핵심 개념
통합 물리 매개변수 인식 기술을 활용하여 새로 설치된 광섬유 선로 시스템을 반자동으로 측정 및 최적화하는 방법론을 제안합니다.
초록
이 연구에서는 광학 선로 시스템(OLS) 프로비저닝을 자동화하기 위한 방법과 아키텍처를 제안합니다. 핵심 기술은 디지털 종단 모니터링(DLM)과 OLS 물리 매개변수 보정을 실시간으로 통합하여 전송 성능 최적화를 위한 물리적 링크 매개변수를 추출하는 것입니다.
제안된 방법론은 다음과 같은 장점을 가집니다:
- 사용자 사이트의 최소 점유 면적
- 보완적인 원격 측정 기술을 통한 핵심 네트워크 특성의 정확한 추정
- 모든 운영 작업을 원격으로 수행할 수 있는 기능
이러한 접근 방식을 통해 다른 시간대의 원격 운영자가 1시간 이내에 스위치오버 및 보정을 수행할 수 있음을 보였습니다. GNPy로 계산된 Q 팩터 추정치와 측정 결과를 비교하여, 제안된 물리 매개변수 인식 모델이 기존 설계 대비 QoT 예측 오차를 개선할 수 있음을 확인했습니다.
통계
광섬유 경로 길이는 163.0 km이며, 3개의 5.1 km 루프로 구성됩니다.
보스터 증폭기 이득을 12 dB에서 20 dB까지 0.5 dB 단계로 변화시키며 측정을 수행했습니다.
4개의 400G 채널이 100 GHz 간격으로 전송되었습니다.
인용구
"우리는 통합 물리 매개변수 인식 기술을 활용하여 새로 설치된 광섬유 선로 시스템을 반자동으로 측정 및 최적화하는 방법론을 제안합니다."
"제안된 방법론은 사용자 사이트의 최소 점유 면적, 보완적인 원격 측정 기술을 통한 핵심 네트워크 특성의 정확한 추정, 모든 운영 작업을 원격으로 수행할 수 있는 기능 등의 장점을 가집니다."
"GNPy로 계산된 Q 팩터 추정치와 측정 결과를 비교하여, 제안된 물리 매개변수 인식 모델이 기존 설계 대비 QoT 예측 오차를 개선할 수 있음을 확인했습니다."