KR20230060505A - 연합학습을 위한 통신방법 및 이를 수행하는 디바이스 - Google Patents

Abstract

본 명세서의 실시 예에 따른 복수의 디바이스들의 학습 결과에 기초하여, 서버가 최종 학습 결과물을 도출하는 연합학습을 위한 통신방법은 디바이스들이 서버로부터 글로벌 모델 및 가중치 변화량에 기초한 스케일링 계수를 제공받는 단계, 다바이스들이 글로벌 모델에 기초하여 가중치 변화량을 산출하는 단계, 디바이스들이 가중치 변화량에 기초하여 양자화를 수행하는 단계 및 디바이스들이 양자화 된 가중치 변화량을 서버로 전송하는 단계를 포함한다. 본 명세서의 단말은 인공 지능(Artificial Intelligence) 모듈, 드론(Unmanned Aerial Vehicle, UAV), 로봇, 증강 현실(Augmented Reality, AR) 장치, 가상 현실(virtual reality, VR) 장치, 6G 서비스와 관련된 장치 등과 연계될 수 있다.

Description

연합학습을 위한 통신방법 및 이를 수행하는 디바이스

본 명세서는 연합학습을 위한 통신방법 및 이를 수행하는 디바이스에 관한 것으로, 특히 디바이스들로부터 서버로 전송되는 가중치 정보의 사이즈를 줄일 수 있는 통신방법 및 디바이스를 개시하고 있다.

인공지능 학습 방법에서, 디바이스들 각각의 프라이버시(Privacy)를 유지하면서 클라우드(Cloud)의 글로벌 모델(Global Model)을 학습시킬 수 있는 연합학습(Federated Learning) 방식이 이용되고 있다.

연합학습(Federated Learning)은 디바이스들이 획득한 데이터를 서버로 전송하지 않기 때문에 데이터 전송량을 줄일 수 있지만, 디바이스들은 가중치 정보를 서버로 전송하여야 한다. 가중치 정보는 학습이 수행되는 라운드마다 전송되어야 하기 때문에, 이로 인한 데이터 소모량도 부담될 수 있다.

본 명세서는 전술한 필요성 및/또는 문제점을 해결하는 것을 목적으로 한다.

또한, 본 명세서는, 데이터 소모량을 줄일 수 있는 연합학습을 위한 통신 방법 및 이를 수행하는 디바이스를 제공하기 위한 것이다.

본 명세서의 실시 예에 따른 복수의 디바이스들의 학습 결과에 기초하여, 서버가 최종 학습 결과물을 도출하는 연합학습을 위한 통신방법은 디바이스들이 서버로부터 글로벌 모델 및 가중치 변화량에 기초한 스케일링 계수를 제공받는 단계, 다바이스들이 글로벌 모델에 기초하여 가중치 변화량을 산출하는 단계, 디바이스들이 가중치 변화량에 기초하여 양자화를 수행하는 단계 및 디바이스들이 양자화 된 가중치 변화량을 서버로 전송하는 단계를 포함한다.

상기 양자화를 수행하는 단계는 상기 디바이스들 각각이 동일한 값을 갖는 상기 스케일링 계수를 이용하는 것일 수 있다.

상기 디바이스들이 상기 스케일링 계수를 제공받는 단계는, (i-1)(i는 2 이상의 자연수) 번째 라운드에서 상기 가중치 변화량 분포에 기초하여 생성된 상기 스케일링 계수를, i 번째 라운드에서 제공받는 것일 수 있다.

상기 (i-1)번째 라운드에서 상기 가중치 변화량 분포를 생성하는 단계는, 상기 (i-1)번째 라운드 까지의 라운드 중에서 적어도 하나 이상의 라운드의 상기 가중치 변화량의 절대값을 누적한 누적 분포 함수를 생성하는 단계; 및 상기 누적 분포 함수에서 미리 설정된 경계값 이상의 상기 가중치 변화량의 절대값의 누적 분포를 클립핑하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 스케일링 계수를 결정하는 단계는 상기 (i-1) 번째 라운드의 손실과 상기 (i-2) 번째 라운드의 손실의 차이값을 계산한 것에 기초하여 손실 변화량을 산출하는 단계; 및 상기 손실 변화량의 크기에 기초하여 스케일링 계수의 크기를 결정하는 단계를 포함하는 것일 수 있다.

상기 스케일링 계수를 결정하는 단계는 미리 설정된 최대 양자화 비트에 대비한 상기 경계값의 크기 보다 작은 범위 내에서 결정하는 것일 수 있다.

상기 스케일링 계수를 결정하는 단계는 상기 경계값의 크기 보다 작은 범위를 둘 이상의 구간으로 구분하고, 구분된 구간에서 각각 서로 다른 스케일링 계수를 생성하는 것일 수 있다.

상기 양자화를 수행하는 단계는 상기 가중치 변화량을 상기 스케일링 계수 및 가변 가중치 변화량의 곱으로 산출하는 단계; 및 상기 가변 가중치 변화량의 양자화 범위를 산출하는 단계를 포함하는 것일 수 있다.

상기 양자화 된 가중치 변화량을 서버로 전송하는 단계는 상기 스케일링 계수에 기초하여 가변된 가변 양자화 정보를 전송하는 단계를 더 포함할 수 있다.

본 명세서의 실시 예에 따른 서버로부터 제공받은 글로벌 모델에 기초하여 연합학습을 수행하는 디바이스는 서버와의 통신을 위한 트랜시버 및 글로벌 모델에 기초하여 연합학습을 수행하는 프로세서를 포함한다. 프로세서는 서버로부터 글로벌 모델 및 가중치 변화량에 기초한 스케일링 계수를 제공받고, 글로벌 모델에 기초하여 가중치 변화량을 산출하며, 가중치 변화량에 기초하여 양자화를 수행하고, 양자화 된 가중치 변화량을 서버로 전송한다.

상기 프로세서는 (i-1)(i는 2 이상의 자연수) 번째 라운드에서 상기 가중치 변화량 분포에 기초하여 생성된 상기 스케일링 계수를, i번째 라운드에서 제공받는 것일 수 있다.

상기 (i-1)번째 라운드에서 생성된 상기 가중치 변화량 분포는 상기 (i-1)번째 라운드 이전까지의 라운드 중에서 적어도 하나 이상의 라운드의 상기 가중치 변화량의 절대값을 누적한 누적 분포 함수에서, 미리 설정된 경계값 이상의 상기 가중치 변화량 절대값의 누적 분포를 클립핑하여 생성되는 것일 수 있다.

상기 스케일링 계수는 상기 (i-1) 번째 라운드의 손실과 상기 (i-2) 번째 라운드의 손실의 차이값을 계산한 것에 기초하여 크기를 결정하는 것일 수 있다.

본 명세서에 관한 이해를 돕기 위해 상세한 설명의 일부로 포함되는, 첨부 도면은 본 명세서에 대한 실시예를 제공하고, 상세한 설명과 함께 본 명세서의 기술적 특징을 설명한다.
도 1은 3GPP 시스템에 이용되는 물리 채널들 및 일반적인 신호 전송을 예시한다.
도 2는 6G 시스템에서 제공 가능한 통신 구조의 일례를 나타낸 도이다.
도 3은 퍼셉트론 구조를 예시한다.
도 4는 다층 퍼셉트론 구조를 예시한다.
도 5는 심층 신경망 구조를 예시한다.
도 6은 컨볼루션 신경망 구조를 예시한다.
도 7은 컨볼루션 신경망에서의 필터 연산을 예시한다.
도 8은 순환 루프가 존재하는 신경망 구조를 예시한다.
도 9는 순환 신경망의 동작 구조를 예시한다.
도 10은 전자기 스펙트럼의 일례를 나타낸다.
도 11은 THz 통신 응용의 일례를 나타낸다.
도 12는 실시 예가 적용되는 연합학습을 위한 통신 시스템을 나타내는 도면이다.
도 13은 실시 예에 따른 연합학습 프로토콜을 나타내는 도면이다.
도 14는 실시 예에 의한 연합학습을 위한 통신 방법을 나타내는 도면이다.
도 15는 본 발명의 실시 예에 따른 스케일링 계수를 결정하는 방법을 나타내는 도면이다.
도 16은 서버가 생성한 가중치 변화량 누적분포함수의 일례를 나타내는 도면이다.
도 17은 평균 제곱 오차를 이용하여 구한 손실 함수의 오차 평가의 일례를 나타내는 도면이다.
도 18은 디바이스들의 동작을 설명하는 도면이다.
도 19은 본 발명에 적용되는 통신 시스템을 예시한다.
도 20은 본 발명에 적용될 수 있는 무선 기기를 예시한다.
도 21는 전송 신호를 위한 신호 처리 회로를 예시한다.
도 22은 본 발명에 적용되는 무선 기기의 다른 예를 나타낸다.
도 23는 본 발명에 적용되는 휴대 기기를 예시한다.
도 24는 본 발명에 적용되는 차량 또는 자율 주행 차량을 예시한다.
도 25은 본 발명에 적용되는 차량을 예시한다.
도 26는 본 발명에 적용되는 XR 기기를 예시한다.
도 27는 본 발명에 적용되는 로봇을 예시한다.
도 28은 본 발명에 적용되는 AI 기기를 예시한다.

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 명세서의 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.

이하의 기술은 CDMA, FDMA, TDMA, OFDMA, SC-FDMA 등과 같은 다양한 무선 접속 시스템에 사용될 수 있다. CDMA는 UTRA(Universal Terrestrial Radio Access)나 CDMA2000과 같은 무선 기술로 구현될 수 있다. TDMA는 GSM(Global System for Mobile communications)/GPRS(General Packet Radio Service)/EDGE(Enhanced Data Rates for GSM Evolution)와 같은 무선 기술로 구현될 수 있다. OFDMA는 IEEE 802.11 (Wi-Fi), IEEE 802.16 (WiMAX), IEEE 802-20, E-UTRA(Evolved UTRA) 등과 같은 무선 기술로 구현될 수 있다. UTRA는 UMTS(Universal Mobile Telecommunications System)의 일부이다. 3GPP(3rd Generation Partnership Project) LTE(Long Term Evolution)은 E-UTRA를 사용하는 E-UMTS(Evolved UMTS)의 일부이고 LTE-A(Advanced)/LTE-A pro는 3GPP LTE의 진화된 버전이다. 3GPP NR(New Radio or New Radio Access Technology)는 3GPP LTE/LTE-A/LTE-A pro의 진화된 버전이다. 3GPP 6G는 3GPP NR의 진화된 버전일 수 있다.

설명을 명확하게 하기 위해, 3GPP 통신 시스템(예, LTE, NR 등)을 기반으로 설명하지만 본 발명의 기술적 사상이 이에 제한되는 것은 아니다. LTE는 3GPP TS 36.xxx Release 8 이후의 기술을 의미한다. 세부적으로, 3GPP TS 36.xxx Release 10 이후의 LTE 기술은 LTE-A로 지칭되고, 3GPP TS 36.xxx Release 13 이후의 LTE 기술은 LTE-A pro로 지칭된다. 3GPP NR은 TS 38.xxx Release 15 이후의 기술을 의미한다. 3GPP 6G는 TS Release 17 및/또는 Release 18 이후의 기술을 의미할 수 있다. "xxx"는 표준 문서 세부 번호를 의미한다. LTE/NR/6G는 3GPP 시스템으로 통칭될 수 있다. 본 발명의 설명에 사용된 배경기술, 용어, 약어 등에 관해서는 본 발명 이전에 공개된 표준 문서에 기재된 사항을 참조할 수 있다. 예를 들어, 다음 문서를 참조할 수 있다.

3GPP LTE

- 36.211: Physical channels and modulation

- 36.212: Multiplexing and channel coding

- 36.213: Physical layer procedures

- 36.300: Overall description

- 36.331: Radio Resource Control (RRC)

3GPP NR

- 38.211: Physical channels and modulation

- 38.212: Multiplexing and channel coding

- 38.213: Physical layer procedures for control

- 38.214: Physical layer procedures for data

- 38.300: NR and NG-RAN Overall Description

- 38.331: Radio Resource Control (RRC) protocol specification

물리 채널 및 프레임 구조

물리 채널 및 일반적인 신호 전송

도 1은 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(S11). 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(S12).

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(S13 내지 S16). 이를 위해, 단말은 물리 임의 접속 채널(Physical Random Access Channel, PRACH)을 통해 특정 시퀀스를 프리앰블로 송신하고(S13 및 S15), 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(S16).

상술한 바와 같은 절차를 수행한 단말은 이후 일반적인 상/하향링크 신호 송신 절차로서 PDCCH/PDSCH 수신(S17) 및 물리 상향링크 공유 채널(Physical Uplink Shared Channel, PUSCH)/물리 상향링크 제어 채널(Physical Uplink Control Channel; PUCCH) 송신(S18)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.

상향링크 및 하향링크 채널의 구조

하향링크 채널 구조

기지국은 후술하는 하향링크 채널을 통해 관련 신호를 단말에게 전송하고, 단말은 후술하는 하향링크 채널을 통해 관련 신호를 기지국으로부터 수신한다.

(1) 물리 하향링크 공유 채널(PDSCH)

PDSCH는 하향링크 데이터(예, DL-shared channel transport block, DL-SCH TB)를 운반하고, QPSK(Quadrature Phase Shift Keying), 16 QAM(Quadrature Amplitude Modulation), 64 QAM, 256 QAM 등의 변조 방법이 적용된다. TB를 인코딩하여 코드워드(codeword)가 생성된다. PDSCH는 다수의 코드워드들을 나를 수 있다. 코드워드(codeword) 별로 스크램블링(scrambling) 및 변조 매핑(modulation mapping)이 수행되고, 각 코드워드로부터 생성된 변조 심볼들은 하나 이상의 레이어로 매핑된다(Layer mapping). 각 레이어는 DMRS(Demodulation Reference Signal)과 함께 자원에 매핑되어 OFDM 심볼 신호로 생성되고, 해당 안테나 포트를 통해 전송된다.

(2) 물리 하향링크 제어 채널(PDCCH)

PDCCH는 하향링크 제어 정보(DCI)를 운반하고 QPSK 변조 방법 등이 적용된다. 하나의 PDCCH는 AL(Aggregation Level)에 따라 1, 2, 4, 8, 16 개 등의 CCE(Control Channel Element)로 구성된다. 하나의 CCE는 6개의 REG(Resource Element Group)로 구성된다. 하나의 REG는 하나의 OFDM 심볼과 하나의 (P)RB로 정의된다.

단말은 PDCCH 후보들의 세트에 대한 디코딩(일명, 블라인드 디코딩)을 수행하여 PDCCH를 통해 전송되는 DCI를 획득한다. 단말이 디코딩하는 PDCCH 후보들의 세트는 PDCCH 검색 공간(Search Space) 세트라 정의한다. 검색 공간 세트는 공통 검색 공간 (common search space) 또는 단말-특정 검색 공간 (UE-specific search space)일 수 있다. 단말은 MIB 또는 상위 계층 시그널링에 의해 설정된 하나 이상의 검색 공간 세트 내 PDCCH 후보를 모니터링하여 DCI를 획득할 수 있다.

상향링크 채널 구조

단말은 후술하는 상향링크 채널을 통해 관련 신호를 기지국으로 전송하고, 기지국은 후술하는 상향링크 채널을 통해 관련 신호를 단말로부터 수신한다.

(1) 물리 상향링크 공유 채널(PUSCH)

PUSCH는 상향링크 데이터(예, UL-shared channel transport block, UL-SCH TB) 및/또는 상향링크 제어 정보(UCI)를 운반하고, CP-OFDM (Cyclic Prefix - Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 파형(waveform), DFT-s-OFDM (Discrete Fourier Transform - spread - Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 파형 등에 기초하여 전송된다. PUSCH가 DFT-s-OFDM 파형에 기초하여 전송되는 경우, 단말은 변환 프리코딩(transform precoding)을 적용하여 PUSCH를 전송한다. 일 예로, 변환 프리코딩이 불가능한 경우(예, transform precoding is disabled) 단말은 CP-OFDM 파형에 기초하여 PUSCH를 전송하고, 변환 프리코딩이 가능한 경우(예, transform precoding is enabled) 단말은 CP-OFDM 파형 또는 DFT-s-OFDM 파형에 기초하여 PUSCH를 전송할 수 있다. PUSCH 전송은 DCI 내 UL 그랜트에 의해 동적으로 스케줄링 되거나, 상위 계층(예, RRC) 시그널링 (및/또는 Layer 1(L1) 시그널링(예, PDCCH))에 기초하여 반-정적(semi-static)으로 스케줄링 될 수 있다(configured grant). PUSCH 전송은 코드북 기반 또는 비-코드북 기반으로 수행될 수 있다.

(2) 물리 상향링크 제어 채널(PUCCH)

PUCCH는 상향링크 제어 정보, HARQ-ACK 및/또는 스케줄링 요청(SR)을 운반하고, PUCCH 전송 길이에 따라 다수의 PUCCH들로 구분될 수 있다.

6G 시스템 일반

6G (무선통신) 시스템은 (i) 디바이스 당 매우 높은 데이터 속도, (ii) 매우 많은 수의 연결된 디바이스들, (iii) 글로벌 연결성(global connectivity), (iv) 매우 낮은 지연, (v) 배터리-프리(battery-free) IoT 디바이스들의 에너지 소비를 낮추고, (vi) 초고신뢰성 연결, (vii) 머신 러닝 능력을 가지는 연결된 지능 등에 목적이 있다. 6G 시스템의 비젼은 intelligent connectivity, deep connectivity, holographic connectivity, ubiquitous connectivity와 같은 4가지 측면일 수 있으며, 6G 시스템은 아래 표 1과 같은 요구 사항을 만족시킬 수 있다. 즉, 표 1은 6G 시스템의 요구 사항의 일례를 나타낸 표이다.

6G 시스템은 Enhanced mobile broadband (eMBB), Ultra-reliable low latency communications (URLLC), massive machine-type communication (mMTC), AI integrated communication, Tactile internet, High throughput, High network capacity, High energy efficiency, Low backhaul and access network congestion, Enhanced data security와 같은 핵심 요소(key factor)들을 가질 수 있다.도 2는 6G 시스템에서 제공 가능한 통신 구조의 일례를 나타낸 도이다.

6G 시스템은 5G 무선통신 시스템보다 50배 더 높은 동시 무선통신 연결성을 가질 것으로 예상된다. 5G의 key feature인 URLLC는 6G 통신에서 1ms보다 적은 단-대-단(end-to-end) 지연을 제공함으로써 보다 더 주요한 기술이 될 것이다. 6G 시스템은 자주 사용되는 영역 스펙트럼 효율과 달리 체적 스펙트럼 효율이 훨씬 우수할 것이다. 6G 시스템은 매우 긴 배터리 수명과 에너지 수확을 위한 고급 배터리 기술을 제공할 수 있어, 6G 시스템에서 모바일 디바이스들은 별도로 충전될 필요가 없을 것이다. 6G에서 새로운 네트워크 특성들은 다음과 같을 수 있다.

- 위성 통합 네트워크(Satellites integrated network): 글로벌 모바일 집단을 제공하기 위해 6G는 위성과 통합될 것으로 예상된다. 지상파, 위성 및 공중 네트워크를 하나의 무선통신 시스템으로 통합은 6G에 매우 중요하다.

- 연결된 인텔리전스(Connected intelligence): 이전 세대의 무선 통신 시스템과 달리 6G는 혁신적이며, "연결된 사물"에서 "연결된 지능"으로 무선 진화가 업데이트될 것이다. AI는 통신 절차의 각 단계(또는 후술할 신호 처리의 각 절차)에서 적용될 수 있다.

- 무선 정보 및 에너지 전달의 완벽한 통합(Seamless integration wireless information and energy transfer): 6G 무선 네트워크는 스마트폰들과 센서들과 같이 디바이스들의 배터리를 충전하기 위해 전력을 전달할 것이다. 그러므로, 무선 정보 및 에너지 전송 (WIET)은 통합될 것이다.

- 유비쿼터스 슈퍼 3D 연결(Ubiquitous super 3D connectivity): 드론 및 매우 낮은 지구 궤도 위성의 네트워크 및 핵심 네트워크 기능에 접속은 6G 유비쿼터스에서 슈퍼 3D 연결을 만들 것이다.

위와 같은 6G의 새로운 네트워크 특성들에서 몇 가지 일반적인 요구 사항은 다음과 같을 수 있다.

- 스몰 셀 네트워크(small cell networks): 스몰 셀 네트워크의 아이디어는 셀룰러 시스템에서 처리량, 에너지 효율 및 스펙트럼 효율 향상의 결과로 수신 신호 품질을 향상시키기 위해 도입되었다. 결과적으로, 스몰 셀 네트워크는 5G 및 비욘드 5G (5GB) 이상의 통신 시스템에 필수적인 특성이다. 따라서, 6G 통신 시스템 역시 스몰 셀 네트워크의 특성을 채택한다.

- 초 고밀도 이기종 네트워크(Ultra-dense heterogeneous network): 초 고밀도 이기종 네트워크들은 6G 통신 시스템의 또 다른 중요한 특성이 될 것이다. 이기종 네트워크로 구성된 멀티-티어 네트워크는 전체 QoS를 개선하고 비용을 줄인다.

- 대용량 백홀(High-capacity backhaul): 백홀 연결은 대용량 트래픽을 지원하기 위해 대용량 백홀 네트워크로 특징 지어진다. 고속 광섬유 및 자유 공간 광학 (FSO) 시스템이 이 문제에 대한 가능한 솔루션일 수 있다.

- 모바일 기술과 통합된 레이더 기술: 통신을 통한 고정밀 지역화(또는 위치 기반 서비스)는 6G 무선통신 시스템의 기능 중 하나이다. 따라서, 레이더 시스템은 6G 네트워크와 통합될 것이다.

- 소프트화 및 가상화(Softwarization and virtualization): 소프트화 및 가상화는 유연성, 재구성성 및 프로그래밍 가능성을 보장하기 위해 5GB 네트워크에서 설계 프로세스의 기초가 되는 두 가지 중요한 기능이다. 또한, 공유 물리적 인프라에서 수십억 개의 장치가 공유될 수 있다.

6G 시스템의 핵심 구현 기술

인공 지능(Artificial Intelligence)

6G 시스템에 가장 중요하며, 새로 도입될 기술은 AI이다. 4G 시스템에는 AI가 관여하지 않았다. 5G 시스템은 부분 또는 매우 제한된 AI를 지원할 것이다. 그러나, 6G 시스템은 완전히 자동화를 위해 AI가 지원될 것이다. 머신 러닝의 발전은 6G에서 실시간 통신을 위해 보다 지능적인 네트워크를 만들 것이다. 통신에 AI를 도입하면 실시간 데이터 전송이 간소화되고 향상될 수 있다. AI는 수많은 분석을 사용하여 복잡한 대상 작업이 수행되는 방식을 결정할 수 있다. 즉, AI는 효율성을 높이고 처리 지연을 줄일 수 있다.

핸드 오버, 네트워크 선택, 자원 스케쥴링과 같은 시간 소모적인 작업은 AI를 사용함으로써 즉시 수행될 수 있다. AI는 M2M, 기계-대-인간 및 인간-대-기계 통신에서도 중요한 역할을 할 수 있다. 또한, AI는 BCI(Brain Computer Interface)에서 신속한 통신이 될 수 있다. AI 기반 통신 시스템은 메타 물질, 지능형 구조, 지능형 네트워크, 지능형 장치, 지능형 인지 라디오(radio), 자체 유지 무선 네트워크 및 머신 러닝에 의해 지원될 수 있다.

최근에는 AI를 무선 통신 시스템과 통합하려고 하는 시도들이 나타나고 있으나, 이는 application layer, network layer 특히, 딥러닝을 wireless resource management and allocation 분야에 집중되어 왔다. 그러나, 이러한 연구는 점점 MAC layer 와 Physical layer로 발전하고 있으며, 특히 물리계층에서 딥러닝을 무선 전송(wireless transmission)과 결합하고자 하는 시도들이 나타나고 있다. AI 기반의 물리계층 전송은, 근본적인 신호 처리 및 통신 메커니즘에 있어서, 전통적인 통신 프레임워크가 아니라 AI 드라이버에 기초한 신호 처리 및 통신 메커니즘을 적용하는 것을 의미한다. 예를 들어, 딥러닝 기반의 채널 코딩 및 디코딩(channel coding and decoding), 딥러닝 기반의 신호 추정(estimation) 및 검출(detection), 딥러닝 기반의 MIMO mechanism, AI 기반의 자원 스케줄링(scheduling) 및 할당(allocation) 등을 포함할 수 있다.

머신 러닝은 채널 추정 및 채널 트래킹을 위해 사용될 수 있으며, DL(downlink)의 물리 계층(physical layer)에서 전력 할당(power allocation), 간섭 제거 (interference cancellation) 등에 사용될 수 있다. 또한, 머신 러닝은 MIMO 시스템에서 안테나 선택, 전력 제어(power control), 심볼 검출(symbol detection) 등에도 사용될 수 있다.

그러나 물리계층에서의 전송을 위한 DNN의 적용은 아래와 같은 문제점이 있을 수 있다.

딥러닝 기반의 AI 알고리즘은 훈련 파라미터를 최적화하기 위해 수많은 훈련 데이터가 필요하다. 그러나 특정 채널 환경에서의 데이터를 훈련 데이터로 획득하는데 있어서의 한계로 인해, 오프라인 상에서 많은 훈련 데이터를 사용한다. 이는 특정 채널 환경에서 훈련 데이터에 대한 정적 훈련(static training)은, 무선 채널의 동적 특성 및 다이버시티(diversity) 사이에 모순(contradiction)이 생길 수 있다.

또한, 현재 딥러닝은 주로 실제 신호(real signal)을 대상으로 한다. 그러나, 무선 통신의 물리 계층의 신호들은 복소 신호(complex signal)이다. 무선 통신 신호의 특성을 매칭시키기 위해 복소 도메인 신호의 검출하는 신경망(neural network)에 대한 연구가 더 필요하다.

이하, 머신 러닝에 대해 보다 구체적으로 살펴본다.

머신 러닝은 사람이 할 수 있거나 혹은 하기 어려운 작업을 대신해낼 수 있는 기계를 만들어내기 위해 기계를 학습시키는 일련의 동작을 의미한다. 머신 러닝을 위해서는 데이터와 러닝 모델이 필요하다. 머신 러닝에서 데이터의 학습 방법은 크게 3가지 즉, 지도 학습(supervised learning), 비지도 학습(unsupervised learning) 그리고 강화 학습(reinforcement learning)으로 구분될 수 있다.

신경망 학습은 출력의 오류를 최소화하기 위한 것이다. 신경망 학습은 반복적으로 학습 데이터를 신경망에 입력시키고 학습 데이터에 대한 신경망의 출력과 타겟의 에러를 계산하고, 에러를 줄이기 위한 방향으로 신경망의 에러를 신경망의 출력 레이어에서부터 입력 레이어 방향으로 역전파(backpropagation) 하여 신경망의 각 노드의 가중치를 업데이트하는 과정이다.

지도 학습은 학습 데이터에 정답이 라벨링된 학습 데이터를 사용하며 비지도 학습은 학습 데이터에 정답이 라벨링되어 있지 않을 수 있다. 즉, 예를 들어 데이터 분류에 관한 지도 학습의 경우의 학습 데이터는 학습 데이터 각각에 카테고리가 라벨링된 데이터 일 수 있다. 라벨링된 학습 데이터가 신경망에 입력되고 신경망의 출력(카테고리)과 학습 데이터의 라벨을 비교하여 오차(error)가 계산될 수 있다. 계산된 오차는 신경망에서 역방향(즉, 출력 레이어에서 입력 레이어 방향)으로 역전파 되며, 역전파에 따라 신경망의 각 레이어의 각 노드들의 연결 가중치가 업데이트 될 수 있다. 업데이트 되는 각 노드의 연결 가중치는 학습률(learing rate)에 따라 변화량이 결정될 수 있다. 입력 데이터에 대한 신경망의 계산과 에러의 역전파는 학습 사이클(epoch)을 구성할 수 있다. 학습률은 신경망의 학습 사이클의 반복 횟수에 따라 상이하게 적용될 수 있다. 예를 들어, 신경망의 학습 초기에는 높은 학습률을 사용하여 신경망이 빠르게 일정 수준의 성능을 확보하도록 하여 효율성을 높이고, 학습 후기에는 낮은 학습률을 사용하여 정확도를 높일 수 있다

데이터의 특징에 따라 학습 방법은 달라질 수 있다. 예를 들어, 통신 시스템 상에서 송신단에서 전송한 데이터를 수신단에서 정확하게 예측하는 것을 목적으로 하는 경우, 비지도 학습 또는 강화 학습 보다는 지도 학습을 이용하여 학습을 수행하는 것이 바람직하다.

러닝 모델은 인간의 뇌에 해당하는 것으로서, 가장 기본적인 선형 모델을 생각할 수 있으나, 인공 신경망(artificial neural networks)와 같은 복잡성이 높은 신경망 구조를 러닝 모델로 사용하는 머신 러닝의 패러다임을 딥러닝(deep learning)이라 한다.

학습(learning) 방식으로 사용하는 신경망 코어(neural network cord)는 크게 심층 신경망(DNN, deep neural networks), 합성곱 신경망(CNN, convolutional deep neural networks), 순환 신경망(RNN, Recurrent Boltzmann Machine) 방식이 있다.

인공 신경망(artificial neural network)은 여러 개의 퍼셉트론을 연결한 예시이다.

도 3을 참조하면, 입력 벡터 x=(x1,x2,...,xd) 가 입력되면 각 성분에 가중치(W1,W2,...,Wd)를 곱하고, 그 결과를 모두 합산한 후, 활성함수 σ() 를 적용하는 전체 과정을 퍼셉트론(perceptron)이라 한다. 거대한 인공 신경망 구조는 도 3에 도시한 단순화된 퍼셉트론 구조를 확장하여 입력벡터를 서로 다른 다 차원의 퍼셉트론에 적용할 수도 있다. 설명의 편의를 위해 입력값 또는 출력값을 노드(node)라 칭한다.

한편, 도 3에 도시된 퍼셉트론 구조는 입력값, 출력값을 기준으로 총 3개의 층(layer)로 구성되는 것으로 설명할 수 있다. 1st layer와 2nd layer 사이에는 (d+1) 차원의 퍼셉트론 H개, 2nd layer와 3rd layer 사이에는 (H+1)차원 퍼셉트론이 K 개 존재하는 인공신경망을 도 4와 같이 표현할 수 있다.

입력벡터가 위치하는 층을 입력층(input layer), 최종 출력값이 위치하는 층을 출력층(output layer), 입력층과 출력층 사이에 위치하는 모든 층을 은닉층(hidden layer)라 한다. 도 4의 예시는 3개의 층이 개시되나, 실제 인공신경망 층의 개수를 카운트할 때는 입력층을 제외하고 카운트하므로 총 2개의 층으로 볼 수 있다. 인공신경망은 기본 블록의 퍼셉트론을 2차원적으로 연결되어 구성된다.

전술한 입력층, 은닉층, 출력층은 다층 퍼셉트론 뿐 아니라 후술할 CNN, RNN 등 다양한 인공신경망 구조에서 공동적으로 적용될 수 있다. 은닉층의 개수가 많아질수록 인공신경망이 깊어진 것이며, 충분히 깊어진 인공신경망을 러닝모델로 사용하는 머신러닝 패러다임을 딥러닝(Deep Learning)이라 한다. 또한 딥러닝을 위해 사용하는 인공신경망을 심층 신경망(DNN: Deep neural network)라 한다.

도 5에 도시된 심층 신경망은 은닉층+출력층이 8개로 구성된 다층 퍼셉트론이다. 상기 다층 퍼셉트론 구조를 완전 연결 신경망(fully-connected neural network)이라 표현한다. 완전 연결 신경망은 서로 같은 층에 위치하는 노드 간에는 연결 관계가 존재하지 않으며, 인접한 층에 위치한 노드들 간에만 연결 관계가 존재한다. DNN은 완전 연결 신경망 구조를 가지고 다수의 은닉층과 활성함수들의 조합으로 구성되어 입력과 출력 사이의 상관관계 특성을 파악하는데 유용하게 적용될 수 있다. 여기서 상관관계 특성은 입출력의 결합확률(joint probability)을 의미할 수 있다.

‘한편, 복수의 퍼셉트론을 서로 어떻게 연결하느냐에 따라 전술한 DNN과 다른 다양한 인공 신경망 구조를 형성할 수 있다.

DNN은 하나의 층 내부에 위치한 노드들이 1차원적의 세로 방향으로 배치되어 있다. 그러나, 도 6는 노드들이 2차원적으로 가로 w개, 세로 h개의 노드가 배치할 경우를 가정할 수 있다(도 6의 컨볼루션 신경망 구조). 이 경우, 하나의 입력노드에서 은닉층으로 이어지는 연결과정에서 연결 하나당 가중치가 부가되므로 총 hХw 개의 가중치를 고려해야한다. 입력층에 hХw 개의 노드가 존재하므로 인접한 두 층 사이에는 총 h²w² 개의 가중치가 필요하다.

도 6의 컨볼루션 신경망은 연결개수에 따라 가중치의 개수가 기하급수적으로 증가하는 문제가 있어 인접한 층 간의 모든 모드의 연결을 고려하는 대신, 크기가 작은 필터(filter)가 존재하는 것으로 가정하여 도 7에서와 같이 필터가 겹치는 부분에 대해서는 가중합 및 활성함수 연산을 수행하도록 한다.

하나의 필터는 그 크기만큼의 개수에 해당하는 가중치를 가지며, 이미지 상의 어느 특정한 특징을 요인으로 추출하여 출력할 수 있도록 가중치의 학습이 이루어질 수 있다. 도 7에서는 3Х3 크기의 필터가 입력층의 가장 좌측 상단 3Х3 영역에 적용되고, 해당 노드에 대한 가중합 및 활성함수 연산을 수행한 결과 출력값을 z22에 저장한다.

상기 필터는 입력층을 스캔하면서 가로, 세로 일정 간격 만큼 이동하면서 가중합 및 활성함수 연산을 수행하고 그 출력값을 현재 필터의 위치에 위치시킨다. 이러한 연산 방식은 컴퓨터 비전(computer vision) 분야에서 이미지에 대한 컨볼루션(convolution) 연산과 유사하여 이러한 구조의 심층 신경망을 컨볼루션 신경망(CNN: convolutional neural network)라 하고, 컨볼루션 연산 결과 생성되는 은닉층을 컨볼루션 층(convolutional layer)라 한다. 또한, 복수의 컨볼루션 층이 존재하는 신경망을 심층 컨볼루션 신경망(DCNN: Deep convolutional)이라 한다.

컨볼루션 층에서는 현재 필터가 위치한 노드에서, 상기 필터가 커버하는 영역에 위치한 노드만을 포괄하여 가중합을 계산함으로써, 가중치의 개수를 줄여줄 수 있다. 이로 인해, 하나의 필터가 로컬(local) 영역에 대한 특징에 집중하도록 이용될 수 있다. 이에 따라 CNN은 2차원 영역 상의 물리적 거리가 중요한 판단 기준이 되는 이미지 데이터 처리에 효과적으로 적용될 수 있다. 한편, CNN은 컨볼루션 층의 직전에 복수의 필터가 적용될 수 있으며, 각 필터의 컨볼루션 연산을 통해 복수의 출력 결과를 생성할 수도 있다.

한편, 데이터 속성에 따라 시퀀스(sequence) 특성이 중요한 데이터들이 있을 수 있다. 이러한 시퀀스 데이터들의 길이 가변성, 선후 관계를 고려하여 데이터 시퀀스 상의 원소를 매 시점(timestep) 마다 하나씩 입력하고, 특정 시점에 출력된 은닉층의 출력 벡터(은닉 벡터)를, 시퀀스 상의 바로 다음 원소와 함께 입력하는 방식을 인공 신경망에 적용한 구조를 순환 신경망 구조라 한다.

도 8를 참조하면, 순환 신경망(RNN: recurrent neural netwok)은 데이터 시퀀스 상의 어느 시선 t의 원소 (x1(t), x2(t), ,..., xd(t))를 완전 연결 신경망에 입력하는 과정에서, 바로 이전 시점 t-1은 은닉 벡터 (z1(t-1), z2(t*?*1),..., zH(t*?*1))을 함께 입력하여 가중합 및 활성함수를 적용하는 구조이다. 이와 같이 은닉 벡터를 다음 시점으로 전달하는 이유는 앞선 시점들에서의 입력 벡터속 정보들이 현재 시점의 은닉 벡터에 누적된 것으로 간주하기 때문이다.

도 8을 참조하면, 순환 신경망은 입력되는 데이터 시퀀스에 대하여 소정의 시점 순서대로 동작한다.

시점 1에서의 입력 벡터 (x1(t), x2(t), ..., xd(t))가 순환 신경망에 입력되었을 때의 은닉 벡터 (z1(1), z2(1), ...,zH(1))가 시점 2의 입력 벡터 (x1(2),x2(2),...,xd(2))와 함께 입력되어 가중합 및 활성 함수를 통해 은닉층의 벡터 (z1(2),z2(2) ,...,zH(2))를 결정한다. 이러한 과정은 시점 2, 시점 3, ,,, 시점 T 까지 반복적으로 수행된다.

한편, 순환 신경망 내에서 복수의 은닉층이 배치될 경우, 이를 심층 순환 신경망(DRNN: Deep recurrent neural network)라 한다. 순환 신경망은 시퀀스 데이터(예를 들어, 자연어 처리(natural language processing)에 유용하게 적용되도록 설계되어 있다.

학습(learning) 방식으로 사용하는 신경망 코어로서 DNN, CNN, RNN 외에 제한 볼츠만 머신(RBM, Restricted Boltzmann Machine), 심층 신뢰 신경망(DBN, deep belief networks), 심층 Q-네트워크(Deep Q-Network)와 같은 다양한 딥 러닝 기법들을 포함하며, 컴퓨터비젼, 음성인식, 자연어처리, 음성/신호처리 등의 분야에 적용될 수 있다.

최근에는 AI를 무선 통신 시스템과 통합하려고 하는 시도들이 나타나고 있으나, 이는 application layer, network layer 특히, 딥러닝을 wireless resource management and allocation 분야에 집중되어 왔다. 그러나, 이러한 연구는 점점 MAC layer 와 Physical layer로 발전하고 있으며, 특히 물리계층에서 딥러닝을 무선 전송(wireless transmission)과 결합하고자 하는 시도들이 나타나고 있다. AI 기반의 물리계층 전송은, 근본적인 신호 처리 및 통신 메커니즘에 있어서, 전통적인 통신 프레임워크가 아니라 AI 드라이버에 기초한 신호 처리 및 통신 메커니즘을 적용하는 것을 의미한다. 예를 들어, 딥러닝 기반의 채널 코딩 및 디코딩(channel coding and decoding), 딥러닝 기반의 신호 추정(estimation) 및 검출(detection), 딥러닝 기반의 MIMO mechanism, AI 기반의 자원 스케줄링(scheduling) 및 할당(allocation) 등을 포함할 수 있다.

THz(Terahertz) 통신

데이터 전송률은 대역폭을 늘려 높일 수 있다. 이것은 넓은 대역폭으로 sub-THz 통신을 사용하고, 진보된 대규모 MIMO 기술을 적용하여 수행될 수 있다. 밀리미터 이하의 방사선으로도 알려진 THz파는 일반적으로 0.03mm-3mm 범위의 해당 파장을 가진 0.1THz와 10THz 사이의 주파수 대역을 나타낸다. 100GHz-300GHz 대역 범위(Sub THz 대역)는 셀룰러 통신을 위한 THz 대역의 주요 부분으로 간주된다. Sub-THz 대역 mmWave 대역 에 추가하면 6G 셀룰러 통신 용량은 늘어난다.. 정의된 THz 대역 중 300GHz-3THz는 원적외선 (IR) 주파수 대역에 있다. 300GHz-3THz 대역은 광 대역의 일부이지만 광 대역의 경계에 있으며, RF 대역 바로 뒤에 있다. 따라서, 이 300 GHz-3 THz 대역은 RF와 유사성을 나타낸다. 도 10는 전자기 스펙트럼의 일례를 나타낸다.

THz파는 RF(Radio Frequency)/밀리미터(mm)와 적외선 대역 사이에 위치하며, (i) 가시광/적외선에 비해 비금속/비분극성 물질을 잘 투과하며 RF/밀리미터파에 비해 파장이 짧아 높은 직진성을 가지며 빔 집속이 가능할 수 있다. 또한, THz파의 광자 에너지는 수 meV에 불과하기 때문에 인체에 무해한 특성이 있다. THz 무선통신에 이용될 것으로 기대되는 주파수 대역은 공기 중 분자 흡수에 의한 전파 손실이 작은 D-밴드(110GHz~170GHz) 혹은 H-밴드(220GHz~325GHz) 대역일 수 있다. THz 무선통신에 대한 표준화 논의는 3GPP 이외에도 IEEE 802.15 THz working group을 중심으로 논의되고 있으며, IEEE 802.15의 Task Group (TG3d, TG3e)에서 발행되는 표준문서는 본 명세서에서 설명되는 내용을 구체화하거나 보충할 수 있다. THz 무선통신은 무선 인식(wireless cognition), 센싱(sensing), 이미징(imaging), 무선 통신(wireless), THz 네비게이션(navigation) 등에 응용될 수 있다. THz 통신의 주요 특성은 (i) 매우 높은 데이터 전송률을 지원하기 위해 광범위하게 사용 가능한 대역폭, (ii) 고주파에서 발생하는 높은 경로 손실 (고 지향성 안테나는 필수 불가결)을 포함한다. 높은 지향성 안테나에서 생성된 좁은 빔 폭은 간섭을 줄인다. THz 신호의 작은 파장은 훨씬 더 많은 수의 안테나 소자가 이 대역에서 동작하는 장치 및 BS에 통합될 수 있게 한다. 이를 통해 범위 제한을 극복할 수 있는 고급 적응형 배열 기술을 사용할 수 있다.

도 11은 THz 통신 응용의 일례를 나타낸다.

도 11에 도시된 바와 같이, THz 무선통신 시나리오는 매크로 네트워크(macro network), 마이크로 네트워크(micro network), 나노스케일 네트워크(nanoscale network)로 분류될 수 있다. 매크로 네트워크에서 THz 무선통신은 vehicle-to-vehicle 연결 및 backhaul/fronthaul 연결에 응용될 수 있다. 마이크로 네트워크에서 THz 무선통신은 인도어 스몰 셀(small cell), 데이터 센터에서 무선 연결과 같은 고정된 point-to-point 또는 multi-point 연결, 키오스크 다운로딩과 같은 근거리 통신(near-field communication)에 응용될 수 있다.

아래 표 2는 THz 파에서 이용될 수 있는 기술의 일례를 나타낸 표이다.

광 무선 기술 (Optical wireless technology)

OWC 기술은 가능한 모든 장치-대-액세스 네트워크를 위한 RF 기반 통신 외에도 6G 통신을 위해 계획되었다. 이러한 네트워크는 네트워크-대-백홀/프론트홀 네트워크 연결에 접속한다. OWC 기술은 4G 통신 시스템 이후 이미 사용되고 있으나 6G 통신 시스템의 요구를 충족시키기 위해 더 널리 사용될 것이다. 광 충실도(light fidelity), 가시광 통신, 광 카메라 통신 및 광 대역에 기초한 FSO 통신과 같은 OWC 기술은 이미 잘 알려진 기술이다. 광 무선 기술 기반의 통신은 매우 높은 데이터 속도, 낮은 지연 시간 및 안전한 통신을 제공할 수 있다. LiDAR 또한 광 대역을 기반으로 6G 통신에서 초 고해상도 3D 매핑을 위해 이용될 수 있다.

FSO 백홀 네트워크

FSO 시스템의 송신기 및 수신기 특성은 광섬유 네트워크의 특성과 유사하다. 따라서, FSO 시스템의 데이터 전송은 광섬유 시스템과 비슷하다. 따라서, FSO는 광섬유 네트워크와 함께 6G 시스템에서 백홀 연결을 제공하는 좋은 기술이 될 수 있다. FSO를 사용하면, 10,000km 이상의 거리에서도 매우 장거리 통신이 가능하다. FSO는 바다, 우주, 수중, 고립된 섬과 같은 원격 및 비원격 지역을 위한 대용량 백홀 연결을 지원한다. FSO는 셀룰러 BS 연결도 지원한다.

대규모 MIMO 기술

스펙트럼 효율을 향상시키는 핵심 기술 중 하나는 MIMO 기술을 적용하는 것이다. MIMO 기술이 향상되면 스펙트럼 효율도 향상된다. 따라서, 6G 시스템에서 대규모 MIMO 기술이 중요할 것이다. MIMO 기술은 다중 경로를 이용하기 때문에 데이터 신호가 하나 이상의 경로로 전송될 수 있도록 다중화 기술 및 THz 대역에 적합한 빔 생성 및 운영 기술도 중요하게 고려되어야 한다.

블록 체인

블록 체인은 미래의 통신 시스템에서 대량의 데이터를 관리하는 중요한 기술이 될 것이다. 블록 체인은 분산 원장 기술의 한 형태로서, 분산 원장은 수많은 노드 또는 컴퓨팅 장치에 분산되어 있는 데이터베이스이다. 각 노드는 동일한 원장 사본을 복제하고 저장한다. 블록 체인은 P2P 네트워크로 관리된다. 중앙 집중식 기관이나 서버에서 관리하지 않고 존재할 수 있다. 블록 체인의 데이터는 함께 수집되어 블록으로 구성된다. 블록은 서로 연결되고 암호화를 사용하여 보호된다. 블록 체인은 본질적으로 향상된 상호 운용성(interoperability), 보안, 개인 정보 보호, 안정성 및 확장성을 통해 대규모 IoT를 완벽하게 보완한다. 따라서, 블록 체인 기술은 장치 간 상호 운용성, 대용량 데이터 추적성, 다른 IoT 시스템의 자율적 상호 작용 및 6G 통신 시스템의 대규모 연결 안정성과 같은 여러 기능을 제공한다.

3D 네트워킹

6G 시스템은 지상 및 공중 네트워크를 통합하여 수직 확장의 사용자 통신을 지원한다. 3D BS는 저궤도 위성 및 UAV를 통해 제공될 것이다. 고도 및 관련 자유도 측면에서 새로운 차원을 추가하면 3D 연결이 기존 2D 네트워크와 상당히 다르다.

양자 커뮤니케이션

6G 네트워크의 맥락에서 네트워크의 감독되지 않은 강화 학습이 유망하다. 지도 학습 방식은 6G에서 생성된 방대한 양의 데이터에 레이블을 지정할 수 없다. 비지도 학습에는 라벨링이 필요하지 않다. 따라서, 이 기술은 복잡한 네트워크의 표현을 자율적으로 구축하는 데 사용할 수 있다. 강화 학습과 비지도 학습을 결합하면 진정한 자율적인 방식으로 네트워크를 운영할 수 있다.

무인 항공기

UAV(Unmanned Aerial Vehicle) 또는 드론은 6G 무선 통신에서 중요한 요소가 될 것이다. 대부분의 경우, UAV 기술을 사용하여 고속 데이터 무선 연결이 제공된다. BS 엔티티는 셀룰러 연결을 제공하기 위해 UAV에 설치된다. UAV는 쉬운 배치, 강력한 가시선 링크 및 이동성이 제어되는 자유도와 같은 고정 BS 인프라에서 볼 수 없는 특정 기능을 가지고 있다. 천재 지변 등의 긴급 상황 동안, 지상 통신 인프라의 배치는 경제적으로 실현 가능하지 않으며, 때로는 휘발성 환경에서 서비스를 제공할 수 없다. UAV는 이러한 상황을 쉽게 처리할 수 있다. UAV는 무선 통신 분야의 새로운 패러다임이 될 것이다. 이 기술은 eMBB, URLLC 및 mMTC 인 무선 네트워크의 세 가지 기본 요구 사항을 용이하게 한다. UAV는 또한, 네트워크 연결성 향상, 화재 감지, 재난 응급 서비스, 보안 및 감시, 오염 모니터링, 주차 모니터링, 사고 모니터링 등과 같은 여러 가지 목적을 지원할 수 있다. 따라서, UAV 기술은 6G 통신에 가장 중요한 기술 중 하나로 인식되고 있다.

셀-프리 통신(Cell-free Communication)

여러 주파수와 이기종 통신 기술의 긴밀한 통합은 6G 시스템에서 매우 중요하다. 결과적으로, 사용자는 디바이스에서 어떤 수동 구성을 만들 필요 없이 네트워크에서 다른 네트워크로 원활하게 이동할 수 있다. 사용 가능한 통신 기술에서 최상의 네트워크가 자동으로 선택된다. 이것은 무선 통신에서 셀 개념의 한계를 깨뜨릴 것이다. 현재, 하나의 셀에서 다른 셀로의 사용자 이동은 고밀도 네트워크에서 너무 많은 핸드 오버를 야기하고, 핸드 오버 실패, 핸드 오버 지연, 데이터 손실 및 핑퐁 효과를 야기한다. 6G 셀-프리 통신은 이 모든 것을 극복하고 더 나은 QoS를 제공할 것이다. 셀-프리 통신은 멀티 커넥티비티 및 멀티-티어 하이브리드 기술과 장치의 서로 다른 이기종 라디오를 통해 달성될 것이다.

무선 정보 및 에너지 전송 통합

WIET은 무선 통신 시스템과 같이 동일한 필드와 웨이브(wave)를 사용한다. 특히, 센서와 스마트폰은 통신 중 무선 전력 전송을 사용하여 충전될 것이다. WIET은 배터리 충전 무선 시스템의 수명을 연장하기 위한 유망한 기술이다. 따라서, 배터리가 없는 장치는 6G 통신에서 지원될 것이다.

센싱과 커뮤니케이션의 통합

자율 무선 네트워크는 동적으로 변화하는 환경 상태를 지속적으로 감지하고 서로 다른 노드간에 정보를 교환할 수 있는 기능이다. 6G에서, 감지는 자율 시스템을 지원하기 위해 통신과 긴밀하게 통합될 것이다.

액세스 백홀 네트워크의 통합

6G에서 액세스 네트워크의 밀도는 엄청날 것이다. 각 액세스 네트워크는 광섬유와 FSO 네트워크와 같은 백홀 연결로 연결된다. 매우 많은 수의 액세스 네트워크들에 대처하기 위해, 액세스 및 백홀 네트워크 사이에 긴밀한 통합이 있을 것이다.

홀로그램 빔 포밍

빔 포밍은 특정 방향으로 무선 신호를 전송하기 위해 안테나 배열을 조정하는 신호 처리 절차이다. 스마트 안테나 또는 진보된 안테나 시스템의 하위 집합이다. 빔 포밍 기술은 높은 호 대잡음비, 간섭 방지 및 거부, 높은 네트워크 효율과 같은 몇 가지 장점이 있다. 홀로그램 빔 포밍 (HBF)은 소프트웨어-정의된 안테나를 사용하기 때문에 MIMO 시스템과 상당히 다른 새로운 빔 포밍 방법이다. HBF는 6G에서 다중 안테나 통신 장치에서 신호의 효율적이고 유연한 전송 및 수신을 위해 매우 효과적인 접근 방식이 될 것이다.

빅 데이터 분석

빅 데이터 분석은 다양한 대규모 데이터 세트 또는 빅 데이터를 분석하기 위한 복잡한 프로세스이다. 이 프로세스는 숨겨진 데이터, 알 수 없는 상관 관계 및 고객 성향과 같은 정보를 찾아 완벽한 데이터 관리를 보장한다. 빅 데이터는 비디오, 소셜 네트워크, 이미지 및 센서와 같은 다양한 소스에서 수집된다. 이 기술은 6G 시스템에서 방대한 데이터를 처리하는 데 널리 사용된다.

Large Intelligent Surface(LIS)

THz 대역 신호의 경우 직진성이 강하여 방해물로 인한 음영 지역이 많이 생길 수 있는데, 이러한 음영 지역 근처에 LIS 설치함으로써 통신 권역을 확대하고 통신 안정성 강화 및 추가적인 부가 서비스가 가능한 LIS 기술이 중요하게 된다. LIS는 전자기 물질(electromagnetic materials)로 만들어진 인공 표면(artificial surface)이고, 들어오는 무선파와 나가는 무선파의 전파(propagation)을 변경시킬 수 있다. LIS는 massive MIMO의 확장으로 보여질 수 있으나, massive MIMO와 서로 다른 array 구조 및 동작 메커니즘이 다르다. 또한, LIS는 수동 엘리먼트(passive elements)를 가진 재구성 가능한 리플렉터(reflector)로서 동작하는 점 즉, 활성(active) RF chain을 사용하지 않고 신호를 수동적으로만 반사(reflect)하는 점에서 낮은 전력 소비를 가지는 장점이 있다. 또한, LIS의 수동적인 리플렉터 각각은 입사되는 신호의 위상 편이를 독립적으로 조절해야 하기 때문에, 무선 통신 채널에 유리할 수 있다. LIS 컨트롤러를 통해 위상 편이를 적절히 조절함으로써, 반사된 신호는 수신된 신호 전력을 부스트(boost)하기 위해 타겟 수신기에서 모여질 수 있다.

앞서 살핀 6G 통신 기술은 후술할 본 명세서에서 제안되는 방법들과 결합되어 적용될 수 있으며, 또는 본 명세서에서 제안하는 방법들의 기술적 특징을 구체화하거나 명확하게 하는데 보충될 수 있다. 한편, 본 명세서에서 제안하는 통신 서비스는 앞서 설명한 6G 통신 기술뿐만 아니라, 3G, 4G 및/또는 5G 통신 기술에 의한 통신 서비스와 결합되어 적용될 수도 있다.

도 12는 실시 예가 적용되는 연합학습을 위한 통신 시스템을 나타내는 도면이다.

도 12를 참조하면, 연합학습을 위한 통신 시스템은 서버(MS) 및 디바이스(DE)들을 포함한다.

베이스 스테이션(BS)의 서버(MS)는 글로벌 모델(Global Model)을 구비한다. 서버(MS)는 복수의 디바이스(DE)들과 다양한 방식으로 통신할 수 있다. 글로벌 모델은 인공지능 학습을 수행하기 위한 것으로, 서버(MS)는 글로벌 모델을 디바이스(DE)들로 제공한다.

디바이스(DE)들 각각은 로컬 데이터(Local Data)를 획득하고, 제공받은 글로벌 모델을 이용하여 로컬 데이터를 학습한다. 디바이스(DE)들은 학습을 통해서 가중치를 업데이트하고, 업데이트 된 가중치의 변화량을 계산하여 서버(MS)로 전송한다. 이때, 가중치 변화량은 업데이트되기 이전의 가중치와 업데이트 된 이후의 가중치들 간의 차이를 의미한다. 또는, 디바이스(DE)들은 가중치 변화량이 아닌 업데이트 된 가중치를 서버(MS)에 전송할 수도 있다.

서버(MS)는 디바이스(DE)들로부터 제공받은 가중치 변화량에 기초하여, 글로벌 모델의 가중치 업데이트를 진행한다. 그리고, 서버(MS)는 가중치 업데이트가 종료된 이후, 글로벌 모델의 손실 함수(Loss function)에 대한 평가를 수행할 수 있다.

도 13은 실시 예에 따른 연합학습 프로토콜을 나타내는 도면이다.

도 13을 참조하면, 연합학습 다수의 라운드로 이루어져 있으며, 각각의 라운드는 선택(Selection) 구간, 구성화(Configuration) 구간, 리포팅(Reporting) 구간을 포함한다.

선택 절차는 디바이스(DE)들이 서버(MS)에 연합 학습에 참여하기 위해 등록을 수행하고, 서버(MS)는 다수의 디바이스들 중에서 해당 라운드에 참여할 디바이스를 선택하는 과정이다.

구성화 구간은 서버(MS)가 선택된 디바이스들에게 글로벌 모델 및 필요한 파라미터들을 전송하고, 디바이스들은 로컬 데이터를 이용하여 수신된 글로벌 모델을 학습하는 과정이다.

리포팅 구간은 각각의 디바이스들이 학습된 모델로부터 가중치 변화량을 계산하고, 계산된 가중치 변화량을 서버(MS)로 전송하는 구간이다. 서버(MS)는 일정 시간 내에 수신된 가중치 변화량들에 기초하여, 글로벌 모델의 가중치들을 업데이트한다.

라운드 내의 각 절차들은 서버(MS)와 디바이스(DE)들 간의 동기화(Synchronous)가 이루어진 상태에서 수행된다. 서버(MS)는 주어진 시간 내에 선택된 디바이스들로부터 수신된 가중치 변화량들을 이용하여 글로벌 모델을 업데이트 한다. 서버(MS)는 업데이트 된 글로벌 모델을 이용하여 다음 라운드의 학습을 진행한다.

도 14는 실시 예에 의한 연합학습을 위한 통신 방법을 나타내는 도면이다.

도 14를 참조하면, 연합학습을 위한 통신 방법은 제1 단계(S1401)에서, 서버(MS)는 디바이스(DE)로 글로벌 모델 및 구상화 파라미터(configuration parameter)를 전송한다. 구상화 파라미터는 양자화의 스케일링 계수(scaling factor)를 포함한다. 또한 구상화 파라미터는 가중치 변화량 분포에 대한 최대값, 최소값, 분산 등의 통계 정보를 포함할 수도 있다.

스케일링 계수는 이전 라운드에서 수신된 각 디바이스들의 가중치 변화량 분포에 기초하여 결정된다. 각각의 디바이스들은 동일한 스케일링 계수를 제공받는다.

제2 단계(S1402)에서, 디바이스(DE)는 글로벌 모델을 이용하여 학습한 이후, 서버(MS)로부터 제공받은 스케일링 계수를 기반으로 양자화를 수행한다. 디바이스(DE)는 양자화를 수행하는 과정에서, 각 레이어(Layer)의 가중치 변화량 분포에 따라 가변 비트(Variable Bit) 기반의 양자화를 추가로 수행할 수 있다. 그리고, 디바이스(DE)는 가중치 변화량 정보에 양자화 비트(Quantization bit) 정보를 포함해서 서버(MS)에 전달할 수 있다.

도 15는 본 발명의 실시 예에 따른 스케일링 계수를 결정하는 방법을 나타내는 도면이다.

도 15를 참조하면, 제1 단계(S1501)에서, 서버(MS)는 이전 라운드에서 수신된 가중치 변화량들과 손실 함수 평가(Loss Function Evaluation)를 분석한다.

이를 위해서, 서버(MS)는 각 디바이스(DE)들로부터 제공받은 가중치 변화량들에 기초하여, 가중치 변화량들의 절대값을 누적한 누적분포함수(Cumulative distribution function; CDF)를 생성한다. 도 16은 서버(MS)가 생성한 가중치 변화량 누적분포함수의 일례를 나타내는 도면이다.

그리고, 서버(MS)는 가중치 변화량 누적분포함수에 기초하여, 임계값(gthreshold)에 대응하는 경계값(gmax)을 획득한다. 경계값(gmax) 이상의 크기를 갖는 누적 가중치 변화량은 학습에 이용되지 않는다. 이는 다른 가중치 변화량에 대비하여 빈도수가 매우 작으면서 크기가 큰 값을 갖는 가중치 변화량들은 학습을 비효율적으로 할 가능성이 있기 때문이다. 임계값(gthreshold)은 미리 설정될 수 있고, 라운드마다 임계값(gthreshold)의 크기는 달라질 수 있다.

서버(MS)는 이전 라운드에서 업데이트 된 글로벌 모델에 기초하여 손실 함수의 오차 평가를 수행한다.

도 17은 평균 제곱 오차(Mean Square Error)를 이용하여 구한 손실 함수의 오차 평가의 일례를 나타내는 도면이다.

도 17을 참조하면, 손실 함수의 오차는 학습이 진행될수록 특정값으로 수렴하는 경향을 보인다. 이와 같이 손실 함수의 오차가 수렴될수록 그래디언트(gradient) 변화도 점점 감소하여 "0"을 중심으로 몰리는 분포를 보일 수 있다. 그러나 학습 초기에는 손실 함수의 오차가 수렴되지 않은 상태이기 때문에, 가중치 변화량들이 비록 좁은 범위에 분포하고 있다고 할지라도, 후속 라운드에서는 넓게 분포될 가능성을 내포한다.

제2 단계(S1502)에서, 서버(MS)는 가중치 변화량의 누적 분포 함수와 손실 함수 오차에 기초하여, 스케일링 계수를 결정한다.

스케일링 계수를 결정하는 과정에서, 스케일링 계수를 고려하고 남은 가중치 변화량 값에 대한 최대 양자화 비트를 8bit으로 결정한 것으로 가정하여 설명하기로 한다.

이때, 가중치 변화량은 스케일링 계수를 제외하고 -127 ~ 127 범위의 값을 가지게 될 것이다. 가중치 변화량의 누적 분포 함수에서 가중치 변화량의 최대 값을 경계값(gmax)으로 결정되었을 경우, 다음 라운드의 분포는 "-gmax" 부터 "gmax" 내의 범위가 된다. 따라서, 서버(MS)는 다음 라운드의 스케일링 계수를 " gmax/127"값으로 결정한다.

그리고, 서버(MS)는 손실 함수의 평가 결과에 기초하여, 스케일링 계수에 대한 적용 여부를 결정한다. 예를 들어, 도 17에서, 약 20 라운드 이전에는 아직 학습이 많이 진행되지 않은 상태이므로 라운드별로 가중치 변화량의 분포가 큰 차이를 나타낼 수 있다. 따라서 다음과 같이, 손실 함수의 오차에 따라 스케일링 계수를 조절할 수 있다.

먼저, [수학식 1]을 이용하여 손실 함수의 변화량을 획득한다.

[수학식 1]

즉, 손실 함수의 변화량은 이전 라운드의 손실과 현재 라운드의 손실의 차이로 산출될 수 있다.

그리고, 손실 함수의 변화량(

Loss)이 임계치(E_threshold) 보다 크다면, 다음 라운드의 스케일링 계수는 다음의 [수학식 2]와 같이 산출될 수 있다.

[수학식 2]

또는, 손실 함수의 변화량(

Loss)이 "0<

Loss<E_threshold "인 조건을 만족하면, 다음 라운드의 스케일링 계수는 [수학식 3]과 같이 결정될 수 있다.

[수학식 3]

그 이외의 경우, 다음 라운드의 스케일링 계수는 [수학식 4]와 같이 결정될 수 있다.

[수학식 4]

[수학식 1] 내지 [수학식 4]를 통해서 획득되는 손실은 도 17과 같이 해당 라운드에서 업데이트 된 글로벌 모델의 손실 함수에 대한 평가 결과를 의미한다.

[수학식 1] 내지 [수학식 4]을 통해서 스케일링 계수를 산출할 때, 스케일링 계수는 하나 이상이 결정될 수 있다. 예를 들어, 스케일링 계수는 "-gmax" 부터 "gmax" 내의 범위 내에서 하나만 결정될 수 있다.

또는 경계값(gmax)의 절대값 이내의 범위는 둘 이상으로 구분되고, 각각의 경계값에서 스케일링 계수가 결정될 수 있다. 예를 들어, "-gmax" 부터 "-gmax/2" 범위에서 제1 스케일링 계수가 결정되고, "-gmax/2" 부터 "gmax" 범위에서 제2 스케일링 계수가 결정될 수 있다. 또한, 제1 스케일링 계수는 제1 양자화 정보와 매칭될 수 있고, 제2 스케일링 계수는 제2 양자화 정보와 매칭될 수 있다. 제1 양자화 정보 및 제2 양자화 정보는 서로 다를 수 있다.

[수학식 1] 내지 [수학식 4]을 통해서 알 수 있는 바와 같이, 손실 함수의 평가 결과가 급격하게 떨어지는 경우에는 학습이 아직 안정되지 않았다고 판단함으로써, 이전 라운드에 대비하여 가중치 변화량의 범위가 너무 급작스럽게 줄어드는 것을 방지할 수 있다.

또한, 손실 함수의 평가 결과의 변화가 작아진 상태에서는 보다 빠르게 가중치 변화량의 범위를 줄일 수 있으며 이전 라운드에 대비하여 성능이 저하되는 경우에는 가중치 변화량의 범위를 넓히기 위하여 스케일링 계수를 크게 할 수 있다.

제3 단계(S1503)에서, 서버(MS)는 결정된 스케일링 계수를 디바이스들에 전송한다.

디바이스(DE)들은 서버(MS)로부터의 스케일링 계수를 이용하여, 가변 비트 기반의 양자화 동작을 수행한다. 이를 도 18을 참조하여 살펴보면 다음과 같다.

도 18은 디바이스들의 동작을 설명하는 도면이다.

도 18을 참조하면, 제1 단계(S1801)에서, 디바이스(DE)들은 서버(MS)로부터 연합학습을 위한 구상화 정보들 제공받는다. 구성화 정보들은 글로벌 모델 및 스케일링 계수 등을 포함한다. 디바이스(DE)들은 로컬 데이터를 획득하고, 로컬 데이터에 기초하여 글로벌 모델을 학습한다.

제2 단계(S1802)에서, 디바이스(DE)들은 학습이 완료된 이후, 업데이트 된 글로벌 모델로부터 가중치 변화량을 계산한다.

제3 단계(S1803)에서, 디바이스(DE)들은 서버(MS)로부터 제공받은 스케일링 계수를 이용하여, 제2 단계(S1802)에서 산출된 가중치 변화량을 양자화한다. 이때, 양자화는 8bit 양자화 과정을 가정한다.

만약, 스케일링 계수가 "1/64"일 경우, 가중치 변화량(

Wt)은 다음의 [수학식 5]와 같이 표현될 수 있다.

[수학식 5]

결과적으로, 스케일링 계수 텀을 제외한 가중치 변화량은 "-6 ~ +6" 범위가 된다. "-6 ~ +6" 범위의 가중치 변화량은 4bit 양자화를 수행하는 것이 가능하다. 따라서, 디바이스(DE)는 4bit 양자화에 대한 정보인 Quantization bit(2) 와 양자화 된 가중치 변화량을 함께 전송한다. "Quantization bit(2)"는 양자화를 몇 bit로 수행하였는지를 나타내는 정보이다.

만약, 서버(MS)로부터 스케일링 계수를 제공받지 않을 경우를 가정해 보면, 디바이스(DE)들은 가중치 변화량 범위 내에 있는 값들을 8 bit 양자화하여 다음의 [수학식 6]과 같이 전송하게 된다.

[수학식 6]

즉, 스케일링 계수 32bit(0.2/255)와 8bit로 양자화된 가중치 변화량이 전송되는 것을 알 수 있다. 위 두 방법에 대하여 전송되는 가중치 변화량을 비교해 보면 기존 방식의 경우 64bit이 필요하며 제안된 방식의 경우 18bit이 필요하다. 따라서 전반적으로 8bit 양자화를 수행하여 전송해야 하는 기존 방식에 비하여 제안된 방식의 경우 디바이스들 별로 가중치 변화량의 차이를 이용하여 전송되는 가중치 변화량의 크기는 줄일 수 있다.

제4 단계(S1804)에서, 디바이스(DE)들은 양자화가 완료된 가중치 변화량 정보를 서버로 전송한다. 그리고, 가변 비트 양자화가 수행되었을 경우, 디바이스(DE)들은 가변 양자화 비트 정보 또한 서버(MS)로 전송한다.

상술한 본 발명의 실시 예는 가중치 변화량을 전송하는 과정에서 데이터 양을 줄일 수 있다.

일반적인 가중치 변화량을 전송하는 방법은 불필요한 리소스의 낭비를 초래할 수 있다. 이는 디바이스들의 가중치 변화량 분포 특성이 상이할 수 있기 때문이다. 이를 살펴보면 다음과 같다.

데이터의 특성에 따라 학습 모델의 레이어(Layer) 별로 영향이 다르기 때문에, 레이어에 따라서 가중치 변화량들이 넓게 분포하거나 가중치 변화량들이 좁은 범위 내에서 분포할 수 있다.

또한, 동일한 레이어에 대해서도 디바이스 별로 가중치 변화량 분포 특성이 달라질 수 있다. 예를 들어, 이미 글로벌 모델에서 학습된 데이터와 비슷한 특성으로 인해 글로벌 모델 학습에 많은 영향을 주지 않는 디바이스인 경우 가중치 변화량의 분포는 매우 작은 범위에서 분포되어 있을 수 있다. 반대로, 글로벌 모델에서 학습된 데이터와 특성이 많이 다른 데이터를 보유하고 있는 디바이스의 경우, 글로벌 모델에 대한 학습 이후에 넓은 범위의 가중치 변화량 분포를 나타낼 수 있다.

연합 학습은 학습 초기에 상이한 특성을 가진 데이터들이 충분히 반영되지 않기 때문에 디바이스들로부터 수집된 가중치 변화량들의 분산이 큰 경우가 많이 존재하고, 라운드가 반복될수록 많은 데이터들의 특성을 학습함에 따라 점차 손실 함수의 오차가 줄어들면서 가중치 변화량들의 분산 및 평균값들이 수렴한다. 따라서 초기에 대비하여 라운드가 진행될수록 가중치 변화량들의 분포는 점차 줄어든다.

이와 같이, 각각의 디바이스들은 동일한 레이어를 기준으로 가중치 변화량들의 분포 특성이 매우 상이할 수 있다.

가중치 변화량이 상이할 경우에, 가중치 변화량 전송의 문제점은 다음과 같다.

제1 디바이스의 가중치 변화량이 "-1 부터 +1" 범위에 속하고, 제2 디바이스의 가중치 변화량이 "-0.05 부터 +0.1" 범위에 속하며, 제3 디바이스의 가중치 변화량이 "-0.8 부터 +0.6" 범위에 속할 수 있다. 이런 경우, 제1 내지 제3 디바이스들이 동일하게 8비트 양자화가 수행되면, 제1 내지 제3 디바이스들 모두 8비트 기반으로 구성된 가중치 변화량의 매트릭스를 이용하여야 한다. 그리고, 서버는 가중치를 업데이트하기 위해서, 동일한 위치의 가중치 변화량들을 합산하고 평균을 산출한다. 이 경우, 제2 디바이스와 같이 가중치 변화량이 매우 작은 값들의 경우에는 서버가 가중치를 업데이트하는 과정에 끼치는 영향이 미비하다. 이처럼 서버가 가중치를 업데이트 하는 과정에서 실질적으로 영향이 거의 없는 디바이스조차 동일한 양자화 비트를 이용하기 때문에 통신대역폭을 낭비하는 경향이 있다.

이에 반해서, 본 발명의 실시 예는 가중치 변화량에 기초하여 생성된 스케일링 계수를 바탕으로 양자화를 수행하기 때문에, 가중치 변화량의 크기가 작은 디바이스에 제공하는 가중치 변화량 데이터 양을 감소시킬 수 있다.

무선 통신 시스템에 사용되는 장치

이로 제한되는 것은 아니지만, 상술한 본 발명의 다양한 제안들은 기기들간에 무선 통신/연결(예, 6G)을 필요로 하는 다양한 분야에 적용될 수 있다.

이하, 도면을 참조하여 보다 구체적으로 예시한다. 이하의 도면/설명에서 동일한 도면 부호는 다르게 기술하지 않는 한, 동일하거나 대응되는 하드웨어 블록, 소프트웨어 블록 또는 기능 블록을 예시할 수 있다.

도 19은 본 발명에 적용되는 통신 시스템을 예시한다.

도 19을 참조하면, 본 발명에 적용되는 통신 시스템(1)은 무선 기기, 기지국 및 네트워크를 포함한다. 여기서, 무선 기기는 무선 접속 기술(예, 5G NR(New RAT), LTE(Long Term Evolution))을 이용하여 통신을 수행하는 기기를 의미하며, 통신/무선/5G 기기로 지칭될 수 있다. 이로 제한되는 것은 아니지만, 무선 기기는 로봇(100a), 차량(100b-1, 100b-2), XR(eXtended Reality) 기기(100c), 휴대 기기(Hand-held device)(100d), 가전(100e), IoT(Internet of Thing) 기기(100f), AI기기/서버(400)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 차량은 무선 통신 기능이 구비된 차량, 자율 주행 차량, 차량간 통신을 수행할 수 있는 차량 등을 포함할 수 있다. 여기서, 차량은 UAV(Unmanned Aerial Vehicle)(예, 드론)를 포함할 수 있다. XR 기기는 AR(Augmented Reality)/VR(Virtual Reality)/MR(Mixed Reality) 기기를 포함하며, HMD(Head-Mounted Device), 차량에 구비된 HUD(Head-Up Display), 텔레비전, 스마트폰, 컴퓨터, 웨어러블 디바이스, 가전 기기, 디지털 사이니지(signage), 차량, 로봇 등의 형태로 구현될 수 있다. 휴대 기기는 스마트폰, 스마트패드, 웨어러블 기기(예, 스마트워치, 스마트글래스), 컴퓨터(예, 노트북 등) 등을 포함할 수 있다. 가전은 TV, 냉장고, 세탁기 등을 포함할 수 있다. IoT 기기는 센서, 스마트미터 등을 포함할 수 있다. 예를 들어, 기지국, 네트워크는 무선 기기로도 구현될 수 있으며, 특정 무선 기기(200a)는 다른 무선 기기에게 기지국/네트워크 노드로 동작할 수도 있다.

무선 기기(100a~100f)는 기지국(200)을 통해 네트워크(300)와 연결될 수 있다. 무선 기기(100a~100f)에는 AI(Artificial Intelligence) 기술이 적용될 수 있으며, 무선 기기(100a~100f)는 네트워크(300)를 통해 AI 서버(400)와 연결될 수 있다. 네트워크(300)는 3G 네트워크, 4G(예, LTE) 네트워크 또는 5G(예, NR) 네트워크 등을 이용하여 구성될 수 있다. 무선 기기(100a~100f)는 기지국(200)/네트워크(300)를 통해 서로 통신할 수도 있지만, 기지국/네트워크를 통하지 않고 직접 통신(e.g. 사이드링크 통신(sidelink communication))할 수도 있다. 예를 들어, 차량들(100b-1, 100b-2)은 직접 통신(e.g. V2V(Vehicle to Vehicle)/V2X(Vehicle to everything) communication)을 할 수 있다. 또한, IoT 기기(예, 센서)는 다른 IoT 기기(예, 센서) 또는 다른 무선 기기(100a~100f)와 직접 통신을 할 수 있다.

무선 기기(100a~100f)/기지국(200)-기지국(200)/무선 기기(100a~100f) 간에는 무선 통신/연결(150a, 150b)이 이뤄질 수 있다. 여기서, 무선 통신/연결은 상향/하향링크 통신(150a)과 사이드링크 통신(150b)(또는, D2D 통신)은 다양한 무선 접속 기술(예, 5G NR)을 통해 이뤄질 수 있다. 무선 통신/연결(150a, 150b)을 통해 무선 기기와 기지국/무선 기기는 서로 무선 신호를 송신/수신할 수 있다. 예를 들어, 무선 통신/연결(150a, 150b)은 도 A1의 전체/일부 과정에 기반하여 다양한 물리 채널을 통해 신호를 송신/수신할 수 있다. 이를 위해, 본 발명의 다양한 제안들에 기반하여, 무선 신호의 송신/수신을 위한 다양한 구성정보 설정 과정, 다양한 신호 처리 과정(예, 채널 인코딩/디코딩, 변조/복조, 자원 매핑/디매핑 등), 자원 할당 과정 등 중 적어도 일부가 수행될 수 있다.

도 20은 본 발명에 적용될 수 있는 무선 기기를 예시한다.

도 20을 참조하면, 제1 무선 기기(100)와 제2 무선 기기(200)는 다양한 무선 접속 기술(예, LTE, NR)을 통해 무선 신호를 송수신할 수 있다. 여기서, {제1 무선 기기(100), 제2 무선 기기(200)}은 도 19의 {무선 기기(100x), 기지국(200)} 및/또는 {무선 기기(100x), 무선 기기(100x)}에 대응할 수 있다.

제1 무선 기기(100)는 하나 이상의 프로세서(102) 및 하나 이상의 메모리(104)를 포함하며, 추가적으로 하나 이상의 송수신기(106) 및/또는 하나 이상의 안테나(108)을 더 포함할 수 있다. 프로세서(102)는 메모리(104) 및/또는 송수신기(106)를 제어하며, 앞에서 설명/제안한 기능, 절차 및/또는 방법들을 구현하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 프로세서(102)는 메모리(104) 내의 정보를 처리하여 제1 정보/신호를 생성한 뒤, 송수신기(106)을 통해 제1 정보/신호를 포함하는 무선 신호를 전송할 수 있다. 또한, 프로세서(102)는 송수신기(106)를 통해 제2 정보/신호를 포함하는 무선 신호를 수신한 뒤, 제2 정보/신호의 신호 처리로부터 얻은 정보를 메모리(104)에 저장할 수 있다. 메모리(104)는 프로세서(102)와 연결될 수 있고, 프로세서(102)의 동작과 관련한 다양한 정보를 저장할 수 있다. 예를 들어, 메모리(104)는 프로세서(102)에 의해 제어되는 프로세스들 중 일부 또는 전부를 수행하거나, 앞에서 설명/제안한 절차 및/또는 방법들을 수행하기 위한 명령들을 포함하는 소프트웨어 코드를 저장할 수 있다. 여기서, 프로세서(102)와 메모리(104)는 무선 통신 기술(예, LTE, NR)을 구현하도록 설계된 통신 모뎀/회로/칩의 일부일 수 있다. 송수신기(106)는 프로세서(102)와 연결될 수 있고, 하나 이상의 안테나(108)를 통해 무선 신호를 송신 및/또는 수신할 수 있다. 송수신기(106)는 송신기 및/또는 수신기를 포함할 수 있다. 송수신기(106)는 RF(Radio Frequency) 유닛과 혼용될 수 있다. 본 발명에서 무선 기기는 통신 모뎀/회로/칩을 의미할 수도 있다.

제2 무선 기기(200)는 하나 이상의 프로세서(202), 하나 이상의 메모리(204)를 포함하며, 추가적으로 하나 이상의 송수신기(206) 및/또는 하나 이상의 안테나(208)를 더 포함할 수 있다. 프로세서(202)는 메모리(204) 및/또는 송수신기(206)를 제어하며, 앞에서 설명/제안한 기능, 절차 및/또는 방법들을 구현하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 프로세서(202)는 메모리(204) 내의 정보를 처리하여 제3 정보/신호를 생성한 뒤, 송수신기(206)를 통해 제3 정보/신호를 포함하는 무선 신호를 전송할 수 있다. 또한, 프로세서(202)는 송수신기(206)를 통해 제4 정보/신호를 포함하는 무선 신호를 수신한 뒤, 제4 정보/신호의 신호 처리로부터 얻은 정보를 메모리(204)에 저장할 수 있다. 메모리(204)는 프로세서(202)와 연결될 수 있고, 프로세서(202)의 동작과 관련한 다양한 정보를 저장할 수 있다. 예를 들어, 메모리(204)는 프로세서(202)에 의해 제어되는 프로세스들 중 일부 또는 전부를 수행하거나, 앞에서 설명/제안한 절차 및/또는 방법들을 수행하기 위한 명령들을 포함하는 소프트웨어 코드를 저장할 수 있다. 여기서, 프로세서(202)와 메모리(204)는 무선 통신 기술(예, LTE, NR)을 구현하도록 설계된 통신 모뎀/회로/칩의 일부일 수 있다. 송수신기(206)는 프로세서(202)와 연결될 수 있고, 하나 이상의 안테나(208)를 통해 무선 신호를 송신 및/또는 수신할 수 있다. 송수신기(206)는 송신기 및/또는 수신기를 포함할 수 있다 송수신기(206)는 RF 유닛과 혼용될 수 있다. 본 발명에서 무선 기기는 통신 모뎀/회로/칩을 의미할 수도 있다.

이하, 무선 기기(100, 200)의 하드웨어 요소에 대해 보다 구체적으로 설명한다. 이로 제한되는 것은 아니지만, 하나 이상의 프로토콜 계층이 하나 이상의 프로세서(102, 202)에 의해 구현될 수 있다. 예를 들어, 하나 이상의 프로세서(102, 202)는 하나 이상의 계층(예, PHY, MAC, RLC, PDCP, RRC, SDAP와 같은 기능적 계층)을 구현할 수 있다. 하나 이상의 프로세서(102, 202)는 본 문서에 개시된 기능, 절차, 제안 및/또는 방법에 따라 하나 이상의 PDU(Protocol Data Unit) 및/또는 하나 이상의 SDU(Service Data Unit)를 생성할 수 있다. 하나 이상의 프로세서(102, 202)는 본 문서에 개시된 기능, 절차, 제안 및/또는 방법에 따라 메시지, 제어정보, 데이터 또는 정보를 생성할 수 있다. 하나 이상의 프로세서(102, 202)는 본 문서에 개시된 기능, 절차, 제안 및/또는 방법에 따라 PDU, SDU, 메시지, 제어정보, 데이터 또는 정보를 포함하는 신호(예, 베이스밴드 신호)를 생성하여, 하나 이상의 송수신기(106, 206)에게 제공할 수 있다. 하나 이상의 프로세서(102, 202)는 하나 이상의 송수신기(106, 206)로부터 신호(예, 베이스밴드 신호)를 수신할 수 있고, 본 문서에 개시된 기능, 절차, 제안 및/또는 방법에 따라 PDU, SDU, 메시지, 제어정보, 데이터 또는 정보를 획득할 수 있다.

하나 이상의 프로세서(102, 202)는 컨트롤러, 마이크로 컨트롤러, 마이크로 프로세서 또는 마이크로 컴퓨터로 지칭될 수 있다. 하나 이상의 프로세서(102, 202)는 하드웨어, 펌웨어, 소프트웨어, 또는 이들의 조합에 의해 구현될 수 있다. 일 예로, 하나 이상의 ASIC(Application Specific Integrated Circuit), 하나 이상의 DSP(Digital Signal Processor), 하나 이상의 DSPD(Digital Signal Processing Device), 하나 이상의 PLD(Programmable Logic Device) 또는 하나 이상의 FPGA(Field Programmable Gate Arrays)가 하나 이상의 프로세서(102, 202)에 포함될 수 있다. 본 문서에 개시된 기능, 절차, 제안 및/또는 방법들은 펌웨어 또는 소프트웨어를 사용하여 구현될 수 있고, 펌웨어 또는 소프트웨어는 모듈, 절차, 기능 등을 포함하도록 구현될 수 있다. 본 문서에 개시된 기능, 절차, 제안 및/또는 방법을 수행하도록 설정된 펌웨어 또는 소프트웨어는 하나 이상의 프로세서(102, 202)에 포함되거나, 하나 이상의 메모리(104, 204)에 저장되어 하나 이상의 프로세서(102, 202)에 의해 구동될 수 있다. 본 문서에 개시된 기능, 절차, 제안 및 또는 방법들은 코드, 명령어 및/또는 명령어의 집합 형태로 펌웨어 또는 소프트웨어를 사용하여 구현될 수 있다.

하나 이상의 메모리(104, 204)는 하나 이상의 프로세서(102, 202)와 연결될 수 있고, 다양한 형태의 데이터, 신호, 메시지, 정보, 프로그램, 코드, 지시 및/또는 명령을 저장할 수 있다. 하나 이상의 메모리(104, 204)는 ROM, RAM, EPROM, 플래시 메모리, 하드 드라이브, 레지스터, 캐쉬 메모리, 컴퓨터 판독 저장 매체 및/또는 이들의 조합으로 구성될 수 있다. 하나 이상의 메모리(104, 204)는 하나 이상의 프로세서(102, 202)의 내부 및/또는 외부에 위치할 수 있다. 또한, 하나 이상의 메모리(104, 204)는 유선 또는 무선 연결과 같은 다양한 기술을 통해 하나 이상의 프로세서(102, 202)와 연결될 수 있다.

하나 이상의 송수신기(106, 206)는 하나 이상의 다른 장치에게 본 문서의 방법들 및/또는 동작 순서도 등에서 언급되는 사용자 데이터, 제어 정보, 무선 신호/채널 등을 전송할 수 있다. 하나 이상의 송수신기(106, 206)는 하나 이상의 다른 장치로부터 본 문서에 개시된 기능, 절차, 제안, 방법 및/또는 동작 순서도 등에서 언급되는 사용자 데이터, 제어 정보, 무선 신호/채널 등을 수신할 수 있다. 예를 들어, 하나 이상의 송수신기(106, 206)는 하나 이상의 프로세서(102, 202)와 연결될 수 있고, 무선 신호를 송수신할 수 있다. 예를 들어, 하나 이상의 프로세서(102, 202)는 하나 이상의 송수신기(106, 206)가 하나 이상의 다른 장치에게 사용자 데이터, 제어 정보 또는 무선 신호를 전송하도록 제어할 수 있다. 또한, 하나 이상의 프로세서(102, 202)는 하나 이상의 송수신기(106, 206)가 하나 이상의 다른 장치로부터 사용자 데이터, 제어 정보 또는 무선 신호를 수신하도록 제어할 수 있다. 또한, 하나 이상의 송수신기(106, 206)는 하나 이상의 안테나(108, 208)와 연결될 수 있고, 하나 이상의 송수신기(106, 206)는 하나 이상의 안테나(108, 208)를 통해 본 문서에 개시된 기능, 절차, 제안, 방법 및/또는 동작 순서도 등에서 언급되는 사용자 데이터, 제어 정보, 무선 신호/채널 등을 송수신하도록 설정될 수 있다. 본 문서에서, 하나 이상의 안테나는 복수의 물리 안테나이거나, 복수의 논리 안테나(예, 안테나 포트)일 수 있다. 하나 이상의 송수신기(106, 206)는 수신된 사용자 데이터, 제어 정보, 무선 신호/채널 등을 하나 이상의 프로세서(102, 202)를 이용하여 처리하기 위해, 수신된 무선 신호/채널 등을 RF 밴드 신호에서 베이스밴드 신호로 변환(Convert)할 수 있다. 하나 이상의 송수신기(106, 206)는 하나 이상의 프로세서(102, 202)를 이용하여 처리된 사용자 데이터, 제어 정보, 무선 신호/채널 등을 베이스밴드 신호에서 RF 밴드 신호로 변환할 수 있다. 이를 위하여, 하나 이상의 송수신기(106, 206)는 (아날로그) 오실레이터 및/또는 필터를 포함할 수 있다.

도 21는 전송 신호를 위한 신호 처리 회로를 예시한다.

도 21를 참조하면, 신호 처리 회로(1000)는 스크램블러(1010), 변조기(1020), 레이어 매퍼(1030), 프리코더(1040), 자원 매퍼(1050), 신호 생성기(1060)를 포함할 수 있다. 이로 제한되는 것은 아니지만, 도 21의 동작/기능은 도 20의 프로세서(102, 202) 및/또는 송수신기(106, 206)에서 수행될 수 있다. 도 21의 하드웨어 요소는 도 20의 프로세서(102, 202) 및/또는 송수신기(106, 206)에서 구현될 수 있다. 예를 들어, 블록 1010~1060은 도 20의 프로세서(102, 202)에서 구현될 수 있다. 또한, 블록 1010~1050은 도 20의 프로세서(102, 202)에서 구현되고, 블록 1060은 도 20의 송수신기(106, 206)에서 구현될 수 있다.

코드워드는 도 21의 신호 처리 회로(1000)를 거쳐 무선 신호로 변환될 수 있다. 여기서, 코드워드는 정보블록의 부호화된 비트 시퀀스이다. 정보블록은 전송블록(예, UL-SCH 전송블록, DL-SCH 전송블록)을 포함할 수 있다. 무선 신호는 도 A1의 다양한 물리 채널(예, PUSCH, PDSCH)을 통해 전송될 수 있다.

구체적으로, 코드워드는 스크램블러(1010)에 의해 스크램블된 비트 시퀀스로 변환될 수 있다. 스크램블에 사용되는 스크램블 시퀀스는 초기화 값에 기반하여 생성되며, 초기화 값은 무선 기기의 ID 정보 등이 포함될 수 있다. 스크램블된 비트 시퀀스는 변조기(1020)에 의해 변조 심볼 시퀀스로 변조될 수 있다. 변조 방식은 pi/2-BPSK(pi/2-Binary Phase Shift Keying), m-PSK(m-Phase Shift Keying), m-QAM(m-Quadrature Amplitude Modulation) 등을 포함할 수 있다. 복소 변조 심볼 시퀀스는 레이어 매퍼(1030)에 의해 하나 이상의 전송 레이어로 매핑될 수 있다. 각 전송 레이어의 변조 심볼들은 프리코더(1040)에 의해 해당 안테나 포트(들)로 매핑될 수 있다(프리코딩). 프리코더(1040)의 출력 z는 레이어 매퍼(1030)의 출력 y를 N*M의 프리코딩 행렬 W와 곱해 얻을 수 있다. 여기서, N은 안테나 포트의 개수, M은 전송 레이어의 개수이다. 여기서, 프리코더(1040)는 복소 변조 심볼들에 대한 트랜스폼(transform) 프리코딩(예, DFT 변환)을 수행한 이후에 프리코딩을 수행할 수 있다. 또한, 프리코더(1040)는 트랜스폼 프리코딩을 수행하지 않고 프리코딩을 수행할 수 있다.

자원 매퍼(1050)는 각 안테나 포트의 변조 심볼들을 시간-주파수 자원에 매핑할 수 있다. 시간-주파수 자원은 시간 도메인에서 복수의 심볼(예, CP-OFDMA 심볼, DFT-s-OFDMA 심볼)을 포함하고, 주파수 도메인에서 복수의 부반송파를 포함할 수 있다. 신호 생성기(1060)는 매핑된 변조 심볼들로부터 무선 신호를 생성하며, 생성된 무선 신호는 각 안테나를 통해 다른 기기로 전송될 수 있다. 이를 위해, 신호 생성기(1060)는 IFFT(Inverse Fast Fourier Transform) 모듈 및 CP(Cyclic Prefix) 삽입기, DAC(Digital-to-Analog Converter), 주파수 상향 변환기(frequency uplink converter) 등을 포함할 수 있다.

무선 기기에서 수신 신호를 위한 신호 처리 과정은 도 21의 신호 처리 과정(1010~1060)의 역으로 구성될 수 있다. 예를 들어, 무선 기기(예, 도 20의 100, 200)는 안테나 포트/송수신기를 통해 외부로부터 무선 신호를 수신할 수 있다. 수신된 무선 신호는 신호 복원기를 통해 베이스밴드 신호로 변환될 수 있다. 이를 위해, 신호 복원기는 주파수 하향 변환기(frequency downlink converter), ADC(analog-to-digital converter), CP 제거기, FFT(Fast Fourier Transform) 모듈을 포함할 수 있다. 이후, 베이스밴드 신호는 자원 디-매퍼 과정, 포스트코딩(postcoding) 과정, 복조 과정 및 디-스크램블 과정을 거쳐 코드워드로 복원될 수 있다. 코드워드는 복호(decoding)를 거쳐 원래의 정보블록으로 복원될 수 있다. 따라서, 수신 신호를 위한 신호 처리 회로(미도시)는 신호 복원기, 자원 디-매퍼, 포스트코더, 복조기, 디-스크램블러 및 복호기를 포함할 수 있다.

도 22은 본 발명에 적용되는 무선 기기의 다른 예를 나타낸다. 무선 기기는 사용-예/서비스에 따라 다양한 형태로 구현될 수 있다(도 19, 도 23~26 참조).

도 22을 참조하면, 무선 기기(100, 200)는 도 20의 무선 기기(100,200)에 대응하며, 다양한 요소(element), 성분(component), 유닛/부(unit), 및/또는 모듈(module)로 구성될 수 있다. 예를 들어, 무선 기기(100, 200)는 통신부(110), 제어부(120), 메모리부(130) 및 추가 요소(140)를 포함할 수 있다. 통신부는 통신 회로(112) 및 송수신기(들)(114)을 포함할 수 있다. 예를 들어, 통신 회로(112)는 도 20의 하나 이상의 프로세서(102,202) 및/또는 하나 이상의 메모리(104,204) 를 포함할 수 있다. 예를 들어, 송수신기(들)(114)는 도 20의 하나 이상의 송수신기(106,206) 및/또는 하나 이상의 안테나(108,208)을 포함할 수 있다. 제어부(120)는 통신부(110), 메모리부(130) 및 추가 요소(140)와 전기적으로 연결되며 무선 기기의 제반 동작을 제어한다. 예를 들어, 제어부(120)는 메모리부(130)에 저장된 프로그램/코드/명령/정보에 기반하여 무선 기기의 전기적/기계적 동작을 제어할 수 있다. 또한, 제어부(120)는 메모리부(130)에 저장된 정보를 통신부(110)을 통해 외부(예, 다른 통신 기기)로 무선/유선 인터페이스를 통해 전송하거나, 통신부(110)를 통해 외부(예, 다른 통신 기기)로부터 무선/유선 인터페이스를 통해 수신된 정보를 메모리부(130)에 저장할 수 있다.

추가 요소(140)는 무선 기기의 종류에 따라 다양하게 구성될 수 있다. 예를 들어, 추가 요소(140)는 파워 유닛/배터리, 입출력부(I/O unit), 구동부 및 컴퓨팅부 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 이로 제한되는 것은 아니지만, 무선 기기는 로봇(도 19, 100a), 차량(도 19, 100b-1, 100b-2), XR 기기(도 19, 100c), 휴대 기기(도 19, 100d), 가전(도 19, 100e), IoT 기기(도 19, 100f), 디지털 방송용 단말, 홀로그램 장치, 공공 안전 장치, MTC 장치, 의료 장치, 핀테크 장치(또는 금융 장치), 보안 장치, 기후/환경 장치, AI 서버/기기(도 19, 400), 기지국(도 19, 200), 네트워크 노드 등의 형태로 구현될 수 있다. 무선 기기는 사용-예/서비스에 따라 이동 가능하거나 고정된 장소에서 사용될 수 있다.

도 22에서 무선 기기(100, 200) 내의 다양한 요소, 성분, 유닛/부, 및/또는 모듈은 전체가 유선 인터페이스를 통해 상호 연결되거나, 적어도 일부가 통신부(110)를 통해 무선으로 연결될 수 있다. 예를 들어, 무선 기기(100, 200) 내에서 제어부(120)와 통신부(110)는 유선으로 연결되며, 제어부(120)와 제1 유닛(예, 130, 140)은 통신부(110)를 통해 무선으로 연결될 수 있다. 또한, 무선 기기(100, 200) 내의 각 요소, 성분, 유닛/부, 및/또는 모듈은 하나 이상의 요소를 더 포함할 수 있다. 예를 들어, 제어부(120)는 하나 이상의 프로세서 집합으로 구성될 수 있다. 예를 들어, 제어부(120)는 통신 제어 프로세서, 어플리케이션 프로세서(Application processor), ECU(Electronic Control Unit), 그래픽 처리 프로세서, 메모리 제어 프로세서 등의 집합으로 구성될 수 있다. 다른 예로, 메모리부(130)는 RAM(Random Access Memory), DRAM(Dynamic RAM), ROM(Read Only Memory), 플래시 메모리(flash memory), 휘발성 메모리(volatile memory), 비-휘발성 메모리(non-volatile memory) 및/또는 이들의 조합으로 구성될 수 있다.

이하, 도 22의 구현 예에 대해 도면을 참조하여 보다 자세히 설명한다.

도 23는 본 발명에 적용되는 휴대 기기를 예시한다. 휴대 기기는 스마트폰, 스마트패드, 웨어러블 기기(예, 스마트워치, 스마트글래스), 휴대용 컴퓨터(예, 노트북 등)을 포함할 수 있다. 휴대 기기는 MS(Mobile Station), UT(user terminal), MSS(Mobile Subscriber Station), SS(Subscriber Station), AMS(Advanced Mobile Station) 또는 WT(Wireless terminal)로 지칭될 수 있다.

도 23를 참조하면, 휴대 기기(100)는 안테나부(108), 통신부(110), 제어부(120), 메모리부(130), 전원공급부(140a), 인터페이스부(140b) 및 입출력부(140c)를 포함할 수 있다. 안테나부(108)는 통신부(110)의 일부로 구성될 수 있다. 블록 110~130/140a~140c는 각각 도 22의 블록 110~130/140에 대응한다.

통신부(110)는 다른 무선 기기, 기지국들과 신호(예, 데이터, 제어 신호 등)를 송수신할 수 있다. 제어부(120)는 휴대 기기(100)의 구성 요소들을 제어하여 다양한 동작을 수행할 수 있다. 제어부(120)는 AP(Application Processor)를 포함할 수 있다. 메모리부(130)는 휴대 기기(100)의 구동에 필요한 데이터/파라미터/프로그램/코드/명령을 저장할 수 있다. 또한, 메모리부(130)는 입/출력되는 데이터/정보 등을 저장할 수 있다. 전원공급부(140a)는 휴대 기기(100)에게 전원을 공급하며, 유/무선 충전 회로, 배터리 등을 포함할 수 있다. 인터페이스부(140b)는 휴대 기기(100)와 다른 외부 기기의 연결을 지원할 수 있다. 인터페이스부(140b)는 외부 기기와의 연결을 위한 다양한 포트(예, 오디오 입/출력 포트, 비디오 입/출력 포트)를 포함할 수 있다. 입출력부(140c)는 영상 정보/신호, 오디오 정보/신호, 데이터, 및/또는 사용자로부터 입력되는 정보를 입력 받거나 출력할 수 있다. 입출력부(140c)는 카메라, 마이크로폰, 사용자 입력부, 디스플레이부(140d), 스피커 및/또는 햅틱 모듈 등을 포함할 수 있다.

일 예로, 데이터 통신의 경우, 입출력부(140c)는 사용자로부터 입력된 정보/신호(예, 터치, 문자, 음성, 이미지, 비디오)를 획득하며, 획득된 정보/신호는 메모리부(130)에 저장될 수 있다. 통신부(110)는 메모리에 저장된 정보/신호를 무선 신호로 변환하고, 변환된 무선 신호를 다른 무선 기기에게 직접 전송하거나 기지국에게 전송할 수 있다. 또한, 통신부(110)는 다른 무선 기기 또는 기지국으로부터 무선 신호를 수신한 뒤, 수신된 무선 신호를 원래의 정보/신호로 복원할 수 있다. 복원된 정보/신호는 메모리부(130)에 저장된 뒤, 입출력부(140c)를 통해 다양한 형태(예, 문자, 음성, 이미지, 비디오, 헵틱)로 출력될 수 있다.

도 24는 본 발명에 적용되는 차량 또는 자율 주행 차량을 예시한다. 차량 또는 자율 주행 차량은 이동형 로봇, 차량, 기차, 유/무인 비행체(Aerial Vehicle, AV), 선박 등으로 구현될 수 있다.

도 24를 참조하면, 차량 또는 자율 주행 차량(100)은 안테나부(108), 통신부(110), 제어부(120), 구동부(140a), 전원공급부(140b), 센서부(140c) 및 자율 주행부(140d)를 포함할 수 있다. 안테나부(108)는 통신부(110)의 일부로 구성될 수 있다. 블록 110/130/140a~140d는 각각 도 22의 블록 110/130/140에 대응한다.

통신부(110)는 다른 차량, 기지국(e.g. 기지국, 노변 기지국(Road Side unit) 등), 서버 등의 외부 기기들과 신호(예, 데이터, 제어 신호 등)를 송수신할 수 있다. 제어부(120)는 차량 또는 자율 주행 차량(100)의 요소들을 제어하여 다양한 동작을 수행할 수 있다. 제어부(120)는 ECU(Electronic Control Unit)를 포함할 수 있다. 구동부(140a)는 차량 또는 자율 주행 차량(100)을 지상에서 주행하게 할 수 있다. 구동부(140a)는 엔진, 모터, 파워 트레인, 바퀴, 브레이크, 조향 장치 등을 포함할 수 있다. 전원공급부(140b)는 차량 또는 자율 주행 차량(100)에게 전원을 공급하며, 유/무선 충전 회로, 배터리 등을 포함할 수 있다. 센서부(140c)는 차량 상태, 주변 환경 정보, 사용자 정보 등을 얻을 수 있다. 센서부(140c)는 IMU(inertial measurement unit) 센서, 충돌 센서, 휠 센서(wheel sensor), 속도 센서, 경사 센서, 중량 감지 센서, 헤딩 센서(heading sensor), 포지션 모듈(position module), 차량 전진/후진 센서, 배터리 센서, 연료 센서, 타이어 센서, 스티어링 센서, 온도 센서, 습도 센서, 초음파 센서, 조도 센서, 페달 포지션 센서 등을 포함할 수 있다. 자율 주행부(140d)는 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 등을 구현할 수 있다.

일 예로, 통신부(110)는 외부 서버로부터 지도 데이터, 교통 정보 데이터 등을 수신할 수 있다. 자율 주행부(140d)는 획득된 데이터를 기반으로 자율 주행 경로와 드라이빙 플랜을 생성할 수 있다. 제어부(120)는 드라이빙 플랜에 따라 차량 또는 자율 주행 차량(100)이 자율 주행 경로를 따라 이동하도록 구동부(140a)를 제어할 수 있다(예, 속도/방향 조절). 자율 주행 도중에 통신부(110)는 외부 서버로부터 최신 교통 정보 데이터를 비/주기적으로 획득하며, 주변 차량으로부터 주변 교통 정보 데이터를 획득할 수 있다. 또한, 자율 주행 도중에 센서부(140c)는 차량 상태, 주변 환경 정보를 획득할 수 있다. 자율 주행부(140d)는 새로 획득된 데이터/정보에 기반하여 자율 주행 경로와 드라이빙 플랜을 갱신할 수 있다. 통신부(110)는 차량 위치, 자율 주행 경로, 드라이빙 플랜 등에 관한 정보를 외부 서버로 전달할 수 있다. 외부 서버는 차량 또는 자율 주행 차량들로부터 수집된 정보에 기반하여, AI 기술 등을 이용하여 교통 정보 데이터를 미리 예측할 수 있고, 예측된 교통 정보 데이터를 차량 또는 자율 주행 차량들에게 제공할 수 있다.

도 25은 본 발명에 적용되는 차량을 예시한다. 차량은 운송수단, 기차, 비행체, 선박 등으로도 구현될 수 있다.

도 25을 참조하면, 차량(100)은 통신부(110), 제어부(120), 메모리부(130), 입출력부(140a) 및 위치 측정부(140b)를 포함할 수 있다. 여기서, 블록 110~130/140a~140b는 각각 도 22의 블록 110~130/140에 대응한다.

통신부(110)는 다른 차량, 또는 기지국 등의 외부 기기들과 신호(예, 데이터, 제어 신호 등)를 송수신할 수 있다. 제어부(120)는 차량(100)의 구성 요소들을 제어하여 다양한 동작을 수행할 수 있다. 메모리부(130)는 차량(100)의 다양한 기능을 지원하는 데이터/파라미터/프로그램/코드/명령을 저장할 수 있다. 입출력부(140a)는 메모리부(130) 내의 정보에 기반하여 AR/VR 오브젝트를 출력할 수 있다. 입출력부(140a)는 HUD를 포함할 수 있다. 위치 측정부(140b)는 차량(100)의 위치 정보를 획득할 수 있다. 위치 정보는 차량(100)의 절대 위치 정보, 주행선 내에서의 위치 정보, 가속도 정보, 주변 차량과의 위치 정보 등을 포함할 수 있다. 위치 측정부(140b)는 GPS 및 다양한 센서들을 포함할 수 있다.

일 예로, 차량(100)의 통신부(110)는 외부 서버로부터 지도 정보, 교통 정보 등을 수신하여 메모리부(130)에 저장할 수 있다. 위치 측정부(140b)는 GPS 및 다양한 센서를 통하여 차량 위치 정보를 획득하여 메모리부(130)에 저장할 수 있다. 제어부(120)는 지도 정보, 교통 정보 및 차량 위치 정보 등에 기반하여 가상 오브젝트를 생성하고, 입출력부(140a)는 생성된 가상 오브젝트를 차량 내 유리창에 표시할 수 있다(1410, 1420). 또한, 제어부(120)는 차량 위치 정보에 기반하여 차량(100)이 주행선 내에서 정상적으로 운행되고 있는지 판단할 수 있다. 차량(100)이 주행선을 비정상적으로 벗어나는 경우, 제어부(120)는 입출력부(140a)를 통해 차량 내 유리창에 경고를 표시할 수 있다. 또한, 제어부(120)는 통신부(110)를 통해 주변 차량들에게 주행 이상에 관한 경고 메세지를 방송할 수 있다. 상황에 따라, 제어부(120)는 통신부(110)를 통해 관계 기관에게 차량의 위치 정보와, 주행/차량 이상에 관한 정보를 전송할 수 있다.

도 26는 본 발명에 적용되는 XR 기기를 예시한다. XR 기기는 HMD, 차량에 구비된 HUD(Head-Up Display), 텔레비전, 스마트폰, 컴퓨터, 웨어러블 디바이스, 가전 기기, 디지털 사이니지(signage), 차량, 로봇 등으로 구현될 수 있다.

도 26를 참조하면, XR 기기(100a)는 통신부(110), 제어부(120), 메모리부(130), 입출력부(140a), 센서부(140b) 및 전원공급부(140c)를 포함할 수 있다. 여기서, 블록 110~130/140a~140c은 각각 도 22의 블록 110~130/140에 대응한다.

통신부(110)는 다른 무선 기기, 휴대 기기, 또는 미디어 서버 등의 외부 기기들과 신호(예, 미디어 데이터, 제어 신호 등)를 송수신할 수 있다. 미디어 데이터는 영상, 이미지, 소리 등을 포함할 수 있다. 제어부(120)는 XR 기기(100a)의 구성 요소들을 제어하여 다양한 동작을 수행할 수 있다. 예를 들어, 제어부(120)는 비디오/이미지 획득, (비디오/이미지) 인코딩, 메타데이터 생성 및 처리 등의 절차를 제어 및/또는 수행하도록 구성될 수 있다. 메모리부(130)는 XR 기기(100a)의 구동/XR 오브젝트의 생성에 필요한 데이터/파라미터/프로그램/코드/명령을 저장할 수 있다. 입출력부(140a)는 외부로부터 제어 정보, 데이터 등을 획득하며, 생성된 XR 오브젝트를 출력할 수 있다. 입출력부(140a)는 카메라, 마이크로폰, 사용자 입력부, 디스플레이부, 스피커 및/또는 햅틱 모듈 등을 포함할 수 있다. 센서부(140b)는 XR 기기 상태, 주변 환경 정보, 사용자 정보 등을 얻을 수 있다. 센서부(140b)는 근접 센서, 조도 센서, 가속도 센서, 자기 센서, 자이로 센서, 관성 센서, RGB 센서, IR 센서, 지문 인식 센서, 초음파 센서, 광 센서, 마이크로폰 및/또는 레이더 등을 포함할 수 있다. 전원공급부(140c)는 XR 기기(100a)에게 전원을 공급하며, 유/무선 충전 회로, 배터리 등을 포함할 수 있다.

일 예로, XR 기기(100a)의 메모리부(130)는 XR 오브젝트(예, AR/VR/MR 오브젝트)의 생성에 필요한 정보(예, 데이터 등)를 포함할 수 있다. 입출력부(140a)는 사용자로부터 XR 기기(100a)를 조작하는 명령을 회득할 수 있으며, 제어부(120)는 사용자의 구동 명령에 따라 XR 기기(100a)를 구동시킬 수 있다. 예를 들어, 사용자가 XR 기기(100a)를 통해 영화, 뉴스 등을 시청하려고 하는 경우, 제어부(120)는 통신부(130)를 통해 컨텐츠 요청 정보를 다른 기기(예, 휴대 기기(100b)) 또는 미디어 서버에 전송할 수 있다. 통신부(130)는 다른 기기(예, 휴대 기기(100b)) 또는 미디어 서버로부터 영화, 뉴스 등의 컨텐츠를 메모리부(130)로 다운로드/스트리밍 받을 수 있다. 제어부(120)는 컨텐츠에 대해 비디오/이미지 획득, (비디오/이미지) 인코딩, 메타데이터 생성/처리 등의 절차를 제어 및/또는 수행하며, 입출력부(140a)/센서부(140b)를 통해 획득한 주변 공간 또는 현실 오브젝트에 대한 정보에 기반하여 XR 오브젝트를 생성/출력할 수 있다.

또한, XR 기기(100a)는 통신부(110)를 통해 휴대 기기(100b)와 무선으로 연결되며, XR 기기(100a)의 동작은 휴대 기기(100b)에 의해 제어될 수 있다. 예를 들어, 휴대 기기(100b)는 XR 기기(100a)에 대한 콘트롤러로 동작할 수 있다. 이를 위해, XR 기기(100a)는 휴대 기기(100b)의 3차원 위치 정보를 획득한 뒤, 휴대 기기(100b)에 대응하는 XR 개체를 생성하여 출력할 수 있다.

도 27는 본 발명에 적용되는 로봇을 예시한다. 로봇은 사용 목적이나 분야에 따라 산업용, 의료용, 가정용, 군사용 등으로 분류될 수 있다.

도 27를 참조하면, 로봇(100)은 통신부(110), 제어부(120), 메모리부(130), 입출력부(140a), 센서부(140b) 및 구동부(140c)를 포함할 수 있다. 여기서, 블록 110~130/140a~140c은 각각 도 22의 블록 110~130/140에 대응한다.

통신부(110)는 다른 무선 기기, 다른 로봇, 또는 제어 서버 등의 외부 기기들과 신호(예, 구동 정보, 제어 신호 등)를 송수신할 수 있다. 제어부(120)는 로봇(100)의 구성 요소들을 제어하여 다양한 동작을 수행할 수 있다. 메모리부(130)는 로봇(100)의 다양한 기능을 지원하는 데이터/파라미터/프로그램/코드/명령을 저장할 수 있다. 입출력부(140a)는 로봇(100)의 외부로부터 정보를 획득하며, 로봇(100)의 외부로 정보를 출력할 수 있다. 입출력부(140a)는 카메라, 마이크로폰, 사용자 입력부, 디스플레이부, 스피커 및/또는 햅틱 모듈 등을 포함할 수 있다. 센서부(140b)는 로봇(100)의 내부 정보, 주변 환경 정보, 사용자 정보 등을 얻을 수 있다. 센서부(140b)는 근접 센서, 조도 센서, 가속도 센서, 자기 센서, 자이로 센서, 관성 센서, IR 센서, 지문 인식 센서, 초음파 센서, 광 센서, 마이크로폰, 레이더 등을 포함할 수 있다. 구동부(140c)는 로봇 관절을 움직이는 등의 다양한 물리적 동작을 수행할 수 있다. 또한, 구동부(140c)는 로봇(100)을 지상에서 주행하거나 공중에서 비행하게 할 수 있다. 구동부(140c)는 액츄에이터, 모터, 바퀴, 브레이크, 프로펠러 등을 포함할 수 있다.

도 28은 본 발명에 적용되는 AI 기기를 예시한다. AI 기기는 TV, 프로젝터, 스마트폰, PC, 노트북, 디지털방송용 단말기, 태블릿 PC, 웨어러블 장치, 셋톱박스(STB), 라디오, 세탁기, 냉장고, 디지털 사이니지, 로봇, 차량 등과 같은, 고정형 기기 또는 이동 가능한 기기 등으로 구현될 수 있다.

도 28을 참조하면, AI 기기(100)는 통신부(110), 제어부(120), 메모리부(130), 입/출력부(140a/140b), 러닝 프로세서부(140c) 및 센서부(140d)를 포함할 수 있다. 블록 110~130/140a~140d는 각각 도 22의 블록 110~130/140에 대응한다.

통신부(110)는 유무선 통신 기술을 이용하여 다른 AI 기기(예, 도 19, 100x, 200, 400)나 AI 서버(200) 등의 외부 기기들과 유무선 신호(예, 센서 정보, 사용자 입력, 학습 모델, 제어 신호 등)를 송수신할 수 있다. 이를 위해, 통신부(110)는 메모리부(130) 내의 정보를 외부 기기로 전송하거나, 외부 기기로부터 수신된 신호를 메모리부(130)로 전달할 수 있다.

제어부(120)는 데이터 분석 알고리즘 또는 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 결정되거나 생성된 정보에 기초하여, AI 기기(100)의 적어도 하나의 실행 가능한 동작을 결정할 수 있다. 그리고, 제어부(120)는 AI 기기(100)의 구성 요소들을 제어하여 결정된 동작을 수행할 수 있다. 예를 들어, 제어부(120)는 러닝 프로세서부(140c) 또는 메모리부(130)의 데이터를 요청, 검색, 수신 또는 활용할 수 있고, 적어도 하나의 실행 가능한 동작 중 예측되는 동작이나, 바람직한 것으로 판단되는 동작을 실행하도록 AI 기기(100)의 구성 요소들을 제어할 수 있다. 또한, 제어부(120)는 AI 장치(100)의 동작 내용이나 동작에 대한 사용자의 피드백 등을 포함하는 이력 정보를 수집하여 메모리부(130) 또는 러닝 프로세서부(140c)에 저장하거나, AI 서버(도 19, 400) 등의 외부 장치에 전송할 수 있다. 수집된 이력 정보는 학습 모델을 갱신하는데 이용될 수 있다.

메모리부(130)는 AI 기기(100)의 다양한 기능을 지원하는 데이터를 저장할 수 있다. 예를 들어, 메모리부(130)는 입력부(140a)로부터 얻은 데이터, 통신부(110)로부터 얻은 데이터, 러닝 프로세서부(140c)의 출력 데이터, 및 센싱부(140)로부터 얻은 데이터를 저장할 수 있다. 또한, 메모리부(130)는 제어부(120)의 동작/실행에 필요한 제어 정보 및/또는 소프트웨어 코드를 저장할 수 있다.

입력부(140a)는 AI 기기(100)의 외부로부터 다양한 종류의 데이터를 획득할 수 있다. 예를 들어, 입력부(120)는 모델 학습을 위한 학습 데이터, 및 학습 모델이 적용될 입력 데이터 등을 획득할 수 있다. 입력부(140a)는 카메라, 마이크로폰 및/또는 사용자 입력부 등을 포함할 수 있다. 출력부(140b)는 시각, 청각 또는 촉각 등과 관련된 출력을 발생시킬 수 있다. 출력부(140b)는 디스플레이부, 스피커 및/또는 햅틱 모듈 등을 포함할 수 있다. 센싱부(140)는 다양한 센서들을 이용하여 AI 기기(100)의 내부 정보, AI 기기(100)의 주변 환경 정보 및 사용자 정보 중 적어도 하나를 얻을 수 있다. 센싱부(140)는 근접 센서, 조도 센서, 가속도 센서, 자기 센서, 자이로 센서, 관성 센서, RGB 센서, IR 센서, 지문 인식 센서, 초음파 센서, 광 센서, 마이크로폰 및/또는 레이더 등을 포함할 수 있다.

러닝 프로세서부(140c)는 학습 데이터를 이용하여 인공 신경망으로 구성된 모델을 학습시킬 수 있다. 러닝 프로세서부(140c)는 AI 서버(도 19, 400)의 러닝 프로세서부와 함께 AI 프로세싱을 수행할 수 있다. 러닝 프로세서부(140c)는 통신부(110)를 통해 외부 기기로부터 수신된 정보, 및/또는 메모리부(130)에 저장된 정보를 처리할 수 있다. 또한, 러닝 프로세서부(140c)의 출력 값은 통신부(110)를 통해 외부 기기로 전송되거나/되고, 메모리부(130)에 저장될 수 있다.

여기서, 본 명세서의 무선 기기(100, 200)에서 구현되는 무선 통신 기술은 LTE, NR 및 6G뿐만 아니라 저전력 통신을 위한 Narrowband Internet of Things를 포함할 수 있다. 이때, 예를 들어 NB-IoT 기술은 LPWAN(Low Power Wide Area Network) 기술의 일례일 수 있고, LTE Cat NB1 및/또는 LTE Cat NB2 등의 규격으로 구현될 수 있으며, 상술한 명칭에 한정되는 것은 아니다. 추가적으로 또는 대체적으로, 본 명세서의 무선 기기(100, 200)에서 구현되는 무선 통신 기술은 LTE-M 기술을 기반으로 통신을 수행할 수 있다. 이때, 일 예로, LTE-M 기술은 LPWAN 기술의 일례일 수 있고, eMTC(enhanced Machine Type Communication) 등의 다양한 명칭으로 불릴 수 있다. 예를 들어, LTE-M 기술은 1) LTE CAT 0, 2) LTE Cat M1, 3) LTE Cat M2, 4) LTE non-BL(non-Bandwidth Limited), 5) LTE-MTC, 6) LTE Machine Type Communication, 및/또는 7) LTE M 등의 다양한 규격 중 적어도 어느 하나로 구현될 수 있으며 상술한 명칭에 한정되는 것은 아니다. 추가적으로 또는 대체적으로, 본 명세서의 무선 기기(100, 200)에서 구현되는 무선 통신 기술은 저전력 통신을 고려한 지그비(ZigBee), 블루투스(Bluetooth) 및 저전력 광역 통신망(Low Power Wide Area Network, LPWAN) 중 적어도 어느 하나를 포함할 수 있으며, 상술한 명칭에 한정되는 것은 아니다. 일 예로 ZigBee 기술은 IEEE 802.15.4 등의 다양한 규격을 기반으로 소형/저-파워 디지털 통신에 관련된 PAN(personal area networks)을 생성할 수 있으며, 다양한 명칭으로 불릴 수 있다.

전술한 본 명세서는, 프로그램이 기록된 매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 매체는, 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 매체의 예로는, HDD(Hard Disk Drive), SSD(Solid State Disk), SDD(Silicon Disk Drive), ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광 데이터 저장 장치 등이 있으며, 또한 캐리어 웨이브(예를 들어, 인터넷을 통한 전송)의 형태로 구현되는 것도 포함한다. 따라서, 상기의 상세한 설명은 모든 면에서 제한적으로 해석되어서는 아니되고 예시적인 것으로 고려되어야 한다. 본 명세서의 범위는 첨부된 청구항의 합리적 해석에 의해 결정되어야 하고, 본 명세서의 등가적 범위 내에서의 모든 변경은 본 명세서의 범위에 포함된다.

Claims (13)

1. 복수의 디바이스들의 학습 결과에 기초하여, 서버가 최종 학습 결과물을 도출하는 연합학습을 위한 통신방법에 있어서,
   상기 디바이스들이 상기 서버로부터 글로벌 모델 및 가중치 변화량에 기초한 스케일링 계수를 제공받는 단계;
   상기 다바이스들이 상기 글로벌 모델에 기초하여 상기 가중치 변화량을 산출하는 단계;
   상기 디바이스들이 상기 가중치 변화량에 기초하여 양자화를 수행하는 단계; 및
   상기 디바이스들이 양자화 된 가중치 변화량을 서버로 전송하는 단계;를 포함하는 연합학습을 위한 통신방법.
2. 제 1 항에 있어서,
   상기 양자화를 수행하는 단계는
   상기 디바이스들 각각이 동일한 값을 갖는 상기 스케일링 계수를 이용하는 것을 특징으로 하는 연합학습을 위한 통신방법.
3. 제 1 항에 있어서,
   상기 디바이스들이 상기 스케일링 계수를 제공받는 단계는,
   (i-1)(i는 2 이상의 자연수) 번째 라운드에서 생성한 가중치 변화량 분포에 기초하여 생성된 상기 스케일링 계수를, i 번째 라운드에서 제공받는 것을 특징으로 하는 연합학습을 위한 통신방법.
4. 제 3 항에 있어서,
   상기 (i-1)번째 라운드에서 상기 가중치 변화량 분포를 생성하는 단계는,
   상기 (i-1)번째 라운드 까지의 라운드 중에서 적어도 하나 이상의 라운드의 상기 가중치 변화량의 절대값을 누적한 누적 분포 함수를 생성하는 단계; 및
   상기 누적 분포 함수에서 미리 설정된 경계값 이상의 상기 가중치 변화량의 절대값의 누적 분포는 클립핑하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 연합학습을 위한 통신방법.
5. 제 4 항에 있어서,
   상기 스케일링 계수를 결정하는 단계는
   상기 (i-1) 번째 라운드의 손실과 상기 (i-2) 번째 라운드의 손실의 차이값을 계산한 것에 기초하여 손실 변화량을 산출하는 단계; 및
   상기 손실 변화량의 크기에 기초하여 스케일링 계수의 크기를 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 연합학습을 위한 통신방법.
6. 제 5 항에 있어서,
   상기 스케일링 계수를 결정하는 단계는
   미리 설정된 최대 양자화 비트에 대비한 상기 경계값의 크기 보다 작은 범위 내에서 결정하는 것을 특징으로 하는 연합학습을 위한 통신방법.
7. 제 6 항에 있어서,
   상기 스케일링 계수를 결정하는 단계는
   상기 경계값의 크기 보다 작은 범위를 둘 이상의 구간으로 구분하고, 구분된 구간에서 각각 서로 다른 스케일링 계수들을 생성하는 것을 특징으로 하는 연합학습을 위한 통신방법.
8. 제 1 항에 있어서,
   상기 양자화를 수행하는 단계는
   상기 가중치 변화량을 상기 스케일링 계수 및 가변 가중치 변화량의 곱으로 산출하는 단계; 및
   상기 가변 가중치 변화량의 양자화 범위를 산출하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 연합학습을 위한 통신방법.
9. 제 8 항에 있어서,
   상기 양자화 된 가중치 변화량을 서버로 전송하는 단계는
   상기 스케일링 계수에 기초하여 가변된 가변 양자화 정보를 전송하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 연합학습을 위한 통신방법.
10. 서버로부터 제공받은 글로벌 모델에 기초하여 연합학습을 수행하는 디바이스에 있어서,
    상기 서버와의 통신을 위한 트랜시버; 및
    상기 글로벌 모델에 기초하여 연합학습을 수행하는 프로세서를 포함하고,
    상기 프로세서는
    상기 서버로부터 글로벌 모델 및 가중치 변화량에 기초한 스케일링 계수를 제공받고, 상기 글로벌 모델에 기초하여 상기 가중치 변화량을 산출하며, 상기 가중치 변화량에 기초하여 양자화를 수행하고, 양자화 된 가중치 변화량을 서버로 전송하는 포함하는 연합학습을 수행하는 디바이스.
11. 제 10 항에 있어서,
    상기 프로세서는 (i-1)(i는 2 이상의 자연수) 번째 라운드에서 생성한 상기 가중치 변화량 분포에 기초하여 생성된 상기 스케일링 계수를, i번째 라운드에서 제공받는 것을 특징으로 하는 연합학습을 수행하는 디바이스.
12. 제 11 항에 있어서,
    상기 (i-1)번째 라운드에서 생성된 상기 가중치 변화량 분포는
    상기 (i-1)번째 라운드 이전까지의 라운드 중에서 적어도 하나 이상의 라운드의 상기 가중치 변화량의 절대값을 누적한 누적 분포 함수에서, 미리 설정된 경계값 이상의 상기 가중치 변화량 절대값의 누적 분포를 클립핑하여 생성되는 것을 특징으로 하는 연합학습을 수행하는 디바이스.
13. 제 12 항에 있어서,
    상기 스케일링 계수는
    상기 (i-1) 번째 라운드의 손실과 상기 (i-2) 번째 라운드의 손실의 차이값을 계산한 것에 기초하여 크기가 결정되는 것을 특징으로 하는 연합학습을 수행하는 디바이스.

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