KR102547010B1 - 무선 통신 시스템에서의 다중 연결 제어 방법 및 장치 - Google Patents

무선 통신 시스템에서의 다중 연결 제어 방법 및 장치 Download PDF

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Abstract

본 발명의 일 실시예에 따른 통신 시스템의 제1 통신 노드에 의해 수행되는 링크 관리 방법은, 인터페이스를 통하여, 상기 제1 통신 노드와 상기 통신 시스템의 적어도 하나의 다른 통신 노드와의 링크 각각에 대한 통신 품질 정보를 포함하는 통신 상황 정보를 획득하는 단계, 상기 적어도 하나의 다른 통신 노드 각각의 이동 정보 및 위치 정보를 포함하는 통신 환경 정보를 획득하는 단계, 및 상기 통신 상황 정보 및 상기 통신 환경 정보에 기초하여 기계학습 동작을 반복 수행함으로써, 상기 통신 상황 정보의 입력에 따라 제1 링크 확률을 출력하는 링크 확률 연산 모델을 획득하는 단계를 포함하고, 상기 제1 링크 확률은 상기 제1 통신 노드가 상기 적어도 하나의 다른 통신 노드와의 다중 연결을 제어하는 데 사용되는 것을 특징으로 할 수 있다.

Description

무선 통신 시스템에서의 다중 연결 제어 방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS FOR CONTROLLING MULTI-CONNECTIVITY IN WIRELESS COMMUNICATION SYSTEM}
본 발명은 무선 통신 시스템에서의 다중 연결 제어 방법 및 장치에 관한 것으로, 보다 구체적으로는 이동 백홀망이 적용된 무선 통신 시스템에서 적응적으로 이중 연결(dual-connectivity, DC) 또는 다중 연결(multi-connectivity, MC)을 제어하기 위한 방법 및 장치에 관한 것이다.
정보통신 기술의 발전과 더불어 다양한 무선 통신 기술이 개발되고 있다. 대표적인 무선 통신 기술로 3GPP(3rd generation partnership project) 표준에서 규정된 LTE(long term evolution), NR(new radio) 등이 있다. LTE는 4G(4th Generation) 무선 통신 기술들 중에서 하나의 무선 통신 기술일 수 있고, NR은 5G(5th Generation) 무선 통신 기술들 중에서 하나의 무선 통신 기술일 수 있다.
4G 통신 시스템(예를 들어, LTE를 지원하는 통신 시스템)의 상용화 이후에 급증하는 무선 데이터의 처리를 위해, 4G 통신 시스템의 주파수 대역(예를 들어, 6GHz 이하의 주파수 대역)뿐만 아니라 4G 통신 시스템의 주파수 대역보다 높은 주파수 대역(예를 들어, 6GHz 이상의 주파수 대역)을 사용할 수 있는 5G 통신 시스템(예를 들어, NR을 지원하는 통신 시스템)이 고려되고 있다.
5G 또는 NR 등의 무선 통신 시스템에서는, 통신 시스템 표준의 요구사항을 만족하기 위하여 밀리미터파(mm-파) 등 높은 주파수 대역의 사용이 필요할 수 있다. 밀리미터파 등의 높은 주파수 대역에서는, 낮은 주파수 대역에서보다 높은 신호 감쇄, 높은 경로 손실, 낮은 회절, 강한 직진성 등의 특성이 나타날 수 있다. 따라서, 높은 주파수 대역에서 원활한 통신을 보장하기 위하여 고밀도의 기지국들(dense stations)을 통신 환경에 배치할 필요가 있을 수 있다.
다수의 무선 백홀 기지국들과 무선 단말기를 통해 구성되는 액세스-백홀 혼합망은, 통신 환경에서 고밀도의 기지국들이 높은 주파수 대역의 무선 신호를 통하여 무선 단말기들에 커버리지 및 서비스를 제공하도록 할 수 있다. 그런데, 무선 백홀 기지국들의 밀도 또는 수를 증가시키기 위해서는 설치 비용이 증대된다는 문제점이 있다. 따라서, 무선 단말기들이 다른 무선 단말기의 액세스를 위해 스스로 무선 백홀 기지국 또는 이동 백홀 기지국의 역할을 수행하는 이동 백홀 기술 또는 액세스-이동 백홀 기술 등이 연구되고 있다. 이동 백홀 기술이 적용된 이동 백홀망은, 코어망, 고정 백홀 기지국, 및 이동 백홀 기지국으로 기능하거나 서비스를 제공받는 무선 단말기들 등으로 구성될 수 있다. 이동 백홀 기지국의 역할을 수행하는 무선 단말기들의 이동성으로 인해. 이동 백홀망의 구조는 높은 가변성을 가질 수 있다. 무선 단말기들의 이동 등의 통신 환경의 변화에 적응적으로 무선 단말기들과 고정 또는 이동 백홀 기지국 간의 연결, 이중 연결(dual-connectivity, DC) 및/또는 다중 연결(multi-connectivity, MC)을 효율적으로 제어하기 위한 기술이 요구될 수 있다.
상기와 같은 요구를 해결하기 위한 본 발명의 목적은, 이동 백홀망이 적용된 무선 통신 시스템에서 기계학습에 기반하여 적응적으로 이중 연결 또는 다중 연결을 제어하기 위한 방법 및 장치를 제공하는 데 있다.
상기한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 통신 시스템의 제1 통신 노드에 의해 수행되는 링크 관리 방법은, 인터페이스를 통하여, 상기 제1 통신 노드와 상기 통신 시스템의 적어도 하나의 다른 통신 노드와의 링크 각각에 대한 통신 품질 정보를 포함하는 통신 상황 정보를 획득하는 단계, 상기 적어도 하나의 다른 통신 노드 각각의 이동 정보 및 위치 정보를 포함하는 통신 환경 정보를 획득하는 단계, 및 상기 통신 상황 정보 및 상기 통신 환경 정보에 기초하여 기계학습 동작을 반복 수행함으로써, 상기 통신 상황 정보의 입력에 따라 제1 링크 확률을 출력하는 링크 확률 연산 모델을 획득하는 단계를 포함하고, 상기 제1 링크 확률은 상기 제1 통신 노드가 상기 적어도 하나의 다른 통신 노드와의 다중 연결을 제어하는 데 사용되는 것을 특징으로 할 수 있다.
상기 제1 링크 확률은, 상기 적어도 하나의 다른 통신 노드와의 링크 각각이 차단되지 않을 확률을 의미하는 링크 가능 확률(link available probability, LAP)에 해당하는 것을 특징으로 할 수 있다.
상기 제1 링크 확률은, 상기 적어도 하나의 다른 통신 노드와의 링크 각각이 차단될 확률을 의미하는 링크 차단 확률(link blocking probability, LBP)에 해당하는 것을 특징으로 할 수 있다.
상기 링크 확률 연산 모델을 획득하는 단계는, 상기 링크 확률 연산 모델에서 출력되는 상기 제1 링크 확률에 기초하여 상기 적어도 하나의 다른 통신 노드와의 링크 각각에 대한 평가를 수행하는 단계, 상기 적어도 하나의 다른 통신 노드와의 링크 각각에 대한 평가 결과에 기초하여, 상기 적어도 하나의 다른 통신 노드와의 다중 연결을 결정하는 단계, 상기 다중 연결 결정 결과에 따른 서비스 품질 정보를 획득하는 단계, 상기 서비스 품질 정보에 기초하여, 상기 링크 확률 연산 모델에서 출력된 상기 제1 링크 확률에 대한 평가를 수행하는 단계, 상기 제1 링크 확률에 대한 평가 결과에 기초하여, 상기 링크 확률 연산 모델을 구성하는 적어도 하나의 가중치 계수의 업데이트 여부를 결정하는 단계, 및 상기 적어도 하나의 가중치 계수를 업데이트하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.
상기 통신 상황 정보는, 가용 대역폭 정보, 경로 정보 및 병목 노드 정보 중 적어도 하나의 정보를 더 포함하고, 상기 링크 확률 연산 모델을 획득하는 단계는, 상기 통신 상황 정보에 포함되는 적어도 하나의 정보를 0부터 1의 값을 가지도록 스케일링하는 단계, 상기 스케일링된 적어도 하나의 정보를 하나의 벡터 데이터로 구성하는 단계, 및 상기 벡터 데이터로 구성된 상기 통신 상황 정보에 기초하여 상기 기계학습 동작을 반복 수행하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.
상기 링크 확률 연산 모델을 획득하는 단계는, 상기 통신 환경 정보를 분류하여 통신 환경 조건을 확인하는 단계, 상기 기계학습 동작을 상기 확인된 통신 환경 조건 별로 반복 수행하는 단계, 및 상기 확인된 통신 환경 조건 별로 구분되는 복수의 링크 확률 연산 모델들을 획득하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.
상기 링크 관리 방법은 제1 실시간 링크 확률을 연산하는 단계를 포함하며, 상기 제1 실시간 링크 확률을 연산하는 단계는, 상기 인터페이스를 통하여, 상기 제1 통신 노드와 상기 적어도 하나의 다른 통신 노드와의 링크 각각에 대한 실시간 통신 상황 정보에 해당하는 제1 통신 상황 정보를 획득하는 단계, 상기 적어도 하나의 다른 통신 노드 각각의 실시간 이동 정보 및 실시간 위치 정보를 포함하는 제1 통신 환경 정보를 획득하는 단계, 상기 획득된 제1 통신 환경 정보에 대응되는 제1 링크 확률 연산 모델에 상기 제1 통신 상황 정보를 입력하는 단계, 및 상기 제1 링크 확률 연산 모델에서 출력되는 상기 제1 실시간 링크 확률을 획득하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.
상기 링크 관리 방법은 상기 통신 시스템의 제2 통신 노드로 제2 링크 확률 연산 모델을 제공하는 단계를 포함하며, 상기 제2 링크 확률 연산 모델을 제공하는 단계는, 상기 통신 시스템에서 상기 제2 통신 노드와 실시간 통신을 수행하는 적어도 하나의 통신 노드 각각의 실시간 이동 정보 및 실시간 위치 정보를 포함하는 제2 통신 환경 정보를, 상기 인터페이스를 통하여 상기 제2 통신 노드로부터 수신하는 단계, 상기 수신된 제2 통신 환경 정보에 대응되는 상기 제2 링크 확률 연산 모델을 확인하는 단계, 및 상기 확인된 제2 링크 확률 연산 모델의 정보를, 상기 인터페이스를 통하여 상기 제2 통신 노드로 전송하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.
상기 링크 관리 방법은, 상기 획득된 링크 확률 연산 모델을 구성하는 적어도 하나의 가중치 계수의 정보를, 상기 인터페이스를 통하여 상기 적어도 하나의 다른 통신 노드로 전달하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.
상기 링크 관리 방법은, 상기 적어도 하나의 다른 통신 노드와의 링크 각각에 대한 상기 제1 링크 확률을, 상기 인터페이스를 통하여 상기 적어도 하나의 다른 통신 노드로 전달하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.
상기 통신 환경 정보는, 소정의 통신 가능 영역 내에 존재하는 적어도 하나의 통신 장애물 각각의 이동 정보 및 위치 정보를 더 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.
상기한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 다른 실시예에 따른 통신 시스템의 제1 통신 노드는, 인터페이스, 프로세서(processor), 상기 프로세서와 전자적(electronic)으로 통신하는 메모리(memory), 및 상기 메모리에 저장되는 명령들(instructions)을 포함하며, 상기 명령들이 상기 프로세서에 의해 실행되는 경우, 상기 명령들은 제1 통신 노드가, 상기 인터페이스를 통하여, 상기 제1 통신 노드와 상기 통신 시스템의 적어도 하나의 다른 통신 노드와의 링크 각각에 대한 통신 상황 정보를 획득하고, 상기 적어도 하나의 다른 통신 노드 각각의 이동 정보 및 위치 정보를 포함하는 통신 환경 정보를 획득하고, 그리고 상기 통신 상황 정보 및 상기 통신 환경 정보에 기초하여 기계학습 동작을 반복 수행함으로써, 상기 통신 상황 정보의 입력에 따라 제1 링크 확률을 출력하는 링크 확률 연산 모델을 획득하는 것을 야기하도록 동작하며, 상기 제1 링크 확률은 상기 제1 통신 노드가 상기 적어도 하나의 다른 통신 노드와의 다중 연결을 제어하는 데 사용되는 것을 특징으로 할 수 있다.
상기 명령들은 상기 제1 통신 노드가, 상기 링크 확률 연산 모델에서 출력되는 상기 제1 링크 확률에 기초하여 상기 적어도 하나의 다른 통신 노드와의 링크 각각에 대한 평가를 수행하고, 상기 적어도 하나의 다른 통신 노드와의 링크 각각에 대한 평가 결과에 기초하여, 상기 적어도 하나의 다른 통신 노드와의 다중 연결을 결정하고, 상기 다중 연결 결정 결과에 따른 서비스 품질 정보를 획득하고, 상기 서비스 품질 정보에 기초하여, 상기 링크 확률 연산 모델에서 출력된 상기 제1 링크 확률에 대한 평가를 수행하고, 상기 제1 링크 확률에 대한 평가 결과에 기초하여, 상기 링크 확률 연산 모델을 구성하는 적어도 하나의 가중치 계수의 업데이트 여부를 결정하고, 그리고 상기 적어도 하나의 가중치 계수를 업데이트하는 것을 더 야기하도록 동작하는 것을 특징으로 할 수 있다.
상기 통신 상황 정보는, 가용 대역폭 정보, 경로 정보 및 병목 노드 정보 중 적어도 하나의 정보를 더 포함하고, 상기 명령들은 상기 제1 통신 노드가, 상기 통신 상황 정보에 포함되는 상기 적어도 하나의 정보를 0부터 1의 값을 가지도록 스케일링하고, 상기 스케일링된 적어도 하나의 정보를 하나의 벡터 데이터로 구성하고, 그리고 상기 벡터 데이터로 구성된 상기 통신 상황 정보에 기초하여 상기 기계학습 동작을 반복 수행하는 것을 더 야기하도록 동작하는 것을 특징으로 할 수 있다.
상기 명령들은 상기 제1 통신 노드가, 상기 통신 환경 정보를 분류하여 통신 환경 조건을 확인하고, 상기 기계학습 동작을 상기 확인된 통신 환경 조건 별로 반복 수행하고, 그리고 상기 확인된 통신 환경 조건 별로 구분되는 복수의 링크 확률 연산 모델들을 획득하는 것을 더 야기하도록 동작하는 것을 특징으로 할 수 있다.
상기 명령들은 상기 제1 통신 노드가, 상기 인터페이스를 통하여, 상기 제1 통신 노드와 상기 적어도 하나의 다른 통신 노드와의 링크 각각에 대한 실시간 통신 상황 정보에 해당하는 제1 통신 상황 정보를 획득하고, 상기 적어도 하나의 다른 통신 노드 각각의 실시간 이동 정보 및 실시간 위치 정보를 포함하는 제1 통신 환경 정보를 획득하고, 상기 획득된 제1 통신 환경 정보에 대응되는 제1 링크 확률 연산 모델에 상기 제1 통신 상황 정보를 입력하고, 그리고 상기 제1 링크 확률 연산 모델에서 출력되는 제1 실시간 링크 확률을 획득 하는 것을 더 야기하도록 동작하는 것을 특징으로 할 수 있다.
상기 명령들은 상기 제1 통신 노드가, 상기 획득된 링크 확률 연산 모델을 구성하는 적어도 하나의 가중치 계수의 정보 및 상기 적어도 하나의 다른 통신 노드와의 링크 각각에 대한 상기 제1 링크 확률 중 적어도 하나를, 상기 인터페이스를 통하여 상기 적어도 하나의 다른 통신 노드로 전달하는 것을 더 야기하도록 동작하는 것을 특징으로 할 수 있다.
상기 명령들은 상기 제1 통신 노드가, 상기 통신 시스템에서 상기 통신 시스템의 제2 통신 노드와 실시간 통신을 수행하는 적어도 하나의 통신 노드 각각의 실시간 이동 정보 및 실시간 위치 정보를 포함하는 제2 통신 환경 정보를, 상기 인터페이스를 통하여 상기 제2 통신 노드로부터 수신하고, 상기 수신된 제2 통신 환경 정보에 대응되는 제2 링크 확률 연산 모델을 확인하고, 그리고 상기 확인된 제2 링크 확률 연산 모델의 정보를, 상기 인터페이스를 통하여 상기 제2 통신 노드로 전송하는 것을 더 야기하도록 동작하는 것을 특징으로 할 수 있다.
상기 명령들은 상기 제1 통신 노드가, 상기 인터페이스를 통하여, 상기 제1 통신 노드와 상기 적어도 하나의 다른 통신 노드와의 링크 각각에 대한 실시간 통신 상황 정보에 해당하는 제1 통신 상황 정보를 획득하고, 상기 적어도 하나의 다른 통신 노드 각각의 실시간 이동 정보 및 실시간 위치 정보를 포함하는 제1 통신 환경 정보를 획득하고, 상기 획득된 제1 통신 환경 정보를, 상기 인터페이스를 통하여 상기 통신 시스템의 제3 통신 노드로 전송하고, 상기 인터페이스를 통하여, 상기 제3 통신 노드로부터 상기 제1 통신 환경 정보에 대응되는 상기 제3 링크 확률 연산 모델을 수신하고, 상기 수신된 제3 링크 확률 연산 모델에 상기 제1 통신 상황 정보를 입력하고, 그리고 상기 제3 링크 확률 연산 모델에서 출력되는 제3 실시간 링크 확률을 획득하는 것을 더 야기하도록 동작하는 것을 특징으로 할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 이동 백홀망이 적용된 무선 통신 시스템에서, 기계학습에 기반하여 통신 환경의 변화에 적응적으로 통신 노드들과 고정 또는 이동 백홀 기지국 간의 이중 연결(dual-connectivity, DC) 또는 다중 연결(multi-connectivity, MC)을 효율적으로 제어하기 위한 방법 및 장치가 제공될 수 있다. 제1 통신 노드의 기계학습 구조는 통신 상황 정보 및/또는 통신 환경 정보에 기초하여, 제1 통신 노드와 고정 또는 이동 백홀 기지국 간의 링크들 각각에 대한 링크 가능 확률 또는 링크 차단 확률 등을 저복잡도로 연산할 수 있다. 연산 결과에 기초하여 양호한 것으로 판단되는 링크를 중심으로 이중 연결 또는 다중 연결이 설정될 수 있다. 따라서, 통신 환경의 변화에 따른 가변성이 높은 이동 백홀망의 구조가 저복잡도로, 그리고 효율적으로 제어될 수 있다.
도 1은 통신 시스템의 일 실시예를 도시한 개념도이다.
도 2는 통신 시스템을 구성하는 통신 노드의 일 실시예를 도시한 블록도이다.
도 3는 이동 백홀망을 포함하는 통신 시스템의 일 실시예를 도시한 개념도이다.
도 4는 통신 노드 간의 링크 가능 확률(link available probability, LAP)에 기초하여 다중 연결(multi-connectivity, MC)을 제어하는 방법의 일 실시예를 설명하기 위한 그래프이다.
도 5는 LAP 값 및 링크 차단 확률(link blocking probability, LBP) 값의 연산을 위해 사용되는 기계학습 구조를 설명하기 위한 개념도이다.
도 6은 링크 가능 확률(link available probability, LAP) 값에 기초하여 다중 연결을 제어하는 제1 통신 노드의 일 실시예를 설명하기 위한 블록도이다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. 및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가진 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
본 발명에 따른 실시예들이 적용되는 통신 시스템(communication system)이 설명될 것이다. 본 발명에 따른 실시예들이 적용되는 통신 시스템은 아래 설명된 내용에 한정되지 않으며, 본 발명에 따른 실시예들은 다양한 통신 시스템에 적용될 수 있다. 여기서, 통신 시스템은 통신 네트워크(network)와 동일한 의미로 사용될 수 있다.
명세서 전체에서 망(network)은, 예를 들어, WiFi(wireless fidelity)와 같은 무선인터넷, WiBro(wireless broadband internet) 또는 WiMax(world interoperability for microwave access)와 같은 휴대인터넷, GSM(global system for mobile communication) 또는 CDMA(code division multiple access)와 같은 2G 이동통신망, WCDMA(wideband code division multiple access) 또는 CDMA2000과 같은 3G 이동통신망, HSDPA(high speed downlink packet access) 또는 HSUPA(high speed uplink packet access)와 같은 3.5G 이동통신망, LTE(long term evolution)망 또는 LTE-Advanced망과 같은 4G 이동통신망, 및 5G 이동통신망 등을 포함할 수 있다.
명세서 전체에서 단말(terminal)은 이동국(mobile station), 이동 단말(mobile terminal), 가입자국(subscriber station), 휴대 가입자국(portable subscriber station), 사용자 장치(user equipment), 접근 단말(access terminal) 등을 지칭할 수도 있고, 단말, 이동국, 이동 단말, 가입자국, 휴대 가입자 국, 사용자 장치, 접근 단말 등의 전부 또는 일부의 기능을 포함할 수도 있다.
여기서, 단말로 통신이 가능한 데스크탑 컴퓨터(desktop computer), 랩탑 컴퓨터(laptop computer), 태블릿(tablet) PC, 무선전화기(wireless phone), 모바일폰(mobile phone), 스마트 폰(smart phone), 스마트 워치(smart watch), 스마트 글래스(smart glass), e-book 리더기, PMP(portable multimedia player), 휴대용 게임기, 네비게이션(navigation) 장치, 디지털 카메라(digital camera), DMB (digital multimedia broadcasting) 재생기, 디지털 음성 녹음기(digital audio recorder), 디지털 음성 재생기(digital audio player), 디지털 영상 녹화기(digital picture recorder), 디지털 영상 재생기(digital picture player), 디지털 동영상 녹화기(digital video recorder), 디지털 동영상 재생기(digital video player) 등을 사용할 수 있다.
명세서 전체에서 기지국(base station)은 접근점(access point), 무선 접근국(radio access station), 노드B(node B), 고도화 노드B(evolved nodeB), 송수신 기지국(base transceiver station), MMR(mobile multihop relay)-BS 등을 지칭할 수도 있고, 기지국, 접근점, 무선 접근국, 노드B, eNodeB, 송수신 기지국, MMR-BS 등의 전부 또는 일부의 기능을 포함할 수도 있다.
이하, 첨부한 도면들을 참조하여, 본 발명의 바람직한 실시예를 보다 상세하게 설명하고자 한다. 본 발명을 설명함에 있어 전체적인 이해를 용이하게 하기 위하여 도면상의 동일한 구성요소에 대해서는 동일한 참조부호를 사용하고 동일한 구성요소에 대해서 중복된 설명은 생략한다.
도 1은 통신 시스템의 일 실시예를 도시한 개념도이다.
도 1을 참조하면, 통신 시스템(100)은 복수의 통신 노드들(110-1, 110-2, 110-3, 120-1, 120-2, 130-1, 130-2, 130-3, 130-4, 130-5, 130-6)을 포함할 수 있다. 복수의 통신 노드들은 3GPP(3rd generation partnership project) 표준에서 규정된 4G 통신(예를 들어, LTE(long term evolution), LTE-A(advanced)), 5G 통신(예를 들어, NR(new radio)) 등을 지원할 수 있다. 4G 통신은 6GHz 이하의 주파수 대역에서 수행될 수 있고, 5G 통신은 6GHz 이하의 주파수 대역뿐만 아니라 6GHz 이상의 주파수 대역에서 수행될 수 있다.
예를 들어, 4G 통신 및 5G 통신을 위해 복수의 통신 노드들은 CDMA(code division multiple access) 기반의 통신 프로토콜, WCDMA(wideband CDMA) 기반의 통신 프로토콜, TDMA(time division multiple access) 기반의 통신 프로토콜, FDMA(frequency division multiple access) 기반의 통신 프로토콜, OFDM(orthogonal frequency division multiplexing) 기반의 통신 프로토콜, Filtered OFDM 기반의 통신 프로토콜, CP(cyclic prefix)-OFDM 기반의 통신 프로토콜, DFT-s-OFDM(discrete Fourier transform-spread-OFDM) 기반의 통신 프로토콜, OFDMA(orthogonal frequency division multiple access) 기반의 통신 프로토콜, SC(single carrier)-FDMA 기반의 통신 프로토콜, NOMA(Non-orthogonal Multiple Access), GFDM(generalized frequency division multiplexing) 기반의 통신 프로토콜, FBMC(filter bank multi-carrier) 기반의 통신 프로토콜, UFMC(universal filtered multi-carrier) 기반의 통신 프로토콜, SDMA(Space Division Multiple Access) 기반의 통신 프로토콜 등을 지원할 수 있다.
또한, 통신 시스템(100)은 코어 네트워크(core network)를 더 포함할 수 있다. 통신 시스템(100)이 4G 통신을 지원하는 경우, 코어 네트워크는 S-GW(serving-gateway), P-GW(PDN(packet data network)-gateway), MME(mobility management entity) 등을 포함할 수 있다. 통신 시스템(100)이 5G 통신을 지원하는 경우, 코어 네트워크는 UPF(user plane function), SMF(session management function), AMF(access and mobility management function) 등을 포함할 수 있다.
한편, 통신 시스템(100)을 구성하는 복수의 통신 노드들(110-1, 110-2, 110-3, 120-1, 120-2, 130-1, 130-2, 130-3, 130-4, 130-5, 130-6) 각각은 다음과 같은 구조를 가질 수 있다.
도 2는 통신 시스템을 구성하는 통신 노드의 일 실시예를 도시한 블록도이다.
도 2를 참조하면, 통신 노드(200)는 적어도 하나의 프로세서(210), 메모리(220) 및 네트워크와 연결되어 통신을 수행하는 송수신 장치(230)를 포함할 수 있다. 또한, 통신 노드(200)는 입력 인터페이스 장치(240), 출력 인터페이스 장치(250), 저장 장치(260) 등을 더 포함할 수 있다. 통신 노드(200)에 포함된 각각의 구성 요소들은 버스(bus)(270)에 의해 연결되어 서로 통신을 수행할 수 있다.
다만, 통신 노드(200)에 포함된 각각의 구성요소들은 공통 버스(270)가 아니라, 프로세서(210)를 중심으로 개별 인터페이스 또는 개별 버스를 통하여 연결될 수도 있다. 예를 들어, 프로세서(210)는 메모리(220), 송수신 장치(230), 입력 인터페이스 장치(240), 출력 인터페이스 장치(250) 및 저장 장치(260) 중에서 적어도 하나와 전용 인터페이스를 통하여 연결될 수도 있다.
프로세서(210)는 메모리(220) 및 저장 장치(260) 중에서 적어도 하나에 저장된 프로그램 명령(program command)을 실행할 수 있다. 프로세서(210)는 중앙 처리 장치(central processing unit, CPU), 그래픽 처리 장치(graphics processing unit, GPU), 또는 본 발명의 실시예들에 따른 방법들이 수행되는 전용의 프로세서를 의미할 수 있다. 메모리(220) 및 저장 장치(260) 각각은 휘발성 저장 매체 및 비휘발성 저장 매체 중에서 적어도 하나로 구성될 수 있다. 예를 들어, 메모리(220)는 읽기 전용 메모리(read only memory, ROM) 및 랜덤 액세스 메모리(random access memory, RAM) 중에서 적어도 하나로 구성될 수 있다.
다시 도 1을 참조하면, 통신 시스템(100)은 복수의 기지국들(base stations)(110-1, 110-2, 110-3, 120-1, 120-2), 복수의 단말들(130-1, 130-2, 130-3, 130-4, 130-5, 130-6)을 포함할 수 있다. 기지국(110-1, 110-2, 110-3, 120-1, 120-2) 및 단말(130-1, 130-2, 130-3, 130-4, 130-5, 130-6)을 포함하는 통신 시스템(100)은 "액세스 네트워크"로 지칭될 수 있다. 제1 기지국(110-1), 제2 기지국(110-2) 및 제3 기지국(110-3) 각각은 매크로 셀(macro cell)을 형성할 수 있다. 제4 기지국(120-1) 및 제5 기지국(120-2) 각각은 스몰 셀(small cell)을 형성할 수 있다. 제1 기지국(110-1)의 셀 커버리지(cell coverage) 내에 제4 기지국(120-1), 제3 단말(130-3) 및 제4 단말(130-4)이 속할 수 있다. 제2 기지국(110-2)의 셀 커버리지 내에 제2 단말(130-2), 제4 단말(130-4) 및 제5 단말(130-5)이 속할 수 있다. 제3 기지국(110-3)의 셀 커버리지 내에 제5 기지국(120-2), 제4 단말(130-4), 제5 단말(130-5) 및 제6 단말(130-6)이 속할 수 있다. 제4 기지국(120-1)의 셀 커버리지 내에 제1 단말(130-1)이 속할 수 있다. 제5 기지국(120-2)의 셀 커버리지 내에 제6 단말(130-6)이 속할 수 있다.
여기서, 복수의 기지국들(110-1, 110-2, 110-3, 120-1, 120-2) 각각은 노드B(NodeB), 고도화 노드B(evolved NodeB), BTS(base transceiver station), 무선 기지국(radio base station), 무선 트랜시버(radio transceiver), 액세스 포인트(access point), 액세스 노드(node), RSU(road side unit), RRH(radio remote head), TP(transmission point), TRP(transmission and reception ooint), eNB, gNB 등으로 지칭될 수 있다.
복수의 단말들(130-1, 130-2, 130-3, 130-4, 130-5, 130-6) 각각은 UE(user equipment), 터미널(terminal), 액세스 터미널(access terminal), 모바일 터미널(mobile terminal), 스테이션(station), 가입자 스테이션(subscriber station), 모바일 스테이션(mobile station), 휴대 가입자 스테이션(portable subscriber station), 노드(node), 다바이스(device), IoT(Internet of Thing) 장치, 탑재 장치(mounted module/device/terminal 또는 on board device/terminal 등) 등으로 지칭될 수 있다.
한편, 복수의 기지국들(110-1, 110-2, 110-3, 120-1, 120-2) 각각은 서로 다른 주파수 대역에서 동작할 수 있고, 또는 동일한 주파수 대역에서 동작할 수 있다. 복수의 기지국들(110-1, 110-2, 110-3, 120-1, 120-2) 각각은 아이디얼 백홀 링크(ideal backhaul link) 또는 논(non)-아이디얼 백홀 링크를 통해 서로 연결될 수 있고, 아이디얼 백홀 링크 또는 논-아이디얼 백홀 링크를 통해 서로 정보를 교환할 수 있다. 복수의 기지국들(110-1, 110-2, 110-3, 120-1, 120-2) 각각은 아이디얼 백홀 링크 또는 논-아이디얼 백홀 링크를 통해 코어 네트워크와 연결될 수 있다. 복수의 기지국들(110-1, 110-2, 110-3, 120-1, 120-2) 각각은 코어 네트워크로부터 수신한 신호를 해당 단말(130-1, 130-2, 130-3, 130-4, 130-5, 130-6)에 전송할 수 있고, 해당 단말(130-1, 130-2, 130-3, 130-4, 130-5, 130-6)로부터 수신한 신호를 코어 네트워크에 전송할 수 있다.
또한, 복수의 기지국들(110-1, 110-2, 110-3, 120-1, 120-2) 각각은 MIMO 전송(예를 들어, SU(single user)-MIMO, MU(multi user)-MIMO, 대규모(massive) MIMO 등), CoMP(coordinated multipoint) 전송, CA(carrier aggregation) 전송, 비면허 대역(unlicensed band)에서 전송, 단말 간 직접 통신(device to device communication, D2D)(또는, ProSe(proximity services)) 등을 지원할 수 있다. 여기서, 복수의 단말들(130-1, 130-2, 130-3, 130-4, 130-5, 130-6) 각각은 기지국(110-1, 110-2, 110-3, 120-1, 120-2)과 대응하는 동작, 기지국(110-1, 110-2, 110-3, 120-1, 120-2)에 의해 지원되는 동작을 수행할 수 있다. 예를 들어, 제2 기지국(110-2)은 SU-MIMO 방식을 기반으로 신호를 제4 단말(130-4)에 전송할 수 있고, 제4 단말(130-4)은 SU-MIMO 방식에 의해 제2 기지국(110-2)으로부터 신호를 수신할 수 있다. 또는, 제2 기지국(110-2)은 MU-MIMO 방식을 기반으로 신호를 제4 단말(130-4) 및 제5 단말(130-5)에 전송할 수 있고, 제4 단말(130-4) 및 제5 단말(130-5) 각각은 MU-MIMO 방식에 의해 제2 기지국(110-2)으로부터 신호를 수신할 수 있다.
제1 기지국(110-1), 제2 기지국(110-2) 및 제3 기지국(110-3) 각각은 CoMP 방식을 기반으로 신호를 제4 단말(130-4)에 전송할 수 있고, 제4 단말(130-4)은 CoMP 방식에 의해 제1 기지국(110-1), 제2 기지국(110-2) 및 제3 기지국(110-3)으로부터 신호를 수신할 수 있다. 복수의 기지국들(110-1, 110-2, 110-3, 120-1, 120-2) 각각은 자신의 셀 커버리지 내에 속한 단말(130-1, 130-2, 130-3, 130-4, 130-5, 130-6)과 CA 방식을 기반으로 신호를 송수신할 수 있다. 제1 기지국(110-1), 제2 기지국(110-2) 및 제3 기지국(110-3) 각각은 제4 단말(130-4)과 제5 단말(130-5) 간의 D2D를 제어할 수 있고, 제4 단말(130-4) 및 제5 단말(130-5) 각각은 제2 기지국(110-2) 및 제3 기지국(110-3) 각각의 제어에 의해 D2D를 수행할 수 있다.
다음으로, 통신 시스템에서 무선 인터페이스의 설정 및 관리 방법들이 설명될 것이다. 통신 노드들 중에서 제1 통신 노드에서 수행되는 방법(예를 들어, 신호의 전송 또는 수신)이 설명되는 경우에도 이에 대응하는 제2 통신 노드는 제1 통신 노드에서 수행되는 방법과 상응하는 방법(예를 들어, 신호의 수신 또는 전송)을 수행할 수 있다. 즉, 단말의 동작이 설명된 경우에 이에 대응하는 기지국은 단말의 동작과 상응하는 동작을 수행할 수 있다. 반대로, 기지국의 동작이 설명된 경우에 이에 대응하는 단말은 기지국의 동작과 상응하는 동작을 수행할 수 있다.
한편, 통신 시스템에서 기지국은 통신 프로토콜의 모든 기능들(예를 들어, 원격 무선 송수신 기능, 기저대역(baseband) 처리 기능)을 수행할 수 있다. 또는, 통신 프로토콜의 모든 기능들 중에서 원격 무선 송수신 기능은 TRP(transmission reception point)(예를 들어, f(flexible)-TRP)에 의해 수행될 수 있고, 통신 프로토콜의 모든 기능들 중에서 기저대역 처리 기능은 BBU(baseband unit) 블록에 의해 수행될 수 있다. TRP는 RRH(remote radio head), RU(radio unit), TP(transmission point) 등일 수 있다. BBU 블록은 적어도 하나의 BBU 또는 적어도 하나의 DU(digital unit)를 포함할 수 있다. BBU 블록은 "BBU 풀(pool)", "집중화된(centralized) BBU" 등으로 지칭될 수 있다. TRP는 유선 프론트홀(fronthaul) 링크 또는 무선 프론트홀 링크를 통해 BBU 블록에 연결될 수 있다. 백홀 링크 및 프론트홀 링크로 구성되는 통신 시스템은 다음과 같을 수 있다. 통신 프로토콜의 기능 분리(function split) 방식이 적용되는 경우, TRP는 BBU의 일부 기능 또는 MAC(medium access control)/RLC(radio link control)의 일부 기능을 선택적으로 수행할 수 있다.
도 3는 이동 백홀망을 포함하는 통신 시스템의 일 실시예를 도시한 개념도이다.
도 3를 참조하면, 통신 시스템(300)은 코어 네트워크(core network, CN)(310), 및 액세스 네트워크를 포함할 수 있다. 여기서, 코어 네트워크(310)는 도 1을 참조하여 설명된 코어 네트워크와 동일 또는 유사할 수 있다. 4G 통신을 지원하는 코어 네트워크는 MME, S-GW, P-GW 등을 포함할 수 있다. 5G 통신을 지원하는 코어 네트워크는 AMF, UPF, P-GW 등을 포함할 수 있다.
액세스 네트워크는 적어도 하나의 고정 기지국(320, 330), 및 적어도 하나의 무선 단말(340-1, 340-2, 340-3, 340-4, 340-5, 340-6)을 포함할 수 있다. 적어도 하나의 고정 기지국(320, 330)은 도 1을 참조하여 설명한 기지국(110-1, 110-2, 110-3, 120-1, 120-2)과 동일 또는 유사할 수 있다. 적어도 하나의 무선 단말(340-1, 340-2, 340-3, 340-4, 340-5, 340-6)은 도 1을 참조하여 설명한 단말(130-1, 130-2, 130-3, 130-4, 130-5, 130-6)과 동일 또는 유사할 수 있다. 통신 시스템(300)을 구성하는 통신 노드들은 도 2에 도시된 통신 노드(200)와 동일 또는 유사하게 구성될 수 있다. 적어도 하나의 고정 기지국(320, 330)에는 매크로 기지국(320), 스몰 기지국(330) 등이 있을 수 있다. 매크로 기지국(320) 및/또는 스몰 기지국(330)은 코어 네트워크의 종단 노드와 유선 백홀 링크 또는 무선 백홀 링크를 통해 연결될 수 있다. 도 3에서는 설명의 편의를 위하여 통신 시스템(300)에 매크로 기지국(320) 및 스몰 기지국(330)이 하나씩 배치되는 실시예가 도시되어 있으나, 본 발명의 실시예는 이에 국한되지 않는다. 이를테면, 통신 시스템(300)에는 적어도 하나의 매크로 기지국(320) 및/또는 적어도 하나의 스몰 기지국(330)이 포함될 수 있다. 또는, 통신 시스템(300)에는 도 1을 참조하여 설명한 BBU 블록 및/또는 TRP와 동일 또는 유사한 통신 노드들이 포함될 수도 있다. 이를테면, TRP는 통신 프로토콜의 모든 기능들 중에서 원격 무선 송수신 기능을 지원할 수 있으며, TRP를 위한 기저대역 처리 기능은 BBU 블록에서 수행될 수 있다. BBU 블록은 액세스 네트워크 또는 코어 네트워크에 속할 수 있다. BBU 블록은 AMF, UPF, MME, S-GW, 또는 매크로 기지국에 위치할 수 있다. 또는, BBU 블록은 AMF, UPF, MME, S-GW, 및 매크로 기지국 각각과 독립적으로 위치할 수 있다. 예를 들어, BBU 블록은 매크로 기지국과 AMF (또는 UPF) 사이의 논리 기능 블록으로 구성될 수 있다. BBU 블록은 복수의 TRP들을 지원할 수 있고, 유선 프론트홀 링크 또는 무선 프론트홀 링크를 사용하여 복수의 TRP들 각각에 연결될 수 있다. BBU 블록과 TRP 간의 링크는 "프론트홀 링크"로 지칭될 수 있다. 각각의 TRP는 유선 프론트홀 링크 또는 무선 프론트홀 링크를 통해 BBU 블록에 연결될 수 있고, 통신 프로토콜(예를 들어, 4G 통신 프로토콜, 5G 통신 프로토콜)에 기초하여 소정의 통신 가능 영역 내의 무선 단말에 통신 서비스를 제공할 수 있다.
매크로 기지국(320)은 유선 백홀 링크 또는 무선 백홀 링크를 사용하여 코어 네트워크(310)(예를 들어, AMF, UPF, MME, S-GW 등)에 연결될 수 있다. 매크로 기지국(320)은 소정의 통신 프로토콜(예를 들어, 4G 통신 프로토콜, 5G 통신 프로토콜 등)에 기초하여 셀 커버리지 내의 무선 단말들(340-1, 340-2, 340-3, 340-4, 340-5, 340-6)에 통신 서비스를 제공할 수 있다. 매크로 기지국(320)은 스몰 기지국(330)에 비하여 상대적으로 넓은 셀 커버리지를 형성할 수 있다. 스몰 기지국(330)은 유선 백홀 링크 또는 무선 백홀 링크를 사용하여 코어 네트워크(310) 또는 매크로 기지국(320)에 연결될 수 있다. 스몰 기지국(330)은 소정의 통신 프로토콜(예를 들어, 4G 통신 프로토콜, 5G 통신 프로토콜 등)에 기초하여 셀 커버리지 내의 무선 단말(340-1)에 통신 서비스를 제공할 수 있다. 스몰 기지국(330)은 매크로 기지국(320)에 비하여 상대적으로 좁은 셀 커버리지를 형성할 수 있다. 통신 시스템(300)의 일 실시예에서는, 유선 또는 무선 백홀 링크를 사용하여 코어 네트워크와 연결되는 다수의 기지국들과 무선 단말들을 포함하는 액세스-백홀 혼합망이 구성될 수 있다. 액세스-백홀 혼합망은, 통신 환경에서 고밀도의 기지국들이 높은 주파수 대역의 무선 신호를 통하여 무선 단말기들에 커버리지 및 서비스를 제공하도록 할 수 있다.
고정 기지국(320, 330)은 셀 커버리지 내의 무선 단말들(340-1, 340-2, 340-3, 340-4, 340-5, 340-6)에 직접 무선 통신으로 연결되어 통신 서비스를 제공할 수도 있고, 또는 다른 통신 노드를 통하여 간접적으로 통신 서비스를 제공할 수도 있다. 이를테면, 매크로 기지국(320)은 셀 커버리지 내의 무선 단말들 중 직접 통신이 용이한 제2 단말(340-2), 제4 단말(340-4), 제5 단말(340-5) 및 제6 단말(340-6) 등과 직접 링크로 연결되어 통신 서비스를 제공할 수 있다. 한편, 매크로 기지국(320)은 스몰 기지국(330)과 무선 백홀 링크로 연결되어, 간접적으로 제1 단말(340-1)에 통신 서비스를 제공할 수 있다.
프론트홀 링크 또는 백홀 링크는 '엑스홀 링크'라 칭할 수도 있다. 엑스홀 링크를 포함하여 구성되는 네트워크를 '엑스홀 네트워크'라 칭할 수 있다. 엑스홀 네트워크는 액세스 네트워크와 코어 네트워크의 사이에 위치할 수 있으며, 액세스 네트워크와 코어 네트워크 간의 통신을 지원할 수 있다. 엑스홀 네트워크에 속한 통신 노드들은 엑스홀 링크를 사용하여 연결될 수 있다. 액세스 네트워크, 엑스홀 네트워크 및 코어 네트워크를 포함하는 통신 시스템은 "통합(integration) 통신 시스템"으로 지칭될 수 있다. 통합 통신 시스템에 속한 통신 노드(예를 들어, MME, S-GW, P-GW, AMF, UPF, BBU 블록, DU(distributed unit), CU(central unit), 기지국, TRP, 단말 등)은 도 2에 도시된 통신 노드(200)와 동일 또는 유사하게 구성될 수 있다.
또한, 통합 통신 시스템의 UPF(또는, S-GW)는 기지국과 패킷(예를 들어, 제어 정보, 데이터)을 교환하는 코어 네트워크의 종단 통신 노드를 지칭할 수 있고, 통합 통신 시스템의 AMF(또는, MME)는 단말의 무선 접속 구간(또는, 인터페이스)에서 제어 기능을 수행하는 코어 네트워크의 통신 노드를 지칭할 수 있다. 여기서, 백홀 링크, 프론트홀 링크, 엑스홀 링크, BBU 블록, S-GW, MME, AMF, 및 UPF 각각은 RAT(radio access technology)에 따른 통신 프로토콜의 기능(예를 들어, 엑스홀 네트워크의 기능, 코어 네트워크의 기능)에 따라 다른 용어로 지칭될 수 있다.
5G 또는 NR 등의 무선 통신 시스템에서는, 통신 시스템 표준의 요구사항을 만족하기 위하여 밀리미터파(mm-파) 등 높은 주파수 대역의 사용이 필요할 수 있다. 밀리미터파 등의 높은 주파수 대역에서는, 낮은 주파수 대역에서보다 높은 신호 감쇄, 높은 경로 손실, 낮은 회절, 강한 직진성 등의 특성이 나타날 수 있다. 따라서, 높은 주파수 대역에서 원활한 통신을 보장하기 위하여 고밀도의 기지국들(dense stations)을 통신 환경에 배치할 필요가 있을 수 있다.
통신 시스템에는 매크로 기지국 및/또는 스몰 기지국 등이 복수 개 포함될 수 있다. 통신 시스템의 일 실시예에서는, 유선 또는 무선 백홀 링크를 사용하여 코어 네트워크와 연결되는 다수의 기지국들과 무선 단말기들을 포함하는 액세스-백홀 혼합망이 구성될 수 있다. 액세스-백홀 혼합망은, 통신 환경에서 고밀도의 기지국들이 높은 주파수 대역의 무선 신호를 통하여 무선 단말기들에 커버리지 및 서비스를 제공하도록 할 수 있다. 그런데, 무선 백홀 기지국들의 밀도 또는 수를 증가시키기 위해서는 설치 비용이 증대된다는 문제점이 있다. 따라서, 무선 단말기들이 다른 무선 단말기의 액세스를 위해 스스로 무선 백홀 기지국 또는 이동 백홀 기지국의 역할을 수행하는 이동 백홀 기술 또는 액세스-이동 백홀 기술 등이 연구되고 있다.
통신 시스템(300)의 무선 단말들(340-1, 340-2, 340-3, 340-4, 340-5, 340-6) 중 일부 또는 전부는, 이동 백홀 기술에 기초하여 다른 무선 단말의 액세스를 위해 스스로 이동 백홀 기지국의 역할을 수행할 수 있다. 이동 백홀 기지국은 고정 기지국 또는 다른 이동 백홀 기지국과 무선 백홀 링크로 연결되어, 다른 무선 단말에 통신 서비스를 제공할 수 있다. 이를테면, 제2 단말(340-2) 및/또는 제4 단말(340-4)은 매크로 기지국(320)과 무선 백홀 링크로 연결되어, 이동 백홀 기지국으로서 제3 단말(340-3)에 통신 서비스를 제공할 수 있다. 또는, 제5 단말(340-5)은 매크로 기지국(320)과 무선 백홀 링크로 연결되어, 이동 백홀 기지국으로서 제6 단말(340-6)에 통신 서비스를 제공할 수 있다. 제3 단말(340-3)은 제2 단말(340-2) 및 제4 단말(340-4)과 다중 연결(multi-connectivity, MC)을 형성할 수 있다. 제6 단말(340-6)은 매크로 기지국(320) 및 제5 단말(340-5)과 다중 연결을 형성할 수 있다. 이동 백홀 기지국과 고정 기지국을 포함하는 구조를 '이동 백홀망'이라고 표현할 수 있다.
무선 단말들(340-1, 340-2, 340-3, 340-4, 340-5, 340-6)은, 스스로의 기능과 통신 환경 등에 따라서 이동 백홀 기지국으로서의 기능을 수행할 수 있다. 이동 백홀 기지국으로서 기능할 수 있는 무선 단말들을, 잠재적 이동 백홀 기지국(possible backhaul base station, PBBS)이라고도 칭할 수 있다.
통신 환경에는 건물이나 사람, 기타 구조물 등 다양한 통신 장애물들(350-1, 350-2)이 존재할 수 있다. 통신 상황에 따라서, 통신 노드들 간에 형성되는 무선 링크들은 통신 장애물들(350-1, 350-2)로 인해 가로막히거나, 블록킹(blocking) 되거나, 또는 수신 품질이 저하될 수 있다.
이를테면, 제3 단말(340-3)은 매크로 기지국(320)의 셀 커버리지 내에 위치하지만, 매크로 기지국(320)과 제3 단말(340-3) 사이에 존재하는 제1 장애물(350-1)로 인하여 매크로 기지국(320)과의 직접 링크가 가로막힐 수 있다. 다르게 표현하면, 매크로 기지국(320)과 제3 단말(340-3) 간에는 제1 장애물(350-1)로 인하여 가시선(line-of-sight, LOS) 조건이 만족되지 않는 음영 지역에 위치하게 될 수 있다. 제3 단말(340-3)은 매크로 기지국(320)과의 직접 통신이 용이하지 않아서, 통신 서비스를 제공받기 위해서는 다른 통신 노드의 중계를 통하여 매크로 기지국(320)과 연결되어야 할 수 있다. 제3 단말(340-3)은 직접 통신이 용이한 제2 단말(340-2) 및/또는 제4 단말(340-4)로 이동 백홀 기지국으로서의 역할을 수행해줄 것을 요청할 수 있다. 제2 단말(340-2) 및/또는 제4 단말(340-4)은 고정 기지국(320)과의 무선 백홀 링크를 통하여, 이동 백홀 기지국으로서 제3 단말(340-3)에 통신 서비스를 제공할 수 있다.
한편, 제6 단말(340-6)과 매크로 기지국(320) 간의 무선 링크는 LOS 조건을 만족하여 제6 단말(340-6)과 매크로 기지국(320)이 직접 통신을 수행할 수 있다. 그러나, 제2 장애물(350-2)의 존재로 인하여 제6 단말(340-6)과 매크로 기지국(320) 간의 무선 링크의 수신 품질이 저하될 수 있다. 또는, 제6 단말(340-6)이 이동함에 따라 제6 단말(340-6)과 매크로 기지국(320) 간의 무선 링크가 LOS 조건을 만족하지 못하게 될 수 있다. 이 경우, 제5 단말(340-5)이 이동 백홀 기지국으로서 제6 단말(340-6)에 통신 서비스를 제공할 수 있다. 제6 단말(340-6)은 매크로 기지국(320)으로부터 직접 통신 서비스를 제공받는 것보다 제5 단말(340-5)을 통하여 간접적으로 통신 서비스를 제공받음으로써 더욱 안정적으로 통신 서비스를 제공받을 수 있다.
이동 백홀 기술이 적용되어 이동 백홀 기지국들에 기초하여 형성되는 통신망을 이동 백홀망이라 칭할 수 있다. 이동 백홀망을 포함하는 통신 시스템은 코어 네트워크, 고정 기지국, 및 이동 백홀 기지국으로 기능하거나 서비스를 제공받는 무선 단말들 등으로 구성될 수 있다. 이동 백홀 기지국의 역할을 수행할 수 있는 무선 단말들의 이동성으로 인해. 이동 백홀망의 구조는 높은 가변성을 가질 수 있다. 이를테면, 무선 단말들은 사람 등의 사용자가 소지하는 사용자 장치(user equipment, UE)에 해당할 수 있고, 또는 차량에 탑재되어 V2X 통신 기능을 제공하기 위한 단말에 해당할 수도 있다. 무선 단말들은 사용자 또는 차량 등의 이동으로 인해 높은 이동성을 가질 수 있다. 무선 단말들이 이동할 경우, 무선 단말들과 고정 기지국 간의 링크들, 및/또는 무선 단말들 간의 링크들의 상태가 변화할 수 있다. 또는, 통신 환경에 존재하는 통신 장애물들의 이동 등으로 인하여, 무선 단말들과 고정 기지국 간의 링크들, 및/또는 무선 단말들 간의 링크들의 상태가 변화할 수 있다. 무선 단말들의 이동 등으로 인해 통신 환경이 변화할 경우, 변화한 통신 환경에 맞추어서 이동 백홀망의 구조가 재구성되어야 할 수 있다. 여기서, 각각의 통신 노드는 다른 복수의 통신 노드들과 동시에 연결될 수 있다. 하나의 통신 노드가 두 개의 통신 노드와 동시에 연결되는 것을, '이중 연결'(dual-connectivity, DC)이라 칭할 수 있다. 한편, 하나의 통신 노드가 둘 또는 그 이상의 통신 노드와 동시에 연결되는 것을, '다중 연결'(multi-connectivity, MC)이라 칭할 수 있다. 다르게 정의되지 않는 한, 본 명세서에 기재된 '다중 연결'은 '이중 연결'을 포함하는 표현으로 볼 수 있다. 통신 환경의 변화에 적응적으로 무선 단말기들과 고정 또는 이동 백홀 기지국 간의 연결 또는 다중 연결을 효율적으로 제어하기 위한 기술이 요구될 수 있다.
도 4는 통신 노드 간의 링크 가능 확률(link available probability, LAP)에 기초하여 다중 연결(multi-connectivity, MC)을 제어하는 방법의 일 실시예를 설명하기 위한 그래프이다.
도 4를 참조하면, 통신 시스템은 복수의 통신 노드들을 포함할 수 있다. 통신 시스템은 적어도 하나의 고정 기지국을 포함할 수 있다. 여기서, 고정 기지국은 이를테면 도 3를 참조하여 설명한 고정 기지국(320, 330)과 동일 또는 유사할 수 있다. 통신 시스템은 적어도 하나의 이동 백홀 기지국 등을 포함할 수 있다. 여기서, 이동 백홀 기지국은 하나의 무선 단말로서, 고정 기지국과 무선 백홀 링크로 연결되어 다른 무선 단말에 서비스를 제공하는 역할을 수행할 수 있는 무선 단말을 의미할 수 있다. 이를테면, 이동 백홀 기지국은 도 3를 참조하여 설명한 이동 백홀 기지국의 역할을 수행하는 제2, 제4 및 제5 단말(340-2, 340-4, 340-5)과 동일 또는 유사할 수 있다. 통신 시스템은 적어도 하나의 고정 기지국 및/또는 적어도 하나의 이동 백홀 기지국과 다중 연결을 구성하는 제1 통신 노드를 더 포함할 수 있다. 제1 통신 노드는 기지국 또는 무선 단말에 해당할 수 있다. 이를테면, 제1 통신 노드는 도 3를 참조하여 설명한 적어도 하나의 무선 단말(340-1, 340-2, 340-3, 340-4, 340-5, 340-6)과 동일 또는 유사할 수 있다. 이하, 설명의 편의를 위하여 하나의 고정 기지국, 두 개의 이동 백홀 기지국 및 하나의 제1 통신 노드가 존재하는 통신 시스템의 일 실시예에서 다중 연결을 제어하는 방법에 대하여 설명한다. 그러나, 본 발명의 실시예는 이에 국한되지 않는다. 이를테면, 본 발명의 실시예는 다수의 고정 기지국, 이동 백홀 기지국, 및/또는 무선 단말들이 존재하는 통신 시스템 등 다양한 통신 시스템의 실시예들에서도 동일 또는 유사하게 적용될 수 있다.
통신 시스템에는 고정 기지국, 제1 이동 백홀 기지국, 제2 이동 백홀 기지국 및/또는 제1 통신 노드가 포함될 수 있다. 제1 통신 노드는 고정 기지국, 제1 이동 백홀 기지국 및 제2 이동 백홀 기지국 중 일부 또는 전부와 연결되어 통신 서비스를 제공받을 수 있다. 제1 통신 노드는 고정 기지국, 제1 이동 백홀 기지국, 및/또는 제2 이동 백홀 기지국과 다중 연결을 구성할 수 있다.
통신 노드들 간의 링크 각각에 대하여 링크 가능 확률(link available probability, LAP)가 계산될 수 있다. LAP는, 링크가 가로막히거나 블록킹되지 않고 안정적으로 유지될 수 있는 확률을 의미할 수 있다. LAP는 통신 노드 상호간 신호 송수신 결과 확인되는 통신 상황 정보 및/또는 통신 환경 정보에 기초하여 계산될 수 있다. 이를테면, LAP는 통신 노드 상호간 신호 송수신 결과 평가되는 수신 품질 정보, 채널 상태 정보, 및/또는 채널 품질 정보 등에 기초하여 계산될 수 있다. 또는, LAP는 각각의 통신 노드들의 위치 정보, 속도 등의 이동 상황 정보, 및/또는 홉 수 등의 링크 경로 정보 등에 기초하여 계산될 수 있다. 통신 시스템에는 통신 노드들로부터 통신 상황 또는 통신 환경과 관련된 정보들을 수신하여 LAP를 계산하거나, 계산된 LAP에 기초하여 다중 연결을 제어하기 위한 장치(이하, 다중 연결 제어 장치)가 포함될 수 있다. 다중 연결 제어 장치는 고정 기지국 및/또는 이동 백홀 기지국들에 포함될 수 있다. 또는, 다중 연결 제어 장치는 고정 기지국 및/또는 이동 백홀 기지국들과 연결될 수 있다. 계산된 LAP 정보는 고정 기지국 및/또는 이동 백홀 기지국들 사이에서 공유될 수 있다.
도 4의 그래프에는 통신 시스템의 일 실시예에서 제1 통신 노드가 고정 기지국, 제1 이동 백홀 기지국 및 제2 백홀 기지국과 형성하고 있는 다중 연결의 링크들 각각에 대하여 계산된 LAP 값이 도시된 것으로 볼 수 있다. 도 4의 그래프에 따르면, 제1 통신 노드와 제1 이동 백홀 기지국 간의 링크에 대한 LAP 값이 가장 높은 것으로 볼 수 있다. 이는, 제1 통신 노드는 제1 이동 백홀 기지국으로부터 가장 안정적으로 통신 서비스를 제공받을 수 있을 것으로 기대된다는 것을 의미할 수 있다. 한편, 도 4의 그래프에 따르면, 제1 통신 노드와 제2 이동 백홀 기지국 간의 링크에 대한 LAP 값이 가장 낮은 것으로 볼 수 있다. 이는, 제2 이동 백홀 기지국이 제공하는 통신 서비스가 품질이 하락하거나 중단될 가능성이 가장 높은 것으로 평가된다는 것을 의미할 수 있다. 제1 통신 노드는 LAP 값이 상대적으로 높은 링크들을 우선 선택하여 다중 연결을 구성할 수 있다. 또는, 제1 통신 노드는 LAP 값이 기 설정된 제1 설정 확률값 이상인 링크들을 우선 선택하여 다중 연결을 구성할 수도 있다.
한편, 다중 연결 제어 장치는 통신 상황 정보 및/또는 통신 환경 정보에 기초하여 링크 차단 확률(link blocking probability, LBP) 값을 연산할 수 있다. 여기서, LBP 값은 링크가 가로막히거나 블록킹될 수 있는 확률에 해당할 수 있다. LBP 값과 LAP 값은 수학식 1과 같은 관계를 가질 수 있다.
Figure 112021045868918-pat00001
다중 연결 제어 장치는 기계학습 방식에 기초하여 LAP 값 또는 LBP 값을 연산할 수 있다. 제1 통신 노드의 다중 연결 제어 장치는 다른 통신 노드들로부터 획득된 통신 상황 정보 및/또는 통신 환경 정보 등을 소정의 기계학습 구조에 입력함으로써 LAP 값 또는 LBP 값을 획득할 수 있다. 다중 연결 제어 장치는 기계학습 구조를 통하여 직접 LAP 값을 획득할 수 있다. 한편, 다중 연결 제어 장치는 기계학습 구조를 통하여 LBP 값을 획득할 수 있고, 1에서 LBP 값을 뺌으로써 LAP 값을 획득할 수도 있다. 다중 연결 제어 장치는 획득된 LAP 값 또는 LBP 값에 기초하여 다중 연결을 제어할 수 있다. 다중 연결 제어 장치가 LAP 값 또는 LBP 값의 연산을 위해 사용하는 소정의 기계학습 구조의 기술적 특징에 대하여는, 이하 도 5를 참조하여 보다 구체적으로 설명된다.
도 5는 제1 통신 노드에서 링크 가능 확률(link available probability, LAP) 값 또는 링크 차단 확률(link blocking probability, LBP) 값의 연산을 위해 사용되는 기계학습 구조를 설명하기 위한 개념도이다.
도 5를 참조하면, 통신 시스템의 제1 통신 노드는 기계학습을 통해 링크 가능 확률(link available probability, LAP) 또는 링크 차단 확률(link blocking probability, LBP) 값을 연산하는 연산 모델을 구축할 수 있다. 여기서, 통신 시스템은 도 3를 참조하여 설명한 통신 시스템(300)과 동일 또는 유사할 수 있다. 제1 통신 노드는 도 2를 참조하여 설명한 통신 노드(200) 및/또는 도 4를 참조하여 설명한 제1 통신 노드와 동일 또는 유사할 수 있다.
보다 구체적으로는, 제1 통신 노드의 메모리 및/또는 저장 장치는 소정의 기계학습 구조에 따라서 기계학습을 수행하기 위한 프로그램 명령들을 포함할 수 있다. 또는, 제1 통신 노드는 소정의 기계학습 구조에 따라서 기계학습을 수행하기 위한 별도의 기계학습부를 포함할 수 있다. 기계학습부는, 이를테면 도 4를 참조하여 설명한 다중 연결 제어 장치와 동일 또는 유사할 수 있다. 제1 통신 노드는 장치는 인공 신경망(artificial neural network, ANN) 또는 심층 신경망(deep neural network, DNN) 등의 구조에 따른 기계학습을 통하여, 효율적으로 LAP 값을 출력하기 위한 연산 모델을 획득할 수 있다. 이를테면, 도 5에는 기계학습 구조 중 다층 다노드 (multi-layer multi-node)로 구성되는 DNN 구조가 도시된 것으로 볼 수 있다. 그러나 이는 설명의 편의를 위한 하나의 예시일 뿐이며, 본 발명의 실시예는 이에 국한되지 않는다. 이를테면, 통신 시스템의 일 실시예에서는 ANN 구조, DNN 구조, 단일 노드로 구성되는 뉴런(neuron) 구조, 단일 노드로 구성되는 퍼셉트론(perceptron) 구조, 지식기반 시스템(knowledge-based system) 구조, 베이지안(Baysian) 등의 추론기법 (reasoning technique)을 적용한 구조, 심층 신경망(deep neural network) 구조 등 다양한 기계학습 구조들이 기계학습부에 적용될 수 있다. 기계학습부에는 다양한 기계학습 구조들 중에서 소정의 기준에 따라 선택된 기계학습 구조가 적용될 수 있다. 이를테면, 기계학습부에는 통신 시스템 및/또는 개별 기의 개발 및/또는 생산 비용, 성능 요구 조건, 프로세서의 능력 등 다양한 조건에 따라서 선택된 기계학습 구조가 적용될 수 있다.
통신 시스템의 일 실시예에서는, 효율적으로 LAP 값을 출력하기 위한 연산 모델을 획득하기 위하여 ANN 등의 기계학습 기술이 사용될 수 있다. ANN 등에 따른 신경망 구조는 입력계층과 은닉계층, 출력계층 등으로 구성될 수 있다. 여기서, 입력계층과 출력계층 사이에 복수 개의 은닉계층이 배치되는 신경망 구조를 DNN 구조라고 칭할 수 있다. 각각의 계층들은 적어도 하나의 노드들을 포함할 수 있다. 입력계층은 입력노드의 집합으로 구성될 수 있고, 각 은닉계층은 은닉노드의 집합으로 구성될 수 있고, 출력계층은 출력노드의 집합으로 구성될 수 있다. 각각의 계층들을 구성하는 노드들은 '뉴런'또는 '퍼셉트론'이라고도 칭할 수 있다.
신경망 구조의 전체 계층들의 수는 L개일 수 있으며, L은 3 이상의 자연수일 수 있다. 신경망이 DNN에 해당할 경우, L은 4 이상의 자연수일 수 있다. 각각의 계층들은 입력계층부터 출력계층까지
Figure 112021045868918-pat00002
번째 계층으로 표현될 수 있으며, 이 중
Figure 112021045868918-pat00003
번째부터
Figure 112021045868918-pat00004
번째 까지의 계층들이 은닉계층일 수 있다. 이를테면, DNN 구조는 3개의 은닉계층을 포함할 수 있으며, 각각 32개, 64개, 32개의 은닉노드들로 구성될 수 있다. 다만 이는 설명의 편의를 위한 하나의 예시일 뿐이며, 본 발명은 이에 국한되지 않고 다양한 기계학습 또는 인공 신경망 기술의 실시예들을 포괄할 수 있다.
신경망 구조의 입력계층에는 입력 데이터
Figure 112021045868918-pat00005
가 입력될 수 있다. 입력계층에 입력된 입력 데이터
Figure 112021045868918-pat00006
가 각 계층들을 거치며 연속적인 함수들을 거쳐서 계산됨으로써, 출력계층에서 출력 데이터
Figure 112021045868918-pat00007
가 출력될 수 있다. 이를테면, 수학식 2와 같을 수 있다.
Figure 112021045868918-pat00008
여기서,
Figure 112021045868918-pat00009
는 각 계층의 노드 간에 설정되는 적어도 하나의 가중치 계수 또는 가중치 파라미터일 수 있다.
Figure 112021045868918-pat00010
은
Figure 112021045868918-pat00011
번째 계층과
Figure 112021045868918-pat00012
번째 계층 간에 설정되는 함수일 수 있다. 이를테면,
Figure 112021045868918-pat00013
는 시그모이드(Sigmoid) 함수, 또는 ReLu(rectified linear unit) 등의 함수에 해당할 수 있다. 시그모이드 함수는 기계학습 구조에서 출력 매핑 등 계층 간의 연산에 사용되는 함수를 의미할 수 있다. 이를테면, 시그모이드 함수는 수학식 3과 같이 표현될 수 있다.
Figure 112021045868918-pat00014
ReLu 함수는 입력계층 및/또는 은닉계층 등 계층 간의 연산에서 활성화 함수로 사용되는 함수를 의미할 수 있다. 이를테면, ReLu 함수는 수학식 4와 같이 표현될 수 있다.
Figure 112021045868918-pat00015
통신 시스템의 일 실시예에서, 제1 통신 노드의 신경망 구조는 입력 데이터
Figure 112021045868918-pat00016
를 입력 받아서 출력 데이터
Figure 112021045868918-pat00017
를 출력할 수 있다. 입력 데이터
Figure 112021045868918-pat00018
는 통신 상황 정보에 해당할 수 있다. 여기서, 통신 상황 정보란 이를테면 통신 품질 정보, 가용 대역폭 정보, 경로 정보, 및/또는 병목 노드 정보를 포함하는 정보를 의미할 수 있다. 이를테면, 신경망 구조의 입력계층의 각각의 입력 노드들에는 통신 품질 정보, 가용 대역폭 정보, 경로 정보, 및/또는 병목 노드 정보를 포함하는 통신 상황 정보가 입력될 수 있다. 또는, 신경망 구조의 입력계층의 각각의 입력 노드들에는 통신 품질 정보, 가용 대역폭 정보, 경로 정보, 및/또는 병목 노드 정보를 포함하는 통신 상황 정보가 가공 또는 전처리되어 입력될 수 있다. 복수의 정보들로 구성되는 입력 데이터
Figure 112021045868918-pat00019
는 벡터 형태로 입력될 수 있다. 신경망 구조는 벡터 형태로 입력된 입력 데이터
Figure 112021045868918-pat00020
에 대하여 벡터 형태의 가중치 계수
Figure 112021045868918-pat00021
에 기초한 연산을 수행함으로써 출력 데이터
Figure 112021045868918-pat00022
를 출력할 수 있다. 이를테면, 통신 시스템의 일 실시예에서 뉴론 또는 퍼셉트론 등을 통해 구성되는 신경망 구조의 일부 또는 전부에서는, 수학식 5와 같은 형태의 시그모이드 함수를 이용하여 출력값이 연산될 수 있다.
Figure 112021045868918-pat00023
여기서,
Figure 112021045868918-pat00024
는 입력 데이터
Figure 112021045868918-pat00025
로서 입력된 정보에 해당하는 벡터 데이터일 수 있다. 이를테면,
Figure 112021045868918-pat00026
는 통신 품질 정보, 가용 대역폭 정보, 경로 정보, 및/또는 병목 노드 정보 등 적어도 하나의 정보들로 구성된 벡터 데이터일 수 있다. 또는,
Figure 112021045868918-pat00027
는 통신 품질 정보, 가용 대역폭 정보, 경로 정보, 및/또는 병목 노드 정보 등의 정보들이 0과 1 사이의 값으로 처리 또는 스케일링된 값들로 구성된 벡터 데이터일 수 있다.
Figure 112021045868918-pat00028
는 적어도 하나의 가중치 계수를 벡터 형태로 구성한 것에 해당할 수 있다.
Figure 112021045868918-pat00029
는 연산 결과로서 획득되는 값 또는 출력 데이터
Figure 112021045868918-pat00030
에 해당할 수 있다. 출력 데이터
Figure 112021045868918-pat00031
는 도 4를 참조하여 설명한 LAP 값 또는 LBP 값에 해당할 수 있다. 즉, 신경망 구조는 통신 상황 정보를 입력 받아서, 링크가 가로막히거나 블록킹되지 않고 안정적으로 유지될 수 있는 확률에 해당하는 LAP 값을 출력할 수 있다. 또는, 신경망 구조는 통신 상황 정보를 입력 받아서, 링크가 가로막히거나 블록킹될 수 있는 확률에 해당하는 LBP 값을 출력할 수 있다. 신경망 구조가 LBP 값을 출력하도록 설정될 경우, 1에서 LBP 값을 뺌으로써 LAP 값을 획득할 수 있다. 제1 통신 노드는 신경망 구조의 출력 데이터
Figure 112021045868918-pat00032
에 기초하여 다중 연결을 제어할 수 있다. 이를테면, 제1 통신 노드는 LAP 값이 상대적으로 높거나 LBP 값이 상대적으로 낮은 링크들을 우선 선택하여 다중 연결을 구성 또는 제어할 수 있다. 또는, 제1 통신 노드는 LAP 값 또는 LBP 값과 기 설정된 임계값의 비교 결과에 기초하여 다중 연결을 구성 또는 제어할 수도 있다. 제1 통신 노드는 다중 연결 구성 결과에 기초하여 통신을 수행할 수 있다. 제1 통신 노드는 통신 수행 결과에 따른 통신 품질 정보 또는 서비스 품질 정보를 획득할 수 있다. 이를테면, 제1 통신 노드는 통신 수행 결과에 따른 QoS(Quality of Service) 또는 QoE(Quality of Experience) 등의 서비스 품질값을 획득할 수 있다. 제1 통신 노드는 획득된 서비스 품질값에 기초하여 출력 데이터
Figure 112021045868918-pat00033
에 대한 평가를 수행할 수 있다. 이를테면, 획득된 서비스 품질값이 기 설정된 제1 기준 품질값 이상일 경우, 제1 통신 노드는 출력 데이터
Figure 112021045868918-pat00034
가 유효한 것으로 판단할 수 있다. 한편, 획득된 서비스 품질값이 기 설정된 제1 기준 품질값 미만일 경우, 제1 통신 노드는 출력 데이터
Figure 112021045868918-pat00035
가 유효하지 않은 것으로 판단할 수 있다. 출력 데이터
Figure 112021045868918-pat00036
가 유효한 것으로 판단될 경우, 대응되는 가중치 계수
Figure 112021045868918-pat00037
가 업데이트될 수 있다.
신경망 구조는 다양한 입력 데이터
Figure 112021045868918-pat00038
를 입력 받아서 각 가중치 계수들에 기초한 연산을 수행하여 출력 데이터
Figure 112021045868918-pat00039
를 출력할 수 있다. 다르게 표현하면, 제1 통신 노드가 맞이할 수 있는 다양한 통신 상황이 반영된 통신 상황 정보가 신경망 구조에 입력되고, 각각의 통신 상황에 따른 LAP값 또는 LBP 값이 계산되어 출력될 수 있다. 제1 통신 노드는 다양한 입력 데이터
Figure 112021045868918-pat00040
에 대한 연산 및 출력 데이터
Figure 112021045868918-pat00041
에 대한 평가에 기초한 학습을 복수 또는 다수 회차 반복 수행함으로써 기계학습 모델 또는 연산 모델을 구축할 수 있다.
이를테면, 제1 통신 노드는 각각의 학습 회차에서 변경되는 가중치 계수
Figure 112021045868918-pat00042
에 기초하여 출력 데이터
Figure 112021045868918-pat00043
를 획득할 수 있다. 제1 통신 노드는 각각의 학습 회차에서 사용된 가중치 계수
Figure 112021045868918-pat00044
를 업데이트할 수 있다. 업데이트된 가중치 계수
Figure 112021045868918-pat00045
는 기록 또는 저장될 수 있다. 하나의 연산 모델은 반복 학습을 통하여 업데이트된 가중치 계수
Figure 112021045868918-pat00046
의 집합에 대응될 수 있다. 즉, 제1 통신 노드는 반복 학습을 통해 업데이트된 가중치 계수
Figure 112021045868918-pat00047
의 집합을 기록 또는 저장함으로써 연산 모델을 획득할 수 있다. 획득된 연산 모델은, 제1 통신 노드가 실시간으로 통신을 수행하면서 확인되는 통신 상황 정보에 기초하여 즉시 LAP 값을 추정 또는 연산하고 다중 연결을 제어하는 데 활용될 수 있다.
통신 시스템의 일 실시예에서, 제1 통신 노드는 출력된 출력 데이터
Figure 112021045868918-pat00048
에 따라서 획득된 서비스 품질값을 기 설정된 제1 기준 품질값과 비교하여, 가중치 계수
Figure 112021045868918-pat00049
에 대한 업데이트 여부를 결정할 수 있다. 제1 통신 노드는 출력 데이터
Figure 112021045868918-pat00050
가 유효한 것으로 평가되는 학습 회차에서의 가중치 계수
Figure 112021045868918-pat00051
만을 업데이트할 수 있다. 이에 따라 학습 동작의 효율성 및 연산 모델의 성능이 향상될 수 있다. 제1 품질 기준값은 일정한 값으로 정의될 수도 있고, 또는 학습 회차에 따라서 다르게 설정될 수도 있다.
제1 통신 노드는 통신 환경 조건에 따라서 복수의 연산 모델을 구축할 수 있다. 이를테면, 제1 통신 노드는 통신 환경 상에 존재하는 통신 노드들 및/또는 통신 장애물들 등의 위치 정보, 이동 정보, 물리 계층 환경 정보 등을 확인할 수 있다. 여기서, 위치 정보는 각각의 통신 노드들 및/또는 통신 장애물들의 절대 좌표 및/또는 상대 좌표를 포함할 수 있다. 이동 정보는 각각의 통신 노드들 및/또는 통신 장애물들의 속도 및/또는 가속도 등을 포함할 수 있다. 물리 계층 환경 정보는, 통신을 수행하는 시각, 통신을 수행하는 통신 환경의 온도, 습도, 날씨 등의 정보를 포함할 수 있다. 제1 통신 노드는 확인된 위치 정보 및/또는 이동 정보에 따라서 분류된 통신 환경 조건마다 별도의 학습 과정을 거쳐서 별도의 연산 모델들을 획득할 수 있다. 이를 다르게 표현하면, 제1 통신 노드가 반복 학습을 통해 획득한 각각의 가중치 계수
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및/또는 각각의 연산 모델은, 소정의 통신 환경 조건에 기초하여 분류되어 저장될 수 있다.
통신 환경 조건별로 분류된 연산 모델들은, 제1 통신 노드가 실시간으로 통신을 수행하면서 확인되는 통신 상황 정보 및 통신 환경 정보에 기초하여 즉시 LAP 값 및/또는 LBP 값을 추정 또는 연산하고 최적의 다중 연결을 구성하는 데 활용될 수 있다.
또는, 통신 환경 조건별로 분류된 연산 모델들은, 통신 시스템의 다른 통신 노드에 제공되어 저장 또는 사용될 수 있다. 이를테면, 제1 통신 노드는 통신 환경 조건별로 분류된 연산 모델들에 대한 정보를 주기적 또는 상시적으로 통신 시스템의 다른 통신 노드들로 전송할 수 있다. 또는, 제1 통신 노드는 직접 획득한 연산 모델 외에도, 통신 시스템의 다른 통신 노드로부터 주기적 또는 상시적으로 전송되는, 통신 환경 조건 별로 분류된 연산 모델들에 대한 정보를 수신하여 저장할 수 있다.
또는, 제1 통신 노드는 통신 시스템의 다른 통신 노드(이하 제2 통신 노드)로부터의 요청에 기초하여 제2 통신 노드로 연산 모델을 제공할 수 있다. 이를테면, 제1 통신 노드는 제2 통신 노드가 실시간으로 통신을 수행하면서 확인한 통신 환경 정보(이하, 제2 통신 환경 정보)를 제2 통신 노드로부터 수신할 수 있다. 제1 통신 노드는 수신한 제2 통신 환경 정보에 대응되는 제2 연산 모델을 확인할 수 있다. 제1 통신 노드는 확인된 제2 연산 모델을 제2 통신 노드로 송신할 수 있다. 제2 통신 노드는 제1 통신 노드로부터 수신된 제2 연산 모델에 기초하여 LAP 값 및/또는 LBP 값을 추정 또는 연산하고 최적의 다중 연결을 구성할 수 있다.
한편, 제1 통신 노드는 통신 시스템의 다른 통신 노드(이하 제3 통신 노드)로부터 제공되는 연산 모델에 기초하여 LAP 값 및/또는 LBP 값을 추정 또는 연산할 수 있다. 이를테면, 제1 통신 노드는 실시간으로 통신을 수행하면서 확인되는 통신 환경 정보(이하, 제3 통신 환경 정보)를 제3 통신 노드로 전달할 수 있다. 제3 통신 노드는 제3 통신 환경 정보에 대응되는 제3 연산 모델의 정보를 제1 통신 노드로 전송할 수 있다. 제1 통신 노드는 제3 통신 노드로부터 제3 연산 모델의 정보를 수신할 수 있다. 제1 통신 노드는 제3 연산 모델의 정보에 기초하여, LAP 값 및/또는 LBP 값을 추정 또는 연산하고 최적의 다중 연결을 구성할 수 있다.
도 6은 링크 가능 확률(link available probability, LAP) 값에 기초하여 다중 연결을 제어하는 제1 통신 노드의 일 실시예를 설명하기 위한 블록도이다.
도 6을 참조하면, 통신 시스템의 일 실시예에 포함되는 제1 통신 노드(600)는 LAP 값에 기초하여 다중 연결(multi-connectivity, MC)을 제어하기 위한 구성요소들을 포함할 수 있다. 제1 통신 노드(600)는 인터페이스부(610), 통신 상황 정보 처리부(620), 총 데이터율 연산부(625), 위치 정보 선택부(630), 이동 정보 선택부(635), 물리 계층 환경 정보 선택부(638), 통신 환경 정보 처리부(640), 가중치 정보 저장부(650), 링크 확률 연산부(660), 확률 변환부(665), 다중 연결 결정부(670), 서비스 품질 평가부(680), 및/또는 망 관리부(685)를 포함할 수 있다.
제1 통신 노드(600)는 다중 연결 제어 장치(미도시)를 포함할 수 있다. 여기서 다중 연결 제어 장치(미도시)는 제1 통신 노드(600)가 LAP 값에 기초하여 다중 연결을 제어하기 위한 구성요소들을 포함하는 논리적 구성요소 또는 물리적 구성요소에 해당할 수 있다. 이를테면, 다중 연결 제어 장치(미도시)는 인터페이스부(610), 통신 상황 정보 처리부(620), 총 데이터율 연산부(625), 위치 정보 선택부(630), 이동 정보 선택부(635), 통신 환경 정보 처리부(640), 가중치 정보 저장부(650), 링크 확률 연산부(660), 확률 변환부(665), 다중 연결 결정부(670), 서비스 품질 평가부(680), 및/또는 망관리부(685) 중 일부 또는 전부를 포함할 수 있다.
제1 통신 노드(600)는 인터페이스부(610)를 통하여, 통신 시스템의 다른 통신 노드들과 유/무선 통신으로 연결될 수 있다. 제1 통신 노드(600)는 인터페이스부(610)를 통하여, 제1 통신 노드 외부의 다른 통신 노드들과 제어 신호 및/또는 데이터 신호 등의 신호를 송수신할 수 있다. 제1 통신 노드(600)는 통신 시스템의 다른 통신 노드들과 다중 연결을 구성하거나, 구성된 다중 연결을 제어할 수 있다. 여기서, 제1 통신 노드는 도 2를 참조하여 설명한 통신 노드(200), 적어도 하나의 무선 단말(340-1, 340-2, 340-3, 340-4, 340-5, 340-6), 도 4를 참조하여 설명한 제1 통신 노드 및/또는 도 5를 참조하여 설명한 제1 통신 노드와 동일 또는 유사할 수 있다. 통신 시스템은 도 3를 참조하여 설명한 통신 시스템(300), 도 4를 참조하여 설명한 통신 시스템 및/또는 도 5를 참조하여 설명한 통신 시스템과 동일 또는 유사할 수 있다. 이를테면, 통신 시스템은 적어도 하나의 고정 기지국, 및/또는 적어도 하나의 이동 백홀 기지국 등을 포함할 수 있다.
또는, 제1 통신 노드(600)의 다중 연결 제어 장치(미도시)는 인터페이스부(610)를 통하여, 제1 통신 노드(600) 내부의 다른 구성요소들과 유/무선 방식으로 연결될 수 있다. 다중 연결 제어 장치(미도시)는 인터페이스부(610)를 통하여, 제1 통신 노드(600) 내부의 다른 구성요소들과 제어 신호 및/또는 데이터 신호 등의 신호를 송수신할 수 있다. 여기서, 제1 통신 노드(600) 내부의 다른 구성요소들이란, 이를테면 통신 제어 프로세스 프로그램, 통신 모뎀 장치 등에 해당할 수 있다. 통신 제어 프로세스 프로그램은, 도 2를 참조하여 설명한 적어도 하나의 프로세서(210) 및/또는 적어도 하나의 메모리(220)가 다른 프로세스 프로그램과 동시에 또는 병렬로 구동될 수 있는 프로그램을 의미할 수 있다.
제1 통신 노드(600)는 인터페이스부(610)를 통하여 다른 통신 노드들과의 통신을 수행할 수 있다. 인터페이스부(610)는, 이를테면 도 2를 참조하여 설명한 입력 인터페이스 장치(240), 출력 인터페이스 장치(250) 등과 동일 또는 유사한 구성요소들을 포함할 수 있다. 제1 통신 노드(600)는 인터페이스부(610)를 통하여 다른 통신 노드들과의 링크를 제어할 수 있다. 제1 통신 노드(600)는 인터페이스부(610)에서 구성되는 다중 연결에 기초하여 복수의 통신 노드들과 동시에 연결될 수 있다. 제1 통신 노드(600)는 다중 연결의 구성 또는 제어 동작에 필요한 정보들을 인터페이스부(610)를 통하여 획득할 수 있다. 이를테면, 제1 통신 노드(600)는 제1 통신 노드(600)와 다른 통신 노드들 사이의 채널 또는 링크에 대한 통신 품질 정보, 가용 대역폭 정보, 경로 정보, 및/또는 병목 노드 정보 등의 통신 상황 정보들을 획득할 수 있다. 또는, 제1 통신 노드(600)는 통신 환경 상에 존재하는 다른 통신 노드들 및/또는 통신 장애물들의 위치 정보 및/또는 이동 정보 등의 통신 환경 정보들을 획득할 수 있다. 제1 통신 노드(600)는 획득된 통신 상황 정보 및/또는 통신 환경 정보에 기초하여 LAP 값을 연산 또는 추정할 수 있다. 이를테면, 제1 통신 노드(600)가 획득한 통신 상황 정보 및/또는 통신 환경 정보는 링크 확률 연산부(660)로 입력될 수 있다.
링크 확률 연산부(660)는 입력된 통신 상황 정보 및/또는 통신 환경 정보에 기초하여 링크 가능 확률(link available probability, LAP) 또는 링크 차단 확률(link blocking probability, LBP) 값을 연산할 수 있다. 여기서, LAP 값은 링크가 가로막히거나 블록킹되지 않고 안정적으로 유지될 수 있는 확률에 해당할 수 있다. LBP 값은 링크가 가로막히거나 블록킹될 수 있는 확률에 해당할 수 있다. LBP 값과 LAP 값은
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과 같은 관계를 가질 수 있다. 링크 확률 연산부(660)는, 이를테면 도 5를 참조하여 설명한 기계학습부와 동일 또는 유사할 수 있다.
링크 확률 연산부(660)에는 다양한 기계학습 구조들이 적용될 수 있다. 이를테면, 통신 시스템의 일 실시예에서는, ANN 구조, DNN 구조, 단일 노드로 구성되는 뉴런(neuron) 구조, 단일 노드로 구성되는 퍼셉트론(perceptron) 구조, 지식기반 시스템(knowledge-based system) 구조, 베이지안(Baysian) 등의 추론기법 (reasoning technique)을 적용한 구조, 심층 신경망(deep neural network) 구조 등 다양한 기계학습 구조들이 링크 확률 연산부(660)에 적용될 수 있다. 링크 확률 연산부(660)에는 다양한 기계학습 구조들 중에서 소정의 기준에 따라 선택된 기계학습 구조가 적용될 수 있다. 이를테면, 링크 확률 연산부(660)에는 통신 시스템 및/또는 개별 기의 개발 및/또는 생산 비용, 성능 요구 조건, 프로세서의 능력 등 다양한 조건에 따라서 선택된 기계학습 구조가 적용될 수 있다.
링크 확률 연산부(660)는 기계학습 방식에 기초하여 LAP 값 또는 LBP 값을 연산할 수 있다. 제1 통신 노드(600)는 인터페이스부(610)로부터 획득된 통신 상황 정보 및/또는 통신 환경 정보 등을 소정의 기계학습 구조에 입력함으로써 LAP 값 또는 LBP 값을 획득할 수 있다. 제1 통신 노드(600)는 기계학습 구조를 통하여 직접 LAP 값을 획득할 수 있다. 한편, 제1 통신 노드(600)는 기계학습 구조를 통하여 LBP 값을 획득할 수 있고, 1에서 LBP 값을 뺌으로써 LAP 값을 획득할 수도 있다. 제1 통신 노드(600)는 획득된 LAP 값 또는 LBP 값에 기초하여 다중 연결을 제어할 수 있다.
통신 시스템의 일 실시예에서, 인터페이스부(610)는 제1 통신 노드(600)와 다른 통신 노드들 사이의 채널 또는 링크에 대한 통신 품질 정보, 가용 대역폭 정보, 경로 정보, 및/또는 병목 노드 정보 등 적어도 하나의 통신 상황 정보들을 획득할 수 있다. 인터페이스부(610)에서 획득된 통신 상황 정보들은, 기계학습 구조에서의 연산 용이성을 위하여 통신 상황 정보 처리부(620)에서 전처리될 수 있다. 이를테면, 통신 시스템의 일 실시예에서 각각의 통신 상황 정보들은 0부터 1까지의 값을 가지는 계수 또는 파라미터로 처리 또는 스케일링될 수 있다. 전처리된 통신 상황 정보들은 벡터 데이터 형태로 구성되어 입력 데이터로서 링크 확률 연산부(660)로 입력될 수 있다. 한편, 각각의 통신 상황 정보들은 총 데이터율 연산부(625)로 입력될 수도 있다. 총 데이터율 연산부(625)는 입력된 적어도 하나의 통신 상황 정보들에 기초하여 총 수신 데이터율(total receive data rate)을 연산 또는 추정할 수 있다. 총 데이터율 연산부(625)를 통하여 획득된 총 수신 데이터율 정보는 입력 데이터로서 링크 확률 연산부(660)로 입력될 수 있다. 링크 확률 연산부(660)는 입력 데이터에 기초하여, 각 링크별 LAP 값 또는 LBP 값을 연산할 수 있다. 링크 확률 연산부(660)가 LBP 값을 연산했을 경우, 확률 변환부(665)는 획득된 LBP 값을 1에서 뺌으로써 LAP 값을 획득할 수 있다. 링크 확률 연산부(660) 또는 확률 변환부(665)에서 획득된 각 링크별 LAP 값 또는 LBP 값은 다중 연결 결정부(670)로 입력될 수 있다.
다중 연결 결정부(670)는 획득된 각 링크별 LAP 값 또는 LBP 값에 기초하여 다중 연결에 사용될 링크들을 결정할 수 있다. 다중 연결 결정부(670)는 입력된 각 링크별 LAP 값 또는 LBP 값에 기초하여 양호 링크와 불량 링크를 구분할 수 있다. 다중 연결 결정부(670)는 LAP 값이 상대적으로 높거나 LBP 값이 상대적으로 낮은 링크들을 우선 선택하여 다중 연결을 결정할 수 있다. 이를테면, 다중 연결 결정부(670)는 LAP 값이 기 설정된 제1 설정 확률값 이상인 링크들을 우선 선택하여 다중 연결을 결정할 수도 있다. 또는, 다중 연결 결정부(670)는 LBP 값이 기 설정된 제2 설정 확률값 미만인 링크들을 우선 선택하여 다중 연결을 결정할 수도 있다. 그러나 본 발명의 실시예는 이에 국한되지 않고 LAP 값 또는 LBP 값에 기초한 다양한 제어 방식을 포함할 수 있다.
인터페이스부(610)는 다중 연결 결정부(670)에서 결정된 다중 연결 결정 정보에 기초하여 다중 연결을 구성하고 통신을 수행할 수 있다. 인터페이스부(610)는 통신 수행 결과에 따른 통신 품질 정보 또는 서비스 품질 정보를 획득할 수 있다. 이를테면, 인터페이스부(610)는 통신 수행 결과에 따른 QoS(Quality of Service) 또는 QoE(Quality of Experience) 등의 서비스 품질값을 획득할 수 있다. 서비스 품질 평가부(680)는 인터페이스부(610)에서 획득된 서비스 품질값을 입력받을 수 있다. 서비스 품질 평가부(680)는 입력된 서비스 품질값에 기초하여, 다중 연결 결정부(670)에서 결정된 다중 연결 결정 정보 및/또는 링크 확률 연산부(660)에서 출력된 LAP 값 또는 LBP 값 등의 출력 데이터에 대한 평가를 수행할 수 있다. 이를테면, 획득된 서비스 품질값이 기 설정된 제1 기준 품질값 이상일 경우, 서비스 품질 평가부(680)는 LAP 값 또는 LBP 값, 및/또는 다중 연결 결정 정보가 유효한 것으로 판단할 수 있다. 한편, 획득된 서비스 품질값이 기 설정된 제1 기준 품질값 미만일 경우, 서비스 품질 평가부(680)는 LAP 값 또는 LBP 값, 및/또는 다중 연결 결정 정보가 유효하지 않은 것으로 판단할 수 있다. 서비스 품질 평가부(680)는 서비스 품질 평가 결과를 가중치 정보 저장부(650)로 전달할 수 있다. 가중치 정보 저장부(650)는 서비스 품질 평가 결과에 기초하여 가중치 계수의 업데이트 여부를 결정할 수 있다.
인터페이스부(610)는 통신 환경 상에 존재하는 통신 노드들 및/또는 통신 장애물들 등의 위치 정보, 이동 정보, 물리 계층 환경 정보 등을 획득할 수 있다. 여기서, 위치 정보는 각각의 통신 노드들 및/또는 통신 장애물들의 절대 좌표 및/또는 상대 좌표를 포함할 수 있다. 인터페이스부(610)에서 획득된 위치 정보는 위치 정보 선택부(630)로 입력될 수 있다. 위치 정보 선택부(630)는 입력된 위치 정보를 소정의 기준에 따라서 분류 또는 선택하고 출력할 수 있다. 이동 정보는 각각의 통신 노드들 및/또는 통신 장애물들의 속도 및/또는 가속도 등을 포함할 수 있다. 인터페이스부(610)에서 획득된 위치 정보는 이동 정보 선택부(635)로 입력될 수 있다. 이동 정보 선택부(635)는 입력된 이동 정보를 소정의 기준에 따라서 분류 또는 선택하고 출력할 수 있다. 물리 계층 환경 정보는, 통신을 수행하는 시각, 통신 환경의 온도, 습도, 날씨 등의 정보를 포함할 수 있다. 인터페이스부(610)에서 획득된 물리 계층 환경 정보는 물리 계층 환경 정보 선택부(638)로 입력될 수 있다. 물리 계층 환경 정보 선택부(638)는 입력된 물리 계층 환경 정보를 소정의 기준에 따라서 분류 또는 선택하고 출력할 수 있다.
위치 정보 선택부(630), 이동 정보 선택부(635) 및/또는 물리 계층 환경 정보 선택부(638)에서 출력된 위치 정보, 이동 정보 및/또는 물리 계층 환경 정보는 통신 환경 정보 처리부(640)로 입력될 수 있다. 통신 환경 정보 처리부(640)는 위치 정보, 이동 정보 및/또는 물리 계층 환경 정보 등의 통신 환경 정보에 기초하여, 통신 환경 조건을 분류 및 확인할 수 있다. 통신 환경 정보 처리부(640)는 확인된 통신 환경 조건 정보를 가중치 정보 저장부(650)에 전달할 수 있다. 가중치 정보 저장부(650)는 통신 환경 조건별로 별도의 학습 과정을 거쳐서 별도의 연산 모델들을 획득할 수 있다. 이를 다르게 표현하면, 제1 통신 노드가 반복 학습을 통해 획득한 각각의 가중치 계수 및/또는 각각의 연산 모델은, 소정의 통신 환경 조건에 기초하여 분류되어 저장될 수 있다. 통신 환경 조건별로 획득된 연산 모델들은, 제1 통신 노드가 실시간으로 통신을 수행하면서 확인되는 통신 상황 정보 및 통신 환경 정보에 기초하여 즉시 LAP 값 및/또는 LBP 값을 추정 또는 연산하고 최적의 다중 연결을 구성하는 데 활용될 수 있다. 각각의 링크의 상태나 LAP 값 및/또는 LBP 값 등은, 제1 통신 노드(600), 주변 통신 노드들, 및/또는 통신 장애물들의 위치, 이동 양상, 통신을 수행하는 시각, 통신 환경의 온도, 습도, 날씨 등의 통신 환경 정보에 영향을 받을 수 있다. 제1 통신 노드(600)는 통신 환경 정보 또는 통신 환경 조건에 따라 분류된 연산 모델을 통하여, 최적의 다중 연결을 구성할 수 있다는 이점을 가진다.
또는, 통신 환경 조건별로 분류된 연산 모델들은, 통신 시스템의 다른 통신 노드에 제공되어 저장 또는 사용될 수 있다. 이를테면, 제1 통신 노드(600)는 인터페이스부(610)를 통하여 통신 환경 조건별로 분류된 연산 모델들에 대한 정보를 주기적 또는 상시적으로 통신 시스템의 다른 통신 노드들로 전송할 수 있다. 또는, 제1 통신 노드(600)는 직접 획득한 연산 모델 외에도, 통신 시스템의 다른 통신 노드로부터 주기적 또는 상시적으로 전송되는, 통신 환경 조건 별로 분류된 연산 모델들에 대한 정보를 인터페이스부(610)를 통하여 수신할 수 있다.
또는, 제1 통신 노드(600)는 통신 시스템의 다른 통신 노드(이하 제2 통신 노드)로부터의 요청에 기초하여 제2 통신 노드로 연산 모델을 제공할 수 있다. 이를테면, 제1 통신 노드(600)는 제2 통신 노드가 실시간으로 통신을 수행하면서 확인한 통신 환경 정보(이하, 제2 통신 환경 정보)를, 인터페이스부(610)를 통하여 제2 통신 노드로부터 수신할 수 있다. 제1 통신 노드(600)는, 수신한 제2 통신 환경 정보에 대응되는 제2 연산 모델을 가중치 정보 저장부(650)에서 확인할 수 있다. 제1 통신 노드(600)는 확인된 제2 연산 모델을 인터페이스부(610)를 통하여 제2 통신 노드로 송신할 수 있다. 제2 통신 노드는 제1 통신 노드(600)로부터 수신된 제2 연산 모델에 기초하여 LAP 값 및/또는 LBP 값을 추정 또는 연산하고 최적의 다중 연결을 구성할 수 있다.
한편, 제1 통신 노드(600)는 통신 시스템의 다른 통신 노드(이하 제3 통신 노드)로부터 제공되는 연산 모델에 기초하여 LAP 값 및/또는 LBP 값을 추정 또는 연산할 수 있다. 이를테면, 제1 통신 노드는 실시간으로 통신을 수행하면서 확인되는 통신 환경 정보(이하, 제3 통신 환경 정보)를, 인터페이스부(610)를 통하여 제3 통신 노드로 전달할 수 있다. 제3 통신 노드는 제3 통신 환경 정보에 대응되는 제3 연산 모델의 정보를 제1 통신 노드로 전송할 수 있다. 제1 통신 노드(600)는 인터페이스부(610)를 통하여 제3 통신 노드로부터 제3 연산 모델의 정보를 수신할 수 있다. 제1 통신 노드(600)는 수신된 제3 연산 모델의 정보를 가중치 정보 저장부(650)에 저장할 수 있다. 제1 통신 노드(600)에 기초하여, LAP 값 및/또는 LBP 값을 추정 또는 연산하고 최적의 다중 연결을 구성할 수 있다.
제1 통신 노드(600)는 망 관리부(685)를 통하여, 다른 통신 노드와 송수신하는 망 관리 정보를 관리할 수 있다. 여기서, 망 관리 정보는 제1 통신 노드(600)가 다른 통신 노드들로 제공하는 연산 모델의 정보, 또는 제1 통신 노드(600)가 연산 모델의 제공을 요청하기 위해 다른 통신 노드들로 전송하는 정보를 포함할 수 있다. 망 관리부(685)는 제1 통신 노드(600)가 다른 통신 노드로 전송할 망 관리 정보를 선택 또는 결정할 수 있다. 이를테면, 망 관리부(685)는 제1 통신 노드(685)가 다른 통신 노드들로 전송할 연산 모델의 정보를 선택 또는 결정할 수 있다. 또는, 망 관리부(685)는 제1 통신 노드(600)가 연산 모델의 제공을 요청하기 위해 다른 통신 노드들로 전송하는 정보를 선택 또는 결정할 수 있다. 망 관리부(685)에서 선택 또는 결정된 망 관리 정보는 인터페이스부(610)를 통해 다른 통신 노드로 전송될 수 있다.
한편, 망 관리 정보는 제1 통신 노드(600)가 다른 통신 노드들로부터 수신하는 연산 모델의 정보, 또는 다른 통신 노드들이 연산 모델의 제공을 요청하기 위해 제1 통신 노드(600)로 전송한 정보를 포함할 수 있다. 제1 통신 노드(600)가 다른 통신 노드로부터 수신한 망 관리 정보는 망 관리부(685)에 입력될 수 있다. 망 관리부(685)는, 입력된 망 관리 정보에 기초한 동작을 수행할 수 있다. 이를테면, 망 관리부(685)는 다른 통신 노드로부터 수신된 연산 모델의 정보를 가중치 정보 저장부(650)에 전달할 수 있다. 또는, 망 관리부(685)는 다른 통신 노드들이 연산 모델의 제공을 요청하기 위해 제1 통신 노드(600)로 전송한 정보에 대응되는 연산 모델의 정보를 선택 또는 결정하여 망 관리 정보로 구성하여 회신할 수 있다. 만약 다른 통신 노드들이 연산 모델의 제공을 요청하기 위해 제1 통신 노드(600)로 전송한 정보에 대응되는 연산 모델이 없을 경우, 적합한 연산 모델이 없음을 지시하는 신호를 망 관리 정보로 구성하여 회신할 수 있다.
제1 통신 노드(600)는 기계학습 구조를 사용하여 획득된 LAP 값 및/또는 LBP 값을, 인터페이스부(610)를 통하여 다른 통신 노드들로 전달할 수 있다. 또는, 제1 통신 노드(600)는 가중치 정보 저장부(650)에 저장된 가중치 계수 정보를 다른 통신 노드들로 전달할 수 있다. 이로써, 통신 시스템을 구성하는 모든 통신 노드들이 각각의 링크들의 상태 및/또는 다중 연결 상태를 확인, 예측 또는 추정할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 이동 백홀망이 적용된 무선 통신 시스템에서, 기계학습에 기반하여 통신 환경의 변화에 적응적으로 통신 노드들과 고정 또는 이동 백홀 기지국 간의 다중 연결(multi-connectivity, MC)을 효율적으로 제어하기 위한 방법 및 장치가 제공될 수 있다. 제1 통신 노드의 기계학습 구조는 통신 상황 정보 및/또는 통신 환경 정보에 기초하여, 제1 통신 노드와 고정 또는 이동 백홀 기지국 간의 링크들 각각에 대한 링크 가능 확률 또는 링크 차단 확률 등을 저복잡도로 연산할 수 있다. 연산 결과에 기초하여 양호한 것으로 판단되는 링크를 중심으로 다중 연결이 설정될 수 있다. 따라서, 통신 환경의 변화에 따른 가변성이 높은 이동 백홀망의 구조가 저복잡도로, 그리고 효율적으로 제어될 수 있다.
다만, 본 발명의 실시예들에 따른 무선 통신 시스템에서의 다중 연결 제어 방법 및 장치가 달성할 수 있는 효과는 이상에서 언급한 것들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 본 출원의 명세서 상에 기재된 구성들로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 발명에 따른 방법들은 다양한 컴퓨터 수단을 통해 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위해 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다.
컴퓨터 판독 가능 매체의 예에는 롬(rom), 램(ram), 플래시 메모리(flash memory) 등과 같이 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러(compiler)에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터(interpreter) 등을 사용해서 컴퓨터에 의해 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상술한 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 적어도 하나의 소프트웨어 모듈로 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.

Claims (20)

  1. 통신 시스템의 제1 통신 노드에 의해 수행되는 링크 관리 방법에 있어서,
    인터페이스를 통하여, 상기 제1 통신 노드와 상기 통신 시스템의 적어도 하나의 다른 통신 노드와의 링크 각각에 대한 통신 품질 정보를 포함하는 통신 상황 정보를 획득하는 단계;
    상기 적어도 하나의 다른 통신 노드 각각의 이동 정보 및 위치 정보를 포함하는 통신 환경 정보를 획득하는 단계;
    상기 통신 상황 정보 및 상기 통신 환경 정보에 기초하여 기계학습 동작을 반복 수행함으로써, 상기 통신 상황 정보의 입력에 따라 제1 링크 확률을 출력하는 링크 확률 연산 모델을 획득하는 단계; 및
    상기 링크 확률 연산 모델을 획득하는 단계를 통해 획득된 복수의 링크 확률 연산 모델들 중에서 실시간 통신 환경 정보에 대응되는 특정한 링크 확률 연산 모델에 실시간 통신 상황 정보를 입력함으로써, 실시간 통신에 사용될 상기 제1 링크 확률에 해당하는 실시간 링크 확률을 연산하는 단계를 포함하고,
    상기 제1 링크 확률은 상기 제1 통신 노드가 상기 적어도 하나의 다른 통신 노드와의 다중 연결을 제어하는 데 사용되는,
    링크 관리 방법.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 제1 링크 확률은, 상기 적어도 하나의 다른 통신 노드와의 링크 각각이 차단되지 않을 확률을 의미하는 링크 가능 확률(link available probability, LAP)에 해당하는,
    링크 관리 방법.
  3. 청구항 1에 있어서,
    상기 제1 링크 확률은, 상기 적어도 하나의 다른 통신 노드와의 링크 각각이 차단될 확률을 의미하는 링크 차단 확률(link blocking probability, LBP)에 해당하는,
    링크 관리 방법.
  4. 청구항 1에 있어서,
    상기 링크 확률 연산 모델을 획득하는 단계는,
    상기 링크 확률 연산 모델에서 출력되는 상기 제1 링크 확률에 기초하여 상기 적어도 하나의 다른 통신 노드와의 링크 각각에 대한 평가를 수행하는 단계;
    상기 적어도 하나의 다른 통신 노드와의 링크 각각에 대한 평가 결과에 기초하여, 상기 적어도 하나의 다른 통신 노드와의 다중 연결을 결정하는 단계;
    상기 다중 연결 결정 결과에 따른 서비스 품질 정보를 획득하는 단계;
    상기 서비스 품질 정보에 기초하여, 상기 링크 확률 연산 모델에서 출력된 상기 제1 링크 확률에 대한 평가를 수행하는 단계;
    상기 제1 링크 확률에 대한 평가 결과에 기초하여, 상기 링크 확률 연산 모델을 구성하는 적어도 하나의 가중치 계수의 업데이트 여부를 결정하는 단계; 및
    상기 적어도 하나의 가중치 계수를 업데이트하는 단계를 포함하는,
    링크 관리 방법.
  5. 청구항 1에 있어서,
    상기 통신 상황 정보는, 가용 대역폭 정보, 경로 정보 및 병목 노드 정보 중 적어도 하나의 정보를 더 포함하고,
    상기 링크 확률 연산 모델을 획득하는 단계는,
    상기 통신 상황 정보에 포함되는 적어도 하나의 정보를 0부터 1의 값을 가지도록 스케일링하는 단계;
    상기 스케일링된 적어도 하나의 정보를 하나의 벡터 데이터로 구성하는 단계; 및
    상기 벡터 데이터로 구성된 상기 통신 상황 정보에 기초하여 상기 기계학습 동작을 반복 수행하는 단계를 포함하는,
    링크 관리 방법.
  6. 청구항 1에 있어서,
    상기 링크 확률 연산 모델을 획득하는 단계는,
    상기 통신 환경 정보를 분류하여 통신 환경 조건을 확인하는 단계;
    상기 기계학습 동작을 상기 확인된 통신 환경 조건 별로 반복 수행하는 단계; 및
    상기 확인된 통신 환경 조건 별로 구분되는 상기 복수의 링크 확률 연산 모델들을 획득하는 단계를 포함하는,
    링크 관리 방법.
  7. 청구항 6에 있어서,
    상기 실시간 링크 확률을 연산하는 단계는,
    상기 인터페이스를 통하여, 상기 제1 통신 노드와 상기 적어도 하나의 다른 통신 노드와의 링크 각각에 대한 상기 실시간 통신 상황 정보에 해당하는 제1 통신 상황 정보를 획득하는 단계;
    상기 적어도 하나의 다른 통신 노드 각각의 실시간 이동 정보 및 실시간 위치 정보를 포함하는 상기 실시간 통신 환경 정보에 해당하는 제1 통신 환경 정보를 획득하는 단계;
    상기 복수의 링크 확률 연산 모델들 중에서, 상기 획득된 제1 통신 환경 정보에 대응되는 제1 링크 확률 연산 모델에 상기 제1 통신 상황 정보를 입력하는 단계; 및
    상기 제1 링크 확률 연산 모델에서 출력되는 제1 실시간 링크 확률을 획득하는 단계를 더 포함하는,
    링크 관리 방법.
  8. 청구항 6에 있어서,
    상기 링크 관리 방법은 상기 통신 시스템의 제2 통신 노드로 제2 링크 확률 연산 모델을 제공하는 단계를 더 포함하며,
    상기 제2 링크 확률 연산 모델을 제공하는 단계는,
    상기 통신 시스템에서 상기 제2 통신 노드와 실시간 통신을 수행하는 적어도 하나의 통신 노드 각각의 실시간 이동 정보 및 실시간 위치 정보를 포함하는 제2 통신 환경 정보를, 상기 인터페이스를 통하여 상기 제2 통신 노드로부터 수신하는 단계;
    상기 복수의 링크 확률 연산 모델들 중에서, 상기 수신된 제2 통신 환경 정보에 대응되는 상기 제2 링크 확률 연산 모델을 확인하는 단계; 및
    상기 확인된 제2 링크 확률 연산 모델의 정보를, 상기 인터페이스를 통하여 상기 제2 통신 노드로 전송하는 단계를 포함하는,
    링크 관리 방법.
  9. 청구항 1에 있어서,
    상기 링크 관리 방법은,
    상기 획득된 링크 확률 연산 모델을 구성하는 적어도 하나의 가중치 계수의 정보를, 상기 인터페이스를 통하여 상기 적어도 하나의 다른 통신 노드로 전달하는 단계를 더 포함하는,
    링크 관리 방법.
  10. 청구항 1에 있어서,
    상기 링크 관리 방법은,
    상기 적어도 하나의 다른 통신 노드와의 링크 각각에 대한 상기 제1 링크 확률을, 상기 인터페이스를 통하여 상기 적어도 하나의 다른 통신 노드로 전달하는 단계를 더 포함하는,
    링크 관리 방법.
  11. 청구항 1에 있어서,
    상기 통신 환경 정보는, 소정의 통신 가능 영역 내에 존재하는 적어도 하나의 통신 장애물 각각의 이동 정보 및 위치 정보를 더 포함하는,
    링크 관리 방법.
  12. 청구항 1에 있어서,
    상기 통신 환경 정보는, 통신 시각, 온도, 습도, 날씨 등의 물리 계층 환경 정보를 더 포함하는,
    링크 관리 방법.
  13. 청구항 1에 있어서,
    상기 링크 관리 방법은 상기 통신 시스템의 제3 통신 노드로부터 제공되는 제3 링크 확률 연산 모델에 기초하여 제3 실시간 링크 확률을 연산하는 단계를 더 포함하며,
    상기 제3 실시간 링크 확률을 연산하는 단계는,
    상기 인터페이스를 통하여, 상기 제1 통신 노드와 상기 적어도 하나의 다른 통신 노드와의 링크 각각에 대한 상기 실시간 통신 상황 정보에 해당하는 제1 통신 상황 정보를 획득하는 단계;
    상기 적어도 하나의 다른 통신 노드 각각의 실시간 이동 정보 및 실시간 위치 정보를 포함하는 상기 실시간 통신 환경 정보에 해당하는 제1 통신 환경 정보를 획득하는 단계;
    상기 획득된 제1 통신 환경 정보를, 상기 인터페이스를 통하여 상기 제3 통신 노드로 전송하는 단계;
    상기 인터페이스를 통하여, 상기 제3 통신 노드로부터 상기 제1 통신 환경 정보에 대응되는 상기 제3 링크 확률 연산 모델을 수신하는 단계;
    상기 제3 링크 확률 연산 모델에 상기 제1 통신 상황 정보를 입력하는 단계; 및
    상기 제3 링크 확률 연산 모델에서 출력되는 상기 제3 실시간 링크 확률을 획득하는 단계를 더 포함하는,
    링크 관리 방법.
  14. 통신 시스템의 제1 통신 노드로서,
    인터페이스;
    프로세서(processor);
    상기 프로세서와 전자적(electronic)으로 통신하는 메모리(memory); 및
    상기 메모리에 저장되는 명령들(instructions)을 포함하며,
    상기 명령들이 상기 프로세서에 의해 실행되는 경우, 상기 명령들은 제1 통신 노드가:
    상기 인터페이스를 통하여, 상기 제1 통신 노드와 상기 통신 시스템의 적어도 하나의 다른 통신 노드와의 링크 각각에 대한 통신 상황 정보를 획득하고;
    상기 적어도 하나의 다른 통신 노드 각각의 이동 정보 및 위치 정보를 포함하는 통신 환경 정보를 획득하고;
    상기 통신 상황 정보 및 상기 통신 환경 정보에 기초하여 기계학습 동작을 반복 수행함으로써, 상기 통신 상황 정보의 입력에 따라 제1 링크 확률을 출력하는 링크 확률 연산 모델을 획득하는 제1 학습 절차를 수행하고; 그리고
    상기 제1 학습 절차를 통해 획득된 복수의 링크 확률 연산 모델들 중에서 실시간 통신 환경 정보에 대응되는 특정한 링크 확률 연산 모델에 실시간 통신 상황 정보를 입력함으로써, 실시간 통신에 사용될 상기 제1 링크 확률에 해당하는 실시간 링크 확률을 연산하는 것을 야기하도록 동작하며,
    상기 제1 링크 확률은 상기 제1 통신 노드가 상기 적어도 하나의 다른 통신 노드와의 다중 연결을 제어하는 데 사용되는,
    제1 통신 노드.
  15. 청구항 14에 있어서,
    상기 명령들은 상기 제1 통신 노드가,
    상기 링크 확률 연산 모델에서 출력되는 상기 제1 링크 확률에 기초하여 상기 적어도 하나의 다른 통신 노드와의 링크 각각에 대한 평가를 수행하고;
    상기 적어도 하나의 다른 통신 노드와의 링크 각각에 대한 평가 결과에 기초하여, 상기 적어도 하나의 다른 통신 노드와의 다중 연결을 결정하고;
    상기 다중 연결 결정 결과에 따른 서비스 품질 정보를 획득하고;
    상기 서비스 품질 정보에 기초하여, 상기 링크 확률 연산 모델에서 출력된 상기 제1 링크 확률에 대한 평가를 수행하고;
    상기 제1 링크 확률에 대한 평가 결과에 기초하여, 상기 링크 확률 연산 모델을 구성하는 적어도 하나의 가중치 계수의 업데이트 여부를 결정하고; 그리고
    상기 적어도 하나의 가중치 계수를 업데이트하는 것을 더 야기하도록 동작하는,
    제1 통신 노드.
  16. 청구항 14에 있어서,
    상기 통신 상황 정보는, 가용 대역폭 정보, 경로 정보 및 병목 노드 정보 중 적어도 하나의 정보를 더 포함하고,
    상기 명령들은 상기 제1 통신 노드가,
    상기 통신 상황 정보에 포함되는 상기 적어도 하나의 정보를 0부터 1의 값을 가지도록 스케일링하고;
    상기 스케일링된 적어도 하나의 정보를 하나의 벡터 데이터로 구성하고; 그리고
    상기 벡터 데이터로 구성된 상기 통신 상황 정보에 기초하여 상기 기계학습 동작을 반복 수행하는 것을 더 야기하도록 동작하는,
    제1 통신 노드.
  17. 청구항 14에 있어서,
    상기 명령들은 상기 제1 통신 노드가,
    상기 통신 환경 정보를 분류하여 통신 환경 조건을 확인하고;
    상기 기계학습 동작을 상기 확인된 통신 환경 조건 별로 반복 수행하고; 그리고
    상기 확인된 통신 환경 조건 별로 구분되는 상기 복수의 링크 확률 연산 모델들을 획득하는 것을 더 야기하도록 동작하는,
    제1 통신 노드.
  18. 청구항 17에 있어서,
    상기 명령들은 상기 제1 통신 노드가,
    상기 인터페이스를 통하여, 상기 제1 통신 노드와 상기 적어도 하나의 다른 통신 노드와의 링크 각각에 대한 상기 실시간 통신 상황 정보에 해당하는 제1 통신 상황 정보를 획득하고;
    상기 적어도 하나의 다른 통신 노드 각각의 실시간 이동 정보 및 실시간 위치 정보를 포함하는 상기 실시간 통신 환경 정보에 해당하는 제1 통신 환경 정보를 획득하고;
    상기 복수의 링크 확률 연산 모델들 중에서, 상기 획득된 제1 통신 환경 정보에 대응되는 제1 링크 확률 연산 모델에 상기 제1 통신 상황 정보를 입력하고; 그리고
    상기 제1 링크 확률 연산 모델에서 출력되는 제1 실시간 링크 확률을 획득하는 것을 더 야기하도록 동작하는,
    제1 통신 노드.
  19. 청구항 17에 있어서,
    상기 명령들은 상기 제1 통신 노드가,
    상기 통신 시스템에서 상기 통신 시스템의 제2 통신 노드와 실시간 통신을 수행하는 적어도 하나의 통신 노드 각각의 실시간 이동 정보 및 실시간 위치 정보를 포함하는 제2 통신 환경 정보를, 상기 인터페이스를 통하여 상기 제2 통신 노드로부터 수신하고;
    상기 복수의 링크 확률 연산 모델들 중에서, 상기 수신된 제2 통신 환경 정보에 대응되는 제2 링크 확률 연산 모델을 확인하고; 그리고
    상기 확인된 제2 링크 확률 연산 모델의 정보를, 상기 인터페이스를 통하여 상기 제2 통신 노드로 전송하는 것을 더 야기하도록 동작하는,
    제1 통신 노드.
  20. 청구항 14에 있어서,
    상기 명령들은 상기 제1 통신 노드가,
    상기 인터페이스를 통하여, 상기 제1 통신 노드와 상기 적어도 하나의 다른 통신 노드와의 링크 각각에 대한 상기 실시간 통신 상황 정보에 해당하는 제1 통신 상황 정보를 획득하고;
    상기 적어도 하나의 다른 통신 노드 각각의 실시간 이동 정보 및 실시간 위치 정보를 포함하는 상기 실시간 통신 환경 정보에 해당하는 제1 통신 환경 정보를 획득하고;
    상기 획득된 제1 통신 환경 정보를, 상기 인터페이스를 통하여 상기 통신 시스템의 제3 통신 노드로 전송하고;
    상기 인터페이스를 통하여, 상기 제3 통신 노드로부터 상기 제1 통신 환경 정보에 대응되는 제3 링크 확률 연산 모델을 수신하고;
    상기 수신된 제3 링크 확률 연산 모델에 상기 제1 통신 상황 정보를 입력하고; 그리고
    상기 제3 링크 확률 연산 모델에서 출력되는 제3 실시간 링크 확률을 획득하는 것을 더 야기하도록 동작하는,
    제1 통신 노드.
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Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101154679B1 (ko) * 2008-02-01 2012-06-13 콸콤 인코포레이티드 무선 통신 시스템에서 다수의 링크들을 통한 패킷 전송
JP2019071563A (ja) * 2017-10-10 2019-05-09 日本電信電話株式会社 通信品質劣化推定装置及び通信品質劣化推定方法

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE112018003365T5 (de) * 2017-06-30 2020-03-12 Intel Corporation V2x-kommunikationen unter verwendung mehrerer funkzugriffstechniken (mehrfach-rat)

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101154679B1 (ko) * 2008-02-01 2012-06-13 콸콤 인코포레이티드 무선 통신 시스템에서 다수의 링크들을 통한 패킷 전송
JP2019071563A (ja) * 2017-10-10 2019-05-09 日本電信電話株式会社 通信品質劣化推定装置及び通信品質劣化推定方法

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