1) 무선 캐싱 기술의 중요성
현재 5G 및 사물인터넷 기술이 활발히 논의되면서 다양한 연구들이 진 행되고 있다. 아울러 무선 통신 객체들의 증가 및 관련 응용 분야가 발굴되면서 무선 트래픽에 대한 수요도 꾸준히 증가하고 있다. 아래그림에서 왼쪽 그림은 2010년도부터 6년간의 무선 트래픽 증가 추세를 보여준다. 매년 무선 트래픽이 두배 가량 꾸준히 증가하고 있음을 알 수 있다. 오른쪽 그림은 증가하는 무선 트 래픽을 지원하기 위한 통신망 유지 비용에 대한 예측이다. 가까운 미래에 통신망 유지 및 확장 비용이 통신망으로부터 얻을 수 있는 수익을 초과할 것이라는 예측 이 발표되었다.
(그림 5-2-1) 무선 트래픽 증가 추세 (좌)와 통신망 유지 및 확장 비용 (우)
따라서 통신망의 유지 및 확장 비용을 최소화하면서 무선 트래픽을 효 과적으로 서비스할 수 있는 새로운 기술군의 발굴이 절실하다. 왼쪽 그림을 자세 히 살펴 보면 무선 트래픽의 80퍼센트 정도가 실시간 비디오 스트리밍 혹은 웹서 핑 등에 의해 발생함을 알 수 있다. 이는 음성통화와 달리 미리 생성된 데이터 혹 은 컨텐츠를 사용자에게 전달하는 통신의 형태에 해당한다. 무선 캐싱 기술은 이 라헌 컨텐츠를 사용자 주변 서버에 미리 배치하여 실제 수요가 발생할 때 효율적 으로 서비스가 가능하게 해 주는 기술로써 최근 큰 주목을 받고 있다.
유선망에서는 캐싱 기술에 대한 충분한 검증이 이루어졌으며 Netflix, Facebook 등에서는 이미 다양한 분산 캐시 서버를 운영하여 실제 사용자 요구의 80퍼센트 정도를 중앙 서버가 아닌 분산 캐시 서버를 통해 서비스하고 있다. 현재 5G 및 사물인터넷이 도래하면서 무선 트래픽의 수요가 폭발적으로 증가하고 있으 며 따라서 무 캐싱 기술의 중요도가 증대되고 있다. 특히 무선망의 특성에 최적화 된 캐싱 기법의 개발이 필수적으로 이루어져야 한다.
2) 본 연구의 중요성
최근 무선 캐싱 기술의 중요성을 인지하고 다양한 무선 캐싱 기술이 연 구되고 있다. 특히 아래 그림과 같이 5G 셀룰라 시스템 구조에서의 무선 캐싱 기 법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 각 사용자들의 요청 컨텐츠를 백홀 링크 를 통해 중앙 서버에서 전송하거나 인근의 스몰셀 기지국의 캐시 서버에서 전송하 는 모델이다. 연구의 핵심은 각 사용자들의 요청 컨텐츠를 캐시 서버에서 최대한 수용하여 백홀 링크의 트래픽을 분산할 수 있는 분산 컨탠츠 저장 및 전송 기법의 개발이다.
(그림 5-2-2) 5G 셀룰라 시스템 무선 캐싱 기법
본 과제 역시 위 그림과 같이 5G 셀룰라 시스템의 무선 캐싱 기법에 대해 연구하고자 한다. 기존 연구의 경우 아래 그림 중 왼쪽 그림에서와 같이 다 음과 같은 가정하에 확률적인 캐싱 최적화 문제에 대해 주로 접근하였다.
- 시불변 컨텐츠 선호도 확률 모델 - 컨텐츠 선호도 확률을 안다고 가정 - 캐시 서버 업데이트 없음
(그림 5-2-3) 기존 연구와의 차별성
하지만 오른쪽 그림과 같이 일반적으로 컨텐츠들은 끊임없이 생성되고 또한 시간이 경과된 컨텐츠들에 대한 수요는 점차 줄어든다. 즉, 다음과 같은 상황 을 고려하여야 한다.
Core network
User Small-cell BS
Backhaul link
Access link
- 시변 컨텐츠 선호도 확률 모델 - 컨텐츠 선호도 확률을 모른다고 가정 - 주기적인 캐시 서버 업데이트 필요
본 연구는 위와 같은 현실적인 모델을 반영한 무선 캐싱 원천기법에 대 해 연구하고자 하며 이를 통해 Theory와 Practice의 간극을 줄이고자 한다.
2. 무선망 캐싱 연구 동향 및 핵심 아이디어 소개
본 장에서는 무선망 캐싱 연구 동향에 대해 간략히 소개하고, 본 과제 에서 제안하는 기법에 대한 핵심 아이디어를 소개하고자 한다.
가. 무선망 캐싱 연구 동향
본 절에서는 무선망 캐싱망 연구 동향에 대해 간략히 소개한다. 최근 5G 통신망 표준이 일차적으로 공표되고 세계 각국에서 이를 도입하기 위해 준비 중이다. 또한 5G 시스템에 기반한 다양한 응용 분야들이 연구, 발굴되고 있다. 아 르 그림은 5G 통신시스템에서 추구하는 비전이다. 기존 4G 통신시스템의 전송 용 량을 획기적으로 개선하기 위한 Enhanced Mobile Broadband와 사물인터넷의 효 율적인 지원을 위한 Massive Internet of Things, 그리고 다양한 응용분야를 지원 하기 위한 Mission Critical Conrol이 있다.
(그림 5-2-4) 5G 통신시스템 비전 (Qualcomm 참고 자료)
기본적으로 무선 캐싱 기술은 망의 트래픽을 효율적으로 분산시킬 수 있어 Enhanced Mobile Broadband에 도움이 될 것으로 예상된다[46]-[48]. 또한 시간 지연 등 다양한 성능 지표를 향상 시킬 수 있어 Enhanced Mobile Broadband, Massive Internet of Things 비전 구현에도 큰 도움이 될 것으로 예상 된다 [49][50].
아래 그림은 현재 5G 통신시스템에서 고려되는 캐싱 기술에 대한 개념 도이다. 기존의 캐싱은 주로 유선망에서 연구되었지만, 현재는 5G 통신시스템에서 다양한 계층 구조를 가진 기지국(Small-Cell, Femto-Cell 등)에서의 캐싱 기술이 활발히 연구되고 있다 [51]-[53]. 즉, 다양한 사용자 요구조건을 만족시키기 위 하여 캐싱의 주체가 망의 Edge로 이동하고 있으며, 최근에는 사용자들이 직접 캐 싱 및 전송을 담당하는 D2D 캐싱 기술 또한 연구되고 있다 [54][55]. 또한 최근 Muitiarmed Optimization 기법을 사용하여 시불변 컨텐츠 분포도를 추정하려는 연구가 도입되고 있다[56][57].
(그림 5-2-5) 5G 통신시스템에서의 캐싱 기술
나. 연구 핵심 아이디어
이해를 돕기 위해 본 절에서는 과제에서 연구한 모델 및 제안 기법을 상세히 설명하기에 앞서, 본 연구의 기본 아이디어 및 접근 방안을 소개하기로 한 다.
1)
상용 캐싱 기술 접근 방식
앞서 소개하였듯이 유선망 캐싱 기술은 Netflix, Facebook 등에서 수년 전부터 채용하였으며, 현재 전체 사용자 요구의 80페센트 이상이 분산 캐시 서버 로부터 수용되고 있다.
Netflix의 경우 매일 새벽 2시에서 다음날 정오까지 분산 캐시 서버를 업데이트하는 Proactive Caching (사용자 수요를 예측하여 캐싱하는 방법)을 수행 하고 있다. 아래 그림은 시간대별 무선 트래픽 추이를 나타낸 그래프이다. 즉, Netflix는 무선 트래픽 수요가 상대적으로 적은 시간대에 분산 캐시 서버를 업데 이트하여 수요가 상대적으로 많은 시간대에 발생하는 사용자 수요를 분산 캐시 서 버를 통해 수용하여 네트워크 백홀 링크의 부담을 경감시킨다.
(그림 5-2-6) 시간대별 무선 트래픽 추이
(그림 5-2-7) Facebook 캐시 서버 종류
Facebook의 경우 위 그림과 같이 Browser 캐시, Edge 캐시, Origin 캐시 등 다양한 종류의 캐시 서버를 운영하고 있다. 기본적으로 사용자의 요청이 발생하면 이를 기반으로 캐시를 수행하는 On-line 캐싱 기술을 적용하고 있다.
2)
핵심 아이디어
(그림 5-2-8) 스몰셀 무선 캐싱 모델