WO2020032635A1 - 무선 통신 시스템에서 검색 공간을 모니터링하기 위한 방법 및 이를 위한 장치 - Google Patents

무선 통신 시스템에서 검색 공간을 모니터링하기 위한 방법 및 이를 위한 장치 Download PDF

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WO2020032635A1
WO2020032635A1 PCT/KR2019/009994 KR2019009994W WO2020032635A1 WO 2020032635 A1 WO2020032635 A1 WO 2020032635A1 KR 2019009994 W KR2019009994 W KR 2019009994W WO 2020032635 A1 WO2020032635 A1 WO 2020032635A1
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WO
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dci
base station
information
terminal
scheduling
Prior art date
Application number
PCT/KR2019/009994
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English (en)
French (fr)
Inventor
신석민
박창환
안준기
황승계
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엘지전자 주식회사
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Filing date
Publication date
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    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L1/00—Arrangements for detecting or preventing errors in the information received
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L1/00—Arrangements for detecting or preventing errors in the information received
    • H04L1/12—Arrangements for detecting or preventing errors in the information received by using return channel
    • H04L1/16—Arrangements for detecting or preventing errors in the information received by using return channel in which the return channel carries supervisory signals, e.g. repetition request signals
    • H04L1/18—Automatic repetition systems, e.g. Van Duuren systems
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W72/00—Local resource management
    • H04W72/12—Wireless traffic scheduling
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02D—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES [ICT], I.E. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES AIMING AT THE REDUCTION OF THEIR OWN ENERGY USE
    • Y02D30/00—Reducing energy consumption in communication networks
    • Y02D30/70—Reducing energy consumption in communication networks in wireless communication networks

Definitions

  • the present disclosure relates to a wireless communication system, and more particularly, to a method and apparatus for monitoring a search space in a wireless communication system supporting NB-IoT.
  • Mobile communication systems have been developed to provide voice services while ensuring user activity.
  • the mobile communication system has expanded not only voice but also data services.As a result of the explosive increase in traffic, resource shortages and users are demanding higher speed services, a more advanced mobile communication system is required. have.
  • An object of the present specification is to provide a DCI field definition and a method for monitoring a search space when supporting multi TB scheduling in an NB-IoT system supporting cellular IoT (internet of things).
  • the present specification is to provide a method for performing a random access procedure through the information indicating whether the PDCCH order is indicated in the Multi TB scheduling DCI.
  • a method for monitoring a search space (SS) in a wireless communication system supporting NB (NarrowBand) -Internet of Things (IoT) the method performed by the terminal is a physical downlink control channel PDCCH Monitoring, in the search space, a multi-TB scheduling Downlink Control Information (DCI) including control information indicating whether an order is indicated; And performing a random access procedure with the base station when the control information indicates a PDCCH order.
  • SS search space
  • IoT Internet of Things
  • the multi-TB scheduling DCI herein is characterized in that it comprises at least one of a downlink grant (downlink grant) or uplink grant (uplink grant).
  • the random access procedure in the present specification the step of transmitting a PRACH preamble to the base station; And receiving a random access response (RAR) for the PRACH preamble from the base station.
  • RAR random access response
  • the random access procedure in the present specification the step of transmitting an uplink signal to the base station based on the RAR; And receiving a response to the uplink signal from the base station.
  • the present specification if the downlink grant (uplink grant) or uplink grant (uplink grant) is not included in the multi-TB scheduling DCI, monitoring for legacy DCI until the end of the random access procedure It further comprises the step of performing.
  • the present specification is characterized in that it further comprises the step of receiving from the base station information on whether to continue monitoring for the search space of the multi-TB scheduling DCI.
  • the multi-TB scheduling DCI is characterized by being scrambled by a Cell Specific Radio Network Temporary Identifier (C-RNTI).
  • C-RNTI Cell Specific Radio Network Temporary Identifier
  • the present specification is a terminal for monitoring a search space (SS) in a wireless communication system supporting NB (NarrowBand) -Internet of Things (IoT), Transmitter for transmitting a radio signal; A receiver for receiving a wireless signal; And a processor controlling the transmitter and the receiver, wherein the processor includes a multi-TB scheduling block including control information indicating whether a physical downlink control channel (PDCCH) order is indicated. Downlink control information) in the search space; And when the control information indicates a PDCCH order, performing control of a random access procedure with a base station.
  • SS search space
  • IoT Internet of Things
  • the BD for unnecessary DCI of the UE can be reduced, and as a result, power consumption of the UE can be reduced.
  • FIG. 1 is a perspective view of an augmented reality electronic device according to an embodiment of the present invention.
  • FIG 2 illustrates an AI device 100 according to an embodiment of the present invention.
  • FIG 3 illustrates an AI server 200 according to an embodiment of the present invention.
  • FIG 4 illustrates an AI system according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 5 is a diagram illustrating an example of an LTE radio frame structure.
  • FIG. 6 illustrates an example of a resource grid for a downlink slot.
  • FIG. 7 shows an example of a downlink subframe structure.
  • FIG. 9 shows an example of frame structure type 1.
  • FIG. 10 illustrates another example of the frame structure type 2.
  • FIG. 10 illustrates another example of the frame structure type 2.
  • FIG. 11 illustrates an SSB structure
  • SI system information
  • FIG. 17 shows an example of an operation flowchart of a terminal performing idle mode PUR transmission of one or more physical channels / signals to which the method proposed in this specification can be applied.
  • FIG. 18 shows an example of an operation flowchart of a base station performing idle mode PUR transmission of one or more physical channels / signals to which the method proposed in this specification can be applied.
  • 19 illustrates an example of signaling between a base station and a terminal that performs idle mode PUR transmission / reception of one or more physical channels / signals to which the method proposed in the present specification can be applied.
  • 21 is a flowchart illustrating an operation method of a terminal for monitoring a search space proposed in the present specification.
  • FIG. 22 illustrates a block diagram of a wireless communication device to which the methods proposed herein can be applied.
  • FIG. 23 is another example of a block diagram of a wireless communication device to which the methods proposed herein may be applied.
  • 25 illustrates a robot applied to the present invention.
  • a base station has a meaning as a terminal node of a network that directly communicates with a terminal. Certain operations described as performed by the base station in this document may be performed by an upper node of the base station in some cases. That is, it is apparent that various operations performed for communication with a terminal in a network composed of a plurality of network nodes including a base station may be performed by the base station or other network nodes other than the base station.
  • a 'base station (BS)' may be replaced by terms such as a fixed station, a Node B, an evolved-NodeB (eNB), a base transceiver system (BTS), an access point (AP), and the like. .
  • a 'terminal' may be fixed or mobile, and may include a user equipment (UE), a mobile station (MS), a user terminal (UT), a mobile subscriber station (MSS), a subscriber station (SS), and an AMS ( Advanced Mobile Station (WT), Wireless Terminal (WT), Machine-Type Communication (MTC) device, Machine-to-Machine (M2M) device, Device-to-Device (D2D) device, etc. may be replaced.
  • UE user equipment
  • MS mobile station
  • UT user terminal
  • MSS mobile subscriber station
  • SS subscriber station
  • AMS Advanced Mobile Station
  • WT Wireless Terminal
  • MTC Machine-Type Communication
  • M2M Machine-to-Machine
  • D2D Device-to-Device
  • downlink means communication from a base station to a terminal
  • uplink means communication from a terminal to a base station.
  • a transmitter may be part of a base station, and a receiver may be part of a terminal.
  • a transmitter may be part of a terminal, and a receiver may be part of a base station.
  • 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
  • GSM global system for mobile communications
  • GPRS general packet radio service
  • EDGE enhanced data rates for GSM evolution
  • OFDMA may be implemented in a wireless technology such as IEEE 802.11 (Wi-Fi), IEEE 802.16 (WiMAX), IEEE 802-20, evolved UTRA (E-UTRA), or the like.
  • UTRA is part of a universal mobile telecommunications system (UMTS).
  • 3rd generation partnership project (3GPP) long term evolution (LTE) is part of an evolved UMTS (E-UMTS) using E-UTRA, and employs OFDMA in downlink and SC-FDMA in uplink.
  • LTE-A evolution of 3GPP LTE.
  • Embodiments of the present invention may be supported by standard documents disclosed in at least one of the wireless access systems IEEE 802, 3GPP and 3GPP2. That is, steps or parts which are not described to clearly reveal the technical spirit of the present invention among the embodiments of the present invention may be supported by the above documents. In addition, all terms disclosed in the present document can be described by the above standard document.
  • the three key requirements areas for 5G are: (1) Enhanced Mobile Broadband (eMBB) area, (2) massive Machine Type Communication (mMTC) area, and (3) ultra-reliability and It includes the area of Ultra-reliable and Low Latency Communications (URLLC).
  • eMBB Enhanced Mobile Broadband
  • mMTC massive Machine Type Communication
  • URLLC Ultra-reliable and Low Latency Communications
  • KPI key performance indicator
  • eMBB goes far beyond basic mobile Internet access and covers media and entertainment applications in rich interactive work, cloud or augmented reality.
  • Data is one of the key drivers of 5G and may not see dedicated voice services for the first time in the 5G era.
  • voice is expected to be treated as an application simply using the data connection provided by the communication system.
  • the main reasons for the increased traffic volume are the increase in content size and the increase in the number of applications requiring high data rates.
  • Streaming services audio and video
  • interactive video and mobile Internet connections will become more popular as more devices connect to the Internet. Many of these applications require always-on connectivity to push real-time information and notifications to the user.
  • Cloud storage and applications are growing rapidly in mobile communication platforms, which can be applied to both work and entertainment.
  • cloud storage is a special use case that drives the growth of uplink data rates.
  • 5G is also used for remote work in the cloud and requires much lower end-to-end delays to maintain a good user experience when tactile interfaces are used.
  • Entertainment For example, cloud gaming and video streaming are another key factor in increasing the need for mobile broadband capabilities. Entertainment is essential in smartphones and tablets anywhere, including in high mobility environments such as trains, cars and airplanes.
  • Another use case is augmented reality and information retrieval for entertainment.
  • augmented reality requires very low latency and instantaneous amount of data.
  • one of the most anticipated 5G use cases relates to the ability to seamlessly connect embedded sensors in all applications, namely mMTC.
  • potential IoT devices are expected to reach 20 billion.
  • Industrial IoT is one of the areas where 5G plays a major role in enabling smart cities, asset tracking, smart utilities, agriculture and security infrastructure.
  • URLLC includes new services that will transform the industry through ultra-reliable / low latency available links such as remote control of key infrastructure and self-driving vehicles.
  • the level of reliability and latency is essential for smart grid control, industrial automation, robotics, drone control and coordination.
  • 5G can complement fiber-to-the-home (FTTH) and cable-based broadband (or DOCSIS) as a means of providing streams that are rated at hundreds of megabits per second to gigabits per second. This high speed is required to deliver TVs in 4K and higher resolutions (6K, 8K and higher) as well as virtual and augmented reality.
  • Virtual Reality (AVR) and Augmented Reality (AR) applications include nearly immersive sporting events. Certain applications may require special network settings. For example, for VR games, game companies may need to integrate core servers with network operator's edge network servers to minimize latency.
  • Automotive is expected to be an important new driver for 5G, with many use cases for mobile communications to vehicles. For example, entertainment for passengers requires simultaneous high capacity and high mobility mobile broadband. This is because future users continue to expect high quality connections regardless of their location and speed.
  • Another use case in the automotive sector is augmented reality dashboards. It identifies objects in the dark above what the driver sees through the front window and overlays information that tells the driver about the distance and movement of the object.
  • wireless modules enable communication between vehicles, information exchange between the vehicle and the supporting infrastructure, and information exchange between the vehicle and other connected devices (eg, devices carried by pedestrians).
  • the safety system guides alternative courses of action to help drivers drive safer, reducing the risk of an accident.
  • the next step will be a remotely controlled or self-driven vehicle.
  • Smart cities and smart homes will be embedded in high-density wireless sensor networks.
  • the distributed network of intelligent sensors will identify the conditions for cost and energy-efficient maintenance of the city or home. Similar settings can be made for each hypothesis.
  • Temperature sensors, window and heating controllers, burglar alarms and appliances are all connected wirelessly. Many of these sensors are typically low data rates, low power and low cost. However, for example, real time HD video may be required in certain types of devices for surveillance.
  • Smart grids interconnect these sensors using digital information and communication technologies to collect information and act accordingly. This information can include the behavior of suppliers and consumers, allowing smart grids to improve the distribution of fuels such as electricity in efficiency, reliability, economics, sustainability of production and in an automated manner. Smart Grid can be viewed as another sensor network with low latency.
  • the health sector has many applications that can benefit from mobile communications.
  • the communication system can support telemedicine, providing clinical care at a distance. This can help reduce barriers to distance and improve access to health care services that are not consistently available in remote rural areas. It is also used to save lives in critical care and emergencies.
  • a mobile communication based wireless sensor network can provide remote monitoring and sensors for parameters such as heart rate and blood pressure.
  • Wireless and mobile communications are becoming increasingly important in industrial applications. Wiring is expensive to install and maintain. Thus, the possibility of replacing the cables with reconfigurable wireless links is an attractive opportunity in many industries. However, achieving this requires that the wireless connection operates with similar cable delay, reliability, and capacity, and that management is simplified. Low latency and very low error probability are new requirements that need to be connected in 5G.
  • Logistics and freight tracking are important examples of mobile communications that enable the tracking of inventory and packages from anywhere using a location-based information system.
  • the use of logistics and freight tracking typically requires low data rates but requires wide range and reliable location information.
  • Machine learning refers to the field of researching methodologies to define and solve various problems dealt with in the field of artificial intelligence. do.
  • Machine learning is defined as an algorithm that improves the performance of a task through a consistent experience with a task.
  • ANN Artificial Neural Network
  • the artificial neural network may be defined by a connection pattern between neurons of different layers, a learning process of updating model parameters, and an activation function generating an output value.
  • the artificial neural network may include an input layer, an output layer, and optionally one or more hidden layers. Each layer contains one or more neurons, and the artificial neural network may include synapses that connect neurons to neurons. In an artificial neural network, each neuron may output a function value of an active function for input signals, weights, and deflections input through a synapse.
  • the model parameter refers to a parameter determined through learning and includes weights of synaptic connections and deflection of neurons.
  • the hyperparameter means a parameter to be set before learning in the machine learning algorithm, and includes a learning rate, the number of iterations, a mini batch size, an initialization function, and the like.
  • the purpose of learning artificial neural networks can be seen as determining model parameters that minimize the loss function.
  • the loss function can be used as an index for determining an optimal model parameter in the learning process of an artificial neural network.
  • Machine learning can be categorized into supervised learning, unsupervised learning, and reinforcement learning.
  • Supervised learning refers to a method of learning artificial neural networks with a given label for training data, and a label indicates a correct answer (or result value) that the artificial neural network must infer when the training data is input to the artificial neural network.
  • Unsupervised learning may refer to a method of training artificial neural networks in a state where a label for training data is not given.
  • Reinforcement learning can mean a learning method that allows an agent defined in an environment to learn to choose an action or sequence of actions that maximizes cumulative reward in each state.
  • Machine learning which is implemented as a deep neural network (DNN) including a plurality of hidden layers among artificial neural networks, is called deep learning (Deep Learning), which is part of machine learning.
  • DNN deep neural network
  • Deep Learning Deep Learning
  • machine learning is used to mean deep learning.
  • a robot can mean a machine that automatically handles or operates a given task by its own ability.
  • a robot having a function of recognizing the environment, judging itself, and performing an operation may be referred to as an intelligent robot.
  • Robots can be classified into industrial, medical, household, military, etc. according to the purpose or field of use.
  • the robot may include a driving unit including an actuator or a motor to perform various physical operations such as moving a robot joint.
  • the movable robot includes a wheel, a brake, a propeller, and the like in the driving unit, and can travel on the ground or fly in the air through the driving unit.
  • Autonomous driving means a technology that drives by itself, and an autonomous vehicle means a vehicle that runs without a user's manipulation or with minimal manipulation of a user.
  • the technology of maintaining a driving lane the technology of automatically adjusting speed such as adaptive cruise control, the technology of automatically driving along a predetermined route, the technology of automatically setting a route when a destination is set, etc. All of these may be included.
  • the vehicle includes a vehicle having only an internal combustion engine, a hybrid vehicle having both an internal combustion engine and an electric motor together, and an electric vehicle having only an electric motor, and may include not only automobiles but also trains and motorcycles.
  • the autonomous vehicle may be viewed as a robot having an autonomous driving function.
  • Extended reality collectively refers to virtual reality (VR), augmented reality (AR), and mixed reality (MR).
  • VR technology provides real world objects and backgrounds only in CG images
  • AR technology provides virtual CG images on real objects images
  • MR technology mixes and combines virtual objects in the real world.
  • Graphic technology
  • MR technology is similar to AR technology in that it shows both real and virtual objects.
  • virtual objects are used as complementary objects to real objects, whereas in MR technology, virtual objects and real objects are used in an equivalent nature.
  • HMD Head-Mount Display
  • HUD Head-Up Display
  • mobile phone tablet PC, laptop, desktop, TV, digital signage, etc. It can be called.
  • FIG. 1 is a perspective view of an augmented reality electronic device according to an embodiment of the present invention.
  • an electronic device may include a frame 100, a controller 200, and a display 300.
  • the electronic device may be provided in a glass type.
  • the electronic device of the glass type is configured to be worn on the head of the human body, and may have a frame (case, housing, etc.) 100 therefor.
  • the frame 100 may be formed of a flexible material to facilitate wearing.
  • the frame 100 is supported on the head and provides a space in which various components are mounted.
  • an electronic component such as a controller 200, a user input unit 130, or a sound output unit 140 may be mounted on the frame 100.
  • a lens covering at least one of the left eye and the right eye may be detachably mounted to the frame 100.
  • the frame 100 may have a form of glasses worn on the face of the user's body, but is not necessarily limited thereto, and may have a shape such as goggles worn in close contact with the face of the user. .
  • the frame 100 may include a front frame 110 having at least one opening and a pair of side frames 120 extending in a first direction y crossing the front frame 110 and parallel to each other. Can be.
  • the controller 200 is provided to control various electronic components included in the electronic device.
  • the controller 200 may generate an image shown to the user or an image in which the images are continuous.
  • the controller 200 may include an image source panel for generating an image and a plurality of lenses for diffusing and converging light generated from the image source panel.
  • the controller 200 may be fixed to either side frame 120 of the two side frames 120.
  • the controller 200 may be fixed inside or outside one of the side frames 120 or may be integrally formed inside the one side frame 120.
  • the controller 200 may be fixed to the front frame 110 or provided separately from the electronic device.
  • the display unit 300 may be implemented in the form of a head mounted display (HMD).
  • HMD type is a display method mounted on the head and showing an image directly in front of the user's eyes.
  • the display unit 300 may be disposed to correspond to at least one of the left eye and the right eye so as to provide an image directly in front of the user's eyes.
  • the display unit 300 is located at a portion corresponding to the right eye so that an image can be output toward the right eye of the user.
  • the display 300 may allow the user to visually recognize the external environment while simultaneously displaying an image generated by the controller 200 to the user.
  • the display 300 may project an image on the display area using a prism.
  • the display unit 300 may be formed to be translucent so that the projected image and the front general field of view (the range that the user looks through the eye) can be simultaneously seen.
  • the display unit 300 may be translucent and may be formed of an optical element including glass.
  • the display unit 300 may be inserted into and fixed to an opening included in the front frame 110, or may be positioned on a rear surface of the opening (ie, between the opening and the user) and fixed to the front frame 110.
  • the display unit 300 may be arranged and fixed at various positions of the frame 100. Can be.
  • control unit 200 injects image light for an image to one side of the display unit 300, the image light is emitted to the other side through the display unit 300, thereby controlling the control unit (
  • the image generated at 200 may be displayed to the user.
  • the electronic device may provide an Augmented Reality (AR) that displays a single image by superimposing a virtual image on a real image or a background using such display characteristics.
  • AR Augmented Reality
  • FIG 2 illustrates an AI device 100 according to an embodiment of the present invention.
  • the AI device 100 includes a TV, a projector, a mobile phone, a smartphone, a desktop computer, a notebook computer, a digital broadcasting terminal, a personal digital assistant (PDA), a portable multimedia player (PMP), a navigation device, a tablet PC, a wearable device, and a set-top box (STB). ), A DMB receiver, a radio, a washing machine, a refrigerator, a desktop computer, a digital signage, a robot, a vehicle, or the like.
  • PDA personal digital assistant
  • PMP portable multimedia player
  • STB set-top box
  • the terminal 100 includes a communication unit 110, an input unit 120, a running processor 130, a sensing unit 140, an output unit 150, a memory 170, a processor 180, and the like. It may include.
  • the communicator 110 may transmit / receive data to / from external devices such as the other AI devices 100a to 100e or the AI server 200 using wired or wireless communication technology.
  • the communicator 110 may transmit / receive sensor information, a user input, a learning model, a control signal, and the like with external devices.
  • the communication technology used by the communication unit 110 may include Global System for Mobile Communication (GSM), Code Division Multi Access (CDMA), Long Term Evolution (LTE), 5G, Wireless LAN (WLAN), and Wireless-Fidelity (Wi-Fi). ), Bluetooth TM, Radio Frequency Identification (RFID), Infrared Data Association (IrDA), ZigBee, and Near Field Communication (NFC).
  • GSM Global System for Mobile Communication
  • CDMA Code Division Multi Access
  • LTE Long Term Evolution
  • 5G Fifth Generation
  • Wi-Fi Wireless LAN
  • Wi-Fi Wireless-Fidelity
  • Bluetooth TM Radio Frequency Identification
  • RFID Radio Frequency Identification
  • IrDA Infrared Data Association
  • ZigBee ZigBee
  • NFC Near Field Communication
  • the input unit 120 may acquire various types of data.
  • the input unit 120 may include a camera for inputting an image signal, a microphone for receiving an audio signal, a user input unit for receiving information from a user, and the like.
  • a signal obtained from the camera or microphone may be referred to as sensing data or sensor information by treating the camera or microphone as a sensor.
  • the input unit 120 may acquire input data to be used when acquiring an output using training data and a training model for model training.
  • the input unit 120 may obtain raw input data, and in this case, the processor 180 or the running processor 130 may extract input feature points as preprocessing on the input data.
  • the running processor 130 may train a model composed of artificial neural networks using the training data.
  • the learned artificial neural network may be referred to as a learning model.
  • the learning model may be used to infer result values for new input data other than the training data, and the inferred values may be used as a basis for judgment to perform an operation.
  • the running processor 130 may perform AI processing together with the running processor 240 of the AI server 200.
  • the running processor 130 may include a memory integrated with or implemented in the AI device 100.
  • the running processor 130 may be implemented using the memory 170, an external memory directly coupled to the AI device 100, or a memory held in the external device.
  • the sensing unit 140 may acquire at least one of internal information of the AI device 100, surrounding environment information of the AI device 100, and user information using various sensors.
  • the sensors included in the sensing unit 140 include a proximity sensor, an illumination sensor, an acceleration sensor, a magnetic sensor, a gyro sensor, an inertial sensor, an RGB sensor, an IR sensor, a fingerprint sensor, an ultrasonic sensor, an optical sensor, a microphone, and a li. , Radar and so on.
  • the output unit 150 may generate an output related to visual, auditory, or tactile.
  • the output unit 150 may include a display unit for outputting visual information, a speaker for outputting auditory information, and a haptic module for outputting tactile information.
  • the memory 170 may store data supporting various functions of the AI device 100.
  • the memory 170 may store input data, training data, training model, training history, and the like acquired by the input unit 120.
  • the processor 180 may determine at least one executable operation of the AI device 100 based on the information determined or generated using the data analysis algorithm or the machine learning algorithm. In addition, the processor 180 may control the components of the AI device 100 to perform a determined operation.
  • the processor 180 may request, search, receive, or utilize data of the running processor 130 or the memory 170, and may perform an operation predicted or determined to be preferable among the at least one executable operation.
  • the components of the AI device 100 may be controlled to execute.
  • the processor 180 may generate a control signal for controlling the corresponding external device and transmit the generated control signal to the corresponding external device.
  • the processor 180 may obtain intention information about the user input, and determine the user's requirements based on the obtained intention information.
  • the processor 180 uses at least one of a speech to text (STT) engine for converting a voice input into a string or a natural language processing (NLP) engine for obtaining intention information of a natural language. Intent information corresponding to the input can be obtained.
  • STT speech to text
  • NLP natural language processing
  • At least one or more of the STT engine or the NLP engine may be configured as an artificial neural network, at least partly learned according to a machine learning algorithm. At least one of the STT engine or the NLP engine may be learned by the running processor 130, may be learned by the running processor 240 of the AI server 200, or may be learned by distributed processing thereof. It may be.
  • the processor 180 collects history information including operation contents of the AI device 100 or feedback of a user about the operation, and stores the information in the memory 170 or the running processor 130, or the AI server 200. Can transmit to external device. The collected historical information can be used to update the learning model.
  • the processor 180 may control at least some of the components of the AI device 100 to drive an application program stored in the memory 170. In addition, the processor 180 may operate by combining two or more of the components included in the AI device 100 to drive the application program.
  • FIG 3 illustrates an AI server 200 according to an embodiment of the present invention.
  • the AI server 200 may refer to an apparatus for learning an artificial neural network using a machine learning algorithm or using an learned artificial neural network.
  • the AI server 200 may be composed of a plurality of servers to perform distributed processing, or may be defined as a 5G network.
  • the AI server 200 may be included as a part of the AI device 100 to perform at least some of the AI processing together.
  • the AI server 200 may include a communication unit 210, a memory 230, a running processor 240, a processor 260, and the like.
  • the communication unit 210 may transmit / receive data with an external device such as the AI device 100.
  • the memory 230 may include a model storage unit 231.
  • the model storage unit 231 may store a trained model or a trained model (or artificial neural network 231a) through the running processor 240.
  • the running processor 240 may train the artificial neural network 231a using the training data.
  • the learning model may be used while mounted in the AI server 200 of the artificial neural network, or may be mounted and used in an external device such as the AI device 100.
  • the learning model can be implemented in hardware, software or a combination of hardware and software. When some or all of the learning model is implemented in software, one or more instructions constituting the learning model may be stored in the memory 230.
  • the processor 260 may infer a result value with respect to the new input data using the learning model, and generate a response or control command based on the inferred result value.
  • FIG 4 illustrates an AI system according to an embodiment of the present invention.
  • the AI system 1 may include at least one of an AI server 200, a robot 100a, an autonomous vehicle 100b, an XR device 100c, a smartphone 100d, or a home appliance 100e.
  • This cloud network 10 is connected.
  • the robot 100a to which the AI technology is applied, the autonomous vehicle 100b, the XR device 100c, the smartphone 100d or the home appliance 100e may be referred to as the AI devices 100a to 100e.
  • the cloud network 10 may refer to a network that forms part of the cloud computing infrastructure or exists in the cloud computing infrastructure.
  • the cloud network 10 may be configured using a 3G network, 4G or Long Term Evolution (LTE) network or a 5G network.
  • LTE Long Term Evolution
  • the devices 100a to 100e and 200 constituting the AI system 1 may be connected to each other through the cloud network 10.
  • the devices 100a to 100e and 200 may communicate with each other through the base station, but may communicate with each other directly without passing through the base station.
  • the AI server 200 may include a server that performs AI processing and a server that performs operations on big data.
  • the AI server 200 includes at least one or more of the AI devices constituting the AI system 1, such as a robot 100a, an autonomous vehicle 100b, an XR device 100c, a smartphone 100d, or a home appliance 100e. Connected via the cloud network 10, the AI processing of the connected AI devices 100a to 100e may help at least a part.
  • the AI devices constituting the AI system 1 such as a robot 100a, an autonomous vehicle 100b, an XR device 100c, a smartphone 100d, or a home appliance 100e.
  • the AI processing of the connected AI devices 100a to 100e may help at least a part.
  • the AI server 200 may train the artificial neural network according to the machine learning algorithm on behalf of the AI devices 100a to 100e and directly store the learning model or transmit the training model to the AI devices 100a to 100e.
  • the AI server 200 receives input data from the AI devices 100a to 100e, infers a result value with respect to the received input data using a learning model, and generates a response or control command based on the inferred result value. Can be generated and transmitted to the AI device (100a to 100e).
  • the AI devices 100a to 100e may infer a result value from input data using a direct learning model and generate a response or control command based on the inferred result value.
  • the AI devices 100a to 100e to which the above-described technology is applied will be described.
  • the AI devices 100a to 100e illustrated in FIG. 4 may be viewed as specific embodiments of the AI device 100 illustrated in FIG. 2.
  • the robot 100a may be applied to an AI technology, and may be implemented as a guide robot, a transport robot, a cleaning robot, a wearable robot, an entertainment robot, a pet robot, an unmanned flying robot, or the like.
  • the robot 100a may include a robot control module for controlling an operation, and the robot control module may refer to a software module or a chip implemented in hardware.
  • the robot 100a acquires state information of the robot 100a by using sensor information obtained from various kinds of sensors, detects (recognizes) the surrounding environment and an object, generates map data, moves paths and travels. You can decide on a plan, determine a response to a user interaction, or determine an action.
  • the robot 100a may use sensor information obtained from at least one sensor among a rider, a radar, and a camera to determine a movement route and a travel plan.
  • the robot 100a may perform the above operations by using a learning model composed of at least one artificial neural network.
  • the robot 100a may recognize the surrounding environment and the object using the learning model, and determine the operation using the recognized surrounding environment information or the object information.
  • the learning model may be directly learned by the robot 100a or may be learned by an external device such as the AI server 200.
  • the robot 100a may perform an operation by generating a result using a direct learning model, but transmits sensor information to an external device such as the AI server 200 and receives the result generated accordingly to perform an operation. You may.
  • the robot 100a determines a movement route and a travel plan by using at least one of map data, object information detected from sensor information, or object information obtained from an external device, and controls the driving unit to determine the movement path and the travel plan. Accordingly, the robot 100a may be driven.
  • the map data may include object identification information for various objects arranged in a space in which the robot 100a moves.
  • the map data may include object identification information about fixed objects such as walls and doors and movable objects such as flower pots and desks.
  • the object identification information may include a name, type, distance, location, and the like.
  • the robot 100a may control the driving unit based on the control / interaction of the user, thereby performing an operation or driving.
  • the robot 100a may acquire the intention information of the interaction according to the user's motion or voice utterance, and determine the response based on the obtained intention information to perform the operation.
  • the autonomous vehicle 100b may be implemented by an AI technology and implemented as a mobile robot, a vehicle, an unmanned aerial vehicle, or the like.
  • the autonomous vehicle 100b may include an autonomous driving control module for controlling the autonomous driving function, and the autonomous driving control module may refer to a software module or a chip implemented in hardware.
  • the autonomous driving control module may be included inside as a configuration of the autonomous driving vehicle 100b, but may be configured as a separate hardware and connected to the outside of the autonomous driving vehicle 100b.
  • the autonomous vehicle 100b obtains state information of the autonomous vehicle 100b by using sensor information obtained from various types of sensors, detects (recognizes) an environment and an object, generates map data, A travel route and a travel plan can be determined, or an action can be determined.
  • the autonomous vehicle 100b may use sensor information acquired from at least one sensor among a lidar, a radar, and a camera, similarly to the robot 100a, to determine a movement route and a travel plan.
  • the autonomous vehicle 100b may receive or recognize sensor information from external devices or receive information directly recognized from external devices. .
  • the autonomous vehicle 100b may perform the above operations by using a learning model composed of at least one artificial neural network.
  • the autonomous vehicle 100b may recognize a surrounding environment and an object using a learning model, and determine a driving line using the recognized surrounding environment information or object information.
  • the learning model may be learned directly from the autonomous vehicle 100b or may be learned from an external device such as the AI server 200.
  • the autonomous vehicle 100b may perform an operation by generating a result using a direct learning model, but transmits sensor information to an external device such as the AI server 200 and receives the result generated accordingly. You can also do
  • the autonomous vehicle 100b determines a moving route and a driving plan by using at least one of map data, object information detected from sensor information, or object information obtained from an external device, and controls the driving unit to determine the moving route and the driving plan. According to the plan, the autonomous vehicle 100b can be driven.
  • the map data may include object identification information for various objects arranged in a space (eg, a road) on which the autonomous vehicle 100b travels.
  • the map data may include object identification information about fixed objects such as street lights, rocks, buildings, and movable objects such as vehicles and pedestrians.
  • the object identification information may include a name, type, distance, location, and the like.
  • the autonomous vehicle 100b may perform an operation or drive by controlling the driving unit based on the user's control / interaction.
  • the autonomous vehicle 100b may acquire the intention information of the interaction according to the user's motion or voice utterance, and determine the response based on the obtained intention information to perform the operation.
  • AI technology is applied to the XR device 100c, and a head-mount display (HMD), a head-up display (HUD) provided in a vehicle, a television, a mobile phone, a smartphone, a computer, a wearable device, a home appliance, and a digital signage It may be implemented as a vehicle, a fixed robot or a mobile robot.
  • HMD head-mount display
  • HUD head-up display
  • the XR apparatus 100c analyzes three-dimensional point cloud data or image data acquired through various sensors or from an external device to generate location data and attribute data for three-dimensional points, thereby providing information on the surrounding space or reality object. It can obtain and render XR object to output. For example, the XR apparatus 100c may output an XR object including additional information about the recognized object in correspondence with the recognized object.
  • the XR apparatus 100c may perform the above-described operations using a learning model composed of at least one artificial neural network.
  • the XR apparatus 100c may recognize a reality object in 3D point cloud data or image data using a learning model, and may provide information corresponding to the recognized reality object.
  • the learning model may be learned directly from the XR device 100c or learned from an external device such as the AI server 200.
  • the XR apparatus 100c may perform an operation by generating a result using a direct learning model, but transmits sensor information to an external device such as the AI server 200 and receives the result generated accordingly. It can also be done.
  • the robot 100a may be implemented using an AI technology and an autonomous driving technology, such as a guide robot, a transport robot, a cleaning robot, a wearable robot, an entertainment robot, a pet robot, an unmanned flying robot, or the like.
  • an autonomous driving technology such as a guide robot, a transport robot, a cleaning robot, a wearable robot, an entertainment robot, a pet robot, an unmanned flying robot, or the like.
  • the robot 100a to which the AI technology and the autonomous driving technology are applied may mean a robot itself having an autonomous driving function, a robot 100a interacting with the autonomous vehicle 100b, and the like.
  • the robot 100a having an autonomous driving function may collectively move devices according to a given copper line or determine a copper line by itself without controlling the user.
  • the robot 100a and the autonomous vehicle 100b having the autonomous driving function may use a common sensing method to determine one or more of a movement route or a driving plan.
  • the robot 100a and the autonomous vehicle 100b having the autonomous driving function may determine one or more of the movement route or the driving plan by using information sensed through the lidar, the radar, and the camera.
  • the robot 100a which interacts with the autonomous vehicle 100b, is present separately from the autonomous vehicle 100b and is linked to the autonomous driving function inside or outside the autonomous vehicle 100b, or the autonomous vehicle 100b. ) May perform an operation associated with the user who boarded.
  • the robot 100a interacting with the autonomous vehicle 100b acquires sensor information on behalf of the autonomous vehicle 100b and provides the sensor information to the autonomous vehicle 100b or obtains sensor information, By generating object information and providing the object information to the autonomous vehicle 100b, the autonomous vehicle function of the autonomous vehicle 100b can be controlled or assisted.
  • the robot 100a interacting with the autonomous vehicle 100b may monitor a user in the autonomous vehicle 100b or control a function of the autonomous vehicle 100b through interaction with the user. .
  • the robot 100a may activate the autonomous driving function of the autonomous vehicle 100b or assist the control of the driver of the autonomous vehicle 100b.
  • the function of the autonomous vehicle 100b controlled by the robot 100a may include not only an autonomous vehicle function but also a function provided by a navigation system or an audio system provided inside the autonomous vehicle 100b.
  • the robot 100a interacting with the autonomous vehicle 100b may provide information or assist a function to the autonomous vehicle 100b outside the autonomous vehicle 100b.
  • the robot 100a may provide traffic information including signal information to the autonomous vehicle 100b, such as a smart signal light, or may interact with the autonomous vehicle 100b, such as an automatic electric charger of an electric vehicle. You can also automatically connect an electric charger to the charging port.
  • the robot 100a may be applied to an AI technology and an XR technology, and may be implemented as a guide robot, a transport robot, a cleaning robot, a wearable robot, an entertainment robot, a pet robot, an unmanned flying robot, a drone, or the like.
  • the robot 100a to which the XR technology is applied may mean a robot that is the object of control / interaction in the XR image.
  • the robot 100a may be distinguished from the XR apparatus 100c and interlocked with each other.
  • the robot 100a When the robot 100a that is the object of control / interaction in the XR image acquires sensor information from sensors including a camera, the robot 100a or the XR apparatus 100c generates an XR image based on the sensor information. In addition, the XR apparatus 100c may output the generated XR image. The robot 100a may operate based on a control signal input through the XR apparatus 100c or user interaction.
  • the user may check an XR image corresponding to the viewpoint of the robot 100a that is remotely linked through an external device such as the XR device 100c, and may adjust the autonomous driving path of the robot 100a through interaction. You can control the movement or driving, or check the information of the surrounding objects.
  • the autonomous vehicle 100b may be implemented by an AI technology and an XR technology, such as a mobile robot, a vehicle, an unmanned aerial vehicle, and the like.
  • the autonomous vehicle 100b to which the XR technology is applied may mean an autonomous vehicle having a means for providing an XR image, or an autonomous vehicle that is the object of control / interaction in the XR image.
  • the autonomous vehicle 100b, which is the object of control / interaction in the XR image is distinguished from the XR apparatus 100c and may be linked with each other.
  • the autonomous vehicle 100b having means for providing an XR image may acquire sensor information from sensors including a camera and output an XR image generated based on the obtained sensor information.
  • the autonomous vehicle 100b may provide a passenger with an XR object corresponding to a real object or an object in a screen by outputting an XR image with a HUD.
  • the XR object when the XR object is output to the HUD, at least a part of the XR object may be output to overlap the actual object to which the occupant's eyes are directed.
  • the XR object when the XR object is output on the display provided inside the autonomous vehicle 100b, at least a portion of the XR object may be output to overlap the object in the screen.
  • the autonomous vehicle 100b may output XR objects corresponding to objects such as a road, another vehicle, a traffic light, a traffic sign, a motorcycle, a pedestrian, a building, and the like.
  • the autonomous vehicle 100b that is the object of control / interaction in the XR image acquires sensor information from sensors including a camera
  • the autonomous vehicle 100b or the XR apparatus 100c may be based on the sensor information.
  • the XR image may be generated, and the XR apparatus 100c may output the generated XR image.
  • the autonomous vehicle 100b may operate based on a user's interaction or a control signal input through an external device such as the XR apparatus 100c.
  • FIG. 5 is a diagram illustrating an example of an LTE radio frame structure.
  • a radio frame includes 10 subframes.
  • the subframe includes two slots in the time domain.
  • the time for transmitting one subframe is defined as a transmission time interval (TTI).
  • TTI transmission time interval
  • one subframe may have a length of 1 millisecond (ms)
  • one slot may have a length of 0.5 ms.
  • One slot includes a plurality of orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) symbols in the time domain. Since 3GPP LTE uses OFDMA in downlink, an OFDM symbol is for indicating one symbol period. An OFDM symbol may also be referred to as an SC-FDMA symbol or symbol period.
  • a resource block (RB) is a resource allocation unit and includes a plurality of consecutive subcarriers in one slot.
  • the structure of the radio frame is exemplary. Accordingly, the number of subframes included in the radio frame, the number of slots included in the subframe, or the number of OFDM symbols included in the slot may be modified in various ways.
  • FIG. 6 illustrates an example of a resource grid for a downlink slot.
  • the downlink slot includes a plurality of OFDM symbols in the time domain.
  • one downlink slot includes seven OFDM symbols, and one resource block RB includes 12 subcarriers in the frequency domain.
  • Each element of the resource grid is referred to as a resource element (RE).
  • One RB contains 12x7 REs.
  • the number NDL of RBs included in the downlink slot depends on the downlink transmission bandwidth.
  • the structure of the uplink slot may be the same as that of the downlink slot.
  • FIG. 7 shows an example of a downlink subframe structure.
  • up to three OFDM symbols located in the first half of the first slot in a subframe are control regions to which control channels are allocated.
  • the remaining OFDM symbols correspond to data regions to which PDSCHs are allocated.
  • Examples of downlink control channels used in 3GPP LTE include a physical control format indicator channel (PCFICH), a physical downlink control channel (PDCCH), a physical hybrid ARQ indicator channel (PHICH), and the like.
  • the PCFICH is transmitted in the first OFDM symbol of a subframe and carries information on OFDM symbols used for transmission of control channels within the subframe.
  • the PHICH is a response to uplink transmission and carries an HARQ acknowledgment (ACK) / negative-acknowledgment (NACK) signal.
  • Control information transmitted on the PDCCH is referred to as downlink control information (DCI).
  • the DCI includes uplink or downlink scheduling information or uplink transmission (Tx) power control command for certain UE groups.
  • the PDCCH includes a transport format and resource allocation of a downlink shared channel (DL-SCH), resource allocation information of an uplink shared channel (UL-SCH), paging information on a paging channel (PCH), and a system for a DL-SCH.
  • Information resource allocation of upper layer control messages such as random access response transmitted on PDSCH, set of Tx power control commands for individual UEs in an arbitrary UE group, voice over IP (VoIP) Can carry Tx power control commands, activations, etc.
  • a plurality of PDCCHs may be transmitted in the control region.
  • the UE may monitor the plurality of PDCCHs.
  • the PDCCH is transmitted on the aggregation of one or several consecutive control channel elements (CCEs).
  • CCEs control channel elements
  • the CCE is a logical allocation unit used to provide a PDCCH with a coding rate based on the state of a radio channel.
  • the CCE corresponds to a plurality of resource element groups.
  • the format of the PDCCH and the number of bits of available PDCCH are determined according to the correlation between the number of CCEs and the coding rate provided by the CCEs.
  • the BS determines the PDCCH format according to the DCI to be transmitted to the UE, and attaches a cyclic redundancy check (CRC) to the control information.
  • the CRC is masked with a unique identifier (referred to as a radio network temporary identifier (RNTI)) depending on the owner or use of the PDCCH.
  • RNTI radio network temporary identifier
  • a unique identifier for that UE may be masked in the CRC.
  • a paging indicator identifier eg, paging-RNTI
  • SIB system information block
  • SI-RNTI system information RNTI
  • RA-RNTI random access-RNTI
  • an uplink subframe may be divided into a control region and a data region in the frequency domain.
  • a physical uplink control channel (PUCCH) for carrying uplink control information is allocated to the control region.
  • a physical uplink shared channel (PUSCH) for carrying user data is allocated to the data area.
  • PUCCH physical uplink control channel
  • PUSCH physical uplink shared channel
  • one UE does not simultaneously transmit a PUCCH and a PUSCH.
  • PUCCH for one UE is allocated to an RB pair in a subframe. RBs belonging to an RB pair occupy different subcarriers in each of two slots. This is called that the RB pair assigned to the PUCCH is frequency-hopped at the slot boundary.
  • Type 1 applicable to FDD
  • Frame structure type 1 is applicable to both full duplex and half duplex FDD.
  • a subframe is defined by two consecutive slots, and subframe i consists of slots 2i and 2i + 1.
  • 10 subframes are available for downlink transmission, and 10 subframes are available for uplink transmission every 10 ms.
  • Uplink and downlink transmissions are separated in the frequency domain.
  • the UE In half-duplex FDD operation, the UE cannot transmit and receive at the same time while there is no such restriction in full-duplex FDD.
  • FIG. 9 shows an example of frame structure type 1.
  • Frame structure type 2 is applicable to FDD.
  • Supported uplink-downlink configurations are listed in Table 2, where for each subframe in a radio frame, "D" indicates that the subframe is reserved for downlink transmission, and "U” indicates sub A frame is reserved for uplink transmission and "S” indicates downlink pilot time slot (DwPTS), guard period (GP) and uplink pilot time slot (UpPTS).
  • DwPTS downlink pilot time slot
  • GP guard period
  • UpPTS uplink pilot time slot
  • FIG. 10 illustrates another example of the frame structure type 2.
  • FIG. 10 illustrates another example of the frame structure type 2.
  • Table 1 shows an example of the configuration of the special subframe.
  • Table 2 shows an example of an uplink-downlink configuration.
  • NPDCCH narrowband physical downlink control channel
  • the UE needs to monitor NPDCCH candidates (ie, set of NPDCCH candidates) as set by higher layer signaling for control information.
  • the monitoring may mean trying to decode respective NPDCCHs in the set according to all DCI formats monitored.
  • the set of NPDCCH candidates for monitoring may be defined as an NPDCCH search space.
  • the UE may perform monitoring using an identifier (eg, C-RNTI, P-RNTI, SC-RNTI, G-RNTI) corresponding to the corresponding NPDCCH search region.
  • the terminal may include a) Type1-NPDCCH common search space, b) Type2-NPDCCH common search space, and c) NPDCCH terminal-specific search region (NPDCCH).
  • NPDCCH NPDCCH terminal-specific search region
  • the terminal does not need to simultaneously monitor the NPDCCH terminal-specific search region and the Type1-NPDCCH common search region.
  • the terminal does not need to simultaneously monitor the NPDCCH terminal-specific search region and the Type2-NPDCCH common search region.
  • the UE does not need to simultaneously monitor the Type1-NPDCCH common search area and the Type2-NPDCCH common search area.
  • the NPDCCH search region at an aggregation level and a repetition level is defined by a set of NPDCCH candidates.
  • each of the NPDCCH candidates is repeated in R consecutive NB-IoT downlink subframes except for a subframe used for transmission of a system information (SI) message starting at subframe k.
  • SI system information
  • the aggregation and repetition levels defining the discovery region and the corresponding monitored NPDCCH candidates are replaced by substituting the RMAX value with the parameter al-Repetition-USS set by the higher layer.
  • the aggregation and repetition levels defining the search region and the corresponding monitored NPDCCH candidates replace the RMAX value with the parameter al-Repetition-CSS-Paging set by the higher layer. are listed together.
  • the aggregation and repetition levels defining the search region and the corresponding monitored NPDCCH candidates are listed as shown in Table 5 as the RMAX value is replaced by the parameter npdcch-MaxNumRepetitions-RA set by the higher layer. do.
  • k k b .
  • k b denotes a b-th consecutive NB-IoT downlink subframe from subframe k0, where b is ux R and u is 0, 1,... Means (R MAX / R) -1.
  • the subframe k0 means a subframe satisfying Equation 1.
  • G shown in Equation 1 is given by the higher layer parameter nPDCCH-startSF-UESS, Is given by the upper layer parameter nPDCCH-startSFoffset-UESS.
  • G shown in Equation 1 is given by a higher layer parameter nPDCCH-startSF-Type2CSS, Is given by the upper layer parameter nPDCCH-startSFoffset-Type2CSS.
  • k is k0 and is determined from the position of the NB-IoT paging opportunity subframe.
  • the terminal When the terminal is set by the upper layer as a PRB for monitoring the NPDCCH terminal-specific light color area, the terminal should monitor the NPDCCH terminal-specific search area in the PRB set by the higher layer. In this case, the terminal does not expect to receive NPSS, NSSS, and NPBCH in the corresponding PRB. On the other hand, if the PRB is not set by the higher layer, the terminal should monitor the NPDCCH terminal-specific search area in the same PRB as the NPSS / NSSS / NPBCH is detected.
  • the NB-IoT UE When the NB-IoT UE detects an NPDCCH having DCI format N0 (DCI format N0) ending in subframe n, and when transmission of the corresponding NPUSCH format 1 starts in subframe n + k, the UE Does not need to monitor the NPDCCH of any subframe starting in the range from subframe n + 1 to subframe n + k-1.
  • DCI format N0 DCI format N0
  • the NB-IoT terminal detects an NPDCCH having a DCI format N1 (DCI format N1) or a DCI format N2 (DCI format N2) ending in subframe n, and transmission of the corresponding NPDSCH starts in subframe n + k.
  • the UE does not need to monitor the NPDCCH of any subframe starting from the subframe n + 1 to the subframe n + k-1.
  • the NB-IoT UE detects an NPDCCH having DCI format N1 ending in subframe n, and when transmission of the corresponding NPUSCH format 2 starts in subframe n + k, the UE sub-starts from subframe n + 1. It is not necessary to monitor the NPDCCH of any subframe starting in the range up to frame n + k-1.
  • the NB-IoT UE detects an NPDCCH having a DCI format N1 for the "PDCCH order" (PDCCH order) ending in subframe n, and when transmission of the corresponding NPRACH starts in subframe n + k, the UE Does not need to monitor the NPDCCH of any subframe starting in the range from subframe n + 1 to subframe n + k-1.
  • the UE when the NB-IoT UE has an NPUSCH transmission ending in subframe n, the UE does not need to monitor the NPDCCH of any subframe starting from the subframe n + 1 to the subframe n + 3. .
  • the NB-IoT terminal is configured to monitor the NPDCCH candidate region of the NPDCCH discovery region. There is no need to monitor NPDCCH candidates.
  • the starting OFDM symbol for the NPDCCH is given by index l NPDCCHStart , in the first slot of subframe k.
  • the index l NPDCCHStart is given by the upper layer parameter eutaControlRegionSize.
  • the index l NPDCCHStart is zero.
  • DCI Format Downlink Control Information Format
  • DCI transmits downlink or uplink scheduling information for one cell and one RNTI.
  • RNTI is implicitly encoded in CRC.
  • DCI format N0 DCI format N0
  • DCI format N1 DCI format N1
  • DCI format N2 DCI format N2
  • the DCI format N0 is used for scheduling of the NPUSCH in one UL cell and may transmit the following information.
  • a flag for distinguishing between format N0 and format N1 (eg 1 bit), where value 0 may indicate format N0 and value 1 may indicate format N1.
  • Subcarrier indication (eg 6 bits)
  • Repetition number (e.g. 3 bits)
  • New data indicator (e.g. 1 bit)
  • DCI subframe repetition number (eg 2 bits)
  • DCI format N1 is used for the random access procedure initiated by scheduling of one NPDSCH codeword in one cell and NPDCCH order.
  • the DCI corresponding to the NPDCCH order may be carried by the NPDCCH.
  • the DCI format N1 may transmit the following information.
  • a flag for distinguishing between format N0 and format N1 (eg 1 bit), where value 0 may indicate format N0 and value 1 may indicate format N1.
  • the format N1 has a random access procedure initiated by the NPDCCH sequence only when the NPDCCH order indicator is set to '1', the cyclic redundancy check (CRC) of the format N1 is scrambled to C-RNTI, and all other fields are set as follows. Used for
  • Starting number of NPRACH repetitions (e.g. 2 bits)
  • Subcarrier indication of PRACH (eg 6 bits)
  • Repetition number (eg 4 bits)
  • New data indicator (e.g. 1 bit)
  • DCI subframe repetition number (eg 2 bits)
  • DCI format N2 is used for paging and direct indication, and may transmit the following information.
  • a flag (eg 1 bit) for distinguishing paging from direct indication, where value 0 may indicate direct indication and value 1 may indicate paging.
  • DCI format N2 is reserved information bits (reserved information bits for setting the same size as direct indication information (eg, 8 bits), format N2 having a flag value of 1). information bits).
  • DCI format N2 is used for resource allocation (e.g. 3 bits), modulation and coding scheme (e.g. 4 bits), repetition number (e.g. 4 bits), DCI subframe repetition number ( For example, 3 bits).
  • the 11 illustrates an SSB structure.
  • the UE may perform cell search, system information acquisition, beam alignment for initial access, DL measurement, etc. based on the SSB.
  • the SSB is mixed with a Synchronization Signal / Physical Broadcast Channel (SS / PBCH) block.
  • SS / PBCH Synchronization Signal / Physical Broadcast Channel
  • the SSB is composed of PSS, SSS, and PBCH.
  • the SSB is composed of four consecutive OFDM symbols, and PSS, PBCH, SSS / PBCH, and PBCH are transmitted for each OFDM symbol.
  • PSS and SSS consist of 1 OFDM symbol and 127 subcarriers, respectively, and PBCH consists of 3 OFDM symbols and 576 subcarriers.
  • Polar coding and quadrature phase shift keying (QPSK) are applied to the PBCH.
  • the PBCH consists of a data RE and a demodulation reference signal (DMRS) RE for each OFDM symbol.
  • DMRS demodulation reference signal
  • the cell search refers to a process in which the UE acquires time / frequency synchronization of a cell and detects a cell ID (eg, physical layer cell ID, PCID) of the cell.
  • PSS is used to detect a cell ID within a cell ID group
  • SSS is used to detect a cell ID group.
  • PBCH is used for SSB (time) index detection and half-frame detection.
  • the cell search process of the terminal can be summarized as shown in Table 6 below.
  • cell ID groups There are 336 cell ID groups, and three cell IDs exist for each cell ID group. There are a total of 1008 cell IDs, and the cell ID may be defined by Equation 2.
  • NcellID represents a cell ID (eg, PCID).
  • N (1) ID represents a cell ID group and is provided / obtained through SSS.
  • N (2) ID represents a cell ID in the cell ID group and is provided / obtained through the PSS.
  • PSS sequence dPSS (n) may be defined to satisfy the equation (3).
  • the SSS sequence dSSS (n) may be defined to satisfy Equation 4.
  • the SSB is transmitted periodically in accordance with SSB period (periodicity).
  • the SSB basic period assumed by the UE in initial cell search is defined as 20 ms.
  • the SSB period may be set to one of ⁇ 5ms, 10ms, 20ms, 40ms, 80ms, 160ms ⁇ by a network (eg, a base station).
  • a set of SSB bursts is constructed at the beginning of the SSB period.
  • the SSB burst set consists of a 5ms time window (ie, half-frame), and the SSB can be transmitted up to L times within the SS burst set.
  • the maximum number of transmissions L of the SSB may be given as follows according to the frequency band of the carrier wave. One slot includes up to two SSBs.
  • the time position of the SSB candidate in the SS burst set may be defined as follows according to the SCS.
  • the time position of the SSB candidate is indexed from 0 to L-1 in time order within the SSB burst set (ie, half-frame) (SSB index).
  • the terminal may acquire DL synchronization by detecting the SSB.
  • the terminal may identify the structure of the SSB burst set based on the detected SSB index, and thus detect the symbol / slot / half-frame boundary.
  • the number of the frame / half-frame to which the detected SSB belongs can be identified using SFN information and half-frame indication information.
  • the terminal may acquire 10-bit SFN information from the PBCH (s0 to s9). Six bits of the 10-bit SFN information are obtained from a master information block (MIB), and the remaining four bits are obtained from a PBCH TB (Transport Block).
  • MIB master information block
  • PBCH TB Transport Block
  • the terminal may acquire 1 bit half-frame indication information (c0). If the carrier frequency is 3 GHz or less, half-frame indication information may be implicitly signaled using PBCH DMRS.
  • the UE may acquire the SSB index based on the DMRS sequence and the PBCH payload.
  • SSB candidates are indexed from 0 to L-1 in chronological order within the SSB burst set (ie, half-frame).
  • the UE may acquire the AS- / NAS-information through the SI acquisition process.
  • the SI acquisition process may be applied to the UE in the RRC_IDLE state, the RRC_INACTIVE state, and the RRC_CONNECTED state.
  • the SI is divided into a master information block (MIB) and a plurality of system information blocks (SIB). SI other than the MIB may be referred to as Remaining Minimum System Information (RSI). See below for details.
  • MIB master information block
  • SIB system information blocks
  • SI other than the MIB may be referred to as Remaining Minimum System Information (RSI). See below for details.
  • RSI Remaining Minimum System Information
  • MIB includes information / parameters related to SIB1 (SystemInformationBlock1) reception and is transmitted through PBCH of SSB.
  • SIB1 SystemInformationBlock1
  • the UE assumes that the half-frame with SSB is repeated every 20 ms.
  • the UE may check whether a CORESET (Control Resource Set) exists for Type0-PDCCH common search space based on the MIB.
  • Type0-PDCCH common search space is a kind of PDCCH search space and is used to transmit PDCCH scheduling an SI message.
  • the UE may (i) a plurality of consecutive RBs and one or more consecutive symbols and (ii) a PDCCH opportunity based on information in the MIB (eg pdcch-ConfigSIB1). (Ie, time domain location for PDCCH reception).
  • pdcch-ConfigSIB1 provides information about a frequency position where SSB / SIB1 exists and a frequency range where SSB / SIB1 does not exist.
  • SIB1 contains information related to the availability and scheduling (eg transmission period, SI-window size) of the remaining SIBs (hereinafter, SIBx, x is an integer of 2 or more). For example, SIB1 may inform whether SIBx is periodically broadcast or provided by a request of a terminal by an on-demand scheme. When SIBx is provided by an on-demand scheme, SIB1 may include information necessary for the UE to perform an SI request. SIB1 is transmitted through PDSCH, PDCCH scheduling SIB1 is transmitted through Type0-PDCCH common search space, and SIB1 is transmitted through PDSCH indicated by the PDCCH.
  • SIBx is included in the SI message and transmitted through the PDSCH.
  • Each SI message is transmitted within a periodically occurring time window (ie, an SI-window).
  • a maximum of L SSBs may be transmitted in the SSB burst set, and the number / locations of actually transmitting SSBs may vary for each base station / cell.
  • the number / location where the SSB is actually transmitted is used for rate-matching and measurement, and information about the SSB actually transmitted is indicated as follows.
  • rate-matching it may be indicated through terminal-specific RRC signaling or RMSI.
  • UE-specific RRC signaling includes a full (eg, length L) bitmap in both the below 6 GHz and above 6 GHz frequency ranges.
  • the RMSI includes a full bitmap below 6GHz and a compressed bitmap as shown above.
  • information about the SSB actually transmitted using the group-bit map (8 bits) + the intra-group bitmap (8 bits) may be indicated.
  • resources indicated by UE-specific RRC signaling or RMSI eg, RE
  • PDSCH / PUSCH and the like may be rate-matched in consideration of SSB resources.
  • the network When in the RRC connected mode, the network (eg, base station) may indicate the set of SSBs to be measured within the measurement interval.
  • the SSB set may be indicated for each frequency layer. If there is no indication about the SSB set, the default SSB set is used.
  • the default SSB set includes all SSBs within the measurement interval.
  • the SSB set may be indicated using a full (eg, length L) bitmap of RRC signaling.
  • a default SSB set is used.
  • the UE may perform the DRX operation while performing the above-described procedures and / or methods.
  • a terminal configured with DRX may lower power consumption by discontinuously receiving a DL signal.
  • DRX may be performed in a Radio Resource Control (RRC) _IDLE state, an RRC_INACTIVE state, and an RRC_CONNECTED state.
  • RRC_IDLE and RRC_INACTIVE states the DRX is used to discontinuously receive the paging signal.
  • RRC_CONNECTED DRX the DRX performed in the RRC_CONNECTED state will be described (RRC_CONNECTED DRX).
  • the DRX cycle includes On Duration and Opportunity for DRX.
  • the DRX cycle defines the time interval in which On Duration repeats periodically.
  • On Duration indicates a time interval that the UE monitors to receive the PDCCH.
  • the UE performs PDCCH monitoring for On Duration. If there is a PDCCH successfully detected during PDCCH monitoring, the UE operates an inactivity timer and maintains an awake state. On the other hand, if there is no PDCCH successfully detected during PDCCH monitoring, the UE enters a sleep state after the On Duration ends. Therefore, when DRX is configured, PDCCH monitoring / reception may be performed discontinuously in the time domain in performing the above-described / proposed procedures and / or methods.
  • a PDCCH reception opportunity (eg, a slot having a PDCCH search space) may be set discontinuously according to the DRX configuration.
  • PDCCH monitoring / reception may be continuously performed in the time domain in performing the above-described / proposed procedure and / or method.
  • the PDCCH reception opportunity (eg, a slot having a PDCCH search space) may be continuously set.
  • PDCCH monitoring may be limited in the time interval set as the measurement gap.
  • Table 7 shows a procedure of UE related to DRX (RRC_CONNECTED state).
  • DRX configuration information is received through higher layer (eg, RRC) signaling, and whether DRX ON / OFF is controlled by the DRX command of the MAC layer. If DRX is configured, as illustrated in FIG. 12, the UE may discontinuously perform PDCCH monitoring in performing the procedure and / or method described / proposed in the present invention.
  • MAC-CellGroupConfig includes configuration information necessary to set a medium access control (MAC) parameter for a cell group.
  • the MAC-CellGroupConfig may also include configuration information regarding the DRX.
  • MAC-CellGroupConfig may include information as follows in defining DRX.
  • Value of drx-OnDurationTimer defines the length of the start section of the DRX cycle
  • Value of drx-InactivityTimer defines the length of time interval in which the UE wakes up after a PDCCH opportunity where a PDCCH indicating initial UL or DL data is detected.
  • Value of drx-HARQ-RTT-TimerDL Defines the length of the maximum time interval after DL initial transmission is received until DL retransmission is received.
  • Value of drx-HARQ-RTT-TimerDL Defines the length of the maximum time interval after a grant for UL initial transmission is received until a grant for UL retransmission is received.
  • drx-LongCycleStartOffset Defines the length of time and start time of the DRX cycle
  • drx-ShortCycle defines the length of time of the short DRX cycle
  • the UE maintains a wake-up state and performs PDCCH monitoring at every PDCCH opportunity.
  • MIB-NB masterinformationblock-narrowband
  • SIB1-NB systeminformationblock1-narrowband
  • CRS cell specific reference signal or common reference signal
  • ARFCN absolute radio-frequency channel number
  • PRB physical resource block
  • PRG precoding resource block group
  • PCI physical cell identifier
  • EARFCN E-UTRA absolute radio frequency channel number
  • RRM radio resource management
  • RSRQ reference signal received quality
  • TBS transport block size
  • TDD / FDD time division duplex / frequency division duplex
  • the NB-IoT provides access to network services via E-UTRA with a channel bandwidth limited to 200 kHz.
  • the NB-IoT inband operation operates inband when using resource block (s) within a normal E-UTRA carrier.
  • the NB-IoT guard band operation operates in guard band when using resource block (s) not used within the guard band of the E-UTRA carrier.
  • NB-IoT standalone operation NB-IoT operates standalone when using its spectrum. For example, the spectrum currently used by the GERAN system on behalf of one or more GSM carriers and the spectrum scattered for potential IoT deployment.
  • Anchor carrier In NB-IoT, a carrier assumes that NPSS / NSSS / NPBCH / SIB-NB or NPSS / NSSS / NPBCH is transmitted for TDD.
  • Non-anchor carrier In NB-IoT, a carrier that does not assume that the terminal transmits NPSS / NSSS / NPBCH / SIB-NB or TSS for TDD or NPSS / NSSS / NPBCH.
  • Channel raster The minimum unit from which a terminal reads a resource.
  • the channel raster has a value of 100 kHz.
  • '/' Described herein may be interpreted as 'and / or', and 'A and / or B' may be interpreted as having the same meaning as 'including at least one of A or (and / or) B'. Can be.
  • Narrowband (NB) -LTE is a system for supporting low complexity and low power consumption with system BW corresponding to 1 PRB of LTE system. This may be used as a communication method for implementing the Internet of things (IoT) by supporting devices such as machine-type communication (MTC) in a cellular system.
  • IoT Internet of things
  • MTC machine-type communication
  • OFDM parameters such as LTE subcarrier spacing of the existing LTE, there is an advantage that the frequency can be efficiently used by allocating 1 PRB to the legacy LTE band for NB-LTE without additional band allocation.
  • the physical channel of NB-LTE is defined as NPSS / NSSS, NPBCH, NPDCCH / NEPDCCH, NPDSCH, etc., and N is added to distinguish from LTE.
  • MPDCCH which is a control channel used in MTC, also exists.
  • the base station indicates the total number of subframes to be scheduled through the corresponding DCI. This is determined based on the maxNumberOfSchedSubframes-Format0B-r14 value transmitted through RRC signaling.
  • the base station informs one HARQ process number through the HARQ process number field in the corresponding DCI.
  • HARQ process numbers are determined in ascending order according to the total number of subframes to be scheduled.
  • New data indicator (NDI) and redundancy version (RV) are delivered using 1 bit for each subframe.
  • MCS / resource allocation / timing offset is commonly applied.
  • the present invention is based on the multiple subframe scheduling introduced in the LTE LAA and proposes methods to be characteristically introduced in LTE NB-IoT, or other methods having advantages in terms of battery saving and resource utilization.
  • the method proposed in this specification uses an expression of multiple TB scheduling.
  • the term 'monitoring the search space' used in the present invention means decoding the NPDCCH as much as a specific area according to the DCI format to be received through the corresponding search space, and then scrambling the corresponding CRC to a predetermined RNTI value in advance. The process of checking whether the value is correct.
  • DCI formats N0, N1, and N2 referred to herein mean DCI formats N0, N1, and N2 described in the 3GPP TS 36.212 standard.
  • the multiple TB scheduling proposed by the present invention is characterized by the non-BL (Band reduced and low cost) terminal operating in MTC (Machine Type Communication) or CE (Coverage Enhancement) mode as well as NB-IoT or repeated transmission of the same TB. It can also be applied to the system.
  • MTC Machine Type Communication
  • CE Chip Enhancement
  • the channel / signal name of the NB-IoT system is described as an example, which may be reinterpreted as a channel / signal used for the same purpose in the other systems listed above.
  • NPDCCH, NPDSCH, NPUSCH, NPUSCH format 1, and NPUSCH format 2 may be replaced with MPDCCH, PDSCH, PUSCH / PUCCH, PUSCH, and PUCCH in MTC, respectively.
  • 17 shows an example of an operation flowchart of a terminal performing multiple TB scheduling of one or more physical channels / signals to which the method proposed in the present specification can be applied. 17 is merely for convenience of description and does not limit the scope of the present invention.
  • FIG. 17a is a flowchart illustrating UL transmission of a terminal and FIG. 17b is a DL reception of a terminal.
  • a terminal receives configuration information on multi-TB scheduling from a base station.
  • the terminal receives a DCI for multi-TB scheduling from the base station.
  • the terminal transmits UL data to the base station based on the DCI.
  • the terminal then checks whether all scheduled TBs have been transmitted.
  • the terminal performs a procedure of transmitting the above UL data.
  • the terminal receives configuration information for multi-TB scheduling from the base station.
  • the terminal receives a DCI for multi-TB scheduling from the base station.
  • the terminal receives DL data from the base station based on the DCI.
  • the terminal checks whether all scheduled TBs have been received.
  • the terminal performs the procedure of receiving the above DL data.
  • the terminal checks whether feedback transmission is required.
  • the terminal transmits the HARQ-ACK to the base station.
  • 18 shows an example of an operation flowchart of a base station performing multiple TB scheduling of one or more physical channels / signals to which the method proposed in this specification can be applied. 18 is merely for convenience of description and does not limit the scope of the invention.
  • FIG. 18 The content of FIG. 18 is the same as the procedure described with reference to FIG. 17, but only the content of FIG. 17 and the subject are changed to the base station.
  • FIG. 19 illustrates an example of signaling between a base station and a terminal that performs multiple TB scheduling of one or more physical channels / signals to which the method proposed in the present specification can be applied. 19 is merely for convenience of description and does not limit the scope of the present invention. Similarly, since the contents of FIG. 19 are the same as those of FIGS. 17 and 18, specific contents will be described with reference to FIGS. 17 and 18.
  • the 2-HARQ capable terminal detects the multi-TB scheduling DCI while monitoring the search space in which the multi-TB scheduling DCI is transmitted, and multi-TB scheduling grant (eg, DL / DL or If UL / UL or DL / UL or UL / DL) is included, the 2 HARQ capable UEs exist from the subframe detecting the corresponding multi TB scheduling DCI to the subframe before the transmission and reception of the NPDSCH or NPUSCH indicated by the corresponding DCI (UE). specific) can be set to expect that the DCI for the terminal does not come in the search spaces.
  • multi-TB scheduling grant eg, DL / DL or If UL / UL or DL / UL or UL / DL
  • a scheduling DCI may be configured to expect that a DCI for a corresponding UE does not come in (UE specific) search spaces existing from a subframe before the transmission and reception of a PDSCH or PUSCH indicated by the corresponding DCI.
  • the UE may be configured to monitor (UE specific) search spaces existing after the timing at which the transmission and reception is completed.
  • the UE may be configured to monitor the fallback DCI (eg, DCI scheduling only a single TB) while at least one HARQ process is not expired.
  • the HARQ RTT timer may be expired when the HARQ-feedback transmission / reception for the scheduled shared channel is completed in view of the physical layer.
  • a special purpose DCI may be configured to be monitored even when transmission on a scheduled shared channel is not completed or all HARQ-feedbacks are not completed.
  • a DCI monitoring interval for early ACK (HARQ-feedback for the corresponding shared channel before repeated transmission is completed and NACK may not be reported separately).
  • This operation may be different according to the duplex type (e.g., half duplex or full duplex) of the terminal. For example, in the case of half duplex, it may be set that the DCI for the corresponding UE is not transmitted in the (UE specific) search space until all the scheduled (N) PDSCH / (N) PUSCH transmission and reception are completed.
  • the time / frequency position of the HARQ-feedback UL resource corresponding to each (N) PDSCH is the last of the plurality of (N) PDSCHs. It may be determined as a value derived from (N) PDSCH.
  • the ACK / NACK delay value for a plurality of (N) PDSCHs is set to be counted in symbol (or subframe or slot) unit from the last symbol (or subframe or slot) of the NPDSCH indicated by the multi TB scheduling DCI.
  • MTC it may be set that ACK / NACK delay values for a plurality of PDSCHs are indicated through multi TB scheduling DCI.
  • the last PDSCH of the plurality of PDSCHs is counted in symbol (or subframe or slot) unit from the last symbol (or subframe or slot) transmitted.
  • the last PDSCH among the plurality of PDSCHs may be defined in the spec. As a specific value (e.g., 4 ms) from the last symbol (or subframe or slot) transmitted.
  • the PUCCH resource offset for transmitting ACK / NACK may be set to be indicated for each PUCCH resource when ACK / NACK for a plurality of PDSCHs is configured to be transmitted to TDM (ie, frequency domain resource), or one You can specify that the value is instructed and all use the same value for the PUCCH resource.
  • TDM ie, frequency domain resource
  • a specific multi TB scheduling DCI may indicate a case where all of the DCIs indicate initial transmissions
  • a case may be considered in which a combination of initial transmissions and retransmissions is indicated or both indicate retransmissions.
  • the TBS included in the DCI is only used to indicate the initial transmission for each HARQ process ID to reduce the payload size of the multi TB scheduling DCI or to interpret a specific field (eg, TBS field) for other purposes. You can promise that the terminal reads the field.
  • the grant indicates retransmission for each HARQ process ID, it can be set to use the existing TBS information transmitted using the same HARQ process as it is.
  • the TBS field may be utilized for other purposes.
  • a scheduling delay value between each (N) PDSCH / (N) PUSCH is indicated using a TBS field.
  • the TBS value of DCI is used to indicate the TBS of the original transmission TB, and the TBS of the retransmission TB is applied to the same TBS used for the previous transmission. It can be interpreted as.
  • the HARQ process index for each TB may be individually transmitted in the scheduling order, or only HARQ process ID requesting the retransmission may be indicated in the scheduling order.
  • the remaining initial transmission can be set to be used sequentially from the smallest number of HARQ process IDs among the HARQ process IDs except for the HARQ process occupied for retransmission. If the max HARQ process is exceeded, a modular function using the max HARQ process is applied. Can be set back to zero.
  • the above-mentioned 'specific DCI field' is a parameter that can maintain a previous grant value corresponding to the corresponding HARQ process ID when the HARQ process ID indicates retransmission instead of the initial transmission for each HARQ process ID.
  • the corresponding field value may be limited only when the UE can know.
  • the terminal when the terminal receives the retransmission grant after missing the initial transmission grant, the terminal does not know the specific field value of the previous grant corresponding to the corresponding HARQ process ID, so that the specific of the current grant (eg, retransmission grant) It may be desirable to follow the field value.
  • parameters that should always follow the value indicated in the current DCI may include scheduling delay, redundancy version (RV), repetition number, etc. in terms of UL grant, and scheduling delay, repetition number, HARQ-ACK resource, in terms of DL grant. , DCI subframe repetition number, and the like.
  • the situation in which the DCI field is used for another purpose is performed for all HARQ process IDs transmitted through the DCI. This may correspond to a case where the base station instructs retransmission. If initial transmission and retransmission are mixed for a plurality of HARQ process IDs transmitted through a specific DCI, it is preferable that the corresponding DCI field must perform an original function for initial transmission.
  • the current multi-scheduling DCI is indicated by mixing initial transmission and retransmission for each HARQ process ID, the previous single / multi scheduling DCI field value and the current multi-scheduling DCI field value for the HARQ process ID corresponding to the retransmission, and the initial value
  • a method of jointly using / calculating a current multi-scheduling DCI field value corresponding to another HARQ process ID for transmission may be considered to set a retransmission resource.
  • the TB corresponding to the HARQ process ID indicated to be retransmitted to the current DCI may be used by referring to TBS, MCS, etc. in the previous DCI field value corresponding to the same HARQ process ID.
  • the TB corresponding to the HARQ process ID indicated for initial transmission in the current DCI may calculate the code rate through the TBS, MCS, and resource assignment field of the current DCI field.
  • the code rate value calculated for the initial transmission is a value determined by determining the channel state of the NPDSCH or the NPUSCH indicating the new transmission. It may be desirable to set the code rate value as closely as possible.
  • the size of the resource to which the TB corresponding to the HARQ process ID instructed to retransmit is transmitted is the code rate of the initial transmission TB in the current DCI field (TBS of the current DCI, MCS, resource assignment (time / frequency / repetitive transmission, etc.). It can be determined by the resource size that can achieve the code rate that is closest to the value calculated based on the information. Characteristically, the frequency domain of the resource may be fixed and set to change in the time domain.
  • FIG. 20 assumes that DCI t1 is transmitted at T1, TBS t1 , MCS t1 , and RA t1 are transmitted to DCI, and both HARQ process ID # 0 and # 1 are indicated as initial transmission.
  • DCI t2 is transmitted at the time T2
  • TBS t2 , MCS t2 , RA t2 is transmitted to the DCI
  • HARQ process ID # 2 is the initial transmission
  • HARQ process ID # 0 is retransmission
  • the indicated case is shown.
  • RA is the resource assignment mentioned above.
  • TBS, MCS, etc. can be set to use TBS t1 , MCS t1 , and the code rate at time T2 is TBS. Since it is CR t2 calculated by t2 , MCS t2 and RA t2 , the resource size for achieving the closest code rate can be calculated using TBS t1 and MCS t2 . In the case of FIG. 20, the corresponding resource size is expressed as RA ′ t2 .
  • FIG. 20 illustrates a case in which a TBS value is transmitted using a TBS value of a previous grant corresponding to the same HARQ process ID during retransmission.
  • the base station may be configured to scale to an appropriate code rate value in anticipation of combining with the earlier transmission since this transmission is retransmission.
  • the size of the resource to which the TB corresponding to the HARQ process ID to which the UE is instructed to retransmit is transmitted is the code rate of the initial transmission TB in the current DCI field (TBS, MCS, resource assignment of the current DCI (time / frequency / repetitive transmission). And the size of a resource that can achieve the code rate that is closest to the scaled code rate value.
  • HARQ process ID is expressed as a bitmap for all HARQ process IDs, or when a method of indicating one HARQ process ID and subsequently determining the HARQ process ID of TB in ascending order, HARQ process Regardless of the ID order, a method may be considered in which initial transmission TBs precede and retransmission TBs backward.
  • a specific multi TB scheduling DCI may indicate that the random access procedure is initiated by indicating the (N) PDCCH order.
  • multi TB scheduling DCI can also be configured to introduce a flag that can indicate (N) PDCCH order.
  • it may be set that DL grant and / or UL grant are indicated together.
  • the (N) PDCCH order may be used for its original purpose.
  • the terminal monitors a confirmation message or legacy DCI transmitted to confirm whether the UE should continuously monitor the search space to which the multi TB scheduling DCI is transmitted through (N) PDCCH order based random access procedure (eg, MSG4). Or, it may be set to receive a fall back message from the base station to instruct to monitor by changing the DCI payload size to the legacy DCI payload size to the terminal without changing the search space.
  • N PDCCH order based random access procedure
  • the terminal may be configured to operate to detect the legacy DCI rather than the multi TB scheduling DCI until the random access procedure ends. have.
  • the UE monitors the confirmation message or the legacy DCI transmitted search space to monitor the search space in which the multi TB scheduling DCI is transmitted through the DCI or the RRC message from the base station, or does not change the search space.
  • the terminal may be configured to receive a fall back message or the like instructing the UE to monitor the DCI payload size to be changed to the legacy DCI payload size.
  • the UE may continue to monitor DCI for multi TB scheduling until the procedure is completed. However, it may be assumed that multi TB of the DCI is used only for downlink scheduling.
  • the (N) PUSCH is transmitted according to the RAR (Random Access Response) indication of the MSG2
  • the base station since the base station may request retransmission of the (N) PUSCH, the section that assumes only downlink scheduling is first transmitted after the MSG2 ( N) until the transmission of the PUSCH is completed (or completed and the interval including the additional Xms).
  • the meaning of the fallback operation may be instructed to monitor the search space in which legacy DCI is transmitted, or may be instructed to change the DCI payload size that the UE intends to receive to legacy DCI payload size without monitoring the search space. It may mean that.
  • fallback is indicated by including a specific 1 bit field in DCI for multi TB scheduling. If the terminal is instructed to fallback through the corresponding field, the terminal is for the legacy DCI that exists from the time after receiving the DCI or after the transmission and reception of one or a plurality of DL / UL grant scheduled by the DCI. You can set it to monitor the search space.
  • an offset time of a specific value may be added in consideration of the DCI interpretation delay of the UE.
  • the terminal may perform a fallback operation when exchanging information necessary for the RRC release process with the base station.
  • the fallback operation may be performed. (Where X is a predetermined value or indicated by a base station)
  • the UE may be instructed from the base station to monitor the search space in which the fallback DCI is transmitted at a specific period or to detect the DCI using the payload size of the fallback DCI. If a fallback DCI is detected in a predetermined period, the search space in which the multi TB scheduling DCI is transmitted may be set not to be monitored for a specific time or may be configured to detect the DCI using a legacy DCI payload size for a specific time. have.
  • the specific time may be added to the offset time of a specific value in consideration of the DCI interpretation delay of the terminal.
  • the UE may set that the fallback operation is performed when the maximum HARQ process ID number that can be included in the multi TB scheduling DCI in the next search space is increased or decreased, or when the HARQ process ID becomes a specific value.
  • the number of HARQ processes that are dynamically instructed may be applied to DCI monitoring after an offset time of a specific value in consideration of the DCI interpretation delay of the UE.
  • 21 is a flowchart illustrating an operation method of a terminal for monitoring a search space proposed in the present specification.
  • FIG. 21 illustrates a method of operating a terminal for monitoring a search space (SS) in a wireless communication system supporting NB (NarrowBand) -Internet of Things (IoT).
  • SS search space
  • IoT Internet of Things
  • the UE monitors a multi-TB (Downlink Control Information) scheduling downlink control information (DCI) including control information indicating whether a physical downlink control channel (PDCCH) order is indicated in the search space ( S2110).
  • DCI Downlink Control Information
  • the terminal When the control information indicates the PDCCH order, the terminal performs a random access procedure with a base station (S2120).
  • the multi-TB scheduling DCI may include at least one of a downlink grant or an uplink grant.
  • the random access procedure may be performed by Contention Free Random Access (CFRA) or Contention Based Random Access (CBRA).
  • CFRA Contention Free Random Access
  • CBRA Contention Based Random Access
  • the random access procedure includes (1) transmitting a PRACH preamble to a base station, (2) receiving a random access response (RAR) for the PRACH preamble from the base station, and (3 4) transmitting an uplink signal to the base station based on the RAR, and (4) receiving a response to the uplink signal from the base station.
  • RAR random access response
  • the CFRA performs the procedures of (1) and (2) above, and the CBRA performs the procedures of (1) to (4) above.
  • the UE does not include a downlink grant or an uplink grant in the multi-TB scheduling DCI (ie, only a PDCCH order is indicated), until the end of the random access procedure.
  • Monitoring can be performed for legacy legacy DCI.
  • the terminal may receive information on whether to continue monitoring the search space of the multi-TB scheduling DCI from the base station.
  • FIG. 22 illustrates a block diagram of a wireless communication device to which the methods proposed herein can be applied.
  • a wireless communication system includes a base station 2210 and a plurality of terminals 2220 located in a base station area.
  • the base station and the terminal may each be represented by a wireless device.
  • the base station includes a processor 2211, a memory 2212, and an RF module 2213.
  • the processor 2211 implements the functions, processes, and / or methods proposed in FIGS. 1 to 21. Layers of the air interface protocol may be implemented by a processor.
  • the memory is connected to the processor and stores various information for driving the processor.
  • the RF module is coupled to the processor to transmit and / or receive radio signals.
  • the terminal includes a processor 2221, a memory 2222, and an RF module 2223.
  • the processor implements the functions, processes and / or methods proposed in FIGS. 1 to 21.
  • Layers of the air interface protocol may be implemented by a processor.
  • the memory is connected to the processor and stores various information for driving the processor.
  • the RF module is coupled to the processor to transmit and / or receive radio signals.
  • the memories 2212 and 2222 may be inside or outside the processors 2211 and 2221, and may be connected to the processor by various well-known means.
  • the base station and / or the terminal may have a single antenna or multiple antennas.
  • Antennas 2214 and 2224 function to transmit and receive wireless signals.
  • FIG. 23 is another example of a block diagram of a wireless communication device to which the methods proposed herein may be applied.
  • a wireless communication system includes a base station 2310 and a plurality of terminals 2320 located in a base station area.
  • the base station may be represented by a transmitting device, the terminal may be represented by a receiving device, and vice versa.
  • the base station and the terminal are a processor (processor, 2311, 2321), memory (memory, 2314, 2324), one or more Tx / Rx RF module (radio frequency module, 2315, 2325), Tx processor (2312, 2232), Rx processor ( 2313 and 2323, and antennas 2316 and 2326.
  • the processor implements the salping functions, processes and / or methods above.
  • upper layer packets from the core network are provided to the processor 2311.
  • the processor implements the functionality of the L2 layer.
  • the processor provides the terminal 2320 with multiplexing and radio resource allocation between the logical channel and the transport channel, and is responsible for signaling to the terminal.
  • the transmit (TX) processor 2312 implements various signal processing functions for the L1 layer (ie, the physical layer).
  • the signal processing function facilitates forward error correction (FEC) in the terminal and includes coding and interleaving.
  • FEC forward error correction
  • the encoded and modulated symbols are divided into parallel streams, each stream mapped to an OFDM subcarrier, multiplexed with a reference signal (RS) in the time and / or frequency domain, and using an Inverse Fast Fourier Transform (IFFT).
  • RS reference signal
  • IFFT Inverse Fast Fourier Transform
  • the OFDM stream is spatially precoded to produce multiple spatial streams.
  • Each spatial stream may be provided to different antennas 2316 via separate Tx / Rx modules (or transceivers 2315).
  • Each Tx / Rx module can modulate an RF carrier with each spatial stream for transmission.
  • each Tx / Rx module (or transceiver 2325) receives a signal through each antenna 2326 of each Tx / Rx module.
  • Each Tx / Rx module recovers information modulated onto an RF carrier and provides it to a receive (RX) processor 2323.
  • the RX processor implements the various signal processing functions of layer 1.
  • the RX processor may perform spatial processing on the information to recover any spatial stream destined for the terminal. If multiple spatial streams are directed to the terminal, it may be combined into a single OFDMA symbol stream by multiple RX processors.
  • the RX processor uses fast Fourier transform (FFT) to convert the OFDMA symbol stream from the time domain to the frequency domain.
  • the frequency domain signal includes a separate OFDMA symbol stream for each subcarrier of the OFDM signal.
  • the symbols and reference signal on each subcarrier are recovered and demodulated by determining the most likely signal placement points sent by the base station. Such soft decisions may be based on channel estimate values. Soft decisions are decoded and deinterleaved to recover the data and control signals originally transmitted by the base station on the physical channel.
  • the data and control signals are provided to the processor 2321.
  • the UL (communication from terminal to base station) is processed at base station 2310 in a manner similar to that described with respect to receiver functionality at terminal 2320.
  • Each Tx / Rx module 2325 receives a signal through each antenna 2326.
  • Each Tx / Rx module provides an RF carrier and information to the RX processor 2323.
  • the processor 2321 may be associated with a memory 2324 that stores program code and data.
  • the memory may be referred to as a computer readable medium.
  • the mobile device may include a smart phone, a smart pad, a wearable device (eg, smart watch, smart glasses), a portable computer (eg, a notebook, etc.).
  • the mobile device may be referred to as a mobile station (MS), a user terminal (UT), a mobile subscriber station (MSS), a subscriber station (SS), an advanced mobile station (AMS), or a wireless terminal (WT).
  • MS mobile station
  • UT user terminal
  • MSS mobile subscriber station
  • SS subscriber station
  • AMS advanced mobile station
  • WT wireless terminal
  • the portable device 100 includes an antenna unit 108, a communication unit 110, a control unit 120, a memory unit 130, a power supply unit 140a, an interface unit 140b, and an input / output unit 140c. ) May be included.
  • the antenna unit 108 may be configured as part of the communication unit 110.
  • the communication unit 110 may transmit and receive signals (eg, data, control signals, etc.) with other wireless devices and base stations.
  • the controller 120 may control various components of the mobile device 100 to perform various operations.
  • the control unit 120 may include an application processor (AP).
  • the memory unit 130 may store data / parameters / programs / codes / commands necessary for driving the portable device 100. In addition, the memory unit 130 may store input / output data / information and the like.
  • the power supply unit 140a supplies power to the portable device 100 and may include a wired / wireless charging circuit, a battery, and the like.
  • the interface unit 140b may support the connection of the mobile device 100 to another external device.
  • the interface unit 140b may include various ports (eg, audio input / output port and video input / output port) for connecting to an external device.
  • the input / output unit 140c may receive or output image information / signal, audio information / signal, data, and / or information input from a user.
  • the input / output unit 140c may include a camera, a microphone, a user input unit, a display unit 140d, a speaker, and / or a haptic module.
  • the input / output unit 140c obtains information / signals (eg, touch, text, voice, image, and video) input from the user, and the obtained information / signal is stored in the memory unit 130. Can be stored.
  • the communication unit 110 may convert the information / signal stored in the memory into a wireless signal, and directly transmit the converted wireless signal to another wireless device or to the base station.
  • the communication unit 110 may receive a radio signal from another wireless device or a base station, and then restore the received radio signal to original information / signal.
  • the restored information / signal may be stored in the memory unit 130 and then output in various forms (eg, text, voice, image, video, heptic) through the input / output unit 140c.
  • Robots can be classified into industrial, medical, household, military, etc. according to the purpose or field of use.
  • the robot 100 may include a communication unit 110, a control unit 120, a memory unit 130, an input / output unit 140a, a sensor unit 140b, and a driving unit 140c.
  • the communication unit 110 may transmit and receive signals (eg, driving information, control signals, etc.) with other wireless devices, other robots, or external devices such as a control server.
  • the controller 120 may control various components of the robot 100 to perform various operations.
  • the memory unit 130 may store data / parameters / programs / codes / commands supporting various functions of the robot 100.
  • the input / output unit 140a may obtain information from the outside of the robot 100, and output information to the outside of the robot 100.
  • the input / output unit 140a may include a camera, a microphone, a user input unit, a display unit, a speaker, and / or a haptic module.
  • the sensor unit 140b may obtain internal information, surrounding environment information, user information, and the like of the robot 100.
  • the sensor unit 140b may include a proximity sensor, an illumination sensor, an acceleration sensor, a magnetic sensor, a gyro sensor, an inertial sensor, an IR sensor, a fingerprint sensor, an ultrasonic sensor, an optical sensor, a microphone, a radar, and the like.
  • the driver 140c may perform various physical operations such as moving a robot joint.
  • the driving unit 140c may allow the robot 100 to travel on the ground or to fly in the air.
  • the driving unit 140c may include an actuator, a motor, a wheel, a brake, a propeller, and the like.
  • Embodiments according to the present invention may be implemented by various means, for example, hardware, firmware, software, or a combination thereof.
  • an embodiment of the present invention may include one or more application specific integrated circuits (ASICs), digital signal processors (DSPs), digital signal processing devices (DSPDs), programmable logic devices (PLDs), and FPGAs ( field programmable gate arrays), processors, controllers, microcontrollers, microprocessors, and the like.
  • ASICs application specific integrated circuits
  • DSPs digital signal processors
  • DSPDs digital signal processing devices
  • PLDs programmable logic devices
  • FPGAs field programmable gate arrays
  • an embodiment of the present invention may be implemented in the form of a module, procedure, function, etc. that performs the functions or operations described above.
  • the software code may be stored in memory and driven by the processor.
  • the memory may be located inside or outside the processor, and may exchange data with the processor by various known means.

Landscapes

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  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Mobile Radio Communication Systems (AREA)

Abstract

본 명세서는 NB-IoT를 지원하는 무선 통신 시스템에서 검색 공간(SS)을 모니터링하기 위한 방법을 제공한다. 보다 구체적으로, 단말에 의해 수행되는 방법은 PDCCH(Physical Downlink Control Channel) 오더(order)의 지시 여부를 나타내는 제어 정보를 포함하는 멀티(multi)-TB(Transport Block) 스케쥴링 DCI(Downlink Control Information)를 상기 검색 공간에서 모니터링하는 단계; 및 상기 제어 정보가 PDCCH order를 지시하는 경우, 기지국과 임의 접속 절차를 수행하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

Description

무선 통신 시스템에서 검색 공간을 모니터링하기 위한 방법 및 이를 위한 장치
본 명세서는 무선 통신 시스템에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 NB-IoT를 지원하는 무선 통신 시스템에서 검색 공간을 모니터링하기 위한 방법 및 이를 위한 장치에 관한 것이다.
이동 통신 시스템은 사용자의 활동성을 보장하면서 음성 서비스를 제공하기 위해 개발되었다. 그러나 이동통신 시스템은 음성뿐 아니라 데이터 서비스까지 영역을 확장하였으며, 현재에는 폭발적인 트래픽의 증가로 인하여 자원의 부족 현상이 야기되고 사용자들이 보다 고속의 서비스에 대한 요구하므로, 보다 발전된 이동 통신 시스템이 요구되고 있다.
차세대 이동 통신 시스템의 요구 조건은 크게 폭발적인 데이터 트래픽의 수용, 사용자 당 전송률의 획기적인 증가, 대폭 증가된 연결 디바이스 개수의 수용, 매우 낮은 단대단 지연(End-to-End Latency), 고에너지 효율을 지원할 수 있어야 한다. 이를 위하여 이중 연결성(Dual Connectivity), 대규모 다중 입출력(Massive MIMO: Massive Multiple Input Multiple Output), 전이중(In-band Full Duplex), 비직교 다중접속(NOMA: Non-Orthogonal Multiple Access), 초광대역(Super wideband) 지원, 단말 네트워킹(Device Networking) 등 다양한 기술들이 연구되고 있다.
본 명세서는 cellular IoT (internet of things)를 지원하는 NB-IoT 시스템에서 Multi TB scheduling을 지원할 때 DCI 필드 정의 및 검색 공간(search space)을 모니터링하는 방법을 제공함에 목적이 있다.
또한, 본 명세서는 Multi TB scheduling DCI에 PDCCH order의 지시 여부를 나타내는 정보를 통해 임의 접속 절차를 수행하는 방법을 제공함에 목적이 있다.
본 발명에서 이루고자 하는 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 명세서는 NB(NarrowBand)-IoT(Internet of Things)를 지원하는 무선 통신 시스템에서 검색 공간(search space, SS)을 모니터링하기 위한 방법에 있어서, 단말에 의해 수행되는 방법은 PDCCH(Physical Downlink Control Channel) 오더(order)의 지시 여부를 나타내는 제어 정보를 포함하는 멀티(multi)-TB(Transport Block) 스케쥴링 DCI(Downlink Control Information)를 상기 검색 공간에서 모니터링하는 단계; 및 상기 제어 정보가 PDCCH order를 지시하는 경우, 기지국과 임의 접속 절차를 수행하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 명세서에서 상기 멀티-TB 스케쥴링 DCI는 하향링크 그랜트(downlink grant) 또는 상향링크 그랜트(uplink grant) 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 명세서에서 상기 임의 접속 절차는, PRACH 프리앰블(preamble)을 기지국으로 전송하는 단계; 및 상기 PRACH 프리앰블에 대한 임의 접속 응답(Random Access Response, RAR)을 상기 기지국으로부터 수신하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 명세서에서 상기 임의 접속 절차는, 상기 RAR에 기초하여 상기 기지국으로 상향링크 신호를 전송하는 단계; 및 상기 상향링크 신호에 대한 응답을 상기 기지국으로부터 수신하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 명세서는 상기 멀티-TB 스케쥴링 DCI에 하향링크 그랜트(downlink grant) 또는 상향링크 그랜트(uplink grant)가 포함되지 않은 경우, 상기 임의 접속 절차의 종료 시까지 레거시(legacy) DCI에 대한 모니터링을 수행하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 명세서는 상기 멀티-TB 스케쥴링 DCI의 검색 공간에 대한 모니터링 지속 여부에 대한 정보를 상기 기지국으로부터 수신하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 명세서에서 상기 멀티-TB 스케쥴링 DCI는 C-RNTI(Cell specific Radio Network Temporary Identifier)에 의해 스크램블되는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 명세서는 NB(NarrowBand)-IoT(Internet of Things)를 지원하는 무선 통신 시스템에서 검색 공간(search space, SS)을 모니터링하기 위한 단말에 있어서, 무선 신호를 전송하기 위한 전송기; 무선 신호를 수신하기 위한 수신기; 및 상기 전송기 및 수신기를 제어하는 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는 PDCCH(Physical Downlink Control Channel) 오더(order)의 지시 여부를 나타내는 제어 정보를 포함하는 멀티(multi)-TB(Transport Block) 스케쥴링 DCI(Downlink Control Information)를 상기 검색 공간에서 모니터링하며; 및 상기 제어 정보가 PDCCH order를 지시하는 경우, 기지국과 임의 접속 절차를 수행하도록 제어하는 것을 특징으로 한다.
본 명세서는 Multi TB scheduling DCI의 검색 공간에 대한 모니터링 지속 여부에 대한 정보를 제공함으로써, 단말의 불필요한 DCI에 대한 BD를 줄일 수 있어 결과적으로, 단말의 전력 소모를 줄일 수 있는 효과가 있다.
본 발명에서 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 발명에 관한 이해를 돕기 위해 상세한 설명의 일부로 포함되는, 첨부 도면은 본 발명에 대한 실시예를 제공하고, 상세한 설명과 함께 본 발명의 기술적 특징을 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 증강현실 전자 디바이스의 사시도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 AI 장치(100)를 나타낸다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 AI 서버(200)를 나타낸다.
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 AI 시스템을 나타낸다.
도 5는 LTE 무선 프레임 구조의 일례를 나타낸 도이다.
도 6은 하향링크 슬롯에 대한 자원 그리드의 일례를 나타낸 도이다.
도 7은 하향링크 서브프레임 구조의 일례를 나타낸다.
도 8은 상향링크 서브프레임 구조의 일례를 나타낸다.
도 9는 프레임 구조 유형 1의 일례를 나타낸다.
도 10은 프레임 구조 유형 2의 또 다른 일례를 나타낸 도이다.
도 11은 SSB 구조를 예시한다.
도 12는 SSB 전송을 예시한다.
도 13은 단말이 DL 시간 동기에 관한 정보를 획득하는 것을 예시한다.
도 14는 시스템 정보(SI) 획득 과정을 예시한다.
도 15는 실제로 전송되는 SSB(SSB_tx)를 알려주는 방법을 예시한다.
도 16은 DRX 사이클을 예시한다.
도 17은 본 명세서에서 제안하는 방법이 적용될 수 있는 하나 이상의 물리 채널/신호의 idle mode PUR 전송을 수행하는 단말의 동작 순서도의 일 예를 나타낸다.
도 18은 본 명세서에서 제안하는 방법이 적용될 수 있는 하나 이상의 물리 채널/신호의 idle mode PUR 전송을 수행하는 기지국의 동작 순서도의 일 예를 나타낸다.
도 19는 본 명세서에서 제안하는 방법이 적용될 수 있는 하나 이상의 물리 채널/신호의 idle mode PUR 송수신을 수행하는 기지국과 단말 간의 시그널링의 일 예를 나타낸다.
도 20은 본 명세서에서 제안하는 멀티-스케쥴링 DCI에 HARQ process ID 별로 초기 전송과 재전송이 함께 지시되는 방법의 일례를 나타낸다.
도 21은 본 명세서에서 제안하는 검색 공간을 모니터링하기 위한 단말의 동작 방법을 나타낸 순서도이다.
도 22는 본 명세서에서 제안하는 방법들이 적용될 수 있는 무선 통신 장치의 블록 구성도를 예시한다.
도 23은 본 명세서에서 제안하는 방법들이 적용될 수 있는 무선 통신 장치의 블록 구성도의 또 다른 예시이다.
도 24는 본 발명에 적용되는 휴대 기기를 예시한다.
도 25는 본 발명에 적용되는 로봇을 예시한다.
이하, 본 발명에 따른 바람직한 실시 형태를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다. 첨부된 도면과 함께 이하에 개시될 상세한 설명은 본 발명의 예시적인 실시형태를 설명하고자 하는 것이며, 본 발명이 실시될 수 있는 유일한 실시형태를 나타내고자 하는 것이 아니다. 이하의 상세한 설명은 본 발명의 완전한 이해를 제공하기 위해서 구체적 세부사항을 포함한다. 그러나, 당업자는 본 발명이 이러한 구체적 세부사항 없이도 실시될 수 있음을 안다.
몇몇 경우, 본 발명의 개념이 모호해지는 것을 피하기 위하여 공지의 구조 및 장치는 생략되거나, 각 구조 및 장치의 핵심기능을 중심으로 한 블록도 형식으로 도시될 수 있다.
본 명세서에서 기지국은 단말과 직접적으로 통신을 수행하는 네트워크의 종단 노드(terminal node)로서의 의미를 갖는다. 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 단말과의 통신을 위해 수행되는 다양한 동작들은 기지국 또는 기지국 이외의 다른 네트워크 노드들에 의해 수행될 수 있음은 자명하다. '기지국(BS: Base Station)'은 고정국(fixed station), Node B, eNB(evolved-NodeB), BTS(base transceiver system), 액세스 포인트(AP: Access Point) 등의 용어에 의해 대체될 수 있다. 또한, '단말(Terminal)'은 고정되거나 이동성을 가질 수 있으며, UE(User Equipment), MS(Mobile Station), UT(user terminal), MSS(Mobile Subscriber Station), SS(Subscriber Station), AMS(Advanced Mobile Station), WT(Wireless terminal), MTC(Machine-Type Communication) 장치, M2M(Machine-to-Machine) 장치, D2D(Device-to-Device) 장치 등의 용어로 대체될 수 있다.
이하에서, 하향링크(DL: downlink)는 기지국에서 단말로의 통신을 의미하며, 상향링크(UL: uplink)는 단말에서 기지국으로의 통신을 의미한다. 하향링크에서 송신기는 기지국의 일부이고, 수신기는 단말의 일부일 수 있다. 상향링크에서 송신기는 단말의 일부이고, 수신기는 기지국의 일부일 수 있다.
이하의 설명에서 사용되는 특정 용어들은 본 발명의 이해를 돕기 위해서 제공된 것이며, 이러한 특정 용어의 사용은 본 발명의 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), NOMA(non-orthogonal multiple access) 등과 같은 다양한 무선 접속 시스템에 이용될 수 있다. CDMA는 UTRA(universal terrestrial radio access)나 CDMA2000과 같은 무선 기술(radio technology)로 구현될 수 있다. TDMA는 GSM(global system for mobile communications)/GPRS(general packet radio service)/EDGE(enhanced data rates for GSM evolution)와 같은 무선 기술로 구현될 수 있다. OFDMA는 IEEE 802.11 (Wi-Fi), IEEE 802.16 (WiMAX), IEEE 802-20, E-UTRA(evolved UTRA) 등과 같은 무선 기술로 구현될 수 있다. UTRA는 UMTS(universal mobile telecommunications system)의 일부이다. 3GPP(3rd generation partnership project) LTE(long term evolution)은 E-UTRA를 사용하는 E-UMTS(evolved UMTS)의 일부로써, 하향링크에서 OFDMA를 채용하고 상향링크에서 SC-FDMA를 채용한다. LTE-A(advanced)는 3GPP LTE의 진화이다.
본 발명의 실시예들은 무선 접속 시스템들인 IEEE 802, 3GPP 및 3GPP2 중 적어도 하나에 개시된 표준 문서들에 의해 뒷받침될 수 있다. 즉, 본 발명의 실시예들 중 본 발명의 기술적 사상을 명확히 드러내기 위해 설명하지 않은 단계들 또는 부분들은 상기 문서들에 의해 뒷받침될 수 있다. 또한, 본 문서에서 개시하고 있는 모든 용어들은 상기 표준 문서에 의해 설명될 수 있다.
설명을 명확하게 하기 위해, 3GPP LTE/LTE-A를 위주로 기술하지만 본 발명의 기술적 특징이 이에 제한되는 것은 아니다.
5G 시나리오
5G의 세 가지 주요 요구 사항 영역은 (1) 개선된 모바일 광대역 (Enhanced Mobile Broadband, eMBB) 영역, (2) 다량의 머신 타입 통신 (massive Machine Type Communication, mMTC) 영역 및 (3) 초-신뢰 및 저 지연 통신 (Ultra-reliable and Low Latency Communications, URLLC) 영역을 포함한다.
일부 사용 예(Use Case)는 최적화를 위해 다수의 영역들이 요구될 수 있고, 다른 사용 예는 단지 하나의 핵심 성능 지표 (Key Performance Indicator, KPI)에만 포커싱될 수 있다. 5G는 이러한 다양한 사용 예들을 유연하고 신뢰할 수 있는 방법으로 지원하는 것이다.
eMBB는 기본적인 모바일 인터넷 액세스를 훨씬 능가하게 하며, 풍부한 양방향 작업, 클라우드 또는 증강 현실에서 미디어 및 엔터테인먼트 애플리케이션을 커버한다. 데이터는 5G의 핵심 동력 중 하나이며, 5G 시대에서 처음으로 전용 음성 서비스를 볼 수 없을 수 있다. 5G에서, 음성은 단순히 통신 시스템에 의해 제공되는 데이터 연결을 사용하여 응용 프로그램으로서 처리될 것이 기대된다. 증가된 트래픽 양(volume)을 위한 주요 원인들은 콘텐츠 크기의 증가 및 높은 데이터 전송률을 요구하는 애플리케이션 수의 증가이다. 스트리밍 서비스 (오디오 및 비디오), 대화형 비디오 및 모바일 인터넷 연결은 더 많은 장치가 인터넷에 연결될수록 더 널리 사용될 것이다. 이러한 많은 응용 프로그램들은 사용자에게 실시간 정보 및 알림을 푸쉬하기 위해 항상 켜져 있는 연결성이 필요하다. 클라우드 스토리지 및 애플리케이션은 모바일 통신 플랫폼에서 급속히 증가하고 있으며, 이것은 업무 및 엔터테인먼트 모두에 적용될 수 있다. 그리고, 클라우드 스토리지는 상향링크 데이터 전송률의 성장을 견인하는 특별한 사용 예이다. 5G는 또한 클라우드의 원격 업무에도 사용되며, 촉각 인터페이스가 사용될 때 우수한 사용자 경험을 유지하도록 훨씬 더 낮은 단-대-단(end-to-end) 지연을 요구한다. 엔터테인먼트 예를 들어, 클라우드 게임 및 비디오 스트리밍은 모바일 광대역 능력에 대한 요구를 증가시키는 또 다른 핵심 요소이다. 엔터테인먼트는 기차, 차 및 비행기와 같은 높은 이동성 환경을 포함하는 어떤 곳에서든지 스마트폰 및 태블릿에서 필수적이다. 또 다른 사용 예는 엔터테인먼트를 위한 증강 현실 및 정보 검색이다. 여기서, 증강 현실은 매우 낮은 지연과 순간적인 데이터 양을 필요로 한다.
또한, 가장 많이 예상되는 5G 사용 예 중 하나는 모든 분야에서 임베디드 센서를 원활하게 연결할 수 있는 기능 즉, mMTC에 관한 것이다. 2020년까지 잠재적인 IoT 장치들은 204 억 개에 이를 것으로 예측된다. 산업 IoT는 5G가 스마트 도시, 자산 추적(asset tracking), 스마트 유틸리티, 농업 및 보안 인프라를 가능하게 하는 주요 역할을 수행하는 영역 중 하나이다.
URLLC는 주요 인프라의 원격 제어 및 자체-구동 차량(self-driving vehicle)과 같은 초 신뢰 / 이용 가능한 지연이 적은 링크를 통해 산업을 변화시킬 새로운 서비스를 포함한다. 신뢰성과 지연의 수준은 스마트 그리드 제어, 산업 자동화, 로봇 공학, 드론 제어 및 조정에 필수적이다.
다음으로, 다수의 사용 예들에 대해 보다 구체적으로 살펴본다.
5G는 초당 수백 메가 비트에서 초당 기가 비트로 평가되는 스트림을 제공하는 수단으로 FTTH (fiber-to-the-home) 및 케이블 기반 광대역 (또는 DOCSIS)을 보완할 수 있다. 이러한 빠른 속도는 가상 현실과 증강 현실뿐 아니라 4K 이상(6K, 8K 및 그 이상)의 해상도로 TV를 전달하는데 요구된다. VR(Virtual Reality) 및 AR(Augmented Reality) 애플리케이션들은 거의 몰입형(immersive) 스포츠 경기를 포함한다. 특정 응용 프로그램은 특별한 네트워크 설정이 요구될 수 있다. 예를 들어, VR 게임의 경우, 게임 회사들이 지연을 최소화하기 위해 코어 서버를 네트워크 오퍼레이터의 에지 네트워크 서버와 통합해야 할 수 있다.
자동차(Automotive)는 차량에 대한 이동 통신을 위한 많은 사용 예들과 함께 5G에 있어 중요한 새로운 동력이 될 것으로 예상된다. 예를 들어, 승객을 위한 엔터테인먼트는 동시의 높은 용량과 높은 이동성 모바일 광대역을 요구한다. 그 이유는 미래의 사용자는 그들의 위치 및 속도와 관계 없이 고품질의 연결을 계속해서 기대하기 때문이다. 자동차 분야의 다른 활용 예는 증강 현실 대시보드이다. 이는 운전자가 앞면 창을 통해 보고 있는 것 위에 어둠 속에서 물체를 식별하고, 물체의 거리와 움직임에 대해 운전자에게 말해주는 정보를 겹쳐서 디스플레이 한다. 미래에, 무선 모듈은 차량들 간의 통신, 차량과 지원하는 인프라구조 사이에서 정보 교환 및 자동차와 다른 연결된 디바이스들(예를 들어, 보행자에 의해 수반되는 디바이스들) 사이에서 정보 교환을 가능하게 한다. 안전 시스템은 운전자가 보다 안전한 운전을 할 수 있도록 행동의 대체 코스들을 안내하여 사고의 위험을 낮출 수 있게 한다. 다음 단계는 원격 조종되거나 자체 운전 차량(self-driven vehicle)이 될 것이다. 이는 서로 다른 자체 운전 차량들 사이 및 자동차와 인프라 사이에서 매우 신뢰성이 있고, 매우 빠른 통신을 요구한다. 미래에, 자체 운전 차량이 모든 운전 활동을 수행하고, 운전자는 차량 자체가 식별할 수 없는 교통 이상에만 집중하도록 할 것이다. 자체 운전 차량의 기술적 요구 사항은 트래픽 안전을 사람이 달성할 수 없을 정도의 수준까지 증가하도록 초 저 지연과 초고속 신뢰성을 요구한다.
스마트 사회(smart society)로서 언급되는 스마트 도시와 스마트 홈은 고밀도 무선 센서 네트워크로 임베디드될 것이다. 지능형 센서의 분산 네트워크는 도시 또는 집의 비용 및 에너지-효율적인 유지에 대한 조건을 식별할 것이다. 유사한 설정이 각 가정을 위해 수행될 수 있다. 온도 센서, 창 및 난방 컨트롤러, 도난 경보기 및 가전 제품들은 모두 무선으로 연결된다. 이러한 센서들 중 많은 것들이 전형적으로 낮은 데이터 전송 속도, 저전력 및 저비용이다. 하지만, 예를 들어, 실시간 HD 비디오는 감시를 위해 특정 타입의 장치에서 요구될 수 있다.
열 또는 가스를 포함한 에너지의 소비 및 분배는 고도로 분산화되고 있어, 분산 센서 네트워크의 자동화된 제어가 요구된다. 스마트 그리드는 정보를 수집하고 이에 따라 행동하도록 디지털 정보 및 통신 기술을 사용하여 이런 센서들을 상호 연결한다. 이 정보는 공급 업체와 소비자의 행동을 포함할 수 있으므로, 스마트 그리드가 효율성, 신뢰성, 경제성, 생산의 지속 가능성 및 자동화된 방식으로 전기와 같은 연료들의 분배를 개선하도록 할 수 있다. 스마트 그리드는 지연이 적은 다른 센서 네트워크로 볼 수도 있다.
건강 부문은 이동 통신의 혜택을 누릴 수 있는 많은 응용 프로그램을 보유하고 있다. 통신 시스템은 멀리 떨어진 곳에서 임상 진료를 제공하는 원격 진료를 지원할 수 있다. 이는 거리에 대한 장벽을 줄이는데 도움을 주고, 거리가 먼 농촌에서 지속적으로 이용하지 못하는 의료 서비스들로의 접근을 개선시킬 수 있다. 이는 또한 중요한 진료 및 응급 상황에서 생명을 구하기 위해 사용된다. 이동 통신 기반의 무선 센서 네트워크는 심박수 및 혈압과 같은 파라미터들에 대한 원격 모니터링 및 센서들을 제공할 수 있다.
무선 및 모바일 통신은 산업 응용 분야에서 점차 중요해지고 있다. 배선은 설치 및 유지 비용이 높다. 따라서, 케이블을 재구성할 수 있는 무선 링크들로의 교체 가능성은 많은 산업 분야에서 매력적인 기회이다. 그러나, 이를 달성하는 것은 무선 연결이 케이블과 비슷한 지연, 신뢰성 및 용량으로 동작하는 것과, 그 관리가 단순화될 것이 요구된다. 낮은 지연과 매우 낮은 오류 확률은 5G로 연결될 필요가 있는 새로운 요구 사항이다.
물류(logistics) 및 화물 추적(freight tracking)은 위치 기반 정보 시스템을 사용하여 어디에서든지 인벤토리(inventory) 및 패키지의 추적을 가능하게 하는 이동 통신에 대한 중요한 사용 예이다. 물류 및 화물 추적의 사용 예는 전형적으로 낮은 데이터 속도를 요구하지만 넓은 범위와 신뢰성 있는 위치 정보가 필요하다.
인공 지능(AI: Artificial Intelligence)
인공 지능은 인공적인 지능 또는 이를 만들 수 있는 방법론을 연구하는 분야를 의미하며, 머신 러닝(기계 학습, Machine Learning)은 인공 지능 분야에서 다루는 다양한 문제를 정의하고 그것을 해결하는 방법론을 연구하는 분야를 의미한다. 머신 러닝은 어떠한 작업에 대하여 꾸준한 경험을 통해 그 작업에 대한 성능을 높이는 알고리즘으로 정의하기도 한다.
인공 신경망(ANN: Artificial Neural Network)은 머신 러닝에서 사용되는 모델로써, 시냅스의 결합으로 네트워크를 형성한 인공 뉴런(노드)들로 구성되는, 문제 해결 능력을 가지는 모델 전반을 의미할 수 있다. 인공 신경망은 다른 레이어의 뉴런들 사이의 연결 패턴, 모델 파라미터를 갱신하는 학습 과정, 출력값을 생성하는 활성화 함수(Activation Function)에 의해 정의될 수 있다.
인공 신경망은 입력층(Input Layer), 출력층(Output Layer), 그리고 선택적으로 하나 이상의 은닉층(Hidden Layer)를 포함할 수 있다. 각 층은 하나 이상의 뉴런을 포함하고, 인공 신경망은 뉴런과 뉴런을 연결하는 시냅스를 포함할 수 있다. 인공 신경망에서 각 뉴런은 시냅스를 통해 입력되는 입력 신호들, 가중치, 편향에 대한 활성 함수의 함숫값을 출력할 수 있다.
모델 파라미터는 학습을 통해 결정되는 파라미터를 의미하며, 시냅스 연결의 가중치와 뉴런의 편향 등이 포함된다. 그리고, 하이퍼파라미터는 머신 러닝 알고리즘에서 학습 전에 설정되어야 하는 파라미터를 의미하며, 학습률(Learning Rate), 반복 횟수, 미니 배치 크기, 초기화 함수 등이 포함된다.
인공 신경망의 학습의 목적은 손실 함수를 최소화하는 모델 파라미터를 결정하는 것으로 볼 수 있다. 손실 함수는 인공 신경망의 학습 과정에서 최적의 모델 파라미터를 결정하기 위한 지표로 이용될 수 있다.
머신 러닝은 학습 방식에 따라 지도 학습(Supervised Learning), 비지도 학습(Unsupervised Learning), 강화 학습(Reinforcement Learning)으로 분류할 수 있다.
지도 학습은 학습 데이터에 대한 레이블(label)이 주어진 상태에서 인공 신경망을 학습시키는 방법을 의미하며, 레이블이란 학습 데이터가 인공 신경망에 입력되는 경우 인공 신경망이 추론해 내야 하는 정답(또는 결과 값)을 의미할 수 있다. 비지도 학습은 학습 데이터에 대한 레이블이 주어지지 않는 상태에서 인공 신경망을 학습시키는 방법을 의미할 수 있다. 강화 학습은 어떤 환경 안에서 정의된 에이전트가 각 상태에서 누적 보상을 최대화하는 행동 혹은 행동 순서를 선택하도록 학습시키는 학습 방법을 의미할 수 있다.
인공 신경망 중에서 복수의 은닉층을 포함하는 심층 신경망(DNN: Deep Neural Network)으로 구현되는 머신 러닝을 딥 러닝(심층 학습, Deep Learning)이라 부르기도 하며, 딥 러닝은 머신 러닝의 일부이다. 이하에서, 머신 러닝은 딥 러닝을 포함하는 의미로 사용된다.
로봇(Robot)
로봇은 스스로 보유한 능력에 의해 주어진 일을 자동으로 처리하거나 작동하는 기계를 의미할 수 있다. 특히, 환경을 인식하고 스스로 판단하여 동작을 수행하는 기능을 갖는 로봇을 지능형 로봇이라 칭할 수 있다.
로봇은 사용 목적이나 분야에 따라 산업용, 의료용, 가정용, 군사용 등으로 분류할 수 있다.
로봇은 액츄에이터 또는 모터를 포함하는 구동부를 구비하여 로봇 관절을 움직이는 등의 다양한 물리적 동작을 수행할 수 있다. 또한, 이동 가능한 로봇은 구동부에 휠, 브레이크, 프로펠러 등이 포함되어, 구동부를 통해 지상에서 주행하거나 공중에서 비행할 수 있다.
자율 주행(Self-Driving, Autonomous-Driving)
자율 주행은 스스로 주행하는 기술을 의미하며, 자율 주행 차량은 사용자의 조작 없이 또는 사용자의 최소한의 조작으로 주행하는 차량(Vehicle)을 의미한다.
예컨대, 자율 주행에는 주행중인 차선을 유지하는 기술, 어댑티브 크루즈 컨트롤과 같이 속도를 자동으로 조절하는 기술, 정해진 경로를 따라 자동으로 주행하는 기술, 목적지가 설정되면 자동으로 경로를 설정하여 주행하는 기술 등이 모두 포함될 수 있다.
차량은 내연 기관만을 구비하는 차량, 내연 기관과 전기 모터를 함께 구비하는 하이브리드 차량, 그리고 전기 모터만을 구비하는 전기 차량을 모두 포괄하며, 자동차뿐만 아니라 기차, 오토바이 등을 포함할 수 있다.
이때, 자율 주행 차량은 자율 주행 기능을 가진 로봇으로 볼 수 있다.
확장 현실(XR: eXtended Reality)
확장 현실은 가상 현실(VR: Virtual Reality), 증강 현실(AR: Augmented Reality), 혼합 현실(MR: Mixed Reality)을 총칭한다. VR 기술은 현실 세계의 객체나 배경 등을 CG 영상으로만 제공하고, AR 기술은 실제 사물 영상 위에 가상으로 만들어진 CG 영상을 함께 제공하며, MR 기술은 현실 세계에 가상 객체들을 섞고 결합시켜서 제공하는 컴퓨터 그래픽 기술이다.
MR 기술은 현실 객체와 가상 객체를 함께 보여준다는 점에서 AR 기술과 유사하다. 그러나, AR 기술에서는 가상 객체가 현실 객체를 보완하는 형태로 사용되는 반면, MR 기술에서는 가상 객체와 현실 객체가 동등한 성격으로 사용된다는 점에서 차이점이 있다.
XR 기술은 HMD(Head-Mount Display), HUD(Head-Up Display), 휴대폰, 태블릿 PC, 랩탑, 데스크탑, TV, 디지털 사이니지 등에 적용될 수 있고, XR 기술이 적용된 장치를 XR 장치(XR Device)라 칭할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 증강현실 전자 디바이스의 사시도이다.
도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 전자 디바이스는 프레임(100), 제어부(200) 및 디스플레이부(300)를 포함할 수 있다.
전자 디바이스는 글라스 타입(smart glass)으로 마련될 수 있다. 글라스 타입의 전자 디바이스는 인체의 두부에 착용 가능하도록 구성되며, 이를 위한 프레임(케이스, 하우징 등)(100)을 구비할 수 있다. 프레임(100)은 착용이 용이하도록 플렉서블 재질로 형성될 수 있다.
프레임(100)은 두부에 지지되며, 각종 부품들이 장착되는 공간을 마련한다. 도시된 바와 같이, 프레임(100)에는 제어부(200), 사용자 입력부(130) 또는 음향 출력부(140) 등과 같은 전자부품이 장착될 수 있다. 또한, 프레임(100)에는 좌안 및 우안 중 적어도 하나를 덮는 렌즈가 착탈 가능하게 장착될 수 있다.
프레임(100)은 도면에 도시된 바와 같이, 사용자의 신체 중 안면에 착용되는 안경 형태를 가질 수 있으나, 이에 반드시 한정되는 것은 아니고, 사용자의 안면에 밀착되어 착용되는 고글 등의 형태를 가질 수도 있다.
이와 같은 프레임(100)은 적어도 하나의 개구부를 구비하는 전면 프레임(110)과 전면 프레임(110)과 교차하는 제1 방향(y)으로 연장되어 서로 나란한 한 쌍의 측면 프레임(120)을 포함할 수 있다.
제어부(200)는 전자 디바이스에 구비되는 각종 전자부품을 제어하도록 마련된다.
제어부(200)는 사용자에게 보여지는 이미지 또는 이미지가 연속되는 영상을 생성할 수 있다. 제어부(200)는 이미지를 발생시키는 이미지 소스 패널과 이미지 소스 패널에서 발생된 빛을 확산 및 수렴하는 복수의 렌즈 등을 포함할 수 있다.
제어부(200)는 두 측면 프레임(120) 중 어느 하나의 측면 프레임(120)에 고정될 수 있다. 예를 들어, 제어부(200)는 어느 하나의 측면 프레임(120) 내측 또는 외측에 고정되거나, 어느 하나의 측면 프레임(120)의 내부에 내장되어 일체로 형성될 수 있다. 또는 제어부(200)가 전면 프레임(110)에 고정되거나 전자 디바이스와 별도로 마련될 수도 있다.
디스플레이부(300)는 헤드 마운티드 디스플레이(Head Mounted Display, HMD) 형태로 구현될 수 있다. HMD 형태란, 두부에 장착되어, 사용자의 눈 앞에 직접 영상을 보여주는 디스플레이 방식을 말한다. 사용자가 전자 디바이스를 착용하였을 때, 사용자의 눈 앞에 직접 영상을 제공할 수 있도록, 디스플레이부(300)는 좌안 및 우안 중 적어도 하나에 대응되게 배치될 수 있다. 본 도면에서는, 사용자의 우안을 향하여 영상을 출력할 수 있도록, 디스플레이부(300)가 우안에 대응되는 부분에 위치한 것을 예시하고 있다.
디스플레이부(300)는 사용자가 외부 환경을 시각적으로 인지하면서, 동시에 제어부(200)에서 생성된 이미지가 사용자에게 보이도록 사용자할 수 있다. 예를 들어, 디스플레이부(300)는 프리즘을 이용하여 디스플레이 영역에 이미지를 투사할 수 있다.
그리고 디스플레이부(300)는 투사된 이미지와 전방의 일반 시야(사용자가 눈을 통하여 바라보는 범위)가 동시에 보이도록 하기 위해 투광성으로 형성될 수 있다. 예를 들어, 디스플레이부(300)는 반투명일 수 있으며, 글라스(glass)를 포함하는 광학 소자로 형성될 수 있다.
그리고 디스플레이부(300)는 전면 프레임(110)에 포함된 개구부에 삽입되어 고정되거나, 개부구의 배면[즉 개구부와 사용자 사이]에 위치하여, 전면 프레임(110)에 고정될 수 있다. 도면에는 디스플레이부(300)가 개구부의 배면에 위치하여, 전면 프레임(110)에 고정된 경우를 일 예로 도시하였지만, 이와 달리 디스플레이부(300)는 프레임(100)의 다양한 위치에 배치 및 고정될 수 있다.
전자 디바이스는 도 1에 도시된 바와 같이, 제어부(200)에서 이미지에 대한 이미지 광을 디스플레이부(300)의 일측으로 입사시키면, 이미지광이 디스플레이부(300)를 통하여 타측으로 출사되어, 제어부(200)에서 생성된 이미지를 사용자에게 보이도록 할 수 있다.
이에 따라, 사용자는 프레임(100)의 개구부를 통하여 외부 환경을 보면서 동시에 제어부(200)에서 생성된 이미지를 함께 볼 수 있게 된다. 즉, 디스플레이부(300)를 통하여 출력되는 영상은 일반 시야와 오버랩(overlap)되어 보일 수 있다. 전자 디바이스는 이러한 디스플레이 특성을 이용하여 현실의 이미지나 배경에 가상 이미지를 겹쳐서 하나의 영상으로 보여주는 증강현실(Augmented Reality, AR)을 제공할 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 AI 장치(100)를 나타낸다.
AI 장치(100)는 TV, 프로젝터, 휴대폰, 스마트폰, 데스크탑 컴퓨터, 노트북, 디지털방송용 단말기, PDA(personal digital assistants), PMP(portable multimedia player), 네비게이션, 태블릿 PC, 웨어러블 장치, 셋톱박스(STB), DMB 수신기, 라디오, 세탁기, 냉장고, 데스크탑 컴퓨터, 디지털 사이니지, 로봇, 차량 등과 같은, 고정형 기기 또는 이동 가능한 기기 등으로 구현될 수 있다.
도 2를 참조하면, 단말기(100)는 통신부(110), 입력부(120), 러닝 프로세서(130), 센싱부(140), 출력부(150), 메모리(170) 및 프로세서(180) 등을 포함할 수 있다.
통신부(110)는 유무선 통신 기술을 이용하여 다른 AI 장치(100a 내지 100e)나 AI 서버(200) 등의 외부 장치들과 데이터를 송수신할 수 있다. 예컨대, 통신부(110)는 외부 장치들과 센서 정보, 사용자 입력, 학습 모델, 제어 신호 등을 송수신할 수 있다.
이때, 통신부(110)가 이용하는 통신 기술에는 GSM(Global System for Mobile communication), CDMA(Code Division Multi Access), LTE(Long Term Evolution), 5G, WLAN(Wireless LAN), Wi-Fi(Wireless-Fidelity), 블루투스(Bluetooth™), RFID(Radio Frequency Identification), 적외선 통신(Infrared Data Association; IrDA), ZigBee, NFC(Near Field Communication) 등이 있다.
입력부(120)는 다양한 종류의 데이터를 획득할 수 있다.
이때, 입력부(120)는 영상 신호 입력을 위한 카메라, 오디오 신호를 수신하기 위한 마이크로폰, 사용자로부터 정보를 입력 받기 위한 사용자 입력부 등을 포함할 수 있다. 여기서, 카메라나 마이크로폰을 센서로 취급하여, 카메라나 마이크로폰으로부터 획득한 신호를 센싱 데이터 또는 센서 정보라고 할 수도 있다.
입력부(120)는 모델 학습을 위한 학습 데이터 및 학습 모델을 이용하여 출력을 획득할 때 사용될 입력 데이터 등을 획득할 수 있다. 입력부(120)는 가공되지 않은 입력 데이터를 획득할 수도 있으며, 이 경우 프로세서(180) 또는 러닝 프로세서(130)는 입력 데이터에 대하여 전처리로써 입력 특징점(input feature)을 추출할 수 있다.
러닝 프로세서(130)는 학습 데이터를 이용하여 인공 신경망으로 구성된 모델을 학습시킬 수 있다. 여기서, 학습된 인공 신경망을 학습 모델이라 칭할 수 있다. 학습 모델은 학습 데이터가 아닌 새로운 입력 데이터에 대하여 결과 값을 추론해 내는데 사용될 수 있고, 추론된 값은 어떠한 동작을 수행하기 위한 판단의 기초로 이용될 수 있다.
이때, 러닝 프로세서(130)는 AI 서버(200)의 러닝 프로세서(240)과 함께 AI 프로세싱을 수행할 수 있다.
이때, 러닝 프로세서(130)는 AI 장치(100)에 통합되거나 구현된 메모리를 포함할 수 있다. 또는, 러닝 프로세서(130)는 메모리(170), AI 장치(100)에 직접 결합된 외부 메모리 또는 외부 장치에서 유지되는 메모리를 사용하여 구현될 수도 있다.
센싱부(140)는 다양한 센서들을 이용하여 AI 장치(100) 내부 정보, AI 장치(100)의 주변 환경 정보 및 사용자 정보 중 적어도 하나를 획득할 수 있다.
이때, 센싱부(140)에 포함되는 센서에는 근접 센서, 조도 센서, 가속도 센서, 자기 센서, 자이로 센서, 관성 센서, RGB 센서, IR 센서, 지문 인식 센서, 초음파 센서, 광 센서, 마이크로폰, 라이다, 레이더 등이 있다.
출력부(150)는 시각, 청각 또는 촉각 등과 관련된 출력을 발생시킬 수 있다.
이때, 출력부(150)에는 시각 정보를 출력하는 디스플레이부, 청각 정보를 출력하는 스피커, 촉각 정보를 출력하는 햅틱 모듈 등이 포함될 수 있다.
메모리(170)는 AI 장치(100)의 다양한 기능을 지원하는 데이터를 저장할 수 있다. 예컨대, 메모리(170)는 입력부(120)에서 획득한 입력 데이터, 학습 데이터, 학습 모델, 학습 히스토리 등을 저장할 수 있다.
프로세서(180)는 데이터 분석 알고리즘 또는 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 결정되거나 생성된 정보에 기초하여, AI 장치(100)의 적어도 하나의 실행 가능한 동작을 결정할 수 있다. 그리고, 프로세서(180)는 AI 장치(100)의 구성 요소들을 제어하여 결정된 동작을 수행할 수 있다.
이를 위해, 프로세서(180)는 러닝 프로세서(130) 또는 메모리(170)의 데이터를 요청, 검색, 수신 또는 활용할 수 있고, 상기 적어도 하나의 실행 가능한 동작 중 예측되는 동작이나, 바람직한 것으로 판단되는 동작을 실행하도록 AI 장치(100)의 구성 요소들을 제어할 수 있다.
이때, 프로세서(180)는 결정된 동작을 수행하기 위하여 외부 장치의 연계가 필요한 경우, 해당 외부 장치를 제어하기 위한 제어 신호를 생성하고, 생성한 제어 신호를 해당 외부 장치에 전송할 수 있다.
프로세서(180)는 사용자 입력에 대하여 의도 정보를 획득하고, 획득한 의도 정보에 기초하여 사용자의 요구 사항을 결정할 수 있다.
이때, 프로세서(180)는 음성 입력을 문자열로 변환하기 위한 STT(Speech To Text) 엔진 또는 자연어의 의도 정보를 획득하기 위한 자연어 처리(NLP: Natural Language Processing) 엔진 중에서 적어도 하나 이상을 이용하여, 사용자 입력에 상응하는 의도 정보를 획득할 수 있다.
이때, STT 엔진 또는 NLP 엔진 중에서 적어도 하나 이상은 적어도 일부가 머신 러닝 알고리즘에 따라 학습된 인공 신경망으로 구성될 수 있다. 그리고, STT 엔진 또는 NLP 엔진 중에서 적어도 하나 이상은 러닝 프로세서(130)에 의해 학습된 것이나, AI 서버(200)의 러닝 프로세서(240)에 의해 학습된 것이거나, 또는 이들의 분산 처리에 의해 학습된 것일 수 있다.
프로세서(180)는 AI 장치(100)의 동작 내용이나 동작에 대한 사용자의 피드백 등을 포함하는 이력 정보를 수집하여 메모리(170) 또는 러닝 프로세서(130)에 저장하거나, AI 서버(200) 등의 외부 장치에 전송할 수 있다. 수집된 이력 정보는 학습 모델을 갱신하는데 이용될 수 있다.
프로세서(180)는 메모리(170)에 저장된 응용 프로그램을 구동하기 위하여, AI 장치(100)의 구성 요소들 중 적어도 일부를 제어할 수 있다. 나아가, 프로세서(180)는 상기 응용 프로그램의 구동을 위하여, AI 장치(100)에 포함된 구성 요소들 중 둘 이상을 서로 조합하여 동작시킬 수 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 AI 서버(200)를 나타낸다.
도 3을 참조하면, AI 서버(200)는 머신 러닝 알고리즘을 이용하여 인공 신경망을 학습시키거나 학습된 인공 신경망을 이용하는 장치를 의미할 수 있다. 여기서, AI 서버(200)는 복수의 서버들로 구성되어 분산 처리를 수행할 수도 있고, 5G 네트워크로 정의될 수 있다. 이때, AI 서버(200)는 AI 장치(100)의 일부의 구성으로 포함되어, AI 프로세싱 중 적어도 일부를 함께 수행할 수도 있다.
AI 서버(200)는 통신부(210), 메모리(230), 러닝 프로세서(240) 및 프로세서(260) 등을 포함할 수 있다.
통신부(210)는 AI 장치(100) 등의 외부 장치와 데이터를 송수신할 수 있다.
메모리(230)는 모델 저장부(231)를 포함할 수 있다. 모델 저장부(231)는 러닝 프로세서(240)을 통하여 학습 중인 또는 학습된 모델(또는 인공 신경망, 231a)을 저장할 수 있다.
러닝 프로세서(240)는 학습 데이터를 이용하여 인공 신경망(231a)을 학습시킬 수 있다. 학습 모델은 인공 신경망의 AI 서버(200)에 탑재된 상태에서 이용되거나, AI 장치(100) 등의 외부 장치에 탑재되어 이용될 수도 있다.
학습 모델은 하드웨어, 소프트웨어 또는 하드웨어와 소프트웨어의 조합으로 구현될 수 있다. 학습 모델의 일부 또는 전부가 소프트웨어로 구현되는 경우 학습 모델을 구성하는 하나 이상의 명령어(instruction)는 메모리(230)에 저장될 수 있다.
프로세서(260)는 학습 모델을 이용하여 새로운 입력 데이터에 대하여 결과 값을 추론하고, 추론한 결과 값에 기초한 응답이나 제어 명령을 생성할 수 있다.
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 AI 시스템을 나타낸다.
도 4를 참조하면, AI 시스템(1)은 AI 서버(200), 로봇(100a), 자율 주행 차량(100b), XR 장치(100c), 스마트폰(100d) 또는 가전(100e) 중에서 적어도 하나 이상이 클라우드 네트워크(10)와 연결된다. 여기서, AI 기술이 적용된 로봇(100a), 자율 주행 차량(100b), XR 장치(100c), 스마트폰(100d) 또는 가전(100e) 등을 AI 장치(100a 내지 100e)라 칭할 수 있다.
클라우드 네트워크(10)는 클라우드 컴퓨팅 인프라의 일부를 구성하거나 클라우드 컴퓨팅 인프라 안에 존재하는 네트워크를 의미할 수 있다. 여기서, 클라우드 네트워크(10)는 3G 네트워크, 4G 또는 LTE(Long Term Evolution) 네트워크 또는 5G 네트워크 등을 이용하여 구성될 수 있다.
즉, AI 시스템(1)을 구성하는 각 장치들(100a 내지 100e, 200)은 클라우드 네트워크(10)를 통해 서로 연결될 수 있다. 특히, 각 장치들(100a 내지 100e, 200)은 기지국을 통해서 서로 통신할 수도 있지만, 기지국을 통하지 않고 직접 서로 통신할 수도 있다.
AI 서버(200)는 AI 프로세싱을 수행하는 서버와 빅 데이터에 대한 연산을 수행하는 서버를 포함할 수 있다.
AI 서버(200)는 AI 시스템(1)을 구성하는 AI 장치들인 로봇(100a), 자율 주행 차량(100b), XR 장치(100c), 스마트폰(100d) 또는 가전(100e) 중에서 적어도 하나 이상과 클라우드 네트워크(10)을 통하여 연결되고, 연결된 AI 장치들(100a 내지 100e)의 AI 프로세싱을 적어도 일부를 도울 수 있다.
이때, AI 서버(200)는 AI 장치(100a 내지 100e)를 대신하여 머신 러닝 알고리즘에 따라 인공 신경망을 학습시킬 수 있고, 학습 모델을 직접 저장하거나 AI 장치(100a 내지 100e)에 전송할 수 있다.
이때, AI 서버(200)는 AI 장치(100a 내지 100e)로부터 입력 데이터를 수신하고, 학습 모델을 이용하여 수신한 입력 데이터에 대하여 결과 값을 추론하고, 추론한 결과 값에 기초한 응답이나 제어 명령을 생성하여 AI 장치(100a 내지 100e)로 전송할 수 있다.
또는, AI 장치(100a 내지 100e)는 직접 학습 모델을 이용하여 입력 데이터에 대하여 결과 값을 추론하고, 추론한 결과 값에 기초한 응답이나 제어 명령을 생성할 수도 있다.
이하에서는, 상술한 기술이 적용되는 AI 장치(100a 내지 100e)의 다양한 실시 예들을 설명한다. 여기서, 도 4에 도시된 AI 장치(100a 내지 100e)는 도 2에 도시된 AI 장치(100)의 구체적인 실시 예로 볼 수 있다.
AI+로봇
로봇(100a)은 AI 기술이 적용되어, 안내 로봇, 운반 로봇, 청소 로봇, 웨어러블 로봇, 엔터테인먼트 로봇, 펫 로봇, 무인 비행 로봇 등으로 구현될 수 있다.
로봇(100a)은 동작을 제어하기 위한 로봇 제어 모듈을 포함할 수 있고, 로봇 제어 모듈은 소프트웨어 모듈 또는 이를 하드웨어로 구현한 칩을 의미할 수 있다.
로봇(100a)은 다양한 종류의 센서들로부터 획득한 센서 정보를 이용하여 로봇(100a)의 상태 정보를 획득하거나, 주변 환경 및 객체를 검출(인식)하거나, 맵 데이터를 생성하거나, 이동 경로 및 주행 계획을 결정하거나, 사용자 상호작용에 대한 응답을 결정하거나, 동작을 결정할 수 있다.
여기서, 로봇(100a)은 이동 경로 및 주행 계획을 결정하기 위하여, 라이다, 레이더, 카메라 중에서 적어도 하나 이상의 센서에서 획득한 센서 정보를 이용할 수 있다.
로봇(100a)은 적어도 하나 이상의 인공 신경망으로 구성된 학습 모델을 이용하여 상기한 동작들을 수행할 수 있다. 예컨대, 로봇(100a)은 학습 모델을 이용하여 주변 환경 및 객체를 인식할 수 있고, 인식된 주변 환경 정보 또는 객체 정보를 이용하여 동작을 결정할 수 있다. 여기서, 학습 모델은 로봇(100a)에서 직접 학습되거나, AI 서버(200) 등의 외부 장치에서 학습된 것일 수 있다.
이때, 로봇(100a)은 직접 학습 모델을 이용하여 결과를 생성하여 동작을 수행할 수도 있지만, AI 서버(200) 등의 외부 장치에 센서 정보를 전송하고 그에 따라 생성된 결과를 수신하여 동작을 수행할 수도 있다.
로봇(100a)은 맵 데이터, 센서 정보로부터 검출한 객체 정보 또는 외부 장치로부터 획득한 객체 정보 중에서 적어도 하나 이상을 이용하여 이동 경로와 주행 계획을 결정하고, 구동부를 제어하여 결정된 이동 경로와 주행 계획에 따라 로봇(100a)을 주행시킬 수 있다.
맵 데이터에는 로봇(100a)이 이동하는 공간에 배치된 다양한 객체들에 대한 객체 식별 정보가 포함될 수 있다. 예컨대, 맵 데이터에는 벽, 문 등의 고정 객체들과 화분, 책상 등의 이동 가능한 객체들에 대한 객체 식별 정보가 포함될 수 있다. 그리고, 객체 식별 정보에는 명칭, 종류, 거리, 위치 등이 포함될 수 있다.
또한, 로봇(100a)은 사용자의 제어/상호작용에 기초하여 구동부를 제어함으로써, 동작을 수행하거나 주행할 수 있다. 이때, 로봇(100a)은 사용자의 동작이나 음성 발화에 따른 상호작용의 의도 정보를 획득하고, 획득한 의도 정보에 기초하여 응답을 결정하여 동작을 수행할 수 있다.
AI+자율주행
자율 주행 차량(100b)은 AI 기술이 적용되어, 이동형 로봇, 차량, 무인 비행체 등으로 구현될 수 있다.
자율 주행 차량(100b)은 자율 주행 기능을 제어하기 위한 자율 주행 제어 모듈을 포함할 수 있고, 자율 주행 제어 모듈은 소프트웨어 모듈 또는 이를 하드웨어로 구현한 칩을 의미할 수 있다. 자율 주행 제어 모듈은 자율 주행 차량(100b)의 구성으로써 내부에 포함될 수도 있지만, 자율 주행 차량(100b)의 외부에 별도의 하드웨어로 구성되어 연결될 수도 있다.
자율 주행 차량(100b)은 다양한 종류의 센서들로부터 획득한 센서 정보를 이용하여 자율 주행 차량(100b)의 상태 정보를 획득하거나, 주변 환경 및 객체를 검출(인식)하거나, 맵 데이터를 생성하거나, 이동 경로 및 주행 계획을 결정하거나, 동작을 결정할 수 있다.
여기서, 자율 주행 차량(100b)은 이동 경로 및 주행 계획을 결정하기 위하여, 로봇(100a)과 마찬가지로, 라이다, 레이더, 카메라 중에서 적어도 하나 이상의 센서에서 획득한 센서 정보를 이용할 수 있다.
특히, 자율 주행 차량(100b)은 시야가 가려지는 영역이나 일정 거리 이상의 영역에 대한 환경이나 객체는 외부 장치들로부터 센서 정보를 수신하여 인식하거나, 외부 장치들로부터 직접 인식된 정보를 수신할 수 있다.
자율 주행 차량(100b)은 적어도 하나 이상의 인공 신경망으로 구성된 학습 모델을 이용하여 상기한 동작들을 수행할 수 있다. 예컨대, 자율 주행 차량(100b)은 학습 모델을 이용하여 주변 환경 및 객체를 인식할 수 있고, 인식된 주변 환경 정보 또는 객체 정보를 이용하여 주행 동선을 결정할 수 있다. 여기서, 학습 모델은 자율 주행 차량(100b)에서 직접 학습되거나, AI 서버(200) 등의 외부 장치에서 학습된 것일 수 있다.
이때, 자율 주행 차량(100b)은 직접 학습 모델을 이용하여 결과를 생성하여 동작을 수행할 수도 있지만, AI 서버(200) 등의 외부 장치에 센서 정보를 전송하고 그에 따라 생성된 결과를 수신하여 동작을 수행할 수도 있다.
자율 주행 차량(100b)은 맵 데이터, 센서 정보로부터 검출한 객체 정보 또는 외부 장치로부터 획득한 객체 정보 중에서 적어도 하나 이상을 이용하여 이동 경로와 주행 계획을 결정하고, 구동부를 제어하여 결정된 이동 경로와 주행 계획에 따라 자율 주행 차량(100b)을 주행시킬 수 있다.
맵 데이터에는 자율 주행 차량(100b)이 주행하는 공간(예컨대, 도로)에 배치된 다양한 객체들에 대한 객체 식별 정보가 포함될 수 있다. 예컨대, 맵 데이터에는 가로등, 바위, 건물 등의 고정 객체들과 차량, 보행자 등의 이동 가능한 객체들에 대한 객체 식별 정보가 포함될 수 있다. 그리고, 객체 식별 정보에는 명칭, 종류, 거리, 위치 등이 포함될 수 있다.
또한, 자율 주행 차량(100b)은 사용자의 제어/상호작용에 기초하여 구동부를 제어함으로써, 동작을 수행하거나 주행할 수 있다. 이때, 자율 주행 차량(100b)은 사용자의 동작이나 음성 발화에 따른 상호작용의 의도 정보를 획득하고, 획득한 의도 정보에 기초하여 응답을 결정하여 동작을 수행할 수 있다.
AI+XR
XR 장치(100c)는 AI 기술이 적용되어, HMD(Head-Mount Display), 차량에 구비된 HUD(Head-Up Display), 텔레비전, 휴대폰, 스마트 폰, 컴퓨터, 웨어러블 디바이스, 가전 기기, 디지털 사이니지, 차량, 고정형 로봇이나 이동형 로봇 등으로 구현될 수 있다.
XR 장치(100c)는 다양한 센서들을 통해 또는 외부 장치로부터 획득한 3차원 포인트 클라우드 데이터 또는 이미지 데이터를 분석하여 3차원 포인트들에 대한 위치 데이터 및 속성 데이터를 생성함으로써 주변 공간 또는 현실 객체에 대한 정보를 획득하고, 출력할 XR 객체를 렌더링하여 출력할 수 있다. 예컨대, XR 장치(100c)는 인식된 물체에 대한 추가 정보를 포함하는 XR 객체를 해당 인식된 물체에 대응시켜 출력할 수 있다.
XR 장치(100c)는 적어도 하나 이상의 인공 신경망으로 구성된 학습 모델을 이용하여 상기한 동작들을 수행할 수 있다. 예컨대, XR 장치(100c)는 학습 모델을 이용하여 3차원 포인트 클라우드 데이터 또는 이미지 데이터에서 현실 객체를 인식할 수 있고, 인식한 현실 객체에 상응하는 정보를 제공할 수 있다. 여기서, 학습 모델은 XR 장치(100c)에서 직접 학습되거나, AI 서버(200) 등의 외부 장치에서 학습된 것일 수 있다.
이때, XR 장치(100c)는 직접 학습 모델을 이용하여 결과를 생성하여 동작을 수행할 수도 있지만, AI 서버(200) 등의 외부 장치에 센서 정보를 전송하고 그에 따라 생성된 결과를 수신하여 동작을 수행할 수도 있다.
AI+로봇+자율주행
로봇(100a)은 AI 기술 및 자율 주행 기술이 적용되어, 안내 로봇, 운반 로봇, 청소 로봇, 웨어러블 로봇, 엔터테인먼트 로봇, 펫 로봇, 무인 비행 로봇 등으로 구현될 수 있다.
AI 기술과 자율 주행 기술이 적용된 로봇(100a)은 자율 주행 기능을 가진 로봇 자체나, 자율 주행 차량(100b)과 상호작용하는 로봇(100a) 등을 의미할 수 있다.
자율 주행 기능을 가진 로봇(100a)은 사용자의 제어 없이도 주어진 동선에 따라 스스로 움직이거나, 동선을 스스로 결정하여 움직이는 장치들을 통칭할 수 있다.
자율 주행 기능을 가진 로봇(100a) 및 자율 주행 차량(100b)은 이동 경로 또는 주행 계획 중 하나 이상을 결정하기 위해 공통적인 센싱 방법을 사용할 수 있다. 예를 들어, 자율 주행 기능을 가진 로봇(100a) 및 자율 주행 차량(100b)은 라이다, 레이더, 카메라를 통해 센싱된 정보를 이용하여, 이동 경로 또는 주행 계획 중 하나 이상을 결정할 수 있다.
자율 주행 차량(100b)과 상호작용하는 로봇(100a)은 자율 주행 차량(100b)과 별개로 존재하면서, 자율 주행 차량(100b)의 내부 또는 외부에서 자율 주행 기능에 연계되거나, 자율 주행 차량(100b)에 탑승한 사용자와 연계된 동작을 수행할 수 있다.
이때, 자율 주행 차량(100b)과 상호작용하는 로봇(100a)은 자율 주행 차량(100b)을 대신하여 센서 정보를 획득하여 자율 주행 차량(100b)에 제공하거나, 센서 정보를 획득하고 주변 환경 정보 또는 객체 정보를 생성하여 자율 주행 차량(100b)에 제공함으로써, 자율 주행 차량(100b)의 자율 주행 기능을 제어하거나 보조할 수 있다.
또는, 자율 주행 차량(100b)과 상호작용하는 로봇(100a)은 자율 주행 차량(100b)에 탑승한 사용자를 모니터링하거나 사용자와의 상호작용을 통해 자율 주행 차량(100b)의 기능을 제어할 수 있다. 예컨대, 로봇(100a)은 운전자가 졸음 상태인 경우로 판단되는 경우, 자율 주행 차량(100b)의 자율 주행 기능을 활성화하거나 자율 주행 차량(100b)의 구동부의 제어를 보조할 수 있다. 여기서, 로봇(100a)이 제어하는 자율 주행 차량(100b)의 기능에는 단순히 자율 주행 기능뿐만 아니라, 자율 주행 차량(100b)의 내부에 구비된 네비게이션 시스템이나 오디오 시스템에서 제공하는 기능도 포함될 수 있다.
또는, 자율 주행 차량(100b)과 상호작용하는 로봇(100a)은 자율 주행 차량(100b)의 외부에서 자율 주행 차량(100b)에 정보를 제공하거나 기능을 보조할 수 있다. 예컨대, 로봇(100a)은 스마트 신호등과 같이 자율 주행 차량(100b)에 신호 정보 등을 포함하는 교통 정보를 제공할 수도 있고, 전기 차량의 자동 전기 충전기와 같이 자율 주행 차량(100b)과 상호작용하여 충전구에 전기 충전기를 자동으로 연결할 수도 있다.
AI+로봇+XR
로봇(100a)은 AI 기술 및 XR 기술이 적용되어, 안내 로봇, 운반 로봇, 청소 로봇, 웨어러블 로봇, 엔터테인먼트 로봇, 펫 로봇, 무인 비행 로봇, 드론 등으로 구현될 수 있다.
XR 기술이 적용된 로봇(100a)은 XR 영상 내에서의 제어/상호작용의 대상이 되는 로봇을 의미할 수 있다. 이 경우, 로봇(100a)은 XR 장치(100c)와 구분되며 서로 연동될 수 있다.
XR 영상 내에서의 제어/상호작용의 대상이 되는 로봇(100a)은 카메라를 포함하는 센서들로부터 센서 정보를 획득하면, 로봇(100a) 또는 XR 장치(100c)는 센서 정보에 기초한 XR 영상을 생성하고, XR 장치(100c)는 생성된 XR 영상을 출력할 수 있다. 그리고, 이러한 로봇(100a)은 XR 장치(100c)를 통해 입력되는 제어 신호 또는 사용자의 상호작용에 기초하여 동작할 수 있다.
예컨대, 사용자는 XR 장치(100c) 등의 외부 장치를 통해 원격으로 연동된 로봇(100a)의 시점에 상응하는 XR 영상을 확인할 수 있고, 상호작용을 통하여 로봇(100a)의 자율 주행 경로를 조정하거나, 동작 또는 주행을 제어하거나, 주변 객체의 정보를 확인할 수 있다.
AI+자율주행+XR
자율 주행 차량(100b)은 AI 기술 및 XR 기술이 적용되어, 이동형 로봇, 차량, 무인 비행체 등으로 구현될 수 있다.
XR 기술이 적용된 자율 주행 차량(100b)은 XR 영상을 제공하는 수단을 구비한 자율 주행 차량이나, XR 영상 내에서의 제어/상호작용의 대상이 되는 자율 주행 차량 등을 의미할 수 있다. 특히, XR 영상 내에서의 제어/상호작용의 대상이 되는 자율 주행 차량(100b)은 XR 장치(100c)와 구분되며 서로 연동될 수 있다.
XR 영상을 제공하는 수단을 구비한 자율 주행 차량(100b)은 카메라를 포함하는 센서들로부터 센서 정보를 획득하고, 획득한 센서 정보에 기초하여 생성된 XR 영상을 출력할 수 있다. 예컨대, 자율 주행 차량(100b)은 HUD를 구비하여 XR 영상을 출력함으로써, 탑승자에게 현실 객체 또는 화면 속의 객체에 대응되는 XR 객체를 제공할 수 있다.
이때, XR 객체가 HUD에 출력되는 경우에는 XR 객체의 적어도 일부가 탑승자의 시선이 향하는 실제 객체에 오버랩되도록 출력될 수 있다. 반면, XR 객체가 자율 주행 차량(100b)의 내부에 구비되는 디스플레이에 출력되는 경우에는 XR 객체의 적어도 일부가 화면 속의 객체에 오버랩되도록 출력될 수 있다. 예컨대, 자율 주행 차량(100b)은 차로, 타 차량, 신호등, 교통 표지판, 이륜차, 보행자, 건물 등과 같은 객체와 대응되는 XR 객체들을 출력할 수 있다.
XR 영상 내에서의 제어/상호작용의 대상이 되는 자율 주행 차량(100b)은 카메라를 포함하는 센서들로부터 센서 정보를 획득하면, 자율 주행 차량(100b) 또는 XR 장치(100c)는 센서 정보에 기초한 XR 영상을 생성하고, XR 장치(100c)는 생성된 XR 영상을 출력할 수 있다. 그리고, 이러한 자율 주행 차량(100b)은 XR 장치(100c) 등의 외부 장치를 통해 입력되는 제어 신호 또는 사용자의 상호작용에 기초하여 동작할 수 있다.
시스템 일반
도 5는 LTE 무선 프레임 구조의 일례를 나타낸 도이다.
도 5에서, 무선 프레임은 10개의 서브프레임들을 포함한다. 서브프레임은 시간 영역에서 2개의 슬롯(slot)들을 포함한다. 하나의 서브프레임을 전송하기 위한 시간은 전송 시간 간격(transmission time interval: TTI)으로서 정의된다. 예를 들어, 하나의 서브프레임은 1 밀리 초(millisecond, ms)의 길이를 가질 수 있고, 하나의 슬롯은 0.5 ms의 길이를 가질 수 있다. 하나의 슬롯은 시간 영역에서 복수의 OFDM(orthogonal frequency division multiplexing) 심볼들을 포함한다. 3GPP LTE는 하향링크에서 OFDMA을 이용하기 때문에, OFDM 심볼은 하나의 심볼 주기(symbol period)를 나타내기 위한 것이다. OFDM 심볼은 또한 SC-FDMA 심볼 또는 심볼 주기로서 지칭될 수도 있다. 자원 블록(resource block: RB)은 자원 할당 단위이고, 하나의 슬롯에서 복수의 연속된 부반송파(subcarrier)들을 포함한다. 상기 무선 프레임의 구조는 예시적인 것이다. 따라서, 무선 프레임에 포함되는 서브프레임들의 개수, 또는 서브프레임에 포함되는 슬롯들의 개수, 또는 슬롯에 포함되는 OFDM 심볼들의 개수는 다양한 방식으로 수정될 수 있다.
도 6은 하향링크 슬롯에 대한 자원 그리드의 일례를 나타낸 도이다.
도 6에서, 하향링크 슬롯은 시간 영역에서 복수의 OFDM 심볼들을 포함한다. 본 명세서에서는 하나의 예로서 하나의 하향링크 슬롯이 7개의 OFDM 심볼들을 포함하고, 하나의 자원 블록(RB)이 주파수 영역에서 12개의 부반송파들을 포함하는 것으로 서술된다. 하지만, 본 발명은 상기 예로만 제한되는 것은 아니다. 자원 그리드의 각 요소는 자원 요소(resource element: RE)로서 지칭된다. 하나의 RB는 12×7 RE들을 포함한다. 하향링크 슬롯에 포함되는 RB들의 개수 NDL은 하향링크 전송 대역폭에 따라 달라진다. 상향링크 슬롯의 구조는 하향링크 슬롯의 구조와 동일할 수 있다.
도 7은 하향링크 서브프레임 구조의 일례를 나타낸다.
도 7에서, 서브프레임 내에서 첫 번째 슬롯의 전반부에 위치한 최대 3개의 OFDM 심볼들이 제어 채널이 할당되는 제어영역(control region)이다. 나머지 OFDM 심볼들은 PDSCH가 할당되는 데이터영역(data region)에 해당한다. 3GPP LTE에서 사용되는 하향링크 제어 채널들의 예들은 PCFICH(physical control format indicator channel), PDCCH(physical downlink control channel), PHICH(physical hybrid ARQ indicator channel) 등을 포함한다. PCFICH는 서브프레임의 첫 번째 OFDM 심볼에서 전송되고, 서브프레임 내에서 제어 채널들의 전송에 사용되는 OFDM 심볼들에 대한 정보를 실어 나른다. PHICH는 상향링크 전송에 대한 응답이며, HARQ ACK(acknowledgment)/NACK(negative-acknowledgment) 신호를 실어 나른다. PDCCH를 통해 전송되는 제어 정보는 하향링크 제어 정보(downlink control information: DCI)로서 지칭된다. DCI는 상향링크 또는 하향링크 스케줄링 정보를 포함하거나, 또는 임의의 UE 그룹들에 대한 상향링크 전송(Tx) 전력 제어 명령을 포함한다.
PDCCH는 DL-SCH(downlink shared channel)의 전송 포맷(transport format)과 자원 할당, UL-SCH(uplink shared channel)의 자원 할당 정보, PCH(paging channel)에 대한 페이징 정보, DL-SCH에 대한 시스템 정보, PDSCH 상에서 전송되는 랜덤 액세스 응답(random access response)과 같은 상위 계층 제어 메시지의 자원 할당, 임의(arbitrary) UE 그룹 내에서 개별 UE들에 대한 Tx 전력 제어 명령들의 세트, VoIP(voice over IP)의 Tx 전력 제어 명령, 활성화 등을 실어 나를 수 있다. 제어 영역 내에서 복수의 PDCCH들이 전송될 수 있다. UE는 복수의 PDCCH들을 모니터링할 수 있다. PDCCH는 하나 또는 몇몇 연속적인 CCE(control channel element)들의 집성 (aggregation) 상에서 전송된다. CCE는 PDCCH에게 무선 채널의 상태에 의거한 코딩율(coding rate)을 제공하는데 사용되는 논리적 할당 단위(logical allocation unit)이다. CCE는 복수의 자원 요소 그룹(resource element group)들에 해당한다. PDCCH의 포맷과 가용 PDCCH의 비트 개수는 CCE들의 개수와 CCE들에 의해 제공되는 코딩율 사이의 상관도에 따라 결정된다. BS가 UE로 전송될 DCI에 따라 PDCCH 포맷을 결정하고, 제어 정보에 CRC(cyclic redundancy check)를 부착한다. CRC는 PDCCH의 소유자 또는 사용에 따라 고유한 식별자(RNTI(radio network temporary identifier)로 지칭됨)로 마스킹된다. 만일 PDCCH가 특정 UE에 대한 것이면, 그 UE에 대한 고유한 식별자(예컨대, C-RNTI(cell-RNTI))가 CRC에 마스킹될 수 있다. 다른 예로, 만일 PDCCH가 페이징 메시지에 대한 것이면, 페이징 지시자 식별자(예컨대, P-RNTI(paging-RNTI))가 CRC에 마스킹될 수 있다. 만일 PDCCH가 시스템 정보(더욱 구체적으로, 후술할 시스템 정보 블록(system information block, SIB)에 대한 것이면, 시스템 정보 식별자와 시스템 정보 RNTI(SI-RNTI)가 CRC에 마스킹될 수 있다. UE의 랜덤 액세스 프리앰블의 전송에 대한 응답인 랜덤 액세스 응답을 지시하기 위해, 랜덤 액세스-RNTI(RA-RNTI)가 CRC에 마스킹될 수 있다.
도 8은 상향링크 서브프레임 구조의 일례를 나타낸다.
도 8에서, 상향링크 서브프레임은 주파수 영역에서 제어 영역과 데이터 영역으로 구분될 수다. 제어 영역에는 상향링크 제어 정보를 운반하기 위한 물리 상향링크 제어 채널 (PUCCH)이 할당된다. 데이터 영역에는 사용자 데이터를 운반하기 위한 물리 상향링크 공유 채널 (PUSCH: Physical Uplink Shared Channel)이 할당된다. 단일 반송파 특성을 유지하기 위해, 하나의 UE는 동시에 PUCCH 및 PUSCH를 전송하지 않는다. 하나의 UE에 대한 PUCCH는 서브프레임 내의 RB 쌍에 할당된다. RB 쌍에 속하는 RB는 각각 2 개의 슬롯에서 상이한 부반송파를 점유한다. 이는 PUCCH에 할당된 RB 쌍이 슬롯 경계에서 주파수 호핑 (frequency-hopped)된다고 불린다.
이하, LTE 프레임 구조에 대해 보다 구체적으로 살펴본다.
LTE 사양(specification)을 통해, 전체에서 달리 언급하지 않는 한, 시간 영역에서의 다양한 필드의 크기는 Ts=1/(15000×2048) 초의 시간 단위의 수로 표현된다.
하향링크 및 상향링크 전송들은 Tf=307200×Ts=10m 의 듀레이션(duration)을 갖는 무선 프레임으로 조직화된다. 두 개의 무선 프레임 구조들이 지원된다.
- 유형(type) 1: FDD에 적용 가능
- 유형 2, TDD에 적용 가능
프레임 구조 유형(frame structure type) 1
프레임 구조 유형 1은 전 이중(full duplex) 및 반 이중(half duplex) FDD 모두에 적용할 수 있다. 각 무선 프레임은 Tf=307200·Ts=10m 길이이고, Tf=307200·Ts=10m 인 20 개의 슬롯들로 구성되며, 0부터 19까지 넘버링 된다. 서브프레임은 두 개의 연속하는 슬롯들로 정의되고, 서브프레임 i 는 슬롯 2i 및 2i+1로 이루어진다.
FDD의 경우, 10 개의 서브프레임들이 하향링크 전송에 이용 가능하고, 10 개의 서브프레임들이 매 10ms 간격으로 상향링크 전송을 위해 이용 가능하다.
상향링크 및 하향링크 전송은 주파수 영역에서 분리된다. 반-이중 FDD 동작에서, UE는 동시에 전송 및 수신할 수 없는 반면에 전-이중 FDD에서 그러한 제한이 없다.
도 9는 프레임 구조 유형 1의 일례를 나타낸다.
프레임 구조 유형 2
프레임 구조 유형 2는 FDD에 적용 가능하다. 길이 Tf=307200×Ts=10ms의 각각의 무선 프레임의 길이는 각각 15360·Ts=0.5ms의 두 개의 하프-프레임(half-frames)으로 이루어진다. 각각의 하프-프레임은 길이 30720·Ts=1ms 의 5개의 서브프레임으로 이루어진다. 지원되는 상향링크-하향링크 구성들이 표 2에 열거되고, 여기서 무선 프레임 내 각 서브프레임에 대해, "D"는 서브프레임이 하향링크 전송을 위해 유보되었음(reserved)을 나타내며, "U"는 서브프레임이 상향링크 전송을 위해 유보되었음을 나타내고 "S"는 하향링크 파일럿 시간 슬롯 (downlink pilot time slot: DwPTS), 보호 주기(guard period: GP) 및 상향링크 파일럿 시간 슬롯(uplink pilot time slot: UpPTS)의 세 개의 필드를 가지는 특수 서브프레임을 나타낸다. 총 길이 30720·Ts=1ms와 동일한 DwPTS, GP 및 UpPTS 전제 하에서 DwPTS 및 UpPTS의 길이는 표 1에 의해 제공된다. 각각의 서브프레임 i 는 각각의 서브프레임 내의 길이가 Tslot=15360·Ts=0.5ms 인 두 개의 슬롯, 2 i 및 2i+1로서 정의된다.
5 ms 및 10 ms 모두의 하향링크에서 상향링크로의 전환-지점 주기성(switch-point periodicity)을 갖는 상향링크-하향링크 구성이 지원된다. 5 ms의 하향링크에서 상향링크로의 전환 포인트 주기성의 경우, 특수 서브프레임(the special subframe)이 두 개의 하프-프레임(half-frames) 모두에 존재한다. 10 ms의 하향링크에서 상향링크로의 전환 포인트 주기성의 경우, 상기 특수 서브프레임이 첫 번째 하프프레임에만 존재한다. 서브프레임 0과 5 및 DwPTS는 언제나 하향링크 전송을 위해 유보된다. UpPTS 및 상기 특수 서브프레임에 바로 후속하는 서브프레임은 언제나 상향링크 전송을 위해 예약(reserve)된다.
도 10은 프레임 구조 유형 2의 또 다른 일례를 나타낸 도이다.
표 1은 특수 서브프레임의 구성의 일례를 나타낸다.
Figure PCTKR2019009994-appb-T000001
표 2는 상향링크-하향링크 구성의 일례를 나타낸다.
Figure PCTKR2019009994-appb-T000002
NB-IoT에서의 하향링크 제어 채널 관련 절차
NB-IoT에서 이용되는 NPDCCH(Narrowband Physical Downlink Control Channel)과 관련된 절차에 대해 살펴본다.
단말은 제어 정보에 대한 상위 계층 시그널링에 의해 설정된 바에 따라 NPDCCH 후보들(NPDCCH candidates)(즉, NPDCCH 후보들 집합(set of NPDCCH candidates))을 모니터링(monitoring)할 필요가 있다. 여기에서, 상기 모니터링은, 모니터링되는 모든 DCI 포맷에 따라 상기 집합에 있는 각각의 NPDCCH들의 디코딩을 시도하는 것을 의미할 수 있다. 모니터링하기 위한 상기 NPDCCH 후보들 집합은 NPDCCH 탐색 영역(NPDCCH search space)로 정의될 수 있다. 이 경우, 단말은 해당 NPDCCH 탐색 영역에 대응하는 식별자(예: C-RNTI, P-RNTI, SC-RNTI, G-RNTI)를 이용하여 모니터링을 수행할 수 있다.
이 경우, 단말은 a) Type1-NPDCCH 공통 탐색 영역(Type1-NPDCCH common search space), b) Type2-NPDCCH 공통 탐색 영역(Type2-NPDCCH common search space), 및 c) NPDCCH 단말-특정 탐색 영역(NPDCCH UE-specific search space) 중 하나 이상을 모니터링할 필요가 있다. 이 때, 단말은 NPDCCH 단말-특정 탐색 영역과 Type1-NPDCCH 공통 탐색 영역을 동시에 모니터링할 필요가 없다. 또한, 단말은 NPDCCH 단말-특정 탐색 영역과 Type2-NPDCCH 공통 탐색 영역을 동시에 모니터링할 필요가 없다. 또한, 단말은 Type1-NPDCCH 공통 탐색 영역과 Type2-NPDCCH 공통 탐색 영역을 동시에 모니터링할 필요가 없다.
집성 레벨(aggregation level) 및 반복 레벨(repetition level)에서의 NPDCCH 탐색 영역은 NPDCCH 후보들 집합에 의해 정의된다. 여기에서, 상기 각 NPDCCH 후보는, 서브프레임 k에서 시작하는 SI(System Information) 메시지의 전송에 이용되는 서브프레임을 제외한 R 개의 연속적인 NB-IoT 하향링크 서브프레임들에서 반복된다.
NPDCCH 단말-특정 탐색 영역의 경우, 해당 탐색 영역을 정의하는 집성 및 반복 레벨과 해당 모니터링되는 NPDCCH 후보들은, 상위 계층에 의해 설정된 파라미터 al-Repetition-USS로 RMAX 값을 대체(substitute)함에 따라 표 3과 같이 나열된다.
Figure PCTKR2019009994-appb-T000003
Type1-NPDCCH 공통 탐색 영역의 경우, 해당 탐색 영역을 정의하는 집성 및 반복 레벨과 해당 모니터링되는 NPDCCH 후보들은, 상위 계층에 의해 설정된 파라미터 al-Repetition-CSS-Paging로 RMAX 값을 대체함에 따라 표 4와 같이 나열된다.
Figure PCTKR2019009994-appb-T000004
Type2-NPDCCH 공통 탐색 영역의 경우, 해당 탐색 영역을 정의하는 집성 및 반복 레벨과 해당 모니터링되는 NPDCCH 후보들은, 상위 계층에 의해 설정된 파라미터 npdcch-MaxNumRepetitions-RA로 RMAX 값을 대체함에 따라 표 5와 같이 나열된다.
Figure PCTKR2019009994-appb-T000005
이 때, 상기 시작 서브프레임(starting subframe) k 의 위치는 k = kb 에 의해 주어진다. 여기에서, kb는 서브프레임 k0 부터 b 번째 연속적인 NB-IoT 하향링크 서브프레임을 의미하고, 상기 b는 u x R 이며, 상기 u는 0, 1, … (RMAX/R)-1을 의미한다. 또한, 상기 서브프레임 k0는 수학식 1을 만족하는 서브프레임을 의미한다.
[수학식 1]
Figure PCTKR2019009994-appb-I000001
NPDCCH 단말-특정 탐색 영역의 경우, 수학식 1에 나타난 G는 상위 계층 파라미터 nPDCCH-startSF-UESS에 의해 주어지고,
Figure PCTKR2019009994-appb-I000002
는 상위 계층 파라미터 nPDCCH-startSFoffset-UESS에 의해 주어진다. 또한, NPDCCH Type2-NPDCCH 공통 탐색 영역의 경우, 수학식 1에 나타난 G는 상위 계층 파라미터 nPDCCH-startSF-Type2CSS에 의해 주어지고,
Figure PCTKR2019009994-appb-I000003
는 상위 계층 파라미터 nPDCCH-startSFoffset-Type2CSS에 의해 주어진다. 또한, Type1-NPDCCH 공통 탐색 영역의 경우, k 는 k0 이고, NB-IoT 페이징 기회 서브프레임(NB-IoT paging opportunity subframe)의 위치로부터 결정된다.
단말이 NPDCCH 단말-특정 담색 영역의 모니터링을 위한 PRB로 상위 계층에 의해 설정되는 경우, 단말은 상위 계층에 의해 설정된 PRB에서 NPDCCH 단말-특정 탐색 영역을 모니터링해야 한다. 이 경우, 단말은 해당 PRB에서 NPSS, NSSS, 및 NPBCH를 수신할 것을 기대하지 않는다. 반면, 상기 PRB가 상위 계층에 의해 설정되지 않는 경우, 단말은 NPSS/NSSS/NPBCH가 검출된 것과 동일한 PRB에서 NPDCCH 단말-특정 탐색 영역을 모니터링해야 한다.
NB-IoT 단말이 서브프레임 n에서 끝나는 DCI 포맷 N0(DCI format N0)을 갖는 NPDCCH를 검출하는 경우, 및 해당 NPUSCH 포맷 1(NPUSCH format 1)의 전송이 서브프레임 n+k에서 시작하는 경우, 단말은 서브프레임 n+1부터 서브프레임 n+k-1까지의 범위 내에서 시작하는 임의의 서브프레임의 NPDCCH를 모니터링할 필요가 없다.
또한, NB-IoT 단말이 서브프레임 n에서 끝나는 DCI 포맷 N1(DCI format N1) 또는 DCI 포맷 N2(DCI format N2)를 갖는 NPDCCH를 검출하는 경우, 및 해당 NPDSCH의 전송이 서브프레임 n+k에서 시작하는 경우, 단말은 서브프레임 n+1부터 서브프레임 n+k-1까지의 범위 내에서 시작하는 임의의 서브프레임의 NPDCCH를 모니터링할 필요가 없다.
또한, NB-IoT 단말이 서브프레임 n에서 끝나는 DCI 포맷 N1을 갖는 NPDCCH를 검출하는 경우, 및 해당 NPUSCH 포맷 2의 전송이 서브프레임 n+k에서 시작하는 경우, 단말은 서브프레임 n+1부터 서브프레임 n+k-1까지의 범위 내에서 시작하는 임의의 서브프레임의 NPDCCH를 모니터링할 필요가 없다.
또한, NB-IoT 단말이 서브프레임 n에서 끝나는 "PDCCH 순서(PDCCH order)"에 대한 DCI 포맷 N1을 갖는 NPDCCH를 검출하는 경우, 및 해당 NPRACH의 전송이 서브프레임 n+k에서 시작하는 경우, 단말은 서브프레임 n+1부터 서브프레임 n+k-1까지의 범위 내에서 시작하는 임의의 서브프레임의 NPDCCH를 모니터링할 필요가 없다.
또한, NB-IoT 단말이 서브프레임 n에서 끝나는 NPUSCH 전송을 갖는 경우, 단말은 서브프레임 n+1부터 서브프레임 n+3까지의 범위 내에서 시작하는 임의의 서브프레임의 NPDCCH를 모니터링할 필요가 없다.
또한, 서브프레임 n에서 NPDCCH 탐색 영역의 NPDCCH 후보가 끝나는 경우, 및 단말이 서브프레임 n+5 이전에 시작하는 다른 NPDCCH 탐색 영역의 NPDCCH 후보를 모니터링하도록 설정된 경우, NB-IoT 단말은 NPDCCH 탐색 영역의 NPDCCH 후보를 모니터링할 필요가 없다.
NPDCCH 시작 위치(NPDCCH starting position)과 관련하여, NPDCCH에 대한 시작 OFDM 심볼은, 서브프레임 k의 첫 번째 슬롯에서, 인덱스 lNPDCCHStart에 의해 주어진다. 이 때, 상위 계층 파라미터 operarionModeInfo가 '00' 또는 '01'을 지시하는 경우, 상기 인덱스 lNPDCCHStart는 상위 계층 파라미터 eutaControlRegionSize에 의해 주어진다. 이와 달리, 상위 계층 파라미터 operarionModeInfo가 '10' 또는 '11'을 지시하는 경우, 상기 인덱스 lNPDCCHStart는 0 이다.
하향링크 제어 정보 포맷(DCI format)
DCI는 하나의 셀 및 하나의 RNTI에 대한 하향링크 또는 상향링크 스케줄링 정보를 전송한다. 여기에서, RNTI는 암시적으로 CRC로 인코딩된다.
NB-IoT와 관련된 DCI 포맷으로 DCI 포맷 N0(DCI format N0), DCI 포맷 N1(DCI format N1), 및 DCI 포맷 N2(DCI format N2)가 고려될 수 있다.
먼저, DCI 포맷 N0은 하나의 상향링크 셀(UL cell)에서 NPUSCH의 스케줄링을 위해 이용되며, 아래와 같은 정보를 전송할 수 있다.
- 포맷 N0와 포맷 N1의 구분을 위한 플래그(flag) (예: 1 비트), 여기에서, 값 0은 포맷 N0를 지시하고, 값 1은 포맷 N1을 지시할 수 있음.
- 서브캐리어 지시(subcarrier indication) (예: 6 비트)
- 자원 할당(resource assignment) (예: 3 비트)
- 스케줄링 지연(scheduling delay) (예: 2 비트)
- 변조 및 코딩 기법(Modulation and Coding Scheme) (예: 4 비트)
- 중복 버전(redundancy version) (예: 1 비트)
- 반복 횟수(repetition number) (예: 3 비트)
- 새로운 데이터 지시자(New data indicator) (예: 1 비트)
- DCI 서브프레임 반복 횟수(DCI subframe repetition number) (예: 2 비트)
다음으로, DCI 포맷 N1은 하나의 셀에서 하나의 NPDSCH 코드워드(codeword)의 스케줄링 및 NPDCCH 순서(NPDCCH order)에 의해 개시된 랜덤 액세스 절차(random access procedure)에 이용된다. 이 때, NPDCCH 순서에 해당하는 DCI는 NPDCCH에 의해 운반될 수 있다.
상기 DCI 포맷 N1은 아래와 같은 정보를 전송할 수 있다.
- 포맷 N0와 포맷 N1의 구분을 위한 플래그(flag)(예: 1 비트), 여기에서, 값 0은 포맷 N0를 지시하고, 값 1은 포맷 N1을 지시할 수 있음.
포맷 N1은, NPDCCH 순서 지시자가 '1'로 설정되고, 포맷 N1의 CRC(Cyclic Redundancy Check)가 C-RNTI로 스크램블되고, 나머지 모든 필드들이 아래와 같이 설정된 경우에만, NPDCCH 순서에 의해 개시된 랜덤 액세스 절차에 이용된다.
- NPRACH 반복의 시작 횟수(starting number of NPRACH repetitions) (예: 2 비트)
- NPRACH의 서브캐리어 지시(subcarrier indication of PRACH) (예: 6 비트)
- 포맷 N1의 나머지 모든 비트들은 '1'로 설정됨.
그렇지 않은 경우, 다음과 같은 나머지 정보가 전송된다.
- 스케줄링 지연(scheduling delay) (예: 3 비트)
- 자원 할당 (resource assignment) (예: 3 비트)
- 변조 및 코딩 기법(Modulation and Coding Scheme) (예: 4 비트)
- 반복 횟수(repetition number) (예: 4 비트)
- 새로운 데이터 지시자(New data indicator) (예: 1 비트)
- HARQ-ACK 자원 (HARQ-ACK resource) (예: 4 비트)
- DCI 서브프레임 반복 횟수(DCI subframe repetition number) (예: 2 비트)
포맷 N1의 CRC가 RA-RNTI로 스크램블되는 경우, 상기 정보(즉, 필드들)중에서 아래와 같은 정보(즉, 필드)는 보류(reserve)된다.
- 새로운 데이터 지시자(New data indicator)
- HARQ-ACK 자원
이 때, 포맷 N1의 정보 비트의 수가 포맷 N0의 정보 비트의 수보다 작은 경우, 포맷 N1의 페이로드 크기가 포맷 N0의 페이로드 크기와 같아질 때까지 '0'이 첨부되어야 한다.
다음으로, DCI 포맷 N2는 페이징(paging) 및 직접 지시(direct indication)을 위해 이용되며, 아래와 같은 정보를 전송할 수 있다.
- 페이징과 직접 지시의 구분을 위한 플래그(flag) (예: 1 비트), 여기에서, 값 0는 직접 지시를 나타내고, 값 1은 페이징을 나타낼 수 있음.
상기 플래그의 값이 0인 경우, DCI 포맷 N2는 직접 지시 정보(direct indication information, 예: 8 비트), 플래그의 값이 1인 포맷 N2와 크기를 동일하게 설정하기 위한 보류된 정보 비트들(reserved information bits)을 포함(또는 전송)한다.
반면, 상기 플래그의 값이 1인 경우, DCI 포맷 N2는 자원 할당(예: 3 비트), 변조 및 코딩 기법(예: 4 비트), 반복 횟수(예: 4 비트), DCI 서브프레임 반복 횟수(예: 3 비트)를 포함(또는 전송)한다.
초기 접속 (Initial Access, IA) 절차
SSB(Synchronization Signal Block) 전송 및 관련 동작
도 11은 SSB 구조를 예시한다. 단말은 SSB에 기반하여 셀 탐색(search), 시스템 정보 획득, 초기 접속을 위한 빔 정렬, DL 측정 등을 수행할 수 있다. SSB는 SS/PBCH(Synchronization Signal/Physical Broadcast channel) 블록과 혼용된다.
도 11을 참조하면, SSB는 PSS, SSS와 PBCH로 구성된다. SSB는 4개의 연속된 OFDM 심볼에 구성되며, OFDM 심볼 별로 PSS, PBCH, SSS/PBCH 및 PBCH가 전송된다. PSS와 SSS는 각각 1개의 OFDM 심볼과 127개의 부반송파로 구성되고, PBCH는 3개의 OFDM 심볼과 576개의 부반송파로 구성된다. PBCH에는 폴라 코딩 및 QPSK(Quadrature Phase Shift Keying)이 적용된다. PBCH는 OFDM 심볼마다 데이터 RE와 DMRS(Demodulation Reference Signal) RE로 구성된다. RB 별로 3개의 DMRS RE가 존재하며, DMRS RE 사이에는 3개의 데이터 RE가 존재한다.
셀 탐색(search)
셀 탐색은 단말이 셀의 시간/주파수 동기를 획득하고, 상기 셀의 셀 ID(Identifier)(예, Physical layer Cell ID, PCID)를 검출하는 과정을 의미한다. PSS는 셀 ID 그룹 내에서 셀 ID를 검출하는데 사용되고, SSS는 셀 ID 그룹을 검출하는데 사용된다. PBCH는 SSB (시간) 인덱스 검출 및 하프-프레임 검출에 사용된다.
단말의 셀 탐색 과정은 하기 표 6과 같이 정리될 수 있다.
Figure PCTKR2019009994-appb-T000006
336개의 셀 ID 그룹이 존재하고, 셀 ID 그룹 별로 3개의 셀 ID가 존재한다. 총 1008개의 셀 ID가 존재하며, 셀 ID는 수학식 2에 의해 정의될 수 있다.
[수학식 2]
Figure PCTKR2019009994-appb-I000004
여기서,
Figure PCTKR2019009994-appb-I000005
이고,
Figure PCTKR2019009994-appb-I000006
.
여기서, NcellID는 셀 ID(예, PCID)를 나타낸다. N(1)ID는 셀 ID 그룹을 나타내며 SSS를 통해 제공/획득된다. N(2)ID는 셀 ID 그룹 내의 셀 ID를 나타내며 PSS를 통해 제공/획득된다.
PSS 시퀀스 dPSS(n)는 수학식 3을 만족하도록 정의될 수 있다.
[수학식 3]
Figure PCTKR2019009994-appb-I000007
여기서,
Figure PCTKR2019009994-appb-I000008
이고,
Figure PCTKR2019009994-appb-I000009
이다.
SSS 시퀀스 dSSS(n)는 수학식 4를 만족하도록 정의될 수 있다.
[수학식 4]
Figure PCTKR2019009994-appb-I000010
여기서,
Figure PCTKR2019009994-appb-I000011
이고,
Figure PCTKR2019009994-appb-I000012
이다.
도 12는 SSB 전송을 예시한다.
SSB는 SSB 주기(periodicity)에 맞춰 주기적으로 전송된다. 초기 셀 탐색 시에 단말이 가정하는 SSB 기본 주기는 20ms로 정의된다. 셀 접속 후, SSB 주기는 네트워크(예, 기지국)에 의해 {5ms, 10ms, 20ms, 40ms, 80ms, 160ms} 중 하나로 설정될 수 있다. SSB 주기의 시작 부분에 SSB 버스트(burst) 세트가 구성된다. SSB 버스트 세트는 5ms 시간 윈도우(즉, 하프-프레임)로 구성되며, SSB는 SS 버스트 세트 내에서 최대 L번 전송될 수 있다. SSB의 최대 전송 횟수 L은 반송파의 주파수 대역에 따라 다음과 같이 주어질 수 있다. 하나의 슬롯은 최대 2개의 SSB를 포함한다.
- For frequency range up to 3 GHz, L = 4
- For frequency range from 3GHz to 6 GHz, L = 8
- For frequency range from 6 GHz to 52.6 GHz, L = 64
SS 버스트 세트 내에서 SSB 후보의 시간 위치는 SCS에 따라 다음과 같이 정의될 수 있다. SSB 후보의 시간 위치는 SSB 버스트 세트(즉, 하프-프레임) 내에서 시간 순서에 따라 0 ~ L-1로 인덱싱 된다(SSB 인덱스).
- Case A - 15 kHz SCS: 후보 SSB의 시작 심볼의 인덱스는 {2, 8} + 14*n으로 주어진다. 반송파 주파수가 3 GHz 이하인 경우 n=0, 1이다. 반송파 주파수가 3 GHz ~ 6 GHz인 경우 n=0, 1, 2, 3이다.
- Case B - 30 kHz SCS: 후보 SSB의 시작 심볼의 인덱스는 {4, 8, 16, 20} + 28*n으로 주어진다. 반송파 주파수가 3 GHz 이하인 경우 n=0이다. 반송파 주파수가 3 GHz ~ 6 GHz인 경우 n=0, 1이다.
- Case C - 30 kHz SCS: 후보 SSB의 시작 심볼의 인덱스는 {2, 8} + 14*n으로 주어진다. 반송파 주파수가 3 GHz 이하인 경우 n=0, 1이다. 반송파 주파수가 3 GHz ~ 6 GHz인 경우 n=0, 1, 2, 3이다.
- Case D - 120 kHz SCS: 후보 SSB의 시작 심볼의 인덱스는 {4, 8, 16, 20} + 28*n으로 주어진다. 반송파 주파수가 6 GHz보다 큰 경우 n=0, 1, 2, 3, 5, 6, 7, 8, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 17, 18이다.
- Case E - 240 kHz SCS: 후보 SSB의 시작 심볼의 인덱스는 {8, 12, 16, 20, 32, 36, 40, 44} + 56*n으로 주어진다. 반송파 주파수가 6 GHz보다 큰 경우 n=0, 1, 2, 3, 5, 6, 7, 8이다.
도 13은 단말이 DL 시간 동기에 관한 정보를 획득하는 것을 예시한다.
단말은 SSB를 검출함으로써 DL 동기를 획득할 수 있다. 단말은 검출된 SSB 인덱스에 기반하여 SSB 버스트 세트의 구조를 식별할 수 있고, 이에 따라 심볼/슬롯/하프-프레임 경계를 검출할 수 있다. 검출된 SSB가 속하는 프레임/하프-프레임의 번호는 번호는 SFN 정보와 하프-프레임 지시 정보를 이용하여 식별될 수 있다.
구체적으로, 단말은 PBCH로부터 10 비트 SFN(System Frame Number) 정보를 획득할 수 있다(s0~s9). 10 비트 SFN 정보 중 6 비트는 MIB(Master Information Block)로부터 얻어지고, 나머지 4 비트는 PBCH TB(Transport Block)으로부터 얻어진다.
다음으로, 단말은 1 비트 하프-프레임 지시 정보를 획득할 수 있다(c0). 반송파 주파수가 3GHz 이하인 경우, 하프-프레임 지시 정보는 PBCH DMRS를 이용하여 묵시적으로(implicitly) 시그널링 될 수 있다. PBCH DMRS는 8개의 PBCH DMRS 시퀀스들 중 하나를 사용함으로써 3 비트 정보를 지시한다. 따라서, L=4의 경우, 8개의 PBCH DMRS 시퀀스를 이용하여 지시될 수 있는 3 비트 중 SSB 인덱스를 지시하고 남는 1 비트는 하프-프레임 지시 용도로 사용될 수 있다
마지막으로, 단말은 DMRS 시퀀스와 PBCH 페이로드에 기반하여 SSB 인덱스를 획득할 수 있다. SSB 후보는 SSB 버스트 세트(즉, 하프-프레임) 내에서 시간 순서에 따라 0 ~ L-1로 인덱싱 된다. L = 8 또는 64인 경우, SSB 인덱스의 LSB(Least Significant Bit) 3 비트는 8개의 서로 다른 PBCH DMRS 시퀀스를 이용하여 지시될 수 있다(b0~b2). L = 64인 경우, SSB 인덱스의 MSB(Most Significant Bit) 3 비트는 PBCH를 통해 지시된다(b3~b5). L = 2인 경우, SSB 인덱스의 LSB 2 비트는 4개의 서로 다른 PBCH DMRS 시퀀스를 이용하여 지시될 수 있다(b0, b1). L = 4인 경우, 8개의 PBCH DMRS 시퀀스를 이용하여 지시할 수 있는 3 비트 중 SSB 인덱스를 지시하고 남는 1 비트는 하프-프레임 지시 용도로 사용될 수 있다(b2).
시스템 정보 획득
도 14는 시스템 정보(SI) 획득 과정을 예시한다. 단말은 SI 획득 과정을 통해 AS-/NAS-정보를 획득할 수 있다. SI 획득 과정은 RRC_IDLE 상태, RRC_INACTIVE 상태, 및 RRC_CONNECTED 상태의 단말에게 적용될 수 있다.
SI는 MIB(Master Information Block)와 복수의 SIB(System Information Block)으로 나눠진다. MIB 외의 SI는 RMSI(Remaining Minimum System Information)으로 지칭될 수 있다. 자세한 사항은 다음을 참조할 수 있다.
- MIB는 SIB1(SystemInformationBlock1) 수신과 관련된 정보/파라미터를 포함하며 SSB의 PBCH를 통해 전송된다. 초기 셀 선택 시, 단말은 SSB를 갖는 하프-프레임이 20ms 주기로 반복된다고 가정한다. 단말은 MIB에 기반하여 Type0-PDCCH 공통 탐색 공간(common search space)을 위한 CORESET(Control Resource Set)이 존재하는지 확인할 수 있다. Type0-PDCCH 공통 탐색 공간은 PDCCH 탐색 공간의 일종이며, SI 메세지를 스케줄링 하는 PDCCH를 전송하는데 사용된다. Type0-PDCCH 공통 탐색 공간이 존재하는 경우, 단말은 MIB 내의 정보(예, pdcch-ConfigSIB1)에 기반하여 (i) CORESET을 구성하는 복수의 연속된 RB와 하나 이상의 연속된 심볼과 (ii) PDCCH 기회(즉, PDCCH 수신을 위한 시간 도메인 위치)를 결정할 수 있다. Type0-PDCCH 공통 탐색 공간이 존재하지 않는 경우, pdcch-ConfigSIB1은 SSB/SIB1이 존재하는 주파수 위치와 SSB/SIB1이 존재하지 않는 주파수 범위에 관한 정보를 제공한다.
- SIB1은 나머지 SIB들(이하, SIBx, x는 2 이상의 정수)의 가용성 및 스케줄링(예, 전송 주기, SI-윈도우 사이즈)과 관련된 정보를 포함한다. 예를 들어, SIB1은 SIBx가 주기적으로 방송되는지 on-demand 방식에 의해 단말의 요청에 의해 제공되는지 여부를 알려줄 수 있다. SIBx가 on-demand 방식에 의해 제공되는 경우, SIB1은 단말이 SI 요청을 수행하는데 필요한 정보를 포함할 수 있다. SIB1은 PDSCH를 통해 전송되며, SIB1을 스케줄링 하는 PDCCH는 Type0-PDCCH 공통 탐색 공간을 통해 전송되며, SIB1은 상기 PDCCH에 의해 지시되는 PDSCH를 통해 전송된다.
- SIBx는 SI 메세지에 포함되며 PDSCH를 통해 전송된다. 각각의 SI 메세지는 주기적으로 발생하는 시간 윈도우(즉, SI-윈도우) 내에서 전송된다.
채널 측정 및 레이트-매칭
도 15는 실제로 전송되는 SSB(SSB_tx)를 알려주는 방법을 예시한다.
SSB 버스트 세트 내에서 SSB는 최대 L개가 전송될 수 있으며, SSB가 실제로 전송되는 개수/위치는 기지국/셀 별로 달라질 수 있다. SSB가 실제로 전송되는 개수/위치는 레이트-매칭과 측정을 위해 사용되며, 실제로 전송된 SSB에 관한 정보는 다음과 같이 지시된다.
- 레이트-매칭과 관련된 경우: 단말-특정(specific) RRC 시그널링이나 RMSI를 통해 지시될 수 있다. 단말-특정 RRC 시그널링은 below 6GHz 및 above 6GHz 주파수 범위에서 모두 풀(full)(예, 길이 L) 비트맵을 포함한다. 반편, RMSI는 below 6GHz에서 풀 비트맵을 포함하고, above 6GHz에서는 도시된 바와 같이 압축 형태의 비트맵을 포함한다. 구체적으로, 그룹-비트 맵(8비트) + 그룹-내 비트맵(8비트)을 이용하여 실제로 전송된 SSB에 관한 정보가 지시될 수 있다. 여기서, 단말-특정 RRC 시그널링이나 RMSI를 통해 지시된 자원(예, RE)은 SSB 전송을 위해 예약되고, PDSCH/PUSCH 등은 SSB 자원을 고려하여 레이트-매칭될 수 있다.
- 측정과 관련된 경우: RRC 연결(connected) 모드에 있는 경우, 네트워크(예, 기지국)는 측정 구간 내에서 측정될 SSB 세트를 지시할 수 있다. SSB 세트는 주파수 레이어(frequency layer) 별로 지시될 수 있다. SSB 세트에 관한 지시가 없는 경우, 디폴트 SSB 세트가 사용된다. 디폴트 SSB 세트는 측정 구간 내의 모든 SSB를 포함한다. SSB 세트는 RRC 시그널링의 풀(full)(예, 길이 L) 비트맵을 이용하여 지시될 수 있다. RRC 아이들(idle) 모드에 있는 경우, 디폴트 SSB 세트가 사용된다.
DRX (Discontinuous Reception) 동작
단말은 앞에서 설명/제안한 절차 및/또는 방법들을 수행하면서 DRX 동작을 수행할 수 있다. DRX가 설정된 단말은 DL 신호를 불연속적으로 수신함으로써 전력 소비를 낮출 수 있다. DRX는 RRC(Radio Resource Control)_IDLE 상태, RRC_INACTIVE 상태, RRC_CONNECTED 상태에서 수행될 수 있다. RRC_IDLE 상태와 RRC_INACTIVE 상태에서 DRX는 페이징 신호를 불연속 수신하는데 사용된다. 이하, RRC_CONNECTED 상태에서 수행되는 DRX에 관해 설명한다(RRC_CONNECTED DRX).
도 16은 DRX 사이클을 예시한다 (RRC_CONNECTED 상태).
도 16을 참조하면, DRX 사이클은 On Duration과 Opportunity for DRX로 구성된다. DRX 사이클은 On Duration이 주기적으로 반복되는 시간 간격을 정의한다. On Duration은 단말이 PDCCH를 수신하기 위해 모니터링 하는 시간 구간을 나타낸다. DRX가 설정되면, 단말은 On Duration 동안 PDCCH 모니터링을 수행한다. PDCCH 모니터링 동안에 성공적으로 검출된 PDCCH가 있는 경우, 단말은 inactivity 타이머를 동작시키고 깬(awake) 상태를 유지한다. 반면, PDCCH 모니터링 동안에 성공적으로 검출된 PDCCH가 없는 경우, 단말은 On Duration이 끝난 뒤 슬립(sleep) 상태로 들어간다. 따라서, DRX가 설정된 경우, 앞에서 설명/제안한 절차 및/또는 방법을 수행함에 있어서 PDCCH 모니터링/수신이 시간 도메인에서 불연속적으로 수행될 수 있다. 예를 들어, DRX가 설정된 경우, 본 발명에서 PDCCH 수신 기회(occasion)(예, PDCCH 탐색 공간을 갖는 슬롯)는 DRX 설정에 따라 불연속적으로 설정될 수 있다. 반면, DRX가 설정되지 않은 경우, 앞에서 설명/제안한 절차 및/또는 방법을 수행함에 있어서 PDCCH 모니터링/수신이 시간 도메인에서 연속적으로 수행될 수 있다. 예를 들어, DRX가 설정되지 않은 경우, 본 발명에서 PDCCH 수신 기회(예, PDCCH 탐색 공간을 갖는 슬롯)는 연속적으로 설정될 수 있다. 한편, DRX 설정 여부와 관계 없이, 측정 갭으로 설정된 시간 구간에서는 PDCCH 모니터링이 제한될 수 있다.
표 7은 DRX와 관련된 단말의 과정을 나타낸다(RRC_CONNECTED 상태). 표 7을 참조하면, DRX 구성 정보는 상위 계층(예, RRC) 시그널링을 통해 수신되고, DRX ON/OFF 여부는 MAC 계층의 DRX 커맨드에 의해 제어된다. DRX가 설정되면, 단말은 도 12에서 예시한 바와 같이, 본 발명에 설명/제안한 절차 및/또는 방법을 수행함에 있어서 PDCCH 모니터링을 불연속적으로 수행할 수 있다.
Figure PCTKR2019009994-appb-T000007
여기서, MAC-CellGroupConfig는 셀 그룹을 위한 MAC(Medium Access Control) 파라미터를 설정하는데 필요한 구성 정보를 포함한다. MAC-CellGroupConfig는 DRX에 관한 구성 정보도 포함할 수 있다. 예를 들어, MAC-CellGroupConfig는 DRX를 정의하는데 정보를 다음과 같이 포함할 수 있다.
- Value of drx-OnDurationTimer: DRX 사이클의 시작 구간의 길이를 정의
- Value of drx-InactivityTimer: 초기 UL 또는 DL 데이터를 지시하는 PDCCH가 검출된 PDCCH 기회 이후에 단말이 깬 상태로 있는 시간 구간의 길이를 정의
- Value of drx-HARQ-RTT-TimerDL: DL 초기 전송이 수신된 후, DL 재전송이 수신될 때까지의 최대 시간 구간의 길이를 정의.
- Value of drx-HARQ-RTT-TimerDL: UL 초기 전송에 대한 그랜트가 수신된 후, UL 재전송에 대한 그랜트가 수신될 때까지의 최대 시간 구간의 길이를 정의.
- drx-LongCycleStartOffset: DRX 사이클의 시간 길이와 시작 시점을 정의
- drx-ShortCycle (optional): short DRX 사이클의 시간 길이를 정의
여기서, drx-OnDurationTimer, drx-InactivityTimer, drx-HARQ-RTT-TimerDL, drx-HARQ-RTT-TimerDL 중 어느 하나라도 동작 중이면 단말은 깬 상태를 유지하면서 매 PDCCH 기회마다 PDCCH 모니터링을 수행한다.
본 명세서에서 제안하는 TDD NB-IoT 시스템에서 SIB1-NB를 송수신하는 방법을 살펴보기에 앞서, 후술할 용어의 약어 및 정의에 대해 정리한다.
약어(abbreviation)
MIB-NB: masterinformationblock-narrowband
SIB1-NB: systeminformationblock1-narrowband
CRS: cell specific reference signal or common reference signal
ARFCN: absolute radio-frequency channel number
PRB: physical resource block
PRG: precoding resource block group
PCI: physical cell identifier
N/A: non-applicable
EARFCN: E-UTRA absolute radio frequency channel number
RRM: radio resource management
RSRP: reference signal received power
RSRQ: reference signal received quality
TBS: transport block size
TDD/FDD: time division duplex / frequency division duplex
정의(definition)
NB-IoT : NB-IoT는 200kHz로 제한된 채널 대역폭으로 E-UTRA를 통해 네트워크 서비스에 액세스할 수 있게 한다.
NB-IoT 인밴드 동작(inband operation): NB-IoT는 통상적인(normal) E-UTRA 캐리어 내에서 자원 블록(들)을 이용할 때 inband로 동작한다.
NB-IoT 가드 밴드 동작(guard band operation): NB-IoT는 E-UTRA 캐리어의 guard band 내에서 사용되지 않는 자원 블록(들)을 이용할 때 guard band로 동작한다.
NB-IoT 독립형 동작(standalone operation): NB-IoT는 자신의 스펙트럼(spectrum)을 사용할 때 standalone으로 동작한다. 예를 들어, 하나 이상의 GSM carrier들을 대신하여 현재 GERAN 시스템에 의해 사용되는 스펙트럼과 잠재적인 IoT 배치(deployment)를 위해 분산된(scattered) 스펙트럼.
앵커 캐리어(anchor carrier): NB-IoT에서, 단말이 FDD에 대해 NPSS / NSSS / NPBCH / SIB-NB 또는 TDD에 대해 NPSS / NSSS / NPBCH가 전송되는 것으로 가정하는 캐리어.
논-앵커 캐리어(non-anchor carrier): NB-IoT에서, 단말이 FDD에 대해 NPSS / NSSS / NPBCH / SIB-NB 또는 TDD에 대해 NPSS / NSSS / NPBCH를 전송한다고 가정하지 않는 캐리어.
채널 래스터(channel raster): 단말이 자원을 읽어오는 최소 단위. LTE 시스템의 경우, 채널 래스터(channel raster)는 100kHz의 값을 가진다.
본 명세서에 기재되는 '/'는 '및/또는'으로 해석될 수 있으며, 'A 및/또는 B'는 'A 또는(및/또는) B 중 적어도 하나를 포함한다'와 동일한 의미로 해석될 수 있다.
Narrowband (NB)-LTE는 LTE system의 1 PRB에 해당하는 system BW를 갖는 낮은 complexity, 낮은 power consumption을 지원하기 위한 system이다. 이는 주로 machine-type communication (MTC)와 같은 device를 cellular system에서 지원하여 internet of things (IoT)를 구현하기 위한 통신 방식으로 이용될 수 있다. 기존의 LTE의 subcarrier spacing 등의 OFDM parameter들을 LTE와 같은 것을 사용함으로써 추가적인 band 할당 없이 legacy LTE band에 1 PRB를 NB-LTE 용으로 할당하여 주파수를 효율적으로 사용할 수 있는 장점이 있다.
NB-LTE의 physical channel은 downlink의 경우, NPSS/NSSS, NPBCH, NPDCCH/NEPDCCH, NPDSCH 등으로 정의하고, LTE와 구별하기 위해 N을 더해서 부르기로 한다. 추가적으로 (e)MTC에서 사용하는 control channel인 MPDCCH도 존재한다.
Rel. 14 LTE LAA에서 PUSCH 전송을 위한 multiple subframe scheduling만이 표준에 도입되었다. TS 36.212의 DCI format 0B를 참고하면, 기지국은 해당 DCI를 통해 총 scheduling할 subframe의 수를 지시해준다. 이는 RRC signalling을 통해 전송된 maxNumberOfSchedSubframes-Format0B-r14 값을 기반으로 결정된다.
또한, 기지국은 해당 DCI 내 HARQ process number field를 통해 HARQ process number 1개를 알려준다. 총 scheduling 할 subframe의 수에 따라 오름차순으로 HARQ process number가 결정된다.
New data indicator(NDI)와 Redundancy version(RV)는 각 subframe당 1bit를 사용하여 전달된다. 이 외에 MCS/resource allocation/timing offset등은 공통으로 적용된다.
본 발명은 상기 LTE LAA에 도입된 multiple subframe scheduling을 기본으로 하고, LTE NB-IoT에서 특징적으로 도입되어야 할 방법들, 혹은 battery saving 및 resource utilization 측면에서 장점이 있는 다른 방법들에 대해 제안한다. 특징적으로, NB-IoT는 single TB를 multiple subframe들에 반복 전송하도록 이미 설계되어 있기 때문에, 본 명세서에서 제안하는 방법은 multiple TB scheduling이라는 표현을 사용하도록 한다.
본 발명에서 사용하는 'search space를 모니터링 한다'라는 의미는 해당 search space를 통해 수신하고자 하는 DCI format에 따라 특정 영역만큼의 NPDCCH를 decoding 한 후, 해당 CRC를 미리 약속된 특정 RNTI 값으로 scrambling하여 원하는 값이 맞는지를 확인하는 과정을 의미한다.
추가적으로, NB-LTE system에서 각 UE는 single PRB를 각각의 carrier로 인식하고 있기 때문에, 본 명세서에서 언급하고 있는 PRB는 carrier와 같은 의미를 지니고 있다고 할 수 있다. 본 명세서에서 언급하는 DCI format N0, N1, N2 는 3GPP TS 36.212 표준에 나와있는 DCI format N0, N1, N2를 의미한다.
본 발명에서 제안하는 multiple TB scheduling은 NB-IoT 뿐만 아니라 MTC(Machine Type Communication) 또는 CE(Coverage Enhancement) mode로 동작하는 non-BL(Band reduced and Low cost) 단말 또는 동일한 TB의 반복 전송을 특징으로 하는 시스템에도 적용될 수 있다.
본 명세서에서 설명의 편의를 위해서 NB-IoT system의 channel/signal 이름을 예로 들어 설명하며, 이는 상기 열거한 다른 system에서 동일한 목적으로 사용되는 channel/signal로 재해석될 수도 있다. 예를 들어, NPDCCH, NPDSCH, NPUSCH, NPUSCH format 1, NPUSCH format 2는 MTC에서 각각 MPDCCH, PDSCH, PUSCH/PUCCH, PUSCH, PUCCH로 대체될 수 있다.
도 17은 본 명세서에서 제안하는 방법이 적용될 수 있는 하나 이상의 물리 채널/신호의 multiple TB scheduling 을 수행하는 단말의 동작 순서도의 일 예를 나타낸다. 도 17은 단지 설명의 편의를 위한 것일 뿐, 본 발명의 범위를 제한하는 것이 아니다.
도 17a는 단말의 UL 전송을, 도 17b는 단말의 DL 수신을 나타낸 순서도이다.
도 17a를 참고하면, 단말은 Multi-TB 스케쥴링에 대한 설정 정보를 기지국으로부터 수신한다.
그리고, 단말은 Multi-TB 스케쥴링을 위한 DCI를 기지국으로부터 수신한다.
그리고, 단말은 상기 DCI에 기초하여 기지국으로 UL data를 전송한다.
그리고, 단말은 스케쥴된 TB(Transport Block)가 모두 전송되었는지를 확인한다.
상기 확인 결과, 스케쥴된 TB가 모두 전송되지 않은 경우, 상기 단말은 위의 UL data를 전송하는 절차를 수행한다.
도 17b를 참고하면, 단말은 Multi-TB 스케쥴링에 대한 설정 정보를 기지국으로부터 수신한다.
그리고, 단말은 Multi-TB 스케쥴링을 위한 DCI를 기지국으로부터 수신한다.
그리고, 단말은 상기 DCI에 기초하여 기지국으로부터 DL data를 수신한다.
그리고, 단말은 스케쥴된 TB(Transport Block)가 모두 수신되었는지를 확인한다.
상기 확인 결과, 스케쥴된 TB가 모두 수신되지 않은 경우, 상기 단말은 위의 DL data를 수신하는 절차를 수행한다.
만약 상기 확인 결과, 스케쥴된 TB가 모두 수신된 경우, 상기 단말은 feedback 전송이 필요한지를 확인한다.
상기 확인 결과, feedback 전송이 필요한 경우, 상기 단말은 HARQ-ACK을 기지국으로 전송한다.
도 18은 본 명세서에서 제안하는 방법이 적용될 수 있는 하나 이상의 물리 채널/신호의 multiple TB scheduling 을 수행하는 기지국의 동작 순서도의 일 예를 나타낸다. 도 18은 단지 설명의 편의를 위한 것일 뿐, 본 발명의 범위를 제한하는 것이 아니다.
도 18의 내용은 도 17의 내용과 주체만 기지국으로 바뀌었을 뿐 도 17에서 설명한 절차와 동일하므로 구체적인 내용은 도 17을 참고하기로 한다.
도 19는 본 명세서에서 제안하는 방법이 적용될 수 있는 하나 이상의 물리 채널/신호의 multiple TB scheduling 을 수행하는 기지국과 단말 간의 시그널링의 일 예를 나타낸다. 도 19는 단지 설명의 편의를 위한 것일 뿐, 본 발명의 범위를 제한하는 것이 아니다. 마찬가지로, 도 19의 내용은 도 17 및 도 18의 내용과 동일하므로 구체적인 내용은 도 17 및 도 18을 참고하기로 한다.
이하, 본 명세서에서 제안하는 Multi-TB 스케쥴링에 대해 구체적으로 살펴본다.
Multi TB scheduling이 도입되는 경우, DCI field의 상세 및 search space 모니터링 등 해결해야 하는 구체적인 사항들이 있다. 따라서, 본 명세서는 다음과 같은 구체적인 내용들에 대해 제안한다. 후술할 내용은 NB-IoT 및 eMTC를 target으로 하여 서술하였으나, 다른 system에서도 동일하게 적용될 수 있음은 물론이다.
검색 공간 모니터링(Search space monitoring)
NB-IoT 단말 중, 2-HARQ capable 단말이 multi-TB scheduling DCI가 전송되는 search space를 모니터링하는 동안 상기 multi-TB scheduling DCI를 검출하고, 상기 DCI 내에 multi TB scheduling grant (e.g., DL/DL 또는 UL/UL 또는 DL/UL 또는 UL/DL)가 포함된 경우, 2 HARQ capable 단말은 해당 multi TB scheduling DCI를 검출한 subframe으로부터 해당 DCI로 지시 받은 NPDSCH 혹은 NPUSCH의 송수신 시작 전 subframe까지 존재하는 (UE specific) search space들에 해당 단말을 위한 DCI가 오지 않는 것을 기대한다고 설정할 수 있다.
즉, 2-HARQ capable 단말은 multi TB scheduling grant를 위해 2개의 HARQ process를 모두 사용해야 하므로, 기지국은 해당 단말에게 추가 grant를 주지 않는 것이 바람직할 수 있다. 이와 같은 이유로, MTC 단말의 경우를 고려하면, 기지국으로부터 특정 단말에게 지시된 single TB grant 및 multi TB grant를 합한 scheduled HRAQ process의 수가 해당 단말에게 허용되는 HARQ process 수와 동일한 경우, 단말은 해당 multi TB scheduling DCI를 검출한 subframe으로부터 해당 DCI로 지시 받은 PDSCH 혹은 PUSCH의 송수신 시작 전 subframe까지 존재하는 (UE specific) search space들에 해당 단말을 위한 DCI가 오지 않는 것을 기대한다고 설정할 수 있다.
추가적으로, 상기 scheduled (N)PDSCH 수신 또는 (N)PUSCH 전송이 시작되거나 또는 특정 개수 이상의 (e.g., 1개 또는 A/N bundling 단위 또는 multiplexing 단위 등) HARQ process에 대한 송수신이 완료되는 경우, 단말은 상기 송수신이 완료된 timing 이후에 존재하는 (UE specific) search space들을 모니터링한다고 설정할 수 있다.
또는, 상기 scheduled multi TB 중에서 특정 HARQ process에 대한 RTT timer는 expire 되었지만, expire되지 않은 HARQ process가 하나라도 존재하는 동안 단말은 fallback DCI (e.g., single TB만 scheduling하는 DCI)를 monitoring 하도록 설정될 수 있다. 여기서, HARQ RTT timer는 physical layer 관점에서 scheduled shared channel에 대한 HARQ-feedback 송/수신이 완료되면 expire 된다고 볼 수 있다. 뿐만 아니라, scheduled shared channel에 대한 전송이 완료되지 않았거나 또는 모든 HARQ-feedback들이 완료되지 않은 경우에도 특수한 목적의 DCI가 monitoring되도록 설정될 수 있다.
예를 들어, early ACK(반복 전송 완료 이전에 해당 shared channel에 대한 HARQ-feedback이며, NACK은 따로 보고되지 않을 수 있음)을 위한 DCI monitoring 구간이 있을 수 있다. 이 동작은 단말의 duplex type(e.g., half duplex 또는 full duplex)에 따라서 상이할 수 있다. 예를 들어, half duplex인 경우, 상기 모든 scheduled (N)PDSCH/(N)PUSCH 송수신이 완료되기 전까지 (UE specific) search space에서 해당 단말을 위한 DCI가 전송되지 않는 것을 기대한다고 설정할 수 있다.
multiple (N)PDSCH들에 대한 ACK/NACK timing
특정 multi TB scheduling DCI가 복수 개의 (N)PDSCH 들만 지시할 때, 각 (N)PDSCH 에 대응되는 HARQ-feedback UL 자원의 시간/주파수(time/frequency) 위치는 상기 복수 개의 (N)PDSCH들의 마지막 (N)PDSCH로부터 유도되는 값으로 결정될 수 있다.
NB-IoT의 경우, 복수 개의 (N)PDSCH에 대한 ACK/NACK delay 값은 multi TB scheduling DCI로 지시된 NPDSCH의 마지막 symbol(또는 subframe 또는 slot)부터 symbol(또는 subframe 또는 slot) 단위로 count된다고 설정할 수 있다. MTC의 경우, 복수 개의 PDSCH에 대한 ACK/NACK delay 값이 multi TB scheduling DCI를 통해 지시된다고 설정할 수 있다. 이 경우, 복수 개의 PDSCH들 중 마지막 PDSCH가 전송된 마지막 symbol(또는 subframe 또는 slot)부터 symbol(또는 subframe 또는 slot) 단위로 count된다고 설정할 수 있다.
다른 방법으로, 복수 개의 PDSCH들 중 마지막 PDSCH가 전송된 마지막 symbol(또는 subframe 또는 slot)부터 특정 값(e.g.,4 ms)으로 spec.에 정의될 수 있다.
추가적으로, ACK/NACK을 전송하는 PUCCH resource offset은 (i.e., frequency domain resource) 복수 개의 PDSCH들에 대한 ACK/NACK이 TDM으로 전송되도록 설정된 경우에 각 PUCCH resource 별로 지시 받는다고 설정할 수도 있고, 또는 하나의 값을 지시 받고 모두 PUCCH resource에 동일한 값을 사용한다고 설정할 수 있다.
Multi TB scheduling DCI에서 재전송
특정 multi TB scheduling DCI가 모두 최초 전송을 지시하는 경우도 고려할 수 있지만, 최초 전송과 재전송을 복합적으로 지시하는 경우, 또는 모두 재전송을 지시하는 경우도 고려할 수 있다. 이러한 모든 경우들을 고려할 때 multi TB scheduling DCI의 payload size를 줄이기 위해 또는 특정 field(e.g., TBS field)를 다른 용도로 해석하기 위해, 각 HARQ process ID 별로 최초 전송을 지시하는 경우에만 DCI에 포함된 TBS field를 단말이 읽는다고 약속할 수 있다.
만약 해당 grant가 각 HARQ process ID 별로 재전송을 지시하는 경우, 동일 HARQ process를 사용하여 전송했던 기존 TBS 정보를 그대로 사용한다고 설정할 수 있다. 그리고, TBS field는 다른 용도를 위해 활용될 수 있다.
예를 들어, TBS field를 사용하여 각 (N)PDSCH/(N)PUSCH 사이의 scheduling delay 값이 지시된다고 설정할 수 있다. 또는, multi TB scheduling DCI에서 재전송과 최초 전송이 모두 존재하는 경우, DCI의 TBS 값은 최초 전송 TB의 TBS를 지시하기 위해서 사용되며, 재전송 TB의 TBS는 앞서 전송에 사용했던 TBS를 동일하게 적용하는 것으로 해석할 수 있다.
추가적으로, 특정 multi TB scheduling DCI에 재전송이 포함되는 경우, 각 TB에 대한 HARQ process index가 scheduling 순서대로 개별적으로 전달된다고 설정할 수도 있거나, 또는 재전송 요청하는 HARQ process ID만 scheduling 순서대로 지시된다고 설정할 수 있다. 그리고, 나머지 최초 전송은 재전송을 위해 점유된 HARQ process를 제외한 HARQ process ID들 중 가장 작은 수의 HARQ process ID부터 순차적으로 사용된다고 설정할 수 있고, max HARQ process를 넘어가면 max HARQ process를 사용한 modular function을 통해 다시 0으로 돌아온다고 설정할 수 있다.
추가적으로, 상기 언급한 '특정 DCI field'는 TBS field와 함께 각 HARQ process ID 별로 최초 전송이 아닌 재전송을 지시하는 경우, 해당 HARQ process ID에 해당하는 이전 grant 값을 유지할 수 있는 parameter들로, UL grant 측면에서는 subcarrier indication, resource assignment, MCS 등이 있을 수 있다. 그리고, DL grant 측면에서는 resource assignment, MCS 등이 있을 수 있다. 또한, 이와 같이 해당 HARQ process ID에 해당하는 이전 grant의 특정 field를 재사용하기 위해서, 해당 field 값은 단말이 알 수 있는 경우에만 한정될 수 있다.
예를 들어, 단말이 초기 전송 grant를 missing한 뒤 재전송 grant를 수신한 경우, 단말은 해당 HARQ process ID에 해당하는 이전 grant의 특정 field 값을 알 수 없기 때문에 현재 grant (e.g., 재전송 grant)의 특정 field 값을 따르도록 하는 것이 바람직할 수 있다.
추가로, 항상 현재 DCI에 지시된 값을 따라야 하는 parameter들은 UL grant 측면에서는 scheduling delay, redundancy version (RV), repetition number 등이 있을 수 있고, DL grant 측면에서는 scheduling delay, repetition number, HARQ-ACK resource, DCI subframe repetition number 등이 있을 수 있다.
상기 제안한 방법들 중 복수 개의 HARQ process ID(i.e., multiple TB)를 공유하는 DCI field가 있는 경우, 해당 DCI field를 다른 용도를 위해 활용하는 상황은, 해당 DCI를 통해 전송된 모든 HARQ process ID에 대해 기지국이 재전송을 지시하는 경우에 해당할 수 있다. 만약 특정 DCI를 통해 전송된 복수 개의 HARQ process ID에 대해 초기 전송과 재전송이 섞여 존재하는 경우, 초기 전송을 위해 해당 DCI field는 본래의 기능을 수행해야 함이 바람직하다.
또한, 현재 multi-scheduling DCI에 HARQ process ID 별로 초기 전송과 재전송이 섞여서 지시되는 경우, 재전송에 해당하는 HARQ process ID에 대한 이전 single/multi scheduling DCI field 값과 현재 multi-scheduling DCI field 값, 그리고 초기 전송을 위한 다른 HARQ process ID에 해당하는 현재 multi-scheduling DCI field 값을 joint하게 사용/계산하여 재전송 자원을 설정하는 방법이 고려될 수 있다.
보다 구체적으로 설명하면, 현재 DCI에 재전송을 하도록 지시된 HARQ process ID에 해당하는 TB는 동일한 HARQ process ID에 해당하는 이전 DCI field 값에서 TBS, MCS 등을 참조하여 사용할 수 있다.
한편, 현재 DCI에서 초기 전송을 하도록 지시된 HARQ process ID에 해당하는 TB는 현재 DCI field의 TBS, MCS, resource assignment field를 통해 code rate를 계산해 낼 수 있다. 이와 같이 초기 전송을 위해 계산된 code rate 값은, 기지국이 새롭게 전송하려는 NPDSCH 또는 전송을 지시하는 NPUSCH의 channel 상태를 판단하여 결정해 준 값이기 때문에 재전송 하도록 지시된 HARQ process ID에 해당하는 TB도 해당 code rate 값과 최대한 유사하게 설정하는 것이 바람직할 수 있다.
따라서, 단말은 재전송하도록 지시된 HARQ process ID에 해당하는 TB가 전송되는 resource의 크기는 현재 DCI field에서 초기 전송 TB의 code rate(현재 DCI의 TBS, MCS, resource assignment (시간/주파수/반복전송 등의 정보)정보를 기반으로 계산된) 값과 가장 근사한 code rate를 달성할 수 있는 resource 크기로 결정될 수 있다. 특징적으로, 해당 resource의 frequency domain은 고정시키고, time domain 상에서 변화를 준다고 설정할 수 있다.
이를 그림으로 표현하면 도 20과 같이 나타낼 수 있다. 도 20은 T1 시점에 DCIt1이 전송되고, 해당 DCI에 TBSt1, MCSt1, RAt1이 전송되었고, HARQ process ID #0과 #1 모두 초기 전송으로 지시되었다고 가정한다. 이후 ACK/NACK이 송수신된 후, T2 시점에 DCIt2가 전송되고, 해당 DCI에 TBSt2, MCSt2, RAt2가 전송되었고, HARQ process ID #2는 초기 전송, HARQ process ID #0은 재전송으로 지시된 경우를 나타내고 있다. (이때, RA는 상기 언급한 resource assignment이다.) 이때, HARQ process ID #0은 재전송을 지시 받았기 때문에 TBS, MCS 등은 TBSt1, MCSt1을 사용하도록 설정할 수 있고, T2 시점의 code rate는 TBSt2, MCSt2, RAt2로 계산된 CRt2가 되기 때문에, 이와 가장 근사한 code rate를 달성하기 위한 resource 크기를 TBSt1, MCSt2를 사용하여 계산해 낼 수 있다. 도 20의 경우, 해당 resource 크기를 RA't2라고 표현하였다.
도 20은 본 명세서에서 제안하는 멀티-스케쥴링 DCI에 HARQ process ID 별로 초기 전송과 재전송이 함께 지시되는 방법의 일례를 나타낸다.
즉, 도 20은 재전송 시 TBS 값을 동일 HARQ process ID에 해당하는 이전 grant의 TBS 값을 사용하여 전송하는 경우를 나타낸다.
추가적으로, 기지국은 이번 전송이 재전송이기 때문에 앞서 초기 전송한 것과 combining하는 것을 기대하고 적절한 code rate 값으로 scaling 해준다고 설정할 수도 있다.
이 경우, 단말은 재전송하도록 지시된 HARQ process ID에 해당하는 TB 가 전송되는 자원의 크기는 현재 DCI 필드에서 초기 전송 TB의 code rate(현재 DCI의 TBS, MCS, resource assignment (시간/주파수/반복전송 등의 정보)정보를 기반으로 계산된)로부터 scaling된 code rate 값과 가장 근사한 code rate를 달성할 수 있는 resource 크기로 결정될 수 있다.
또한, 추가적으로 DCI field에서 HARQ process ID를 모든 HARQ process ID에 대한 bitmap으로 표현하거나 또는, 하나의 HARQ process ID를 지시하고 이후 TB의 HARQ process ID는 오름차순으로 결정하게 하는 방법이 도입되는 경우, HARQ process ID 순서에 관계 없이 초기 전송 TB들이 앞에 나오고 재전송 TB들이 뒤로 가는 방법이 고려될 수 있다.
이는 재전송 TB들이 이전에 전송된 data들과 시간 축으로 최대한 멀리 떨어져 존재하여 time diversity를 얻는다는 측면에서 장점이 있다.
Multi TB scheduling DCI에서 (N)PDCCH order
특정 multi TB scheduling DCI가 (N)PDCCH order를 지시하여 임의 접속 절차(random access procedure)를 개시(initiation)한다고 설정할 수 있다. 이를 위해, multi TB scheduling DCI도 (N)PDCCH order를 지시해줄 수 있는 flag를 도입한다고 설정할 수 있다. 그리고, 이와 함께 DL grant 및/또는 UL grant가 지시된다고 설정할 수 있다. 다만, DCI payload size가 방대해질 수 있기 때문에, multi TB scheduling DCI를 사용하여 (N)PDCCH order를 지시하는 경우, DL grant 또는 UL grant가 함께 전송되지 않는다고 설정할 수 있다. 해당 (N)PDCCH order는 원래 목적으로 사용될 수도 있다.
다만, 특징적으로 (N)PDCCH order 기반 random access procedure(e.g., MSG4)를 통해 multi TB scheduling DCI가 전송되는 search space를 단말이 계속 모니터링 해야 하는지에 대한 confirmation message 혹은 legacy DCI가 전송되는 search space를 모니터링 하도록, 혹은 search space는 변경하지 않고 단말이 수신하려 하는 DCI payload size를 legacy DCI payload size로 변경하여 모니터링 하도록 지시하는 fall back message를 기지국으로부터 수신한다고 설정할 수 있다.
다른 방법으로, 이와 같이 multi TB scheduling DCI를 사용하여 (N)PDCCH order만 지시된 경우, 상기 random access procedure가 종료되는 시점까지 단말은 multi TB scheduling DCI가 아닌 legacy DCI를 검출하기 위해 동작한다고 설정할 수 있다.
이때, 단말은 기지국으로부터 DCI 혹은 RRC message 등을 통해 multi TB scheduling DCI가 전송되는 search space를 계속 모니터링 해야 하는지에 대한 confirmation message 또는 legacy DCI가 전송되는 search space를 모니터링 하도록, 또는 search space는 변경하지 않고 단말이 수신하려 하는 DCI payload size를 legacy DCI payload size로 변경하여 모니터링 하도록 지시하는 fall back message 등을 전달 받는다고 설정할 수 있다.
다른 방법으로, (N)PDCCH order 기반의 random access가 trigger된 경우, 해당 절차가 완료되기 전까지 단말은 multi TB scheduling을 위한 DCI를 계속 monitoring 할 수 있다. 하지만, 해당 DCI의 multi TB는 downlink scheduling으로만 사용된다고 가정할 수도 있다.
다만, MSG2의 RAR(Random Access Response) 지시에 따라서 (N)PUSCH를 전송한 경우, 기지국은 해당 (N)PUSCH의 재전송을 요청할 수 있기 때문에, downlink scheduling만 가정하는 구간은 MSG2 이후 최초 전송하는 (N)PUSCH의 전송을 완료하기 전까지 (또는 완료하고 추가 Xms를 포함한 구간)로 한정될 수 있다.
Fallback 동작
단말이 multi TB scheduling DCI가 전송되는 search space를 모니터링 하다가 다음과 같은 방법 혹은 조건들로 인해 fallback 된다고 설정할 수 있다.
이때, fallback 된다는 동작의 의미는 legacy DCI가 전송되는 search space를 모니터링 하도록 지시될 수도 있거나, 또는 search space는 변경하지 않고 단말이 수신하려 하는 DCI payload size를 legacy DCI payload size로 변경하여 모니터링 하도록 지시되는 것을 의미할 수도 있다.
(1) Multi TB scheduling을 위한 DCI에 특정 1 bit field를 포함하여 fallback이 지시된다고 설정할 수 있다. 만약 단말이 해당 field를 통해 fallback을 지시 받은 경우, 단말은 상기 DCI를 수신한 시점 이후부터 또는 해당 DCI가 scheduling한 하나 혹은 다수 개의 DL/UL grant의 송수신이 끝나는 시점 이후부터 존재하는 legacy DCI를 위한 search space를 모니터링한다고 설정할 수 있다.
이때, 단말의 DCI 해석 지연을 고려해서 특정 값의 offset 시간이 추가될 수 있다.
(2) 단말이 RRC_Idle state로 진입하기 위해, 단말은 기지국과 RRC release 과정에 필요한 정보를 주고받는 경우, fallback operation을 수행할 수 있다.
(3) 기지국 또는 단말이 판단하여 scheduled multi TB의 X% 이상이 NACK으로 판별되는 경우, 또는 특정 시간 동안 ACK을 명시적으로 지시 받지 못하는 경우, fallback operation이 수행될 수 있다. (이때, X는 미리 약속된 값이거나 또는 기지국으로부터 지시 받은 값)
(4) 단말은 기지국으로부터 특정 주기에 fallback DCI가 전송되는 search space를 monitoring하도록 또는 fallback DCI의 payload size를 사용하여 DCI를 검출하도록 지시 받을 수 있다. 그리고, 미리 약속된 주기에 fallback DCI가 검출된 경우, multi TB scheduling DCI가 전송되는 search space를 특정 시간 동안 monitoring하지 않는다고 설정하거나 또는, 특정 시간 동안 legacy DCI payload size를 사용하여 DCI를 검출하도록 설정할 수 있다.
여기서, 특정 시간은 단말의 DCI 해석 지연을 고려해서 특정 값의 offset 시간이 추가될 수 있다.
(5) MTC의 경우, 단말이 다음 search space에서 multi TB scheduling DCI가 포함할 수 있는 최대 HARQ process ID 개수의 증가 또는 감소 형태, 또는 HARQ process ID가 특정 값이 되면 fallback operation이 수행된다고 설정할 수 있다. Dynamic하게 지시 받은 HARQ process의 개수는 단말의 DCI 해석 지연을 고려해서 특정 값의 offset 시간 이후에 DCI monitoring에 적용될 수 있다.
도 21은 본 명세서에서 제안하는 검색 공간을 모니터링하기 위한 단말의 동작 방법을 나타낸 순서도이다.
즉, 도 21은 NB(NarrowBand)-IoT(Internet of Things)를 지원하는 무선 통신 시스템에서 검색 공간(search space, SS)을 모니터링하기 위한 단말의 동작 방법을 나타낸다.
먼저, 단말은 PDCCH(Physical Downlink Control Channel) 오더(order)의 지시 여부를 나타내는 제어 정보를 포함하는 멀티(multi)-TB(Transport Block) 스케쥴링 DCI(Downlink Control Information)를 상기 검색 공간에서 모니터링한다(S2110).
그리고, 상기 단말은 상기 제어 정보가 PDCCH order를 지시하는 경우, 기지국과 임의 접속 절차를 수행한다(S2120).
여기서, 상기 멀티-TB 스케쥴링 DCI는 하향링크 그랜트(downlink grant) 또는 상향링크 그랜트(uplink grant) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
상기 PDCCH order가 지시된 경우, 상기 임의 접속 절차는 CFRA(Contention Free Random Access) 또는 CBRA(Contention Based Random Access)로 수행될 수 있다.
보다 구체적으로, 상기 임의 접속 절차는 (1) PRACH 프리앰블(preamble)을 기지국으로 전송하고, (2) 상기 PRACH 프리앰블에 대한 임의 접속 응답(Random Access Response, RAR)을 상기 기지국으로부터 수신하고, (3) 상기 RAR에 기초하여 상기 기지국으로 상향링크 신호를 전송하고, (4) 상기 상향링크 신호에 대한 응답을 상기 기지국으로부터 수신하는 절차를 포함할 수 있다.
상기 CFRA는 위의 (1) 및 (2)의 절차를 수행하고, 상기 CBRA는 위의 (1) 내지 (4)의 절차를 수행한다.
추가적으로, 상기 단말은 상기 멀티-TB 스케쥴링 DCI에 하향링크 그랜트(downlink grant) 또는 상향링크 그랜트(uplink grant)가 포함되지 않은 경우(즉, PDCCH order만이 지시된 경우), 상기 임의 접속 절차의 종료 시까지 레거시(legacy) DCI에 대한 모니터링을 수행할 수 있다.
추가적으로, 상기 단말은 상기 멀티-TB 스케쥴링 DCI의 검색 공간에 대한 모니터링 지속 여부에 대한 정보를 상기 기지국으로부터 수신할 수 있다.
본 발명이 적용될 수 있는 장치 일반
도 22는 본 명세서에서 제안하는 방법들이 적용될 수 있는 무선 통신 장치의 블록 구성도를 예시한다.
도 22를 참조하면, 무선 통신 시스템은 기지국(2210)과 기지국 영역 내에 위치한 다수의 단말(2220)을 포함한다.
상기 기지국과 단말은 각각 무선 장치로 표현될 수도 있다.
기지국은 프로세서(processor, 2211), 메모리(memory, 2212) 및 RF 모듈(radio frequency module, 2213)을 포함한다. 프로세서(2211)는 앞서 도 1 내지 도 21에서 제안된 기능, 과정 및/또는 방법을 구현한다. 무선 인터페이스 프로토콜의 계층들은 프로세서에 의해 구현될 수 있다. 메모리는 프로세서와 연결되어, 프로세서를 구동하기 위한 다양한 정보를 저장한다. RF 모듈은 프로세서와 연결되어, 무선 신호를 송신 및/또는 수신한다.
단말은 프로세서(2221), 메모리(2222) 및 RF 모듈(2223)을 포함한다.
프로세서는 앞서 도 1 내지 도 21에서 제안된 기능, 과정 및/또는 방법을 구현한다. 무선 인터페이스 프로토콜의 계층들은 프로세서에 의해 구현될 수 있다. 메모리는 프로세서와 연결되어, 프로세서를 구동하기 위한 다양한 정보를 저장한다. RF 모듈은 프로세서와 연결되어, 무선 신호를 송신 및/또는 수신한다.
메모리(2212, 2222)는 프로세서(2211, 2221) 내부 또는 외부에 있을 수 있고, 잘 알려진 다양한 수단으로 프로세서와 연결될 수 있다.
또한, 기지국 및/또는 단말은 한 개의 안테나(single antenna) 또는 다중 안테나(multiple antenna)를 가질 수 있다.
안테나(2214, 2224)는 무선 신호를 송신 및 수신하는 기능을 한다.
도 23은 본 명세서에서 제안하는 방법들이 적용될 수 있는 무선 통신 장치의 블록 구성도의 또 다른 예시이다.
도 23을 참조하면, 무선 통신 시스템은 기지국(2310)과 기지국 영역 내에 위치한 다수의 단말(2320)을 포함한다. 기지국은 송신 장치로, 단말은 수신 장치로 표현될 수 있으며, 그 반대도 가능하다. 기지국과 단말은 프로세서(processor, 2311,2321), 메모리(memory, 2314,2324), 하나 이상의 Tx/Rx RF 모듈(radio frequency module, 2315,2325), Tx 프로세서(2312,2322), Rx 프로세서(2313,2323), 안테나(2316,2326)를 포함한다. 프로세서는 앞서 살핀 기능, 과정 및/또는 방법을 구현한다. 보다 구체적으로, DL(기지국에서 단말로의 통신)에서, 코어 네트워크로부터의 상위 계층 패킷은 프로세서(2311)에 제공된다. 프로세서는 L2 계층의 기능을 구현한다. DL에서, 프로세서는 논리 채널과 전송 채널 간의 다중화(multiplexing), 무선 자원 할당을 단말(2320)에 제공하며, 단말로의 시그널링을 담당한다. 전송(TX) 프로세서(2312)는 L1 계층 (즉, 물리 계층)에 대한 다양한 신호 처리 기능을 구현한다. 신호 처리 기능은 단말에서 FEC(forward error correction)을 용이하게 하고, 코딩 및 인터리빙(coding and interleaving)을 포함한다. 부호화 및 변조된 심볼은 병렬 스트림으로 분할되고, 각각의 스트림은 OFDM 부반송파에 매핑되고, 시간 및/또는 주파수 영역에서 기준 신호(Reference Signal, RS)와 멀티플렉싱되며, IFFT (Inverse Fast Fourier Transform)를 사용하여 함께 결합되어 시간 영역 OFDMA 심볼 스트림을 운반하는 물리적 채널을 생성한다. OFDM 스트림은 다중 공간 스트림을 생성하기 위해 공간적으로 프리코딩된다. 각각의 공간 스트림은 개별 Tx/Rx 모듈(또는 송수신기,2315)를 통해 상이한 안테나(2316)에 제공될 수 있다. 각각의 Tx/Rx 모듈은 전송을 위해 각각의 공간 스트림으로 RF 반송파를 변조할 수 있다. 단말에서, 각각의 Tx/Rx 모듈(또는 송수신기,2325)는 각 Tx/Rx 모듈의 각 안테나(2326)을 통해 신호를 수신한다. 각각의 Tx/Rx 모듈은 RF 캐리어로 변조된 정보를 복원하여, 수신(RX) 프로세서(2323)에 제공한다. RX 프로세서는 layer 1의 다양한 신호 프로세싱 기능을 구현한다. RX 프로세서는 단말로 향하는 임의의 공간 스트림을 복구하기 위해 정보에 공간 프로세싱을 수행할 수 있다. 만약 다수의 공간 스트림들이 단말로 향하는 경우, 다수의 RX 프로세서들에 의해 단일 OFDMA 심볼 스트림으로 결합될 수 있다. RX 프로세서는 고속 푸리에 변환 (FFT)을 사용하여 OFDMA 심볼 스트림을 시간 영역에서 주파수 영역으로 변환한다. 주파수 영역 신호는 OFDM 신호의 각각의 서브 캐리어에 대한 개별적인 OFDMA 심볼 스트림을 포함한다. 각각의 서브캐리어 상의 심볼들 및 기준 신호는 기지국에 의해 전송된 가장 가능성 있는 신호 배치 포인트들을 결정함으로써 복원되고 복조된다. 이러한 연 판정(soft decision)들은 채널 추정 값들에 기초할 수 있다. 연판정들은 물리 채널 상에서 기지국에 의해 원래 전송된 데이터 및 제어 신호를 복원하기 위해 디코딩 및 디인터리빙되다. 해당 데이터 및 제어 신호는 프로세서(2321)에 제공된다.
UL(단말에서 기지국으로의 통신)은 단말(2320)에서 수신기 기능과 관련하여 기술된 것과 유사한 방식으로 기지국(2310)에서 처리된다. 각각의 Tx/Rx 모듈(2325)는 각각의 안테나(2326)을 통해 신호를 수신한다. 각각의 Tx/Rx 모듈은 RF 반송파 및 정보를 RX 프로세서(2323)에 제공한다. 프로세서 (2321)는 프로그램 코드 및 데이터를 저장하는 메모리(2324)와 관련될 수 있다. 메모리는 컴퓨터 판독 가능 매체로서 지칭될 수 있다.
본 발명이 적용되는 휴대기기 예
도 24는 본 발명에 적용되는 휴대 기기를 예시한다. 휴대 기기는 스마트폰, 스마트패드, 웨어러블 기기(예, 스마트워치, 스마트글래스), 휴대용 컴퓨터(예, 노트북 등)을 포함할 수 있다. 휴대 기기는 MS(Mobile Station), UT(user terminal), MSS(Mobile Subscriber Station), SS(Subscriber Station), AMS(Advanced Mobile Station) 또는 WT(Wireless terminal)로 지칭될 수 있다.
도 24를 참조하면, 휴대 기기(100)는 안테나부(108), 통신부(110), 제어부(120), 메모리부(130), 전원공급부(140a), 인터페이스부(140b) 및 입출력부(140c)를 포함할 수 있다. 안테나부(108)는 통신부(110)의 일부로 구성될 수 있다.
통신부(110)는 다른 무선 기기, 기지국들과 신호(예, 데이터, 제어 신호 등)를 송수신할 수 있다. 제어부(120)는 휴대 기기(100)의 구성 요소들을 제어하여 다양한 동작을 수행할 수 있다. 제어부(120)는 AP(Application Processor)를 포함할 수 있다. 메모리부(130)는 휴대 기기(100)의 구동에 필요한 데이터/파라미터/프로그램/코드/명령을 저장할 수 있다. 또한, 메모리부(130)는 입/출력되는 데이터/정보 등을 저장할 수 있다. 전원공급부(140a)는 휴대 기기(100)에게 전원을 공급하며, 유/무선 충전 회로, 배터리 등을 포함할 수 있다. 인터페이스부(140b)는 휴대 기기(100)와 다른 외부 기기의 연결을 지원할 수 있다. 인터페이스부(140b)는 외부 기기와의 연결을 위한 다양한 포트(예, 오디오 입/출력 포트, 비디오 입/출력 포트)를 포함할 수 있다. 입출력부(140c)는 영상 정보/신호, 오디오 정보/신호, 데이터, 및/또는 사용자로부터 입력되는 정보를 입력 받거나 출력할 수 있다. 입출력부(140c)는 카메라, 마이크로폰, 사용자 입력부, 디스플레이부(140d), 스피커 및/또는 햅틱 모듈 등을 포함할 수 있다.
일 예로, 데이터 통신의 경우, 입출력부(140c)는 사용자로부터 입력된 정보/신호(예, 터치, 문자, 음성, 이미지, 비디오)를 획득하며, 획득된 정보/신호는 메모리부(130)에 저장될 수 있다. 통신부(110)는 메모리에 저장된 정보/신호를 무선 신호로 변환하고, 변환된 무선 신호를 다른 무선 기기에게 직접 전송하거나 기지국에게 전송할 수 있다. 또한, 통신부(110)는 다른 무선 기기 또는 기지국으로부터 무선 신호를 수신한 뒤, 수신된 무선 신호를 원래의 정보/신호로 복원할 수 있다. 복원된 정보/신호는 메모리부(130)에 저장된 뒤, 입출력부(140c)를 통해 다양한 형태(예, 문자, 음성, 이미지, 비디오, 헵틱)로 출력될 수 있다.
본 발명이 적용되는 로봇 예
도 25는 본 발명에 적용되는 로봇을 예시한다. 로봇은 사용 목적이나 분야에 따라 산업용, 의료용, 가정용, 군사용 등으로 분류될 수 있다.
도 25를 참조하면, 로봇(100)은 통신부(110), 제어부(120), 메모리부(130), 입출력부(140a), 센서부(140b) 및 구동부(140c)를 포함할 수 있다.
통신부(110)는 다른 무선 기기, 다른 로봇, 또는 제어 서버 등의 외부 기기들과 신호(예, 구동 정보, 제어 신호 등)를 송수신할 수 있다. 제어부(120)는 로봇(100)의 구성 요소들을 제어하여 다양한 동작을 수행할 수 있다. 메모리부(130)는 로봇(100)의 다양한 기능을 지원하는 데이터/파라미터/프로그램/코드/명령을 저장할 수 있다. 입출력부(140a)는 로봇(100)의 외부로부터 정보를 획득하며, 로봇(100)의 외부로 정보를 출력할 수 있다. 입출력부(140a)는 카메라, 마이크로폰, 사용자 입력부, 디스플레이부, 스피커 및/또는 햅틱 모듈 등을 포함할 수 있다. 센서부(140b)는 로봇(100)의 내부 정보, 주변 환경 정보, 사용자 정보 등을 얻을 수 있다. 센서부(140b)는 근접 센서, 조도 센서, 가속도 센서, 자기 센서, 자이로 센서, 관성 센서, IR 센서, 지문 인식 센서, 초음파 센서, 광 센서, 마이크로폰, 레이더 등을 포함할 수 있다. 구동부(140c)는 로봇 관절을 움직이는 등의 다양한 물리적 동작을 수행할 수 있다. 또한, 구동부(140c)는 로봇(100)을 지상에서 주행하거나 공중에서 비행하게 할 수 있다. 구동부(140c)는 액츄에이터, 모터, 바퀴, 브레이크, 프로펠러 등을 포함할 수 있다.
이상에서 설명된 실시 예들은 본 발명의 구성요소들과 특징들이 소정 형태로 결합된 것들이다. 각 구성요소 또는 특징은 별도의 명시적 언급이 없는 한 선택적인 것으로 고려되어야 한다. 각 구성요소 또는 특징은 다른 구성요소나 특징과 결합되지 않은 형태로 실시될 수 있다. 또한, 일부 구성요소들 및/또는 특징들을 결합하여 본 발명의 실시 예를 구성하는 것도 가능하다. 본 발명의 실시 예들에서 설명되는 동작들의 순서는 변경될 수 있다. 어느 실시예의 일부 구성이나 특징은 다른 실시 예에 포함될 수 있고, 또는 다른 실시예의 대응하는 구성 또는 특징과 교체될 수 있다. 특허청구범위에서 명시적인 인용 관계가 있지 않은 청구항들을 결합하여 실시 예를 구성하거나 출원 후의 보정에 의해 새로운 청구항으로 포함시킬 수 있음은 자명하다.
본 발명에 따른 실시 예는 다양한 수단, 예를 들어, 하드웨어, 펌웨어(firmware), 소프트웨어 또는 그것들의 결합 등에 의해 구현될 수 있다. 하드웨어에 의한 구현의 경우, 본 발명의 일 실시 예는 하나 또는 그 이상의 ASICs(application specific integrated circuits), DSPs(digital signal processors), DSPDs(digital signal processing devices), PLDs(programmable logic devices), FPGAs(field programmable gate arrays), 프로세서, 콘트롤러, 마이크로 콘트롤러, 마이크로 프로세서 등에 의해 구현될 수 있다.
펌웨어나 소프트웨어에 의한 구현의 경우, 본 발명의 일 실시 예는 이상에서 설명된 기능 또는 동작들을 수행하는 모듈, 절차, 함수 등의 형태로 구현될 수 있다. 소프트웨어 코드는 메모리에 저장되어 프로세서에 의해 구동될 수 있다. 상기 메모리는 상기 프로세서 내부 또는 외부에 위치하여, 이미 공지된 다양한 수단에 의해 상기 프로세서와 데이터를 주고 받을 수 있다.
본 발명은 본 발명의 필수적 특징을 벗어나지 않는 범위에서 다른 특정한 형태로 구체화될 수 있음은 통상의 기술자에게 자명하다. 따라서, 상술한 상세한 설명은 모든 면에서 제한적으로 해석되어서는 아니 되고 예시적인 것으로 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 첨부된 청구항의 합리적 해석에 의해 결정되어야 하고, 본 발명의 등가적 범위 내에서의 모든 변경은 본 발명의 범위에 포함된다.
본 발명은 3GPP LTE/LTE-A 시스템, 5G 시스템에 적용되는 예를 중심으로 설명하였으나, 3GPP LTE/LTE-A, 5G 시스템 이외에도 다양한 무선 통신 시스템에 적용하는 것이 가능하다.

Claims (14)

  1. NB(NarrowBand)-IoT(Internet of Things)를 지원하는 무선 통신 시스템에서 검색 공간(search space, SS)을 모니터링하기 위한 방법에 있어서, 단말에 의해 수행되는 방법은,
    PDCCH(Physical Downlink Control Channel) 오더(order)의 지시 여부를 나타내는 제어 정보를 포함하는 멀티(multi)-TB(Transport Block) 스케쥴링 DCI(Downlink Control Information)를 상기 검색 공간에서 모니터링하는 단계; 및
    상기 제어 정보가 PDCCH order를 지시하는 경우, 기지국과 임의 접속 절차를 수행하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 멀티-TB 스케쥴링 DCI는 하향링크 그랜트(downlink grant) 또는 상향링크 그랜트(uplink grant) 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  3. 제 1항에 있어서, 상기 임의 접속 절차는,
    PRACH 프리앰블(preamble)을 기지국으로 전송하는 단계; 및
    상기 PRACH 프리앰블에 대한 임의 접속 응답(Random Access Response, RAR)을 상기 기지국으로부터 수신하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  4. 제 3항에 있어서, 상기 임의 접속 절차는,
    상기 RAR에 기초하여 상기 기지국으로 상향링크 신호를 전송하는 단계; 및
    상기 상향링크 신호에 대한 응답을 상기 기지국으로부터 수신하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  5. 제 1항에 있어서,
    상기 멀티-TB 스케쥴링 DCI에 하향링크 그랜트(downlink grant) 또는 상향링크 그랜트(uplink grant)가 포함되지 않은 경우, 상기 임의 접속 절차의 종료 시까지 레거시(legacy) DCI에 대한 모니터링을 수행하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  6. 제 5항에 있어서,
    상기 멀티-TB 스케쥴링 DCI의 검색 공간에 대한 모니터링 지속 여부에 대한 정보를 상기 기지국으로부터 수신하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  7. 제 1항에 있어서,
    상기 멀티-TB 스케쥴링 DCI는 C-RNTI(Cell specific Radio Network Temporary Identifier)에 의해 스크램블되는 것을 특징으로 하는 방법.
  8. NB(NarrowBand)-IoT(Internet of Things)를 지원하는 무선 통신 시스템에서 검색 공간(search space, SS)을 모니터링하기 위한 단말에 있어서,
    무선 신호를 전송하기 위한 전송기;
    무선 신호를 수신하기 위한 수신기; 및
    상기 전송기 및 수신기를 제어하는 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는,
    PDCCH(Physical Downlink Control Channel) 오더(order)의 지시 여부를 나타내는 제어 정보를 포함하는 멀티(multi)-TB(Transport Block) 스케쥴링 DCI(Downlink Control Information)를 상기 검색 공간에서 모니터링하며; 및
    상기 제어 정보가 PDCCH order를 지시하는 경우, 기지국과 임의 접속 절차를 수행하도록 제어하는 것을 특징으로 하는 단말.
  9. 제 8항에 있어서,
    상기 멀티-TB 스케쥴링 DCI는 하향링크 그랜트(downlink grant) 또는 상향링크 그랜트(uplink grant) 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 단말.
  10. 제 8항에 있어서, 상기 프로세서는,
    PRACH 프리앰블(preamble)을 기지국으로 전송하며; 및
    상기 PRACH 프리앰블에 대한 임의 접속 응답(Random Access Response, RAR)을 상기 기지국으로부터 수신하도록 제어하여 상기 임의 접속 절차를 수행하는 것을 특징으로 하는 단말.
  11. 제 10항에 있어서, 상기 프로세서는,
    상기 RAR에 기초하여 상기 기지국으로 상향링크 신호를 전송하며; 및
    상기 상향링크 신호에 대한 응답을 상기 기지국으로부터 수신하도록 제어하여 상기 임의 접속 절차를 수행하는 것을 특징으로 하는 단말.
  12. 제 8항에 있어서, 상기 프로세서는,
    상기 멀티-TB 스케쥴링 DCI에 하향링크 그랜트(downlink grant) 또는 상향링크 그랜트(uplink grant)가 포함되지 않은 경우, 상기 임의 접속 절차의 종료 시까지 레거시(legacy) DCI에 대한 모니터링을 수행하도록 제어하는 것을 특징으로 하는 단말.
  13. 제 12항에 있어서, 상기 프로세서는,
    상기 멀티-TB 스케쥴링 DCI의 검색 공간에 대한 모니터링 지속 여부에 대한 정보를 상기 기지국으로부터 수신하도록 제어하는 것을 특징으로 하는 단말.
  14. 제 8항에 있어서,
    상기 멀티-TB 스케쥴링 DCI는 C-RNTI(Cell specific Radio Network Temporary Identifier)에 의해 스크램블되는 것을 특징으로 하는 단말.
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