KR20190126025A - 차량의 데이터 통신 방법 및 장치 - Google Patents

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Abstract

데이터 통신 방법이 개시된다. 연산 장치에서 데이터 통신 방법은 차량의 주행과 관련된 정보를 인프라스트럭처(Infrastructure)로 전송하는 단계; 및 상기 주행과 관련된 정보에 대응하는 적어도 하나의 빔(beam) 정보에 기초하여 상기 차량과 상기 인프라스트럭처 간의 통신을 수행하는 단계를 포함할 수 있다. 본 명세서의 자율 주행 차량, 사용자 단말기 및 서버 중 하나 이상이 인공 지능(Artificial Intelligence) 모듈, 드론(Unmanned Aerial Vehicle, UAV), 로봇, 증강 현실(Augmented Reality, AR) 장치, 가상 현실(Virtual Reality, VR) 장치, 5G 서비스와 관련된 장치 등과 연계될 수 있다.

Description

차량의 데이터 통신 방법 및 장치{METHDO AND APPARATUS FOR DATA COMMUNICATION OF VEHICLE}
본 명세서의 실시 예는 연산 장치에서 데이터 통신 방법에 관한 것이다. 구체적으로 차량의 주행과 관련된 정보에 대응하는 빔(beam) 정보에 기초하여 차량과 인프라스트럭처(Infrastructure) 간의 통신이 성공적으로 수행될 수 있도록 제어하는 데이터 통신 방법 및 장치에 관한 것이다.
자동차는 사용되는 원동기의 종류에 따라, 내연기관(internal combustion engine) 자동차, 외연기관(external combustion engine) 자동차, 가스터빈(gas turbine) 자동차 또는 전기자동차(electric vehicle) 등으로 분류될 수 있다. 자율 주행 차량(autonomous vehicle)이란 운전자 또는 승객의 조작 없이 자동차 스스로 운행이 가능한 자동차를 말하며, 자율 주행 시스템(autonomous driving system)은 이러한 자율 주행자동차가 스스로 운행될 수 있도록 모니터링하고 제어하는 시스템을 말한다.
자율 주행 시스템에서, 복수의 차량들이 군집을 형성하고, 군집 내 차량들이 V2X(vehicle-to-everything) 통신을 통해 서로 정보를 교환하면서 일정한 군집 대형을 형성하여 주행할 수 있다. 이와 같은 군집 주행하는 군집 차량들에 의해 차량과 인프라스트럭처 간의 데이터 통신이 방해되지 않고, 성공적으로 데이터 송수신할 수 있도록 제어하는 기술이 필요하다.
본 명세서의 실시 예는 상술한 문제점을 해결하기 위하여 제안된 것으로 차량의 주행과 관련된 정보에 대응하는 빔(beam) 정보에 기초하여 차량과 인프라스트럭처(Infrastructure) 간의 통신이 성공적으로 수행될 수 있도록 제어하는 데이터 통신 기술을 개시한다. 본 실시 예가 이루고자 하는 기술적 과제는 상기된 바와 같은 기술적 과제들로 한정되지 않으며, 이하의 실시 예 들로부터 또 다른 기술적 과제들이 유추될 수 있다.
상술한 과제를 달성하기 위하여, 본 명세서의 일 실시 예에 따르는 데이터 통신 방법은 차량의 주행과 관련된 정보를 인프라스트럭처(Infrastructure)로 전송하는 단계; 및 상기 주행과 관련된 정보에 대응하는 적어도 하나의 빔(beam) 정보에 기초하여 상기 차량과 상기 인프라스트럭처 간의 통신을 수행하는 단계를 포함할 수 있다.
본 명세서의 다른 일 실시 예에 따르는 데이터 통신 방법은 차량의 주행과 관련된 정보를 수신하는 단계; 상기 주행과 관련된 정보와 일정 기준 이상 대응 관계를 만족하는 기 학습된 정보를 확인하는 단계; 및 상기 기 학습된 정보를 고려하여 상기 차량의 인접 차선에 위치한 군집 차량을 제어하는 단계를 포함할 수 있다.
기타 실시 예들의 구체적인 사항들은 상세한 설명 및 도면들에 포함되어 있다.
본 명세서의 실시 예에 따르면 아래와 같은 효과가 하나 혹은 그 이상 있다.
첫째, 차량의 주행과 관련된 정보와 일정 기준 이상 대응 관계를 만족하는 기 학습된 정보에 포함된 빔(beam) 정보를 이용하여 차량과 인프라스트럭처 간의 통신을 정확하고 빠르게 수행할 수 있는 효과가 있다.
둘째, 군집 주행하는 군집 차량에 의해 데이터 프로파일에 따라 요구되는 데이터 전송률을 만족하지 않는 경우, 군집 차량을 제어하는 제어 명령을 송신하여 차량과 인프라스트럭처 간의 통신을 정확하고 빠르게 수행할 수 있는 효과가 있다.
셋째, 입체적인 3D 빔 패턴과 오버랩되지 않도록 군집 차량의 속도 또는 위치가 제어됨으로써, 데이터 프로파일에 따라 요구되는 데이터 전송률이 만족되어 통신이 정확하고 빠르게 수행될 수 있는 효과가 있다.
개시의 효과들은 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 청구범위의 기재로부터 당해 기술 분야의 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 본 개시의 일 실시 예에 따른 AI 장치(100)를 나타낸다.
도 2는 본 개시의 일 실시 예에 따른 AI 서버(200)를 나타낸다.
도 3은 본 개시의 일 실시 예에 따른 AI 시스템(1)을 나타낸다.
도 4는 본 명세서에서 제안하는 방법들이 적용될 수 있는 무선 통신 시스템의 블록 구성도를 예시한다.
도 5는 3GPP 시스템에 이용되는 물리 채널들 및 일반적인 신호 전송을 예시한다.
도 6은 5G 통신 시스템에서 자율 주행 차량과 5G 네트워크의 기본 동작의 일 예를 나타낸다.
도 7은 5G 통신을 이용한 차량 대 차량 간의 기본 동작의 일 예를 예시한다.
도 8은 실시 예에 따른 자율 주행 장치의 제어 블럭도이다.
도 9는 본 개시가 적용될 수 있는 V2X 통신의 예시이다.
도 10은 실시 예에 따른, 서버와 RSU 및 차량 간의 관계를 나타내는 도면이다.
도 11은 실시 예에 따른 RSU에서 방사하는 빔 정보를 나타내는 도면이다.
도 12는 실시 예에 따른 군집 주행하는 차량을 나타내는 도면이다.
도 13은 실시 예에 따른 RSU, 군집 차량 및 인접 차선을 주행하는 차량을 나타내는 도면이다.
도 14는 실시 예에 따른 RSU, 군집 차량 및 인접 차선을 주행하는 차량에 대한 평면도를 나타낸다.
도 15는 다른 실시 예에 따른 RSU, 군집 차량 및 차량에 대한 평면도를 나타낸다.
도 16은 실시 예에 따른 군집 차량에 대한 제어 과정을 나타낸 도면이다.
도 17은 실시 예에 따른 데이터 통신 방법의 흐름도를 나타내는 도면이다.
이하, 본 개시의 실시 예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 명세서에 개시된 실시예를 상세히 설명하되, 도면 부호에 관계없이 동일하거나 유사한 구성요소는 동일한 참조 번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다. 이하의 설명에서 사용되는 구성요소에 대한 접미사 "모듈" 및 "부"는 명세서 작성의 용이함만이 고려되어 부여되거나 혼용되는 것으로서, 그 자체로 서로 구별되는 의미 또는 역할을 갖는 것은 아니다. 또한, 본 명세서에 개시된 실시예를 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 명세서에 개시된 실시예의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다. 또한, 첨부된 도면은 본 명세서에 개시된 실시예를 쉽게 이해할 수 있도록 하기 위한 것일 뿐, 첨부된 도면에 의해 본 명세서에 개시된 기술적 사상이 제한되지 않으며, 본 개시의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
제1, 제2 등과 같이 서수를 포함하는 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되지는 않는다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다.
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.
단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다.
본 출원에서, "포함한다" 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.
실시 예를 설명함에 있어서 본 개시가 속하는 기술 분야에 익히 알려져 있고 본 개시와 직접적으로 관련이 없는 기술 내용에 대해서는 설명을 생략한다. 이는 불필요한 설명을 생략함으로써 본 개시의 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 개시의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시 예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 개시는 이하에서 개시되는 실시 예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시 예들은 본 개시의 개시가 완전하도록 하고, 본 개시가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 개시의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 개시는 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.
인공 지능은 인공적인 지능 또는 이를 만들 수 있는 방법론을 연구하는 분야를 의미하며, 머신 러닝(기계 학습, Machine Learning)은 인공 지능 분야에서 다루는 다양한 문제를 정의하고 그것을 해결하는 방법론을 연구하는 분야를 의미한다. 머신 러닝은 어떠한 작업에 대하여 꾸준한 경험을 통해 그 작업에 대한 성능을 높이는 알고리즘으로 정의하기도 한다.
인공 신경망(ANN: Artificial Neural Network)은 머신 러닝에서 사용되는 모델로써, 시냅스의 결합으로 네트워크를 형성한 인공 뉴런(노드)들로 구성되는, 문제 해결 능력을 가지는 모델 전반을 의미할 수 있다. 인공 신경망은 다른 레이어의 뉴런들 사이의 연결 패턴, 모델 파라미터를 갱신하는 학습 과정, 출력값을 생성하는 활성화 함수(Activation Function)에 의해 정의될 수 있다.
인공 신경망은 입력층(Input Layer), 출력층(Output Layer), 그리고 선택적으로 하나 이상의 은닉층(Hidden Layer)를 포함할 수 있다. 각 층은 하나 이상의 뉴런을 포함하고, 인공 신경망은 뉴런과 뉴런을 연결하는 시냅스를 포함할 수 있다. 인공 신경망에서 각 뉴런은 시냅스를 통해 입력되는 입력 신호들, 가중치, 편향에 대한 활성 함수의 함수값을 출력할 수 있다.
모델 파라미터는 학습을 통해 결정되는 파라미터를 의미하며, 시냅스 연결의 가중치와 뉴런의 편향 등이 포함된다. 그리고, 하이퍼파라미터는 머신 러닝 알고리즘에서 학습 전에 설정되어야 하는 파라미터를 의미하며, 학습률(Learning Rate), 반복 횟수, 미니 배치 크기, 초기화 함수 등이 포함된다.
인공 신경망의 학습의 목적은 손실 함수를 최소화하는 모델 파라미터를 결정하는 것으로 볼 수 있다. 손실 함수는 인공 신경망의 학습 과정에서 최적의 모델 파라미터를 결정하기 위한 지표로 이용될 수 있다.
머신 러닝은 학습 방식에 따라 지도 학습(Supervised Learning), 비지도 학습(Unsupervised Learning), 강화 학습(Reinforcement Learning)으로 분류할 수 있다.
지도 학습은 학습 데이터에 대한 레이블(label)이 주어진 상태에서 인공 신경망을 학습시키는 방법을 의미하며, 레이블이란 학습 데이터가 인공 신경망에 입력되는 경우 인공 신경망이 추론해 내야 하는 정답(또는 결과 값)을 의미할 수 있다. 비지도 학습은 학습 데이터에 대한 레이블이 주어지지 않는 상태에서 인공 신경망을 학습시키는 방법을 의미할 수 있다. 강화 학습은 어떤 환경 안에서 정의된 에이전트가 각 상태에서 누적 보상을 최대화하는 행동 혹은 행동 순서를 선택하도록 학습시키는 학습 방법을 의미할 수 있다.
인공 신경망 중에서 복수의 은닉층을 포함하는 심층 신경망(DNN: Deep Neural Network)으로 구현되는 머신 러닝을 딥 러닝(심층 학습, Deep Learning)이라 부르기도 하며, 딥 러닝은 머신 러닝의 일부이다. 이하에서, 머신 러닝은 딥 러닝을 포함하는 의미로 사용된다.
자율 주행은 스스로 주행하는 기술을 의미하며, 자율 주행 차량은 사용자의 조작 없이 또는 사용자의 최소한의 조작으로 주행하는 차량(Vehicle)을 의미한다.
예컨대, 자율 주행에는 주행중인 차선을 유지하는 기술, 어댑티브 크루즈 컨트롤과 같이 속도를 자동으로 조절하는 기술, 정해진 경로를 따라 자동으로 주행하는 기술, 목적지가 설정되면 자동으로 경로를 설정하여 주행하는 기술 등이 모두 포함될 수 있다.
차량은 내연 기관만을 구비하는 차량, 내연 기관과 전기 모터를 함께 구비하는 하이브리드 차량, 그리고 전기 모터만을 구비하는 전기 차량을 모두 포괄하며, 자동차뿐만 아니라 기차, 오토바이 등을 포함할 수 있다.
이때, 자율 주행 차량은 자율 주행 기능을 가진 로봇으로 볼 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 AI 장치(100)를 나타낸다.
AI 장치(100)는 TV, 프로젝터, 휴대폰, 스마트폰, 데스크탑 컴퓨터, 노트북, 디지털방송용 단말기, PDA(personal digital assistants), PMP(portable multimedia player), 네비게이션, 태블릿 PC, 웨어러블 장치, 셋톱박스(STB), DMB 수신기, 라디오, 세탁기, 냉장고, 데스크탑 컴퓨터, 디지털 사이니지, 로봇, 차량 등과 같은, 고정형 기기 또는 이동 가능한 기기 등으로 구현될 수 있다.
도 1을 참조하면, 단말기(100)는 통신부(110), 입력부(120), 러닝 프로세서(130), 센싱부(140), 출력부(150), 메모리(170) 및 프로세서(180) 등을 포함할 수 있다.
통신부(110)는 유무선 통신 기술을 이용하여 다른 AI 장치(100a 내지 100e)나 AI 서버(200) 등의 외부 장치들과 데이터를 송수신할 수 있다. 예컨대, 통신부(110)는 외부 장치들과 센서 정보, 사용자 입력, 학습 모델, 제어 신호 등을 송수신할 수 있다.
이때, 통신부(110)가 이용하는 통신 기술에는 GSM(Global System for Mobile communication), CDMA(Code Division Multi Access), LTE(Long Term Evolution), 5G, WLAN(Wireless LAN), Wi-Fi(Wireless-Fidelity), 블루투스(Bluetooth™), RFID(Radio Frequency Identification), 적외선 통신(Infrared Data Association; IrDA), ZigBee, NFC(Near Field Communication) 등이 있다.
입력부(120)는 다양한 종류의 데이터를 획득할 수 있다.
이때, 입력부(120)는 영상 신호 입력을 위한 카메라, 오디오 신호를 수신하기 위한 마이크로폰, 사용자로부터 정보를 입력 받기 위한 사용자 입력부 등을 포함할 수 있다. 여기서, 카메라나 마이크로폰을 센서로 취급하여, 카메라나 마이크로폰으로부터 획득한 신호를 센싱 데이터 또는 센서 정보라고 할 수도 있다.
입력부(120)는 모델 학습을 위한 학습 데이터 및 학습 모델을 이용하여 출력을 획득할 때 사용될 입력 데이터 등을 획득할 수 있다. 입력부(120)는 가공되지 않은 입력 데이터를 획득할 수도 있으며, 이 경우 프로세서(180) 또는 러닝 프로세서(130)는 입력 데이터에 대하여 전처리로써 입력 특징점(input feature)을 추출할 수 있다.
러닝 프로세서(130)는 학습 데이터를 이용하여 인공 신경망으로 구성된 모델을 학습시킬 수 있다. 여기서, 학습된 인공 신경망을 학습 모델이라 칭할 수 있다. 학습 모델은 학습 데이터가 아닌 새로운 입력 데이터에 대하여 결과 값을 추론해 내는데 사용될 수 있고, 추론된 값은 어떠한 동작을 수행하기 위한 판단의 기초로 이용될 수 있다.
이때, 러닝 프로세서(130)는 AI 서버(200)의 러닝 프로세서(240)과 함께 AI 프로세싱을 수행할 수 있다.
이때, 러닝 프로세서(130)는 AI 장치(100)에 통합되거나 구현된 메모리를 포함할 수 있다. 또는, 러닝 프로세서(130)는 메모리(170), AI 장치(100)에 직접 결합된 외부 메모리 또는 외부 장치에서 유지되는 메모리를 사용하여 구현될 수도 있다.
센싱부(140)는 다양한 센서들을 이용하여 AI 장치(100) 내부 정보, AI 장치(100)의 주변 환경 정보 및 사용자 정보 중 적어도 하나를 획득할 수 있다.
이때, 센싱부(140)에 포함되는 센서에는 근접 센서, 조도 센서, 가속도 센서, 자기 센서, 자이로 센서, 관성 센서, RGB 센서, IR 센서, 지문 인식 센서, 초음파 센서, 광 센서, 마이크로폰, 라이다, 레이더 등이 있다.
출력부(150)는 시각, 청각 또는 촉각 등과 관련된 출력을 발생시킬 수 있다.
이때, 출력부(150)에는 시각 정보를 출력하는 디스플레이부, 청각 정보를 출력하는 스피커, 촉각 정보를 출력하는 햅틱 모듈 등이 포함될 수 있다.
메모리(170)는 AI 장치(100)의 다양한 기능을 지원하는 데이터를 저장할 수 있다. 예컨대, 메모리(170)는 입력부(120)에서 획득한 입력 데이터, 학습 데이터, 학습 모델, 학습 히스토리 등을 저장할 수 있다. 메모리(170)는 플래시 메모리 타입(flash memory type), 하드디스크 타입(hard disk type), 멀티미디어 카드 마이크로 타입(multimedia card micro type), 카드 타입의 메모리(예를 들어 SD 또는 XD 메모리 등), 램(RAM, Random Access Memory) SRAM(Static Random Access Memory), 롬(ROM, Read-Only Memory), EEPROM(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory), PROM(Programmable Read-Only Memory), 자기 메모리, 자기 디스크, 광디스크 중 적어도 하나의 타입의 저장매체를 포함할 수 있다.
프로세서(180)는 데이터 분석 알고리즘 또는 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 결정되거나 생성된 정보에 기초하여, AI 장치(100)의 적어도 하나의 실행 가능한 동작을 결정할 수 있다. 그리고, 프로세서(180)는 AI 장치(100)의 구성 요소들을 제어하여 결정된 동작을 수행할 수 있다.
이를 위해, 프로세서(180)는 러닝 프로세서(130) 또는 메모리(170)의 데이터를 요청, 검색, 수신 또는 활용할 수 있고, 상기 적어도 하나의 실행 가능한 동작 중 예측되는 동작이나, 바람직한 것으로 판단되는 동작을 실행하도록 AI 장치(100)의 구성 요소들을 제어할 수 있다.
이때, 프로세서(180)는 결정된 동작을 수행하기 위하여 외부 장치의 연계가 필요한 경우, 해당 외부 장치를 제어하기 위한 제어 신호를 생성하고, 생성한 제어 신호를 해당 외부 장치에 전송할 수 있다.
프로세서(180)는 사용자 입력에 대하여 의도 정보를 획득하고, 획득한 의도 정보에 기초하여 사용자의 요구 사항을 결정할 수 있다.
이때, 프로세서(180)는 음성 입력을 문자열로 변환하기 위한 STT(Speech To Text) 엔진 또는 자연어의 의도 정보를 획득하기 위한 자연어 처리(NLP: Natural Language Processing) 엔진 중에서 적어도 하나 이상을 이용하여, 사용자 입력에 상응하는 의도 정보를 획득할 수 있다.
이때, STT 엔진 또는 NLP 엔진 중에서 적어도 하나 이상은 적어도 일부가 머신 러닝 알고리즘에 따라 학습된 인공 신경망으로 구성될 수 있다. 그리고, STT 엔진 또는 NLP 엔진 중에서 적어도 하나 이상은 러닝 프로세서(130)에 의해 학습된 것이나, AI 서버(200)의 러닝 프로세서(240)에 의해 학습된 것이거나, 또는 이들의 분산 처리에 의해 학습된 것일 수 있다.
프로세서(180)는 AI 장치(100)의 동작 내용이나 동작에 대한 사용자의 피드백 등을 포함하는 이력 정보를 수집하여 메모리(170) 또는 러닝 프로세서(130)에 저장하거나, AI 서버(200) 등의 외부 장치에 전송할 수 있다. 수집된 이력 정보는 학습 모델을 갱신하는데 이용될 수 있다.
프로세서(180)는 메모리(170)에 저장된 응용 프로그램을 구동하기 위하여, AI 장치(100)의 구성 요소들 중 적어도 일부를 제어할 수 있다. 나아가, 프로세서(180)는 상기 응용 프로그램의 구동을 위하여, AI 장치(100)에 포함된 구성 요소들 중 둘 이상을 서로 조합하여 동작시킬 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 AI 서버(200)를 나타낸다.
도 2를 참조하면, AI 서버(200)는 머신 러닝 알고리즘을 이용하여 인공 신경망을 학습시키거나 학습된 인공 신경망을 이용하는 장치를 의미할 수 있다. 여기서, AI 서버(200)는 복수의 서버들로 구성되어 분산 처리를 수행할 수도 있고, 5G 네트워크로 정의될 수 있다. 이때, AI 서버(200)는 AI 장치(100)의 일부의 구성으로 포함되어, AI 프로세싱 중 적어도 일부를 함께 수행할 수도 있다.
AI 서버(200)는 통신부(210), 메모리(230), 러닝 프로세서(240) 및 프로세서(260) 등을 포함할 수 있다.
통신부(210)는 AI 장치(100) 등의 외부 장치와 데이터를 송수신할 수 있다.
메모리(230)는 모델 저장부(231)를 포함할 수 있다. 모델 저장부(231)는 러닝 프로세서(240)을 통하여 학습 중인 또는 학습된 모델(또는 인공 신경망, 231a)을 저장할 수 있다.
러닝 프로세서(240)는 학습 데이터를 이용하여 인공 신경망(231a)을 학습시킬 수 있다. 학습 모델은 인공 신경망의 AI 서버(200)에 탑재된 상태에서 이용되거나, AI 장치(100) 등의 외부 장치에 탑재되어 이용될 수도 있다.
학습 모델은 하드웨어, 소프트웨어 또는 하드웨어와 소프트웨어의 조합으로 구현될 수 있다. 학습 모델의 일부 또는 전부가 소프트웨어로 구현되는 경우 학습 모델을 구성하는 하나 이상의 명령어(instruction)는 메모리(230)에 저장될 수 있다.
프로세서(260)는 학습 모델을 이용하여 새로운 입력 데이터에 대하여 결과 값을 추론하고, 추론한 결과 값에 기초한 응답이나 제어 명령을 생성할 수 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 AI 시스템(1)을 나타낸다.
도 3을 참조하면, AI 시스템(1)은 AI 서버(200), 로봇(100a), 자율 주행 차량(100b), XR 장치(100c), 스마트폰(100d) 또는 가전(100e) 중에서 적어도 하나 이상이 클라우드 네트워크(10)와 연결된다. 여기서, AI 기술이 적용된 로봇(100a), 자율 주행 차량(100b), XR 장치(100c), 스마트폰(100d) 또는 가전(100e) 등을 AI 장치(100a 내지 100e)라 칭할 수 있다.
클라우드 네트워크(10)는 클라우드 컴퓨팅 인프라의 일부를 구성하거나 클라우드 컴퓨팅 인프라 안에 존재하는 네트워크를 의미할 수 있다. 여기서, 클라우드 네트워크(10)는 3G 네트워크, 4G 또는 LTE(Long Term Evolution) 네트워크 또는 5G 네트워크 등을 이용하여 구성될 수 있다.
즉, AI 시스템(1)을 구성하는 각 장치들(100a 내지 100e, 200)은 클라우드 네트워크(10)를 통해 서로 연결될 수 있다. 특히, 각 장치들(100a 내지 100e, 200)은 기지국을 통해서 서로 통신할 수도 있지만, 기지국을 통하지 않고 직접 서로 통신할 수도 있다.
AI 서버(200)는 AI 프로세싱을 수행하는 서버와 빅 데이터에 대한 연산을 수행하는 서버를 포함할 수 있다.
AI 서버(200)는 AI 시스템(1)을 구성하는 AI 장치들인 로봇(100a), 자율 주행 차량(100b), XR 장치(100c), 스마트폰(100d) 또는 가전(100e) 중에서 적어도 하나 이상과 클라우드 네트워크(10)을 통하여 연결되고, 연결된 AI 장치들(100a 내지 100e)의 AI 프로세싱을 적어도 일부를 도울 수 있다.
이때, AI 서버(200)는 AI 장치(100a 내지 100e)를 대신하여 머신 러닝 알고리즘에 따라 인공 신경망을 학습시킬 수 있고, 학습 모델을 직접 저장하거나 AI 장치(100a 내지 100e)에 전송할 수 있다.
이때, AI 서버(200)는 AI 장치(100a 내지 100e)로부터 입력 데이터를 수신하고, 학습 모델을 이용하여 수신한 입력 데이터에 대하여 결과 값을 추론하고, 추론한 결과 값에 기초한 응답이나 제어 명령을 생성하여 AI 장치(100a 내지 100e)로 전송할 수 있다.
또는, AI 장치(100a 내지 100e)는 직접 학습 모델을 이용하여 입력 데이터에 대하여 결과 값을 추론하고, 추론한 결과 값에 기초한 응답이나 제어 명령을 생성할 수도 있다.
이하에서는, 상술한 기술이 적용되는 AI 장치(100a 내지 100e)의 다양한 실시 예들을 설명한다. 여기서, 도 3에 도시된 AI 장치(100a 내지 100e)는 도 1에 도시된 AI 장치(100)의 구체적인 실시 예로 볼 수 있다.
자율 주행 차량(100b)은 AI 기술이 적용되어, 이동형 로봇, 차량, 무인 비행체 등으로 구현될 수 있다.
자율 주행 차량(100b)은 자율 주행 기능을 제어하기 위한 자율 주행 제어 모듈을 포함할 수 있고, 자율 주행 제어 모듈은 소프트웨어 모듈 또는 이를 하드웨어로 구현한 칩을 의미할 수 있다. 자율 주행 제어 모듈은 자율 주행 차량(100b)의 구성으로써 내부에 포함될 수도 있지만, 자율 주행 차량(100b)의 외부에 별도의 하드웨어로 구성되어 연결될 수도 있다.
자율 주행 차량(100b)은 다양한 종류의 센서들로부터 획득한 센서 정보를 이용하여 자율 주행 차량(100b)의 상태 정보를 획득하거나, 주변 환경 및 객체를 검출(인식)하거나, 맵 데이터를 생성하거나, 이동 경로 및 주행 계획을 결정하거나, 동작을 결정할 수 있다.
여기서, 자율 주행 차량(100b)은 이동 경로 및 주행 계획을 결정하기 위하여, 로봇(100a)과 마찬가지로, 라이다, 레이더, 카메라 중에서 적어도 하나 이상의 센서에서 획득한 센서 정보를 이용할 수 있다.
특히, 자율 주행 차량(100b)은 시야가 가려지는 영역이나 일정 거리 이상의 영역에 대한 환경이나 객체는 외부 장치들로부터 센서 정보를 수신하여 인식하거나, 외부 장치들로부터 직접 인식된 정보를 수신할 수 있다.
자율 주행 차량(100b)은 적어도 하나 이상의 인공 신경망으로 구성된 학습 모델을 이용하여 상기한 동작들을 수행할 수 있다. 예컨대, 자율 주행 차량(100b)은 학습 모델을 이용하여 주변 환경 및 객체를 인식할 수 있고, 인식된 주변 환경 정보 또는 객체 정보를 이용하여 주행 동선을 결정할 수 있다. 여기서, 학습 모델은 자율 주행 차량(100b)에서 직접 학습되거나, AI 서버(200) 등의 외부 장치에서 학습된 것일 수 있다.
이때, 자율 주행 차량(100b)은 직접 학습 모델을 이용하여 결과를 생성하여 동작을 수행할 수도 있지만, AI 서버(200) 등의 외부 장치에 센서 정보를 전송하고 그에 따라 생성된 결과를 수신하여 동작을 수행할 수도 있다.
자율 주행 차량(100b)은 맵 데이터, 센서 정보로부터 검출한 객체 정보 또는 외부 장치로부터 획득한 객체 정보 중에서 적어도 하나 이상을 이용하여 이동 경로와 주행 계획을 결정하고, 구동부를 제어하여 결정된 이동 경로와 주행 계획에 따라 자율 주행 차량(100b)을 주행시킬 수 있다.
맵 데이터에는 자율 주행 차량(100b)이 주행하는 공간(예컨대, 도로)에 배치된 다양한 객체들에 대한 객체 식별 정보가 포함될 수 있다. 예컨대, 맵 데이터에는 가로등, 바위, 건물 등의 고정 객체들과 차량, 보행자 등의 이동 가능한 객체들에 대한 객체 식별 정보가 포함될 수 있다. 그리고, 객체 식별 정보에는 명칭, 종류, 거리, 위치 등이 포함될 수 있다.
또한, 자율 주행 차량(100b)은 사용자의 제어/상호작용에 기초하여 구동부를 제어함으로써, 동작을 수행하거나 주행할 수 있다. 이때, 자율 주행 차량(100b)은 사용자의 동작이나 음성 발화에 따른 상호작용의 의도 정보를 획득하고, 획득한 의도 정보에 기초하여 응답을 결정하여 동작을 수행할 수 있다.
도 4는 본 명세서에서 제안하는 방법들이 적용될 수 있는 무선 통신 시스템의 블록 구성도를 예시한다.
도 4를 참조하면, 자율 주행 모듈을 포함하는 장치(자율 주행 장치)를 제1 통신 장치로 정의(도 4의 410)하고, 프로세서(411)가 자율 주행 상세 동작을 수행할 수 있다. 여기서, 자율 주행 장치는 자율 주행 차량을 포함할 수 있다. 자율 주행 장치와 통신하는 다른 차량을 포함하는 5G 네트워크를 제2 통신 장치로 정의(도 1의 420)하고, 프로세서(421)가 자율 주행 상세 동작을 수행할 수 있다. 또는, 5G 네트워크가 제 1 통신 장치로, 자율 주행 장치가 제 2 통신 장치로 표현될 수도 있다. 예를 들어, 상기 제 1 통신 장치 또는 상기 제 2 통신 장치는 기지국, 네트워크 노드, 전송 단말, 수신 단말, 무선 장치, 무선 통신 장치, 자율 주행 장치 등일 수 있다.
예를 들어, 단말 또는 UE(User Equipment)는 차량(vehicle), 휴대폰, 스마트 폰(smart phone), 노트북 컴퓨터(laptop computer), 디지털 방송용 단말기, PDA(personal digital assistants), PMP(portable multimedia player), 네비게이션, 슬레이트 PC(slate PC), 태블릿 PC(tablet PC), 울트라북(ultrabook), 웨어러블 디바이스(wearable device, 예를 들어, 워치형 단말기 (smartwatch), 글래스형 단말기 (smart glass), HMD(head mounted display)) 등을 포함할 수 있다. 도 4를 참고하면, 제 1 통신 장치(410)와 제 2 통신 장치(420)은 프로세서(processor, 411,421), 메모리(memory, 414,424), 하나 이상의 Tx/Rx RF 모듈(radio frequency module, 415,425), Tx 프로세서(412,422), Rx 프로세서(413,423), 안테나(416,426)를 포함한다. Tx/Rx 모듈은 트랜시버라고도 한다. 각각의 Tx/Rx 모듈(415)는 각각의 안테나(426)을 통해 신호를 전송한다. 프로세서는 앞서 살핀 기능, 과정 및/또는 방법을 구현한다. 프로세서(421)는 프로그램 코드 및 데이터를 저장하는 메모리(424)와 관련될 수 있다. 메모리는 컴퓨터 판독 가능 매체로서 지칭될 수 있다. 보다 구체적으로, DL(제 1 통신 장치에서 제 2 통신 장치로의 통신)에서, 전송(TX) 프로세서(412)는 L1 계층(즉, 물리 계층)에 대한 다양한 신호 처리 기능을 구현한다. 수신(RX) 프로세서는 L1(즉, 물리 계층)의 다양한 신호 프로세싱 기능을 구현한다.
UL(제 2 통신 장치에서 제 1 통신 장치로의 통신)은 제 2 통신 장치(420)에서 수신기 기능과 관련하여 기술된 것과 유사한 방식으로 제 1 통신 장치(410)에서 처리된다. 각각의 Tx/Rx 모듈(425)는 각각의 안테나(426)을 통해 신호를 수신한다. 각각의 Tx/Rx 모듈은 RF 반송파 및 정보를 RX 프로세서(423)에 제공한다. 프로세서 (421)는 프로그램 코드 및 데이터를 저장하는 메모리(424)와 관련될 수 있다. 메모리는 컴퓨터 판독 가능 매체로서 지칭될 수 있다.
도 5는 3GPP 시스템에 이용되는 물리 채널들 및 일반적인 신호 전송을 예시한다. 무선 통신 시스템에서 단말은 기지국으로부터 하향링크(Downlink, DL)를 통해 정보를 수신하고, 단말은 기지국으로 상향링크(Uplink, UL)를 통해 정보를 전송한다. 기지국과 단말이 송수신하는 정보는 데이터 및 다양한 제어 정보를 포함하고, 이들이 송수신 하는 정보의 종류/용도에 따라 다양한 물리 채널이 존재한다.
단말은 전원이 켜지거나 새로이 셀에 진입한 경우 기지국과 동기를 맞추는 등의 초기 셀 탐색(Initial cell search) 작업을 수행한다(S201). 이를 위해, 단말은 기지국으로부터 주 동기 신호(Primary Synchronization Signal, PSS) 및 부 동기 신호(Secondary Synchronization Signal, SSS)을 수신하여 기지국과 동기를 맞추고, 셀 ID 등의 정보를 획득할 수 있다. 그 후, 단말은 기지국으로부터 물리 방송 채널(Physical Broadcast Channel, PBCH)를 수신하여 셀 내 방송 정보를 획득할 수 있다. 한편, 단말은 초기 셀 탐색 단계에서 하향링크 참조 신호(Downlink Reference Signal, DL RS)를 수신하여 하향링크 채널 상태를 확인할 수 있다.
초기 셀 탐색을 마친 단말은 물리 하향링크 제어 채널(Physical Downlink Control Channel, PDCCH) 및 상기 PDCCH에 실린 정보에 따라 물리 하향링크 공유 채널(Physical Downlink Control Channel; PDSCH)을 수신함으로써 좀더 구체적인 시스템 정보를 획득할 수 있다(S202).
한편, 기지국에 최초로 접속하거나 신호 송신을 위한 무선 자원이 없는 경우, 단말은 기지국에 대해 임의 접속 과정(Random Access Procedure, RACH)을 수행할 수 있다(S203 내지 S206). 이를 위해, 단말은 물리 임의 접속 채널(Physical Random Access Channel, PRACH)을 통해 특정 시퀀스를 프리앰블로 송신하고(S203 및 S205), PDCCH 및 대응하는 PDSCH를 통해 프리앰블에 대한 응답 메시지((RAR(Random Access Response) message)를 수신할 수 있다. 경쟁 기반 RACH의 경우, 추가적으로 충돌 해결 절차(Contention Resolution Procedure)를 수행할 수 있다(S206).
상술한 바와 같은 절차를 수행한 단말은 이후 일반적인 상/하향링크 신호 송신 절차로서 PDCCH/PDSCH 수신(S207) 및 물리 상향링크 공유 채널(Physical Uplink Shared Channel, PUSCH)/물리 상향링크 제어 채널(Physical Uplink Control Channel; PUCCH) 송신(S208)을 수행할 수 있다. 특히 단말은 PDCCH를 통하여 하향링크 제어 정보(Downlink Control Information, DCI)를 수신할 수 있다. 여기서, DCI는 단말에 대한 자원 할당 정보와 같은 제어 정보를 포함하며, 사용 목적에 따라 포맷이 서로 다르게 적용될 수 있다.
한편, 단말이 상향링크를 통해 기지국에 송신하는 또는 단말이 기지국으로부터 수신하는 제어 정보는 하향링크/상향링크 ACK/NACK 신호, CQI(Channel Quality Indicator), PMI(Precoding Matrix 인덱스), RI(Rank Indicator) 등을 포함할 수 있다. 단말은 상술한 CQI/PMI/RI 등의 제어 정보를 PUSCH 및/또는 PUCCH를 통해 송신할 수 있다.
A. 5G 통신 시스템의 빔 관리(Beam Management, BM) 절차
BM 과정은 (1) SSB 또는 CSI-RS를 이용하는 DL BM 과정과, (2) SRS(sounding reference signal)을 이용하는 UL BM 과정으로 구분될 수 있다. 또한, 각 BM 과정은 Tx 빔을 결정하기 위한 Tx 빔 스위핑과 Rx 빔을 결정하기 위한 Rx 빔 스위핑을 포함할 수 있다.
SSB를 이용한 DL BM 과정에 대해 살펴본다.
SSB를 이용한 빔 보고(beam report)에 대한 설정은 RRC_CONNECTED에서 채널 상태 정보(channel state information, CSI)/빔 설정 시에 수행된다.
- UE는 BM을 위해 사용되는 SSB 자원들에 대한 CSI-SSB-ResourceSetList를 포함하는 CSI-ResourceConfig IE를 BS로부터 수신한다. RRC 파라미터 csi-SSB-ResourceSetList는 하나의 자원 세트에서 빔 관리 및 보고을 위해 사용되는 SSB 자원들의 리스트를 나타낸다. 여기서, SSB 자원 세트는 {SSBx1, SSBx2, SSBx3, SSBx4, ~}으로 설정될 수 있다. SSB 인덱스는 0부터 63까지 정의될 수 있다.
- UE는 상기 CSI-SSB-ResourceSetList에 기초하여 SSB 자원들 상의 신호들을 상기 BS로부터 수신한다.
- SSBRI 및 참조 신호 수신 전력(reference signal received power, RSRP)에 대한 보고와 관련된 CSI-RS reportConfig가 설정된 경우, 상기 UE는 최선(best) SSBRI 및 이에 대응하는 RSRP를 BS에게 보고한다. 예를 들어, 상기 CSI-RS reportConfig IE의 reportQuantity가 ‘ssb-Index-RSRP’로 설정된 경우, UE는 BS으로 최선 SSBRI 및 이에 대응하는 RSRP를 보고한다.
UE는 SSB와 동일한 OFDM 심볼(들)에 CSI-RS 자원이 설정되고, 'QCL-TypeD'가 적용 가능한 경우, 상기 UE는 CSI-RS와 SSB가 'QCL-TypeD' 관점에서 유사 동일 위치된(quasi co-located, QCL) 것으로 가정할 수 있다. 여기서, QCL-TypeD는 공간(spatial) Rx 파라미터 관점에서 안테나 포트들 간에 QCL되어 있음을 의미할 수 있다. UE가 QCL-TypeD 관계에 있는 복수의 DL 안테나 포트들의 신호들을 수신 시에는 동일한 수신 빔을 적용해도 무방하다.
다음으로, CSI-RS를 이용한 DL BM 과정에 대해 살펴본다.
CSI-RS를 이용한 UE의 Rx 빔 결정(또는 정제(refinement)) 과정과 BS의 Tx 빔 스위핑 과정에 대해 차례대로 살펴본다. UE의 Rx 빔 결정 과정은 반복 파라미터가 ‘ON’으로 설정되며, BS의 Tx 빔 스위핑 과정은 반복 파라미터가 ‘OFF’로 설정된다.
먼저, UE의 Rx 빔 결정 과정에 대해 살펴본다.
- UE는 ‘repetition’에 관한 RRC 파라미터를 포함하는 NZP CSI-RS resource set IE를 RRC 시그널링을 통해 BS로부터 수신한다. 여기서, 상기 RRC 파라미터 ‘repetition’이 ‘ON’으로 세팅되어 있다.
- UE는 상기 RRC 파라미터 ‘repetition’이 ‘ON’으로 설정된 CSI-RS 자원 세트 내의 자원(들) 상에서의 신호들을 BS의 동일 Tx 빔(또는 DL 공간 도메인 전송 필터)을 통해 서로 다른 OFDM 심볼에서 반복 수신한다.
- UE는 자신의 Rx 빔을 결정한다.
- UE는 CSI 보고를 생략한다. 즉, UE는 상가 RRC 파라미터 ‘repetition’이 ‘ON’으로 설정된 경우, CSI 보고를 생략할 수 있다.
다음으로, BS의 Tx 빔 결정 과정에 대해 살펴본다.
- UE는 ‘repetition’에 관한 RRC 파라미터를 포함하는 NZP CSI-RS resource set IE를 RRC 시그널링을 통해 BS로부터 수신한다. 여기서, 상기 RRC 파라미터 ‘repetition’이 ‘OFF’로 세팅되어 있으며, BS의 Tx 빔 스위핑 과정과 관련된다.
- UE는 상기 RRC 파라미터 ‘repetition’이 ‘OFF’로 설정된 CSI-RS 자원 세트 내의 자원들 상에서의 신호들을 BS의 서로 다른 Tx 빔(DL 공간 도메인 전송 필터)을 통해 수신한다.
- UE는 최상의(best) 빔을 선택(또는 결정)한다.
- UE는 선택된 빔에 대한 ID(예, CRI) 및 관련 품질 정보(예, RSRP)를 BS으로 보고한다. 즉, UE는 CSI-RS가 BM을 위해 전송되는 경우 CRI와 이에 대한 RSRP를 BS으로 보고한다.
다음으로, SRS를 이용한 UL BM 과정에 대해 살펴본다.
- UE는 ‘beam management’로 설정된 (RRC 파라미터) 용도 파라미터를 포함하는 RRC 시그널링(예, SRS-Config IE)를 BS로부터 수신한다. SRS-Config IE는 SRS 전송 설정을 위해 사용된다. SRS-Config IE는 SRS-Resources의 리스트와 SRS-ResourceSet들의 리스트를 포함한다. 각 SRS 자원 세트는 SRS-resource들의 세트를 의미한다.
- UE는 상기 SRS-Config IE에 포함된 SRS-SpatialRelation Info에 기초하여 전송할 SRS 자원에 대한 Tx 빔포밍을 결정한다. 여기서, SRS-SpatialRelation Info는 SRS 자원별로 설정되고, SRS 자원별로 SSB, CSI-RS 또는 SRS에서 사용되는 빔포밍과 동일한 빔포밍을 적용할지를 나타낸다.
- 만약 SRS 자원에 SRS-SpatialRelationInfo가 설정되면 SSB, CSI-RS 또는 SRS에서 사용되는 빔포밍과 동일한 빔포밍을 적용하여 전송한다. 하지만, SRS 자원에 SRS-SpatialRelationInfo가 설정되지 않으면, 상기 UE는 임의로 Tx 빔포밍을 결정하여 결정된 Tx 빔포밍을 통해 SRS를 전송한다.
다음으로, 빔 실패 복구(beam failure recovery, BFR) 과정에 대해 살펴본다.
빔포밍된 시스템에서, RLF(Radio Link Failure)는 UE의 회전(rotation), 이동(movement) 또는 빔포밍 블로키지(blockage)로 인해 자주 발생할 수 있다. 따라서, 잦은 RLF가 발생하는 것을 방지하기 위해 BFR이 NR에서 지원된다. BFR은 무선 링크 실패 복구 과정과 유사하고, UE가 새로운 후보 빔(들)을 아는 경우에 지원될 수 있다. 빔 실패 검출을 위해, BS는 UE에게 빔 실패 검출 참조 신호들을 설정하고, 상기 UE는 상기 UE의 물리 계층으로부터의 빔 실패 지시(indication)들의 횟수가 BS의 RRC 시그널링에 의해 설정된 기간(period) 내에 RRC 시그널링에 의해 설정된 임계치(threshold)에 이르면(reach), 빔 실패를 선언(declare)한다. 빔 실패가 검출된 후, 상기 UE는 PCell 상의 임의 접속 과정을 개시(initiate)함으로써 빔 실패 복구를 트리거하고; 적절한(suitable) 빔을 선택하여 빔 실패 복구를 수행한다(BS가 어떤(certain) 빔들에 대해 전용 임의 접속 자원들을 제공한 경우, 이들이 상기 UE에 의해 우선화된다). 상기 임의 접속 절차의 완료(completion) 시, 빔 실패 복구가 완료된 것으로 간주된다.
B. URLLC (Ultra-Reliable and Low Latency Communication)
NR에서 정의하는 URLLC 전송은 (1) 상대적으로 낮은 트래픽 크기, (2) 상대적으로 낮은 도착 레이트(low arrival rate), (3) 극도의 낮은 레이턴시 요구사항(requirement)(예, 0.5, 1ms), (4) 상대적으로 짧은 전송 지속기간(duration)(예, 2 OFDM symbols), (5) 긴급한 서비스/메시지 등에 대한 전송을 의미할 수 있다. UL의 경우, 보다 엄격(stringent)한 레이턴시 요구 사항(latency requirement)을 만족시키기 위해 특정 타입의 트래픽(예컨대, URLLC)에 대한 전송이 앞서서 스케줄링된 다른 전송(예컨대, eMBB)과 다중화(multiplexing)되어야 할 필요가 있다. 이와 관련하여 한 가지 방안으로, 앞서 스케줄링 받은 UE에게 특정 자원에 대해서 프리엠션(preemption)될 것이라는 정보를 주고, 해당 자원을 URLLC UE가 UL 전송에 사용하도록 한다.
NR의 경우, eMBB와 URLLC 사이의 동적 자원 공유(sharing)이 지원된다. eMBB와 URLLC 서비스들은 비-중첩(non-overlapping) 시간/주파수 자원들 상에서 스케줄될 수 있으며, URLLC 전송은 진행 중인(ongoing) eMBB 트래픽에 대해 스케줄된 자원들에서 발생할 수 있다. eMBB UE는 해당 UE의 PDSCH 전송이 부분적으로 펑처링(puncturing)되었는지 여부를 알 수 없을 수 있고, 손상된 코딩된 비트(corrupted coded bit)들로 인해 UE는 PDSCH를 디코딩하지 못할 수 있다. 이 점을 고려하여, NR에서는 프리엠션 지시(preemption indication)을 제공한다. 상기 프리엠션 지시(preemption indication)는 중단된 전송 지시(interrupted transmission indication)으로 지칭될 수도 있다.
프리엠션 지시와 관련하여, UE는 BS로부터의 RRC 시그널링을 통해 DownlinkPreemption IE를 수신한다. UE가 DownlinkPreemption IE를 제공받으면, DCI 포맷 2_1을 운반(convey)하는 PDCCH의 모니터링을 위해 상기 UE는 DownlinkPreemption IE 내 파라미터 int-RNTI에 의해 제공된 INT-RNTI를 가지고 설정된다. 상기 UE는 추가적으로 servingCellID에 의해 제공되는 서빙 셀 인덱스들의 세트를 포함하는 INT-ConfigurationPerServing Cell에 의해 서빙 셀들의 세트와 positionInDCI에 의해 DCI 포맷 2_1 내 필드들을 위한 위치들의 해당 세트를 가지고 설정되고, dci-PayloadSize에 의해 DCI 포맷 2_1을 위한 정보 페이로드 크기를 가지고 설졍되며, timeFrequencySect에 의한 시간-주파수 자원들의 지시 입도(granularity)를 가지고 설정된다.
상기 UE는 상기 DownlinkPreemption IE에 기초하여 DCI 포맷 2_1을 상기 BS로부터 수신한다.
UE가 서빙 셀들의 설정된 세트 내 서빙 셀에 대한 DCI 포맷 2_1을 검출하면, 상기 UE는 상기 DCI 포맷 2_1이 속한 모니터링 기간의 바로 앞(last) 모니터링 기간의 PRB들의 세트 및 심볼들의 세트 중 상기 DCI 포맷 2_1에 의해 지시되는 PRB들 및 심볼들 내에는 상기 UE로의 아무런 전송도 없다고 가정할 수 있다. 예를 들어, UE는 프리엠션에 의해 지시된 시간-주파수 자원 내 신호는 자신에게 스케줄링된 DL 전송이 아니라고 보고 나머지 자원 영역에서 수신된 신호들을 기반으로 데이터를 디코딩한다.
C. mMTC (massive MTC)
mMTC(massive Machine Type Communication)은 많은 수의 UE와 동시에 통신하는 초연결 서비스를 지원하기 위한 5G의 시나리오 중 하나이다. 이 환경에서, UE는 굉장히 낮은 전송 속도와 이동성을 가지고 간헐적으로 통신하게 된다. 따라서, mMTC는 UE를 얼마나 낮은 비용으로 오랫동안 구동할 수 있는지를 주요 목표로 하고 있다. mMTC 기술과 관련하여 3GPP에서는 MTC와 NB(NarrowBand)-IoT를 다루고 있다.
mMTC 기술은 PDCCH, PUCCH, PDSCH(physical downlink shared channel), PUSCH 등의 반복 전송, 주파수 호핑(hopping), 리튜닝(retuning), 가드 구간(guard period) 등의 특징을 가진다.
즉, 특정 정보를 포함하는 PUSCH(또는 PUCCH(특히, long PUCCH) 또는 PRACH) 및 특정 정보에 대한 응답을 포함하는 PDSCH(또는 PDCCH)가 반복 전송된다. 반복 전송은 주파수 호핑(frequency hopping)을 통해 수행되며, 반복 전송을 위해, 제 1 주파수 자원에서 제 2 주파수 자원으로 가드 구간(guard period)에서 (RF) 리튜닝(retuning)이 수행되고, 특정 정보 및 특정 정보에 대한 응답은 협대역(narrowband)(ex. 6 RB (resource block) or 1 RB)를 통해 송/수신될 수 있다.
도 6은 5G 통신 시스템에서 자율 주행 차량과 5G 네트워크의 기본 동작의 일 예를 나타낸다.
자율 주행 차량(Autonomous Vehicle)은 특정 정보 전송을 5G 네트워크로 전송한다(S1). 상기 특정 정보는 자율 주행 관련 정보를 포함할 수 있다. 그리고, 상기 5G 네트워크는 차량의 원격 제어 여부를 결정할 수 있다(S2). 여기서, 상기 5G 네트워크는 자율 주행 관련 원격 제어를 수행하는 서버 또는 모듈을 포함할 수 있다. 그리고, 상기 5G 네트워크는 원격 제어와 관련된 정보(또는 신호)를 상기 자율 주행 차량으로 전송할 수 있다(S3).
여기서, 5G 통신 시스템에서 자율 주행 차량과 5G 네트워크 간의 응용 동작은 아래와 같다. 이하, 도 1 및 도 2와 앞서 살핀 무선 통신 기술(BM 절차, URLLC, Mmtc 등)을 참고하여 5G 통신을 이용한 자율 주행 차량의 동작에 대해 보다 구체적으로 살펴본다.
먼저, 후술할 본 발명에서 제안하는 방법과 5G 통신의 eMBB 기술이 적용되는 응용 동작의 기본 절차에 대해 설명한다.
도 6의 S1 단계 및 S3 단계와 같이, 자율 주행 차량이 5G 네트워크와 신호, 정보 등을 송/수신하기 위해, 자율 주행 차량은 도 6의 S1 단계 이전에 5G 네트워크와 초기 접속(initial access) 절차 및 임의 접속(random access) 절차를 수행한다.
보다 구체적으로, 자율 주행 차량은 DL 동기 및 시스템 정보를 획득하기 위해 SSB에 기초하여 5G 네트워크와 초기 접속 절차를 수행한다. 상기 초기 접속 절차 과정에서 빔 관리(beam management, BM) 과정, 빔 실패 복구(beam failure recovery) 과정이 추가될 수 있으며, 자율 주행 차량이 5G 네트워크로부터 신호를 수신하는 과정에서 QCL(quasi-co location) 관계가 추가될 수 있다.
또한, 자율 주행 차량은 UL 동기 획득 및/또는 UL 전송을 위해 5G 네트워크와 임의 접속 절차를 수행한다. 그리고, 상기 5G 네트워크는 상기 자율 주행 차량으로 특정 정보의 전송을 스케쥴링하기 위한 UL grant를 전송할 수 있다. 따라서, 상기 자율 주행 차량은 상기 UL grant에 기초하여 상기 5G 네트워크로 특정 정보를 전송한다. 그리고, 상기 5G 네트워크는 상기 자율 주행 차량으로 상기 특정 정보에 대한 5G 프로세싱 결과의 전송을 스케쥴링하기 위한 DL grant를 전송한다. 따라서, 상기 5G 네트워크는 상기 DL grant에 기초하여 상기 자율 주행 차량으로 원격 제어와 관련된 정보(또는 신호)를 전송할 수 있다.
다음으로, 후술할 본 개시에서 제안하는 방법과 5G 통신의 URLLC 기술이 적용되는 응용 동작의 기본 절차에 대해 설명한다.
앞서 설명한 바와 같이, 자율 주행 차량은 5G 네트워크와 초기 접속 절차 및/또는 임의 접속 절차를 수행한 후, 자율 주행 차량은 5G 네트워크로부터 DownlinkPreemption IE를 수신할 수 있다. 그리고, 자율 주행 차량은 DownlinkPreemption IE에 기초하여 프리엠션 지시(pre-emption indication)을 포함하는 DCI 포맷 2_1을 5G 네트워크로부터 수신한다. 그리고, 자율 주행 차량은 프리엠션 지시(pre-emption indication)에 의해 지시된 자원(PRB 및/또는 OFDM 심볼)에서 eMBB data의 수신을 수행(또는 기대 또는 가정)하지 않는다. 이후, 자율 주행 차량은 특정 정보를 전송할 필요가 있는 경우 5G 네트워크로부터 UL grant를 수신할 수 있다.
다음으로, 후술할 본 개시에서 제안하는 방법과 5G 통신의 mMTC 기술이 적용되는 응용 동작의 기본 절차에 대해 설명한다.
도 6의 단계들 중 mMTC 기술의 적용으로 달라지는 부분 위주로 설명하기로 한다. 도 6의 S1 단계에서, 자율 주행 차량은 특정 정보를 5G 네트워크로 전송하기 위해 5G 네트워크로부터 UL grant를 수신한다. 여기서, 상기 UL grant는 상기 특정 정보의 전송에 대한 반복 횟수에 대한 정보를 포함하고, 상기 특정 정보는 상기 반복 횟수에 대한 정보에 기초하여 반복하여 전송될 수 있다. 즉, 상기 자율 주행 차량은 상기 UL grant에 기초하여 특정 정보를 5G 네트워크로 전송한다. 그리고, 특정 정보의 반복 전송은 주파수 호핑을 통해 수행되고, 첫 번째 특정 정보의 전송은 제 1 주파수 자원에서, 두 번째 특정 정보의 전송은 제 2 주파수 자원에서 전송될 수 있다. 상기 특정 정보는 6RB(Resource Block) 또는 1RB(Resource Block)의 협대역(narrowband)을 통해 전송될 수 있다.
도 7은 5G 통신을 이용한 차량 대 차량 간의 기본 동작의 일 예를 예시한다.
제1 차량은 특정 정보를 제2 차량으로 전송한다(S61). 제2 차량은 특정 정보에 대한 응답을 제1 차량으로 전송한다(S62).
한편, 5G 네트워크가 상기 특정 정보, 상기 특정 정보에 대한 응답의 자원 할당에 직접적(사이드 링크 통신 전송 모드 3) 또는 간접적으로(사이드링크 통신 전송 모드 4) 관여하는지에 따라 차량 대 차량 간 응용 동작의 구성이 달라질 수 있다.
다음으로, 5G 통신을 이용한 차량 대 차량 간의 응용 동작에 대해 살펴본다. 먼저, 5G 네트워크가 차량 대 차량 간의 신호 전송/수신의 자원 할당에 직접적으로 관여하는 방법을 설명한다.
5G 네트워크는, 모드 3 전송(PSCCH 및/또는 PSSCH 전송)의 스케줄링을 위해 DCI 포맷 5A를 제1 차량에 전송할 수 있다. 여기서, PSCCH(physical sidelink control channel)는 특정 정보 전송의 스케줄링을 위한 5G 물리 채널이고, PSSCH(physical sidelink shared channel)는 특정 정보를 전송하는 5G 물리 채널이다. 그리고, 제1 차량은 특정 정보 전송의 스케줄링을 위한 SCI 포맷 1을 PSCCH 상에서 제2 차량으로 전송한다. 그리고, 제1 차량이 특정 정보를 PSSCH 상에서 제2 차량으로 전송한다.
다음으로, 5G 네트워크가 신호 전송/수신의 자원 할당에 간접적으로 관여하는 방법에 대해 살펴본다.
제1 차량은 모드 4 전송을 위한 자원을 제1 윈도우에서 센싱한다. 그리고, 제1 차량은, 상기 센싱 결과에 기초하여 제2 윈도우에서 모드 4 전송을 위한 자원을 선택한다. 여기서, 제1 윈도우는 센싱 윈도우(sensing window)를 의미하고, 제2 윈도우는 선택 윈도우(selection window)를 의미한다. 제1 차량은 상기 선택된 자원을 기초로 특정 정보 전송의 스케줄링을 위한 SCI 포맷 1을 PSCCH 상에서 제2 차량으로 전송한다. 그리고, 제1 차량은 특정 정보를 PSSCH 상에서 제2 차량으로 전송한다.
도 8은 실시 예에 따른 자율 주행 장치의 제어 블럭도이다.
도 8을 참조하면, 자율 주행 장치는, 메모리(830), 프로세서(820), 인터페이스부(840) 및 전원 공급부(810)를 포함할 수 있다. 여기서, 메모리(830), 프로세서(820), 인터페이스부(840)은 전술한 기재가 적용될 수도 있다.
메모리(830)는, 프로세서(820)와 전기적으로 연결된다. 메모리(830)는 유닛에 대한 기본데이터, 유닛의 동작제어를 위한 제어데이터, 입출력되는 데이터를 저장할 수 있다. 메모리(830)는, 프로세서(820)에서 처리된 데이터를 저장할 수 있다. 메모리(830)는, 하드웨어적으로, ROM, RAM, EPROM, 플래시 드라이브, 하드 드라이브 중 적어도 어느 하나로 구성될 수 있다. 메모리(830)는 프로세서(820)의 처리 또는 제어를 위한 프로그램 등, 자율 주행 장치 전반의 동작을 위한 다양한 데이터를 저장할 수 있다. 메모리(830)는, 프로세서(820)와 일체형으로 구현될 수 있다. 실시 예에 따라, 메모리(830)는, 프로세서(820)의 하위 구성으로 분류될 수 있다.
인터페이스부(840)는, 차량 내에 구비되는 적어도 하나의 전자 장치와 유선 또는 무선으로 신호를 교환할 수 있다. 인터페이스부(840)는, 통신 모듈, 단자, 핀, 케이블, 포트, 회로, 소자 및 장치 중 적어도 어느 하나로 구성될 수 있다.
전원 공급부(810)는, 자율 주행 장치에 전원을 공급할 수 있다. 전원 공급부(810)는, 차량에 포함된 파워 소스(예를 들면, 배터리)로부터 전원을 공급받아, 자율 주행 장치의 각 유닛에 전원을 공급할 수 있다. 전원 공급부(810)는, 메인 ECU로부터 제공되는 제어 신호에 따라 동작될 수 있다. 전원 공급부(810)는, SMPS(switched-mode power supply)를 포함할 수 있다.
프로세서(820)는, 메모리(830), 인터페이스부(840), 전원 공급부(810)와 전기적으로 연결되어 신호를 교환할 수 있다. 프로세서(820)는, ASICs (application specific integrated circuits), DSPs(digital signal processors), DSPDs(digital signal processing devices), PLDs(programmable logic devices), FPGAs(field programmable gate arrays), 프로세서(processors), 제어기(controllers), 마이크로 컨트롤러(micro-controllers), 마이크로 프로세서(microprocessors), 기타 기능 수행을 위한 전기적 유닛 중 적어도 하나를 이용하여 구현될 수 있다.
프로세서(820)는, 전원 공급부(810)로부터 제공되는 전원에 의해 구동될 수 있다. 프로세서(820)는, 전원 공급부(810)에 의해 전원이 공급되는 상태에서 데이터를 수신하고, 데이터를 처리하고, 신호를 생성하고, 신호를 제공할 수 있다.
프로세서(820)는 차량 내 다른 전자 장치로부터 정보를 수신할 수 있고, 또한 프로세서(820)는 차량 내 다른 전자 장치로 제어 신호를 제공할 수 있다.
자율 주행 장치는 적어도 하나의 인쇄 회로 기판(printed circuit board, PCB)을 포함할 수 있다. 메모리(830), 인터페이스부(840), 전원 공급부(810) 및 프로세서(820)는, 인쇄 회로 기판에 의해 전기적으로 연결될 수 있다.
도 9는 본 개시가 적용될 수 있는 V2X 통신의 예시이다.
V2X 통신은 차량 사이의 통신(communication between vehicles)을 지칭하는 V2V(Vehicle-to-Vehicle), 차량과 eNB 또는 RSU(Road Side Unit) 사이의 통신을 지칭하는 V2I(Vehicle to Infrastructure), 차량 및 개인(보행자, 자전거 운전자, 차량 운전자 또는 승객)이 소지하고 있는 UE 간 통신을 지칭하는 V2P(Vehicle-to-Pedestrian), V2N(vehicle-to-network) 등 차량과 모든 개체들 간 통신을 포함한다.
V2X 통신은 V2X 사이드링크 또는 NR V2X와 동일한 의미를 나타내거나 또는 V2X 사이드링크 또는 NR V2X를 포함하는 보다 넓은 의미를 나타낼 수 있다.
V2X 통신은 예를 들어, 전방 충돌 경고, 자동 주차 시스템, 협력 조정형 크루즈 컨트롤(Cooperative adaptive cruise control: CACC), 제어 상실 경고, 교통행렬 경고, 교통 취약자 안전 경고, 긴급 차량 경보, 굽은 도로 주행 시 속도 경고, 트래픽 흐름 제어 등 다양한 서비스에 적용 가능하다.
V2X 통신은 PC5 인터페이스 및/또는 Uu 인터페이스를 통해 제공될 수 있다. 이 경우, V2X 통신을 지원하는 무선 통신 시스템에는, 상기 차량과 모든 개체들 간의 통신을 지원하기 위한 특정 네트워크 개체(network entity)들이 존재할 수 있다. 예를 들어, 상기 네트워크 개체는, BS(eNB), RSU(road side unit), UE, 또는 어플리케이션 서버(application server)(예, 교통 안전 서버(traffic safety server)) 등일 수 있다.
또한, V2X 통신을 수행하는 UE는, 일반적인 휴대용 UE(handheld UE)뿐만 아니라, 차량 UE(V-UE(Vehicle UE)), 보행자 UE(pedestrian UE), BS 타입(eNB type)의 RSU, 또는 UE 타입(UE type)의 RSU, 통신 모듈을 구비한 로봇 등을 의미할 수 있다.
V2X 통신은 UE들 간에 직접 수행되거나, 상기 네트워크 개체(들)를 통해 수행될 수 있다. 이러한 V2X 통신의 수행 방식에 따라 V2X 동작 모드가 구분될 수 있다.
V2X 통신은, 사업자(operator) 또는 제3자가 V2X가 지원되는 지역 내에서 UE 식별자를 트래킹할 수 없도록, V2X 어플리케이션의 사용 시에 UE의 익명성(pseudonymity) 및 개인보호(privacy)를 지원할 것이 요구된다.
V2X 통신에서 자주 사용되는 용어는 다음과 같이 정의된다.
- RSU (Road Side Unit): RSU는 V2I 서비스를 사용하여 이동 차량과 전송/수신 할 수 있는 V2X 서비스 가능 장치이다. 또한, RSU는 V2X 어플리케이션을 지원하는 고정 인프라 엔터티로서, V2X 어플리케이션을 지원하는 다른 엔터티와 메시지를 교환할 수 있다. RSU는 기존 ITS 스펙에서 자주 사용되는 용어이며, 3GPP 스펙에 이 용어를 도입한 이유는 ITS 산업에서 문서를 더 쉽게 읽을 수 있도록 하기 위해서이다. RSU는 V2X 어플리케이션 로직을 BS(BS-타입 RSU라고 함) 또는 UE(UE-타입 RSU라고 함)의 기능과 결합하는 논리적 엔티티이다.
- V2I 서비스: V2X 서비스의 일 타입으로, 한 쪽은 차량(vehicle)이고 다른 쪽은 기반시설(infrastructure)에 속하는 엔티티.
- V2P 서비스: V2X 서비스의 일 타입으로, 한 쪽은 차량이고, 다른 쪽은 개인이 휴대하는 기기(예, 보행자, 자전거 타는 사람, 운전자 또는 동승자가 휴대하는 휴대용 UE기).
- V2X 서비스: 차량에 전송 또는 수신 장치가 관계된 3GPP 통신 서비스 타입.
- V2X 가능(enabled) UE: V2X 서비스를 지원하는 UE.
- V2V 서비스: V2X 서비스의 타입으로, 통신의 양쪽 모두 차량이다.
- V2V 통신 범위: V2V 서비스에 참여하는 두 차량 간의 직접 통신 범위.
V2X(Vehicle-to-Everything)라고 불리는 V2X 어플리케이션은 살핀 것처럼, (1) 차량 대 차량 (V2V), (2) 차량 대 인프라 (V2I), (3) 차량 대 네트워크 (V2N), (4) 차량 대 보행자 (V2P)의 4가지 타입이 있다.
도 10은 실시 예에 따른, 서버와 RSU 및 차량 간의 관계를 나타내는 도면이다.
도로에서 차량(1030, 1040, 1050)은 RSU(1020)를 통해 서버(1010)와 통신을 수행할 수 있다. 여기서, RSU(RoadSide Unit, 1020)은 인프라스트럭처(Infrastructure)의 일례로서 도로에 배치된 통신 장치일 수 있다. 이때, 차량(1030)과 RSU(1020) 간에 송수신되는 데이터 프로파일에 적합한 빔 패턴이 형성되고, 빔 패턴에 기초하여 차량(1030)과 RSU(1020) 간의 데이터 송수신될 수 있다. 빔 패턴은 데이터 프로파일에 기초하여 결정될 수 있고, 구체적으로 데이터 프로파일 별 요구되는 데이터 전송률을 만족할 수 있도록 빔 패턴이 결정될 수 있다. 만약, 차량(1030)과 RSU(1020) 간의 군집 주행하는 군집 차량이 있는 경우, 빔 패턴과 오버랩 되지 않도록 군집 차량에 대한 제어 명령이 송신될 수 있다. 차량(1030)은 빔 정보를 이용하여 주행하는 차선의 위치에서 RSU(1020)와 데이터를 성공적으로 송수신할 수 있고, 서버(1010)는 관련 정보를 저장할 수 있다. 이때, 저장되는 관련 정보는 차량(1030)과 관련된 정보로서, 예를 들면, 차량의 종류, 센서의 높이, 차량과 RSU(1020) 간의 거리, 빔 정보(빔 패턴, 수평 각도, 수직 각도, 파워) 및 차량의 주행과 관련된 정보 중에서 적어도 하나가 포함될 수 있다. 빔 정보에 대해 자세한 내용은 이하 도 11을 참조한다.
차량(1030)이 해당 차선을 주행한 이후, 동일 차선을 주행하는 차량(1040)은 서버(1010)에 저장된 관련 정보를 확인할 수 있다. 이때, 차량(1040)이 차량(1030)과 동일한 데이터 프로파일을 RSU(1020)와 송수신할 때, 차량(1040)은 저장된 관련 정보를 이용하여 결정된 빔 패턴 및 파워를 통해 RSU(1020)과 데이터를 송수신할 수 있다. 만약 차량(1040)과 RSU(1020) 간의 군집 차량의 배치가 차량(1030)과 RSU(1020) 간의 군집 차량의 배치와 상이한 경우, 차량(1040)과 RSU(1020) 간의 군집 차량의 배치가 조절되도록 제어 명령이 송신될 수 있다. 차량(1040)과 RSU(1020) 간의 데이터가 성공적으로 송수신된 경우, 관련된 정보가 서버(1010)에 저장되어 업데이트 될 수 있다.
차량(1030, 1040)과 동일 차선을 주행하는 차량(1050)은 업데이트된 정보를 이용하여 RSU(1020)와 데이터를 성공적으로 송수신할 수 있고, 관련된 정보가 서버(1010)에 저장되어 업데이트 될 수 있다. 즉, 차량(1030, 1040, 1050)과 RSU(1020) 간의 통신할 때 사용되는 빔 정보(예를 들면, 수평 각도, 수직 각도, 빔 패턴, 파워 등)가 서버(1010)에 저장될 수 있고, 동일 경로(차선)을 주행하는 후속 차량들이 이용하는 빔 정보가 해당 인프라스트럭처 구간을 통과할 때마다 업데이트 될 수 있다. 따라서, 각각의 차선 별, 인접 주행하는 군집 차량의 차종별, 각각의 시간대 별등의 데이터가 학습될 수 있다. 그러므로, 후속 차량이 해당 인프라스트럭처 구간을 지나갈 때 송수신되는 데이터 프로파일 별 요구되는 데이터 전송률을 만족할 수 있는 빔 정보가 확인될 수 있고, 후속 차량은 확인된 빔 정보를 이용하여 짧은 시간에 해당 인프라스트럭처와 데이터를 송수신할 수 있다.
실시 예에 따르면, 구급차와 같은 긴급 차량은 긴급 데이터를 송수신할 필요가 있다. 이때, 긴급 차량의 예상 경로에는 적어도 하나의 인프라스트럭처가 존재할 수 있고, 서버는 학습된 데이터를 이용하여 각각의 인프라스트럭처와 긴급 차량 간의 이용 가능한 빔 정보를 확인할 수 있다. 이때, 긴급 차량은 병원 경로, 의료 장비 측정 데이터, 의료 영상 이미지 등의 고용량 데이터를 실시간으로 인프라스트럭처와 통신할 필요가 있다. 확인된 빔 정보에 의해 결정되는 데이터 전송률이 고용량 데이터를 실시간으로 전송하는데 필요한 데이터 전송률을 만족하지 않는 경우, 조절된 빔 패턴 및 파워를 이용하기 위해 군집 차량에 대한 제어 명령이 송신될 수 있다. 군집 차량에 대한 제어는 이하 도면에서 자세히 기재한다. 따라서, 긴급 주행하는 구급차가 긴급 데이터(예를 들면, 병원 경로, 의료 장비 측정 데이터, 의료 영상 이미지)를 빔 정보를 이용하여 정확하고 빠르게 송수신할 수 있다.
도 11은 실시 예에 따른 RSU에서 방사하는 빔 정보를 나타내는 도면이다.
RSU(RoadSide Unit)는 빔 패턴 및 파워를 이용하여 각각의 차선을 주행 중인 차량과 데이터를 송수신할 수 있다. 그림 1110은 빔 패턴의 수직 단면을 나타내고, 그림 1120은 빔 패턴의 수평 단면을 나타낸다.
그림 1110에서 φtilt(t)는 수평축과 중심축(boresight) 간의 각도일 수 있고, φ는 수평축에서 빔 패턴의 수직 단면의 가장 자리까지의 각도일 수 있다. 그림 1120에서 θ는 중심축에서 빔 패턴의 수평 단면의 가장 자리까지의 각도일 수 있다. 여기서, φtilt(t)와 φ및 θ에 의해 형성된 빔 패턴은 일례로서 3D 패턴일 수 있다. 그림 1110과 그림 1120에 의해 형성된 빔 패턴이 차량에 도달 가능한 경우, RSU와 차량은 빔 패턴을 이용하여 데이터를 송수신할 수 있다.
빔 패턴 및 파워를 포함하는 빔 정보는 차량과 RSU 간의 송수신되는 데이터 프로파일에 따라 결정될 수 있다. 예를 들면, 실시간으로 고용량의 데이터를 RSU와 차량 간의 업링크 또는 다운링크 할 때 사용되는 빔 정보는 비 실시간으로 저용량의 데이터를 업링크 또는 다운링크 할 때 사용되는 빔 정보와 상이할 수 있다. 이때, 데이터 프로파일 별 요구되는 데이터 전송률은 최소 데이터 전송률일 수 있다.
이때, 각각의 데이터 프로파일에 따라 성공적인 데이터 전송을 위해 요구되는 데이터 전송률이 상이할 수 있다. 만약, RSU와 차량 간의 빔 패턴 및 파워에 의해 결정된 데이터 전송률이 데이터 프로파일에 따라 요구되는 데이터 전송률을 만족하지 못한 경우, 빔 패턴 및 파워가 조절될 수 있다. 차량과 RSU 사이에 다른 차량이 주행 중인 경우, 다른 차량과 형성된 빔 패턴이 오버랩되어 RSU와 차량 간의 송수신되는 데이터 프로파일 별 요구되는 데이터 전송률이 만족되지 못할 수 있다. 따라서 RSU에서 차량으로 데이터 송신이 성공적으로 수행되지 않을 수 있다. 예를 들면, RSU와 차량(일례로, 구급 차량) 간의 송수신되는 데이터가 실시간 고용량 데이터(일례로, 환자 상처 부위 영상 이미지, 의료 장비 측정 데이터(심박 센서 데이터), 병원 경로 등)인 경우, 실시간 고용량 데이터의 성공적인 송수신을 위해 일정한 데이터 전송률이 요구될 수 있다. 만약, 빔 정보에 의한 데이터 전송률이 고용량 데이터에서 요구되는 데이터 전송률을 만족하더라도, 빔 패턴과 다른 차량의 오버랩에 의해 데이터 송수신이 성공적으로 수행되지 않을 수 있다. 이때, 다른 차량(예를 들면, 군집 차량)에 대한 제어 명령을 통해 데이터 송수신이 성공적으로 수행될 수 있다. 이하, 차량과 RSU 간의 성공적인 데이터 송수신을 위한 내용을 기재한다.
도 12는 실시 예에 따른 군집 주행하는 차량을 나타내는 도면이다.
군집 주행은 복수의 차량들이 동일한 제어를 받으면서 군집 형태로 도로를 주행하는 것을 의미한다. 즉, 군집 주행은 도 12에 도시된 바와 같이 동일한 제어를 받는 차량들의 군집(1220)을 구성하는 복수의 차량(1221, 1222, 1223), 군집을 구성하는 복수의 차량의 주행을 제어하는 제어 차량(1221), RSU(1210)에 의해 수행될 수 있다.
제어 차량(1221)은 군집 주행을 위해서 복수의 차량(1222, 1223)에게 각각 제어 메시지를 전송하여 복수의 차량들(1222, 1223) 각각의 속도 및 위치를 제어하여 군집 주행이 가능하도록 동작을 제어할 수 있다. 또한, 제어 차량(1221)은 RSU(1210)와 통신을 수행하여 군집 주행을 위한 정보를 획득할 수 있고, 또한 군집 주행을 위한 각 차량들의 상태를 RSU(1210)에게 보고할 수 있다.
군집 주행에 의해 RSU(1210)와 인접 차선을 주행하는 차량(1230) 간의 데이터 통신이 원활히 수행되지 않을 수 있다. 구체적으로, 군집(1220)을 구성하는 복수의 차량에 의해 RSU(1210)과 차량(1230) 간의 데이터 전송률이 필요한 최소 데이터 전송률을 만족하지 않을 수 있다. 이때, RSU(1210)느 군집(1220)의 제어 차량(1221)으로 최소 데이터 전송률을 만족할 수 있도록 복수의 차량(1221, 1222, 1223)에 의해 형성된 간격을 조정하도록 메시지를 송신할 수 있다. 이하 이에 대한 자세한 내용을 기재한다.
도 13은 실시 예에 따른 RSU, 군집 차량 및 인접 차선을 주행하는 차량을 나타내는 도면이다.
그림 1310은 RSU(1301)의 안테나 a와 차량(1305)의 안테나 b 간의 형성된 빔 패턴이 군집 차량(1303)과 오버랩되는 경우를 나타내고, 그림 1320은 RSU(1301)의 안테나 a와 차량(1305)의 안테나 b 간의 형성된 빔 패턴이 군집 차량(1303)과 오버랩되지 않는 경우를 나타낸다.
RSU(1301)와 차량(1305) 간의 형성된 빔 패턴에 의해 RSU(1301)와 차량(1305)은 데이터를 송수신할 수 있다. 그러나, 만약 차량(1305)의 인접 차선에 군집 주행 중인 군집 차량(1303)이 위치하는 경우, 빔 패턴은 군집 차량(1303)과 오버랩될 수 있어, 군집 차량(1303)에 의해 RSU(1301)와 차량(1305) 간의 데이터 송수신이 원활히 수행되지 않을 수 있다.
그림 1310에 따르면, 군집 차량(1303)에 의해 RSU(1301)와 차량(1305) 간의 데이터 전송률은 데이터 프로파일 별 요구되는 최소 데이터 전송률을 만족하지 못할 수 있다. 또한, 그림 1320에 따르면, 군집 차량(1303)이 존재하더라도 RSU(1301)와 차량(1305) 간의 데이터 전송률은 데이터 프로파일 별 요구되는 최소 데이터 전송률을 만족할 수 있다. 즉, 군집 주행을 하는 군집 차량(1303)이 존재하더라도, RSU(1301), 차량(1305), 군집 차량(1303)의 높이에 따라 데이터 전송률의 차이가 발생할 수 있다.
도 14는 실시 예에 따른 RSU, 군집 차량 및 인접 차선을 주행하는 차량에 대한 평면도를 나타낸다.
차량(1403)은 해당 차선의 위치에서 인프라스트럭처인 RSU(1401)와 통신을 수행할 수 있다. 이때, 차량(1403)과 RSU(1401) 간의 mmWave Beam을 이용하여 데이터가 송수신될 수 있다.
차량(1403)은 목적지에 대한 예상 경로에 기반하여 자율 주행할 수 있다. 예상 경로에 포함된 도로에는 적어도 하나의 RSU가 배치될 수 있고, 차량(1403)은 RSU를 통해 서버와 데이터를 송수신할 수 있다. 서버는 예상 경로에 위치한 RSU로부터 RSU의 위치 정보, 높이 정보 및 예상 경로에 대한 교통 정보 중에서 적어도 하나를 확인할 수 있고, 확인된 정보를 고려하여 차량(1403)과 데이터 송수신에 적절한 RSU를 결정할 수 있다. 구체적으로, 군집 차량의 속도, 군집 차량의 위치, 군집 차량 간의 간격, 군집 차량의 높이, 자율주행 차량의 속도, 자율주행 차량의 위치, 자율주행 차량의 높이, 데이터 프로파일 별 요구되는 데이터 전송률, RSU의 위치, RSU의 높이 등 관련 정보를 이용하여 자율주행 차량(1403)과 데이터 송수신에 적절한 RSU(1401)이 결정될 수 있다.
이때, RSU(1401)와 차량(1403) 사이에는 군집 차량 1, 군집 차량 2가 주행할 수 있다. 군집 차량 1은 V1(t)의 속도로 주행할 수 있고, 군집 차량 2는 V2(t)의 속도로 주행할 수 있다. 군집 차량 1과 군집 차량 2 간의 간격은 Y1-Y2일 수 있다. 간격 Y1-Y2를 이용하여 RSU(1401)와 차량(1403) 간의 데이터가 송수신될 수 있다. 이때, 아래의 수학식 1을 통해 도출된 T1 동안은 빔 패턴과 군집 차량 간의 오버랩 없이 RSU(1401)과 차량(1403) 간의 빔 패턴을 통해 데이터가 송수신될 수 있다.
Figure pat00001
실시 예에 따르면, RSU(1401)과 차량(1403) 간의 송수신되는 데이터 프로파일에 기초하여, 빔 패턴과 인접 차선을 주행하는 군집 차량 간의 오버랩의 허용 여부가 결정될 수 있다. 구체적으로, 비 실시간 저용량 데이터인 경우 빔 패턴과 군집 차량 간의 오버랩이 발생하여도 데이터 송수신이 가능하지만, 실시간 고용량 데이터인 경우 빔 패턴과 군집 차량 간의 오버랩이 발생하면 통신 에러가 발생될 수 있다. 이때, 실시간 고용량 데이터인 경우에 오버랩이 발생하더라도 최소 데이터 전송률이 만족되면 통신 에러가 발생되지 않을 수 있다. 이는 오버랩이 발생한 군집 차량의 창문을 투과하여 RSU(1401)로부터 차량(1403)으로 데이터가 송신되어 최소 데이터 전송률이 만족될 수 있기 때문이다. 즉, 송수신되는 데이터 프로파일에 따라 요구되는 최소 데이터 전송률의 만족 여부에 따라, RSU(1401)과 차량(1403) 간의 데이터가 성공적으로 송수신될 수 있다.
예를 들면, 구급차가 실시간으로 전송하는 목적지에 대한 예상 경로, 환자에 대한 의료 영상 데이터 및 의료 장비 측정 데이터는 고용량 데이터로서, 원활한 통신을 위해 최소 데이터 전송률이 요구될 수 있다. 빔 패턴과 군집 차량 1 또는 군집 차량 2와의 오버랩 될 경우 최소 데이터 전송률을 만족하지 못할 수 있다. 이때, RSU(1401) 또는 차량(1403)은 최소 데이터 전송률을 만족할 수 있도록 군집 주행하는 군집 차량 1 및 군집 차량 2로 제어 명령을 송신할 수 있다. 구체적으로, 빔 패턴의 수평 각도에 의한 공간과 군집 차량 간의 Y1-Y2공간이 오버랩 되는 경우, 실시간 고용량 데이터 전송에 필요한 데이터 전송률이 만족되지 않을 수 있다. 이때, RSU(1401) 또는 차량(1403)은 군집 차량 1을 가속하거나 또는 군집 차량 2가 감속되도록 제어 명령을 각각의 군집 차량으로 송신할 수 있다. 따라서, 군집 차량 1, 군집 차량 2의 제어로 인해 실시간 고용량 데이터 전송에 필요한 데이터 전송률이 만족될 수 있다.
또한, 군집 차량 1과 군집 차량 2의 높이가 상이하여 생성되는 공간을 통해 RSU(1401)와 차량(1403) 간의 빔 패턴이 형성될 수 있다. 군집 차량 1의 높이는 H1(t)이고, 군집 차량 2의 높이는 H2(t)이고, 차량(1403)의 높이는 H3(t)일 수 있다. 만약 H1(t)>H3(t)>H2(t)로서 RSU(1401)의 안테나 높이가 H1(t)와 H2(t) 사이라면, RSU(1401)은 군집 차량 1과 군집 차량 2간의 높이 차에 의한 공간을 이용하여 차량(1403)으로 데이터를 송신할 수 있다. 즉, RSU(1401)과 차량(1403) 간의 빔 패턴은 군집 차량 1과 군집 차량 2 간의 수평 간격 Y1-Y2 공간뿐만 아니라, 군집 차량 1과 군집 차량 2 간의 높이 차에 따른 공간을 이용하여 3D으로 형성될 수 있다. 결국, RSU(1401)과 차량(1403) 간의 형성되는 입체적인 3D 빔 패턴에 의한 데이터 전송률이 데이터 프로파일 별 요구되는 데이터 전송률을 만족할 경우, RSU(1401)과 차량(1403) 간의 데이터 통신이 성공적으로 수행될 수 있다. 이때, 입체적인 3D 빔 패턴에 의한 데이터 전송률이 데이터 프로파일 별 요구되는 데이터 전송률을 만족하지 못한 경우, 군집 차량 1과 군집 차량 2에 대한 제어 명령을 통해 데이터 전송률이 만족될 수 있다.
한편 실시 예에서 차량은 인접하여 군집 차량이 주행하는 것을 확인할 수 있고, 해당 군집 차량과 관련된 정보를 RSU에 전송할 수 있다. RSU는 군집 차량과 관련된 정보를 기반으로 차량과의 통신의 전송률을 확인할 수 있다. 확인된 전송률이 특정 조건을 만족하지 못하는 경우 RSU는 해당 군집 차량의 주행을 제어하기 위한 메시지를 군집 차량 중 적어도 하나의 차량에 전송할 수 있다. 상기 메시지는 군집 차량 사이의 간격 및 군집 차량의 속도 중 적어도 하나를 조절하기 위한 정보를 포함할 수 있으며, 이와 같은 메시지를 통해 차량은 RSU와 통신을 원활하게 수행할 수 있다. 또한 실시 예에서 차량은 차량과 RSU사이에서 주행하는 다른 차량에 관한 정보를 RSU에 보고할 수 있으며, RSU는 이를 기반으로 다른 차량이 차량과 RSU 사이의 통신 환경에 영향을 주는 경우 해당 다른 차량을 제어하기 위한 메시지를 전송하여, 다른 차량이 RSU와 차량 사이에 오버랩 되는 것을 방지할 수 있다.
도 15는 다른 실시 예에 따른 RSU, 군집 차량 및 차량에 대한 평면도를 나타낸다.
그림 1510은 RSU(1501)가 반대편 차선을 주행하는 차량(1503)으로 데이터를 송신하는 것을 나타내는 것이다. 차량(1503)은 목적지에 따른 예상 경로를 주행할 수 있다. 예상 경로에는 적어도 하나의 RSU가 배치될 수 있고, 차량(1503)은 RSU를 통해 서버와 통신할 수 있다. 서버는 차량(1503)의 이동 경로에 위치한 RSU로부터 RSU의 위치 정보, 높이 정보, 교통 정보를 수신할 수 있고, 수신된 정보를 고려하여 차량(1503)과 데이터 송수신에 적절한 위치를 결정할 수 있다. 여기서, 교통 정보는 도로 교통 상황과 관련된 정보로서, 군집 주행하는 차량과 관련된 정보를 포함할 수 있다. 서버는 군집 주행하는 군집 차량에 의해 형성된 간격, 데이터 프로파일 별로 요구되는 최소 데이터 전송률을 고려하여 RSU(1501)를 선택할 수 있고, RSU(1501)와 차량(1503) 간의 형성된 빔 패턴에 기초하여 데이터가 송수신될 수 있다. 이때, RSU(1501)과 차량(1503) 간의 형성된 빔 패턴은 그림 1510과 같이 군집 주행 중인 군집 차량 1~3과 오버랩 되지 않을 수 있다.
그림 1520은 RSU(1501)가 군집 차량 3의 창문을 통해서 반대편 차선을 주행하는 차량(1503)으로 데이터를 송신하는 것을 나타내는 것이다. RSU(1501)과 차량(1503) 간의 송수신되는 데이터 프로파일에 기초하여 요구되는 최소 데이터 전송률을 고려할 수 있다. 이때, 군집 차량 3의 속도 V3(t)를 계산하여 군집 차량 3의 위치가 예측될 수 있고, 예측된 위치를 고려하여 군집 차량 3의 창문을 통해 데이터가 송수신될 수 있다.
그림 1510의 경우 송수신되는 데이터 프로파일을 고려할 때 군집 차량 3과 빔 패턴이 오버랩 될 경우 최소 데이터 전송률이 만족되지 않을 수 있고, 그림 1520의 경우 데이터 프로파일을 고려할 때 군집 차량 3과 빔 패턴이 오버랩되어도 군집 차량 3의 창문을 통해서 최소 데이터 전송률이 만족될 수 있다. 만약, 그림 1520에서 오버랩으로 인해 최소 데이터 전송률이 만족되지 않는다면, 빔 패턴과 군집 차량 3 간의 오버랩이 발생하지 않도록 군집 차량 3의 속도를 감소시키는 제어 명령이 전송될 수 있다.
도 16은 실시 예에 따른 군집 차량에 대한 제어 과정을 나타낸 도면이다.
차량은 RSU로 주행과 관련된 정보를 전달(1601)할 수 있고, RSU는 서버로 주행과 관련된 정보를 전달(1603)할 수 있다. 여기서, 주행과 관련된 정보는 차량의 예상 경로에 대한 정보, 위치 정보, 형상과 관련된 정보, 속도 정보 또는 인접 차선에 위치한 군집 차량의 위치 정보, 형상과 관련된 정보, 속도 정보를 포함할 수 있다.
서버는 수신한 주행과 관련된 정보와 기 학습된 정보 간의 대응 관계가 일정 기준 이상에 해당하는 정보를 확인할 수 있다. 여기서, 기 학습된 정보는 다른 차량과 인프라스트럭처 간의 통신이 성공적으로 수행된 통계 정보를 포함할 수 있다. 이때, 인프라스트럭처(Infrastructure)는 통신 장치일 수 있다. 예를 들면, 서버는 주행과 관련된 정보와 유사도가 70% 이상에 해당하는 기 학습된 정보를 확인할 수 있다. 구체적으로, 송수신되는 데이터 프로파일과 차량의 위치, 형상, 속도 및 군집 차량의 위치, 형상, 속도와 유사도가 70% 이상에 해당하는 기 학습된 정보가 확인될 수 있다.
이때, 기 학습된 정보는 빔(beam) 정보를 포함할 수 있다. 이때, 빔(beam) 정보는 통신을 수행할 때 사용된 빔 포밍과 관련된 수평 각도 정보, 수직 각도 정보 및 파워 정보를 포함할 수 있다. 여기서, 수평 각도 정보, 수직 각도 정보 및 파워에 기초하여 데이터 전송률이 결정될 수 있다. 예를 들면, 성공적으로 데이터가 송수신되었을 때 형성된 빔 패턴의 수평 각도 정보, 수직 각도 정보 및 파워 정보가 빔 정보에 포함될 수 있다. 서버는 일정 기준 이상 대응 관계가 있는 기 학습된 정보에 포함된 빔(beam) 정보를 RSU로 전송(1607)할 수 있고, RSU는 자율주행 차량으로 빔 정보를 전송(1609)할 수 있다. 실시 예에서 상기 빔 정보는 적어도 하나의 빔 인덱스 정보를 포함할 수 있다. 상기 빔 인덱스 정보는 서버로부터 수신한 정보를 기반으로 생성될 수 있으며, 유사도가 높은 기 학습된 정보를 기반으로 자율 주행 차량에 할당 될 수 있는 적어도 빔 세트에 대응한 빔 인덱스 정보를 수신할 수 있다. 또한 자율 주행 차량은 이와 같은 정보를 기반으로 빔 세트에 포함된 빔 중 적어도 하나를 선택하여 통신을 수행할 수 있다. 실시 예에서 수신한 자율주행 차량은 빔 세트에 포함된 빔 중 하나를 선택하기 위해서 해당 빔을 사용한 기준 신호를 다른 차량 및 RSU 중 적어도 하나에 전송하고 이에 대응하여 다른 차량 및 RSU 중 적어도 하나로부터 수신된 보고 정보를 기반으로 빔을 선택할 수 있다. 일 예로 차량이 업링크 전송에 사용하기 위한 빔 선택을 위해 RSU는 기존에 학습된 정보를 기반으로 차량의 정보에 대응하는 빔 세트 정보를 차량에 전송하고, 차량은 수신한 빔 세트 정보를 기반으로 기준 신호를 RSU에 전송할 수 있으며, RSU는 수신한 기준 신호를 기반으로 상향링크 전송에 적합한 빔에 대한 정보를 차량에 피드백 해 줄 수 있다. 차량은 피드백 받은 정보를 기반으로 상향링크 전송에 사용할 빔을 결정할 수 있다.
자율주행 차량과 RSU 간의 송수신되는 데이터 프로파일에 따라 요구되는 최소 데이터 전송률과 수신한 빔 정보로부터 확인되는 데이터 전송률이 비교될 수 있다. 이때, 빔 정보로부터 확인되는 데이터 전송률이 최소 데이터 전송률을 만족하는 경우, 수신한 빔 정보에 기반하여 자율주행 차량과 RSU 간의 데이터 송수신이 될 수 있다. 또는 데이터 전송률이 최소 데이터 전송률을 만족하지 않는 경우, RSU 또는 자율주행 차량은 군집 주행을 제어하는 제어 차량으로 제어 정보를 전송(1611)할 수 있다. 이때, 제어 정보는 군집 차량에 대한 간격 정보에 대한 제어 명령을 포함할 수 있다. 따라서, 군집 차량은 제어 명령에 따라 간격이 제어될 수 있다.
차량과 RSU 간의 데이터 전송률이 최소 데이터 전송률을 만족하도록 하기 위해, 빔의 수평 각도, 수직 각도 및 파워 중에서 적어도 하나가 조절될 수 있다. 빔의 수평 각도, 수직 각도에 의한 빔 패턴은 인접 차선에서 주행 중인 군집 차량과 오버랩될 수 있다. 따라서, 군집 차량과 오버랩되지 않도록 군집 차량들의 간격에 대한 제어 명령이 제어 차량으로 전송될 수 있다. 제어 차량은 군집 주행하는 군집 차량 1으로 제어 메시지를 전달(1613)할 수 있고, 또한 제어 차량은 군집 주행하는 군집 차량 2로 제어 메시지를 전달(1617)할 수 있다. 여기서, 제어 메시지는 조절된 빔 패턴과 군집 차량이 오버랩 되지 않아 데이터 전송률이 최소 데이터 전송률을 만족할 수 있도록 하는 관련 정보를 포함할 수 있다. 즉, 제어 메시지는 조절된 빔의 수평 각도 또는 수직 각도에 의한 입체적인 3D 빔 패턴이 군집 차량과 오버랩되지 않도록 하기 위한, 군집 차량의 속도 또는 위치에 대한 제어 정보를 포함할 수 있다. 예를 들면, 제어 메시지에 따라 전방의 군집 차량 1은 속도를 증가하거나 또는 후방의 군집 차량 2는 속도를 감소할 수 있다. 따라서, 군집 차량 1과 군집 차량 2에 의한 간격과 조절된 수평 각도 및 수직 각도에 의한 입체적인 3D 빔 패턴이 오버랩 되지 않도록 할 수 있다.
군집 차량 1은 제어 메시지에 기초하여 속도 및 위치에 대한 변경 완료 통보를 제어 차량으로 전송(1615)할 수 있고, 군집 차량 2도 제어 메시지에 기초하여 속도 및 위치에 대한 변경 완료 통보를 제어 차량으로 전송(1619)할 수 있다. 제어 차량은 군집 주행 중인 군집 차량 1과 군집 차량 2로부터 관련 정보를 수신한 이후, 자율 주행 차량으로 변경 완료 통보를 전송(1621)할 수 있고, 또한 RSU로 변경 완료 통보를 전송(1623)할 수 있다.
군집 차량 1과 군집 차량 2의 속도 또는 위치 조절에 의해 빔 패턴과 군집 차량은 오버랩되지 않아, 자율주행 차량과 RSU 간의 데이터 전송률은 최소 데이터 전송률을 만족할 수 있다. 따라서, 자율주행 차량은 RSU로 업링크 데이터를 전송(1625)할 수 있고, RSU는 서버로 업링크 데이터를 전송(1627)할 수 있다. 또한 서버는 RSU로 다운링크 데이터를 전송(1629)할 수 있고, RSU는 자율주행 차량으로 다운링크 데이터를 전송(1631)할 수 있다. 이때, 성공적인 데이터 송수신 이후 관련 정보는 서버에 저장되어 업데이트될 수 있고, 후속 차량은 업데이트된 정보를 이용할 수 있다.
도 17은 실시 예에 따른 데이터 통신 방법의 흐름도를 나타내는 도면이다.
단계(1710)에서, 차량은 주행과 관련된 정보를 통신 장치인 인프라스트럭처로 전송할 수 있다. 또한, 단계(1720)에서, 차량은 주행과 관련된 정보와 일정 기준 이상 대응 관계를 만족하는 기 학습된 정보에 포함된 적어도 하나의 빔(beam) 정보를 수신할 수 있다. 또한, 단계(1730)에서, 차량은 수신한 빔(beam) 정보에 기초하여 차량과 통신 장치 간의 통신을 수행할 수 있다. 전술한 기재가 도 17에도 적용될 수 있다.
이때, 빔(beam) 정보는 밀리미터 대역을 이용하는 빔 포밍과 관련된 수평 각도 정보, 수직 각도 정보 및 파워 정보 중에서 적어도 하나에 대한 정보를 포함할 수 있다.
빔(beam) 정보에 기초한 차량과 통신 장치 간의 데이터 전송률이 데이터 프로파일에 따라 요구되는 전송률의 만족 여부가 결정될 수 있다. 이때, 차량과 통신 장치 간의 송수신되는 데이터 프로파일에 따라 요구되는 전송률이 상이할 수 있다. 예를 들면, 구급 차량과 통신 장치인 RSU 간의 송수신되는 데이터가 고용량 데이터(일례로, 환자 상처 부위 영상 이미지, 의료 장비 측정 데이터(심박 센서 데이터), 병원 경로 등)인 경우와 저용량 데이터인 경우 요구되는 전송률이 상이할 수 있다.
만약, 전송률을 만족하지 않는다면, 제어 정보가 V2X를 이용하여 군집 차량으로 전송될 수 있다. 이때, 제어 정보는 군집 차량들 사이의 간격 정보를 포함할 수 있고, 간격 정보는 데이터 전송률이 빔 정보에 따른 빔 패턴을 고려하여 결정될 수 있다. 일례로서, 제어 정보는 빔 정보를 기반으로 형성된 차량과 통신 장치 간의 빔 패턴과 군집 차량이 오버랩되지 않도록 군집 차량을 제어하는 정보를 포함할 수 있다. 빔 패턴과 군집 차량이 오버랩되어 전송률이 만족되지 않는 경우, 빔 패턴과 오버랩되지 않는 간격이 제어 정보에 포함될 수 있고, 군집 차량은 제어 정보에 따라 간격이 조절될 수 있다. 예를 들면, 군집 차량의 속도가 조절되어 군집 차량 간의 간격이 조절될 수 있다. 이때 조절되는 간격은 빔 패턴을 고려하여 결정될 수 있다.
여기서, 일정 기준 이상 대응 관계는 기 학습된 정보에 포함된 과거 정보와 주행과 관련된 정보 간의 대응 관계가 일정 기준 이상 대응되는 관계를 포함할 수 있다. 과거 정보는 해당 구간에서 채널에 기초하여 과거 성공적으로 차량과 통신 장치 간의 수행된 통신과 관련된 정보를 포함할 수 있고, 과거 정보에 기초하여 기 학습된 정보는 업데이트될 수 있다.
과거 차량은 통신 장치와 채널을 이용하여 통신을 성공적으로 수행할 수 있다. 이때, 업 링크 또는 다운 링크와 관련된 빔 정보가 적어도 하나의 빔 정보에 포함될 수 있다. 업 링크와 관련된 빔 정보는 다른 차량이 전송한 기준 신호를 기반으로 통신 장치에서 확인된 채널 상태와 관련된 정보를 기반으로 확인되고, 다운 링크와 관련된 빔 정보는 통신 장치가 전송한 기준 신호를 기반으로 다른 장치가 보고한 채널 상태와 관련된 정보를 기반으로 확인될 수 있다.
채널에 따라 데이터 전송률이 상이할 수 있다. 복수의 빔에 대응하는 채널이 측정될 수 있고, 채널에 따른 데이터 전송률이 결정되어, 통신에 가장 적합한 빔이 이용될 수 있다. 구체적으로, 채널(channel)은 업 링크인 경우 과거 차량에서 통신 장치로 전송된 파일럿 신호 행렬(pilot signal matrix)와 통신 장치에서 상기 과거 차량으로 전송된 채널 피드백(channel feedback)에 기초하여 결정되거나 또는 다운 링크인 경우 통신 장치에서 과거 차량으로 전송된 채널 매트릭스(channel matrix)와 과거 차량에서 통신 장치로 전송된 채널 피드백(channel feedback)에 기초하여 결정될 수 있다.
실시 예에 따르면, 주행과 관련된 정보와 일정 기준 이상 대응 관계를 만족하는 기 학습된 정보가 있는 경우 기 학습된 정보에 포함된 빔(beam) 정보에 기초하여 차량과 인프라스트럭처 간의 통신이 수행될 수 있다. 예를 들면, 유사도가 70% 이상에 해당하는 기 학습된 정보에 포함된 빔(beam) 정보에 기초하여 차량과 RSU 간의 통신이 수행될 수 있다. 이때 최소 데이터 전송률이 만족되지 않는 경우, 최소 데이터 전송률이 만족될 수 있도록 군집 주행하는 군집 차량에 대한 제어 명령이 전송될 수 있다. 데이터 송수신이 성공적으로 수행된 경우 서버에 관련 정보가 저장되어 업데이트될 수 있고, 후속 차량들은 업데이트된 정보를 이용하여 데이터 통신을 수행할 수 있다.
다른 실시 예에 따르면, 차량은 도로에 설치된 인프라스트럭처인 RSU로 파일럿 신호 매트릭스(pilot signal matrix)를 전송할 수 있고, RSU는 파일럿 신호 매트릭스에 대응하는 채널 매트릭스(channel matrix)를 차량으로 피드백할 수 있다. 파일럿 신호 매트릭스 및 이에 대응하는 채널 매트릭스에 기초하여 RSU와 차량간의 빔 패턴이 결정될 수 있고, 빔 패턴에 대응하는 데이터 전송률이 결정될 수 있다. 이때, 데이터 프로파일에 별로 요구되는 최소 데이터 전송률이 상이할 수 있다.
예를 들면, 다운링크 또는 업링크인 경우 빔 패턴에 대응하는 데이터 전송률이 최소 데이터 전송률을 만족하는 경우, 해당 빔 패턴을 이용하여 데이터 통신이 수행될 수 있다. 또는 최소 데이터 전송률을 만족하지 않는 경우, 빔 패턴의 수평 각도 및 수직 각도가 상향 조절될 수 있고, 또한 빔의 파워가 상향 조절될 수 있다. 따라서 조절된 빔 패턴을 이용한 데이터 전송률이 증가하여 최소 데이터 전송률이 만족될 수 있다. 이때, 조절된 빔 패턴과 인접 차선을 주행하는 군집 차량이 오버랩되는 경우, 차량 또는 RSU는 V2X 메시지를 통해 군집 주행 중인 제어 차량으로 제어 명령을 송신할 수 있다. 따라서, 군집 차량 간의 간격이 확보되어 조절된 빔 패턴과 오버랩 되지 않아 최소 데이터 전송률이 만족될 수 있어, RSU에서 차량으로 다운링크 또는 업링크 데이터가 성공적으로 전송될 수 있다. 데이터 전송이 성공적으로 수행된 경우 서버에 관련 정보가 저장되어 업데이트될 수 있고, 후속 차량들은 업데이트된 정보를 이용하여 데이터 통신을 수행할 수 있다.
한편, 본 명세서와 도면에는 본 개시의 바람직한 실시 예에 대하여 개시하였으며, 비록 특정 용어들이 사용되었으나, 이는 단지 본 개시의 기술 내용을 쉽게 설명하고 개시의 이해를 돕기 위한 일반적인 의미에서 사용된 것이지, 본 개시의 범위를 한정하고자 하는 것은 아니다. 여기에 개시된 실시 예 외에도 본 개시의 기술적 사상에 바탕을 둔 다른 변형 예들이 실시 가능하다는 것은 본 개시가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 자명한 것이다.

Claims (20)

  1. 연산 장치에서 데이터 통신 방법에 있어서,
    차량의 주행과 관련된 정보를 통신 장치로 전송하는 단계;
    상기 정보와 일정 기준 이상 대응 관계를 만족하는 기 학습된 정보에 포함된 적어도 하나의 빔(beam) 정보를 수신하는 단계; 및
    상기 수신한 빔(beam) 정보에 기초하여 상기 차량과 상기 통신 장치 간의 통신을 수행하는 단계
    를 포함하는, 데이터 통신 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 빔(beam) 정보는 밀리미터 대역을 이용하는 빔 포밍과 관련된 수평 각도 정보, 수직 각도 정보 및 파워 정보 중에서 적어도 하나에 대한 정보를 포함하고,
    상기 주행과 관련된 정보는 상기 차량의 위치 정보, 상기 차량의 형상과 관련된 정보, 상기 차량의 속도 정보 또는 상기 차량에 대한 인접 차선에 위치한 군집 차량의 위치 정보, 상기 군집 차량의 형상과 관련된 정보, 상기 군집 차량의 속도 정보 중에서 적어도 하나를 포함하는,
    데이터 통신 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 군집 차량은 상기 차량과 상기 통신 장치 사이를 군집 주행하는 차량이고,
    상기 차량과 상기 통신 장치 사이의 채널 상태와 관련된 정보가 특정 조건을 만족하는 경우, 상기 군집 차량을 제어하는 제어 정보가 전송되는 단계
    를 더 포함하는, 데이터 통신 방법.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 특정 조건은 상기 빔(beam) 정보에 기초한 상기 차량과 상기 통신 장치 간의 데이터 전송률이 데이터 프로파일에 따라 요구되는 전송률을 만족하지 않는 경우를 포함하는,
    데이터 통신 방법.
  5. 제3항에 있어서,
    상기 제어 정보는 상기 군집 차량들 사이의 간격 정보를 포함하며,
    상기 간격 정보는 상기 데이터 전송률 및 상기 빔 정보에 따른 빔 패턴을 고려하여 결정되는,
    데이터 통신 방법.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 빔 정보는 상기 차량의 주행과 관련된 정보와 대응되는 다른 차량과 상기 통신 장치의 통신 결과 정보를 기반으로 확인되는,
    데이터 통신 방법.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 빔 정보는 업 링크와 관련된 빔 정보 또는 다운 링크와 관련된 빔 정보를 포함하고,
    상기 업 링크와 관련된 빔 정보는 다른 차량이 전송한 기준 신호를 기반으로 상기 통신 장치에서 확인된 채널 상태와 관련된 정보를 기반으로 확인되고,
    상기 다운 링크와 관련된 빔 정보는 상기 통신 장치가 전송한 기준 신호를 기반으로 상기 다른 장치가 보고한 채널 상태와 관련된 정보를 기반으로 확인되는,
    데이터 통신 방법.
  8. 연산 장치에서 데이터 통신 방법에 있어서,
    차량의 주행과 관련된 정보를 수신하는 단계;
    상기 주행과 관련된 정보와 일정 기준 이상 대응 관계를 만족하는 기 학습된 정보에 포함된 적어도 하나의 빔(beam) 정보를 확인하는 단계;
    상기 빔(beam) 정보에 기초한 상기 차량과 통신 장치 간의 데이터 전송률이 데이터 프로파일에 따라 요구되는 전송률을 만족하지 않는 경우 상기 차량의 인접 차선에 위치한 군집 차량에 대한 제어 정보를 V2X를 이용하여 전송하는 단계
    를 포함하는, 데이터 통신 방법.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 군집 차량은 상기 차량과 상기 통신 장치 사이를 군집 주행하는 차량이고,
    상기 빔(beam) 정보는 밀리미터 대역을 이용하는 빔 포밍과 관련된 수평 각도 정보, 수직 각도 정보 및 파워 정보 중에서 적어도 하나에 대한 정보를 포함하고,
    상기 주행과 관련된 정보는 상기 차량의 위치 정보, 상기 차량의 형상과 관련된 정보, 상기 차량의 속도 정보 또는 상기 차량에 대한 인접 차선에 위치한 군집 차량의 위치 정보, 상기 군집 차량의 형상과 관련된 정보, 상기 군집 차량의 속도 정보 중에서 적어도 하나를 포함하는,
    데이터 통신 방법.
  10. 제8항에 있어서,
    상기 제어 정보는 상기 군집 차량들 사이의 간격 정보를 포함하며,
    상기 간격 정보는 상기 데이터 전송률 및 상기 빔 정보에 따른 빔 패턴을 고려하여 결정되고,
    상기 적어도 하나의 빔 정보는 업 링크와 관련된 빔 정보 또는 다운 링크와 관련된 빔 정보를 포함하고,
    상기 업 링크와 관련된 빔 정보는 다른 차량이 전송한 기준 신호를 기반으로 상기 통신 장치에서 확인된 채널 상태와 관련된 정보를 기반으로 확인되고,
    상기 다운 링크와 관련된 빔 정보는 상기 통신 장치가 전송한 기준 신호를 기반으로 상기 다른 장치가 보고한 채널 상태와 관련된 정보를 기반으로 확인되는,
    데이터 통신 방법.
  11. 주행과 관련된 정보를 통신 장치로 전송하고, 상기 주행과 관련된 정보와 일정 기준 이상 대응 관계를 만족하는 기 학습된 정보에 포함된 적어도 하나의 빔(beam) 정보를 수신하는 통신부; 및
    상기 차량의 상기 주행과 관련된 정보를 확인하고, 상기 빔(beam) 정보에 기초하여 상기 차량과 상기 통신 장치 간의 통신을 결정하는 프로세서;
    를 포함하는, 차량.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 빔(beam) 정보는 밀리미터 대역을 이용하는 빔 포밍과 관련된 수평 각도 정보, 수직 각도 정보 및 파워 정보 중에서 적어도 하나에 대한 정보를 포함하고,
    상기 주행과 관련된 정보는 상기 차량의 위치 정보, 상기 차량의 형상과 관련된 정보, 상기 차량의 속도 정보 또는 상기 차량에 대한 인접 차선에 위치한 군집 차량의 위치 정보, 상기 군집 차량의 형상과 관련된 정보, 상기 군집 차량의 속도 정보 중에서 적어도 하나를 포함하는,
    차량.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 군집 차량은 상기 차량과 상기 통신 장치 사이를 군집 주행하는 차량이고,
    상기 프로세서는, 상기 차량과 상기 통신 장치 사이의 채널 상태와 관련된 정보가 특정 조건을 만족하는 경우 상기 군집 차량을 제어하는 제어 정보의 전송을 결정하는,
    차량.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 특정 조건은 상기 빔(beam) 정보에 기초한 상기 차량과 상기 통신 장치 간의 데이터 전송률이 데이터 프로파일에 따라 요구되는 전송률을 만족하지 않는 경우를 포함하는,
    차량.
  15. 제13항에 있어서,
    상기 제어 정보는 상기 군집 차량들 사이의 간격 정보를 포함하며,
    상기 간격 정보는 상기 데이터 전송률 및 상기 빔 정보에 따른 빔 패턴을 고려하여 결정되는,
    차량.
  16. 제11항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 빔 정보는 상기 차량의 주행과 관련된 정보와 대응되는 다른 차량과 상기 통신 장치의 통신 결과 정보를 기반으로 확인되는,
    차량.
  17. 제16항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 빔 정보는 업 링크와 관련된 빔 정보 또는 다운 링크와 관련된 빔 정보를 포함하고,
    상기 업 링크와 관련된 빔 정보는 다른 차량이 전송한 기준 신호를 기반으로 상기 통신 장치에서 확인된 채널 상태와 관련된 정보를 기반으로 확인되고,
    상기 다운 링크와 관련된 빔 정보는 상기 통신 장치가 전송한 기준 신호를 기반으로 상기 다른 장치가 보고한 채널 상태와 관련된 정보를 기반으로 확인되는,
    차량.
  18. 차량의 주행과 관련된 정보를 수신하고, 군집 차량에 대한 제어 정보를 전송하는 통신부: 및
    상기 주행과 관련된 정보와 일정 기준 이상 대응 관계를 만족하는 기 학습된 정보에 포함된 적어도 하나의 빔(beam) 정보를 확인하고, 상기 빔(beam) 정보에 기초한 상기 차량과 통신 장치 간의 데이터 전송률이 데이터 프로파일에 따라 요구되는 전송률을 만족하지 않는 경우 상기 군집 차량으로 제어 정보의 전송을 결정하는 프로세서
    를 포함하는, 통신 장치.
  19. 제18항에 있어서,
    상기 군집 차량은 상기 차량과 상기 통신 장치 사이를 군집 주행하는 차량이고,
    상기 빔(beam) 정보는 밀리미터 대역을 이용하는 빔 포밍과 관련된 수평 각도 정보, 수직 각도 정보 및 파워 정보 중에서 적어도 하나에 대한 정보를 포함하고,
    상기 주행과 관련된 정보는 상기 차량의 위치 정보, 상기 차량의 형상과 관련된 정보, 상기 차량의 속도 정보 또는 상기 차량에 대한 인접 차선에 위치한 군집 차량의 위치 정보, 상기 군집 차량의 형상과 관련된 정보, 상기 군집 차량의 속도 정보 중에서 적어도 하나를 포함하는,
    통신 장치.
  20. 제18항에 있어서,
    상기 제어 정보는 상기 군집 차량들 사이의 간격 정보를 포함하며,
    상기 간격 정보는 상기 데이터 전송률 및 상기 빔 정보에 따른 빔 패턴을 고려하여 결정되고,
    상기 적어도 하나의 빔 정보는 업 링크와 관련된 빔 정보 또는 다운 링크와 관련된 빔 정보를 포함하고,
    상기 업 링크와 관련된 빔 정보는 다른 차량이 전송한 기준 신호를 기반으로 상기 통신 장치에서 확인된 채널 상태와 관련된 정보를 기반으로 확인되고,
    상기 다운 링크와 관련된 빔 정보는 상기 통신 장치가 전송한 기준 신호를 기반으로 상기 다른 장치가 보고한 채널 상태와 관련된 정보를 기반으로 확인되는,
    통신 장치.
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