KR20240052728A

KR20240052728A - 무선 통신 시스템에서 폴라 코드 기반의 인코더를 설정하기 위한 장치 및 방법

Info

Publication number: KR20240052728A
Application number: KR1020237044258A
Authority: KR
Inventors: 하업성; 이명희; 장지환; 오재기; 박재용; 김성진
Original assignee: 엘지전자 주식회사
Priority date: 2021-08-31
Filing date: 2022-08-19
Publication date: 2024-04-23
Also published as: WO2023033421A1

Abstract

본 개시는 무선 통신 시스템에서 폴라 코드(polar code) 기반의 인코더를 설정하기 위한 것으로, UE(user equipment)의 동작 방법은, 기지국으로부터 적어도 하나의 코드워드를 포함하는 신호를 수신하는 단계, 상기 적어도 하나의 코드워드에 대한 디코딩을 수행하는 단계, 상기 디코딩의 결과에 기반하여 피드백 정보를 생성하는 단계, 및 상기 피드백 정보를 상기 기지국에게 송신하는 단계를 포함하며, 상기 적어도 하나의 코드워드는, 폴라 코드에 기반하여 디코딩되며, 상기 피드백 정보는, 상기 기지국에서의 폴라 코드를 위한 인코더의 정보 비트 위치 및 동결 비트 위치를 설정하기 위한 소거 확률(erase probability)에 관련된 정보를 포함할 수 있다.

Description

무선 통신 시스템에서 폴라 코드 기반의 인코더를 설정하기 위한 장치 및 방법

이하의 설명은 무선 통신 시스템에 대한 것으로, 무선 통신 시스템에서 폴라 코드(polar code) 기반의 인코더를 설정하기 위한 장치 및 방법에 관한 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 폴라 코드(polar code) 기반의 인코더를 효과적으로 설정하기 위한 장치 및 방법을 제공할 수 있다.

본 개시는 무선 통신 시스템에서 채널에 대한 엡실론(epsilon)을 빠르게 결정하기 위한 장치 및 방법을 제공할 수 있다.

본 개시는 무선 통신 시스템에서 채널에 대한 소거 확률(erasure probability)을 빠르게 결정하기 위한 장치 및 방법을 제공할 수 있다.

본 개시는 무선 통신 시스템에서 베이지안 최적화(Bayesian optimization)를 이용하여 채널의 소거 확률을 결정하기 위한 장치 및 방법을 제공할 수 있다.

본 개시는 무선 통신 시스템에서 TPE(tree-structured Parzen estimator)를 이용하여 채널의 소거 확률을 결정하기 위한 장치 및 방법을 제공할 수 있다.

본 개시는 무선 통신 시스템에서 수신된 데이터에 기반하여 소거 확률을 결정하기 위한 장치 및 방법을 제공할 수 있다.

본 개시는 무선 통신 시스템에서 TPE를 운용하기 위한 정보를 시그널링하기 위한 장치 및 방법을 제공할 수 있다.

본 개시는 무선 통신 시스템에서 TPE를 운용하기 위한 굿 포인트(good point)에 관련된 정보를 시그널링하기 위한 장치 및 방법을 제공할 수 있다.

본 개시는 무선 통신 시스템에서 TPE를 운용하기 위한 굿 포인트를 판단하기 위한 임계치를 시그널링하기 위한 장치 및 방법을 제공할 수 있다.

본 개시는 무선 통신 시스템에서 시그널링된 굿 포인트에 관련된 정보에 기반하여 소거 확률을 결정하기 위한 장치 및 방법을 제공할 수 있다.

본 개시는 무선 통신 시스템에서 데이터를 수신한 장치가 소거 확률을 피드백하기 위한 장치 및 방법을 제공할 수 있다.

본 개시는 무선 통신 시스템에서 피드백된 소거 확률에 기반하여 인코더를 설정하기 위한 장치 및 방법을 제공할 수 있다.

본 개시는 무선 통신 시스템에서 피드백된 소거 확률에 기반하여 폴라 코드의 동결(frozen) 비트의 위치를 결정하기 위한 장치 및 방법을 제공할 수 있다.

본 개시에서 이루고자 하는 기술적 목적들은 이상에서 언급한 사항들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 기술적 과제들은 이하 설명할 본 개시의 실시예들로부터 본 개시의 기술 구성이 적용되는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 고려될 수 있다.

본 개시의 일 예로서, 무선 통신 시스템에서 UE(user equipment)의 동작 방법은, 기지국으로부터 적어도 하나의 코드워드를 포함하는 신호를 수신하는 단계, 상기 적어도 하나의 코드워드에 대한 디코딩을 수행하는 단계, 상기 디코딩의 결과에 기반하여 피드백 정보를 생성하는 단계, 및 상기 피드백 정보를 상기 기지국에게 송신하는 단계를 포함하며, 상기 적어도 하나의 코드워드는, 폴라 코드에 기반하여 디코딩되며, 상기 피드백 정보는, 상기 기지국에서의 폴라 코드를 위한 인코더의 정보 비트 위치 및 동결 비트 위치를 설정하기 위한 소거 확률(erase probability)에 관련된 정보를 포함할 수 있다.

본 개시의 일 예로서, 무선 통신 시스템에서 기지국의 동작 방법은, 폴라 코드에 기반하여 비트 시퀀스에 대한 인코딩을 수행함으로써 적어도 하나의 코드워드를 생성하는 단계, UE(user equipment)에게 상기 적어도 하나의 코드워드를 포함하는 신호를 송신하는 단계, 상기 적어도 하나의 코드워드에 대한 디코딩 결과에 기반하여 생성된 피드백 정보를 수신하는 단계, 및 상기 피드백 정보에 기반하여 상기 폴라 코드를 위한 인코더의 정보 비트 위치 및 동결 비트 위치를 설정하는 단계를 포함하며, 상기 피드백 정보는, 상기 인코더의 정보 비트 위치 및 동결 비트 위치를 설정하기 위한 소거 확률(erase probability)에 관련된 정보를 포함할 수 있다.

본 개시의 일 예로서, 무선 통신 시스템에서 UE(user equipment)는, 송수신기, 및 상기 송수신기와 연결된 프로세서를 포함하며, 상기 프로세서는, 기지국으로부터 적어도 하나의 코드워드를 포함하는 신호를 수신하고, 상기 적어도 하나의 코드워드에 대한 디코딩을 수행하고, 상기 디코딩의 결과에 기반하여 피드백 정보를 생성하고, 상기 피드백 정보를 상기 기지국에게 송신하고, 상기 적어도 하나의 코드워드는, 폴라 코드에 기반하여 디코딩되며, 상기 피드백 정보는, 상기 기지국에서의 폴라 코드를 위한 인코더의 정보 비트 위치 및 동결 비트 위치를 설정하기 위한 소거 확률(erase probability)에 관련된 정보를 포함할 수 있다.

본 개시의 일 예로서, 무선 통신 시스템에서 기지국은, 송수신기, 및 상기 송수신기와 연결된 프로세서를 포함하며, 상기 프로세서는, 폴라 코드에 기반하여 비트 시퀀스에 대한 인코딩을 수행함으로써 적어도 하나의 코드워드를 생성하고, UE(user equipment)에게 상기 적어도 하나의 코드워드를 포함하는 신호를 송신하고, 상기 적어도 하나의 코드워드에 대한 디코딩 결과에 기반하여 생성된 피드백 정보를 수신하고, 상기 피드백 정보에 기반하여 상기 폴라 코드를 위한 인코더의 정보 비트 위치 및 동결 비트 위치를 설정하고, 상기 피드백 정보는, 상기 인코더의 정보 비트 위치 및 동결 비트 위치를 설정하기 위한 소거 확률(erase probability)에 관련된 정보를 포함할 수 있다.

본 개시의 일 예로서, 장치는, 적어도 하나의 프로세서, 상기 적어도 하나의 프로세서와 연결되며, 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행됨에 따라 동작들을 지시하는 명령어를 저장하는 적어도 하나의 컴퓨터 메모리를 포함하며, 상기 동작들은, 상기 장치가, 기지국으로부터 적어도 하나의 코드워드를 포함하는 신호를 수신하는 단계, 상기 적어도 하나의 코드워드에 대한 디코딩을 수행하는 단계, 상기 디코딩의 결과에 기반하여 피드백 정보를 생성하는 단계, 및 상기 피드백 정보를 상기 기지국에게 송신하는 단계를 포함하며, 상기 적어도 하나의 코드워드는, 폴라 코드에 기반하여 디코딩되며, 상기 피드백 정보는, 상기 기지국에서의 폴라 코드를 위한 인코더의 정보 비트 위치 및 동결 비트 위치를 설정하기 위한 소거 확률(erase probability)에 관련된 정보를 포함할 수 있다.

본 개시의 일 예로서, 적어도 하나의 명령어(instructions)을 저장하는 비-일시적인(non-transitory) 컴퓨터 판독 가능 매체(computer-readable medium)는, 프로세서에 의해 실행 가능한(executable) 상기 적어도 하나의 명령어를 포함하며, 상기 적어도 하나의 명령어는, 장치가, 기지국으로부터 적어도 하나의 코드워드를 포함하는 신호를 수신하고, 상기 적어도 하나의 코드워드에 대한 디코딩을 수행하고, 상기 디코딩의 결과에 기반하여 피드백 정보를 생성하고, 상기 피드백 정보를 상기 기지국에게 송신하고, 상기 적어도 하나의 코드워드는, 폴라 코드에 기반하여 디코딩되며, 상기 피드백 정보는, 상기 기지국에서의 폴라 코드를 위한 인코더의 정보 비트 위치 및 동결 비트 위치를 설정하기 위한 소거 확률(erase probability)에 관련된 정보를 포함할 수 있다.

상술한 본 개시의 양태들은 본 개시의 바람직한 실시예들 중 일부에 불과하며, 본 개시의 기술적 특징들이 반영된 다양한 실시예들이 당해 기술분야의 통상적인 지식을 가진 자에 의해 이하 상술할 본 개시의 상세한 설명을 기반으로 도출되고 이해될 수 있다.

본 개시에 기초한 실시예들에 의해 하기와 같은 효과가 있을 수 있다.

본 개시에 따르면, 폴라 코드(polar code)가 보다 효과적으로 사용될 수 있다.

본 개시의 실시예들에서 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 이하의 본 개시의 실시예들에 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 실시예들로부터 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 실시예들을 제공할 수 있다. 다만, 본 개시의 기술적 특징이 특정 도면에 한정되는 것은 아니며, 각 도면에서 개시하는 특징들은 서로 조합되어 새로운 실시예로 구성될 수 있다. 각 도면에서의 참조 번호(reference numerals)들은 구조적 구성요소(structural elements)를 의미할 수 있다.
도 1은 본 개시에 적용 가능한 통신 시스템 예를 도시한다.
도 2는 본 개시에 적용 가능한 무선 기기의 예를 도시한다.
도 3은 본 개시에 적용 가능한 무선 기기의 다른 예를 도시한다.
도 4는 본 개시에 적용 가능한 휴대 기기의 예를 도시한다.
도 5는 본 개시에 적용 가능한 차량 또는 자율 주행 차량의 예를 도시한다.
도 6은 본 개시에 적용 가능한 AI(Artificial Intelligence)의 예를 도시한다.
도 7은 본 개시에 적용 가능한 전송 신호를 처리하는 방법을 도시한다.
도 8은 본 개시에 적용 가능한 6G(6th generation) 시스템에서 제공 가능한 통신 구조의 일례를 도시한다.
도 9는 본 개시에 적용 가능한 전자기 스펙트럼을 도시한다.
도 10은 본 개시에 적용 가능한 THz 통신 방법을 도시한다.
도 11a 내지 도 11c는 본 개시에 적용 가능 폴라 코드(polar)의 구조의 예들을 도시한다.
도 12는 본 개시에 적용 가능한 폴라 코드의 적용에 따른 채널 용량의 양극화를 도시한다.
도 13은 본 개시에 적용 가능한 폴라 코드의 설정을 위한 엡실론(epsilon) 탐색 결과의 예를 도시한다.
도 14는 본 개시에 적용 가능한 베이지안 최적화(Bayesian optimization)에 따른 샘플링 포인트(sampliing point) 탐색의 예를 도시한다.
도 15a 내지 도 15c는 본 개시에 적용 가능한 TPE(tree-structured Parzen estimator)에 따른 샘플링 포인트 탐색의 예를 도시한다.
도 16은 본 개시의 일 실시예에 따른 무선 통신 시스템에서 장치들의 기능적 구조의 예를 도시한다.
도 17은 본 개시의 일 실시예에 따른 무선 통신 시스템에서 폴라 코드를 설정하는 절차의 예를 도시한다.
도 18은 본 개시의 일 실시예에 따른 무선 통신 시스템에서 소거 확률(erasure probability)을 피드백하는 절차의 예를 도시한다.
도 19는 본 개시의 일 실시예에 따른 무선 통신 시스템에서 폴라 코드를 사용하는 장치들 간 통신을 수행하기 위한 절차의 예를 도시한다.
도 20은 본 개시의 일 실시예에 따른 무선 통신 시스템에서 엡실론을 탐색하는 절차의 예를 도시한다.
도 21 및 도 22는 본 개시의 일 실시예에 따른 소거 확률 탐색 기법의 성능을 도시한다.

이하의 실시예들은 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 실시예를 구성할 수도 있다. 본 개시의 실시예들에서 설명되는 동작들의 순서는 변경될 수 있다. 어느 실시예의 일부 구성이나 특징은 다른 실시예에 포함될 수 있고, 또는 다른 실시예의 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 실시예들은 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 실시예들에서 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 실시예들은 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 실시예들은 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 실시예들은 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 실시예들 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 실시예들에서 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.

하기에서는 이하 설명을 명확하게 하기 위해, 3GPP 통신 시스템(e.g.(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 예를 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 통신 시스템

도 2는 본 개시에 적용될 수 있는 무선 기기의 예를 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.

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 예를 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 예를 도시한 도면이다.

도 4는 본 개시에 적용되는 휴대 기기를 예시한다. 휴대 기기는 스마트폰, 스마트패드, 웨어러블 기기(예, 스마트 워치, 스마트 글래스), 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 예를 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.

도 6은 본 개시에 적용되는 AI 기기의 예를 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 6을 참조하면, AI 기기(600)는 통신부(610), 제어부(620), 메모리부(630), 입/출력부(640a/640b), 러닝 프로세서부(640c) 및 센서부(640d)를 포함할 수 있다. 블록 610~630/640a~640d는 각각 도 3의 블록 310~330/340에 대응할 수 있다.

통신부(610)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(610)는 메모리부(630) 내의 정보를 외부 기기로 전송하거나, 외부 기기로부터 수신된 신호를 메모리부(630)로 전달할 수 있다.

제어부(620)는 데이터 분석 알고리즘 또는 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 결정되거나 생성된 정보에 기초하여, AI 기기(600)의 적어도 하나의 실행 가능한 동작을 결정할 수 있다. 그리고, 제어부(620)는 AI 기기(600)의 구성 요소들을 제어하여 결정된 동작을 수행할 수 있다. 예를 들어, 제어부(620)는 러닝 프로세서부(640c) 또는 메모리부(630)의 데이터를 요청, 탐색, 수신 또는 활용할 수 있고, 적어도 하나의 실행 가능한 동작 중 예측되는 동작이나, 바람직한 것으로 판단되는 동작을 실행하도록 AI 기기(600)의 구성 요소들을 제어할 수 있다. 또한, 제어부(620)는 AI 장치(600)의 동작 내용이나 동작에 대한 사용자의 피드백 등을 포함하는 이력 정보를 수집하여 메모리부(630) 또는 러닝 프로세서부(640c)에 저장하거나, AI 서버(도 1, 140) 등의 외부 장치에 전송할 수 있다. 수집된 이력 정보는 학습 모델을 갱신하는데 이용될 수 있다.

메모리부(630)는 AI 기기(600)의 다양한 기능을 지원하는 데이터를 저장할 수 있다. 예를 들어, 메모리부(630)는 입력부(640a)로부터 얻은 데이터, 통신부(610)로부터 얻은 데이터, 러닝 프로세서부(640c)의 출력 데이터, 및 센싱부(640)로부터 얻은 데이터를 저장할 수 있다. 또한, 메모리부(630)는 제어부(620)의 동작/실행에 필요한 제어 정보 및/또는 소프트웨어 코드를 저장할 수 있다.

입력부(640a)는 AI 기기(600)의 외부로부터 다양한 종류의 데이터를 획득할 수 있다. 예를 들어, 입력부(620)는 모델 학습을 위한 학습 데이터, 및 학습 모델이 적용될 입력 데이터 등을 획득할 수 있다. 입력부(640a)는 카메라, 마이크로폰 및/또는 사용자 입력부 등을 포함할 수 있다. 출력부(640b)는 시각, 청각 또는 촉각 등과 관련된 출력을 발생시킬 수 있다. 출력부(640b)는 디스플레이부, 스피커 및/또는 햅틱 모듈 등을 포함할 수 있다. 센싱부(640)는 다양한 센서들을 이용하여 AI 기기(600)의 내부 정보, AI 기기(600)의 주변 환경 정보 및 사용자 정보 중 적어도 하나를 얻을 수 있다. 센싱부(640)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(640c)는 학습 데이터를 이용하여 인공 신경망으로 구성된 모델을 학습시킬 수 있다. 러닝 프로세서부(640c)는 AI 서버(도 1, 140)의 러닝 프로세서부와 함께 AI 프로세싱을 수행할 수 있다. 러닝 프로세서부(640c)는 통신부(610)를 통해 외부 기기로부터 수신된 정보, 및/또는 메모리부(630)에 저장된 정보를 처리할 수 있다. 또한, 러닝 프로세서부(640c)의 출력 값은 통신부(610)를 통해 외부 기기로 전송되거나/되고, 메모리부(630)에 저장될 수 있다.

도 7은 본 개시에 적용되는 전송 신호를 처리하는 방법을 도시한 도면이다. 일 예로, 전송 신호는 신호 처리 회로에 의해 처리될 수 있다. 이때, 신호 처리 회로(700)는 스크램블러(710), 변조기(720), 레이어 매퍼(730), 프리코더(740), 자원 매퍼(750), 신호 생성기(760)를 포함할 수 있다. 이때, 일 예로, 도 7의 동작/기능은 도 2의 프로세서(202a, 202b) 및/또는 송수신기(206a, 206b)에서 수행될 수 있다. 또한, 일 예로, 도 7의 하드웨어 요소는 도 2의 프로세서(202a, 202b) 및/또는 송수신기(206a, 206b)에서 구현될 수 있다. 일 예로, 블록 710~760은 도 2의 프로세서(202a, 202b)에서 구현될 수 있다. 또한, 블록 710~750은 도 2의 프로세서(202a, 202b)에서 구현되고, 블록 760은 도 2의 송수신기(206a, 206b)에서 구현될 수 있으며, 상술한 실시예로 한정되지 않는다.

코드워드는 도 7의 신호 처리 회로(700)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 다양한 물리 채널(예, PUSCH, PDSCH)을 통해 전송될 수 있다. 구체적으로, 코드워드는 스크램블러(710)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(720)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(730)에 의해 하나 이상의 전송 레이어로 매핑될 수 있다. 각 전송 레이어의 변조 심볼들은 프리코더(740)에 의해 해당 안테나 포트(들)로 매핑될 수 있다(프리코딩). 프리코더(740)의 출력 z는 레이어 매퍼(730)의 출력 y를 N*M의 프리코딩 행렬 W와 곱해 얻을 수 있다. 여기서, N은 안테나 포트의 개수, M은 전송 레이어의 개수이다. 여기서, 프리코더(740)는 복소 변조 심볼들에 대한 트랜스폼(transform) 프리코딩(예, DFT(discrete fourier transform) 변환)을 수행한 이후에 프리코딩을 수행할 수 있다. 또한, 프리코더(740)는 트랜스폼 프리코딩을 수행하지 않고 프리코딩을 수행할 수 있다.

자원 매퍼(750)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(760)는 매핑된 변조 심볼들로부터 무선 신호를 생성하며, 생성된 무선 신호는 각 안테나를 통해 다른 기기로 전송될 수 있다. 이를 위해, 신호 생성기(760)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 7의 신호 처리 과정(710~760)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.

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 1과 같은 요구 사항을 만족시킬 수 있다. 즉, 표 1은 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 10은 본 개시에 적용 가능한 6G 시스템에서 제공 가능한 통신 구조의 일례를 도시한 도면이다.

도 10을 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.

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, 딥 러닝은 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 딥 러닝을 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 딥 러닝은 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 9는 본 개시에 적용 가능한 전자기 스펙트럼을 도시한 도면이다. 일 예로, 도 9를 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.

테라헤르츠(THz) 무선통신

도 10은 본 개시에 적용 가능한 THz 통신 방법을 도시한 도면이다.

도 10을 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.

본 개시의 구체적인 실시예

본 개시는 무선 통신 시스템에서 폴라 코드(polar code) 기반의 인코더를 설정하기 위한 것으로, 채널 특성 중 하나인 엡실론(epsilon), 다시 말해, 소거 확률(erasure probability)을 탐색하기 위한 기술에 관한 것이다. 즉, 본 개시는 NR(new radio)에 채택된 채널 코딩 방식인 폴라 코드의 효율적인 엡실론 탐색 기술에 관한 것이다.

폴라 코드는 2008년 Arikan이 최초로 제안한 채널 양극화(polarization) 현상을 이용하는 코드이다. 채널 양극화는 동일한 용량(capacity)을 가지는 두 개의 채널들이 서로 다른 용량들을 가지도록 변화하는 현상을 의미한다. 폴라 코드는 용량 양극화를 반복적으로 사용하는 채널 코딩 방식으로서 제안되었고, 3GPP의 NR 표준에 채택되었다.

채널 양극화를 통해 블록 사이즈가 길어지면, 기본 통신 채널 상황에서 채널 용량이 달성된다는 것이 이론적으로 분석되었다. 하지만, 폴리 코드는 여전히 기존의 채널 코딩 방식이 가지는 다양한 한계를 가지고 있다. 대표적인 한계로서, 색상 잡음, 페이딩 손실, 수신 복호 복잡도 등이 있다. 이러한 특성들은 시공간 채널 환경에 따라 변화하기 때문에, 실험실에서 설계된 휴리스틱 탐색 엡실론(heuristic search epsilon) 테이블 방식은 변화하는 채널 환경을 반영하기 어려운 한계를 가진다. 또한, 해당 방식에 따르면, 엡실론 탐색에 필요한 소요 시간이 다소 긴 단점이 있다.

도 11a 내지 도 11c는 본 개시에 적용 가능 폴라 코드의 구조의 예들을 도시한다. 도 11a는 동일한 용량 I(W)를 가지는 2개의 채널들을 서로 다른 용량들을 가지도록 양극화하는 구조, 즉, N=2인 채널 결합을 포함하는 W₂ 채널을 예시한다. 도 11a를 참고하면, 입력 비트 u₁ 및 u₂로부터 x₁=u₁+u2, x₂=u₂가 결정되고, x₁ 및 x₂는 용량 I(W)를 가지는 채널을 통해 송신된다. 이 때, u₁가 겪는 채널 용량 I(W_N ⁽¹⁾) 및 및 u₂가 겪는 채널 용량 I(W_N ⁽²⁾)는 I(W_N ⁽¹⁾)=I(W_N/2)² 및 I(W_N ⁽²⁾)=2I(W_N/2)-I(W_N/2)²로 각각 양극화된다. 즉, u₁ 및 u₂는 서로 다른 채널 용량들의 채널을 통과하는 것과 같은 상태가 된다.

도 11b는 도 11a에 예시된 W₂ 채널을 기본 구조로 삼아 4개의 채널들을 양극화하는 N=4인 채널 결합을 포함하는 W₄ 채널을 예시한다. W₄ 채널은 길이 4의 셔플(shuffle) 블록 및 2개의 W₂ 채널들을 포함한다. 폴라 코드는 용량 양극화를 위한 구조를 반복적으로 사용함으로써 구현될 수 있다. 도 11c와 같이, 2개의 W_N/2 채널들 및 길이 N의 R_N을 통한 셔플을 이용하면, W_N 채널이 구현될 수 있다.

N이 1024일 때, 이하 도 12와 같이 채널 용량이 양극화될 수 있다. 도 12는 본 개시에 적용 가능한 폴라 코드의 적용에 따른 채널 용량의 양극화를 도시한다. 도 12는 엡실론이 0.5인 이진 소거 채널(binary erasure channel, BEC)에서 채널 인덱스 별 용량을 예시한다. 도 12를 참고하면, 대체적으로 낮은 인덱스를 가진 채널들이 0의 용량을 가지며, 높은 인덱스를 가진 채널들이 1의 용량을 가진다. 일부 채널들은 0 및 1 사이의 용량을 가진다. 일반적으로, 폴라 코드는 N개의 입력 비트들 u_i에 대한 채널 용량을 계산하고, 이 중 가장 높은 채널 용량을 가진 K개의 인덱스들을 선택함으로써 설계될 수 있다. 선택되지 않은 N―K개의 비트들은 사전에 결정된 값(예: 0)으로 맵핑되고, 이들은 동결 비트(frozen bit)로 불리운다. 선택된 K개의 인덱스들에 대응하는 위치의 비트들을 메시지 비트들의 값으로 맵핑하는 경우, 출력되는 N개 비트들은 코드워드(codeword)이며, 이는 K/N 부호율의 폴라 코드이다.

정보 비트와 맵핑되는 K개의 비트들을 선택하는 동작은 폴라 코드의 설계 또는 설정으로 이해될 수 있다. 그리고, 폴라 코드의 설계는 인코더 또는 디코더의 설정으로 이해될 있다. 또한, 정보 비트와 맵핑되는 K개의 비트들을 선택하는 동작은 N-K개의 동결 비트들을 선택하는 동작으로 이해될 수 있고, 이는 폴라 동결 세트 설계(polar frozen set design)으로 지칭될 수 있다.

일 예로, 폴라 동결 세트 설계는 바타차리야(Bhattacharyya) 파라미터를 이용하여 채널의 신뢰도 순서(reliability order)를 계산하고, 그리디 탐색(greedy search) 방식으로 휴리스틱(heuristic)하게 테이블화된 결과에 기반하여 수행될 수 있다. 휴리스틱하게 테이블화된 결과의 일 예는 3GPP NR 38.212의 표 5.3.1.2-1에 정의된 테이블이다. 즉, 3GPP NR 38.212의 표 5.3.1.2-1의 테이블은 실험실에서 설계된 튜닝(tuning) 파라미터 값을 포함한다.

예를 들어, 도 11a의 W₂ 채널과 같이, N=2, K=1이고, 소거 확률 0.5 인 경우, 폴라 동결 세트 설계는 다음과 같다. u₁이 겪는 채널 용량은 I(W_N ⁽¹⁾)=I(W_N/2)²=0.5×0.5=0.25이고, u₂가 겪는 채널 용량은 I(W_N ⁽²⁾)=2I(W_N/2)-I(W_N/2)²=2×0.5-0.5²=0.75이다. 이에 따라, 채널의 용량 I=[0.25 0.75]가 되고, N-K=2-1=1개의 채널이 동결된다. 예를 들어, 0.25의 채널 용량을 가지는 채널이 동결되고, 0.75의 채널 용량을 가지는 채널에 정보 비트가 맵핑된다.

다른 예로, 도 11b의 W₄ 채널과 같이, N=4, K=1이고, 소거 확률 0.5 인 경우, 폴라 동결 세트 설계는 다음과 같다. I(W_N ⁽¹⁾)=I(W_N/2)²=[0.25 0.75]×[0.25 0.75]=[0.0625 0.5625], I(W_N ⁽²⁾)=2I(W_N/2)-I(W_N/2)²=2×([0.25 0.75])-([0.25 0.75])² =[0.4375 0.9375]이다. 이에 따라, 채널의 용량 I=[0.0625 0.5625 0.4375 0.9375]가 되고, N-K=4-1=3개의 채널이 동결된다. 예를 들어, 0.4375, 0.5625, 0.0625 의 채널 용량을 가지는 채널들이 동결되고, 0. 9375의 채널 용량을 가지는 채널에 정보 비트가 맵핑된다.

폴라 동결 세트 설계를 위해, 소거 확률, 즉, 엡실론 값이 사용된다. 엡실론 값은 AWGN(additive white Gaussian noise) 채널에서 측정된 블록 오류(block error)를 최소화하는 값으로 결정될 수 있다. 도 13은 본 개시에 적용 가능한 폴라 코드의 설정을 위한 엡실론 탐색 결과의 예를 도시한다. 도 13은 K=3286, N=4095, 부호율 R=4/5인 경우의 엡실론 탐색 결과를 예시한다. 99회의 그리디 탐색을 수행한 결과, 블록 에러에 따른 엡실론 값들이 도 13과 같이 얻어질 수 있다.

베이지안 최적화(Bayesian optimization, BO)는 평가 비용이 많이 드는 기능을 최적화하는데 유용하다. 베이지안 최적화는 대체 함수(surrogate function) 및 획득 함수(acquisition function)을 사용하여, 사전 지식(prior knowledge)에 기반하여 사후확률(posterior)을 갱신함으로써, 최소 실험을 통해 최적 실험 경로(path)를 제공하고, 복잡한 문제의 최적화를 달성할 수 있다. 또한, 베이지안 최적화는 평가에 오랜 시간이 걸리는 작업을 지금까지 확보된 데이터를 사전 지식으로서 사용하여, 목표 함수(objective function)를 최적화하는 효율적인 탐색 방법론으로 알려져 있다. 여기서, 대체 함수는 목표 함수 f를 근사하기 위해 사용되는 모델이다. 대체 함수로서, GP(Gaussian process), TPE(tree-structured Parzen estimator) 등이 사용될 수 있다. 획득 함수는 다음 평가 포인트(next evaluation point)를 결정하기 위한 기준을 제공한다. 획득 함수로서, PI(probability of improvement), EI(expected improvement), UCB(upper confidence bound) 등의 기법이 사용될 수 있다. 전술한 베이지안 최적화 알고리즘은 이하 [표 2]와 같이 표현될 수 있다.

Algorithm : Bayesian Optimization

for t=1,2,… do:
Find the next sampling point x_t by optimizing the acquisition function over the GP : x_t=argmax_x u(x|D_1:t-1)
Sample the objective function f : y_t=f(x_t)+ε_t.
Add the sample to previous samples D_1:t={D_1:t-1,(x_t,y_t)} and update the GP.
end for

베이지안 최적화 알고리즘에 따른 샘플링 포인트(sampling point)의 탐색 과정의 예는 이하 도 14와 같다. 도 14는 본 개시에 적용 가능한 베이지안 최적화에 따른 샘플링 포인트 탐색의 예를 도시한다. 도 14는 시점들 t=1,…,6 에서의 샘플 포인트 변화를 예시한다. 도 14에서, 점선은 목표 함수, 상단의 실선은 대체 함수, 하단의 실선은 EI 기반의 획득 함수이다. t=1인 경우를 참고하면, 목표 함수에서 출력된 샘플(1412)에 기반하여 사전 지식이 갱신된다. 현재 최상의 관측치보다 개선될 가능성이 이는 영역으로의 샘플링을 지시하는 획득 함수를 이용하여, 다음 샘플링 포인트(1414)가 선택된다. 그리고, 선택된 샘플링 포인트(1414)에 대한 목표 함수의 결과 (x_t, y_t)(1416)가 획득되고, 결과(1416)를 이전 샘플 도메인에 추기됨에 따라, D_1:t 사후확률이 갱신된다. 이후, t=2,…,6에서 유사한 연산들이 반복된다. 그 결과, t=6에서, 대체 함수가 목표 함수에 근접한 것이 확인된다.

TPE는 베이지안 최적화에서 사용 가능한 대체 함수의 일종이다. TPE는 베이스의 규칙(Bayes' rule)에 기반하여 p(x|y) 및 p(y)를 사용하여 모델링되는 대체 모델을 사용한다.

[수학식 1]에서, x는 입력 도메인, y는 출력 도메인, p(x)는 목표 함수에서 x의 분포, p(y)는 목표 함수에서 y의 분포, p(x|y)는 대체 함수인 TPE 모델,

는 하이퍼-파라미터로서, 굿 포인트(good point)의 분위수(quantile), ℓ(x)는 굿 포인트의 밀도, g(x)는 배드 포인트의 밀도, y*은 분위수에 기반한 굿 포인트 및 배드 포인트를 분류하는 기준 값을 의미한다. 여기서,

는 상수이므로, EI는 ℓ(x)/g(x)에 비례한다.

TPE를 이용한 다음 샘플링 포인터 탐색의 예는 이하 도 15a 내지 도 15c와 같다. 도 15a 내지 도 15c는 본 개시에 적용 가능한 TPE에 따른 샘플링 포인트 탐색의 예를 도시한다. 도 15a 내지 도 15c를 참고하면, 제1 상태(1510)에서, 먼저 x의 무작위 샘플을 사용하여 초기 손실 점수 세트가 얻어진다. 손실에 대한 임계값 y^*를 기반으로 굿 포인트 그룹(good point group)이 선택되고, 나머지는 배드 포인트 그룹(bad point group)으로 지정된다. 2개의 그룹으로 p(x|y)를 모델링하기 위해 굿 포인트에 대응하는 ℓ(x) 및 배드 포인트에 대응하는 g(x) 등 두가지 밀도 분포가 정의된다. ℓ(x)는 '굿(Good)' 손실의 하이퍼 파라미터 항목의 밀도를 나타내고, g(x)는 '배드(Bad)'손실 항목의 밀도를 나타낸다. g(x)는 p(x|y≥y^*)로 모델링되고, ℓ(x)는 p(x|y<y^*)로 모델링될 수 있다. ℓ(x) 및 g(x)에 따라, 제2 상태(1520)와 같이, 획득 함수 EI가 갱신되고, 획득 함수 EI에 기반하여 다음 샘플링 포인트가 결정될 수 있다. TPE 프로세스가 반복될 때마다, 샘플링된 하이퍼 파라미터 구성이 평가되고, 제3 상태(1530)과 같이, 밀도가 실제 손실 함수에 근접하도록 조정될 것이다.

전술한 TPE를 이용한 베이지안 최적화가 폴라 코드의 엡실론 탐색에 적용되는 경우, 도메인 y는 데이터에 대한 오류율(예: 블록 오류율)에, 도메인 y는 엡실론에 대응될 수 있다. 이에 따라, 데이터 포인트는 {엡실론, 오류율}으로 표현될 수 있다. 목표 함수는 엡실론에 따른 데이터에 대한 오류율로 이해될 수 있고, 오류율을 최소화하는 엡실론을 탐색하는 것이 최적화의 결과가 될 것이다. 베이지안 최적화를 위해 목표 함수의 실행이 필요한데, 목표 함수의 실행은 실제 채널을 통과한 데이터에 대한 오류율 측정으로 이해될 수 있다. 또한, 엡실론은 이진 소거 채널에 관련된 채널 파라미터이나, 후술하는 엡실론을 탐색하는 절차는 이진 소거 채널이 아니더라도 적용될 수 있다.

도 16은 본 개시의 일 실시예에 따른 무선 통신 시스템에서 장치들의 기능적 구조의 예를 도시한다. 도 16은 인코딩을 수행하는 제1 장치(1610), 디코딩을 수행하는 제2 장치(1620)의 기능적 구조를 예시한다.

도 16을 참고하면, 제1 장치(1610)는 폴라 인코더(1612), BEC 블록(1614), BO 하이퍼 파라미터 관리 블록(1616)을 포함하고, 제2 장치(1620)는 폴라 디코더(1622), BO TPE 블록(1624)를 포함한다.

폴라 인코더(1612)는 입력되는 정보 비트(예: s)를 폴라 코드에 기반하여 인코딩함으로써, 코드워드를 생성한다. 코드워드는 변조, RF 변환 등의 처리를 거쳐 송신 신호(예: x)로 변환된다. 송신 신호는 채널, 예를 들어, AWGN 채널을 통과한 후, 제2 장치(1620)에 수신된다. 제2 장치(1620)는 채널을 통과한 수신 신호(예: y)를 수신하고, 수신 신호에 대한 복조 등의 처리를 수행한다. 그리고, 폴라 디코더(1622)는 폴라 코드에 기반하여 디코딩을 수행함으로써 정보 비트에 대한 추정(예:

)를 결정한다.

코드워드의 추정에 대하여, 데이터 오류율, 즉, 블록 오류율이 측정될 수 있다. 예를 들어, 코드워드에 대한 CRC(cyclic redundancy check)에 의해, 블록 오류율이 산출될 수 있다. 블록 오류율은 BO TPE 블록(1624)에게 제공되며, BO TPE 블록(1624)은 폴라 인코더(1612) 및 폴라 디코더(1622) 중 적어도 하나에서 사용되는 폴라 코드에 대한 엡실론, 즉, 소거 확률을 지시하는 정보(예: 엡실론 제어 신호)를 결정한다. 일 실시예에 따라, BO TPE 블록(1624)은 대체 함수로서 TPE를 사용하는 베이지안 최적화 기법에 따라 엡실론을 결정할 수 있다. 여기서, 블록 오류율은 폴라 인코더(1622)에 의해 측정되거나 또는 별도의 블록에 의해 측정될 수 있다.

이를 위해, BO TPE 블록(1624)은 제1 장치(1610)의 BO 하이퍼-파라미터 관리 블록(1616)으로부터 베이지안 최적화에 관련된 하이퍼 파라미터인 분위수에 관련된 정보(예:

)를 수신하고, 분위수에 관련된 정보에 기반하여 소거 확률을 지시하는 정보를 생성할 수 있다. 여기서,

는 하이퍼 파라미터로서, 굿 포인트(Good point)의 분위수를 지시한다. 즉, BO 하이퍼-파라미터 관리 블록(1616)은 제2 장치(1620)에서 사용되는

를 관리할 수 있다. 일 실시예에 따라, 수신 그룹(RX group) 1에

=0.4를 할당하고, 수신 그룹 2에

=0.2를 할당한 후, 오류(error) 재전송률 평가를 통해 각 수신 그룹의 성능이 평가될 수 있다. 상대저으로 우수한 성능을 보이는 수신 그룹의

를 다른 수신 그룹에 적용함으로써, 베이지안 최적화가 수행될 수 있다.

BEC 블록(1614)은 제2 장치(1620)로부터 피드백되는 소거 확률을 지시하는 정보(예: 엡실론 제어 신호)에 기반하여 폴라 코드의 동결 비트 위치를 결정한다. 구체적으로, BEC 블록(1614)은 소거 확률을 확인하고, 소거 확률에 기반하여 폴라 코드에 의해 형성되는 채널들 각각의 채널 용량을 결정한 후, 채널 용량들에 기반하여 채널들 중 동결 비트를 맵핑할 적어도 하나의 채널을 결정한다. 이에 따라, 폴라 코드(1612)는 BEC 블록(1614)에 의해 결정된 적어도 하나의 채널에 동결 비트를, 나머지 채널들에 정보 비트(예: s)를 맵핑할 수 있다.

도 17은 본 개시의 일 실시예에 따른 무선 통신 시스템에서 폴라 코드를 설정하는 절차의 예를 도시한다. 도 17은 인코딩을 수행하는 장치(예: 도 16의 제1 장치(1610))의 동작 방법을 예시한다.

도 17을 참고하면, S1701 단계에서, 장치는 폴라 코드 기반하여 인코딩을 수행한다. 즉 장치는 인코딩을 통해 송신 비트들을 포함하는 적어도 하나의 코드워드를 생성한다. 구체적으로, 장치는 정보 비트열로부터 분할된 코드 블록들 각각에 CRC 비트들을 부가하고, 코드 블록 및 CRC 비트들을 포함하는 각 비트 시퀀스 입력에 대해 설정된 폴라 코드에 기반하여 인코딩을 수행한다. 이때, 폴라 코드에 대한 설정에 따라, 장치는 지정된 위치의 적어도 하나의 채널에 동결 비트(예: 0)을 맵핑하고, 나머지 채널에 비트 시퀀스 입력에 포함되는 비트들을 맵핑한다. 필요에 따라, 장치는 인터리빙, 레이트 매칭 등의 동작을 더 수행할 수 있다.

S1703 단계에서, 장치는 적어도 하나의 코드워드를 포함하는 신호를 송신한다. 장치는 물리 계층 처리를 통해 송신 신호를 생성하고, 생성된 송신 신호를 적어도 하나의 안테나를 통해 송신할 수 있다. 예를 들어, 물리 계층 처리는 변조, 레이어 맵핑, 주파수-시간 자원 맵핑, 프리코딩, OFDM 변조 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

S1705 단계에서, 장치는 피드백 정보를 수신한다. 장치는 송신된 적어도 하나의 코드워드에 대한 피드백 정보를 수신할 수 있다. 여기서, 피드백 정보는 코드워드 별 정보 또는 송신 신호를 구성하는 버스트(burst) 별 정보를 포함할 수 있다. 다양한 실시예들에 따라, 피드백 정보는 복수의 피드백 신호들을 포함하고, 복수의 피드백 신호들은 구분된 제어 신호들로서 수신될 수 있다. 예를 들어, 피드백 정보는 재전송을 요구하는 피드백(예: ACK(acknowledge)/NACK(negative-ACK))을 포함할 수 있다. 일 실시예에 따라, 피드백 정보는 폴라 코드를 설정하기 위한 정보로서, 이진 소거 채널의 소거 확률을 지시하는 정보(예: 엡실론 정보)를 포함할 수 있다.

S1707 단계에서, 장치는 피드백 정보에 기반하여 폴라 코드를 설정한다. 장치는 피드백 정보에 기반하여 폴라 코드의 소거 확률을 결정하고, 소거 확률에 기반하여 동결 비트가 맵핑될 채널의 인덱스들을 결정할 수 있다. 이때, 다양한 실시예들에 따라, 소거 확률은 피드백 정보로부터 유도되거나 또는 피드백 정보에 의해 명시적 또는 묵시적으로 지시될 수 있다. 폴라 코드가 설정되면, 이후 장치는 설정된 폴라 코드에 기반하여 인코딩 동작을 수행할 수 있다.

도 17을 참고하여 설명한 일 실시예에서, 장치는 피드백 정보로서 소거 확률을 지시하는 정보를 수신할 수 있다. 이 경우, 도 17에 도시되지 아니하였으나, 필요에 따라, 장치는 소거 확률을 결정하기 위해 필요한 정보를 시그널링할 수 있다. 예를 들어, 상대방 장치에서 베이지안 최적화 기법을 이용하여 소거 확률을 결정하는 경우, 장치는 굿 포인트 및 배트 포인트를 분류하기 위한 분위수(quantile)에 관련된 정보를 송신할 수 있다. 예를 들어, 분위수에 관련된 정보는 코드워드에 대한 스케줄링을 위한 DCI(downlink control information)에 포함되거나, 또는 MAC CE(control element)에 포함되거나, 또는 RRC 메시지에 포함될 수 있다. 또는, 복수의 시그널링들이 조합된 방식으로서, RRC 메시지를 통해 후보 값들이 설정되고, DCI 또는 MAC CE를 통해 후보 값들 중 하나가 지시될 수 있다.

예를 들어, 전술한 소거 확률을 결정하기 위해 필요한 정보를 송신하는 동작은, 도 17의 동작들을 수행하는 장치가 기지국인 경우 수행될 수 있다. 반면, 도 17의 동작들을 수행하는 장치가 UE인 경우, 소거 확률은 상대방 장치, 즉, 기지국에 의해 직접 결정될 수 있다. 이 경우, 소거 확률을 결정하기 위해 필요한 정보를 송신하는 동작은 생략될 수 있다.

도 18은 본 개시의 일 실시예에 따른 무선 통신 시스템에서 소거 확률(erasure probability)을 피드백하는 절차의 예를 도시한다. 도 18은 디코딩을 수행하는 장치(예: 도 16의 제2 장치(1620))의 동작 방법을 예시한다.

도 18을 참고하면, S1801 단계에서, 장치는 폴라 코드 기반한 적어도 하나의 코드워드를 포함하는 신호를 수신한다. 이를 위해, 신호를 수신하기에 앞서, 장치는 적어도 하나의 코드워드에 대한 스케줄링을 위한 제어 신호를 송신 또는 수신할 수 있다. 예를 들어, 장치가 UE인 경우, 장치는 스케줄링을 위한 제어 신호(예: DCI)를 수신할 수 있다. 다른 예로, 장치가 기지국인 경우, 장치는 스케줄링을 위한 제어 신호(예: DCI)를 송신할 수 있다.

S1803 단계에서, 장치는 적어도 하나의 코드워드에 대한 디코딩을 수행한다. 장치는 수신된 신호에 대하여 물리 계층 처리를 수행한 후, 코드워드의 수신 값들에 대해 폴라 코드에 기반하여 디코딩을 수행함으로써, 인코딩 전의 비트 시퀀스를 복원한다. 그리고, 장치는 복원된 비트 시퀀스에 대하여 CRC 검사를 수행함으로써, 디코딩의 성공 여부를 판단할 수 있다.

S1805 단계에서, 장치는 피드백 정보를 송신한다. 장치는 수신된 적어도 하나의 코드워드에 대한 피드백 정보를 수신할 수 있다. 여기서, 피드백 정보는 코드워드 별 정보 또는 송신 신호를 구성하는 버스트 별 정보를 포함할 수 있다. 다양한 실시예들에 따라, 피드백 정보는 복수의 피드백 신호들을 포함하고, 복수의 피드백 신호들은 구분된 제어 신호들로서 수신될 수 있다. 예를 들어, 피드백 정보는 재전송을 요구하는 피드백(예: ACK/NACK)을 포함할 수 있다. 일 실시예에 따라, 피드백 정보는 폴라 코드를 설정하기 위한 정보로서, 이진 소거 채널의 소거 확률을 지시하는 정보(예: 엡실론 정보)를 포함할 수 있다.

도 18을 참고하여 설명한 일 실시예에서, 장치는 피드백 정보로서 소거 확률을 지시하는 정보를 송신할 수 있다. 이 경우, 도 18에 도시되지 아니하였으나, 필요에 따라, 장치는 소거 확률을 결정하기 위해 필요한 정보를 수신할 수 있다. 예를 들어, 장치에서 베이지안 최적화 기법을 이용하여 소거 확률을 결정하는 경우, 장치는 굿 포인트 및 배트 포인트를 분류하기 위한 분위수(quantile)에 관련된 정보를 수신할 수 있다. 예를 들어, 분위수에 관련된 정보는 코드워드에 대한 스케줄링을 위한 DCI에 포함되거나, 또는 MAC CE에 포함되거나, 또는 RRC 메시지에 포함될 수 있다. 또는, 복수의 시그널링들이 조합된 방식으로서, RRC 메시지를 통해 후보 값들이 설정되고, DCI 또는 MAC CE를 통해 후보 값들 중 하나가 지시될 수 있다.

예를 들어, 전술한 소거 확률을 결정하기 위해 필요한 정보를 수신하는 동작은, 도 18의 동작들을 수행하는 장치가 UE인 경우 수행될 수 있다. 반면, 도 18의 동작들을 수행하는 장치가 기지국인 경우, 소거 확률은 기지국에 의해 직접 결정될 수 있다. 이 경우, 소거 확률을 결정하기 위해 필요한 정보를 수신하는 동작은 생략될 수 있다.

도 19는 본 개시의 일 실시예에 따른 무선 통신 시스템에서 폴라 코드를 사용하는 장치들 간 통신을 수행하기 위한 절차의 예를 도시한다. 도 19는 제1 장치(1910) 및 제2 장치(1920) 간 시그널링을 예시한다.

도 19를 참고하면, S1901 단계에서, 제1 장치(1910)는 제2 장치(1920)에게 메시지 s를 송신한다. 메시지 s는 정보를 표현하는 비트 시퀀스에 대한 폴라 인코딩을 통해 얻어지는 적어도 하나의 코드워드를 포함한다.

S1903 단계에서, 제2 장치(1920)는 메시지 s에 대한 블록 오류율을 결정한다. 블록 오류율은 제1 장치(1910)에서 송신된 메시지 s 및 채널 통과후 추정된 메시지

에 대한 손실(loss)을 의미한다. 예를 들어, 블록 오류율은 CRC 검사를 통해 결정될 수 있다. 경우에 따라, 블록 오류율은 복수의 메시지들에 대하여 결정될 수 있다.

S1905 단계에서, 제1 장치(1910)는 제2 장치(1920)에게 분위수(quantile)를 지시하는 정보를 송신한다. 분위수는 베이지안 최적화에 대한 하이퍼-파라미터로서, 별도의 설정에 따라 결정될 수 있다. 일 실시예에 따라, 분위수는 미리 정의된 값으로 설정될 수 있다. 다른 실시예에 따라, 분위수는 채널 모델에 따라 조절될 수 있다. 이 경우, 제1 장치(1910)는 현재 제1 장치(1910) 및 제2 장치(1920) 간 채널 특성을 확인하고, 확인된 채널 특성에 대응하는 채널 모델을 확인한 후, 확인된 채널 모델에 기반하여 분위수를 결정 및 지시할 수 있다.

S1907 단계에서, 제2 장치(1920)는 BO TPE를 수행한다. 다시 말해, 제2 장치(1920)는 대체 함수로서 TPE를 사용하는 베이지안 최적화 기법에 따라 엡실론, 즉, 이진 소거 채널의 소거 확률을 결정한다. 이를 위해, 제2 장치(1920)는 현재까지 살펴본 모든 데이터 포인트들, 즉, {엡실론, 블록 오류율}들을 이용할 수 있다. 이때, 제2 장치(1920)는 제1 장치(1910)로부터 수신된 분위수를 지시하는 정보에 기반하여 엡실론을 결정할 수 있다.

S1909 단계에서, 제2 장치(1920)는 제1 장치(1910)에게 엡실론 제어 신호를 송신한다. 다시 말해, 제2 장치(1920)는 S1907 단계에서 결정된 엡실론에 관련된 정보를 포함하는 제어 신호를 송신한다. 이에 따라, 제1 장치(1910)는 폴라 코드를 설정하고, 이후 설정된 폴라 코드에 기반하여 인코딩을 수행할 수 있다.

도 19를 참고하여 설명한 절차에서, 제1 장치(1910)는 제2 장치(1920)에게 분위수에 관련된 정보를 송신하고, 제2 장치(1920)는 제1 장치(1910)에게 엡실론에 관련된 정보를 송신한다. 그러나, 다른 실시예에 따라, 분위수에 관련된 정보를 송신하는 동작은 생략될 수 있다. 이 경우, 제2 장치(1920)는 분위수를 미리 정의된 규칙에 따라 결정한 후, 결정된 분위수에 기반하여 엡실론을 결정할 수 있다.

도 19를 참고한 설명에서, 분위수를 결정하기 위한 다양한 실시예들이 제시되었다. 추가적으로, 디코딩을 수행하는 복수의 장치들을 복수의 그룹들로 분류하고, 그룹 별로 서로 다른 분위수들을 송신하고, 성능에 따라 하나로 조절하는 방식이 적용될 수 있다. 이 경우, 일 실시예에 따라, 제1 장치(1910)는 제1 그룹에 속하는 적어도 하나의 장치에게 분위수로서 제1 값을 송신하고, 제2 그룹에 속하는 적어도 하나의 장치에게 분위수로서 제2 값을 송신한다. 이후, 제1 장치(1910)는 각 그룹에 속하는 장치들로부터 피드백되는 엡실론에 기반하여 인코더를 그룹 별로 설정하고, 그룹 별 성능(예: 데이터 오류율, 블록 오류율 등)을 확인한다. 그리고, 제1 장치(1910)는 가장 높은 성능을 보인 그룹에 적용된 분위수를, 다른 그룹에도 적용할 있다. 이를 위해, 제1 장치(1910)는 분위수에 관련된 정보를 다른 그룹에 속한 적어도 하나의 장치에게 송신할 수 있다.

여기서, 그룹의 개수를 K라하면,

는 그룹k를 위한 굿 포인트 분위수를 의미한다.

를 이용하여 전술한 절차를 다시 설명하면 다음과 같디. 제1 장치(1910)는 각 그룹을 위한 굿 포인트 분위수

를 각 그룹에 송신하고, 오류 재전송률 측정을 통해 각 그룹의 성능을 평가한다. 좋은 성능을 보인 그룹의

를 다른 그룹에 송신한 후, 베이지안 최적화를 수행할 수 있다.

전술한 다양한 실시예들에 따라, TPE를 대체 함수로 사용하는 베이지안 최적화 기법이 폴라 코드에 관련된 이진 소거 채널의 소거 확률을 결정하기 위해 사용될 수 있다. 소거 확률을 결정하기 위한 TPE를 이용하는 베이지안 최적화는 이하 [표 3]과 같이 표현될 수 있다.

Algorithm : BO TPE 기반의 Polar epsilon search

for t=1,2,… do:
Find the next sampling point x_t by optimizing the acquisition function over the TPE : x_t=arg max_x EI(x|D_1:t-1)
Sample the objective function f : y_t=f(x_t)+ε_t. (BEC+AWGN channel Block Error measurement 수행)
Add the sample to previous samples D_1:t={D_1:t-1,(x_t,y_t)} and update the TPE.
end for

다양한 실시예들에 따른 엡실론 결정 절차를 상세히 설명하면 이하 도 20과 같다. 도 20은 본 개시의 일 실시예에 따른 무선 통신 시스템에서 엡실론을 탐색하는 절차의 예를 도시한다. 도 20은 엡실론을 탐색하는 장치들의 동작 방법을 예시한다. 도 20에 예시된 동작들 중 일부는 인코딩을 수행하는 장치(이하 '제1 장치')에 의해, 나머지는 디코딩을 수행하는 장치(이하 '제2 장치')에 의해 수행될 수 있다.

먼저, 초기 랜덤 탐색(random search) 단계(2010)가 수행된다. 초기 랜덤 탐색이 n회 수행될 수 있다. 예를 들어, 랜덤 탐색 횟수 Random_Search_n은 5로 설정될 수 있다. 이를 위해, 목표 함수가 실행된다. 여기서, 목표 함수의 실행은 다음과 같은 동작에 대응한다. 각 탐색 시도(search trial) 시, 엡실론 값이 랜덤 선택되고(2011), BEC 블록을 통해 채널 신뢰성(channel reliability)이 계산된다(2012). 채널 신뢰성을 오름차순으로 정렬(ordering)함으로써, 폴라 코드의 동결 채널이 결정되고(2013), 결정된 동결 채널을 적용한 폴라 코드에 기반하여 인코딩된 데이터가 통과하는 AWGN 채널에서의 블록 오류율이 측정된다(2014). 이에 따라, 데이터 {엡실론, 블록 오류율}가 얻어질 수 있다.

초기 랜덤 탐색 이후, 베이지안 최적화 단계(2020)가 수행된다. 굿 포인트의 분위수(quantile)

를 이용하여, 초기 랜덤 탐색 이후 굿 분포 및 배드 분포(bad distribution)가 분류된다(예: 굿 포인트 개수=5). 다시 말해, 초기 랜덤 탐색을 통해 획득된 데이터 포인트 {엡실론, 블록 오류율}를 사전 지식(prior knowledge)에 포함시킴으로써, 데이터 도메인 D가 구성된다(2021. 이후, 굿 분포 l(x) 및 배드 분포 g(x)를 이용하여 EI 획득(acquisition) 동작이 수행되고(2022), 다음 샘플링 포인트(next sampling point)인 엡실론이 탐색된다(2023). 탐색된 엡실론은 시그널링을 통해 수신 장치에서 송신 장치로 전달된다. 송신 장치는 BEC 수식을 이용하여 폴라 코드의 동결 채널을 선택한다(2024). 그리고, 샘플링 포인트에 대하여 BEC 및 AWGN 채널 블록 오류 측정 목표 함수(BEC and AWGN channel Block Error measurement object function)를 실행함으로써, 샘플링이 수행된다(2025). 사후 분포(posterior distribution) TPE에 새로운 데이터 포인트가 업데이트된다(2026). 이후, 최적화의 완료 여부가 판단되고(2027), 완료되지 아니하였으면 전술한 동작들이 반복되고, 완료되었으면 최적화가 종료된다(2028).

도 21 및 도 22는 본 개시의 일 실시예에 따른 소거 확률 탐색 기법의 성능을 도시한다. 도 21 및 도 22는 제안 기술에 따른 결과를 보여준다. 도 21 및 도 22를 참고하면, K=3276, N=4096인 경우, 제안 기술은 그리디 탐색 방식 대비 엡실론 탐색에 소요되는 시간을 약 1/5로 줄이는 것이 가능하다. 이와 같이, 본 개시에서 제안하는 다양한 실시예들에 따른 기법을 사용하는 경우, 효율적인 폴라 코드의 엡실론 탐색이 가능하다.

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 실시예를 구성하거나 출원 후의 보정에 의해 새로운 청구항으로 포함할 수 있다.

본 개시의 실시예들은 다양한 무선접속 시스템에 적용될 수 있다. 다양한 무선접속 시스템들의 일례로서, 3GPP(3rd Generation Partnership Project) 또는 3GPP2 시스템 등이 있다.

본 개시의 실시예들은 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 실시예들은 자유 주행 차량, 드론 등 다양한 애플리케이션에도 적용될 수 있다.

Claims

무선 통신 시스템에서 UE(user equipment)의 동작 방법에 있어서,
기지국으로부터 적어도 하나의 코드워드를 포함하는 신호를 수신하는 단계;
상기 적어도 하나의 코드워드에 대한 디코딩을 수행하는 단계;
상기 디코딩의 결과에 기반하여 피드백 정보를 생성하는 단계; 및
상기 피드백 정보를 상기 기지국에게 송신하는 단계를 포함하며,
상기 적어도 하나의 코드워드는, 폴라 코드에 기반하여 디코딩되며,
상기 피드백 정보는, 상기 기지국에서의 폴라 코드를 위한 인코더의 정보 비트 위치 및 동결 비트 위치를 설정하기 위한 소거 확률(erase probability)에 관련된 정보를 포함하는 방법.
청구항 1에 있어서,
상기 소거 확률을 결정하기 위해 필요한 분위수(quantile)에 관련된 정보를 수신하는 단계를 더 포함하는 방법.
청구항 2에 있어서,
상기 분위수에 기반하여 굿(good) 포인트 분포 및 배드(bad) 포인트 분포를 결정하는 단계;
상기 굿 포인트 분포 및 상기 배드 포인트 분포에 기반하여 다음 샘플링 포인트를 결정하는 단계; 및
상기 다음 샘플링 포인트에 기반하여 상기 소거 확률에 관련된 정보를 결정하는 단계를 더 포함하는 방법.
청구항 3에 있어서,
상기 다음 샘플링 포인트를 결정하는 단계는,
상기 굿 포인트 분포 및 상기 배드 포인트 분포에 기반하여 획득 함수(acquisition function)을 결정하는 단계; 및
상기 획득 함수에 기반하여 상기 다음 샘플링 포인트를 결정하는 단계를 포함하는 방법.
청구항 1에 있어서,
베이지안 최적화(Bayesian optimization)에 기반하여 상기 소거 확률에 관련된 정보를 결정하는 단계를 더 포함하는 방법.
청구항 5에 있어서,
상기 베이지안 최적화는, 대체 함수(surrogate function)로서 TPE(tree-structured Parzen estimator)를 사용하는 방법.
청구항 5에 있어서,
상기 베이지안 최적화를 위한 샘플링 포인트는, 상기 폴라 코드의 엡실론(epsilon) 및 상기 엡실론에 기반하여 설정된 폴라 코드에 따라 인코딩된 코드워드에 대한 데이터 오류율로 이루어지는 방법.
청구항 5에 있어서,
상기 베이지안 최적화의 초기 랜덤 탐색을 위해, 랜덤 선택된 엡실론에 기반하여 설정된 폴라 코드에 따라 인코딩된 적어도 하나의 코드워드를 수신하는 단계;
상기 적어도 하나의 코드워드에 대한 데이터 오류율을 측정하는 단계; 및
상기 랜덤 선택된 엡실론 및 상기 데이터 오류율로 이루어진 초기 탐색 샘플링 포인트를 포함하는 사전 정보(prior knowledge)를 획득하는 단계를 더 포함하는 방법.
무선 통신 시스템에서 기지국의 동작 방법에 있어서,
폴라 코드에 기반하여 비트 시퀀스에 대한 인코딩을 수행함으로써 적어도 하나의 코드워드를 생성하는 단계;
UE(user equipment)에게 상기 적어도 하나의 코드워드를 포함하는 신호를 송신하는 단계;
상기 적어도 하나의 코드워드에 대한 디코딩 결과에 기반하여 생성된 피드백 정보를 수신하는 단계; 및
상기 피드백 정보에 기반하여 상기 폴라 코드를 위한 인코더의 정보 비트 위치 및 동결 비트 위치를 설정하는 단계를 포함하며,
상기 피드백 정보는, 상기 인코더의 정보 비트 위치 및 동결 비트 위치를 설정하기 위한 소거 확률(erase probability)에 관련된 정보를 포함하는 방법.
청구항 9에 있어서,
상기 소거 확률을 결정하기 위해 필요한 분위수(quantile)에 관련된 정보를 송신하는 단계를 더 포함하는 방법.
청구항 10에 있어서,
상기 분위수는, 상기 UE 및 상기 기지국 간 채널의 특성에 기반하여 결정되는 방법.
청구항 9에 있어서,
상기 인코더의 정보 비트 위치 및 동결 비트 위치를 설정하는 단계는,
상기 소거 확률에 기반하여 상기 폴라 코드의 채널 별 채널 신뢰도 값들을 결정하는 단계; 및
상기 채널 신뢰도 값들에 기반하여 상기 동결 비트 위치를 결정하는 단계를 포함하는 방법.
청구항 9에 있어서,
상기 UE에게 상기 소거 확률을 결정하기 위해 필요한 분위수(quantile)에 관련된 정보로서 제1 값을 송신하는 단계;
다른 UE에게 상기 소거 확률을 결정하기 위해 필요한 분위수(quantile)에 관련된 정보로서 제2 값을 송신하는 단계; 및
상기 UE로부터의 피드백 정보에 기반하여 설정된 제1 인코더의 성능이 상기 다른 UE로부터의 피드백 정보에 기반하여 설정된 제2 인코더의 성능보다 우수하면, 상기 제1 값을 상기 다른 UE에게 송신하는 단계를 더 포함하는 방법.
무선 통신 시스템에서 UE(user equipment)에 있어서,
송수신기; 및
상기 송수신기와 연결된 프로세서를 포함하며,
상기 프로세서는,
기지국으로부터 적어도 하나의 코드워드를 포함하는 신호를 수신하고,
상기 적어도 하나의 코드워드에 대한 디코딩을 수행하고,
상기 디코딩의 결과에 기반하여 피드백 정보를 생성하고,
상기 피드백 정보를 상기 기지국에게 송신하고,
상기 적어도 하나의 코드워드는, 폴라 코드에 기반하여 디코딩되며,
상기 피드백 정보는, 상기 기지국에서의 폴라 코드를 위한 인코더의 정보 비트 위치 및 동결 비트 위치를 설정하기 위한 소거 확률(erase probability)에 관련된 정보를 포함하는 UE.
무선 통신 시스템에서 기지국에 있어서,
송수신기; 및
상기 송수신기와 연결된 프로세서를 포함하며,
상기 프로세서는,
폴라 코드에 기반하여 비트 시퀀스에 대한 인코딩을 수행함으로써 적어도 하나의 코드워드를 생성하고,
UE(user equipment)에게 상기 적어도 하나의 코드워드를 포함하는 신호를 송신하고,
상기 적어도 하나의 코드워드에 대한 디코딩 결과에 기반하여 생성된 피드백 정보를 수신하고,
상기 피드백 정보에 기반하여 상기 폴라 코드를 위한 인코더의 정보 비트 위치 및 동결 비트 위치를 설정하고,
상기 피드백 정보는, 상기 인코더의 정보 비트 위치 및 동결 비트 위치를 설정하기 위한 소거 확률(erase probability)에 관련된 정보를 포함하는 기지국.
장치에 있어서,
적어도 하나의 프로세서;
상기 적어도 하나의 프로세서와 연결되며, 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행됨에 따라 동작들을 지시하는 명령어를 저장하는 적어도 하나의 컴퓨터 메모리를 포함하며,
상기 동작들은, 상기 장치가,
기지국으로부터 적어도 하나의 코드워드를 포함하는 신호를 수신하는 단계;
상기 적어도 하나의 코드워드에 대한 디코딩을 수행하는 단계;
상기 디코딩의 결과에 기반하여 피드백 정보를 생성하는 단계; 및
상기 피드백 정보를 상기 기지국에게 송신하는 단계를 포함하며,
상기 적어도 하나의 코드워드는, 폴라 코드에 기반하여 디코딩되며,
상기 피드백 정보는, 상기 기지국에서의 폴라 코드를 위한 인코더의 정보 비트 위치 및 동결 비트 위치를 설정하기 위한 소거 확률(erase probability)에 관련된 정보를 포함하는 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,
기지국으로부터 적어도 하나의 코드워드를 포함하는 신호를 수신하고,
상기 적어도 하나의 코드워드에 대한 디코딩을 수행하고,
상기 디코딩의 결과에 기반하여 피드백 정보를 생성하고,
상기 피드백 정보를 상기 기지국에게 송신하고,
상기 적어도 하나의 코드워드는, 폴라 코드에 기반하여 디코딩되며,
상기 피드백 정보는, 상기 기지국에서의 폴라 코드를 위한 인코더의 정보 비트 위치 및 동결 비트 위치를 설정하기 위한 소거 확률(erase probability)에 관련된 정보를 포함하는 컴퓨터 판독 가능 매체.