A Grant-Based Uplink Scheduling Algorithm for Ensuring Data Freshness in 5G Networks

5G 3대 시나리오 중 하나인 mMTC(massive machine-type communivations)에서는 1개의 gNB가 최대 10⁶개의 디바이스 연결을 지원하는 초연결성을 실현해야 하며, 동시에 연결된 디바이스의 QoS를 보장해야 한다. 최근 연구에서는 이러한 요구를 신속히 처리하기 위해 Grant-Free 방식의 상향 링크 처리 기법이 제안되었으나, 매우 이질적인 트래픽 환경을 갖는 mMTC 환경에서 한계를 가진다. 또한, 기존 스케줄링 기법은 Throughput 및 Delay 위주의 네트워크 성능을 평가하기 때문에 데이터의 적시성을 보장하기 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 정보의 신선도를 나타내는 척도인 AoI와 데이터 전송 성공률을 나타내는 WMA를 결합한 가중합 메트릭 및 스케줄링 결정 알고리즘을 제안한다. AoI는 데이터 패킷이 생성된 시점과 gNB에서 데이터 패킷을 수신한 시간의 차이로 계산되며, WMA는 데이터 전송 성공 시 카운트한다. ns-3 네트워크 시뮬레이터에서 제안하는 스케줄링 결정 기법을 도입하였으며, 기존 스케줄링 기법 대비 유사한 Throughput 및 Delay 수치를 보이고 최대 44.27%의 시스템 평균 AoI 감소율을 보여 정보의 신선도를 보장할 수 있음을 증명하였다.