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KR20210057497A - 무선 통신 시스템에서 단말의 인공 지능을 활용한 핸드오버 방법 및 장치 - Google Patents

무선 통신 시스템에서 단말의 인공 지능을 활용한 핸드오버 방법 및 장치 Download PDF

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KR20210057497A
KR20210057497A KR1020190144311A KR20190144311A KR20210057497A KR 20210057497 A KR20210057497 A KR 20210057497A KR 1020190144311 A KR1020190144311 A KR 1020190144311A KR 20190144311 A KR20190144311 A KR 20190144311A KR 20210057497 A KR20210057497 A KR 20210057497A
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KR
South Korea
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handover
radio signal
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base station
terminal
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Application number
KR1020190144311A
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English (en)
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제동현
이병현
정정수
정병훈
Original Assignee
삼성전자주식회사
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Publication date
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Priority to PCT/KR2020/015208 priority patent/WO2021096141A1/ko
Priority to US17/776,505 priority patent/US12250605B2/en
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Abstract

본 개시는 4G 시스템 이후 보다 높은 데이터 전송률을 지원하기 위한 5G 통신 시스템을 IoT 기술과 융합하는 통신 기법 및 그 시스템에 관한 것이다. 본 개시는 5G 통신 기술 및 IoT 관련 기술을 기반으로 지능형 서비스 (예를 들어, 스마트 홈, 스마트 빌딩, 스마트 시티, 스마트 카 혹은 커넥티드 카, 헬스 케어, 디지털 교육, 소매업, 보안 및 안전 관련 서비스 등)에 적용될 수 있다. 본 개시의 발명은 무선 통신 시스템의 단말의 핸드오버(handover)를 위한 방법에 있어서, 기지국으로부터 핸드오버 제어 기준 정보를 수신하고, 상기 핸드오버 제어 기준 정보 및 무선 신호의 측정을 통해 획득한 무선 신호 정보를 기반으로 핸드오버 수행 여부를 결정하고, 상기 핸드오버를 수행하기로 결정한 경우, 상기 기지국으로 핸드오버 요청 메시지를 전송하는 것을 특징으로 한다.

Description

무선 통신 시스템에서 단말의 인공 지능을 활용한 핸드오버 방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS FOR HANDOVER USING ARTIFICIAL INTELLIGENCE BASED USER EQUIPMENT IN WIRELSS COMMUNICATION SYSTEM}
본 발명은 무선 통신 시스템에서 단말의 핸드오버를 수행하는 방법 및 장치에 대한 것이다.
4G 통신 시스템 상용화 이후 증가 추세에 있는 무선 데이터 트래픽 수요를 충족시키기 위해, 개선된 5G 통신 시스템 또는 pre-5G 통신 시스템을 개발하기 위한 노력이 이루어지고 있다. 이러한 이유로, 5G 통신 시스템 또는 pre-5G 통신 시스템은 4G 네트워크 이후 (Beyond 4G Network) 통신 시스템 또는 LTE 시스템 이후 (Post LTE) 시스템이라 불리어지고 있다. 높은 데이터 전송률을 달성하기 위해, 5G 통신 시스템은 초고주파(mmWave) 대역 (예를 들어, 60기가(60GHz) 대역과 같은)에서의 구현이 고려되고 있다. 초고주파 대역에서의 전파의 경로손실 완화 및 전파의 전달 거리를 증가시키기 위해, 5G 통신 시스템에서는 빔포밍(beamforming), 거대 배열 다중 입출력(massive MIMO), 전차원 다중입출력(Full Dimensional MIMO: FD-MIMO), 어레이 안테나(array antenna), 아날로그 빔형성(analog beam-forming), 및 대규모 안테나 (large scale antenna) 기술들이 논의되고 있다. 또한 시스템의 네트워크 개선을 위해, 5G 통신 시스템에서는 진화된 소형 셀, 개선된 소형 셀 (advanced small cell), 클라우드 무선 액세스 네트워크 (cloud radio access network: cloud RAN), 초고밀도 네트워크 (ultra-dense network), 기기 간 통신 (Device to Device communication: D2D), 무선 백홀 (wireless backhaul), 이동 네트워크 (moving network), 협력 통신 (cooperative communication), CoMP (Coordinated Multi-Points), 및 수신 간섭제거 (interference cancellation) 등의 기술 개발이 이루어지고 있다. 이 밖에도, 5G 시스템에서는 진보된 코딩 변조(Advanced Coding Modulation: ACM) 방식인 FQAM (Hybrid FSK and QAM Modulation) 및 SWSC (Sliding Window Superposition Coding)과, 진보된 접속 기술인 FBMC(Filter Bank Multi Carrier), NOMA(non orthogonal multiple access), 및 SCMA(sparse code multiple access) 등이 개발되고 있다.
한편, 인터넷은 인간이 정보를 생성하고 소비하는 인간 중심의 연결 망에서, 사물 등 분산된 구성 요소들 간에 정보를 주고 받아 처리하는 IoT(Internet of Things, 사물인터넷) 망으로 진화하고 있다. 클라우드 서버 등과의 연결을 통한 빅데이터(Big data) 처리 기술 등이 IoT 기술에 결합된 IoE (Internet of Everything) 기술도 대두되고 있다. IoT를 구현하기 위해서, 센싱 기술, 유무선 통신 및 네트워크 인프라, 서비스 인터페이스 기술, 및 보안 기술과 같은 기술 요소 들이 요구되어, 최근에는 사물간의 연결을 위한 센서 네트워크(sensor network), 사물 통신(Machine to Machine, M2M), MTC(Machine Type Communication)등의 기술이 연구되고 있다. IoT 환경에서는 연결된 사물들에서 생성된 데이터를 수집, 분석하여 인간의 삶에 새로운 가치를 창출하는 지능형 IT(Internet Technology) 서비스가 제공될 수 있다. IoT는 기존의 IT(information technology)기술과 다양한 산업 간의 융합 및 복합을 통하여 스마트홈, 스마트 빌딩, 스마트 시티, 스마트 카 혹은 커넥티드 카, 스마트 그리드, 헬스 케어, 스마트 가전, 첨단의료서비스 등의 분야에 응용될 수 있다.
이에, 5G 통신 시스템을 IoT 망에 적용하기 위한 다양한 시도들이 이루어지고 있다. 예를 들어, 센서 네트워크(sensor network), 사물 통신(Machine to Machine, M2M), MTC(Machine Type Communication)등의 기술이 5G 통신 기술이 빔 포밍, MIMO, 및 어레이 안테나 등의 기법에 의해 구현되고 있는 것이다. 앞서 설명한 빅데이터 처리 기술로써 클라우드 무선 액세스 네트워크(cloud RAN)가 적용되는 것도 5G 기술과 IoT 기술 융합의 일 예라고 할 수 있을 것이다.
또한 셀룰러 통신에서는 단말의 이동성(mobility)를 보장하기 위해 단말이 현재 연결된 셀(또는 기지국)의 서비스 지역에서 다른 셀의 서비스 지역으로 이동할 경우 끊김 없이 서비스를 제공하는 핸드오버(handover)가 지원된다.
효율적으로 핸드오버를 수행하기 위해 단말이 핸드오버 여부를 결정해야 할 필요성이 있으며, 본 발명은 단말이 핸드오버 여부를 결정하는 구체적인 방법을 제안한다.
상기 기술한 문제를 해결하기 위한 본 발명은 무선 통신 시스템의 단말의 핸드오버(handover)를 위한 방법에 있어서, 기지국으로부터 핸드오버 제어 기준 정보를 수신하는 단계; 상기 핸드오버 제어 기준 정보 및 무선 신호의 측정을 통해 획득한 무선 신호 정보를 기반으로 핸드오버 수행 여부를 결정하는 단계; 상기 핸드오버를 수행하기로 결정한 경우, 상기 기지국으로 핸드오버 요청 메시지를 전송하는 단계; 및 상기 기지국으로부터 핸드오버 명령 메시지를 수신하는지 판단하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 무선 통신 시스템의 핸드오버(handover)를 위한 단말에 있어서, 송수신부; 및 기지국으로부터 핸드오버 제어 기준 정보를 수신하고, 상기 핸드오버 제어 기준 정보 및 무선 신호의 측정을 통해 획득한 무선 신호 정보를 기반으로 핸드오버 수행 여부를 결정하고, 상기 핸드오버를 수행하기로 결정한 경우, 상기 기지국으로 핸드오버 요청 메시지를 전송하고, 상기 기지국으로부터 핸드오버 명령 메시지를 수신하는지 판단하도록 제어하는 상기 송수신부와 연결된 제어부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 개시의 발명에 따르면, 단말은 직접 측정한 실시간 무선 신호 정보를 기반으로 각 단말의 상태 및 환경에 적합한 핸드오버를 수행할 수 있으며, 이에 따라 단말은 높은 무선 신호 품질 및 끊김 없는 서비스를 제공받을 수 있다.
도 1은 이동 통신 시스템에서 기지국 설치의 일례 및 단말(UE; user equipment)이 이동함에 따라 연결 기지국을 변경하는 일례를 도시한 도면이다.
도 2는 이 발명의 기술이 적용될 수 있는 이동 통신 시스템의 구조의 일례를 도시한 도면이다.
도 3은 본 발명이 적용될 수 있는 LTE 시스템의 무선 프로토콜 구조를 도시한 도면이다.
도 4는 본 발명에서 적용될 수 있는 차세대 이동통신 시스템에서 무선 프로토콜 구조를 도시한 도면이다.
도 5은 본 발명에 따른 핸드오버의 절차의 일례를 도시한 도면이다.
6은 본 발명에서 제안하는 2종류의 핸드오버 절차의 일례를 도시한 도면이다.
도 7은 본 발명에서 제안하는 최적 핸드오버 절차의 일례를 도시한 도면이다.
도 8은 본 발명에서 제안하는 최후 핸드오버의 절차의 일례를 도시한 도면이다.
도 9은 최적 핸드오버를 지원하기 위해 기지국이 최적 핸드오버 제어 기준 정보를 전송하기 위해 내부 처리를 위한 동작의 일례를 도시한 도면이다.
도 10은 최후 핸드오버를 지원하기 위해 기지국이 최후 핸드오버 제어 기준 정보를 전송하기 위해 내부 처리를 위한 동작의 일례를 도시한 도면이다.
도 11은 단말이 최적 핸드오버를 결정하기 위한 제1 실시예를 도시한 도면이다.
도 12은 단말이 최적 핸드오버를 결정하기 위한 제2 실시예를 도시한 도면이다.
도 13은 단말이 최후 핸드오버를 결정하기 위한 제3 실시예를 도시한 도면이다.
도 14은 단말이 최후 핸드오버를 결정하기 위한 제4 실시예를 도시한 도면이다.
도 15은 단말이 최후 핸드오버를 결정하기 위한 제5 실시예를 도시한 도면이다.
도 16은 단말의 제2 실시예 및 제5 실시예에서의 모델 학습 절차를 도시한 도면이다.
도 17은 단말의 제1 실시예에서의 모델 학습 절차를 도시한 도면이다.
도 18은 단말의 제3 실시예에서의 모델 학습 절차를 도시한 도면이다.
도 19은 단말의 제4 실시예에서의 모델 학습 절차를 도시한 도면이다.
도 20은 단말이 기지국으로 TTR을 보고하는 절차의 일례를 도시한 도면이다.
도 21은 본 발명을 수행할 수 있는 단말과 기지국 장치를 도시한 블록도이다.
무선 통신 시스템은 초기의 음성 위주의 서비스를 제공하던 것에서 벗어나 예를 들어, 3GPP의 HSPA(High Speed Packet Access), LTE(Long Term Evolution 또는 E-UTRA (Evolved Universal Terrestrial Radio Access)), LTE-Advanced(LTE-A), LTE-Pro, 3GPP2의 HRPD(High Rate Packet Data), UMB(Ultra Mobile Broadband), 및 IEEE의 802.16e 등의 통신 표준과 같이 고속, 고품질의 패킷 데이터 서비스를 제공하는 광대역 무선 통신 시스템으로 발전하고 있다.
상기 광대역 무선 통신 시스템의 대표적인 예인 LTE 시스템에서는 하향링크(DL; DownLink)에서는 OFDM(orthogonal frequency division multiplexing) 방식을 채용하고 있고, 상향링크(UL; UpLink)에서는 SC-FDMA(single carrier frequency division multiple access) 방식을 채용하고 있다. 상향링크는 단말(UE; user equipment 또는 MS; mobile station)이 기지국(gNB; generation Node B 또는 eNB; eNode B 또는 BS; base station)으로 데이터 또는 제어 신호를 전송하는 무선링크를 뜻하고, 하향링크는 기지국이 단말로 데이터 또는 제어 신호를 전송하는 무선링크를 뜻한다. 상기와 같은 다중 접속 방식은, 통상 각 사용자 별로 데이터 또는 제어정보를 실어 보낼 시간-주파수 자원이 서로 겹치지 않도록, 즉 직교성(Orthogonality)이 성립하도록, 할당 및 운용함으로써 각 사용자의 데이터 또는 제어 정보가 구분되도록 한다.
LTE 이후의 향후 통신 시스템인 5G 통신시스템은 사용자 및 서비스 제공자 등의 다양한 요구 사항을 자유롭게 반영할 수 있어야 하기 때문에 다양한 요구사항을 동시에 만족하는 서비스가 지원되어야 한다. 5G 통신시스템을 위해 고려되는 서비스로는 향상된 모바일 광대역 통신(eMBB; enhanced Mobile BroadBand), 대규모 기계형 통신(mMTC; massive Machine Type Communication), 초신뢰 저지연 통신(URLLC; Ultra Reliability Low Latency Communication) 등이 있다.
eMBB는 기존의 LTE, LTE-A 또는 LTE-Pro가 지원하는 데이터 전송 속도보다 더욱 향상된 데이터 전송 속도를 제공하는 것을 목표로 한다. 예를 들어, 5G 통신시스템에서 eMBB는 하나의 기지국 관점에서 하향링크에서는 20Gbps의 최대 전송 속도(peak data rate), 상향링크에서는 10Gbps의 최대 전송 속도를 제공할 수 있어야 한다. 또한 5G 통신시스템은 최대 전송 속도를 제공하는 동시에, 증가된 단말의 실제 체감 전송 속도(user perceived data rate)를 제공해야 한다. 이와 같은 요구 사항을 만족시키기 위해, 더욱 향상된 다중 안테나 (MIMO; multi input multi output) 전송 기술을 포함하여 다양한 송수신 기술의 향상을 요구한다. 또한 현재의 LTE가 사용하는 2GHz 대역에서 최대 20MHz 전송대역폭을 사용하여 신호를 전송하는 반면에 5G 통신시스템은 3~6GHz 또는 6GHz 이상의 주파수 대역에서 20MHz 보다 넓은 주파수 대역폭을 사용함으로써 5G 통신시스템에서 요구하는 데이터 전송 속도를 만족시킬 수 있다.
동시에, 5G 통신시스템에서 사물 인터넷(IoT; internet of thing)와 같은 응용 서비스를 지원하기 위해 mMTC가 고려되고 있다. mMTC는 효율적으로 사물 인터넷을 제공하기 위해 셀 내에서 대규모 단말의 접속 지원, 단말의 커버리지 향상, 향상된 배터리 시간, 단말의 비용 감소 등이 요구된다. 사물 인터넷은 여러 가지 센서 및 다양한 기기에 부착되어 통신 기능을 제공하므로 셀 내에서 많은 수의 단말(예를 들어, 1,000,000 단말/km2)을 지원할 수 있어야 한다. 또한 mMTC를 지원하는 단말은 서비스의 특성상 건물의 지하와 같이 셀이 커버하지 못하는 음영지역에 위치할 가능성이 높으므로 5G 통신시스템에서 제공하는 다른 서비스 대비 더욱 넓은 커버리지를 요구한다. mMTC를 지원하는 단말은 저가의 단말로 구성되어야 하며, 단말의 배터리를 자주 교환하기 힘들기 때문에 10~15년과 같이 매우 긴 배터리 생명시간(battery life time)이 요구된다.
마지막으로, URLLC의 경우, 특정한 목적(mission-critical)으로 사용되는 셀룰라 기반 무선 통신 서비스이다. 예를 들어, 로봇(robot) 또는 기계 장치(machinery)에 대한 원격 제어(remote control), 산업 자동화(industrial automation), 무인 비행장치(unmanned aerial vehicle), 원격 건강 제어(remote health care), 비상 상황 알림(emergency alert) 등에 사용되는 서비스 등을 고려할 수 있다. 따라서 URLLC가 제공하는 통신은 매우 낮은 저지연 및 매우 높은 신뢰도 제공해야 한다. 예를 들어, URLLC을 지원하는 서비스는 0.5 밀리초보다 작은 무선 접속 지연시간(Air interface latency)를 만족해야 하며, 동시에 10-5 이하의 패킷 오류율(packet error rate)의 요구사항을 갖는다. 따라서, URLLC을 지원하는 서비스를 위해 5G 시스템은 다른 서비스보다 작은 전송 시간 구간(TTI; Transmit Time Interval)를 제공해야 하며, 동시에 통신 링크의 신뢰성을 확보하기 위해 주파수 대역에서 넓은 자원을 할당해야 하는 설계사항이 요구된다.
5G의 세 가지 서비스들, 즉 eMBB, URLLC, mMTC는 하나의 시스템에서 다중화되어 전송될 수 있다. 이 때, 각각의 서비스들이 갖는 상이한 요구사항을 만족시키기 위해 서비스 간에 서로 다른 송수신 기법 및 송수신 파라미터가 사용될 수 있다.
또한 통신에서 모바일 홀로그램(mobile hologram), 가상현실, 증강현실과 같은 더욱 진화된 서비스들이 대두되고 있다. 이러한 서비스들을 지원하기 위해 통신 시스템에서는 인공지능(AI; artificial intelligence) 기술, 센싱 기술, 유무선 통신 및 네트워크 인프라, 서비스 인터페이스 기술 및 보안 기술과 같은 요소기술들이 연구되고 있다.
이하, 본 발명의 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.
실시예를 설명함에 있어서 본 개시가 속하는 기술 분야에 익히 알려져 있고 본 개시와 직접적으로 관련이 없는 기술 내용에 대해서는 설명을 생략한다. 이는 불필요한 설명을 생략함으로써 본 개시의 요지를 흐리지 않고 더욱 명확히 전달하기 위함이다.
마찬가지 이유로 첨부 도면에 있어서 일부 구성요소는 과장되거나 생략되거나 개략적으로 도시되었다. 또한, 각 구성요소의 크기는 실제 크기를 전적으로 반영하는 것이 아니다. 각 도면에서 동일한 또는 대응하는 구성요소에는 동일한 참조 번호를 부여하였다.
본 개시의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 개시는 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 개시가 완전하도록 하고, 본 개시가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 개시는 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.
이 때, 처리 흐름도 도면들의 각 블록과 흐름도 도면들의 조합들은 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들에 의해 수행될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 이들 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 범용 컴퓨터, 특수용 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비의 프로세서에 탑재될 수 있으므로, 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비의 프로세서를 통해 수행되는 그 인스트럭션들이 흐름도 블록(들)에서 설명된 기능들을 수행하는 수단을 생성하게 된다. 이들 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 특정 방식으로 기능을 구현하기 위해 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비를 지향할 수 있는 컴퓨터 이용 가능 또는 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장되는 것도 가능하므로, 그 컴퓨터 이용가능 또는 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장된 인스트럭션들은 흐름도 블록(들)에서 설명된 기능을 수행하는 인스트럭션 수단을 내포하는 제조 품목을 생산하는 것도 가능하다. 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비 상에 탑재되는 것도 가능하므로, 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비 상에서 일련의 동작 단계들이 수행되어 컴퓨터로 실행되는 프로세스를 생성해서 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비를 수행하는 인스트럭션들은 흐름도 블록(들)에서 설명된 기능들을 실행하기 위한 단계들을 제공하는 것도 가능하다.
또한, 각 블록은 특정된 논리적 기능(들)을 실행하기 위한 하나 이상의 실행 가능한 인스트럭션들을 포함하는 모듈, 세그먼트 또는 코드의 일부를 나타낼 수 있다. 또, 몇 가지 대체 실행 예들에서는 블록들에서 언급된 기능들이 순서를 벗어나서 발생하는 것도 가능함을 주목해야 한다. 예컨대, 잇달아 도시되어 있는 두 개의 블록들은 사실 실질적으로 동시에 수행되는 것도 가능하고 또는 그 블록들이 때때로 해당하는 기능에 따라 역순으로 수행되는 것도 가능하다.
이 때, 본 실시예에서 사용되는 '~부'라는 용어는 소프트웨어 또는 FPGA 또는 ASIC과 같은 하드웨어 구성요소를 의미하며, '~부'는 어떤 역할들을 수행한다. 그렇지만 '~부'는 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니다. '~부'는 어드레싱할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다. 따라서, 일 예로서 '~부'는 소프트웨어 구성요소들, 객체지향 소프트웨어 구성요소들, 클래스 구성요소들 및 태스크 구성요소들과 같은 구성요소들과, 프로세스들, 함수들, 속성들, 프로시저들, 서브루틴들, 프로그램 코드의 세그먼트들, 드라이버들, 펌웨어, 마이크로코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조들, 테이블들, 어레이들, 및 변수들을 포함한다. 구성요소들과 '~부'들 안에서 제공되는 기능은 더 작은 수의 구성요소들 및 '~부'들로 결합되거나 추가적인 구성요소들과 '~부'들로 더 분리될 수 있다. 뿐만 아니라, 구성요소들 및 '~부'들은 디바이스 또는 보안 멀티미디어카드 내의 하나 또는 그 이상의 CPU들을 재생시키도록 구현될 수도 있다. 또한 실시예에서 '~부'는 하나 이상의 프로세서를 포함할 수 있다.
이하 설명에서 사용되는 접속 노드(node)를 식별하기 위한 용어, 망 객체(network entity)들을 지칭하는 용어, 메시지들을 지칭하는 용어, 망 객체들 간 인터페이스를 지칭하는 용어, 다양한 식별 정보들을 지칭하는 용어 등은 설명의 편의를 위해 예시된 것이다. 따라서, 본 개시에서 사용하는 용어들에 한정되는 것은 아니며, 동등한 기술적 의미를 가지는 대상을 지칭하는 다른 용어가 사용될 수 있다.
이하 설명의 편의를 위하여, 본 개시에서는 5G 또는 NR, LTE 시스템에 대한 규격에서 정의하는 용어와 명칭들을 사용한다. 하지만, 본 개시가 이러한 용어 및 명칭들에 의해 한정되는 것은 아니며, 다른 규격에 따르는 시스템에도 동일하게 적용될 수 있다.
즉, 본 개시의 실시예들을 구체적으로 설명함에 있어서, 3GPP가 규격을 정한 통신 규격을 주된 대상으로 할 것이지만, 본 개시의 주요한 요지는 유사한 기술적 배경을 가지는 여타의 통신 시스템에도 본 발명의 범위를 크게 벗어나지 아니하는 범위에서 약간의 변형으로 적용 가능하며, 이는 본 개시의 기술 분야에서 숙련된 기술적 지식을 가진 자의 판단으로 가능할 것이다.
이하 LTE 및 LTE-A 시스템의 구조에 대해 도면을 참조하여 보다 구체적으로 설명하고자 한다.
도 1은 이동 통신 시스템에서 기지국 설치의 일례 및 단말(UE; user equipment)이 이동함에 따라 연결 기지국을 변경하는 일례를 도시한 도면이다.
도 1에 따르면, 기지국들은(110, 120) 주변 기지국 일부와 연결될 수 있고, 상기 기지국들(110, 120)은 EPC(evolved packet core) 또는 5GC (5G core network) 등 이동통신 코어망(CN; Core Network)(130)과 연결될 수 있다. 상기 기지국들(110, 120)의 무선 접속 기술(radio access technology)은 LTE 또는 NR, WiFi 등이 될 수 있으며, 상기 일례에 제한되지 않는다. 단말(100)은 기지국에 연결되어 이동통신 서비스를 제공받을 수 있으며, 단말(100)이 이동함에 따라 연결 기지국이 변경되는 핸드오버(HO; Handover, 또는 핸드오프(handoff)) 절차를 통해 단말(100)은 이동통신 서비스를 끊김 없이 계속 제공받을 수 있다. 도 1의 일례에서 단말은 기지국(110)에 연결되었다가 핸드오버를 통해 기지국(110)과의 연결을 끊고 새로운 기지국(120)과 연결된다.
도 2는 이 발명이의 기술이 적용될 수 있는 이동 통신 시스템의 구조의 일례를 도시한 도면이다. 이 구조에 명시된 BS(base station)(220)은 EPC 또는 5GC 등 이동통신 코어 망(210)과 연결된 LTE eNB, NR gNB 또는 WiFi AP 등 무선 접속 기술과 무관한 이동 통신 기지국이 될 수 있다. 상기 BS는 하나의 유닛(unit)으로 구성되거나 여러 유닛들로 나누어서 구성될 수 있다. 이러한 형태로 구성된 기지국은 각각의 이동 통신 기능(function)을 나누어서 지원하게 된다. 이러한 기능들의 예로는 PDCP(packet data convergence protocol), RLC(radio link control), MAC(medium access control), PHY(physical layer), RF(radio frequency) 레이어 등이 있으며, 하나의 유닛에서 상기 기능들을 지원할 수도 있으며, 상기 기능들은 여러 유닛들에 의해 분산되어서 지원될 수도 있으며, 또는 하나의 기능이 하나 이상의 유닛에서 나누어서 지원될 수 있다. BS들은 X2 또는 Xn 인터페이스(interface)(150)와 같은 BS 간 인터페이스로 연결되며, BS는 CN(210)과는 S1 또는 NG 인터페이스(260)와 같이 기지국-코어망 간 인터페이스로 연결된다. 본 발명에서 제안하는 기술은 단말이 기지국 내부 구성과 관계 없이 기지국과 연결되고 단말이 이동 시 기지국 간에 핸드오버하는 경우에 동작 가능하다.
도 3은 본 발명이 적용될 수 있는 LTE 시스템의 무선 프로토콜 구조를 도시한 도면이다.
도 3를 참조하면, LTE 시스템의 무선 프로토콜은 단말(300)과 기지국(350)에서 각각 PDCP(310, 360), RLC(320, 370), MAC(330, 380)으로 이루어진다. 상기 무선 프로토콜의 구성 요소들은 계층(layer) 또는 엔티티(entity), 또는 장치로 칭해질 수 있다.
PDCP(310, 360)는 IP 헤더 압축/복원 등의 동작을 담당한다. PDCP의 주요 기능은 하기와 같이 요약된다.
- 헤더 압축 및 압축 해제 기능(Header compression and decompression: ROHC only)
- 사용자 데이터 전송 기능 (Transfer of user data)
- 순차적 전달 기능(In-sequence delivery of upper layer PDUs at PDCP re-establishment procedure for RLC AM)
- 순서 재정렬 기능(For split bearers in DC (only support for RLC AM): PDCP PDU routing for transmission and PDCP PDU reordering for reception)
- 중복 탐지 기능(Duplicate detection of lower layer service data units(SDUs) at PDCP re-establishment procedure for RLC AM)
- 재전송 기능(Retransmission of PDCP SDUs at handover and, for split bearers in DC, of PDCP PDUs at PDCP data-recovery procedure, for RLC AM)
- 암호화 및 복호화 기능(Ciphering and deciphering)
- 타이머 기반 SDU 삭제 기능(Timer-based SDU discard in uplink.)
RLC(320, 370)는 PDCP PDU(packet data unit)를 적절한 크기로 재구성해서 ARQ 동작 등을 수행한다. RLC의 주요 기능은 하기와 같이 요약된다.
- 데이터 전송 기능(Transfer of upper layer PDUs)
- ARQ 기능(Error Correction through ARQ (only for AM data transfer))
- 접합, 분할, 재조립 기능(Concatenation, segmentation and reassembly of RLC SDUs (only for UM and AM data transfer))
- 재분할 기능(Re-segmentation of RLC data PDUs (only for AM data transfer))
- 순서 재정렬 기능(Reordering of RLC data PDUs (only for UM and AM data transfer)
- 중복 탐지 기능(Duplicate detection (only for UM and AM data transfer))
- 오류 탐지 기능(Protocol error detection (only for AM data transfer))
- RLC SDU 삭제 기능(RLC SDU discard (only for UM and AM data transfer))
- RLC 재수립 기능(RLC re-establishment)
MAC(330, 380)은 한 단말에 구성된 여러 RLC 계층 장치들과 연결되며, RLC PDU들을 MAC PDU에 다중화하고 MAC PDU로부터 RLC PDU들을 역다중화하는 동작을 수행한다. MAC의 주요 기능은 하기와 같이 요약된다.
- 맵핑 기능(Mapping between logical channels and transport channels)
- 다중화 및 역다중화 기능(Multiplexing/demultiplexing of MAC SDUs belonging to one or different logical channels into/from transport blocks (TB) delivered to/from the physical layer on transport channels)
- 스케줄링 정보 보고 기능(Scheduling information reporting)
- HARQ 기능(Error correction through HARQ)
- 논리 채널 간 우선 순위 조절 기능(Priority handling between logical channels of one UE)
- 단말간 우선 순위 조절 기능(Priority handling between UEs by means of dynamic scheduling)
- MBMS 서비스 확인 기능(MBMS service identification)
- 전송 포맷 선택 기능(Transport format selection)
- 패딩 기능(Padding)
물리 계층(physical layer, 340, 390)은 상위 계층 데이터를 채널 코딩 및 변조하고, OFDM 심볼로 만들어서 무선 채널로 전송하거나, 무선 채널을 통해 수신한 OFDM 심볼을 복조하고 채널 디코딩을 수행해서 상위 계층으로 전달하는 동작을 수행한다.
도 4는 본 발명에서 적용할 수 있는 차세대 이동통신 시스템에서 무선 프로토콜 구조를 도시한 도면이다. 도 4를 참조하면, 차세대 이동통신 시스템의 무선 프로토콜은 단말(400)과 NR 기지국(450)에서 각각 NR SDAP(service data application protocol)(405, 455), NR PDCP(410, 460), NR RLC(415, 465), NR MAC(420, 470)으로 이루어진다. 상기 무선 프로토콜의 구성 요소들은 계층(layer) 또는 엔티티(entity), 또는 장치로 칭해질 수 있다.
NR SDAP(405, 455)의 주요 기능은 다음의 기능들 중 일부를 포함할 수 있다.
- 사용자 데이터의 전달 기능(transfer of user plane data)
- 상향링크와 하향링크에 대한 QoS flow와 데이터 베어러의 맵핑 기능(mapping between a QoS flow and a DRB for both DL and UL)
- 상향링크와 하향링크에 대한 QoS flow ID 마킹 기능(marking QoS flow ID in both DL and UL packets)
- 상향링크 SDAP PDU들에 대해서 relective QoS flow를 데이터 베어러에 맵핑시키는 기능 (reflective QoS flow to DRB mapping for the UL SDAP PDUs).
상기 SDAP 계층 장치에 대해 단말은 RRC 메시지로 각 PDCP 계층 장치 별로 또는 베어러 별로 또는 논리 채널 별로 SDAP 계층 장치의 헤더를 사용할 지 여부 또는 SDAP 계층 장치의 기능을 사용할 지 여부를 설정받을 수 있으며, SDAP 헤더가 설정된 경우, SDAP 헤더의 NAS QoS 반영 설정 1비트 지시자(NAS reflective QoS)와 AS QoS 반영 설정 1비트 지시자(AS reflective QoS)로 단말이 상향링크와 하향링크의 QoS flow와 데이터 베어러에 대한 맵핑 정보를 갱신 또는 재설정할 수 있도록 지시될 수 있다. 상기 SDAP 헤더는 QoS를 나타내는 QoS flow ID 정보를 포함할 수 있다. 상기 QoS 정보는 원활한 서비스를 지원하기 위한 데이터 처리 우선 순위, 스케줄링 정보 등으로 사용될 수 있다.
NR PDCP (410, 460)의 주요 기능은 다음의 기능들 중 일부를 포함할 수 있다.
헤더 압축 및 압축 해제 기능(Header compression and decompression: ROHC only)
- 사용자 데이터 전송 기능(Transfer of user data)
- 순차적 전달 기능(In-sequence delivery of upper layer PDUs)
- 비순차적 전달 기능(Out-of-sequence delivery of upper layer PDUs)
- 순서 재정렬 기능(PDCP PDU reordering for reception)
- 중복 탐지 기능(Duplicate detection of lower layer SDUs)
- 재전송 기능(Retransmission of PDCP SDUs)
- 암호화 및 복호화 기능(Ciphering and deciphering)
- 타이머 기반 SDU 삭제 기능(Timer-based SDU discard in uplink.)
상기에서 NR PDCP 장치의 순서 재정렬 기능(reordering)은 하위 계층에서 수신한 PDCP PDU들을 PDCP SN(sequence number)을 기반으로 순서대로 재정렬하는 기능을 의미하며, 재정렬된 순서대로 데이터를 상위 계층에 전달하는 기능을 포함할 수 있으며, 또는 순서를 고려하지 않고, 바로 전달하는 기능을 포함할 수 있으며, 순서를 재정렬하여 유실된 PDCP PDU들을 기록하는 기능을 포함할 수 있으며, 유실된 PDCP PDU들에 대한 상태 보고를 송신 측에 수행하는 기능을 포함할 수 있으며, 유실된 PDCP PDU들에 대한 재전송을 요청하는 기능을 포함할 수 있다.
NR RLC(415, 465)의 주요 기능은 다음의 기능들 중 일부를 포함할 수 있다.
- 데이터 전송 기능(Transfer of upper layer PDUs)
- 순차적 전달 기능(In-sequence delivery of upper layer PDUs)
- 비순차적 전달 기능(Out-of-sequence delivery of upper layer PDUs)
- ARQ 기능(Error Correction through ARQ)
- 접합, 분할, 재조립 기능(Concatenation, segmentation and reassembly of RLC SDUs)
- 재분할 기능(Re-segmentation of RLC data PDUs)
- 순서 재정렬 기능(Reordering of RLC data PDUs)
- 중복 탐지 기능(Duplicate detection)
- 오류 탐지 기능(Protocol error detection)
- RLC SDU 삭제 기능(RLC SDU discard)
- RLC 재수립 기능(RLC re-establishment)
상기에서 NR RLC 장치의 순차적 전달 기능(In-sequence delivery)은 하위 계층으로부터 수신한 RLC SDU들을 순서대로 상위 계층에 전달하는 기능을 의미하며, 원래 하나의 RLC SDU가 여러 개의 RLC SDU들로 분할되어 수신된 경우, 이를 재조립하여 전달하는 기능을 포함할 수 있으며, 수신한 RLC PDU들을 RLC SN(sequence number) 또는 PDCP SN(sequence number)를 기준으로 재정렬하는 기능을 포함할 수 있으며, 순서를 재정렬하여 유실된 RLC PDU들을 기록하는 기능을 포함할 수 있으며, 유실된 RLC PDU들에 대한 상태 보고를 송신 측에 수행하는 기능을 포함할 수 있으며, 유실된 RLC PDU들에 대한 재전송을 요청하는 기능을 포함할 수 있으며, 유실된 RLC SDU가 있을 경우, 유실된 RLC SDU 이전까지의 RLC SDU들만을 순서대로 상위 계층에 전달하는 기능을 포함할 수 있으며, 또는 유실된 RLC SDU가 있어도 소정의 타이머가 만료되었다면 타이머가 시작되기 전에 수신된 모든 RLC SDU들을 순서대로 상위 계층에 전달하는 기능을 포함할 수 있으며, 또는 유실된 RLC SDU가 있어도 소정의 타이머가 만료되었다면 현재까지 수신된 모든 RLC SDU들을 순서대로 상위 계층에 전달하는 기능을 포함할 수 있다.
또한 상기에서 RLC PDU들을 수신하는 순서대로 (일련번호, SN의 순서와 상관없이, 도착하는 순으로) 처리하여 PDCP 장치로 순서와 상관없이(out-of-sequence delivery) 전달할 수도 있으며, 수신된 RLC PDU가 세그먼트(segment)인 경우에는 버퍼에 저장되어 있거나 추후에 수신될 세그먼트들을 수신하여 온전한 하나의 RLC PDU로 재구성한 후, 처리하여 PDCP 장치로 전달할 수 있다. 상기 NR RLC 계층은 접합(concatenation) 기능을 포함하지 않을 수 있고 상기 기능은 NR MAC 계층에서 수행하거나 NR MAC 계층의 다중화(multiplexing) 기능으로 대체될 수 있다.
상기에서 NR RLC 장치의 비순차적 전달 기능(out-of-sequence delivery)은 하위 계층으로부터 수신한 RLC SDU들을 순서와 상관없이 바로 상위 계층으로 전달하는 기능을 의미하며, 원래 하나의 RLC SDU가 여러 개의 RLC SDU들로 분할되어 수신된 경우, 이를 재조립하여 전달하는 기능을 포함할 수 있으며, 수신한 RLC PDU들의 RLC SN 또는 PDCP SN을 저장하고 순서를 정렬하여 유실된 RLC PDU들을 기록해두는 기능을 포함할 수 있다.
NR MAC(420, 470)은 한 단말에 구성된 여러 NR RLC 계층 장치들과 연결될 수 있으며, NR MAC의 주요 기능은 다음의 기능들 중 일부를 포함할 수 있다.
- 맵핑 기능(Mapping between logical channels and transport channels)
- 다중화 및 역다중화 기능(Multiplexing/demultiplexing of MAC SDUs)
- 스케줄링 정보 보고 기능(Scheduling information reporting)
- HARQ 기능(Error correction through HARQ)
- 논리 채널 간 우선 순위 조절 기능(Priority handling between logical channels of one UE)
- 단말간 우선 순위 조절 기능(Priority handling between UEs by means of dynamic scheduling)
- MBMS 서비스 확인 기능(MBMS service identification)
- 전송 포맷 선택 기능(Transport format selection)
- 패딩 기능(Padding)
NR PHY 계층(425, 475)은 상위 계층 데이터를 채널 코딩 및 변조하고, OFDM 심볼로 만들어서 무선 채널로 전송하거나, 무선 채널을 통해 수신한 OFDM 심벌을 복조하고 채널 디코딩을 수행해 상위 계층으로 전달하는 동작을 수행할 수 있다.
도 5은 본 발명에 따른 핸드오버의 절차의 일례를 도시한 도면이다.
도 5에 따르면 핸드오버시 소스 기지국(source base station, source BS)은 단말이 전송한 측정(measurement) 관련 정보를 기반으로 내부 정책(policy)에 따라 타겟 기지국(target base station, target BS)을 결정하고, 타겟 기지국으로부터 받은 무선 설정(radio configuration) 정보를 단말에 전송하여 단말이 타겟 기지국과 연결을 수립하도록 한다. 이러한 과정을 통해 단말은 소스 기지국으로부터 타겟 기지국으로 핸드오버를 하게 된다. 상세한 과정은 아래와 같다.
소스 기지국(501)는 측정 제어 정보(measurement control information)를 전송한다(510) 상기 측정 제어 정보는 측정 보고(measurement report)가 트리거되는 조건, 측정 보고의 주기 등 측정 보고를 설정하는 정보일 수 있다. 소스 기지국에 의해 제공되는 측정 제어 정보는 UE의 이동성을 제어하는데 활용된다. 이후 정상적인 통신이 이루어짐에 따라 데이터 통신(packet data)이 수행된다(512). 단말(500)은 측정 단계에서 주변 기지국들의 셀들의 무선 신호의 세기를 측정하고(514) 측정 제어 정보에 따른 조건을 만족할 경우 단말(500)은 소스 기지국(501)으로 측정 보고(measurement report)를 전송한다(516). 소스 기지국(501)는 측정 보고를 수신하게 되면 적절하게 판단하여 단말(500)이 핸드오버하도록 결정한다(518) 이하 핸드오버 결정은 핸드오버 절차의 개시 여부를 결정 또는 핸드오버 절차의 개시를 결정 또는 핸드오버 여부를 결정하는 것으로 이해될 수 있다.
소스 기지국(501)은 타겟 기지국(502)에 핸드오버를 준비하기 위해 필요한 정보를 전달하는 Handover Request 메시지를 타겟 기지국(502)에 전송한다(520). 타겟 기지국(502)은 핸드오버를 허락할지 결정하는 허여 제어(admission control)을 수행하며(522), 이 과정에서 타겟 기지국(502)은 단말(500)이 타겟 기지국(502)에 연결하는데 필요한 자원을 구성한다. 타겟 기지국(502)은 핸드오버 준비가 완료되면 단말이 타겟 기지국 과 연결하는데 필요한 정보를 포함하는 Handover Request Ack(Acknowledgement) 메시지를 소스 기지국(501)으로 전송한다(524). 상기 Handover Request Ack 메시지는 타겟 기지국으로부터 수신한 RRC 연결 재설정(RRC Connection Reconfiguration) 메시지 정보를 포함하게 되며, 소스 기지국(501)은 단말(500)에 타겟 기지국(502)으로부터 수신한 RRC Connection Reconfiguration 메시지 정보를 포함한 RRC Connection Reconfiguration 메시지를 단말에 전송한다(526).
단말(500)은 핸드오버에 필요한 파라미터를 포함하는 RRC Connection Reconfiguration 메시지를 수신하면, 이전 셀로부터 분리(detach)하고 새로운 셀로의 접속을 위해 동기화(synchronization)를 시도한다(528). 또한 소스 기지국(501)은 수신되는 패킷(또는 데이터)을 타겟 기지국(502)으로 전송한다(530, 532). 타겟 기지국(502)은 소스 기지국(501)으로부터 패킷을 수신한다. 단말(500)은 타겟 기지국(502)에 대한 동기화를 수행하고 RACH(random access channel)를 통해 타겟 기지국에 접속한다(536). 타겟 기지국(502)은 단말(500)에게 UL 자원을 할당하고 TA(timing advance) 정보를 포함하는 RAR(random access response)로 응답한다(538). 단말(500)은 타겟 기지국(502)으로 RRC Connection Reconfiguration Complete 메시지를 전송하여 핸드오버가 완료되었음을 표시한다(540). 단말(500)은 이 후 타겟 기지국(502)을 통해 패킷 데이터를 수신할 수 있다(542).
타겟 기지국(502)은 단말(500)이 셀을 변경했음을 알리기 위해서 CN(MME(mobility management entity) 등)(503)에 경로 변경 절차(path change procedure) 를 수행한다(544). 소스 기지국(501)은 CN(503)으로부터 UE Context release 메시지를 수신하면 단말 컨텍스트 해제(UE context release)를 수행한다(546).
상기 도 5와 같은 절차에 따르면, 핸드오버를 수행하는 경우, 대표 기지국 또는/및 단말의 상황을 기반으로 측정 제어 및 측정 보고가 수행되고 상기 정보들을 및 대표 기지국 및/또는 단말의 상황 기반으로 이동성 파라미터가 설계되므로, 개별 단말의 상태 및 환경을 고려한 효율적인 핸드오버가 수행되지 못할 수 있다. 효율적인 핸드오버 수행을 위해 본 개시의 발명은 단말이 핸드오버에 관련된 기준 설정 정보는 기지국으로부터 수신하되, 각 단말이 직접 수신 또는 측정한 정보를 기반으로 분석한 결과에 따라 핸드오버 결정을 수행하도록 하는 방법 및 장치를 제안한다. 이에 따라 핸드오버 결정은 측정 보고가 아닌 더욱 빈번한 정보를 바탕으로 수행될 수 있으며, 또한 단말이 직접 수신 또는 측정한 정보를 기반으로 핸드오버 여부를 결정하므로 각 단말의 상태 및 환경에 맞는 핸드오버 수행이 가능하다.
또한 도 5의 일례와 같이 핸드오버는 특정 조건(일례로 이벤트 A1, A2, A3 등)이 만족될 경우 전송되는 반응적(reactive) 동작에 따른 측정 결과를 기반으로 하므로 지연이 발생할 수 있다. 핸드오버가 지연됨에 따라 무선 신호 세기 저하 문제가 발생할 수 있으므로, 본 발명에 따르면 단말이 수신 또는 측정한 정보를 기반으로 직접 단말 상태 및 환경을 고려하여 핸드오버를 결정한다. 일부의 예로 단말은 인공지능(AI)기반의 방법을 핸드오버 결정에 활용할 수 있다.
또한 도 5의 일례와 같이 기지국이 단말이 측정한 정보를 측정 보고를 통하여 수신하고 핸드오버는 상기 측정 정보를 기반으로 결정되므로, 이러한 측정 정보는 이미 단말이 무선 신호의 세기를 측정하고 기지국이 측정 보고를 수신하기까지 시간만큼 지연된 정보가 된다. 따라서 기지국은 핸드오버 결정 시 지연된 정보를 가지고 판단하게 된다. 본 발명에 따르면 단말이 직접 수신 또는 측정한 정보를 단말이 실시간으로 핸드오버 결정에 활용함으로 써 단말의 실시간 상태 및 환경을 더욱 잘 반영하여 핸드오버를 결정할 수 있다. 또한 핸드오버 관련 분석을 단말이 수행함으로써 기지국에서 요구되는 높은 연산량을 단말로 분산할 수 있는 장점도 있다.
도 6은 본 발명에서 제안하는 최적 핸드오버(best handover, best HO) 및 최후 핸드오버(last handover, last HO)를 고려한 2종류의 핸드오버 절차의 일례를 도시한 도면이다. 상기 도 6에서는 최적 핸드오버와 최후 핸드오버를 모두 도시하였으나, 최적 핸드오버와 최후 핸드오버는 이 중 적어도 하나가 수행될 수 있으며, 최적 핸드오버와 최후 핸드오버는 순서를 가지고 수행되는 것이 아니다. 최적 핸드오버는 일례로 무선 신호의 품질을 최대화하기 위한 목적의 핸드오버일 수 있고, 최후 핸드오버는 일례로 무선 신호의 단절(즉 연결 실패)를 최소화하기 위한 목적의 핸드오버일 수 있다.
도 6에 따르면, 본 발명에서 제안하는 방법은 최적 핸드오버와 최후 핸드오버로 구성되어 있다. 제안하는 방법은 단말의 핸드오버 결정과 기지국의 핸드오버 확정 시점 간의 시간차를 고려하여 설계되었다. 단말은 핸드오버 결정을 하고 기지국에 핸드오버를 요청할 수 있다. 핸드오버 결정 방법의 일례로 단말은 단말 내부의 인공지능(AI)를 기반으로 동작할 수 있다. 최적 핸드오버와 최후 핸드오버를 결정하는 인공지능 뉴럴 네트워크(neural network) 및 가중치(weight)는 학습 가능하다.
소스 기지국(601)은 단말에게 핸드오버 제어 기준 정보(handover control information)를 전송한다(610). 핸드오버 제어 기준 정보는 최적 핸드오버 제어 기준 정보 및 최후 핸드오버 제어 기준 정보 중 하나 이상을 의미하며, 자세한 내용은 후술한다. 단말은 무선 신호의 세기를 측정하여 최적 핸드오버 결정 모듈을 통해 최적 핸드오버 여부를 결정한다(612). 최적 핸드오버 결정 모듈은 단말의 최적 상황의 핸드오버 여부를 결정하는 모듈로, 인공지능을 기반으로 동작할 수 있다. 일례로 최적 핸드오버 결정 모듈은 단말의 미래 무선 신호 세기, 처리량(throughput) 또는 단말의 핑퐁(pingpong) 여부를 예측하는 인공지능일 수 있다.
단말(600)이 최적 핸드오버 상황이라고 판단하면 단말(600)은 소스 기지국(601)에 최적 핸드오버 요청(best HO report 전송)을 수행한다(614). 단말은 최적 핸드오버 요청 시 기지국이 검증할 수 있는 정보를 포함시켜 전송한다. 이는 단말의 무분별한 핸드오버 요청에 의한 통신망의 영향을 방지하기 위해서이다. 일례로 단말의 과도한 핸드오버 시 불필요한 핑퐁으로 인한 망의 시그널링 부담(signaling load)이 증가할 수 있다.
소스 기지국(601)은 단말의 요청에 따라 최적 핸드오버를 확정할 수 있다(616). 최적 핸드오버를 확정하면 소스 기지국(601)은 타겟 기지국에 단말의 핸드오버를 요청(handover request)하게 되고 타겟 기지국은 핸드오버를 허락할지에 따라 Ack 또는 Nack을 응답(handover response)하게 된다(618). 타겟 기지국이 핸드오버를 허락하면 소스 기지국은 단말에게 핸드오버 명령 메시지를 전송한다(620). 상기 핸드오버 명령은 일례로 mobility control information을 포함하는 RRC connection reconfiguration(또는 reconfiguration with sync를 포함하는 RRC reconfiguration 메시지 등 핸드오버를 위한 타겟 셀에 대한 정보를 포함하는 연결 재설정 메시지일 수 있다.
최후 핸드오버 결정 모듈은 단말이 무선 링크가 끊기기 전에 단말이 소스 기지국에 핸드오버 요청을 수행할지 결정하는 모듈로, 인공지능을 기반으로 동작할 수 있다. 일례로 최후 핸드오버 결정 모듈은 단말의 미래 무선 링크 실패(RLF; radio link failure) 예측, 무선 링크 실패까지의 남은 시간 예측, 또는 미래 무선 신호의 세기를 예측하여 무선 링크 실패까지 남은 시간을 계산하는 인공지능일 수 있다. 단말(600)이 최후 핸드오버 상황이라고 판단하면(622) 단말(600)은 소스 기지국(601)에 최후 핸드오버 요청( last HO report 전송)을 수행한다(624). 단말은 최후 핸드오버 요청 시 기지국이 검증할 수 있는 정보를 포함시켜 전송한다. 이는 단말의 무분별한 핸드오버 요청에 의한 통신망의 영향을 방지하기 위해서이다. 일례 단말의 과도한 핸드오버 시 불필요한 핑퐁으로 인한 망의 시그널링 부담이 증가할 수 있다.
소스 기지국(601)은 단말의 요청에 따라 최후 핸드오버를 확정할 수 있다(626). 최후 핸드오버를 확정하면 소스 기지국(601)은 타겟 기지국(602)에 단말의 핸드오버를 요청하게 되고 타겟 기지국은 핸드오버를 허락할지에 따라 Ack 또는 Nack을 응답하게 된다(628). 타겟 기지국이 핸드오버를 허락하면 소스 기지국(601)은 단말(600)에게 핸드오버 명령 메시지를 전송한다(630). 상기 핸드오버 명령은 일례로 mobility control information을 포함하는 RRC connection reconfiguration(또는 reconfiguration with sync를 포함하는 RRC reconfiguration 메시지 등 핸드오버를 위한 타겟 셀에 대한 정보를 포함하는 연결 재설정 메시지일 수 있다.
단말(600)은 소스 기지국(601)으로부터 핸드오버 명령을 수신하면 타겟 기지국(602)으로 핸드오버를 수행하고(632), 핸드오버가 완료되면 타겟 기지국(602)과 패킷을 송수신하게 된다(634). 핸드오버가 완료되면 소스 기지국(601)은 UE 컨텍스트 해제를 수행한다(636). 또한 단말은 핸드오버 결정 학습 과정을 통해 핸드오버 기준이 되는 정보(일례로 무선 신호의 세기)를 핸드오버 이후에도 계속 측정하고 측정값을 과거 핸드오버 결정시의 예측 값과 비교하여 필요 시 학습을 할 수 있다(638).
도 7은 본 발명에서 제안하는 최적 핸드오버 절차의 일례를 도시한 도면이다.
도 7에 따르면, 소스 기지국(701)은 최적 핸드오버 제어 기준 정보(best handover control information)를 단말(700)로 전송한다(710). 최적 핸드오버 제어 기준 정보는 단말이 인공지능(AI)를 활용하여 최적 핸드오버를 결정하는데 사용될 수 있는 정보이며, 일례로 아래와 같은 최적 핸드오버의 조건일 수 있다. 단말은 아래 기술된 해당 조건이 만족된 경우(즉시), 일정 횟수 이상 연속적으로 만족된 경우, 일정 시간 동안 일정 비율의 시간 이상 만족된 경우, 일정 시간 만족된 상태가 지속된 경우 등을 최적 핸드오버 조건이 만족되었다고 판단할 수 있다. 일례로 최적 핸드오버 제어 기준 정보는 아래와 같은 정보를 하나 이상 포함할 수 있으며 아래 정보의 하나 이상의 조합이 사용될 수 있다.
- 최적 HO 측정 기간(즉, HO 여부 결정을 위해 무선 신호의 세기를 측정하는 시간 구간) 동안의 예상 무선 신호 세기의 합의 최대화
- 최적 HO 측정 기간 동안의 예상 무선 신호 세기에 가중치를 곱한 값의 합의 최대화
- 최적 HO 측정 기간 동안의 예상 처리량의 최대화
- 핑퐁 시간의 최소화 (핑퐁이란 단말이 핸드오버를 위해 소스 기지국과 연결을 끊은 이후 일정 시간 이내에 단말이 재차 소스 기지국으로 연결되는 것을 의미할 수 있다)
- 핑퐁 시의 무선 신호 세기 또는 처리량의 페널티 가중치(
Figure pat00001
) (일례로 예상 무선 신호 세기 또는 예상 처리량의 합을 계산하는 경우 단말의 핑퐁시 핑퐁에 해당하는 시간 구간 동안의 무선 신호 세기 또는 처리량에 가중치가 적용될 수 있다)
- 핸드오버시 중단 시간(interruption time)의 최소화
- 소스 기지국의 무선 신호 세기 + 마진(margin) < 타겟 기지국의 무선 신호 세기 (이 경우 상기 마진(또는 오프셋) 값이 최적 핸드오버 제어 기준 정보에 포함될 수 있다)
상기 기술된 조건이 만족되는 횟수 또는/및 상기 기술된 조건이 만족되는 시간 또는/및 조건이 만족되어야 하는 일정 시간 및 일정 비율 등을 지시하는 정보 (이는 미리 단말에게 설정되어 있는 것도 가능하다)
상기 무선 신호 세기에서의 무선 신호는 단말이 측정할 수 있는 무선 신호를 의미하며, 이는 일례로 기준 신호(reference signal) 또는/및 동기 신호(synchronization signal)일 수 있다. 또한 무선 신호 세기(이는 무선 신호 정보와 혼용될 수 있다)는 무선 신호를 측정한 결과인 RSRP(reference signal received power), RSRQ(reference signal received quality), RSSI(Received Signal Strength Indicatior), SINR(signal to interference and noise ratio) 등의 하나 이상의 조합을 의미한다. 상기 가중치는 구현 방법에 따라 결정될 수 있으며, 일례로 시간에 따라 또는 핑퐁 여부에 따라 결정될 수 있다. 또한 최적 핸드오버 제어 기준 정보는 단말이 최적 핸드오버 보고시 기지국이 검증 가능하도록 포함시켜 하는 정보 또는 단말이 포함시켜야 하는 정보의 종류를 지시하는 정보를 포함한다. 일례로 최적 핸드오버 제어 기준 정보는 단말이 기지국에게 최적 핸드오버 보고시 단말이 최적 핸드오버 여부를 판단한 기준 정보 또는/및 상기 기준을 만족시킨 무선 신호 세기 및 무선 신호의 세기 예상값 등을 최적 핸드오버 보고에 포함하도록 지시할 수 있다.
정상적인 통신이 이루어짐에 따라 단말(700)과 소스 기지국(701) 사이의 데이터 통신이 수행된다(712). 단말(700)은 무선 신호 세기를 측정하고 최적 핸드오버 결정 모듈을 통해 최적 핸드오버 제어 기준을 만족한다고 판단하면(714), 소스 기지국(701)으로 최적 핸드오버 보고(best HO report)를 전송하여 최적 핸드오버를 요청하게 되며(716), 여기에 타겟 기지국(702) 및/또는 소스 기지국(701)이 최적 핸드오버 보고시 검증 가능하도록 포함해야 하는 정보를 포함시켜 전송한다. 소스 기지국(701)는 최적 핸드오버 보고를 수신하게 되면, 단말이 보내온 검증 정보를 확인하고 핸드오버하도록 결정할 수 있다(718). 소스 기지국(701)은 타겟 기지국(702)으로 핸드오버를 준비하기 위해 필요한 정보를 전달하는 Handover Request 메시지를 전송한다(720). 상기 handover request 메시지에는 단말이 전송한 검증 정보가 포함될 수 있다. 타겟 기지국(702)은 핸드오버를 허락할지 결정하는 허여 제어(admission control)을 수행한다(722). 이 과정에서 타겟 기지국(702)은 선택적으로 단말이 전송한 검증 정보를 이용한 최적 핸드오버가 적절한지 여부에 대한 검증을 수행할 수 있으며 단말이 타겟 기지국(702)에 연결하는데 필요한 자원을 구성한다. 타겟 기지국(702)은 핸드오버 준비가 완료되면 단말(700)이 타겟 기지국 연결에 필요한 정보를 포함시켜 Handover Request Ack 메시지를 전송한다(724).
단말(700)은 핸드오버에 필요한 파라미터를 포함하는 RRCConnectionReconfiguration 메시지를 소스 기지국(701)로부터 수신하며(726), 상기 메시지를 핸드오버 명령이라고 칭할 수 있다. 단말(700)은 이전 셀로부터 분리(detach)를 수행하고 새로운 셀로의 접속을 위해 동기화를 시도한다(728). 또한 소스 기지국(701)은 수신되는 패킷을 타겟 기지국으로 전송한다(730, 732). 타겟 기지국(702)은 소스 기지국(701)으로부터 패킷을 수신하고, 코어망(또는 서빙 게이트웨이(704))로 소스 기지국(701)으로부터 수신된 버퍼링된 패킷을 전송한다(734). 단말(700)은 타겟 기지국(702)에 대한 동기화를 수행하고(736) RACH를 통해 타겟 기지국(702)에 접속한다. 타겟 기지국(702)은 단말(700)에 UL 자원을 할당하고 단말(700)은 TA 정보를 포함하는 RAR로 응답한다(738). 단말(700)은 RRCConnectionReconfigurationComplete 메시지를 전송하여 핸드오버가 완료되었음을 표시한다(740). 단말(700)은 이 후 타겟 기지국(702)을 통해 패킷 데이터를 송수신할 수 있다(742).
타겟 기지국(702)은 단말(700)이 셀을 변경했음을 알리기 위해서 CN(MME 등)(703)과 경로 변경 절차를 수행한다(744). 소스 기지국(701)은 CN(702)으로부터 UE Context release 메시지를 수신하면 UE 컨텍스트 해제를 수행한다(746). 단말은 최적 핸드오버 이후에 최적 핸드오버 결정시 예측했던 정보들을 계속 측정하여 뉴럴 네트워크가 예측한 값과 실제 측정된 값을 비교하여 뉴럴 네트워크의 가중치를 업데이트하는 최적 핸드오버 결정 학습을 수행한다(748).
도 8은 본 발명에서 제안하는 최후 핸드오버의 절차의 일례를 도시한 도면이다.
도 8에 따르면, 소스 기지국(801)은 최후 핸드오버 제어 기준 정보(last handover control information)를 단말(800)로 전송한다(810). 최후 핸드오버 제어 기준 정보는 단말이 인공지능(AI)를 활용하여 최후 핸드오버를 결정하는데 사용될 수 있는 정보이며, 일례로 아래와 같은 최후 핸드오버의 조건일 수 있다. 단말은 아래 기술된 해당 조건이 만족된 경우(즉시), 일정 횟수 이상 연속적으로 만족된 경우, 일정 시간 동안 일정 비율의 시간 이상 만족된 경우, 일정 시간 만족된 상태가 지속된 경우 등을 최후 핸드오버 조건이 만족되었다고 판단할 수 있다. 일례로 최후 핸드오버 제어 기준 정보는 아래와 같은 정보를 하나 이상 포함할 수 있으며 아래 정보의 하나 이상의 조합이 사용될 수 있다.
- 핸드오버 마진(margin)
- 최후 HO 측정 기간 동안의 예상 무선 신호 세기 합
- 최후 HO 측정 기간 동안의 예상 처리량
- 상기 최적 핸드오버 제어 기준 정보에 포함되는 정보
- 상기 기술된 조건이 만족되는 횟수 또는/및 상기 기술된 조건이 만족되는 시간 또는/및 조건이 만족되어야 하는 일정 시간 및 일정 비율 등을 지시하는 정보 (이는 미리 단말에게 설정되어 있는 것도 가능하다)
상기 무선 신호 세기에서의 무선 신호는 단말이 측정할 수 있는 무선 신호를 의미하며, 이는 일례로 기준 신호(reference signal) 또는/및 동기 신호(synchronization signal)일 수 있다. 또한 무선 신호 세기는 무선 신호를 측정한 결과인 RSRP(reference signal received power), RSRQ(reference signal received quality), RSSI(Received Signal Strength Indicatior), SINR(signal to interference and noise ratio) 등의 하나 이상의 조합을 의미한다. 핸드오버 마진은 소스 기지국이 타겟 기지국으로 단말을 핸드오버를 시키는데 필요한 시간이며 소스 기지국이 결정한다. 또한 최후 핸드오버 제어 기준 정보는 단말이 최후 핸드오버 보고시 기지국이 검증 가능하도록 포함시켜야 하는 정보 또는 단말이 포함시켜야 하는 정보의 종류를 지시하는 정보를 포함한다. 일례로 최후 핸드오버 제어 기준 정보는 단말이 기지국에게 최후 핸드오버 보고시 단말이 최후 핸드오버 여부를 판단한 기준 정보 또는/및 상기 기준을 만족시킨 RLF까지의 시간(이하 TTR; Time-to-RLF, 아래에서 상세히 기술된다), 무선 신호 세기 및 무선 신호의 세기 예상값, 처리량 및 처리량의 예상값 등 중 적어도 하나를 최후 핸드오버 보고에 포함하도록 지시할 수 있다.
정상적인 통신이 이루어짐에 따라 단말(800)과 소스 기지국(801) 사이에 데이터 통신이 수행된다(812). 단말은 무선 신호 세기를 측정하고 최후 핸드오버 결정 모듈를 통해 최후 핸드오버 제어 기준을 만족하는 조건이라 판단하면(814), 소스 기지국(801)으로 최후 핸드오버 보고(last HO report)를 전송하여 최후 핸드오버를 요청하게 되며(816), 여기에 타겟 기지국(802) 및/또는 소스 기지국(801)이 최후 핸드오버 보고시 검증 가능하도록 포함해야 하는 정보를 포함시켜 전송한다. 일례로 최후 핸드오버 결정 모듈은 무선 신호 세기 등의 측정 정보를 기반으로 최후 핸드오버 제어 기준 정보에 따른 정보를 확인 및/또는 예측하여 현재 시각에서 RLF가 발생하기까지 남은 시간인 TTR(time-to-RLF)을 예측할 수 있으며, 일례로 해당 값이 핸드오버 마진보다 작아지게 되면 최후 핸드오버를 결정할 수 있다. 또는 일례로 TTR 값이 핸드오버 마진보다 작아지는 최후 핸드오버 상황이 정해진 횟수만큼 발생하거나 일정 시간 구간 동안 상기 상황이 유지되거나 하는 경우 단말은 최후 핸드오버를 결정할 수 있다. 이는 핸드오버 마진보다 TTR이 작아질 경우 핸드오버를 개시하더라도 핸드오버 완료 전 RLF가 발생하게 되므로 이러한 경우를 막기 위함이다.
소스 기지국(801)는 최후 핸드오버 보고를 수신하게 되면, 단말이 전송한 검증 정보를 확인하고 핸드오버하도록 결정할 수 있다(818). 소스 기지국(801)은 타겟 기지국(-802)에 핸드오버를 준비하기 위해 필요한 정보를 전달하는 Handover Request 메시지를 타겟 기지국(802)으로 전송한다(820). 상기 handover request 메시지에는 단말이 전송한 검증 정보가 포함될 수 있다. 타겟 기지국(802)은 핸드오버를 허락할지 결정하는 허여 제어를 수행한다(822). 이 과정에서 타겟 기지국(802)은 선택적으로 단말이 전송한 검증 정보를 이용한 최적 핸드오버가 적절한지 여부에 대한 검증을 수행할 수 있으며 단말이 타겟 기지국(802)에 연결하는데 필요한 자원을 구성한다. 타겟 기지국(802)은 핸드오버 준비가 완료되면 단말(800)이 타겟 기지국 연결에 필요한 정보를 포함시켜 Handover Request Ack 메시지를 전송한다(824).
단말(800)은 핸드오버에 필요한 파라미터를 포함하는 RRCConnectionReconfiguration 메시지 소스 기지국(801)으로부터 를 수신하며(826), 상기 메시지를 핸드오버 명령이라고 칭할 수 있다. 단말은 이전 셀로부터 분리(detach)하고 새로운 셀로 접속을 위해 동기화를 시도한다(828). 또한 소스 기지국(801)은 수신되는 패킷을 타겟 기지국(802)으로 전송한다(830, 832). 타겟 기지국(802)은 소스 기지국(801)으로부터 패킷을 수신하고 코어망(또는 서빙 게이트웨이(704))로 소스 기지국(701)으로부터 수신된 버퍼링된 패킷을 전송한다(834). 단말(800)은 타겟 기지국에 대한 동기화를 수행하고 RACH를 통해 타겟 기지국에 엑세스 한다. 타겟 기지국(802)은 단말(800)에게 UL 자원을을 할당하고 단말(800)은 TA 정보를 포함하는 RAR로 응답한다(838). 단말은 RRCConnectionReconfigurationComplete 메시지를 전송하여 핸드오버가 완료되었음을 표시한다(840). 단말(800)은 이 후 타겟 기지국(802)을 통해 패킷 데이터를 송수신할 수 있다(842).
타겟 기지국(802)은 단말(800)이 셀을 변경했음을 알리기 위해서 CN(MME 등)(803)과 경로 변경 절차를 수행한다(804). 소스 기지국(801)은 CN(803)으로부터 UE Context release 메시지를 수신하면 UE 컨텍스트 해제를 수행한다(846). 단말(800)은 최후 핸드오버 이후 최후 핸드오버 결정시 예측한 정보들을 계속 측정하여 뉴럴 네트워크가 예측한 값과 실제 측정된 값을 비교하여 뉴럴 네트워크의 가중치를 업데이트하는 최후 핸드오버 결정 학습을 수행한다(848).
상기 도 7 및 도 8의 코어망(CN)은 EPC 또는 5GC 또는 셀룰러 통신을 위한 망이 될 수 있으며, MME는 AMF(access and mobility management function) 또는 망의 단말의 이동성(mobility)를 관장하는 노드가 될 수 있으며, 서빙 게이트웨이(S-GW; serving gateway)는 UPF(user plane function) 또는 PDN(packet data network) 또는 인터넷(internet)과 데이터 연결을 지원하는 사용자 플레인(user plane) 기능을 지원하는 노드가 될 수 있다. 또한 도 7 및 8에는 구체적인 메시지의 명칭이 기술되었으나, 본 발명은 이에 구애받지 않고 동일 또는 유사한 역할을 수행하는 메시지로 대체되어 적용될 수 있다.
도 9은 최적 핸드오버를 지원하기 위해 기지국이 최적 핸드오버 제어 기준 정보를 전송하기 위해 내부 처리를 위한 동작의 일례를 도시한 도면이다.
도 9에 따르면, 기지국은 단말의 접속을 확인하고(900) 단말에게 최적 핸드오버 제어 기준 정보를 전송한다(910). 단말의 접속이란 단말이 어태치(attach), 새로운 트래픽(New traffic), TAU(tracking area update) 요청 및 RNAU(ran-based notification area update)와 같이 idle 또는 inactive 상태에서 connected 상태로 기지국에 연결되거나 다른 기지국으로부터 핸드오버된 경우 등을 의미한다. 상기 최적 핸드오버 제어 기준 정보의 내용은 상기 기술한 내용을 참고할 수 있다. 상기 최적 핸드오버 제어 기준 정보는 도 9와 같이 기지국이 전송할 수 있으나 또는 미리 설정되는 것도 가능하다.
도 10은 최후 핸드오버를 지원하기 위해 기지국이 최후 핸드오버 제어 기준 정보를 전송하기 위해 내부 처리를 위한 동작의 일례를 도시한 도면이다.
도 10에 따르면, 기지국은 단말의 접속을 확인하고(1000) 단말에게 최후 핸드오버 제어 기준 정보를 전송한다(1010). 단말의 접속이란 단말이 어태치(attach), 새로운 트래픽(New traffic), TAU(tracking area update) 요청 및 RNAU(ran-based notification area update)와 같이 idle 또는 inactive 상태에서 connected 상태로 기지국에 연결되거나 다른 기지국으로부터 핸드오버된 경우 등을 의미한다. 상기 최후 핸드오버 제어 기준 정보의 내용은 상기 기술한 내용을 참고할 수 있다. 상기 최적 핸드오버 제어 기준 정보는 도 9와 같이 기지국이 전송할 수 있으나 또는 미리 설정되는 것도 가능하다.
도 11은 단말이 최적 핸드오버를 결정하기 위한 제1 실시예를 도시한 도면이다.
도 11은 도 7의 714 단계에서의 세부 동작을 도시한 도면이다. 도 11에 따르면, 단말은 1100단계에서 최적 핸드오버 제어 기준 정보에 따라 최적 핸드오버 결정에 필요한 무선 신호 정보 등을 획득한다. 상기 무선 신호 정보는 일례로 상기 기술되었던 무선 신호 세기에 해당할 수 있다. 1110 단계에서 단말은 획득한 무선 신호 정보를 AI(뉴럴 네트워크) 기반)으로 분석하여 최적 핸드오버를 결정하게 된다. 뉴럴 네트워크의 세부 구성 방법은 기지국의 구현 방법에 따라 달라질 수 있다. 일례로 1110 단계는 수집된 무선 신호 정보를 기반으로 추후 무선 신호 정보를 예측하는 뉴럴 네트워크와 예측된 무선신호 정보로 최적 핸드오버를 결정하는 뉴럴 네트워크로 구성될 수도 있다.
1120 단계에서 단말은 최적 핸드오버에 해당하는지 판단하고, 판단 결과 최적 핸드오버가 아닌 경우에는 단말은 1100 단계에서 무선 신호 정보를 계속 획득하게 된다. 만약 판단 결과 최적 핸드오버에 해당하는 경우에는 기지국으로 도 7의 최적 핸드오버 보고를 전송(716)하여 최적 핸드오버 요청을 수행하게 된다(1130). 단말은 이후 기지국으로부터 최적 핸드오버 명령이 수신되는지 판단한다(1140). 단말이 최적 핸드오버 보고를 전송했다고 하더라도 기지국의 판단에 의해 핸드오버가 검증되고 허여되어 최적 핸드오버 명령이 수신되지 않으면 단말은 핸드오버를 수행할 수 없다. 최적 핸드오버 명령이 수신되지 않은 경우 단말은 1100 단계에서 계속하여 무선 신호 정보를 획득하고 새로운 최적 핸드오버 여부를 결정하게 된다. 만약 최적 핸드오버 명령이 수신되면 최적 핸드오버 절차가 수행된다.
도 12은 단말이 최적 핸드오버를 결정하기 위한 제2 실시예를 도시한 도면이다.
도 12은 도 7의 714 단계에서의 세부 동작을 도시한 도면이다. 도 12에 따르면, 단말은 1200 단계에서 최적 핸드오버 제어 기준 정보에 따라 최적 핸드오버 결정에 필요한 무선 신호 정보 등을 획득한다. 상기 무선 신호 정보는 일례로 상기 기술되었던 무선 신호 세기에 해당할 수 있다. 1210 단계에서 단말은 획득한 무선 신호 정보를 AI(뉴럴 네트워크) 기반으로 분석하여 추후 무선 신호 세기를 예측하게 된다. 뉴럴 네트워크의 세부 구성 방법은 기지국의 구현 방법에 따라 달라질 수 있다. 1220 단계에서 단말은 예측한 무선 신호 세기를 기반으로 최적 핸드오버에 해당하는지 계산 또는 결정한다.
1230 단계에서 단말은 최적 핸드오버에 해당하는지 판단하고, 1220 단계의 분석 결과가 최적 핸드오버가 아닌 경우에는 1200 단계로 돌아가 무선 신호 정보를 계속 획득하게 된다. 만약 분석 결과가 최적 핸드오버에 해당하는 경우에는 단말은 기지국으로 도 7의 최적 핸드오버 보고를 전송(716)하여 최적 핸드오버를 요청하게 된다(1240). 단말은 이후 기지국으로부터 최적 핸드오버 명령이 수신되는지 판단한다(1250). 단말이 최적 핸드오버 보고를 전송했다 하더라도 기지국의 판단에 의해 핸드오버가 검증되고 허여되어 최적 핸드오버 명령이 수신되지 않으면 단말은 1200 단계에서 계속하여 무선 신호 정보를 획득하고 새로운 최적 핸드오버를 결정하게 된다. 만약 최적 핸드오버 명령이 수신되면 핸드오버 절차가 수행된다.
도 13은 단말이 최후 핸드오버를 결정하기 위한 제3 실시예를 도시한 도면이다.
도 13은 도 8의 814 단계에서의 세부 동작을 도시한 도면이다. 도 13에 따르면, 단말은 1300 단계에서 최후 핸드오버 제어 기준에 따라 최후 핸드오버 결정에 필요한 무선 신호 정보 등을 획득한다. 상기 무선 신호 정보는 일례로 상기 기술되었던 무선 신호 세기에 해당할 수 있다. 1310 단계에서 단말은 기지국으로부터 설정된 또는 미리 설정된 핸드오버 마진값과 획득한 무선 신호 정보를 AI(뉴럴 네트워크) 기반으로 분석하여 최후 핸드오버 여부를 결정한다. 뉴럴 네트워크의 세부 구성 방법은 기지국의 구현 방법에 따라 달라질 수 있다. 일례로 1310 단계는 획득된 무선 신호 정보를 기반으로 추후 무선 신호 정보를 예측하는 뉴럴 네트워크와 예측된 무선 신호 정보 및 핸드오버 마진을 기반으로 최적 핸드오버를 결정하는 뉴럴 네트워크로 구성될 수 있다.
1320 단계에서 단말은 최후 핸드오버에 해당하는지 판단하고, 판단 결과 최후 핸드오버가 아닌 경우에는 1300 단계로 돌아가 무선 신호 정보를 계속 획득한다. 만약 판단 결과가 최후 핸드오버인 경우에는 단말은 기지국으로 도 8의 최후 핸드오버 보고를 전송(816)하여 최후 핸드오버를 요청하게 된다(1330). 단말은 이후 기지국으로부터 최후 핸드오버 명령이 수신되는지 판단한다(1340). 단말이 최후 핸드오버 보고를 전송했다 하더라도 기지국의 판단에 의해 핸드오버가 검증되고 허여되어 최후 핸드오버 명령이 수신되지 않으면 단말은 1300 단계에서 계속하여 무선 신호 정보를 획득하고 새로운 최후 핸드오버를 결정하게 된다. 만약 최후 핸드오버 명령이 수신되면 핸드오버 절차가 수행된다.
도 14은 단말이 최후 핸드오버를 결정하기 위한 제4 실시예를 도시한 도면이다.
도 14은 도 8의 814 단계에서의 세부 동작을 도시한 도면이다. 도 14에 따르면, 단말은 1400 단계에서 최후 핸드오버 제어 기준 정보에 따라 최후 핸드오버 결정에 필요한 무선 신호 정보 등을 수집하게 된다. 1410 단계에서 단말은 수집한 무선 신호 정보를 AI(뉴럴 네트워크) 기반으로 분석하여 TTR 값을 결정한다. AI(뉴럴 네트워크)의 세부 구성 방법은 기지국의 구현 방법에 따라 달라질 수 있다. 구체적으로 1420 단계에서 단말은 예측된 TTR 값과 기지국으로부터 설정된 또는 미리 설정된 핸드오버 마진값으로 최후 핸드오버 여부를 결정하게 된다. 일례로 단말은 TTR 값과 HO 마진값을 비교하는 방법을 통해 최후 핸드오버를 결정할 수 있다.
단말은 TTR 값이 핸드오버 마진값보다 작은 경우에는 기지국으로 도 8의 최후 핸드오버 보고를 전송(816)해 최후 핸드오버를 요청할 수 있으며(1430), TTR 값이 HO 마진값보다 작지 않은 경우에는 1400단계로 돌아가 무선 신호 정보를 계속 획득하게 된다. 단말은 이후 기지국으로부터 최후 핸드오버 명령이 수신되는지 판단한다(1440). 단말이 최후 핸드오버 보고를 전송했다 하더라도 기지국의 판단에 의해 핸드오버가 검증되고 허여되어 최후 핸드오버 명령이 수신되지 않으면 단말은 1400 단계에서 계속하여 무선 신호 정보를 획득하고 새로운 최후 핸드오버를 결정하게 된다. 만약 최후 핸드오버 명령이 수신되면 핸드오버 절차가 수행된다.
도 15은 단말이 최후 핸드오버를 결정하기 위한 제5 실시예를 도시한 도면이다.
도 15은 도 8의 814 단계에서의 세부 동작을 도시한 도면이다. 도 15에 따르면, 단말은 1500 단계에서 최후 핸드오버 제어 기준 정보에 따라 최후 핸드오버 결정에 필요한 무선 신호 정보 등을 획득한다. 1510 단계에서 단말은 획득한 무선 신호 정보를 AI(뉴럴 네트워크) 기반으로 분석하여 추후 무선 신호 세기를 예측하게 된다. AI(뉴럴 네트워크)의 세부 구성 방법은 기지국의 구현 방법에 따라 달라질 수 있다. 1520 단계에서 단말은 예측된 무선 신호 세기를 이용해 TTR 값을 계산 또는 결정한다. 단말은 1530 단계에서 예측된 TTR 값과 기지국으로부터 설정된 또는 미리 설정된 핸드오버 마진값을 기반으로 최후 핸드오버 여부를 결정하게 된다. 일례로 단말은 TTR 값과 핸드오버 마진값을 비교하는 방법을 통해 최후 핸드오버를 결정할 수 있으며
일례로 TTR 값이 핸드오버 마진값보다 작은 경우에는 단말은 도 8의 최후 핸드오버 보고를 전송(816)해 최후 핸드오버를 요청할 수 있다(1540) TTR 값이 핸드오버 마진보다 작지 않은 경우에는 단말은 1500 단계로 돌아가 무선 신호 정보를 계속 획득하게 된다. 단말은 이후 기지국으로부터 최후 핸드오버 명령이 수신되는지 판단한다(1550). 단말이 최후 핸드오버 보고를 전송했다 하더라도 기지국의 판단에 의해 핸드오버가 검증되고 허여되어 최후 핸드오버 명령이 수신되지 않으면 단말은 1500 단계에서 계속하여 무선 신호 정보를 획득하고 새로운 최후 핸드오버를 결정하게 된다. 만약 최후 핸드오버 명령이 수신되면 핸드오버 절차가 수행된다.
아래에서는 최적 또는 최후 핸드오버를 결정하는 단말의 뉴럴 네트워크의 모델 학습 절차에 대해 기술한다.
도 16은 단말의 제2 실시예 및 제5 실시예에서의 모델 학습 절차를 도시한 도면이다. 단말은 도 7의 748단계 및 도 8의 848단계에서 최적 핸드오버 및 최후 핸드오버 결정 방법에 대해 학습을 수행하게 된다. 단말이 제2 실시예를 기반으로 동작하는 경우, 단말에서는 과거 무선 신호 세기를 기반으로 추후 무선 신호 세기를 예측하는 뉴럴 네트워크가 동작한다(도 12의 1210 단계). 단말이 제5 실시예를 기반으로 동작하는 경우, 단말에서는 과거 무선 신호 세기를 기반으로 추후 무선 신호 세기를 예측하는 뉴럴 네트워크가 동작한다(도 15의 1510 단계).
도 16에 따르면, 제2 실시예 및 제5 실시예의 경우 단말은 1600 단계에서 무선 신호 세기를 획득한다. 1610 단계에서는 단말은 획득된 무선 신호 세기를 뉴럴 네트워크로 피드백 하고 단말은 과거 (무선 신호 정보를 기반으로) 예측했던 무선 신호 세기와 획득된 실제 무선 신호 세기를 기반으로 뉴럴 네트워크 학습을 수행한다(1620). 상기 뉴럴 네트워크 학습은 과거 획득했던 무선 신호 세기를 기반으로 예측했던 무선 신호 세기와 실제로 측정을 통해 획득된 무선 신호 세기를 비교하여, 무선 신호 세기를 예측하기 위한 연산에 이용되는 가중치를 확인 또는/및 변경하는 것을 의미할 수 있다. 이러한 학습은 핸드오버 결정이 개시된 경우 또는 그렇지 않은 경우에도 주기적으로 수행될 수 있다.
도 17은 단말의 제1 실시예에서의 모델 학습 절차를 도시한 도면이다. 단말은 도 7의 748단계에서 최적 핸드오프 결정 방법에 대해 학습을 수행하게 된다. 단말이 제1 실시예를 기반으로 동작하는 경우, 단말에서는 과거 무선 신호 세기를 기반으로 최적 핸드오버 여부를 결정하는 뉴럴 네트워크가 동작한다(도 11의 1110 단계). 도 17에 따르면, 1700 단계에서 단말은 무선 신호 세기를 획득한다. 1710 단계에서 단말은 획득된 무선 신호 세기를 기반으로 실제 최적 핸드오버 여부를 계산 및 결정하게 되고 이 결과를 뉴럴 네트워크로 피드백 한다. 1720 단계에서는 단말은 (과거의 무선 신호 세기를 기반으로) 예측했던 최적 핸드오버 여부와 (획득된 실제 무선 신호 세기를 기반으로) 계산된 최적 핸드오버 여부를 비교하여 뉴럴 네트워크 학습을 수행한다. 상기 뉴럴 네트워크 학습은 과거 획득했던 무선 신호 세기를 기반으로 예측했던 최적 핸드오버 여부와 실제로 측정을 통해 획득된 무선 신호 세기를 기반으로 계산된 최적 핸드오버 여부를 비교하여, 최적 핸드오버 여부를 예측하기 위한 연산에 이용되는 가중치를 확인 또는/및 변경하는 것을 의미할 수 있다. 이러한 학습은 핸드오버 결정이 개시된 경우 또는 그렇지 않은 경우에도 주기적으로 수행될 수 있다.
도 18은 단말의 제3 실시예에서의 모델 학습 절차를 도시한 도면이다. 단말은 도 8의 848단계에서 최후 핸드오버 결정 방법에 대해 학습을 수행하게 된다. 단말이 제3 실시예를 기반으로 동작하는 경우, 단말에서는 과거 무선 신호 세기를 기반으로 최후 핸드오버 여부를 결정하는 뉴럴 네트워크가 동작한다(도 13의 1310 단계).
도 18에 따르면, 단말은 1800 단계에서 무선 신호 세기를 획득한다. 1810 단계에서 단말은 획득된 무선 신호 세기를 기반으로 실제 최후 핸드오버 여부를 계산 및 결정하게 되고 이 결과를 뉴럴 네트워크로 피드백 한다. 1820 단계에서 단말은 (과거의 무선 신호 세기를 기반으로) 예측했던 최후 핸드오버 여부와 (획득된 실제 무선 신호 세기를 기반으로) 계산된 최후 핸드오버 여부를 비교하여 뉴럴 네트워크 학습을 수행하게 된다. 상기 뉴럴 네트워크 학습은 과거 획득했던 무선 신호 세기를 기반으로 예측했던 최후 핸드오버 여부와 실제로 측정을 통해 획득된 무선 신호 세기를 기반으로 계산된 최후 핸드오버 여부를 비교하여, 최후 핸드오버 여부를 예측하기 위한 연산에 이용되는 가중치를 확인 또는/및 변경하는 것을 의미할 수 있다. 이러한 학습은 핸드오버 결정이 개시된 경우 또는 그렇지 않은 경우에도 주기적으로 수행될 수 있다.
도 19은 단말의 제4 실시예에서의 모델 학습 절차를 도시한 도면이다. 단말은 도 8의 848단계에서 최후 핸드오프 결정 방법에 대해 학습을 수행하게 된다. 단말이 제4 실시예를 기반으로 동작하는 경우, 단말에서는 과거 무선 신호 세기를 기반으로 TTR 값을 결정하는 뉴럴 네트워크가 동작한다(도 14의 1410 단계).
도 19에 따르면, 단말은 1900 단계에서 무선 신호 세기를 획득한다. 1910 단계에서 단말은 획득된 무선 신호 세기를 기반으로 실제 TTR 값을 계산 및 결정하게 되고 이 결과를 뉴럴 네트워크로 피드백 한다. 1920 단계에서 단말은 (과거의 무선 신호 세기를 기반으로) 예측했던 TTR 값과 (획득된 실제 무선 신호 세기를 기반으로) 계산된 TTR 값을 비교하여 뉴럴 네트워크 학습을 수행한다. 상기 TTR 값의 계산을 위해서는 RLF 시점을 확인하여야 하며, 이 경우 단말은 종래 RLF 결정 방법을 이용하거나 또는 새로운 RLF 결정 방법을 이용할 수 있으며, 실제 RLF가 발생한 경우 실제 RLF가 발생한 시점을 TTR 값의 계산에 반영할 수 있다. 상기 뉴럴 네트워크 학습은 과거 획득했던 무선 신호 세기를 기반으로 예측했던 최적 핸드오버 여부와 실제로 측정을 통해 획득된 무선 신호 세기를 기반으로 계산된 최적 핸드오버 여부를 비교하여, 최적 핸드오버 여부를 예측하기 위한 연산에 이용되는 가중치를 확인 또는/및 변경하는 것을 의미할 수 있다. 이러한 학습은 핸드오버 결정이 개시된 경우 또는 그렇지 않은 경우에도 주기적으로 수행될 수 있다.
도 20은 단말이 기지국으로 TTR을 보고하는 절차의 일례를 도시한 도면이다. 도 20에 따르면, 단말(2000)은 기지국(2001)이 전송하는 무선 신호의 무선 신호 세기를 측정해 획득하고, 예상 TTR 값을 계산해 기지국으로 보고할 수 있다. 구체적으로 기지국(2001)은 단말에 TTR 보고를 설정하는 TTR 보고 설정 정보를 전송한다(2010). 상기 TTR 보고 설정 정보에는 비주기적 TTR 보고를 위한 단말이 TTR 값을 보고하는 이벤트의 발생 기준에 대한 정보 및/또는 주기적 TTR 보고를 위한 TTR 보고 주기 설정 정보 등이 포함될 수 있다. 일례로 상기 설정 정보는 TTR 보고 이벤트의 종류(이는 종래 측정 보고를 전송하기 위한 A1, A2, A3 등과 같은 이벤트를 포함할 수 있다) 또는 상기 기술했던 최적 핸드오버 판단 기준 정보 또는 최후 핸드오버 판단 기준 정보 등 중 적어도 하나를 포함할 수 있으며, 상기 이벤트 및 판단을 위한 파라미터 값을 포함할 수 있다. 또한 무선 신호 측정의 주기 및 TTR 계산을 위한 측정 구간의 길이 등을 지시하는 정보를 포함할 수 있다.
단말(2000)은 주기적으로 또는 설정된 TTR 보고 조건이 만족될 경우, 무선 신호 측정 주기 Ta(2006) 마다 무선 신호 세기를 측정하여 정보를 획득하고(2020), 일정 시간 Tm(2005) 동안 측정한 무선 신호 세기를 이용해 TTR 값을 계산한다(2030). 이후 단말(2000)은 예측된 TTR 값을 기지국(2007)으로 보고한다(2040). 이러한 보고는 상위 계층 시그널링으로 수행될 수 있으며, TTR 값은 측정 보고 또는 별도의 메시지에 포함되어 기지국(2001)으로 전송될 수 있다. 주기적 TTR 보고의 경우 이러한 보고의 주기는 TTTR(2007)과 같을 수 있으며, 이는 미리 설정되거나 또는 설정될 수 있다.
도 21은 본 발명을 수행할 수 있는 단말과 기지국 장치를 도시한 블록도이다. 도 21에 따르면, 단말(2100)는 송수신부(2110), 제어부(2120), 및 저장부(2130)를 포함한다. 다만, 단말(2100)의 구성 요소가 전술한 예에 한정되는 것은 아니며 예를 들어, 단말(2100)은 도시한 구성 요소보다 더 많은 구성 요소를 포함하거나 더 적은 구성 요소를 포함할 수도 있다. 뿐만 아니라 송수신부(2110), 저장부(2130), 및 제어부(2120) 등이 하나의 칩(chip) 형태로 구현될 수도 있다.
송수신부(2110)는 기지국(2140)과 신호를 송수신할 수 있다. 여기에서, 신호는 제어 정보 및 데이터를 포함할 수 있다. 이를 위해, 송수신부(2110)는 전송되는 신호의 주파수를 상승 변환 및 증폭하는 RF 송신기와, 수신되는 신호를 저 잡음 증폭하고 주파수를 하강 변환하는 RF 수신기 등으로 구성될 수 있다. 다만, 이는 송수신부(2110)의 일 실시예일뿐이며, 송수신부(2110)의 구성 요소가 RF 송신기 및 RF 수신기에 한정되는 것은 아니다. 또한, 송수신부(2110)는 무선 채널을 통해 신호를 수신하여 제어부(2120)로 출력하고, 제어부(2120)로부터 출력된 신호를 무선 채널을 통해 전송할 수 있다. 또한 송수신부(2110)는 제1 무선 통신 기술을 위한 RF 송수신기와 제2 무선 통신 기술을 위한 RF 송수신기를 개별로 구비하거나, 또는 하나의 송수신기로 제1 무선 통신 기술 및 제2 무선 통신 기술에 따른 물리 계층 프로세싱을 수행할 수 있다.
저장부(2130)는 단말(2100)의 동작에 필요한 프로그램 및 데이터를 저장할 수 있다. 또한, 저장부(2130)는 단말(2100)이 송수신하는 신호에 포함된 제어 정보 또는 데이터를 저장할 수 있다. 저장부(2130)는 롬(ROM), 램(RAM), 하드디스크, CD-ROM 및 DVD 등과 같은 저장 매체 또는 저장 매체들의 조합으로 구성될 수 있다. 또한, 저장부(2130)는 복수 개일 수 있다.
제어부(2120)는 전술한 본 개시의 실시예에 따라 단말(2100)이 동작할 수 있도록 일련의 과정을 제어할 수 있다. 예를 들어, 제어부(2120)는 기지국(2140)로부터 송수신부(2110)을 통해 수신한 최적 핸드오버 제어 기준 정보 또는/및 최후 핸드오버 제어 기준 정보를 기반으로 최적 핸드오버 결정 또는 최후 핸드오버 결정을 수행할 수 있다. 제어부(2120)는 복수 개일 수 있으며, 제어부(2120)는 저장부(2130)에 저장된 프로그램을 실행함으로써 단말(2100)의 구성 요소 제어 동작을 수행할 수 있다.
기지국(2140)은 송수신부(2150), 제어부(2160), 연결부(2170) 및 저장부(2180)를 포함한다. 다만, 기지국(2140)의 구성 요소가 전술한 예에 한정되는 것은 아니며 예를 들어, 기지국(2140)은 도시한 구성 요소보다 더 많은 구성 요소를 포함하거나 더 적은 구성 요소를 포함할 수도 있다. 뿐만 아니라 송수신부(2150), 저장부(2180), 및 제어부(2160) 등이 하나의 칩(chip) 형태로 구현될 수도 있다.
송수신부(2150)는 단말(2100)과 신호를 송수신할 수 있다. 여기에서, 신호는 제어 정보 및 데이터를 포함할 수 있다. 이를 위해, 송수신부(2150)는 전송되는 신호의 주파수를 상승 변환 및 증폭하는 RF 송신기와, 수신되는 신호를 저 잡음 증폭하고 주파수를 하강 변환하는 RF 수신기 등으로 구성될 수 있다. 다만, 이는 송수신부(2150)의 일 실시예일뿐이며, 송수신부(2150)의 구성 요소가 RF 송신기 및 RF 수신기에 한정되는 것은 아니다. 또한, 송수신부(2150)는 무선 채널을 통해 신호를 수신하여 제어부(2160)로 출력하고, 제어부(2160)로부터 출력된 신호를 무선 채널을 통해 전송할 수 있다.
제어부(2160)는 전술한 본 개시의 실시예에 따라 기지국(2140)이 동작할 수 있도록 일련의 과정을 제어할 수 있다. 예를 들어, 제어부(2160)는 단말(2100)로 전송할 최적 핸드오버 제어 기준 정보 또는/및 최후 핸드오버 제어 기준 정보를 생성하고 이를 송수신부(2150)을 통해 단말(2100)로 전송할 수 있다. 제어부(2160)는 복수개일 수 있으며, 제어부(2160)는 저장부(2180)에 저장된 프로그램을 실행함으로써 기지국(2140)의 구성 요소 제어 동작을 수행할 수 있다.
저장부(2180)는 기지국의 동작에 필요한 프로그램 및 데이터를 저장할 수 있다. 또한, 저장부(2180)는 기지국이 송수신하는 신호에 포함된 제어 정보 또는 데이터를 저장할 수 있다. 저장부(2180)는 롬(ROM), 램(RAM), 하드디스크, CD-ROM 및 DVD 등과 같은 저장 매체 또는 저장 매체들의 조합으로 구성될 수 있다. 또한, 저장부(2140)는 복수 개일 수 있다.
연결부(2170)은 기지국(2140)과 코어망을 연결하는 장치로, 메시지 송수신을 위한 물리 계층 프로세싱 및 코어망으로 메시지를 전송하고, 코어망으로부터 메시지를 수신하는 동작을 수행할 수 있다.
한편, 본 명세서와 도면에 개시된 본 발명의 실시예들은 본 발명의 기술 내용을 쉽게 설명하고 본 발명의 이해를 돕기 위해 특정 예를 제시한 것일 뿐이며, 본 발명의 범위를 한정하고자 하는 것은 아니다. 즉 본 발명의 기술적 사상에 바탕을 둔 다른 변형예들이 실시 가능하다는 것은 본 발명의 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 자명한 것이다. 또한 상기 각각의 실시예는 필요에 따라 서로 조합되어 운용할 수 있다.

Claims (30)

  1. 무선 통신 시스템의 단말의 핸드오버(handover)를 위한 방법에 있어서,
    기지국으로부터 핸드오버 제어 기준 정보를 수신하는 단계;
    상기 핸드오버 제어 기준 정보 및 무선 신호의 측정을 통해 획득한 무선 신호 정보를 기반으로 핸드오버 수행 여부를 결정하는 단계;
    상기 핸드오버를 수행하기로 결정한 경우, 상기 기지국으로 핸드오버 요청 메시지를 전송하는 단계; 및
    상기 기지국으로부터 핸드오버 명령 메시지를 수신하는지 판단하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 핸드오버 제어 기준 정보는 상기 단말이 최적 핸드오버 여부 또는 최후 핸드오버 수행 여부를 결정하기 위한 기준이 되는 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 핸드오버 제어 기준 정보는 핸드오버 수행 여부를 결정하는 기준으로 핸드오버를 위한 무선 신호 측정 구간 동안의 예상 무선 신호 세기 합의 최대화, 상기 핸드오버를 위한 무선 신호 측정 구간 동안의 예상 처리량의 최대화, 핑퐁 시간의 최소화, 핸드오버 중단 시간의 최소화, 핸드오버 마진(margin) 중 적어도 하나를 지시하는 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  4. 제1항에 있어서, 상기 단말이 핸드오버 수행 여부를 결정하는 단계는,
    상기 핸드오버가 최적 핸드오버일 경우, 상기 획득된 무선 신호 정보를 기반으로 뉴럴 네트워크(neural network)를 통해 상기 핸드오버 제어 기준 정보에 기반해 결정된 최적 핸드오버 기준이 만족되었는지에 따라 최적 핸드오버 수행 여부를 결정하는 것을 특징으로 하는 방법.
  5. 제1항에 있어서, 상기 단말이 핸드오버 수행 여부를 결정하는 단계는,
    상기 핸드오버가 최적 핸드오버일 경우, 상기 획득된 무선 신호 정보를 기반으로 뉴럴 네트워크(neural network)를 통해 추후 무선 신호 정보를 확인하는 단계; 및
    상기 추후 무선 신호 정보를 기반으로 상기 핸드오버 제어 기준 정보에 기반해 결정된 최적 핸드오버 기준이 만족되었는지에 따라 최적 핸드오버 수행 여부를 결정하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  6. 제1항에 있어서, 상기 단말이 핸드오버 수행 여부를 결정하는 단계는,
    상기 핸드오버가 최후 핸드오버일 경우, 상기 획득된 무선 신호 정보를 기반으로 뉴럴 네트워크(neural network)를 통해 상기 핸드오버 제어 기준 정보에 기반해 결정된 최후 핸드오버 기준이 만족되었는지에 따라 최후 핸드오버 여부를 결정하는 것을 특징으로 하는 방법.
  7. 제1항에 있어서, 상기 단말이 핸드오버 수행 여부를 결정하는 단계는,
    상기 핸드오버가 최후 핸드오버일 경우, 상기 획득된 무선 신호 정보를 기반으로 뉴럴 네트워크(neural network)를 통해 TTR(time-to-RLF) 값을 결정하는 단계; 및
    상기 결정된 TTR 값과 핸드오버 마진을 기반으로 최후 핸드오버 수행 여부를 결정하는 단계를 더 포함하며,
    상기 TTR 값은 현재 시각에서 RLF가 발생하기까지 남은 시간이며, 핸드오버 마진은 단말이 소스 기지국에서 타겟 기지국으로 핸드오버를 수행하기 위해 필요한 시간인 것을 특징으로 하는 방법.
  8. 제1항에 있어서, 상기 단말이 핸드오버 수행 여부를 결정하는 단계는,
    상기 핸드오버가 최후 핸드오버일 경우, 상기 획득된 무선 신호 정보를 기반으로 뉴럴 네트워크(neural network)를 통해 추후 무선 신호 정보를 확인하는 단계;
    상기 추후 무선 신호 정보를 기반으로 TTR 값을 결정하는 단계; 및
    상기 결정된 TTR 값과 핸드오버 마진을 기반으로 최후 핸드오버 수행 여부를 결정하는 단계를 더 포함하며,
    상기 TTR 값은 현재 시각에서 RLF가 발생하기까지 남은 시간이며, 핸드오버 마진은 단말이 소스 기지국에서 타겟 기지국으로 핸드오버를 수행하기 위해 필요한 시간인 것을 특징으로 하는 방법.
  9. 제1항에 있어서, 상기 핸드오버 요청 메시지는 상기 기지국의 핸드오버 허여 여부의 결정을 위한 핸드오버 기준 관련 정보 및 핸드오버 수행 결정의 기반이 된 무선 신호 정보 중 적어도 하나를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  10. 제1항에 있어서,
    상기 기지국으로부터 TTR 보고를 위한 설정 정보를 수신하는 단계; 및
    상기 기지국으로 상기 설정 정보에 기반해 획득한 TTR 값을 보고하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  11. 제1항에 있어서,
    상기 핸드오버 명령 메시지가 수신되었다고 판단한 경우 타겟 기지국과 동기화를 수행하고, 상기 핸드오버 명령 메시지가 수신되지 않았다고 판단한 경우 상기 무선 신호의 측정을 수행하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  12. 제4항에 있어서,
    획득된 무선 신호 세기를 기반으로 실제 최적 핸드오버 여부를 확인하는 단계;
    상기 실제 최적 핸드오버 여부에 대한 정보를 상기 뉴럴 네트워크로 피드백하는 단계; 및
    상기 최적 핸드오버 여부에 대한 정보를 기반으로 상기 뉴럴 네트워크의 최적 핸드오버 여부를 결정하기 위한 파라미터를 결정하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  13. 제5항 또는 제8항에 있어서,
    획득된 무선 신호 세기를 상기 뉴럴 네트워크로 피드백하는 단계;
    상기 획득된 무선 신호 세기를 기반으로 상기 뉴럴 네트워크의 추후 무선 신호 세기를 결정하기 위한 파라미터를 결정하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  14. 제6항에 있어서,
    획득된 무선 신호 세기를 기반으로 실제 최후 핸드오버 여부를 확인하는 단계;
    상기 실제 최후 핸드오버 여부에 대한 정보를 상기 뉴럴 네트워크로 피드백하는 단계; 및
    상기 최후 핸드오버 여부에 대한 정보를 기반으로 상기 뉴럴 네트워크의 최후 핸드오버 여부를 결정하기 위한 파라미터를 결정하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  15. 제7항에 있어서,
    획득된 무선 신호 세기를 기반으로 실제 TTR 값을 확인하는 단계;
    상기 실제 TTR 값에 대한 정보를 상기 뉴럴 네트워크로 피드백하는 단계; 및
    상기 실제 TTR 값에 대한 정보를 기반으로 상기 뉴럴 네트워크의 TTR 값을 결정하기 위한 파라미터를 결정하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  16. 무선 통신 시스템의 핸드오버(handover)를 위한 단말에 있어서,
    송수신부; 및
    기지국으로부터 핸드오버 제어 기준 정보를 수신하고, 상기 핸드오버 제어 기준 정보 및 무선 신호의 측정을 통해 획득한 무선 신호 정보를 기반으로 핸드오버 수행 여부를 결정하고, 상기 핸드오버를 수행하기로 결정한 경우, 상기 기지국으로 핸드오버 요청 메시지를 전송하고, 상기 기지국으로부터 핸드오버 명령 메시지를 수신하는지 판단하도록 제어하는 상기 송수신부와 연결된 제어부를 포함하는 것을 특징으로 하는 단말.
  17. 제16항에 있어서,
    상기 핸드오버 제어 기준 정보는 상기 단말이 최적 핸드오버 여부 또는 최후 핸드오버 수행 여부를 결정하기 위한 기준이 되는 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 단말.
  18. 제16항에 있어서,
    상기 핸드오버 제어 기준 정보는 핸드오버 수행 여부를 결정하는 기준으로 핸드오버를 위한 무선 신호 측정 구간 동안의 예상 무선 신호 세기 합의 최대화, 상기 핸드오버를 위한 무선 신호 측정 구간 동안의 예상 처리량의 최대화, 핑퐁 시간의 최소화, 핸드오버 중단 시간의 최소화, 핸드오버 마진(margin) 중 적어도 하나를 지시하는 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 단말.
  19. 제16항에 있어서, 상기 제어부는 상기 핸드오버가 최적 핸드오버일 경우, 상기 획득된 무선 신호 정보를 기반으로 뉴럴 네트워크(neural network)를 통해 상기 핸드오버 제어 기준 정보에 기반해 결정된 최적 핸드오버 기준이 만족되었는지에 따라 최적 핸드오버 수행 여부를 결정하도록 더 제어하는 것을 특징으로 하는 단말
  20. 제16항에 있어서, 상기 제어부는 상기 핸드오버가 최적 핸드오버일 경우, 상기 획득된 무선 신호 정보를 기반으로 뉴럴 네트워크(neural network)를 통해 추후 무선 신호 정보를 확인하고, 상기 추후 무선 신호 정보를 기반으로 상기 핸드오버 제어 기준 정보에 기반해 결정된 최적 핸드오버 기준이 만족되었는지에 따라 최적 핸드오버 수행 여부를 결정하도록 더 제어하는 것을 특징으로 하는 단말.
  21. 제16항에 있어서, 상기 제어부는 상기 핸드오버가 최후 핸드오버일 경우, 상기 획득된 무선 신호 정보를 기반으로 뉴럴 네트워크(neural network)를 통해 상기 핸드오버 제어 기준 정보에 기반해 결정된 최후 핸드오버 기준이 만족되었는지에 따라 최후 핸드오버 여부를 결정하도록 더 제어하는 것을 특징으로 하는 단말.
  22. 제16항에 있어서, 상기 제어부는 상기 핸드오버가 최후 핸드오버일 경우, 상기 획득된 무선 신호 정보를 기반으로 뉴럴 네트워크(neural network)를 통해 TTR(time-to-RLF) 값을 결정하고, 상기 결정된 TTR 값과 핸드오버 마진을 기반으로 최후 핸드오버 수행 여부를 결정하도록 더 제어하며,
    상기 TTR 값은 현재 시각에서 RLF가 발생하기까지 남은 시간이며, 핸드오버 마진은 단말이 소스 기지국에서 타겟 기지국으로 핸드오버를 수행하기 위해 필요한 시간인 것을 특징으로 하는 단말.
  23. 제16항에 있어서, 상기 제어부는 상기 핸드오버가 최후 핸드오버일 경우, 상기 획득된 무선 신호 정보를 기반으로 뉴럴 네트워크(neural network)를 통해 추후 무선 신호 정보를 확인하고, 상기 추후 무선 신호 정보를 기반으로 TTR 값을 결정하고, 상기 결정된 TTR 값과 핸드오버 마진을 기반으로 최후 핸드오버 수행 여부를 결정하도록 더 제어하며,
    상기 TTR 값은 현재 시각에서 RLF가 발생하기까지 남은 시간이며, 핸드오버 마진은 단말이 소스 기지국에서 타겟 기지국으로 핸드오버를 수행하기 위해 필요한 시간인 것을 특징으로 하는 단말.
  24. 제16항에 있어서, 상기 핸드오버 요청 메시지는 상기 기지국의 핸드오버 허여 여부의 결정을 위한 핸드오버 기준 관련 정보 및 핸드오버 수행 결정의 기반이 된 무선 신호 정보 중 적어도 하나를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 단말.
  25. 제16항에 있어서, 상기 제어부는 상기 기지국으로부터 TTR 보고를 위한 설정 정보를 수신하고, 상기 기지국으로 상기 설정 정보에 기반해 획득한 TTR 값을 보고하도록 더 제어하는 것을 특징으로 하는 단말.
  26. 제16항에 있어서, 상기 제어부는 상기 핸드오버 명령 메시지가 수신되었다고 판단한 경우 타겟 기지국과 동기화를 수행하고, 상기 핸드오버 명령 메시지가 수신되지 않았다고 판단한 경우 상기 무선 신호의 측정을 수행하도록 더 제어하는 것을 특징으로 하는 단말.
  27. 제19항에 있어서,
    상기 제어부는 획득된 무선 신호 세기를 기반으로 실제 최적 핸드오버 여부를 확인하고, 상기 실제 최적 핸드오버 여부에 대한 정보를 상기 뉴럴 네트워크로 피드백하고, 상기 최적 핸드오버 여부에 대한 정보를 기반으로 상기 뉴럴 네트워크의 최적 핸드오버 여부를 결정하기 위한 파라미터를 결정하도록 더 제어하는 것을 특징으로 하는 단말.
  28. 제20항 또는 제23항에 있어서,
    상기 제어부는 획득된 무선 신호 세기를 상기 뉴럴 네트워크로 피드백하고, 상기 획득된 무선 신호 세기를 기반으로 상기 뉴럴 네트워크의 추후 무선 신호 세기를 결정하기 위한 파라미터를 결정하도록 더 제어하는 것을 특징으로 하는 단말.
  29. 제21항에 있어서,
    상기 제어부는 획득된 무선 신호 세기를 기반으로 실제 최후 핸드오버 여부를 확인하고, 상기 실제 최후 핸드오버 여부에 대한 정보를 상기 뉴럴 네트워크로 피드백하고, 상기 최후 핸드오버 여부에 대한 정보를 기반으로 상기 뉴럴 네트워크의 최후 핸드오버 여부를 결정하기 위한 파라미터를 결정하도록 더 제어하는 것을 특징으로 하는 단말.
  30. 제22항에 있어서,
    획득된 무선 신호 세기를 기반으로 실제 TTR 값을 확인하고, 상기 실제 TTR 값에 대한 정보를 상기 뉴럴 네트워크로 피드백하고, 상기 실제 TTR 값에 대한 정보를 기반으로 상기 뉴럴 네트워크의 TTR 값을 결정하기 위한 파라미터를 결정하도록 더 제어하는 것을 특징으로 하는 단말.
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