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학술저널
저자정보
최완규 (조선대학교) 변재영 (조선대학교)
저널정보
한국차세대컴퓨팅학회 한국차세대컴퓨팅학회 논문지 한국차세대컴퓨팅학회 논문지 제17권 제6호
발행연도
2021.12
수록면
18 - 27 (10page)

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최근 빅데이터, 마코프 모델, 머신 러닝 등의 기술은 4G LTE 코어 네트워크의 여러 시스템을 보다 효율적으로 운영되어질 수 있도록 다양하게 적용되고 있는데, 특히 MME(Mobility Management Entity)에서도 기능이나 성능 개선이 요구되는 부분에 다양하게 활용되고 있다. 본 논문은 MME에서 기존의 페이징 방법 대신에 마코프 체인 기반의 확률적 페이징 방법을 적용하여 MME에서 eNodeB(Evolved Node B)간의 UE(User Equipment) 이동성 데이터를 수집, 분석 및 학습하고, UE가 유휴 모드에 있는 동안에 이동한 UE가 존재할 가능성이 높은 eNodeB를 예측하고 페이징 시도시 적용할 수 있게 하였다. 제안된 페이징 방법에서 MME는 UE들의 이동 데이터에 기반한 확률적 eNodeB 리스트를 생성하고 이 리스트를 페이징시 사용함으로써 eNodeB를 예측 할 수 있었으며, TA(Tracking Area)내에서 최근에 방문한 eNodeB 리스트를 이용하여 UE의 위치를 찾는 기존의 페이징 방법의 비교에서 빠른 페이징 응답과 감소된 페이징 시그널 횟수를 보였다. 본 논문에서는 마코프 체인의 확률 과정을 적용한 페이징 방법과 절차를 보이고, 그에 따른 성능 개선 결과에 대해서 분석한다.

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