KR20230172461A - 무선 통신 시스템에서 단말 및 기지국의 신호 송수신방법 및 장치 - Google Patents
무선 통신 시스템에서 단말 및 기지국의 신호 송수신방법 및 장치 Download PDFInfo
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Abstract
본 개시는 무선 통신 시스템에서 단말의 동작 방법을 제공할 수 있다. 이때, 단말의 동작 방법은 인공 지능을 통해 제 1 폴라 코드를 결정하는 단계, 제 1 폴라 코드로 인코딩된 데이터 및 제 1 폴라 코드에 대한 정보 부채널 인덱스 셋을 기지국으로 전송하는 단계, 기지국으로부터 데이터 디코딩에 기초한 리워드 정보를 수신하는 단계, 리워드 정보에 기초하여 인공 지능을 통해 학습을 수행하여 제 2 폴라 코드를 결정하는 단계 및 결정된 제 2 폴라 코드로 인코딩된 데이터 및 제 2 폴라 코드에 대한 정보 부채널 인덱스 셋을 상기 기지국으로 전송하는 단계를 포함할 수 있다.
Description
이하의 설명은 무선 통신 시스템에 대한 것으로, 무선 통신 시스템에서 단말 및 기지국의 신호 송수신 방법 및 장치에 대한 것이다.
특히, 통신채널환경에 최적화된 폴라 코드(polar code)를 실시간으로 생성하는 인공지능 시스템에 기초하여 단말 및 기지국이 신호를 송수신하는 방법에 대한 것이다.
무선 접속 시스템이 음성이나 데이터 등과 같은 다양한 종류의 통신 서비스를 제공하기 위해 광범위하게 전개되고 있다. 일반적으로 무선 접속 시스템은 가용한 시스템 자원(대역폭, 전송 파워 등)을 공유하여 다중 사용자와의 통신을 지원할 수 있는 다중 접속(multiple access) 시스템이다. 다중 접속 시스템의 예들로는 CDMA(code division multiple access) 시스템, FDMA(frequency division multiple access) 시스템, TDMA(time division multiple access) 시스템, OFDMA(orthogonal frequency division multiple access) 시스템, SC-FDMA(single carrier frequency division multiple access) 시스템 등이 있다.
특히, 많은 통신 기기들이 큰 통신 용량을 요구하게 됨에 따라 기존 RAT(radio access technology)에 비해 향상된 모바일 브로드밴드(enhanced mobile broadband, eMBB) 통신 기술이 제안되고 있다. 또한 다수의 기기 및 사물들을 연결하여 언제 어디서나 다양한 서비스를 제공하는 mMTC(massive machine type communications) 뿐만 아니라 신뢰성(reliability) 및 지연(latency) 민감한 서비스/UE(user equipment)를 고려한 통신 시스템이 제안되고 있다. 이를 위한 다양한 기술 구성들이 제안되고 있다.
본 개시는 무선 통신 시스템에서 단말 및 기지국의 신호를 송수신하는 방법 및 장치를 제공할 수 있다.
본 개시는 무선 통신 시스템에서 실시간 채널 적응형 폴라 코드에 기반하여 신호를 송수신하는 방법 및 장치를 제공할 수 있다.
본 개시는 무선 통신 시스템에서 실시간 채널 적응형 폴라 코드를 생성하면서 동작하는 인공지능 장치를 제공할 수 있다.
본 개시에서 이루고자 하는 기술적 목적들은 이상에서 언급한 사항들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 기술적 과제들은 이하 설명할 본 개시의 실시 예들로부터 본 개시의 기술 구성이 적용되는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 고려될 수 있다.
본 개시의 일 예로서, 무선 통신 시스템에서 단말의 동작 방법을 제공할 수 있다. 이때, 단말의 동작 방법은 상기 단말이 인공 지능을 통해 제 1 폴라 코드(polar code)를 결정하는 단계, 상기 제 1 폴라 코드로 인코딩된 데이터 및 상기 제 1 폴라 코드에 대한 정보 부채널 인덱스 셋을 기지국으로 전송하는 단계, 상기 기지국으로부터 상기 데이터 디코딩에 기초한 리워드 정보를 수신하는 단계, 상기 리워드 정보에 기초하여 상기 인공 지능을 통해 학습을 수행하여 제 2 폴라 코드를 결정하는 단계 및 상기 결정된 제 2 폴라 코드로 인코딩된 데이터 및 상기 제 2 폴라 코드에 대한 정보 부채널 인덱스 셋을 상기 기지국으로 전송하는 단계를 포함할 수 있다. 이때, 상기 학습을 통해 상기 제 2 폴라 코드가 결정되는 경우, 상기 리워드 정보에 기초하여 정보 부채널 집합 후보들 중 상기 제 2 폴라 코드에 대한 정보 부채널 인덱스 셋이 결정될 수 있다.
또한, 본 개시의 일 예로서, 무선 통신 시스템에서 기지국의 동작 방법을 제공할 수 있다. 기지국의 동작 방법은 단말로부터 제 1 폴라 코드로 인코딩된 데이터 및 상기 제 1 폴라 코드에 대한 정보 부채널 인덱스 셋을 수신하는 단계, 상기 인코딩된 데이터를 디코딩하는 단계, 상기 데이터 디코딩에 기초한 리워드 정보를 상기 단말로 전송하는 단계 및 제 2 폴라 코드로 인코딩된 데이터 및 상기 제 2 폴라 코드에 대한 정보 부채널 인덱스 셋을 상기 단말로부터 수신하는 단계를 포함할 수 있다. 이때, 상기 제 2 폴라 코드는 상기 리워드 정보에 기초하여 상기 단말에서 인공지능 학습을 통해 결정되되, 상기 제 2 폴라 코드에 대한 정보 부채널 인덱스 셋은 상기 리워드 정보에 기초하여 정보 부채널 집합 후보들 중 어느 하나로 결정될 수 있다.
또한, 본 개시의 일 예로서, 무선 통신 시스템에서 동작하는 단말은 적어도 하나의 송신기, 적어도 하나의 수신기, 적어도 하나의 프로세서 및 상기 적어도 하나의 프로세서에 동작 가능하도록 연결되고, 실행될 경우 상기 적어도 하나의 프로세서가 특정 동작을 수행하도록 하는 명령들(instructions)을 저장하는 적어도 하나의 메모리를 포함하고, 상기 특정 동작은: 인공 지능을 통해 제 1 폴라 코드(polar code)를 결정하고, 상기 제 1 폴라 코드로 인코딩된 데이터 및 상기 제 1 폴라 코드에 대한 정보 부채널 인덱스 셋을 기지국으로 전송하고, 상기 기지국으로부터 상기 데이터 디코딩에 기초한 리워드 정보를 수신하고, 상기 리워드 정보에 기초하여 상기 인공 지능을 통해 학습을 수행하여 제 2 폴라 코드를 결정하고, 및 상기 결정된 제 2 폴라 코드로 인코딩된 데이터 및 상기 제 2 폴라 코드에 대한 정보 부채널 인덱스 셋을 상기 기지국으로 전송하되, 상기 학습을 통해 상기 제 2 폴라 코드가 결정되는 경우, 상기 리워드 정보에 기초하여 정보 부채널 집합 후보들 중 상기 제 2 폴라 코드에 대한 정보 부채널 인덱스 셋이 결정될 수 있다.
또한, 본 개시의 일 예로서, 무선 통신 시스템에서 동작하는 기지국은 적어도 하나의 송신기, 적어도 하나의 수신기, 적어도 하나의 프로세서 및 상기 적어도 하나의 프로세서에 동작 가능하도록 연결되고, 실행될 경우 상기 적어도 하나의 프로세서가 특정 동작을 수행하도록 하는 명령들(instructions)을 저장하는 적어도 하나의 메모리를 포함하고, 상기 특정 동작은: 단말로부터 제 1 폴라 코드로 인코딩된 데이터 및 상기 제 1 폴라 코드에 대한 정보 부채널 인덱스 셋을 수신하고, 상기 인코딩된 데이터를 디코딩하고, 상기 데이터 디코딩에 기초한 리워드 정보를 상기 단말로 전송하고, 및 제 2 폴라 코드로 인코딩된 데이터 및 상기 제 2 폴라 코드에 대한 정보 부채널 인덱스 셋을 상기 단말로부터 수신하되, 상기 제 2 폴라 코드는 상기 리워드 정보에 기초하여 상기 단말에서 인공지능 학습을 통해 결정되되, 상기 제 2 폴라 코드에 대한 정보 부채널 인덱스 셋은 상기 리워드 정보에 기초하여 정보 부채널 집합 후보들 중 어느 하나로 결정될 수 있다.
또한, 본 개시의 일 예로서, 적어도 하나의 메모리 및 상기 적어도 하나의 메모리들과 기능적으로 연결되어 있는 적어도 하나의 프로세서를 포함하는 장치는 인공 지능을 통해 제 1 폴라 코드(polar code)를 결정하고, 제 1 폴라 코드로 인코딩된 데이터 및 상기 제 1 폴라 코드에 대한 정보 부채널 인덱스 셋을 전송하고, 데이터 디코딩에 기초한 리워드 정보를 수신하고, 리워드 정보에 기초하여 인공 지능을 통해 학습을 수행하여 제 2 폴라 코드를 결정하고, 및 결정된 제 2 폴라 코드로 인코딩된 데이터 및 제 2 폴라 코드에 대한 정보 부채널 인덱스 셋을 전송하도록 제어하되, 학습을 통해 제 2 폴라 코드가 결정되는 경우, 리워드 정보에 기초하여 정보 부채널 집합 후보들 중 제 2 폴라 코드에 대한 정보 부채널 인덱스 셋이 결정될 수 있다.
또한, 본 개시의 일 예로서, 적어도 하나의 명령어(instructions)을 저장하는 비-일시적인(non-transitory) 컴퓨터 판독 가능 매체(computer-readable medium)에 있어서, 프로세서에 의해 실행 가능한(executable) 상기 적어도 하나의 명령어를 포함하며, 적어도 하나의 명령어는, 장치가 인공 지능을 통해 제 1 폴라 코드(polar code)를 결정하고, 제 1 폴라 코드로 인코딩된 데이터 및 제 1 폴라 코드에 대한 정보 부채널 인덱스 셋을 전송하고, 데이터 디코딩에 기초한 리워드 정보를 수신하고, 리워드 정보에 기초하여 인공 지능을 통해 학습을 수행하여 제 2 폴라 코드를 결정하고, 및 결정된 제 2 폴라 코드로 인코딩된 데이터 및 제 2 폴라 코드에 대한 정보 부채널 인덱스 셋을 전송하도록 제어할 수 있다. 이때, 학습을 통해 제 2 폴라 코드가 결정되는 경우, 리워드 정보에 기초하여 정보 부채널 집합 후보들 중 제 2 폴라 코드에 대한 정보 부채널 인덱스 셋이 결정될 수 있다.
또한, 다음의 사항들은 단말 동작 방법, 기지국 동작 방법, 단말, 기지국, 장치 및 컴퓨터 판독 가능 매체에 공통으로 적용될 수 있다.
본 개시의 일 예로서, 상기 단말이 상기 기지국으로부터 폴라 코드 초기 값을 수신하는 단계를 더 포함하되, 상기 제 1 폴라 코드는 상기 폴라 코드 초기 값에 기초하여 결정될 수 있다.
또한, 본 개시의 일 예로서, 상기 단말은 참조신호 및 단말의 위치 정보를 상기 기지국으로 전송하고, 상기 기지국은 수신된 상기 참조신호 및 상기 단말의 위치 정보에 기초하여 상기 폴라 코드 초기 값을 생성하고, 상기 생성된 폴라 코드 초기 값을 상기 단말로 전송할 수 있다.
또한, 본 개시의 일 예로서, 상기 폴라 코드 초기 값은 채널 환경 정보에 기초하여 인공지능을 통해 생성될 수 있다.
또한, 본 개시의 일 예로서, 상기 정보 부채널 집합 후보들은 코드북에 기초하여 설정되고, 상기 폴라 코드 초기 값은 상기 정보 부채널 집합 후보들에 대한 코드북 인덱스로 생성될 수 있다.
또한, 본 개시의 일 예로서, 상기 리워드 정보는 디코딩 오류 정보, 지연 정보, 파워 정보 및 기지국의 복호 복잡도 정보 중 적어도 어느 하나에 기초하여 결정될 수 있다.
또한, 본 개시의 일 예로서, 상기 단말이 상기 결정된 제 2 폴라 코드에 기초하여 데이터를 인코딩하는 경우, 상기 제 2 폴라 코드에 대응되는 부채널 셋 중 상기 정보 부채널 인덱스 셋에 대응되는 부채널에 상기 데이터의 각각의 비트가 할당되고, 상기 제 2 폴라 코드에 대응되는 부채널 셋 중 고정 부채널 인덱스 셋에는 0비트가 할당될 수 있다.
또한, 본 개시의 일 예로서, 상기 정보 부채널 인덱스 셋은 기본 정보 부채널 및 변동 정보 부채널에 기초하여 결정되되, 상기 기본 정보 부채널은 고정된 부채널이고, 상기 변동 정보 부채널은 상기 리워드 정보에 기초하여 유동적으로 변동되는 부채널일 수 있다.
상술한 본 개시의 양태들은 본 개시의 바람직한 실시 예들 중 일부에 불과하며, 본 개시의 기술적 특징들이 반영된 다양한 실시 예들이 당해 기술분야의 통상적인 지식을 가진 자에 의해 이하 상술할 본 개시의 상세한 설명을 기반으로 도출되고 이해될 수 있다.
본 개시에 기초한 실시 예들에 의해 하기와 같은 효과가 있을 수 있다.
본 개시에 따르면, 무선 통신 시스템에서 송신기는 다수의 선형 블록 코드에 대한 전용 하드웨어가 없어도 생성행렬 기반의 부호기를 통해서 최적의 블록 코드를 생성할 수 있다.
본 개시에 따르면 송신기는 다양한 통신 채널 환경에 최적화된 폴라 코드를 생성할 수 있다.
본 개시에 따르면, 송신기는 실시간으로 변화하는 채널 환경에 적응하는 폴라 코드를 유동적으로 생성할 수 있다.
본 개시에 따르면, 수신기는 폴라 코드로 인코딩된 데이터를 디코딩하여 폴라 코드 학습을 위한 리워드 정보를 생성하여 송신기로 전달할 수 있다.
본 개시의 실시 예들에서 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 이하의 본 개시의 실시 예들에 대한 기재로부터 본 개시의 기술 구성이 적용되는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 도출되고 이해될 수 있다. 즉, 본 개시에서 서술하는 구성을 실시함에 따른 의도하지 않은 효과들 역시 본 개시의 실시 예들로부터 당해 기술분야의 통상의 지식을 가진 자에 의해 도출될 수 있다.
이하에 첨부되는 도면들은 본 개시에 관한 이해를 돕기 위한 것으로, 상세한 설명과 함께 본 개시에 대한 실시 예들을 제공할 수 있다. 다만, 본 개시의 기술적 특징이 특정 도면에 한정되는 것은 아니며, 각 도면에서 개시하는 특징들은 서로 조합되어 새로운 실시 예로 구성될 수 있다. 각 도면에서의 참조 번호(reference numerals)들은 구조적 구성요소(structural elements)를 의미할 수 있다.
도 1은 본 개시에 적용되는 통신 시스템 예시를 도시한 도면이다.
도 2는 본 개시에 적용될 수 있는 무선 기기의 예시를 도시한 도면이다.
도 3은 본 개시에 적용되는 무선 기기의 다른 예시를 도시한 도면이다.
도 4는 본 개시에 적용되는 휴대 기기의 예시를 도시한 도면이다.
도 5는 본 개시에 적용되는 차량 또는 자율 주행 차량의 예시를 도시한 도면이다.
도 6은 본 개시에 적용되는 이동체의 예시를 도시한 도면이다.
도 7은 본 개시에 적용되는 XR 기기의 예시를 도시한 도면이다.
도 8은 본 개시에 적용되는 로봇의 예시를 도시한 도면이다.
도 9는 본 개시에 적용되는 AI(artificial intelligence) 기기의 예시를 도시한 도면이다.
도 10은 본 개시에 적용되는 물리 채널들 및 이들을 이용한 신호 전송 방법을 도시한 도면이다.
도 11은 본 개시에 적용되는 무선 인터페이스 프로토콜(radio interface protocol)의 제어평면(control plane) 및 사용자 평면(user plane) 구조를 도시한 도면이다.
도 12는 본 개시에 적용되는 전송 신호를 처리하는 방법을 도시한 도면이다.
도 13은 본 개시에 적용 가능한 무선 프레임의 구조를 도시한 도면이다.
도 14는 본 개시에 적용 가능한 슬롯 구조를 도시한 도면이다.
도 15는 본 개시에 적용 가능한 6G 시스템에서 제공 가능한 통신 구조의 일례를 도시한 도면이다.
도 16은 본 개시에 적용 가능한 전자기 스펙트럼을 도시한 도면이다.
도 17은 본 개시에 적용 가능한 THz 통신 방법을 도시한 도면이다.
도 18은 본 개시에 적용 가능한 THz 무선 통신 송수신기를 도시한 도면이다.
도 19는 본 개시에 적용 가능한 THz 신호 생성 방법을 도시한 도면이다.
도 20은 본 개시에 적용 가능한 무선 통신 송수신기를 도시한 도면이다.
도 21은 본 개시에 적용 가능한 송신기 구조를 도시한 도면이다.
도 22는 본 개시에 적용 가능한 변조기 구조를 도시한 도면이다.
도 23은 본 개시에 적용 가능한 인공 신경망에 포함되는 퍼셉트론(perceptron)의 구조를 나타낸 도면이다.
도 24는 본 개시에 적용 가능한 인공 신경망 구조를 나타낸 도면이다.
도 25는 본 개시에 적용 가능한 심층 신경망을 나타낸 도면이다.
도 26은 본 개시에 적용 가능한 컨볼루션 신경망을 나타낸 도면이다.
도 27은 본 개시에 적용 가능한 컨볼루션 신경망의 필터 연산을 나타낸 도면이다.
도 28은 본 개시에 적용 가능한 순환 루프가 존재하는 신경망 구조를 나타낸 도면이다.
도 29는 본 개시에 적용 가능한 순환 신경망의 동작 구조를 나타낸 도면이다.
도 30은 본 개시에 적용 가능한 신호 송수신 방법을 나타낸 도면이다.
도 31은 본 개시에 적용 가능한 실시간 최적의 채널적응형 폴라 코드 탐색을 수행하는 방법을 나타낸 도면이다.
도 32는 본 개시에 적용 가능한 통신 채널환경에 최적화된 폴라 코드를 실시간으로 생성하는 인공지능 시스템을 나타낸 도면이다.
도 33은 본 개시에 적용 가능한 인공지능 코딩 선택부를 나타낸 도면이다.
도 34는 본 개시에 적용 가능한 인공지능 코딩 선택부를 나타낸 도면이다.
도 35는 본 개시에 적용 가능한 정보 부채널 생성기 구조를 나타낸 도면이다.
도 36은 본 개시에 적용 가능한 정보 부채널 생성기 구조를 나타낸 도면이다.
도 37은 본 개시에 적용 가능한 채널 용량을 나타낸 도면이다.
도 38은 본 개시에 적용 가능한 폴라코딩 신호 생성부를 나타낸 도면이다.
도 39는 본 개시에 적용 가능한 신호 생성부를 나타낸 도면이다.
도 40은 본 개시에 적용 가능한 신호 복호부를 나타낸 도면이다.
도 41은 본 개시에 적용 가능한 신호 연속 복호 과정을 나타낸 도면이다.
도 42는 본 개시에 적용 가능한 신호 연속 복호 과정을 나타낸 도면이다.
도 43은 본 개시에 적용 가능한 정보 부채널 적응형 폴라 코드 복호기를 나타낸 도면이다.
도 44는 본 개시에 적용 가능한 AI 학습 정보 생성부를 나타낸 도면이다.
도 45는 본 개시에 적용 가능한 실시간/채널적응형 폴라 코드 생성 및 통신 흐름도를 나타낸 도면이다.
도 46은 본 개시에 적용 가능한 통신채널환경에 최적화된 선형 폴라 코드를 실시간으로 생성하는 인공지능 시스템을 나타낸 도면이다.
도 47은 본 개시에 적용 가능한 AI 코딩 초기값 예측기를 나타낸 도면이다.
도 48은 본 개시에 적용 가능한 단말이 신호를 송수신하는 방법을 나타낸 순서도이다.
도 49는 본 개시에 적용 가능한 기지국이 신호를 송수신하는 방법을 나타낸 순서도이다.
도 1은 본 개시에 적용되는 통신 시스템 예시를 도시한 도면이다.
도 2는 본 개시에 적용될 수 있는 무선 기기의 예시를 도시한 도면이다.
도 3은 본 개시에 적용되는 무선 기기의 다른 예시를 도시한 도면이다.
도 4는 본 개시에 적용되는 휴대 기기의 예시를 도시한 도면이다.
도 5는 본 개시에 적용되는 차량 또는 자율 주행 차량의 예시를 도시한 도면이다.
도 6은 본 개시에 적용되는 이동체의 예시를 도시한 도면이다.
도 7은 본 개시에 적용되는 XR 기기의 예시를 도시한 도면이다.
도 8은 본 개시에 적용되는 로봇의 예시를 도시한 도면이다.
도 9는 본 개시에 적용되는 AI(artificial intelligence) 기기의 예시를 도시한 도면이다.
도 10은 본 개시에 적용되는 물리 채널들 및 이들을 이용한 신호 전송 방법을 도시한 도면이다.
도 11은 본 개시에 적용되는 무선 인터페이스 프로토콜(radio interface protocol)의 제어평면(control plane) 및 사용자 평면(user plane) 구조를 도시한 도면이다.
도 12는 본 개시에 적용되는 전송 신호를 처리하는 방법을 도시한 도면이다.
도 13은 본 개시에 적용 가능한 무선 프레임의 구조를 도시한 도면이다.
도 14는 본 개시에 적용 가능한 슬롯 구조를 도시한 도면이다.
도 15는 본 개시에 적용 가능한 6G 시스템에서 제공 가능한 통신 구조의 일례를 도시한 도면이다.
도 16은 본 개시에 적용 가능한 전자기 스펙트럼을 도시한 도면이다.
도 17은 본 개시에 적용 가능한 THz 통신 방법을 도시한 도면이다.
도 18은 본 개시에 적용 가능한 THz 무선 통신 송수신기를 도시한 도면이다.
도 19는 본 개시에 적용 가능한 THz 신호 생성 방법을 도시한 도면이다.
도 20은 본 개시에 적용 가능한 무선 통신 송수신기를 도시한 도면이다.
도 21은 본 개시에 적용 가능한 송신기 구조를 도시한 도면이다.
도 22는 본 개시에 적용 가능한 변조기 구조를 도시한 도면이다.
도 23은 본 개시에 적용 가능한 인공 신경망에 포함되는 퍼셉트론(perceptron)의 구조를 나타낸 도면이다.
도 24는 본 개시에 적용 가능한 인공 신경망 구조를 나타낸 도면이다.
도 25는 본 개시에 적용 가능한 심층 신경망을 나타낸 도면이다.
도 26은 본 개시에 적용 가능한 컨볼루션 신경망을 나타낸 도면이다.
도 27은 본 개시에 적용 가능한 컨볼루션 신경망의 필터 연산을 나타낸 도면이다.
도 28은 본 개시에 적용 가능한 순환 루프가 존재하는 신경망 구조를 나타낸 도면이다.
도 29는 본 개시에 적용 가능한 순환 신경망의 동작 구조를 나타낸 도면이다.
도 30은 본 개시에 적용 가능한 신호 송수신 방법을 나타낸 도면이다.
도 31은 본 개시에 적용 가능한 실시간 최적의 채널적응형 폴라 코드 탐색을 수행하는 방법을 나타낸 도면이다.
도 32는 본 개시에 적용 가능한 통신 채널환경에 최적화된 폴라 코드를 실시간으로 생성하는 인공지능 시스템을 나타낸 도면이다.
도 33은 본 개시에 적용 가능한 인공지능 코딩 선택부를 나타낸 도면이다.
도 34는 본 개시에 적용 가능한 인공지능 코딩 선택부를 나타낸 도면이다.
도 35는 본 개시에 적용 가능한 정보 부채널 생성기 구조를 나타낸 도면이다.
도 36은 본 개시에 적용 가능한 정보 부채널 생성기 구조를 나타낸 도면이다.
도 37은 본 개시에 적용 가능한 채널 용량을 나타낸 도면이다.
도 38은 본 개시에 적용 가능한 폴라코딩 신호 생성부를 나타낸 도면이다.
도 39는 본 개시에 적용 가능한 신호 생성부를 나타낸 도면이다.
도 40은 본 개시에 적용 가능한 신호 복호부를 나타낸 도면이다.
도 41은 본 개시에 적용 가능한 신호 연속 복호 과정을 나타낸 도면이다.
도 42는 본 개시에 적용 가능한 신호 연속 복호 과정을 나타낸 도면이다.
도 43은 본 개시에 적용 가능한 정보 부채널 적응형 폴라 코드 복호기를 나타낸 도면이다.
도 44는 본 개시에 적용 가능한 AI 학습 정보 생성부를 나타낸 도면이다.
도 45는 본 개시에 적용 가능한 실시간/채널적응형 폴라 코드 생성 및 통신 흐름도를 나타낸 도면이다.
도 46은 본 개시에 적용 가능한 통신채널환경에 최적화된 선형 폴라 코드를 실시간으로 생성하는 인공지능 시스템을 나타낸 도면이다.
도 47은 본 개시에 적용 가능한 AI 코딩 초기값 예측기를 나타낸 도면이다.
도 48은 본 개시에 적용 가능한 단말이 신호를 송수신하는 방법을 나타낸 순서도이다.
도 49는 본 개시에 적용 가능한 기지국이 신호를 송수신하는 방법을 나타낸 순서도이다.
이하의 실시 예들은 본 개시의 구성요소들과 특징들을 소정 형태로 결합한 것들이다. 각 구성요소 또는 특징은 별도의 명시적 언급이 없는 한 선택적인 것으로 고려될 수 있다. 각 구성요소 또는 특징은 다른 구성요소나 특징과 결합되지 않은 형태로 실시될 수 있다. 또한, 일부 구성요소들 및/또는 특징들을 결합하여 본 개시의 실시 예를 구성할 수도 있다. 본 개시의 실시 예들에서 설명되는 동작들의 순서는 변경될 수 있다. 어느 실시 예의 일부 구성이나 특징은 다른 실시 예에 포함될 수 있고, 또는 다른 실시 예의 대응하는 구성 또는 특징과 교체될 수 있다.
도면에 대한 설명에서, 본 개시의 요지를 흐릴 수 있는 절차 또는 단계 등은 기술하지 않았으며, 당업자의 수준에서 이해할 수 있을 정도의 절차 또는 단계는 또한 기술하지 아니하였다.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함(comprising 또는 including)"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다. 또한, 명세서에 기재된 "…부", "…기", "모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어나 소프트웨어 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다. 또한, "일(a 또는 an)", "하나(one)", "그(the)" 및 유사 관련어는 본 개시를 기술하는 문맥에 있어서(특히, 이하의 청구항의 문맥에서) 본 명세서에 달리 지시되거나 문맥에 의해 분명하게 반박되지 않는 한, 단수 및 복수 모두를 포함하는 의미로 사용될 수 있다.
본 명세서에서 본 개시의 실시 예들은 기지국과 이동국 간의 데이터 송수신 관계를 중심으로 설명되었다. 여기서, 기지국은 이동국과 직접적으로 통신을 수행하는 네트워크의 종단 노드(terminal node)로서의 의미가 있다. 본 문서에서 기지국에 의해 수행되는 것으로 설명된 특정 동작은 경우에 따라서는 기지국의 상위 노드(upper node)에 의해 수행될 수도 있다.
즉, 기지국을 포함하는 다수의 네트워크 노드들(network nodes)로 이루어지는 네트워크에서 이동국과의 통신을 위해 수행되는 다양한 동작들은 기지국 또는 기지국 이외의 다른 네트워크 노드들에 의해 수행될 수 있다. 이때, '기지국'은 고정국(fixed station), Node B, eNB(eNode B), gNB(gNode B), ng-eNB, 발전된 기지국(advanced base station, ABS) 또는 억세스 포인트(access point) 등의 용어에 의해 대체될 수 있다.
또한, 본 개시의 실시 예들에서 단말(terminal)은 사용자 기기(user equipment, UE), 이동국(mobile station, MS), 가입자국(subscriber station, SS), 이동 가입자 단말(mobile subscriber station, MSS), 이동 단말(mobile terminal) 또는 발전된 이동 단말(advanced mobile station, AMS) 등의 용어로 대체될 수 있다.
또한, 송신단은 데이터 서비스 또는 음성 서비스를 제공하는 고정 및/또는 이동 노드를 말하고, 수신단은 데이터 서비스 또는 음성 서비스를 수신하는 고정 및/또는 이동 노드를 의미한다. 따라서, 상향링크의 경우, 이동국이 송신단이 되고, 기지국이 수신단이 될 수 있다. 마찬가지로, 하향링크의 경우, 이동국이 수신단이 되고, 기지국이 송신단이 될 수 있다.
본 개시의 실시 예들은 무선 접속 시스템들인 IEEE 802.xx 시스템, 3GPP(3rd Generation Partnership Project) 시스템, 3GPP LTE(Long Term Evolution) 시스템, 3GPP 5G(5th generation) NR(New Radio) 시스템 및 3GPP2 시스템 중 적어도 하나에 개시된 표준 문서들에 의해 뒷받침될 수 있으며, 특히, 본 개시의 실시 예들은 3GPP TS(technical specification) 38.211, 3GPP TS 38.212, 3GPP TS 38.213, 3GPP TS 38.321 및 3GPP TS 38.331 문서들에 의해 뒷받침 될 수 있다.
또한, 본 개시의 실시 예들은 다른 무선 접속 시스템에도 적용될 수 있으며, 상술한 시스템으로 한정되는 것은 아니다. 일 예로, 3GPP 5G NR 시스템 이후에 적용되는 시스템에 대해서도 적용 가능할 수 있으며, 특정 시스템에 한정되지 않는다.
즉, 본 개시의 실시 예들 중 설명하지 않은 자명한 단계들 또는 부분들은 상기 문서들을 참조하여 설명될 수 있다. 또한, 본 문서에서 개시하고 있는 모든 용어들은 상기 표준 문서에 의해 설명될 수 있다.
이하, 본 개시에 따른 바람직한 실시 형태를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다. 첨부된 도면과 함께 이하에 개시될 상세한 설명은 본 개시의 예시적인 실시 형태를 설명하고자 하는 것이며, 본 개시의 기술 구성이 실시될 수 있는 유일한 실시형태를 나타내고자 하는 것이 아니다.
또한, 본 개시의 실시 예들에서 사용되는 특정 용어들은 본 개시의 이해를 돕기 위해서 제공된 것이며, 이러한 특정 용어의 사용은 본 개시의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위에서 다른 형태로 변경될 수 있다.
이하의 기술은 CDMA(code division multiple access), FDMA(frequency division multiple access), TDMA(time division multiple access), OFDMA(orthogonal frequency division multiple access), SC-FDMA(single carrier frequency division multiple access) 등과 같은 다양한 무선 접속 시스템에 적용될 수 있다.
*
이하 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 의미할 수 있다. 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 지칭될 수 있다. 3GPP NR은 TS 38.xxx Release 15 이후의 기술을 의미할 수 있다. 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 개시에 사용된 배경기술, 용어, 약어 등에 관해서는 본 발명 이전에 공개된 표준 문서에 기재된 사항을 참조할 수 있다. 일 예로, 36.xxx 및 38.xxx 표준 문서를 참조할 수 있다.
본 개시에 적용 가능한 통신 시스템
이로 제한되는 것은 아니지만, 본 문서에 개시된 본 개시의 다양한 설명, 기능, 절차, 제안, 방법 및/또는 동작 순서도들은 기기들 간에 무선 통신/연결(예, 5G)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 1은 본 개시에 적용되는 통신 시스템 예시를 도시한 도면이다.
도 1을 참조하면, 본 개시에 적용되는 통신 시스템(100)은 무선 기기, 기지국 및 네트워크를 포함한다. 여기서, 무선 기기는 무선 접속 기술(예, 5G NR, LTE)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(home appliance)(100e), IoT(Internet of Thing) 기기(100f), AI(artificial intelligence) 기기/서버(100g)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, 차량(100b-1, 100b-2)은 UAV(unmanned aerial vehicle)(예, 드론)를 포함할 수 있다. XR 기기(100c)는 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 기기(100d)는 스마트폰, 스마트패드, 웨어러블 기기(예, 스마트워치, 스마트글래스), 컴퓨터(예, 노트북 등) 등을 포함할 수 있다. 가전(100e)은 TV, 냉장고, 세탁기 등을 포함할 수 있다. IoT 기기(100f)는 센서, 스마트 미터 등을 포함할 수 있다. 예를 들어, 기지국(120), 네트워크(130)는 무선 기기로도 구현될 수 있으며, 특정 무선 기기(120a)는 다른 무선 기기에게 기지국/네트워크 노드로 동작할 수도 있다.
무선 기기(100a~100f)는 기지국(120)을 통해 네트워크(130)와 연결될 수 있다. 무선 기기(100a~100f)에는 AI 기술이 적용될 수 있으며, 무선 기기(100a~100f)는 네트워크(130)를 통해 AI 서버(100g)와 연결될 수 있다. 네트워크(130)는 3G 네트워크, 4G(예, LTE) 네트워크 또는 5G(예, NR) 네트워크 등을 이용하여 구성될 수 있다. 무선 기기(100a~100f)는 기지국(120)/네트워크(130)를 통해 서로 통신할 수도 있지만, 기지국(120)/네트워크(130)를 통하지 않고 직접 통신(예, 사이드링크 통신(sidelink communication))할 수도 있다. 예를 들어, 차량들(100b-1, 100b-2)은 직접 통신(예, V2V(vehicle to vehicle)/V2X(vehicle to everything) communication)을 할 수 있다. 또한, IoT 기기(100f)(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(120), 기지국(120)/기지국(120) 간에는 무선 통신/연결(150a, 150b, 150c)이 이뤄질 수 있다. 여기서, 무선 통신/연결은 상향/하향링크 통신(150a)과 사이드링크 통신(150b)(또는, D2D 통신), 기지국간 통신(150c)(예, relay, IAB(integrated access backhaul))과 같은 다양한 무선 접속 기술(예, 5G NR)을 통해 이뤄질 수 있다. 무선 통신/연결(150a, 150b, 150c)을 통해 무선 기기와 기지국/무선 기기, 기지국과 기지국은 서로 무선 신호를 송신/수신할 수 있다. 예를 들어, 무선 통신/연결(150a, 150b, 150c)은 다양한 물리 채널을 통해 신호를 송신/수신할 수 있다. 이를 위해, 본 개시의 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.
본 개시에 적용 가능한 무선 기기
도 2는 본 개시에 적용될 수 있는 무선 기기의 예시를 도시한 도면이다.
도 2를 참조하면, 제1 무선 기기(200a)와 제2 무선 기기(200b)는 다양한 무선 접속 기술(예, LTE, NR)을 통해 무선 신호를 송수신할 수 있다. 여기서, {제1 무선 기기(200a), 제2 무선 기기(200b)}은 도 1의 {무선 기기(100x), 기지국(120)} 및/또는 {무선 기기(100x), 무선 기기(100x)}에 대응할 수 있다.
제1 무선 기기(200a)는 하나 이상의 프로세서(202a) 및 하나 이상의 메모리(204a)를 포함하며, 추가적으로 하나 이상의 송수신기(206a) 및/또는 하나 이상의 안테나(208a)을 더 포함할 수 있다. 프로세서(202a)는 메모리(204a) 및/또는 송수신기(206a)를 제어하며, 본 문서에 개시된 설명, 기능, 절차, 제안, 방법 및/또는 동작 순서도들을 구현하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 프로세서(202a)는 메모리(204a) 내의 정보를 처리하여 제1 정보/신호를 생성한 뒤, 송수신기(206a)을 통해 제1 정보/신호를 포함하는 무선 신호를 전송할 수 있다. 또한, 프로세서(202a)는 송수신기(206a)를 통해 제2 정보/신호를 포함하는 무선 신호를 수신한 뒤, 제2 정보/신호의 신호 처리로부터 얻은 정보를 메모리(204a)에 저장할 수 있다. 메모리(204a)는 프로세서(202a)와 연결될 수 있고, 프로세서(202a)의 동작과 관련한 다양한 정보를 저장할 수 있다. 예를 들어, 메모리(204a)는 프로세서(202a)에 의해 제어되는 프로세스들 중 일부 또는 전부를 수행하거나, 본 문서에 개시된 설명, 기능, 절차, 제안, 방법 및/또는 동작 순서도들을 수행하기 위한 명령들을 포함하는 소프트웨어 코드를 저장할 수 있다. 여기서, 프로세서(202a)와 메모리(204a)는 무선 통신 기술(예, LTE, NR)을 구현하도록 설계된 통신 모뎀/회로/칩의 일부일 수 있다. 송수신기(206a)는 프로세서(202a)와 연결될 수 있고, 하나 이상의 안테나(208a)를 통해 무선 신호를 송신 및/또는 수신할 수 있다. 송수신기(206a)는 송신기 및/또는 수신기를 포함할 수 있다. 송수신기(206a)는 RF(radio frequency) 유닛과 혼용될 수 있다. 본 개시에서 무선 기기는 통신 모뎀/회로/칩을 의미할 수도 있다.
제2 무선 기기(200b)는 하나 이상의 프로세서(202b), 하나 이상의 메모리(204b)를 포함하며, 추가적으로 하나 이상의 송수신기(206b) 및/또는 하나 이상의 안테나(208b)를 더 포함할 수 있다. 프로세서(202b)는 메모리(204b) 및/또는 송수신기(206b)를 제어하며, 본 문서에 개시된 설명, 기능, 절차, 제안, 방법 및/또는 동작 순서도들을 구현하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 프로세서(202b)는 메모리(204b) 내의 정보를 처리하여 제3 정보/신호를 생성한 뒤, 송수신기(206b)를 통해 제3 정보/신호를 포함하는 무선 신호를 전송할 수 있다. 또한, 프로세서(202b)는 송수신기(206b)를 통해 제4 정보/신호를 포함하는 무선 신호를 수신한 뒤, 제4 정보/신호의 신호 처리로부터 얻은 정보를 메모리(204b)에 저장할 수 있다. 메모리(204b)는 프로세서(202b)와 연결될 수 있고, 프로세서(202b)의 동작과 관련한 다양한 정보를 저장할 수 있다. 예를 들어, 메모리(204b)는 프로세서(202b)에 의해 제어되는 프로세스들 중 일부 또는 전부를 수행하거나, 본 문서에 개시된 설명, 기능, 절차, 제안, 방법 및/또는 동작 순서도들을 수행하기 위한 명령들을 포함하는 소프트웨어 코드를 저장할 수 있다. 여기서, 프로세서(202b)와 메모리(204b)는 무선 통신 기술(예, LTE, NR)을 구현하도록 설계된 통신 모뎀/회로/칩의 일부일 수 있다. 송수신기(206b)는 프로세서(202b)와 연결될 수 있고, 하나 이상의 안테나(208b)를 통해 무선 신호를 송신 및/또는 수신할 수 있다. 송수신기(206b)는 송신기 및/또는 수신기를 포함할 수 있다 송수신기(206b)는 RF 유닛과 혼용될 수 있다. 본 개시에서 무선 기기는 통신 모뎀/회로/칩을 의미할 수도 있다.
여기서, 본 명세서의 무선 기기(200a, 200b)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(200a, 200b)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(200a, 200b)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.
이하, 무선 기기(200a, 200b)의 하드웨어 요소에 대해 보다 구체적으로 설명한다. 이로 제한되는 것은 아니지만, 하나 이상의 프로토콜 계층이 하나 이상의 프로세서(202a, 202b)에 의해 구현될 수 있다. 예를 들어, 하나 이상의 프로세서(202a, 202b)는 하나 이상의 계층(예, PHY(physical), MAC(media access control), RLC(radio link control), PDCP(packet data convergence protocol), RRC(radio resource control), SDAP(service data adaptation protocol)와 같은 기능적 계층)을 구현할 수 있다. 하나 이상의 프로세서(202a, 202b)는 본 문서에 개시된 설명, 기능, 절차, 제안, 방법 및/또는 동작 순서도들에 따라 하나 이상의 PDU(Protocol Data Unit) 및/또는 하나 이상의 SDU(service data unit)를 생성할 수 있다. 하나 이상의 프로세서(202a, 202b)는 본 문서에 개시된 설명, 기능, 절차, 제안, 방법 및/또는 동작 순서도들에 따라 메시지, 제어정보, 데이터 또는 정보를 생성할 수 있다. 하나 이상의 프로세서(202a, 202b)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(206a, 206b)에게 제공할 수 있다. 하나 이상의 프로세서(202a, 202b)는 하나 이상의 송수신기(206a, 206b)로부터 신호(예, 베이스밴드 신호)를 수신할 수 있고, 본 문서에 개시된 설명, 기능, 절차, 제안, 방법 및/또는 동작 순서도들에 따라 PDU, SDU, 메시지, 제어정보, 데이터 또는 정보를 획득할 수 있다.
하나 이상의 프로세서(202a, 202b)는 컨트롤러, 마이크로 컨트롤러, 마이크로 프로세서 또는 마이크로 컴퓨터로 지칭될 수 있다. 하나 이상의 프로세서(202a, 202b)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(202a, 202b)에 포함될 수 있다. 본 문서에 개시된 설명, 기능, 절차, 제안, 방법 및/또는 동작 순서도들은 펌웨어 또는 소프트웨어를 사용하여 구현될 수 있고, 펌웨어 또는 소프트웨어는 모듈, 절차, 기능 등을 포함하도록 구현될 수 있다. 본 문서에 개시된 설명, 기능, 절차, 제안, 방법 및/또는 동작 순서도들은 수행하도록 설정된 펌웨어 또는 소프트웨어는 하나 이상의 프로세서(202a, 202b)에 포함되거나, 하나 이상의 메모리(204a, 204b)에 저장되어 하나 이상의 프로세서(202a, 202b)에 의해 구동될 수 있다. 본 문서에 개시된 설명, 기능, 절차, 제안, 방법 및/또는 동작 순서도들은 코드, 명령어 및/또는 명령어의 집합 형태로 펌웨어 또는 소프트웨어를 사용하여 구현될 수 있다.
하나 이상의 메모리(204a, 204b)는 하나 이상의 프로세서(202a, 202b)와 연결될 수 있고, 다양한 형태의 데이터, 신호, 메시지, 정보, 프로그램, 코드, 지시 및/또는 명령을 저장할 수 있다. 하나 이상의 메모리(204a, 204b)는 ROM(read only memory), RAM(random access memory), EPROM(erasable programmable read only memory), 플래시 메모리, 하드 드라이브, 레지스터, 캐쉬 메모리, 컴퓨터 판독 저장 매체 및/또는 이들의 조합으로 구성될 수 있다. 하나 이상의 메모리(204a, 204b)는 하나 이상의 프로세서(202a, 202b)의 내부 및/또는 외부에 위치할 수 있다. 또한, 하나 이상의 메모리(204a, 204b)는 유선 또는 무선 연결과 같은 다양한 기술을 통해 하나 이상의 프로세서(202a, 202b)와 연결될 수 있다.
하나 이상의 송수신기(206a, 206b)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(206a, 206b)는 하나 이상의 다른 장치로부터 본 문서에 개시된 설명, 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(206a, 206b)는 하나 이상의 프로세서(202a, 202b)와 연결될 수 있고, 무선 신호를 송수신할 수 있다. 예를 들어, 하나 이상의 프로세서(202a, 202b)는 하나 이상의 송수신기(206a, 206b)가 하나 이상의 다른 장치에게 사용자 데이터, 제어 정보 또는 무선 신호를 전송하도록 제어할 수 있다. 또한, 하나 이상의 프로세서(202a, 202b)는 하나 이상의 송수신기(206a, 206b)가 하나 이상의 다른 장치로부터 사용자 데이터, 제어 정보 또는 무선 신호를 수신하도록 제어할 수 있다. 또한, 하나 이상의 송수신기(206a, 206b)는 하나 이상의 안테나(208a, 208b)와 연결될 수 있고, 하나 이상의 송수신기(206a, 206b)는 하나 이상의 안테나(208a, 208b)를 통해 본 문서에 개시된 설명, 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(206a, 206b)는 수신된 사용자 데이터, 제어 정보, 무선 신호/채널 등을 하나 이상의 프로세서(202a, 202b)를 이용하여 처리하기 위해, 수신된 무선 신호/채널 등을 RF 밴드 신호에서 베이스밴드 신호로 변환(Convert)할 수 있다. 하나 이상의 송수신기(206a, 206b)는 하나 이상의 프로세서(202a, 202b)를 이용하여 처리된 사용자 데이터, 제어 정보, 무선 신호/채널 등을 베이스밴드 신호에서 RF 밴드 신호로 변환할 수 있다. 이를 위하여, 하나 이상의 송수신기(206a, 206b)는 (아날로그) 오실레이터 및/또는 필터를 포함할 수 있다.
본 개시에 적용 가능한 무선 기기 구조
도 3은 본 개시에 적용되는 무선 기기의 다른 예시를 도시한 도면이다.
도 3을 참조하면, 무선 기기(300)는 도 2의 무선 기기(200a, 200b)에 대응하며, 다양한 요소(element), 성분(component), 유닛/부(unit), 및/또는 모듈(module)로 구성될 수 있다. 예를 들어, 무선 기기(300)는 통신부(310), 제어부(320), 메모리부(330) 및 추가 요소(340)를 포함할 수 있다. 통신부는 통신 회로(312) 및 송수신기(들)(314)을 포함할 수 있다. 예를 들어, 통신 회로(312)는 도 2의 하나 이상의 프로세서(202a, 202b) 및/또는 하나 이상의 메모리(204a, 204b)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 송수신기(들)(314)는 도 2의 하나 이상의 송수신기(206a, 206b) 및/또는 하나 이상의 안테나(208a, 208b)을 포함할 수 있다. 제어부(320)는 통신부(310), 메모리부(330) 및 추가 요소(340)와 전기적으로 연결되며 무선 기기의 제반 동작을 제어한다. 예를 들어, 제어부(320)는 메모리부(330)에 저장된 프로그램/코드/명령/정보에 기반하여 무선 기기의 전기적/기계적 동작을 제어할 수 있다. 또한, 제어부(320)는 메모리부(330)에 저장된 정보를 통신부(310)을 통해 외부(예, 다른 통신 기기)로 무선/유선 인터페이스를 통해 전송하거나, 통신부(310)를 통해 외부(예, 다른 통신 기기)로부터 무선/유선 인터페이스를 통해 수신된 정보를 메모리부(330)에 저장할 수 있다.
추가 요소(340)는 무선 기기의 종류에 따라 다양하게 구성될 수 있다. 예를 들어, 추가 요소(340)는 파워 유닛/배터리, 입출력부(input/output unit), 구동부 및 컴퓨팅부 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 이로 제한되는 것은 아니지만, 무선 기기(300)는 로봇(도 1, 100a), 차량(도 1, 100b-1, 100b-2), XR 기기(도 1, 100c), 휴대 기기(도 1, 100d), 가전(도 1, 100e), IoT 기기(도 1, 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 1, 140), 기지국(도 1, 120), 네트워크 노드 등의 형태로 구현될 수 있다. 무선 기기는 사용-예/서비스에 따라 이동 가능하거나 고정된 장소에서 사용될 수 있다.
도 3에서 무선 기기(300) 내의 다양한 요소, 성분, 유닛/부, 및/또는 모듈은 전체가 유선 인터페이스를 통해 상호 연결되거나, 적어도 일부가 통신부(310)를 통해 무선으로 연결될 수 있다. 예를 들어, 무선 기기(300) 내에서 제어부(320)와 통신부(310)는 유선으로 연결되며, 제어부(320)와 제1 유닛(예, 130, 140)은 통신부(310)를 통해 무선으로 연결될 수 있다. 또한, 무선 기기(300) 내의 각 요소, 성분, 유닛/부, 및/또는 모듈은 하나 이상의 요소를 더 포함할 수 있다. 예를 들어, 제어부(320)는 하나 이상의 프로세서 집합으로 구성될 수 있다. 예를 들어, 제어부(320)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(330)는 RAM, DRAM(dynamic RAM), ROM, 플래시 메모리(flash memory), 휘발성 메모리(volatile memory), 비-휘발성 메모리(non-volatile memory) 및/또는 이들의 조합으로 구성될 수 있다.
본 개시가 적용 가능한 휴대 기기
도 4는 본 개시에 적용되는 휴대 기기의 예시를 도시한 도면이다.
도 4는 본 개시에 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 4를 참조하면, 휴대 기기(400)는 안테나부(408), 통신부(410), 제어부(420), 메모리부(430), 전원공급부(440a), 인터페이스부(440b) 및 입출력부(440c)를 포함할 수 있다. 안테나부(408)는 통신부(410)의 일부로 구성될 수 있다. 블록 410~430/440a~440c는 각각 도 3의 블록 310~330/340에 대응한다.
통신부(410)는 다른 무선 기기, 기지국들과 신호(예, 데이터, 제어 신호 등)를 송수신할 수 있다. 제어부(420)는 휴대 기기(400)의 구성 요소들을 제어하여 다양한 동작을 수행할 수 있다. 제어부(420)는 AP(application processor)를 포함할 수 있다. 메모리부(430)는 휴대 기기(400)의 구동에 필요한 데이터/파라미터/프로그램/코드/명령을 저장할 수 있다. 또한, 메모리부(430)는 입/출력되는 데이터/정보 등을 저장할 수 있다. 전원공급부(440a)는 휴대 기기(400)에게 전원을 공급하며, 유/무선 충전 회로, 배터리 등을 포함할 수 있다. 인터페이스부(440b)는 휴대 기기(400)와 다른 외부 기기의 연결을 지원할 수 있다. 인터페이스부(440b)는 외부 기기와의 연결을 위한 다양한 포트(예, 오디오 입/출력 포트, 비디오 입/출력 포트)를 포함할 수 있다. 입출력부(440c)는 영상 정보/신호, 오디오 정보/신호, 데이터, 및/또는 사용자로부터 입력되는 정보를 입력 받거나 출력할 수 있다. 입출력부(440c)는 카메라, 마이크로폰, 사용자 입력부, 디스플레이부(440d), 스피커 및/또는 햅틱 모듈 등을 포함할 수 있다.
일 예로, 데이터 통신의 경우, 입출력부(440c)는 사용자로부터 입력된 정보/신호(예, 터치, 문자, 음성, 이미지, 비디오)를 획득하며, 획득된 정보/신호는 메모리부(430)에 저장될 수 있다. 통신부(410)는 메모리에 저장된 정보/신호를 무선 신호로 변환하고, 변환된 무선 신호를 다른 무선 기기에게 직접 전송하거나 기지국에게 전송할 수 있다. 또한, 통신부(410)는 다른 무선 기기 또는 기지국으로부터 무선 신호를 수신한 뒤, 수신된 무선 신호를 원래의 정보/신호로 복원할 수 있다. 복원된 정보/신호는 메모리부(430)에 저장된 뒤, 입출력부(440c)를 통해 다양한 형태(예, 문자, 음성, 이미지, 비디오, 햅틱)로 출력될 수 있다.
본 개시가 적용 가능한 무선 기기 종류
도 5는 본 개시에 적용되는 차량 또는 자율 주행 차량의 예시를 도시한 도면이다.
도 5는 본 개시에 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 있으며, 차량의 형태로 한정되는 것은 아니다.
도 5를 참조하면, 차량 또는 자율 주행 차량(500)은 안테나부(508), 통신부(510), 제어부(520), 구동부(540a), 전원공급부(540b), 센서부(540c) 및 자율 주행부(540d)를 포함할 수 있다. 안테나부(550)는 통신부(510)의 일부로 구성될 수 있다. 블록 510/530/540a~540d는 각각 도 4의 블록 410/430/440에 대응한다.
통신부(510)는 다른 차량, 기지국(예, 기지국, 노변 기지국(road side unit) 등), 서버 등의 외부 기기들과 신호(예, 데이터, 제어 신호 등)를 송수신할 수 있다. 제어부(520)는 차량 또는 자율 주행 차량(500)의 요소들을 제어하여 다양한 동작을 수행할 수 있다. 제어부(520)는 ECU(electronic control unit)를 포함할 수 있다. 구동부(540a)는 차량 또는 자율 주행 차량(500)을 지상에서 주행하게 할 수 있다. 구동부(540a)는 엔진, 모터, 파워 트레인, 바퀴, 브레이크, 조향 장치 등을 포함할 수 있다. 전원공급부(540b)는 차량 또는 자율 주행 차량(500)에게 전원을 공급하며, 유/무선 충전 회로, 배터리 등을 포함할 수 있다. 센서부(540c)는 차량 상태, 주변 환경 정보, 사용자 정보 등을 얻을 수 있다. 센서부(540c)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(540d)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(510)는 외부 서버로부터 지도 데이터, 교통 정보 데이터 등을 수신할 수 있다. 자율 주행부(540d)는 획득된 데이터를 기반으로 자율 주행 경로와 드라이빙 플랜을 생성할 수 있다. 제어부(520)는 드라이빙 플랜에 따라 차량 또는 자율 주행 차량(500)이 자율 주행 경로를 따라 이동하도록 구동부(540a)를 제어할 수 있다(예, 속도/방향 조절). 자율 주행 도중에 통신부(510)는 외부 서버로부터 최신 교통 정보 데이터를 비/주기적으로 획득하며, 주변 차량으로부터 주변 교통 정보 데이터를 획득할 수 있다. 또한, 자율 주행 도중에 센서부(540c)는 차량 상태, 주변 환경 정보를 획득할 수 있다. 자율 주행부(540d)는 새로 획득된 데이터/정보에 기반하여 자율 주행 경로와 드라이빙 플랜을 갱신할 수 있다. 통신부(510)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 6은 본 개시에 적용되는 이동체의 예시를 도시한 도면이다.
도 6을 참조하면, 본 개시에 적용되는 이동체는 운송수단, 기차, 비행체 및 선박 중 적어도 어느 하나로 구현될 수 있다. 또한, 본 개시에 적용되는 이동체는 다른 형태로 구현될 수 있으며, 상술한 실시 예로 한정되지 않는다.
이때, 도 6을 참조하면, 이동체(600)은 통신부(610), 제어부(620), 메모리부(630), 입출력부(640a) 및 위치 측정부(640b)를 포함할 수 있다. 여기서, 블록 610~630/640a~640b는 각각 도 3의 블록 310~330/340에 대응한다.
통신부(610)는 다른 이동체, 또는 기지국 등의 외부 기기들과 신호(예, 데이터, 제어 신호 등)를 송수신할 수 있다. 제어부(620)는 이동체(600)의 구성 요소들을 제어하여 다양한 동작을 수행할 수 있다. 메모리부(630)는 이동체(600)의 다양한 기능을 지원하는 데이터/파라미터/프로그램/코드/명령을 저장할 수 있다. 입출력부(640a)는 메모리부(630) 내의 정보에 기반하여 AR/VR 오브젝트를 출력할 수 있다. 입출력부(640a)는 HUD를 포함할 수 있다. 위치 측정부(640b)는 이동체(600)의 위치 정보를 획득할 수 있다. 위치 정보는 이동체(600)의 절대 위치 정보, 주행선 내에서의 위치 정보, 가속도 정보, 주변 차량과의 위치 정보 등을 포함할 수 있다. 위치 측정부(640b)는 GPS 및 다양한 센서들을 포함할 수 있다.
일 예로, 이동체(600)의 통신부(610)는 외부 서버로부터 지도 정보, 교통 정보 등을 수신하여 메모리부(630)에 저장할 수 있다. 위치 측정부(640b)는 GPS 및 다양한 센서를 통하여 이동체 위치 정보를 획득하여 메모리부(630)에 저장할 수 있다. 제어부(620)는 지도 정보, 교통 정보 및 이동체 위치 정보 등에 기반하여 가상 오브젝트를 생성하고, 입출력부(640a)는 생성된 가상 오브젝트를 이동체 내 유리창에 표시할 수 있다(651, 652). 또한, 제어부(620)는 이동체 위치 정보에 기반하여 이동체(600)가 주행선 내에서 정상적으로 운행되고 있는지 판단할 수 있다. 이동체(600)가 주행선을 비정상적으로 벗어나는 경우, 제어부(620)는 입출력부(640a)를 통해 이동체 내 유리창에 경고를 표시할 수 있다. 또한, 제어부(620)는 통신부(610)를 통해 주변 이동체들에게 주행 이상에 관한 경고 메세지를 방송할 수 있다. 상황에 따라, 제어부(620)는 통신부(610)를 통해 관계 기관에게 이동체의 위치 정보와, 주행/이동체 이상에 관한 정보를 전송할 수 있다.
도 7은 본 개시에 적용되는 XR 기기의 예시를 도시한 도면이다. 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 7을 참조하면, XR 기기(700a)는 통신부(710), 제어부(720), 메모리부(730), 입출력부(740a), 센서부(740b) 및 전원 공급부(740c)를 포함할 수 있다. 여기서, 블록 710~730/740a~740c은 각각 도 3의 블록 310~330/340에 대응할 수 있다.
통신부(710)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(720)는 XR 기기(700a)의 구성 요소들을 제어하여 다양한 동작을 수행할 수 있다. 예를 들어, 제어부(720)는 비디오/이미지 획득, (비디오/이미지) 인코딩, 메타데이터 생성 및 처리 등의 절차를 제어 및/또는 수행하도록 구성될 수 있다. 메모리부(730)는 XR 기기(700a)의 구동/XR 오브젝트의 생성에 필요한 데이터/파라미터/프로그램/코드/명령을 저장할 수 있다.
입출력부(740a)는 외부로부터 제어 정보, 데이터 등을 획득하며, 생성된 XR 오브젝트를 출력할 수 있다. 입출력부(740a)는 카메라, 마이크로폰, 사용자 입력부, 디스플레이부, 스피커 및/또는 햅틱 모듈 등을 포함할 수 있다. 센서부(740b)는 XR 기기 상태, 주변 환경 정보, 사용자 정보 등을 얻을 수 있다. 센서부(740b)는 근접 센서, 조도 센서, 가속도 센서, 자기 센서, 자이로 센서, 관성 센서, RGB(red green blue) 센서, IR(infrared) 센서, 지문 인식 센서, 초음파 센서, 광 센서, 마이크로폰 및/또는 레이더 등을 포함할 수 있다. 전원공급부(740c)는 XR 기기(700a)에게 전원을 공급하며, 유/무선 충전 회로, 배터리 등을 포함할 수 있다.
일 예로, XR 기기(700a)의 메모리부(730)는 XR 오브젝트(예, AR/VR/MR 오브젝트)의 생성에 필요한 정보(예, 데이터 등)를 포함할 수 있다. 입출력부(740a)는 사용자로부터 XR 기기(700a)를 조작하는 명령을 획득할 수 있으며, 제어부(720)는 사용자의 구동 명령에 따라 XR 기기(700a)를 구동시킬 수 있다. 예를 들어, 사용자가 XR 기기(700a)를 통해 영화, 뉴스 등을 시청하려고 하는 경우, 제어부(720)는 통신부(730)를 통해 컨텐츠 요청 정보를 다른 기기(예, 휴대 기기(700b)) 또는 미디어 서버에 전송할 수 있다. 통신부(730)는 다른 기기(예, 휴대 기기(700b)) 또는 미디어 서버로부터 영화, 뉴스 등의 컨텐츠를 메모리부(730)로 다운로드/스트리밍 받을 수 있다. 제어부(720)는 컨텐츠에 대해 비디오/이미지 획득, (비디오/이미지) 인코딩, 메타데이터 생성/처리 등의 절차를 제어 및/또는 수행하며, 입출력부(740a)/센서부(740b)를 통해 획득한 주변 공간 또는 현실 오브젝트에 대한 정보에 기반하여 XR 오브젝트를 생성/출력할 수 있다.
또한, XR 기기(700a)는 통신부(710)를 통해 휴대 기기(700b)와 무선으로 연결되며, XR 기기(700a)의 동작은 휴대 기기(700b)에 의해 제어될 수 있다. 예를 들어, 휴대 기기(700b)는 XR 기기(700a)에 대한 콘트롤러로 동작할 수 있다. 이를 위해, XR 기기(700a)는 휴대 기기(700b)의 3차원 위치 정보를 획득한 뒤, 휴대 기기(700b)에 대응하는 XR 개체를 생성하여 출력할 수 있다.
도 8은 본 개시에 적용되는 로봇의 예시를 도시한 도면이다. 일 예로, 로봇은 사용 목적이나 분야에 따라 산업용, 의료용, 가정용, 군사용 등으로 분류될 수 있다. 이때, 도 8을 참조하면, 로봇(800)은 통신부(810), 제어부(820), 메모리부(830), 입출력부(840a), 센서부(840b) 및 구동부(840c)를 포함할 수 있다. 여기서, 블록 810~830/840a~840c은 각각 도 3의 블록 310~330/340에 대응할 수 있다.
통신부(810)는 다른 무선 기기, 다른 로봇, 또는 제어 서버 등의 외부 기기들과 신호(예, 구동 정보, 제어 신호 등)를 송수신할 수 있다. 제어부(820)는 로봇(800)의 구성 요소들을 제어하여 다양한 동작을 수행할 수 있다. 메모리부(830)는 로봇(800)의 다양한 기능을 지원하는 데이터/파라미터/프로그램/코드/명령을 저장할 수 있다. 입출력부(840a)는 로봇(800)의 외부로부터 정보를 획득하며, 로봇(800)의 외부로 정보를 출력할 수 있다. 입출력부(840a)는 카메라, 마이크로폰, 사용자 입력부, 디스플레이부, 스피커 및/또는 햅틱 모듈 등을 포함할 수 있다.
센서부(840b)는 로봇(800)의 내부 정보, 주변 환경 정보, 사용자 정보 등을 얻을 수 있다. 센서부(840b)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(840c)는 로봇 관절을 움직이는 등의 다양한 물리적 동작을 수행할 수 있다. 또한, 구동부(840c)는 로봇(800)을 지상에서 주행하거나 공중에서 비행하게 할 수 있다. 구동부(840c)는 액츄에이터, 모터, 바퀴, 브레이크, 프로펠러 등을 포함할 수 있다.
도 9는 본 개시에 적용되는 AI 기기의 예시를 도시한 도면이다. 일 예로, 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 9를 참조하면, AI 기기(900)는 통신부(910), 제어부(920), 메모리부(930), 입/출력부(940a/940b), 러닝 프로세서부(940c) 및 센서부(940d)를 포함할 수 있다. 블록 910~930/940a~940d는 각각 도 3의 블록 310~330/340에 대응할 수 있다.
통신부(910)는 유무선 통신 기술을 이용하여 다른 AI 기기(예, 도 1, 100x, 120, 140)나 AI 서버(도 1, 140) 등의 외부 기기들과 유무선 신호(예, 센서 정보, 사용자 입력, 학습 모델, 제어 신호 등)를 송수신할 수 있다. 이를 위해, 통신부(910)는 메모리부(930) 내의 정보를 외부 기기로 전송하거나, 외부 기기로부터 수신된 신호를 메모리부(930)로 전달할 수 있다.
제어부(920)는 데이터 분석 알고리즘 또는 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 결정되거나 생성된 정보에 기초하여, AI 기기(900)의 적어도 하나의 실행 가능한 동작을 결정할 수 있다. 그리고, 제어부(920)는 AI 기기(900)의 구성 요소들을 제어하여 결정된 동작을 수행할 수 있다. 예를 들어, 제어부(920)는 러닝 프로세서부(940c) 또는 메모리부(930)의 데이터를 요청, 검색, 수신 또는 활용할 수 있고, 적어도 하나의 실행 가능한 동작 중 예측되는 동작이나, 바람직한 것으로 판단되는 동작을 실행하도록 AI 기기(900)의 구성 요소들을 제어할 수 있다. 또한, 제어부(920)는 AI 장치(900)의 동작 내용이나 동작에 대한 사용자의 피드백 등을 포함하는 이력 정보를 수집하여 메모리부(930) 또는 러닝 프로세서부(940c)에 저장하거나, AI 서버(도 1, 140) 등의 외부 장치에 전송할 수 있다. 수집된 이력 정보는 학습 모델을 갱신하는데 이용될 수 있다.
메모리부(930)는 AI 기기(900)의 다양한 기능을 지원하는 데이터를 저장할 수 있다. 예를 들어, 메모리부(930)는 입력부(940a)로부터 얻은 데이터, 통신부(910)로부터 얻은 데이터, 러닝 프로세서부(940c)의 출력 데이터, 및 센싱부(940)로부터 얻은 데이터를 저장할 수 있다. 또한, 메모리부(930)는 제어부(920)의 동작/실행에 필요한 제어 정보 및/또는 소프트웨어 코드를 저장할 수 있다.
입력부(940a)는 AI 기기(900)의 외부로부터 다양한 종류의 데이터를 획득할 수 있다. 예를 들어, 입력부(920)는 모델 학습을 위한 학습 데이터, 및 학습 모델이 적용될 입력 데이터 등을 획득할 수 있다. 입력부(940a)는 카메라, 마이크로폰 및/또는 사용자 입력부 등을 포함할 수 있다. 출력부(940b)는 시각, 청각 또는 촉각 등과 관련된 출력을 발생시킬 수 있다. 출력부(940b)는 디스플레이부, 스피커 및/또는 햅틱 모듈 등을 포함할 수 있다. 센싱부(940)는 다양한 센서들을 이용하여 AI 기기(900)의 내부 정보, AI 기기(900)의 주변 환경 정보 및 사용자 정보 중 적어도 하나를 얻을 수 있다. 센싱부(940)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(940c)는 학습 데이터를 이용하여 인공 신경망으로 구성된 모델을 학습시킬 수 있다. 러닝 프로세서부(940c)는 AI 서버(도 1, 140)의 러닝 프로세서부와 함께 AI 프로세싱을 수행할 수 있다. 러닝 프로세서부(940c)는 통신부(910)를 통해 외부 기기로부터 수신된 정보, 및/또는 메모리부(930)에 저장된 정보를 처리할 수 있다. 또한, 러닝 프로세서부(940c)의 출력 값은 통신부(910)를 통해 외부 기기로 전송되거나/되고, 메모리부(930)에 저장될 수 있다.
물리 채널들 및 일반적인 신호 전송
무선 접속 시스템에서 단말은 하향링크(downlink, DL)를 통해 기지국으로부터 정보를 수신하고, 상향링크(uplink, UL)를 통해 기지국으로 정보를 전송할 수 있다. 기지국과 단말이 송수신하는 정보는 일반 데이터 정보 및 다양한 제어 정보를 포함하고, 이들이 송수신 하는 정보의 종류/용도에 따라 다양한 물리 채널이 존재한다.
도 10은 본 개시에 적용되는 물리 채널들 및 이들을 이용한 신호 전송 방법을 도시한 도면이다.
전원이 꺼진 상태에서 다시 전원이 켜지거나, 새로이 셀에 진입한 단말은 S1011 단계에서 기지국과 동기를 맞추는 등의 초기 셀 탐색(initial cell search) 작업을 수행한다. 이를 위해 단말은 기지국으로부터 주동기 채널(primary synchronization channel, P-SCH) 및 부동기 채널(secondary synchronization channel, S-SCH)을 수신하여 기지국과 동기를 맞추고, 셀 ID 등의 정보를 획득할 수 있다.
그 후, 단말은 기지국으로부터 물리 방송 채널(physical broadcast channel, PBCH) 신호를 수신하여 셀 내 방송 정보를 획득할 수 있다. 한편, 단말은 초기 셀 탐색 단계에서 하향링크 참조 신호 (DL RS: Downlink Reference Signal)를 수신하여 하향링크 채널 상태를 확인할 수 있다. 초기 셀 탐색을 마친 단말은 S1012 단계에서 물리 하향링크 제어 채널(physical downlink control channel, PDCCH) 및 물리 하향링크 제어 채널 정보에 따른 물리 하향링크 공유 채널(physical downlink control channel, PDSCH)을 수신하여 조금 더 구체적인 시스템 정보를 획득할 수 있다.
이후, 단말은 기지국에 접속을 완료하기 위해 이후 단계 S1013 내지 단계 S1016과 같은 임의 접속 과정(random access procedure)을 수행할 수 있다. 이를 위해 단말은 물리 임의 접속 채널(physical random access channel, PRACH)을 통해 프리앰블 (preamble)을 전송하고(S1013), 물리 하향링크 제어 채널 및 이에 대응하는 물리 하향링크 공유 채널을 통해 프리앰블에 대한 RAR(random access response)를 수신할 수 있다(S1014). 단말은 RAR 내의 스케줄링 정보를 이용하여 PUSCH(physical uplink shared channel)을 전송하고(S1015), 물리 하향링크 제어채널 신호 및 이에 대응하는 물리 하향링크 공유 채널 신호의 수신과 같은 충돌 해결 절차(contention resolution procedure)를 수행할 수 있다(S1016).
상술한 바와 같은 절차를 수행한 단말은 이후 일반적인 상/하향링크 신호 전송 절차로서 물리 하향링크 제어 채널 신호 및/또는 물리 하향링크 공유 채널 신호의 수신(S1017) 및 물리 상향링크 공유 채널(physical uplink shared channel, PUSCH) 신호 및/또는 물리 상향링크 제어 채널(physical uplink control channel, PUCCH) 신호의 전송(S1018)을 수행할 수 있다.
단말이 기지국으로 전송하는 제어정보를 통칭하여 상향링크 제어정보(uplink control information, UCI)라고 지칭한다. UCI는 HARQ-ACK/NACK(hybrid automatic repeat and request acknowledgement/negative-ACK), SR(scheduling request), CQI(channel quality indication), PMI(precoding matrix indication), RI(rank indication), BI(beam indication) 정보 등을 포함한다. 이때, UCI는 일반적으로 PUCCH를 통해 주기적으로 전송되지만, 실시 예에 따라(예, 제어정보와 트래픽 데이터가 동시에 전송되어야 할 경우) PUSCH를 통해 전송될 수 있다. 또한, 네트워크의 요청/지시에 의해 단말은 PUSCH를 통해 UCI를 비주기적으로 전송할 수 있다.
도 11은 본 개시에 적용되는 무선 인터페이스 프로토콜(radio interface protocol)의 제어평면(control plane) 및 사용자 평면(user plane) 구조를 도시한 도면이다.
도 11을 참조하면, 엔티티 1(Entity 1)은 단말(user equipment, UE)일 수 있다. 이때, 단말이라 함은 상술한 도 1 내지 도 9에서 본 개시가 적용되는 무선 기기, 휴대 기기, 차량, 이동체, XR 기기, 로봇 및 AI 중 적어도 어느 하나일 수 있다. 또한, 단말은 본 개시가 적용될 수 있는 장치를 지칭하는 것으로 특정 장치나 기기로 한정되지 않을 수 있다.
엔티티 2(Entity 2)는 기지국일 수 있다. 이때, 기지국은 eNB, gNB 및 ng-eNB 중 적어도 어느 하나일 수 있다. 또한, 기지국은 단말로 하향링크 신호를 전송하는 장치를 지칭할 수 있으며, 특정 타입이나 장치로 한정되지 않을 수 있다. 즉, 기지국은 다양한 형태나 타입으로 구현될 수 있으며, 특정 형태로 한정되지 않을 수 있다.
엔티티 3(Entity 3)은 네트워크 장치 또는 네트워크 펑션을 수행하는 기기일 수 있다. 이때, 네트워크 장치는 이동성을 관리하는 코어망 노드(core network node)(예, MME(mobility management entity), AMF(access and mobility management function) 등)일 수 있다. 또한, 네트워크 펑션은 네트워크 기능을 수행하기 위해 구현되는 펑션(function)을 의미할 수 있으며, 엔티티 3은 펑션이 적용된 기기일 수 있다. 즉, 엔티티 3은 네트워크 기능을 수행하는 펑션이나 기기를 지칭할 수 있으며, 특정 형태의 기기로 한정되지 않는다.
제어평면은 단말(user equipment, UE)과 네트워크가 호를 관리하기 위해서 이용하는 제어 메시지들이 전송되는 통로를 의미할 수 있다. 또한, 사용자평면은 애플리케이션 계층에서 생성된 데이터, 예를 들어, 음성 데이터 또는 인터넷 패킷 데이터 등이 전송되는 통로를 의미할 수 있다. 이때, 제1 계층인 물리계층은 물리채널(physical channel)을 이용하여 상위 계층에게 정보 전송 서비스(information transfer service)를 제공할 수 있다. 물리계층은 상위에 있는 매체접속제어(medium access control) 계층과는 전송채널을 통해 연결되어 있다. 이때, 전송채널을 통해 매체접속제어 계층과 물리계층 사이에 데이터가 이동할 수 있다. 송신 측과 수신 측의 물리계층 사이는 물리채널을 통해 데이터가 이동할 수 있다. 이때, 물리채널은 시간과 주파수를 무선 자원으로 활용한다.
제2 계층의 매체접속제어(medium access control, MAC) 계층은 논리채널(logical channel)을 통해 상위계층인 무선링크제어(radio link control, RLC) 계층에 서비스를 제공한다. 제2 계층의 RLC 계층은 신뢰성 있는 데이터 전송을 지원할 수 있다. RLC 계층의 기능은 MAC 내부의 기능 블록으로 구현될 수도 있다. 제2 계층의 PDCP(packet data convergence protocol) 계층은 대역폭이 좁은 무선 인터페이스에서 IPv4 나 IPv6 와 같은 IP 패킷을 효율적으로 전송하기 위해 불필요한 제어정보를 줄여주는 헤더 압축(header compression) 기능을 수행할 수 있다. 제3 계층의 최하부에 위치한 무선 자원제어(radio resource control, RRC) 계층은 제어평면에서만 정의된다. RRC 계층은 무선 베어러(radio bearer, RB)들의 설정(configuration), 재설정(re-configuration) 및 해제(release)와 관련되어 논리채널, 전송채널 및 물리채널들의 제어를 담당할 수 있다. RB는 단말과 네트워크 간의 데이터 전달을 위해 제2 계층에 의해 제공되는 서비스를 의미할 수 있다. 이를 위해, 단말과 네트워크의 RRC 계층은 서로 RRC 메시지를 교환할 수 있다. RRC 계층의 상위에 있는 NAS(non-access stratum) 계층은 세션 관리(session management)와 이동성 관리(mobility management) 등의 기능을 수행할 수 있다. 기지국을 구성하는 하나의 셀은 다양한 대역폭 중 하나로 설정되어 여러 단말에게 하향 또는 상향 전송 서비스를 제공할 수 있다. 서로 다른 셀은 서로 다른 대역폭을 제공하도록 설정될 수 있다. 네트워크에서 단말로 데이터를 전송하는 하향 전송채널은 시스템 정보를 전송하는 BCH(broadcast channel), 페이징 메시지를 전송하는 PCH(paging channel), 사용자 트래픽이나 제어 메시지를 전송하는 하향 SCH(shared channel) 등이 있다. 하향 멀티캐스트 또는 방송 서비스의 트래픽 또는 제어 메시지의 경우, 하향 SCH를 통해 전송될 수도 있고, 또는 별도의 하향 MCH(Multicast Channel)을 통해 전송될 수도 있다. 한편, 단말에서 네트워크로 데이터를 전송하는 상향 전송채널로는 초기 제어 메시지를 전송하는 RACH(random access channel), 사용자 트래픽이나 제어 메시지를 전송하는 상향 SCH(shared channel)가 있다. 전송채널의 상위에 있으며, 전송채널에 매핑되는 논리채널(logical channel)로는 BCCH(broadcast control channel), PCCH(paging control channel), CCCH(common control channel), MCCH(multicast control channel) 및 MTCH(multicast traffic channel) 등이 있다.
도 12는 본 개시에 적용되는 전송 신호를 처리하는 방법을 도시한 도면이다. 일 예로, 전송 신호는 신호 처리 회로에 의해 처리될 수 있다. 이때, 신호 처리 회로(1200)는 스크램블러(1210), 변조기(1220), 레이어 매퍼(1230), 프리코더(1240), 자원 매퍼(1250), 신호 생성기(1260)를 포함할 수 있다. 이때, 일 예로, 도 12의 동작/기능은 도 2의 프로세서(202a, 202b) 및/또는 송수신기(206a, 206b)에서 수행될 수 있다. 또한, 일 예로, 도 12의 하드웨어 요소는 도 2의 프로세서(202a, 202b) 및/또는 송수신기(206a, 206b)에서 구현될 수 있다. 일 예로, 블록 1010~1060은 도 2의 프로세서(202a, 202b)에서 구현될 수 있다. 또한, 블록 1210~1250은 도 2의 프로세서(202a, 202b)에서 구현되고, 블록 1260은 도 2의 송수신기(206a, 206b)에서 구현될 수 있으며, 상술한 실시 예로 한정되지 않는다.
코드워드는 도 12의 신호 처리 회로(1200)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 10의 다양한 물리 채널(예, PUSCH, PDSCH)을 통해 전송될 수 있다. 구체적으로, 코드워드는 스크램블러(1210)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(1220)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(1230)에 의해 하나 이상의 전송 레이어로 매핑될 수 있다. 각 전송 레이어의 변조 심볼들은 프리코더(1240)에 의해 해당 안테나 포트(들)로 매핑될 수 있다(프리코딩). 프리코더(1240)의 출력 z는 레이어 매퍼(1230)의 출력 y를 N*M의 프리코딩 행렬 W와 곱해 얻을 수 있다. 여기서, N은 안테나 포트의 개수, M은 전송 레이어의 개수이다. 여기서, 프리코더(1240)는 복소 변조 심볼들에 대한 트랜스폼(transform) 프리코딩(예, DFT(discrete fourier transform) 변환)을 수행한 이후에 프리코딩을 수행할 수 있다. 또한, 프리코더(1240)는 트랜스폼 프리코딩을 수행하지 않고 프리코딩을 수행할 수 있다.
자원 매퍼(1250)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(1260)는 매핑된 변조 심볼들로부터 무선 신호를 생성하며, 생성된 무선 신호는 각 안테나를 통해 다른 기기로 전송될 수 있다. 이를 위해, 신호 생성기(1260)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 12의 신호 처리 과정(1210~1260)의 역으로 구성될 수 있다. 일 예로, 무선 기기(예, 도 2의 200a, 200b)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 13은 본 개시에 적용 가능한 무선 프레임의 구조를 도시한 도면이다.
NR 시스템에 기초한 상향링크 및 하향링크 전송은 도 13과 같은 프레임에 기초할 수 있다. 이때, 하나의 무선 프레임은 10ms의 길이를 가지며, 2개의 5ms 하프-프레임(half-frame, HF)으로 정의될 수 있다. 하나의 하프-프레임은 5개의 1ms 서브프레임(subframe, SF)으로 정의될 수 있다. 하나의 서브프레임은 하나 이상의 슬롯으로 분할되며, 서브프레임 내 슬롯 개수는 SCS(subcarrier spacing)에 의존할 수 있다. 이때, 각 슬롯은 CP(cyclic prefix)에 따라 12개 또는 14개의 OFDM(A) 심볼들을 포함할 수 있다. 일반 CP(normal CP)가 사용되는 경우, 각 슬롯은 14개의 심볼들을 포함할 수 있다. 확장 CP(extended CP)가 사용되는 경우, 각 슬롯은 12개의 심볼들을 포함할 수 있다. 여기서, 심볼은 OFDM 심볼(또는, CP-OFDM 심볼), SC-FDMA 심볼(또는, DFT-s-OFDM 심볼)을 포함할 수 있다.
표 1은 일반 CP가 사용되는 경우, SCS에 따른 슬롯 별 심볼의 개수, 프레임 별 슬롯의 개수 및 서브프레임 별 슬롯의 개수를 나타내고, 표 2는 확장된 CSP가 사용되는 경우, SCS에 따른 슬롯 별 심볼의 개수, 프레임 별 슬롯의 개수 및 서브프레임 별 슬롯의 개수를 나타낸다.
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| 0 | 14 | 10 | 1 |
| 1 | 14 | 20 | 2 |
| 2 | 14 | 40 | 4 |
| 3 | 14 | 80 | 8 |
| 4 | 14 | 160 | 16 |
| 5 | 14 | 320 | 32 |
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| 2 | 12 | 40 | 4 |
상기 표 1 및 표 2에서, Nslot symb 는 슬롯 내 심볼의 개수를 나타내고, Nframe,μ slot는 프레임 내 슬롯의 개수를 나타내고, Nsubframe,μ slot는 서브프레임 내 슬롯의 개수를 나타낼 수 있다.또한, 본 개시가 적용 가능한 시스템에서, 하나의 단말에게 병합되는 복수의 셀들간에 OFDM(A) 뉴모놀로지(numerology)(예, SCS, CP 길이 등)가 상이하게 설정될 수 있다. 이에 따라, 동일한 개수의 심볼로 구성된 시간 자원(예, SF, 슬롯 또는 TTI)(편의상, TU(time unit)로 통칭)의 (절대 시간) 구간이 병합된 셀들 간에 상이하게 설정될 수 있다.
NR은 다양한 5G 서비스들을 지원하기 위한 다수의 numerology(또는 SCS(subcarrier spacing))를 지원할 수 있다. 예를 들어, SCS가 15kHz인 경우, 전통적인 셀룰러 밴드들에서의 넓은 영역(wide area)를 지원하며, SCS가 30kHz/60kHz인 경우, 밀집한-도시(dense-urban), 더 낮은 지연(lower latency) 및 더 넓은 캐리어 대역폭(wider carrier bandwidth)를 지원하며, SCS가 60kHz 또는 그보다 높은 경우, 위상 잡음(phase noise)를 극복하기 위해 24.25GHz보다 큰 대역폭을 지원할 수 있다.
NR 주파수 밴드(frequency band)는 2가지 type(FR1, FR2)의 주파수 범위(frequency range)로 정의된다. FR1, FR2는 아래 표와 같이 구성될 수 있다. 또한, FR2는 밀리미터 웨이브(millimeter wave, mmW)를 의미할 수 있다.
| Frequency Range designation | Corresponding frequency range | Subcarrier Spacing |
| FR1 | 410MHz - 7125MHz | 15, 30, 60kHz |
| FR2 | 24250MHz - 52600MHz | 60, 120, 240kHz |
또한, 일 예로, 본 개시가 적용 가능한 통신 시스템에서 상술한 뉴모놀로지(numerology)가 다르게 설정될 수 있다. 일 예로, 상술한 FR2보다 높은 주파수 대역으로 테라헤르츠 웨이브(Terahertz wave, THz) 대역이 사용될 수 있다. THz 대역에서 SCS는 NR 시스템보다 더 크게 설정될 수 있으며, 슬롯 수도 상이하게 설정될 수 있으며, 상술한 실시 예로 한정되지 않는다. THz 대역에 대해서는 하기에서 후술한다.
도 14는 본 개시에 적용 가능한 슬롯 구조를 도시한 도면이다.
하나의 슬롯은 시간 도메인에서 복수의 심볼을 포함한다. 예를 들어, 보통 CP의 경우 하나의 슬롯이 7개의 심볼을 포함하나, 확장 CP의 경우 하나의 슬롯이 6개의 심볼을 포함할 수 있다. 반송파(carrier)는 주파수 도메인에서 복수의 부반송파(subcarrier)를 포함한다. RB(Resource Block)는 주파수 도메인에서 복수(예, 12)의 연속한 부반송파로 정의될 수 있다.
또한, BWP(Bandwidth Part)는 주파수 도메인에서 복수의 연속한 (P)RB로 정의되며, 하나의 뉴모놀로지(numerology)(예, SCS, CP 길이 등)에 대응될 수 있다.
반송파는 최대 N개(예, 5개)의 BWP를 포함할 수 있다. 데이터 통신은 활성화된 BWP를 통해서 수행되며, 하나의 단말한테는 하나의 BWP만 활성화될 수 있다. 자원 그리드에서 각각의 요소는 자원요소(Resource Element, RE)로 지칭되며, 하나의 복소 심볼이 매핑될 수 있다.
6G 통신 시스템
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 connectivity"와 같은 4가지 측면일 수 있으며, 6G 시스템은 하기 표 4와 같은 요구 사항을 만족시킬 수 있다. 즉, 표 4는 6G 시스템의 요구 사항을 나타낸 표이다.
| Per device peak data rate | 1 Tbps |
| E2E latency | 1 ms |
| Maximum spectral efficiency | 100 bps/Hz |
| Mobility support | up to 1000 km/hr |
| Satellite integration | Fully |
| AI | Fully |
| Autonomous vehicle | Fully |
| XR | Fully |
| Haptic Communication | Fully |
이때, 6G 시스템은 향상된 모바일 브로드밴드(enhanced mobile broadband, eMBB), 초-저지연 통신(ultra-reliable low latency communications, URLLC), mMTC (massive machine type communications), AI 통합 통신(AI integrated communication), 촉각 인터넷(tactile internet), 높은 스루풋(high throughput), 높은 네트워크 능력(high network capacity), 높은 에너지 효율(high energy efficiency), 낮은 백홀 및 접근 네트워크 혼잡(low backhaul and access network congestion) 및 향상된 데이터 보안(enhanced data security)과 같은 핵심 요소(key factor)들을 가질 수 있다.도 15는 본 개시에 적용 가능한 6G 시스템에서 제공 가능한 통신 구조의 일례를 도시한 도면이다.
도 15를 참조하면, 6G 시스템은 5G 무선통신 시스템보다 50배 더 높은 동시 무선통신 연결성을 가질 것으로 예상된다. 5G의 핵심 요소(key feature)인 URLLC는 6G 통신에서 1ms보다 적은 단-대-단(end-to-end) 지연을 제공함으로써 보다 더 주요한 기술이 될 것으로 예상된다. 이때, 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 수 있다. 또한, 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 중요할 수 있다.
- 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 3-dimemtion 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, AI)
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 스케줄링과 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.
최근 AI를 무선 통신 시스템과 통합하려고 하는 시도들이 나타나고 있으나, 이는 어플리케이션 계층(application layer), 네트워크 계층(network layer) 특히, 딥러닝은 무선 자원 관리 및 할당(wireless resource management and allocation) 분야에 집중되어 왔다. 그러나, 이러한 연구는 점점 MAC 계층 및 물리 계층으로 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(multiple input multiple output) 매커니즘(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(complex) 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 만들어 내기 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(learning 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(deep neural networks, DNN), 합성곱 신경망(convolutional deep neural networks, CNN), 순환 신경망(recurrent boltzmann machine, RNN) 방식이 있으며, 이러한 러닝 모델이 적용될 수 있다.
THz(Terahertz) 통신
6G 시스템에서 THz 통신이 적용될 수 있다. 일 예로, 데이터 전송률은 대역폭을 늘려 높일 수 있다. 이것은 넓은 대역폭으로 sub-THz 통신을 사용하고, 진보된 대규모 MIMO 기술을 적용하여 수행될 수 있다.
도 16은 본 개시에 적용 가능한 전자기 스펙트럼을 도시한 도면이다. 일 예로, 도 16을 참조하면, 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 대역에 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.
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.
광 무선 기술(optical wireless technology)
OWC(optical wireless communication) 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(free space optical) 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(light detection and ranging) 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 기지국 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(peer to peer) 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. 기지국 엔티티는 셀룰러 연결을 제공하기 위해 UAV에 설치된다. UAV는 쉬운 배치, 강력한 가시선 링크 및 이동성이 제어되는 자유도와 같은 고정 기지국 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(wireless information and energy transfer, WIET)
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 빔포밍
빔포밍은 특정 방향으로 무선 신호를 전송하기 위해 안테나 배열을 조정하는 신호 처리 절차이다. 스마트 안테나 또는 진보된 안테나 시스템의 하위 집합이다. 빔포밍 기술은 높은 신호 대 잡음비, 간섭 방지 및 거부, 높은 네트워크 효율과 같은 몇 가지 장점이 있다. 홀로그램 빔포밍(hologram beamforming, HBF)은 소프트웨어-정의된 안테나를 사용하기 때문에 MIMO 시스템과 상당히 다른 새로운 빔포밍 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.
LIS(large intelligent surface)
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 매시브 MIMO의 확장으로 보여질 수 있으나, 매시브 MIMO와 서로 다른 어레이(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 체인(chain)을 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.
테라헤르츠(THz) 무선통신
도 17은 본 개시에 적용 가능한 THz 통신 방법을 도시한 도면이다.
도 17을 참조하면, THz 무선통신은 대략 0.1~10THz(1THz=1012Hz)의 진동수를 가지는 THz파를 이용하여 무선통신을 이용하는 것으로, 100GHz 이상의 매우 높은 캐리어 주파수를 사용하는 테라헤르츠(THz) 대역 무선통신을 의미할 수 있다. 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 WG(working group)을 중심으로 논의되고 있으며, IEEE 802.15의 TG(task group)(예, 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.
구체적으로, 도 17을 참조하면, THz 무선통신 시나리오는 매크로 네트워크(macro network), 마이크로 네트워크(micro network), 나노스케일 네트워크(nanoscale network)로 분류될 수 있다. 매크로 네트워크에서 THz 무선통신은 V2V(vehicle-to-vehicle) 연결 및 백홀/프런트홀(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. 하기 표 5는 THz 파에서 이용될 수 있는 기술의 일례를 나타낸 표이다.
| Transceivers Device | Available immature: UTC-PD, RTD and SBD |
| Modulation and coding | Low order modulation techniques (OOK, QPSK), LDPC, Reed Soloman, Hamming, Polar, Turbo |
| Antenna | Omni and Directional, phased array with low number of antenna elements |
| Bandwidth | 69 GHz (or 23 GHz) at 300 GHz |
| Channel models | Partially |
| Data rate | 100 Gbps |
| Outdoor deployment | No |
| Fee space loss | High |
| Coverage | Low |
| Radio Measurements | 300 GHz inddor |
| Device size | Few micrometers |
도 18은 본 개시에 적용 가능한 THz 무선 통신 송수신기를 도시한 도면이다.도 18을 참조하면, THz 무선통신은 THz 발생 및 수신을 위한 방법을 기준으로 분류할 수 있다. THz 발생 방법은 광 소자 또는 전자소자 기반 기술로 분류할 수 있다.
이때, 전자 소자를 이용하여 THz를 발생시키는 방법은 공명 터널링 다이오드(resonant tunneling diode, RTD)와 같은 반도체 소자를 이용하는 방법, 국부 발진기와 체배기를 이용하는 방법, 화합물 반도체 HEMT(high electron mobility transistor) 기반의 집적회로를 이용한 MMIC(monolithic microwave integrated circuits) 방법, Si-CMOS 기반의 집적회로를 이용하는 방법 등이 있다. 도 18의 경우, 주파수를 높이기 위해 체배기(doubler, tripler, multiplier)가 적용되었고, 서브하모닉 믹서를 지나 안테나에 의해 방사된다. THz 대역은 높은 주파수를 형성하므로, 체배기가 필수적이다. 여기서, 체배기는 입력 대비 N배의 출력 주파수를 갖게 하는 회로이며, 원하는 하모닉 주파수에 정합시키고, 나머지 모든 주파수는 걸러낸다. 그리고, 도 18의 안테나에 배열 안테나 등이 적용되어 빔포밍이 구현될 수도 있다. 도 18에서, IF는 중간 주파수(intermediate frequency)를 나타내며, 트리플러(tripler), 멀리플러(multipler)는 체배기를 나타내며, PA는 전력 증폭기(power amplifier)를 나타내며, LNA는 저잡음 증폭기(low noise amplifier), PLL은 위상동기회로(phase-locked loop)를 나타낸다.
도 19는 본 개시에 적용 가능한 THz 신호 생성 방법을 도시한 도면이다. 또한, 도 20은 본 개시에 적용 가능한 무선 통신 송수신기를 도시한 도면이다.
도 19 및 도 20을 참조하면, 광 소자 기반 THz 무선통신 기술은 광소자를 이용하여 THz 신호를 발생 및 변조하는 방법을 말한다. 광 소자 기반 THz 신호 생성 기술은 레이저와 광변조기 등을 이용하여 초고속 광신호를 생성하고, 이를 초고속 광검출기를 이용하여 THz 신호로 변환하는 기술이다. 이 기술은 전자 소자만을 이용하는 기술에 비해 주파수를 증가시키기가 용이하고, 높은 전력의 신호 생성이 가능하며, 넓은 주파수 대역에서 평탄한 응답 특성을 얻을 수 있다. 광소자 기반 THz 신호 생성을 위해서는 도 19에 도시된 바와 같이, 레이저 다이오드, 광대역 광변조기, 초고속 광검출기가 필요하다. 도 19의 경우, 파장이 다른 두 레이저의 빛 신호를 합파하여 레이저 간의 파장 차이에 해당하는 THz 신호를 생성하는 것이다. 도 19에서, 광 커플러(optical coupler)는 회로 또는 시스템 간의 전기적 절연과의 결합을 제공하기 위해 광파를 사용하여 전기신호를 전송하도록 하는 반도체 디바이스를 의미하며, UTC-PD(uni-travelling carrier photo-detector)은 광 검출기의 하나로서, 능동 캐리어(active carrier)로 전자를 사용하며 밴드갭 그레이딩(bandgap grading)으로 전자의 이동 시간을 감소시킨 소자이다. UTC-PD는 150GHz 이상에서 광검출이 가능하다. 도 20에서, EDFA(erbium-doped fiber amplifier)는 어븀이 첨가된 광섬유 증폭기를 나타내며, PD(photo detector)는 광신호를 전기신호로 변환할 수 있는 반도체 디바이스를 나타내며, OSA는 각종 광통신 기능(예, 광전 변환, 전광 변환 등)을 하나의 부품으로 모듈화시킨 광모듈(optical sub assembly)를 나타내며, DSO는 디지털 스토리지 오실로스코프(digital storage oscilloscope)를 나타낸다.
도 21은 본 개시에 적용 가능한 송신기 구조를 도시한 도면이다. 또한, 도 22는 본 개시에 적용 가능한 변조기 구조를 도시한 도면이다.
도 21 및 도 22를 참조하면, 일반적으로 레이저(laser)의 광학 소스(optical source)를 광파 가이드(optical wave guide)를 통과시켜 신호의 위상(phase)등을 변화시킬 수 있다. 이때, 마이크로파 컨택트(microwave contact) 등을 통해 전기적 특성을 변화시킴으로써 데이터를 싣게 된다. 따라서, 광학 변조기 출력(optical modulator output)은 변조된(modulated) 형태의 파형으로 형성된다. 광전 변조기(O/E converter)는 비선형 크리스탈(nonlinear crystal)에 의한 광학 정류(optical rectification) 동작, 광전도 안테나(photoconductive antenna)에 의한 광전 변환(O/E conversion), 광속의 전자 다발(bunch of relativistic electrons)로부터의 방출(emission) 등에 따라 THz 펄스를 생성할 수 있다. 상기와 같은 방식으로 발생한 테라헤르츠 펄스(THz pulse)는 펨토 세컨드(femto second)부터 피코 세컨드(pico second)의 단위의 길이를 가질 수 있다. 광전 변환기(O/E converter)는 소자의 비선형성(non-linearity)을 이용하여, 하향 변환(Down conversion)을 수행한다.
테라헤르츠 스펙트럼의 용도(THz spectrum usage)를 고려할 때, 테라헤르츠 시스템을 위해서 고정된(fixed) 또는 모바일 서비스(mobile service) 용도로써 여러 개의 연속적인 기가헤르츠(contiguous GHz)의 대역들(bands)을 사용할 가능성이 높다. 아웃도어(outdoor) 시나리오 기준에 의하면, 1THz까지의 스펙트럼에서 산소 감쇠(Oxygen attenuation) 10^2 dB/km를 기준으로 가용 대역폭(Bandwidth)이 분류될 수 있다. 이에 따라 상기 가용 대역폭이 여러 개의 밴드 청크(band chunk)들로 구성되는 프레임워크(framework)가 고려될 수 있다. 상기 프레임워크의 일 예시로 하나의 캐리어(carrier)에 대해 테라헤르츠 펄스(THz pulse)의 길이를 50ps로 설정한다면, 대역폭(BW)은 약 20GHz가 된다.
적외선 대역(infrared band)에서 테라헤르츠 대역(THz band)으로의 효과적인 하향 변환(Down conversion)은 광전 컨버터(O/E converter)의 비선형성(nonlinearity)을 어떻게 활용하는가에 달려 있다. 즉, 원하는 테라헤르츠 대역(THz band)으로 하향 변환(down conversion)하기 위해서는 해당 테라헤르츠 대역(THz band)에 옮기기에 가장 이상적인 비선형성(non-linearity)을 갖는 광전 변환기(O/E converter)의 설계가 요구된다. 만일 타겟으로 하는 주파수 대역에 맞지 않는 광전 변환기(O/E converter)를 사용하는 경우, 해당 펄스(pulse)의 크기(amplitude), 위상(phase)에 대하여 오류(error)가 발생할 가능성이 높다.
단일 캐리어(single carrier) 시스템에서 광전 변환기 1개를 이용하여 테라헤르츠 송수신 시스템이 구현될 수 있다. 채널 환경에 따라 달라지지만 멀리 캐리어(Multi carrier) 시스템에서 캐리어 수만큼 광전 변환기가 요구될 수 있다. 특히 전술한 스펙트럼 용도와 관련된 계획에 따라 여러 개의 광대역들을 이용하는 멀티 캐리어 시스템인 경우, 그 현상이 두드러지게 될 것이다. 이와 관련하여 상기 멀티 캐리어 시스템을 위한 프레임 구조가 고려될 수 있다. 광전 변환기를 기반으로 하향 주파수 변환된 신호는 특정 자원 영역(예: 특정 프레임)에서 전송될 수 있다. 상기 특정 자원 영역의 주파수 영역은 복수의 청크(chunk)들을 포함할 수 있다. 각 청크(chunk)는 적어도 하나의 컴포넌트 캐리어(CC)로 구성될 수 있다.
인공 지능(Artificial Intelligence) 시스템
도 23은 본 개시에 적용 가능한 인공 신경망에 포함되는 퍼셉트론(perceptron)의 구조를 나타낸 도면이다. 또한, 도 24는 본 개시에 적용 가능한 인공 신경망 구조를 나타낸 도면이다.
상술한 바와 같이, 6G 시스템에서 인공 지능 시스템이 적용될 수 있다. 이때, 일 예로, 인공 지능 시스템은 인간의 뇌에 해당하는 러닝 모델에 기초하여 동작할 수 있으며, 이는 상술한 바와 같다. 이때, 인공 신경망(artificial neural networks)와 같은 복잡성이 높은 신경망 구조를 러닝 모델로 사용하는 머신 러닝의 패러다임을 딥러닝(deep learning)이라 할 수 있다. 또한, 학습(learning) 방식으로 사용하는 신경망 코어(neural network cord)는 크게 심층 신경망(deep neural network, DNN), 합성곱 신경망(convolutional deep neural network, CNN), 순환 신경망(recurrent neural network, RNN) 방식이 있다. 이때, 일 예로, 도 23을 참조하면, 인공 신경망은 여러 개의 퍼셉트론들로 구성될 수 있다. 이때, 입력 벡터 x={x1, x2, …, xd}가 입력되면, 각 성분에 가중치 {W1, W2, …, Wd}가 곱해지고, 그 결과를 모두 합산한 후, 활성함수 σ(·)를 적용하는 전체 과정은 퍼셉트론이라 불리울 수 있다. 거대한 인공 신경망 구조는 도 23에 도시한 단순화된 퍼셉트론 구조를 확장하면, 입력벡터는 서로 다른 다 차원의 퍼셉트론에 적용될 수 있다. 설명의 편의를 위해 입력값 또는 출력값을 노드(node)라 칭한다.
한편, 도 23에 도시된 퍼셉트론 구조는 입력값, 출력값을 기준으로 총 3개의 층(layer)로 구성되는 것으로 설명될 수 있다. 1st layer와 2nd layer 사이에는 (d+1) 차원의 퍼셉트론 H개, 2nd layer와 3rd layer 사이에는 (H+1)차원 퍼셉트론이 K 개 존재하는 인공 신경망은 도 24와 같이 표현될 수 있다.
이때, 입력벡터가 위치하는 층을 입력층(input layer), 최종 출력값이 위치하는 층을 출력층(output layer), 입력층과 출력층 사이에 위치하는 모든 층을 은닉층(hidden layer)라 한다. 일 예로, 도 24에서 3개의 층이 개시되나, 실제 인공 신경망 층의 개수를 카운트할 때는 입력층을 제외하고 카운트하므로, 도 24에 예시된 인공 신경망은 총 2개의 층으로 이해될 수 있다. 인공 신경망은 기본 블록의 퍼셉트론을 2차원적으로 연결되어 구성된다.
전술한 입력층, 은닉층, 출력층은 다층 퍼셉트론 뿐 아니라 후술할 CNN, RNN 등 다양한 인공 신경망 구조에서 공동적으로 적용될 수 있다. 은닉층의 개수가 많아질수록 인공 신경망이 깊어진 것이며, 충분히 깊어진 인공 신경망을 러닝모델로 사용하는 머신러닝 패러다임을 딥러닝(deep learning)이라 할 수 있다. 또한 딥러닝을 위해 사용하는 인공 신경망을 심층 신경망(deep neural network, DNN)이라 할 수 있다.
도 25는 본 개시에 적용 가능한 심층 신경망을 나타낸 도면이다.
도 25를 참조하면, 심층 신경망은 은닉층+출력층이 8개로 구성된 다층 퍼셉트론일 수 있다. 이때, 다층 퍼셉트론 구조를 완전 연결 신경망(fully-connected neural network)이라 표현할 수 있다. 완전 연결 신경망은 서로 같은 층에 위치하는 노드 간에는 연결 관계가 존재하지 않으며, 인접한 층에 위치한 노드들 간에만 연결 관계가 존재할 수 있다. 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 결합 확률(joint probability)을 의미할 수 있다.
도 26은 본 개시에 적용 가능한 컨볼루션 신경망을 나타낸 도면이다. 또한, 도 27은 본 개시에 적용 가능한 컨볼루션 신경망의 필터 연산을 나타낸 도면이다.
일 예로, 복수의 퍼셉트론을 서로 어떻게 연결하느냐에 따라 전술한 DNN과 다른 다양한 인공 신경망 구조를 형성할 수 있다. 이때, DNN은 하나의 층 내부에 위치한 노드들이 1차원적의 세로 방향으로 배치되어 있다. 그러나, 도 26을 참조하면, 노드들이 2차원적으로 가로 w개, 세로 h개의 노드가 배치할 경우를 가정할 수 있다. (도 26의 컨볼루션 신경망 구조). 이 경우, 하나의 입력 노드에서 은닉층으로 이어지는 연결과정에서 연결 하나당 가중치가 부가되므로, 총 h×w 개의 가중치가 고려되어야 한다. 입력층에 h×w 개의 노드가 존재하므로, 인접한 두 층 사이에는 총 h2w2개의 가중치가 필요할 수 있다.
또한, 도 26의 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 가정할 수 있다. 일 예로, 도 27에서와 같이 필터가 겹치는 부분에 대해서는 가중합 및 활성함수 연산을 수행하도록 할 수 있다.
이때, 하나의 필터는 그 크기만큼의 개수에 해당하는 가중치를 가지며, 이미지 상의 어느 특정한 특징을 요인으로 추출하여 출력할 수 있도록 가중치의 학습이 이루어질 수 있다. 도 27에서는 3×3 크기의 필터가 입력층의 가장 좌측 상단 3×3 영역에 적용되고, 해당 노드에 대한 가중합 및 활성함수 연산을 수행한 결과 출력값은 z22에 저장될 수 있다.
이때, 상술한 필터는 입력층을 스캔하면서 가로, 세로 일정 간격만큼 이동하면서 가중합 및 활성함수 연산이 수행되고, 그 출력값은 현재 필터의 위치에 배치될 수 있다. 이러한 연산 방식은 컴퓨터 비전(computer vision) 분야에서 이미지에 대한 컨볼루션(convolution) 연산과 유사하므로, 이러한 구조의 심층 신경망은 컨볼루션 신경망(CNN: convolutional neural network)라 불리고, 컨볼루션 연산 결과 생성되는 은닉층은 컨볼루션 층(convolutional layer)라 불릴 수 있다. 또한, 복수의 컨볼루션 층이 존재하는 신경망을 심층 컨볼루션 신경망(deep convolutional neural network, DCNN)이라 할 수 있다.
또한, 컨볼루션 층에서는 현재 필터가 위치한 노드에서, 상기 필터가 커버하는 영역에 위치한 노드만을 포괄하여 가중합을 계산함으로써, 가중치의 개수가 감소될 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 할 수 있다.
도 28은 본 개시에 적용 가능한 순환 루프가 존재하는 신경망 구조를 나타낸 도면이다. 도 29는 본 개시에 적용 가능한 순환 신경망의 동작 구조를 나타낸 도면이다.
도 28을 참조하면, 순환 신경망(recurrent neural network, RNN)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 구조를 가질 수 있다. 이와 같이 은닉 벡터를 다음 시점으로 전달하는 이유는 앞선 시점들에서의 입력 벡터속 정보들이 현재 시점의 은닉 벡터에 누적된 것으로 간주하기 때문이다.
또한, 도 29를 참조하면, 순환 신경망은 입력되는 데이터 시퀀스에 대하여 소정의 시점 순서대로 동작할 수 있다. 이때, 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)}가 결정된다. 이러한 과정은 시점 2, 시점 3, …, 시점 T까지 반복적으로 수행된다.
한편, 순환 신경망 내에서 복수의 은닉층이 배치될 경우, 이를 심층 순환 신경망(deep recurrent neural network, DRNN)라 한다. 순환 신경망은 시퀀스 데이터(예, 자연어 처리(natural language processing)에 유용하게 적용되도록 설계되어 있다.
학습(learning) 방식으로 사용하는 신경망 코어로서 DNN, CNN, RNN 외에 제한 볼츠만 머신(restricted Boltzmann machine, RBM), 심층 신뢰 신경망(deep belief networks, DBN), 심층 Q-네트워크(deep Q-Network)와 같은 다양한 딥 러닝 기법들을 포함하며, 컴퓨터 비젼, 음성인식, 자연어처리, 음성/신호처리 등의 분야에 적용될 수 있다.
최근에는 AI를 무선 통신 시스템과 통합하려고 하는 시도들이 나타나고 있으나, 이는 어플리케이션 계층(application layer), 네트워크 계층(network layer), 특히, 딥러닝의 경우, 무선 자원 관리 및 할당(wireless resource management and allocation) 분야에 집중되어 왔다. 그러나, 이러한 연구는 점점 MAC 계층 및 물리 계층(physical layer)으로 발전하고 있으며, 특히 물리 계층에서 딥러닝을 무선 전송(wireless transmission)과 결합하고자 하는 시도들이 나타나고 있다. AI 기반의 물리 계층 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 매커니즘(mechanism), AI 기반의 자원 스케줄링(scheduling) 및 할당(allocation) 등을 포함할 수 있다.
이하 설명에서 , 무선 통신 시스템에서 장치가 실시간 채널 적응형 폴라 코드(polar code)에 기반하여 신호를 송수신하는 방법에 대해 서술한다. 하기에서는 송신기 및 수신기를 기준으로 실시간 채널 적응형 폴라 코드에 기반하여 신호를 송수신하는 방법에 대해 서술한다. 여기서, 송신기는 단말이고, 수신기는 기지국일 수 있다. 또한, 일 예로, 송신기는 기지국이고, 수신기는 단말일 수 있다. 또 다른 일 예로, 송신기 및 수신기 모두 단말일 수 있다. 또한, 송신기 및 수신기는 그 밖의 장치일 수 있으며, 상술한 실시예로 한정되지 않는다.
하기에서는 설명의 편의를 송신기가 단말이고, 수신기가 기지국인 경우를 기준으로 서술하지만, 이에 한정되지 않고 다른 송신기 및 수신기 타입에도 동일하게 적용될 수 있음은 자명할 수 있다.
도 30은 본 개시에 적용 가능한 신호 송수신 방법을 나타낸 도면이다.
무신 통신 채널은 상황에 따라 채널 환경이 변할 수 있다. 여기서, 각각의 채널 환경마다 최적의 채널 코드가 상이할 수 있다. 또한, 일 예로, 최적의 채널 코드는 수신기의 복호 복잡도에 기초하여 상이할 수 있다. 일 예로, 수신기의 복호 복잡도가 증가하면 복호 지연이 높아질 수 있다. 여기서, 수신기의 복호 복잡도를 고려하여 적용되는 최적의 채널 코드는 상이할 수 있다. 또한, 폴라 코드(polar code)는 기존 채널 코드 대비 높은 성능 보장할 수 있으나, 폴라 코드에 대해서도 수신기의 복호 복잡도가 증가하면 복호 지연이 발생할 수 있으며, 최적의 채널 코드가 복호 복잡도에 따라 상이할 수 있다. 즉, 최적의 채널 코드는 채널 환경 및 수신기의 복호 복잡도에 따라 상이할 수 있다. 여기서, 기존 통신 시스템에서는 기 설정된 채널 코드에 채널 환경을 고려하여 코드 레이트(code rate) 및 모듈레이션 오더(modulation order)만을 조절할 뿐, 실시간으로 변화하는 통신채널 환경을 고려하여 최적의 채널 코드를 선택하지 않았다.
다만, 수신기의 복호 복잡도는 점차 증가하고 있고, 저지연 및 높은 스루풋을 고려하여 실시간으로 변화하는 통신채널 환경에서 단말기의 복호 복잡도를 고려하여 최적의 채널 코드를 유동적으로 선택하는 시스템 및 방법이 필요할 수 있다. 하기에서는 채널 코드로서 폴라 코드에 대해 서술한다.
이때, 도 30을 참조하면, 송신기(3010)는 데이터(또는 정보 소스(information source))에 대한 채널 부호화 및 모듈레이션을 수행하여 채널을 통해 수신기(3020)로 데이터를 전송을 수행할 수 있다. 그 후, 수신기(3020)는 수신한 데이터에 대한 디모듈레이션 및 복호화를 수행하여 최종 데이터를 복원할 수 있다. 이때, 송신기(3010)의 채널 인코더와 수신기(3020)의 채널 디코더는 채널상태정보(channel quality indicator; CQI)를 이용하여 MCS(Modulation and Coding Scheme)를 통해서 코드 레이트(Code rate, ??)와 모듈레이션 오더(Modulation order, μ : bits per a modulation sybmo)를 조절할 수 있다. 보다 상세하게는, 송신기(3010)는 채널 측정을 위한 참조신호를 수신기(3020)로 전송하고, 수신기로부터 피드백되는 채널상태정보에 기초하여 MCS를 결정하여 최종적인 코드 레이트 및 모듈레이션 오더를 확인할 수 있다. 이때, 상술한 바처럼 기존 통신 시스템에서는 채널코딩 구조를 고정한 상태에서 코드 레이트 및 모듈레이션 오더만을 변경하는 MCS 처리 방식을 사용하고 있어 실시간으로 변동하는 채널 환경에 최적화를 수행하는데 한계가 존재하였다.
상술한 점을 고려하여, 송신기 및 수신기는 실시간으로 최적의 채널적응형 폴라 코드를 찾는 인공지능을 이용하여 실시간으로 변동하는 채널 환경에서 최적의 폴라 코드를 선택할 수 있다.
이때 , 일 예로, 폴라 코드는 채널 양극화(channel polarization) 현상을 이용하여 채널 용량을 달성하도록 방식의 코드일 수 있다. 일 예로, 폴라 코드는 채널 양극화 현상에 기초하여 W의 채널 용량에 해당하는 비율로 N개 입력 비트를 도출할 수 있다. 폴라 코드는 이 중 채널 용량이 우수한 K개의 비트에 대한 인덱스를 선택하여 전송하려는 정보를 입력하고, 나머지 N-K개에는 고정된 값(일반적으로 0)을 입력한 후 부호화하여 채널을 통해 전송을 수행하는 방식일 수 있다. 즉, K개의 인덱스 메시지 비트를 입력하고, N-K에는 고정된 비트를 입력하여 최종적으로 N 비트의 출력을 채널을 통해 전송하는 방식일 수 있다. 여기서, 일 예로, 채널의 특성이 변동되면 극 부호화 과정도 상이할 수 있으며, 이에 따라 최적의 폴라 코드로서 선택되는 K개의 부채널이 상이해질 수 있다.
도 31은 본 개시에 적용 가능한 실시간 최적의 채널적응형 폴라 코드 탐색을 수행하는 방법을 나타낸 도면이다. 여기서, 일 예로, 도 31을 참조하면, 송신기(3110)는 N개의 부채널들(subchannel) 중에서 K개의 정보 부채널(information subchannel)을 인공지능을 통해 선택할 수 있다. 일 예로, 송신기(3110)는 AI 코딩 선택부(AI Coding Selector)를 포함할 수 있다. AI 코딩 선택부는 채널 환경에 대한 히스토리 정보에 기초하여 인공지능 알고리즘으로 K개의 정보 부채널을 선택할 수 있다. 일 예로, 송신기(3110)는 AI 코딩 초기 값을 도출할 수 있다. 이때, 송신기(3110)는 참조신호 및 위치정보를 수신기(3120)로 전송할 수 있다. 수신기(3120)는 참조신호 및 송신기(3110)의 위치정보를 이용하여 AI 학습을 통해 AI 코딩 초기 값을 생성하고, 이를 송신기(3110)로 전달할 수 있으며, 이에 대해서는 후술한다. 또한, AI 코딩 선택부는 하나의 일 예일 뿐, 상술한 구성으로 한정되는 것은 아닐 수 있으며, 송신기(3110)의 프로세스에 기초하여 K개의 정보 부채널이 결정될 수 있다.
송신기(3110)는 선택된 K개의 정보 부채널에 기초하여 정보 비트들(information bits)을 입력하고, 나머지 N-K개의 부채널들은 고정(즉, 0으로 입력)시킨 후에 폴라 변환을 통해 폴라 부호화를 수행할 수 있다. 이때, 송신기(3110)는 폴라 부호화된 비트에 CRC(cyclic redundancy check) 비트들을 추가하여 수신기(3120)로 전송할 수 있다. 여기서, 일 예로, 송신기(3110)는 K개의 정보 부채널들 관련 정보를 데이터와 함께 전송할 수 있다. 일 예로, K개의 정보 부채널들 관련 정보는 K 값 및 K개의 정보 부채널들의 인덱스 세트 정보일 수 있으며, 상술한 실시예로 한정되지 않는다. 또한, 송신기(3110)는 상술한 정보를 제어 채널(control channel)을 통해 수신기(3120)로 전송할 수 있다. 또 다른 일 예로, 송신기(3110)는 K개의 정보 부채널들 관련 정보는 데이터에 피기백하여 함께 수신기(3120)로 전송할 수 있으며, 상술한 실시예로 한정되지 않는다.
그 후, 수신기(3120)는 K개의 정보 부채널들 관련 정보로써 K개의 정보 부채널 인덱스 세트 정보에 기초하여 복호화를 수행할 수 있다. 일 예로, 수신기(3120)는 폴라 부호 검출기를 포함하고, 이를 통해 폴라 변환이 수행된 데이터를 복호화할 수 있다. 수신기(3120)는 복호화를 통해 오류를 검출하고, 검출된 오류율에 기초하여 리워드(reward) 정보를 생성할 수 있다. 일 예로, 수신기(3120)는 한 개의 코드워드에 기초하여 리워드를 생성할 수 있다. 또 다른 일 예로, 수신기(3120)는 배치(Batch)의 형태로 여러 개의 블록(Block)을 수신한 이후에 리워드(reward)를 생성하여 송신기(3110)로 피드백할 수 있으며, 상술한 실시예로 한정되지 않는다.
즉, 수신기(3120)는 복호화를 수행한 후, 복호화에 기초한 결과 정보를 리워드 정보로서 송신기(3110)로 피드백 할 수 있다. 여기서, 송신기(3110)는 피드백된 리워드 정보를 인공지능 알고리즘에 반영하고, 이에 기초하여 K개의 정보 부채널들의 인덱스를 선택할 수 있다. 이때, 송신기(3110) 및 수신기(3120)는 상술한 과정을 반복하고, 이에 기초하여 채널환경에 가장 적합한 위치의 K개의 정보 부채널들의 인덱스를 선택할 수 있다.
도 32는 본 개시에 적용 가능한 통신 채널환경에 최적화된 폴라 코드를 실시간으로 생성하는 인공지능 시스템을 나타낸 도면이다.
도 32를 참조하면, 송신기(3210)는 폴라코딩 신호 생성부(3211), 신호 송신부(3212), 인공지능 코딩 선택부(3213) 및 신호 수신부(3214) 중 적어도 어느 하나를 포함할 수 있다. 다만, 송신기(3210)의 상술한 구성은 하나의 일 예일 뿐, 상술한 실시예로 한정되지 않는다. 일 예로, 송신기(3210)의 프로세서는 폴라코딩 신호 생성부(3211) 및 인공지능 코딩 선택부(3213)의 동작을 수행할 수 있으며, 특정 구성으로 한정되는 것은 아니다. 다만, 하기에서는 설명의 편의를 위해 폴라코딩 신호 생성부(3211) 및 인공지능 코딩 선택부(3213)를 기준으로 서술한다.
또한, 수신기(3220)도 AI 학습 정보 생성부(3221), 신호 송신부(3222), 폴라코딩 신호 복호부(3223) 및 신호 수신부(3224) 중 적어도 어느 하나를 포함할 수 있다. 다만, 수신기(3220)의 상술한 구성은 하나의 일 예일 뿐, 상술한 실시예로 한정되지 않는다. 일 예로, 수신기(3220)의 프로세서는 AI 학습 정보 생성부(3221) 및 폴라코딩 신호 복호부(3223)의 동작을 수행할 수 있으며, 특정 구성으로 한정되는 것은 아니다. 다만, 하기에서는 설명의 편의를 위해 AI 학습 정보 생성부(3221) 및 폴라코딩 신호 복호부(3223)를 기준으로 서술한다.
일 예로, 송신기(3210)는 주어진 통신 환경에 실제 송수신 데이터로부터 최적화하는 인공지능 코딩 기반 폴라 코드를 선택하여 전송을 수행할 수 있다.
송신기(3210)의 폴라코딩 신호 생성부(3211)는 원 전송 정보와 정보 부채널 집합을 입력 받아 정보를 CRC를 포함해 폴라코딩으로 부호화하고, 부호화된 정보를 MUX로 전달할 수 있다. 또한, 송신기(3210)의 인공지능 코딩 선택부(3213)는 수신 받은 AI 학습 정보를 입력 받은 후, 해당 정보를 기반으로 N개의 부채널 중 정보 부채널 인덱스 집합을 선택한 후 폴라코딩 신호 생성부(3211)와 MUX로 전달할 수 있다. 여기서, 일 예로, AI 학습 정보는 상술한 리워드 정보일 수 있으며, 상술한 실시예로 한정되지 않는다. 그 후, 송신기는 MUX에 들어온 신호들을 신호 송신부(3212)를 통해 무선 채널 환경을 거쳐 수신기(3220)로 전송하게 된다. 또한, 일 예로, 송신기는 신호 수신부(3214)를 통해 상술한 리워드 정보를 수신기(3220)로부터 수신할 수 있으며, 이는 상술한 바와 같다.
수신기(3220)는 무선채널환경을 통해 신호 수신부(3224)를 통해 수신한 데이터를 복호화할 수 있다. 이때, 수신기(3220)의 폴라코딩 신호 복호부(3223)는 부호화 정보와 정보 부채널 인덱스 집합을 이용해 폴라코딩 복호화를 수행할 수 있다. 이를 통해, 수신기(3220)는 전송 정보를 복원하고, 복원된 전송 정보를 출력하여 CRC 검사를 통해 오류 정보를 획득할 수 있다. 그 후, 수신기(3220)의 AI 학습 정보 생성부(3221)는 오류 정보를 리워드로 하여 AI 학습을 수행하고, 이에 대한 학습 정보를 신호 송신부(3221)를 통해 송신기(3210)로 전송할 수 있다. 즉, 수신기(3220)는 오류 정보에 기초한 리워드 정보를 송신기(3210)로 전송할 수 있다. 송신기(3210)의 신호 수신부(3214)는 수신된 리워드 정보를 인공지능 코딩 선택부(3213)로 전달하고, 인공지능 코딩 선택부(3213)는 리워드 정보를 반영하여 정보 부채널 인덱스 집합을 결정할 수 있다. 그 후, 인공지능 코딩 선택부(3213)는 결정된 정보 부채널 인덱스 집합 정보를 폴라코딩 신호 생성부(3211)로 전달할 수 있다. 여기서, 송신기(3210)와 수신기(3220)는 상술한 동작을 반복하여 학습을 수행할 수 있다.
도 33은 본 개시에 적용 가능한 인공지능 코딩 선택부를 나타낸 도면이다.
상술한 바와 같이, 송신기는 수신기로부터 리워드 정보를 수신하고, 이에 기초하여 인공지능을 학습을 통해 폴라 코드를 선택할 수 있다. 여기서, 도 33을 참조하면, 송신기는 인공지능 코딩 선택부(3310)를 포함할 수 있다. 일 예로, 인공지능 코딩 선택부(3310)는 선택인공지능(MAB AI) 방식을 사용할 수 있다. 인공지능 코딩 선택부(3310)는 최대 L개의 정보 부채널 집합(
)의 후보들, {
}i 중에 한가지를 선택할 수 있다. 여기서, 선택된 정보 부채널 집합(
)의 해당 인덱스들은 정보부채널 생성기를 통해 정보 부채널 집합 
를 선택하는 값(i*)이 되어 폴라 부화기에 전달될 수 있다. 이후, 송신기가 수신기로부터 리워드 정보를 수신하면 누적된 리워드 (
)에 기초하여 다음 동작(action)을 예측할 수 있다. 여기서 다음 동작은 정보 부채널집합(
)에 대한 예측일 수 있다. 즉, 송신기의 인공지능 코딩 선택부(3310)은 누적된 리워드(
)에 기초하여 N개의 부채널들 중 K개의 정보 부채널을 선택하도록 함으로서 적용되는 폴라 코드를 결정할 수 있다.
보다 구체적인 일 예로, 도 34는 본 개시에 적용 가능한 인공지능 코딩 선택부를 나타낸 도면이다. 도 34를 참조하면, 인공지능 코딩 선택부(3410)는 선택 인공지능(MAB AI, 3411)에 기초하여 학습을 수행할 수 있다. 이때, 선택 인공지능(MAB AI, 3411)은 톰슨 샘플링(Thompson Sampling)을 사용하는 인공지능일 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다. 일 예로, 인공지능 코딩 선택부(3410)는 톰슨 샘플링을 사용하여 여러 개의 정보 부채널 후보들 {
}i, 중에 한가지를 선택할 수 있다. 이후, 송신기가 수신기로부터 리워드를 수신하는 경우, 선택된 동작(Action(정보부채널 집합, 
))에 대한 톰슨 샘플링 파라미터인 (α, β)를 갱신할 수 있다. 여기서, 리워드에 따른 α, β에 대한 계산은 하기 수학식 1과 같을 수 있다.
이때, i는 정보부채널 집합 인덱스이고, 
는 인덱스가 i인 정보 부채널 집합이고, 
는 기준이 되는 리워드 값일 수 있다. 일 예로, 선택 인공지능에서 
는 리워드(
)과 비교될 수 있다. 여기서, 수신기는 리워드 형태를 상이하게 설정할 수 있다. 구체적인 일 예로, 수신기는 AI 학습 정보 생성부를 통해 리워드의 형태를 상이하게 할 수 있으며, 상술한 실시예로 한정되지 않는다. 일 예로, 해당 정보 부채널 집합에 대한 배치 크기(Batch Size)의 성능을 나타내는 BER(Block Error Rate)이나 수신기의 복잡도가 리워드에 전달되고, 이를 반영한 리워드 값이 도출될 수 있다. 즉, 리워드는 다양한 형태일 수 있으며, 상술한 실시예로 한정되지 않는다. 선택 인공지능은 리워드 형태를 고려하여 
를 선택할 수 있다. 여기서, 선택 인공지능은 톰슨 샘플링에 기초하여 누적된 α, β에 베타 분배(Beta Distribution)을 적용하고, 샘플링한 값 중 가장 큰 값을 가지는 정보 부채널 집합 인덱스를 선택할 수 있다. 베타 분배는 하기 수학식 2와 같을 수 있다.
그 후, 선택인공 지능(3411)은 선택된 정보 부채널 집합 인덱스를 정보 부채널 생성기(3412)에 전달할 수 있다. 정보 부채널 생성기(3412)는 전달받은 인덱스 i에 해당되는 정보부채널 집합 
를 구성해서 폴라 부호기에 전달할 수 있다. 일 예로, 정보 부채널 집합 인덱스마다 정보 전달을 위해 선택되는 정보 부채널인 K가 상이할 수 있다.
구체적인 일 예로, 도 34를 참조하면, 선택 인공지능은 베타 분배를 통해 최대 L개의 정보 부채널 집합(
)의 후보들에 대한 선택 확률 값을 생성하여 최고 확률 값 집합 샘플러로 전달할 수 있다. 그 후, 최고 확률 값 집합 샘플러는 전달받은 정보에 기초하여 정보 부채널 집합(
)의 후보들 중에서 인덱스 i를 선택할 수 있다. 그 후, 인덱스 i에 대응되는 인덱스 i에 해당되는 정보부채널 집합 
를 구성해서 폴라 부호기에 전달되어 데이터에 대한 부호화가 수행될 수 있다.
또한, 일 예로, 도 35는 본 개시에 적용 가능한 정보 부채널 생성기 구조를 나타낸 도면이다.
도 35를 참조하면, 정보 부채널 생성기(3510)은 후보 정보 부채널 집합에 기초하여 정보 부채널을 선택할 수 있다. 일 예로, 정보 부채널 생성기(3510)은 선택인공지능 (MAB AI)에서 선택한 정보 부채널 집합의 인덱스 i에 대한 정보를 전달받을 수 있다. 이때, 정보 부채널 생성기(3510)는 상술한 폴라 코드의 블록 크기와 정보 부채널의 수를 나타내는 (N, K)를 통해서 인덱스 i에 대응되는 정보 부채널 집합을 생성하여 부호화기에 전달하고, 이에 기초하여 부호화를 수행할 수 있다. 일 예로, 인덱스 i에 기초하여 K개의 정보 부채널의 위치가 상이하게 결정될 수 있다. 즉, 정보 부채널 생성기(3510)는 전달받은 인덱스 i에 대응되는 K개의 정보 부채널 위치 정보를 확인하고, 이에 대한 정보를 부호화기에 전달할 수 있다. 그 후, 송신기는 수신 받은 정보에 기초하여 폴라 코드를 통해 데이터 부호화를 수행할 수 있다.
또 다른 일 예로, 도 36은 본 개시에 적용 가능한 정보 부채널 생성기 구조를 나타낸 도면이다. 도 36을 참조하면, 정보 부채널 생성기(3610)는 선택 인공지능으로부터 인덱스 i에 대한 정보를 획득할 수 있으며, 이에 기초하여 정보 부채널 집합을 결정할 수 있다. 여기서, 정보 부채널 생성기(3610)는 최소한의 코딩 성능 손실과 더불어 정보 부채널 선택의 효율성을 고려하여 정보 부채널 집합을 결정할 수 있다.
일 예로, 도 37은 본 개시에 적용 가능한 이원 소실 통신로(BEC) ½ 소실확률에서 채널용량을 나타낸 도면이다. 이때, 폴라 코드의 블록 크기와 정보 부채널의 수를 나타내는 (N, K)와 관련하여, 기본적으로 정보 부채널로 사용하는 기본 정보 부채널과 기본적으로 고정 부채널로 사용되는 기본 고정 부채널이 존재할 수 있다. 즉, 기본 정보 부채널은 K에 포함되는 부채널이고, 기본 고정 부채널은 N-K에 포함되는 부채널일 수 있다. 여기서, 나머지 변동 정보 부채널은 채널용량 상한 경계값 
과 채널용량 하한 경계값 
내에 위치할 수 있다. 일 예로, 인덱스 i에 정보 부채널 집합은 변동 부채널집합 
과 기본 정보 부채널 집합
을 합쳐서 부호화기에 전달될 수 있다. 여기서, 기본 정보 부채널 집합의 수는 
이고, 번동 정보 부채널 집합의 수가 
인 경우, 하기 수학식 3에 기초하여 인덱스 i에 대한 정보 부채널 집합으로서 상술한 K가 결정될 수 있다.
즉, 정보 부채널 생성기(3610)은 기본 정보 부채널 집합과 변동 부채널 집합을 통해 최종 정보 부채널 집합을 결정할 수 있다. 일 예로, 기본 정보 부채널과 변동 채널을 구하기 위한 채널용량은 낮은 복잡도 측면에서 Bhattacharyya Tracking이나 Monte-Carlo 시뮬레이션을 사용하여 측정되고, 정확성과 제한된 복잡도 측면에서 DE/GA 기법도 사용 가능할 수 있다. 또한, 일 예로, 기본 정보 부채널과 변동 채널을 구하기 위한 채널용량은 Genetic Algorithm이나 강화학습을 사용한 인공지능으로도 가능할 수 있으며, 상술한 실시예로 한정되지 않는다.
상술한 바와 같이, 폴라 코드 부호화기에 전달되는 인덱스 i에 대한 정보 부채널 집합이 결정되는 경우, 송신기는 폴라 코드에 기초하여 부호화를 수행할 수 있다. 일 예로, 도 38은 본 개시에 적용 가능한 폴라코딩 신호 생성부를 나타낸 도면이다. 도 38을 참조하면, 송신기는 폴라코딩 신호 생성부(3810)을 포함할 수 있다. 다만, 이는 하나의 일 예일 뿐, 송신기의 프로세서에 의한 동작도 가능할 수 있으며, 설명의 편의를 위해 폴라코딩 신호 생성부(3810)를 기준으로 서술한다. 일 예로, 폴라코딩 신호 생성부(3810)는 정보 재정렬부(3811) 및 폴라 변화부(3812)를 포함할 수 있다. 여기서, 전송하고자 하는 데이터로써 원 전송 정보(i)가 폴라코딩 신호 생성부(3810)에 전달될 수 있다. 이때, 정보 재정렬부(3811)는 K개의 원소로 이루어진 정보 부채널 인덱스 집합(
)의 각 위치 값에 따라 N 크기의 출력 벡터(u)의 K개 위치에 K개의 원소로 구성된 원 전송 정보(i)의 각 비트를 할당할 수 있다. 여기서, 출력 벡터(u)에서 정보가 할당되지 않은 위치는 0으로 채워질 수 있다. 다음으로, 폴라 변환부(3812)는 u의 정보에 폴라 변환 메트릭스인 
을 곱한 결과인 u
를 통해 부호화 정보(m)을 출력할 수 있다. 여기서 
는 n차 크로네커 파워(Kronecker power) 연산을 의미하고, 하기 수학식 4와 같을 수 있다.
일 예로, 도 38을 참조하면, n=3인 m=u
가 각각의 레벨별로 수행되어 최종 부호화 정보(m)이 생성될 수 있다.
도 39는 본 개시에 적용 가능한 신호 생성부를 나타낸 도면이다. 도 39를 참조하면, 송신기는 정보 소스(Information Source)에 CRC를 부착한 후에 부호기를 통해 폴라 코드로 부호화된 데이터를 전송할 수 있다. 보다 상세하게는, 정보 소스로서 원래의 전송 정보 
의 끝에 CheckSum으로써 CRC가 오류검출 생성기(3910)를 통해 부착될 수 있다. 일 예로, 오류검출 생성기(3910)는 전송된 데이터에 대한 오류 검출을 위한 구성일 수 있다. 즉, 오류검출 생성기(3910)는 최종 복호된 데이터에 대한 무결성을 확인할 수 있다. 일 예로, 오류검출 생성기(3910)는 CRC를 사용하여 구현될 수 있다. 또 다른 일 예로, 오류검출 생성기(3910)는 선택사항으로 부호기 자체의 기능을 통해 오류 검출을 수행할 수 있다면 생략하는 것도 가능할 수 있으며, 상술한 실시예로 한정되지 않는다.
이때, 일 예로, 정보 소스로써 원래 전송 정보 
에서 CRC가 부착되면 총 K비트의 정보를 가진 
가 생성되고, 생성된 가진 
는 부호기로 전달될 수 있다. 여기서, 부호기는 정보 부채널 생성 행렬 선택기(3920)와 폴라 부호기(3930)로 구성될 수 있다. 이때, 인공지능 코딩 선택부(3940)에서 전달되는 정보 부채널 집합 
를 이용하여 정보부채널 생성행렬 선택기(3920)는 
를 구성하여 폴라 부호기(3930)로 전달할 수 있다. 이때, 폴라 부호기(3930)는 전송할 정보 
와 
를 이용하여 최종 전달할 
를 생성할 수 있다. 이때, 
는 하기 수학식 5와 같을 수 있으며 폴라 코드 생성행렬은 수학식 6과 같이 표현될 수 있다.
이때,
은 
일 수 있다. 또한, 
은 
= 
일 수 있다. 또한, 
은 
의 n번째 크로네커 곱으로 N=
의 관계를 가질 수 있다. 또한, 일 예로, 폴라 코드 차원(Dimension)이 K이고, 길이가 N인 경우, 폴라 코드는 (N, K, F, u_F)의 형태로 표현될 수 있다. 여기서, 동결비트 집합인 F(F ⊂ {1, 2, . . . , N})는 동결비트의 위치의 집합일 수 있다. 또한, 
는 N-K개의 동결비트의 값으로써 일반적으로 0을 사용할 수 있다. 이때, 
는 정보비트의 위치를 나타내고, 
는 K개의 정보 비트의 값일 수 있다. 상술한 바에 기초하여 
은 하기 수학식 7에 기초하여 도출될 수 있다. 이때, 
(F)와 
(
)는 각각 F와 
에 위치의 해당되는 행을 가지는 부분 행렬일 수 있다.
상술한 바와 같이, 송신기는 폴라 코드를 통해 부호화된 데이터를 수신기로 전송할 수 있다. 여기서, 수신기는 부호화된 데이터를 복호화할 수 있으며, 도 40은 본 개시에 적용 가능한 신호 복호부를 나타낸 도면이다.
일 예로, 도 40을 참조하면, 폴라코딩 신호 복호부(4010)는 폴라 코드에서 메시지를 복호하여 사용하는 폴라 복호기(4012)와 복호된 메시지가 에러가 없는지 검출하여 오류 정보를 AI 학습 정보 생성부에 전달하는 오류 검출기(4013)를 포함할 수 있다. 보다 상세하게는, 수신기는 폴라 코드에 기초하여 부호화된 데이터 
와 제어신호를 수신할 수 있다. 일 예로, 제어신호는 제어신호 수신기(4011)를 통해 수신될 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다. 여기서, 제어신호는 정보 부채널 관련 정보를 포함할 수 있다. 수신기는 제어신호에 기초하여 수신한 정보를 통해 정보 부채널 집합 
를 이용하여 
를 복호화하여 메시지 
를 생성할 수 있다. 그 후, 오류 검출기(4013)은 복호화된 
에서 오류 체크를 위한 
와 메시지 
를 분리하여 오류 검출과 정보로 사용할 수 있다. 여기서, 일 예로, 
는 폴라 복호를 위해 CRC-assisted (CA) SCL Decoder에서도 사용될 수 있다. 또한, 오류정보는 
에 기초하여 생성될 수 있으며, 생성된 오류 정보는 AI 학습 정보 생성부로 전달되어 상술한 리워드 정보로서 송신기에 전달될 수 있다.
여기서, 일 예로, 도 41 및 도 42는 본 개시에 적용 가능한 신호 연속 복호 과정을 나타낸 도면이다. 도 41을 참조하면, 수신기는 폴라 코드에 기초하여 연속 복호를 수행할 수 있다. 이때, 각 노드별 연산(LLR : α, Partial Sum : β, Path Metric : PM)은 하기 수학식 8과 같을 수 있다.
이때, 연속 복호에 대한 연산은 Decode core가 직접 계산하거나 전용 Process Element를 통해 이루어질 수 있으며, 상술한 실시예로 한정되지 않는다. 보다 상세하게는, 도 41에서 
노드에 4개의 α가 있으며, 각각 
로 표현되고, 수학식 8에 기초하여 계산될 수 있다. 이때, 연속 복호 과정은 하기 수학식 9 내지 13에 기초하여 수행될 수 있다. 여기서, i는 
의 i번재 원소(entry) 순서이고, 
, 
일 수 있다. 보다 상세하게는, 
노드의 
는 
노드의 
,
를 통해서 계산될 수 있다. 또한, 
노드의 
도 
의 
,
를 통해서 계산될 수 있다. 그 후, 
노드의 
는 
노드의 
,
를 통해서 유도될 수 있다. 여기서, 
노드가 마지막 잎새 노드이기 때문에 하기 수학식 11에 의해 (
)을 계산할 수 있다. 또한, (
) 은 
이 될 수 있다. 여기서, 
노드의 
은 수학식 10을 통해서 계산될 수 있다. 또한, (u1 )은 수학식 11을 통해 계산되고, 이 값이 
노드 
이 될 수 있다. 또한, 
노드의 
, 
은 수학식 11을 적용하여 계산될 수 있다. 그 후, 
노드의 
, 
를 계산하고, 
노드의
와 (
), 
노드의 
와 (
)를 차례로 복호할 수 있다. 상술한 방식을 반복하여 
도 복호할 수 있다.
또한, 도 42는 각 노드별 α, β를 복호트리 형태로 구성한 것일 수 있다. 여기서, 각 레벨에 있는 노드의 α, β 는 좌우 각각 
개의 엔트리를 가질 수 있다. 여기서, 각각의 엔트리는 도 41의 연속 복호 과정의 노드별 α, β와 동일할 수 있으며, 상술한 실시예로 한정되지 않는다.
도 43은 본 개시에 적용 가능한 인공지능 학습 정보 생성부를 나타낸 도면이다. 도 43을 참조하면, 정보 부채널 적응형 폴라 복호기는 Job Manager, 다수개의 Decode Core, 및 공유 메모리 중 적어도 어느 하나 이상을 포함할 수 있다. 이때, Job Manager는 복호기의 네트워크를 구성하고, 복호를 병렬적으로 처리하기 위해서 Decode Core로 수행할 복호 기능을 나누어 줄 수 있다. 또한, Job Manager 는 고정 부채널 집합 
를 이용하여 전체 노드의 Rate를 결정할 수 있다. 여기서, 도 42를 참조하면, Rate-0은 하위 노드가 모두 고정 비트인 경우이고, Rate-1은 하위 노드가 모두 정보 비트인 경우이고, Rate-R은 하위 노드가 정보비트와 고정 비트인 경우일 수 있다. 일 예로, 각각의 Rate 정보는 가지치기를 통해 불필요한 연산을 제거하는데 되거나, 혹은 병렬화된 LLR를 계산하는데 사용될 수 있으며, 상술한 실시예로 한정되지 않는다. 또한, Decode Core는 병렬화된 복호기를 처리하는데 사용되며, 4개의 Decode Core가 사용되는 경우, 각각이 N/4개 비트를 복호할 수 있으며, 상술한 실시예로 한정되지 않는다. 또한, 공용메모리는 LLR, Partial Sum 및 Path Metric을 저장하는데 사용되며 각 Decode Core에서 읽기/쓰기 기능이 가능할 수 있으며, 상술한 실시예로 한정되지 않는다.
또 다른 일 예로, 상술한 바와 같이, 수신기는 오류 검출을 통해 오류 정보를 생성하고, 이를 AI 학습 정보 생성부로 전달할 수 있으며, 이에 기초하여 리워드 정보가 생성될 수 있다.
여기서, 도 44는 본 개시에 적용 가능한 AI 학습 정보 생성부를 나타낸 도면이다. 일 예로, 도 44를 참조하면, AI 학습 정보 생성부는 송신기의 정보 부채널 정보선택에 따른 리워드 정보를 생성할 수 있다. 일 예로, AI 학습 정보 생성부는 표준화/정규화, Batching 및 가중치 적용 중 적어도 어느 하나에 기초하여 리워드 정보를 생성할 수 있다. 일 예로, 상술한 바와 같이, AI 학습 정보 생성부는 신호 복호부에서 Checksum을 통한 오류 정보뿐만 아니라, 다른 모니터링 시스템을 이용하여 지연(Latency), 파워 소모 및 H/W 복잡도 정보 중 적어도 어느 하나를 획득할 수 있다. 또한, AI 학습 정보 생성부는 다른 정보를 획득하는 것도 가능할 수 있으며, 상술한 실시예로 한정되지 않는다. 이때, 각각의 측정 정보들은 다양한 값의 영역을 갖기 때문에 표준화/정규화를 수행할 필요성이 있다. 또한, Batching을 통해 측정 정보들을 다수의 코드 블록의 주기로 누적할 수 있으며, 각각의 누적에 대한 정규화도 같이 수행할 수 있다. 또한, 일 예로, 가중치 적용 블록은 각각의 측정지표들에 대한 가중치를 적용하여 최종 출력 값을 표현할 수 있다. 일 예로, 파워 소모가 중요한 수신기는 파워 측정에 대한 가중치가 높을 수 있으며, 이를 반영하여 리워드 정보가 생성될 수 있다.
여기서, 일 예로, 리워드 정보(AI 학습 정보)는 측정 정보들을 가공해서 결합된 형태일 수 있다. 또 다른 일 예로, 리워드 정보(AI 학습 정보)는 여러 개의 측정 정보 형태로 송신기로 전송될 수 있으며, 상술한 실시예로 한정되지 않는다.
또한, 일 예로 , 수신기는 리워드 정보를 피드백 정보와 함께 송신기로 전달할 수 있다. 보다 상세하게는, 상술한 바와 같이, 송신기는 제어 채널을 통해 결정된 정보 부채널 인덱스 셋에 대한 정보를 수신기로 전송할 수 있다. 또한, 송신기는 결정된 정보 부채널 인덱스 셋을 통해 폴라 코드에서 정보 부채널 K를 결정하고, 이에 기초하여 데이터에 대한 부호화를 수행하여 수신기로 전송할 수 있다. 그 후, 수신기는 수신한 데이터에 대한 복호화를 수행하고, 오류 정보에 기초하여 리워드 정보를 생성할 수 있다. 여기서, 일 예로, 수신기는 수신한 데이터에 대한 복호화 성공 여부를 확인하고, 이에 대한 정보를 송신기로 피드백할 수 있다. 일 예로, 수신한 데이터에 대한 복호화가 성공한 경우, 수신기는 ACK에 대한 정보를 송신기로 피드백할 수 있다. 반면, 수신한 데이터에 대한 복호화가 실패한 경우, 수신기는 NACK에 대한 정보를 송신기로 피드백할 수 있다. 그 후, 송신기는 실패한 데이터에 대한 재전송을 수행할 수 있다. 여기서, 일 예로, 수신기는 리워드 정보를 피드백 정보와 함께 송신기로 전달할 수 있다. 이를 통해, 송신기는 데이터 수신 성공 여부를 확인함과 동시에 리워드 정보를 확인할 수 있으며, 데이터 재전송 또는 이후 전송에서 리워드 정보를 반영할 수 있다.
또 다른 일 예로, 송신기와 수신기는 리워드 정보를 위한 리워드 정보 프로세스를 설정할 수 있다. 일 예로, 리워드 정보 프로세스는 복수 개 존재할 수 있으며, 데이터 전송이 수행되면 리워드 프로세스에 기초하여 기 설정된 시간에서 리워드 정보가 수신기에서 송신기로 전달될 수 있다. 즉, 송신기와 수신기 상호 간에는 리워드 정보 교환을 위한 프로세스가 존재할 수 있으며, 각각의 프로세서는 개별 ID에 기초하여 동작할 수 있다. 즉, 송신기와 수신기 상호 간에는 복수 개의 리워드 정보 프로세스가 존재할 수 있으며, 데이터 전송에 대응되는 프로세스를 통해 리워드 정보가 기 설정된 방식에 기초하여 교환될 수 있으며, 상술한 실시예로 한정되지 않는다.
도 45는 본 개시에 적용 가능한 통신채널환경에 최적화된 선형 폴라 코드를 실시간으로 생성하는 인공지능 시스템을 나타낸 도면이다. 또 다른 일 예로, 수신기에 AI 코딩 초기 값이 사전에 설정될 수 있다. 보다 상세하게는, 도 45를 참조하면, 수신기(4520)는 선행 작업으로 AI 코딩 초기 값을 설정할 수 있다.
이때, 일 예로, 송신기(4510)는 AI 코딩 초기 값 설정을 위해 송신기의 위치정보와 참조신호를 수신기(4520)로 전달할 수 있다. 수신기(4520)는 송신기(4510)로부터 수신한 위치정보 및 참조신호를 통해 AI 코딩 초기 값을 설정할 수 있다. 즉, 수신기는 참조신호를 통해 채널정보를 획득하고, 송신기(4510)의 위치정보를 기반으로 AI 코딩 초기 값을 설정하여 사용할 수 있다. 이때, AI 초기 값은 
, 
및 후보집합(Candidates) 중 적어도 어느 하나 이상을 포함할 수 있다. 수신기(4520)는 AI 초기 값을 생성한 후 해당 정보를 송신기(4510)로 전송할 수 있다. 일 예로, 후보 집합(Candidates)은 기 정의된 정보 부채널에 대한 코드 북들의 인덱스일 수 있다. 또 다른 일 예로, 후보 집합은 직접적인 코드북 형태일 수 있다. 일 예로, 코드북은 MIMO에서 사용되는 프리코딩 메트릭스(Precoding Matrix)의 코드북과 상이하게 정보 부채널의 집합을 나타낸 코드북일 수 있으며, 상술한 실시예로 한정되지 않는다.
송신기(4510)는 AI 코딩 초기 값을 수신하고, 이를 이용하여 톰슨 샘플일을 통해 동작하는 AI Coding 선택부를 초기화할 수 있으며, 이후 폴라 코드를 선택하는 상술한 동작을 수행할 수 있다.
또 다른 일 예로, 송신기(4510)가 전송하는 참조신호는 채널 측정을 위한 참조신호일 수 있다. 일 예로, 송신기(4510)는 채널 측정을 위한 참조신호를 수신기(4520)로 전송할 수 있다. 수신기(4520)를 참조신호를 이용하여 채널 환경을 측정하고, 해당 정보를 이용하여 AI 코딩 초기 값을 도출할 수 있다. 그 후, 수신기(4520)는 채널 측정에 대한 피드백 정보를 송신기(4510)로 전송할 수 있으며, AI 코딩 초기 값 정보는 피드백 정보와 함께 송신기(4510)로 전달될 수 있다.
또 다른 일 예로, 송신기(4510)가 전송하는 참조신호는 사운딩을 위한 참조신호일 수 있다. 일 예로, 송신기(4510)는 사운딩을 위한 참조신호를 수신기(4520)로 전송할 수 있다. 수신기(4520)를 참조신호를 이용하여 채널 환경을 측정하고, 해당 정보를 이용하여 AI 코딩 초기 값을 도출할 수 있다. 그 후, 수신기(4520)는 채널 측정에 대한 피드백 정보를 송신기(4510)로 전송할 수 있으며, AI 코딩 초기 값 정보는 피드백 정보와 함께 송신기(4510)로 전달될 수 있다.
또 다른 일 예로, AI 코딩 초기 값을 위한 별도의 참조신호가 사용될 수 있다. 즉, 송신기(4510)와 수신기(4520)에는 AI 코딩 초기 값을 위한 별도의 참조신호가 설정되고, 이에 기초하여 개별적으로 AI 코딩 초기 값이 교환될 수 있으며, 상술한 실시예로 한정되지 않는다.
또한, 일 예로, 도 46은 본 개시에 적용 가능한 AI 코딩 초기값 예측기를 나타낸 도면이다. 도 46을 참조하면, 송신기(4610)는 폴라코딩 신호 생성부(4611), 신호 송신부(4612), 인공지능 코딩 선택부(4613) 및 신호 수신부(4614) 중 적어도 어느 하나를 포함할 수 있으며, 이는 도 32와 같다. 여기서, 일 예로, 송신기(4610)는 위치정보와 참조신호를 생성하는 참조신호 생성부(4615)를 더 포함할 수 있다. 또한, 일 예로, 송신기(4610)의 프로세서를 통해 참조신호가 생성되는 것도 가능하며, 상술한 실시예로 한정되지 않는다. 또한, 수신기(4620)는 AI 학습 정보 생성부(4621), 신호 송신부(4622), 폴라코딩 신호 복호부(4623) 및 신호 수신부(4624) 중 적어도 어느 하나 이상을 포함할 수 있으며, 상술한 도 32와 같을 수 있다. 여기서, 수신기(4620)는 송신기(4610)로부터 전달받은 참조신호 및 위치정보를 이용하여 AI 초기값을 생성하는 AI 코딩 초기 값 설정부(4625)를 더 포함할 수 있다. 또한, 일 예로, 수신기(4620)의 프로세서를 통해 AI 코딩 초기 값이 설정되는 것도 가능하며, 상술한 실시예로 한정되지 않는다.
또한, 도 47은 본 개시에 적용 가능한 AI 코딩 초기값 설정 방법을 나타낸 도면이다. 일 예로, 폴라 코드가 수행되는 블록의 크기가 큰 경우, 정보 부채널 조합은 다수가 존재할 수 있다. 따라서, 다수의 정보 부채널에 기초하여 학습을 통해 실시간으로 채널 환경을 반영하기 위해서는 단말/기지국의 로드가 커질 수 있으며, 안정화 시간도 길어질 수 있다. 상술한 점을 고려하여, 통신채널환경에 따라 모든 정보 부채널에 대한 시뮬레이션(Simulation)이나 AI 사전 트레이닝(AI Pre-Training)을 수행하여 정보 부채널의 후보군을 결정할 수 있다. 일 예로, 도 37을 참조하면, 부채널의 채널용량의 분석은 Bhattacharyya Bounds나 Monte Carlo Simulation을 통해서 예측될 수 있다. 일 예로, 도 37를 참조하면, 정보 부채널의 후보군은 채널 용량에 기초하여 고정 정보 부채널과 고정 동결 부채널을 제외한 변동 정보 부채널을 확인하여 정해질 수 있다. 즉, 변동 정보 부채널의 선택에 따라 성능이 달라질 수 있다. 이때, 변동 정보 부채널의 선택은 강화학습이나 Genetic Algorithm등을 통해 도출될 수 있다. 상술한 바에 기초하여 정보 부채널의 후보군의 정확성을 높이거나 개수를 줄일 수 있다.
또한, 일 예로, AI 사전 트레이닝으로 톰슨 샘플링을 사용하는 경우, 각각의 성능은 하기 수학식 14에 기초하여 도출될 수 있다. 이때, 폴라 정보 부채널에 대한 후보 집합은 수학식 14에 기초하여 성능이 높은 순서대로 결정될 수 있으며, 후보집합은 채널환경에 따라 각각 다르게 생성될 수 있다.
이때, 후보집합들을 코드북들의 형태로 정의되고, 수신기는 송신기가 사용할 코드북 집합을 인덱스 형태로 전달할 수 있다. 또 다른 일 예로, 수신기는 사용할 코드북을 직접 전송할 수 있으며, 이는 상술한 바와 같다.
또 다른 일 예로, AI 코딩 초기값은 후보집합 뿐 아니라 송신기의 인공지능 시스템의 초기값을 전달할 수 있다. 일 예로, AI 코딩 초기값은 선택 인공지능의 초기 값 또는 강화 학습의 초기 상태(State)로 사용될 수 있다. 일 예로, 톰슨 샘플링의 경우, 수신기는 초기값 
,
을 설정하여 송신기에 전달할 수 있다. 이때, 수신기는 초기값 
,
를 채널환경(SNR)과 송신기의 위치 정보를 고려하여 예측할 수 있다. 수신기는 
,
, BLER, 
,
, 위치정보 및 채널정보를 저장하고, 해당 정보들을 
및 
예측을 위한 전이학습시 학습 데이터로 사용할 수 있으며, 상술한 실시예로 한정되지 않는다.
도 48은 본 개시에 적용 가능한 단말이 신호를 송수신하는 방법을 나타낸 순서도이다.
단말은 인공 지능을 통해 제 1 폴라 코드를 결정할 수 있다.(S4810) 이때, 일 예로, 단말은 상술한 송신기이고, 기지국은 상술한 수신기일 수 있다. 단말은 제 1 폴라 코드로 인코딩된 데이터 및 제 1 폴라 코드에 대한 정보 부채널 인덱스 셋을 기지국으로 전송할 수 있다.(S4820) 이때, 일 예로, 제 1 폴라 코드는 히스토리 정보에 기초하여 결정될 수 있다. 또 다른 일 예로, 단말은 기지국으로 참조신호 및 단말의 위치 정보를 기지국으로 전송하고, 이에 기초하여 폴라 코드 초기 값을 기지국으로부터 수신할 수 있다. 즉, 기지국은 단말로부터 수신한 참조신호 및 단말의 위치 정보에 기초하여 폴라 코드 초기 값을 생성할 수 있다. 이때, 기지국은 인공지능의 학습을 통해 폴라 코드 초기 값을 생성할 수 있으며, 이는 상술한 바와 같다.
다음으로, 단말은 기지국으로부터 데이터 디코딩에 기초한 리워드 정보를 수신할 수 있다.(S4830) 그 후, 단말은 리워드 정보에 기초하여 인공지능을 통해 학습을 수행하여 제 2 폴라 코드를 결정하고(S4840), 결정된 폴라 코드에 기초하여 인코딩된 데이터 및 제 2 폴라 코드에 대한 정보 부채널 인덱스 셋을 기지국으로 전송할 수 있다.(S4850)
이때, 일 예로, 폴라 코드가 결정되는 경우, 폴라 코드는 정보 부채널 집합 후보들 중 특정 정보 부채널 집합으로 결정될 수 있다. 여기서, 정부 부채널 인덱스 셋은 결정된 정보 부채널 집합에 대응될 수 있다. 일 예로, 정보 부채널 집합 후보들은 코드북에 기초하여 설정될 수 있다. 이때, 상술한 폴라 코드 초기 값은 정보 부채널 집합 후보들에 대한 코드북 인덱스로 생성될 수 있다. 단말은 폴라 코드 초기 값에 기초하여 상술한 제 1 폴라 코드를 결정할 수 있다. 즉, 단말은 정보 부채널 집합 후보들에 대한 코드북 인덱스에 기초하여 특정 정보 부채널 집합을 선택할 수 있으며, 이는 상술한 바와 같다.
또한, 일 예로, 리워드 정보는 디코딩 오류 정보, 지연 정보, 파워 정보 및 기지국의 복호 복잡도 정보 중 적어도 어느 하나에 기초하여 결정될 수 있다. 또한, 단말이 폴라 코드에 기초하여 데이터를 인코딩하는 경우, 폴라 코드에 대응되는 부채널 셋 중 정보 부채널 인덱스 셋에 대응되는 부채널에 데이터의 각각의 비트가 할당할 수 있다. 반면, 부채널 셋 중 고정 부채널 인덱스 셋에는 프로즌 비트로 0이 할당될 수 있으며, 이는 상술한 바와 같다. 여기서, 일 예로, 정보 부채널 인덱스 셋은 기본 정보 부채널 및 변동 정보 부채널에 기초하여 결정될 수 있다. 이때, 기본 정보 부채널은 고정된 부채널이고, 변동 정보 부채널은 리워드 정보에 기초하여 유동적으로 변동되는 부채널일 수 있으며, 이는 상술한 바와 같다.
도 49는 본 개시에 적용 가능한 기지국이 신호를 송수신하는 방법을 나타낸 순서도이다.
기지국은 인공 지능을 통해 제 1 폴라 코드를 결정할 수 있다.(S4910) 이때, 일 예로, 기지국은 상술한 송신기이고, 단말은 상술한 수신기일 수 있다. 기지국은 제 1 폴라 코드로 인코딩된 데이터 및 제 1 폴라 코드에 대한 정보 부채널 인덱스 셋을 단말로 전송할 수 있다.(S4920) 이때, 일 예로, 제 1 폴라 코드는 히스토리 정보에 기초하여 결정될 수 있다. 또 다른 일 예로, 기지국은 단말로 참조신호 및 기지국의 위치 정보를 전송하고, 이에 기초하여 폴라 코드 초기 값을 단말로부터 수신할 수 있다. 즉, 단말은 기지국으로부터 수신한 참조신호 및 기지국의 위치 정보에 기초하여 폴라 코드 초기 값을 생성할 수 있다. 이때, 단말은 인공지능의 학습을 통해 폴라 코드 초기 값을 생성할 수 있으며, 이는 상술한 바와 같다.
다음으로, 기지국은 단말로부터 데이터 디코딩에 기초한 리워드 정보를 수신할 수 있다.(S4930) 그 후, 기지국은 리워드 정보에 기초하여 인공지능을 통해 학습을 수행하여 제 2 폴라 코드를 결정하고(S4940), 결정된 폴라 코드에 기초하여 인코딩된 데이터 및 제 2 폴라 코드에 대한 정보 부채널 인덱스 셋을 단말로 전송할 수 있다.(S4950)
이때, 일 예로, 폴라 코드가 결정되는 경우, 폴라 코드는 정보 부채널 집합 후보들 중 특정 정보 부채널 집합으로 결정될 수 있다. 여기서, 정부 부채널 인덱스 셋은 결정된 정보 부채널 집합에 대응될 수 있다. 일 예로, 정보 부채널 집합 후보들은 코드북에 기초하여 설정될 수 있다. 이때, 상술한 폴라 코드 초기 값은 정보 부채널 집합 후보들에 대한 코드북 인덱스로 생성될 수 있다. 기지국은 폴라 코드 초기 값에 기초하여 상술한 제 1 폴라 코드를 결정할 수 있다. 즉, 기지국은 정보 부채널 집합 후보들에 대한 코드북 인덱스에 기초하여 특정 정보 부채널 집합을 선택할 수 있으며, 이는 상술한 바와 같다.
또한, 일 예로, 리워드 정보는 디코딩 오류 정보, 지연 정보, 파워 정보 및 기지국의 복호 복잡도 정보 중 적어도 어느 하나에 기초하여 결정될 수 있다. 또한, 기지국이 폴라 코드에 기초하여 데이터를 인코딩하는 경우, 폴라 코드에 대응되는 부채널 셋 중 정보 부채널 인덱스 셋에 대응되는 부채널에 데이터의 각각의 비트가 할당할 수 있다. 반면, 부채널 셋 중 고정 부채널 인덱스 셋에는 프로즌 비트로 0이 할당될 수 있으며, 이는 상술한 바와 같다. 여기서, 일 예로, 정보 부채널 인덱스 셋은 기본 정보 부채널 및 변동 정보 부채널에 기초하여 결정될 수 있다. 이때, 기본 정보 부채널은 고정된 부채널이고, 변동 정보 부채널은 리워드 정보에 기초하여 유동적으로 변동되는 부채널일 수 있으며, 이는 상술한 바와 같다.
또한, 일 예로, 적어도 하나의 메모리 및 상기 적어도 하나의 메모리들과 기능적으로 연결되어 있는 적어도 하나의 프로세서를 포함하는 장치를 고려할 수 있다. 이때, 적어도 하나의 프로세서는 장치가 인공 지능을 통해 제 1 폴라 코드(polar code)를 결정하고, 제 1 폴라 코드로 인코딩된 데이터 및 제 1 폴라 코드에 대한 정보 부채널 인덱스 셋을 전송하고, 데이터 디코딩에 기초한 리워드 정보를 수신하고, 리워드 정보에 기초하여 인공 지능을 통해 학습을 수행하여 제 2 폴라 코드를 결정하고, 및 결정된 제 2 폴라 코드로 인코딩된 데이터 및 제 2 폴라 코드에 대한 정보 부채널 인덱스 셋을 전송하도록 제어할 수 있다. 이때, 학습을 통해 제 2 폴라 코드가 결정되는 경우, 리워드 정보에 기초하여 정보 부채널 집합 후보들 중 제 2 폴라 코드에 대한 정보 부채널 인덱스 셋이 결정될 수 있다.
또한, 일 예로, 적어도 하나의 명령어(instructions)을 저장하는 비-일시적인(non-transitory) 컴퓨터 판독 가능 매체(computer-readable medium)를 고려할 수 있다. 이때, 프로세서에 의해 실행 가능한(executable) 상기 적어도 하나의 명령어를 포함하며, 적어도 하나의 명령어는, 장치가 인공 지능을 통해 제 1 폴라 코드(polar code)를 결정하고, 제 1 폴라 코드로 인코딩된 데이터 및 제 1 폴라 코드에 대한 정보 부채널 인덱스 셋을 전송하고, 데이터 디코딩에 기초한 리워드 정보를 수신하고, 리워드 정보에 기초하여 인공 지능을 통해 학습을 수행하여 제 2 폴라 코드를 결정하고, 및 결정된 제 2 폴라 코드로 인코딩된 데이터 및 제 2 폴라 코드에 대한 정보 부채널 인덱스 셋을 전송하도록 제어할 수 있다. 여기서, 학습을 통해 제 2 폴라 코드가 결정되는 경우, 리워드 정보에 기초하여 정보 부채널 집합 후보들 중 제 2 폴라 코드에 대한 정보 부채널 인덱스 셋이 결정될 수 있다.
상기 설명한 제안 방식에 대한 일례들 또한 본 개시의 구현 방법들 중 하나로 포함될 수 있으므로, 일종의 제안 방식들로 간주될 수 있음은 명백한 사실이다. 또한, 상기 설명한 제안 방식들은 독립적으로 구현될 수도 있지만, 일부 제안 방식들의 조합 (또는 병합) 형태로 구현될 수도 있다. 상기 제안 방법들의 적용 여부 정보 (또는 상기 제안 방법들의 규칙들에 대한 정보)는 기지국이 단말에게 사전에 정의된 시그널 (예: 물리 계층 시그널 또는 상위 계층 시그널)을 통해서 알려주도록 규칙이 정의될 수 있다.
본 개시는 본 개시에서 서술하는 기술적 아이디어 및 필수적 특징을 벗어나지 않는 범위에서 다른 특정한 형태로 구체화될 수 있다. 따라서, 상기의 상세한 설명은 모든 면에서 제한적으로 해석되어서는 아니되고 예시적인 것으로 고려되어야 한다. 본 개시의 범위는 첨부된 청구항의 합리적 해석에 의해 결정되어야 하고, 본 개시의 등가적 범위 내에서의 모든 변경은 본 개시의 범위에 포함된다. 또한, 특허청구범위에서 명시적인 인용 관계가 있지 않은 청구항들을 결합하여 실시 예를 구성하거나 출원 후의 보정에 의해 새로운 청구항으로 포함할 수 있다.
본 개시의 실시 예들은 다양한 무선접속 시스템에 적용될 수 있다. 다양한 무선접속 시스템들의 일례로서, 3GPP(3rd Generation Partnership Project) 또는 3GPP2 시스템 등이 있다.
본 개시의 실시 예들은 상기 다양한 무선접속 시스템뿐 아니라, 상기 다양한 무선접속 시스템을 응용한 모든 기술 분야에 적용될 수 있다. 나아가, 제안한 방법은 초고주파 대역을 이용하는 mmWave, THz 통신 시스템에도 적용될 수 있다.
추가적으로, 본 개시의 실시 예들은 자유 주행 차량, 드론 등 다양한 애플리케이션에도 적용될 수 있다
Claims (20)
- 무선 통신 시스템에서 단말의 동작 방법에 있어서,
상기 단말이 인공 지능을 통해 제 1 폴라 코드(polar code)를 결정하는 단계;
상기 제 1 폴라 코드로 인코딩된 데이터 및 상기 제 1 폴라 코드에 대한 정보 부채널 인덱스 셋을 기지국으로 전송하는 단계;
상기 기지국으로부터 상기 데이터 디코딩에 기초한 리워드 정보를 수신하는 단계;
상기 리워드 정보에 기초하여 상기 인공 지능을 통해 학습을 수행하여 제 2 폴라 코드를 결정하는 단계; 및
상기 결정된 제 2 폴라 코드로 인코딩된 데이터 및 상기 제 2 폴라 코드에 대한 정보 부채널 인덱스 셋을 상기 기지국으로 전송하는 단계;를 포함하되,
상기 학습을 통해 상기 제 2 폴라 코드가 결정되는 경우, 상기 리워드 정보에 기초하여 정보 부채널 집합 후보들 중 상기 제 2 폴라 코드에 대한 정보 부채널 인덱스 셋이 결정되는, 단말 동작 방법. - 제 1항에 있어서,
상기 단말이 상기 기지국으로부터 폴라 코드 초기 값을 수신하는 단계;를 더 포함하되,
상기 제 1 폴라 코드는 상기 폴라 코드 초기 값에 기초하여 결정되는, 단말 동작 방법. - 제 2항에 있어서,
상기 단말은 참조신호 및 단말의 위치 정보를 상기 기지국으로 전송하고,
상기 기지국은 수신된 상기 참조신호 및 상기 단말의 위치 정보에 기초하여 상기 폴라 코드 초기 값을 생성하고,
상기 생성된 폴라 코드 초기 값을 상기 단말로 전송하는, 단말 동작 방법. - 제 3항에 있어서,
상기 폴라 코드 초기 값은 채널 환경 정보에 기초하여 인공지능을 통해 생성되는, 단말 동작 방법. - 제 3항에 있어서,
상기 정보 부채널 집합 후보들은 코드북에 기초하여 설정되고,
상기 폴라 코드 초기 값은 상기 정보 부채널 집합 후보들에 대한 코드북 인덱스로 생성되는, 단말 동작 방법. - 제 1항에 있어서,
상기 리워드 정보는 디코딩 오류 정보, 지연 정보, 파워 정보 및 기지국의 복호 복잡도 정보 중 적어도 어느 하나에 기초하여 결정되는, 단말 동작 방법. - 제 1항에 있어서,
상기 단말이 상기 결정된 제 2 폴라 코드에 기초하여 데이터를 인코딩하는 경우,
상기 제 2 폴라 코드에 대응되는 부채널 셋 중 상기 정보 부채널 인덱스 셋에 대응되는 부채널에 상기 데이터의 각각의 비트가 할당되고,
상기 제 2 폴라 코드에 대응되는 부채널 셋 중 고정 부채널 인덱스 셋에는 0비트가 할당되는, 단말 동작 방법. - 제 7항에 있어서,
상기 정보 부채널 인덱스 셋은 기본 정보 부채널 및 변동 정보 부채널에 기초하여 결정되되,
상기 기본 정보 부채널은 고정된 부채널이고,
상기 변동 정보 부채널은 상기 리워드 정보에 기초하여 유동적으로 변동되는 부채널인, 단말 동작 방법. - 무선 통신 시스템에서 기지국의 동작 방법에 있어서,
단말로부터 제 1 폴라 코드로 인코딩된 데이터 및 상기 제 1 폴라 코드에 대한 정보 부채널 인덱스 셋을 수신하는 단계;
상기 인코딩된 데이터를 디코딩하는 단계;
상기 데이터 디코딩에 기초한 리워드 정보를 상기 단말로 전송하는 단계; 및
제 2 폴라 코드로 인코딩된 데이터 및 상기 제 2 폴라 코드에 대한 정보 부채널 인덱스 셋을 상기 단말로부터 수신하는 단계;를 포함하되,
상기 제 2 폴라 코드는 상기 리워드 정보에 기초하여 상기 단말에서 인공지능 학습을 통해 결정되되,
상기 제 2 폴라 코드에 대한 정보 부채널 인덱스 셋은 상기 리워드 정보에 기초하여 정보 부채널 집합 후보들 중 어느 하나로 결정되는, 기지국 동작 방법. - 제 9 항에 있어서,
상기 기지국이 상기 단말로 폴라 코드 초기 값을 전송하는 단계;를 더 포함하되,
상기 제 1 폴라 코드는 상기 폴라 코드 초기 값에 기초하여 결정되는, 기지국 동작 방법. - 제 10항에 있어서,
상기 기지국은 상기 단말로부터 참조신호 및 단말의 위치 정보를 수신하고,
수신된 상기 참조신호 및 상기 단말의 위치 정보에 기초하여 상기 폴라 코드 초기 값을 생성하고,
상기 생성된 폴라 코드 초기 값을 상기 단말로 전송하는, 기지국 동작 방법. - 제 11항에 있어서,
상기 폴라 코드 초기 값은 채널 환경 정보에 기초하여 인공지능을 통해 생성되는, 기지국 동작 방법. - 제 11항에 있어서,
상기 정보 부채널 집합 후보들은 코드북에 기초하여 설정되고,
상기 폴라 코드 초기 값은 상기 정보 부채널 집합 후보들에 대한 코드북 인덱스로 생성되는, 기지국 동작 방법. - 제 9 항에 있어서,
상기 리워드 정보는 디코딩 오류 정보, 지연 정보, 파워 정보 및 기지국의 복호 복잡도 정보 중 적어도 어느 하나에 기초하여 결정되는, 기지국 동작 방법. - 제 9 항에 있어서,
상기 단말이 상기 결정된 제 2 폴라 코드에 기초하여 데이터를 인코딩하는 경우,
상기 제 2 폴라 코드에 대응되는 부채널 셋 중 상기 정보 부채널 인덱스 셋에 대응되는 부채널에 상기 데이터의 각각의 비트가 할당되고,
상기 제 2 폴라 코드에 대응되는 부채널 셋 중 고정 부채널 인덱스 셋에는 0비트가 할당되는, 기지국 동작 방법. - 제 15항에 있어서,
상기 정보 부채널 인덱스 셋은 기본 정보 부채널 및 변동 정보 부채널에 기초하여 결정되되,
상기 기본 정보 부채널은 고정된 부채널이고,
상기 변동 정보 부채널은 상기 리워드 정보에 기초하여 유동적으로 변동되는 부채널인, 기지국 동작 방법. - 무선 통신 시스템에서 동작하는 단말에 있어서,
적어도 하나의 송신기;
적어도 하나의 수신기;
적어도 하나의 프로세서; 및
상기 적어도 하나의 프로세서에 동작 가능하도록 연결되고, 실행될 경우 상기 적어도 하나의 프로세서가 특정 동작을 수행하도록 하는 명령들(instructions)을 저장하는 적어도 하나의 메모리를 포함하고,
상기 특정 동작은:
인공 지능을 통해 제 1 폴라 코드(polar code)를 결정하고,
상기 제 1 폴라 코드로 인코딩된 데이터 및 상기 제 1 폴라 코드에 대한 정보 부채널 인덱스 셋을 기지국으로 전송하고,
상기 기지국으로부터 상기 데이터 디코딩에 기초한 리워드 정보를 수신하고,
상기 리워드 정보에 기초하여 상기 인공 지능을 통해 학습을 수행하여 제 2 폴라 코드를 결정하고, 및
상기 결정된 제 2 폴라 코드로 인코딩된 데이터 및 상기 제 2 폴라 코드에 대한 정보 부채널 인덱스 셋을 상기 기지국으로 전송하되,
상기 학습을 통해 상기 제 2 폴라 코드가 결정되는 경우, 상기 리워드 정보에 기초하여 정보 부채널 집합 후보들 중 상기 제 2 폴라 코드에 대한 정보 부채널 인덱스 셋이 결정되는, 단말. - 무선 통신 시스템에서 동작하는 기지국에 있어서,
적어도 하나의 송신기;
적어도 하나의 수신기;
적어도 하나의 프로세서; 및
상기 적어도 하나의 프로세서에 동작 가능하도록 연결되고, 실행될 경우 상기 적어도 하나의 프로세서가 특정 동작을 수행하도록 하는 명령들(instructions)을 저장하는 적어도 하나의 메모리를 포함하고,
상기 특정 동작은:
단말로부터 제 1 폴라 코드로 인코딩된 데이터 및 상기 제 1 폴라 코드에 대한 정보 부채널 인덱스 셋을 수신하고,
상기 인코딩된 데이터를 디코딩하고,
상기 데이터 디코딩에 기초한 리워드 정보를 상기 단말로 전송하고, 및
제 2 폴라 코드로 인코딩된 데이터 및 상기 제 2 폴라 코드에 대한 정보 부채널 인덱스 셋을 상기 단말로부터 수신하되,
상기 제 2 폴라 코드는 상기 리워드 정보에 기초하여 상기 단말에서 인공지능 학습을 통해 결정되되,
상기 제 2 폴라 코드에 대한 정보 부채널 인덱스 셋은 상기 리워드 정보에 기초하여 정보 부채널 집합 후보들 중 어느 하나로 결정되는, 기지국. - 적어도 하나의 메모리 및 상기 적어도 하나의 메모리들과 기능적으로 연결되어 있는 적어도 하나의 프로세서를 포함하는 제1 장치에 있어서, 상기 적어도 하나의 프로세서는 상기 장치가,
인공 지능을 통해 제 1 폴라 코드(polar code)를 결정하고,
상기 제 1 폴라 코드로 인코딩된 데이터 및 상기 제 1 폴라 코드에 대한 정보 부채널 인덱스 셋을 전송하고,
데이터 디코딩에 기초한 리워드 정보를 수신하고,
상기 리워드 정보에 기초하여 상기 인공 지능을 통해 학습을 수행하여 제 2 폴라 코드를 결정하고, 및
상기 결정된 제 2 폴라 코드로 인코딩된 데이터 및 상기 제 2 폴라 코드에 대한 정보 부채널 인덱스 셋을 전송하도록 제어하되,
상기 학습을 통해 상기 제 2 폴라 코드가 결정되는 경우, 상기 리워드 정보에 기초하여 정보 부채널 집합 후보들 중 상기 제 2 폴라 코드에 대한 정보 부채널 인덱스 셋이 결정되는, 장치. - 적어도 하나의 명령어(instructions)을 저장하는 비-일시적인(non-transitory) 컴퓨터 판독 가능 매체(computer-readable medium)에 있어서,
프로세서에 의해 실행 가능한(executable) 상기 적어도 하나의 명령어를 포함하며, 상기 적어도 하나의 명령어는, 장치가,
인공 지능을 통해 제 1 폴라 코드(polar code)를 결정하고,
상기 제 1 폴라 코드로 인코딩된 데이터 및 상기 제 1 폴라 코드에 대한 정보 부채널 인덱스 셋을 전송하고,
데이터 디코딩에 기초한 리워드 정보를 수신하고,
상기 리워드 정보에 기초하여 상기 인공 지능을 통해 학습을 수행하여 제 2 폴라 코드를 결정하고, 및
상기 결정된 제 2 폴라 코드로 인코딩된 데이터 및 상기 제 2 폴라 코드에 대한 정보 부채널 인덱스 셋을 전송하도록 제어하되,
상기 학습을 통해 상기 제 2 폴라 코드가 결정되는 경우, 상기 리워드 정보에 기초하여 정보 부채널 집합 후보들 중 상기 제 2 폴라 코드에 대한 정보 부채널 인덱스 셋이 결정되는, 컴퓨터 판독 가능 매체.
Applications Claiming Priority (1)
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|---|---|---|---|
| PCT/KR2021/005034 WO2022225080A1 (ko) | 2021-04-21 | 2021-04-21 | 무선 통신 시스템에서 단말 및 기지국의 신호 송수신 방법 및 장치 |
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| KR1020237031639A KR20230172461A (ko) | 2021-04-21 | 2021-04-21 | 무선 통신 시스템에서 단말 및 기지국의 신호 송수신방법 및 장치 |
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Also Published As
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