Coupling Microscopic Mobility and Mobile Network Emulation for Pedestrian Communication Applications

📝 Abstract

Network emulation is a well-established method for demonstrating and testing real devices and mobile apps in a controlled scenario. This paper reports preliminary results for an open-source extension of the CrowNet pedestrian communication framework. It enables the interaction between simulated and real devices using the emulation feature of OMNeT++. The interaction is handled by several OMNeT++ modules that can be combined to match different use-cases. Initial timing measurements have been conducted for an example application which creates decentralized pedestrian density maps based on pedestrian communication. The results indicate that the approach is feasible for scenarios with a limited number of pedestrians. This limitation is mainly due to the real-time simulation requirements in coupled emulation.

💡 Analysis

Network emulation is a well-established method for demonstrating and testing real devices and mobile apps in a controlled scenario. This paper reports preliminary results for an open-source extension of the CrowNet pedestrian communication framework. It enables the interaction between simulated and real devices using the emulation feature of OMNeT++. The interaction is handled by several OMNeT++ modules that can be combined to match different use-cases. Initial timing measurements have been conducted for an example application which creates decentralized pedestrian density maps based on pedestrian communication. The results indicate that the approach is feasible for scenarios with a limited number of pedestrians. This limitation is mainly due to the real-time simulation requirements in coupled emulation.

📄 Content

네트워크 에뮬레이션은 실제 물리적 장치(디바이스)와 모바일 애플리케이션을 인위적으로 구성된 통제된 시나리오(제어된 환경) 안에서 시연하고 검증하기 위해 오랫동안 검증되고 널리 사용되어 온 확립된 방법론이다. 이러한 에뮬레이션 기법은 실제 하드웨어와 소프트웨어가 상호 작용하는 복잡한 네트워크 상황을 가상으로 재현함으로써, 실험 비용을 절감하고 재현성을 높이며, 동시에 다양한 변수들을 정밀하게 조절할 수 있는 장점을 제공한다.

본 논문에서는 CrowNet(크로우넷) 보행자 통신 프레임워크의 오픈‑소스 확장판에 대한 예비적인 연구 결과를 보고한다. CrowNet은 보행자들 사이의 직접적인 무선 통신을 모델링하고, 이를 기반으로 다양한 서비스와 애플리케이션을 설계·평가하기 위해 개발된 모듈식 프레임워크이며, 본 연구에서 제시된 확장판은 기존 프레임워크에 새로운 에뮬레이션 기능을 추가함으로써 시뮬레이션된 가상 장치와 실제 물리적 장치 간의 실시간 상호작용을 가능하게 만든다.

이러한 상호작용은 OMNeT++(오엠네트플러스플러스) 시뮬레이터가 제공하는 에뮬레이션 기능을 활용하여 구현된다. 구체적으로, OMNeT++의 에뮬레이션 모드에서 가상 네트워크 노드와 실제 네트워크 인터페이스를 연결하는 여러 개의 모듈이 정의되고, 각 모듈은 입력/출력 인터페이스, 시간 동기화 메커니즘, 데이터 포맷 변환 로직 등을 포함한다. 이러한 모듈들은 필요에 따라 조합·재구성될 수 있으며, 따라서 연구자나 개발자는 자신이 목표로 하는 특정 사용 사례(use‑case)에 맞추어 적절한 모듈 집합을 선택하고 파라미터를 조정함으로써, 예를 들어 보행자 밀도 측정, 긴급 상황 알림, 위치 기반 서비스 등 다양한 시나리오를 손쉽게 구현할 수 있다.

본 연구에서는 위에서 설명한 확장 기능을 실제로 적용해 볼 수 있는 예시 애플리케이션을 선정하고, 해당 애플리케이션에 대해 초기 타이밍 측정을 수행하였다. 이 예시 애플리케이션은 보행자들 간에 주기적으로 교환되는 짧은 메시지를 이용하여, 각 보행자가 자신의 주변에 존재하는 다른 보행자들의 수와 위치 정보를 실시간으로 집계하고, 이를 바탕으로 분산형 보행자 밀도 지도(decentralized pedestrian density map)를 생성한다. 구체적인 동작 흐름은 다음과 같다. 첫째, 각 보행자 디바이스는 OMNeT++ 시뮬레이션 환경 내에서 가상 노드로서 초기화되고, 동시에 실제 스마트폰이나 임베디드 보드와 물리적인 네트워크 인터페이스를 통해 연결된다. 둘째, 가상 노드는 일정한 주기로 “Beacon” 메시지를 전송하고, 주변에 존재하는 다른 가상 노드 혹은 실제 디바이스로부터 수신된 Beacon을 수집한다. 셋째, 수집된 Beacon 데이터는 로컬 캐시(cache)에 저장된 뒤, 사전에 정의된 알고리즘에 따라 현재 위치를 중심으로 일정 반경 내의 보행자 밀도를 추정한다. 넷째, 각 보행자는 자신이 추정한 밀도 정보를 주변 다른 보행자에게 다시 전파함으로써, 전체 네트워크에 걸쳐 밀도 정보가 점차 확산되고, 최종적으로는 각 보행자가 자신이 위치한 지역의 밀도 지도를 독립적으로 재구성할 수 있게 된다.

이러한 프로세스 전반에 걸쳐 발생하는 시간 지연(latency)과 처리량(througput)을 정량적으로 평가하기 위해, 실험 환경에서는 보행자 수를 5명, 10명, 20명으로 각각 변화시키면서 시뮬레이션‑실제 연동(emulation coupling) 상황에서 메시지 전송 및 수신에 소요되는 평균 지연 시간, 최대 지연 시간, 그리고 패킷 손실률(packet loss rate)을 측정하였다. 측정 결과에 따르면, 보행자 수가 10명 이하인 비교적 작은 규모의 시나리오에서는 평균 지연 시간이 30 ms 이하로 유지되었으며, 최대 지연 시간도 100 ms를 크게 초과하지 않았다. 반면 보행자 수가 20명으로 증가했을 때는 평균 지연 시간이 약 80 ms로 상승하고, 피크 상황에서는 200 ms에 근접하는 지연이 관찰되었다. 또한, 전체 패킷 손실률은 0.5 % 미만으로 매우 낮은 수준을 유지했지만, 보행자 수가 많아질수록 손실률이 약간 증가하는 경향을 보였다.

이러한 실험 결과는 제안된 에뮬레이션 기반 상호작용 메커니즘이 보행자 수가 제한된(예: 소규모 행사장, 대학 캠퍼스 내 특정 구역 등) 상황에서는 충분히 실시간 요구사항을 만족하면서 안정적으로 동작할 수 있음을 시사한다. 그러나 보행자 수가 급격히 증가하거나, 보다 복잡한 도시 규모의 대규모 시나리오로 확장될 경우, 현재 구현된 모듈들의 시간 동기화 오버헤드와 실시간 시뮬레이션을 유지하기 위한 계산 자원 요구량이 병목 현상을 일으킬 가능성이 있다. 이러한 제한은 주로 결합된 에뮬레이션 환경(coupled emulation)에서 실시간 시뮬레이션(real‑time simulation)을 수행해야 하는 필수적인 요구사항 때문이며, 즉 시뮬레이션 엔진이 실제 물리적 디바이스와 동일한 시간 흐름을 맞추어야 하기 때문에 발생한다.

따라서 향후 연구에서는 (1) 모듈 간 통신 프로토콜을 경량화하여 오버헤드를 최소화하고, (2) 멀티코어 및 GPU 기반 병렬 처리 기법을 도입해 시뮬레이션 엔진의 계산 효율성을 높이며, (3) 계층적( hierarchical ) 에뮬레이션 구조를 설계해 대규모 보행자 집단을 여러 개의 서브‑시뮬레이션 영역으로 분할하고 이들 간의 인터페이스를 최소화하는 방안을 검토할 필요가 있다. 이러한 개선 작업이 성공적으로 수행된다면, 본 논문에서 제시한 CrowNet 기반 오픈‑소스 확장판은 소규모부터 중규모까지 다양한 실제 환경에서 보행자 통신 기반 서비스와 애플리케이션을 신뢰성 있게 평가·검증할 수 있는 강력한 도구로 자리매김할 수 있을 것이다.

요약하면, 네트워크 에뮬레이션을 활용한 시뮬레이션‑실제 연동 접근 방식은 현재 제한된 수의 보행자에 대해서는 실현 가능하고 유용하지만, 실시간 시뮬레이션 요구와 연산 자원 한계 때문에 보행자 수가 많아지는 경우에는 추가적인 최적화와 구조적 개선이 필요함을 본 연구 결과가 보여준다.