초록
PMIPv6(Proxy Mobile IPv6)는 MN(Mobile Node)의 이동성을 지원하기 위한 망 기반의 이동성관리 기술이다. PMIPv6의 구성 요소는 네트워크 기반 이동성 지원 프로토콜로서 도메인을 관리하는 LMA(Local Mobility Anchor)와 MN의 이동을 감지하고 MN의 위치 정보를 등록하는 MAG(Mobile Access Gateway) 그리고 MN으로 구성되어 있다. PMIPv6는 LMA와 MAG 사이의 터널을 형성하고 패킷이 LMA를 통하여 전달되도록 설계하여, LMA 병목현상 및 종단 간 지연이 증가하는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 경로 최적화 수행 가능 감지, 경로 최적화 절차 등의 많은 연구가 진행되고 있으나 추가적인 시그널링으로 인한 오버헤드가 증가하고 다중 LMA 환경에 적용하기에 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 다중 LMA 환경을 고려한 PMIPv6 기반의 향상된 경로 최적화 방안을 제안한다. PMIPv6 도메인의 모든 LMA는 PIG(Proxy Internetworking Gateway)에 연결되어 PMIPv6 도메인 간 분산 이동성 제어를 수행한다. PMIPv6 도메인 내 모든 LMA의 정보를 MAG가 유지하도록 하여 신속하게 경로 최적화를 수행하도록 하였으며, LMA에 경로 최적화 상태 정보를 PIG로부터 수신 받아 저장하여 추가적인 시그널링없이 경로 최적화를 지원하도록 한다.
Proxy Mobile IPv6 (PMIPv6) is designed to provide network-based mobility management support to an MN without any involvement of the MN in the mobility related signalling, hence, the proxy mobility entity performs all related signalling on behalf of the MN. The new principal functional entities of PMIPv6 are the local mobility anchor (LMA) and the mobile access gateway (MAG). In PMIPv6, all the data traffic sent from the MN gets routed to the LMA through a tunnel between the LMA and the MAG, but it still has the single point of failure (SPOF) and bottleneck state of traffic. To solve these problems, various approaches directed towards PMIPv6 performance improvements such as route optimization proposed. But these approaches add additional signalling to support MN's mobility, which incurs extra network overhead and still has difficult to apply to multiple-LMA networks. In this paper, we propose a improved route optimization in PMIPv6-based multiple-LMA networks. All LMA connected to the proxy internetworking gateway (PIG), which performs inter-domain distributed mobility control. And, each MAG keeps the information of all LMA in PMIPv6 domain, so it is possible to perform fast route optimization. Therefore, it supports route optimization without any additional signalling because the LMA receives the state information of route optimization from PIG.