KR102442410B1

KR102442410B1 - 이동 가능 물체를 고려한 통신 환경 분석 및 망 설계를 위한 방법 및 장치

Info

Publication number: KR102442410B1
Application number: KR1020170174308A
Authority: KR
Inventors: 이순영; 박성범; 장상현; 조민성
Original assignee: 삼성전자 주식회사
Priority date: 2017-12-18
Filing date: 2017-12-18
Publication date: 2022-09-14
Also published as: US11463185B2; EP3683985A4; CN111418167B; EP3683985A1; KR20190073044A; US20210167878A1; WO2019124879A1; CN111418167A

Abstract

본 개시는 4G 시스템 이후 보다 높은 데이터 전송률을 지원하기 위한 5G 통신 시스템을 IoT 기술과 융합하는 통신 기법 및 그 시스템에 관한 것이다. 본 개시는 5G 통신 기술 및 IoT 관련 기술을 기반으로 지능형 서비스 (예를 들어, 스마트 홈, 스마트 빌딩, 스마트 시티, 스마트 카 혹은 커넥티드 카, 헬스 케어, 디지털 교육, 소매업, 보안 및 안전 관련 서비스 등)에 적용될 수 있다. 본 명세서의 일 실시 예에 따르는 무선 통신 시스템에서 무선 신호 전송 특성을 확인하는 방법은 신호 송신 위치를 확인하는 단계; 신호 수신 위치를 확인하는 단계; 상기 신호 송신 위치 및 상기 신호 수신 위치 사이에 이동 가능한 물체가 위치하는 영역을 확인하는 단계; 상기 영역에서 상기 이동 가능한 물체의 특성을 확인하는 단계; 및 상기 이동 가능한 물체의 특성을 기반으로 상기 신호 송신 위치에서 상기 신호 수신 위치로 전송되는 무선 신호의 전송 특성을 확인하는 단계를 포함한다.

Description

이동 가능 물체를 고려한 통신 환경 분석 및 망 설계를 위한 방법 및 장치 {Method and apparatus for analyzing communication environment and network design considering movable objects}

본 명세서의 실시 예는 무선 통신 시스템 운용을 위한 전파 통신 환경 모델링 하고, 이를 기반으로 망 운용을 위한 방법 및 이를 이용한 장치에 관한 발명이다. 보다 구체적으로 본 명세서의 실시 예는 mmWave를 이용한 무선 통신 환경에서 이동 가능한 물체의 이동 경로와 이동 특성을 고려하여 해당 영역의 무선 신호 전파 특성을 분석하여 이를 기반으로 통신 환경을 모델링 하고 이를 망 운용을 위한 방법 및 이를 이용한 장치를 제공하기 위한 발명이다

4G 통신 시스템 상용화 이후 증가 추세에 있는 무선 데이터 트래픽 수요를 충족시키기 위해, 개선된 5G 통신 시스템 또는 pre-5G 통신 시스템을 개발하기 위한 노력이 이루어지고 있다. 이러한 이유로, 5G 통신 시스템 또는 pre-5G 통신 시스템은 4G 네트워크 이후 (Beyond 4G Network) 통신 시스템 또는 LTE 시스템 이후 (Post LTE) 이후의 시스템이라 불리어지고 있다. 높은 데이터 전송률을 달성하기 위해, 5G 통신 시스템은 초고주파(mmWave) 대역 (예를 들어, 60기가(60GHz) 대역과 같은)에서의 구현이 고려되고 있다. 초고주파 대역에서의 전파의 경로손실 완화 및 전파의 전달 거리를 증가시키기 위해, 5G 통신 시스템에서는 빔포밍(beamforming), 거대 배열 다중 입출력(massive MIMO), 전차원 다중입출력(Full Dimensional MIMO: FD-MIMO), 어레이 안테나(array antenna), 아날로그 빔형성(analog beam-forming), 및 대규모 안테나 (large scale antenna) 기술들이 논의되고 있다. 또한 시스템의 네트워크 개선을 위해, 5G 통신 시스템에서는 진화된 소형 셀, 개선된 소형 셀 (advanced small cell), 클라우드 무선 액세스 네트워크 (cloud radio access network: cloud RAN), 초고밀도 네트워크 (ultra-dense network), 기기 간 통신 (Device to Device communication: D2D), 무선 백홀 (wireless backhaul), 이동 네트워크 (moving network), 협력 통신 (cooperative communication), CoMP (Coordinated Multi-Points), 및 수신 간섭제거 (interference cancellation) 등의 기술 개발이 이루어지고 있다. 이 밖에도, 5G 시스템에서는 진보된 코딩 변조(Advanced Coding Modulation: ACM) 방식인 FQAM (Hybrid FSK and QAM Modulation) 및 SWSC (Sliding Window Superposition Coding)과, 진보된 접속 기술인 FBMC(Filter Bank Multi Carrier), NOMA(non orthogonal multiple access), 및SCMA(sparse code multiple access) 등이 개발되고 있다.

한편, 인터넷은 인간이 정보를 생성하고 소비하는 인간 중심의 연결 망에서, 사물 등 분산된 구성 요소들 간에 정보를 주고 받아 처리하는 IoT(Internet of Things, 사물인터넷) 망으로 진화하고 있다. 클라우드 서버 등과의 연결을 통한 빅데이터(Big data) 처리 기술 등이 IoT 기술에 결합된 IoE (Internet of Everything) 기술도 대두되고 있다. IoT를 구현하기 위해서, 센싱 기술, 유무선 통신 및 네트워크 인프라, 서비스 인터페이스 기술, 및 보안 기술과 같은 기술 요소 들이 요구되어, 최근에는 사물간의 연결을 위한 센서 네트워크(sensor network), 사물 통신(Machine to Machine, M2M), MTC(Machine Type Communication)등의 기술이 연구되고 있다. IoT 환경에서는 연결된 사물들에서 생성된 데이터를 수집, 분석하여 인간의 삶에 새로운 가치를 창출하는 지능형 IT(Internet Technology) 서비스가 제공될 수 있다. IoT는 기존의 IT(information technology)기술과 다양한 산업 간의 융합 및 복합을 통하여 스마트홈, 스마트 빌딩, 스마트 시티, 스마트 카 혹은 커넥티드 카, 스마트 그리드, 헬스 케어, 스마트 가전, 첨단의료서비스 등의 분야에 응용될 수 있다.

이에, 5G 통신 시스템을 IoT 망에 적용하기 위한 다양한 시도들이 이루어지고 있다. 예를 들어, 센서 네트워크(sensor network), 사물 통신(Machine to Machine, M2M), MTC(Machine Type Communication)등의 기술이 5G 통신 기술인 빔 포밍, MIMO, 및 어레이 안테나 등의 기법에 의해 구현되고 있는 것이다. 앞서 설명한 빅데이터 처리 기술로써 클라우드 무선 액세스 네트워크(cloud RAN)가 적용되는 것도 5G 기술과 IoT 기술 융합의 일 예라고 할 수 있을 것이다.

이와 같은 최근의 통신 시스템의 경우 상대적으로 고주파의 통신 신호를 사용하는 바, 이동 가능한 물체를 고려한 무선 통신 환경을 분석하고 이를 기반으로 망을 구성하고, 설치된 망을 운용할 필요성이 있다.

본 명세서의 실시 예는 상술한 문제점을 해결하기 위하여 제안된 것으로 이동가능한 물체를 고려한 무선 통신 시스템 운용을 위한 전파 통신 환경 모델링 하고, 이를 통한 운용을 위한 방법 및 이를 이용한 장치를 제공하는 것을 목적으로 한다. 또한 무선 신호를 이용하는 통신 시스템에서 송신기에서 전송되는 무선 신호와 이동 가능한 물체가 위치하는 영역을 고려한 무선 신호 전파 특성을 분석하여 모델링 하고, 이를 기반으로 한 망 운용을 위한 방법 및 장치를 제공하는 것을 목적으로 한다.

상술한 과제를 달성하기 위하여, 본 명세서의 일 실시 예에 따르는 무선 통신 시스템에서 무선 신호 전송 특성을 확인하는 방법은 신호 송신 위치를 확인하는 단계; 신호 수신 위치를 확인하는 단계; 상기 신호 송신 위치 및 상기 신호 수신 위치 사이에 이동 가능한 물체가 위치하는 영역을 확인하는 단계; 상기 영역에서 상기 이동 가능한 물체의 특성을 확인하는 단계; 및 상기 이동 가능한 물체의 특성을 기반으로 상기 신호 송신 위치에서 상기 신호 수신 위치로 전송되는 무선 신호의 전송 특성을 확인하는 단계를 포함한다.

본 명세서의 다른 실시 예에 따르는 무선 통신 시스템에서 신호 전송 특성을 확인하는 연산 장치는 정보를 송신 및 수신 할 수 있는 송수신부; 및 상기 송수신부와 연결되며, 신호 송신 위치를 확인하고, 신호 수신 위치를 확인하고, 상기 신호 송신 위치 및 상기 신호 수신 위치 사이에 이동 가능한 물체가 위치하는 영역을 확인하고, 상기 영역에서 상기 이동 가능한 물체의 특성을 확인하고, 상기 이동 가능한 물체의 특성을 기반으로 상기 신호 송신 위치에서 상기 신호 수신 위치로 전송되는 무선 신호의 전송 특성을 확인하는 제어부를 포함한다.

본 명세서의 실시 예에 따르면 무선 통신 시스템에서 무선 신호의 전파 전송 특성을 파악하고, 이를 기반으로 보다 정확한 시스템 모델링 및 망 운용을 할 수 있다.

도 1은 수학적 모델링 기법을 이용한 망 설계를 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 본 명세서의 실시 예에 따른 레이 트레이싱 시뮬레이션 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 3a 및 3b는 본 명세서의 실시 예에 따른 3차원 지도 정보를 획득하기 위한 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 4a 및 4b는 본 명세서의 실시 예에 따라 이미지 정보를 통해 이미지 내의 물체의 재질 정보 획득하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 본 명세서의 실시 예에 따라 레이 트레이싱을 통한 통신 채널 환경을 분석하기 위한 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 본 명세서의 실시 예에 따른 이동 가능한 물체가 무선 신호 전송에 미치는 영향과 이에 따른 신호 손실을 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 본 명세서의 실시 예에 따른 이동 가능한 물체를 고려한 무선 신호 전송 시뮬레이션을 수행하기 위한 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 본 명세서의 실시 예에 따른 혼잡도 정보를 고려한 모델링 및 시뮬레이션을 하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 9는 본 명세서의 실시 예에 따른 교통 정보를 고려한 이동 가능한 물체 정보를 획득하기 위한 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 10은 본 명세서의 실시 예에 따른 도로와 보도에서 이동 가능한 영역을 판단하고 해당 영역에 혼잡도 정보를 기반으로 물리 계수로 모델링 하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 11은 본 명세서의 실시 예에 따른 물체의 이동 가능 영역 및 혼잡도를 고려하여 지도 정보에 매핑을 수행하고 이를 기반으로 신호 송수신 환경을 분석하기 위한 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 12는 본 명세서의 실시 예에 따른 시간에 따른 이동 가능한 물체의 혼잡도를 적용하기 위한 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 13은 본 명세서의 실시 예에 따른 이동 가능한 물체의 시간 별 혼잡도를 기반으로 신호 전파 특성을 판단하기 위한 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 14는 본 명세서의 실시 예에 따른 연산장치를 설명하기 위한 도면이다.
도 15는 본 명세서의 실시 예에 따른 기지국을 설명하기 위한 도면이다.

이하, 본 발명의 실시 예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.

실시 예를 설명함에 있어서 본 발명이 속하는 기술 분야에 익히 알려져 있고 본 발명과 직접적으로 관련이 없는 기술 내용에 대해서는 설명을 생략한다. 이는 불필요한 설명을 생략함으로써 본 발명의 요지를 흐리지 않고 더욱 명확히 전달하기 위함이다.

마찬가지 이유로 첨부 도면에 있어서 일부 구성요소는 과장되거나 생략되거나 개략적으로 도시되었다. 또한, 각 구성요소의 크기는 실제 크기를 전적으로 반영하는 것이 아니다. 각 도면에서 동일한 또는 대응하는 구성요소에는 동일한 참조 번호를 부여하였다.

본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시 예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시 예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시 예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.

이 때, 처리 흐름도 도면들의 각 블록과 흐름도 도면들의 조합들은 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들에 의해 수행될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 이들 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 범용 컴퓨터, 특수용 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비의 프로세서에 탑재될 수 있으므로, 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비의 프로세서를 통해 수행되는 그 인스트럭션들이 흐름도 블록(들)에서 설명된 기능들을 수행하는 수단을 생성하게 된다. 이들 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 특정 방식으로 기능을 구현하기 위해 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비를 지향할 수 있는 컴퓨터 이용 가능 또는 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장되는 것도 가능하므로, 그 컴퓨터 이용가능 또는 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장된 인스트럭션들은 흐름도 블록(들)에서 설명된 기능을 수행하는 인스트럭션 수단을 내포하는 제조 품목을 생산하는 것도 가능하다. 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비 상에 탑재되는 것도 가능하므로, 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비 상에서 일련의 동작 단계들이 수행되어 컴퓨터로 실행되는 프로세스를 생성해서 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비를 수행하는 인스트럭션들은 흐름도 블록(들)에서 설명된 기능들을 실행하기 위한 단계들을 제공하는 것도 가능하다.

또한, 각 블록은 특정된 논리적 기능(들)을 실행하기 위한 하나 이상의 실행 가능한 인스트럭션들을 포함하는 모듈, 세그먼트 또는 코드의 일부를 나타낼 수 있다. 또, 몇 가지 대체 실행 예들에서는 블록들에서 언급된 기능들이 순서를 벗어나서 발생하는 것도 가능함을 주목해야 한다. 예컨대, 잇달아 도시되어 있는 두 개의 블록들은 사실 실질적으로 동시에 수행되는 것도 가능하고 또는 그 블록들이 때때로 해당하는 기능에 따라 역순으로 수행되는 것도 가능하다.

이 때, 본 실시 예에서 사용되는 '~부'라는 용어는 소프트웨어 또는 FPGA또는 ASIC과 같은 하드웨어 구성요소를 의미하며, '~부'는 어떤 역할들을 수행한다. 그렇지만 '~부'는 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니다. '~부'는 어드레싱할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다. 따라서, 일 예로서 '~부'는 소프트웨어 구성요소들, 객체지향 소프트웨어 구성요소들, 클래스 구성요소들 및 태스크 구성요소들과 같은 구성요소들과, 프로세스들, 함수들, 속성들, 프로시저들, 서브루틴들, 프로그램 코드의 세그먼트들, 드라이버들, 펌웨어, 마이크로코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조들, 테이블들, 어레이들, 및 변수들을 포함한다. 구성요소들과 '~부'들 안에서 제공되는 기능은 더 작은 수의 구성요소들 및 '~부'들로 결합되거나 추가적인 구성요소들과 '~부'들로 더 분리될 수 있다. 뿐만 아니라, 구성요소들 및 '~부'들은 디바이스 또는 보안 멀티미디어카드 내의 하나 또는 그 이상의 CPU들을 재생시키도록 구현될 수도 있다.

또한 실시 예에서 방법을 설명하는 도면에서 설명의 순서가 반드시 실행의 순서와 대응되지는 않으며, 선후 관계가 변경되거나 병렬적으로 실행 될 수도 있다. 또한 실시 예에서 필수적이라 언급되지 않은 단계는 선택적으로 수행될 수 있음이 자명하다.

도 1은 수학적 모델링 기법을 이용한 망 설계를 설명하기 위한 도면이다.

도 1을 참조하면 송신기(110, 120)은 송신 빔(112, 122)을 형성하여 신호를 전송할 수 있다.

이와 같이 수학적 모델링 기법은 송신 신호의 주파수 및 거리 등등을 입력으로 특정 신호 송수신 모델링 기법을 통해 명시적(explicit)으로 표현된 함수를 통해 RF 정보를 예측할 수 있다. 도면에서와 같이 송신기(110, 120)은 각각 세 방향의 빔(112, 122)을 형성할 수 있고, 이에 따라 모델링 기법을 통해 송신 신호의 RF 특성을 적용할 수 있다. 이와 같이 수학적 모델링 기법을 통하면 보다 적은 계산량으로 RF 정보를 예측할 수 있으나 보다 높은 주파수에서 정확한 측정을 위한 방법이 요구된다.

도 2는 본 명세서의 실시 예에 따른 레이 트레이싱 시뮬레이션 방법을 설명하기 위한 도면이다.

도 2를 참조하면 하나 이상의 송신기(212, 214, 216)에서 신호를 송신하는 것을 가정하고, 이에 따라 각 송신기(212, 214, 216)에서 송신한 신호가 수신되는 강도가 지도 상에 명암으로 표시된다. 보다 짙은 색이 강한 수신 강도를 가지는 지역이고 연한 색일수록 약한 신호 강도를 가지게 된다.

보다 구체적으로 수신기(220)의 위치를 가정하고 해당 영역에서 신호의 수신 강도를 판단할 수 있다. 또한 하나의 송신기(212)로부터 수신기(220)까지 가능한 경로 각각에 대한 전송 채널을 판단할 수 있다. 송신기(212)로부터 수신기(220)에 직접 송신되는 신호(242)가 있을 수 있고, 다른 물체(230)에 반사되어 수신되는 신호(232)도 있다. 이와 같이 레이 트레이싱에 따른 시뮬레이션을 수행하면, 특정 영역에 송신기(212, 214, 216)로부터 수신된 신호의 강도와 해당 신호의 전송 경로에 대한 정보를 획득할 수 있다. 상기 신호의 전송 경로에 따른 신호 수신 강도를 판단할 때 반사되는 물체의 표면 재질 및 외부 형태 중 적어도 하나를 고려할 경우 수신기(220)에서 보다 정확한 신호 수신 정보를 획득할 수 있다. 실시 예에서 표면 재질로 언급하나, 이는 물체의 외부 표면만을 의미하지 않으며, 전파의 반사에 영향을 미칠 수 있는 내부의 재질까지 포함하는 개념이며, 이와 같은 정보를 통해 보다 정확한 전파 반사의 특징을 추정할 수 있다.

또한 직접적으로 신호가 송신되는 경로 상에 전파 투과 가능한 장애물이 위치할 수 있다. 상기 장애물의 일 예로 나무가 있을 수 있으며, 나무 이외에도 전파가 투과 되면서 신호 감쇠가 일어날 수 있는 장애물을 레이 트레이싱 시뮬레이션 시 고려할 수 있다. 이와 같이 전파 투과가 가능한 장애물에 대한 정보를 고려함으로써 보다 정확한 시뮬레이션 결과를 획득할 수 있다. 상기 나무는 통신 경로 상에 위치하여 전파 투과시 신호 감쇠를 초래하는 장애물의 예시로 다른 식물 또는 통신 경로 상에 설치된 설치물 일 수 있으며, 이외에 신호 감쇠를 일으킬 수 있는 다른 물체들을 포함할 수 있다.

이와 같이 레이 트레이싱을 수행함으로써 지도 상에 최적의 송신기 위치 및 수신기 위치 중 적어도 하나를 결정할 수 있다. 또한 실시 예에 따라 레이 트레이싱 시뮬레이션은 복수개의 송신기 위치 후보 및 수신기 위치 후보를 고려하여 수행될 수 있으며, 레이트레이싱 결과에 따라 송신기 위치 및 수신기 위치 중 적어도 하나를 결정할 수 있다.

이와 같이 레이 트레이싱 시뮬레이션 기법은 RF 신호가 지나가는 경로 각각에 대한 전송 채널을 판단하고, 이를 기반으로 수신기(220)의 위치에서 RF 신호 정보를 예측할 수 있다. 실시 예에서 레이 트레이싱 시뮬레이선 기법은 신호의 경로에 따른 채널 환경을 판단하는 과정에서 신호가 전송되는 거리뿐 아니라 그 경로의 환경(e.g. 매질의 종류), 3D 지형 및 건물에 의한 반사 및 회절 중 적어도 하나를 계산하여, 보다 정확한 RF 신호 정보를 예측할 수 있다. 또한 상기 기법을 통한 채널 추정 방법은 RF 신호의 주파수에 따른 제한이 없고 실제 환경을 정교하게 반영할 수 있으며, 시뮬레이션 결과를 기반으로 최적의 송신 위치 및 수신 위치 중 적어도 하나를 판단할 수 있다.

또한 5G 네트워크는 28 - 60 GHz의 초고주파 신호를 이용한다. 따라서 5G 망설계 툴에서 무선 신호 정보를 알아내기 위해서는 수학적 모델링 기법이 아닌 레이 트레이싱 시뮬레이션 기법을 사용하여 정확도를 높일 수 있다. 레이 트레이싱 시뮬레이션의 일 예에서 전파가 건물에 부딪혀 반사되는 경로를 예측할 때 모든 건물들의 표면이 동일한 RF 성질을 가진 것으로 가정하고 반사를 계산할 수 있다. 하지만 반사면의 표면 재질, 외부 형태 및 패턴에 따라 RF 신호의 반사율이 차이가 나기 때문에 이러한 가정은 정확한 시뮬레이션 결과를 보장하지 못하는 바, 이에 따른 정보를 고려한 레이 트레이싱 기법이 요구된다.

도 3a 및 3b는 본 명세서의 실시 예에 따른 3차원 지도 정보를 획득하기 위한 방법을 설명하기 위한 도면이다.

도 3a 및 3b를 참조하면, 도 3a의 실제 이미지 정보와 상기 이미지 정보에 대응하는 위치 정보를 기반으로 3차원 지도 정보를 획득할 수 있다. 보다 구체적으로 상기 이미지 정보를 기반으로 레이 트레이싱 시뮬레이션을 수행할 수 있도록 도 3b의 3차원 지도 정보를 획득할 수 있다.

도 3b에서 획득된 지도 정보는 건물(310), 수신기 후보 영역(330) 및 나무(320)를 포함할 수 있다. 이와 같이 지도 정보를 획득함으로써 이를 기반으로 송신기 위치 후보 및 수신기 위치 후보를 결정하고, 이에 따라 레이 트레이싱 시뮬레이션을 수행하여 최적의 송신기 위치 및 수신기 위치 중 적어도 하나를 결정할 수 있다.

또한 실시 예에서 건물(310)과 같은 요소의 경우 전파를 반사하거나 산란하는 특징을 가질 수 있으며, 이와 같은 요소의 경우 표면 재질 및 외부 형태를 고려함으로써 보다 정확한 시뮬레이션 결과를 획득할 수 있다.

또한 실시 예에서 나무(320)의 경우 전파 투과가 가능하나 투과된 전파가 공기중에 비해 큰 신호 감쇠를 겪을 수 있다. 이와 같이 나무(320)와 같은 물체를 통한 전파 전달 특성을 고려함으로써 보다 정확한 시뮬레이션 결과를 획득할 수 있다.

또한 실시 예에서 수신기 후보 영역(330)은 레이 트레이싱에 따라 선택적으로 수행될 수 있으며, 고정 또는 이동 가능한 수신기가 설치될 수 있는 영역을 포함할 수 있다. 보다 구체적으로 건물(310)의 창문 영역에 수신기를 설치하고, 이를 통해 건물 내부에 다른 수신기와 건물 외부의 송신기 사이의 통신에서 창문 영역에 설치된 수신기가 릴레이 역할을 수행할 수 있다. 이와 같이 수신기 후보 영역(330)을 고려하여 레이 트레이싱 시뮬레이션을 수행함으로써 보다 양호한 신호 수신환경을 고려한 결과 값을 얻을 수 있다.

도 4a 및 4b는 본 명세서의 실시 예에 따라 이미지 정보를 통해 이미지 내의 물체의 재질 정보 획득하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.

도 4a 및 4b를 참조하면, 이미지 정보에서 이미지 내부에 표시된 물체의 재질을 판단할 수 있다. 보다 구체적으로 이미지 정보에서 딥러닝 기반의 컴퓨터 비전 기술을 기반으로 이미지 내부의 물체의 재질을 판단할 수 있다. 보다 구체적인 딥러닝 기반의 컴퓨터 비전 기술과 관련된 특징은 후술하도록 한다.

실시 예에서 도 4a의 이미지 정보를 분석하여, 도 4b의 결과를 얻을 수 있다. 이때 이미지 내부에 표시되는 색상, 명암, 반사율, 각 요소간의 상호 위치 관계 및 이미지 전체 구성 요소의 배치 중 적어도 하나를 기반으로 각 요소를 판단할 수 있다. 실시 예에서 이미지 분석을 통해 아스팔트(410), 콘크리트(420), 식물(430), 철재 구조물(440), 차량(450), 하늘(460) 및 유리(470)등의 재질을 판단할 수 있다. 이와 같이 이미지 정보를 통해 이미지 내부에 표시된 요소들의 재질을 판단하고, 상기 재질의 특성을 레이 트레이싱 시뮬레이션에 반영함으로써 보다 정확한 결과를 얻을 수 있다.

도 5는 본 명세서의 실시 예에 따라 레이 트레이싱을 통한 통신 채널 환경을 분석하기 위한 방법을 설명하기 위한 도면이다.

도 5를 참조하면 레이 트레이싱 시뮬레이션을 수행하기 위한 방법이 개시된다. 실시 예에서 레이 트레이싱 시뮬레이션은 제어부를 포함하는 연산장치에서 수행 될 수 있다. 상기 연산 장치는 중앙 제어 프로세서를 포함하는 연산 장치일 수 있으며, 개인용 컴퓨터, 워크스테이션 등을 포함할 수 있다. 이하 실시 예에서 시뮬레이션은 연산 장치에 의해 수행되는 것으로 언급될 수 있다.

단계 510에서 연산 장치는 2차원 이미지 정보 및 3차원 지도 정보를 획득할 수 있다. 실시 예에서 2차원 이미지 정보는 이미지에 대응하는 추가정보를 포함할 수 있으며, 상기 추가 정보는 이미지가 촬영된 위치 정보, 방향 정보, 화각을 포함한 촬영 정보를 포함할 수 있다. 상기 추가 정보를 기반으로 2차원 이미지 정보와 대응하는 3차원 지도 정보를 판단할 수 있다. 또한 3차원 지도 정보는 위치 정보와 이에 대응하는 3차원 지도 정보를 포함할 수 있다. 이와 같은 정보는 지표 또는 수면 위에 건물, 구조물, 식물 들의 형태 정보를 포함할 수 있으며, 실시 예에 따라 송신기 후보 위치 및 수신기 후보 위치 중 적어도 하나와 관련된 정보를 포함할 수 있다.

단계 520에서 연산 장치는 지도 정보 및 이미지 정보 중 적어도 하나를 기반으로 실재 환경 정보를 획득할 수 있다. 실재 환경 정보는 통신 경로 상에 위치하는 물체 및 물체의 특성을 포함할 수 있다. 보다 구체적으로 2차원 이미지 정보를 분석하여 이를 기반으로 통신 경로 상에 위치할 수 있는 물체들의 특성을 판단할 수 있다. 상기 물체들의 특성은 물체 표면의 재질 및 물체 외부 형태 중 적어도 하나를 포함할 수 있으며, 전파 투과가 가능한 물체의 경우 물체의 형상 및 투과시 신호 감쇠 정도와 관련된 정보를 포함할 수 있다.

단계 530에서 연산장치는 상기 단계 510 및 520에서 획득한 정보를 기반으로 통신 경로의 실재 환경 정보를 3차원 지도 정보에 매핑할 수 있다. 이와 같이 3차원 지도 정보에 매핑할 때 2차원 이미지 정보에 포함된 추가 정보를 기반으로 3차원 지도 정보에 대응되는 물체에 상기 2차원 이미지 정보를 통해 획득한 추가 정보를 매핑할 수 있다.

단계 540에서 연산 장치는 상기 단계 530을 통해 생성된 정보를 기반으로 레이 트레이싱 시뮬레이션을 수행할 수 있다. 실시 예에서 레이 트레이싱 시뮬레이션은 특정 방향의 빔을 고려하여, 순차적으로 빔 정보를 변경하면서 그에 대응하는 레이 트레이싱 시뮬레이션을 수행하거나, 송신기에서 전송할 수 있는 전 방향의 빔을 동일한 시구간 내에 전송한 경우를 가정하고 그에 대응하는 레이 트레이싱 시뮬레이션을 수행할 수 있다. 레이 트레이싱 시뮬레이션 수행 결과 송신기에서 전송된 신호가 수신기에 수신되기 위해서 거치는 경로와 상기 경로 상에 위치한 실재 환경 정보를 반영하여 수신기에서 수신할 수 있는 신호 품질을 예측하고 이를 분석할 수 있다. 또한 실시 예에서 레이 트레이싱 시뮬레이션을 수행할 때, 3차원 지도 정보를 기반으로 송신 위치 및 수신 위치 중 적어도 하나를 결정하고, 상기 단계 530에서 매핑된 정보를 기반으로 신호 전송 환경을 판단할 수 있다.

단계 550에서 상기 레이 트레이싱 시뮬레이션을 기반으로 결과 값을 획득할 수 있으며, 상기 획득한 결과 값과 실재 환경에서 측정한 값을 기반으로 추가적인 레이 트레이싱 시뮬레이션을 수행할 수 있다. 보다 구체적으로 시뮬레이션 결과 값과 실재 환경 측정 값을 비교하여 비교된 값이 상이한 경우 상기 단계 520에서 획득한 정보를 상기 실재 환경 측정 값을 기반으로 변경하여 시뮬레이션 결과 값을 다시 생성할 수도 있다. 이와 같이 실재 환경 정보를 3차원 지도에 반영하여 레이 트레이싱 시뮬레이션을 수행함으로 써 보다 신뢰성 있는 통신 채널 분석이 가능하다. 보다 구체적으로 레이 트레이싱 시뮬레이션의 대상이 된 지역에서 직접 송신기와 수신기를 설치하고, 송신기에서 전송한 신호가 수신기에 수신되는 결과 값을 기반으로 레이 트레이싱 시뮬레이션을 수행하기 위한 기본 정보를 추가하거나 업데이트 할 수 있다.

이와 같이 레이 트레이싱 시뮬레이션 결과를 기반으로 지도 내의 특정 영역에 무선 서비스를 제공하기 위한 최적의 송신기 위치 및 수신기 위치 중 적어도 하나를 결정할 수 있다. 이와 같이 최적의 송신기 위치 및 수신기 위치 중 적어도 하나를 결정함으로써 효과적인 망 설계를 수행할 수 있다. 보다 구체적으로 특정 지역 내의 무선 단말에게 효과적으로 무선 신호를 제공하기 위해 최적의 기지국 위치를 결정할 수 있다. 이와 같이 최적의 기지국 위치를 결정함으로써 보다 적은 기지국을 배치하는 경우에도 효과적인 서비스를 제공할 수 있다.

또한 실재 환경에서 측정한 신호 수신 정보를 반영함으로써 적응적인 망 관리가 가능할 수 있다. 보다 구체적으로 송신기를 설치한 후, 주변 환경이 변경된 경우, 변경된 환경을 고려한 추가적인 레이 트레이싱 시뮬레이션을 수행하고, 이에 대한 결과 값을 추가로 반영하여 송신기 위치를 조정하는 것과 같은 망 관리를 수행할 수 있다. 또한 이와 같은 망 관리는 송신기 위치를 조정하는 것 이외에 송신기에서 전송하는 빔 관련 정보를 변경하는 것을 포함할 수 있다. 보다 구체적으로 송신기는 레이 트레이싱 시뮬레이션 결과 값을 기반으로 송신 빔 및 수신 빔을 결정할 수 있다. 이와 같은 송신 빔 및 수신 빔을 결정하기 위해서 레이 트레이싱 시뮬레이션 결과 값을 기반으로 빔 정렬을 수행할 수도 있다. 이와 같은 적응적인 망 관리는 주기적으로 수행될 수 있다.

도 6은 본 명세서의 실시 예에 따른 이동 가능한 물체가 무선 신호 전송에 미치는 영향과 이에 따른 신호 손실을 설명하기 위한 도면이다.

도 6을 참조하면, 송신기(610)에서 전송된 무선 신호가 수신 위치(640)에 전송되는 경로 상에 도로(630) 및 보도(640)이 위치할 수 있다. 이와 같은 경우 무선 신호의 전송 경로 상에 차량(635) 및 보행자(645)와 같이 이동할 수 있는 물체가 위치할 수 있으며, 이에 따라 신호 손실이 발생할 수 있다. 이때 송신기(610)에서 전송되는 무선 신호의 주파수가 높아질수록 상기 물체에 따른 경우 신호 손실이 커질 수 있는 바, 이를 고려한 신호 전송 환경 판단이 필요할 수 있다.

실시 예에 도로(630) 및 보도(640)의 경우 이와 같은 이동하는 물체가 빈번하게 위치할 수 있는 바, 실제로 송신기(610)에서 수신 위치(640) 사이에 신호 전송 환경을 판단하기 위해 도로(630) 및 보도(640)와 같은 영역 상에서 움직이는 물체의 특성을 고려할 필요성이 있다.

아래의 그래프(650)의 경우 시간에 따라 물체가 지나갈 경우 송신기(610)에서 수신 위치(640)로 전송되는 신호의 손실을 나타낸다. 실시 예에서 물체가 지나가는 구간(655)의 경우 신호 손실이 커질 수 있으며, 큰 물체가 지나갈 경우 보다 큰 신호 손실이 발생할 수 있다.

이 때 무선 신호 전송 경로 상에서 특정 영역에 위치할 수 있는 이동 가능한 물체의 특성을 파악할 필요성이 있다. 보다 구체적으로 전송 경로 상에 상기 물체가 위치할 수 있는 영역을 판단하고, 상기 영역 상에 지나가는 물체의 크기, 빈도, 속도, 이동 패턴 및 재질을 고려하여 무선 신호의 전송 환경을 모델링 할 수 있다.

도 7은 본 명세서의 실시 예에 따른 이동 가능한 물체를 고려한 무선 신호 전송 시뮬레이션을 수행하기 위한 방법을 설명하기 위한 도면이다.

도 7을 참조하면, 연산 장치는 신호 전송과 관련된 정보를 획득하고 이를 기반으로 시뮬레이션을 수행할 수 있으며, 차후 송신 장치가 설치될 경우 시뮬레이션 결과를 기반으로 통신 시스템을 제어할 수 있다.

단계 705에서 연산 장치는 송신기의 위치 및 수신기의 위치를 확인하고, 신호가 전송될 수 있는 경로 상에 위치하는 이동 가능한 물체가 위치할 수 있는 영역 정보를 획득할 수 있다. 이와 같은 정보는 외부 데이터 베이스나 사용자 입력을 통해서 획득할 수 있으며, 또한 지도 정보를 기반으로 획득할 수 있으며, 위성 사진 및 스트리트 뷰 등의 이미지 등을 기반으로 이동 가능한 물체가 위치할 수 있는 영역을 확인할 수도 있다. 이와 같이 이미지 정보를 기반으로 이동 가능한 물체가 위치할 수 있는 영역을 확인할 경우 머신 러닝 등을 통한 이미지 분석 방법을 통해 이동 가능한 물체가 위치할 수 있는 영역을 확인할 수도 있다.

단계 710에서 연산 장치는 해당 영역 상에 이동 가능한 물체의 특성을 확인할 수 있다. 보다 구체적으로 이동하는 물체들의 크기 정보, 이동 하는 빈도 정보, 이동하는 물체의 속도 정보, 주기적으로 이동할 경우 이동하는 패턴 정보 및 이동하는 물체의 재질 정보 중 적어도 하나를 확인할 수 있다. 또한 이외에도 무선 신호 전송에 영향을 끼칠 수 있는 이동 가능한 물체들의 특성 정보를 확인할 수 있다. 이와 같은 정보는 사용자 입력, 외부 데이터 베이스, 이미지나 동영상 분석을 통해서도 획득할 수 있다. 보다 구체적으로 해당 영역의 이동 가능한 물체의 특성을 시간 별로 확인하여 이를 기반으로 특성을 획득할 수도 있다.

단계 715에서 연산 장치는 획득한 정보를 기반으로 송신기에서 수신기로 신호가 전송되는 환경을 모델링 할 수 있다. 이 때 이동 가능한 물체가 위치할 수 있는 영역의 경우 해당 영역에 획득한 정보를 기반으로 결정된 물리 량을 가지는 물체가 위치하는 것으로 가정하고 모델링을 수행할 수 있다. 이와 같은 물리 량의 경우 이동 가능한 물체의 특성을 기반으로 결정될 수 있고, 3차원 상에서 위치할 수 있으며, 하나의 영역에서 이동 가능한 물체의 특성에 따라 각기 다른 물리량을 가지는 복수개의 물체가 위치하는 것으로 판단할 수도 있다. 일 예로 차량이 지나다니는 도로의 경우 지나가는 차량의 평균 크기를 기반으로 이동하는 차량이 차지할 수 있는 영역에 특정 물리 값을 가지는 물체가 위치하는 것으로 모델링을 수행할 수 있다. 차량의 평균 크기가 커질수록 상기 물체의 크기도 커지며, 보다 빈번하게 이동할 경우 신호 손실이 큰 물리 값을 가지도록 모델링 될 수도 있다.

단계 720에서 모델링한 정보를 기반으로 무선신호 전송과 관련된 시뮬레이션을 수행할 수 있다. 이와 같은 시뮬레이션 결과를 기반으로 연산 장치는 이동 가능한 물체를 고려하여 보다 정확한 무선 신호 전송 양상을 분석할 수 있다. 또한 이와 같은 시뮬레이션 결과를 기반으로 차후 통신 시스템이 운용될 때 송신기에서 상기 시뮬레이션 결과를 기반으로 신호를 전송할 수도 있다.

도 8은 본 명세서의 실시 예에 따른 혼잡도 정보를 고려한 모델링 및 시뮬레이션을 하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.

도 8을 참조하면, 연산 장치는 혼잡도 정보를 기반으로 이동 가능한 물체가 위치하는 영역에 대한 모델링을 수행하고 이를 기반으로 무선 신호 전파 양상을 분석하기 위한 레이 트레이싱 시뮬레이션을 하거나 빔 세기 및 방향을 조절함으로써 망 운용을 수행할 수 있다. 실시 예에서 시뮬레이션을 수행하는 연산 장치와 망 운용을 수행하는 연산장치는 동일한 연산 장치일 수도 있으며 상이한 연산장치일 수도 있다.

단계 805에서 연산 장치는 이동 가능한 물체가 위치할 수 있는 영역을 확인할 수 있다. 보다 구체적으로 도로 및 보도와 같이 이동 가능 물체가 위치할 수 있는 영역 정보를 확인할 수 있으며, 이와 같은 정보는 사용자의 입력 또는 이미지 정보를 분석하여 확인할 수 있다. 보다 구체적으로 지도 정보에 대응하는 이미지 정보를 기반으로 도로 및 보도와 같이 이동 가능한 물체가 위치할 수 있는 영역의 위치, 크기 등을 확인할 수 있다.

단계 810에서 연산 장치는 사용할 수 있는 혼잡도 정보를 확인할 수 있다. 보다 구체적으로 확인된 영역에서 사용할 수 있는 혼잡도 정보를 확인할 수 있다. 이와 같은 혼잡도 정보는 별도의 데이터를 통해 확인하거나 다른 시스템이나 서버에 접속하여 이와 관련된 데이터를 수신할 수 있다.

사용할 수 있는 혼잡도 정보가 혼잡도 맵일 경우 단계 815에서 연산 장치는 혼잡도 맵에서 얻은 혼잡도 관련 정보를 기반으로 무선 신호 전파와 관련된 물리 계수를 모델링 할 수 있다. 실시 예에서 이와 같은 혼잡도 맵은 교통량의 시변화를 표시한 맵일 수 있으며, 해당 지역의 셀률러 네트워크에 접속하는 사용자 수의 변화를 나타내는 맵을 포함할 수 있다. 이때 이동하는 물체의 크기와 관련된 정보는 위의 이미지 정보를 통해 분석될 수 있으며, 이동 속도가 통상적인 보행 속도 보다 빠르게 감지될 경우 차량을 통한 이동으로 가정하고 이와 같은 정보를 기반으로 물리 계수 모델링을 수행할 수 있다.

사용할 수 있는 정보가 실시간 교통/보행자 정보일 경우, 단계 820에서 연산 장치는 이와 같은 정보를 기반으로 혼잡도를 추정할 수 있다. 보다 구체적으로 이와 같은 정보는 CCTV를 통한 이미지 정보 및 네트워크 접속 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. CCTV를 통한 이미지 정보를 획득한 경우 연산 장치는 이미지 정보를 기반으로 혼잡도 및 이에 대한 시변화를 추정할 수 있다. 또한 네트워크 접속 정보일 경우 네트워크 접속 양과 관련된 정보, 네트워크에 접속한 사용자의 속도 정보를 기반으로 혼잡도를 추정할 수 있다.

단계 825에서 연산 장치는 상기 예측된 혼잡도를 기반으로 물리 계수 모델링을 수행할 수 있다.

사용할 수 있는 혼잡도 정보가 없을 경우 단계 830과 같이 사용자 입력에 따라 물리 계수 모델링을 수행할 수 있다. 이와 같은 사용자 입력에 따라 물리 계수 모델링을 수행하는 것은 이동 가능한 물체가 위치하는 영역전체를 동일 물리 계수로 모델링 하는 것을 포함할 수 있다. 이 때 동일 물리 계수는 복수의 영역에 대한 측정 정보를 기반으로 평균 값으로 물리 계수를 결정하는 것을 포함할 수 있다.

단계 835에서 연산 장치는 이와 같은 정보를 기반으로 도로/보도를 3차원 물체로 모델링 할 수 있다. 모델링 시 해당 영역의 크기 및 전파 전송과 관련된 물리 계수를 위에서 획득한 정보를 기반으로 결정할 수 있다.

단계 840에서 연산 장치는 모델링된 정보를 기반으로 무선 신호 전파 양상을 분석할 수 있도록 레이 트레이싱을 수행할 수 있다.

단계 845에서 연산 장치는 모델링된 도로/보도에 따라 망 운용을 다르게 할 수 있다. 보다 구체적으로 실시 예에서 이와 같은 망 운용인 기지국에 포함된 연산 장치에 의해 수행될 수 있다. 이 때 실시간 교통/보행자 정보를 기반으로 해당 영역에 이동 가능한 물체가 많이 위치할 경우, 해당 영역의 무선 채널의 상황이 좋지 않을 것을 예상 할 수 있으며, 이를 기반으로 빔 세기, 방향 등을 조절할 수 있다. 또한 단말의 채널 보고시 보다 넓은 영역에 대한 프리코딩 매트릭스 정보 및 채널 품질 정보 중 적어도 하나를 보고하도록 설정할 수 있다. 이와 같은 설정은 RRC와 같은 상위 계층 신호로 설정될 수 있다.

실시 예에서 상기 혼잡도는 단위 시간 당 상기 도로/보도 상에서 지나간 이동 가능한 물체의 개수 정보를 포함할 수 있다.

도 9는 본 명세서의 실시 예에 따른 교통 정보를 고려한 이동 가능한 물체 정보를 획득하기 위한 방법을 설명하기 위한 도면이다.

도 9를 참조하면 교통 정보에 따른 혼잡도 맵의 일 예시가 도시된다. 보다 구체적으로 지도(920) 상에 도로 정보를 확인할 수 있다. 이와 같은 도로 정보는 지도 정보에 추가적으로 포함된 정보를 기반으로 확인될 수 있으며, 별도의 이미지 정보를 기반으로 확인할 수도 있다. 이와 같은 도로 정보에서 각 구간 별에 현재 평균속도, 해당 속도, 소요시간 거리를 표시할 수 있으며, 이에 따라 해당 영역에 이동 가능한 물체의 밀도를 확인할 수 있다. 이와 같이 이동 가능한 물체의 밀도, 속도를 고려하여 해당 영역에 무선 신호 전파 양상을 분석하기 위한 3차원 물체를 모델링 할 수 있다.

실시 예에서 이와 같은 모델링 결과를 기반으로 무선 신호 전파 양상을 분석하거나 망 운용을 수행할 수도 있다. 모델링을 수행할 때는 해당 영역의 무신 신호 전파와 관련된 물리 계수를 모델링 할 수 있다. 기지국에서 망 운용을 할 때는 상기 혼잡도 정보를 활용하여 실시간으로 빔 정보를 조절하거나, 단말에게 보고하는 채널 관련 정보를 설정해줄 수 있다.

도 10은 본 명세서의 실시 예에 따른 도로와 보도에서 이동 가능한 영역을 판단하고 해당 영역에 혼잡도 정보를 기반으로 물리 계수로 모델링 하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.

도 10을 참조하면 해당 지도 영역에는 도로 및 보도가 위치할 수 있다. 실시 예에서 도로(1015) 및 보도(1020)를 기반으로 무선 신호 전파 양상을 분석하기 위한 모델링을 하는 방법이 도시된다.

실시 예의 도로와 보도 중 도로(1015) 및 보도(1020) 상의 이동 가능한 물체의 정보를 기반으로 무선 신호 전파 양상을 모델링 할 수 있다. 또한 상기 이동 가능한 물체의 정보는 이전의 실시 예에서 설명한 정보를 기반으로 획득될 수 있다.

도로(1015)의 경우, 통행 방향에 따라 차량 통행의 특성이 달라질 수 있다. 보다 구체적으로, 이동 방향을 기준으로 차량 통행의 특성을 판단할 수 있다. 또한 주로 이동하는 차량의 평균 크기를 기반으로 3차원 물체의 크기를 결정할 수 있으나 이에 제한되지 않는다. 실시 예에서 상향선 방향의 도로(1015)에서 차량의 이동 특성을 기반으로 물리 량을 결정할 수 있다. 보다 구체적으로 상향선 방향에서 유전률, 반사율 및 회절 계수 중 적어도 하나를 각각 a1, b1, c1으로 결정할 수 있으며, 위의 정보를 기반으로 도로(1015)의 상행선 방향에 상에 통행하는 차량의 크기를 기반으로 결정된 크기를 가지고 상기 유전률, 반사율 및 회절 계수를 기반으로 결정된 재질로 이루어진 3차원 물체가 위치하는 것으로 모델링 할 수 있다. 이와 유사하게 하행선 방향에서 유전률, 반사율 및 회절 계수 중 적어도 하나를 각각 a2, b2, c2으로 결정할 수 있으며, 위의 정보를 기반으로 도로(1015)의 하행선 방향에 상에 통행하는 차량의 크기를 기반으로 결정된 크기를 가지고 상기 유전률, 반사율 및 회절 계수를 기반으로 결정된 재질로 이루어진 3차원 물체가 위치하는 것으로 모델링 할 수 있다. 실시 예에서 상기 모델링을 위해 투과율을 추가로 더 고려할 수 있다.

또한 실시 예에서 보도(1020) 상에 보행자위치할 수 있는 보행자의 특성을 기반으로 대응되는 물체가 위치하는 것으로 판단할 수 있다. 보다 구체적으로 보도(1020)에서 보행자의 이동 특성을 기반으로 대응되는 물리량을 결정할 수 있다. 보다 구체적으로 보도(1020)상에 통행자의 이동 특성을 기반으로 유전률, 반사율 및 회절 계수 중 적어도 하나를 각각 a3, b3, c3으로 결정할 수 있으며, 위의 정보를 기반으로 보도(1020) 상에 통행하는 보행자의 평균적인 크기를 기반으로 결정된 크기를 가지고 상기 유전률, 반사율 및 회절 계수를 기반으로 결정된 재질로 이루어진 3차원 물체가 위치하는 것으로 모델링 할 수 있다

이와 같은 결과는 식별 번호 1050 및 1060에 보다 자세히 설명될 수 있다. 보다. 식별 번호 1050 상의 차량 및 보행자의 이동 특성을 기반으로 도로의 경우 식별번호 1065와 같은 물체가 놓여 있는 것으로 모델링 하고, 보도의 경우 식별 번호 1070의 물체가 놓여 있는 것으로 모델링 할 수 있다. 식별 번호 1065의 경우 각 통행 방향에 따라 각기 다른 재질 및 크기를 가지는 물체로 모델링 할 수 있다.

이와 같이 이동 가능한 물체를 하나하나 고려하기 보다는 그 특성을 기반으로 해당 영역에 특정 물리량을 가지는 3차원 물체가 놓인 것으로 가정하고 무선 신호의 전파 특성을 모델링 함으로써 보다 정확한 무선신호 전파 양상을 분석할 수 있다.

도 11은 본 명세서의 실시 예에 따른 물체의 이동 가능 영역 및 혼잡도를 고려하여 지도 정보에 매핑을 수행하고 이를 기반으로 신호 송수신 환경을 분석하기 위한 방법을 설명하기 위한 도면이다.

실시 예에서 지도 상에 적어도 하나의 도로 또는 보도를 확인할 수 있다. 실시 예에서 제1도로(1112) 및 제2도로(1114)를 확인할 수 있다. 또한 본 명세서의 실시 예 중 적어도 하나의 방법을 기반으로 해당 도로의 혼잡도를 확인할 수 있다.

본 실시 예에서 식별번호 1120과 같이 혼잡도에 따른 유전율, 회절계수 및 투과율 중 적어도 하나의 변화 양상을 확인할 수 있다. 이와 같은 변화 양상의 경우, 복수회의 측정 결과를 기반으로 확인될 수 있다. 실시 예에서 유전율 및 회절 계수의 경우 혼잡도가 커질수록 증가하게 되고, 투과율의 경우 혼잡도가 커질수록 감소한다.

실시 예에서 각 도로(1112, 1114)의 혼잡도 값을 기반으로 식별 번호 1122, 1124와 같이 상기 식별 번호 1120에 매핑하여 해당 도로의 혼잡도를 기반으로 유전율, 회절계수 및 투과율 중 적어도 하나를 매핑할 수 있다. 실시 예에서 혼잡도에 따른 상기 유전율, 회절계수 및 투과율의 관계는 해당 영역에서 이동하는 물체의 특성에 따라 달라질 수 있으며, 일 예로 차량이 진행하는 도로와 보행자가 통행하는 보도는 각각 다른 혼잡도에 따른 유전율, 회절계수 및 투과율의 관계를 가질 수 있다.

식별 번호 1130과 같이 도로 및 보도의 혼잡도를 기반으로 해당 영역의 유전율, 회절계수 및 투과율을 확인할 수 있고, 이를 기반으로 무선신호의 전파 양상을 판단할 수 있다.

도 12는 본 명세서의 실시 예에 따른 시간에 따른 이동 가능한 물체의 혼잡도를 적용하기 위한 방법을 설명하기 위한 도면이다.

도 12를 참조하면, 차량을 일 예로 평균속도, 교통량 및 통행하는 차량의 크기의 시변화를 파악하고 이를 기반으로 시간에 따라 달라진 환경을 확인하고, 달라진 환경에 따라 망 운용을 할 수 있다. 실시 예에서 빔포밍을 일 예로 설명하나 이와 같이 해당 영역에 시간에 따라 각기 다른 재질 및 크기의 물체가 위치하는 것을 고려하여 이를 기반으로 망 운용을 수행할 수 있다.

식별 번호 1205에서 CCTV와 같이 특정 도로의 시간별 영상 정보를 획득할 수 있는 장치 또는 데이터베이스로부터 시간별 교통 정보를 확인할 수 있다.

이를 기반으로 식별번호 1210과 같이 평균속도, 교통량 및 통행하는 차량의 크기의 시변화를 확인할 수 있다. 상기 평균속도, 교통량 및 통행하는 차량의 크기의 시변화 중 적어도 하나를 기반으로 혼잡도를 확인할 수 있다. 평균속도가 낮을수록 혼잡량이 크고, 교통량이 많을수록 혼잡량이 크고, 평균 차량의 크기가 클수록 혼잡도가 높아질 수 있다. 또한 평균 차량의 크기의 경우 해당 영역에 위치한다고 가정할 물체의 크기를 결정하는 정보로도 사용될 수 있다.

식별번호 1215와 같이 시간에 따라 상기 확인된 정보를 기반으로 혼잡도를 판단할 수 있으며, 실시 예에 따라 상기 혼잡도를 양자화 할 수 있다. 실시 예에 따라 양자화 없이 혼잡도의 시 변화를 기반으로 시간별로 다른 혼잡도 값을 적용할 수도 있으나, 혼잡도를 양자화 하여 연산량을 줄일 수 있다.

식별 번호 1220과 같이 양자화된 혼잡도를 기반으로 유전율, 투과율 및 회절 계수 정 적어도 하나를 결정할 수 있다. 이는 복수의 측정 결과를 기반으로 각 혼잡도 레벨에 대응한 물리 계수를 결정할 수 있으며, 결정된 혼잡도 레벨을 기반으로 해당 영역에 위치한다고 가정할 물체의 재질에 대응하는 물리 계수를 결정할 수 있다.

식별 번호 1225와 같이 시간에 따라 가변적으도 대응되는 물리 계수를 매핑할 수 있다.

식별 번호 1230과 같이 가변적으로 매핑된 물리 계수를 기반으로 망 운용을 할 수 있다. 보다 구체적으로 해당 영역의 혼잡도에 따른 물리 계수 값을 참고로 하여 그 변화를 기반으로 망 운용을 할 수 있으며, 이는 빔포밍 방식을 다르게 하는 것을 포함할 수 있다.

도 13은 본 명세서의 실시 예에 따른 이동 가능한 물체의 시간 별 혼잡도를 기반으로 신호 전파 특성을 판단하기 위한 방법을 설명하기 위한 도면이다.

도 13을 참조하면 도로의 혼잡도를 기반으로 기지국의 신호 전송 방식을 다르게 하는 방법이 도시된다.

송신기(1305, 1355)는 수신 위치(1315, 1365)로 신호를 전송할 수 있다. 이때 도로(1320, 1370)의 혼잡도를 기반으로 전송 경로를 고려하여 신호를 전송할 수 있다. 보다 구체적으로 도로가 혼잡할 경우 직선거리에 가장 가까운 path를 고려하여 신호를 전송할 수 있다. 일 예로 해당 방향에 신호 전송이 원할할 수 있도록 빔포밍 펙터를 결정할 수 있다. 도로가 혼잡하지 않을 경우 직접 경로 및 반사에 의한 경로를 고려하 신호 전송을 수행할 수 있다. 이와 같이 도로의 혼잡도를 기반으로 망 운용 방식을 다르게 함으로써 보다 공간 다중화를 보다 효율적으로 수행할 수 있다.

도 14는 본 명세서의 실시 예에 따른 연산장치를 설명하기 위한 도면이다.

도 14은 본 명세서의 실시 예에 따른 연산장치를 나타낸 도면이다.

도 14을 참조하면 실시 예의 연산장치(1400)는 입력부(1410), 저장부(1415) 및 제어부(1420)을 포함한다.

송수신부(1410)는 연산장치(1400) 외부의 장치와 신호를 송수신 할 수 있다. 보다 구체적으로 외부 장치와 데이터를 송수신할 수 있으며, 이를 위한 인테페이스 부를 포함할 수 있다.

저장부(1415)는 연산장치(1400)과 관련된 정보 및 상기 송수신부(1410)를 통해 송수신되는 정보 중 적어도 하나를 저장할 수 있다. 또한 시뮬레이션 결과에 따른 정보, 이미지 분석에 따른 물체 표면 재질 및 외부 형태에 대한 정보, 3차원 지도 정보 및 이에 매핑된 물체 표면 재질 및 외부 형태에 대한 정보와 같이 본 명세서의 실시 예에서 시뮬레이션에 필요한 정보 전반을 저장할 수 있다. 또한 실시 예에 따라 이동 가능한 물체가 위치할 수 있는 영역 및 해당 영역에서 상기 물체의 이동 특성과 관련한 정보를 저장할 수 있다. 또한 시뮬레이션 결과 및 비교 결과 중 적어도 하나를 기반으로 저장부(1415)에 저장된 정보가 추가, 삭제 및 업데이트 될 수 있다.

제어부(1420)은 연산장치(1400)의 동작을 제어할 수 있으며, 상기 실시 예에서 설명한 연산장치와 관련된 동작을 수행할 수 있도록 연산장치 전반을 제어할 수 있다. 제어부(1420)는 적어도 하나의 프로세서를 포함할 수 있다. 또한 프로세서는 본 명세서의 실시 예에 설명된 방법을 실행하는 인스트럭션이 포함된 프로그램에 의해 제어될 수 있다. 또한 상기 프로그램은 저장 매체에 저장될 수 있으며, 상기 저장 매체는 휘발성 또는 비 휘발성 메모리를 포함할 수 있다. 상기 메모리는 데이터를 저장할 수 있는 매체일 수 있으며, 상기 인스트럭션을 저장할 수 있는 경우 그 형태에 제약이 없다.

도 15는 본 명세서의 실시 예에 따른 기지국을 설명하기 위한 도면이다.

도 15를 참조하면 실시 예의 기지국(1500)은 송수신부(1510), 저장부(1515) 및 제어부(1520)을 포함한다.

송수신부(1510)는 단말 및 다른 네트워크 엔티티와 신호를 송수신 할 수 있다.

저장부(1515)는 기지국(1500)과 관련된 정보 및 상기 송수신부(1510)를 통해 송수신되는 정보 중 적어도 하나를 저장할 수 있다. 또한 실시 예에 따른 시뮬레이션 결과, 이동 가능한 물체가 위치할 수 있는 영역 및 해당 영역에서 시간에 따른 혼잡도와 관련된 정보를 저장할 수 있다. 실시 예에서 저장부(1515)의 구성은 필수적이지 않을 수 있다.

제어부(1520)은 기지국(1500)의 동작을 제어할 수 있으며, 상기 실시 예에서 설명한 기지국과 관련된 동작을 수행할 수 있도록 기지국 전반을 제어할 수 있다. 제어부(1520)는 적어도 하나의 프로세서를 포함할 수 있다.

한편, 본 명세서와 도면에는 본 발명의 바람직한 실시 예에 대하여 개시하였으며, 비록 특정 용어들이 사용되었으나, 이는 단지 본 발명의 기술 내용을 쉽게 설명하고 발명의 이해를 돕기 위한 일반적인 의미에서 사용된 것이지, 본 발명의 범위를 한정하고자 하는 것은 아니다. 여기에 개시된 실시 예 외에도 본 발명의 기술적 사상에 바탕을 둔 다른 변형 예들이 실시 가능하다는 것은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 자명한 것이다.

110, 120 : 송신기
112, 122 : 송신 빔

Claims

통신 시스템에서 장치에 의해 수행되는 방법에 있어서,
송신기의 제1 위치 및 수신기의 제2 위치를 확인하는 단계;
이미지 정보에 기반하여, 상기 제1 위치 및 상기 제2 위치 사이에 이동하는 물체가 위치하는 영역을 확인하는 단계;
상기 영역에서의 신호 손실과 연관된 상기 이동하는 물체의 특성을 확인하는 단계; 및
상기 이동하는 물체의 특성에 기반하여, 상기 제1 위치 및 상기 제2 위치 사이에서 전송되는 신호의 전파 특성을 확인하는 단계를 포함하며,
상기 이동하는 물체의 특성은 상기 이동하는 물체의 이동 빈도 및 단위 시간 당 상기 영역을 지나간 이동 가능한 물체의 개수와 연관되는 방법.
제1항에 있어서,
상기 이동하는 물체의 특성에 따른 상기 신호 손실과 연관된 3차원 물체를 생성하는 단계; 및
상기 3차원 물체에 기반하여, 상기 제1 위치 및 상기 제2 위치 사이에서 전송되는 상기 신호의 상기 전파 특성을 확인하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
제1항에 있어서, 상기 전파 특성을 확인하는 단계는,
상기 이동하는 물체의 특성에 기반하여, 상기 제1 위치 및 상기 제2 위치에서 상기 신호가 전송되는 통신 환경을 모델링하는 단계; 및
상기 모델링 된 통신 환경에 기반하여, 신호 전송과 연관된 시뮬레이션을 수행하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
제3항에 있어서,
상기 송신기에 의해 전송되는 신호는 상기 시뮬레이션의 결과에 기반하는 것을 특징으로 하는 방법.
제3항에 있어서,
상기 수신기에 의해 보고되는 채널 정보는 상기 모델링 된 통신 환경에 기반하여 결정되며,
상기 채널 정보는 프리코딩 매트릭스(precoding matrix)에 대한 정보 또는 채널 품질에 대한 정보 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
제1항에 있어서,
상기 이동하는 물체의 특성은 상기 이동하는 물체의 속도와 연관되는 방법.
제1항에 있어서,
상기 이동하는 물체의 특성은 상기 영역과 관련된 이미지 정보에 기반하여 확인되는 것을 특징으로 하는 방법.
제1항에 있어서,
상기 이동하는 물체의 특성은 상기 영역과 관련된 혼잡도 정보에 기반하여 확인되는 것을 특징으로 하는 방법.
제1항에 있어서,
상기 이동하는 물체의 특성에 기반하여, 상기 영역 상에서 상기 신호의 전송과 연관된 유전율, 반사율, 투과율, 또는 회절계수 중 적어도 하나를 확인하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
통신 시스템의 장치에 있어서,
송수신부; 및
상기 송수신부와 연결되고,
송신기의 제1 위치 및 수신기의 제2 위치를 확인하고,
이미지 정보에 기반하여, 상기 제1 위치 및 상기 제2 위치 사이에 이동하는 물체가 위치하는 영역을 확인하고,
상기 영역에서의 신호 손실과 연관된 상기 이동하는 물체의 특성을 확인하고,
상기 이동하는 물체의 특성에 기반하여, 상기 제1 위치 및 상기 제2 위치 사이에서 전송되는 신호의 전파 특성을 확인하는 제어부를 포함하며,
상기 이동하는 물체의 특성은 상기 이동하는 물체의 이동 빈도 및 단위 시간 당 상기 영역을 지나간 이동 가능한 물체의 개수와 연관되는 장치.
제10항에 있어서,
상기 제어부는,
상기 이동하는 물체의 특성에 따른 상기 신호 손실과 연관된 3차원 물체를 생성하며,
상기 3차원 물체에 기반하여, 상기 제1 위치 및 상기 제2 위치 사이에서 전송되는 상기 신호의 상기 전파 특성을 확인하는 것을 특징으로 하는 장치.
제10항에 있어서,
상기 제어부는,
상기 이동하는 물체의 특성에 기반하여, 상기 제1 위치 및 상기 제2 위치에서 상기 신호가 전송되는 통신 환경을 모델링하며,
상기 모델링 된 통신 환경에 기반하여, 신호 전송과 연관된 시뮬레이션을 수행하는 것을 특징으로 하는 장치.
제12항에 있어서,
상기 송신기에 의해 전송되는 신호는 상기 시뮬레이션의 결과에 기반하는 것을 특징으로 하는 장치.
제12항에 있어서,
상기 수신기에 의해 보고되는 채널 정보는 상기 모델링 된 통신 환경에 기반하여 결정되며,
상기 채널 정보는 프리코딩 매트릭스(precoding matrix)에 대한 정보 또는 채널 품질에 대한 정보 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 장치.
제10항에 있어서,
상기 이동하는 물체의 특성은 상기 이동하는 물체의 속도와 연관되는 장치.
제10항에 있어서,
상기 이동하는 물체의 특성은 상기 영역과 관련된 이미지 정보에 기반하여 확인되는 것을 특징으로 하는 장치.
제10항에 있어서,
상기 이동하는 물체의 특성은 상기 영역과 관련된 혼잡도 정보에 기반하여 확인되는 것을 특징으로 하는 장치.
제10항에 있어서,
상기 제어부는,
상기 이동하는 물체의 특성에 기반하여, 상기 영역 상에서 상기 신호의 전송과 연관된 유전율, 반사율, 투과율, 또는 회절계수 중 적어도 하나를 확인하는 것을 특징으로 하는 장치.
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