KR20150115337A - 셀 최적화 방법 및 장치 - Google Patents
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Abstract
셀 최적화 방법 및 장치를 개시한다.
수집된 데이터를 기반으로 사용자 이동성 패턴을 분석하고, 분석된 사용자 이동성 패턴을 고려하여 셀 각각의 핸드오버 파라미터 또는 셀 모드를 동적으로 변경하도록 셀들을 제어하여 셀 최적화를 수행할 수 있는 셀 최적화 방법 및 장치를 제공한다.
수집된 데이터를 기반으로 사용자 이동성 패턴을 분석하고, 분석된 사용자 이동성 패턴을 고려하여 셀 각각의 핸드오버 파라미터 또는 셀 모드를 동적으로 변경하도록 셀들을 제어하여 셀 최적화를 수행할 수 있는 셀 최적화 방법 및 장치를 제공한다.
Description
본 실시예는 셀 최적화 방법 및 장치에 관한 것이다.
이하에 기술되는 내용은 단순히 본 실시예와 관련되는 배경 정보만을 제공할 뿐 종래기술을 구성하는 것이 아니다.
일반적으로 이동통신 시스템은 주파수 자원을 효율적으로 관리하기 위하여 네트워크를 셀로 구분한다. 단말기는 자신이 속한 셀의 노드(기지국)로부터 이동통신 서비스를 제공받는다. 단말기가 현재 셀에서 다른 셀로 이동하는 경우, 이동통신 시스템에서는 단말기에 현재 셀과 이동하고자 하는 셀에 대한 핸드오버(Hand Over)를 수행하여 지속적인 이동통신 서비스가 이루어지도록 한다.
하지만, 일반적인 핸드오버 방식에서는 단말기의 이동성을 고려하지 않고 핸드오버를 수행한다. 단말기의 이동성이 고려되지 않은 핸드오버 환경에서 단말기가 고속으로 핸드오버 지역을 통과하게 되는 경우 서비스가 단절된다. 또한, 단말기의 이동성이 고려되지 않은 핸드오버 환경에서 단말기가 저속으로 핸드오버 지역을 통과하는 경우 불필요한 핸드오버가 발생하는 문제가 있다.
단말기의 이동성을 고려하는 종래의 방법으로는 고속도로나 자동차 전용 도로 등과 같이 단말기의 이동성이 높은 지역에 한하여 도로의 셀 커버리지(Cell Coverage) 최적화를 위해 인근 노드(기지국)의 안테나를 도로 방향으로 기울기(Tilt)를 주는 정도의 최적화가 수행되었다. 이에, 보다 체계적으로 단말기의 이동성을 판별하고, 판별된 이동성이 고려하여 단말기의 핸드오버를 수행하는 셀을 최적화하는 기술을 필요로 한다.
본 실시예는 수집된 데이터를 기반으로 사용자 이동성 패턴을 분석하고, 분석된 사용자 이동성 패턴을 고려하여 셀 각각의 핸드오버 파라미터 또는 셀 모드를 동적으로 변경하도록 셀들을 제어하여 셀 최적화를 수행할 수 있는 셀 최적화 방법 및 장치를 제공하는 데 목적이 있다.
본 실시예의 일 측면에 의하면, 복수 개의 셀로부터 환경 정보를 수집하는 수집부; 상기 환경 정보에 근거하여 상기 셀 각각에 대한 사용자 분포 패턴을 파악하는 분석부; 및 상기 사용자 분포 패턴을 토대로 상기 셀 각각에 대한 사용자 이동성(User Mobility)을 판별한 사용자 이동성 정보를 생성한 후 상기 사용자 이동성 정보를 기반으로 핸드오버 파라미터를 변경하도록 하는 최적화 명령을 상기 셀 각각으로 전송하는 최적화부를 포함하는 것을 특징으로 하는 최적화 장치를 제공한다.
본 실시에의 다른 측면에 의하면, 최적화 장치가 셀을 최적화하는 방법에 있어서, 복수 개의 셀로부터 환경 정보를 수집하는 과정; 상기 환경 정보에 근거하여 상기 셀 각각에 대한 사용자 분포 패턴을 파악하는 과정; 상기 사용자 분포 패턴을 토대로 상기 셀 각각에 대한 사용자 이동성을 판별한 사용자 이동성 정보를 생성하는 과정; 및 상기 사용자 이동성 정보를 기반으로 핸드오버 파라미터를 변경하도록 하는 최적화 명령을 상기 셀 각각으로 전송하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 셀 최적화 방법을 제공한다.
이상에서 설명한 바와 같이 본 실시예에 의하면, 수집된 데이터를 분석하여 사용자 이동성 패턴을 파악하고, 사용자 이동성 패턴에 따라 셀 각각의 핸드오버 파라미터 또는 셀 모드를 동적으로 변경하도록 셀들을 제어하여 셀 최적화를 수행할 수 있는 효과가 있다.
본 실시예에 의하면, 복수 개의 셀로부터 수집되는 빅 데이터(Big Data)를 실시간으로 분석하여 각 사용자 환경에 맞도록 셀을 최적화할 수 있으며, 셀 최적화로 인해 셀 처리량 및 사용자의 체감 품질을 향상시킬 수 있다.
본 실시예에 의하면, 복수 개의 셀 각각에 대한 사용자 밀집도에 따라 적응적으로 셀 모드(섹터 모드 ↔ 카피 모드)를 변경하도록 셀들을 각각 제어하여 사용자 환경에 대응하는 최적화된 핸드오버 환경을 실시간으로 제공할 수 있는 효과가 있다.
도 1은 본 실시예에 따른 셀 최적화 시스템을 개략적으로 나타낸 블럭 구성도이다.
도 2는 본 실시예에 따른 최적화 장치를 개략적으로 나타낸 블럭 구성도이다.
도 3은 본 실시예에 따른 셀 최적화 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 4는 본 실시예에 따른 고속 핸드오버 환경을 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 본 실시예에 따른 저속 핸드오버 환경을 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 본 실시예에 따른 최적화 장치를 개략적으로 나타낸 블럭 구성도이다.
도 3은 본 실시예에 따른 셀 최적화 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 4는 본 실시예에 따른 고속 핸드오버 환경을 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 본 실시예에 따른 저속 핸드오버 환경을 설명하기 위한 도면이다.
이하, 본 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.
본 실시예에 기재된 '기준치'란 동일한 공간(즉, 셀) 내의 사용자 밀집 기준을 의미하며, '제 1 기준치'와 '제 2 기준치'로 구분된다. '제 1 기준치'는 사용자 이동성(User Mobility)이 고속인지의 여부를 판별하기 위한 동일한 공간 내의 사용자 밀집 기준을 말한다. 예컨대, 최적화 장치(130)는 복수 개의 셀 각각에 대한 사용자 밀집도 중 제 1 기준치 미만인 밀집도를 갖는 셀에 대해 동일한 공간 내의 사용자 밀집도가 낮은 것으로 판단하여 사용자 이동성이 고속인 것으로 판단한다. '제 2 기준치'는 사용자 이동성이 저속인지의 여부를 판별하기 위한 동일한 공간 내의 사용자 밀집 기준을 말한다. 예컨대, 최적화 장치(130)는 복수 개의 셀 각각에 대한 사용자 밀집도가 제 2 기준치 이상인 밀집도를 갖는 셀에 대해 동일한 공간 내의 사용자 밀집도가 높은 것으로 판단하여 사용자 이동성이 저속인 것으로 판단한다. '제 1 기준치'와 '제 2 기준치'는 동일한 값으로 설정되거나 각각 다른 값을 갖도록 설정될 수 있다.
도 1은 본 실시예에 따른 셀 최적화 시스템을 개략적으로 나타낸 블럭 구성도이다.
본 실시예에 따른 셀 최적화 시스템은 단말기(110), 네트워크(120) 및 최적화 장치(130)를 포함한다. 셀 최적화 시스템에 포함된 구성요소는 반드시 이에 한정되는 것은 아니다.
단말기(110)는 사용자의 명령에 따라 네트워크(120)에 접속하여 각종 데이터를 송수신하는 전자기기를 말한다. 단말기(110)는 태블릿 PC(Tablet PC), 랩톱(Laptop), 개인용 컴퓨터(PC: Personal Computer), 스마트폰(Smart Phone), 개인휴대용 정보단말기(PDA: Personal Digital Assistant) 및 이동통신 단말기(Mobile Communication Terminal) 등 중 어느 하나일 수 있다. 단말기(110)는 네트워크(120)로 접속하기 위한 프로그램 또는 프로토콜을 저장하기 위한 메모리, 해당 프로그램을 실행하여 연산 및 제어하기 위한 마이크로프로세서 등을 구비한다.
네트워크(120)는 CDMA(Code Division Multiple Access), WCDMA(Wideband Code Division Multiple Access), GSM(Global System for Mobile Communications), LTE(Long Term Evolution), EPC(Evolved Packet Core) 등의 네트워크와 향후 구현될 차세대 네트워크 및 클라우드 컴퓨팅 네트워크를 통칭하는 개념이다. 이러한, 네트워크(120)는 복수 개의 셀을 포함한다.
셀(Cell)은 하나의 노드(eNB)가 통제 가능한 셀 커버리지(Cell Coverage)를 의미한다. 하나의 노드(eNB)에서 반드시 하나의 셀 커버리지만을 형성하는 것은 아니며, 하나의 노드(eNB)에서 복수 개의 셀 커버리지를 형성할 수 있다. 이러한 셀은 스몰 셀(Small Cell)(피코셀(Picocell), 펨토셀(Femto Cell)), 매크로 셀(Macro Cell)을 포함한다.
본 실시예에 기재된 소스 셀(Source Cell)이란 소스 기지국으로서, 단말기(110)가 현재 통신하는 셀을 의미한다. 타겟 셀(Target Cell)이란 목적지 기지국으로서, 단말기(110)가 이동하고자 하는 셀을 의미한다.
네트워크(120)에 포함되는 셀에서 최적화 장치(130)로부터 복수 개의 인접 셀을 '카피 모드(Copy Mode)'로 동작하도록 하는 최적화 명령을 수신하는 경우, 해당 셀들은 셀 모드를 '카피 모드'로 변경하여 기준 셀과 동일하게 하나의 셀로서 동작한다. 다시 말해, '카피 모드'로 동작하는 셀들은 동일한 데이터를 동시에 단말기(110)로 전송한다.
최적화 장치(130)는 일종의 분석 서버로서, 지능적 최적화를 위한 분석 플랫폼(Analytics Platform for Intelligent Optimization)을 탑재한 장치를 의미한다. 최적화 장치(130)는 네트워크(120)에 포함된 복수 개의 셀 각각에 대한 단말기(110)의 이동성 패턴(Mobility Pattern)을 분석하고, 분석된 이동성 패턴을 이용하여 셀 커버리지(Coverage)를 최적화를 위해 핸드오버 파라미터 변경 또는 셀 모드를 동적으로 변경하도록 셀을 제어하는 장치이다.
예들 들어, 단말기(110)가 차량에 탑재되어 도로 상에 위치할 때, 차가 막히지 않는 상황이면 고속으로 이동할 수 있는 환경이 조성된다. 최적화 장치(130)는 단말기(110)가 고속으로 이동할 수 있는 환경에 따라 도로 상에 위치한 셀들이 고속 핸드오버를 수행하도록 하는 최적화 명령을 생성한다. 다시 말해, 단말기(110)의 이동성이 높은 환경에서는 단말기(110)가 셀에 머무르는 시간이 상대적으로 짧으며, 핑퐁(Ping-Pong) 현상(핸드오버 이후 원래 셀로 다시 핸드오버해서 돌아오는 현상 또는 이를 반복하는 현상)에 대한 우려도 낮아지게 되므로, 최적화 장치(130)에서 각 셀을 고속 핸드오버 환경에 맞게 최적화 할 수 있다.
반면, 단말기(110)가 차량에 탑재되어 도로 상에 위치할 때, 차가 막히거나 정체현상이 발생하면 저속으로 이동하는 환경이 조성된다. 최적화 장치(130)는 저속으로 이동하는 환경에 따라 도로 상에 위치하는 셀들이 저속 핸드오버를 수행하도록 하는 최적화 명령을 생성한다. 다시 말해, 차가 막히거나 정체현상이 발생하면 차량의 이동속도가 낮아지거나, 멈추는 시간이 길어지고, 동일 공간에 사용자들이 밀집하게 된다. 동일 공간에 사용자들이 밀집되면, 핸드오버 이후 핑퐁 현상이 발생할 확률이 높아지게 된다. 따라서, 본 실시예에 따른 최적화 장치(130)는 고속 핸드오버 환경 또는 저속 핸드오버 환경에 따라 셀 내 핸드오버 파라미터를 최적화하거나 셀 모드를 동적으로 변경(섹터 모드(Sector Mode) ↔ 카피 모드(Copy Mode))하도록 셀을 제어하여 핸드오버 품질을 향상시킬 수 있다.
이하, 최적화 장치(130)의 주요 동작을 정리하면 다은과 같다.
1. 최적화 장치(130)는 네트워크(120)에 포함된 복수 개의 셀로부터 빅 데이터(Big Data)(환경 정보)를 수집하며, 수집된 빅 데이터(환경 정보)를 분석하여 셀의 사용자 이동성 패턴을 파악한다.
2. 최적화 장치(130)는 사용자 이동성 패턴에 근거하여 복수 개의 셀 각각에 대한 사용자 이동성이 고속 또는 저속(노매딕(Nomadic))인지의 여부를 결정한다.
3. 최적화 장치(130)는 사용자 이동성이 고속인 경우 고속 핸드오버가 수행될 수 있도록 핸드오버 파라미터를 변경하거나 셀 모드를 동적으로 변경(예컨대, 셀 모드를 '카피 모드'로 변경)되도록 셀들을 제어한다. 이때, 최적화 장치(130)는 복수 개의 셀 각각의 특성에 따라 핸드오버 파라미터 변경 또는 모드 변경을 동시 수행하거나 개별적으로 적용할 수 있도록 셀들을 제어(최적화 명령을 셀 각각으로 전송)한다.
4. 최적화 장치(130)는 사용자 이동성이 저속 또는 노매딕, 즉, 정지에 가까운 상태인 경우, 저속 핸드오버가 수행되도록 핸드오버 파라미터를 변경하거나 셀 모드를 동적으로 변경(예컨대, 셀 모드를 '섹터 모드'로 변경)하도록 셀 들을 제어한다.
<데이터 수집>
최적화 장치(130)는 각 셀로부터 환경 정보를 실시간 수집한다. 이때, 환경 정보는 각 셀에 대한 호처리 로그(Log) 정보, 각 셀에서의 핸드오버 천이 시간(HandOver Transition Time) 정보, 복수 개의 셀 각각에 대한 대기 시간(Holding Time) 정보, 제어 채널(Control Channel)의 사용량(Usage) 정보 및 데이터 채널(Data Channel)의 사용량 정보 중 적어도 하나 이상의 정보를 포함한다. 여기서, 제어 채널은 물리 하향링크 제어 채널(PDCCH: Physical Downlink Control Channel)을 의미하며, 데이터 채널은 물리 하향링크 공용 채널(PDSCH: Physical Downlink Shared Channel)을 의미한다.
일반적인 분석 장치에서의 데이터 수집 방식은 네트워크(120)의 노드(eNB) → 상위 관리 장치(EMS: Elementary Management Server) → 자기 설정 네트워크(SON: Self Configuration/Optimization Network)를 경유하여 환경 정보(통계 데이터)를 수집한다. 이러한, 일반적인 데이터 수집 방식은 전술한 경로를 경유하여 데이터를 수집하기 때문에, 약 '5 분' 내지 '15 분' 주기로 데이터의 수집이 가능하며, 수집된 데이터를 기반으로 정보를 분석하는 데 다시 시간이 소요되기 때문에 실시간 분석이 어려운 문제가 있다.
반면, 본 실시예에 따른 최적화 장치(130)는 네트워크(120) 내의 각 셀로부터 실시간으로 환경 정보를 수집하여 사용자 분포 패턴을 분석하고, 분석된 정보를 기반으로 핸드오버 파라미터 또는 셀 모드를 실시간으로 변경할 수 있도록 한다. 그러므로, 최적화 장치(130)는 사용자 환경에 맞는 실시간 대응이 가능하다.
최적화 장치(130)는 수집된 환경 정보에 포함된 각 셀에서의 핸드오버 천이 시간 정보, 복수 개의 셀 각각에 대한 대기 시간 정보, 제어 채널의 사용량 정보 및 데이터 채널의 사용량 정보 등을 축적한 축적 정보를 생성하고, 축적 정보를 이용하여 사용자 분포 패턴을 산출한다.
<사용자 이동성이 높은 환경>
최적화 장치(130)는 복수 개의 셀 각각에 대해 산출된 사용자 분포 패턴을 토대로 복수 개의 셀 각각에 대한 사용자 이동성을 판별한다. 최적화 장치(130)는 사용자 이동성 판별 결과, 셀의 환경이 사용자 이동성이 높은 셀(이동 환경 또는 도로 환경)인 경우, 핸드오버 파라미터를 변경하도록 셀들을 제어한다. 최적화 장치(130)는 셀의 환경이 사용자 이동성이 높은 셀에 대하여 기 설정된 오프셋(Offset) 값을 낮추는 저속 핸드오버 파라미터를 적용한다. 추가적으로, 최적화 장치(130)는 핸드오버 파라미터의 오프셋값뿐 아니라 복수 개의 셀 각각에 대한 CIO(Cell Individual Offset)값을 변경하도록 셀들을 제어하여 복수 개의 셀 각각에 대한 핸드오버의 방향성을 미세 조정(Fine Tunning)할 수 있다. 최적화 장치(130)는 CIO 값의 조정하여 예컨대, 'A 셀' → 'B 셀' → 'C 셀' 방향으로의 핸드오버가 좀더 빨리 수행되도록 오프셋 값을 설정하고, 역방향인 'A 셀' ← 'B 셀' ← 'C 셀' 방향으로는 핸드오버가 좀더 늦게 수행되도록 오프셋 값을 설정할 수 있다.
최적화 장치(130)는 적응적으로 셀 모드 변경을 수행한다. 최적화 장치(130)는 트래픽이 많지 않은 인접 셀(동일 공간에 사용자들의 분포가 작은 셀)들을 하나의 셀로 묶는 '카피 모드'로 변경하도록 셀들을 제어하여 셀 간 간섭(Inter-Cell Interference)을 줄일 수 있다.
<사용자 이동성이 낮은 환경>
최적화 장치(130)는 복수 개의 셀 각각에 대해 산출된 사용자 분포 패턴을 토대로 복수 개의 셀 각각에 대한 사용자 이동성을 판별한다. 최적화 장치(130)는 사용자 이동성 판별 결과, 사용자 이동성이 낮거나 노매딕 환경인 경우, 핸드오버 파라미터를 일반적인 환경의 파라미터(저속 핸드오버 파라미터)로 변경하도록 셀들을 제어한다.
최적화 장치(130)는 적응적으로 셀 모드 변경을 수행한다. 최적화 장치(130)는 사용자 이동성이 낮거나 노매딕 환경에서 셀 모드가 '카피 모드'로 동작하고 있는 경우, '카피 모드'에 포함된 셀들을 별도의 셀로 분리하여 운영하는 '섹터 모드'로 변경하도록 셀들을 제어한다.
<최적화 실시예>
최적화 장치(130)는 복수 개의 셀로부터 수집된 데이터를 이용하여 복수 개의 셀 각각에 대한 사용자 분포를 파악한다. 최적화 장치(130)는 사용자 밀집도 높은 셀의 핸드오버 파라미터 또는 셀의 모드를 변경하도록 셀들을 제어한다.
최적화 장치(130)는 네트워크(120) 내의 각 셀에 위치하는 노드(eNB)로부터 환경 정보를 수집한다. 최적화 장치(130)는 수집된 환경 정보에 근거하여 복수 개의 셀 각각에 대한 특성(셀 별 사용자 분포 패턴)을 파악한다. 최적화 장치(130)는 복수 개의 셀 각각에 대한 특성(셀 별 사용자 분포 패턴)을 토대로 복수 개의 셀 각각에 대한 사용자 이동성 정보를 판별한다. 이후 최적화 장치(130)는 복수 개의 셀 각각에 대한 사용자 이동성에 근거하여 각 셀의 핸드오버 파라미터 또는 셀 모드의 변경이 필요한 경우, 복수 개의 셀 각각을 최적화하기 위한 최적화 명령을 생성한다.
최적화 장치(130)는 사용자 이동성 정보에 따라 셀 각각의 핸드오버 파라미터 또는 셀 모드를 변경하도록 하는 최적화 명령을 셀 각각으로 전송한다. 이후, 네트워크(120) 내의 셀 각각은 최적화 장치(130)로부터 수신한 최적화 명령에 근거하여 단말기(110)의 핸드오버를 수행한다. 최적화 장치(130)는 핸드오버 파라미터 변경 또는 셀 모드 변경을 각각 수행하도록 하는 최적화 명령을 셀로 전송한다. 또한, 최적화 장치(130)는 핸드오버 파라미터 변경 및 셀 모드 변경을 동시에 수행하도록 하는 최적화 명령을 셀로 전송한다. 최적화 명령을 수신한 셀은 핸드오버 파라미터 변경 또는 셀 모드 변경을 각각 별도로 실행하거나 동시에 수행할 수 있다.
최적화 장치(130)는 사용자 분포 패턴을 토대로 판단한 사용자 이동성이 고속인 경우, 고속 이동성 셀에 우선적으로 셀 내에 핸드오버 파라미터(고속 핸드오버 파라미터)를 변경하도록 하는 최적화 명령을 전송한다. 이후, 최적화 장치(130)는 사용자 이동성이 더 높아져서 해당 셀에 대한 사용자 밀집도가 기 설정된 제 1 기준치 미만으로 낮아지는 경우, 추가적으로 셀 모드(카피 모드)를 변경하도록 하는 최적화 명령을 해당 셀(고속 이동성 셀)로 전송한다.
또한, 최적화 장치(130)는 사용자 분포 패턴을 토대로 판단한 사용자 이동성이 저속인 경우, 저속 이동성 셀에 우선적으로 셀 내에 핸드오버 파라미터(저속 핸드오버 파라미터)를 변경하도록 하는 최적화 명령을 전송한다. 이후, 최적화 장치(130)는 사용자 이동성이 더 낮아져서 복수 개의 셀 각각에 대한 사용자 밀집도 중 기 설정된 제 2 기준치 이상인 밀집도를 갖는 셀에 대해 추가적으로 셀 모드(섹터 모드)를 변경하도록 하는 최적화 명령을 해당 셀(저속 이동성 셀)로 전송한다.
도 2는 본 실시예에 따른 최적화 장치를 개략적으로 나타낸 블럭 구성도이다.
본 실시예에 따른 최적화 장치(130)는 수집부(210), 분석부(220) 및 최적화부(230)를 포함한다. 최적화 장치(130)에 포함된 구성요소는 반드시 이에 한정되는 것은 아니다.
최적화 장치(130)에 포함된 각 구성요소는 장치 내부의 소프트웨어적인 모듈 또는 하드웨어적인 모듈을 연결하는 통신 경로에 연결되어 상호 간에 유기적으로 동작한다. 이러한 구성요소는 하나 이상의 통신 버스 또는 신호선을 이용하여 통신한다.
수집부(210)는 복수 개의 셀로부터 실시간으로 환경 정보를 수집한다. 환경 정보는 각 셀에 대한 호처리 로그 정보, 각 셀에서의 핸드오버 천이 시간 정보, 복수 개의 셀 각각에 대한 대기 시간 정보, 제어 채널의 사용량 정보 및 데이터 채널의 사용량 정보 중 적어도 하나 이상의 정보를 포함한다.
분석부(220)는 수집부(210)로부터 수집된 환경 정보에 근거하여 복수 개의 셀 각각에 대한 사용자 분포 패턴을 파악(분석)한다. 분석부(220)는 환경 정보에 포함된 핸드오버 천이 시간 정보, 복수 개의 셀 각각에 대한 대기 시간 정보, 제어 채널의 사용량 정보 및 데이터 채널의 사용량 정보 중 적어도 하나 이상의 정보를 축적하여 복수 개의 셀 각각에 대한 사용자 분포 패턴을 파악한다.
최적화부(230)는 사용자 분포 패턴을 토대로 복수 개의 셀 각각에 대한 사용자 이동성을 판별한 사용자 이동성 정보를 생성한다. 최적화부(230)는 사용자 이동성 정보에 따라 셀 각각으로 최적화 명령을 전송한다.
최적화부(230)는 사용자 이동성 정보를 기반으로 셀 각각의 핸드오버 파라미터를 우선적으로 변경하도록 하는 최적화 명령을 셀 각각으로 전송한다. 최적화부(230)는 사용자 분포 패턴을 분석한 결과 복수 개의 셀 각각에 대한 사용자 밀집도가 기 설정된 기준치 이상인지의 여부에 근거하여 셀 모드를 추가적으로 변경하도록 하는 최적화 명령을 셀 각각으로 전송한다.
최적화부(230)는 사용자 분포 패턴을 토대로 사용자 이동성이 높은 셀을 고속 이동성 셀로 선별한다. 최적화부(230)는 고속 이동성 셀에 대해 고속 핸드오버가 수행되도록 핸드오버 파라미터를 변경하도록 하는 최적화 명령을 셀 각각으로 전송한다. 최적화부(230)는 사용자 분포 패턴을 토대로 사용자 이동성이 고속인 것으로 판단되는 경우, 고속 이동성 셀에 소스 셀과 타겟 셀 간의 낮은 오프셋 값이 적용되도록 하는 고속 핸드오버 파라미터를 적용한다. 최적화부(230)는 사용자 분포 패턴을 분석한 결과 복수 개의 셀 각각에 대한 사용자 밀집도 중 기 설정된 제 1 기준치 미만인 밀집도를 갖는 고속 이동성 셀의 인접 셀들을 하나의 셀로 묶는 카피 모드를 추가적으로 적용하도록 하는 최적화 명령을 복수 개의 셀 각각으로 전송한다. 카피 모드는 인접 셀들이 동일한 물리 셀 식별정보 및 논리 셀 식별정보를 갖도록 설정되며, 인접 셀들이 동일한 데이터를 전송하도록 설정되는 모드이다.
최적화부(230)는 사용자 분포 패턴을 토대로 사용자 이동성이 낮은 셀을 저속 이동성 셀로 선별한다. 최적화부(230)는 저속 이동성 셀에 대해 저속 핸드오버가 수행되도록 핸드오버 파라미터를 변경하도록 하는 최적화 명령을 셀 각각으로 전송한다. 최적화부(230)는 사용자 분포 패턴을 토대로 사용자 이동성이 저속 또는 노매딕 상태인 것으로 판단되는 경우, 저속 이동성 셀 중 소스 셀과 타겟 셀 간의 높은 오프셋 값이 적용되도록 하는 저속 핸드오버 파라미터를 적용한다. 최적화부(230)는 사용자 분포 패턴을 분석한 결과 복수 개의 셀 각각에 대한 사용자 밀집도 중 기 설정된 제 2 기준치 이상인 밀집도를 갖는 저속 이동성 셀 각각에 별도의 물리적 자원이 할당되도록 하는 섹터 모드(Sector Mode)를 적용하도록 하는 최적화 명령을 복수 개의 셀 각각으로 전송한다.
도 3은 본 실시예에 따른 셀 최적화 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
최적화 장치(130)는 복수 개의 셀 각각으로부터 환경 정보를 수집한다(S310). 단계 S310에서 최적화 장치(130)는 네트워크(120) 내의 각 셀로부터 실시간으로 환경 정보를 수집한다. 여기서, 환경 정보는 각 셀에 대한 호처리 로그 정보, 각 셀에서의 핸드오버 천이 시간 정보, 복수 개의 셀 각각에 대한 대기 시간 정보, 제어 채널의 사용량 정보 및 데이터 채널의 사용량 정보 중 적어도 하나 이상의 정보를 포함한다.
최적화 장치(130)는 수집된 환경 정보에 근거하여 복수 개의 셀 각각에 대한 사용자 분포 패턴을 파악한다(S312). 단계 S312에서 최적화 장치(130)는 환경 정보에 포함된 각 셀에서의 핸드오버 천이 시간 정보, 복수 개의 셀 각각에 대한 대기 시간 정보, 제어 채널의 사용량 정보 및 데이터 채널의 사용량 정보 등을 축적한 축적 정보를 생성하고, 축적 정보를 이용하여 사용자 분포 패턴을 산출한다.
최적화 장치(130)는 복수 개의 셀 각각에 대한 사용자 분포 패턴을 토대로 복수 개의 셀 각각에 대한 사용자 이동성 정보를 판별한다(S314). 단계 S314에서 최적화 장치(130)는 복수 개의 셀 각각에 대한 사용자 분포 패턴을 분석하여 복수 개의 셀 각각에 대한 사용자 밀집도를 확인한다. 최적화 장치(130)는 복수 개의 셀 각각에 대한 사용자 밀집도를 기 설정된 밀집도 기준치와 비교한다. 최적화 장치(130)는 기 설정된 밀집도 기준치 미만의 사용자 밀집도를 갖는 셀의 사용자 이동성을 고속으로 판단한다. 최적화 장치(130)는 기 설정된 밀집도 기준치 이상의 사용자 밀집도를 갖는 셀의 사용자 이동성을 저속 또는 노매딕 상태로 판단한다.
최적화 장치(130)는 사용자 이동성이 고속인지의 여부를 확인한다(S316). 단계 S316에서 최적화 장치(130)는 기 설정된 밀집도 기준치 미만의 사용자 밀집도를 갖는 셀의 사용자 이동성을 고속으로 판단한다.
단계 S316의 확인 결과, 사용자 이동성이 고속인 경우, 최적화 장치(130)는 사용자 이동성이 높은 셀을 고속 이동성 셀로 선별한다(S320). 단계 S320에서 최적화 장치(130)는 기 설정된 밀집도 기준치 미만의 사용자 밀집도를 갖는 셀만을 선별하여 고속 이동성 셀로 분류하는 것이다. 최적화 장치(130)는 고속 이동성 셀에 대해 고속 핸드오버가 수행되도록 핸드오버 파라미터 또는 셀 모드를 변경하도록 셀들을 제어한다(S322). 단계 S322에서 최적화 장치(130)는 고속 이동성 셀로 핸드오버 파라미터(고속 핸드오버 파라미터) 또는 셀 모드(카피 모드)를 변경하도록 하는 최적화 명령을 셀 각각으로 전송한다. 단계 S322에서 최적화 장치(130)는 사용자 분포 패턴을 토대로 판단한 사용자 이동성이 고속인 경우, 고속 이동성 셀에 우선적으로 셀 내에 핸드오버 파라미터(고속 핸드오버 파라미터)를 변경하도록 하는 최적화 명령을 셀 각각으로 전송한다. 이후, 최적화 장치(130)는 사용자 이동성이 더 높아져서 복수 개의 셀 각각에 대한 사용자 밀집도 중 기 설정된 제 1 기준치 미만인 밀집도를 갖는 셀로 추가적으로 셀 모드(카피 모드)를 변경하도록 하는 최적화 명령을 전송한다. 단계 S322 이후에 네트워크(120) 내의 각 셀은 최적화 장치로부터 수신한 최적화 명령에 근거하여 핸드오버 파라미터(고속 핸드오버 파라미터) 또는 셀 모드(카피 모드)로 변경하며, 적용된 핸드오버 파라미터(고속 핸드오버 파라미터) 또는 셀 모드(카피 모드)를 적용하여 단말기(110)의 핸드오버를 수행한다.
한편, 단계 S316의 확인 결과, 사용자 이동성이 저속인 경우, 최적화 장치(130)는 사용자 이동성이 낮은 셀을 저속 이동성 셀로 선별한다(S324). 단계 S324에서 최적화 장치(130)는 기 설정된 밀집도 기준치 이상의 사용자 밀집도를 갖는 셀만을 선별하여 저속 이동성 셀로 분류하는 것이다. 최적화 장치(130)는 저속 이동성 셀에 대해 저속 핸드오버가 수행되도록 핸드오버 파라미터 또는 셀 모드를 변경하도록 셀들을 제어한다(S326). 단계 S326에서 최적화 장치(130)는 저속 이동성 셀로 핸드오버 파라미터(저속 핸드오버 파라미터) 또는 셀 모드(섹터 모드)를 변경하도록 하는 최적화 명령을 셀 각각으로 전송한다. 단계 S326에서, 최적화 장치(130)는 사용자 분포 패턴을 토대로 판단한 사용자 이동성이 저속인 경우, 저속 이동성 셀에 우선적으로 셀 내에 핸드오버 파라미터(저속 핸드오버 파라미터)를 변경하도록 하는 최적화 명령을 셀 각각으로 전송한다. 이후, 최적화 장치(130)는 사용자 이동성이 더 낮아져서 복수 개의 셀 각각에 대한 사용자 밀집도 중 기 설정된 제 2 기준치 이상의 밀집도를 갖는 셀에 대해 추가적으로 셀 모드(섹터 모드)를 변경하도록 하는 최적화 명령을 셀 각각으로 전송한다. 단계 S326 이후에 네트워크(120) 내의 각 셀은 최적화 장치로부터 수신한 최적화 명령에 근거하여 핸드오버 파라미터(저속 핸드오버 파라미터) 또는 셀 모드(섹터 모드)를 변경하며, 변경된 핸드오버 파라미터(저속 핸드오버 파라미터) 또는 셀 모드(섹터 모드)를 적용하여 단말기(110)의 핸드오버를 수행한다.
도 3에서는 단계 S310 내지 단계 S326을 순차적으로 실행하는 것으로 기재하고 있으나, 반드시 이에 한정되는 것은 아니다. 다시 말해, 도 3에 기재된 단계를 변경하여 실행하거나 하나 이상의 단계를 병렬적으로 실행하는 것으로 적용 가능할 것이므로, 도 3은 시계열적인 순서로 한정되는 것은 아니다.
전술한 바와 같이 도 3에 기재된 본 실시예에 따른 셀 최적화 방법은 프로그램으로 구현되고 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 기록될 수 있다. 본 실시예에 따른 셀 최적화 방법을 구현하기 위한 프로그램이 기록되고 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다.
도 4는 본 실시예에 따른 고속 핸드오버 환경을 설명하기 위한 도면이다.
도 4에 도시된 바와 같이, 단말기(110)가 차량에 탑재되어 도로 상에 위치할 때, 차가 막히지 않는 상황이면 고속으로 이동할 수 있는 환경이 조성된다. 단말기(110)의 이동성이 높은 환경에서는 단말기(110)가 셀에 머무르는 시간이 상대적으로 짧으며, 핑퐁 현상(핸드오버 이후 원래 셀로 다시 핸드오버해서 돌아오는 현상 또는 이를 반복하는 현상)에 대한 우려도 낮아지게 되므로, 최적화 장치(130)에서 각 셀을 고속 핸드오버 환경에 대응되게 최적화할 수 있다.
도 4와 같이 사용자 이동성이 높은 환경에서는 핸드오버가 빠르게 발생하기 때문에 단말기(110)가 셀 내 머무르는 대기 시간이 짧다. 또한, 사용자 이동성이 높은 환경에서는 핸드오버 이후 이전 셀로 돌아가는 핑퐁 현상 발생 확률이 극히 낮다. 왜냐하면, 핸드오버를 수행한 타겟 셀을 향해 단말기(110)가 빠르게 이동하기 때문에 핸드오버 이전 셀의 신호 세기가 더 강해질 확률이 극히 낮기 때문이다. 또한, 단말기(110)가 차량에 탑재되어 고속으로 이동하는 상황에서는 차량간 거리가 상대적으로 길기 때문에, 동일 공간에서의 사용자 밀집도가 낮다.
일반적인 핸드오버 환경에서는 핑퐁 현상을 고려하여 보수적 핸드오버 파라미터 설정(일반적인 핸드오버 파라미터인 저속 핸드오버 파라미터를 의미)을 적용(예컨대, 핸드오버 지연을 위한 '3 dB' 오프셋 값 적용하고, 타겟 셀이 소스 셀의 무선 품질보다 '3 dB' 높은 경우 핸드오버를 수행(Triggering))하였으나, 차량 이동 환경에서 핸드오버 파라미터를 보수적(일반적인 핸드오버 파라미터인 저속 핸드오버 파라미터를 의미)으로 설정할 필요가 없다. 다시 말해, 핸드오버를 수행한 타겟 셀을 향해 단말기(110)가 빠르게 이동하기 때문에 더 좋은 환경으로 핸드오버가 수행되기 때문에 고속 핸드오버 파라미터를 적용하는 경우 사용자 체감 품질 및 셀 처리량(Cell Throughput)을 향상 시킬 수 있다.
고속 이동 환경에서는, 단말기(110)가 셀 내에 머무르는 시간이 짧기 때문에 동일 공간의 사용자 분포가 작고, 실제 셀의 용량(Capacity) 부족으로 인한 성능 저하보다 셀 간 간섭(Inter-Cell Interference)에 의한 성능 저하 가능성이 높다. 따라서, 고속 이동 환경에서는 각각 별도의 셀로 운용되는(섹터 모드) 예컨대, 도 4에 도시된 바와 같이, A 셀, B 셀 및 C 셀을 하나의 셀로 묶어(카피 모드 적용) 하나의 셀(예컨대, A 셀)로 운용하는 것이 실제 사용자 체감 품질이 향상된다.
이하, 도 4에 도시된 A 셀, B 셀 및 C 셀이 서로 다른 물리 셀 식별정보를 갖는 것으로 가정하여 설명한다. '물리 셀 식별정보'는 각 셀들의 물리적으로 구분하기 위한 셀 식별 정보를 의미하며, 설명의 편의상 'PCI(Physical Cell Id)'로 기재하도록 한다. '논리 셀 식별정보'는 각 셀들의 논리적으로 구분하기 위한 셀 식별 정보를 의미하며, 설명의 편의상 'ECGI(Enhanced Cell Global Identity)'로 기재하도록 한다.
A 셀은 하나의 노드(eNB)에서 형성한 '셀 커버리지 A'를 의미한다. '셀 커버리지 A'를 형성한 노드(eNB)는 A 셀을 물리적으로 구분하기 위한 'PCI = 1'의 값을 가지며, A 셀을 논리적으로 구분하기 위한 'ECGI = 10000001'의 값을 가진 것으로 가정한다. B 셀은 하나의 노드(eNB)에서 형성한 '셀 커버리지 B'를 의미한다. '셀 커버리지 B'를 형성한 노드(eNB)는 B 셀을 물리적으로 구분하기 위한 'PCI = 2'의 값을 가지며, B 셀을 논리적으로 구분하기 위한 'ECGI = 20000002'의 값을 가진 것으로 가정한다. C 셀은 하나의 노드(eNB)에서 형성한 '셀 커버리지 C'를 의미한다. '셀 커버리지 C'를 형성한 노드(eNB)는 C 셀을 물리적으로 구분하기 위한 'PCI = 3'의 값을 가지며, C 셀을 논리적으로 구분하기 위한 'ECGI = 30000003'의 값을 가진 것으로 가정한다.
최적화 장치(130)는 사용자 분포 패턴을 토대로 사용자 이동성이 높은 'A 셀', 'B 셀', 'C 셀'을 고속 이동성 셀로 선별한다. 최적화 장치(130)는 사용자 분포 패턴을 분석한 결과 복수 개의 셀 각각에 대한 사용자 밀집도 중 기 설정된 제 1 기준치 미만인 밀집도를 갖는 고속 이동성 셀(A 셀, B 셀 및 C 셀)의 인접 셀(A 셀, B 셀 및 C 셀)들을 하나의 셀로 묶는 카피 모드를 적용하도록 하는 최적화 명령을 A 셀, B 셀 및 C 셀 각각으로 전송한다.
'A 셀', 'B 셀' 및 'C 셀'은 최적화 장치(130)로부터 카피 모드를 적용하도록 하는 최적화 명령을 수신한 후 동일한 물리 셀 식별정보 및 논리 셀 식별정보를 갖도록 셀 모드를 변경하도록 셀들을 제어한다. 예컨대, 'A 셀', 'B 셀' 및 'C 셀'은 카피 모드를 적용하도록 하는 최적화 명령을 수신할 때 기준이 되는 셀을 'A 셀'로 가정하는 경우, 'A 셀', 'B 셀' 및 'C 셀'은 모두 'PCI = 1', 'ECGI = 10000001'의 값을 갖도록 셀 모드를 설정한다. 이후 'A 셀', 'B 셀' 및 'C 셀'은 동일한 셀로 인식되어 단말기(110)의 핸드오버를 수행한다.
도 5는 본 실시예에 따른 저속 핸드오버 환경을 설명하기 위한 도면이다.
도 5에 도시된 바와 같이, 단말기(110)가 차량에 탑재되어 도로 상에 위치할 때, 차가 막히거나 정체현상이 발생하면 저속으로 이동하는 환경이 된다. 단말기(110)의 이동성이 낮은 환경에서는 단말기(110)가 셀에 머무르는 시간이 상대적으로 길며, 차가 막히거나 정체현상이 발생하면 차량의 이동속도가 낮아지거나, 멈추는 시간이 길어지고, 동일 공간에 사용자들이 밀집되게 된다. 동일 공간에 사용자들이 밀집되면, 핸드오버 이후 핑퐁 현상이 발생할 확률이 높아지게 된다.
도 5와 같이 사용자 이동성이 낮은 환경에서는 핸드오버가 천천히 발생하기 때문에, 단말기(110)가 셀 내 대기 시간이 상대적으로 길다. 또한, 사용자 이동성이 낮은 환경에서는 핸드오버 이후 이전 셀로 돌아가는 핑퐁 현상 발생 확률이 사용자 이동성이 고속인 환경보다 높다. 또한, 단말기(110)가 차량에 탑재되어 저속으로 이동하는 상황 또는 정체가 심하면 심한 상황일수록 차량간 거리가 매우 짧게 되고, 동일 공간에서의 사용자 분포가 커지게 된다.
사용자 이동성이 낮은 환경에서는 일반적인 셀 환경설정(Cell Configuration)으로 핸드오버 파라미터를 설정한다. 다시 말해, 불필요한 핑퐁 현상이 많이 발생할수록 사용자 체감 품질 및 셀 처리량이 저하되기 때문에, 최적화 장치(130)가 저속 핸드오버 파라미터를 적용하는 것이 바람직하다.
사용자 이동성이 낮은 환경에서는 동일 공간 내에 사용자 밀집도가 높아짐에 따라, 셀 간의 간섭의 영향도 보다 실제 셀의 물리적 자원(PRB: Physical Resource Block)이 부족할 수 있다. 때문에 사용자 이동성이 낮은 환경에서는 복수 개의 셀을 하나로 묶어서 만든 카피 모드보다는 각각 별도의 물리적 자원을 갖는 섹터 모드를 적용하는 것이 바람직하다.
이상의 설명은 본 실시예의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 실시예가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 실시예의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 실시예들은 본 실시예의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 실시예의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 실시예의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 실시예의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
이상에서 설명한 바와 같이 본 실시예는 셀 최적화 분야에 적용되어, 수집된 데이터를 분석하여 사용자 이동성 패턴을 파악하고, 사용자 이동성 패턴에 따라 셀 각각의 핸드오버 파라미터 또는 셀 모드를 동적으로 변경하는 셀 최적화를 수행할 수 있는 효과를 발생하는 유용한 발명이다.
110: 단말기
120: 셀
130: 분석 장치 210: 수집부
220: 확인부 230: 최적화부
130: 분석 장치 210: 수집부
220: 확인부 230: 최적화부
Claims (11)
- 복수 개의 셀로부터 환경 정보를 수집하는 수집부;
상기 환경 정보에 근거하여 상기 셀 각각에 대한 사용자 분포 패턴을 파악하는 분석부; 및
상기 사용자 분포 패턴을 토대로 상기 셀 각각에 대한 사용자 이동성(User Mobility)을 판별한 사용자 이동성 정보를 생성한 후 상기 사용자 이동성 정보를 기반으로 핸드오버 파라미터를 변경하도록 하는 최적화 명령을 상기 셀 각각으로 전송하는 최적화부
를 포함하는 것을 특징으로 하는 최적화 장치. - 제 1 항에 있어서,
상기 최적화부는,
상기 사용자 분포 패턴을 분석한 결과 상기 셀 각각에 대한 사용자 밀집도가 기 설정된 기준치 이상인지의 여부에 근거하여 셀 모드를 추가적으로 변경하도록 하는 상기 최적화 명령을 상기 셀 각각으로 전송하는 것을 특징으로 하는 최적화 장치. - 제 1 항에 있어서,
상기 최적화부는,
상기 사용자 분포 패턴을 토대로 사용자 이동성이 높은 셀을 고속 이동성 셀로 선별하고, 상기 고속 이동성 셀에 대해 고속 핸드오버가 수행되도록 핸드오버 파라미터를 변경하도록 하는 상기 최적화 명령을 상기 셀 각각으로 전송하는 것을 특징으로 하는 최적화 장치. - 제 3 항에 있어서,
상기 최적화부는,
상기 사용자 분포 패턴을 토대로 사용자 이동성이 고속인 것으로 판단되는 경우, 상기 고속 이동성 셀의 소스 셀(Source Cell)과 타겟 셀(Target Cell) 간의 낮은 오프셋 값이 적용되도록 하는 고속 핸드오버 파라미터를 적용하는 것을 특징으로 하는 최적화 장치. - 제 3 항에 있어서,
상기 최적화부는,
상기 사용자 분포 패턴을 분석한 결과 상기 셀 각각에 대한 사용자 밀집도 중 기 설정된 제 1 기준치 미만인 밀집도를 갖는 상기 고속 이동성 셀의 인접 셀들을 하나의 셀로 묶는 카피 모드(Copy Mode)를 추가적으로 적용하도록 하는 상기 최적화 명령을 상기 셀 각각으로 전송하는 것을 특징으로 하는 최적화 장치. - 제 5 항에 있어서,
상기 카피 모드는,
상기 인접 셀들이 동일한 물리 셀 식별정보 및 논리 셀 식별정보를 갖도록 설정되는 모드인 것을 특징으로 하는 최적화 장치. - 제 1 항에 있어서,
상기 최적화부는,
상기 사용자 분포 패턴을 토대로 사용자 이동성이 낮은 셀을 저속 이동성 셀로 선별하고, 상기 저속 이동성 셀에 대해 저속 핸드오버가 수행되도록 핸드오버 파라미터를 변경하도록 하는 상기 최적화 명령을 상기 셀 각각으로 전송하는 것을 특징으로 하는 최적화 장치. - 제 7 항에 있어서,
상기 최적화부는,
상기 사용자 분포 패턴을 토대로 사용자 이동성이 저속 상태인 것으로 판단되는 경우, 상기 저속 이동성 셀 중 소스 셀과 타겟 셀 간의 높은 오프셋 값이 적용되도록 하는 저속 핸드오버 파라미터를 적용하는 것을 특징으로 하는 최적화 장치. - 제 7 항에 있어서,
상기 최적화부는,
상기 사용자 분포 패턴을 분석한 결과 상기 셀 각각에 대한 사용자 밀집도 중 기 설정된 제 2 기준치 이상인 밀집도를 갖는 상기 저속 이동성 셀 각각에 별도의 물리적 자원이 할당되도록 하는 섹터 모드(Sector Mode)를 적용하도록 하는 상기 최적화 명령을 상기 셀 각각으로 전송하는 것을 특징으로 하는 최적화 장치. - 제 1 항에 있어서,
상기 분석부는,
상기 환경 정보에 포함된 핸드오버 천이 시간(HandOver Transition Time) 정보, 대기 시간(Holding Time) 정보, 제어 채널(Control Channel)의 사용량(Usage) 정보 및 데이터 채널(Data Channel)의 사용량 정보 중 적어도 하나 이상의 정보를 축적하여 상기 셀 각각에 대한 상기 사용자 분포 패턴을 파악하는 것을 특징으로 하는 최적화 장치. - 최적화 장치가 셀을 최적화하는 방법에 있어서,
복수 개의 셀로부터 환경 정보를 수집하는 과정;
상기 환경 정보에 근거하여 상기 셀 각각에 대한 사용자 분포 패턴을 파악하는 과정;
상기 사용자 분포 패턴을 토대로 상기 셀 각각에 대한 사용자 이동성을 판별한 사용자 이동성 정보를 생성하는 과정; 및
상기 사용자 이동성 정보를 기반으로 핸드오버 파라미터를 변경하도록 하는 최적화 명령을 상기 셀 각각으로 전송하는 과정
을 포함하는 것을 특징으로 하는 셀 최적화 방법.
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Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2018209295A1 (en) * | 2017-05-12 | 2018-11-15 | T-Mobile Usa, Inc. | Femtocell provisioning and service issue optimization |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20090005676A (ko) * | 2007-07-09 | 2009-01-14 | 삼성전자주식회사 | 통신시스템에서 단말 간 통신을 위한 자원 할당 방법 및장치 |
| KR20110045936A (ko) * | 2009-10-28 | 2011-05-04 | 삼성전자주식회사 | 최적화된 망접속 구조를 갖는 통신 시스템 |
| KR20110061140A (ko) * | 2009-12-01 | 2011-06-09 | 강원대학교산학협력단 | 적응적 타임-투-트리거를 이용한 능동형 핸드오버 파라미터 결정 방법 |
| KR20120032296A (ko) * | 2010-09-28 | 2012-04-05 | 주식회사 케이티 | 무선통신시스템에서 핸드오버 결정 방법 및 이를 위한 기지국 |
| KR20130106325A (ko) * | 2012-03-19 | 2013-09-27 | 브로드콤 코포레이션 | 이종 네트워크에서의 핸드오프 측정 |
-
2014
- 2014-04-03 KR KR1020140040191A patent/KR102097776B1/ko active IP Right Grant
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20090005676A (ko) * | 2007-07-09 | 2009-01-14 | 삼성전자주식회사 | 통신시스템에서 단말 간 통신을 위한 자원 할당 방법 및장치 |
| KR20110045936A (ko) * | 2009-10-28 | 2011-05-04 | 삼성전자주식회사 | 최적화된 망접속 구조를 갖는 통신 시스템 |
| KR20110061140A (ko) * | 2009-12-01 | 2011-06-09 | 강원대학교산학협력단 | 적응적 타임-투-트리거를 이용한 능동형 핸드오버 파라미터 결정 방법 |
| KR20120032296A (ko) * | 2010-09-28 | 2012-04-05 | 주식회사 케이티 | 무선통신시스템에서 핸드오버 결정 방법 및 이를 위한 기지국 |
| KR20130106325A (ko) * | 2012-03-19 | 2013-09-27 | 브로드콤 코포레이션 | 이종 네트워크에서의 핸드오프 측정 |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2018209295A1 (en) * | 2017-05-12 | 2018-11-15 | T-Mobile Usa, Inc. | Femtocell provisioning and service issue optimization |
| US10805809B2 (en) | 2017-05-12 | 2020-10-13 | T-Mobile Usa, Inc. | Femtocell provisioning and service issue optimization |
| US11678201B2 (en) | 2017-05-12 | 2023-06-13 | T-Mobile Usa, Inc. | Femtocell provisioning and service issue optimization |
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