펨토셀 네트워크에서 수익 극 화를 통한 다운링크 력 제어 기법 69

펨토셀 네트워크에서 수익 극 화를 통한

다운링크 력 제어 기법(Downlink Power Control Scheme in the Femtocell Network

through Revenue Maximization)

이 주 화† 허 림

† 홍 충 선

††

(Joohwa Lee) (Rim Haw) (ChoongSeon Hong)

요 약 펨토셀 사업자는 FAP(Femto Access Point)의 수익을 극 화하기를 원한다, 그래서 FAP는

송 력을 높여 FEU(Femtocell End Users)의 다운링크 데이터 속도를 높게 설정함으로써 수익을 증가

시킨다. 하지만 FAP의 송 력을 높이게 되면 MEU(Macrocell End Users)와 해당 FAP의 인 한

FAP에 서비스를 받고 있는 FEU에는 강한 간섭이 발생하게 된다. 이로 인해 MUE FEU의 서비스 품

질(Qos)은 하될 수 있다. 본 논문은 펨토셀 네트워크에서 펨토셀 기지국의 송 력을 조 하여 펨토셀

간 갑섭과 매크로셀과 펨토셀의 간섭을 완화하고, FEU의 최 의 다운링크 속도를 설정하여 FAP의 수익

을 극 화하는 임 워크를 제안한다. 한 수익 극 화 문제는 convex문제이고, convex 최 화 방법으

로 해결될 수 있음을 보여 다. 마지막으로 시뮬 이션을 통해 이 문제의 유효성을 검사한다.

키워드: 펨토셀, 간섭 완화, 수익 극 화 문제, convex 문제, 력 조

Abstract Femtocell operator wants to maximize the profit of FAP(Femto Access Point). So, FAP

increases its own profit by setting downlink rate for FEU high to increase its transmission power.

However, when the FAP increases the transmit power, the strong interference occurs to

MEUs(Macrocell End Users) and FEUs which are receiving services from adjacent FAP. Due to this,

QoS(Quality of Service) of MUEs and FEUs can be degraded. In this paper, we study to mitigate

interference between femtocells and between macrocell and femtocell by adjusting the transmit power

of FAP, and propose framework to maximize revenue of FAP by setting optimal downlink rate of FEU.

And in this paper, we show that the revenue maximization problem is a convex problem and can be

solved directly by any convex tool. Finally, extensive numerical analysis is used to validate our

derivation.

Keywords: femtocell, interference mitigation, revenue maximization, convex, power control

․본 연구는 2013년도 한국정보화진흥원(NIA) 지원으로 수행된 연구결과임

․이 논문은 2013년도 정부(미래창조과학부)의 재원으로 한국연구재단-차세

정보/컴퓨 기술개발사업의 지원을 받아 수행된 연구임(2010-0020728).

†

††

학생회원

종신회원

논문 수

심사완료

:

:

:

:

경희 학교 컴퓨터공학과

zidarn@khu.ac.kr

rhaw@networking.khu.ac.kr

경희 학교 컴퓨터공학과 교수

cshong@khu.ac.kr

(Corresponding author임)

2013년 10월 30일

2013년 12월 17일

CopyrightⒸ2014 한국정보과학회ː개인 목 이나 교육 목 인 경우, 이 작

물의 체 는 일부에 한 복사본 혹은 디지털 사본의 제작을 허가합니다.

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합니다.

정보과학회논문지: 정보통신 제41권 제2호(2014.4)

1. 서 론

펨토셀은 디지털 가입자 회선(DSL) 혹은 역

이블 연결을 통해 모바일 장치와 이동 통신 사업자 네

트워크를 연결해 주는 무선 액세스 포인트로써 가정용

통신 기지국(Home Base Station)이라고도 불린다. 펨

토셀은 주로 가정이나 사무실 등 옥내에 설치되어 4～16

명 정도로 은 수의 동시 속 가능한 인원을 수용하

고, 약 30미터 이내의 좁은 통신 반경을 가지고 있다.

이러한 좁은 통신 반경을 가지고 있기 때문에 력으

로 용량 데이터 송 서비스를 가능하게 한다. 그리고

배터리 수명을 연장할 수 있는 낮은 력 소비로 더 나

은 음성/데이터 서비스를 제공받을 수 있다. 한 펨토

셀은 옥내에 설치되기 때문에 옥내의 음 지역을 해소

70 정보과학회논문지 : 정보통신 제 41 권 제 2 호(2014.4)

하여, 모바일 사용자의 실내 환경을 개선할 수 있다[1].

한 네트워크 리 비용 측면에서 상당한 증가 없이

셀룰러 모바일 사용자의 실내 환경을 개선하기 한 유

망 기술인 펨토셀은 무선 환경에서 상당한 주목을 끌고

있다. 재 데이터 집 지역과 인구 집지역을 심으

로 펨토셀이 활발히 구축되고 있으며, ABI Research는

펨토셀의 배포가 격히 증가될 것이라고 측하고 있

다[2]. 펨토셀 네트워크에서 해결되어야 할 문제 들이

있는데, 그 의 하나가 펨토셀과 매크로셀, 펨토셀간

간섭 리이다[3]. FEU(Femtocell End Users)는 FAP

(Femto Access Point)를 통해 MBS(Macrocell Base

Station)로부터 데이터를 송수신한다. FEU를 한 최

의 다운링크 데이터 속도를 정의해야 한다. FEU는 높

은 다운링크 데이터 속도를 해 높은 이익을 얻을 수

있는 FAP를 확보한다. 하지만 FAP는 한 많은 데이

터를 송하기 해 더 많은 력을 사용할 필요가 있

고, 이 력은 펨토셀로부터 가까운 다른 펨토셀에 있는

FEU에 간섭을 발생시킨다. 따라서 다른 펨토셀에 존재

하는 FEU의 QoS를 유지하기 해 FEU에 한 다운

링크 데이터 속도는 충분히 작아야 한다. 스펙트럼 부족

으로 인해 펨토셀과 매크로셀은 부분 으로 는 체

으로 할당된 주 수 역을 재사용 공유해야만 한

다. 체 네트워크 처리량을 향상시키기 해 공동 계층

의 간섭을 완화하고 계층 간 간섭을 감소시키는 효과

이고 강력한 간섭 리 체계를 채택하는 것이 필수 이

다.한편, 다운링크 력 조 과 간섭 완화는 표 기

가 문헌에서 고려되어 왔다[4,5]. 최근 속도 할당에 따른

이익 극 화에 한 연구가 진행 이다[6,7]. 그러나

재 부분의 연구는 FEU의 분석 임 워크 세부

다운링크 데이터 속도에 한 연구보다는 여러 개의 매

크로셀에서의 간섭 완화[8] 혹은 펨토셀의 동 인 다운

링크 력의 범 를 결정하는데 을 두고 있다[9].

셀룰러 기지국들이 사용자를 해 다운링크 송을

할 경우 기지국은 자신의 송 력을 높여 많은 데이터

를 보내려고 할 것이다. 하지만 송 력을 높이게 되면

다른 셀에 존재하는 사용자들에게 간섭으로 작용하기

때문에 그 사용자들의 송속도를 감소시킨다. 펨토셀

네트워크에서도 FAP가 FEU에게 많은 데이터를 보내려

고 하기 때문에 송 력을 높인다. 이는 MEU나 인

한 FAP에 서비스를 받고 있는 FEU에 간섭을 일으킨

다. 이러한 trade-off가 발생하기 때문에 알맞은 송

력을 갖기 해 수익 극 화 문제를 용할 수 있다.

본 논문은 펨토셀 네트워크에서 펨토셀 기지국의

송 력을 조 하여 펨토셀간 간섭과 매크로셀과 펨토셀

의 간섭을 완화하고, FEU가 최 의 다운링크 속도를

설정하여 FAP의 수익을 극 화하는 임 워크를 제

안한다. 한 수익 극 화 문제는 convex문제이고, convex

최 화 방법으로 해결될 수 있음을 보여 다. 마지막으

로 시뮬 이션을 통해 이 문제의 유효성을 검사한다.

2. 련 연구

2.1 무선 인지 근법

분산 스펙트럼 센싱 기반의 무선 인지 근법은 펨토

셀 네트워크에서의 간섭 완화에 사용될 수 있다.

[10]에서 OFDM 기반의 LTE 시스템을 해 경로 손

실 정보를 HeNB 이웃 간에 공유하는 효율 인 펨토셀

간 다운링크 간섭 리를 제안하 다. [10]에서 제안하

는 기법은 HeNB가 켜지면 인 한 이웃노드를 식별하

고, 이웃노드에 의해 사용되고 있는 CC(Component

Carriers)의 정보를 얻는 기법이다. 이 기법의 주요 제

안 사항은 각각의 HeNB가 경로 손실정보에 기 한 동

일 계층의 간섭을 측정하고, 이웃 노드의 CC 사용 정보

를 얻고, 간섭을 최소화하기 해 지능 으로 스펙트럼

에 근하는 것이다. HeNB는 이웃 노드가 사용하지 않

는 CC, 가장 먼 이웃 노드들에 의해 사용된 CC 는

이웃 노드들에 최소로 사용되는 CC를 선택하게 된다.

2.2 부분 주 수 재사용

부분 주 수 재사용 방식은 이웃 셀에서 사용하지 않

는 주 수를 사용하는 방법으로 간섭을 회피하는 방식

이다. 이 방식은 상 으로 이웃 셀로부터 간섭이 은

셀 안쪽 지역과 이웃 셀의 간섭이 높은 셀 바깥쪽 지역

으로 나 고, 주 수를 부분 으로 할당하는 방식이다.

이 방식은 셀 내 간섭과 셀 간 간섭이 감소되어 체

으로 주 수 사용 효율을 높일 수 있다. 하지만 이웃에

서 사용하는 주 수를 사용하지 못하기 때문에 모든 셀

이 모든 가용 주 수를 사용하는 것보다 상 으로 주

수 사용의 효율이 감소하는 문제 이 있다[10].

본 논문은 수익 극 화 문제를 도입하여 펨토셀 기지

국의 송 력을 조 하며 펨토셀간 간섭을 완화하고,

FEU의 최 의 다운링크 데이터 속도를 결정하는

임워크를 제안한다.

3. 제안 기법

3.1 시스템 모델

본 논문에서는 그림 1과 같이 하나의 앙 매크로셀

과 두 개의 펨토셀로 구성되어 있다. MBS와 두 FAP

는 같은 주 수 역을 공유하고 있다. 두 FAP는 각각

설치된 로드 밴드를 통해 Femto GW(Gateway)와

연결되어 있다. 그리고 Femto GW는 MBS와 두 FAP

를 연결해 주고, 매크로셀과의 간섭을 완화시키기 해

매크로셀로부터 정보를 얻는다. 한 인 한 FAP의 간

펨토셀 네트워크에서 수익 극 화를 통한 다운링크 력 제어 기법 71

그림 1 시스템 모델

Fig. 1 System Model

섭을 분석하며, 각 FAP의 력과 근을 제어한다.

MBS, FAP1, FAP2의 다운링크 송 력은 각각 ,

, 이다. MBS와 MEU의 거리는 D, FAP1과 FAP2

의 거리는 , FAP1과 MEU의 거리는 , 해당

FAP와 FEU의 거리는 (i=1,2)이다. 펨토셀 커버리지

에서 N(N≤20)의 FEU가 존재한다. FEU는 각각 고유

한 채 이득을 갖기 때문에 다른 송 속도를 가지고

있지만, 소규모의 펨토셀에 있는 FEU들은 같은 용량을

공유한다고 가정한다. (k=1,,n)는 FAP1에 의해

서비스를 받는 노드이며, (k=1,,n)는 FAP2에 의해

서비스를 받는 노드이다. , 이 수신하는 다

운링크 데이터 속도[11]는 식 (1), 식 (2)와 같이 표 한다.

log

(1)

log

(2)

B는 채 역폭을 의미하고, , 는 각각 FAP1

과 FEU, FAP2와 FEU의 채 이득을 나타낸다.

와 는 각각 FAP1과 MBS, FAP2와 MBS의 채

이득을 나타낸다. 는 AWGN(Additive White Gaus-

sian Noise)라고 가정된 백그라운드 잡음이다. FAP1과

FAP2의 송 력으로 인해 FAP의 커버리지 지역에

존재하는 MEU의 SINR은 식 (3)과 같다.

(3)

은 MBS와 MEU 사이의 채 이득이고, ,

는 각각 FAP1와 MEU, FAP2와 MEU 사이의 채

이득을 나타낸다. FAP1과 FAP2의 송 력이 높

아질수록 MEU가 얻을 수 있는 SINR은 어들 것이다.

FAP의 송 력으로부터의 간섭이 없을 때, SINR는

식 (4)와 같이 주어진다.

(4)

은 식 (5)와 같이 의 비를 나타낸 것

이다.

(5)

두 가지의 펨토셀 근을 한 정책이 있는데, 하나는

open access 펨토셀 네트워크이고, 다른 하나는 closed

access 펨토셀 네트워크이다[1]. Open Access 펨토셀

네트워크에서 FAP는 해당 FAP와 가까이 있고, 등록을

요구하지 않으며, 모든 사용자에게 서비스를 제공한다.

Open Access 펨토셀 네트워크는 FAP 주 에서 통신

하는 MEU를 허락함으로써 간섭을 리할 수 있다는

장 이 있지만, 해당 FAP에 많은 사용자가 서비스를

제공받게 될 경우에는 사용자들에게 충분한 QoS를 만

족시켜주지 못할 뿐만 아니라 보안상의 문제를 가지고

있다.  반면에 Closed Access 펨토셀 네트워크에서는 FAP

가 등록되어 있는 FEU에게만 서비스를 제공하기 한다.

FEU는 FAP로부터 서비스를 제공받기 해서는 등록이

필요하다. 본 논문에서는 Closed Access 펨토셀 네트워

크 근 정책을 용한다.

3.2 FAP의 수익 구조

경제학 인 에서 FAP는 수익을 극 화하기를 원

한다. 그림 2에서 보는 것처럼 FEU는 네트워크 근을

해 FAP1과 FAP2에 각각 이용- 액 , 를 부과

한다. 그리고 ISP는 백홀 네트워크로써 FAP에 근 서

비스를 제공하기 때문에 FAP1과 FAP2는 ISP에 각각

이용- 액 , 를 부과한다. 더군다나, FAP1과 FAP2

는 MBS에 송을 한 인터페이스이기 때문에 MBS에

각각 통신-요 , 를 지불해야 한다. FAP1과

FAP2의 송 력이 증가할 수 록 MEU가 받는 SINR

은 어들기 때문에 통신-요 는 에 비례한다. 따라

서 통신-요 , 는 식 (6), (7)과 같이 의 함수로

정의한다.

∈ (6)

∈

(7)

∈는 이 얼마나 어드는지의 변화를 나타내

는 정규화 된 미터법이다. 이 많이 어들수록

FAP1과 FAP2는 더 많은 액을 지불해야한다. FAP1

과 FAP2의 이용- 액 , 를 지불하는 FEU의 망

72 정보과학회논문지 : 정보통신 제 41 권 제 2 호(2014.4)

그림 2 FAP1과 FAP2의 수익구조

Fig. 2 Profit Structure of FAP1 and FAP2

이득은 각각 식 (8), (9)와 같이 나타낸다.

(8)

(9)

, 은 와 의 다운링크 속도이다. 유틸

리티 함수는

, 이다[6,7].

여기에서 는 수신되는 데이터의 콘텐츠의 인기도와

같은 FEU의 유틸리티 수 을 나타낸다.

3.3 펨토셀간 력제어 기법

FEU들은 FEU의 망의 이익 가 음수가 아니면

FAP로부터 서비스를 이용할 수 있다. 즉, 와 에

한 유틸리티 함수가 FEU가 FAP1 는 FAP2에 지불

해야 하는 이용- 액 , 보다 높아야 FEU는 FAP

로부터 서비스를 받을 수 있다. FAP1, FAP2의 수익에

한 식은 (10), (11)과 같다. MEU에 한 간섭이 증가

할수록 FAP1과 FAP2의 수익은 어든다.

- (10)

- (11)

FAP의 수익 극 화 문제(RMP: Revenue Maximi-

zation Problem)는 convex 문제이며, 식 (12)와 같이

정의한다. 수익 극 화 문제를 통해 최 의 다운링크 데

이터 속도 ,

를 알아낼 수 있다.

maximize × , (≥0, ≥0)

subject to ≤

≤ (12)

수익 극 화 문제로부터 구해진 최 의 다운링크 데

이터 속도를 이용하여 식 (13), (14)와 같이 FAP1과

FAP2의 최 의 력을 알아낼 수 있다.

그림 3은 Femto GW가 FAP1과 FAP2의 력을 설

정하는 차이다. 일단 Femto GW는 FAP1와 FAP2

의 력을 기화한다. 그리고 MBS로부터 MEU의 수,

MEU의 치, MBS의 송신 력 세기 등 해당 매크로

셀에 한 정보를 얻는다. 그리고 FAP1과 FAP2로부터

FAP의 재 송신 력의 세기, 치, FEU의 수, FEU

의 다운링크 데이터 속도 등과 같은 정보를 얻고, 이 정

그림 3 FAP1과 FAP2의 력 설정 차

Fig. 3 Power Control Procedure of FAP1 and FAP2

보를 토 로 FAP1과 FAP2의 수익을 극 화하고, FEU

의 최 의 다운링크 데이터 속도를 계산한다. 그리고 이

러한 속도를 낼 수 있도록 FAP1과 FAP2의 력을 설

정한다.

(13)

(14)

알고리즘 1은 Femto GW가 FAP1과 FAP2의 력을

설정하는 알고리즘이다. FAP1과 FAP2의 력을 기

화한다. 그리고 Femto GW는 우선 MBS로부터 MEU

의 수, MEU의 치, MBS의 송신 력 세기 등 해당

매크로셀에 한 정보를 얻은 후, FAP1과 FAP2로부터

FEU의 수를 얻는다. 그리고 FAP1과 FAP2에 서비스

를 받는 FEU의 수에 따라 송신 력을 조 한다. FAP1

에 서비스를 받는 FEU가 존재하고, FAP2에 서비스를

받는 FEU가 존재하지 않는 경우에는 식 (10)을 계산하

여 MEU에 간섭을 최소화하는 범 에서 FAP1의 송신

력을 최 로 하여 FEU의 다운링크 데이터 속도를 최

로 한다. 반 로 FAP2에 서비스를 받는 FEU가 존재

하고, FAP1에 서비스를 받는 FEU가 존재하지 않는 경

우에는 식 (11)을 계산하여 MEU에 간섭을 최소화하는

범 에서 FAP2의 송신 력을 최 로 하여 FEU의 다

운링크 데이터 속도를 최 로 한다. 그리고 FAP1과

FAP2로부터 서비스를 받는 FEU가 존재하면 식 (12)를

통해 FEU의 최 의 속도와 송신 력 세기를 계산한

다.

펨토셀 네트워크에서 수익 극 화를 통한 다운링크 력 제어 기법 73

Algorithm 1. Power Control Algorithm

Initialization

1. Initialize and .

Iteration

2. While ( or exists)

3. Get Information of macrocell network and femtocell

networks

4. if == 0 then

Set ← max, ← max, ← min5. if == 0 then

Set ← max, ← max, ← min6. if != 0 and != 0 then

Compute Formular (12)

Set ←, ←

Compute Formular (13), (14)

Set ← , ←

7. if == 0 and == 0

Set ← min , ← min8. End While

표 1 수치 라미터

Table 1 Numerical Parameters

Parameters Meaning Value

B Channel Bandwidth 300KHz

Transmission Power Level of MBS 40dBm

Transmission Power Level of FAP2 20dBm

Addictive white Gaussian Noise

L Constant of path loss 1

Path-loss from FAP1 4.0

Path-loss from FAP2 3.9

Path-loss from MBS 3.6

Distance between FAP1 and FEU1 5m

Distance between FAP2 and FEU2 4m

Distance between FAP1 and FEU2 15m

Distance between FAP2 and FEU1 20m

Distance between MBS and FEU1 995m

Distance between MBS and FEU2 982m

Distance between MBS and MEU 980m

Distance between FAP1 and MEU 20m

Distance between FAP2 and MEU 30m

Usage-price of FEU for FAP ×

Usage-price of FAP for ISP

∈ Decreasing of changes

Utility level of FEU 0.5

Utility constant 0.1

4. 성능 평가

4.1 Matlab을 이용한 수학 증명

본 논문에서 제안된 기법의 성능을 수학 계산으로

검증하기 하여 matlab을 이용하 다. 수치 라미터

는 표 1과 같다. 수신되는 력은 오직 송신된 력이

고, 경로손실(반사, 산란)은 생략한다. 따라서 채 이득

은 간단한 경로 손실 모델인, = , =

,

= , =

, = , =

,

=, =

, = 를 사용하여 정의한다.

여기에서 L은 상수이고, 은 MBS로부터의 경로 손실

요소이고, 는 FAP1로부터의 경로 손실 요소, 는

FAP2로부터의 경로 손실 요소이다. MBS의 안테나 높

이는 보통 FAP의 안테나 높이보다 훨씬 높기 때문에

MBS로부터의 경로손실 요소( )가 FAP로부터의 경로

손실 요소(, )보다 더 작다고 가정한다. 은 일

반 으로 40dBM의 송신 력을 가진다.

그림 4는 FAP2의 송 력을 20dBm으로 설정한

후, FAP1의 송 력을 -20dBm부터 40dBm까지 변

화시켰을 때, FEU1과 FEU2의 다운링크 데이터 속력을

나타낸 그래 이다. FAP1의 송 력이 증가함에 따

라 FEU1의 다운링크 데이터 속도는 증가하지만, FEU2

는 간섭으로 인해 다운링크 속도가 감소한다.

그림 5는 FAP2의 송 력을 20dBm으로 설정한

후, FAP1의 송 력을 -20dBm부터 40dBm까지 변화

시켰을 때, MEU의 SINR을 나타낸 그래 이다. FAP1

의 송 력이 높아짐에 MEU에 발생하는 간섭이 심해

지기 때문에 MEU의 SINR은 감소함을 볼 수 있다.

그림 6은 FAP2의 송 력을 20dBm으로 설정한

후, FAP1의 송 력을 -20dBm부터 40dBm까지 변

화시켰을 때, FAP1과 FAP2에 한 수익을 나타낸 그

래 이다. FEU1의 다운링크 데이터 속도가 증가하면서

그림 4 FEU1과 FEU2의 다운링크 데이터 속도 비교

Fig. 4 The Comparison of downlink data rate of FEU1

and FEU2

74 정보과학회논문지 : 정보통신 제 41 권 제 2 호(2014.4)

그림 5 FAP1의 력에 따른 MEU의 SINR

Fig. 5 SINR of MEU according to the power of FAP1

그림 6 FAP1과 FAP2의 수익 비교

Fig. 6 The Comparison of revenue of FAP1 and FAP2

FAP1의 수익은 증가하지만, 식 (11)에서 볼 수 있듯이

FAP1의 송신 력의 30dBm 이상일 경우 MEU에

한 간섭이 심해지면서 MBS에 지불해야할 통신- 액

가 증가하기 때문에 FAP1의 수익은 감소한다. FAP1

의 송신 력의 세기가 증가할수록 FEU2의 속도는 감

소하기 때문에 FAP2의 수익은 계속 감소한다.

그림 7은 FAP2의 송 력을 20dBm으로 설정한

후, FAP1의 송 력을 –20dBm부터 40dBm까지 변

화시켰을 때, FAP1과 FAP2의 수익의 곱이다. FAP1의

송신 력 세기가 19dBm일 때 최 의 FAP1과 FAP2

의 수익의 곱은 2.44e+08이다. 본 논문에서 제안하는 수

익 극 화는 그림 7을 통해 증명될 수 있다. FAP1의

력이 22.7dBm이 되었을 때, FAP1과 FAP2의 곱을

최 치를 확인할 수 있다. 이는 FAP1과 FAP2의 수익

을 공평하게 하면서 수익의 극 화된 값을 가져올 수

있다. 이때 FAP1의 수익은 1.46e+04이고, FAP2의 수

그림 7 FAP1과 FAP2의 수익의 곱

Fig. 7 The Product of Revenue of FAP1 and FAP2

익은 1.68e+04이다. 그리고 FEU1의 최 의 다운링크

데이터 속도는 1.5Mbps이고, FEU2의 최 의 다운링크

데이터 속도는 1.7Mbps임을 알 수 있다.

4.2 Java를 이용한 시뮬 이션

본 논문에서 제안된 기법의 성능을과 기존의 력 제

어에 한 방법과 비교하기 해 java를 이용해 시뮬

이션 환경을 구성하 다. FEU와 MEU의 치를 임의

의 값으로 주어 좀 더 정확한 환경에서 성능 평가를 하

다. 수치 라피터는 표 2와 같다. 그림 8에서 보면

펨토셀간 비 력 인 방법은 MEU를 고려하지 않고, 일

정한 송신 력을 유지하기 때문에 본 논문에서 제안

하는 방법보다 수익이 낮게 나옴을 볼 수 있다. 본 논문

에서 제안하는 방법은 인 한 FAP에 존재하는 FEU와

주변에 치한 MEU에 한 간섭을 고려하기 때문에

펨토셀간 비 력 인 방법에서보다 높은 수익을 얻을

수 있었다.

표 2 수치 라미터

Table 2 Numerical Parameters

Parameters Meaning Value

B Channel Bandwidth 300KHz

Transmission Power Level of MBS 40dBm

Addictive white Gaussian Noise

L Constant of path loss 1

Path-loss from FAP1 4.0

Path-loss from FAP2 3.9

Path-loss from MBS 3.6

Usage-price of FEU for FAP ×

Usage-price of FAP for ISP

∈ Decreasing of changes

Utility level of FEU 0.5

Utility constant 0.1

펨토셀 네트워크에서 수익 극 화를 통한 다운링크 력 제어 기법 75

그림 8 FAP1과 FAP2의 수익의 곱

그림 8 The Comparison of Revenue of FAP1 and FAP2

5. 결 론

본 논문은 펨토셀 네트워크에서 펨토셀 기지국의 수

익을 극 화하여, FEU의 최 의 다운링크 데이터 속도

를 결정하고, 송 력을 조 하며, 매크로셀과 펨토셀,

펨토셀간 간섭을 완화하는 임워크를 제안하 다. 서

로 인 해 있는 펨토셀의 간섭과 펨토셀 주 에 있는

매크로셀 사용자 때문에 펨토셀의 다운링크 데이터 속

도는 주의 깊게 고려되어야 한다. 운이 좋게도 FAP,

ISP, FEU, MBS 사이의 이익을 균형화하는 새로운

임 워크를 증명하 다. 본 논문의 문제에 한 분석을

증명하기 해 성능평가를 이용하 다.

펨토셀에 데이터를 송하는 사용자는 우수한 신호

수신을 경험하며, 자신의 송신 력을 낮추고 결과 으

로는 배터리 수명을 연장한다. 하지만 펨토셀 사용자는

매크로셀과 같은 주 수 역을 사용하기 때문에 상향

링크 데이터 속도를 높이면 펨토셀 기지국에 가까이에

있는 매크로셀 사용자와 가까이에 있는 다른 펨토셀 사

용자에게 간섭을 일으킬 수 있다. 따라서 이러한 펨토셀

사용자의 상향링크 데이터 속도를 고려할 필요성이 있다.

References

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Gatherer, "Femtocell networks: a survey," Communica-

tions Magazine, IEEE, vol.46, no.9, pp.59-67, Sep. 2008.

[ 2 ] S.Carlaw and C.Wheelock, "Femtocell market chal-

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2007.

[ 3 ] Saquib, Nazmus, et al., "Interference management

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이 주 화

2012년 2월 경희 학교 컴퓨터공학과(공

학사). 2012년 3월～ 재 경희 학교 컴

퓨터 공학과 석사과정. 심분야는 Cogni-

tive Radio, Femtocell, 무선 네트워크

허 림

2008년 2월 경희 학교 컴퓨터공학과(공

학사). 2010년 2월 경희 학교 컴퓨터 공학

과(공학석사). 2010년 3월～ 재 경희 학교

컴퓨터공학과 박사과정. 심분야는 Social

Network, Social Peer-to-Peer, Mobility

Management, Sensor Networks, CCN

홍 충 선

1983년 경희 학교 자공학과(공학사)

1985년 경희 학교 자공학과(공학석사)

1997년 Keio University, Department

of Information and Computer Science

(공학박사). 1988년～1999년 한국통신통

신망연구소 수석연구원/네트워킹 연구실

장. 1999년～ 재 경희 학교 컴퓨터공학과 교수. 심분야는

인터넷 서비스 망 리구조, 미래인터넷, IP mobility,

Sensor Networks, Network Security