWB 응용
시스템 기술 (정보통신부 대학 IT 연구센터)
[3] 코그니티브 라디오(Cognitive Radio) 기술 개발 III(삼성종합기술원)
- IEEE 80222 WRAN 표준 제안(20051117) 참여(MAC)
[4] 초광대역 무선통신을 위한 지능형 무선인지 (Cognitive Radio) 핵심기술
연구 과학재단 특정기초사업
45
감사의 글
이제 2년 반동안의 대학원 생활을 끝마치고 사회로 첫걸음을 내딛게 되었
습니다 제가 무사히 대학원 생활을 끝마칠 수 있도록 도움을 주신 주위의
많은 분들께 이 기회를 빌어 감사의 말씀을 드리고 싶습니다
먼저 저의 지도 교수님이신 유상조 교수님께 감사의 말씀을 드리고 싶습
니다 대학원에 들어와서부터 지금까지 바쁘신 와중에도 부족한 저에게 많
은 시간을 할애하여 지도해 주셔서 항상 감사하게 생각하고 있습니다 교수
님과 연구실 원들과 함께 한 많은 세미나들이 특히 제게 많은 도움이 되었
습니다 또한 바쁘신 와중에도 부족한 논문의 심사를 맡아주신 곽경섭 교수
님과 김덕경 교수님께도 감사의 말씀을 드립니다
결코 적지 않은 2년 반이라는 시간이 짧게 느껴질 만큼 많은 추억과 시간
을 함께한 멀티미디어 통신망 연구실의 선후배 및 동기들에게도 감사의 말
씀을 드립니다
무엇보다도 부모님의 무한한 사랑과 아낌없는 지원이 없었다면 현재의 저
는 없었을 것 입니다 무엇으로도 부모님의 큰 사랑에 보답할 수는 없겠지
만 제 학창생활의 결실인 이 논문을 그 동안의 부모님의 수고에 대한 작은
보답으로 바치고 싶습니다
盧 權 汶
46
학술 활동
[1] Yong-Qian Chen Kwen-mun Roh Sang-Jo Yoo A Distributed Fairness Support
Scheduling Algorithm in Wireless Ad-Hoc Networks Lecture Note in Computer
Science 2006
[2] Yong-Qian Chen Kwen-mun Roh Sang-Jo Yoo A Distributed Fairness Support
Scheduling Algorithm in Wireless Ad-Hoc Networks UIC06
[3] 이정환 노권문 유상조ldquo에드혹 네트워크에서 클러스터 기반의 지오캐
스팅 프로토콜rdquo 한국통신학회 하계학술대회 20047
[4] 노권문 서지영 정순규 조경진 유상조 ldquo에드혹 네트워크에서 다중 데
이터률을 고려하는 분산 패킷 스케쥴링rdquo JCCI2006 20064
[5] Yong-Qian Chen Kwen-Mun Roh Sang-Jo Yoo Service Index Based Fairness
Scheduling in Wireless Ad-Hoc Networks JCCI2006 20064
[6] 조경진 김현주 노권문 유상조 ldquo지능형 무선 인지 기술 기반 네트워크
환경에서 MAC 계층 동적 주파수 선택 방법rdquo 한국통신학회 하계학술대
회 20067
[7] 김현주 조경진 노권문 유상조 ldquo무선 인지 기술 기반의 시스템을 위한
계층에서의 통신 초기화 WRAN MAC 과정rdquo 한국통신학회 하계학술대회
47
20067
[8] 유상조 노권문 정재학 김재명 ldquoWRAN Cognitive Radio MAC 프로토콜
기술rdquo 방송공학회지 Vol 11 No1 pp40-53 2006
[9] 노권문 진영천 유상조 ldquo에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려한
분산 패킷 스케쥴링rdquo 한국통신학회 논문지 2006 07
[10] 조경진 김현주 노권문 유상조 ldquo지능형 무선 인지 기술 기반 네트워크
환경에서 MAC 계층 동적 주파수 선택 방법rdquo 한국통신학회 논문지 게
재 예정
특허 출원
[1] 무선 인지 기술 환경에서 기지국들 간에 무선 공유 자원을 효율적으로
사용하기 위한 매체 접근 제어 계층의 동작 자원 임대 프로토콜 출원번
호 제 2005-0105278
[2] 무선 인지 기술 환경에서 숨겨진 인컴번트 시스템의 검출을 위한 명시적
아웃밴드 시그널링 방법 출원번호 제 2006-0019661
[3] 에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링 방법
출원번호 제 10-2006-63521
[4] 애드혹 네트워크에서 서비스 색인 기반 공정 스케쥴링 방법 출원 번호
제 10-2006-63520
48
수행 프로젝트
[1] 무선 Ad-hoc 네트워크에서 Seamless한 인터넷 QoS 를 제공하기 위한 네
트워킹 기술연구 및 멀티미디어 ad-hoc 서비스 테스트 베드 구현 정보
통신부
[2] 초광대역 무선통신 연구센터 (UWB-ITRC) 제 4 세부과제 ndash UWB 응용
시스템 기술 (정보통신부 대학 IT 연구센터)
[3] 코그니티브 라디오(Cognitive Radio) 기술 개발 III(삼성종합기술원)
- IEEE 80222 WRAN 표준 제안(20051117) 참여(MAC)
[4] 초광대역 무선통신을 위한 지능형 무선인지 (Cognitive Radio) 핵심기술
연구 과학재단 특정기초사업
46
학술 활동
[1] Yong-Qian Chen Kwen-mun Roh Sang-Jo Yoo A Distributed Fairness Support
Scheduling Algorithm in Wireless Ad-Hoc Networks Lecture Note in Computer
Science 2006
[2] Yong-Qian Chen Kwen-mun Roh Sang-Jo Yoo A Distributed Fairness Support
Scheduling Algorithm in Wireless Ad-Hoc Networks UIC06
[3] 이정환 노권문 유상조ldquo에드혹 네트워크에서 클러스터 기반의 지오캐
스팅 프로토콜rdquo 한국통신학회 하계학술대회 20047
[4] 노권문 서지영 정순규 조경진 유상조 ldquo에드혹 네트워크에서 다중 데
이터률을 고려하는 분산 패킷 스케쥴링rdquo JCCI2006 20064
[5] Yong-Qian Chen Kwen-Mun Roh Sang-Jo Yoo Service Index Based Fairness
Scheduling in Wireless Ad-Hoc Networks JCCI2006 20064
[6] 조경진 김현주 노권문 유상조 ldquo지능형 무선 인지 기술 기반 네트워크
환경에서 MAC 계층 동적 주파수 선택 방법rdquo 한국통신학회 하계학술대
회 20067
[7] 김현주 조경진 노권문 유상조 ldquo무선 인지 기술 기반의 시스템을 위한
계층에서의 통신 초기화 WRAN MAC 과정rdquo 한국통신학회 하계학술대회
47
20067
[8] 유상조 노권문 정재학 김재명 ldquoWRAN Cognitive Radio MAC 프로토콜
기술rdquo 방송공학회지 Vol 11 No1 pp40-53 2006
[9] 노권문 진영천 유상조 ldquo에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려한
분산 패킷 스케쥴링rdquo 한국통신학회 논문지 2006 07
[10] 조경진 김현주 노권문 유상조 ldquo지능형 무선 인지 기술 기반 네트워크
환경에서 MAC 계층 동적 주파수 선택 방법rdquo 한국통신학회 논문지 게
재 예정
특허 출원
[1] 무선 인지 기술 환경에서 기지국들 간에 무선 공유 자원을 효율적으로
사용하기 위한 매체 접근 제어 계층의 동작 자원 임대 프로토콜 출원번
호 제 2005-0105278
[2] 무선 인지 기술 환경에서 숨겨진 인컴번트 시스템의 검출을 위한 명시적
아웃밴드 시그널링 방법 출원번호 제 2006-0019661
[3] 에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링 방법
출원번호 제 10-2006-63521
[4] 애드혹 네트워크에서 서비스 색인 기반 공정 스케쥴링 방법 출원 번호
제 10-2006-63520
48
수행 프로젝트
[1] 무선 Ad-hoc 네트워크에서 Seamless한 인터넷 QoS 를 제공하기 위한 네
트워킹 기술연구 및 멀티미디어 ad-hoc 서비스 테스트 베드 구현 정보
통신부
[2] 초광대역 무선통신 연구센터 (UWB-ITRC) 제 4 세부과제 ndash UWB 응용
시스템 기술 (정보통신부 대학 IT 연구센터)
[3] 코그니티브 라디오(Cognitive Radio) 기술 개발 III(삼성종합기술원)
- IEEE 80222 WRAN 표준 제안(20051117) 참여(MAC)
[4] 초광대역 무선통신을 위한 지능형 무선인지 (Cognitive Radio) 핵심기술
연구 과학재단 특정기초사업
47
20067
[8] 유상조 노권문 정재학 김재명 ldquoWRAN Cognitive Radio MAC 프로토콜
기술rdquo 방송공학회지 Vol 11 No1 pp40-53 2006
[9] 노권문 진영천 유상조 ldquo에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려한
분산 패킷 스케쥴링rdquo 한국통신학회 논문지 2006 07
[10] 조경진 김현주 노권문 유상조 ldquo지능형 무선 인지 기술 기반 네트워크
환경에서 MAC 계층 동적 주파수 선택 방법rdquo 한국통신학회 논문지 게
재 예정
특허 출원
[1] 무선 인지 기술 환경에서 기지국들 간에 무선 공유 자원을 효율적으로
사용하기 위한 매체 접근 제어 계층의 동작 자원 임대 프로토콜 출원번
호 제 2005-0105278
[2] 무선 인지 기술 환경에서 숨겨진 인컴번트 시스템의 검출을 위한 명시적
아웃밴드 시그널링 방법 출원번호 제 2006-0019661
[3] 에드혹 네트워크에서 다중 데이터률을 고려한 분산 패킷 스케쥴링 방법
출원번호 제 10-2006-63521
[4] 애드혹 네트워크에서 서비스 색인 기반 공정 스케쥴링 방법 출원 번호
제 10-2006-63520
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수행 프로젝트
[1] 무선 Ad-hoc 네트워크에서 Seamless한 인터넷 QoS 를 제공하기 위한 네
트워킹 기술연구 및 멀티미디어 ad-hoc 서비스 테스트 베드 구현 정보
통신부
[2] 초광대역 무선통신 연구센터 (UWB-ITRC) 제 4 세부과제 ndash UWB 응용
시스템 기술 (정보통신부 대학 IT 연구센터)
[3] 코그니티브 라디오(Cognitive Radio) 기술 개발 III(삼성종합기술원)
- IEEE 80222 WRAN 표준 제안(20051117) 참여(MAC)
[4] 초광대역 무선통신을 위한 지능형 무선인지 (Cognitive Radio) 핵심기술
연구 과학재단 특정기초사업
48
수행 프로젝트
[1] 무선 Ad-hoc 네트워크에서 Seamless한 인터넷 QoS 를 제공하기 위한 네
트워킹 기술연구 및 멀티미디어 ad-hoc 서비스 테스트 베드 구현 정보
통신부
[2] 초광대역 무선통신 연구센터 (UWB-ITRC) 제 4 세부과제 ndash UWB 응용
시스템 기술 (정보통신부 대학 IT 연구센터)
[3] 코그니티브 라디오(Cognitive Radio) 기술 개발 III(삼성종합기술원)
- IEEE 80222 WRAN 표준 제안(20051117) 참여(MAC)
[4] 초광대역 무선통신을 위한 지능형 무선인지 (Cognitive Radio) 핵심기술
연구 과학재단 특정기초사업
