차량의 이동성 행동 프로파일을 이용한 DTMC 기반의 스마트 핸드오버 기법

차량과 같은 이동환경에서 무선 인터넷 서비스를 사용할 때, 불필요하게 발생하는 핸드오버는 서비스 품질 저하와 시그널링 오버헤드를 유발하여 실시간 멀티미디어 서비스 제공에 단점으로 작용한다. 본 논문에서는 Mobile Node (MN)가 일정한 이동패턴을 가지고 있을 때, Mobility behavior profile을 이용하여 생성한 DTMC을 이용하여 핸드오버의 발생 횟수를 감소시켜 무선 인터넷 서비스를 향상시킬 수 있는 핸드오버 방법을 제안한다. 기존 핸드오버 방법을 반복적으로 수행하며 Mobility behavior profile을 학습하고, Mobility behavior profile에 충분한 양이 학습되면 Mobility behavior profile을 이용하여 DTMC의 1-step & 2-step transition probability matrix를 생성한다. 그 이후에는 DTMC의 1-step & 2-step transition probability matrix를 이용하여 핸드오버를 수행하며 Mobility behavior profile을 계속 업데이트한다. 4개의 Mobility model에서의 실험을 통하여 평균 핸드오버 횟수와 평균 RSSI값, 그에 따른 Throughput을 비교한다.