工學 碩士學位 論文

육군 지휘소 무선 LAN 에 적합한 승인 제어기술 및 Backoff 알고리즘

Call Admission Control and Backoff Algorithm in Wireless LAN for ATCIS

亞洲大學校 大學院

N C W 工 學 科

姜 錫 元

육군 지휘소 무선 LAN 에 적합한 승인 제어기술 및 Backoff 알고리즘

Call Admission Control and Backoff Algorithm for Wireless LAN in ATCIS

指 導 敎 授 金 宰 顯

이 論文을 工學 碩士學位 論文으로 提出함.

2010 年 2 月

亞洲大學校 大學院

N C W 工 學 科

姜 錫 元

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姜錫元의 碩士學位 論文으로 認准함.

亞洲大學校 大學院

2010 年 2 月

ii

감사의 글

2년 전 늦겨울 이곳 아주대에 입학한지가 엊그제 같은데 벌써 졸업을

앞두고 있습니다. 군에 몸담으며 위탁교육이라는 좋은 기회를 얻어 군에 무

엇인가 큰 도움을 주고 싶어 학위 교육을 시작하였으나 워낙 얕은 심지의

심성으로 인해 많은 공부를 하지 못해 무척 아쉽습니다. 그리고 그러한 학

업적 아쉬움뿐만 아니라 고마운 많은 분들께 감사의 마음을 제대로 전하지

못하고 졸업을 한다고 생각하니 더욱 후회되기도 합니다.

그러나 그렇게 늘 부족하고 모자란 저임에도 불구하고 지도교수님이신

김재현 교수님을 비롯하여 연구실 선배들과 후배들의 도움 덕분에 무사히

졸업할 수 있었던 것 같습니다. 특히 본 논문이 완성되기까지 세심한 배려

와 관심으로 격려해주신 김재현 교수님께 깊은 감사의 마음을 전합니다. 그

리고 군 위탁생에게 항상 관심과 지도를 아끼지 않으시고 본 논문의 심사를

맡아주신 TNRC 센터장 임재성 교수님과 노병희 교수님께도 감사의 말씀을

올립니다.

연구실 선배이자 인생 선배인 재룡형, 성민형은 부족한 저를 친동생처

럼 아껴주었으며 현진이는 연구실 선배이자 친구로서 제 마음의 의지처가

되었습니다. 그리고 그저 나이가 많다는 이유 하나만으로 후배이지만 형으

로 대해주며 많은 부분을 친절하게 알려준 신헌, 충희, 지수, 규환, 성형 선

배들과 하나뿐인 동기생 광춘, 후배로 들어온 신구, 두성에게도 감사의 말을

전합니다. 그리고 함께 아주대 처음으로 위탁교육생으로 들어와 같이 고생

한 임남규 소령 이하 위탁교육생 선배들 후배들에게도 심심한 감사의 말을

전합니다.

마지막으로 제가 마음 편히 공부할 수 있도록 저를 위해 고생한 가족들

및 수아와 현구에게 감사의 말과 사랑한다는 말을 전하고 싶습니다.

iii

국문 요약

IT 기술의 발달로 전쟁 수행의 개념이 플랫폼 중심에서 최첨단 무기체

계가 전술 네트워크로 통합된 네트워크 중심전(NCW: Network Centric

Warfare)으로 변화하였다. 이는 작전의 소요시간을 크게 단축시켰으며 이를

통해 전반적인 전투력 향상이 이루어지게 되었다. 이는 무선 네트워크 기술

의 발달로 가능하게 되었으며 앞으로도 무선 네트워크 기술에 대한 요구는

계속 증가할 것으로 예상된다.

이에 따라 한국군도 지휘소 설치 및 이동성의 향상을 위해 육군 전술지

휘정보 체계에서 무선 LAN(Local Area Network) 도입을 고려하고 있다. 그러

나 현재의 무선 LAN을 도입할 경우 실시간 정보 서비스 제공에 있어서 다

소 제한이 있을 수 있다. 이를 위하여 육군 무선 LAN에서 실시간 정보 전

송에 적합한 승인제어기술과 backoff 알고리즘을 제안한다.

현재 IEEE 802.11e에서 승인제어기술은 예약 기반의 QoS를 제공하는

HCCA(Hybrid Coordination Function Controlled Channel Access)에서만 적용되고

있다. HCCA는 평균 전송률로 고정된 무선 자원을 예약하기 때문에

MPEG(Moving Picture Experts Group)을 이용한 스트리밍 서비스와 같이 프레

임의 크기가 급격히 변화하는 경우 무선 자원을 낭비하는 문제가 발생하고

MAC(Medium Access Control) 계층의 전송 지연이 증가할 수 있다. 이러한 문

제를 해결하기 위하여 HCCA에서는 가변 하는 패킷의 크기에 적응적으로

자원을 할당하는 연구가 활발히 진행 중이다. 그러나 가변적으로 자원을 할

당하는 패킷 스케줄러는 요구자원이 달라지기 때문에 가용한 자원을 계산하

기 어려워 승인제어를 수행하기 어려워진다. 본 논문에서는 기존의

EDCA(Enhanced Distributed Channel Access)를 사용할 경우 트래픽 증가에 의

해 QoS(Quality of Service)를 만족시키지 못하는 문제를 해결하기 위한

iv

CAC(Call Admission Control) 기술을 제안한다. 제안하는 CAC 기술은 응용계

층에서 발생하는 트래픽 정보와 무선 채널 환경을 고려하여 token bucket에

기반한 EB(Effective Bandwidth)를 계산하여 승인제어를 수행한다. 시뮬레이션

결과 제안하는 CAC 기술은 스트리밍 서비스의 지연 한계를 만족하는 망 부

하 이내에서 승인제어를 효과적으로 수행하여 스트리밍 서비스의 QoS를 만

족하는 것을 확인할 수 있었다.

Backoff 알고리즘에 있어서 EDCA(Distributed Coordination Function)에서는

BEB(Binary Exponential Backoff) 알고리즘을 사용한다. 그러나 BEB는 네트워

크내의 트래픽 상황을 고려하지 않고 단순하게 CW(Contention Window)값을

2배 또는 초기화시킴으로써 시스템의 성능이 저하된다. 본 논문에서는 이를

향상시킨 트래픽 양 추정 기반의 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알

고리즘은 backoff 기간 동안 idle slot을 이용하여 현재 네트워크에서 사용되

는 트래픽 양을 측정하고 이에 알맞은 CW값을 계산한다. 이 알고리즘은 트

래픽 양이 높은 네트워크에서 기존의 알고리즘 보다 적합한 CW값을 도출할

수 있도록 고안되었다. 제안하는 알고리즘의 성능분석결과 기존에 제안되었

던 BEB, EIED(Exponential Increase Exponential Decrease), EILD(Exponential

Increase Linear Decrease), 그리고 PCB(Pause Count Backoff) 알고리즘보다 노드

가 70개일 때 전송률에서 약 25%, 지연시간에서 약 50%의 성능향상이 이루

어졌다.

지금까지 제안한 승인제어기술과 backoff 알고리즘은 향후 육군 지휘소

무선 LAN 기술 도입에 있어 상당한 성능 향상을 이룰 것으로 생각되며 원

활한 실시간 정보 서비스 보장을 통해 국방 전투력 발전에 이바지 할 수 있

을 것으로 기대된다.

v

목 차

제１장 서 론 ................................................................................................................... 1

제１절 Network Centric Warfare (NCW) ............................................................................ 1

제２절 육군 전술지휘정보 체계 ..................................................................................... 3

제３절 육군 지휘소 무선 LAN의 필요성 .................................................................... 4

제２장 지휘소 무선 LAN에 적합한 승인제어기술 ............................................... 9

제１절 관련연구 ................................................................................................................. 9

제２절 제안하는 QoS 정보 획득 절차 및 CAC 기술 .............................................. 16

제３절 성능 분석 ............................................................................................................. 22

제３장 지휘소 무선 LAN에 적합한 BACKOFF 알고리즘 ................................. 28

제１절 관련연구 ............................................................................................................... 28

제２절 제안하는 backoff 알고리즘 ............................................................................... 34

제３절 성능분석 ............................................................................................................... 37

제４장 결 론 ................................................................................................................. 44

참 고 문 헌 ............................................................................................................. 46

ABSTRACT .................................................................................................................... 48

vi

그림 목차

그림 1. NCW 통합 네트워크 체계 구조도 ............................................................... 2

그림 2. ATCIS 체계 구성 ............................................................................................. 4

그림 3. TSPEC의 구조 ................................................................................................ 10

그림 4. HCCA를 이용한 MAC 프레임 전송 예 ................................................... 12

그림 5. QAP 구조 ......................................................................................................... 15

그림 6. 스트리밍 서비스 연결 방법 ........................................................................ 16

그림 7. Token bucket 필터의 특성 ............................................................................. 18

그림 8. 성능 분석에 사용된 서비스 망 구성도 .................................................... 22

그림 9. 비디오 소스가 25개일 경우 평균 지연시간 ........................................... 24

그림 10. 비디오 소스가 26개일 경우 평균 지연시간 ......................................... 24

그림 11. 비디오 소스가 27개일 경우 평균 지연시간 ......................................... 26

그림 12. 비디오 소스 개수에 따른 평균 지연시간 .............................................. 26

그림 13. EDCA의 프레임 전송 절차 ....................................................................... 29

그림 14. BEB와 EIED의 전송 성공과 실패 시 CW값 변화 과정 .................. 32

그림 15. PCB의 노드 추정 과정 .............................................................................. 32

그림 16. 모의 실험에 적용된 네트워크 구조 ........................................................ 39

그림 17. 노드 수에 따른 네트워크 전송율 ............................................................ 40

그림 18. 노드 수에 따른 평균 접속 지연시간 ...................................................... 42

그림 19. 노드 수에 따른 형평성 지수 .................................................................... 42

vii

표 목차

표 1. 무선 LAN과 유선 LAN의 차이 ..................................................................... 8

표 2. 제안하는 승인제어 알고리즘 .......................................................................... 21

표 3. 비디오 트래픽의 특성 ...................................................................................... 23

표 4. 성능분석에 사용된 시스템 파라미터 ............................................................ 25

표 5. EBA의 알고리즘 ................................................................................................ 38

표 6. 모의실험에 사용된 파라미터 값 .................................................................... 39

viii

약 어 표

AC Access Category ACU Admission Control Unit AIFSN Arbitration Interframe Space Number BEB Binary Exponential Backoff C4I Command, Control, Communication, Computer and Information CAC Call Admission Control CCA Clear channel Assessment CW Contention Window DCF Distributed Coordination Function DIFS Distributed Inter Frame Space EWMA Exponential Weight Moving Average EDCA Enhanced Distributed Channel Access EB Effective Bandwidth GOP Group of picture HCCA Hybrid Coordination Function controlled Channel Access HCF Hybrid Coordination Function HC Hybrid Coordinator HD High Definition IFS Inter Frame Space LAN Local Area Network MAC Medium Access Control MPEG Moving Picture Expert Group MSI Maximum Service Interval MSDU MAC Service Data Unit NCW Network Centric Warfare NAV Network Allocation Vector PCW Platform Centric Warfare PCF Point Coordination Function PC Point Coordinator PIFS Point Coordination Function Interframe Space

ix

QoS Quality of Service QSTA QoS Station SI Service Interval SIFS Short Inter Frame Space TS Traffic Stream TSPEC Traffic Specification TXOP Transmission Opportunity VTF Video Trace File VBR Variable Bit Rate WG Working Group

1

제１장 서 론

제１절 Network Centric Warfare (NCW)

NCW(Network Centric Warfare)는 1998년 미 해군 제독 세브로스키(Arthur

Cebrowski)와 가르스트카(John Garstka)에 의해 해군지 “Proceedings of the Naval

Institute”에 처음 소개되면서부터 주목 받기 시작 했다. NCW란 “지휘속도 증

가, 빠른 작전템포, 치명성 극대화, 그리고 자기 동기화 달성을 위해 센서, 결

심권자, 그리고 타격체계를 네트워크로 연결함으로써 최상의 전투력을 창출하

는 정보우위의 작전개념”이다[1]. NCW는 정보화 시대의 변화 특성에 발 맞추

어 기존 PCW(Platform-Centric Warfare)형태의 미 국방성의 조직과 전력 구축 방

향을 발전시키기 위한 용어로서 앞에서도 기술하였던 바와 같이 센서, 결심권

자, 타격체계를 네트워크로 연결함으로써 원통형(Stove Pipe)의 체계를 전사적

통합 체계로 전환을 추구하여 전투력 구성 요소들에게 정보공유를 보장하고

군사력의 효율성을 향상한다는 개념이다. 따라서 미 국방성은 군사변혁의 핵심

으로서 NCW 구현을 추가하고 있다. NCW를 통하여 궁극적으로 얻는 가장 큰

이점은 정보 우위를 달성하는 것이다. 정보 우위는 적이 가지고 있지 않은 정

보를 우군이 가지고 있다고 해서 달성되는 것이 아니라, 원하는 정보를 네트워

크를 통해 적시, 적소에 정확하게 획득하여 제공하는 것을 의미한다. 정보우위

를 달성하게 되면, 의사 결정주기가 단축되어 결심우위를 달성하게 되고, 결과

적으로 적을 공황상태로 만들어 적보다 앞선 행동으로 전투력의 우위를 달성

하게 되는 것이다. 그림 1은 이러한 NCW 구축을 위한 네트워크 구조를 보여

준다.

전쟁수행 개념이 PCW에서 NCW으로 변화되는 과정은 1999년 걸프전과

2003년 이라크 전쟁에 이르기까지 점진적으로 이루어져 왔으며, 특히 2001년

9.11 사태를 겪으면서 기존의 개념과 방식에서 벗어난 정보화 시대의 특성에

2

부합한 새로운 개념과 방식으로의 변혁을 추진하고 있다. 걸프전 당시 15%에

불과했던 전장 탐지 능력은 이라크 전쟁에서는 90%에 이르렀으며, 이에 따라

작전 소요시간 역시 대폭 단축되었다. 한 예로, 2차 세계 대전 당시 며칠씩 걸

렸던 작전 소요시간은 걸프전에서 몇 시간 내외로 단축되었으며, 이라크 전쟁

에서는 작전이 불과 몇 분 만에 처리되었다. 이러한 전반적인 작전속도의 향상

은 무선 네트워킹과 통신 기술의 발달로 가능하게 된 것이며, 앞으로도 무선

통신기술에 대한 요구는 계속 증가할 것으로 예상된다.

이에 따라 한국군도 NCW의 중요성을 인식하고 이에 대한 대비책 중 하나

로 지휘소 설치 및 이동성의 향상을 위해 육군 지휘정보 체계(ATCIS: Army

Tactical Command Information System)에서 무선 LAN (Local Area Network) 도입을

고려하고 있다. 그러나 현재의 무선 LAN을 도입할 경우 트래픽 양이 전투간

급격히 변화할 때나 실시간 정보 전송에 있어서 원활한 서비스 제공에 있어서

다소 제한이 있을 수 있다. 이를 위하여 육군 무선 LAN에 적합한 승인제어 기

술과 backoff 알고리즘을 제안한다.

그림 1. NCW 통합 네트워크 체계 구조도

Figure 1. NCW network structure

3

제２절 육군 전술지휘정보 체계

육군 전술지휘정보 체계는 군단급 이하 전술제대의 전장기능을 자동화하

여 피아 전장 상황을 가시화 하고, 핵심 센서와 타격체계를 연결하여 실시간

타격이 가능하며, 지휘 결심에 필요한 자료를 적시에 제공하기 위하여 육군에

서 사용 중인 C4I(Command, Control, Communication, Computer and Information)체

계이다. 이는 군단급 이하 전술제대가 "먼저 적을 보고(先見), 먼저 결심하여

(先決), 먼저 타격할 수 있는(先打)" 전투수행체계를 보장하는 것으로 신속한

보고, 처리, 전파 및 도시로 전장상황을 가시화 시키고 핵심 센서와 타격체계

를 연결하여 실시간 타격이 가능하게 하여 전투력의 승수효과를 최대로 발휘

할 수 있도록 구축된 체계로 지휘결심에 필요한 자료를 적시에 제공한다.

C4I 체계구성은 그림 2와 같다. 지휘통제본부내의 운용조직을 중심으로 응

용 소프트웨어인 정보, 작전, 화력, 전투근무지원의 제 요소와 공통소프트웨어

인 상황도 도시, 전문처리, 영상처리, 사무지원, 시스템관리 등의 다섯 개 분야,

그리고 하드웨어 및 정보보호로 구성되어 있으며, 6대 전장기능 중 기동, 방호

는 작전실에, 지휘통제통신은 각 기능실에 통합하여 운용하고, 수집자산과 타

격자산은 접속장치를 통해 관련 기능실과 연동되도록 구성되며, 제대간 정보유

통은 전술통신체계(MSC-500AK)를 이용한다.

이 체계의 특성은 전술제대의 전장상황을 근 실시간에 파악할 수 있게 지

원하기 위하여 감시수단으로부터 획득된 정보 및 첩보를 체계로 획득 및 유통

을 보장하고, 지휘통제본부내의 각 기능실 간에 적시적인 정보유통 및 공유를

지원하고, 감시 수단과 타격 수단을 연동함으로써 실시간 타격을 지원한다.

군단 / 사단급 지휘소는 전산 쉘터를 중심으로 전장환경에 필요한 전술 데

이터들을 주고받을 수 있도록 각 기능실을 LAN으로 연결하고, 인접 / 예하부

대와는 전술통신망을 통하여 연결되도록 구성되어 있으며 지휘소 내 단말 사

용자수는 대략 30 ~ 70개 정도이다.

4

그림 2. ATCIS 체계 구성

Figure 2. ATCIS system

제３절 육군 지휘소 무선 LAN 의 필요성

무선 LAN은 단어의 의미 그대로 기존의 유선이 아닌 무선 매체를 데이터

전달의 매개체로 이용하여 기존의 LAN이 제공하는 서비스를 제공할 수 있는

기술이다. 오늘날 많은 일반기업의 개인용 컴퓨터는 LAN으로 연결되어 있다.

운용자들은 LAN을 통하여 자유로이 인터넷에 접속할 수 있으며 또한, 컴퓨터

상호간의 자료 교환을 할 수 있다. 하지만 기존의 LAN 사용자는 한정된 공간

의 제약과 높은 설치비용이 요구되는 케이블 연결을 통해서만 LAN이 주는 다

양한 기능을 누릴 수 있었다.

근래에는 이동 작업환경에서 실시간으로 직접 네트워크에 연결하여 컴퓨

터를 사용하는 사용자가 많아졌다. 만약 이동 작업환경에서의 사용자가 중앙

5

데이터베이스의 정보가 요구될 때나 인터넷 접속이 필요할 경우, LAN 환경에

서는 반드시 유선 네트워크에 연결된 장치를 이용해야 한다.

하지만, 무선 LAN에서는 이동 단말기에서도 직접 네트워크상의 서버나 다

른 장치에 접속하여 사용이 가능하며 실제로 대학이나 창고, 항만, 공장, 유통

업 등 많은 곳에서 이미 무선 LAN을 사용하고 있다.

육군 지휘소도 이러한 사회변화에 맞추어 무선 LAN으로 바뀔 필요성이

있다. 무선 LAN은 유선 LAN에 비해 상당수 많은 이점이 있어 전투력 향상에

크게 기여할 수 있는 시스템이다.

1. 유선환경의 제한

(1) 설치 시간 및 비용 증가

전술제대의 경우 빈번한 지휘소 이동으로 인한 망 설치에 대한 소요가 매

우 높다. 특히 육군전술지휘정보체계의 통신망 설치는 일반 유선 선로보다 복

잡하고 케이블 소요가 많다는 점에 있어 높은 전투력 발휘에 제한 사항으로

작용하고 있다. 이는 하급제대일수록 더욱 심하다. 통신부대는 지휘소 이동을

위하여 많은 양의 케이블을 보유하고 있어야 하며 이는 부대의 이동성을 떨어

뜨린다. 또 사용된 케이블은 무한히 사용할 수 있는 것이 아니기에 제한된 사

용횟수 이후 폐기시키고 새로운 케이블을 구매 / 공급해야 하는 어려움이 있다.

이는 예산 활용 측면에서 볼 때 매우 비효율적이다. 또한 지휘소 이동 후 최초

개소 시까지 각 단말기마다 케이블을 연결해야 함으로서 설치시간이 기하급수

적으로 증가하는 모습을 보인다.

(2) 망의 변경 및 증설 제한

전장이 복잡해질수록 통신망 역시 복잡해질 수밖에 없으며 이에 따라 망

변경 및 증설에 대한 요구는 시간이 지날수록 높아지고 있다. 그러나 제한된

인원과 장비로 인하여 그에 대한 요구에 충족하고 있지 못하는 것이 사실이다.

6

이미 설치되어 있는 전체 LAN망을 한 번에 변경하기란 사실상 지휘소 전

체를 한 번 이동시키는 것과 다름없다. 또 일반적인 지휘소의 LAN 환경은 유

선으로 구축되어 있고 모든 케이블은 사전에 설치되어 있기 때문에 추가적으

로 망을 증설한다면 기존 망에 새로운 유선 선로를 설치해야 한다. 이것은 설

치하는데 많은 시간, 노력, 비용을 들여야 한다. 또 추가적인 설비들은 기존의

LAN망을 더욱 복잡하게 만들어 차후 유지 보수 면에서 매우 불리하게 된다.

(3) 케이블 노후에 따른 네트워크 장애율 증가

사용되는 케이블의 경우 시간이 지나면서 노후화되어 통신 성능에 장애를

가져온다. 더군다나 전술제대의 경우 잦은 부대이동과 망의 설치 / 철수로 인

해 통신케이블의 손상이 일반 상용보다 수배 빠르게 증가한다. 이는 통신망 설

치의 비용의 증가뿐만 아니라 성능을 급감시키고 장애발생시 원인규명 및 복

구하는데 상당한 시간과 노력을 요구한다.

2. 지휘소 내 무선 LAN 설치시 기대효과

(1) 설치 소요 시간, 비용 감소

유선 LAN에 비해 무선 LAN의 경우 설치시간에 있어서 현저히 유리하다.

무선 LAN은 케이블을 따로 만들고 설치하고 연결할 필요가 없다. 이는 적은

인원으로 적은 시간을 투자하기 때문에 더욱 효율적인 통신지원을 가능케 한

다. 또한 주기적으로 케이블을 교체해주어야 하는 비용을 몇 대의 무선 접속장

비와 무선단말카드로 대체하여 보다 적은 비용으로 효율적인 LAN 망을 구축

할 수 있다.

(2) 사용자의 이동성 확보

무선 LAN은 이동성에 있어 유선 LAN 보다 단연 뛰어나다. 이는 사용자에

게 매우 높은 이동성을 보장해주므로 업무의 연속성을 보장해 준다. 전장은 작

전지속시간 동안 끊임없이 이루어져야 하나 유선은 이동성에 있어 태생적인

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한계를 갖고 있기에 이러한 지원이 제한되었다. 그러나 무선 LAN의 경우에는

단발기 이동이 유선 LAN보다 용이하여 서로의 정보를 보다 쉽게 공유할 수

있다는 장점이 있다.

(3) 망의 변경 및 증설 용이

무선의 경우 망을 변경하고 증설하는 것은 아무런 문제가 되지 않는다. 필

요한 단말기와 적정량의 스위치만 있으면 몇 개의 단말기가 되든지 어디에 설

치가 되든지 제한이 없다. 이는 결국 간단없는 통신지원을 가능하게 하며 전투

력의 향상을 도모할 수 있다.

무선 LAN과 유선 LAN의 차이를 요약해서 정리하면 표 1과 같이 설명할

수 있다.

3. 상용 무선 LAN의 제한

육군 지휘소에 설치되는 무선 LAN의 특징은 네트워크의 트래픽이 급격하

게 변화하며 빠른 의사소통을 위해 실시간 정보 서비스가 중요하다는 사실이

다. 왜냐하면 다수의 중요 정보가 음성을 이용하여 전달되고 있으며 이러한 정

보의 양은 전투가 이루어질 때와 그렇지 않을 때가 크게 다르기 때문이다. 따

라서 육군 지휘소 무선 LAN은 상용과는 달리 변화에 민감하게 반응하면서도

실시간 트래픽의 전송이 보장되는 무선 LAN이 필요하다.

본 논문에서는 이러한 실시간 정보 서비스를 보장하면서 트래픽 양의 변

화에도 능동적으로 적응하는 새로운 승인제어기술과 트래픽 양 추정 기반의

알고리즘(EBA: Estimation-based Backoff Algorithm)을 제안한다.

본 논문의 구성은 다음과 같다. 2장에서는 승인제어기술에 관련된 내용을

알아보고 새로운 방식의 승인제어기술과 그 모의실험결과를 서술하고 3장에

서는 backoff 알고리즘과 관련된 내용을 확인하고 새로운 기술을 제안하고

모의실험 결과를 확인한 후 4장에서 결론을 맺는다.

8

표 1. 무선 LAN 과 유선 LAN 의 차이

Table 1. Different of wireless LAN and wired LAN

구 분 유 선 LAN 무 선 LAN

이동성 고정식으로 이동이 불가능 사용자 편의에 따른 이동용이

설치

시간

소요 2시간 이상 10분 이내

설치

규모

5개 기능실 / 노트북 50대

스위치와 케이블 연결

5개 기능실 / AP 5대 설치,

노트북 50대 무선연결

인원 4인 기준 4인 기준

설 치

장 소

설치 장소에 따라 과다 설치

시간 소요 및 설치가 제한되

는 곳이 발생할 수 있음

장소와 관계없이 편리한 설치

가능

망의

증설 및

변경

운용자 추가 발생시(추가 설

치인력, 자재, 설치시간 필요) 추가 증설 등 변경 용이

9

제２장 지휘소 무선 LAN 에 적합한 승인제어기술

제１절 관련연구

실시간 서비스의 효과적인 전송을 위해 IEEE 802.11 WG(Working Group)에

서는 실시간 서비스의 QoS(Quality of Service)를 제공하는 HCCA(Hybrid

Coordination Function controlled Channel Access)를 표준화하였다[2]. HCCA는 그림

3의 TSPEC(Traffic Specification) 협상을 통하여 승인된 TS(Traffic Stream)의 접근

을 polling방식으로 허용하는 기술로 예약 기반의 QoS를 제공한다. 그러나 표준

에 제시된 ACU(Admission Control Unit)는 단일 물리계층 전송속도에서 평균 전

송률 만을 사용하여 고정된 무선 자원을 예약하므로 MPEG(Moving Picture

Expert Group)과 같이 압축방식을 사용하는 비디오 스트리밍 서비스의 경우 전

송 지연이 증가할 수 있으며, 전송 지연 한계를 초과한 프레임에 의한 무선 자

원의 낭비를 야기할 수 있다.

HCCA가 실시간 서비스를 제공할 때 발생할 수 있는 이러한 문제점을 해

결하기 위해 [13]의 D. Gao와 J. Cai는 초기 물리계층 전송속도를 기준으로 평균

적인 물리계층 전송속도의 변화에 따라 TXOP(Transmission Opportunity)를 할당

하고, 변화된 TXOP에 따라 새로운 TS의 승인을 제어하는 알고리즘인 PRBAC

(Physical Rate Based Admission Control)를 제안하였다. 또한 [14]의 P. Ansel은

HCCA가 트래픽의 전송률이 가변적으로 변하는 경우 개별 TS의 수신 패킷에

저장된 큐 정보를 이용하여 현재 TS의 큐 크기를 추정하고, 추정한 정보와 실

제 큐 정보의 차이만큼을 보상하여 TXOP를 재할당하는 FHCF(Fairness HCF)를

제안하였다. [15]의 W. Fan은 VBR(Variable Bit Rate) 트래픽에서 패킷 손실 확

률을 만족시키는 범위 내에서 승인제어를 수행하는 패킷 손실 확률 기반 승인

제어 기술을 제안하였다.

10

Elements ID (1)

Length (1)

TS info (2)

Nominal MSDU Size

(2)

Maximum MSDU Size

(2)

Minimum Service Interval

(4)

Maximum Service Interval

(4)

Inactivity Interval

(4)

Minimum Data Rate

(4)

Mean Data Rate (4)

Maximum Burst Size

(4)

Minimum PHY Rate

(4)

Peak Data Rate (4)

Delay Bound (4)

Surplus Bandwidth Allowed

(4)

그림 3. TSPEC 의 구조

Figure 3. Structure of TSPEC 그러나 [13]은 물리계층의 전송 속도 변화에 대한 고려는 있으나 평균 전

송속도를 기반으로 승인제어를 이루고 있어 응용계층에서 VBR로 트래픽이 발

생할 경우 주어진 TXOP 이내에 전송되지 못한 MAC(Medium Access Control) 프

레임은 다음 SI(Service Interval)까지 전송이 지연되는 문제가 발생할 수 있다.

또한 [14]는 승인된 TS의 큐에 저장된 패킷이 적을 때 추가적으로 승인된 TS

에 의해 전체 승인된 TS가 지연을 겪는 문제가 발생할 수 있다. [15]는 SI를 서

비스 트래픽의 지연한계로 가정하여 서비스 트래픽의 지연한계가 다른 경우

높은 지연한계를 가진 트래픽의 승인이 감소하는 문제를 야기할 수 있다. 또한

승인제어에서 패킷 손실 확률을 구하기 위해서는 트래픽의 분포에 관한 정보

가 요구되어 구현이 어려운 문제가 있다.

현재까지는 무선 LAN에서 HCCA를 사용하여 실시간 서비스의 QoS를 만

족시키기 위한 연구가 주를 이루었다. 그러나 HCCA를 사용할 때 EDCA

(Enhanced Distributed Channel Access) 또는 DCF(Distributed Coordination Function)

로 전송되는 트래픽이 증가할 경우 최대 TXOP 제한 만큼의 지연이 발생할 수

있다. 또한 승인제어에서 경쟁방식으로 전송되는 서비스가 점유하는 자원을 측

11

정하는 것이 어려워 효과적으로 승인 제어를 이루기가 어렵다. 따라서 제안하

는 승인제어기술은 응용계층에서 발생하는 트래픽 정보와 무선 채널 환경을

고려하여 token bucket에 기반한 EB(Effective Bandwidth)를 계산, EDCA에서

AC(Access Category)별로 승인제어를 수행한다.

1. IEEE 802.11e의 HCCA와 EDCA 메커니즘

서비스에 따라 차별화된 QoS를 제공하기 위하여 IEEE 802.11e에서는 경쟁

방식과 비경쟁방식을 결합한 기술인 HCF(Hybrid Coordination Function)를 사용한

다. HCF는 경쟁기반의 분산 채널 접근 방식으로 EDCA를 사용하며, 비경쟁방

식의 채널 접근 방식으로 HCCA를 사용한다. HCCA는 IEEE 802.11에서 사용하

는 PCF와 비교하여 세 가지의 차이를 보인다. 첫 번째는 경쟁구간뿐만 아니라

비경쟁구간에서도 QSTA(QoS Station)끼리 여러 개의 프레임을 전송할 수 있다

는 것이다. 이것은 음성 서비스와 같이 SI가 짧은 서비스에 대해서 비경쟁구간

의 기다림에 의한 불필요한 지연을 감소시킬 수 있다. 두 번째는 IEEE 802.11

에서 사용하는 PC(Point Coordinator)가 polling을 하고 난 뒤 전송구간을 제어하

지 못하는 문제점을 해결하기 위해 HC(Hybrid Coordinator)가 CF-Poll 프레임에

명시된 구간 동안 QSTA에게 TXOP를 할당한다는 것이다. 세 번째는 QSTA가

HC에게 새로운 TS를 승인 받기 위해서는 TSPEC을 이용하여 자원협상과정을

거쳐야만 한다는 것이다. HCCA를 통하여 실시간 트래픽을 전송하는 방법은 그

림 4와 같다. 첫 번째로 QAP(QoS Access Point)는 QSTA1에게 채널을 사용할 권

한을 주었으며, QSTA1은 자신의 큐에 저장된 MSDU(MAC Service Data Unit)를

할당 받은 TXOP 시간 동안 차례로 전송한다. QSTA1에 할당된 TXOP 구간이

끝나면 QAP는 PIFS(Point Coordination Function Interframe Space) 시간이 지나고

난 뒤, QSTA3으로 전송할 QoS-Data 프레임에 CF-Poll 프레임을 piggy-back하여

전송하고, 나머지 QSTA는 수신한 CF-Poll 프레임 정보에 따라 NAV

12

그림 4. HCCA 를 이용한 MAC 프레임 전송 예

Figure 4. Example of transmission MAC frame using HCCA (Network Allocation Vector)를 설정한다. 이와 같은 순서로 QAP는 polling 리스트

에 포함된 QSTA에게 채널 접근 권한을 할당한다. 그러나 HCCA를 사용할 경

우 경쟁 기반으로 전송되는 서비스의 점유 시간을 예측하기가 어려워 승인제

어를 효과적으로 수행하기 어렵다. 또한 QAP가 망에 속한 모든 QSTA를 관리

하므로 구현이 어려울 뿐만 아니라 QAP의 가격 상승을 야기할 수 있다.

EDCA는 상위의 AC(Access Category)에게 낮은 채널 접근 시간을 할당하여

통계적으로 전송 지연을 감소시키는 우선권 기반의 QoS를 제공한다. 각 AC별

로 채널 접근 시간은 AIFSN(Arbitration Interframe Space Number), CWmin, CWmax,

PF(Persistent Factor) 그리고 TXOP 제한에 의해 특징지어진다. 각 AC별

IFS(Interframe Space)인 ( )AIFS jT 는 EDCA의 파라미터를 이용하여 계산되며 식 (1)

과 같다.

( ) ( ) ,AIFS j SIFST T AIFSN j Tδ= + × (1)

이때, j는 AC 인덱스, SIFST 는 SIFS(Short IFS) 길이를 나타낸다. Tδ는 WLAN의

13

mini-slot 크기로 채널의 전송 유무를 감지하는데 필요한 시간으로 RF switching

time과 CCA(Clear Channel Assessment) 시간으로 이루어진다. AC별로 backoff 시

간을 결정하는데 사용되는 CW는 식 (2)와 같이 계산된다.

( ) ( ) ( ) ( )1 max

( ), 1 1

min{ ( 1) 1, },

(0, ,

j j j jl l

jbackoff l l

CW CW PF CW

T T rand CWδ

+

+ +

⎡ ⎤= + ⋅ −⎢ ⎥⎢ ⎥⎢ ⎥= ⎢ ⎥⎣ ⎦

(2)

이때, ( )1

jlCW + 는 j번째 AC가 1l + 번째 전송 시도에서 선택하는 CW로 선택할

수 있는 임계 값을 나타낸다.

x⎡ ⎤⎢ ⎥은 x보다 큰 최소의 정수를 의미하며 x⎢ ⎥⎣ ⎦는 x보다 작은 최대의 정수를

나타낸다. ( )jPF 는 j번째 AC의 PF를 나타내며 주로 2를 사용한다. ( )max

jCW 는

j번째 AC의 최대 CW이다. ( , )rand x y 는 x부터 y사이에서 uniform하게 선택

된 임의의 값을 나타낸다. EDCA는 경쟁방식으로 채널에 접근하기 때문에 추가

적인 스케줄링 알고리즘의 개발이 필요 없을 뿐만 아니라 QAP에 추가적인 기

능을 요구하지 않아 구현이 용이하다. 또한 일정 수준 이하의 부하에서는 스트

리밍 서비스의 QoS를 충분히 만족시킬 수 있다. 따라서 본 논문에서 제안하는

CAC(Call Admission Control) 알고리즘은 EDCA를 기반으로 한다.

2. IEEE 802.11e의 자원 예약 방안

IEEE 802.11e에서 TSPEC 협상을 통해 TS별로 TXOP를 할당하는 메커니즘

은 HCCA에서만 사용된다. 표준에서 제시하고 있는 ACU를 살펴보면 다음과

같다. ACU는 TSPEC의 기본 파라미터(Maximum Service Interval, Nominal MSDU

Size, Mean Data Rate, Physical Trans mission Rate)를 사용한다[2]. 만약 k개의 TS가

승인이 되었을 때 1k + 번째 승인을 요청하는 TS는 두 단계의 계산 과정을 통

하여 TXOP가 계산된다. 첫 번째는 SI( SIδ )를 결정하는 과정으로 식 (3)과 같다.

1max { },SI j n j mδ α≤ ≤= ≤ (3)

14

이때, jα 는 집합 A의 j번째 원소이며, 집합 A는 비콘 프레임 전송 시간 간

격의 약수를 원소로 가지는 집합을 의미하며 식 (4)와 같이 정의된다.

{ ( )},j j BPA submultiple Tα α= = (4)

이때, BPT 는 비콘 프레임의 전송 시간 간격으로 슈퍼 프레임의 크기를 의미하

며, ( )submultiple x 는 x의 약수를 구하는 함수이다. 또한 m은 TS의 최대 전송

주기(MSI; Maximum Service Interval} 중에서 가장 작은 값을 의미하며 식 (5)와

같이 표현할 수 있다.

1 1min { },i k im MSI≤ ≤ += (5)

이때, i는 TS의 인덱스를 의미하며 iMSI 는 i번째 TS의 MSI를 의미한다. 두

번째는 TXOP의 길이를 계산하는 과정으로 스케줄러는 SI 동안 평균전송률로

생성될 수 있는 MSDU의 수( 1kN + )를 식 (6)과 같이 계산한다.

11

1

,kk

k

SIN

Lρ +

++

⎡ ⎤×⎢ ⎥= ⎢ ⎥⎢ ⎥

(6)

이때, 1kρ + 과 1kL + 은 각각 1k + 번째 TS의 평균 전송률과 MSDU의 크기이다. 참

조 패킷 스케줄러는 식(6)에 의해 계산된 1kN + 을 이용하여 TS의 TXOP 길이

( 1kTXOP + )를 식 (7)과 같이 계산한다.

1 11

1 1

max , ,k kk

k k

N L MTXOP O OR R

+ ++

+ +

⎧ ⎫⎪ ⎪×⎪ ⎪= + +⎨ ⎬⎪ ⎪⎪ ⎪⎩ ⎭ (7)

이때, 1kR + 은 1k + 번째 협상된 TS의 최소 물리계층 전송 속도이며, M 은 최대

허용 가능한 MSDU의 크기이다. 또한, O는 하나의 MSDU를 전송하는데 요구

되는 시간으로 프리엠블 전송시간, IFS, QoS-ACK 프레임 등의 오버헤드 시간이

다. ACU는 식 (8)을 만족하는지를 평가하여 TS의 승인 여부를 결정한다.

15

1

1

,k

k i BP CP

i BP

TXOP TXOP T TSI SI T

+

=

−+ ≤∑ (8)

이때, CPT 는 경쟁방식으로 패킷을 전송하는 시간을 의미한다. 앞에서 기술한 바

와 같이 표준에서 제시하는 ACU 는 단일계층의 물리 전송 속도에서 평균 전송

률만을 사용하여 고정된 무선 자원을 예약하므로 MPEG 과 같이 압축방식을 사

용하는 비디오 스트리밍 서비스의 경우 전송 지연이 증가할 수 있으며 전송 지

연 한계를 초과한 프레임에 의한 무선 자원의 낭비를 야기 할 수 있어 비효율

적이다.

그림 5. QAP 구조

Figure 5. Structure of QAP

16

그림 6. 스트리밍 서비스 연결 방법

Figure 6. Procedure of streaming service connection

제２절 제안하는 QoS 정보 획득 절차 및 CAC 기술

본 논문에서 제안하는 CAC 기술을 포함한 QAP의 구조는 그림 5와 같다.

QAP에 포함된 승인제어 메커니즘은 QSTA로부터 서비스 트래픽의 QoS 요구

정보를 획득하고 이를 기반으로 승인제어를 수행한다. 따라서 제안하는 메커니

즘은 스트리밍 서비스를 연결하기 위하여 추가적인 정보를 교환해야 하기 때

문에 서비스 연결 시간이 증가할 수 있으나 이것은 서비스를 시작하기 전에

요구되는 시간이기 때문에 사용자 측면의 성능 감소는 무시할 수 있다.

1. QoS 보장을 위한 서비스 연결 절차

망에 연결된 QSTA는 외부의 스트리밍 서비스를 제공받기 위해서는 스트

리밍 서비스의 트래픽 정보를 획득하여야 하며 QAP와 TSPEC 협상을 수행할

17

필요가 있다. 따라서 본 논문에서는 그림 6과 같은 연결 절차를 제안한다. 첫

번째로 QAP를 통해 스트리밍 서버에게 Session Request 메시지를 전송하여 스

트리밍 서비스를 요청한다. 스트리밍 서비스의 정보를 요구 받은 스트리밍 서

버는 QSTA가 요청한 스트리밍 서비스의 최대 전송속도( iP )와 평균 전송속도

( iρ ), 최대 버스트 크기( iσ ), 그리고 지연한계( id )로 구성된 QoS 정보를 Session

Response 메시지에 저장하여 QSTA에게 전송한다.

QSTA는 응용계층에서 Session Response 메시지를 해석하여 QoS 관련 정보

를 MAC 계층에 전달한다. QoS 정보를 획득한 MAC 계층은 스트리밍 서비스에

필요한 TXOP을 할당 받기 위하여 TSPEC에 QoS 정보를 ADDTS.request 메시지

에 저장하여 QAP에 위치한 HC에게 전송한다. 스트리밍 서비스의 QoS 정보를

획득한 HC는 다음 절에서 제시하는 CAC 기술을 이용하여 승인 여부를 판단

하고 그 결과를 ADDTS.response 메시지로 QSTA에게 전달한다. ADDTS.response

메시지를 수신한 QSTA의 MAC 계층은 스트리밍 서비스의 승인 결과를 응용계

층에게 전달하고 응용계층은 스트리밍 서버에 Session Confirm 메시지를 전달하

여 서비스 연결 절차를 완료한다.

2. 제안하는 EB기반의 CAC 기술 본 논문에서 제안하는 CAC 기술은 응용계층으로부터 전달받은 최대 전송

속도, 평균 전송 속도, 최대 버스트 크기 그리고 지연한계와 같은 트래픽 정보

와 무선 채널 환경에 따른 평균 전송 횟수를 고려한다. 제안하는 CAC 기술은

스트리밍 서비스의 패킷을 지연한계 이내에 전송하기 위해 필요한 자원을 할

당 받기 위하여 EB를 계산한다. 이때, EB는 식(9)와 같이 token bucket에 의해

계 산된 대역폭과 하나의 패킷을 성공적으로 전송하기 위해 필요한 평균 전송

회수의 곱으로 계산된다.

18

그림 7. Token bucket 필터의 특성

Figure 7. Character of token bucket filter

,i i iEB g s= × (9)

이때, i는 새롭게 TXOP를 할당 받으려는 TS의 인덱스를 나타낸다. iB 는 저장

가능한 최대 토큰 수이며 그림 7의 token bucket 필터의 특성에 의해 식 (10)과

같이 표현할 수 있다.

( ) .i i iB P tρ= − (10)

식 (10)을 iP에 관하여 정리하면 식 (11)과 같다.

mean rate :

it d+t

ig

iσ

iρ

iP

Guaranteed rate :

Arrival curve :

id

Peak rate :Bits

Time

( )A t

Arriving traffic stream

Tokens arrive at Peak Data Rate

Tokens arrive at Mean Data Rate

Bucket size

(1 / )i i iB Pσ ρ= −

MAC frame buffer

Data frames drained at Guaranteed Rate

19

.i ii

B tPtρ+ ⋅

= (11)

또한 ig 는 그림 7을 통하여 식 (12)와 같이 표현된다.

( ) .i i ig t d P t+ = ⋅ (12)

식 (11)과 식 (12)를 이용하여 iP t⋅ 를 소거한 뒤 ig 에 대하여 정리하면 식

(13)과 같이 표현된다.

.i ii

i

B tgt d

ρ+ ⋅=

+ (13)

여기서 식 (10)을 이용하여 t를 소거시킨 뒤 정리하면 식(14)와 같이 도출

된다.

1 .1 ( )

ii

i i i i

Pgd P Bρ −=

+ − (14)

is 는 i번째 서비스 트래픽의 하나의 패킷을 성공적으로 전송하기 위해 필

요한 평균 전송횟수로 식 (15)와 같이 계산된다[3].

11

1

1(1 ) ( 1) ,1

llm l e

i e e em e

ps mp p l pp

+−

=

−= − + + =

−∑ (15)

이때, l은 충돌 또는 패킷 손실이 발생할 경우 최대 재전송 횟수이며 ep 는 프

레임의 충돌 또는 패킷 손실 확률을 나타내며 식 (16)과 같이 계산된다.

.e l cp p p= + (16)

본 논문에서는 계산의 용이성을 위해 충돌에 의한 손실과 무선 채널에 의

한 손실은 독립이라고 가정한다. lp 은 패킷 손실을 나타내며 Gaussian 채널 모

델을 사용하였을 경우 식 (17)과 같이 계산된다[4].

/2 34(1 2 ) ,2 1

b sl bp Q γ−

⎛ ⎞⎟⎜ ⎟= − ⎜ ⎟⎜ ⎟⎜ −⎝ ⎠ (17)

20

이때, b는 MQAM(M-ary Quadrature Amplitude Modulation) 심볼당 전송 비트수를

나타내며 sγ 는 심볼당 측정된 SNR(Signal to Noise Ratio)값 이다. cp 는 충돌확률

로 식 (18)과 같이 간략하게 계산된다.

4

1,

1 (1 ),c jj j k

p q= ≠

= − −∏ (18)

이때, iq 는 i번째 AC의 패킷 전송 확률로 1 11/q CW= 로 계산된다. 본 논문에서

는 승인제어가 이루어지므로 재전송된 패킷의 충돌은 무시한다고 가정하였다.

계산된 대역폭은 beacon 전송시간 간격 이내에 큐에 저장된 패킷을 전송하는데

필요한 TXOP를 계산하는데 사용되며 식 (19)와 같이 계산된다.

1 2 1 21

max , ,ii

L MTXOP n O O O OR R

⎧ ⎫⎛ ⎞⎪ ⎪⎟⎪ ⎪⎜ ⎟= + + + +⎜⎨ ⎬⎟⎜ ⎟⎜⎪ ⎪⎝ ⎠⎪ ⎪⎩ ⎭ (19)

이때, 1O 은 하나의 MSDU를 전송하고 ACK를 수신하는데 필요한 IFS시간과

ACK전송 시간을 나타내며 2O 는 경쟁방식으로 채널에 접근하기 위하여 필요한

시간이다. L은 MSDU의 크기로 WLAN에서 결정되는 파라미터이다. in 는 i번

째 서비스 트래픽의 전송지연 한계 이내에 전송되어야 하는 MSDU의 수를 나

타내면 식 (20)과 같이 계산된다.

.i ii

i

d EBnL

⎡ ⎤×⎢ ⎥= ⎢ ⎥⎢ ⎥ (20)

마지막으로 식 (21)의 승인제어 부등식을 만족할 경우 승인이 이루어진다.

,i rTXOP T≤ (21)

이때, rT 은 이전의 superframe 내에서 가용한 시간 자원을 나타내는 값으로 식

(22)와 같이 계산된다.

1

1

( 1) (1 ) ( ) .i

r r iT t T t d TXOPαα

β β−

=

⎛ ⎞⎟⎜+ = − + − ⎟⎜ ⎟⎟⎜⎝ ⎠∑ (22)

21

이때, β는 가중치로 0 1β≤ ≤ 이다. 표 2는 본 논문에서 제안하는 승인제어

알고리즘이다.

표 2. 제안하는 승인제어 알고리즘

Table 2. Proposed CAC algorithm

Admission Control algorithm

Token_bandwidth 11 ( )i

ii i i i

Pgd P Bρ −=

+ −

Average error rate ep = 4

/2

1,

34(1 2 ) 1 (1 )2 1

b sjb

j j k

Q qγ−

= ≠

⎛ ⎞⎟⎜ ⎟− ⎜ + − −⎟⎜ ⎟⎟⎜ −⎝ ⎠∏

Surplus_bandwidth 11

1

le

e

pp

+−=

−

EB = Token_bandwidth * Surplus_bandwidth;

Number of MSDU ii

i

d EBinL

⎡ ⎤×⎢ ⎥= ⎢ ⎥⎢ ⎥

Required_TXOP;

1 2 1 21

max ,ii

L MTXOP n O O O OR R

⎧ ⎫⎛ ⎞⎪ ⎪⎟⎪ ⎪⎜ ⎟= + + + +⎜⎨ ⎬⎟⎜ ⎟⎪ ⎜ ⎪⎝ ⎠⎪ ⎪⎩ ⎭

T_residual_BW 1

1

( 1) (1 ) ( )i

r r iT t T t d TXOPαα

β β−

=

⎛ ⎞⎟⎜+ = − + − ⎟⎜ ⎟⎜ ⎟⎝ ⎠∑

Admitted_TXOP = Admitted_TXOP + Required_TXOP;

If Admitted_TXOP < T_residual_BW

Admission state = success;

Else

Admission state = false;

End

22

IP Backbone Network

HTTP Server

Streaming Server

E-mail Server

QSTA 1

ResidentialGateway

QAP

QSTA 2

QSTA 3

그림 8. 성능 분석에 사용된 서비스 망 구성도

Figure 8. Used constitution of service network at simulation

제３절 성능 분석

1. 성능 분석 모델

본 논문에서는 트래픽 모델로 화상회의(해상도352ⅹ288)급 화질의 비디오

트래픽으로 가정하였으며 Video Trace Research Group에서 제공하는 VTF(Video

Trace File)를 사용하였다[5]. VTF는 1.2Mbps의 전송속도를 갖는 비디오 스트리

밍 서비스 트래픽으로 트래픽은 초당 25 프레임을 생성하고 GOP(Group of

Picture)는 IBBPBBPBBPBB로 구성되어 있다. 표 3은 본 실험에 사용된 트래픽

모델 특성이다. 본 논문에서는 전송 지연 한계를 QAP가 beacon을 보내는 주기

인 100ms로 설정하고 모의실험을 수행했다. 또한 제안한 승인제어 알고리즘의

성능을 평가하기 위하여 QAP, QSTA와 서비스 트래픽을 생성하는 서버로 구성

된 그림 8과 같은 IEEE 802.11e 망을 구 성하였다. 시뮬레이터는 OPNET을 사

용하였으며, 표 4는 성능 분석에 사용된 시스템 파라미터를 나타낸다.

23

표 3. 비디오 트래픽의 특성

Table 3. Character of video traffic

Properties Value

GOP size(개) 12

The number of B frame 8

Frame/s 25

Size of I frame(bytes)

max 42951

min 1097

avg 19665

Size of P frame(bytes)

max 46995

min 57

avg 6047

Size of B frame(bytes)

max 24819

min 8

avg 2812

Transmission Rate(Mbps)

I 4.7

P 1.4

B 0.677

2. 성능 분석 결과

그림 9부터 그림 11은 비디오 소스가 25개에서 27개까지 증가시킬 경우

지연시간을 측정한 그림이다. 그림 9의 지연시간은 최대 약 48msec으로 비디오

스트리밍의 지연한계 시간인 100msec 보다 적어 사용자에게 충분한 서비스를

제공할 수 있었다. 그러나 그림 11은 그림 9와 그림 10과는 달리 측정시간 162

초부터 166초 사이 지연시간이 약 130msec으로 사용자가 서비스 품질 저하를

체감할 정도로 지연시간이 증가하는 것을 확인할 수 있다. 이것은 I-프레임이

중첩되어 큐에 저장될 경우 발생할 수 있으며 중첩된 I-프레임을 전송하기 위

24

그림 9. 비디오 소스가 25 개일 경우 평균 지연시간

Figure 9. Case of 25 video source mean delay time

그림 10. 비디오 소스가 26 개일 경우 평균 지연시간

Figure 10. Case of 26 video source mean delay time

25

해 필요한 시간이 새롭게 승인된 TS로 인해 부족해졌기 때문에 전체 시스템이

불안정해져서 발생한다. 따라서 승인제어를 통해 지연이 부분적으로 증가할 때

지연한계 이내에 서비스를 제공할 수 있는 승인제어를 수행할 필요가 있다. 이

를 종합해보면 그림 12와 같이 승인제어 기술을 사용하지 않는 경우 비디오

소스가 27개일 때부터 평균 지연시간이 증가하기 시작하였으며 평균 전송률에

기반한 CAC 기술을 사용한 경우보다 매우 비효율적인 결과를 보여주었다.

IEEE 802.11e 표준에서 제시한 단일 물리계층 전송속도에서 평균전송률 만을

고려한 ACU를 사용할 경우 30개의 비디오 소스를 승인하였으며 이로 인해 전

체 비디오 프레임의 전송 지연이 약 350msec까지 증가하는 것을 확인할 수 있

었다.

표 4. 성능분석에 사용된 시스템 파라미터

Table 4. Used System parameter at simulation

Parameter Value UDP/IP Header 28 bytes PIFS 28 µsec SIFS 10 µsec

PLCP preamble (usec) 16 (OFDM) 144 (FHSS)

PLCP header (usec)

4 (OFDM) 48 (FHSS)

Data Rate 54Mbps CWmin 7 CWmax 1023 Maximum retransmission 3

AIFSN 2(AC_VI,AC_VO) 3(AC_BE) 7(AC_BK)

β 0.5 Maximum TX power 100mW

26

그림 11. 비디오 소스가 27 개일 경우 평균 지연시간

Figure 11. Case of 27 video source mean delay time

그림 12. 비디오 소스 개수에 따른 평균 지연시간

Figure 12. Number of nodes vs. mean delay time

27

따라서 30개의 비디오 소스를 승인할 경우 전송지연의 측면에서 WLAN을

통해 전송되는 모든 실시간 서비스의 QoS를 보장하지 못한다고 할 수 있다.

이것은 VBR트래픽의 특성을 고려하지 않고 평균 전송률만을 고려했기 때문이

다. 또한 실시간 서비스의 전송지연 한계에 대한 고려가 없기 때문에 전송 지

연을 제어하지 못하기 때문이다. 그러나 제안한 방법의 CAC 기술을 사용한 경

우 26개까지의 비디오 소스만을 승인하여 전체 망의 실시간 서비스 트래픽의

지연을 전송지연 한계에서 유지하여 실시간 서비스의 QoS를 전송지연 측면에

서 만족 시키는 것을 확인할 수 있었다.

이를 분석해 볼 때, 승인제어 기술을 사용하지 않을 경우, 서버는 요구되

는 모든 TS의 서비스 요청을 승인함으로 인해 이미 승인된 TS에 영향을 주어

모든 TS가 지연한계를 초과하게 된다. 또 기존의 평균전송률만을 고려한 승인

제어 기술은 고정된 평균값을 사용하여 측정된 값을 토대로 서비스 지연한계

를 초과할 경우, 승인을 거부하여 CAC 기술을 사용하지 않는 경우 보다는 지

연시간이 감소하였으나, 물리계층의 고정된 평균값만을 이용하기 때문에 제안

된 CAC 기술보다 지연시간이 증가한 것을 볼 수 있었다. 하지만 제안된 CAC

기술은 응용계층의 정보를 이용하여 효율적인 대역폭을 측정한 후 이를 기반

으로 승인제어를 수행하기에 때문에 기 승인된 실시간 서비스의 품질을 보장

할 수 있었다.

28

제３장 지휘소 무선 LAN 에 적합한 backoff 알고리즘

제１절 관련연구

EDCA는 경쟁 기반의 알고리즘으로서 데이터를 전송하기 위한 채널을 점

유하기 위해 BEB 알고리즘을 이용한다[1]. 그러나 BEB 알고리즘은 새로운 패

킷을 전송할 때마다 최소 CW(Contention Window)값을 선택함으로써 트래픽 양

이 많은 네트워크에서는 비효율적으로 작동할 수 있다. 이러한 문제를 해결하

기 위해 전송 성공 후 기존의 CW값을 초기값으로 변환시키는 것이 아니라 기

존의 CW값에서 서서히 감소시키는 방법이 제안되었다[6], [7]. 이 중 EIED

(Exponential Increase Exponential Decrease) 알고리즘은 데이터 전송에 성공하면

CW값을 초기 CW값으로 바꾸는 것이 아니라 기존의 CW값의 반으로 낮추어

변화의 폭을 줄인다[6]. 그러나 EIED 알고리즘은 고정된 증감비율로 CW값을

변화시키기 때문에 트래픽 양에 적합한 CW값을 결정하기가 어렵다. 이를 해결

하기 위해 EILD(Exponential Increase Linear Decrease) 알고리즘이 제안되었다[7].

이는 EIED 알고리즘이 두 배 또는 절반의 비율로 결정되는 비효율성을 해결하

기 위해 데이터 전송 성공 시에 선형 감소가 가능하게 만든다. 그러나 EILD

알고리즘은 변화의 폭이 EIED알고리즘 보다 적은 만큼 네트워크 트래픽 양에

적합한 CW값을 찾을 수 있지만 이를 위해서는 여러 번의 전송을 경험해야 한

다는 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 동적으로 트래픽 양에 적응

하여 CW값을 결정하는 PCB(Pause Count Backoff) 알고리즘이 제안되었다[8]. 이

는 backoff 기간 동안의 멈춤 횟수는 곧 두 개 이상의 이웃 노드들의 전송이란

것에 착안하여 트래픽 양에 적합한 CW를 찾아낸다. 그러나 이는 단순히 멈춤

횟수만을 이용하여 트래픽 양을 추정하기 때문에 그 추정 값에 오차가 있을

수 있어 정확한 CW값을 정하는데 제한이 따를 수 있다.

29

DIFS

DIFS

PIFS

SIFSBusy Medium Next Frame

Contention W indow

Slot timeDefer Access

ㆍSense channel during DIFS

ㆍBackoff slot reduced when channel is idle

Backoff-Window

그림 13. EDCA 의 프레임 전송 절차

Figure 13. Illustration of the EDCA mechanism

1. IEEE 802.11의 동작 절차

EDCA의 데이터 전송과정은 그림 13에 나타나있다. IFS(Inter Frame Space)

기간은 DIFS(Distributed IFS), PIFS(Point Coordination Function IFS), SIFS(Short IFS)

등 여러 종류가 있으며 이는 각 데이터 별 중요 순위에 따라 우선적으로 데이

터를 전송하기 위하여 구분해 놓은 것이다. DIFS 기간은 낮은 우선순위의 데이

터를 보낼 때 사용되며, SIFS는 가장 우선 순위를 갖는다.

한 노드가 데이터를 전송하기 위해서는 먼저 채널을 사용할 수 있는지 확

인을 하고 그 채널을 다른 노드에서 사용하고 있지 않다고 판단되면 DIFS 기

간 동안 기다리게 된다. 이는 다른 노드가 동시에 전송하였을 경우 전송 지연

시간을 고려하여 전송 충돌을 예방하기 위한 것이다. DIFS 기간 동안에도 채널

이 사용되지 않는다면 데이터를 전송할 노드는 backoff 기간을 거치게 된다.

EDCA에서의 backoff 기간은 BEB 알고리즘을 사용하며 이에 대한 자세한 설명

은 다음 절에서 기술한다. 만약 backoff 기간 내에 다른 노드가 데이터를 전송

한다면 데이터를 전송할 노드는 backoff 절차를 멈추고 다른 노드가 데이터 전

송을 마칠 때까지 기다리게 된다. 다른 노드가 데이터 전송을 마치면 종전의

backoff 절차를 다시 시작하는데, 이때 처음부터 시작하는 것이 아니라 기존의

backoff 기간에서 남은 시간만 거치게 된다. 이는 다른 노드와의 형평성을 맞추

기 위한 방법이다.

30

2. Binary Exponential Backoff (BEB) Algorithm

EDCA에서는 backoff 알고리즘으로 BEB 알고리즘을 사용한다. 이 BEB 알

고리즘은 경쟁 구간 [0, CW값] 사이에서 랜덤 backoff 값을 균등분포로 추출하

여 다른 노드와의 충돌을 예방하는 알고리즘이다. CW값은 최소 7부터 최대

1023까지의 값을 가지며 초기값은 802.11a의 경우 15, 802.11b의 경우 7을 갖는

다.

(0 ~ ).min maxCW to CW CW= (23)

Backoff 지연시간은 CW값에 0부터 1사이의 랜덤 값을 곱한 값의 정수 값

과 slot 시간을 곱하며 다음과 같이 계산된다.

Backoff Delay Int( (0,1)) Slot time.CW rand= × × (24)

BEB 알고리즘은 한 노드가 데이터를 전송하여 전송에 성공하면 CW값을

초기값으로 돌려주며, 만약 전송에 실패하게 되면 기존의 CW값에 두 배를 하

게 된다. 이를 간단하게 보면 다음과 같다.

Transmissionsuccess:,

Transmission fail :min

old I

CW CWCW CW r

⎛ ⎞= ⎟⎜ ⎟⎜ ⎟⎜ ⎟⎜ = ×⎝ ⎠ (25)

이때 Ir 는 CW값의 증가 factor로서 EDCA에서는 2를 사용한다.

그러나 이러한 BEB 알고리즘 방식은 네트워크의 변화에 민감하게 반응하

지 못하여 비효율적이다. 만약 어느 한 네트워크의 많은 노드가 일제히 데이터

를 전송한다면 그 다수의 노드들은 일제히 backoff 과정을 거치게 될 것이고

각 노드는 모두 CW값을 초기값으로 설정하였기 때문에 같은 값의 CW값을 선

정한 노드가 많아져 충돌이 많아진다. 또한 여러 번의 충돌을 경험하여 전송에

성공하여도 아직 데이터를 보내지 못한 다른 노드가 다수 존재함에도 불구하

고 CW값을 초기값으로 변환하여 더욱 많은 충돌이 발생할 수 있다.

31

3. Exponential Increase Exponential Decrease (EIED) / Exponential

Increase Linear Decrease (EILD) Algorithms

앞 절에서 제시한 BEB 알고리즘의 문제를 해결하기 위해 EIED / EILD 알

고리즘이 제안되었다. EIED / EILD 알고리즘은 EDCA의 backoff 알고리즘과 매

우 유사하다. 다만 EIED와 EILD에서는 전송 성공 시, 이후의 CW값을 감소시

키는데 있어서 backoff factor 값을 다르게 주어 성능을 향상시킨다[6], [7]. 즉

BEB에서는 전송이 성공하였을 때 네트워크의 상태를 고려하지 않고 무조건

초기값으로 변환하였으나 EIED / EILD에서는 Dr 값을 두고 그 값에 따라 서서

히 CW값을 감소 시킨다. 이를 간단히 보면 다음과 같다.

: /,

:old D

old I

Transmission success CW CW rTransmission fail CW CW r⎛ ⎞= ⎟⎜ ⎟⎜ ⎟⎜ ⎟⎜ = ×⎝ ⎠

(26)

:,

:old D

old I

Transmission success CW CW rTransmission fail CW CW r⎛ ⎞= − ⎟⎜ ⎟⎜ ⎟⎜ ⎟⎜ = ×⎝ ⎠

(27)

이때 Ir 는 충돌이 일어났을 때 적용시키는 값이고 Dr 는 전송에 성공하였을 때

적용시키는 값이다. 여기서 Ir 와 Dr 는 모두 1보다 큰 값을 가진다. 그러나

EIED와 EILD는 BEB와는 반대로 데이터를 전송하려는 노드가 급격하게 감소

할 때 문제가 발생한다. 즉 다수의 노드가 데이터를 전송하고 있는 경우 EIED

/ EILD는 CW값을 서서히 감소시킴으로써 데이터 전송의 충돌을 감소 시킬 수

있으나 급격하게 데이터 전송이 감소한다면 데이터를 전송할 노드는 높은 값

의 CW값을 가질 필요가 없다. 그러나 EIED / EILD 알고리즘의 경우 CW값을

서서히 감소시킴으로 네트워크에 적합한 CW값까지 도달하는데 BEB알고리즘

보다 많은 시간이 걸려 불필요한 backoff 기간이 많이 남게 되어 전송 지연시

간이 증가하게 된다. 그림 14는 BEB와 EIED의 CW값 변화 과정을 간단히 보

여준다.

32

그림 14. BEB 와 EIED 의 전송 성공과 실패 시 CW 값 변화 과정

Figure 14. Backoff mechanism of BEB and EIED

Backoff counterpaused

resume resume

Data transmission

time

Node A

Node B

Node C

Node D

Backoff counterpaused

Backoff counterpaused

그림 15. PCB 의 노드 추정 과정

Figure 15. Estimation the number of active nodes with the PCB

33

4. Pause Count Backoff (PCB) Algorithm

이 PCB는 앞선 연구의 문제들을 해결하기 위하여 활동하는 노드 수를 추

정하고 이에 따른 적합한 CW값을 찾아낸다. 활동하는 노드 수의 추정은 그림

15와 같이 계산한다. 그림 15에서 EDCA의 backoff 과정을 보면 데이터를 보낼

노드는 backoff 기간을 갖는데 그 도중에 다른 노드가 데이터를 전송할 경우

backoff 구간이 잠시 멈추게 된다. PCB 알고리즘에서는 이 멈춤 기간을 이용하

는데 멈춤 횟수가 많을수록 활동하는 노드의 수가 많다고 판단하여 그에 적합

한 CW값을 결정한다[8]. 이를 결정하는 방법은 다음과 같다.

2 ,cNP

CW (28)

이때 cP 는 한 slot에서 노드가 충돌할 확률이며 이 확률은 활동하는 노드 수

N을 두 배 하여 CW값으로 나눈 값이 된다. PCB 알고리즘은 평균 멈춤 횟수

를 이용하는데 시스템의 안정성을 갖게 하기 위하여 지수가중 이동평균

(EWMA: Exponential Weight Moving Average)을 이용한다. 앞서 구한 충돌확률을

이용하여 지수가중 이동평균을 취하기 위한 β값을 구하면 다음과 같다.

1 .cP

β = (29)

이렇게 구해진 β 에 평균 멈춤 횟수를 곱하여 새로운 CW값을 결정하게

된다.

_ _ .NEWCW avg pause countβ= × (30)

이는 단순히 멈춤 횟수만을 이용하여 시스템의 트래픽 양을 추정하기 때

문에 실제 트래픽 양과 그 추정 값에 오차가 있을 수 있어 정확한 CW값을 정

하는데 제한이 따를 수 있다.

34

제２절 제안하는 backoff 알고리즘

육군 지휘소에 설치되는 ATCIS 무선 LAN의 특징은 네트워크의 트래픽이

급격하게 변화한다는 사실이다. 왜냐하면 부대정비나 교육훈련 등의 비전투시

기에는 네트워크 사용량이 적으나 전투가 실시되면 주요 국면에서 비전투시기

에 비해 상당한 전투원이 네트워크를 사용하게 되기 때문이다. 따라서 육군 지

휘소 무선 LAN은 상용과는 달리 변화에 민감하게 반응하는 무선 LAN이 필요

하며 이를 만족시키기 위하여 트래픽 양 추정을 통한 적합한 CW값을 결정하

는 새로운 backoff 알고리즘을 제안한다.

본 논문에서 제안하는 트래픽 양 추정 기반의 알고리즘(EBA: Estimation-

based Backoff Algorithm)는 크게 두 단계로 나눌 수 있다. 첫 번째 단계는

backoff 기간 동안의 idle slot 정보를 이용하여 네트워크 트래픽 양을 추정하는

단계이며 두 번째 단계는 계산된 트래픽 양을 이용하여 최적의 CW값을 결정

하는 단계이다. 첫 번째 단계의 트래픽 양 추정 방법은 한 backoff 기간 중 채

널의 인식 과정을 거쳐 얻을 수 있는 파라미터 중 idle slot 개수를 이용한다.

한 슬롯에 노드가 응답할 확률은 이항분포를 가짐을 이용해 idle slot 개수의 기

댓값을 구하면 idle slot 개수의 기댓값에 대한 수식이 간단한 지수 함수의 형태

로 나타남을 알 수 있고 이를 이용하여 트래픽 양에 대한 식으로 정리함으로

써 단일 연산으로 트래픽 양 수를 추정한다.

1. 네트워크의 트래픽 양 추정

각 노드는 backoff 기간 동안의 idle slot과 busy 또는 collision slot의 기댓값

을 구할 수 있다. N 은 멈춤 기간을 포함한 전체 backoff slot을 의미하고 n은

총 트래픽 양을 의미할 때, n개의 트래픽 중 r 개의 트래픽이 어떤 한 slot에

서 전송을 시도할 확률은 다음과 같은 식으로 표현 할 수 있다[11].

35

-1 1( ) 1 .

r n rnP X r

r N N= = −

⎛ ⎞⎛ ⎞ ⎛ ⎞⎜ ⎟ ⎜ ⎟⎜ ⎟⎝ ⎠ ⎝ ⎠⎝ ⎠

(31)

한 backoff 기간 내에서 r 개의 트래픽이 전송을 시도하는 기대값을 구하

면 식 (32)와 같다.

1 1[ ] 1 .

r n rnE X r N

r N N

−

= = −⎛ ⎞⎛ ⎞ ⎛ ⎞

⎜ ⎟ ⎜ ⎟⎜ ⎟⎝ ⎠ ⎝ ⎠⎝ ⎠ (32)

식 (32)를 이용하여 idle slot 개수의 기댓값을 0 ( , )a N n 으로 정의하면 식

(33)과 같이 나타낼 수 있다[9].

0 ( , )

1[ 0] 1 .n

a N n N NE XN

= × = ×⎛ ⎞= −⎜ ⎟⎝ ⎠

(33)

식 (33)을 이용하여 추정된 트래픽 양을 식 (34)와 (35)의 과정을 거쳐 식

(36)을 구할 수 있다.

01log ( , ) log( ) log( ),Na N n N n

N−

= + (34)

0{log( 1) log( )} log( ( , )) log( ),N N n a N n N− − = − (35)

0log( ( , )) log( ) ,log( 1) log( )est

a N n NnN N

−=

− − (36)

이때, estn 는 추정된 트래픽 양을 의미한다.

2. 최적의 CW 크기 계산

본 절에서는 트래픽 양에 따라 CW 크기를 할당하기 위한 방법을 제시한

다. 먼저 트래픽 양에 따른 최적의 CW값을 구하기 위하여 노드의 전송 지연시

간을 이용한다. 전송 지연시간이란 한 트래픽이 성공적으로 전송 될 때까지 걸

린 시간을 의미하며 전송지연시간(D)은 재전송횟수와 전체 CW 크기의 곱으로

36

표현 할 수 있다[10].

( , ) numberof retransmission CWsize.D C n = × (37)

각 노드는 전체 CW 크기를 알고 있기 때문에 다른 노드의 전송지연시간

을 계산하면 된다. CW 크기를 C라고 할 때 CW 기간에서 다른 노드가 성공적

으로 한 트래픽을 전송할 확률 succP 는 식 (38)과 같다.

11 11 .n

succPC C

−⎛ ⎞⎟⎜= × − ⎟⎜ ⎟⎜⎝ ⎠ (38)

따라서 트래픽 양을 n 이라고 하면 CW 기간 내의 특정 slot에서 하나의

트래픽이 성공적으로 전송될 확률은 식 (39)와 같다. 1 1

,1 1 11 1 .

n n

succ NP CC C C

− −⎛ ⎞ ⎛ ⎞⎟ ⎟⎜ ⎜= × − × = −⎟ ⎟⎜ ⎜⎟ ⎟⎜ ⎜⎝ ⎠ ⎝ ⎠ (39)

( )succP k 를 k번째 CW 기간에서 하나의 트래픽이 성공적으로 전송될 확률

로 정의하면 식 (40)과 같다.

1, ,( ) (1 ) .k

succ succ N succ NP k P P −= − (40)

기하분포의 평균을 이용하여 하나의 트래픽에 대한 평균 재전송 횟수를

구하면 식 (41)과 같다.

11

1( ) ( ) .11

succ nk

E X k kP k

C

∞

−=

= = =⎛ ⎞⎟⎜ − ⎟⎜ ⎟⎜⎝ ⎠

∑ (41)

식 (37)과 (41)을 이용하여 노드의 전송 지연시간 D(C, n)을 구하면 식 (42)

와 같다.

1( , ) .11

nCD C n

C

−=⎛ ⎞⎟⎜ − ⎟⎜ ⎟⎜⎝ ⎠

(42)

노드의 전송지연시간 D(C, n)가 최소일 때의 CW 크기 C값을 구하기 위해

37

D(C, n)를 C에 대해 미분하면 식 (43)과 같다.

1( , ) 0.11

nCD C n

N CC

−

∂ ∂= =

∂ ∂ ⎛ ⎞⎟⎜ − ⎟⎜ ⎟⎜⎝ ⎠

(43)

식 (43)으로부터 최적의 CW 크기를 구하면 식 (44)에 의해 추정된 트래픽

양이 된다.

.optimalCW n= (44)

3. EBA 알고리즘

앞 절을 토대로 제안하는 알고리즘을 살펴보면 표 5와 같다. 제안하는 알

고리즘은 총 2단계로 나누어진다. 1단계는 먼저 현재 활동하는 트래픽 양을 추

정하는 과정이다. 활동하는 트래픽 양을 추정하기 위해 3장 1절과 같이 backoff

기간 idle slot 계산하는데 먼저 backoff 기간 중의 busy count의 개수를 계산한다.

계산된 busy count를 이용하여 busy slot의 개수를 계산하는데 이를 위하여 한

패킷을 전송하는 걸리는 시간을 slot time으로 나눈 α 값을 이용한다. 전체

backoff 기간은 idle slot과 busy slot의 합이므로 전체 backoff 기간에서 계산된

busy slot의 개수의 차이가 idle slot의 개수가 된다. 이를 0 ( , )a N n 로 놓고 활동

하는 트래픽 양을 식 (36)과 같이 계산하여 활동하는 트래픽 양을 추정한다.

그 후 2단계로서 식 (44)와 같이 활동하는 트래픽 양을 다음 전송시의 CW값으

로 정하게 된다.

제３절 성능분석

이 장에서는 제안하는 알고리즘과 관련연구에서 제시된 알고리즘들을 사

용하여 전송율과 평균접속 지연시간, 그리고 형평성 지수를 평가한다. 모의실

38

표 5. EBA 의 알고리즘

Table 5. Algorithm of EBA

Step1: Estimating the number of active nodes When a channel is busy during the backoff period

-. busy_count = busy_count +1 Backoff period end

Calculate the parameters

-. busy_slot_count=busy_count * α , _ _ 1

_ _ _data packet size

transmission data rate slot sizeα⎛ ⎞⎟⎜ ⎟= ×⎜ ⎟⎜ ⎟⎜⎝ ⎠

-. total_backoff_period = idle_slot_count + busy_slot_count

-. a0(N,n)= idle_slot_count

Obtain the estimated number of active nodes

0log( ( , )) log( _ _ )log( _ _ 1) log( _ _ )est

a N n total backoff periodn

total backoff period total backoff period−

=− −

Step 2: Deciding the optimal CW Obtain the optimal CW

-. CWoptimal= nest

험은 IEEE 802.11을 기반으로 한 무선 LAN 모듈로 OPNET을 이용하여 실시하

였다. 노드 수는 육군 지휘소 무선 LAN의 사용자 수에 맞추어 30 ~ 70개로 변

화를 시켜가며 300초 동안 실시하였다. 모든 노드는 통달거리 내에 위치하여

있으며, 각 노드에서 목적지 노드는 랜덤 하게 선택되었다. 본 시뮬레이션에

대한 파라미터는 EDCA의 표준과 [6], [7]에서 제시한 값을 사용하였으며 표 6

과 같다. 본 모의 실험의 데이터 처리 속도는 초당 11Mbits, slot time은 20 μs,

SIFS와 DIFS는 각 10 μs, 50 μs로 주어졌다. 패킷사이즈는 평균 1024바이트로서

지수함수적으로 변화시켰으며 패킷 생성기간도 평균 0.1초에 지수함수적으로

변화를 주었다. 그림 16은 본 모의실험의 네트워크 구조이다.

39

그림 16. 모의 실험에 적용된 네트워크 구조

Figure 16. Network structure of the simulation

1. 네트워크 전송율

그림 17은 IEEE 802.11 무선 LAN에서 다양한 backoff 알고리즘에 따른 전

송율을 나타낸다. 모의 실험결과 BEB는 채널에 따른 경쟁 노드가 많아질수록

가장 비효율적인 전송율을 보여주었다. 이에 대한 원인은 노드 수가 50개가 되

면서 임의로 변화하는 데이터 전송에 BEB 알고리즘 같이 수동적으로 CW값을

변화시키는 방식의 알고리즘이 적절하게 CW값을 변화시키지 못함으로써 발생

하였다.

표 6. 모의실험에 사용된 파라미터 값

Table 6. The network parameters that are used in the simulation

Section Value

Data rate 11 Mbits/s

Slot_time 20 μs

SIFS 10 μs

DIFS 50 μs

CWmin 31

CWmax 1023

Packet size exponential(1024) bytes

Packet inter-arrival time exponential(0.1) sec

40

EIED 알고리즘은 BEB 알고리즘처럼 CW값을 최소값으로 변화시키지 않고 서

서히 감소시킴으로써 BEB 보다 높은 전송율을 보여주었으나 노드 수가 55개

를 넘어서부터는 BEB와 유사하게 CW값의 변화에 적응하지 못하고 급격하게

전송율이 감소하는 것을 알 수 있다. 이것은 EIED와 BEB 알고리즘이 단순히

한 순간만의 상태를 통하여 시스템 전체의 트래픽 양으로 확대해석하기 때문

에 데이터가 급변하는 시스템에서는 적합하지 않음을 보여준다. 이와는 달리

PCB나 EBA의 경우에는 시스템 traffic이 다양하게 변화함에도 높은 전송율을

유지한다. 이것은 네트워크 내에서 EBA알고리즘이 주변의 트래픽 양을 추정하

여 시스템에 적합한 CW값을 추정하기 때문에 높은 전송율을 보일 수 있었다.

특히 노드가 70개 일 때 EBA 알고리즘은 다른 알고리즘보다 트래픽 추정

30 35 40 45 50 55 60 65 702

2.5

3

3.5

4

4.5

5x 10

6

Number of nodes

Thr

ough

put(

bits

/sec

)

BEBEIEDEILDPCBEBA

그림 17. 노드 수에 따른 네트워크 전송율

Figure 17. Throughput vs. Number of nodes

41

이 더 정확하게 계산하여 그에 적합한 CW값을 결정하기 때문에 가장 효율적

인 전송을 할 수 있었다.

2. 평균 접속 지연시간

그림 18은 활동하는 노드 수에 따른 단대단 패킷 지연시간을 나타낸다. 그

림에서 지연시간은 활동하는 노드 수가 많아 질수록 그 값도 증가하였다. 또한

네트워크 전송율의 모의 실험 결과와 유사하게 수동적으로 네트워크 상태를

고려하여 CW값을 결정하는 BEB나 EIED 알고리즘의 지연시간이 가장 높은 지

연시간을 기록하였다. 이는 노드 수가 많아질수록 보내는 데이터 양이 더욱 많

아짐에도 불구하고 일방적인 CW값 결정 과정을 통하여 다른 알고리즘에 비해

더 많은 충돌을 경험했기 때문이다.

그러나 PCB나 EBA의 경우 네트워크의 트래픽 양에 적합한 CW값을 결정

하므로 다른 알고리즘에 비해 낭비되는 시간을 줄여 노드 수가 70개 일 때

BEB 보다 50% 감소된 값을 보였다.

PCB의 경우 노드 수가 45개일 때 가장 먼저 불안정한 상태를 나타내며 가

장 많은 지연시간을 나타내었으나 55개 때는 이후부터는 BEB방식보다 더 낮

은 지연시간을 나타냈다. 그 이유는 BEB는 이전의 전송상태만으로 CW값을 결

정하기 때문에 실제 네트워크내의 활동하는 노드 수가 늘어났음에도 불구하고

전송이 성공하면 최소값으로 되돌려 더 많은 충돌을 경험해야 하기 때문이다.

그러나 PCB는 backoff 기간의 멈춤 횟수를 통하여 네트워크의 활동하는 노드

수를 추정하기 때문에 노드가 55개 이상일 때 BEB보다 더 효율적인 모습을

보였다. 하지만 단순히 멈춤 횟수만을 이용하기 때문에 노드 수가 45개에서 50

개 사이의 경우 기존의 알고리즘 보다 더 비효율적인 모습을 보였다. 이에 비

해 제안하는 알고리즘 EBA의 경우 노드 수가 70개일 때 다른 알고리즘에 비

해 지연시간이 약 2.3초로 월등히 향상된 모습을 나타내었다.

42

30 35 40 45 50 55 60 65 700

0.5

1

1.5

2

2.5

3

3.5

4

4.5

Number of nodes

Ave

rage

acc

ess

dela

y(se

c)

BEB

EIED

EILDPCB

EBA

그림 18. 노드 수에 따른 평균 접속 지연시간

Figure 18. Number of nodes vs. Average access delay

30 35 40 45 50 55 60 65 700.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

Number of nodes

Fai

rnes

s In

dex

BEBPCBEIEDEILDEBA

그림 19. 노드 수에 따른 형평성 지수

Figure 19. Number of nodes vs. Fairness index

43

3. 형평성

노드간 형평성 문제는 backoff 알고리즘 연구에서 매우 중요한 문제이다.

본 논문에서는 [11]에서 제시한 식 (45)과 같은 형평성 지수를 계산하는 공식을

사용하였다. 형평성 지수는 각 노드간에 자원이 얼마나 공평하게 분배되었는지

수치로서 보여준다. Jain의 형평성 지수 계산 방법은 다음과 같다.

2

11 2

2

1

( , ,..., ) .

n

ii

n n

ii

yg y y y

n y

=

=

⎛ ⎞⎟⎜ ⎟⎜ ⎟⎟⎜⎝ ⎠=

⋅

∑

∑ (45)

Jain의 형평성 지수 모델을 통하여 계산된 값은 0과 1사이의 값을 가지며

값이 클수록 각 노드가 균등하게 데이터를 보낼 수 있는 기회를 얻어 높은 형

평성이 이루어졌음을 의미한다[14]. 그림 19는 각 backoff 알고리즘 사이의 형

평성 지수를 나타낸다.

그림 19로부터 제안하는 EBA 알고리즘은 다른 알고리즘과 비교했을 때

가장 안정적인 상태를 보였다. 이것은 EBA 알고리즘이 주변의 활동하는 노드

수를 추정하고 그것을 토대로 적합한 CW값을 찾아 적용시키기 때문에 가장

공평한 전송이 이루어졌다. 이에 비해 다른 알고리즘은 단순히 이전의 전송 상

태만으로 CW값을 결정하기 때문에 실제 시스템 상의 트래픽 양에 비해 너무

적거나 큰 CW값을 결정하여 전송 기회가 공평하게 주어지지 않았음을 알 수

있었다. 특히 BEB의 경우 이전의 전송이 성공하게 되면 CW값을 초기값으로

설정하게 되어 다음 전송에서 다른 노드에 비해 전송기회가 더 빨리 주어지게

되어 형평성 지수가 매우 낮았다. PCB의 경우 EBA와 유사하게 주변의 활동하

는 노드 수를 추정하나 단순히 멈춤 횟수만으로 CW값을 결정하기 때문에 시

스템에 가장 적합한 CW값을 결정하지 못하여 노드들 간의 전송기회가 EBA보

다 공평하게 분배되지 않았다.

44

제４장 결 론

본 논문에서는 육군 지휘소 무선 LAN의 실시간 서비스 성능을 향상시키

기 위하여 IEEE 802.11을 기반으로 EDCA를 사용할 때 스트리밍 서비스의 QoS

를 만족시키기 위한 승인제어 기술과 backoff 알고리즘을 제안하였다. 제안하는

승인제어 기술은 응용계층의 정보를 기반으로 EB를 계산하고 무선채널에서 발

생할 수 있는 패킷손실 확률과 충돌확률 정보를 고려하여 무선자원을 할당하

였으며 이를 기반으로 승인제어를 수행하였다. 제안하는 backoff 알고리즘은 활

동하는 트래픽 양을 추정하기 위하여 backoff 기간 동안의 idle slot의 비율을 고

려하여 하나의 slot에서 노드가 응답할 확률은 이항분포를 가진다는 것을 이용

해 idle slot 개수의 기댓값을 구했다. 빈 슬롯 개수의 기댓값에 대한 수식이 간

단한 지수 함수의 형태로 나타나기 때문에 그것을 트래픽 양에 대한 식으로

정리함으로써 단일 연산으로 빠르게 트래픽 양을 추정한다. 이를 통해 활동하

는 트래픽 양에 대한 가장 적절한 CW값이 무엇인지 수식을 통하여 알아보았

으며 계산된 수식에 의하면 활동하는 트래픽 양 만큼의 CW값이 최대의 성능

을 나타내었다.

모의실험결과 승인제어기술에서는 기존의 CAC 기술보다 제안된 방법이

비디오 소스의 수가 증가하여도 스트리밍 서비스의 지연한계 값을 확보하여

사용자에게 충분한 서비스를 제공해 줄 수 있음을 알 수 있었으며 backoff 알

고리즘의 경우 기존의 다른 backoff 알고리즘 보다 제안한 알고리즘의 성능이

노드 수가 70개일 때 접속지연시간과 전송율에 있어서 뚜렷한 성능향상을 확

인할 수 있었으며 형평성 측면에 있어서도 노드 수와 상관없이 전 구간에 걸

쳐 우수함을 알 수 있었다.

따라서 제안하는 승인제어 기술과 backoff 알고리즘을 육군 지휘소 무선

LAN에 사용할 경우 기존의 상용제품보다 보다 네트워크 트래픽이 급변하거나

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실시간 정보 서비스를 제공할 때 접속지연시간을 감소시킬 수 있어 더 나은

정보를 제공할 수 있을 것이다.

향후 과제로서 본 논문에서는 승인제어기술과 backoff 알고리즘의 모의실

험을 별도로 하여 두 가지 기술이 통합되었을 경우는 고려하지 않았기 때문에

차후 이 기술들을 통합한 모의 실험을 통하여 더욱 정확한 성능향상결과가 수

행되어야 할 것이다. 또한 infrastructure가 없는 메쉬 네트워크에서 멀티홉을 고

려한 효율적인 CAC 기술 및 backoff 알고리즘에 대한 연구를 통해 Ad-Hoc 모

드에 적합한 기술들이 차후 연구로서 필요하다.

46

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Abstract

Due to the developed IT technology, the concept of the war execution has

been changed to the Network Centric Warfare (NCW) from Platform Centric

Warfare (PCW). This, a marked change, reduced the time required of the

operations significantly. Reduction of the time required of the operations is

accomplished improvement of the fighting power. Reduction of the time required

of the operations became possible because of development of wireless network

technology. Therefore, the requirement of the wireless local area network (WLAN)

technology will increase in military.

Therefore, the Korea Army considers the introduction of the WLAN

technology in Army Tactical Command Information System (ATCIS). But the

WLAN of the present is insufficient to support real time service. To solve this

insufficiency supporting real time service, we propose the CAC and the backoff

algorithm for Army WLAN in ATCIS.

In the HCCA reserves the channel resources based on the mean data rate in

IEEE 802.11e. It may cause either the waste of channel resource or the increase of

transmission delay at MAC layer if the frame size is rapidly varied when a

compressed mode video codec such as MPEG video is used. To solve these

problems, it is developed that the packet scheduler allocates the wireless resource

adaptation by according to the packet size. However, it is difficult to perform the

admission control because of the difficulty with calculating the available resources.

In this paper, we propose a CAC mechanism to solve the problem that may not

satisfy the QoS by increasing traffic load in case of using EDCA. Especially, the

proposed CAC mechanism calculates the EB of TSs using the traffic information

transmitted by the application layer and the number of average transmission

according to the wireless channel environment, and then determines the admission

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of the TS based on the EB. According to the simulation results of the proposed

CAC mechanism, it admitted the TSs under the loads which are satisfied within the

delay bound. Therefore, the proposed mechanism guarantees QoS of streaming

services effectively.

Furthermore, this paper proposes a new backoff algorithm to enhance both the

delay and the throughput of the EDCA for ATCIS in the IEEE 802.11 based

wireless networks. The proposed algorithm, which is named as the Estimation-

based Backoff Algorithm (EBA), observes the number of the idle slots during the

backoff period in order to estimate the number of active nodes in the network.

Especially, when the number of nodes or the amount of traffic dramatically varies,

the proposed algorithm determines a more appropriate contention window based on

the estimation algorithm. This paper evaluates the performance of the proposed

EBA by using simulation, and it compares the EBA’s performance with other

backoff algorithms such as the binary exponential backoff (BEB), the exponential

increase exponential decrease (EIED), the exponential increase linear decrease

(EILD), the pause count backoff (PCB). The simulation results show that the EBA

outperforms the other backoff algorithms because it has better adaptability to the

network load variation. By comparing the performance of the EBA to that of the

BEB, which is defined in the IEEE 802.11, the EBA increases the network

throughput by around 25 %, and it decreases the mean packet delay by about 50 %

when the number of nodes is 70.