Aggregated Location Update Based Hierarchical Location Service for Vehicular Ad-hoc Network

Abstract

For Vehicular Ad-Hoc Network (VANET) location services, scalability toward the extensive network scale and high mobility of vehicles is a key issue. Furthermore, minimization of signaling overhead is another important issue for emerging applications such as IoV (Internet of Vehicles) which require frequent and continuous collection of location information. Some of the VANET location service mechanisms solely rely on per-vehicle server assignment and location updates, and thus, impose heavy server maintenance complexity and/or signaling overhead. On the other hand, there exist mechanisms that perform aggregated location updates based on hierarchical architecture. The legacy mechanisms with aggregated location update, though, either suffer the lack of service reliability or cannot take full advantage of the location update aggregation in reducing the location update overhead. Accordingly, we propose a dynamic Mobile Group-based Location Service (MoGLS), a scalable VANET location service, which is robust to the mobility in terms of both reliability and overhead. MoGLS is based on a hierarchical structure of servers. The lower level is composed of dynamic groups of vehicles with similar trajectories, and one of the vehicles in each group takes the role of lower level location server. Higher level is comprised of the unit areas with an infrastructure-based fixed server. For the location update from the lower to the higher level server, aggregation of information is applied. By leveraging characteristics that lower level servers move together with their member vehicles, mechanisms to prevent the deterioration of service reliability due to aggregated location update are proposed while taking full advantage of the aggregated location update in reducing the signaling overhead. MoGLS includes dynamic group management, location update and discovery, and a group merge algorithm for the optimal group formation. Through the performance comparisons via simulation, it is shown that MoGLS provides satisfactory service reliability with smaller signaling overhead compared to the existing hierarchical VANET location service mechanisms with aggregated location update. Furthermore, the performance of MoGLS is shown to be more stable toward the increase of density and speed of vehicles;차량들의 위치정보를 제공하는 VANET(vehicular ad-hoc network) 위치서비스는 광범위한 네트워크 규모 및 차량들의 높은 이동성에 대응한 확장성이 중요하다. 특히 빈번하고 지속적인 위치정보 수집을 요하는 IoV(Internet of Vehicles)와 같은 응용을 지원하기 위해서는 신뢰성과 더불어 제어 메시지의 오버헤드를 최소화하는 것이 중요하다. 기존에 제안된 VANET 위치서비스 방안들은 크게 두 가지로 분류된다. 첫째는 차량 별로 위치 서버를 지정하고 각 차량이 개별적으로 서버에 자신의 위치를 알리는 방식인데, 위치 업데이트 오버헤드가 클 뿐만 아니라 각 차량이 이동할 때마다 서버가 변경됨에 따라 서버 유지를 위한 복잡성이 높다는 단점이 있다. 반면에, 계층적 서버 구조 기반의 병합된 위치 업데이트를 수행하는 두 번째 방식의 경우 효율적인 위치 업데이트가 가능하다. 그러나 차량 이동에 따라 계속되는 서버 변경으로 인해 만족스러운 서비스 신뢰성을 제공하지 못하거나 서비스 신뢰성을 높이기 위해 모든 위치 서버 계층에서 병합된 위치 업데이트 방식을 적용하기 어려운 한계점이 존재한다. 이에 본 논문에서는 차량의 높은 이동성에 대해 신뢰성 및 오버헤드 측면의 성능을 모두 고려한 VANET 위치서비스인 MoGLS(dynamic Mobile Group based Location Service)를 제안한다. 제안하는 MoGLS는 계층적 구조를 가지며 하위 레벨은 이동 경로가 유사한 차량들의 동적인 그룹으로 구성하고 그룹 내에서 한대의 차량이 서버 역할을 담당하도록 한다. 상위 레벨은 네트워크를 지역 단위로 분할하고 인프라 기반의 고정 서버를 배치한다. MoGLS는 계층적 구조의 하위레벨로부터 상위레벨로의 위치 업데이트에서 병합된 업데이트를 사용함으로써 복잡성과 제어 메시지의 오버헤드를 줄이는 동시에, 하위 계층에서 서버가 멤버차량들과 함께 이동하므로 차량이동에 따라 계속되는 서버 변경으로 인한 서비스 신뢰성 저하를 피할 수 있다. MoGLS는 동적 그룹 관리 및 위치 업데이트, 그룹 형성의 최적화를 위한 그룹 병합 알고리즘 그리고 위치 발견 방법을 포함한다. 제안방안의 성능 분석을 위해 OPNET 시뮬레이터를 활용하여 격자 기반의 도시도로와 지도 기반의 실제 도로 그리고 고속도로를 모델링하여 시뮬레이션에 의한 성능 비교를 수행하였다. 결과적으로 MoGLS가 aggregated location update를 사용하는 기존 연구에 비해 적은 signaling overhead로 보다 높은 서비스 신뢰성 제공이 가능하고, 네트워크 내 차량밀도나 차량의 이동속도 변화에도 더 안정적으로 대응할 수 있음을 확인하였다. MoGLS에서 GL 역할을 담당하는 차량은 동적으로 그룹을 관리하기 위한 제어 메시지 오버헤드가 추가로 발생합니다. 이에 GL과 멤버 차량 간에 공정성을 고려할 필요가 있으며, 저자는 다음 연구에서 차량들 간의 공정성 문제를 해결하는 데 중점을 둘 것입니다. 또한, 기존 방안들에서 제안된 다양한 지도 기반 메커니즘을 통해 도로 레이아웃 및 교통 상황과 같은 디지털 지도에서 제공되는 정보를 활용하면 VANET 위치 서비스를 크게 향상시킬 수 있다는 것이 입증되었습니다. 제안된 MoGLS에서는 지도 기반의 정보가 차량의 이동경로 예측하는데 중요하게 활용되었습니다. 향후 연구에서는 RH의 최적의 위치를 찾거나 교통 트래픽에 따라 그룹 병합 기준 값을 결정하는 등의 다양한 시스템 파라미터들을 동적으로 결정하는데 지도 기반의 정보들을 활용하여 MoGLS를 개선할 계획입니다. 이를 통해 MoGLS가 다양한 도로 환경에서 최적으로 동작할 수 있을 것입니다.