펨토셀네트워크에서수익극대화를통한다운링크전력제어기법 69 펨토셀네트워크에서수익극대화를통한다운링크전력제어기법 (Downlink Power Control Scheme in the Femtocell Network through Revenue Maximization) 이주화 허림 홍충선 (Joohwa Lee) (Rim Haw) (ChoongSeon Hong) 요약펨토셀사업자는 FAP(Femto Access Point) 의수익을극대화하기를원한다, 그래서 FAP 는전송전력을높여 FEU(Femtocell End Users) 의다운링크데이터속도를높게설정함으로써수익을증가시킨다. 하지만 FAP 의전송전력을높이게되면 MEU(Macrocell End Users) 와해당 FAP 의인접한 FAP 에서비스를받고있는 FEU 에는강한간섭이발생하게된다. 이로인해 MUE 및 FEU 의서비스품질 (Qos) 은저하될수있다. 본논문은펨토셀네트워크에서펨토셀기지국의전송전력을조절하여펨토셀간갑섭과매크로셀과펨토셀의간섭을완화하고, FEU 의최적의다운링크속도를설정하여 FAP 의수익을극대화하는프레임워크를제안한다. 또한수익극대화문제는 convex 문제이고, convex 최적화방법으로해결될수있음을보여준다. 마지막으로시뮬레이션을통해이문제의유효성을검사한다. 키워드 : 펨토셀, 간섭완화, 수익극대화문제, convex 문제, 전력조절 Abstract Femtocell operator wants to maximize the profit of FAP(Femto Access Point). So, FAP increases its own profit by setting downlink rate for FEU high to increase its transmission power. However, when the FAP increases the transmit power, the strong interference occurs to MEUs(Macrocell End Users) and FEUs which are receiving services from adjacent FAP. Due to this, QoS(Quality of Service) of MUEs and FEUs can be degraded. In this paper, we study to mitigate interference between femtocells and between macrocell and femtocell by adjusting the transmit power of FAP, and propose framework to maximize revenue of FAP by setting optimal downlink rate of FEU. And in this paper, we show that the revenue maximization problem is a convex problem and can be solved directly by any convex tool. Finally, extensive numerical analysis is used to validate our derivation. Keywords: femtocell, interference mitigation, revenue maximization, convex, power control 본연구는 2013년도한국정보화진흥원 (NIA) 지원으로수행된연구결과임 이논문은 2013년도정부 ( 미래창조과학부 ) 의재원으로한국연구재단-차세대정보 / 컴퓨팅기술개발사업의지원을받아수행된연구임 (2010-0020728). 학생회원 : 경희대학교컴퓨터공학과 zidarn@khu.ac.kr rhaw@networking.khu.ac.kr 종신회원 : 경희대학교컴퓨터공학과교수 cshong@khu.ac.kr (Corresponding author임 ) 논문접수 : 2013년 10월 30일심사완료 : 2013년 12월 17일 CopyrightC2014 한국정보과학회 ː개인목적이나교육목적인경우, 이저작물의전체또는일부에대한복사본혹은디지털사본의제작을허가합니다. 이때, 사본은상업적수단으로사용할수없으며첫페이지에본문구와출처를반드시명시해야합니다. 이외의목적으로복제, 배포, 출판, 전송등모든유형의사용행위를하는경우에대하여는사전에허가를얻고비용을지불해야합니다. 정보과학회논문지 : 정보통신제41권제2호 (2014.4) 1. 서론펨토셀은디지털가입자회선 (DSL) 혹은광대역케이블연결을통해모바일장치와이동통신사업자네트워크를연결해주는무선액세스포인트로써가정용통신기지국 (Home Base Station) 이라고도불린다. 펨토셀은주로가정이나사무실등옥내에설치되어 4~16 명정도로적은수의동시접속가능한인원을수용하고, 약 30미터이내의좁은통신반경을가지고있다. 이러한좁은통신반경을가지고있기때문에저전력으로대용량데이터전송서비스를가능하게한다. 그리고배터리수명을연장할수있는낮은전력소비로더나은음성 / 데이터서비스를제공받을수있다. 또한펨토셀은옥내에설치되기때문에옥내의음영지역을해소
70 정보과학회논문지 : 정보통신제 41 권제 2 호 (2014.4) 하여, 모바일사용자의실내환경을개선할수있다 [1]. 또한네트워크관리비용측면에서상당한증가없이셀룰러모바일사용자의실내환경을개선하기위한유망기술인펨토셀은무선환경에서상당한주목을끌고있다. 현재데이터집중지역과인구밀집지역을중심으로펨토셀이활발히구축되고있으며, ABI Research는펨토셀의배포가급격히증가될것이라고예측하고있다 [2]. 펨토셀네트워크에서해결되어야할문제점들이있는데, 그중의하나가펨토셀과매크로셀, 펨토셀간간섭관리이다 [3]. FEU(Femtocell End Users) 는 FAP (Femto Access Point) 를통해 MBS(Macrocell Base Station) 로부터데이터를송수신한다. FEU를위한최적의다운링크데이터속도를정의해야한다. FEU는높은다운링크데이터속도를위해높은이익을얻을수있는 FAP를확보한다. 하지만 FAP는또한많은데이터를전송하기위해더많은전력을사용할필요가있고, 이전력은펨토셀로부터가까운다른펨토셀에있는 FEU에간섭을발생시킨다. 따라서다른펨토셀에존재하는 FEU의 QoS를유지하기위해 FEU에대한다운링크데이터속도는충분히작아야한다. 스펙트럼부족으로인해펨토셀과매크로셀은부분적으로또는전체적으로할당된주파수대역을재사용및공유해야만한다. 전체네트워크처리량을향상시키기위해공동계층의간섭을완화하고계층간간섭을감소시키는효과적이고강력한간섭관리체계를채택하는것이필수적이다. 한편, 다운링크전력조절과간섭완화는표준기관가문헌에서고려되어왔다 [4,5]. 최근속도할당에따른이익극대화에대한연구가진행중이다 [6,7]. 그러나현재대부분의연구는 FEU의분석프레임워크및세부다운링크데이터속도에관한연구보다는여러개의매크로셀에서의간섭완화 [8] 혹은펨토셀의동적인다운링크전력의범위를결정하는데초점을두고있다 [9]. 셀룰러기지국들이사용자를위해다운링크전송을할경우기지국은자신의전송전력을높여많은데이터를보내려고할것이다. 하지만전송전력을높이게되면다른셀에존재하는사용자들에게간섭으로작용하기때문에그사용자들의전송속도를감소시킨다. 펨토셀네트워크에서도 FAP가 FEU에게많은데이터를보내려고하기때문에전송전력을높인다. 이는 MEU나인접한 FAP에서비스를받고있는 FEU에간섭을일으킨다. 이러한 trade-off가발생하기때문에알맞은전송전력을갖기위해수익극대화문제를적용할수있다. 본논문은펨토셀네트워크에서펨토셀기지국의전송전력을조절하여펨토셀간간섭과매크로셀과펨토셀의간섭을완화하고, FEU가최적의다운링크속도를설정하여 FAP의수익을극대화하는프레임워크를제 안한다. 또한수익극대화문제는 convex문제이고, convex 최적화방법으로해결될수있음을보여준다. 마지막으로시뮬레이션을통해이문제의유효성을검사한다. 2. 관련연구 2.1 무선인지접근법분산스펙트럼센싱기반의무선인지접근법은펨토셀네트워크에서의간섭완화에사용될수있다. [10] 에서 OFDM 기반의 LTE 시스템을위해경로손실정보를 HeNB 이웃간에공유하는효율적인펨토셀간다운링크간섭관리를제안하였다. [10] 에서제안하는기법은 HeNB가켜지면인접한이웃노드를식별하고, 이웃노드에의해사용되고있는 CC(Component Carriers) 의정보를얻는기법이다. 이기법의주요제안사항은각각의 HeNB가경로손실정보에기초한동일계층의간섭을측정하고, 이웃노드의 CC 사용정보를얻고, 간섭을최소화하기위해지능적으로스펙트럼에접근하는것이다. HeNB는이웃노드가사용하지않는 CC, 가장먼이웃노드들에의해사용된 CC 또는이웃노드들에최소로사용되는 CC를선택하게된다. 2.2 부분주파수재사용부분주파수재사용방식은이웃셀에서사용하지않는주파수를사용하는방법으로간섭을회피하는방식이다. 이방식은상대적으로이웃셀로부터간섭이적은셀안쪽지역과이웃셀의간섭이높은셀바깥쪽지역으로나누고, 주파수를부분적으로할당하는방식이다. 이방식은셀내간섭과셀간간섭이감소되어전체적으로주파수사용효율을높일수있다. 하지만이웃에서사용하는주파수를사용하지못하기때문에모든셀이모든가용주파수를사용하는것보다상대적으로주파수사용의효율이감소하는문제점이있다 [10]. 본논문은수익극대화문제를도입하여펨토셀기지국의전송전력을조절하며펨토셀간간섭을완화하고, FEU의최적의다운링크데이터속도를결정하는프레임워크를제안한다. 3. 제안기법 3.1 시스템모델본논문에서는그림 1과같이하나의중앙매크로셀과두개의펨토셀로구성되어있다. MBS와두 FAP 는같은주파수대역을공유하고있다. 두 FAP는각각설치된브로드밴드를통해 Femto GW(Gateway) 와연결되어있다. 그리고 Femto GW는 MBS와두 FAP 를연결해주고, 매크로셀과의간섭을완화시키기위해매크로셀로부터정보를얻는다. 또한인접한 FAP의간
펨토셀네트워크에서수익극대화를통한다운링크전력제어기법 71 아질수록 MEU가얻을수있는 SINR은줄어들것이다. FAP의전송전력으로부터의간섭이없을때, SINR는식 (4) 와같이주어진다. (4) 은식 (5) 와같이 의비를나타낸것 이다. (5) 그림 1 시스템모델 Fig. 1 System Model 섭을분석하며, 각 FAP의전력과접근을제어한다. MBS, FAP1, FAP2의다운링크전송전력은각각,, 이다. MBS 와 MEU 의거리는 D, FAP1 과 FAP2 의거리는, FAP1 과 MEU 의거리는, 해당 FAP와 FEU의거리는 (i=1,2) 이다. 펨토셀커버리지에서 N(N 20) 의 FEU가존재한다. FEU는각각고유한채널이득을갖기때문에다른전송속도를가지고있지만, 소규모의펨토셀에있는 FEU들은같은용량을공유한다고가정한다. (k=1,,n) 는 FAP1에의해서비스를받는노드이며, (k=1,,n) 는 FAP2에의해서비스를받는노드이다., 이수신하는다운링크데이터속도 [11] 는식 (1), 식 (2) 와같이표현한다. (1) log log (2) B는채널대역폭을의미하고,, 는각각 FAP1 과 FEU, FAP2 와 FEU 의채널이득을나타낸다. 와 는각각 FAP1 과 MBS, FAP2 와 MBS 의채널 이득을나타낸다. 는 AWGN(Additive White Gaussian Noise) 라고가정된백그라운드잡음이다. FAP1과 FAP2의전송전력으로인해 FAP의커버리지지역에존재하는 MEU의 SINR은식 (3) 과같다. (3) 은 MBS 와 MEU 사이의채널이득이고,, 는각각 FAP1와 MEU, FAP2와 MEU 사이의채널이득을나타낸다. FAP1과 FAP2의전송전력이높 두가지의펨토셀접근을위한정책이있는데, 하나는 open access 펨토셀네트워크이고, 다른하나는 closed access 펨토셀네트워크이다 [1]. Open Access 펨토셀네트워크에서 FAP는해당 FAP와가까이있고, 등록을요구하지않으며, 모든사용자에게서비스를제공한다. Open Access 펨토셀네트워크는 FAP 주위에서통신하는 MEU를허락함으로써간섭을관리할수있다는장점이있지만, 해당 FAP에많은사용자가서비스를제공받게될경우에는사용자들에게충분한 QoS를만족시켜주지못할뿐만아니라보안상의문제를가지고있다. 반면에 Closed Access 펨토셀네트워크에서는 FAP 가등록되어있는 FEU에게만서비스를제공하기한다. FEU는 FAP로부터서비스를제공받기위해서는등록이필요하다. 본논문에서는 Closed Access 펨토셀네트워크접근정책을적용한다. 3.2 FAP 의수익구조경제학적인관점에서 FAP는수익을극대화하기를원한다. 그림 2에서보는것처럼 FEU는네트워크접근을위해 FAP1과 FAP2에각각이용-금액, 를부과 한다. 그리고 ISP는백홀네트워크로써 FAP에접근서비스를제공하기때문에 FAP1과 FAP2는 ISP에각각이용-금액, 를부과한다. 더군다나, FAP1과 FAP2 는 MBS에전송을위한인터페이스이기때문에 MBS에각각통신-요금, 를지불해야한다. FAP1과 FAP2의전송전력이증가할수록 MEU가받는 SINR 은줄어들기때문에통신-요금 는 에비례한다. 따라서통신-요금, 는식 (6), (7) 과같이 의함수로정의한다. (6) (7) 는 이얼마나줄어드는지의변화를나타내는정규화된미터법이다. 이많이줄어들수록 FAP1과 FAP2는더많은금액을지불해야한다. FAP1 과 FAP2의이용-금액, 를지불하는 FEU의망
72 정보과학회논문지 : 정보통신제 41 권제 2 호 (2014.4) 그림 2 FAP1 과 FAP2 의수익구조 Fig. 2 Profit Structure of FAP1 and FAP2 이득은각각식 (8), (9) 와같이나타낸다. (8) (9), 은 와 의다운링크속도이다. 유틸 리티함수는, 이다 [6,7]. 여기에서 는수신되는데이터의콘텐츠의인기도와같은 FEU의유틸리티수준을나타낸다. 3.3 펨토셀간전력제어기법 FEU들은 FEU의망의이익 가음수가아니면 FAP로부터서비스를이용할수있다. 즉, 와 에대한유틸리티함수가 FEU가 FAP1 또는 FAP2에지불해야하는이용-금액, 보다높아야 FEU는 FAP 로부터서비스를받을수있다. FAP1, FAP2의수익에관한식은 (10), (11) 과같다. MEU에대한간섭이증가할수록 FAP1과 FAP2의수익은줄어든다. - (10) - (11) FAP의수익극대화문제 (RMP: Revenue Maximization Problem) 는 convex 문제이며, 식 (12) 와같이정의한다. 수익극대화문제를통해최적의다운링크데이터속도, 를알아낼수있다. maximize,( 0, 0) subject to (12) 수익극대화문제로부터구해진최적의다운링크데이터속도를이용하여식 (13), (14) 와같이 FAP1과 FAP2의최적의전력을알아낼수있다. 그림 3은 Femto GW가 FAP1과 FAP2의전력을설정하는절차이다. 일단 Femto GW는 FAP1와 FAP2 의전력을초기화한다. 그리고 MBS로부터 MEU의수, MEU의위치, MBS의송신전력세기등해당매크로셀에관한정보를얻는다. 그리고 FAP1과 FAP2로부터 FAP의현재송신전력의세기, 위치, FEU의수, FEU 의다운링크데이터속도등과같은정보를얻고, 이정 그림 3 FAP1과 FAP2의전력설정절차 Fig. 3 Power Control Procedure of FAP1 and FAP2 보를토대로 FAP1과 FAP2의수익을극대화하고, FEU 의최적의다운링크데이터속도를계산한다. 그리고이러한속도를낼수있도록 FAP1과 FAP2의전력을설정한다. (13) (14) 알고리즘 1은 Femto GW가 FAP1과 FAP2의전력을설정하는알고리즘이다. FAP1과 FAP2의전력을초기화한다. 그리고 Femto GW는우선 MBS로부터 MEU 의수, MEU의위치, MBS의송신전력세기등해당매크로셀에관한정보를얻은후, FAP1과 FAP2로부터 FEU의수를얻는다. 그리고 FAP1과 FAP2에서비스를받는 FEU의수에따라송신전력을조절한다. FAP1 에서비스를받는 FEU가존재하고, FAP2에서비스를받는 FEU가존재하지않는경우에는식 (10) 을계산하여 MEU에간섭을최소화하는범위에서 FAP1의송신전력을최대로하여 FEU의다운링크데이터속도를최대로한다. 반대로 FAP2에서비스를받는 FEU가존재하고, FAP1에서비스를받는 FEU가존재하지않는경우에는식 (11) 을계산하여 MEU에간섭을최소화하는범위에서 FAP2의송신전력을최대로하여 FEU의다운링크데이터속도를최대로한다. 그리고 FAP1과 FAP2로부터서비스를받는 FEU가존재하면식 (12) 를통해 FEU의최적의속도와송신전력세기를계산한다.
펨토셀네트워크에서수익극대화를통한다운링크전력제어기법 73 Algorithm 1. Power Control Algorithm Initialization 1. Initialize and. Iteration 2. While ( or exists) 3. Get Information of macrocell network and femtocell networks 4. if == 0 then Set max, max, min 5. if == 0 then Set max, max, min 6. if!= 0 and!= 0 then Compute Formular (12) Set, Compute Formular (13), (14) Set, 7. if == 0 and == 0 Set min, min 8. End While 표 1 수치파라미터 Table 1 Numerical Parameters Parameters Meaning Value B Channel Bandwidth 300KHz Transmission Power Level of MBS 40dBm Transmission Power Level of FAP2 20dBm Addictive white Gaussian Noise L Constant of path loss 1 Path-loss from FAP1 4.0 Path-loss from FAP2 3.9 Path-loss from MBS 3.6 Distance between FAP1 and FEU1 5m Distance between FAP2 and FEU2 4m Distance between FAP1 and FEU2 15m 검증하기위하여 matlab을이용하였다. 수치파라미터는표 1과같다. 수신되는전력은오직송신된전력이고, 경로손실 ( 반사, 산란 ) 은생략한다. 따라서채널이득 은간단한경로손실모델인,, = =, =, =, =, =, =, =, = 를사용하여정의한다. 여기에서 L은상수이고, 은 MBS로부터의경로손실요소이고, 는 FAP1로부터의경로손실요소, 는 FAP2로부터의경로손실요소이다. MBS의안테나높이는보통 FAP의안테나높이보다훨씬높기때문에 MBS로부터의경로손실요소 ( ) 가 FAP로부터의경로손실요소 (, ) 보다더작다고가정한다. 은일 반적으로 40dBM의송신전력을가진다. 그림 4는 FAP2의전송전력을 20dBm으로설정한후, FAP1의전송전력을 -20dBm부터 40dBm까지변화시켰을때, FEU1과 FEU2의다운링크데이터속력을나타낸그래프이다. FAP1의전송전력이증가함에따라 FEU1의다운링크데이터속도는증가하지만, FEU2 는간섭으로인해다운링크속도가감소한다. 그림 5는 FAP2의전송전력을 20dBm으로설정한후, FAP1의전송전력을 -20dBm부터 40dBm까지변화시켰을때, MEU의 SINR을나타낸그래프이다. FAP1 의전송전력이높아짐에 MEU에발생하는간섭이심해지기때문에 MEU의 SINR은감소함을볼수있다. 그림 6은 FAP2의전송전력을 20dBm으로설정한후, FAP1의전송전력을 -20dBm부터 40dBm까지변화시켰을때, FAP1과 FAP2에대한수익을나타낸그래프이다. FEU1의다운링크데이터속도가증가하면서 Distance between FAP2 and FEU1 20m Distance between MBS and FEU1 995m Distance between MBS and FEU2 982m Distance between MBS and MEU 980m Distance between FAP1 and MEU 20m Distance between FAP2 and MEU 30m Usage-price of FEU for FAP Usage-price of FAP for ISP Decreasing of changes Utility level of FEU 0.5 Utility constant 0.1 4. 성능평가 4.1 Matlab 을이용한수학적증명본논문에서제안된기법의성능을수학적계산으로 그림 4 FEU1 과 FEU2 의다운링크데이터속도비교 Fig. 4 The Comparison of downlink data rate of FEU1 and FEU2
74 정보과학회논문지 : 정보통신제 41 권제 2 호 (2014.4) 그림 5 FAP1의전력에따른 MEU의 SINR Fig. 5 SINR of MEU according to the power of FAP1 그림 6 FAP1과 FAP2의수익비교 Fig. 6 The Comparison of revenue of FAP1 and FAP2 FAP1의수익은증가하지만, 식 (11) 에서볼수있듯이 FAP1의송신전력의 30dBm 이상일경우 MEU에대한간섭이심해지면서 MBS에지불해야할통신-금액 가증가하기때문에 FAP1의수익은감소한다. FAP1 의송신전력의세기가증가할수록 FEU2의속도는감소하기때문에 FAP2의수익은계속감소한다. 그림 7은 FAP2의전송전력을 20dBm으로설정한후, FAP1의전송전력을 20dBm부터 40dBm까지변화시켰을때, FAP1과 FAP2의수익의곱이다. FAP1의송신전력세기가 19dBm일때최대의 FAP1과 FAP2 의수익의곱은 2.44e+08이다. 본논문에서제안하는수익극대화는그림 7을통해증명될수있다. FAP1의전력이 22.7dBm이되었을때, FAP1과 FAP2의곱을최대치를확인할수있다. 이는 FAP1과 FAP2의수익을공평하게하면서수익의극대화된값을가져올수있다. 이때 FAP1의수익은 1.46e+04이고, FAP2의수 그림 7 FAP1과 FAP2의수익의곱 Fig. 7 The Product of Revenue of FAP1 and FAP2 익은 1.68e+04이다. 그리고 FEU1의최적의다운링크 데이터속도는 1.5Mbps이고, FEU2의최적의다운링크 데이터속도는 1.7Mbps임을알수있다. 4.2 Java 를이용한시뮬레이션 본논문에서제안된기법의성능을과기존의전력제 어에관한방법과비교하기위해 java를이용해시뮬레 이션환경을구성하였다. FEU와 MEU의위치를임의 의값으로주어좀더정확한환경에서성능평가를하 였다. 수치파라피터는표 2와같다. 그림 8에서보면 펨토셀간비협력적인방법은 MEU를고려하지않고, 일 정한송신전력을유지하기때문에본논문에서제안 하는방법보다수익이낮게나옴을볼수있다. 본논문 에서제안하는방법은인접한 FAP에존재하는 FEU와 주변에위치한 MEU에대한간섭을고려하기때문에 펨토셀간비협력적인방법에서보다높은수익을얻을 수있었다. 표 2 수치파라미터 Table 2 Numerical Parameters Parameters Meaning Value B Channel Bandwidth 300KHz Transmission Power Level of MBS 40dBm Addictive white Gaussian Noise L Constant of path loss 1 Path-loss from FAP1 4.0 Path-loss from FAP2 3.9 Path-loss from MBS 3.6 Usage-price of FEU for FAP Usage-price of FAP for ISP Decreasing of changes Utility level of FEU 0.5 Utility constant 0.1
펨토셀네트워크에서수익극대화를통한다운링크전력제어기법 75 그림 8 FAP1 과 FAP2 의수익의곱 그림 8 The Comparison of Revenue of FAP1 and FAP2 5. 결론 본논문은펨토셀네트워크에서펨토셀기지국의수익을극대화하여, FEU의최적의다운링크데이터속도를결정하고, 전송전력을조절하며, 매크로셀과펨토셀, 펨토셀간간섭을완화하는프레임워크를제안하였다. 서로인접해있는펨토셀의간섭과펨토셀주위에있는매크로셀사용자때문에펨토셀의다운링크데이터속도는주의깊게고려되어야한다. 운이좋게도 FAP, ISP, FEU, MBS 사이의이익을균형화하는새로운프레임워크를증명하였다. 본논문의문제에관한분석을증명하기위해성능평가를이용하였다. 펨토셀에데이터를전송하는사용자는우수한신호수신을경험하며, 자신의송신전력을낮추고결과적으로는배터리수명을연장한다. 하지만펨토셀사용자는매크로셀과같은주파수대역을사용하기때문에상향링크데이터속도를높이면펨토셀기지국에가까이에있는매크로셀사용자와가까이에있는다른펨토셀사용자에게간섭을일으킬수있다. 따라서이러한펨토셀사용자의상향링크데이터속도를고려할필요성이있다. References [1] Chandrasekhar, Vikram, Jeffrey Andrews, and Alan Gatherer, "Femtocell networks: a survey," Communications Magazine, IEEE, vol.46, no.9, pp.59-67, Sep. 2008. [2] S.Carlaw and C.Wheelock, "Femtocell market challenges and opportunities," ABI research, research report, 2007. [3] Saquib, Nazmus, et al., "Interference management in OFDMA femtocell networks: Issues and approaches," Wireless Communications, IEEE, vol.19, no.3, pp.86-95, Jun. 2012. [4] 3GPP TR 25.820, "3G Home NodeB Study Item Technical Report (Release8)," v8.1.0. Sep. 2008. [5] Li, Xiangfang, Lijun Qian, and Deepak Kataria, "Downlink power control in co-channel macrocell femtocell overlay," IInformation Sciences and Systems, 2009, CISS 2009, 43rd Annual Conference on, IEEE, pp.383-388, Mar. 2009. [6] Hande, Prashanth, et al., "Network pricing and rate allocation with content provider participation," INFOCOM 2009, IEEE, pp.990-998, Apr. 2009. [7] Wu, Yuan, et al., "Revenue sharing among ISPs in two-sided markets," INFOCOM, 2011 Proceedings IEEE, pp.596-600, Apr. 2011. [8] L. Venturino, N. Prasad, and X. Wang, "Coordinated Scheduling and Power Allocation in Downlink Multicell OFDMA Networks," Vehicular Technology, IEEE Transactions on, vol.58, no.6, pp.2835-2848, Jul. 2009. [9] Jo, Han-Shin, et al., "Self-optimized coverage coordination in femtocell networks," Wireless Communications, IEEE Transactions on, vol.9, no.10, pp. 2977-2982, Oct. 2010. [10] Lu Zhang, Lin Yang, Tao Yang, "Cognitive Interference Management for LTE-A Femtocells with Distributed Carrier Selection," Vehicular Technology Conference Fall (VTC 2010-Fall), 2010 IEEE 72nd, pp.1-5, Sep. 2010. [11] A. Goldsmith, Wireless Communications, Cambridge University Press, 2004. 이주화 2012 년 2 월경희대학교컴퓨터공학과 ( 공학사 ). 2012 년 3 월 ~ 현재경희대학교컴퓨터공학과석사과정. 관심분야는 Cognitive Radio, Femtocell, 무선네트워크 허 림 2008 년 2 월경희대학교컴퓨터공학과 ( 공학사 ). 2010 년 2 월경희대학교컴퓨터공학과 ( 공학석사 ). 2010 년 3 월 ~ 현재경희대학교컴퓨터공학과박사과정. 관심분야는 Social Network, Social Peer-to-Peer, Mobility Management, Sensor Networks, CCN 홍충선 1983년경희대학교전자공학과 ( 공학사 ) 1985년경희대학교전자공학과 ( 공학석사 ) 1997년 Keio University, Department of Information and Computer Science ( 공학박사 ). 1988년~1999년한국통신통신망연구소수석연구원 / 네트워킹연구실장. 1999년~현재경희대학교컴퓨터공학과교수. 관심분야는인터넷서비스및망관리구조, 미래인터넷, IP mobility, Sensor Networks, Network Security