Ⅶ. 결론


본 논문에서는 각 통신망과 사용자의 특성을 고려한 알고리즘, LTE 통신망의 초과 트래픽을 무작위로 WiFi 통신망으로 분산시키는 알고리즘, LTE 통신망만을 사용하는 알고리즘을 비교했다. 각 알고리즘을 순서도로 작성한 후, 이로부터 평가 지표를 산출하는 과정을 수식으로 표현한 후 이를 MatLab에서 4변수 그래프로 구현해 시각적으로 비교했다.


4변수 그래프의 구현은 다른 방법들보다 3개의 독립 변수들의 변화에 따른 성능 저하 정도의 변화 비교에 효과적이다. 본 논문에서 변수로 설정했고 실제 상황에서 트래픽 발생에 영향을 미치는 각 군의 사용자 수가 모두 독립적이기 때문에 일반적인 3차원 그래프로는 2개의 군에 속하는 사용자의 수의 변화에 따른 평가 지표의 변화밖에 관찰할 수 없다. 3개의 군에 속하는 사용자의 수를 변수로 지정한다면 그래프와 같이 시각적인 방법으로는 비교할 수가 없다. 본 논문에서는 평가 지표에 하나의 좌표축을 할당하지 않고 이를 색온도 개념으로 설정함으로서 3차원 공간에서 4변수 그래프를 구현했다.

 

3개의 알고리즘을 비교해 WiFi 통신망으로의 LTE 트래픽 분산 알고리즘의 효율 향상을 위해서는 통신망과 사용자의 특성을 고려해야 함을 보였다. 무작위로 트래픽을 분산시키는 알고리즘은 요구 성능이 높은 사용자가 WiFi 통신망에 접속했을 때의 성능 저하가 컸다. 또한 WiFi 통신망으로의 트래픽 분산을 통한 통신 성능 개선이 효과가 매우 크다는 것을 보였다. 통신망의 한계 트래픽 이후에 추가되는 트래픽은 고스란히 성능 저하를 유발하기 때문에 전체 통신망의 한계 트래픽이 조금만 늘어나도 성능 저하의 최소화가 가능하다.


실제 상황에서 이를 적용하기 위해서는 사용자의 동의가 필요하다. WiFi 통신망은 LTE 통신망에 비해 통신 성능과 안정성이 떨어지기 때문에 이 알고리즘의 적용을 받는 것을 동의한 사용자는 기본요금 할인 등의 혜택이 주어져야 할 것이다. 통신사는 급격한 트래픽 증가로 인한 성능 저하를 최소 비용으로 완화할 수 있고 사용자는 일반적인 사용 시의 큰 불편함 없이 혜택을 제공받을 수 있다.


본 논문에서 제안한 알고리즘의 한계는 m-VoIP 등 Real Time Traffic을 요구하는 작업은  WiFi 통신망을 사용할 수 없는 점을 고려하지 않았다는 것과 알고리즘 평가 후 좀 더 많은 사용자 군 수를 지정한 알고리즘을 제안하지 않았다는 것이다. 사용자 군 수가 많을수록 알고리즘의 효율이 높아진다. 또한 알고리즘 평가를 위해 한계 트래픽과 제공 성능, 요구 트래픽 등 통신망, 사용자의 특성을 임의로 설정했다는 점도 아쉽다. 통신사는 좀 더 정확한 데이터를 확보할 수 있을 것이다. 기회가 된다면 이를 보완하려고 한다.

참고문헌


[1] 통신 3사의 WiFi Zone 구축 현황

올레 모바일 공식 블로그, <http://smartblog.olleh.com/1015>, (2013.05.25. 확인)

T WiFi고객센터, <http://www.twifi.co.kr/view/customer/faqview.jsp?no=16>, (2013.05.25. 확인)

LG U+ zone, <http://zone.uplus.co.kr/>, (2012.11.15. 확인)


[2] 이상우, 최선미, 박준선, 박명철, “LTE 서비스 도입에 따른 유도된 수요 발생에 관한 실증 연구”, 한국통신학회논문지, 37(8), Page 741-749, 2012.08


[3] 방송통신위원회, “무선데이터 트래픽 월별 통계”, 2013.05, Page 1


[4] 민순호, 서창호, “사용자 중심 버티컬 핸드오버를 통한 대용량 모바일 트래픽 분산 메커니즘 제안”, 정보과학회논문지, 정보통신 39(2), Page 144-152, 2012.04

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