최근 수년간 모바일 기기의 급격한 유입과 사용 증가로 인해 네트워크에서 액세스 포인트(AP)의 과잉 배치가 발생하였다. 주거 환경과 달리, 기업 및 대학의 네트워크 관리자는 네트워크 동역학(예: 트래픽 부하 및 사용자 이동성)이 대체로 예측하기 어려운 WiFi 네트워크의 사용자 경험(UX)을 향상시키기 위해 모든 노력을 기울인다. 이를 위해 기존의 WiFi 연동(association) 메커니즘은 클라이언트 주도 방식, 즉 사용자가 더 높은 신호 세기의 AP에 스스로 연결하도록 한다. 그러나 사용자는 이용 가능한 대역폭이 충분하지 못해 여전히 불만을 겪는다. 이러한 문제를 중앙집중 방식으로 해결하기 위해, 본 연구는 연동 규제를 위한 SDN(Software-Defined Network) 기반 WiFi 프레임워크인 DARCAS를 제안한다. DARCAS는 UX와 밀접하게 연관된 대역폭 만족도 비율(BSR, bandwidth satisfaction ratio) 개념을 채택한다. DARCAS는 각 사용자의 BSR을 충분한 airtime(즉, 채널 점유 시간)으로 만족시키면서, 집계된 네트워크 처리량을 최대화한다. 우리는 이 아이디어를 DARCAS-GA라는 메타휴리스틱 유전 알고리즘에 적용하였으며, 이는 다항 시간 내에 최대 BSR에 해당하는 준최적 연동 분포를 효과적으로 도출한다. 또한 DARCAS 시스템을 상용(on-the-shelf) 무선 라우터와 SDN 컨트롤러에 구현하였다. 본 연구는 고려된 시나리오에서 실제 환경 기반의 실험 결과를 보고하고, NS-3 시뮬레이터에서 성능의 확장성을 검토하기 위한 광범위한 시뮬레이션을 수행한다. 세부적으로 튜닝된 설정에서 DARCAS는 기존 솔루션 대비 최대 80%의 BSR 향상을 보인다.

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