KR20230057219A

KR20230057219A - Ris 자동 설정 방법 및 장치

Info

Publication number: KR20230057219A
Application number: KR1020210141405A
Authority: KR
Inventors: 손위평; 나일주; 박주현
Original assignee: 삼성전자주식회사
Priority date: 2021-10-21
Filing date: 2021-10-21
Publication date: 2023-04-28
Also published as: EP4374503A1; US20230129288A1; WO2023068727A1

Abstract

본 개시는 LTE와 같은 4G 통신 시스템 이후 보다 높은 데이터 전송률을 지원하기 위한 5G 또는 6G 통신 시스템에 관련된 것이다. 본 개시는 무선 통신 시스템에서 단말은 RIS controller로부터 RIS(reconfigurable intelligent surface)정보를 수신하고 상기 단말로 입사하는 입사 빔을 식별하고 상기 RC에게 상기 식별된 입사 빔에 대한 정보를 제공하고, 후보 RIS 모드에 대한 정보를 요청하고 상기 후보 RIS 모드에 대한 정보를 수신하고 상기 후보 RIS 모드에 대하여 실측(probing)하고 상기 실측 결과를 활용하여 상기 후보 RIS 모드 중에서 최적의 RIS 모드를 도출하고 상기 최적의 RIS 모드에 대한 정보를 상기 RC 를 통해 RIS 로 송신하는 동작을 포함하는 방법 및 장치를 제안한다.

Description

RIS 자동 설정 방법 및 장치 {Method and apparatus for RIS automatic setup}

본 개시는 무선 통신 시스템에서 기지국의 빔을 운용하는 방법 및 장치에 관한 것이다.

무선 통신 세대를 거듭하면서 발전한 과정을 돌아보면 음성, 멀티미디어, 데이터 등 주로 인간 대상의 서비스를 위한 기술이 개발되어 왔다. 5G (5th-generation) 통신 시스템 상용화 이후 폭발적인 증가 추세에 있는 커넥티드 기기들이 통신 네트워크에 연결될 것으로 전망되고 있다. 네트워크에 연결된 사물의 예로는 차량, 로봇, 드론, 가전제품, 디스플레이, 각종 인프라에 설치된 스마트 센서, 건설기계, 공장 장비 등이 있을 수 있다. 모바일 기기는 증강현실 안경, 가상현실 헤드셋, 홀로그램 기기 등 다양한 폼팩터로 진화할 것으로 예상된다. 6G (6th-generation) 시대에는 수천억 개의 기기 및 사물을 연결하여 다양한 서비스를 제공하기 위해, 개선된 6G 통신 시스템을 개발하기 위한 노력이 이루어지고 있다. 이러한 이유로, 6G 통신 시스템은 5G 통신 이후 (beyond 5G) 시스템이라 불리어지고 있다.

2030년쯤 실현될 것으로 예측되는 6G 통신 시스템에서 최대 전송 속도는 테라 (즉, 1,000기가) bps, 무선 지연시간은 100마이크로초(μsec) 이다. 즉, 5G 통신 시스템대비 6G 통신 시스템에서의 전송 속도는 50배 빨라지고 무선 지연시간은 10분의 1로 줄어든다.

이러한 높은 데이터 전송 속도 및 초저(ultra low) 지연시간을 달성하기 위해, 6G 통신 시스템은 테라헤르츠(terahertz) 대역 (예를 들어, 95기가헤르츠(95GHz)에서 3테라헤르츠(3THz)대역과 같은)에서의 구현이 고려되고 있다. 테라헤르츠 대역에서는 5G에서 도입된 밀리미터파(mmWave) 대역에 비해 더 심각한 경로손실 및 대기흡수 현상으로 인해서 신호 도달거리, 즉 커버리지를 보장할 수 있는 기술의 중요성이 더 커질 것으로 예상된다. 커버리지를 보장하기 위한 주요 기술로서 RF(radio frequency) 소자, 안테나, OFDM (orthogonal frequency division multiplexing)보다 커버리지 측면에서 더 우수한 신규 파형(waveform), 빔포밍(beamforming) 및 거대 배열 다중 입출력(massive multiple-input and multiple-output; massive MIMO), 전차원 다중 입출력(full dimensional MIMO; FD-MIMO), 어레이 안테나(array antenna), 대규모 안테나(large scale antenna)와 같은 다중 안테나 전송 기술 등이 개발되어야 한다. 이 외에도 테라헤르츠 대역 신호의 커버리지를 개선하기 위해 메타물질(metamaterial) 기반 렌즈 및 안테나, OAM(orbital angular momentum)을 이용한 고차원 공간 다중화 기술, RIS(reconfigurable intelligent surface) 등 새로운 기술들이 논의되고 있다.

또한 주파수 효율 향상 및 시스템 네트워크 개선을 위해, 6G 통신 시스템에서는 상향링크(uplink)와 하향링크(downlink)가 동일 시간에 동일 주파수 자원을 동시에 활용하는 전이중화(full duplex) 기술, 위성(satellite) 및 HAPS(high-altitude platform stations)등을 통합적으로 활용하는 네트워크 기술, 이동 기지국 등을 지원하고 네트워크 운영 최적화 및 자동화 등을 가능하게 하는 네트워크 구조 혁신 기술, 스펙트럼 사용 예측에 기초한 충돌 회피를 통한 동적 주파수 공유 (dynamic spectrum sharing) 기술, AI (artificial intelligence)를 설계 단계에서부터 활용하고 종단간(end-to-end) AI 지원 기능을 내재화하여 시스템 최적화를 실현하는 AI 기반 통신 기술, 단말 연산 능력의 한계를 넘어서는 복잡도의 서비스를 초고성능 통신과 컴퓨팅 자원(mobile edge computing (MEC), 클라우드 등)을 활용하여 실현하는 차세대 분산 컴퓨팅 기술 등의 개발이 이루어지고 있다. 뿐만 아니라 6G 통신 시스템에서 이용될 새로운 프로토콜의 설계, 하드웨어 기반의 보안 환경의 구현 및 데이터의 안전 활용을 위한 메커니즘 개발 및 프라이버시 유지 방법에 관한 기술 개발을 통해 디바이스 간의 연결성을 더 강화하고, 네트워크를 더 최적화하고, 네트워크 엔티티의 소프트웨어화를 촉진하며, 무선 통신의 개방성을 높이려는 시도가 계속되고 있다.

이러한 6G 통신 시스템의 연구 및 개발로 인해, 사물 간의 연결뿐만 아니라 사람과 사물 간의 연결까지 모두 포함하는 6G 통신 시스템의 초연결성(hyper-connectivity)을 통해 새로운 차원의 초연결 경험(the next hyper-connected experience)이 가능해질 것으로 기대된다. 구체적으로 6G 통신 시스템을 통해 초실감 확장 현실(truly immersive extended reality; truly immersive XR), 고정밀 모바일 홀로그램(high-fidelity mobile hologram), 디지털 복제(digital replica) 등의 서비스 제공이 가능할 것으로 전망된다. 또한 보안 및 신뢰도 증진을 통한 원격 수술(remote surgery), 산업 자동화(industrial automation) 및 비상 응답(emergency response)과 같은 서비스가 6G 통신 시스템을 통해 제공됨으로써 산업, 의료, 자동차, 가전 등 다양한 분야에서 응용될 것이다.

지속적으로 증가하는 무선 데이터 트래픽 수요를 충족시키기 위해, 밀리미터파 또는 테라헤르츠파를 활용한 차세대 무선 통신 기술 개발이 최근까지도 활발히 진행되고 있다. 해당 대역의 RF 신호는 높은 직진 성과 낮은 회절 성이 특징이다. 따라서, 주변 장애물 존재 시, 쉽게 통신 음영 지역이 발생한다. 최근 음영 지역 해결 방안으로 RIS(Reconfigurable Intelligent Surface) 기술이 대두되고 있다. RIS는 기존 RF 중계기에 비해 저렴한 가격으로 제작 가능한 지능형 RF 신호 반사 판이다. RIS 설정을 변경하면 신호 반사 시 반사 신호의 패턴(반사 방향, 반사 빔 폭 등)을 바꿀 수 있는게 특징이다.

RIS는 RIS에 포함된 각 RE(reflecting element)들의 위상 및/또는 진폭의 조합으로 반사 패턴을 형성하고 반사 패턴에 따라 RIS에 입사되는 빔을 희망하는 방향으로 반사시킬 수 있다.

기지국의 복수의 빔들을 지원하고 RIS가 복수의 반사 패턴들을 지원하는 환경에서 음영 지역을 해소하기 위해 복수이 빔들과 복수의 반사 패턴들 중에서 적절한 빔과 반사 패턴을 선택하는 방안이 필요하다.

본 개시의 일 측면은, 무선 통신 시스템에서 RIS를 이용하여 기지국과 단말의 효율적인 통신을 수행할 수 있는 방법 및 장치를 제공하는 것에 있다.

본 개시의 일 측면은 단독 형 RIS(기지국 연동 없이 초기 설정 값에 의해 동작)초기 설정 방법 및 장치를 제공하는 것에 있다.

본 개시의 일 측면은, RIS 제조사의 사전 준비 단계와 RIS 설치자의 설정 단계를 포함하는 RIS 설정 방법 및 장치를 제공하는 것에 있다.

본 개시는 무선 통신 시스템에서 단말의 방법에 있어서, RIS(reconfiguration intelligent surface)의 반사 빔 패턴(pattern)들을 제어하는 제어정보 및 입사 빔 별로 선별된 후보 RIS 모드에 대한 정보를 RC(RIS controller)로부터 수신하는 과정, 상기 RIS의 입사 빔 패턴을 식별하는 과정, 상기 식별된 입사 빔 패턴과 대응되는 후보 RIS 모드를 탐색하는 과정, 상기 후보 RIS 모드에서 실측(probing)을 수행하여 최적의 RIS 모드를 선택하고, 상기 최적의 RIS 모드를 상기 RC로 송신하는 과정을 포함하는 과정을 포함할 수 있다.

본 개시의 다양한 실시 예들에 따르면, 무선 통신 시스템에서 단말의 방법에 있어서 RC(RIS controller)로부터 RIS(reconfigurable intelligent surface) 정보를 수신하고, 상기 단말로 입사하는 입사 빔을 식별하고, 상기 RC에게 상기 식별된 입사 빔에 대한 정보를 제공하고, 후보 RIS 모드에 대한 정보를 요청하고, 상기 후보 RIS 모드에 대한 정보를 수신하고, 상기 후보 RIS 모드에 대하여 실측(probing)하고, 상기 실측 결과를 활용하여 상기 후보 RIS 모드 중에서 최적의 RIS 모드를 도출하고, 상기 최적의 RIS 모드에 대한 정보를 상기 RC 를 통해 RIS 로 송신하는 과정을 포함하는 방법을 제안할 수 있다.

본 개시의 다양한 실시 예들에 따르면, 상기 RIS 정보는 RIS의 identifier(ID)를 포함하는 정보이고, 상기 후보 RIS 모드에 대한 정보는 입사 빔 별로 분류되는 후보 RIS 모드의 리스트를 포함하는 방법을 제안할 수 있다.

본 개시의 다양한 실시 예들에 따르면, 상기 후보 RIS 모드 중에서 반사 빔의 빔 폭이 가장 큰 후보 RIS 모드부터 실측하고, 상기 먼저 실측된 상기 후보 RIS 모드 중에서 수신신호세기가 가장 큰 후보 RIS 모드를 선택하고, 상기 선택된 후보 RIS 모드와 반사 빔의 방향이 유사하고 반사 빔의 빔 폭은 상기 선택된 후보 RIS 모드의 반사 빔 폭 보다 좁은 후보 RIS 모드에 대하여 실측을 수행하는 과정을 포함하는 방법을 제안할 수 있다.

본 개시의 다양한 실시 예들에 따르면, 상기 후보 RIS 모드는 빔 폭 및 빔 방향에 기반하여 트리(tree) 모양의 계층적 구조로 정렬되고, 상위 계층부터 순서대로 실측하는 것인 방법을 제안할 수 있다.

본 개시의 다양한 실시 예들에 따르면, 상기 RIS 정보는 상기 후보 RIS 모드 중에서 수신신호세기가 가장 큰 후보 RIS 모드를 결과값으로 하는 기계 학습(machine learning, ML) 모델에 대한 정보를 포함하고, 상기 최적의 RIS 모드는 상기 단말이 식별한 입사 빔에 대응되는 후보 RIS 모드를 ML 모델에 대입하여 결과값으로 도출하는 것인 방법을 제안할 수 있다.

본 개시의 다양한 실시 예들에 따르면, 상기 최적의 RIS 모드의 도출에 사용하는 ML 모델은 입사 빔의 패턴 별로 훈련된 것인 방법을 제안할 수 있다.

본 개시의 다양한 실시 예들에 따르면, RIS를 촬영하는 과정, 상기 촬영된 RIS를 기반으로 상기 단말과 상기 RIS 간의 상대적인 위치를 추정하는 과정, 상기 추정된 위치를 상기 단말의 음영 지역으로 인식하는 과정, 상기 후보 RIS 모드 중에서 상기 음영 지역에 대응되는 후보 RIS 모드를 최적의 RIS 모드로 도출하는 과정을 포함하는 방법을 제안할 수 있다.

본 개시의 다양한 실시 예들에 따르면, 상기 단말과 상기 RIS 간의 상기 상대적인 위치와 입사 빔의 패턴에 기반하여 최적의 RIS 모드를 도출하는 것인 방법을 제안할 수 있다.

본 개시의 다양한 실시 예들에 따르면, 무선 통신 시스템에서 RIS(reconfigurable intelligent surface)의 방법에 있어서, RC(RIS controller)로부터 채널 추정에 대한 요청을 수신하는 과정, 기지국으로부터 상기 RIS 로 입사하는 입사 빔을 식별하는 과정, 상기 입사 빔 중에서 수신 강도가 가장 큰 입사 빔에 대한 채널 정보를 RC에게 송신하는 과정 단말에 의해 도출된 최적의 RIS 모드에 대한 정보를 RC를 통해 수신하는 과정, 상기 최적의 RIS 모드로 상기 RIS를 설정하는 과정을 포함하는 방법을 제안할 수 있다.

본 개시의 다양한 실시 예들에 따르면, 상기 RIS는 기지국 또는 단말이 전송한 신호를 단말 또는 기지국이 수신할 수 있도록 신호를 반사해 주는 장치이고, 상기 RIS는 적어도 하나 이상의 RIS 단위 셀에서 반사되는 신호의 진폭 및 위상을 결정하고, RIS 모드는 상기 RIS 단위 셀 각각의 상태의 조합이고, 상기 RIS 모드는 제조사에서 사전에 설정되는 것을 특징으로 하고, 상기 RIS 모드에 대한 정보는 RC에 저장되어 있는 것을 특징으로 하는 방법을 제안할 수 있다.

본 개시의 다양한 실시 예들에 따르면, 무선 통신 시스템에서 단말에 있어서, 송수신기 및 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는, 상기 송수신기를 통해 RC(RIS controller)로부터 RIS(reconfigurable intelligent surface) 정보를 수신하고, 상기 단말로 입사하는 입사 빔을 식별하고, 상기 송수신기를 통해 상기 RC에게 상기 식별된 입사 빔에 대한 정보를 제공하고, 후보 RIS 모드에 대한 정보를 요청하고, 상기 송수신기를 통해 상기 후보 RIS 모드에 대한 정보를 수신하고, 상기 후보 RIS 모드에 대하여 실측(probing)하고, 상기 실측 결과를 활용하여 상기 후보 RIS 모드 중에서 최적의 RIS 모드를 도출하고, 상기 송수신기를 통해 상기 최적의 RIS 모드에 대한 정보를 상기 RC 를 통해 RIS 로 송신하도록 구성되는 단말을 제안할 수 있다.

본 개시의 다양한 실시 예들에 따르면, 상기 RIS 정보는 RIS의 identifier(ID)를 포함하는 정보이고, 상기 후보 RIS 모드에 대한 정보는 입사 빔 별로 분류되는 후보 RIS 모드의 리스트를 포함하는 것인 단말을 제안할 수 있다.

본 개시의 다양한 실시 예들에 따르면, 상기 후보 RIS 모드 중에서 반사 빔의 빔 폭이 가장 큰 후보 RIS 모드부터 먼저 실측하고, 상기 먼저 실측된 후보 RIS 모드 중에서 수신신호세기가 가장 큰 후보 RIS 모드를 선택하고, 상기 선택된 후보 RIS 모드와 반사 빔의 방향이 유사하고 반사 빔의 빔 폭은 선택된 후보 RIS 모드 보다 좁은 후보 RIS 모드를 실측하도록 구성되는 단말을 제안할 수 있다.

본 개시의 다양한 실시 예들에 따르면, 상기 후보 RIS 모드는 빔 폭 및 빔 방향에 기반하여 트리(tree) 모양의 계층적 구조로 정렬되고, 상위 계층부터 순서대로 실측하는 것인 단말을 제안할 수 있다.

본 개시의 다양한 실시 예들에 따르면, 상기 RIS 정보는 후보 RIS 모드 중에서 수신신호세기가 가장 큰 후보 RIS 모드를 결과값으로 하는 ML 모델에 대한 정보를 포함하고, 상기 최적의 RIS 모드는 상기 단말이 식별한 입사 빔에 대응되는 후보 RIS 모드를 ML 모델에 대입하여 결과값으로 도출하는 것인 단말을 제안할 수 있다.

본 개시의 다양한 실시 예들에 따르면, 상기 최적의 RIS 모드의 도출에 사용하는 ML 모델은 입사 빔의 패턴 별로 훈련된 것인 단말을 제안할 수 있다.

본 개시의 다양한 실시 예들에 따르면, RIS를 촬영하고, 상기 촬영된 RIS를 기반으로 상기 단말과 상기 RIS 간의 상대적인 위치를 추정하고, 상기 추정된 위치를 상기 단말의 음영 지역으로 인식하고, 상기 후보 RIS 모드 중에서 상기 음영 지역에 대응되는 후보 RIS 모드를 최적의 RIS 모드로 도출하도록 구성되는 단말을 제안할 수 있다.

본 개시의 다양한 실시 예들에 따르면, 상기 프로세서는, 상기 단말과 상기 RIS 간의 상기 상대적인 위치와 입사 빔의 패턴에 기반하여 최적의 RIS 모드를 도출하도록 구성되는 단말을 제안할 수 있다.

본 개시의 다양한 실시 예들에 따르면, 무선 통신 시스템에서 RIS(reconfigurable intelligent surface)에 있어서, 송수신기 및 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는, 상기 송수신기를 통해 RC(RIS controller)로부터 채널 추정에 대한 요청을 수신하고, 기지국으로부터 상기 RIS 로 입사하는 입사 빔을 식별하고, 상기 송수신기를 통해 상기 입사 빔 중에서 수신신호세기가 가장 큰 입사 빔에 대한 채널 정보를 RC에게 송신하고, 상기 송수신기를 통해 단말에 의해 도출된 최적의 RIS 모드에 대한 정보를 RC를 통해 수신하고, 상기 최적의 RIS 모드로 상기 RIS를 설정하도록 구성되는 RIS를 제안할 수 있다.

본 개시의 다양한 실시 예들에 따르면, 상기 RIS는 기지국 또는 단말이 전송한 신호를 단말 또는 기지국이 수신할 수 있도록 신호를 반사해 주는 장치이고, 상기 RIS는 적어도 하나 이상의 RIS 단위 셀에서 반사되는 신호의 진폭 및 위상을 결정하고, RIS 모드는 상기 RIS 단위 셀 각각의 상태의 조합이고, 상기 RIS 모드는 제조사에서 사전에 설정되는 것을 특징으로 하고, 상기 RIS 모드에 대한 정보는 RC에 저장되어 있는 것을 특징으로 하는 RIS를 제안할 수 있다.

본 개시의 다양한 실시 예들에 따르면, 기지국은 RIS를 이용하여 효율적으로 단말들과 통신할 수 있다.

본 개시의 다양한 실시 예들에 따르면, 기지국은 최적 빔 및 최적 반사 패턴을 통해 음영 지역에 위치하는 단말과 효율적으로 통신할 수 있다.

본 개시에서 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 개시가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

도 1은 본 개시의 다양한 실시 예에 따른 사전에 진행하는 빔 북 생성 과정을 도시한 도면이다.
도 2는 본 개시의 다양한 실시 예에 따른 송수신 기기가 최적 송수신 빔을 찾기 위하여 빔 북 정보를 활용하여 빔 탐색을 수행하는 예시를 도시한 도면이다.
도 3은 본 개시의 다양한 실시 예에 따른 RIS를 포함하는 무선 통신 시스템의 배치 구조를 개략적으로 도시한 도면이다.
도 4는 본 개시의 다양한 실시 예에 따른 송수신 기기 직접 통신이 어려울 때 송신 신호를 수신 기기가 수신할 수 있게 반사해주는 장치를 도시한 도면이다.
도 5는 본 개시의 다양한 실시 예에 따른 m개의 RIS 모드에 대해 각각 Probing을 수행하는 일 예를 도시한 도면이다.
도 6는 본 개시의 다양한 실시 예에 따른 Passive RIS(좌)와 Semi-Passive RIS(우) 구조를 도시한 도면이다.
도 7은 본 개시의 다양한 실시 예에 따른 입사 빔 별 Candidate RIS Mode 빔 북을 생성하는 일 예를 도시한 도면이다.
도 8은 본 개시의 다양할 실시 예들에 따른 본 발명의 RIS 설정 기본 절차를 설명하기 위한 도면이다.
도 9a은 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른, 입사 빔 분류 및 입사 빔 별 후보 RIS 모드 선정 예시를 설명하기 위한 도면이다.
도 9b는 본 개시의 다양한 실시 예에 따른 반사 빔 별 후보 RIS 모드 선정 기준 예시를 설명하기 위한 도면이다.
도 9c는 본 개시의 다양한 실시 예에 따른 입사 빔 별 후보 RIS 모드 선정에 따른 빔 북 예시를 도시한 도면이다.
도 10는 본 개시의 RIS 설정에 대한 Semi-Passive RIS인 경우 일 실시 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 11는 본 개시의 RIS 설정에 대한 Passive RIS인 경우 일 실시 예 설명하기 위한 도면이다.
도 12는 본 개시의 방법 1의 예에 대한 MT의 절차를 도식화 한 도면이다.
도 13은 본 개시의 방법 2의 실시 예에 따른 입사 빔 별 후보 RIS 모드에 대한계층 구조 예시를 설명하기 위한 도면이다.
도 14는 본 개시의 방법 2의 실시 예에 따른 계층적 Probing을 통한 최적 RIS 도출 실시 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 15는 본 개시의 방법 2의 실시 예에 대한 MT의 절차를 설명하기 위한 도면이다.
도 16a는 본 개시의 방법 3의 실시 예에 따른 입사 빔 별 feature RIS 모드 및 ML 모델 설계 예시를 설명하기 위한 도면이다.
도 16b는 본 개시의 방법 3의 실시 예에 따른 입사 빔 별 ML 모델 훈련에 대한 예시를 설명하기 위한 도면이다.
도 17은 본 개시의 방법 3의 실시 예에 따른 RX 위치 별 ML 모델 훈련 예시를 설명하기 위한 도면이다.
도 18은 본 개시의 방법 3의 실시 예에 따른 Semi-Passive RIS에 대한 동작을 도시한 도면이다.
도 19은 본 개시의 방법 3의 실시 예에 따른 Passive RIS에 대한 동작을 도시한 도면이다.
도 20는 본 개시의 방법 4의 실시 예에 따른 빔 북 예시를 도시한 도면이다.
도 21는 본 개시의 방법 4의 실시 예에 따른 Semi-Passive RIS에 대한 동작을 도시한 도면이다.
도 22는 본 개시의 방법 4의 실시 예에 따른 Passive RIS에 대한 동작을 도시한 도면이다.
도 23은 본 개시의 방법 4의 실시 예에 따른 음영 지역 ID를 도출하는 방법을 도시한 도면이다.
도 24은 본 개시의 일 실시 예에 따른 단말의 내부 구조를 개략적으로 도시한 도면이다.
도 25은 본 개시의 일 실시 예에 따른 기지국의 내부 구조를 개략적으로 도시한 도면이다.
도 26는 본 개시의 일 실시 예에 따른 RC의 내부 구조를 개략적으로 도시한 도면이다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 개시의 바람직한 실시 예들을 상세히 설명한다. 이 때, 첨부된 도면에서 동일한 구성 요소는 가능한 동일한 부호로 나타내고 있음에 유의해야 한다. 또한 본 개시의 요지를 흐리게 할 수 있는 공지 기능 및 구성에 대한 상세한 설명은 생략할 것이다.

본 명세서에서 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 FPGA(field programmable gate array) 또는 ASIC(application specific integrated circuit)과 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.

본 개시의 실시 예들에서 기지국(base station)은 단말의 자원 할당을 수행하는 주체로서, gNode B, gNB, eNode B, eNB, Node B, BS, 무선 접속 유닛, 기지국 제어기, 또는 네트워크 상의 노드 중 적어도 하나일 수 있다. 또한 상기 기지국은 NR 시스템에서 백홀 및 접속 링크들(backhaul and access links)의 네트워크를 통해 단말(들)에게 네트워크 접속을 제공하는 gNB 인 IAB-도너(Integrated Access and Backhaul - donor)와, 단말(들)로의 NR 접속 링크(들)을 지원하고 상기 IAB-도너 or 다른 IAB-노드로의 NR 백홀 링크들을 지원하는 RAN(radio access network) 노드인 IAB-노드 중 적어도 하나를 포함하는 네트워크 엔터티일 수 있다. 단말은 IAB-노드를 통해 무선 접속되고 적어도 하나의 IAB-노드와 백홀 링크를 통해 연결된 IAB-도너와 데이터를 송수신할 수 있다.

또한 상기 단말은 사용자 단말(user equipment: UE), 이동국(Mobile Station: MS), 셀룰러폰, 스마트폰, 컴퓨터, 또는 통신 기능을 수행할 수 있는 각종 장치를 포함할 수 있다. 본 개시에서 하향링크(Downlink: DL)는 기지국이 단말에게 전송하는 신호의 무선 전송 경로이고, 상향링크는(Uplink: UL)는 단말이 기국에게 전송하는 신호의 무선 전송 경로를 의미한다. 또한, 이하에서 LTE 또는 LTE-A 시스템을 일 예로서 설명할 수도 있지만, 유사한 기술적 배경 또는 채널 형태를 갖는 여타의 통신 시스템에도 본 개시의 실시 예가 적용될 수 있다. 예를 들어 LTE-A 이후에 개발되는 5세대 이동통신 기술(5G, new radio, NR)이 이에 포함될 수 있으며, 이하의 5G는 기존의 LTE, LTE-A 및 유사한 다른 서비스를 포함하는 개념일 수도 있다. 또한, 본 개시는 숙련된 기술적 지식을 가진 자의 판단으로써 본 개시의 범위를 크게 벗어나지 아니하는 범위에서 일부 변형을 통해 다른 통신시스템에도 적용될 수 있다.

이하 설명에서 사용되는 신호를 지칭하는 용어, 채널을 지칭하는 용어, 제어 정보를 지칭하는 용어, 네트워크 객체(network entity)들을 지칭하는 용어, 장치의 구성 요소를 지칭하는 용어 등은 설명의 편의를 위해 예시된 것이다. 또한 이하 설명에서 사용되는 노드(node)를 식별하기 위한 용어, 메시지들을 지칭하는 용어, 네트워크 엔터티들 간의 인터페이스를 지칭하는 용어, 다양한 정보를 지칭하는 용어 등은 설명의 편의를 위해 예시된 것이다. 따라서, 본 개시가 후술되는 용어들에 한정되는 것은 아니며, 동등한 기술적 의미를 가지는 다른 용어가 사용될 수 있다.

본 개시는, 일부 통신 규격(예: 3GPP(3rd Generation Partnership Project))에서 사용되는 용어들을 이용하여 다양한 실시 예들을 설명하지만, 이는 설명을 위한 예시일 뿐이다. 본 개시의 다양한 실시 예들은, 다른 통신 시스템에서도, 용이하게 변형되어 적용될 수 있다.

도 1은 본 개시의 다양한 실시 예에 따른 사전에 진행하는 빔 북 생성 과정을 도시한 도면이다. 도 2는 본 개시의 다양한 실시 예에 따른 송수신 기기가 최적 송수신 빔을 찾기 위하여 빔 북 정보를 활용하여 빔 탐색을 수행하는 예시를 도시한 도면이다.

도1은 빔 북을 생성하는 예로써, 제조사에서 사전에 진행할 수 있다. 제조사에서는 사전에 빔 조향 벡터1(101)에서 빔 조향 벡터 Nt(102)까지 모든 가능한 빔 조향 벡터를 실측(probing)한 후, 실측한 빔 조향 벡터와 측정된 반사 방향을 확인하여 빔 북(110)에 저장할 수 있다.

도2는 송신 기기 및 수신 기기가 각각 최적의 송신 빔 및 수신 빔을 찾기 위하여 빔 북의 정보를 활용하여 빔 탐색을 수행하는 일 예시이다. 빔 북에 저장된 빔 조향 벡터를 송신 측(210)과 수신 측(220)에서 각각 적용하여 여러 방향의 송수신 빔으로 신호를 송수신 한 후, 측정된 수신 신호 세기를 기준으로 최적의 송신/수신 빔을 도출할 수 있다. 일 예로, 송신 측(210)에서 빔 조향 벡터1에서 빔 조향 벡터 Nt로 신호를 송신하고, 수신 측(220)에서 빔 조향 벡터1에서 빔 조향 벡터 Nt로 신호를 수신하였을 때 측정된 수신 신호 세기가 가장 큰 빔 조향 벡터를 선택하여 빔을 수립(beam establishment)할 수 있다.

도 3은 본 개시의 다양한 실시 예에 따른 RIS를 포함하는 무선 통신 시스템의 구조를 개략적으로 도시한 도면이다. 도 4는 본 개시의 다양한 실시 예에 따른 송수신 기기 직접 통신이 어려울 때 송신 신호를 수신 기기가 수신할 수 있게 반사해주는 장치를 도시한 도면이다.

도 3은 본 개시의 다양한 실시 예에 따른 Reconfigurable Intelligent Surface (RIS)를 포함하는 무선 통신 시스템의 배치 구조를 개략적으로 도시한 도면이다.무선 통신 시스템은 기지국(300), 단말(MTev) (301), RIS(302), RIS controller(303) 및 Admin(304)을 포함할 수 있다. 도 3을 참조하면, 기지국(base station, BS)(300)은 무선 인터넷 서비스를 제공하는 모든 상용 기기(예로 이동통신 기지국, Wi-Fi 무선 공유기)를 지칭할 수 있다. 단말(MT, mobile terminal로 표기)은 기지국이 제공하는 무선 인터넷 서비스를 제공 받는 사용 이동 단말(예로 스마트폰, Tablet PC 등)을 지칭 할 수 있다. 평가용 단말(MT_EV)(301)은 본 발명에서 제안하는 RIS 초기 설정 과정에 수반되는 여러 계측 및 RC와의 정보교환을 수행하는 이동 단말기를 지칭 할 수 있다. 실 사용 이동 단말기(예로 상용 스마트폰)에 RIS 설정 APP(application)을 설치하여 MT_EV로 사용할 수 있다. RIS(302)는 기지국/단말이 전송한 신호를 단말/기지국이 수신할 수 있도록 신호를 반사해주는 장치를 지칭 할 수 있다. RIS 단위 셀(Unit Cell)(302a)은 RIS(302)에서 무선 RF 신호를 반사하는 기본 단위를 지칭할 수 있다. 보통은 Patch Antenna로 구현 할 수 있다. RIS 단위 셀에서 신호가 반사될 경우, 입사 신호 대비 반사 신호의 진폭/위상 변화는 해당 단위 셀의 상태에 의해 결정 될 수 있다. 단위 셀은 한 개 이상의 상태에서 동작할 수 있다. RIS는 보통 수백 또는 그 이상의 RIS 단위 셀로 구성될 수 있다.

RIS Controller(RC)(303)는 RIS(302)를 특정 RIS Mode(모드)로 동작하도록 설정해주는 장치가 될 수 있다. RIS Mode는 RIS 설정의 기본 단위이며, RIS 단위 셀들 상태의 특정 조합(또는 패턴)을 지칭 할 수 있다. RIS 설치자(Admin)가 설정할 수 있는 RIS Mode는 사전에 RIS 제조사에서 결정하며, 모든 물리적으로 가능한 단위 셀 상태 조합의 집합 또는 그것의 부분 집합이 될 수 있다. RC(303)는 외부 기기와의 유선 또는 무선 OOB(Out-Of-Band) 연결을 지원하면 외부 기기와 초기 설정에 필요한 정보 교환을 담당할 수 있다.

RIS 설치자(Admin)(304)는 RIS 설치 기사/사용자/건물 관리인 등 RIS 설치 및 설정 권한이 있으며 설정 방법을 인지하고 있는 자를 지칭 할 수 있다.

본 개시의 다양한 실시 예에 따르면, RIS기반의 무선 통신 시스템에서 기지국 빔(beam) 및 RIS의 패턴을 효율적으로 운용 하는 기법에 대해 제안한다. RIS 모드는 RIS(302)의 기본 단위인 RIS 단위 셀(302a)의 위상(phase)값 또는 반사 패턴을 설정하여 설정할 수 있다. 도 3을 참조하면, RIS(302)는 RIS controller(303)에 의해 제어될 수 있다.

본 개시의 다양한 실시 예에 따르면, 기지국(300)과 음영 지역에 위치한 MT_EV(301)의 통신을 지원하기 위하여, RC(303)은 RIS(302)의 RIS 모드를 효율적으로 결정할 필요가 있다.

도 4는 본 개시의 다양한 실시 예에 따른 이유로 송수신 기기 직접 통신이 어려울 때 송신 신호를 수신 기기가 수신할 수 있게 반사해주는 장치를 도시한 도면이다.

도 4를 참조하면, RIS(302)는 예컨대, 주변 장애물(410)의 막힘 등 이유로 송수신 기기 직접 통신이 어려울 때 송신 신호(401)를 수신 기기가 수신(402)할 수 있게 반사해주는 장치이다. 기존 음영 지역 해소를 위한 방법으로 Repeater/Relay 등의 장치를 이용하는 경우는, 신호를 수신한 후 더 높은 수준의 증폭된 재전송 신호를 발생시키는 방식으로써 장치의 가격이 비싸고, 증폭된 신호가 주변 다른 기기에 간섭을 줄 수 있었다. 반면, 금속 반사 판을 설치하여 신호를 음영 지역 방향으로 반사시킬 수 있는데, 반사의 물리적 특성(정반사 법칙 등) 때문에 설치 시 각도 수동 조절 및 음영 지역 위치가 바뀌면 반사 판의 재설치 또는 재조정이 필요했다. 하지만 RIS를 사용하면 저렴한 가격으로 추가 간섭 신호 없이, RIS 설정만 잘 하면 원하는 방향으로 신호를 반사하여 손쉽게 음영 지역을 해소할 수 있다. RIS 설정의 목적은 반사 된 송신 신호가 수신 기기에 잘 전달될 수 있도록 최적의 반사 빔(402)을 형성하는 것이다. 즉, RIS 설정은 신호의 에너지를 특정 방향에 집중하기 위한 최적 빔 선택을 위한 것이다.

기존 아날로그 빔 포밍은 특정 위상 천이(phase shift) 값들을 복수의 안테나들에 적용하는 방식으로 구현되었고, 여러 안테나의 위상 천이 값들의 조합을 빔 조향 벡터(beam steering vector)로 지칭하였다. 이때, 빔의 방향과 빔 조향 벡터 간 대응 관계는 사전에 제조사에서 미리 확인하여 빔 북(Beam Book)에 저장하였다. 상기 빔 북 생성 및 빔 북 기반 빔 탐색이 가능했던 이유는 빔 포밍을 수행하는 개체와 신호 생성/수신 개체가 같은 개체(송신/수신 기기)이기에 사전에 제조사에서 각각의 빔 조향 벡터의 빔 조향 효과를 미리 실측을 통하여 확인할 수 있었고 실측 결과를 활용하여 빔 북에 포함시킬 특정 방향에 대응되는 빔 조향 벡터를 선정할 수 있었다.

RIS 설정의 목적도 최적의 반사 빔을 생성할 수 있는 RIS 모드를 찾아서 해당 RIS 모드로 설정하는 것이다. 만약 제조사에서 사전에 각 반사 방향에 대응되는 RIS 모드를 선정할 수 있다면 기존 빔 북 생성과 저장된 빔 북 기반의 최적 빔 탐색 방법을 사용하면 된다. 하지만 RIS의 반사 빔 패턴(방향, 빔 폭 등)은 1) 입사 빔 패턴과 2) RIS 모드의 조합에 의해 결정되므로, 입사 빔 패턴 고려 없이 특정 RIS 모드의 반사 빔 패턴을 알기 어렵다. 또한, 입사 빔 패턴은 RIS 설치 전까지는 알 수 없는 정보이기에 사전에 제조사에서 반사 빔 패턴과 RIS 모드 사이 대응 관계를 판단하기 어렵다. 따라서, 기존 빔 북 생성 및 빔 북 기반 최적 빔 탐색 방법을 RIS에 그대로 적용하기 어렵고, RIS 설치 상황에 따라 효율적으로 RIS 모드를 설정할 수 있는 방법이 요구된다.

도 4을 참조하면, 송신 기기 및 음영 지역에 위치한 수신 기기를 지원하기 위해 특정 RIS 모드로 설정된 RIS(302)를 나타낸다. 송신 측의 Nt 개의 빔(210)들 중 특정 빔(401)을 통해 송신되는 신호는 RIS(302)를 향하여 신호가 송신되고, RIS(302)에 의해 반사(402)되어 수신 기기에 도달할 수 있으며, 나머지 송신 빔을 통해 송신되는 신호들은 RIS(302)를 향하지 않아 신호가 RIS(302)를 이용하여 반사 되지 않거나 수신 기기에 도달하지 않을 수 있다.

본 개시의 다양한 실시 예에 따르면 기지국(300)과 RIS(302) 사이에 위치하는 음영 지역에 위치하는 단말(301), 및 통신 장애를 일으킬 수 있는 물체가 기지국(300)과 단말(301) 사이에 존재하는 경우, 또는 RIS를 새로운 곳에 설치하는 경우 등에서 최적의 송수신 빔을 탐색하기 위하여 RIS 모드를 신속하게 설정하는 방법을 제안한다.

도 5는 본 개시의 다양한 실시 예에 따른 m개의 RIS 모드에 대해 각각 Probing을 수행하는 일 예를 도시한 도면이다.

도5를 참조하면, m개의 RIS 모드(C1 내지 Cm)에 대해 각각 실측(Probing)을 수행하는 예시이다. 일 예로, 단말(301)은 특정 RIS 모드(501)에서 MT_EV의 하향 링크(downlink, DL) 품질을 측정하고 수신 신호 세기가 가장 큰 경우를 저장하는 과정(502)을 m번 반복함으로써 m개의 RIS 모드에 대한 RIS 실측을 수행(503)할 수 있다. 구체적으로는, MT_EV(또는 RIS)는 특정 RIS 모드 C1(501)에 대하여 기지국(일 예로, NR gNB)의 송신 빔(TX Beam 1~Nt) (504)으로 SSB(synchronization signal block) 를 하향 링크(down link, DL)를 통해 단말의 수신 빔1(RX Beam 1)(505)로 전송할 수 있다. 단말(301)은 수신 빔이 RX Beam 1로 고정되는 Tb시간 동안 송신 빔은 TX Beam 1에서 TX Beam Nt까지 스위칭(switching)하면서 수신 신호 세기를 측정할 수 있다. 단말(301)은 소정의 시간 후에 수신 빔에서 RX Beam 2로 스위칭하고, 마찬가지로 Tb 시간 동안 송신 빔은 TX Beam 1에서 TX Beam Nt까지 스위칭하면서 수신 신호 세기를 측정할 수 있다. 단말(301)은 이러한 과정을 RX Beam 1에서 RX Beam Nr까지 수신 신호 세기를 측정하여 측정된 수치 중 최강 수신 신호 세기를 저장할 수 있다. 단말(301)은 RIS 모드 C1에서의 측정이 끝나면 RIS 모드 C2 내지 RIS 모드 Cm까지 상기 과정을 반복할 수 있다.

결국, 최적의 RIS 모드를 찾는 실측 방법은, 각각의 RIS 모드(501)에 대해 기지국(gNB)과 단말(MT_EV)의 링크 품질을 측정한 후, 가장 좋은 링크 품질에 대응되는 최적 RIS 모드를 찾으면 된다. 하지만 후보 RIS 모드(candidate RIS Mode)의 선별 작업 없이 모든 설정 가능한 RIS 모드에 대해 단말(301)이 실측을 수행하는 건 (즉, exhaustive search) 현실적이지 않다. 또한 표 1처럼 설정 가능한 RIS 모드 수(m)는 RIS 단위 셀(302a) 수의 증가에 따라 기하 급수적으로 증가한다. 따라서, exhaustive search는 지나친 설정 지연을 발생시킬 수 있거나, RIS 설정이 영원히 끝나지 않을 수 있다. 표 2는 NR 기준으로 exhaustive search 시 발생 지연 예시이다. 표 2의 수치는 RIS 단위 셀(302a)이 가질 수 있는 상태 수가 4일 경우를 가정하였고, RIS 모드 수도 상대적으로 적은 경우를 가정하였기에, 실제 exhaustive search 지연은 이것보다 훨씬 길어질 수 있다.

표1. 설정 가능 RIS Mode 수

RIS 단위 셀 수(Width)	RIS 단위 셀 수(Height)	RIS Mode 수(4)^WxH
8	8	3.4e+38
32	32	Inf
80	40	Inf

표2. Exhaustive Search 시 발생하는 RIS Probing 지연

RIS Mode 수	SSB 주기 T_b(초)	수신 빔 수(N_r)	Exhaustive Search 지연(초)
100	0.02	10	20
1,000	0.02	10	200
10,000	0.02	10	2,000
100	0.02	25	50
1,000	0.02	25	500
10,000	0.02	25	5,000

따라서, RIS 모드 설정 시간을 단축 시키는 것이 요구된다. RIS에서 송신 신호를 반사 할 경우 반사 빔의 패턴(pattern)은 1) 입사 빔 패턴과 2) RIS 모드의 조합에 의해 결정될 수 있다. 이러한 RIS의 특징을 고려하여, 단말(301)은 RIS 설정 시 입사 빔 패턴을 실시간으로 알 수 있다면 해당 입사 빔 패턴을 활용하여 사전에 제조사에서 입사 빔 별로 선별한 후보 RIS 모드(Candidate RIS Mode)들에 대해서만 실측(probing)하여 최적 RIS 선정을 수행할 수 있고, exhaustive search에 비해 RIS 설정 시간을 대폭 줄일 수 있을 것이다.

도 6는 본 개시의 다양한 실시 예에 따른 passive RIS와 semi-passive RIS 구조를 도시한 도면이다.

RIS 단위 셀의 특성에 따라 RIS의 종류를 두가지로 나눌 수 있다. semi-passive RIS(502)와 passive RIS(501)는 입사 빔 패턴 분석을 RIS에서 자체적으로 수행할 지 아니면 MT_EV로 (RIS 설치 위치에서) 수행할 지로 나눌 수 있다. 도 6을 참조하면, passive RIS(501)는 RIS의 모든 단위 셀(501a)이 신호 반사 기능만 가지는 RIS를 지칭 할 수 있다. semi-passive RIS(502)는 RIS의 일부 단위 셀로써, semi-passive unit cell(502a)이 신호 반사 기능 및 수신 신호를 분석하여 무선 채널 추정을 할 수 있는 RIS를 지칭 할 수 있다. 구체적으로, 입사 빔 패턴을 분석하는 RIS 단위 셀(502)은 RC(303)로부터 획득한 입사 빔 분류 방식에 따라 특정 입사 빔에 대한 identifier(ID)를 획득하고, semi-passive RIS(502) 설정 시 RIS에서 입사 빔 패턴 분석을 자체적으로 수행하고, passive RIS(501)로 설정한 경우 RIS가 설치된 위치에서 MT_EV에서 입사 빔 패턴 분석을 수행할 수 있다.

도 7은 본 개시의 다양한 실시 예에 따른 입사 빔 별 후보 RIS 모드(candidate RIS Mode)에 대한 빔 북을 생성하는 일 예를 도시한 도면이다.

도 7을 참조하면, 입사 빔 i에 대하여 적용 가능한 Ci개의 RIS 모드(i.1 내지 i.Ci)에 따른 반사 빔을 도시할 수 있다. 또는 다른 입사각을 가지는 입사 빔 j 에 대하여 적용 가능한 Ci개의 RIS 모드(j.1 내지 j.Ci)에 따른 반사 빔을 도시할 수 있다. 입사 빔과 후보 RIS 모드들에 대한 정보를 입사 빔 별 빔 북에 기록하고 해당 빔 북을 RC(303)에 저장할 수 있다.

도 8은 본 개시의 다양할 실시 예들에 따른 RIS 설정 기본 절차를 설명하기 위한 도면이다.

도 8을 참조하여, RIS 설정 시 입사 빔 패턴 정보를 활용하여 설정 지연을 줄이는 본 개시의 실시 예들을 설명할 수 있다. 본 개시에서 RIS 설정 절차는 기본적으로 다음과 같다. Admin(304)은 MT_EV(301)를 자동 측정 모드로 설정(801)할 수 있다. MT_EV(301)는 RC(303)에게 OOB 인증 및 연결(802)(예시로 Wi-Fi/Bluetooth/BLE/Zigbee 등)을 시도할 수 있다. MT_EV(301)는 RC(303)에게 RIS 정보를 요청(803)하고, RC(303)는 MT_EV(301)에게 RIS 정보를 제공(804)할 수 있다. 예컨대, RIS 정보는 RIS 식별자(ID), semi-passive RIS 설정 여부, 후보 RIS 모드 리스트(candidate RIS mode list), passive RIS로 설정된 경우 입사 빔 분류 방식에 대한 정보 중 적어도 하나 이상을 포함할 수 있다. RIS 정보는 각 실시 예 별로 후술한다. MT_EV(301)는 RIS 실측(Probing)을 수행(805)할 수 있다. RIS 실측(Probing)의 수행(805)은 최적의 RIS 모드를 도출하기 위한 정보 수집을 목표로, 적어도 하나의 RIS 모드들에 대해, 해당 RIS 모드를 적용 할 경우 MT_EV(301)와 BS(300) 사이의 링크 품질(예: received signal strength indicator, RSSI)을 측정 및 저장하는 과정이 될 수 있다. MT_EV(301)는 RIS 실측(Probing) 결과를 활용하여 최적 RIS 모드 (RIS Mode K)를 도출(806)할 수 있다. MT_EV(301)는 RC(303)에게 최적 RIS 모드에 대한 정보를 전달하고, RC(300)는 RIS(302)를 최적 RIS Mode로 설정(807)하도록 할 수 있다. MT_EV(301)와 RC(303)는 OOB 연결을 종료하고(808), MT_EV(301)는 자동 측정 모드를 종료(809)하는 과정을 포함할 수 있다.

본 개시에서 상기와 같이 RIS 설정에 대한 기본 절차를 수행하면서 RIS 설정을 낮은 지연으로 수행하기 위하여 아래의 네 가지 실시 예를 더 포함할 수 있다.

1. 입사 빔 패턴 정보를 활용하여 RIS 설정하는 방법

본 개시의 일 실시 예에 의하면 제조사에서 사전에 RIS 설정하는 작업이 더 포함될 수 있다. 제조사의 사전 작업으로는 1) 입사 빔 패턴(입사각, 빔 폭 등)을 고려하여 입사 빔 분류 및 입사 빔 별 identifier (ID) 부여하고 2) 입사 빔 별 후보 RIS 모드(candidate RIS mode)들을 선정하여 빔 북에 기록하고, 해당 빔 북을 RC(303)에 저장하고 3) 입사 빔 분류 방식(예: 입사 빔 ID = f(Angle of Arrival, AoA))을 RC(303)에 저장하는 과정을 포함 할 수 있다.

도 9a은 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른, 입사 빔 분류 및 입사 빔 별 후보 RIS 모드(candidate RIS mode)들의 선정 예시를 설명하기 위한 도면이다. 도 9b는 본 개시의 다양한 실시 예에 따른, 반사 빔 별 후보 RIS 모드(candidate RIS mode) 선정 기준 예시를 설명하기 위한 도면이다. 도 9c는 본 개시의 다양한 실시 예에 따른 빔 폭 별 후보 RIS 모드 선정 및 빔 북 예시를 도시한 도면이다.

도 9a를 참조하면, 입사 방향(AoA(Elevation, Azimuthal))을 기준으로 입사 빔을 분류한 실시 예이다. 일 예로, 입사 빔이 AoA(0, 10)인 경우, 고도 각(elevation angle) 0도에 방위 각(azimuthal angle) 10도로 입사하는 입사 빔이고, 방위 각 10도인 입사 빔 1(901)에 대하여 Mode 1.1, Mode 1.2,.., Mode 1.C1에 따라 반사 빔을 도시한 것이다. 가령, 입사 빔을 방위 각으로 분류할 경우, 고도 각을 고정시키고, 방위 각이 10도인 경우 입사 빔 1(901), 방위 각이 20도인 경우 입사 빔 2(902),.., 방위 각이 170도인 경우 입사 빔 17(903)이라고 ID를 부여할 수 있다. 각 입사 빔 ID 별로 후보 RIS 모드는 C_ID 개 만큼 존재할 수 있다.

도 9b를 참조하면, 입사 빔의 입사 방향을 고정시켰을 때 반사 방향 별로 후보 RIS 모드(candidate RIS mode)를 선정한 예시이다. 가령, 반사 빔이 wide 빔(904)인지, narrow 빔(905)인지 여부로 반사 빔을 분류할 수 있다. wide 빔(904) 은 상대적으로 적은 RIS 모드로 후보 음영 지역을 해소할 수 있어 RIS 설정 시 RIS 실측 횟수가 줄어들게 되어 설정 지연이 줄어드는 효과가 있을 수 있다. 또한, 일정 수준의 사용자 이동성 지원이 가능하다. 따라서, RIS 설정 지연 또는 커버리지(coverage)를 중점적으로 고려할 경우, 반사 빔이 wide 빔(904) 쪽을 더 선호할 수 있다. 반면, narrow 빔(905)일 경우, 에너지를 더 좁은 방향으로 집중시켜 전달하기에 사용자 SNR(Signal to Noise Ratio) 향상에 유리하다. 따라서, SNR을 중점적으로 고려할 경우, 반사 빔이 narrow 빔(905) 쪽을 더 선호할 수 있다. 이러한 빔 폭 별 장단점을 고려하여 제조사 요구 사항에 부합하는 RIS 모드를 후보 RIS 모드에 포함시킬 수 있다.

도 9c를 참조하면, 입사 빔 별 후보 RIS 모드 선정 시, 반사 빔의 방향뿐만 아니라 반사 빔 폭도 같이 고려할 수 있다. 가령, ID가 1인 입사 빔1에 적용 가능한 후보 RIS 모드는 C개일 수 있고, Mode 1.1 내지 Mode 1.c로 빔 북에 저장될 수 있다. 그러나 ID가 2인 입사 빔2에 적용 가능한 후보 RIS 모드는 입사 빔1과는 다른 개수를 가질 수도 있다. 따라서 후보 RIS 모드(candidate RIS mode)의 개수는 입사 빔 별로 다를 수 있고, 빔 북의 입사 빔 별 column수(즉, 후보 RIS 모드 수)는 서로 다를 수 있다. 상기 빔 북은 RIS 설정 시 후보 RIS 모드(candidate RIS mode)를 참조할 수 있게 RC(303)에 저장될 수 있다.

도 10는 본 개시의 RIS 설정에 대한 semi-passive RIS인 경우 일 실시 예를 설명하기 위한 도면이다. 도 11는 본 개시의 RIS 설정에 대한 passive RIS인 경우 일 실시 예 설명하기 위한 도면이다.

도 10과 도 11을 참조하면, 각각 semi-passive RIS와 passive RIS에 대한 본 발명 실시 예를 도시한 것이다. 두 예시의 본질적인 차이는 입사 빔 패턴 분석을 RIS에서 자체적으로 수행할 지 아니면 MT_EV(301)로 수행할 지 여부에 있다. 도 8의 설명을 준용하여 실측 과정(probing)의 동작을 설명하면 다음과 같다.

본 개시의 일 실시 예에 따르면, MT_EV(301) 또는 RIS(302)는 입사 빔 패턴을 분석하고 RC(303)으로 부터 획득한 입사 빔의 분류 방식을 적용하여 입사 빔 정보를 획득할 수 있다(1000). RIS 설정이 semi-passive RIS(502)인 경우, RIS(302)에서 입사 빔의 패턴 분석을 자체적으로 수행하여 MT_EV(301)에게 RIS 정보(예컨대, RIS ID 및/또는 RIS의 capability(semi-passive RIS 인지 여부에 대한 정보)에 관한 내용 등)를 전달할 수 있으며, passive RIS(501)로 설정된 경우 RIS 정보에 입사 빔의 분류 방식에 대한 정보인 입사 빔 정보를 더 포함하여 MT_EV(301)에게 전달할 수 있고, RIS의 설치 위치에서 MT_EV(301)에서 입사 빔의 패턴을 분석할 수 있다. MT_EV(301)는 RC(303)에게 입사 빔 ID에 해당되는 후보 RIS 모드에 대한 정보(candidate RIS Mode list)를 요청하고, RC(303)은 semi-passive RIS(502) 에게 채널 추정을 요청(1002) 할 수 있다. 기지국(300)에서 송신 빔을 통해 SSB 신호를 수신한 semi-passive RIS(502)는 수신 강도가 최강인 입사 빔의 채널을 추정할 수 있다(1003). semi-passive RIS(502)는 추정한 채널 정보를 RC(303)에게 송신하고(1004), RC(303)은 수신한 채널 정보를 활용하여 입사 빔의 ID를 도출(1005)할 수 있다. RC(303)은 MT_EV에게 후보 RIS 모드에 대한 정보(candidate RIS Mode list)를 제공(1006)하고, MT_EV는 RC로부터 입사 빔 ID에 해당되는 후보 RIS 모드를 획득하여(1006) MT_EV(301)는 후보 RIS 모드(candidate RIS Mode)들 각각에 대해 실측(probing)을 수행할 수 있다(1007). MT_EV(301)는 실측(probing) 결과를 활용하여 최적의 RIS Mode 도출할 수 있다(1008). 최적의 RIS 모드(일 예로, RIS Mode K)로 설정하기 위하여 MT_EV(301)는 RC(303)에게 도출된 최적의 모드를 전달하고, RC(303)와의 OOB 연결을 종료시킬 수 있다.

도 11을 참조하면 passive RIS(501)로 설정된 경우에는, MT_EV(301)가 입사 빔에 대한 정보를 획득(1000)하면, MT_EV(301)는 RIS 가 설치된 위치에서 MT_EV(301)로 입사된 입사 빔 중 수신 강도가 최고로 강한 입사 빔에 대한 채널을 추정할 수 있다(1100). MT_EV(301)는 사전에 주어진 입사 빔에 대한 정보(예를 들어, 입사 빔의 입사 방향, 빔 폭 등 빔의 특징에 관한 정보)를 기반으로 입사 빔에 대한 ID를 도출하고(1101), RC(303)으로 입사 빔에 대한 ID를 제공하고 후보 RIS 모드에 대한 정보(candidate RIS Mode list)를 요청할 수 있다(1102). RC(303)은 후보 RIS 모드에 대한 정보(candidate RIS Mode list)를 MT_EV(301)에게 제공(1103)할 수 있다.이를 수신한 MT_EV(301)는 음영 지역에서 후보 RIS 모드 각각에 대한 실측(probing)을 수행(1104)한다. MT_EV(301)는 실측(probing)결과를 활용하여 최적의 RIS Mode를 도출할 수 있다(1105). 또는, RC(303)는 MT_EV(301)에게 후보 RIS 모드에 대한 정보로써 각 모드에 대한 직접적인 정보(예를 들어, mode 1, mode 3, mode 7,.., mode m)를 제공하는 것 외에도 특정 숫자 k를 MT_EV(301)에 전달하여 후보 RIS 모드가 총 k개의 RIS 모드가 있다는 정보를 제공할 수 있다. 예컨대, 특정 숫자 k와 대응되는 특정 모드와의 매핑(mapping)관계(예를 들어, 1(=mode 1), 2(=mode 3), 3(=mode 7),.., k(=mode m))가 RC(303)에 저장되어 있는 경우 MT_EV(301)는 1,2,..,k 중에서 RC(303)에게 특정 숫자(k)를 전달하면 RC(303)에서는 해당 숫자에 대응되는 RIS 모드(mode m)으로 설정할 수 있고, MT_EV(301)는 해당 RIS 모드(mode m)에 대하여 실측(probing)을 수행할 수 있다.

도 12는 본 개시의 방법 1의 실시 예에 대한 MT_EV(301)의 절차를 도식화 한 도면이다. passive RIS(501)로 설정된 경우 MT_EV(301)는 MT_EV(301)로 입사되는 입사 빔 패턴을 추정하고 semi-passive RIS(502)로 설정된 경우 RIS(302)가 직접 RIS(302)로 입사되는 입사 빔 패턴을 추정할 수 있다(1201). MT_EV(301) 또는 semi-passive RIS(502)는 사전에 주어진 입사 빔에 대한 정보(예를 들어, 입사 빔의 입사 방향, 빔 폭 등 빔의 특징에 관한 정보)를 이용하여 입사 빔에 대한 ID(예컨대, 입사 빔 ID=2)를 도출(1202)할 수 있다. MT_EV(301)는 사전에 주어진 후보 RIS 모드(candidate RIS mode)에 대한 정보를 조회(1203)하여 도출된 입시 빔 ID에 대응하는 후보 RIS 모드들(예컨대, 입사 빔 ID=2에 대응하는 후보 RIS 모드들(Mode 2.1, 2.2, ?? 2.c₂)을 식별하고, 식별된 후보 RIS 모드 각각에 대한 실측(probing)을 수행하고 최적의 RIS 모드를 도출(1204)하는 과정을 수행할 수 있다.

2. 입사 빔 패턴에 대한 정보와 RIS 모드에 대한 계층적 구조를 활용하여 RIS를 설정하는 방법.

본 개시의 다양한 실시 예에 따르면, 방법 1은 후보 RIS 모드에 대하여 순차적으로 실측(probing)하였으나, 방법 2는 입사 빔 별로 후보 RIS 모드를 계층적인 구조로 저장하고 MT_EV의 지리적 위치에 대한 정보를 실측(probing) 결과로부터 점진적으로 확보하여, 실측할 후보 RIS 모드(candidate RIS mode)의 범위를 점진적으로 줄임으로써 실측(probing) 시간을 한 단계 더 단축할 수 있다. 방법 2에서도 제조사의 사전 작업과 RIS 설정 작업을 포함할 수 있다.

본 개시의 다양한 실시 예에 따르면, 제조사의 사전 작업은 다음과 같을 수 있다.

1) 입사 빔 패턴 별로 입사 빔을 분류하거나 입사 빔 ID를 부여할 수 있다. 2) 입사 빔 별로 후보 RIS 모드에 대한 구조를 반사 방향 및/또는 반사 빔 폭을 기준으로 점진적 혹은 계층적으로 설계할 수 있다. 계층적 구조로 설계된 후보 RIS 모드에 대한 기록을 빔 북(110)에 기록하여 RC(303)에 저장할 수 있다 3) 입사 빔에 대한 분류 방식(예를 들어, 입사 빔 ID = f(AoA))을 RC(303)에 저장할 수 있다.

본 개시의 다양한 실시 예에 따르면, 후보 RIS 모드의 계층적 구조에 대한 예시는 다음과 같을 수 있다.

1) 반사 방향이 서로 다른 복수 개의 Wide 빔에 대응되는 RIS Mode를 선정하고 Root(母) 노드(예를 들어, 도 14의 mode 1.0.0, mode 2.0.0, mode 3.0.0) 로 정의할 수 있다. 2) 각각의 Root 노드 별로 후보 RIS 모드에 대한 Tree 구조를 설계할 수 있다. (예를 들어, 도 14의 mode 1.0.0을 Root로 하는 mode 1.1.0, mode 1.2.0, mode 1.3.0) 3) 반사 빔의 빔 폭이 Wide에서 Narrow 순으로 좁아질수록, 반사 빔 방향에 대해 연관성이 높아진다. 즉, Root 노드와 하위 계층에 있는 후보 RIS Mode 사이에 부모 자식 (母子) 관계로 형성될 수 있다.

도 13은 본 개시의 방법 2의 실시 예에 따른 입사 빔 별 후보 RIS 모드에 대한 계층 구조 예시를 설명하기 위한 도면이다. 도 14는 본 개시의 다른 실시 예에 따른 계층적 실측(probing)을 통한 최적 RIS 도출 실시 예를 설명하기 위한 도면이다. 도 15는 본 개시의 다른 실시 예에 대한 MT의 절차를 설명하기 위한 도면이다.

도 13을 참조하면, 본 개시의 다른 실시 예에 따라, 입사 빔 별로 후보 RIS 모드에 대한 계층적 구조를 적용한 실시 예를 도시한 것이다. 입사 빔 별로 설계 된 계층적 구조에서 root 노드의 개수, root 노드에 딸린 후보 RIS 모드들의 개수 등은 변경될 수 있다. 가령, 입사 빔 i에 대한 후보 RIS 모드에 대한 Tree 구조와 입사 빔 j에 대한 후보 RIS 모드에 대한 Tree 구조는 서로 다를 수 있다.

본 개시의 다른 실시 예에 따르면, 후보 RIS 모드에 대한 계층적 구조로 RIS를 설정하는 과정에 대하여 도시할 수 있다. RIS 설정 절차는 다음과 같을 수 있다. 1) 입사 빔 패턴을 분석하여 MT_EV 는 입사 빔에 대한 ID를 획득하고, 2) MT_EV 는 RC에게 입사 빔 ID에 해당하는 후보 RIS 모드에 대한 정보를 요청하고 3) MT_EV 는 RC로부터 입사 빔 ID에 해당하는 계층적 구조로 후보 RIS 모드들을 획득하고, 4) MT_EV 는 계층적 구조에 따라 실측(probing)을 수행하고 5) MT_EV 는 실측(probing)결과를 활용하여 최적의 RIS 모드를 도출할 수 있다.

도 14를 참조하면, 계층적 구조에 따른 실측(probing)은 아래와 같은 절차를 수행할 수 있다.

1) MT_EV 는 Tree의 root 노드에 해당하는 root RIS 모드(예를 들어, wide 빔으로 분류된 RIS 모드)들에 대한 실측(probing)을 먼저 수행(예: 도 14의 1^st Round)할 수 있다. 예를 들어, wide 빔 별로 분류된 후보 RIS 모드에 있어서, 빔 방향은 다양하고 빔 폭이 가장 큰 후보 RIS 모드들인 Mode 1.0.0, Mode 2.0.0 및 Mode 3.0.0에 대하여 먼저 실측(probing)을 수행할 수 있다. 2) MT_EV(301)는 먼저 실측된 Root RIS 모드에 대한 링크 품질을 측정한 결과 중 가장 링크 품질이 좋은 RIS 모드(예를 들어, Mode 1.0.0)를 저장하고, 해당 RIS mode와 비슷한 빔 방향을 가지고 보다 narrow빔에 해당하는 자식 RIS 모드들에 대한 실측(probing)을 수행(예: 도 14의 2^nd Round)할 수 있다. 예를 들어, 도 14의 Mode 1.0.0의 자식 RIS 모드는 Mode 1.1.0, Mode 1.2.0, 및 모드 1.3.0이 될 수 있다. 3) MT_EV(301)는 자식 RIS 노드들에 대하여 링크 품질을 측정한 결과 중 가장 링크 품질이 좋은 자식 RIS 모드(예를 들어, Mode 1.3.0)를 저장하고, 해당 RIS 모드의 자식 노드에 대하여 실측(probing)을 수행할 수 있다. 4) MT_EV(301)는 root에서 자식 노드까지 실측(probing)을 수행하면서 자식 노드들 중 더이상 narrow 한 빔 폭을 가지는 RIS 모드가 없을 때까지 과정 3)을 반복 할 수 있다. 예를 들어, Mode 1.3.0과 비슷한 방향을 가지고 더 narrow 한 자식 노드(예: 도 14의 3^rd Round)인 Mode 1.3.1 및 Mode 1.3.2를 실측하고, 더 이상 narrow한 빔을 가지는 RIS 모드는 없으므로 종료할 수 있다. 5) MT_EV(301)는 실측(probing)을 종료하고 저장된 실측 결과를 활용하여 최적의 RIS 모드를 선정할 수 있다.

도 15는 본 개시의 방법 2의 실시 예에 대한 MT_EV(301)의 절차를 설명하기 위한 도면이다.

본 개시의 다양한 실시 예에 따르면, RIS(302)가 passive RIS(501)로 설정된 경우 MT_EV(301)는 MT_EV(301)로 입사되는 입사 빔 패턴을 추정하고 semi-passive RIS(502)로 설정된 경우 RIS(302)가 직접 입사 빔 패턴을 추정할 수 있다(1501). RC(303)으로부터 수신한 정보에 기반하여 MT_EV(301) 또는 semi-passive RIS(502)는 사전에 주어진 입사 빔에 대한 정보(예를 들어, 입사 빔의 입사 방향, 빔 폭 등 빔의 특징에 관한 정보)로 입사 빔에 대한 ID를 도출(1502)할 수 있다. MT_EV(301)는 사전에 주어진 후보 RIS 모드(candidate RIS mode)에 대한 정보로써, 입사 빔 별 계층적 구조로 저장된 후보 RIS 모드에 대한 빔 북을 조회(1503)할 수 있다. MT_EV(301)는 후보 RIS 모드에 대하여 상위 계층(root)부터 계층적으로 실측(probing)을 수행하고 최적의 RIS 모드를 도출(1504)하는 과정을 포함할 수 있다.

3. 입사 빔 패턴 정보와 기계 학습(machine learning, ML)을 활용한 RIS 선정 방법.

본 개시의 다양한 실시 예에 따르면, 방법 1은 입사 빔 별로 후보 RIS 모드에 대하여 순차적으로 실측(probing)하였으나, 방법 3는 제조사에서 입사 빔 별로 선정한 feature RIS 모드에 대해 실측(probing)을 수행 후, 해당 결과를 사전에 입사 빔 별로 훈련된 ML 모델의 feature(ML 모델의 입력값)로 활용하여 최적의 RIS 모드 (ML 모델의 출력값)를 도출함으로써, 실측(probing) 시간을 한 단계 더 단축할 수 있다. 방법 3에서도 제조사의 사전 작업과 RIS 설정 작업을 포함할 수 있다.

1) 입사 빔 패턴 별로 입사 빔을 분류하고, 입사 빔에 대한 ID를 부여할 수 있다. 2) 입사 빔 별로 복수 개의 features RIS 모드를 선정하고 입사 빔 별로 ML 모델 구조를 설계할 수 있다. 3) 입사 빔 별로 기계 학습에 사용될 훈련 샘플들(training samples)을 수집하고 ML 모델을 훈련시킬 수 있다(training). 이때 모델은 features와 label로 나타낼 수 있는데, feature는 features RIS 모드의 링크 품질을 측정한 결과값이 될 수 있고, label은 최적 MIS 모드가 될 수 있다. 4)입사 빔 별로 훈련된 ML 모델에 대한 파라미터(parameter)을 RC(303)에 저장할 수 있다. 5) 입사 빔 분류 방식(예를 들어, 입사 빔 ID= f(AoA))을 RC(303)에 저장할 수 있다.

도 16a는 본 개시의 방법 3의 실시 예에 따른 입사 빔 별 Feature RIS Mode 및 ML 모델 설계 예시를 설명하기 위한 도면이다. 도 16b는 본 개시의 방법 3의 실시 예에 따른 입사 빔 별 ML 모델 훈련에 대한 예시를 설명하기 위한 도면이다.

도 16을 참조하면, 입사 빔 별 feature RIS 모드와 ML 모델에 대한 실시 예이다. 입사 빔(예: 도 16의 입사 빔 i, 입사 빔 j)별로 특정된 ML 모델(1601)과 feature RIS 모드(1602)를 가질 수 있다. 입사 빔 별 feature RIS 모드(1602)는 제조사에서 해당 입사 빔 적용 시 RIS 모드들의 반사 빔 조향 특징을 고려하여 선정할 수 있다. 가령, 입사 빔 i에 대한 feature RIS 모드(1602)는 ML 모델(1601)의 입력값이 될 수 있으며, RIS 모드 각각에 대하여 Rⁱ ₁, Rⁱ ₂,.., Rⁱ _Fi 로 표기 될 수 있다. 입사 빔 j에 대한 feature RIS 모드(1602)는 ML 모델(1601)의 입력값이 될 수 있으며, RIS 모드 각각에 대하여 R^j ₁, R^j ₂,.., R^j _Fj 로 표기 될 수 있다.

본 개시의 다양한 실시 예에 따르면, 입사 빔 별 훈련 샘플(training sample)을 수집하는 과정에 대한 실시 예는 다음과 같을 수 있다. 1) 계측기(Rx)(예: 도 3의 MT_EV(301), 도 17의 RX(1702))의 위치를 바꿔가면서 각각의 위치에서 각각의 RIS 모드를 적용할 경우에 링크 품질(예컨대, 수신된 신호 강도의 지표 received signal strength indicator, RSSI)을 측정 할 수 있다. 2) 계측기(Rx)의 각 위치에서의 최적 RIS 모드를 선정하여 해당 훈련 샘플(training sample)의 label(예컨대, ML 모델의 결과값)으로 사용할 수 있다. 3) 계측기(Rx)의 각 위치에서의 feature RIS 모드(1602)들에 대응되는 링크 품질 값을 저장하여 해당 훈련 샘플(training sample)의 feature(ML 모델의 입력값)로 사용할 수 있다. 최종 수집한 훈련 샘플(training sample)수는 측정에 사용된 계측기(Rx) 위치 수와 같다. 또는 계측기(Rx) 위치가 고정된 경우, 최종 수집한 훈련 샘플(training sample)수는 입사 빔의 수와 같을 수 있다. 일 예로, 계측기(RX)의 입사 빔이 i인 경우, F_i 개의 RIS 모드 Rⁱ ₁, Rⁱ ₂,.., Rⁱ _Fi 각각에 대하여 RSSI 값을 입력 값으로 하여 ML 모델을 훈련시킬 수 있다. 입사 빔이 i에 대하여 링크 품질 값이 가장 큰 최적의 RIS 모드가 label(ML 모델의 결과값)이 되도록 ML 모델을 훈련시킬 수 있다. 마찬가지로 입사 빔이 j인 경우에 대하여 features는 RIS 모드 R^j ₁, R^j ₂,.., R^j _Fj 각각에 대한 RSSI 값이 될 수 있고, 최적의 RSSI 를 가지는 최적 RIS 모드를 label로 하여 ML 모델을 훈련시킬 수 있다.

도 16b를 참조하면, 입사 빔 별 기계 학습(ML)에 따른 ML 모델에 대한 예시를 도시한다. 입사 빔이 훈련 샘플(training sample)인 경우, 입사 빔 1 내지 입사 빔 q 각각에 대하여 ML 모델을 학습할 수 있다. 입사 빔1에 대한 최적의 RIS 모드를 도출하도록 훈련시킨 후 ML 모델 1이 도출될 수 있다. 마찬가지로 입사 빔 q에 대한 최적의 RIS 모드를 도출하도록 훈련된 ML 모델 q가 도출될 수 있다. 각각의 ML 모델 1 내지 ML 모델 q는 입사 빔의 수와 같을 수 있다. 또한 각각의 ML 모델 1 내지 ML 모델 q가 가지는 모델 내부의 계층(layer)의 수 또는 노드 수 등 특성은 각각 다를 수 있다.

도 17은 본 개시의 방법 3의 실시 예에 따른 RX 위치 별 ML 모델 훈련 예시를 설명하기 위한 도면이다.

도 17을 참조하면, 계측기(1702)의 위치 별로 수집한 훈련 샘플(training sample)들을 활용하여 ML 모델(1601)을 훈련시키는 실시 예이다. 송신 신호 발생기(1701) 및 수신 신호 계측기(1702)는 RIS(302)를 향해 안테나를 배치 시키고, 계측기(1702)의 위치를 이동하면서 각 위치별로 ML 모델을 훈련 및 도출할 수 있다. 신호 발생기(1701) 또는 RIS(302)의 위치를 바꿔가면서 모든 입사 빔에 대하여 각각 ML 모델을 훈련시킬 수 있다. 계측기(1702)의 위치 별 ML 모델을 서로 독립적으로 훈련시켜도 되고, ML 모델 훈련을 순차적으로 수행하되, 훈련 완료 ML 모델의 훈련 결과를 다음 ML 모델 훈련에 활용(transfer learning)해도 된다.

도 18은 본 개시의 방법 3의 실시 예에 따른 semi-passive RIS에 대한 동작을 도시한 도면이다. 도 19은 본 개시의 방법 3의 실시 예에 따른 passive RIS에 대한 동작을 도시한 도면이다.

본 개시의 다양한 실시 예에 따르면, ML 을 활용한 RIS 설정 작업은 다음과 같을 수 있다. 1) MT_EV(301) 또는 RIS(302)는 입사 빔 패턴을 분석하여 입사 빔 ID을 획득하고 2) MT_EV(301)는 RC로부터 입사 빔 ID에 해당되는 ML 모델 파라미터(parameter) 및 feature RIS 모드에 대한 정보를 획득하고 3) MT_EV(301)는 feature RIS 모드에 대해 실측(probing)을 수행하고 4) MT_EV(301)는 실측(probing) 결과를 ML 모델에 입력하여 최적 RIS Mode 도출할 수 있다.

도 18과 도 19를 참조하면, RIS(302)가 각각 semi-passive RIS와 passive RIS로 설정된 경우에 대한 본 발명 실시 예를 도시한 것이다. 두 예시의 본질적인 차이는 입사 빔 패턴 분석을 RIS(302)에서 자체적으로 수행할 지 아니면 MT_EV(301)로 수행할 지 여부에 있다. RIS 설정 과정은 도 8의 설명을 준용할 수 있다.

본 개시의 일 실시 예에 따르면, MT_EV(301)는 RC(303)으로 부터 획득한 RIS 정보를 수신할 수 있다. RIS 설정이 semi-passive RIS(502)인 경우 MT_EV(301)는 RC(303)에게 입사 빔 ID에 해당되는 ML 모델 파라미터(parameter) 및 feature RIS 모드에 대한 정보를 요청(1801)하고, RC(303)은 semi-passive RIS(502) 에게 채널 추정을 요청(1802) 할 수 있다. 기지국(300)에서 송신 빔을 통해 SSB 신호를 수신한 semi-passive RIS(502)는 수신 강도가 최강인 입사 빔의 채널을 추정할 수 있다(1803). semi-passive RIS(502)는 추정한 채널 정보를 RC(303)에게 송신하고(1804), RC(303)은 수신한 채널 정보를 활용하여 입사 빔의 ID를 도출(1805)할 수 있다. RC(303)은 MT_EV(301)에게 입사 빔 ID에 해당되는 ML 모델 파라미터(parameter) 및 feature RIS 모드에 대한 정보(예: feature RIS Mode list)를 제공(1506)하고, MT_EV(301)는 RC로부터 feature RIS 모드 각각에 대해 실측(probing)을 수행하고(1507) MT_EV(301)는 실측(probing) 결과와 ML 모델을 활용하여 최적의 RIS Mode 도출할 수 있다(1508). 최적의 RIS 모드(일 예로, RIS Mode K)로 설정하기 위하여 MT_EV(301)는 RC(303)에게 도출된 최적의 모드를 전달하고, RC(303)와의 OOB 연결을 종료시킬 수 있다.

도 19를 참조하면, RIS(302)가 passive RIS(501)로 설정된 경우에는 MT_EV(301)가 RIS 정보를 수신하고, MT_EV(301)는 RIS 가 설치된 위치에서 MT_EV(301)로 입사된 입사 빔 중 수신 강도가 최고로 강한 입사 빔에 대한 채널을 추정할 수 있다(1900). MT_EV(301)는 사전에 주어진 입사 빔에 대한 정보(예를 들어, 입사 빔의 입사 방향, 빔 폭 등 빔의 특징에 관한 정보)에 기반하여 입사 빔에 대한 ID를 도출하고(1901), RC(303)으로 입사 빔에 대한 ID를 제공하고, 입사 빔 ID에 해당되는 ML 모델 파라미터(parameter) 및 feature RIS 모드에 대한 정보를 요청할 수 있다(1902). RC(303)은 입사 빔 ID에 해당되는 ML 모델 파라미터(parameter) 및 feature RIS 모드에 대한 정보(예: feature RIS Mode list)를 제공(1903)하고, 이를 수신한 MT_EV(301)는 feature RIS 모드 각각에 대한 실측(probing)을 수행(1904)한다. MT_EV(301)는 실측(probing)결과와 ML 모델을 활용하여 최적의 RIS Mode를 도출할 수 있다(1905).

4. 입사 빔 패턴에 대한 정보와 음영 지역에 대한 위치 정보를 동시에 활용하여 RIS를 설정하는 방법.

본 개시의 다양한 실시 예에 따르면, 방법 1은 입사 빔 별로 후보 RIS 모드(candidate RIS mode)에 대하여 순차적으로 실측(probing)하였으나, 방법 4는 제조사에서 입사 빔 정보와 음영 지역에 대한 위치 정보를 동시에 사용하여 실측(probing) 절차 없이 최적의 RIS 모드를 도출하여 RIS 설정 시간을 최소화 할 수 있다. 방법 4는 제조사의 사전 작업과 RIS 설정 작업을 포함할 수 있다.

1) 입사 빔 패턴 별로 입사 빔을 분류하고, 입사 빔에 대한 ID를 부여할 수 있다. 2) RIS가 반사 가능한 후보 음영 지역(방향 및/또는 거리를 고려 할 수 있다)을 분류할 수 있다. 분류된 후보 음영 지역에 대한 ID를 부여할 수 있다. 3) 각 후보 음영 지역에 대한 입사 빔 ID 별로 최적의 RIS 모드를 도출하여 빔 북에 기록하고, 빔 북을 RC(303)에 저장할 수 있다. 4)입사 빔 ID 및 후보 음영 지역 ID에 대한 분류 방식(예를 들어, 입사 빔 ID=f(AoA), 후보 음영 지역 ID=f(AoA, distance))을 RC(303)에 저장할 수 있다.

도 20는 본 개시의 방법 4의 실시 예에 따른 빔 북 예시를 도시한 도면이다.

도 20을 참조하면, 입사 빔과 음영 지역의 위치를 동시에 고려한 빔 북을 도시한 것이다. 제조사는 사전에 {입사 빔 ID, 후보 음영 지역 ID} 각각의 조합에 대한 최적 RIS 모드의 도출 및 빔 북에 저장할 수 있다. 가령, 입사 빔 ID가 i이고, 후보 음영 지역의 ID가 j인 경우에 최적의 RIS 모드는 Mode i.j로 표기하여 저장할 수 있다.

본 개시의 다양한 실시 예에 따르면, RIS 설정 작업은 다음과 같을 수 있다.

1) MT_EV 또는 RIS는 입사 빔 패턴 별로 입사 빔을 분류하고, 입사 빔에 대한 ID를 부여할 수 있다. 2) MT_EV는 RIS 또는 RIS에 부착되어 있는 QR 코드를 카메라로 촬영할 수 있다. 3) MT_EV 는 RIS 또는 촬영한 QR 코드 이미지를 분석하여 음영 지역에 위치한 MT_EV의 위치로써 RIS와의 각도 및/또는 거리를 도출할 수 있다. 4) 입사 빔 정보와 음영 지역에 위치한 MT_EV의 위치 정보를 동시에 활용하여 빔 북에서 RIS 모드를 조회하여 최적 RIS 모드를 설정할 수 있다.

도 21는 본 개시의 방법 4의 실시 예에 따른 semi-passive RIS에 대한 동작을 도시한 도면이다. 도 22는 본 개시의 방법 4의 실시 예에 따른 passive RIS에 대한 동작을 도시한 도면이다. 도 23은 본 개시의 방법 4의 실시 예에 따른 음영 지역 ID를 도출하는 방법을 도시한 도면이다.

본 개시의 다양한 실시 예에 따르면, MT_EV(301)는 RC(303)으로 부터 획득한 RIS 정보를 수신할 수 있다. RIS 설정이 semi-passive RIS(502)인 경우 MT_EV(301)는 RC(303)에게 입사 빔 ID 및 RIS 모드에 대한 정보를 획득(2101)하고, RC(303)은 semi-passive RIS(502)에게 빔 북을 요청(2102) 할 수 있다. RC(303)은 semi-passive RIS(502) 에게 채널 추정을 요청(2103) 할 수 있다. 기지국(300)에서 송신 빔을 통해 SSB 신호를 수신한 semi-passive RIS(502)는 수신 강도가 최강인 입사 빔의 채널을 추정할 수 있다(2104). semi-passive RIS(502)는 추정한 채널 정보를 RC(303)에게 송신하고(2105), RC(303)은 수신한 채널 정보를 활용하여 입사 빔의 ID를 도출(2105)할 수 있다. RC(303)은 MT_EV(301)에게 입사 빔 ID에 해당되는 빔 북을 제공(2107)할 수 있다. MT_EV(301)는 음영 지역의 ID를 도출하고(1508), 수신한 빔 북 중에서 음영 지역의 ID에 해당하는 최적의 RIS 모드를 조회(2109)할 수 있다. RC(303)에게 도출된 최적의 모드를 전달하고, RC(303)와의 OOB 연결을 종료시킬 수 있다.

도 22를 참조하면, RIS(302)가 passive RIS(501)로 설정된 경우에는 MT_EV(301)가 RIS 정보를 수신하고, MT_EV(301)는 RC(303)에게 입사 빔 ID 및 RIS 모드에 대한 정보를 획득한 경우, MT_EV(301)는 RIS 가 설치된 위치에서 MT_EV(301)로 입사된 입사 빔 중 수신 강도가 최고로 강한 입사 빔에 대한 채널을 추정할 수 있다(2200). MT_EV(301)는 사전에 주어진 입사 빔에 대한 정보(예를 들어, 입사 빔의 입사 방향, 빔 폭 등 빔의 특징에 관한 정보)를 기반으로 입사 빔에 대한 ID를 도출하고(2201), RC(303)으로 입사 빔에 대한 ID를 제공하고, 해당 입사 빔 ID에 대한 빔 북을 요청할 수 있다(2202). RC(303)은 해당 입사 빔에 대한 빔 북을 제공(2203)할 수 있다. MT_EV(301)는 음영 지역에 대한 ID를 도출(2104)하고, 빔 북 중에서 해당 지역에 대한 최적의 RIS Mode를 조회할 수 있다(2105).

도 23를 참조하면, 음영 지역의 ID를 도출하는 방법은 일 예로, 음영 지역에서 Admin(304)가 MT_EV(301)의 카메라로 RIS를 촬영하거나(2301) RIS에 부착된 이미지(2302) 예컨대, QR 코드를 촬영하여 해당 이미지(2303)를 분석하여 MT_EV(301)와 RIS 간 상대적인 위치(각도 또는 거리)를 산출할 수 있다. 상대적인 위치에 대한 정보로 음영 지역을 구별하고, 각 음영 지역에 대한 ID를 도출할 수 있다.

본 개시의 다양한 실시 예에 따르면, 기존의 기지국 및 단말의 표준 및 HW/SW 구현 방식에 대한 변경 없이, RIS 도입만으로 기존의 상용 무선 통신 서비스의 품질을 향상시킬 수 있을 것이다. RIS 설정을 자동화하여 일반 사용자도 손쉽게 최적의 RIS 설정을 수행할 수 있을 것이다. 이는 RIS 제품의 보편화에 기여할 수 있다. 최적 RIS 설정에 필요한 RIS 실측(probing)을 효율적으로 수행하여 RIS 설정 시간을 통상의 가전 기기를 설정과 같은 지연 수용 가능 수준으로 단축시킬 수 있다. 이로써 사용자 QoE(quality of experience)를 향상시킬 수 있다.

도 24은 본 개시의 일 실시 예에 따른 단말의 내부 구조를 개략적으로 도시한 도면이다.

도 24을 참조하면, 단말(2400)은 송수신부(2410), 제어부(2420), 및 저장부(2430)를 포함할 수 있다. 제어부(2410)는, 회로 또는 어플리케이션 특정 통합 회로 또는 적어도 하나의 프로세서라고 정의될 수 있다.

송수신부(2410)는 다른 네트워크 엔티티와 신호를 송수신할 수 있다. 송수신부(2410)는 예를 들어, RIS로부터 반사된 빔(들)을 통해 기지국의 동기 신호를 수신하거나, 동기 신호에 대한 측정 보고를 기지국에 전송할 수 있다.

제어부(2420)는 본 개시에서 제안하는 실시 예들에 따른 단말(2400)의 전반적인 동작을 제어할 수 있다. 예를 들어, 제어부(2420)는 도 6 내지 도 16을 참고하여 전술한 절차에 따른 동작을 수행하도록 각 블록 간 신호 흐름을 제어할 수 있다. 예컨대, 제어부(2420)는 전술한 실시 예들에 따른 기지국으로부터 수신한 복수의 동기 신호들을 측정하는 것과 같은 본 개시에서 제안하는 동작을 제어할 수 있다.

저장부(2430)는 송수신부(2410)를 통해 송수신되는 정보 및 제어부(2420)를 통해 생성되는 정보 중 적어도 하나를 저장할 수 있다. 예를 들어, 저장부(2430)는 전술한 실시 예에 따른 타이밍에 대한 정보 등을 저장할 수 있다.

도 25은 본 개시의 일 실시 예에 따른 기지국의 내부 구조를 개략적으로 도시한 도면이다.

도 25을 참조하면, 기지국(2500)은 송수신부(2510), 제어부(2520), 및 저장부(2530)를 포함할 수 있다. 제어부(2510)는, 회로 또는 어플리케이션 특정 통합 회로 또는 적어도 하나의 프로세서라고 정의될 수 있다.

송수신부(2510)는 다른 네트워크 엔티티와 신호를 송수신할 수 있다. 송수신부(2510)는 예를 들어, RC에게 제어신호를 전송하거나 단말에게 동기 신호를 전송할 수 있다.

제어부(2520)는 본 개시에서 제안하는 실시 예들에 따른 기지국(2500)의 전반적인 동작을 제어할 수 있다. 예를 들어, 제어부(1820)는 도 6 내지 도 16을 참고하여 전술한 절차에 따른 동작을 수행하도록 각 블록 간 신호 흐름을 제어할 수 있다. 예컨대, 제어부(2520)는 전술한 실시 예들에 따른 타겟 음영 지역에 대한 기지국(2500)의 최적 빔 및 RIS의 최적 반사 패턴을 결정하는 것과 같은 본 개시에서 제안하는 동작을 제어할 수 있다.

저장부(2530)는 송수신부(2510)를 통해 송수신되는 정보 및 제어부(2520)를 통해 생성되는 정보 중 적어도 하나를 저장할 수 있다. 예를 들어, 저장부(2530)는 전술한 실시 예에 따른 타이밍에 대한 정보 등을 저장할 수 있다.

도 26는 본 개시의 일 실시 예에 따른 RC의 내부 구조를 개략적으로 도시한 도면이다.

도 26를 참조하면, RC(2600)는 송수신부(2610), 제어부(2620), 및 저장부(2630)를 포함할 수 있다. 제어부(2610)는, 회로 또는 어플리케이션 특정 통합 회로 또는 적어도 하나의 프로세서라고 정의될 수 있다.

송수신부(2610)는 다른 네트워크 엔티티와 신호를 송수신할 수 있다. 송수신부(2610)는 예를 들어, 기지국으로부터 제어신호를 수신할 수 있다.

제어부(2620)는 본 개시에서 제안하는 실시 예들에 따른 RC(2600)의 전반적인 동작을 제어할 수 있다. 예를 들어, 제어부(2620)는 도 6 내지 도 16을 참고하여 전술한 절차에 따른 동작을 수행하도록 각 블록 간 신호 흐름을 제어할 수 있다. 예컨대, 제어부(2620)는 전술한 실시 예들에 따른 제어신호에 기반하여 RIS를 제어하는 것과 같은 본 개시에서 제안하는 동작을 제어할 수 있다.

저장부(2630)는 송수신부(2610)를 통해 송수신되는 정보 및 제어부(2620)를 통해 생성되는 정보 중 적어도 하나를 저장할 수 있다. 예를 들어, 저장부(2630)는 전술한 실시 예에 따른 제어신호 등을 저장할 수 있다.

이상에서 본 명세서와 도면에 개시된 실시 예들은 본 개시의 기술 내용을 쉽게 설명하고, 이해를 돕기 위해 특정 예를 제시한 것일 뿐이며, 본 개시의 범위를 한정하고자 하는 것은 아니다. 또한, 상술한 여러 가지 실시 예들 중 하나 이상이 결합되어 수행될 수 있음은 물론이다. 따라서, 본 개시의 범위는 여기에 개시된 실시 예들 이외에도 본 개시를 바탕으로 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.

Claims

무선 통신 시스템에서 단말의 방법에 있어서,
RC(RIS controller)로부터 RIS(reconfigurable intelligent surface) 정보를 수신하는 과정;
상기 단말로 입사하는 입사 빔을 식별하는 과정;
상기 RC에게 상기 식별된 입사 빔에 대한 정보를 제공하고, 후보 RIS 모드에 대한 정보를 요청하는 과정;
상기 후보 RIS 모드에 대한 정보를 수신하는 과정;
상기 후보 RIS 모드에 대하여 실측(probing)하는 과정;
상기 실측 결과를 활용하여 상기 후보 RIS 모드 중에서 최적의 RIS 모드를 도출하는 과정; 및
상기 최적의 RIS 모드에 대한 정보를 상기 RC 를 통해 RIS 로 송신하는 과정을 포함하는 방법.
제1항에 있어서, 상기 RIS 정보는 RIS의 identifier(ID)를 포함하는 정보이고, 상기 후보 RIS 모드에 대한 정보는 입사 빔 별로 분류되는 후보 RIS 모드의 리스트를 포함하는 것인 방법.
제1항에 있어서, 상기 후보 RIS 모드 중에서 반사 빔의 빔 폭이 가장 큰 후보 RIS 모드부터 실측하는 과정;
상기 먼저 실측된 상기 후보 RIS 모드 중에서 수신신호세기가 가장 큰 후보 RIS 모드를 선택하는 과정; 및
상기 선택된 후보 RIS 모드와 반사 빔의 방향이 유사하고 반사 빔의 빔 폭은 상기 선택된 후보 RIS 모드의 반사 빔 폭 보다 좁은 후보 RIS 모드에 대하여 실측을 수행하는 과정을 포함하는 방법.
제3항에 있어서, 상기 후보 RIS 모드는 빔 폭 및 빔 방향에 기반하여 트리(tree) 모양의 계층적 구조로 정렬되고, 상위 계층부터 순서대로 실측하는 것인 방법.
제1항에 있어서, 상기 RIS 정보는 상기 후보 RIS 모드 중에서 수신신호세기가 가장 큰 후보 RIS 모드를 결과값으로 하는 기계 학습(machine learning, ML) 모델에 대한 정보를 포함하고,
상기 최적의 RIS 모드는 상기 단말이 식별한 입사 빔에 대응되는 후보 RIS 모드를 ML 모델에 대입하여 결과값으로 도출하는 것인 방법.
제5항에 있어서, 상기 최적의 RIS 모드의 도출에 사용하는 ML 모델은 입사 빔의 패턴 별로 훈련된 것인 방법.
제1항에 있어서, RIS를 촬영하는 과정;
상기 촬영된 RIS를 기반으로 상기 단말과 상기 RIS 간의 상대적인 위치를 추정하는 과정;
상기 추정된 위치를 상기 단말의 음영 지역으로 인식하는 과정;
상기 후보 RIS 모드 중에서 상기 음영 지역에 대응되는 후보 RIS 모드를 최적의 RIS 모드로 도출하는 과정을 포함하는 방법.
제7항에 있어서, 상기 단말과 상기 RIS 간의 상기 상대적인 위치와 입사 빔의 패턴에 기반하여 최적의 RIS 모드를 도출하는 것인 방법.
무선 통신 시스템에서 RIS(reconfigurable intelligent surface)의 방법에 있어서,
RC(RIS controller)로부터 채널 추정에 대한 요청을 수신하는 과정;
기지국으로부터 상기 RIS 로 입사하는 입사 빔을 식별하는 과정;
상기 입사 빔 중에서 수신 강도가 가장 큰 입사 빔에 대한 채널 정보를 RC에게 송신하는 과정;
단말에 의해 도출된 최적의 RIS 모드에 대한 정보를 RC를 통해 수신하는 과정;
상기 최적의 RIS 모드로 상기 RIS를 설정하는 과정을 포함하는 방법.
제1항 내지 제9항에 있어서, 상기 RIS는 기지국 또는 단말이 전송한 신호를 단말 또는 기지국이 수신할 수 있도록 신호를 반사해 주는 장치이고, 상기 RIS는 적어도 하나 이상의 RIS 단위 셀에서 반사되는 신호의 진폭 및 위상을 결정하고, RIS 모드는 상기 RIS 단위 셀 각각의 상태의 조합이고, 상기 RIS 모드는 제조사에서 사전에 설정되는 것을 특징으로 하고, 상기 RIS 모드에 대한 정보는 RC에 저장되어 있는 것을 특징으로 하는 방법.
무선 통신 시스템에서 단말에 있어서,
송수신기; 및
프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는:
상기 송수신기를 통해 RC(RIS controller)로부터 RIS(reconfigurable intelligent surface) 정보를 수신하고, 상기 단말로 입사하는 입사 빔을 식별하고, 상기 송수신기를 통해 상기 RC에게 상기 식별된 입사 빔에 대한 정보를 제공하고, 후보 RIS 모드에 대한 정보를 요청하고, 상기 송수신기를 통해 상기 후보 RIS 모드에 대한 정보를 수신하고, 상기 후보 RIS 모드에 대하여 실측(probing)하고, 상기 실측 결과를 활용하여 상기 후보 RIS 모드 중에서 최적의 RIS 모드를 도출하고, 상기 송수신기를 통해 상기 최적의 RIS 모드에 대한 정보를 상기 RC 를 통해 RIS 로 송신하도록 구성되는 단말.
제11항에 있어서, 상기 RIS 정보는 RIS의 identifier(ID)를 포함하는 정보이고, 상기 후보 RIS 모드에 대한 정보는 입사 빔 별로 분류되는 후보 RIS 모드의 리스트를 포함하는 것인 단말.
제11항에 있어서, 상기 프로세서는:
상기 후보 RIS 모드 중에서 반사 빔의 빔 폭이 가장 큰 후보 RIS 모드부터 먼저 실측하고, 상기 먼저 실측된 후보 RIS 모드 중에서 수신신호세기가 가장 큰 후보 RIS 모드를 선택하고, 상기 선택된 후보 RIS 모드와 반사 빔의 방향이 유사하고 반사 빔의 빔 폭은 선택된 후보 RIS 모드 보다 좁은 후보 RIS 모드를 실측하도록 구성되는 단말.
제13항에 있어서, 상기 후보 RIS 모드는 빔 폭 및 빔 방향에 기반하여 트리(tree) 모양의 계층적 구조로 정렬되고, 상위 계층부터 순서대로 실측하는 것인 단말.
제11항에 있어서, 상기 RIS 정보는 후보 RIS 모드 중에서 수신신호세기가 가장 큰 후보 RIS 모드를 결과값으로 하는 ML 모델에 대한 정보를 포함하고,
상기 최적의 RIS 모드는 상기 단말이 식별한 입사 빔에 대응되는 후보 RIS 모드를 ML 모델에 대입하여 결과값으로 도출하는 것인 단말.
제15항에 있어서, 상기 최적의 RIS 모드의 도출에 사용하는 ML 모델은 입사 빔의 패턴 별로 훈련된 것인 단말.
제11항에 있어서, 상기 프로세서는:
RIS를 촬영하고, 상기 촬영된 RIS를 기반으로 상기 단말과 상기 RIS 간의 상대적인 위치를 추정하고, 상기 추정된 위치를 상기 단말의 음영 지역으로 인식하고, 상기 후보 RIS 모드 중에서 상기 음영 지역에 대응되는 후보 RIS 모드를 최적의 RIS 모드로 도출하도록 구성되는 단말.
제17항에 있어서, 상기 프로세서는:
상기 단말과 상기 RIS 간의 상기 상대적인 위치와 입사 빔의 패턴에 기반하여 최적의 RIS 모드를 도출하도록 구성되는 단말.
무선 통신 시스템에서 RIS(reconfigurable intelligent surface)에 있어서,
송수신기; 및
프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는:
상기 송수신기를 통해 RC(RIS controller)로부터 채널 추정에 대한 요청을 수신하고, 기지국으로부터 상기 RIS 로 입사하는 입사 빔을 식별하고, 상기 송수신기를 통해 상기 입사 빔 중에서 수신신호세기가 가장 큰 입사 빔에 대한 채널 정보를 RC에게 송신하고, 상기 송수신기를 통해 단말에 의해 도출된 최적의 RIS 모드에 대한 정보를 RC를 통해 수신하고, 상기 최적의 RIS 모드로 상기 RIS를 설정하도록 구성되는 RIS.
제11항 내지 제19항에 있어서, 상기 RIS는 기지국 또는 단말이 전송한 신호를 단말 또는 기지국이 수신할 수 있도록 신호를 반사해 주는 장치이고, 상기 RIS는 적어도 하나 이상의 RIS 단위 셀에서 반사되는 신호의 진폭 및 위상을 결정하고, RIS 모드는 상기 RIS 단위 셀 각각의 상태의 조합이고, 상기 RIS 모드는 제조사에서 사전에 설정되는 것을 특징으로 하고, 상기 RIS 모드에 대한 정보는 RC에 저장되어 있는 것을 특징으로 하는 RIS.