5G와 비지상망 연동을 위한 QoS 식별자와 슬라이스 매핑 최적화

초록

본 논문은 5G와 비지상망(NTN) 간 연동 시 5QI가 갖는 한계를 지적하고, NTN 전용 QoS 식별자(NQI)와 트래픽 슬라이스 개념을 도입한다. 5QI‑NQI 매핑, 슬라이스 매핑, 슬라이스‑레벨 흐름·라우팅 최적화를 단계별로 설계하고, 혼합정수선형계획(MILP) 기반 최적화 모델을 제시한다. 시뮬레이션을 통해 다양한 매핑 스킴과 가중치 설정이 전체 네트워크 지연·용량에 미치는 영향을 평가한다.

상세 분석

5G 시스템에서 정의된 5QI는 서비스별 패킷 지연 예산(PDB), 보장 비트레이트(GBR) 등 기본 QoS 파라미터를 제공하지만, NTN 특유의 높은 지연 변동성(30 ms~500 ms)과 링크 가용성 변동을 충분히 반영하지 못한다는 점이 핵심 문제로 지적된다. 특히, NTN이 백홀 역할을 수행할 경우 단일 5QI(예: 5QI 10, PDB 1.1 s)로는 LEO·GEO 위성 각각의 전파 지연 차이를 포착하기 어렵다. 이러한 한계는 대규모 5G 트래픽이 NTN을 통해 전송될 때 흐름별 자원 할당·라우팅 복잡도를 급격히 증가시킨다.

논문은 이를 해결하기 위해 두 가지 새로운 추상화를 제안한다. 첫째, NTN 전용 QoS 식별자(NQI)를 도입하여 5QI와 NQI 사이의 매핑 함수를 gNB‑별로 정의한다. 이 매핑은 5QI의 PDB를 NQI의 보다 넓은 범위에 맞추거나, 반대로 지연 민감 트래픽을 보존하도록 설계될 수 있다. 매핑 함수 f_j(q_f)는 gNB마다 다를 수 있어, 지역별 위성 가용성이나 서비스 요구에 맞춘 맞춤형 매핑이 가능하다.

둘째, NQI 기반 트래픽을 “NTN 슬라이스”라는 논리적 단위로 집합화한다. 슬라이스는 동일 목적지와 하나 이상의 NQI를 공유하는 트래픽 집합으로, 위성‑지상 스테이션 간에 할당된다. 슬라이스‑엣지 위성(첫 번째 접속 위성)을 기준으로 슬라이스 인덱스를 결정하는 매핑 함수 g_ℓ(t_n)를 정의함으로써, 각 위성에서 슬라이스별 트래픽을 효율적으로 집계·관리한다.

이후 슬라이스‑레벨 흐름·라우팅 최적화를 위해 MILP 모델을 구성한다. 주요 의사결정 변수는 (i) 슬라이스‑별 링크 할당 x_{i,e}, (ii) 슬라이스에 할당된 총 흐름 b_i, (iii) 각 링크별 흐름 f_{i,e}이다. 제약식은 링크 용량, 흐름 보존, 목적지 수신·전송 제한, 루프 방지 등 총 8가지로 구성되어 실제 위성 네트워크의 물리적·논리적 제약을 충실히 반영한다.

목표 함수 J는 흐름 격차(s_f,i)와 지연 격차(s_ℓ,i)를 가중합(w_f, w_ℓ)한 형태이며, 각각 흐름 요구량 대비 할당량 차이와 실제 경로 지연이 NQI가 정의한 PDB를 초과한 정도를 정량화한다. 가중치 조정을 통해 운영자는 용량 우선( w_f≈1) 혹은 지연 우선( w_ℓ≈1) 정책을 선택할 수 있다.

시뮬레이션에서는 LEO·GEO 위성 군집, 다중 RF·광 인터페이스, 다양한 사용자(항공기·선박·gNB) 시나리오를 설정하고, 5QI‑NQI 매핑 스킴(예: 1:1 매핑, 지연‑보존 매핑, 용량‑보존 매핑)과 가중치 비율을 변형한다. 결과는 (1) 지연‑보존 매핑이 높은 PDB 요구 서비스의 SLA 위반을 크게 감소시키지만, 용량 한계로 인해 일부 슬라이스에서 흐름 격차가 증가함을, (2) 용량‑보존 매핑은 전체 흐름 만족도를 높이지만 지연 초과 위험이 존재함을 보여준다. 또한 w_f와 w_ℓ의 균형점에서 전체 비용 J가 최소화되는 최적 정책을 도출한다.

핵심 인사이트는 다음과 같다.

1. 5QI‑NQI 매핑을 동적으로 설계하면 NTN 특성에 맞는 QoS 보장이 가능하며, 고정된 5QI만 사용하는 기존 방식보다 유연성이 크게 향상된다.
2. 슬라이스 기반 집계는 수천 개의 개별 5G 흐름을 몇 개의 논리적 단위로 압축함으로써 라우팅·자원 할당 복잡도를 실질적으로 감소시킨다.
3. MILP 기반 최적화는 실제 위성 네트워크 제약을 고려한 전역 최적 해를 제공하지만, 대규모 실시간 적용을 위해 휴리스틱 또는 분산 알고리즘으로의 확장이 필요하다.