WO2023068713A1 - Device and method for entanglement distribution protocol, comprising phase flip error fixing in communication system - Google Patents

Device and method for entanglement distribution protocol, comprising phase flip error fixing in communication system Download PDF

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WO2023068713A1
WO2023068713A1 PCT/KR2022/015778 KR2022015778W WO2023068713A1 WO 2023068713 A1 WO2023068713 A1 WO 2023068713A1 KR 2022015778 W KR2022015778 W KR 2022015778W WO 2023068713 A1 WO2023068713 A1 WO 2023068713A1
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phase flip
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김자영
이호재
이상림
안병규
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엘지전자 주식회사
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    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L1/00—Arrangements for detecting or preventing errors in the information received

Definitions

  • This disclosure relates to a communication system. Specifically, the present disclosure relates to an apparatus and method for an entanglement distribution protocol including phase flip error correction in a communication system.
  • quantum cryptographic communication Due to the advent of quantum computers, it has become possible to hack existing cryptographic systems based on mathematical complexity (eg, RSA, AES, etc.). To prevent hacking, quantum cryptographic communication is proposed.
  • the present disclosure relates to a method of performing entanglement error correction on a phase flip error generated by a Pauli X channel in a quantum communication system. More specifically, the correlation between two qubits is recognized as information rather than the individual state of each qubit constituting the entanglement state, and the entanglement already known in the entanglement distribution process of quantum teleportation It is to minimize the resources consumed for entanglement error correction by sufficiently utilizing state information and achieve an effective error suppression effect.
  • the present disclosure provides an apparatus and method for an entanglement distribution protocol including phase flip error correction in a communication system.
  • the present disclosure provides an apparatus and method for performing entanglement error correction on a phase flip error generated by a Pauli Z channel in a quantum communication system.
  • the present disclosure recognizes the phase correlation of two qubits as information rather than the individual state of each qubit constituting the entanglement state in a quantum communication system, and entanglement distribution of quantum teleportation ) process, we provide a device and method for minimizing the resources consumed for entanglement error correction and achieving an effective error suppression effect by fully utilizing the known entanglement state information.
  • a first qubit and an entanglement state of the first node with respect to a phase flip channel Identifying phase correlation between second qubits of a second node constituting , determining a first parity value based on the phase correlation, determining whether a phase flip error occurs based on the first parity value, determining a second parity value based on the phase correlation when it is determined that the phase flip error occurs based on the first parity value determining whether the phase flip error occurs based on the second parity value, and when it is determined based on the first parity value that the phase flip error occurs, the first qubit or the second qubit
  • a method is provided that includes performing error correction by a phase flip operation on qubits.
  • a transceiver and at least one processor are included, and the at least one processor is a phase flip channel of the first node with respect to a phase flip channel. Identify the phase correlation between the first qubit and the second qubit of the second node constituting the entanglement state, and based on the phase correlation, a first parity value value), determining whether a phase flip error occurs based on the first parity value, and when it is determined that the phase flip error occurs based on the first parity value, the phase correlation When a second parity value is determined based on the relationship, whether or not the phase flip error occurs based on the second parity value, and it is determined based on the first parity value that the phase flip error occurs, the A first node configured to perform error correction by a phase flip operation on the first qubit or the second qubit is provided.
  • non-transitory computer readable media storing one or more instructions
  • the one or more instructions based on being executed by one or more processors, perform operations.
  • the above operations are phase correlation between the first qubit of the first node and the second qubit of the second node constituting an entanglement state with respect to a phase flip channel Identifying a phase correlation, determining a first parity value based on the phase correlation, determining whether a phase flip error occurs based on the first parity value determining a second parity value based on the phase correlation when it is determined that the phase flip error occurs based on the first parity value; the phase flip error based on the second parity value Determining whether a phase flip error has occurred based on the first parity value;
  • a computer readable medium comprising performing error correction is provided.
  • the present disclosure may provide an apparatus and method for an entanglement distribution protocol including phase flip error correction in a communication system.
  • the present disclosure may provide an apparatus and method for performing entanglement error correction on a phase flip error generated by a Pauli Z channel in a quantum communication system.
  • the present disclosure recognizes the phase correlation of two qubits as information rather than the individual state of each qubit constituting the entanglement state in a quantum communication system, and entanglement distribution of quantum teleportation ) process, it is possible to provide an apparatus and method for minimizing the resources consumed for entanglement error correction and achieving an effective error suppression effect by fully utilizing the known entanglement state information.
  • NG-RAN New Generation Radio Access Network
  • 2 is a diagram illustrating functional division between NG-RAN and 5GC.
  • 3 is a diagram illustrating an example of a 5G usage scenario.
  • FIG. 4 is a diagram showing an example of a communication structure that can be provided in a 6G system.
  • FIG. 5 is a diagram schematically illustrating an example of a perceptron structure.
  • FIG. 6 is a diagram schematically illustrating an example of a multilayer perceptron structure.
  • FIG. 7 is a diagram schematically illustrating an example of a deep neural network.
  • FIG. 8 is a diagram schematically illustrating an example of a convolutional neural network.
  • FIG. 9 is a diagram schematically illustrating an example of a filter operation in a convolutional neural network.
  • FIG. 10 is a diagram schematically illustrating an example of a neural network structure in which a cyclic loop exists.
  • FIG. 11 is a diagram schematically illustrating an example of an operating structure of a recurrent neural network.
  • FIG. 12 is a diagram showing an example of an electromagnetic spectrum.
  • FIG. 13 is a diagram illustrating an example of a THz communication application.
  • FIG. 14 is a diagram illustrating an example of an electronic element-based THz wireless communication transceiver.
  • 15 is a diagram illustrating an example of a method of generating a THz signal based on an optical element.
  • 16 is a diagram showing an example of an optical element-based THz wireless communication transceiver.
  • 17 is a diagram showing the structure of a photoinc source-based transmitter.
  • 18 is a diagram showing the structure of an optical modulator.
  • 20 is a diagram showing an example of a quantum circuit for generating a bell state in a system applicable to the present disclosure.
  • 21 is a diagram showing an example of a bell state measurement circuit in a system applicable to the present disclosure.
  • FIG. 22 is a diagram showing an example of a quantum teleportation system in a system applicable to the present disclosure.
  • FIG. 23 is a diagram illustrating an example of spontaneous parametric down-conversion in a system applicable to the present disclosure.
  • 24 is a diagram showing an example of an atomic excitation method in an optical cavity using a laser pulse in a system applicable to the present disclosure.
  • 25 is a diagram showing an example of a simultaneous excitation method of two atoms using a laser pulse in a system applicable to the present disclosure.
  • 26 is a diagram showing an example of incompleteness that deteriorates a quantum teleportation process in a system applicable to the present disclosure.
  • FIG. 27 is a diagram illustrating an example of a quantum channel model in a system applicable to the present disclosure.
  • FIG. 28 is a diagram showing an example of Pauli-I, Pauli-Z, Pauli-X, and Pauli-Y gates in a system applicable to the present disclosure.
  • 29 is a diagram showing an example of an error correction circuit of a 3-qubit bit flip code in a system applicable to the present disclosure.
  • FIG. 30 is a diagram showing an example of an error correction circuit of a 3-qubit phase flip code in a system applicable to the present disclosure.
  • FIG. 31 is a diagram showing an example of a Shor code error correction circuit in a system applicable to the present disclosure.
  • 32 is a diagram illustrating an example of a 3-qubit iterative code-based entanglement error correction process in a system applicable to the present disclosure.
  • FIG. 33 is a diagram showing an example of a suppressed entanglement error rate of a 3-qubit iterative code-based entanglement error correction process in a system applicable to the present disclosure.
  • 34 is a diagram illustrating an example of a phase flip error correction protocol of an entanglement distribution process in a system applicable to the present disclosure.
  • 35 is a diagram showing an example of a phase flip error correction circuit in an entanglement distribution process in a system applicable to the present disclosure.
  • FIG. 36 is a diagram showing a result of minimizing the number of gates used based on an equivalent circuit for the circuit of FIG. 35 in a system applicable to the present disclosure.
  • FIG. 37 is a diagram showing an example of a result of analysis of a suppressed entanglement error rate of a technique according to an embodiment of the present disclosure and a conventional technique in a system applicable to the present disclosure.
  • FIG. 38 is a diagram showing an example of an analysis result of the average number of refined entanglement pairs consumed by a technique according to an embodiment of the present disclosure and a conventional technique in a system applicable to the present disclosure.
  • 39 is a diagram showing an example of a simulation environment configuration of a proposed method using an IBM quantum simulator in a system applicable to the present disclosure.
  • FIG. 40 is a diagram illustrating an example of simulation results of a suppressed entanglement error rate of a technique according to an embodiment of the present disclosure and a conventional technique in a system applicable to the present disclosure.
  • 40 is a diagram showing an example of an entangled state encoded using a repetition code in a conventional manner.
  • 41 is a diagram illustrating an example of entanglement distribution error correction in a system applicable to the present disclosure.
  • 43 is a diagram illustrating examples of an operation process of a first node in a system applicable to the present disclosure.
  • 46 illustrates another example of a wireless device applicable to various embodiments of the present disclosure.
  • 49 illustrates a portable device applied to various embodiments of the present disclosure.
  • 50 illustrates a vehicle or autonomous vehicle applied to various embodiments of the present disclosure.
  • FIG. 52 illustrates an XR device applied to various embodiments of the present disclosure.
  • 53 illustrates a robot applied to various embodiments of the present disclosure.
  • a or B may mean “only A”, “only B”, or “both A and B”. In other words, in various embodiments of the present disclosure, “A or B” may be interpreted as “A and/or B”.
  • “A, B, or C” means “only A,” “only B,” “only C,” or “any of A, B, and C. It may mean "any combination of A, B and C”.
  • a slash (/) or a comma (comma) used in various embodiments of the present disclosure may mean “and/or”.
  • A/B can mean “A and/or B”.
  • A/B may mean “only A”, “only B”, or “both A and B”.
  • A, B, C may mean "A, B or C”.
  • “at least one of A and B” may mean “only A”, “only B”, or “both A and B”.
  • the expression "at least one of A or B” or “at least one of A and/or B” can be interpreted the same as “at least one of A and B”.
  • At least one of A, B and C means “only A”, “only B”, “only C”, or “A” , B and C (any combination of A, B and C)". Also, “at least one of A, B or C” or “at least one of A, B and/or C” means It can mean “at least one of A, B and C”.
  • parentheses used in various embodiments of the present disclosure may mean “for example”. Specifically, when indicated as “control information (PDCCH)”, “PDCCH” may be suggested as an example of “control information”. In other words, "control information" of various embodiments of the present disclosure is not limited to "PDCCH”, and “PDDCH” may be suggested as an example of "control information”. Also, even when displayed as “control information (ie, PDCCH)”, “PDCCH” may be suggested as an example of “control information”.
  • new radio access technology new RAT, NR
  • next-generation communication As more and more communication devices require greater communication capacity, a need for improved mobile broadband communication compared to conventional radio access technology (RAT) has emerged.
  • massive machine type communications MTC
  • MTC massive machine type communications
  • communication system design considering reliability and latency-sensitive services/terminals is being discussed.
  • next-generation wireless access technologies considering enhanced mobile broadband communication, massive MTC, URLLC (Ultra-Reliable and Low Latency Communication), etc. is being discussed, and in various embodiments of the present disclosure, for convenience,
  • the technology is called new RAT or NR.
  • NG-RAN New Generation Radio Access Network
  • an NG-RAN may include a gNB and/or an eNB that provides user plane and control plane protocol termination to a UE.
  • 1 illustrates a case including only gNB.
  • gNB and eNB are connected to each other through an Xn interface.
  • the gNB and the eNB are connected to a 5G Core Network (5GC) through an NG interface.
  • 5GC 5G Core Network
  • AMF access and mobility management function
  • UPF user plane function
  • 2 is a diagram illustrating functional division between NG-RAN and 5GC.
  • the gNB is inter-cell radio resource management (Inter Cell RRM), radio bearer management (RB control), connection mobility control (Connection Mobility Control), radio admission control (Radio Admission Control), measurement setup and provision (Measurement configuration & provision) and dynamic resource allocation.
  • AMF can provide functions such as NAS security and idle state mobility handling.
  • UPF may provide functions such as mobility anchoring and PDU processing.
  • Session Management Function (SMF) may provide functions such as terminal IP address allocation and PDU session control.
  • 3 is a diagram illustrating an example of a 5G usage scenario.
  • the 5G usage scenario shown in FIG. 3 is just an example, and technical features of various embodiments of the present disclosure may also be applied to other 5G usage scenarios not shown in FIG. 3 .
  • the three major requirements areas of 5G are (1) enhanced mobile broadband (eMBB) area, (2) massive machine type communication (mMTC) area, and ( 3) It includes the ultra-reliable and low latency communications (URLLC) area.
  • eMBB enhanced mobile broadband
  • mMTC massive machine type communication
  • URLLC ultra-reliable and low latency communications
  • Some use cases may require multiple areas for optimization, while other use cases may focus on just one key performance indicator (KPI).
  • KPI key performance indicator
  • eMBB focuses on overall improvements in data rate, latency, user density, capacity and coverage of mobile broadband access.
  • eMBB targets a throughput of around 10 Gbps.
  • eMBB goes far beyond basic mobile Internet access, and covers rich interactive work, media and entertainment applications in the cloud or augmented reality.
  • Data is one of the key drivers of 5G, and we may not see dedicated voice services for the first time in the 5G era.
  • voice is expected to be handled simply as an application using the data connection provided by the communication system.
  • the main causes of 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 widely used as more devices connect to the internet.
  • Cloud storage and applications are rapidly growing in mobile communication platforms, which can be applied to both work and entertainment.
  • Cloud storage is a particular use case driving the growth of uplink data rates.
  • 5G is also used for remote work in the cloud, requiring much lower end-to-end latency to maintain a good user experience when tactile interfaces are used.
  • cloud gaming and video streaming are other key factors driving the demand for mobile broadband capabilities.
  • Entertainment is essential on smartphones and tablets everywhere, including in highly mobile environments such as trains, cars and planes.
  • Another use case is augmented reality for entertainment and information retrieval.
  • augmented reality requires very low latency and instantaneous amount of data.
  • mMTC is designed to enable communication between high-volume, low-cost devices powered by batteries, and is intended to support applications such as smart metering, logistics, field and body sensors.
  • mMTC targets 10 years of batteries and/or 1 million devices per square kilometer.
  • mMTC enables seamless connectivity of embedded sensors in all fields and is one of the most anticipated 5G use cases. Potentially, IoT devices are predicted to reach 20.4 billion by 2020.
  • Industrial IoT is one area where 5G is playing a key role enabling smart cities, asset tracking, smart utilities, agriculture and security infrastructure.
  • URLLC enables devices and machines to communicate with high reliability, very low latency and high availability, making it ideal for vehicular communications, industrial controls, factory automation, remote surgery, smart grid and public safety applications.
  • URLLC targets latency on the order of 1 ms.
  • URLLC includes new services that will transform industries through ultra-reliable/low-latency links, such as remote control of critical infrastructure and autonomous vehicles. This level of reliability and latency is essential for smart grid control, industrial automation, robotics, and drone control and coordination.
  • 5G can complement fiber-to-the-home (FTTH) and cable-based broadband (or DOCSIS) as a means of delivering streams rated at hundreds of megabits per second to gigabits per second.
  • FTTH fiber-to-the-home
  • DOCSIS cable-based broadband
  • Such high speeds may be required to deliver TV at resolutions of 4K and beyond (6K, 8K and beyond) as well as virtual reality (VR) and augmented reality (AR).
  • VR and AR applications include almost immersive sports events. Certain applications may require special network settings. For example, in the case of VR games, game companies may need to integrate their core servers with the 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 both high capacity and high mobile broadband. The reason is that future users will continue to expect high-quality connections regardless of their location and speed.
  • Another use case in the automotive sector is augmented reality dashboards.
  • Drivers can identify objects in the dark above what they are viewing through the front window via an augmented reality contrast board.
  • the augmented reality dashboard displays overlaid information to inform the driver about the distance and movement of objects.
  • wireless modules will enable communication between vehicles, exchange of information between vehicles and supporting infrastructure, and exchange of information between vehicles and other connected devices (eg devices carried by pedestrians).
  • a safety system can help reduce the risk of an accident by guiding the driver through an alternate course of action to make driving safer.
  • the next step will be remotely controlled or self-driving vehicles. This requires very reliable and very fast communication between different autonomous vehicles and/or between vehicles and infrastructure. In the future, autonomous vehicles will perform all driving activities, leaving drivers to focus only on traffic anomalies that the vehicle itself cannot identify. The technological requirements of autonomous vehicles require ultra-low latency and ultra-high reliability to increase traffic safety to levels that humans cannot achieve.
  • Smart cities and smart homes will be embedded with high-density wireless sensor networks.
  • a distributed network of intelligent sensors will identify conditions for cost- and energy-efficient maintenance of a city or home.
  • a similar setup can be done for each household.
  • Temperature sensors, window and heating controllers, burglar alarms and appliances are all connected wirelessly. Many of these sensors typically require low data rates, low power and low cost.
  • real-time HD video for example, may be required in certain types of devices for surveillance.
  • a smart grid interconnects these sensors using digital information and communication technologies to gather information and act on it. This information can include supplier and consumer behavior, enabling the smart grid to improve efficiency, reliability, affordability, sustainability of production and distribution of fuels such as electricity in an automated manner.
  • the smart grid can also be viewed as another low-latency sensor network.
  • the health sector has many applications that can benefit from mobile communications.
  • the communication system may support telemedicine, which provides clinical care at a remote location. This can help reduce barriers to distance and improve access to health services that are not consistently available in remote rural areas. It is also used to save lives in critical care and emergencies.
  • Mobile communication-based wireless sensor networks 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 cables with reconfigurable wireless links is an attractive opportunity for many industries. However, achieving this requires that wireless connections operate with comparable latency, reliability and capacity to cables, and that their management be simplified. Low latency and very low error probability are the new requirements that need to be connected with 5G.
  • Logistics and freight tracking is an important use case for mobile communications enabling the tracking of inventory and packages from anywhere using location-based information systems.
  • Logistics and freight tracking use cases typically require low data rates, but may require wide range and reliable location information.
  • next-generation communication eg. 6G
  • 6G next-generation communication
  • 6G (radio communications) systems are characterized by (i) very high data rates per device, (ii) very large number of connected devices, (iii) global connectivity, (iv) very low latency, (v) battery- It aims to lower energy consumption of battery-free IoT devices, (vi) ultra-reliable connectivity, and (vii) connected intelligence with machine learning capabilities.
  • the vision of the 6G system can be four aspects such as intelligent connectivity, deep connectivity, holographic connectivity, and ubiquitous connectivity, and the 6G system can satisfy the requirements shown in Table 1 below. That is, Table 1 is a table showing an example of requirements for a 6G system.
  • 6G systems include Enhanced mobile broadband (eMBB), Ultra-reliable low latency communications (URLLC), massive machine-type communication (mMTC), AI integrated communication, Tactile internet, High throughput, High network capacity, High energy efficiency, Low backhaul and It can have key factors such as access network congestion and enhanced data security.
  • eMBB Enhanced mobile broadband
  • URLLC Ultra-reliable low latency communications
  • mMTC massive machine-type communication
  • AI integrated communication Tactile internet
  • High throughput High network capacity
  • High energy efficiency High energy efficiency
  • Low backhaul Low backhaul and It can have key factors such as access network congestion and enhanced data security.
  • FIG. 4 is a diagram showing an example of a communication structure that can be provided in a 6G system.
  • 6G systems are expected to have 50 times higher simultaneous radiocommunication connectivity than 5G radiocommunication systems.
  • URLLC a key feature of 5G, will become even more important in 6G communications by providing end-to-end latency of less than 1 ms.
  • the 6G system will have much better volume spectral efficiency as opposed to the frequently used area spectral efficiency.
  • 6G systems can provide very long battery life and advanced battery technology for energy harvesting, so mobile devices will not need to be charged separately in 6G systems.
  • New network characteristics in 6G may be as follows.
  • 6G is expected to be integrated with satellites to serve the global mobile population. Integration of terrestrial, satellite and public networks into one wireless communication system is critical for 6G.
  • 6G wireless networks will transfer power to charge the batteries of devices such as smartphones and sensors. Therefore, wireless information and energy transfer (WIET) will be integrated.
  • WIET wireless information and energy transfer
  • Small cell networks The idea of small cell networks has been introduced to improve received signal quality resulting in improved throughput, energy efficiency and spectral efficiency in cellular systems. As a result, small cell networks are an essential feature of 5G and Beyond 5G (5GB) and beyond communication systems. Therefore, the 6G communication system also adopts the characteristics of the small cell network.
  • Ultra-dense heterogeneous networks will be another important feature of 6G communication systems. Multi-tier networks composed of heterogeneous networks improve overall QoS and reduce costs.
  • a backhaul connection is characterized by a high-capacity backhaul network to support high-capacity traffic.
  • High-speed fiber and free space optical (FSO) systems may be possible solutions to this problem.
  • High-precision localization (or location-based service) through communication is one of the features of 6G wireless communication systems.
  • radar systems will be integrated with 6G networks.
  • Softwarization and virtualization are two important features fundamental to the design process in 5GB networks to ensure flexibility, reconfigurability and programmability. In addition, billions of devices can be shared in a shared physical infrastructure.
  • AI The most important and newly introduced technology for the 6G system is AI.
  • AI was not involved in the 4G system.
  • 5G systems will support partial or very limited AI.
  • the 6G system will be AI-enabled for full automation.
  • Advances in machine learning will create more intelligent networks for real-time communication in 6G.
  • Introducing AI in communications can simplify and enhance real-time data transmission.
  • AI can use a plethora of analytics to determine how complex target tasks are performed. In other words, AI can increase efficiency and reduce processing delays.
  • AI can also play an important role in machine-to-machine, machine-to-human and human-to-machine communications.
  • AI can be a rapid communication in BCI (Brain Computer Interface).
  • BCI Brain Computer Interface
  • AI-based communication systems can be supported by metamaterials, intelligent structures, intelligent networks, intelligent devices, intelligent cognitive radios, self-sustaining wireless networks, and machine learning.
  • AI-based physical layer transmission means applying a signal processing and communication mechanism based on an AI driver rather than a traditional communication framework in fundamental signal processing and communication mechanisms. For example, deep learning-based channel coding and decoding, deep learning-based signal estimation and detection, deep learning-based MIMO mechanism, AI-based resource scheduling and may include allocations, etc.
  • Machine learning may be used for channel estimation and channel tracking, and may be used for power allocation, interference cancellation, and the like in a downlink (DL) physical layer. Machine learning can also be used for antenna selection, power control, symbol detection, and the like in a MIMO system.
  • DL downlink
  • AI algorithms based on deep learning require a lot of training data to optimize training parameters.
  • a lot of training data is used offline. This is because static training on training data in a specific channel environment may cause a contradiction between dynamic characteristics and diversity of a radio channel.
  • Machine learning refers to a set of actions that train a machine to create a machine that can do tasks that humans can or cannot do.
  • Machine learning requires data and a running model.
  • data learning methods can be largely classified into three types: supervised learning, unsupervised learning, and reinforcement learning.
  • Neural network training is aimed at minimizing errors in the output.
  • Neural network learning repeatedly inputs training data to the neural network, calculates the output of the neural network for the training data and the error of the target, and backpropagates the error of the neural network from the output layer of the neural network to the input layer in a direction to reduce the error. ) to update the weight of each node in the neural network.
  • Supervised learning uses training data in which correct answers are labeled in the learning data, and unsupervised learning may not have correct answers labeled in the learning data. That is, for example, learning data in the case of supervised learning related to data classification may be data in which each learning data is labeled with a category. Labeled training data is input to the neural network, and an error may be calculated by comparing the output (category) of the neural network and the label of the training data. The calculated error is back-propagated in a reverse direction (ie, from the output layer to the input layer) in the neural network, and the connection weight of each node of each layer of the neural network may be updated according to the back-propagation.
  • a reverse direction ie, from the output layer to the input layer
  • the amount of change in the connection weight of each updated node may be determined according to a learning rate.
  • the neural network's computation of input data and backpropagation of errors can constitute a learning cycle (epoch).
  • the learning rate may be applied differently according to the number of iterations of the learning cycle of the neural network. For example, a high learning rate is used in the early stages of neural network learning to increase efficiency by allowing the neural network to quickly achieve a certain level of performance, and a low learning rate can be used in the late stage to increase accuracy.
  • the learning method may vary depending on the characteristics of the data. For example, in a case where the purpose of the receiver is to accurately predict data transmitted by the transmitter in a communication system, it is preferable to perform learning using supervised learning rather than unsupervised learning or reinforcement learning.
  • the learning model corresponds to the human brain, and the most basic linear model can be considered. ) is called
  • the neural network cord used as a learning method is largely divided into deep neural networks (DNN), convolutional deep neural networks (CNN), and recurrent Boltzmann Machine (RNN). there is.
  • DNN deep neural networks
  • CNN convolutional deep neural networks
  • RNN recurrent Boltzmann Machine
  • An artificial neural network is an example of connecting several perceptrons.
  • FIG. 5 is a diagram schematically illustrating an example of a perceptron structure.
  • the huge artificial neural network structure may extend the simplified perceptron structure shown in FIG. 5 and apply input vectors to different multi-dimensional perceptrons.
  • an input value or an output value is referred to as a node.
  • the perceptron structure shown in FIG. 5 can be described as being composed of a total of three layers based on input values and output values.
  • An artificial neural network in which H number of (d + 1) dimensional perceptrons exist between the 1st layer and the 2nd layer and K number of (H + 1) dimensional perceptrons between the 2nd layer and the 3rd layer can be expressed as shown in FIG. 6 .
  • FIG. 6 is a diagram schematically illustrating an example of a multilayer perceptron structure.
  • the layer where the input vector is located is called the input layer
  • the layer where the final output value is located is called the output layer
  • all the layers located between the input layer and the output layer are called hidden layers.
  • three layers are disclosed, but when counting the number of layers of an actual artificial neural network, the number of layers is counted excluding the input layer, so a total of two layers can be considered.
  • the artificial neural network is composed of two-dimensionally connected perceptrons of basic blocks.
  • the above-described input layer, hidden layer, and output layer can be jointly applied to various artificial neural network structures such as CNN and RNN, which will be described later, as well as multi-layer perceptrons.
  • CNN neural network
  • RNN multi-layer perceptrons
  • DNN deep neural network
  • FIG. 7 is a diagram schematically illustrating an example of a deep neural network.
  • the deep neural network shown in FIG. 7 is a multi-layer perceptron consisting of 8 hidden layers + 8 output layers.
  • the multilayer perceptron structure is expressed as a fully-connected neural network.
  • a fully-connected neural network there is no connection relationship between nodes located on the same layer, and a connection relationship exists only between nodes located on adjacent layers.
  • DNN has a fully-connected neural network structure and is composed of a combination of multiple hidden layers and activation functions, so it can be usefully applied to identify the correlation characteristics between inputs and outputs.
  • the correlation characteristic may mean a joint probability of input and output.
  • FIG. 8 is a diagram schematically illustrating an example of a convolutional neural network.
  • nodes located inside one layer are arranged in a one-dimensional vertical direction.
  • the nodes are two-dimensionally arranged with w nodes horizontally and h nodes vertically (convolutional neural network structure of FIG. 8).
  • a weight is added for each connection in the connection process from one input node to the hidden layer, so a total of h ⁇ w weights must be considered. Since there are h ⁇ w nodes in the input layer, a total of h2w2 weights are required between two adjacent layers.
  • the convolutional neural network of FIG. 8 has a problem in that the number of weights increases exponentially according to the number of connections, so instead of considering all mode connections between adjacent layers, it is assumed that there is a filter with a small size, and FIG. 9 As shown in , weighted sum and activation function calculations are performed for overlapping filters.
  • FIG. 9 is a diagram schematically illustrating an example of a filter operation in a convolutional neural network.
  • One filter has weights corresponding to the number of filters, and learning of weights can be performed so that a specific feature on an image can be extracted as a factor and output.
  • a 3 ⁇ 3 size filter is applied to the 3 ⁇ 3 area at the top left of the input layer, and the weighted sum and activation function calculations are performed on the corresponding node, and the resulting output value is stored in z22.
  • the filter While scanning the input layer, the filter moves by a certain distance horizontally and vertically, performs weighted sum and activation function calculations, and places the output value at the position of the current filter.
  • This operation method is similar to the convolution operation for images in the field of computer vision, so the deep neural network of this structure is called a convolutional neural network (CNN), and the hidden layer generated as a result of the convolution operation is called a convolutional layer.
  • a neural network having a plurality of convolutional layers is referred to as a deep convolutional neural network (DCNN).
  • the number of weights can be reduced by calculating a weighted sum by including only nodes located in a region covered by the filter from the node where the current filter is located. This allows one filter to be used to focus on features for a local area. Accordingly, CNN can be effectively applied to image data processing in which a physical distance in a 2D area is an important criterion. Meanwhile, in the CNN, a plurality of filters may be applied immediately before the convolution layer, and a plurality of output results may be generated through a convolution operation of each filter.
  • FIG. 10 is a diagram schematically illustrating an example of a neural network structure in which a cyclic loop exists.
  • a recurrent neural network assigns an element (x1(t), x2(t), ,..., xd(t)) of any line t on a data sequence to a fully connected neural network.
  • the immediately preceding time point t-1 inputs the hidden vector (z1(t-1), z2(t-1),..., zH(t-1)) together to calculate the weighted sum and activation function structure that is applied.
  • the reason why the hidden vector is transmitted to the next time point in this way is that information in the input vector at previous time points is regarded as being accumulated in the hidden vector of the current time point.
  • FIG. 11 is a diagram schematically illustrating an example of an operating structure of a recurrent neural network.
  • the recurrent neural network operates in a sequence of predetermined views with respect to an input data sequence.
  • the hidden vector (z1(1),z2(1),.. .,zH(1)) is input together with the input vector of time 2 (x1(2),x2(2),...,xd(2)), and the vector of the hidden layer (z1( 2),z2(2) ,...,zH(2)). This process is repeated until time point 2, time point 3, ,..., point T.
  • a deep recurrent neural network a recurrent neural network
  • Recurrent neural networks are designed to be usefully applied to sequence data (eg, natural language processing).
  • Deep Q-Network As a neural network core used as a learning method, in addition to DNN, CNN, and RNN, Restricted Boltzmann Machine (RBM), deep belief networks (DBN), and Deep Q-Network It includes various deep learning techniques such as computer vision, voice recognition, natural language processing, and voice/signal processing.
  • RBM Restricted Boltzmann Machine
  • DNN deep belief networks
  • Deep Q-Network It includes various deep learning techniques such as computer vision, voice recognition, natural language processing, and voice/signal processing.
  • AI-based physical layer transmission means applying a signal processing and communication mechanism based on an AI driver rather than a traditional communication framework in fundamental signal processing and communication mechanisms. For example, deep learning-based channel coding and decoding, deep learning-based signal estimation and detection, deep learning-based MIMO mechanism, AI-based resource scheduling and may include allocations, etc.
  • the data rate can be increased by increasing the bandwidth. This can be done using sub-THz communication with wide bandwidth and applying advanced massive MIMO technology.
  • THz waves also known as submillimeter radiation, typically represent a frequency band between 0.1 THz and 10 THz with corresponding wavelengths in the range of 0.03 mm-3 mm.
  • the 100 GHz-300 GHz band range (sub THz band) is considered a major part of the THz band for cellular communications.
  • 6G cellular communication capacity increases when added to the sub-THz band mmWave band.
  • 300 GHz-3 THz is in the far-infrared (IR) frequency band.
  • the 300 GHz-3 THz band is part of the broad band, but is at the border of the wide band, just behind the RF band. Thus, this 300 GHz-3 THz band exhibits similarities to RF.
  • FIG. 12 is a diagram showing an example of an electromagnetic spectrum.
  • THz communications include (i) widely available bandwidth to support very high data rates, and (ii) high path loss at high frequencies (highly directional antennas are indispensable).
  • the narrow beamwidth produced by the highly directional antenna reduces interference.
  • the small wavelength of the THz signal allows a much larger number of antenna elements to be incorporated into devices and BSs operating in this band. This enables advanced adaptive array technology to overcome range limitations.
  • OWC technology is intended for 6G communications in addition to RF-based communications for all possible device-to-access networks. These networks access network-to-backhaul/fronthaul network connections.
  • OWC technology is already in use after the 4G communication system, but will be more widely used to meet the needs of the 6G communication system.
  • OWC technologies such as light fidelity, visible light communication, optical camera communication, and FSO communication based on a wide band are already well-known technologies. Communications based on optical wireless technology can provide very high data rates, low latency and secure communications.
  • LiDAR can also be used for ultra-high resolution 3D mapping in 6G communication based on broadband.
  • FSO The transmitter and receiver characteristics of an FSO system are similar to those of a fiber optic network.
  • data transmission in FSO systems is similar to fiber optic systems. Therefore, FSO can be a good technology to provide backhaul connectivity in 6G systems along with fiber optic networks.
  • FSO supports high-capacity backhaul connectivity for remote and non-remote locations such as ocean, space, underwater and isolated islands.
  • FSO also supports cellular BS connections.
  • MIMO technology improves, so does the spectral efficiency. Therefore, massive MIMO technology will be important in 6G systems. Since MIMO technology uses multiple paths, multiplexing technology and beam generation and operation technology suitable for the THz band must be considered as important so that data signals can be transmitted through more than one path.
  • Blockchain will be an important technology for managing large amounts of data in future communication systems.
  • Blockchain is a form of distributed ledger technology, where a distributed ledger is a database that is distributed across numerous nodes or computing devices. Each node replicates and stores an identical copy of the ledger.
  • Blockchain is managed as a peer-to-peer network. It can exist without being managed by a centralized authority or server. Data on a blockchain is collected together and organized into blocks. Blocks are linked together and protected using cryptography.
  • Blockchain is the perfect complement to the IoT at scale with inherently improved interoperability, security, privacy, reliability and scalability.
  • blockchain technology provides multiple capabilities such as interoperability between devices, traceability of large amounts of data, autonomous interaction of other IoT systems, and large-scale connection reliability in 6G communication systems.
  • the 6G system integrates terrestrial and air networks to support vertical expansion of user communications.
  • 3D BS will be provided via low-orbit satellites and UAVs. Adding a new dimension in terms of height and related degrees of freedom makes 3D connections quite different from traditional 2D networks.
  • UAVs Unmanned Aerial Vehicles
  • BS entities are installed on UAVs to provide cellular connectivity.
  • UAVs have certain features not found in fixed BS infrastructures, such as easy deployment, strong line-of-sight links, and degrees of freedom with controlled mobility.
  • UAVs can easily handle this situation.
  • UAVs will become a new paradigm in the field of wireless communication. This technology facilitates three basic requirements of a wireless network: eMBB, URLLC and mMTC.
  • UAVs can also support multiple purposes, such as enhancing network connectivity, fire detection, disaster emergency services, security and surveillance, pollution monitoring, parking monitoring, accident monitoring, and more. Therefore, UAV technology is recognized as one of the most important technologies for 6G communication.
  • the tight integration of multiple frequencies and heterogeneous communication technologies is critical for 6G systems. As a result, users can seamlessly move from one network to another without having to make any manual configuration on the device. The best network is automatically selected from available communication technologies. This will break the limitations of the cell concept in wireless communication. Currently, user movement from one cell to another causes too many handovers in high-density networks, resulting in handover failures, handover delays, data loss and ping-pong effects. 6G cell-free communication will overcome all of this and provide better QoS. Cell-free communication will be achieved through multi-connectivity and multi-tier hybrid technologies and different heterogeneous radios of devices.
  • WIET uses the same fields and waves as wireless communication systems.
  • sensors and smartphones will be charged using wireless power transfer during communication.
  • WIET is a promising technology for extending the lifetime of battery charging wireless systems.
  • battery-less devices will be supported in 6G communications.
  • Autonomous radio networks are capable of continuously sensing dynamically changing environmental conditions and exchanging information between different nodes.
  • sensing will be tightly integrated with communications to support autonomous systems.
  • Beamforming is a signal processing procedure that adjusts an antenna array to transmit radio signals in a specific direction.
  • Beamforming technology has several advantages such as high call-to-noise ratio, interference avoidance and rejection, and high network efficiency.
  • Hologram beamforming (HBF) is a new beamforming method that differs significantly from MIMO systems because it uses software-defined antennas. HBF will be a very effective approach for efficient and flexible transmission and reception of signals in multi-antenna communication devices in 6G.
  • Big data analysis is a complex process for analyzing various large data sets or big data. This process ensures complete data management by finding information such as hidden data, unknown correlations and customer preferences. Big data is collected from various sources such as videos, social networks, images and sensors. This technology is widely used to process massive data in 6G systems.
  • LIS is an artificial surface made of electromagnetic materials and can change the propagation of incoming and outgoing radio waves.
  • LIS can be seen as an extension of massive MIMO, but its array structure and operating mechanism are different from massive MIMO.
  • LIS also has low power consumption in that it operates as a reconfigurable reflector with passive elements, i.e. it only passively reflects signals without using an active RF chain.
  • each passive reflector of the LIS must independently adjust the phase shift of an incident signal, it may be advantageous for a wireless communication channel. By properly adjusting the phase shift through the LIS controller, the reflected signal can be collected at the target receiver to boost the received signal power.
  • THz Terahertz
  • THz waves are located between RF (Radio Frequency)/millimeter (mm) and infrared bands, and (i) transmit non-metal/non-polarizable materials better than visible light/infrared rays, and have a shorter wavelength than RF/millimeter waves and have high straightness. Beam focusing may be possible.
  • the photon energy of the THz wave is only a few meV, it is harmless to the human body.
  • a frequency band expected to be used for THz wireless communication may be a D-band (110 GHz to 170 GHz) or H-band (220 GHz to 325 GHz) band with low propagation loss due to molecular absorption in the air.
  • Standardization discussions on THz wireless communication are being discussed centering on the IEEE 802.15 THz working group in addition to 3GPP, and standard documents issued by the IEEE 802.15 Task Group (TG3d, TG3e) embody the contents described in various embodiments of the present disclosure. or can be supplemented.
  • THz wireless communication may be applied to wireless cognition, sensing, imaging, wireless communication, THz navigation, and the like.
  • FIG. 13 is a diagram illustrating an example of a THz communication application.
  • THz wireless communication scenarios can be classified into macro networks, micro networks, and nanoscale networks.
  • THz wireless communication can be applied to vehicle-to-vehicle connections and backhaul/fronthaul connections.
  • THz wireless communication is applied to indoor small cells, fixed point-to-point or multi-point connections such as wireless connections in data centers, and near-field communication such as kiosk downloading. It can be.
  • Table 2 below is a table showing an example of a technique that can be used in THz waves.
  • THz wireless communication can be classified based on the method for generating and receiving THz.
  • the THz generation method can be classified as an optical device or an electronic device based technology.
  • FIG. 14 is a diagram illustrating an example of an electronic element-based THz wireless communication transceiver.
  • Methods of generating THz using electronic devices include a method using a semiconductor device such as a Resonant Tunneling Diode (RTD), a method using a local oscillator and a multiplier, and an integrated circuit based on a compound semiconductor HEMT (High Electron Mobility Transistor).
  • a MMIC Monolithic Microwave Integrated Circuits
  • a doubler, a tripler, or a multiplier is applied to increase the frequency, and the signal is radiated by the antenna after passing through the subharmonic mixer. Since the THz band forms high frequencies, a multiplier is essential.
  • the multiplier is a circuit that makes the output frequency N times greater than the input, matches the desired harmonic frequency, and filters out all other frequencies.
  • beamforming may be implemented by applying an array antenna or the like to the antenna of FIG. 14 .
  • IF denotes an intermediate frequency
  • tripler and multipler denote a multiplier
  • PA denotes a power amplifier
  • LNA denotes a low noise amplifier
  • PLL denotes a phase-locked circuit (Phase -Locked Loop).
  • 15 is a diagram illustrating an example of a method of generating a THz signal based on an optical element.
  • 16 is a diagram showing an example of an optical element-based THz wireless communication transceiver.
  • Optical device-based THz wireless communication technology refers to a method of generating and modulating a THz signal using an optical device.
  • An optical element-based THz signal generation technology is a technology that generates an ultra-high speed optical signal using a laser and an optical modulator and converts it into a THz signal using an ultra-high speed photodetector. Compared to a technique using only an electronic device, this technique can easily increase the frequency, generate a high-power signal, and obtain a flat response characteristic in a wide frequency band.
  • a laser diode, a broadband light modulator, and a high-speed photodetector are required to generate a THz signal based on an optical device. In the case of FIG.
  • an optical coupler refers to a semiconductor device that transmits an electrical signal using light waves in order to provide electrical isolation and coupling between circuits or systems
  • UTC-PD Uni-Traveling Carrier Photo- Detector is one of the photodetectors, which uses electrons as active carriers and reduces the movement time of electrons through bandgap grading.
  • UTC-PD is capable of photodetection above 150 GHz.
  • EDFA Erbium-Doped Fiber Amplifier
  • PD Photo Detector
  • OSA various optical communication functions (photoelectric conversion, electric light conversion, etc.)
  • DSO Digital Storage oscilloscope
  • the structure of the photoelectric converter (or photoelectric converter) will be described with reference to FIGS. 17 and 18 .
  • 17 is a diagram showing the structure of a photoinc source-based transmitter.
  • 18 is a diagram showing the structure of an optical modulator.
  • a phase or the like of a signal may be changed by passing an optical source of a laser through an optical wave guide. At this time, data is loaded by changing electrical characteristics through a microwave contact or the like. Accordingly, the optical modulator output is formed as a modulated waveform.
  • a photoelectric modulator (O/E converter) is an optical rectification operation by a nonlinear crystal, an O/E conversion by a photoconductive antenna, and a bundle of electrons in light flux.
  • THz pulses can be generated according to emission from relativistic electrons, etc.
  • a THz pulse generated in the above manner may have a unit length of femto second to pico second.
  • An O/E converter uses non-linearity of a device to perform down conversion.
  • available bandwidth may be classified based on oxygen attenuation of 10 ⁇ 2 dB/km in a spectrum up to 1 THz. Accordingly, a framework in which the available bandwidth is composed of several band chunks may be considered. As an example of the framework, if the length of a THz pulse for one carrier is set to 50 ps, the bandwidth (BW) becomes about 20 GHz.
  • Effective down conversion from the IR band to the THz band depends on how to utilize the nonlinearity of the O/E converter. That is, in order to down-convert to the desired terahertz band (THz band), the photoelectric converter (O / E converter) having the most ideal non-linearity to move to the corresponding terahertz band (THz band) design is required. If an O/E converter that does not fit the target frequency band is used, there is a high possibility that an error will occur with respect to the amplitude and phase of the corresponding pulse.
  • a terahertz transmission/reception system may be implemented using one photoelectric converter. Although it depends on the channel environment, as many photoelectric converters as the number of carriers may be required in a multi-carrier system. In particular, in the case of a multi-carrier system using several broadbands according to a plan related to the above-mentioned spectrum use, the phenomenon will be conspicuous.
  • a frame structure for the multi-carrier system may be considered.
  • a signal down-frequency converted based on the photoelectric converter may be transmitted in a specific resource region (eg, a specific frame).
  • the frequency domain of the specific resource domain may include a plurality of chunks. Each chunk may consist of at least one component carrier (CC).
  • a quantum key distribution (QKD) transmitter 1910 may perform communication by being connected to a QKD receiver 1920 through a public channel and a quantum channel.
  • QKD quantum key distribution
  • the QKD transmitter 1910 may supply the secret key to the encryptor 1930, and the QKD receiver 1920 may also supply the secret key to the decryptor 1940.
  • plain text may be input/output to the encryptor 1930, and the encryptor 1930 may transmit data encrypted with a secret symmetric key (via an existing communication network) to the decryptor 1940.
  • plain text may be input/output to the decoder 1940.
  • quantum cryptographic communication A more detailed description of quantum cryptographic communication is as follows.
  • a signal is carried using a single photon, which is the smallest unit of light, unlike conventional communication methods that communicate by wavelength or amplitude. While stability of conventional cryptosystems is mostly guaranteed by the complexity of mathematical algorithms, quantum cryptographic communication is guaranteed stability as long as the physical laws of quantum mechanics are not broken because it is based on the unique properties of quantum.
  • the most representative quantum key distribution protocol is the BB84 protocol proposed by C. H. Bennett and G. Brassard in 1984.
  • the BB84 protocol information on states such as polarization and phase of photons is carried, and by using the characteristics of both, it is theoretically possible to share a secret key absolutely safely.
  • Table 3 shows an example of the BB84 protocol that generates a secret key by loading information on the polarization state between Alice at the sending side and Bob at the receiving side.
  • the overall flow of the BB84 protocol is as follows.
  • Bob measures and stores the polarization signal transmitted by Alice with the selected polarizer.
  • Alice and Bob keep only bits with the same polarizer and remove bits with different polarizers to obtain a secret key.
  • the present disclosure relates to a method for performing entanglement error correction on a phase flip error caused by a Pauli Z channel in a quantum communication system. More specifically, the correlation between two qubits is recognized as information rather than the individual state of each qubit constituting the entanglement state, and the entanglement already known in the process of entanglement distribution of quantum teleportation It is to minimize the resources consumed for entanglement error correction by fully utilizing state information and achieve an effective error suppression effect.
  • the Bell state is the simplest example of quantum entanglement and refers to the following four quantum states formed by two qubits in a maximally entangled state. This can be viewed as a maximally entangled basis of the 4-dimensional Hilbert space for two qubits, which is called a Bell basis.
  • 20 is a diagram showing an example of a quantum circuit for generating a bell state in a system applicable to the present disclosure.
  • the Bell state can be generated through a quantum circuit of two qubits composed of a Hadamard gate and a CNOT gate (controlled not gate).
  • a Hadamard gate and a CNOT gate (controlled not gate).
  • Table 4 shows the input and output states of the bell state generation circuit.
  • 21 is a diagram showing an example of a bell state measurement circuit in a system applicable to the present disclosure.
  • Bell states form an orthogonal basis
  • Bell state measurement the state of two qubits is to find out which of the four quantum entanglement states defined by the Bell state belongs to. If the order of the CNOT gate and the Hadamard gate is reversed in the Bell state generation circuit of FIG. 20, the Bell state measurement circuit shown in FIG. 21 is obtained.
  • the measurement results shown in Table 5 can be obtained for the four quantum entanglement states corresponding to the Bell state. Table 5 shows the input and output states of the bell state measurement circuit.
  • FIG. 22 is a diagram showing an example of a quantum teleportation system in a system applicable to the present disclosure.
  • Quantum teleportation is a technology that transmits quantum information from a sender at a specific location to a receiver at a certain distance. Contrary to the original meaning of the word ‘Teleport’, in quantum teleportation, the transmission of quantum information between carriers is performed, not the transmission of actual carriers, while the carriers on both sides are fixed. An entangled quantum state, that is, a Bell state, is required for the instant movement of such information, and based on this, a statistical correlation is given between separate physical systems. Because for every change that one of the two entangled particles undergoes, the other undergoes the same change, so the two particles behave as if they were in a single quantum state.
  • FIG. 22 is a schematic diagram of a quantum teleportation protocol using photons.
  • a classical channel capable of transmitting two classical bits
  • a Bell state (entangled state) generating device for moving two particles in a Bell state to a transceiver station in different locations
  • Resources of the bell state measurement device of the transmitting end and the unitary operation device of the receiving end are required.
  • the operation of the protocol is as follows.
  • Entanglement generation An entangled state of two qubits is generated through a Bell state generator.
  • Entanglement distribution In the generated entanglement state, one qubit is moved to the position of sender Alice (A) and the other qubit to the position of receiver Bob (B) through the quantum channel.
  • Quantum post-processing Based on the two bits of information received from Alice, Bob performs a unitary operation on the remaining one qubit of the Bell state he has, and the quantum information that Alice wants to transmit
  • Entanglement creation and distribution functions are key components of quantum teleportation. Since Alice and Bob are nodes located far apart, the entanglement generation that occurs at any one location must be supplemented with an entanglement distribution function that “moves” one of the entangled particles to the other.
  • the adoption of photons as flying qubits, that is, entanglement carriers, has already been widely agreed upon by related academic circles. Photons exhibit moderate decoherence due to their relatively small interaction with the environment, and have the advantage of being easily controllable through standard optical components as well as being capable of high-speed, low-loss transmission.
  • FIG. 23 is a diagram illustrating an example of spontaneous parametric down-conversion in a system applicable to the present disclosure.
  • 24 is a diagram showing an example of an atomic excitation method in an optical cavity using a laser pulse in a system applicable to the present disclosure.
  • 25 is a diagram showing an example of a simultaneous excitation method of two atoms using a laser pulse in a system applicable to the present disclosure.
  • the spontaneous mediated down-conversion method of FIG. 23 uses a characteristic in which a photon beam is sometimes split into polarization entangled photon pairs when a laser beam is projected onto a nonlinear crystal. Since this method creates an entangled pair between photons, Alice and Bob convert the photon they each receive into a matter qubit using a flying-matter transducer.
  • an atom in an optical cavity is excited by using a laser pulse on the Alice side, and the photon emitted as a result is incident into the optical cavity on the Bob side through a quantum channel, thereby creating a distance between two remote atoms.
  • this method it can be seen that entanglement between atoms and photons is initially generated, and the entanglement between atoms is converted into entanglement between atoms through the medium of photons.
  • Figure 25 shows the Bell state measurement at a third node, which can be referred to as a repeater, for the two photons emitted from both sides as a result when Alice and Bob simultaneously excite atoms in their optical resonators using laser pulses, respectively. It shows the way in which entanglement is formed between two atoms by performing It can be seen that entanglement between atoms and photons is converted into entanglement between atoms using entanglement swapping.
  • 26 is a diagram showing an example of incompleteness that deteriorates a quantum teleportation process in a system applicable to the present disclosure.
  • quantum communication processes can also be affected by the quality of transmitted information due to the imperfections that exist in real-world environments. 22 expresses the quantum teleportation process in an ideal environment as a closed physical system, but since the actual quantum teleportation process is affected by unwanted interactions with the surrounding environment, it should be expressed as an open physical system. do. This interaction with the environment causes an irreversible change process in the quantum state, which is called a decoherence process. This decoherence process affects not only the known quantum state transfer process, but also the entanglement generation and distribution process that must precede quantum teleportation. Another source of imperfection involved in the quantum teleportation process is a series of quantum operations performed on quantum states. Contamination in the quantum computation process is a factor that exacerbates the incompleteness of quantum teleportation.
  • 26 is a schematic diagram of the relationship between various imperfections that affect the fidelity of qubits transmitted through quantum teleportation. Regardless of the specific cause of performance degradation, the imperfections inherent in quantum systems result in a change from a pure quantum state to a mixed quantum state. In the field of quantum information science, dealing with these quantum imperfections is one of the very core tasks, but until now, imperfection modeling in the quantum domain to accurately capture the effects of various imperfections involved in the quantum teleportation process remains an unsolved problem. Remains.
  • FIG. 27 is a diagram illustrating an example of a quantum channel model in a system applicable to the present disclosure.
  • FIG. 28 is a diagram showing an example of Pauli-I, Pauli-Z, Pauli-X, and Pauli-Y gates in a system applicable to the present disclosure.
  • Environmental coherence can be described as an unwanted interaction of a qubit with its environment, more specifically entanglement, which perturbs the coherent superposition of the underlying quantum state.
  • the qubit or quantum system
  • This type of decoherence process can be modeled through an amplitude damping channel.
  • Another example of environmental decoherence is a model known as dephasing or phase damping, which characterizes loss of quantum information without loss of energy, e.g. scattering of photons, perturbation of electronic states due to stray charges. etc. may occur.
  • the amplitude and phase decay channels can be approximated as a Pauli channel NP, which maps the input state with density operator ⁇ to the state
  • I, X, Y, and Z correspond to the single-qubit Pauli operator of FIG. 28, and p x , p y , and p z are probabilities of Pauli X, Pauli Y, and Pauli Z errors.
  • Bit flip errors corresponding to the Pauli X channel and bit-phase flip errors corresponding to the Pauli Y channel are related to amplitude decay, and phase flip errors corresponding to the Pauli Z channel are caused by phase decay.
  • the most practical quantum system is an asymmetric channel, in which one of the following bit-flip, phase-flip, or bit-phase flip errors predominates.
  • 29 is a diagram showing an example of an error correction circuit of a 3-qubit bit flip code in a system applicable to the present disclosure.
  • the 3-qubit bit-flip code is a quantum error-correcting code that can protect information from single-bit flip errors occurring in the Pauli X channel.
  • the structure of the 3-qubit bit flip code has a shape similar to that of the repetition code among existing error correction codes.
  • the 3-qubit bit flip code encodes one 1-qubit information into a space composed of 3-qubits, and the encoding process is as follows.
  • ⁇ > a
  • 1> becomes
  • ⁇ > a
  • the codeword encoded by the 3-qubit bit flip code is transmitted to the receiver in one of the following four cases according to the position where the error occurred while being transmitted to the receiver through the single-bit flip error channel.
  • FIG. 30 is a diagram showing an example of an error correction circuit of a 3-qubit phase flip code in a system applicable to the present disclosure.
  • the 3-qubit phase-flip code is a quantum error-correction code technique that protects information from single-phase flip errors occurring in the Pauli Z channel.
  • the construction of the 3-qubit phase flip code is similar to that of the 3-qubit bit flip code.
  • the codeword of the 3-qubit phase-flip code exists in a space composed of
  • any 1-qubit state is encoded as
  • ⁇ a
  • - ⁇ have a relationship in which each other is flipped by the Z operator. This is similar to
  • FIG. 31 is a diagram showing an example of a Shor code error correction circuit in a system applicable to the present disclosure.
  • the coding process of the Shor code is performed by applying a 3-qubit bit flip process to each qubit after performing the coding process of the 3-qubit phase flip code.
  • a bit flip error and a phase flip error generated in a channel are individually determined and each error is corrected, thereby correcting the entire error.
  • 32 is a diagram illustrating an example of a 3-qubit iterative code-based entanglement error correction process in a system applicable to the present disclosure.
  • errors due to quantum channels always occur not only in the process of transmitting arbitrary qubits but also in the process of entanglement distribution, and even in the process of storing quantum information, errors may occur in response to the external environment. Errors in the entanglement distribution process can lead to errors in information transmission when an arbitrary qubit is to be transmitted through quantum teleportation using the corresponding entanglement pair. It is important to increase the fidelity of the pair.
  • FIG. 32 shows a process of correcting an entanglement error based on the 3-qubit repetitive code of FIG. 29 .
  • Blue dots in the diagram represent memory qubits
  • gray dots represent auxiliary qubits
  • connected gray dots represent refined entangled pairs.
  • Alice and Bob each prepare 3 memory qubits and 3 auxiliary qubits (step 1).
  • the memory qubits on the Alice and Bob sides are each fault-tolerantly encoded. is initialized (step 2).
  • Each memory qubit of Alice and Bob is paired and a teleportation-based CNOT operation using the refined entanglement pair is performed.
  • coded entanglement for bit flip error correction introduced in FIG. 29 pair is created in the state of (step 4).
  • the suppressed entanglement error probability of the conventional technique can be obtained as follows.
  • FIG. 33 is a diagram showing an example of a suppressed entanglement error rate of a 3-qubit iterative code-based entanglement error correction process in a system applicable to the present disclosure.
  • FIG. 33 is a schematic diagram of the suppressed entanglement error rate of the conventional entanglement error correction process in contrast to the case where encoding is not applied (no encoding) based on the above equation. It can be seen that the entanglement error correction process also shows the entanglement error suppression effect in the 0 ⁇ p_e ⁇ 0.5 region, which is the effective operating region of the 3-qubit repetitive code.
  • the conventional entanglement error correction process can achieve some degree of entanglement error suppression effect compared to the case where no encoding is applied, but this is because the encoding technique for an arbitrary quantum state other than the entanglement state is borrowed as it is. It is necessary to examine more closely whether this process is sufficiently efficient for error correction for entangled states.
  • the entanglement distribution process is a resource allocation process in which entanglement pairs to be used for information transmission are divided prior to information transmission in quantum teleportation. It should be treated as known information, not unknown information.
  • each qubit itself is regarded as information and error correction is performed, but in the error correction process for an entangled state, the correlation between two qubits rather than the state of each qubit It differs in that it must be processed as information.
  • the present disclosure proposes a technique for performing entanglement error correction on a phase flip error caused by a Pauli Z channel.
  • the proposal of the present disclosure recognizes the correlation between the phase states of two qubits as information rather than the individual phase states of each qubit in the entanglement state, and corrects entanglement errors by fully utilizing the entanglement state information already known in the entanglement distribution process. It is to minimize the resources consumed in and achieve an effective error suppression effect.
  • We propose a method and apparatus for performing error correction by generating parity using the correlation of phase states of two qubits constituting an entangled pair and determining an error according to the parity value.
  • entanglement distribution may be performed between two remote nodes named Alice and Bob.
  • ⁇ AB ideal ⁇ of the entangled pair that Alice and Bob want to share can be
  • ⁇ + ⁇ (
  • Alice and Bob can use refined physical entanglement pairs to perform teleportation-based CNOT operations between memory qubits for entanglement state storage and remote memory qubits for entanglement distribution.
  • a phase flip error may occur due to the reaction of the entangled state with the external environment. At this time, the probability that a phase flip error occurs in each physical qubit can be referred to as p e .
  • 34 is a diagram illustrating an example of a phase flip error correction protocol of an entanglement distribution process in a system applicable to the present disclosure.
  • the first qubit B is paired with Alice's memory qubit A and used to store the entangled state
  • the second qubit P 1 and the third qubit P 2 are respectively the first It is used to store the first parity bit and the second parity bit.
  • Alice's memory qubit A is initialized to
  • + ⁇ (
  • Bob's memory qubits B, P 1 , and P 2 are initialized to
  • Alice and Bob's auxiliary qubits pair up to form three pairs of refined physical entanglements (step 2).
  • a teleportation-based CNOT operation is performed on Alice's memory qubit A and Bob's first memory qubit B, which exhausts the first refined entanglement pair, resulting in entanglement between the two memory qubits.
  • Bob's second memory qubit P 1 calculates and stores the first parity value as the teleportation-based CNOT operation with qubit A's phase information A p and the CNOT operation of qubit B's phase information and B p are sequentially applied. (step 3).
  • a p and B p can be obtained by taking the Hadamard operation on qubit A and qubit B, and the relative phase difference between
  • Bob may transmit classical information indicating that the entanglement distribution process including phase flip error correction has been completed to Alice through the classical channel.
  • 35 is a diagram showing an example of a phase flip error correction circuit in an entanglement distribution process in a system applicable to the present disclosure.
  • each qubit is initialized to
  • qubit A is initialized to
  • the first CNOT gate drawn as a red line in step 3, represents a teleportation-based CNOT operation that exhausts the refined entanglement pair, through which entanglement is formed between qubits A and B.
  • the second and third CNOT gates in step 3 show the process of calculating the first parity value for qubit P 1 by using the correlation of the phase information of qubit A and qubit B, which are fault-tolerantly entangled. . It can be seen that the Hadamard operation was performed on each qubit before the CNOT operation with P 1 to extract the phase information of qubit A and qubit B, and the Hadamard operation to return each qubit to its original state after the CNOT operation is taken once again. In the embodiment of FIG. 34, since qubits P 1 and P 2 are located on the Bob side, the CNOT operation between qubit B, P 1 or P 2 and qubit A is a teleportation-based teleportation-based operation that consumes refined entanglement resources.
  • P 1 stores 0 as a parity value for the case where the phase information of qubits A and B are both
  • step 3 the process of storing the measurement result for P 1 in a classical register is included, which conditionally performs the second parity check process corresponding to step 4 depending on the result of step 3. This is to save refined entangled pair resources consumed in step 4.
  • the fact that the two CNOT gates constituting step 4 are connected to classical resistors indicates that the process of step 4 is conditional on the result of the P 1 value measured in step 3. If resource saving is not required, the P 1 measurement process in step 3 is omitted, and the two conditional CNOT gates constituting step 4 are qubits A and P 1 and qubits B and P 1 as control qubits, respectively. It can also be configured by substituting two Toffoli gates.
  • the process of calculating the second parity value in step 4, as in step 3, also sequentially performs the CNOT operation using the phase information of qubits A and B as control qubits and qubit P 2 as the target qubit.
  • step 5 the phase flip error is corrected through a CNOT operation with qubit P 2 storing the second parity value calculated in step 4 as a control bit and qubit B as a target bit.
  • the Hadamard operation is performed on qubit B before and after the CNOT operation.
  • the fact that the parity value is 1 means that only one of the qubits A and B causes a phase flip error, resulting in an entangled state of
  • ⁇ + ⁇ (
  • ⁇ - ⁇ (
  • error correction may be performed on qubit B stored in the same location as memory qubits P 1 and P 2 in which parity information is stored.
  • FIG. 36 is a diagram showing a result of minimizing the number of gates used based on an equivalent circuit for the circuit of FIG. 35 in a system applicable to the present disclosure.
  • the probability p e is the probability of a phase flip error occurring in each physical qubit
  • the probability p e 'of an error in the entangled state is equal to the probability that a phase flip error occurs in only one of qubits A and B. can be obtained together.
  • the case of error correction failure in the proposed error correction technique can be divided into two types: a case where an error does not occur but incorrect error correction is performed, and a case where an error occurs but is not properly detected.
  • the probability of performing erroneous error correction even though no error occurs is (1-p e ')p e 2 because errors occur in both parity checks.
  • the second parity check is not performed (because even if it is performed, it does not affect the final decision), the probability at this time is p e It can be obtained with 'p e .
  • the final decision was determined to be no error, and the probability in this case was p e '(1-p e ) becomes p e . Therefore, in summary, the suppressed entanglement error rate of the proposed error correction technique can be obtained as follows.
  • the proposed technique conditionally performs the second parity check step corresponding to step 4 according to the result of the first parity check, it has the effect of saving refined entangled pair resources compared to the conventional technique.
  • the number of refined entangled pair resources consumed by is obtained as follows.
  • FIG. 37 is a diagram showing an example of a result of analysis of a suppressed entanglement error rate of a technique according to an embodiment of the present disclosure and a conventional technique in a system applicable to the present disclosure.
  • FIG. 38 is a diagram showing an example of an analysis result of the average number of refined entanglement pairs consumed by a technique according to an embodiment of the present disclosure and a conventional technique in a system applicable to the present disclosure.
  • FIG. 37 and 38 are graphs showing analysis results for the suppressed entanglement error rate of the proposed technique and the conventional technique and the average number of refined entanglement pairs consumed by the proposed technique and the conventional technique, respectively.
  • the conventional technique corresponds to the error correction technique based on the 3-qubit repeating code shown in FIG. 33 .
  • FIG. 37 shows an error suppression effect that is superior to that of the conventional technique in the region of 0 ⁇ pe ⁇ 0.5 , and in FIG.
  • FIG. 32 and FIG. 34 it can be seen that the conventional technique uses a total of 6 memory qubits for both Alice and Bob, but the proposed technique uses a total of 4 memory qubits. Therefore, it can be seen that the proposed technique shows a better error suppression effect even though it consumes less resources than the conventional technique in terms of refined entangled pairs and memory qubits.
  • 39 is a diagram showing an example of a simulation environment configuration of a proposed method using an IBM quantum simulator in a system applicable to the present disclosure.
  • a quantum state E having a probability of being 1 is generated using a U gate, and a phase flip error is generated by performing a Pauli Z operation when the measurement result of E is 1 for each qubit.
  • FIG. 40 is a diagram showing an example of simulation results of a suppressed entanglement error rate of a technique according to an embodiment of the present disclosure and a conventional technique in a system applicable to the present disclosure.
  • the present disclosure proposes a technique for performing entanglement error correction on a phase flip error caused by a Pauli Z channel.
  • the proposal of the present disclosure recognizes the correlation of two qubits as information rather than the individual state of each qubit in the entanglement state, and fully utilizes the entanglement state information already known in the entanglement distribution process, resulting in refined entanglement compared to the conventional technique. It consumes less resources in terms of pairs and memory qubits while achieving better error suppression.
  • 41 is a diagram showing an example of an entangled state encoded using a repetition code in a conventional method.
  • the conventional approach considers the individual phase state of each qubit as information. In addition, it does not utilize correlation information between two qubits that is already known in the entangled state. Alice and Bob respectively perform error correction on their own qubits, consuming unnecessary resources.
  • FIG. 42 is a diagram illustrating an example of entanglement distribution error correction in a system applicable to the present disclosure.
  • a method regards a correlation between phase states of two qubits as information. Efficient error suppression can be achieved by sufficiently utilizing correlation information, which is information known to Alice and Bob. It is possible to reduce unnecessary operations and minimize resource consumption by aiming at error correction for entangled states rather than error correction for each qubit.
  • 43 is a diagram illustrating examples of an operation process of a first node in a system applicable to the present disclosure.
  • a method performed by a first node in a communication system is provided.
  • the first node may correspond to Alice and the second node may correspond to Bob.
  • the first node may correspond to Bob and the second node may correspond to Alice.
  • step S4301 the first node determines the phase between the first qubit of the first node and the second qubit of the second node constituting an entanglement state with respect to the phase flip channel Identify phase correlations.
  • step S4302 a first parity value is determined based on the first phase correlation.
  • step S4303 the first node determines whether a phase flip error occurs based on the first parity value.
  • step S4304 when the occurrence of the phase flip error is determined based on the first parity value, the first node determines a second parity value based on the phase correlation.
  • step S4305 the first node determines whether the phase flip error has occurred based on the second parity value.
  • step S4306 when the occurrence of the phase flip error is determined based on the first parity value, the first node performs an error by a phase flip operation on the first qubit or the second qubit. Perform error correction.
  • the method may further include not performing the phase flip operation based on the fact that no phase flip error has occurred.
  • the embodiment of FIG. 43 may include generating a plurality of parity values based on the phase correlation; determining occurrence of the phase flip error when a majority of parity values among the plurality of parity values are related to the occurrence of the phase flip error; The method may further include performing error correction by performing a phase flip operation on the first qubit or the second qubit when the generation of the phase flip error is determined based on the plurality of parity values.
  • the embodiment of FIG. 43 determines that the phase flip error has not occurred when half of the parity values among the plurality of parity values are related to the occurrence of the phase flip error. step; The method may further include not performing the phase flip operation based on that the phase flip error does not occur.
  • the first parity value and the second parity value are selected as either
  • the determining of the first parity value may include setting the phase information of the first qubit and the phase information of the second qubit as a control qubit, and setting the first parity qubit to a target queue. It can be performed by a controlled not gate (CNOT) operation that sets bits.
  • CNOT controlled not gate
  • the determining of the second parity value may include setting the phase information of the first qubit and the phase information of the second qubit as a control qubit, and setting the second parity qubit to a target queue. It can be performed by the CNOT operation to set bits.
  • the embodiment of FIG. 43 may include performing error correction by a phase flip operation on the first qubit or the second qubit; and performing a phase flip on the first qubit or the second qubit through a Pauli Z operation.
  • a first node is provided in a wireless communication system.
  • the first node may include a transceiver and at least one processor, and the at least one processor may be configured to perform the operating method of the first node according to FIG. 43 .
  • an apparatus for controlling a first node in a wireless communication system includes at least one processor; and at least one memory operably connected to the at least one processor.
  • the at least one memory may be configured to store instructions for performing the operating method of the first node according to FIG. 43 based on execution by the at least one processor.
  • one or more non-transitory computer readable media storing one or more instructions.
  • the one or more commands based on being executed by one or more processors, perform operations, and the operations may include the operating method of the first node according to FIG. 43 .
  • a communication system 1 applied to various embodiments of the present disclosure includes a wireless device, a base station, and a network.
  • the wireless device means a device that performs communication using a radio access technology (eg, 5G New RAT (NR), Long Term Evolution (LTE)), and may be referred to as a communication/wireless/5G device.
  • wireless devices include robots 100a, vehicles 100b-1 and 100b-2, XR (eXtended Reality) devices 100c, hand-held devices 100d, and home appliances 100e. ), an Internet of Thing (IoT) device 100f, and an AI device/server 400.
  • the vehicle may include a vehicle equipped with a wireless communication function, an autonomous vehicle, a vehicle capable of performing inter-vehicle communication, and the like.
  • the vehicle may include an Unmanned Aerial Vehicle (UAV) (eg, a drone).
  • UAV Unmanned Aerial Vehicle
  • XR devices include Augmented Reality (AR)/Virtual Reality (VR)/Mixed Reality (MR) devices, Head-Mounted Devices (HMDs), Head-Up Displays (HUDs) installed in vehicles, televisions, smartphones, It may be implemented in the form of a computer, wearable device, home appliance, digital signage, vehicle, robot, and the like.
  • a portable device may include a smart phone, a smart pad, a wearable device (eg, a smart watch, a smart glass), a computer (eg, a laptop computer, etc.), and the like.
  • Home appliances may include a TV, a refrigerator, a washing machine, and the like.
  • IoT devices may include sensors, smart meters, and the like.
  • a base station and a network may also be implemented as a wireless device, and a specific wireless device 200a may operate as a base station/network node to other wireless devices.
  • the wireless devices 100a to 100f may be connected to the network 300 through the base station 200 .
  • AI Artificial Intelligence
  • the network 300 may be configured using a 3G network, a 4G (eg LTE) network, or a 5G (eg NR) network.
  • the wireless devices 100a to 100f may communicate with each other through the base station 200/network 300, but may also communicate directly (eg, sidelink communication) without going through the base station/network.
  • the vehicles 100b-1 and 100b-2 may perform direct communication (eg, vehicle to vehicle (V2V)/vehicle to everything (V2X) communication).
  • IoT devices eg, sensors
  • IoT devices may directly communicate with other IoT devices (eg, sensors) or other wireless devices 100a to 100f.
  • Wireless communication/connection 150a, 150b, and 150c may be performed between the wireless devices 100a to 100f/base station 200 and the base station 200/base station 200.
  • wireless communication/connection refers to various wireless connections such as uplink/downlink communication 150a, sidelink communication 150b (or D2D communication), and inter-base station communication 150c (e.g. relay, Integrated Access Backhaul (IAB)).
  • IAB Integrated Access Backhaul
  • Wireless communication/connection (150a, 150b, 150c) allows wireless devices and base stations/wireless devices, and base stations and base stations to transmit/receive radio signals to/from each other.
  • the wireless communication/connection 150a, 150b, and 150c may transmit/receive signals through various physical channels.
  • transmission of radio signals /
  • various signal processing processes eg, channel encoding/decoding, modulation/demodulation, resource mapping/demapping, etc.
  • resource allocation processes etc.
  • NR supports a number of numerologies (or subcarrier spacing (SCS)) to support various 5G services.
  • SCS subcarrier spacing
  • the SCS when the SCS is 15 kHz, it supports a wide area in traditional cellular bands, and when the SCS is 30 kHz/60 kHz, dense-urban, lower latency and a wider carrier bandwidth, and when the SCS is 60 kHz or higher, a bandwidth greater than 24.25 GHz is supported to overcome phase noise.
  • the NR frequency band may be defined as a frequency range of two types (FR1 and FR2).
  • the number of frequency ranges may be changed, and for example, the frequency ranges of the two types (FR1 and FR2) may be shown in Table 7 below.
  • FR1 may mean “sub 6 GHz range”
  • FR2 may mean “above 6 GHz range” and may be called millimeter wave (mmW) .
  • mmW millimeter wave
  • FR1 may include a band of 410 MHz to 7125 MHz as shown in Table 8 below. That is, FR1 may include a frequency band of 6 GHz (or 5850, 5900, 5925 MHz, etc.) or higher. For example, a frequency band of 6 GHz (or 5850, 5900, 5925 MHz, etc.) or higher included in FR1 may include an unlicensed band. The unlicensed band may be used for various purposes, and may be used, for example, for vehicle communication (eg, autonomous driving).
  • the first wireless device 100 and the second wireless device 200 may transmit and receive radio signals through various radio access technologies (eg, LTE, NR).
  • ⁇ the first wireless device 100, the second wireless device 200 ⁇ is the ⁇ wireless device 100x, the base station 200 ⁇ of FIG. 44 and/or the ⁇ wireless device 100x, the wireless device 100x ⁇ can correspond.
  • the first wireless device 100 includes one or more processors 102 and one or more memories 104, and may additionally include one or more transceivers 106 and/or one or more antennas 108.
  • the processor 102 controls the memory 104 and/or the transceiver 106 and may be configured to implement the descriptions, functions, procedures, suggestions, methods and/or flowcharts of operations disclosed herein.
  • the processor 102 may process information in the memory 104 to generate first information/signal, and transmit a radio signal including the first information/signal through the transceiver 106.
  • the processor 102 may receive a radio signal including the second information/signal through the transceiver 106, and then store information obtained from signal processing of the second information/signal in the memory 104.
  • the memory 104 may be connected to the processor 102 and may store various information related to the operation of the processor 102 .
  • memory 104 may perform some or all of the processes controlled by processor 102, or instructions for performing the descriptions, functions, procedures, suggestions, methods, and/or flowcharts of operations disclosed herein. It may store software codes including them.
  • the processor 102 and memory 104 may be part of a communication modem/circuit/chip designed to implement a wireless communication technology (eg, LTE, NR).
  • the transceiver 106 may be coupled to the processor 102 and may transmit and/or receive wireless signals via one or more antennas 108 .
  • the transceiver 106 may include a transmitter and/or a receiver.
  • the transceiver 106 may be used interchangeably with a radio frequency (RF) unit.
  • RF radio frequency
  • a wireless device may mean a communication modem/circuit/chip.
  • the second wireless device 200 includes one or more processors 202, one or more memories 204, and may further include one or more transceivers 206 and/or one or more antennas 208.
  • Processor 202 controls memory 204 and/or transceiver 206 and may be configured to implement the descriptions, functions, procedures, suggestions, methods, and/or flowcharts of operations disclosed herein.
  • the processor 202 may process information in the memory 204 to generate third information/signal, and transmit a radio signal including the third information/signal through the transceiver 206.
  • the processor 202 may receive a radio signal including the fourth information/signal through the transceiver 206 and store information obtained from signal processing of the fourth information/signal in the memory 204 .
  • the memory 204 may be connected to the processor 202 and may store various information related to the operation of the processor 202 .
  • memory 204 may perform some or all of the processes controlled by processor 202, or instructions for performing the descriptions, functions, procedures, suggestions, methods, and/or flowcharts of operations disclosed herein. It may store software codes including them.
  • the processor 202 and memory 204 may be part of a communication modem/circuit/chip designed to implement a wireless communication technology (eg, LTE, NR).
  • the transceiver 206 may be coupled to the processor 202 and may transmit and/or receive wireless signals via one or more antennas 208 .
  • the transceiver 206 may include a transmitter and/or a receiver.
  • the transceiver 206 may be used interchangeably with an RF unit.
  • a wireless device may mean a communication modem/circuit/chip.
  • one or more protocol layers may be implemented by one or more processors 102, 202.
  • one or more processors 102, 202 may implement one or more layers (eg, functional layers such as PHY, MAC, RLC, PDCP, RRC, SDAP).
  • One or more processors 102, 202 may generate one or more Protocol Data Units (PDUs) and/or one or more Service Data Units (SDUs) in accordance with the descriptions, functions, procedures, proposals, methods and/or operational flow charts disclosed herein.
  • PDUs Protocol Data Units
  • SDUs Service Data Units
  • processors 102, 202 may generate messages, control information, data or information according to the descriptions, functions, procedures, proposals, methods and/or operational flow diagrams disclosed herein.
  • One or more processors 102, 202 generate PDUs, SDUs, messages, control information, data or signals (e.g., baseband signals) containing information according to the functions, procedures, proposals and/or methods disclosed herein , can be provided to one or more transceivers 106, 206.
  • One or more processors 102, 202 may receive signals (eg, baseband signals) from one or more transceivers 106, 206, and descriptions, functions, procedures, proposals, methods, and/or flowcharts of operations disclosed herein PDUs, SDUs, messages, control information, data or information can be obtained according to these.
  • signals eg, baseband signals
  • One or more processors 102, 202 may be referred to as a controller, microcontroller, microprocessor or microcomputer.
  • One or more processors 102, 202 may be implemented by hardware, firmware, software, or a combination thereof.
  • ASICs Application Specific Integrated Circuits
  • DSPs Digital Signal Processors
  • DSPDs Digital Signal Processing Devices
  • PLDs Programmable Logic Devices
  • FPGAs Field Programmable Gate Arrays
  • firmware or software may be implemented using firmware or software, and the firmware or software may be implemented to include modules, procedures, functions, and the like.
  • Firmware or software configured to perform the descriptions, functions, procedures, suggestions, methods and/or operational flow diagrams disclosed herein may be included in one or more processors 102, 202 or stored in one or more memories 104, 204 and It can be driven by the above processors 102 and 202.
  • the descriptions, functions, procedures, suggestions, methods and/or operational flow charts disclosed in this document may be implemented using firmware or software in the form of codes, instructions and/or sets of instructions.
  • One or more memories 104, 204 may be coupled with one or more processors 102, 202 and may store various types of data, signals, messages, information, programs, codes, instructions and/or instructions.
  • One or more memories 104, 204 may be comprised of ROM, RAM, EPROM, flash memory, hard drives, registers, cache memory, computer readable storage media, and/or combinations thereof.
  • One or more memories 104, 204 may be located internally and/or external to one or more processors 102, 202. Additionally, one or more memories 104, 204 may be coupled to one or more processors 102, 202 through various technologies, such as wired or wireless connections.
  • One or more transceivers 106, 206 may transmit user data, control information, radio signals/channels, etc., as referred to in the methods and/or operational flow charts herein, to one or more other devices.
  • One or more transceivers 106, 206 may receive user data, control information, radio signals/channels, etc. referred to in descriptions, functions, procedures, proposals, methods and/or operational flow charts, etc. disclosed herein from one or more other devices. there is.
  • one or more transceivers 106 and 206 may be connected to one or more processors 102 and 202 and transmit and receive wireless signals.
  • one or more processors 102, 202 may control one or more transceivers 106, 206 to transmit user data, control information, or radio signals to one or more other devices. Additionally, one or more processors 102, 202 may control one or more transceivers 106, 206 to receive user data, control information, or radio signals from one or more other devices. In addition, one or more transceivers 106, 206 may be coupled with one or more antennas 108, 208, and one or more transceivers 106, 206 via one or more antennas 108, 208, as described herein, function. , procedures, proposals, methods and / or operation flowcharts, etc. can be set to transmit and receive user data, control information, radio signals / channels, etc.
  • one or more antennas may be a plurality of physical antennas or a plurality of logical antennas (eg, antenna ports).
  • One or more transceivers (106, 206) convert the received radio signals/channels from RF band signals in order to process the received user data, control information, radio signals/channels, etc. using one or more processors (102, 202). It can be converted into a baseband signal.
  • One or more transceivers 106 and 206 may convert user data, control information, and radio signals/channels processed by one or more processors 102 and 202 from baseband signals to RF band signals.
  • one or more of the transceivers 106, 206 may include (analog) oscillators and/or filters.
  • 46 illustrates another example of a wireless device applicable to various embodiments of the present disclosure.
  • a wireless device may include at least one processor 102, 202, at least one memory 104, 204, at least one transceiver 106, 206, and one or more antennas 108, 208. there is.
  • the processors 102 and 202 and the memories 104 and 204 are separated, but in the example of FIG. 46, the processor Note that (102, 202) includes the memory (104, 204).
  • the signal processing circuit 1000 may include a scrambler 1010, a modulator 1020, a layer mapper 1030, a precoder 1040, a resource mapper 1050, and a signal generator 1060.
  • the operations/functions of FIG. 47 may be performed by processors 102 and 202 and/or transceivers 106 and 206 of FIG. 45 .
  • the hardware elements of FIG. 47 may be implemented in processors 102 and 202 and/or transceivers 106 and 206 of FIG.
  • blocks 1010-1060 may be implemented in the processors 102 and 202 of FIG. 45 .
  • blocks 1010 to 1050 may be implemented in the processors 102 and 202 of FIG. 45
  • block 1060 may be implemented in the transceivers 106 and 206 of FIG. 45 .
  • the codeword may be converted into a radio signal through the signal processing circuit 1000 of FIG. 47 .
  • a codeword is an encoded bit sequence of an information block.
  • Information blocks may include transport blocks (eg, UL-SCH transport blocks, DL-SCH transport blocks).
  • Radio signals may be transmitted through various physical channels (eg, PUSCH, PDSCH).
  • the codeword may be converted into a scrambled bit sequence by the scrambler 1010.
  • a scramble sequence used for scrambling is generated based on an initialization value, and the initialization value may include ID information of a wireless device.
  • the scrambled bit sequence may be modulated into a modulation symbol sequence by modulator 1020.
  • the modulation scheme may include pi/2-Binary Phase Shift Keying (pi/2-BPSK), m-Phase Shift Keying (m-PSK), m-Quadrature Amplitude Modulation (m-QAM), and the like.
  • the complex modulation symbol sequence may be mapped to one or more transport layers by the layer mapper 1030.
  • Modulation symbols of each transport layer may be mapped to the corresponding antenna port(s) by the precoder 1040 (precoding).
  • the output z of the precoder 1040 can be obtained by multiplying the output y of the layer mapper 1030 by the N*M precoding matrix W.
  • N is the number of antenna ports and M is the number of transport layers.
  • the precoder 1040 may perform precoding after performing transform precoding (eg, DFT transformation) on complex modulation symbols. Also, the precoder 1040 may perform precoding without performing transform precoding.
  • the resource mapper 1050 may map modulation symbols of each antenna port to time-frequency resources.
  • the time-frequency resource may include a plurality of symbols (eg, CP-OFDMA symbols and DFT-s-OFDMA symbols) in the time domain and a plurality of subcarriers in the frequency domain.
  • the signal generator 1060 generates a radio signal from the mapped modulation symbols, and the generated radio signal can be transmitted to other devices through each antenna.
  • the signal generator 1060 may include an inverse fast Fourier transform (IFFT) module, a cyclic prefix (CP) inserter, a digital-to-analog converter (DAC), a frequency uplink converter, and the like.
  • IFFT inverse fast Fourier transform
  • CP cyclic prefix
  • DAC digital-to-analog converter
  • the signal processing process for the received signal in the wireless device may be configured in reverse to the signal processing process 1010 to 1060 of FIG. 47 .
  • wireless devices eg, 100 and 200 of FIG. 45
  • the received radio signal may be converted into a baseband signal through a signal restorer.
  • the signal restorer may include a frequency downlink converter, an analog-to-digital converter (ADC), a CP remover, and a fast Fourier transform (FFT) module.
  • ADC analog-to-digital converter
  • FFT fast Fourier transform
  • the baseband signal may be restored to a codeword through a resource de-mapper process, a postcoding process, a demodulation process, and a de-scramble process.
  • a signal processing circuit for a received signal may include a signal restorer, a resource demapper, a postcoder, a demodulator, a descrambler, and a decoder.
  • a wireless device may be implemented in various forms according to usage-examples/services (see FIG. 44).
  • wireless devices 100 and 200 correspond to the wireless devices 100 and 200 of FIG. 45, and include various elements, components, units/units, and/or modules. ) can be configured.
  • the wireless devices 100 and 200 may include a communication unit 110 , a control unit 120 , a memory unit 130 and an additional element 140 .
  • the communication unit may include communication circuitry 112 and transceiver(s) 114 .
  • communication circuitry 112 may include one or more processors 102, 202 of FIG. 45 and/or one or more memories 104, 204.
  • transceiver(s) 114 may include one or more transceivers 106, 206 of FIG. 45 and/or one or more antennas 108, 208.
  • the control unit 120 is electrically connected to the communication unit 110, the memory unit 130, and the additional element 140 and controls overall operations of the wireless device.
  • the control unit 120 may control electrical/mechanical operations of the wireless device based on programs/codes/commands/information stored in the memory unit 130.
  • the controller 120 transmits the information stored in the memory unit 130 to the outside (eg, another communication device) through the communication unit 110 through a wireless/wired interface, or transmits the information stored in the memory unit 130 to the outside (eg, another communication device) through the communication unit 110.
  • Information received through a wireless/wired interface from other communication devices) may be stored in the memory unit 130 .
  • the additional element 140 may be configured in various ways according to the type of wireless device.
  • the additional element 140 may include at least one of a power unit/battery, an I/O unit, a driving unit, and a computing unit.
  • the wireless device may be a robot (Fig. 44, 100a), a vehicle (Fig. 44, 100b-1, 100b-2), an XR device (Fig. 44, 100c), a mobile device (Fig. 44, 100d), a home appliance. (FIG. 44, 100e), IoT device (FIG.
  • wireless devices can be mobile or used in a fixed location depending on the use-case/service.
  • various elements, components, units/units, and/or modules in the wireless devices 100 and 200 may be entirely interconnected through a wired interface or at least partially connected wirelessly through the communication unit 110.
  • the control unit 120 and the communication unit 110 are connected by wire, and the control unit 120 and the first units (eg, 130 and 140) are connected through the communication unit 110.
  • the control unit 120 and the first units eg, 130 and 140
  • each element, component, unit/unit, and/or module within the wireless device 100, 200 may further include one or more elements.
  • the control unit 120 may be composed of one or more processor sets.
  • the controller 120 may include a set of a communication control processor, an application processor, an electronic control unit (ECU), a graphic processing processor, a memory control processor, and the like.
  • the memory unit 130 may include random access memory (RAM), dynamic RAM (DRAM), read only memory (ROM), flash memory, volatile memory, and non-volatile memory. volatile memory) and/or a combination thereof.
  • FIG. 48 An implementation example of FIG. 48 will be described in more detail with reference to drawings.
  • a portable device may include a smart phone, a smart pad, a wearable device (eg, a smart watch, a smart glass), and a portable computer (eg, a laptop computer).
  • a 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
  • a 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 .
  • Blocks 110 to 130/140a to 140c respectively correspond to blocks 110 to 130/140 of FIG. 48 .
  • the communication unit 110 may transmit/receive signals (eg, data, control signals, etc.) with other wireless devices and base stations.
  • the controller 120 may perform various operations by controlling components of the portable device 100 .
  • 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 .
  • the memory unit 130 may store input/output data/information.
  • 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 connection between the portable device 100 and other external devices.
  • the interface unit 140b may include various ports (eg, audio input/output ports and video input/output ports) for connection with external devices.
  • 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, video) input from the user, and the acquired information/signals are stored in the memory unit 130.
  • 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 a 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. After the restored information/signal is stored in the memory unit 130, it may be output in various forms (eg, text, voice, image, video, haptic) through the input/output unit 140c.
  • 50 illustrates a vehicle or autonomous vehicle applied to various embodiments of the present disclosure.
  • Vehicles or autonomous vehicles may be implemented as mobile robots, vehicles, trains, manned/unmanned aerial vehicles (AVs), ships, and the like.
  • AVs manned/unmanned aerial vehicles
  • a vehicle or autonomous vehicle 100 includes an antenna unit 108, a communication unit 110, a control unit 120, a driving unit 140a, a power supply unit 140b, a sensor unit 140c, and an autonomous driving unit.
  • a portion 140d may be included.
  • the antenna unit 108 may be configured as part of the communication unit 110 .
  • Blocks 110/130/140a to 140d respectively correspond to blocks 110/130/140 of FIG. 48 .
  • the communication unit 110 may transmit/receive signals (eg, data, control signals, etc.) with external devices such as other vehicles, base stations (e.g. base stations, roadside base stations, etc.), servers, and the like.
  • the controller 120 may perform various operations by controlling elements of the vehicle or autonomous vehicle 100 .
  • the controller 120 may include an Electronic Control Unit (ECU).
  • the driving unit 140a may drive the vehicle or autonomous vehicle 100 on the ground.
  • the driving unit 140a may include an engine, a motor, a power train, a wheel, a brake, a steering device, and the like.
  • the power supply unit 140b supplies power to the vehicle or autonomous vehicle 100, and may include a wired/wireless charging circuit, a battery, and the like.
  • the sensor unit 140c may obtain vehicle conditions, surrounding environment information, and user information.
  • the sensor unit 140c includes an inertial measurement unit (IMU) sensor, a collision sensor, a wheel sensor, a speed sensor, an inclination sensor, a weight detection sensor, a heading sensor, a position module, and a vehicle forward.
  • IMU inertial measurement unit
  • /Can include a reverse sensor, battery sensor, fuel sensor, tire sensor, steering sensor, temperature sensor, humidity sensor, ultrasonic sensor, illuminance sensor, pedal position sensor, and the like.
  • the autonomous driving unit 140d includes a technology for maintaining a driving lane, a technology for automatically adjusting speed such as adaptive cruise control, a technology for automatically driving along a predetermined route, and a technology for automatically setting a route when a destination is set and driving. technology can be implemented.
  • the communication unit 110 may receive map data, traffic information data, and the like from an external server.
  • the autonomous driving unit 140d may generate an autonomous driving route and a driving plan based on the acquired data.
  • the controller 120 may control the driving unit 140a so that the vehicle or autonomous vehicle 100 moves along the autonomous driving path according to the driving plan (eg, speed/direction adjustment).
  • the communicator 110 may non-/periodically obtain the latest traffic information data from an external server and obtain surrounding traffic information data from surrounding vehicles.
  • the sensor unit 140c may acquire vehicle state and surrounding environment information.
  • the autonomous driving unit 140d may update an autonomous driving route and a driving plan based on newly acquired data/information.
  • the communication unit 110 may transmit information about a vehicle location, an autonomous driving route, a driving plan, and the like to an external server.
  • the external server may predict traffic information data in advance using AI technology based on information collected from the vehicle or self-driving vehicles, and may provide the predicted traffic information data to the vehicle or self-driving vehicles.
  • a vehicle may be implemented as a means of transportation, a train, an air vehicle, a ship, and the like.
  • the vehicle 100 may include a communication unit 110, a control unit 120, a memory unit 130, an input/output unit 140a, and a position measurement unit 140b.
  • blocks 110 to 130/140a to 140b correspond to blocks 110 to 130/140 of FIG. X3, respectively.
  • the communication unit 110 may transmit/receive signals (eg, data, control signals, etc.) with other vehicles or external devices such as base stations.
  • the controller 120 may perform various operations by controlling components of the vehicle 100 .
  • the memory unit 130 may store data/parameters/programs/codes/commands supporting various functions of the vehicle 100 .
  • the input/output unit 140a may output an AR/VR object based on information in the memory unit 130.
  • the input/output unit 140a may include a HUD.
  • the location measurement unit 140b may obtain location information of the vehicle 100 .
  • the location information may include absolute location information of the vehicle 100, location information within a driving line, acceleration information, and location information with neighboring vehicles.
  • the location measurement unit 140b may include GPS and various sensors.
  • the communication unit 110 of the vehicle 100 may receive map information, traffic information, and the like from an external server and store them in the memory unit 130 .
  • the location measurement unit 140b may acquire vehicle location information through GPS and various sensors and store it in the memory unit 130 .
  • the controller 120 may generate a virtual object based on map information, traffic information, vehicle location information, etc., and the input/output unit 140a may display the created virtual object on a window in the vehicle (1410, 1420).
  • the controller 120 may determine whether the vehicle 100 is normally operated within the driving line based on the vehicle location information. When the vehicle 100 abnormally deviate from the driving line, the controller 120 may display a warning on a window in the vehicle through the input/output unit 140a. In addition, the controller 120 may broadcast a warning message about driving abnormality to surrounding vehicles through the communication unit 110 .
  • the controller 120 may transmit vehicle location information and information on driving/vehicle abnormalities to related agencies through the communication unit 110 .
  • the XR device may be implemented as an HMD, a head-up display (HUD) provided in a vehicle, a television, a smartphone, a computer, a wearable device, a home appliance, a digital signage, a vehicle, a robot, and the like.
  • HMD head-up display
  • the XR device may be implemented as an HMD, a head-up display (HUD) provided in a vehicle, a television, a smartphone, a computer, a wearable device, a home appliance, a digital signage, a vehicle, a robot, and the like.
  • HUD head-up display
  • the XR device 100a 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 power supply unit 140c.
  • blocks 110 to 130/140a to 140c correspond to blocks 110 to 130/140 of FIG. X3, respectively.
  • the communication unit 110 may transmit/receive signals (eg, media data, control signals, etc.) with external devices such as other wireless devices, portable devices, or media servers.
  • Media data may include video, image, sound, and the like.
  • the controller 120 may perform various operations by controlling components of the XR device 100a.
  • the controller 120 may be configured to control and/or perform procedures such as video/image acquisition, (video/image) encoding, and metadata generation and processing.
  • the memory unit 130 may store data/parameters/programs/codes/commands necessary for driving the XR device 100a/creating an XR object.
  • the input/output unit 140a may obtain control information, data, etc. from the outside and output the created XR object.
  • 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 XR device status, surrounding environment information, user information, and the like.
  • the sensor unit 140b may include a proximity sensor, an illuminance sensor, an acceleration sensor, a magnetic sensor, a gyro sensor, an inertial sensor, an RGB sensor, an IR sensor, a fingerprint recognition sensor, an ultrasonic sensor, an optical sensor, a microphone, and/or a radar. there is.
  • the power supply unit 140c supplies power to the XR device 100a and may include a wired/wireless charging circuit, a battery, and the like.
  • the memory unit 130 of the XR device 100a may include information (eg, data, etc.) necessary for generating an XR object (eg, AR/VR/MR object).
  • the input/output unit 140a may obtain a command to operate the XR device 100a from a user, and the control unit 120 may drive the XR device 100a according to the user's driving command. For example, when a user tries to watch a movie, news, etc. through the XR device 100a, the control unit 120 transmits content request information to another device (eg, the mobile device 100b) or through the communication unit 130. can be sent to the media server.
  • another device eg, the mobile device 100b
  • the communication unit 130 can be sent to the media server.
  • the communication unit 130 may download/stream content such as movies and news from another device (eg, the portable device 100b) or a media server to the memory unit 130 .
  • the control unit 120 controls and/or performs procedures such as video/image acquisition, (video/image) encoding, metadata generation/processing, etc. for content, and acquisition through the input/output unit 140a/sensor unit 140b.
  • An XR object may be created/output based on information about a surrounding space or a real object.
  • the XR device 100a is wirelessly connected to the portable device 100b through the communication unit 110, and the operation of the XR device 100a may be controlled by the portable device 100b.
  • the mobile device 100b may operate as a controller for the XR device 100a.
  • the XR device 100a may acquire 3D location information of the portable device 100b and then generate and output an XR object corresponding to the portable device 100b.
  • Robot 53 illustrates a robot applied to various embodiments of the present disclosure. Robots may be classified into industrial, medical, household, military, and the like depending on 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.
  • blocks 110 to 130/140a to 140c correspond to blocks 110 to 130/140 of FIG. X3, respectively.
  • the communication unit 110 may transmit/receive signals (eg, driving information, control signals, etc.) with external devices such as other wireless devices, other robots, or control servers.
  • the controller 120 may perform various operations by controlling components of the robot 100 .
  • 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 the 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 of the robot 100, surrounding environment information, user information, and the like.
  • the sensor unit 140b may include a proximity sensor, an illuminance sensor, an acceleration sensor, a magnetic sensor, a gyro sensor, an inertial sensor, an IR sensor, a fingerprint recognition sensor, an ultrasonic sensor, an optical sensor, a microphone, a radar, and the like.
  • the driving unit 140c may perform various physical operations such as moving a robot joint. In addition, the driving unit 140c may make the robot 100 drive on the ground or fly in the air.
  • the driving unit 140c may include actuators, motors, wheels, brakes, propellers, and the like.
  • AI devices include fixed or mobile devices such as TVs, projectors, smartphones, PCs, laptops, digital broadcasting terminals, tablet PCs, wearable devices, set-top boxes (STBs), radios, washing machines, refrigerators, digital signage, robots, and vehicles. It can be implemented with possible devices and the like.
  • the AI device 100 includes a communication unit 110, a control unit 120, a memory unit 130, an input/output unit 140a/140b, a running processor unit 140c, and a sensor unit 140d.
  • a communication unit 110 can include Blocks 110-130/140a-140d correspond to blocks 110-130/140 of Figure X3, respectively.
  • the communication unit 110 transmits wired/wireless signals (eg, sensor information, user input, learning) to other AI devices (eg, FIG. W1, 100x, 200, 400) or external devices such as the AI server 200 using wired/wireless communication technology. models, control signals, etc.) can be transmitted and received.
  • the communication unit 110 may transmit information in the memory unit 130 to an external device or transmit a signal received from the external device to the memory unit 130 .
  • the controller 120 may determine at least one feasible operation of the AI device 100 based on information determined or generated using a data analysis algorithm or a machine learning algorithm. In addition, the controller 120 may perform the determined operation by controlling components of the AI device 100 . For example, the controller 120 may request, retrieve, receive, or utilize data from the learning processor unit 140c or the memory unit 130, and may perform a predicted operation among at least one feasible operation or an operation determined to be desirable. Components of the AI device 100 may be controlled to execute an operation. In addition, the control unit 120 collects history information including user feedback on the operation contents or operation of the AI device 100 and stores it in the memory unit 130 or the running processor unit 140c, or the AI server ( It can be transmitted to an external device such as FIG. W1, 400). The collected history information can be used to update the learning model.
  • the memory unit 130 may store data supporting various functions of the AI device 100 .
  • the memory unit 130 may store data obtained from the input unit 140a, data obtained from the communication unit 110, output data from the learning processor unit 140c, and data obtained from the sensing unit 140.
  • the memory unit 130 may store control information and/or software codes necessary for operation/execution of the control unit 120 .
  • the input unit 140a may obtain various types of data from the outside of the AI device 100.
  • the input unit 120 may obtain learning data for model learning and input data to which the learning model is to be applied.
  • the input unit 140a may include a camera, a microphone, and/or a user input unit.
  • the output unit 140b may generate an output related to sight, hearing, or touch.
  • the output unit 140b may include a display unit, a speaker, and/or a haptic module.
  • the sensing unit 140 may obtain at least one of internal information of the AI device 100, surrounding environment information of the AI device 100, and user information by using various sensors.
  • the sensing unit 140 may include a proximity sensor, an illuminance sensor, an acceleration sensor, a magnetic sensor, a gyro sensor, an inertial sensor, an RGB sensor, an IR sensor, a fingerprint recognition sensor, an ultrasonic sensor, an optical sensor, a microphone, and/or a radar. there is.
  • the learning processor unit 140c may learn a model composed of an artificial neural network using learning data.
  • the running processor unit 140c may perform AI processing together with the running processor unit of the AI server (FIG. W1, 400).
  • the learning processor unit 140c may process information received from an external device through the communication unit 110 and/or information stored in the memory unit 130 .
  • the output value of the learning processor unit 140c may be transmitted to an external device through the communication unit 110 and/or stored in the memory unit 130.

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Abstract

According to various embodiments of the present disclosure, provided is a method for operating a first node in a communication system, comprising the steps of: identifying, with respect to a phase flip channel, a phase correlation between a first qubit of a first node and a second qubit of a second node configuring an entanglement state; determining a first parity value on the basis of the phase correlation; determining, on the basis of the first parity value, whether a phase flip error has occurred; determining a second parity value on the basis of the phase correlation, if it is determined on the basis of the first parity value that the phase flip error has occurred; determining, on the basis of the second parity value, whether the phase flip error has occurred; and performing error correction by means of a phase flip operation for the first qubit or the second qubit, if it is determined on the basis of the first parity value that the phase flip has occurred.

Description

통신 시스템에서 페이즈 플립 오류 수정을 포함하는 얽힘 분포 프로토콜을 위한 장치 및 방법Apparatus and method for entanglement distribution protocol including phase flip error correction in communication system
본 개시(disclosure)는 통신 시스템에 관한 것이다. 구체적으로, 본 개시는 통신 시스템에서 페이즈 플립 오류 수정을 포함하는 얽힘 분포 프로토콜을 위한 장치 및 방법에 관한 것이다.This disclosure relates to a communication system. Specifically, the present disclosure relates to an apparatus and method for an entanglement distribution protocol including phase flip error correction in a communication system.
퀀텀 컴퓨터의 등장으로 인해, 기존 수학적 복잡도 기반의 암호 체계(예컨대, RSA, AES 등)에 대해 해킹이 가능하게 되었다. 해킹에 대한 방지를 위해, 양자 암호 통신이 제안되고 있다.Due to the advent of quantum computers, it has become possible to hack existing cryptographic systems based on mathematical complexity (eg, RSA, AES, etc.). To prevent hacking, quantum cryptographic communication is proposed.
한편, 본 개시는 양자 통신 (quantum communication) 시스템에서 파울리 X 채널에 의해 발생하는 페이즈 플립 오류에 대하여 얽힘 오류 정정을 수행하는 방법에 관한 것이다. 보다 상세하게는, 얽힘 상태를 구성하는 각 큐비트의 개별적인 상태가 아니라 두 큐비트의 상관관계를 정보로 인식하고, 양자 순간 이동 (quantum teleportation)의 얽힘 분배 (entanglement distribution) 과정에서 이미 알려져 있는 얽힘 상태 정보를 충분히 활용하여 얽힘 오류 정정에 소모되는 자원을 최소화하고 효과적인 오류 억제 효과를 달성하기 위한 것이다.Meanwhile, the present disclosure relates to a method of performing entanglement error correction on a phase flip error generated by a Pauli X channel in a quantum communication system. More specifically, the correlation between two qubits is recognized as information rather than the individual state of each qubit constituting the entanglement state, and the entanglement already known in the entanglement distribution process of quantum teleportation It is to minimize the resources consumed for entanglement error correction by sufficiently utilizing state information and achieve an effective error suppression effect.
상술한 문제점을 해결하기 위해, 본 개시는 통신 시스템에서 페이즈 플립 오류 수정을 포함하는 얽힘 분포 프로토콜을 위한 장치 및 방법을 제공한다.In order to solve the above problems, the present disclosure provides an apparatus and method for an entanglement distribution protocol including phase flip error correction in a communication system.
본 개시는 양자 통신 (quantum communication) 시스템에서 파울리 Z 채널에 의해 발생하는 페이즈 플립 오류에 대하여 얽힘 오류 정정을 수행하는 장치 및 방법을 제공한다.The present disclosure provides an apparatus and method for performing entanglement error correction on a phase flip error generated by a Pauli Z channel in a quantum communication system.
본 개시는 양자 통신 (quantum communication) 시스템에서 얽힘 상태를 구성하는 각 큐비트의 개별적인 상태가 아니라 두 큐비트의 위상 상관관계를 정보로 인식하고, 양자 순간 이동 (quantum teleportation)의 얽힘 분배 (entanglement distribution) 과정에서 이미 알려져 있는 얽힘 상태 정보를 충분히 활용하여 얽힘 오류 정정에 소모되는 자원을 최소화하고 효과적인 오류 억제 효과를 달성하기 위한 장치 및 방법을 제공한다.The present disclosure recognizes the phase correlation of two qubits as information rather than the individual state of each qubit constituting the entanglement state in a quantum communication system, and entanglement distribution of quantum teleportation ) process, we provide a device and method for minimizing the resources consumed for entanglement error correction and achieving an effective error suppression effect by fully utilizing the known entanglement state information.
본 개시에서 이루고자 하는 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 개시가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.The technical problems to be achieved in the present disclosure are not limited to the technical problems mentioned above, and other technical problems not mentioned will be clearly understood by those skilled in the art from the description below. You will be able to.
본 개시의 다양한 실시 예들에 따르면, 통신 시스템에서 제1 노드의 동작 방법에 있어서, 페이즈 플립 채널(phase flip channel)에 대하여 상기 제1 노드의 제1 큐비트(qubit)와 얽힘 상태(entanglement state)를 구성하는 제2 노드의 제2 큐비트 간 위상 상관 관계(phase correlation)를 식별하는 단계, 상기 위상 상관 관계에 기반하여 제1 패리티 값(parity value)을 결정하는 단계, 상기 제1 패리티 값에 기반하여 페이즈 플립 오류(phase flip error)의 발생 여부를 결정하는 단계, 상기 제1 패리티 값에 기반하여 상기 페이즈 플립 오류의 발생이 결정된 경우, 상기 위상 상관 관계에 기반하여 제2 패리티 값을 결정하는 단계, 상기 제2 패리티 값에 기반하여 상기 페이즈 플립 오류의 발생 여부를 결정하는 단계, 및 상기 제1 패리티 값에 기반하여 상기 페이즈 플립 오류의 발생이 결정된 경우, 상기 제1 큐비트 또는 상기 제2 큐비트에 대한 페이즈 플립 연산(phase flip operation)에 의하여 오류 정정(error correction)을 수행하는 단계를 포함하는 방법이 제공된다.According to various embodiments of the present disclosure, in a method of operating a first node in a communication system, a first qubit and an entanglement state of the first node with respect to a phase flip channel Identifying phase correlation between second qubits of a second node constituting , determining a first parity value based on the phase correlation, determining whether a phase flip error occurs based on the first parity value, determining a second parity value based on the phase correlation when it is determined that the phase flip error occurs based on the first parity value determining whether the phase flip error occurs based on the second parity value, and when it is determined based on the first parity value that the phase flip error occurs, the first qubit or the second qubit A method is provided that includes performing error correction by a phase flip operation on qubits.
본 개시의 다양한 실시 예들에 따르면, 통신 시스템에서 제1 노드에 있어서, 송수신기 및 적어도 하나의 프로세서를 포함하고, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 페이즈 플립 채널(phase flip channel)에 대하여 상기 제1 노드의 제1 큐비트(qubit)와 얽힘 상태(entanglement state)를 구성하는 제2 노드의 제2 큐비트 간 위상 상관 관계(phase correlation)를 식별하고, 상기 위상 상관 관계에 기반하여 제1 패리티 값(parity value)을 결정하고, 상기 제1 패리티 값에 기반하여 페이즈 플립 오류(phase flip error)의 발생 여부를 결정하고, 상기 제1 패리티 값에 기반하여 상기 페이즈 플립 오류의 발생이 결정된 경우, 상기 위상 상관 관계에 기반하여 제2 패리티 값을 결정하고, 상기 제2 패리티 값에 기반하여 상기 페이즈 플립 오류의 발생 여부를 결정하고, 상기 제1 패리티 값에 기반하여 상기 페이즈 플립 오류의 발생이 결정된 경우, 상기 제1 큐비트 또는 상기 제2 큐비트에 대한 페이즈 플립 연산(phase flip operation)에 의하여 오류 정정(error correction)을 수행하도록 구성된 제1 노드가 제공된다.According to various embodiments of the present disclosure, in a first node in a communication system, a transceiver and at least one processor are included, and the at least one processor is a phase flip channel of the first node with respect to a phase flip channel. Identify the phase correlation between the first qubit and the second qubit of the second node constituting the entanglement state, and based on the phase correlation, a first parity value value), determining whether a phase flip error occurs based on the first parity value, and when it is determined that the phase flip error occurs based on the first parity value, the phase correlation When a second parity value is determined based on the relationship, whether or not the phase flip error occurs based on the second parity value, and it is determined based on the first parity value that the phase flip error occurs, the A first node configured to perform error correction by a phase flip operation on the first qubit or the second qubit is provided.
본 개시의 다양한 실시 예들에 따르면, 하나 이상의 명령어를 저장하는 하나 이상의 비일시적인(non-transitory) 컴퓨터 판독 가능 매체에 있어서, 상기 하나 이상의 명령어는, 하나 이상의 프로세서에 의해 실행되는 것에 기반하여, 동작들을 수행하고, 상기 동작들은, 페이즈 플립 채널(phase flip channel)에 대하여 상기 제1 노드의 제1 큐비트(qubit)와 얽힘 상태(entanglement state)를 구성하는 제2 노드의 제2 큐비트 간 위상 상관 관계(phase correlation)를 식별하는 단계, 상기 위상 상관 관계에 기반하여 제1 패리티 값(parity value)을 결정하는 단계, 상기 제1 패리티 값에 기반하여 페이즈 플립 오류(phase flip error)의 발생 여부를 결정하는 단계, 상기 제1 패리티 값에 기반하여 상기 페이즈 플립 오류의 발생이 결정된 경우, 상기 위상 상관 관계에 기반하여 제2 패리티 값을 결정하는 단계, 상기 제2 패리티 값에 기반하여 상기 페이즈 플립 오류의 발생 여부를 결정하는 단계, 및 상기 제1 패리티 값에 기반하여 상기 페이즈 플립 오류의 발생이 결정된 경우, 상기 제1 큐비트 또는 상기 제2 큐비트에 대한 페이즈 플립 연산(phase filp operation)에 의하여 오류 정정(error correction)을 수행하는 단계를 포함하는 컴퓨터 판독 가능 매체가 제공된다.According to various embodiments of the present disclosure, in one or more non-transitory computer readable media storing one or more instructions, the one or more instructions, based on being executed by one or more processors, perform operations. And the above operations are phase correlation between the first qubit of the first node and the second qubit of the second node constituting an entanglement state with respect to a phase flip channel Identifying a phase correlation, determining a first parity value based on the phase correlation, determining whether a phase flip error occurs based on the first parity value determining a second parity value based on the phase correlation when it is determined that the phase flip error occurs based on the first parity value; the phase flip error based on the second parity value Determining whether a phase flip error has occurred based on the first parity value; A computer readable medium comprising performing error correction is provided.
본 개시는 통신 시스템에서 페이즈 플립 오류 수정을 포함하는 얽힘 분포 프로토콜을 위한 장치 및 방법을 제공할 수 있다.The present disclosure may provide an apparatus and method for an entanglement distribution protocol including phase flip error correction in a communication system.
본 개시는 양자 통신 (quantum communication) 시스템에서 파울리 Z 채널에 의해 발생하는 페이즈 플립 오류에 대하여 얽힘 오류 정정을 수행하는 장치 및 방법을 제공할 수 있다.The present disclosure may provide an apparatus and method for performing entanglement error correction on a phase flip error generated by a Pauli Z channel in a quantum communication system.
본 개시는 양자 통신 (quantum communication) 시스템에서 얽힘 상태를 구성하는 각 큐비트의 개별적인 상태가 아니라 두 큐비트의 위상 상관관계를 정보로 인식하고, 양자 순간 이동 (quantum teleportation)의 얽힘 분배 (entanglement distribution) 과정에서 이미 알려져 있는 얽힘 상태 정보를 충분히 활용하여 얽힘 오류 정정에 소모되는 자원을 최소화하고 효과적인 오류 억제 효과를 달성하기 위한 장치 및 방법을 제공할 수 있다.The present disclosure recognizes the phase correlation of two qubits as information rather than the individual state of each qubit constituting the entanglement state in a quantum communication system, and entanglement distribution of quantum teleportation ) process, it is possible to provide an apparatus and method for minimizing the resources consumed for entanglement error correction and achieving an effective error suppression effect by fully utilizing the known entanglement state information.
이하에 첨부되는 도면들은 본 개시에 관한 이해를 돕기 위한 것으로, 상세한 설명과 함께 본 개시에 대한 실시 예들을 제공할 수 있다. 다만, 본 개시의 기술적 특징이 특정 도면에 한정되는 것은 아니며, 각 도면에서 개시하는 특징들은 서로 조합되어 새로운 실시 예로 구성될 수 있다. 각 도면에서의 참조 번호(reference numerals)들은 구조적 구성요소(structural elements)를 의미할 수 있다.The accompanying drawings are provided to aid understanding of the present disclosure, and may provide embodiments of the present disclosure together with a detailed description. However, the technical features of the present disclosure are not limited to specific drawings, and features disclosed in each drawing may be combined with each other to form a new embodiment. Reference numerals in each drawing may mean structural elements.
도 1은 차세대 무선 접속 네트워크(New Generation Radio Access Network: NG-RAN)의 시스템 구조를 도시한 도면이다.1 is a diagram illustrating a system structure of a New Generation Radio Access Network (NG-RAN).
도 2는 NG-RAN과 5GC 간의 기능적 분할을 도시한 도면이다.2 is a diagram illustrating functional division between NG-RAN and 5GC.
도 3은 5G 사용 시나리오의 예를 도시한 도면이다.3 is a diagram illustrating an example of a 5G usage scenario.
도 4는 6G 시스템에서 제공 가능한 통신 구조의 일례를 도시한 도면이다.4 is a diagram showing an example of a communication structure that can be provided in a 6G system.
도 5는 퍼셉트론 구조의 일례를 개략적으로 도시한 도면이다.5 is a diagram schematically illustrating an example of a perceptron structure.
도 6은 다층 퍼셉트론 구조의 일례를 개략적으로 도시한 도면이다.6 is a diagram schematically illustrating an example of a multilayer perceptron structure.
도 7은 심층 신경망 예시를 개략적으로 도시한 도면이다.7 is a diagram schematically illustrating an example of a deep neural network.
도 8은 컨볼루션 신경망의 일례를 개략적으로 도시한 도면이다.8 is a diagram schematically illustrating an example of a convolutional neural network.
도 9는 컨볼루션 신경망에서의 필터 연산의 일례를 개략적으로 도시한 도면이다.9 is a diagram schematically illustrating an example of a filter operation in a convolutional neural network.
도 10은 순환 루프가 존재하는 신경망 구조의 일례를 개략적으로 도시한 도면이다.10 is a diagram schematically illustrating an example of a neural network structure in which a cyclic loop exists.
도 11은 순환 신경망의 동작 구조의 일례를 개략적으로 도시한 도면이다.11 is a diagram schematically illustrating an example of an operating structure of a recurrent neural network.
도 12는 전자기 스펙트럼의 일례를 도시한 도면이다.12 is a diagram showing an example of an electromagnetic spectrum.
도 13은 THz 통신 응용의 일례를 도시한 도면이다.13 is a diagram illustrating an example of a THz communication application.
도 14는 전자소자 기반 THz 무선통신 송수신기의 일례를 도시한 도면이다.14 is a diagram illustrating an example of an electronic element-based THz wireless communication transceiver.
도 15는 광 소자 기반 THz 신호를 생성하는 방법의 일례를 도시한 도면이다. 15 is a diagram illustrating an example of a method of generating a THz signal based on an optical element.
도 16은 광 소자 기반 THz 무선통신 송수신기의 일례를 도시한 도면이다.16 is a diagram showing an example of an optical element-based THz wireless communication transceiver.
도 17은 광자 소스(Photoinc source) 기반 송신기의 구조를 도시한 도면이다, 17 is a diagram showing the structure of a photoinc source-based transmitter.
도 18은 광 변조기(Optical modulator)의 구조를 도시한 도면이다.18 is a diagram showing the structure of an optical modulator.
도 19는 양자 암호 통신의 일례를 개략적으로 도시한 것이다.19 schematically illustrates an example of quantum cryptographic communication.
도 20는 본 개시에 적용 가능한 시스템에서 벨 상태 생성을 위한 양자 회로의 일례를 도시한 도면이다.20 is a diagram showing an example of a quantum circuit for generating a bell state in a system applicable to the present disclosure.
도 21는 본 개시에 적용 가능한 시스템에서 벨 상태 측정 회로의 일례를 도시한 도면이다.21 is a diagram showing an example of a bell state measurement circuit in a system applicable to the present disclosure.
도 22는 본 개시에 적용 가능한 시스템에서 양자 순간 이동 시스템의 일례를 도시한 도면이다.22 is a diagram showing an example of a quantum teleportation system in a system applicable to the present disclosure.
도 23는 본 개시에 적용 가능한 시스템에서 자발적 매개 하향 변환 (Spontaneous Parametric Down-Conversion)의 일례를 도시한 도면이다.23 is a diagram illustrating an example of spontaneous parametric down-conversion in a system applicable to the present disclosure.
도 24는 본 개시에 적용 가능한 시스템에서 레이저 펄스를 이용한 광학 공진기 (cavity) 안의 원자 여기 방식의 일례를 도시한 도면이다.24 is a diagram showing an example of an atomic excitation method in an optical cavity using a laser pulse in a system applicable to the present disclosure.
도 25는 본 개시에 적용 가능한 시스템에서 레이저 펄스를 이용한 두 원자의 동시 여기 방식의 일례를 도시한 도면이다.25 is a diagram showing an example of a simultaneous excitation method of two atoms using a laser pulse in a system applicable to the present disclosure.
도 26는 본 개시에 적용 가능한 시스템에서 양자 순간 이동 과정을 열화 시키는 불완결성의 일례를 도시한 도면이다.26 is a diagram showing an example of incompleteness that deteriorates a quantum teleportation process in a system applicable to the present disclosure.
도 27는 본 개시에 적용 가능한 시스템에서 양자 채널 모델의 일례를 도시한 도면이다.27 is a diagram illustrating an example of a quantum channel model in a system applicable to the present disclosure.
도 28는 본 개시에 적용 가능한 시스템에서 Pauli-I, Pauli-Z, Pauli-X, Pauli-Y 게이트의 일례를 도시한 도면이다.28 is a diagram showing an example of Pauli-I, Pauli-Z, Pauli-X, and Pauli-Y gates in a system applicable to the present disclosure.
도 29는 본 개시에 적용 가능한 시스템에서 3-큐비트 비트 플립 부호의 오류 정정 회로의 일례를 도시한 도면이다.29 is a diagram showing an example of an error correction circuit of a 3-qubit bit flip code in a system applicable to the present disclosure.
도 30는 본 개시에 적용 가능한 시스템에서 3-큐비트 페이즈 플립 부호의 오류 정정 회로의 일례를 도시한 도면이다.30 is a diagram showing an example of an error correction circuit of a 3-qubit phase flip code in a system applicable to the present disclosure.
도 31는 본 개시에 적용 가능한 시스템에서 Shor 부호의 오류 정정 회로의 일례를 도시한 도면이다.31 is a diagram showing an example of a Shor code error correction circuit in a system applicable to the present disclosure.
도 32는 본 개시에 적용 가능한 시스템에서 3-큐비트 반복 부호 기반의 얽힘 오류 정정 과정의 일례를 도시한 도면이다.32 is a diagram illustrating an example of a 3-qubit iterative code-based entanglement error correction process in a system applicable to the present disclosure.
도 33는 본 개시에 적용 가능한 시스템에서 3-큐비트 반복 부호 기반의 얽힘 오류 정정 과정의 억제된 얽힘 오류율의 일례를 도시한 도면이다.33 is a diagram showing an example of a suppressed entanglement error rate of a 3-qubit iterative code-based entanglement error correction process in a system applicable to the present disclosure.
도 34는 본 개시에 적용 가능한 시스템에서 얽힘 분배 과정의 페이즈 플립 오류 정정 프로토콜의 일례를 도시한 도면이다.34 is a diagram illustrating an example of a phase flip error correction protocol of an entanglement distribution process in a system applicable to the present disclosure.
도 35는 본 개시에 적용 가능한 시스템에서 얽힘 분배 과정의 페이즈 플립 오류 정정 회로의 일례를 도시한 도면이다.35 is a diagram showing an example of a phase flip error correction circuit in an entanglement distribution process in a system applicable to the present disclosure.
도 36은 본 개시에 적용 가능한 시스템에서 도 35의 회로에 대하여 등가 회로를 기반으로 사용되는 게이트 수를 최소화 한 결과를 도시한 도면이다.FIG. 36 is a diagram showing a result of minimizing the number of gates used based on an equivalent circuit for the circuit of FIG. 35 in a system applicable to the present disclosure.
도 37는 본 개시에 적용 가능한 시스템에서 본 개시의 실시 예에 따른 기법과 종래 기법의 억제된 얽힘 오류율 분석 결과의 일례를 도시한 도면이다.37 is a diagram showing an example of a result of analysis of a suppressed entanglement error rate of a technique according to an embodiment of the present disclosure and a conventional technique in a system applicable to the present disclosure.
도 38는 본 개시에 적용 가능한 시스템에서 본 개시의 실시 예에 따른 기법과 종래 기법이 소모하는 정제된 얽힘 쌍의 평균 개수 분석 결과의 일례를 도시한 도면이다.38 is a diagram showing an example of an analysis result of the average number of refined entanglement pairs consumed by a technique according to an embodiment of the present disclosure and a conventional technique in a system applicable to the present disclosure.
도 39는 본 개시에 적용 가능한 시스템에서 IBM 양자 시뮬레이터를 이용한 제안기법의 시뮬레이션 환경 구성의 일례를 도시한 도면이다.39 is a diagram showing an example of a simulation environment configuration of a proposed method using an IBM quantum simulator in a system applicable to the present disclosure.
도 40는 본 개시에 적용 가능한 시스템에서 본 개시의 실시 예에 따른 기법과 종래 기법의 억제된 얽힘 오류율 시뮬레이션 결과의 일례를 도시한 도면이다.40 is a diagram illustrating an example of simulation results of a suppressed entanglement error rate of a technique according to an embodiment of the present disclosure and a conventional technique in a system applicable to the present disclosure.
도 40는 종래의 방식에서 반복 코드를 사용하여 인코딩된 얽힌 상태의 일례를 도시한 도면이다.40 is a diagram showing an example of an entangled state encoded using a repetition code in a conventional manner.
도 41는 본 개시에 적용 가능한 시스템에서 얽힘 분포 오류 수정의 일례를 도시한 도면이다.41 is a diagram illustrating an example of entanglement distribution error correction in a system applicable to the present disclosure.
도 43은 본 개시에 적용 가능한 시스템에서 제1 노드의 동작 과정의 일례들 도시한 도면이다.43 is a diagram illustrating examples of an operation process of a first node in a system applicable to the present disclosure.
도 44은 본 개시의 다양한 실시 예들에 적용되는 통신 시스템(1)을 예시한다.44 illustrates a communication system 1 applied to various embodiments of the present disclosure.
도 45는 본 개시의 다양한 실시 예들에 적용될 수 있는 무선 기기를 예시한다.45 illustrates a wireless device applicable to various embodiments of the present disclosure.
도 46은 본 개시의 다양한 실시 예들에 적용될 수 있는 무선 기기의 다른 예를 도시한다.46 illustrates another example of a wireless device applicable to various embodiments of the present disclosure.
도 47은 전송 신호를 위한 신호 처리 회로를 예시한다.47 illustrates a signal processing circuit for a transmission signal.
도 48은 본 개시의 다양한 실시 예들에 적용되는 무선 기기의 다른 예를 나타낸다.48 illustrates another example of a wireless device applied to various embodiments of the present disclosure.
도 49는 본 개시의 다양한 실시 예들에 적용되는 휴대 기기를 예시한다.49 illustrates a portable device applied to various embodiments of the present disclosure.
도 50은 본 개시의 다양한 실시 예들에 적용되는 차량 또는 자율 주행 차량을 예시한다.50 illustrates a vehicle or autonomous vehicle applied to various embodiments of the present disclosure.
도 51는 본 개시의 다양한 실시 예들에 적용되는 차량을 예시한다.51 illustrates a vehicle applied to various embodiments of the present disclosure.
도 52는 본 개시의 다양한 실시 예들에 적용되는 XR 기기를 예시한다.52 illustrates an XR device applied to various embodiments of the present disclosure.
도 53은 본 개시의 다양한 실시 예들에 적용되는 로봇을 예시한다.53 illustrates a robot applied to various embodiments of the present disclosure.
도 54은 본 개시의 다양한 실시 예들에 적용되는 AI 기기를 예시한다.54 illustrates an AI device applied to various embodiments of the present disclosure.
본 개시의 다양한 실시 예들에서 "A 또는 B(A or B)"는 "오직 A", "오직 B" 또는 "A와 B 모두"를 의미할 수 있다. 달리 표현하면, 본 개시의 다양한 실시 예들에서 "A 또는 B(A or B)"는 "A 및/또는 B(A and/or B)"으로 해석될 수 있다. 예를 들어, 본 개시의 다양한 실시 예들에서 "A, B 또는 C(A, B or C)"는 "오직 A", "오직 B", "오직 C", 또는 "A, B 및 C의 임의의 모든 조합(any combination of A, B and C)"를 의미할 수 있다.In various embodiments of the present disclosure, “A or B” may mean “only A”, “only B”, or “both A and B”. In other words, in various embodiments of the present disclosure, “A or B” may be interpreted as “A and/or B”. For example, in various embodiments of the present disclosure, “A, B, or C” means “only A,” “only B,” “only C,” or “any of A, B, and C. It may mean "any combination of A, B and C".
본 개시의 다양한 실시 예들에서 사용되는 슬래쉬(/)나 쉼표(comma)는 "및/또는(and/or)"을 의미할 수 있다. 예를 들어, "A/B"는 "A 및/또는 B"를 의미할 수 있다. 이에 따라 "A/B"는 "오직 A", "오직 B", 또는 "A와 B 모두"를 의미할 수 있다. 예를 들어, "A, B, C"는 "A, B 또는 C"를 의미할 수 있다.A slash (/) or a comma (comma) used in various embodiments of the present disclosure may mean "and/or". For example, "A/B" can mean "A and/or B". Accordingly, "A/B" may mean "only A", "only B", or "both A and B". For example, "A, B, C" may mean "A, B or C".
본 개시의 다양한 실시 예들에서 "적어도 하나의 A 및 B(at least one of A and B)"는, "오직 A", "오직 B" 또는 "A와 B 모두"를 의미할 수 있다. 또한, 본 개시의 다양한 실시 예들에서 "적어도 하나의 A 또는 B(at least one of A or B)"나 "적어도 하나의 A 및/또는 B(at least one of A and/or B)"라는 표현은 "적어도 하나의 A 및 B(at least one of A and B)"와 동일하게 해석될 수 있다.In various embodiments of the present disclosure, “at least one of A and B” may mean “only A”, “only B”, or “both A and B”. In addition, in various embodiments of the present disclosure, the expression "at least one of A or B" or "at least one of A and/or B" can be interpreted the same as "at least one of A and B".
또한, 본 개시의 다양한 실시 예들에서 "적어도 하나의 A, B 및 C(at least one of A, B and C)"는, "오직 A", "오직 B", "오직 C", 또는 "A, B 및 C의 임의의 모든 조합(any combination of A, B and C)"를 의미할 수 있다. 또한, "적어도 하나의 A, B 또는 C(at least one of A, B or C)"나 "적어도 하나의 A, B 및/또는 C(at least one of A, B and/or C)"는 "적어도 하나의 A, B 및 C(at least one of A, B and C)"를 의미할 수 있다.In addition, in various embodiments of the present disclosure, "at least one of A, B and C" means "only A", "only B", "only C", or "A" , B and C (any combination of A, B and C)". Also, "at least one of A, B or C" or "at least one of A, B and/or C" means It can mean "at least one of A, B and C".
또한, 본 개시의 다양한 실시 예들에서 사용되는 괄호는 "예를 들어(for example)"를 의미할 수 있다. 구체적으로, "제어 정보(PDCCH)"로 표시된 경우, "제어 정보"의 일례로 "PDCCH"가 제안된 것일 수 있다. 달리 표현하면 본 개시의 다양한 실시 예들의 "제어 정보"는 "PDCCH"로 제한(limit)되지 않고, "PDDCH"가 "제어 정보"의 일례로 제안될 것일 수 있다. 또한, "제어 정보(즉, PDCCH)"로 표시된 경우에도, "제어 정보"의 일례로 "PDCCH"가 제안된 것일 수 있다.Also, parentheses used in various embodiments of the present disclosure may mean “for example”. Specifically, when indicated as “control information (PDCCH)”, “PDCCH” may be suggested as an example of “control information”. In other words, "control information" of various embodiments of the present disclosure is not limited to "PDCCH", and "PDDCH" may be suggested as an example of "control information". Also, even when displayed as “control information (ie, PDCCH)”, “PDCCH” may be suggested as an example of “control information”.
본 개시의 다양한 실시 예들에서 하나의 도면 내에서 개별적으로 설명되는 기술적 특징은, 개별적으로 구현될 수도 있고, 동시에 구현될 수도 있다.Technical features individually described in one drawing in various embodiments of the present disclosure may be implemented individually or simultaneously.
이하, 새로운 무선 접속 기술(new radio access technology: new RAT, NR)에 대해 설명한다.Hereinafter, new radio access technology (new RAT, NR) will be described.
더욱 많은 통신 기기들이 더욱 큰 통신 용량을 요구하게 됨에 따라 기존의 무선 접속 기술(radio access technology; RAT)에 비해 향상된 모바일 브로드밴드(mobile broadband) 통신에 대한 필요성이 대두되고 있다. 또한 다수의 기기 및 사물들을 연결하여 언제 어디서나 다양한 서비스를 제공하는 매시브 MTC (massive Machine Type Communications) 역시 차세대 통신에서 고려될 주요 이슈 중 하나이다. 뿐만 아니라 신뢰도(reliability) 및 지연(latency)에 민감한 서비스/단말을 고려한 통신 시스템 디자인이 논의되고 있다. 이와 같이 확장된 모바일 브로드밴드 커뮤니케이션(enhanced mobile broadband communication), massive MTC, URLLC (Ultra-Reliable and Low Latency Communication) 등을 고려한 차세대 무선 접속 기술의 도입이 논의되고 있으며, 본 개시의 다양한 실시 예들에서는 편의상 해당 기술(technology)을 new RAT 또는 NR이라고 부른다.As more and more communication devices require greater communication capacity, a need for improved mobile broadband communication compared to conventional radio access technology (RAT) has emerged. In addition, massive machine type communications (MTC), which provides various services anytime and anywhere by connecting multiple devices and objects, is also one of the major issues to be considered in next-generation communication. In addition, communication system design considering reliability and latency-sensitive services/terminals is being discussed. In this way, the introduction of next-generation wireless access technologies considering enhanced mobile broadband communication, massive MTC, URLLC (Ultra-Reliable and Low Latency Communication), etc. is being discussed, and in various embodiments of the present disclosure, for convenience, The technology is called new RAT or NR.
도 1은 차세대 무선 접속 네트워크(New Generation Radio Access Network: NG-RAN)의 시스템 구조를 도시한 도면이다.1 is a diagram illustrating a system structure of a New Generation Radio Access Network (NG-RAN).
도 1을 참조하면, NG-RAN은, 단말에게 사용자 평면 및 제어 평면 프로토콜 종단(termination)을 제공하는 gNB 및/또는 eNB를 포함할 수 있다. 도 1에서는 gNB만을 포함하는 경우를 예시한다. gNB 및 eNB는 상호 간에 Xn 인터페이스로 연결되어 있다. gNB 및 eNB는 5세대 코어 네트워크(5G Core Network: 5GC)와 NG 인터페이스를 통해 연결되어 있다. 보다 구체적으로, AMF(access and mobility management function)과는 NG-C 인터페이스를 통해 연결되고, UPF(user plane function)과는 NG-U 인터페이스를 통해 연결된다.Referring to FIG. 1, an NG-RAN may include a gNB and/or an eNB that provides user plane and control plane protocol termination to a UE. 1 illustrates a case including only gNB. gNB and eNB are connected to each other through an Xn interface. The gNB and the eNB are connected to a 5G Core Network (5GC) through an NG interface. More specifically, an access and mobility management function (AMF) is connected through an NG-C interface, and a user plane function (UPF) is connected through an NG-U interface.
도 2는 NG-RAN과 5GC 간의 기능적 분할을 도시한 도면이다.2 is a diagram illustrating functional division between NG-RAN and 5GC.
도 2를 참조하면, gNB는 인터 셀 간의 무선 자원 관리(Inter Cell RRM), 무선 베어러 관리(RB control), 연결 이동성 제어(Connection Mobility Control), 무선 허용 제어(Radio Admission Control), 측정 설정 및 제공(Measurement configuration & Provision), 동적 자원 할당(dynamic resource allocation) 등의 기능을 제공할 수 있다. AMF는 NAS 보안, 아이들 상태 이동성 처리 등의 기능을 제공할 수 있다. UPF는 이동성 앵커링(Mobility Anchoring), PDU 처리 등의 기능을 제공할 수 있다. SMF(Session Management Function)는 단말 IP 주소 할당, PDU 세션 제어 등의 기능을 제공할 수 있다.Referring to FIG. 2, the gNB is inter-cell radio resource management (Inter Cell RRM), radio bearer management (RB control), connection mobility control (Connection Mobility Control), radio admission control (Radio Admission Control), measurement setup and provision (Measurement configuration & provision) and dynamic resource allocation. AMF can provide functions such as NAS security and idle state mobility handling. UPF may provide functions such as mobility anchoring and PDU processing. Session Management Function (SMF) may provide functions such as terminal IP address allocation and PDU session control.
도 3은 5G 사용 시나리오의 예를 도시한 도면이다.3 is a diagram illustrating an example of a 5G usage scenario.
도 3에 도시된 5G 사용 시나리오는 단지 예시적인 것이며, 본 개시의 다양한 실시 예들의 기술적 특징은 도 3에 도시되지 않은 다른 5G 사용 시나리오에도 적용될 수 있다.The 5G usage scenario shown in FIG. 3 is just an example, and technical features of various embodiments of the present disclosure may also be applied to other 5G usage scenarios not shown in FIG. 3 .
도 3을 참조하면, 5G의 세 가지 주요 요구 사항 영역은 (1) 개선된 모바일 광대역(eMBB; enhanced mobile broadband) 영역, (2) 다량의 머신 타입 통신(mMTC; massive machine type communication) 영역 및 (3) 초-신뢰 및 저 지연 통신(URLLC; ultra-reliable and low latency communications) 영역을 포함한다. 일부 사용 예는 최적화를 위해 다수의 영역을 요구할 수 있고, 다른 사용 예는 단지 하나의 핵심 성능 지표(KPI; key performance indicator)에만 포커싱 할 수 있다. 5G는 이러한 다양한 사용 예들을 유연하고 신뢰할 수 있는 방법으로 지원하는 것이다.Referring to FIG. 3, the three major requirements areas of 5G are (1) enhanced mobile broadband (eMBB) area, (2) massive machine type communication (mMTC) area, and ( 3) It includes the ultra-reliable and low latency communications (URLLC) area. Some use cases may require multiple areas for optimization, while other use cases may focus on just one key performance indicator (KPI). 5G supports these diverse use cases in a flexible and reliable way.
eMBB는 데이터 속도, 지연, 사용자 밀도, 모바일 광대역 접속의 용량 및 커버리지의 전반적인 향상에 중점을 둔다. eMBB는 10Gbps 정도의 처리량을 목표로 한다. eMBB는 기본적인 모바일 인터넷 접속을 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 것으로 기대된다. 증가된 트래픽 양의 주요 원인은 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 애플리케이션은 사용자에게 실시간 정보 및 알림을 푸쉬하기 위해 항상 켜져 있는 연결성을 필요로 한다. 클라우드 스토리지 및 애플리케이션은 모바일 통신 플랫폼에서 급속히 증가하고 있으며, 이것은 업무 및 엔터테인먼트 모두에 적용될 수 있다. 클라우드 스토리지는 상향링크 데이터 전송률의 성장을 견인하는 특별한 사용 예이다. 5G는 또한 클라우드 상의 원격 업무에도 사용되며, 촉각 인터페이스가 사용될 때 우수한 사용자 경험을 유지하도록 훨씬 더 낮은 단-대-단(end-to-end) 지연을 요구한다. 엔터테인먼트에서 예를 들면, 클라우드 게임 및 비디오 스트리밍은 모바일 광대역 능력에 대한 요구를 증가시키는 또 다른 핵심 요소이다. 엔터테인먼트는 기차, 차 및 비행기와 같은 높은 이동성 환경을 포함하여 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.eMBB focuses on overall improvements in data rate, latency, user density, capacity and coverage of mobile broadband access. eMBB targets a throughput of around 10 Gbps. eMBB goes far beyond basic mobile Internet access, and covers rich interactive work, media and entertainment applications in the cloud or augmented reality. Data is one of the key drivers of 5G, and we may not see dedicated voice services for the first time in the 5G era. In 5G, voice is expected to be handled simply as an application using the data connection provided by the communication system. The main causes of 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 widely used as more devices connect to the internet. Many of these applications require always-on connectivity to push real-time information and notifications to users. Cloud storage and applications are rapidly growing in mobile communication platforms, which can be applied to both work and entertainment. Cloud storage is a particular use case driving the growth of uplink data rates. 5G is also used for remote work in the cloud, requiring much lower end-to-end latency to maintain a good user experience when tactile interfaces are used. In entertainment, for example, cloud gaming and video streaming are other key factors driving the demand for mobile broadband capabilities. Entertainment is essential on smartphones and tablets everywhere, including in highly mobile environments such as trains, cars and planes. Another use case is augmented reality for entertainment and information retrieval. Here, augmented reality requires very low latency and instantaneous amount of data.
mMTC는 배터리에 의해 구동되는 다량의 저비용 장치 간의 통신을 가능하게 하기 위하여 설계되며, 스마트 계량, 물류, 현장 및 신체 센서와 같은 애플리케이션을 지원하기 위한 것이다. mMTC는 10년 정도의 배터리 및/또는 1km2 당 백만 개 정도의 장치를 목표로 한다. mMTC는 모든 분야에서 임베디드 센서를 원활하게 연결할 수 있게 하며, 가장 많이 예상되는 5G 사용 예 중 하나이다. 잠재적으로 2020년까지 IoT 장치들은 204억 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.mMTC is designed to enable communication between high-volume, low-cost devices powered by batteries, and is intended to support applications such as smart metering, logistics, field and body sensors. mMTC targets 10 years of batteries and/or 1 million devices per square kilometer. mMTC enables seamless connectivity of embedded sensors in all fields and is one of the most anticipated 5G use cases. Potentially, IoT devices are predicted to reach 20.4 billion by 2020. Industrial IoT is one area where 5G is playing a key role enabling smart cities, asset tracking, smart utilities, agriculture and security infrastructure.
URLLC는 장치 및 기계가 매우 신뢰성 있고 매우 낮은 지연 및 높은 가용성으로 통신할 수 있도록 함으로써 차량 통신, 산업 제어, 공장 자동화, 원격 수술, 스마트 그리드 및 공공 안전 애플리케이션에 이상적이다. URLLC는 1ms의 정도의 지연을 목표로 한다. URLLC는 주요 인프라의 원격 제어 및 자율 주행 차량과 같은 초 신뢰/지연이 적은 링크를 통해 산업을 변화시킬 새로운 서비스를 포함한다. 신뢰성과 지연의 수준은 스마트 그리드 제어, 산업 자동화, 로봇 공학, 드론 제어 및 조정에 필수적이다.URLLC enables devices and machines to communicate with high reliability, very low latency and high availability, making it ideal for vehicular communications, industrial controls, factory automation, remote surgery, smart grid and public safety applications. URLLC targets latency on the order of 1 ms. URLLC includes new services that will transform industries through ultra-reliable/low-latency links, such as remote control of critical infrastructure and autonomous vehicles. This level of reliability and latency is essential for smart grid control, industrial automation, robotics, and drone control and coordination.
다음으로, 도 3의 삼각형 안에 포함된 다수의 사용 예에 대해 보다 구체적으로 살펴본다.Next, a number of usage examples included in the triangle of FIG. 3 will be described in more detail.
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 현실(VR; virtual reality)과 증강 현실(AR; augmented reality) 뿐 아니라 4K 이상(6K, 8K 및 그 이상)의 해상도로 TV를 전달하는 데에 요구될 수 있다. VR 및 AR 애플리케이션은 거의 몰입형(immersive) 스포츠 경기를 포함한다. 특정 애플리케이션은 특별한 네트워크 설정이 요구될 수 있다. 예를 들어, VR 게임의 경우, 게임 회사가 지연을 최소화하기 위해 코어 서버를 네트워크 오퍼레이터의 에지 네트워크 서버와 통합해야 할 수 있다.5G can complement fiber-to-the-home (FTTH) and cable-based broadband (or DOCSIS) as a means of delivering streams rated at hundreds of megabits per second to gigabits per second. Such high speeds may be required to deliver TV at resolutions of 4K and beyond (6K, 8K and beyond) as well as virtual reality (VR) and augmented reality (AR). VR and AR applications include almost immersive sports events. Certain applications may require special network settings. For example, in the case of VR games, game companies may need to integrate their core servers with the network operator's edge network servers to minimize latency.
자동차(Automotive)는 차량에 대한 이동 통신을 위한 많은 사용 예와 함께 5G에 있어 중요한 새로운 동력이 될 것으로 예상된다. 예를 들어, 승객을 위한 엔터테인먼트는 높은 용량과 높은 모바일 광대역을 동시에 요구한다. 그 이유는 미래의 사용자는 그들의 위치 및 속도와 관계 없이 고품질의 연결을 계속해서 기대하기 때문이다. 자동차 분야의 다른 사용 예는 증강 현실 대시보드이다. 운전자는 증강 현실 대비보드를 통해 앞면 창을 통해 보고 있는 것 위에 어둠 속에서 물체를 식별할 수 있다. 증강 현실 대시보드는 물체의 거리와 움직임에 대해 운전자에게 알려줄 정보를 겹쳐서 디스플레이 한다. 미래에, 무선 모듈은 차량 간의 통신, 차량과 지원하는 인프라구조 사이에서 정보 교환 및 자동차와 다른 연결된 장치(예를 들어, 보행자에 의해 수반되는 장치) 사이에서 정보 교환을 가능하게 한다. 안전 시스템은 운전자가 보다 안전한 운전을 할 수 있도록 행동의 대체 코스를 안내하여 사고의 위험을 낮출 수 있게 한다. 다음 단계는 원격 조종 차량 또는 자율 주행 차량이 될 것이다. 이는 서로 다른 자율 주행 차량 사이 및/또는 자동차와 인프라 사이에서 매우 신뢰성이 있고 매우 빠른 통신을 요구한다. 미래에, 자율 주행 차량이 모든 운전 활동을 수행하고, 운전자는 차량 자체가 식별할 수 없는 교통 이상에만 집중하도록 할 것이다. 자율 주행 차량의 기술적 요구 사항은 트래픽 안전을 사람이 달성할 수 없을 정도의 수준까지 증가하도록 초 저 지연과 초고속 신뢰성을 요구한다.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 both high capacity and high mobile broadband. The reason is that future users will continue to expect high-quality connections regardless of their location and speed. Another use case in the automotive sector is augmented reality dashboards. Drivers can identify objects in the dark above what they are viewing through the front window via an augmented reality contrast board. The augmented reality dashboard displays overlaid information to inform the driver about the distance and movement of objects. In the future, wireless modules will enable communication between vehicles, exchange of information between vehicles and supporting infrastructure, and exchange of information between vehicles and other connected devices (eg devices carried by pedestrians). A safety system can help reduce the risk of an accident by guiding the driver through an alternate course of action to make driving safer. The next step will be remotely controlled or self-driving vehicles. This requires very reliable and very fast communication between different autonomous vehicles and/or between vehicles and infrastructure. In the future, autonomous vehicles will perform all driving activities, leaving drivers to focus only on traffic anomalies that the vehicle itself cannot identify. The technological requirements of autonomous vehicles require ultra-low latency and ultra-high reliability to increase traffic safety to levels that humans cannot achieve.
스마트 사회로서 언급되는 스마트 도시와 스마트 홈은 고밀도 무선 센서 네트워크로 임베디드 될 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 제품은 모두 무선으로 연결된다. 이러한 센서 중 많은 것들이 전형적으로 낮은 데이터 전송 속도, 저전력 및 저비용을 요구한다. 하지만, 예를 들어, 실시간 HD 비디오는 감시를 위해 특정 타입의 장치에서 요구될 수 있다.Smart cities and smart homes, referred to as smart societies, will be embedded with high-density wireless sensor networks. A distributed network of intelligent sensors will identify conditions for cost- and energy-efficient maintenance of a city or home. A similar setup can be done for each household. Temperature sensors, window and heating controllers, burglar alarms and appliances are all connected wirelessly. Many of these sensors typically require low data rates, low power and low cost. However, real-time HD video, for example, may be required in certain types of devices for surveillance.
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 센서를 상호 연결한다. 이 정보는 공급 업체와 소비자의 행동을 포함할 수 있으므로, 스마트 그리드가 효율성, 신뢰성, 경제성, 생산의 지속 가능성 및 자동화된 방식으로 전기와 같은 연료의 분배를 개선하도록 할 수 있다. 스마트 그리드는 지연이 적은 다른 센서 네트워크로 볼 수도 있다.The consumption and distribution of energy, including heat or gas, is highly decentralized, requiring automated control of distributed sensor networks. A smart grid interconnects these sensors using digital information and communication technologies to gather information and act on it. This information can include supplier and consumer behavior, enabling the smart grid to improve efficiency, reliability, affordability, sustainability of production and distribution of fuels such as electricity in an automated manner. The smart grid can also be viewed as another low-latency sensor network.
건강 부문은 이동 통신의 혜택을 누릴 수 있는 많은 애플리케이션을 보유하고 있다. 통신 시스템은 멀리 떨어진 곳에서 임상 진료를 제공하는 원격 진료를 지원할 수 있다. 이는 거리에 대한 장벽을 줄이는 데에 도움을 주고, 거리가 먼 농촌에서 지속적으로 이용하지 못하는 의료 서비스로의 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 파라미터에 대한 원격 모니터링 및 센서를 제공할 수 있다.The health sector has many applications that can benefit from mobile communications. The communication system may support telemedicine, which provides clinical care at a remote location. This can help reduce barriers to distance and improve access to health services that are not consistently available in remote rural areas. It is also used to save lives in critical care and emergencies. Mobile communication-based wireless sensor networks can provide remote monitoring and sensors for parameters such as heart rate and blood pressure.
무선 및 모바일 통신은 산업 응용 분야에서 점차 중요해지고 있다. 배선은 설치 및 유지 비용이 높다. 따라서, 케이블을 재구성할 수 있는 무선 링크로의 교체 가능성은 많은 산업 분야에서 매력적인 기회이다. 그러나, 이를 달성하는 것은 무선 연결이 케이블과 비슷한 지연, 신뢰성 및 용량으로 동작하는 것과, 그 관리가 단순화될 것을 요구한다. 낮은 지연과 매우 낮은 오류 확률은 5G로 연결될 필요가 있는 새로운 요구 사항이다.Wireless and mobile communications are becoming increasingly important in industrial applications. Wiring is expensive to install and maintain. Thus, the possibility of replacing cables with reconfigurable wireless links is an attractive opportunity for many industries. However, achieving this requires that wireless connections operate with comparable latency, reliability and capacity to cables, and that their management be simplified. Low latency and very low error probability are the new requirements that need to be connected with 5G.
물류 및 화물 추적은 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 필요할 수 있다.Logistics and freight tracking is an important use case for mobile communications enabling the tracking of inventory and packages from anywhere using location-based information systems. Logistics and freight tracking use cases typically require low data rates, but may require wide range and reliable location information.
이하, 본 개시의 다양한 실시 예들의 실시예에 적용될 수 있는 차세대 통신(예컨대, 6G)의 예시들에 대해 설명하도록 한다.Hereinafter, examples of next-generation communication (eg, 6G) that can be applied to various embodiments of the present disclosure will be described.
6G 시스템 일반6G system general
6G (무선통신) 시스템은 (i) 디바이스 당 매우 높은 데이터 속도, (ii) 매우 많은 수의 연결된 디바이스들, (iii) 글로벌 연결성(global connectivity), (iv) 매우 낮은 지연, (v) 배터리-프리(battery-free) IoT 디바이스들의 에너지 소비를 낮추고, (vi) 초고신뢰성 연결, (vii) 머신 러닝 능력을 가지는 연결된 지능 등에 목적이 있다. 6G 시스템의 비젼은 intelligent connectivity, deep connectivity, holographic connectivity, ubiquitous connectivity와 같은 4가지 측면일 수 있으며, 6G 시스템은 아래 표 1과 같은 요구 사항을 만족시킬 수 있다. 즉, 표 1은 6G 시스템의 요구 사항의 일례를 나타낸 표이다.6G (radio communications) systems are characterized by (i) very high data rates per device, (ii) very large number of connected devices, (iii) global connectivity, (iv) very low latency, (v) battery- It aims to lower energy consumption of battery-free IoT devices, (vi) ultra-reliable connectivity, and (vii) connected intelligence with machine learning capabilities. The vision of the 6G system can be four aspects such as intelligent connectivity, deep connectivity, holographic connectivity, and ubiquitous connectivity, and the 6G system can satisfy the requirements shown in Table 1 below. That is, Table 1 is a table showing an example of requirements for a 6G system.
Per device peak data ratePer device peak data rate 1Tbps1 Tbps
E2E latencyE2E latency 1ms1ms
Maximum spectral efficiencyMaximum spectral efficiency 100bps/Hz100 bps/Hz
Mobility supportMobility support Up to 1000km/hrUp to 1000km/hr
Satellite integrationSatellite integration FullyFully
AIAI FullyFully
Autonomous vehicleAutonomous vehicles FullyFully
XRXR FullyFully
Haptic CommunicationHaptic Communication FullyFully
6G 시스템은 Enhanced mobile broadband (eMBB), Ultra-reliable low latency communications (URLLC), massive machine-type communication (mMTC), AI integrated communication, Tactile internet, High throughput, High network capacity, High energy efficiency, Low backhaul and access network congestion, Enhanced data security와 같은 핵심 요소(key factor)들을 가질 수 있다.6G systems include Enhanced mobile broadband (eMBB), Ultra-reliable low latency communications (URLLC), massive machine-type communication (mMTC), AI integrated communication, Tactile internet, High throughput, High network capacity, High energy efficiency, Low backhaul and It can have key factors such as access network congestion and enhanced data security.
도 4는 6G 시스템에서 제공 가능한 통신 구조의 일례를 도시한 도면이다.4 is a diagram showing an example of a communication structure that can be provided in a 6G system.
6G 시스템은 5G 무선통신 시스템보다 50배 더 높은 동시 무선통신 연결성을 가질 것으로 예상된다. 5G의 key feature인 URLLC는 6G 통신에서 1ms보다 적은 단-대-단(end-to-end) 지연을 제공함으로써 보다 더 주요한 기술이 될 것이다. 6G 시스템은 자주 사용되는 영역 스펙트럼 효율과 달리 체적 스펙트럼 효율이 훨씬 우수할 것이다. 6G 시스템은 매우 긴 배터리 수명과 에너지 수확을 위한 고급 배터리 기술을 제공할 수 있어, 6G 시스템에서 모바일 디바이스들은 별도로 충전될 필요가 없을 것이다. 6G에서 새로운 네트워크 특성들은 다음과 같을 수 있다.6G systems are expected to have 50 times higher simultaneous radiocommunication connectivity than 5G radiocommunication systems. URLLC, a key feature of 5G, will become even more important in 6G communications by providing end-to-end latency of less than 1 ms. The 6G system will have much better volume spectral efficiency as opposed to the frequently used area spectral efficiency. 6G systems can provide very long battery life and advanced battery technology for energy harvesting, so mobile devices will not need to be charged separately in 6G systems. New network characteristics in 6G may be as follows.
- 위성 통합 네트워크(Satellites integrated network): 글로벌 모바일 집단을 제공하기 위해 6G는 위성과 통합될 것으로 예상된다. 지상파, 위성 및 공중 네트워크를 하나의 무선통신 시스템으로 통합은 6G에 매우 중요하다.- Satellites integrated network: 6G is expected to be integrated with satellites to serve the global mobile population. Integration of terrestrial, satellite and public networks into one wireless communication system is critical for 6G.
- 연결된 인텔리전스(Connected intelligence): 이전 세대의 무선 통신 시스템과 달리 6G는 혁신적이며, "연결된 사물”에서 "연결된 지능"으로 무선 진화가 업데이트될 것이다. AI는 통신 절차의 각 단계(또는 후술할 신호 처리의 각 절차)에서 적용될 수 있다.- Connected intelligence: unlike previous generations of wireless communication systems, 6G is revolutionary and will update the wireless evolution from “connected things” to “connected intelligence.” each procedure of processing).
- 무선 정보 및 에너지 전달의 완벽한 통합(Seamless integration wireless information and energy transfer): 6G 무선 네트워크는 스마트폰들과 센서들과 같이 디바이스들의 배터리를 충전하기 위해 전력을 전달할 것이다. 그러므로, 무선 정보 및 에너지 전송 (WIET)은 통합될 것이다.- Seamless integration wireless information and energy transfer: 6G wireless networks will transfer power to charge the batteries of devices such as smartphones and sensors. Therefore, wireless information and energy transfer (WIET) will be integrated.
- 유비쿼터스 슈퍼 3D 연결(Ubiquitous super 3D connectivity): 드론 및 매우 낮은 지구 궤도 위성의 네트워크 및 핵심 네트워크 기능에 접속은 6G 유비쿼터스에서 슈퍼 3D 연결을 만들 것이다.- Ubiquitous super 3D connectivity: Access to networks and core network capabilities of drones and very low Earth orbit satellites will make super 3D connectivity in 6G ubiquitous.
위와 같은 6G의 새로운 네트워크 특성들에서 몇 가지 일반적인 요구 사항은 다음과 같을 수 있다.In the new network characteristics of 6G as above, some general requirements can be as follows.
- 스몰 셀 네트워크(small cell networks): 스몰 셀 네트워크의 아이디어는 셀룰러 시스템에서 처리량, 에너지 효율 및 스펙트럼 효율 향상의 결과로 수신 신호 품질을 향상시키기 위해 도입되었다. 결과적으로, 스몰 셀 네트워크는 5G 및 비욘드 5G (5GB) 이상의 통신 시스템에 필수적인 특성이다. 따라서, 6G 통신 시스템 역시 스몰 셀 네트워크의 특성을 채택한다.- Small cell networks: The idea of small cell networks has been introduced to improve received signal quality resulting in improved throughput, energy efficiency and spectral efficiency in cellular systems. As a result, small cell networks are an essential feature of 5G and Beyond 5G (5GB) and beyond communication systems. Therefore, the 6G communication system also adopts the characteristics of the small cell network.
- 초 고밀도 이기종 네트워크(Ultra-dense heterogeneous network): 초 고밀도 이기종 네트워크들은 6G 통신 시스템의 또 다른 중요한 특성이 될 것이다. 이기종 네트워크로 구성된 멀티-티어 네트워크는 전체 QoS를 개선하고 비용을 줄인다.- Ultra-dense heterogeneous network: Ultra-dense heterogeneous networks will be another important feature of 6G communication systems. Multi-tier networks composed of heterogeneous networks improve overall QoS and reduce costs.
- 대용량 백홀(High-capacity backhaul): 백홀 연결은 대용량 트래픽을 지원하기 위해 대용량 백홀 네트워크로 특징 지어진다. 고속 광섬유 및 자유 공간 광학 (FSO) 시스템이 이 문제에 대한 가능한 솔루션일 수 있다.- High-capacity backhaul: A backhaul connection is characterized by a high-capacity backhaul network to support high-capacity traffic. High-speed fiber and free space optical (FSO) systems may be possible solutions to this problem.
- 모바일 기술과 통합된 레이더 기술: 통신을 통한 고정밀 지역화(또는 위치 기반 서비스)는 6G 무선통신 시스템의 기능 중 하나이다. 따라서, 레이더 시스템은 6G 네트워크와 통합될 것이다.- Radar technology integrated with mobile technology: High-precision localization (or location-based service) through communication is one of the features of 6G wireless communication systems. Thus, radar systems will be integrated with 6G networks.
- 소프트화 및 가상화(Softwarization and virtualization): 소프트화 및 가상화는 유연성, 재구성성 및 프로그래밍 가능성을 보장하기 위해 5GB 네트워크에서 설계 프로세스의 기초가 되는 두 가지 중요한 기능이다. 또한, 공유 물리적 인프라에서 수십억 개의 장치가 공유될 수 있다.- Softwarization and virtualization: Softwarization and virtualization are two important features fundamental to the design process in 5GB networks to ensure flexibility, reconfigurability and programmability. In addition, billions of devices can be shared in a shared physical infrastructure.
6G 시스템의 핵심 구현 기술Core implementation technology of 6G system
인공 지능(Artificial Intelligence)Artificial Intelligence
6G 시스템에 가장 중요하며, 새로 도입될 기술은 AI이다. 4G 시스템에는 AI가 관여하지 않았다. 5G 시스템은 부분 또는 매우 제한된 AI를 지원할 것이다. 그러나, 6G 시스템은 완전히 자동화를 위해 AI가 지원될 것이다. 머신 러닝의 발전은 6G에서 실시간 통신을 위해 보다 지능적인 네트워크를 만들 것이다. 통신에 AI를 도입하면 실시간 데이터 전송이 간소화되고 향상될 수 있다. AI는 수많은 분석을 사용하여 복잡한 대상 작업이 수행되는 방식을 결정할 수 있다. 즉, AI는 효율성을 높이고 처리 지연을 줄일 수 있다.The most important and newly introduced technology for the 6G system is AI. AI was not involved in the 4G system. 5G systems will support partial or very limited AI. However, the 6G system will be AI-enabled for full automation. Advances in machine learning will create more intelligent networks for real-time communication in 6G. Introducing AI in communications can simplify and enhance real-time data transmission. AI can use a plethora of analytics to determine how complex target tasks are performed. In other words, AI can increase efficiency and reduce processing delays.
핸드 오버, 네트워크 선택, 자원 스케쥴링과 같은 시간 소모적인 작업은 AI를 사용함으로써 즉시 수행될 수 있다. AI는 M2M, 기계-대-인간 및 인간-대-기계 통신에서도 중요한 역할을 할 수 있다. 또한, AI는 BCI(Brain Computer Interface)에서 신속한 통신이 될 수 있다. AI 기반 통신 시스템은 메타 물질, 지능형 구조, 지능형 네트워크, 지능형 장치, 지능형 인지 라디오(radio), 자체 유지 무선 네트워크 및 머신 러닝에 의해 지원될 수 있다.Time-consuming tasks such as handover, network selection, and resource scheduling can be performed instantly by using AI. AI can also play an important role in machine-to-machine, machine-to-human and human-to-machine communications. In addition, AI can be a rapid communication in BCI (Brain Computer Interface). AI-based communication systems can be supported by metamaterials, intelligent structures, intelligent networks, intelligent devices, intelligent cognitive radios, self-sustaining wireless networks, and machine learning.
최근에는 AI를 무선 통신 시스템과 통합하려고 하는 시도들이 나타나고 있으나, 이는 application layer, network layer 특히, 딥러닝을 wireless resource management and allocation 분야에 집중되어 왔다. 그러나, 이러한 연구는 점점 MAC layer 와 Physical layer로 발전하고 있으며, 특히 물리계층에서 딥러닝을 무선 전송(wireless transmission)과 결합하고자 하는 시도들이 나타나고 있다. AI 기반의 물리계층 전송은, 근본적인 신호 처리 및 통신 메커니즘에 있어서, 전통적인 통신 프레임워크가 아니라 AI 드라이버에 기초한 신호 처리 및 통신 메커니즘을 적용하는 것을 의미한다. 예를 들어, 딥러닝 기반의 채널 코딩 및 디코딩(channel coding and decoding), 딥러닝 기반의 신호 추정(estimation) 및 검출(detection), 딥러닝 기반의 MIMO mechanism, AI 기반의 자원 스케줄링(scheduling) 및 할당(allocation) 등을 포함할 수 있다.Recently, there have been attempts to integrate AI with wireless communication systems, but these have been focused on the application layer and network layer, especially deep learning in the field of wireless resource management and allocation. However, these studies are gradually developing into the MAC layer and the physical layer, and in particular, attempts to combine deep learning with wireless transmission are appearing in the physical layer. AI-based physical layer transmission means applying a signal processing and communication mechanism based on an AI driver rather than a traditional communication framework in fundamental signal processing and communication mechanisms. For example, deep learning-based channel coding and decoding, deep learning-based signal estimation and detection, deep learning-based MIMO mechanism, AI-based resource scheduling and may include allocations, etc.
머신 러닝은 채널 추정 및 채널 트래킹을 위해 사용될 수 있으며, DL(downlink)의 물리 계층(physical layer)에서 전력 할당(power allocation), 간섭 제거 (interference cancellation) 등에 사용될 수 있다. 또한, 머신 러닝은 MIMO 시스템에서 안테나 선택, 전력 제어(power control), 심볼 검출(symbol detection) 등에도 사용될 수 있다.Machine learning may be used for channel estimation and channel tracking, and may be used for power allocation, interference cancellation, and the like in a downlink (DL) physical layer. Machine learning can also be used for antenna selection, power control, symbol detection, and the like in a MIMO system.
그러나 물리계층에서의 전송을 위한 DNN의 적용은 아래와 같은 문제점이 있을 수 있다.However, the application of DNN for transmission in the physical layer may have the following problems.
딥러닝 기반의 AI 알고리즘은 훈련 파라미터를 최적화하기 위해 수많은 훈련 데이터가 필요하다. 그러나 특정 채널 환경에서의 데이터를 훈련 데이터로 획득하는데 있어서의 한계로 인해, 오프라인 상에서 많은 훈련 데이터를 사용한다. 이는 특정 채널 환경에서 훈련 데이터에 대한 정적 훈련(static training)은, 무선 채널의 동적 특성 및 다이버시티(diversity) 사이에 모순(contradiction)이 생길 수 있다.AI algorithms based on deep learning require a lot of training data to optimize training parameters. However, due to limitations in acquiring data in a specific channel environment as training data, a lot of training data is used offline. This is because static training on training data in a specific channel environment may cause a contradiction between dynamic characteristics and diversity of a radio channel.
또한, 현재 딥러닝은 주로 실제 신호(real signal)를 대상으로 한다. 그러나, 무선 통신의 물리 계층의 신호들은 복소 신호(complex signal)이다. 무선 통신 신호의 특성을 매칭시키기 위해 복소 도메인 신호의 검출하는 신경망(neural network)에 대한 연구가 더 필요하다.In addition, current deep learning mainly targets real signals. However, the signals of the physical layer of wireless communication are complex signals. In order to match the characteristics of wireless communication signals, further research on a neural network for detecting complex domain signals is needed.
이하, 머신 러닝에 대해 보다 구체적으로 살펴본다.Hereinafter, machine learning will be described in more detail.
머신 러닝은 사람이 할 수 있거나 혹은 하기 어려운 작업을 대신해낼 수 있는 기계를 만들어내기 위해 기계를 학습시키는 일련의 동작을 의미한다. 머신 러닝을 위해서는 데이터와 러닝 모델이 필요하다. 머신 러닝에서 데이터의 학습 방법은 크게 3가지 즉, 지도 학습(supervised learning), 비지도 학습(unsupervised learning) 그리고 강화 학습(reinforcement learning)으로 구분될 수 있다.Machine learning refers to a set of actions that train a machine to create a machine that can do tasks that humans can or cannot do. Machine learning requires data and a running model. In machine learning, data learning methods can be largely classified into three types: supervised learning, unsupervised learning, and reinforcement learning.
신경망 학습은 출력의 오류를 최소화하기 위한 것이다. 신경망 학습은 반복적으로 학습 데이터를 신경망에 입력시키고 학습 데이터에 대한 신경망의 출력과 타겟의 에러를 계산하고, 에러를 줄이기 위한 방향으로 신경망의 에러를 신경망의 출력 레이어에서부터 입력 레이어 방향으로 역전파(backpropagation) 하여 신경망의 각 노드의 가중치를 업데이트하는 과정이다.Neural network training is aimed at minimizing errors in the output. Neural network learning repeatedly inputs training data to the neural network, calculates the output of the neural network for the training data and the error of the target, and backpropagates the error of the neural network from the output layer of the neural network to the input layer in a direction to reduce the error. ) to update the weight of each node in the neural network.
지도 학습은 학습 데이터에 정답이 라벨링된 학습 데이터를 사용하며 비지도 학습은 학습 데이터에 정답이 라벨링되어 있지 않을 수 있다. 즉, 예를 들어 데이터 분류에 관한 지도 학습의 경우의 학습 데이터는 학습 데이터 각각에 카테고리가 라벨링된 데이터 일 수 있다. 라벨링된 학습 데이터가 신경망에 입력되고 신경망의 출력(카테고리)과 학습 데이터의 라벨을 비교하여 오차(error)가 계산될 수 있다. 계산된 오차는 신경망에서 역방향(즉, 출력 레이어에서 입력 레이어 방향)으로 역전파 되며, 역전파에 따라 신경망의 각 레이어의 각 노드들의 연결 가중치가 업데이트 될 수 있다. 업데이트 되는 각 노드의 연결 가중치는 학습률(learing rate)에 따라 변화량이 결정될 수 있다. 입력 데이터에 대한 신경망의 계산과 에러의 역전파는 학습 사이클(epoch)을 구성할 수 있다. 학습률은 신경망의 학습 사이클의 반복 횟수에 따라 상이하게 적용될 수 있다. 예를 들어, 신경망의 학습 초기에는 높은 학습률을 사용하여 신경망이 빠르게 일정 수준의 성능을 확보하도록 하여 효율성을 높이고, 학습 후기에는 낮은 학습률을 사용하여 정확도를 높일 수 있다Supervised learning uses training data in which correct answers are labeled in the learning data, and unsupervised learning may not have correct answers labeled in the learning data. That is, for example, learning data in the case of supervised learning related to data classification may be data in which each learning data is labeled with a category. Labeled training data is input to the neural network, and an error may be calculated by comparing the output (category) of the neural network and the label of the training data. The calculated error is back-propagated in a reverse direction (ie, from the output layer to the input layer) in the neural network, and the connection weight of each node of each layer of the neural network may be updated according to the back-propagation. The amount of change in the connection weight of each updated node may be determined according to a learning rate. The neural network's computation of input data and backpropagation of errors can constitute a learning cycle (epoch). The learning rate may be applied differently according to the number of iterations of the learning cycle of the neural network. For example, a high learning rate is used in the early stages of neural network learning to increase efficiency by allowing the neural network to quickly achieve a certain level of performance, and a low learning rate can be used in the late stage to increase accuracy.
데이터의 특징에 따라 학습 방법은 달라질 수 있다. 예를 들어, 통신 시스템 상에서 송신단에서 전송한 데이터를 수신단에서 정확하게 예측하는 것을 목적으로 하는 경우, 비지도 학습 또는 강화 학습 보다는 지도 학습을 이용하여 학습을 수행하는 것이 바람직하다.The learning method may vary depending on the characteristics of the data. For example, in a case where the purpose of the receiver is to accurately predict data transmitted by the transmitter in a communication system, it is preferable to perform learning using supervised learning rather than unsupervised learning or reinforcement learning.
러닝 모델은 인간의 뇌에 해당하는 것으로서, 가장 기본적인 선형 모델을 생각할 수 있으나, 인공 신경망(artificial neural networks)와 같은 복잡성이 높은 신경망 구조를 러닝 모델로 사용하는 머신 러닝의 패러다임을 딥러닝(deep learning)이라 한다.The learning model corresponds to the human brain, and the most basic linear model can be considered. ) is called
학습(learning) 방식으로 사용하는 신경망 코어(neural network cord)는 크게 심층 신경망(DNN, deep neural networks), 합성곱 신경망(CNN, convolutional deep neural networks), 순환 신경망(RNN, Recurrent Boltzmann Machine) 방식이 있다.The neural network cord used as a learning method is largely divided into deep neural networks (DNN), convolutional deep neural networks (CNN), and recurrent Boltzmann Machine (RNN). there is.
인공 신경망(artificial neural network)은 여러 개의 퍼셉트론을 연결한 예시이다.An artificial neural network is an example of connecting several perceptrons.
도 5는 퍼셉트론 구조의 일례를 개략적으로 도시한 도면이다.5 is a diagram schematically illustrating an example of a perceptron structure.
도 5를 참조하면, 입력 벡터 x=(x1,x2,...,xd) 가 입력되면 각 성분에 가중치(W1,W2,...,Wd)를 곱하고, 그 결과를 모두 합산한 후, 활성함수 σ(·) 를 적용하는 전체 과정을 퍼셉트론(perceptron)이라 한다. 거대한 인공 신경망 구조는 도 5에 도시한 단순화된 퍼셉트론 구조를 확장하여 입력벡터를 서로 다른 다 차원의 퍼셉트론에 적용할 수도 있다. 설명의 편의를 위해 입력값 또는 출력값을 노드(node)라 칭한다.Referring to FIG. 5, when the input vector x=(x1,x2,...,xd) is input, each component is multiplied by the weight (W1,W2,...,Wd), and after summing up the results, The entire process of applying the activation function σ(·) is called a perceptron. The huge artificial neural network structure may extend the simplified perceptron structure shown in FIG. 5 and apply input vectors to different multi-dimensional perceptrons. For convenience of description, an input value or an output value is referred to as a node.
한편, 도 5에 도시된 퍼셉트론 구조는 입력값, 출력값을 기준으로 총 3개의 층(layer)로 구성되는 것으로 설명할 수 있다. 1st layer와 2nd layer 사이에는 (d+1) 차원의 퍼셉트론 H개, 2nd layer와 3rd layer 사이에는 (H+1)차원 퍼셉트론이 K 개 존재하는 인공신경망을 도 6과 같이 표현할 수 있다.Meanwhile, the perceptron structure shown in FIG. 5 can be described as being composed of a total of three layers based on input values and output values. An artificial neural network in which H number of (d + 1) dimensional perceptrons exist between the 1st layer and the 2nd layer and K number of (H + 1) dimensional perceptrons between the 2nd layer and the 3rd layer can be expressed as shown in FIG. 6 .
도 6은 다층 퍼셉트론 구조의 일례를 개략적으로 도시한 도면이다.6 is a diagram schematically illustrating an example of a multilayer perceptron structure.
입력벡터가 위치하는 층을 입력층(input layer), 최종 출력값이 위치하는 층을 출력층(output layer), 입력층과 출력층 사이에 위치하는 모든 층을 은닉층(hidden layer)라 한다. 도 6의 예시는 3개의 층이 개시되나, 실제 인공신경망 층의 개수를 카운트할 때는 입력층을 제외하고 카운트하므로 총 2개의 층으로 볼 수 있다. 인공신경망은 기본 블록의 퍼셉트론을 2차원적으로 연결되어 구성된다.The layer where the input vector is located is called the input layer, the layer where the final output value is located is called the output layer, and all the layers located between the input layer and the output layer are called hidden layers. In the example of FIG. 6 , three layers are disclosed, but when counting the number of layers of an actual artificial neural network, the number of layers is counted excluding the input layer, so a total of two layers can be considered. The artificial neural network is composed of two-dimensionally connected perceptrons of basic blocks.
전술한 입력층, 은닉층, 출력층은 다층 퍼셉트론 뿐 아니라 후술할 CNN, RNN 등 다양한 인공신경망 구조에서 공동적으로 적용될 수 있다. 은닉층의 개수가 많아질수록 인공신경망이 깊어진 것이며, 충분히 깊어진 인공신경망을 러닝모델로 사용하는 머신러닝 패러다임을 딥러닝(Deep Learning)이라 한다. 또한 딥러닝을 위해 사용하는 인공신경망을 심층 신경망(DNN: Deep neural network)라 한다.The above-described input layer, hidden layer, and output layer can be jointly applied to various artificial neural network structures such as CNN and RNN, which will be described later, as well as multi-layer perceptrons. As the number of hidden layers increases, the artificial neural network becomes deeper, and a machine learning paradigm that uses a sufficiently deep artificial neural network as a learning model is called deep learning. In addition, the artificial neural network used for deep learning is called a deep neural network (DNN).
도 7은 심층 신경망 예시를 개략적으로 도시한 도면이다.7 is a diagram schematically illustrating an example of a deep neural network.
도 7에 도시된 심층 신경망은 은닉층+출력층이 8개로 구성된 다층 퍼셉트론이다. 상기 다층 퍼셉트론 구조를 완전 연결 신경망(fully-connected neural network)이라 표현한다. 완전 연결 신경망은 서로 같은 층에 위치하는 노드 간에는 연결 관계가 존재하지 않으며, 인접한 층에 위치한 노드들 간에만 연결 관계가 존재한다. DNN은 완전 연결 신경망 구조를 가지고 다수의 은닉층과 활성함수들의 조합으로 구성되어 입력과 출력 사이의 상관관계 특성을 파악하는데 유용하게 적용될 수 있다. 여기서 상관관계 특성은 입출력의 결합확률(joint probability)을 의미할 수 있다.The deep neural network shown in FIG. 7 is a multi-layer perceptron consisting of 8 hidden layers + 8 output layers. The multilayer perceptron structure is expressed as a fully-connected neural network. In a fully-connected neural network, there is no connection relationship between nodes located on the same layer, and a connection relationship exists only between nodes located on adjacent layers. DNN has a fully-connected neural network structure and is composed of a combination of multiple hidden layers and activation functions, so it can be usefully applied to identify the correlation characteristics between inputs and outputs. Here, the correlation characteristic may mean a joint probability of input and output.
한편, 복수의 퍼셉트론을 서로 어떻게 연결하느냐에 따라 전술한 DNN과 다른 다양한 인공 신경망 구조를 형성할 수 있다.On the other hand, depending on how a plurality of perceptrons are connected to each other, various artificial neural network structures different from the aforementioned DNN can be formed.
도 8은 컨볼루션 신경망의 일례를 개략적으로 도시한 도면이다.8 is a diagram schematically illustrating an example of a convolutional neural network.
DNN은 하나의 층 내부에 위치한 노드들이 1차원적의 세로 방향으로 배치되어 있다. 그러나, 도 8은 노드들이 2차원적으로 가로 w개, 세로 h개의 노드가 배치할 경우를 가정할 수 있다(도 8의 컨볼루션 신경망 구조). 이 경우, 하나의 입력노드에서 은닉층으로 이어지는 연결과정에서 연결 하나당 가중치가 부가되므로 총 hХw 개의 가중치를 고려해야한다. 입력층에 hХw 개의 노드가 존재하므로 인접한 두 층 사이에는 총 h2w2 개의 가중치가 필요하다.In DNN, nodes located inside one layer are arranged in a one-dimensional vertical direction. However, in FIG. 8, it can be assumed that the nodes are two-dimensionally arranged with w nodes horizontally and h nodes vertically (convolutional neural network structure of FIG. 8). In this case, a weight is added for each connection in the connection process from one input node to the hidden layer, so a total of hХw weights must be considered. Since there are hХw nodes in the input layer, a total of h2w2 weights are required between two adjacent layers.
도 8의 컨볼루션 신경망은 연결개수에 따라 가중치의 개수가 기하급수적으로 증가하는 문제가 있어 인접한 층 간의 모든 모드의 연결을 고려하는 대신, 크기가 작은 필터(filter)가 존재하는 것으로 가정하여 도 9에서와 같이 필터가 겹치는 부분에 대해서는 가중합 및 활성함수 연산을 수행하도록 한다.The convolutional neural network of FIG. 8 has a problem in that the number of weights increases exponentially according to the number of connections, so instead of considering all mode connections between adjacent layers, it is assumed that there is a filter with a small size, and FIG. 9 As shown in , weighted sum and activation function calculations are performed for overlapping filters.
도 9는 컨볼루션 신경망에서의 필터 연산의 일례를 개략적으로 도시한 도면이다.9 is a diagram schematically illustrating an example of a filter operation in a convolutional neural network.
하나의 필터는 그 크기만큼의 개수에 해당하는 가중치를 가지며, 이미지 상의 어느 특정한 특징을 요인으로 추출하여 출력할 수 있도록 가중치의 학습이 이루어질 수 있다. 도 9에서는 3Х3 크기의 필터가 입력층의 가장 좌측 상단 3Х3 영역에 적용되고, 해당 노드에 대한 가중합 및 활성함수 연산을 수행한 결과 출력값을 z22에 저장한다.One filter has weights corresponding to the number of filters, and learning of weights can be performed so that a specific feature on an image can be extracted as a factor and output. In FIG. 9, a 3Х3 size filter is applied to the 3Х3 area at the top left of the input layer, and the weighted sum and activation function calculations are performed on the corresponding node, and the resulting output value is stored in z22.
상기 필터는 입력층을 스캔하면서 가로, 세로 일정 간격만큼 이동하면서 가중합 및 활성함수 연산을 수행하고 그 출력값을 현재 필터의 위치에 위치시킨다. 이러한 연산 방식은 컴퓨터 비전(computer vision) 분야에서 이미지에 대한 컨볼루션(convolution) 연산과 유사하여 이러한 구조의 심층 신경망을 컨볼루션 신경망(CNN: convolutional neural network)라 하고, 컨볼루션 연산 결과 생성되는 은닉층을 컨볼루션 층(convolutional layer)라 한다. 또한, 복수의 컨볼루션 층이 존재하는 신경망을 심층 컨볼루션 신경망(DCNN: Deep convolutional)이라 한다.While scanning the input layer, the filter moves by a certain distance horizontally and vertically, performs weighted sum and activation function calculations, and places the output value at the position of the current filter. This operation method is similar to the convolution operation for images in the field of computer vision, so the deep neural network of this structure is called a convolutional neural network (CNN), and the hidden layer generated as a result of the convolution operation is called a convolutional layer. Also, a neural network having a plurality of convolutional layers is referred to as a deep convolutional neural network (DCNN).
컨볼루션 층에서는 현재 필터가 위치한 노드에서, 상기 필터가 커버하는 영역에 위치한 노드만을 포괄하여 가중합을 계산함으로써, 가중치의 개수를 줄여줄 수 있다. 이로 인해, 하나의 필터가 로컬(local) 영역에 대한 특징에 집중하도록 이용될 수 있다. 이에 따라 CNN은 2차원 영역 상의 물리적 거리가 중요한 판단 기준이 되는 이미지 데이터 처리에 효과적으로 적용될 수 있다. 한편, CNN은 컨볼루션 층의 직전에 복수의 필터가 적용될 수 있으며, 각 필터의 컨볼루션 연산을 통해 복수의 출력 결과를 생성할 수도 있다.In the convolution layer, the number of weights can be reduced by calculating a weighted sum by including only nodes located in a region covered by the filter from the node where the current filter is located. This allows one filter to be used to focus on features for a local area. Accordingly, CNN can be effectively applied to image data processing in which a physical distance in a 2D area is an important criterion. Meanwhile, in the CNN, a plurality of filters may be applied immediately before the convolution layer, and a plurality of output results may be generated through a convolution operation of each filter.
한편, 데이터 속성에 따라 시퀀스(sequence) 특성이 중요한 데이터들이 있을 수 있다. 이러한 시퀀스 데이터들의 길이 가변성, 선후 관계를 고려하여 데이터 시퀀스 상의 원소를 매 시점(timestep) 마다 하나씩 입력하고, 특정 시점에 출력된 은닉층의 출력 벡터(은닉 벡터)를, 시퀀스 상의 바로 다음 원소와 함께 입력하는 방식을 인공 신경망에 적용한 구조를 순환 신경망 구조라 한다.Meanwhile, there may be data whose sequence characteristics are important according to data attributes. Considering the length variability and precedence relationship of these sequence data, input each element on the data sequence one by one at each time step, and input the output vector (hidden vector) of the hidden layer output at a specific time point together with the next element on the sequence A structure in which this method is applied to an artificial neural network is called a recurrent neural network structure.
도 10은 순환 루프가 존재하는 신경망 구조의 일례를 개략적으로 도시한 도면이다.10 is a diagram schematically illustrating an example of a neural network structure in which a cyclic loop exists.
도 10을 참조하면, 순환 신경망(RNN: recurrent neural netwok)은 데이터 시퀀스 상의 어느 시선 t의 원소 (x1(t), x2(t), ,..., xd(t))를 완전 연결 신경망에 입력하는 과정에서, 바로 이전 시점 t-1은 은닉 벡터 (z1(t-1), z2(t-1),..., zH(t-1))을 함께 입력하여 가중합 및 활성함수를 적용하는 구조이다. 이와 같이 은닉 벡터를 다음 시점으로 전달하는 이유는 앞선 시점들에서의 입력 벡터속 정보들이 현재 시점의 은닉 벡터에 누적된 것으로 간주하기 때문이다.Referring to FIG. 10, a recurrent neural network (RNN) assigns an element (x1(t), x2(t), ,..., xd(t)) of any line t on a data sequence to a fully connected neural network. In the process of inputting, the immediately preceding time point t-1 inputs the hidden vector (z1(t-1), z2(t-1),..., zH(t-1)) together to calculate the weighted sum and activation function structure that is applied. The reason why the hidden vector is transmitted to the next time point in this way is that information in the input vector at previous time points is regarded as being accumulated in the hidden vector of the current time point.
도 11은 순환 신경망의 동작 구조의 일례를 개략적으로 도시한 도면이다.11 is a diagram schematically illustrating an example of an operating structure of a recurrent neural network.
도 11을 참조하면, 순환 신경망은 입력되는 데이터 시퀀스에 대하여 소정의 시점 순서대로 동작한다.Referring to FIG. 11, the recurrent neural network operates in a sequence of predetermined views with respect to an input data sequence.
시점　1에서의 입력 벡터 (x1(t), x2(t), ,..., xd(t))가 순환 신경망에 입력되었을 때의 은닉 벡터　(z1(1),z2(1),...,zH(1))가 시점　2의 입력 벡터　 (x1(2),x2(2),...,xd(2))와 함께 입력되어 가중합 및 활성 함수를 통해 은닉층의 벡터　 (z1(2),z2(2) ,...,zH(2))를 결정한다. 이러한 과정은 시점　2, 시점　3, ,..., 시점 T 까지 반복적으로 수행된다.When the input vector (x1(t), x2(t), ,..., xd(t)) at time 　1 is input to the recurrent neural network, the hidden vector 　(z1(1),z2(1),.. .,zH(1)) is input together with the input vector of time 　2 (x1(2),x2(2),...,xd(2)), and the vector of the hidden layer 　 (z1( 2),z2(2) ,...,zH(2)). This process is repeated until time point 2, time point 3, ,..., point T.
한편, 순환 신경망 내에서 복수의 은닉층이 배치될 경우, 이를 심층 순환 신경망(DRNN: Deep recurrent neural network)라 한다. 순환 신경망은 시퀀스 데이터(예를 들어, 자연어 처리(natural language processing)에 유용하게 적용되도록 설계되어 있다.Meanwhile, when a plurality of hidden layers are arranged in a recurrent neural network, it is referred to as a deep recurrent neural network (DRNN). Recurrent neural networks are designed to be usefully applied to sequence data (eg, natural language processing).
학습(learning) 방식으로 사용하는 신경망 코어로서 DNN, CNN, RNN 외에 제한 볼츠만 머신(RBM, Restricted Boltzmann Machine), 심층 신뢰 신경망(DBN, deep belief networks), 심층 Q-네트워크(Deep Q-Network)와 같은 다양한 딥 러닝 기법들을 포함하며, 컴퓨터비젼, 음성인식, 자연어처리, 음성/신호처리 등의 분야에 적용될 수 있다.As a neural network core used as a learning method, in addition to DNN, CNN, and RNN, Restricted Boltzmann Machine (RBM), deep belief networks (DBN), and Deep Q-Network It includes various deep learning techniques such as computer vision, voice recognition, natural language processing, and voice/signal processing.
최근에는 AI를 무선 통신 시스템과 통합하려고 하는 시도들이 나타나고 있으나, 이는 application layer, network layer 특히, 딥러닝을 wireless resource management and allocation 분야에 집중되어 왔다. 그러나, 이러한 연구는 점점 MAC layer 와 Physical layer로 발전하고 있으며, 특히 물리계층에서 딥러닝을 무선 전송(wireless transmission)과 결합하고자 하는 시도들이 나타나고 있다. AI 기반의 물리계층 전송은, 근본적인 신호 처리 및 통신 메커니즘에 있어서, 전통적인 통신 프레임워크가 아니라 AI 드라이버에 기초한 신호 처리 및 통신 메커니즘을 적용하는 것을 의미한다. 예를 들어, 딥러닝 기반의 채널 코딩 및 디코딩(channel coding and decoding), 딥러닝 기반의 신호 추정(estimation) 및 검출(detection), 딥러닝 기반의 MIMO mechanism, AI 기반의 자원 스케줄링(scheduling) 및 할당(allocation) 등을 포함할 수 있다.Recently, there have been attempts to integrate AI with wireless communication systems, but these have been focused on the application layer and network layer, especially deep learning in the field of wireless resource management and allocation. However, these studies are gradually developing into the MAC layer and the physical layer, and in particular, attempts to combine deep learning with wireless transmission are appearing in the physical layer. AI-based physical layer transmission means applying a signal processing and communication mechanism based on an AI driver rather than a traditional communication framework in fundamental signal processing and communication mechanisms. For example, deep learning-based channel coding and decoding, deep learning-based signal estimation and detection, deep learning-based MIMO mechanism, AI-based resource scheduling and may include allocations, etc.
THz(Terahertz) 통신Terahertz (THz) communication
데이터 전송률은 대역폭을 늘려 높일 수 있다. 이것은 넓은 대역폭으로 sub-THz 통신을 사용하고, 진보된 대규모 MIMO 기술을 적용하여 수행될 수 있다. 밀리미터 이하의 방사선으로도 알려진 THz파는 일반적으로 0.03mm-3mm 범위의 해당 파장을 가진 0.1THz와 10THz 사이의 주파수 대역을 나타낸다. 100GHz-300GHz 대역 범위(Sub THz 대역)는 셀룰러 통신을 위한 THz 대역의 주요 부분으로 간주된다. Sub-THz 대역 mmWave 대역 에 추가하면 6G 셀룰러 통신 용량은 늘어난다.. 정의된 THz 대역 중 300GHz-3THz는 원적외선 (IR) 주파수 대역에 있다. 300GHz-3THz 대역은 광 대역의 일부이지만 광 대역의 경계에 있으며, RF 대역 바로 뒤에 있다. 따라서, 이 300 GHz-3 THz 대역은 RF와 유사성을 나타낸다.The data rate can be increased by increasing the bandwidth. This can be done using sub-THz communication with wide bandwidth and applying advanced massive MIMO technology. THz waves, also known as submillimeter radiation, typically represent a frequency band between 0.1 THz and 10 THz with corresponding wavelengths in the range of 0.03 mm-3 mm. The 100 GHz-300 GHz band range (sub THz band) is considered a major part of the THz band for cellular communications. 6G cellular communication capacity increases when added to the sub-THz band mmWave band. Of the defined THz bands, 300 GHz-3 THz is in the far-infrared (IR) frequency band. The 300 GHz-3 THz band is part of the broad band, but is at the border of the wide band, just behind the RF band. Thus, this 300 GHz-3 THz band exhibits similarities to RF.
도 12는 전자기 스펙트럼의 일례를 도시한 도면이다.12 is a diagram showing an example of an electromagnetic spectrum.
THz 통신의 주요 특성은 (i) 매우 높은 데이터 전송률을 지원하기 위해 광범위하게 사용 가능한 대역폭, (ii) 고주파에서 발생하는 높은 경로 손실 (고 지향성 안테나는 필수 불가결)을 포함한다. 높은 지향성 안테나에서 생성된 좁은 빔 폭은 간섭을 줄인다. THz 신호의 작은 파장은 훨씬 더 많은 수의 안테나 소자가 이 대역에서 동작하는 장치 및 BS에 통합될 수 있게 한다. 이를 통해 범위 제한을 극복할 수 있는 고급 적응형 배열 기술을 사용할 수 있다.The main characteristics of THz communications include (i) widely available bandwidth to support very high data rates, and (ii) high path loss at high frequencies (highly directional antennas are indispensable). The narrow beamwidth produced by the highly directional antenna reduces interference. The small wavelength of the THz signal allows a much larger number of antenna elements to be incorporated into devices and BSs operating in this band. This enables advanced adaptive array technology to overcome range limitations.
광 무선 기술 (Optical wireless technology)Optical wireless technology
OWC 기술은 가능한 모든 장치-대-액세스 네트워크를 위한 RF 기반 통신 외에도 6G 통신을 위해 계획되었다. 이러한 네트워크는 네트워크-대-백홀/프론트홀 네트워크 연결에 접속한다. OWC 기술은 4G 통신 시스템 이후 이미 사용되고 있으나 6G 통신 시스템의 요구를 충족시키기 위해 더 널리 사용될 것이다. 광 충실도(light fidelity), 가시광 통신, 광 카메라 통신 및 광 대역에 기초한 FSO 통신과 같은 OWC 기술은 이미 잘 알려진 기술이다. 광 무선 기술 기반의 통신은 매우 높은 데이터 속도, 낮은 지연 시간 및 안전한 통신을 제공할 수 있다. LiDAR 또한 광 대역을 기반으로 6G 통신에서 초 고해상도 3D 매핑을 위해 이용될 수 있다.OWC technology is intended for 6G communications in addition to RF-based communications for all possible device-to-access networks. These networks access network-to-backhaul/fronthaul network connections. OWC technology is already in use after the 4G communication system, but will be more widely used to meet the needs of the 6G communication system. OWC technologies such as light fidelity, visible light communication, optical camera communication, and FSO communication based on a wide band are already well-known technologies. Communications based on optical wireless technology can provide very high data rates, low latency and secure communications. LiDAR can also be used for ultra-high resolution 3D mapping in 6G communication based on broadband.
FSO 백홀 네트워크FSO backhaul network
FSO 시스템의 송신기 및 수신기 특성은 광섬유 네트워크의 특성과 유사하다. 따라서, FSO 시스템의 데이터 전송은 광섬유 시스템과 비슷하다. 따라서, FSO는 광섬유 네트워크와 함께 6G 시스템에서 백홀 연결을 제공하는 좋은 기술이 될 수 있다. FSO를 사용하면, 10,000km 이상의 거리에서도 매우 장거리 통신이 가능하다. FSO는 바다, 우주, 수중, 고립된 섬과 같은 원격 및 비원격 지역을 위한 대용량 백홀 연결을 지원한다. FSO는 셀룰러 BS 연결도 지원한다.The transmitter and receiver characteristics of an FSO system are similar to those of a fiber optic network. Thus, data transmission in FSO systems is similar to fiber optic systems. Therefore, FSO can be a good technology to provide backhaul connectivity in 6G systems along with fiber optic networks. With FSO, very long-distance communication is possible even at a distance of 10,000 km or more. FSO supports high-capacity backhaul connectivity for remote and non-remote locations such as ocean, space, underwater and isolated islands. FSO also supports cellular BS connections.
대규모 MIMO 기술Massive MIMO technology
스펙트럼 효율을 향상시키는 핵심 기술 중 하나는 MIMO 기술을 적용하는 것이다. MIMO 기술이 향상되면 스펙트럼 효율도 향상된다. 따라서, 6G 시스템에서 대규모 MIMO 기술이 중요할 것이다. MIMO 기술은 다중 경로를 이용하기 때문에 데이터 신호가 하나 이상의 경로로 전송될 수 있도록 다중화 기술 및 THz 대역에 적합한 빔 생성 및 운영 기술도 중요하게 고려되어야 한다.One of the key technologies to improve spectral efficiency is to apply MIMO technology. As MIMO technology improves, so does the spectral efficiency. Therefore, massive MIMO technology will be important in 6G systems. Since MIMO technology uses multiple paths, multiplexing technology and beam generation and operation technology suitable for the THz band must be considered as important so that data signals can be transmitted through more than one path.
블록 체인block chain
블록 체인은 미래의 통신 시스템에서 대량의 데이터를 관리하는 중요한 기술이 될 것이다. 블록 체인은 분산 원장 기술의 한 형태로서, 분산 원장은 수많은 노드 또는 컴퓨팅 장치에 분산되어 있는 데이터베이스이다. 각 노드는 동일한 원장 사본을 복제하고 저장한다. 블록 체인은 P2P 네트워크로 관리된다. 중앙 집중식 기관이나 서버에서 관리하지 않고 존재할 수 있다. 블록 체인의 데이터는 함께 수집되어 블록으로 구성된다. 블록은 서로 연결되고 암호화를 사용하여 보호된다. 블록 체인은 본질적으로 향상된 상호 운용성(interoperability), 보안, 개인 정보 보호, 안정성 및 확장성을 통해 대규모 IoT를 완벽하게 보완한다. 따라서, 블록 체인 기술은 장치 간 상호 운용성, 대용량 데이터 추적성, 다른 IoT 시스템의 자율적 상호 작용 및 6G 통신 시스템의 대규모 연결 안정성과 같은 여러 기능을 제공한다.Blockchain will be an important technology for managing large amounts of data in future communication systems. Blockchain is a form of distributed ledger technology, where a distributed ledger is a database that is distributed across numerous nodes or computing devices. Each node replicates and stores an identical copy of the ledger. Blockchain is managed as a peer-to-peer network. It can exist without being managed by a centralized authority or server. Data on a blockchain is collected together and organized into blocks. Blocks are linked together and protected using cryptography. Blockchain is the perfect complement to the IoT at scale with inherently improved interoperability, security, privacy, reliability and scalability. Thus, blockchain technology provides multiple capabilities such as interoperability between devices, traceability of large amounts of data, autonomous interaction of other IoT systems, and large-scale connection reliability in 6G communication systems.
3D 네트워킹3D Networking
6G 시스템은 지상 및 공중 네트워크를 통합하여 수직 확장의 사용자 통신을 지원한다. 3D BS는 저궤도 위성 및 UAV를 통해 제공될 것이다. 고도 및 관련 자유도 측면에서 새로운 차원을 추가하면 3D 연결이 기존 2D 네트워크와 상당히 다르다.The 6G system integrates terrestrial and air networks to support vertical expansion of user communications. 3D BS will be provided via low-orbit satellites and UAVs. Adding a new dimension in terms of height and related degrees of freedom makes 3D connections quite different from traditional 2D networks.
양자 커뮤니케이션quantum communication
6G 네트워크의 맥락에서 네트워크의 감독되지 않은 강화 학습이 유망하다. 지도 학습 방식은 6G에서 생성된 방대한 양의 데이터에 레이블을 지정할 수 없다. 비지도 학습에는 라벨링이 필요하지 않다. 따라서, 이 기술은 복잡한 네트워크의 표현을 자율적으로 구축하는 데 사용할 수 있다. 강화 학습과 비지도 학습을 결합하면 진정한 자율적인 방식으로 네트워크를 운영할 수 있다.In the context of 6G networks, unsupervised reinforcement learning of networks is promising. Supervised learning approaches cannot label the vast amount of data generated by 6G. Labeling is not required in unsupervised learning. Thus, this technique can be used to autonomously build representations of complex networks. Combining reinforcement learning and unsupervised learning allows networks to operate in a truly autonomous way.
무인 항공기drone
UAV(Unmanned Aerial Vehicle) 또는 드론은 6G 무선 통신에서 중요한 요소가 될 것이다. 대부분의 경우, UAV 기술을 사용하여 고속 데이터 무선 연결이 제공된다. BS 엔티티는 셀룰러 연결을 제공하기 위해 UAV에 설치된다. UAV는 쉬운 배치, 강력한 가시선 링크 및 이동성이 제어되는 자유도와 같은 고정 BS 인프라에서 볼 수 없는 특정 기능을 가지고 있다. 천재 지변 등의 긴급 상황 동안, 지상 통신 인프라의 배치는 경제적으로 실현 가능하지 않으며, 때로는 휘발성 환경에서 서비스를 제공할 수 없다. UAV는 이러한 상황을 쉽게 처리할 수 있다. UAV는 무선 통신 분야의 새로운 패러다임이 될 것이다. 이 기술은 eMBB, URLLC 및 mMTC 인 무선 네트워크의 세 가지 기본 요구 사항을 용이하게 한다. UAV는 또한, 네트워크 연결성 향상, 화재 감지, 재난 응급 서비스, 보안 및 감시, 오염 모니터링, 주차 모니터링, 사고 모니터링 등과 같은 여러 가지 목적을 지원할 수 있다. 따라서, UAV 기술은 6G 통신에 가장 중요한 기술 중 하나로 인식되고 있다.Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) or drones will be an important element in 6G wireless communications. In most cases, high-speed data wireless connectivity is provided using UAV technology. BS entities are installed on UAVs to provide cellular connectivity. UAVs have certain features not found in fixed BS infrastructures, such as easy deployment, strong line-of-sight links, and degrees of freedom with controlled mobility. During emergencies, such as natural disasters, the deployment of terrestrial communications infrastructure is not economically feasible and cannot provide services in sometimes volatile environments. UAVs can easily handle this situation. UAVs will become a new paradigm in the field of wireless communication. This technology facilitates three basic requirements of a wireless network: eMBB, URLLC and mMTC. UAVs can also support multiple purposes, such as enhancing network connectivity, fire detection, disaster emergency services, security and surveillance, pollution monitoring, parking monitoring, accident monitoring, and more. Therefore, UAV technology is recognized as one of the most important technologies for 6G communication.
셀-프리 통신(Cell-free Communication)Cell-free Communication
여러 주파수와 이기종 통신 기술의 긴밀한 통합은 6G 시스템에서 매우 중요하다. 결과적으로, 사용자는 디바이스에서 어떤 수동 구성을 만들 필요 없이 네트워크에서 다른 네트워크로 원활하게 이동할 수 있다. 사용 가능한 통신 기술에서 최상의 네트워크가 자동으로 선택된다. 이것은 무선 통신에서 셀 개념의 한계를 깨뜨릴 것이다. 현재, 하나의 셀에서 다른 셀로의 사용자 이동은 고밀도 네트워크에서 너무 많은 핸드 오버를 야기하고, 핸드 오버 실패, 핸드 오버 지연, 데이터 손실 및 핑퐁 효과를 야기한다. 6G 셀-프리 통신은 이 모든 것을 극복하고 더 나은 QoS를 제공할 것이다. 셀-프리 통신은 멀티 커넥티비티 및 멀티-티어 하이브리드 기술과 장치의 서로 다른 이기종 라디오를 통해 달성될 것이다.The tight integration of multiple frequencies and heterogeneous communication technologies is critical for 6G systems. As a result, users can seamlessly move from one network to another without having to make any manual configuration on the device. The best network is automatically selected from available communication technologies. This will break the limitations of the cell concept in wireless communication. Currently, user movement from one cell to another causes too many handovers in high-density networks, resulting in handover failures, handover delays, data loss and ping-pong effects. 6G cell-free communication will overcome all of this and provide better QoS. Cell-free communication will be achieved through multi-connectivity and multi-tier hybrid technologies and different heterogeneous radios of devices.
무선 정보 및 에너지 전송 통합Integration of wireless information and energy transmission
WIET은 무선 통신 시스템과 같이 동일한 필드와 웨이브(wave)를 사용한다. 특히, 센서와 스마트폰은 통신 중 무선 전력 전송을 사용하여 충전될 것이다. WIET은 배터리 충전 무선 시스템의 수명을 연장하기 위한 유망한 기술이다. 따라서, 배터리가 없는 장치는 6G 통신에서 지원될 것이다.WIET uses the same fields and waves as wireless communication systems. In particular, sensors and smartphones will be charged using wireless power transfer during communication. WIET is a promising technology for extending the lifetime of battery charging wireless systems. Thus, battery-less devices will be supported in 6G communications.
센싱과 커뮤니케이션의 통합Integration of sensing and communication
자율 무선 네트워크는 동적으로 변화하는 환경 상태를 지속적으로 감지하고 서로 다른 노드간에 정보를 교환할 수 있는 기능이다. 6G에서, 감지는 자율 시스템을 지원하기 위해 통신과 긴밀하게 통합될 것이다.Autonomous radio networks are capable of continuously sensing dynamically changing environmental conditions and exchanging information between different nodes. In 6G, sensing will be tightly integrated with communications to support autonomous systems.
액세스 백홀 네트워크의 통합Integration of access backhaul networks
6G에서 액세스 네트워크의 밀도는 엄청날 것이다. 각 액세스 네트워크는 광섬유와 FSO 네트워크와 같은 백홀 연결로 연결된다. 매우 많은 수의 액세스 네트워크들에 대처하기 위해, 액세스 및 백홀 네트워크 사이에 긴밀한 통합이 있을 것이다.In 6G, the density of access networks will be enormous. Each access network is connected by fiber and backhaul connections such as FSO networks. To cope with the very large number of access networks, there will be tight integration between access and backhaul networks.
홀로그램 빔 포밍Holographic Beamforming
빔 포밍은 특정 방향으로 무선 신호를 전송하기 위해 안테나 배열을 조정하는 신호 처리 절차이다. 스마트 안테나 또는 진보된 안테나 시스템의 하위 집합이다. 빔 포밍 기술은 높은 호 대잡음비, 간섭 방지 및 거부, 높은 네트워크 효율과 같은 몇 가지 장점이 있다. 홀로그램 빔 포밍 (HBF)은 소프트웨어-정의된 안테나를 사용하기 때문에 MIMO 시스템과 상당히 다른 새로운 빔 포밍 방법이다. HBF는 6G에서 다중 안테나 통신 장치에서 신호의 효율적이고 유연한 전송 및 수신을 위해 매우 효과적인 접근 방식이 될 것이다.Beamforming is a signal processing procedure that adjusts an antenna array to transmit radio signals in a specific direction. A subset of smart antennas or advanced antenna systems. Beamforming technology has several advantages such as high call-to-noise ratio, interference avoidance and rejection, and high network efficiency. Hologram beamforming (HBF) is a new beamforming method that differs significantly from MIMO systems because it uses software-defined antennas. HBF will be a very effective approach for efficient and flexible transmission and reception of signals in multi-antenna communication devices in 6G.
빅 데이터 분석big data analytics
빅 데이터 분석은 다양한 대규모 데이터 세트 또는 빅 데이터를 분석하기 위한 복잡한 프로세스이다. 이 프로세스는 숨겨진 데이터, 알 수 없는 상관 관계 및 고객 성향과 같은 정보를 찾아 완벽한 데이터 관리를 보장한다. 빅 데이터는 비디오, 소셜 네트워크, 이미지 및 센서와 같은 다양한 소스에서 수집된다. 이 기술은 6G 시스템에서 방대한 데이터를 처리하는 데 널리 사용된다.Big data analysis is a complex process for analyzing various large data sets or big data. This process ensures complete data management by finding information such as hidden data, unknown correlations and customer preferences. Big data is collected from various sources such as videos, social networks, images and sensors. This technology is widely used to process massive data in 6G systems.
Large Intelligent Surface(LIS)Large Intelligent Surface (LIS)
THz 대역 신호의 경우 직진성이 강하여 방해물로 인한 음영 지역이 많이 생길 수 있는데, 이러한 음영 지역 근처에 LIS 설치함으로써 통신 권역을 확대하고 통신 안정성 강화 및 추가적인 부가 서비스가 가능한 LIS 기술이 중요하게 된다. LIS는 전자기 물질(electromagnetic materials)로 만들어진 인공 표면(artificial surface)이고, 들어오는 무선파와 나가는 무선파의 전파(propagation)를 변경시킬 수 있다. LIS는 massive MIMO의 확장으로 보여질 수 있으나, massive MIMO와 서로 다른 array 구조 및 동작 메커니즘이 다르다. 또한, LIS는 수동 엘리먼트(passive elements)를 가진 재구성 가능한 리플렉터(reflector)로서 동작하는 점 즉, 활성(active) RF chain을 사용하지 않고 신호를 수동적으로만 반사(reflect)하는 점에서 낮은 전력 소비를 가지는 장점이 있다. 또한, LIS의 수동적인 리플렉터 각각은 입사되는 신호의 위상 편이를 독립적으로 조절해야 하기 때문에, 무선 통신 채널에 유리할 수 있다. LIS 컨트롤러를 통해 위상 편이를 적절히 조절함으로써, 반사된 신호는 수신된 신호 전력을 부스트(boost)하기 위해 타겟 수신기에서 모여질 수 있다.In the case of THz band signals, there may be many shadow areas due to obstructions due to strong linearity. By installing LIS near these shadow areas, LIS technology that expands the communication area, strengthens communication stability, and provides additional additional services becomes important. An LIS is an artificial surface made of electromagnetic materials and can change the propagation of incoming and outgoing radio waves. LIS can be seen as an extension of massive MIMO, but its array structure and operating mechanism are different from massive MIMO. LIS also has low power consumption in that it operates as a reconfigurable reflector with passive elements, i.e. it only passively reflects signals without using an active RF chain. There are advantages to having In addition, since each passive reflector of the LIS must independently adjust the phase shift of an incident signal, it may be advantageous for a wireless communication channel. By properly adjusting the phase shift through the LIS controller, the reflected signal can be collected at the target receiver to boost the received signal power.
테라헤르츠(THz) 무선 통신 일반Terahertz (THz) wireless communication general
THz 무선통신은 대략 0.1~10THz(1THz=1012Hz)의 진동수를 가지는 THz파를 이용하여 무선통신을 이용하는 것으로, 100GHz 이상의 매우 높은 캐리어 주파수를 사용하는 테라헤르츠(THz) 대역 무선통신을 의미할 수 있다. THz파는 RF(Radio Frequency)/밀리미터(mm)와 적외선 대역 사이에 위치하며, (i) 가시광/적외선에 비해 비금속/비분극성 물질을 잘 투과하며 RF/밀리미터파에 비해 파장이 짧아 높은 직진성을 가지며 빔 집속이 가능할 수 있다. 또한, THz파의 광자 에너지는 수 meV에 불과하기 때문에 인체에 무해한 특성이 있다. THz 무선통신에 이용될 것으로 기대되는 주파수 대역은 공기 중 분자 흡수에 의한 전파 손실이 작은 D-밴드(110GHz~170GHz) 혹은 H-밴드(220GHz~325GHz) 대역일 수 있다. THz 무선통신에 대한 표준화 논의는 3GPP 이외에도 IEEE 802.15 THz working group을 중심으로 논의되고 있으며, IEEE 802.15의 Task Group (TG3d, TG3e)에서 발행되는 표준문서는 본 개시의 다양한 실시 예들에서 설명되는 내용을 구체화하거나 보충할 수 있다. THz 무선통신은 무선 인식(wireless cognition), 센싱(sensing), 이미징(imaging), 무선 통신(wireless), THz 네비게이션(navigation) 등에 응용될 수 있다.THz wireless communication uses wireless communication using THz waves having a frequency of approximately 0.1 to 10 THz (1 THz = 1012 Hz), and may mean terahertz (THz) band wireless communication using a very high carrier frequency of 100 GHz or more. . THz waves are located between RF (Radio Frequency)/millimeter (mm) and infrared bands, and (i) transmit non-metal/non-polarizable materials better than visible light/infrared rays, and have a shorter wavelength than RF/millimeter waves and have high straightness. Beam focusing may be possible. In addition, since the photon energy of the THz wave is only a few meV, it is harmless to the human body. A frequency band expected to be used for THz wireless communication may be a D-band (110 GHz to 170 GHz) or H-band (220 GHz to 325 GHz) band with low propagation loss due to molecular absorption in the air. Standardization discussions on THz wireless communication are being discussed centering on the IEEE 802.15 THz working group in addition to 3GPP, and standard documents issued by the IEEE 802.15 Task Group (TG3d, TG3e) embody the contents described in various embodiments of the present disclosure. or can be supplemented. THz wireless communication may be applied to wireless cognition, sensing, imaging, wireless communication, THz navigation, and the like.
도 13은 THz 통신 응용의 일례를 도시한 도면이다.13 is a diagram illustrating an example of a THz communication application.
도 13에 도시된 바와 같이, THz 무선통신 시나리오는 매크로 네트워크(macro network), 마이크로 네트워크(micro network), 나노스케일 네트워크(nanoscale network)로 분류될 수 있다. 매크로 네트워크에서 THz 무선통신은 vehicle-to-vehicle 연결 및 backhaul/fronthaul 연결에 응용될 수 있다. 마이크로 네트워크에서 THz 무선통신은 인도어 스몰 셀(small cell), 데이터 센터에서 무선 연결과 같은 고정된 point-to-point 또는 multi-point 연결, 키오스크 다운로딩과 같은 근거리 통신(near-field communication)에 응용될 수 있다.As shown in FIG. 13, THz wireless communication scenarios can be classified into macro networks, micro networks, and nanoscale networks. In macro networks, THz wireless communication can be applied to vehicle-to-vehicle connections and backhaul/fronthaul connections. In micro networks, THz wireless communication is applied to indoor small cells, fixed point-to-point or multi-point connections such as wireless connections in data centers, and near-field communication such as kiosk downloading. It can be.
아래 표 2는 THz 파에서 이용될 수 있는 기술의 일례를 나타낸 표이다.Table 2 below is a table showing an example of a technique that can be used in THz waves.
Transceivers DeviceTransceivers Device Available immature: UTC-PD, RTD and SBDAvailable immature: UTC-PD, RTD and SBD
Modulation and CodingModulation and Coding Low order modulation techniques (OOK, QPSK), LDPC, Reed Soloman, Hamming, Polar, TurboLow order modulation techniques (OOK, QPSK), LDPC, Reed Soloman, Hamming, Polar, Turbo
AntennaAntenna Omni and Directional, phased array with low number of antenna elementsOmni and Directional, phased array with low number of antenna elements
BandwidthBandwidth 69GHz (or 23 GHz) at 300GHz69GHz (or 23GHz) at 300GHz
Channel modelsChannel models PartiallyPartially
Data rate Data rate 100Gbps100 Gbps
Outdoor deploymentoutdoor deployment NoNo
Free space lossFree space loss HighHigh
CoverageCoverage LowLow
Radio MeasurementsRadio Measurements 300GHz indoor300GHz indoor
Device sizeDevice size Few micrometersFew micrometers
THz 무선통신은 THz 발생 및 수신을 위한 방법을 기준으로 분류할 수 있다. THz 발생 방법은 광 소자 또는 전자소자 기반 기술로 분류할 수 있다.THz wireless communication can be classified based on the method for generating and receiving THz. The THz generation method can be classified as an optical device or an electronic device based technology.
도 14는 전자소자 기반 THz 무선통신 송수신기의 일례를 도시한 도면이다.14 is a diagram illustrating an example of an electronic element-based THz wireless communication transceiver.
전자 소자를 이용하여 THz를 발생시키는 방법은 공명 터널링 다이오드(RTD: Resonant Tunneling Diode)와 같은 반도체 소자를 이용하는 방법, 국부 발진기와 체배기를 이용하는 방법, 화합물 반도체 HEMT(High Electron Mobility Transistor) 기반의 집적회로를 이용한 MMIC (Monolithic Microwave Integrated Circuits) 방법, Si-CMOS 기반의 집적회로를 이용하는 방법 등이 있다. 도 14의 경우, 주파수를 높이기 위해 체배기(doubler, tripler, multiplier)가 적용되었고, 서브하모닉 믹서를 지나 안테나에 의해 방사된다. THz 대역은 높은 주파수를 형성하므로, 체배기가 필수적이다. 여기서, 체배기는 입력 대비 N배의 출력 주파수를 갖게 하는 회로이며, 원하는 하모닉 주파수에 정합시키고, 나머지 모든 주파수는 걸러낸다. 그리고, 도 14의 안테나에 배열 안테나 등이 적용되어 빔포밍이 구현될 수도 있다. 도 14에서, IF는 중간 주파수(intermediate frequency)를 나타내며, tripler, multipler는 체배기를 나타내며, PA 전력 증폭기(Power Amplifier)를 나타내며, LNA는 저잡음 증폭기(low noise amplifier), PLL은 위상동기회로(Phase-Locked Loop)를 나타낸다.Methods of generating THz using electronic devices include a method using a semiconductor device such as a Resonant Tunneling Diode (RTD), a method using a local oscillator and a multiplier, and an integrated circuit based on a compound semiconductor HEMT (High Electron Mobility Transistor). There is a MMIC (Monolithic Microwave Integrated Circuits) method using , a method using a Si-CMOS-based integrated circuit, and the like. In the case of FIG. 14, a doubler, a tripler, or a multiplier is applied to increase the frequency, and the signal is radiated by the antenna after passing through the subharmonic mixer. Since the THz band forms high frequencies, a multiplier is essential. Here, the multiplier is a circuit that makes the output frequency N times greater than the input, matches the desired harmonic frequency, and filters out all other frequencies. In addition, beamforming may be implemented by applying an array antenna or the like to the antenna of FIG. 14 . 14, IF denotes an intermediate frequency, tripler and multipler denote a multiplier, PA denotes a power amplifier, LNA denotes a low noise amplifier, and PLL denotes a phase-locked circuit (Phase -Locked Loop).
도 15는 광 소자 기반 THz 신호를 생성하는 방법의 일례를 도시한 도면이다. 15 is a diagram illustrating an example of a method of generating a THz signal based on an optical element.
도 16은 광 소자 기반 THz 무선통신 송수신기의 일례를 도시한 도면이다.16 is a diagram showing an example of an optical element-based THz wireless communication transceiver.
광 소자 기반 THz 무선통신 기술은 광소자를 이용하여 THz 신호를 발생 및 변조하는 방법을 말한다. 광 소자 기반 THz 신호 생성 기술은 레이저와 광변조기 등을 이용하여 초고속 광신호를 생성하고, 이를 초고속 광검출기를 이용하여 THz 신호로 변환하는 기술이다. 이 기술은 전자 소자만을 이용하는 기술에 비해 주파수를 증가시키기가 용이하고, 높은 전력의 신호 생성이 가능하며, 넓은 주파수 대역에서 평탄한 응답 특성을 얻을 수 있다. 광소자 기반 THz 신호 생성을 위해서는 도 15에 도시된 바와 같이, 레이저 다이오드, 광대역 광변조기, 초고속 광검출기가 필요하다. 도 15의 경우, 파장이 다른 두 레이저의 빛 신호를 합파하여 레이저 간의 파장 차이에 해당하는 THz 신호를 생성하는 것이다. 도 15에서, 광 커플러(Optical Coupler)는 회로 또는 시스템 간의 전기적 절연과의 결합을 제공하기 위해 광파를 사용하여 전기신호를 전송하도록 하는 반도체 디바이스를 의미하며, UTC-PD(Uni-Travelling Carrier Photo-Detector)은 광 검출기의 하나로서, 능동 캐리어(active carrier)로 전자를 사용하며 밴드갭 그레이딩(Bandgap Grading)으로 전자의 이동 시간을 감소시킨 소자이다. UTC-PD는 150GHz 이상에서 광검출이 가능하다. 도 16에서, EDFA(Erbium-Doped Fiber Amplifier)는 어븀이 첨가된 광섬유 증폭기를 나타내며, PD(Photo Detector)는 광신호를 전기신호로 변환할 수 있는 반도체 디바이스를 나타내며, OSA는 각종 광통신 기능(광전 변환, 전광 변환 등)을 하나의 부품으로 모듈화시킨 광모듈(Optical Sub Aassembly)을 나타내며, DSO는 디지털 스토리지 오실로스코프(digital storage oscilloscope)를 나타낸다.Optical device-based THz wireless communication technology refers to a method of generating and modulating a THz signal using an optical device. An optical element-based THz signal generation technology is a technology that generates an ultra-high speed optical signal using a laser and an optical modulator and converts it into a THz signal using an ultra-high speed photodetector. Compared to a technique using only an electronic device, this technique can easily increase the frequency, generate a high-power signal, and obtain a flat response characteristic in a wide frequency band. As shown in FIG. 15, a laser diode, a broadband light modulator, and a high-speed photodetector are required to generate a THz signal based on an optical device. In the case of FIG. 15 , a THz signal corresponding to a wavelength difference between the lasers is generated by multiplexing light signals of two lasers having different wavelengths. In FIG. 15, an optical coupler refers to a semiconductor device that transmits an electrical signal using light waves in order to provide electrical isolation and coupling between circuits or systems, and UTC-PD (Uni-Traveling Carrier Photo- Detector is one of the photodetectors, which uses electrons as active carriers and reduces the movement time of electrons through bandgap grading. UTC-PD is capable of photodetection above 150 GHz. 16, EDFA (Erbium-Doped Fiber Amplifier) represents an erbium-added optical fiber amplifier, PD (Photo Detector) represents a semiconductor device capable of converting an optical signal into an electrical signal, and OSA represents various optical communication functions (photoelectric conversion, electric light conversion, etc.) represents an optical module (Optical Sub Assembly) that is modularized into one component, and DSO represents a digital storage oscilloscope.
도 17 및 도 18을 참조하여 광전 변환기(또는 광전 컨버터)의 구조를 설명한다. The structure of the photoelectric converter (or photoelectric converter) will be described with reference to FIGS. 17 and 18 .
도 17은 광자 소스(Photoinc source) 기반 송신기의 구조를 도시한 도면이다, 17 is a diagram showing the structure of a photoinc source-based transmitter.
도 18은 광 변조기(Optical modulator)의 구조를 도시한 도면이다.18 is a diagram showing the structure of an optical modulator.
일반적으로 레이저(Laser)의 광학 소스(Optical source)를 광파 가이드(Optical wave guide)를 통과시켜 신호의 위상(phase)등을 변화시킬 수 있다. 이때, 마이크로파 컨택트(Microwave contact) 등을 통해 전기적 특성을 변화시킴으로써 데이터를 싣게 된다. 따라서, 광학 변조기 출력(Optical modulator output)은 변조된(modulated) 형태의 파형으로 형성된다. 광전 변조기(O/E converter)는 비선형 크리스탈(nonlinear crystal)에 의한 광학 정류(optical rectification) 동작, 광전도 안테나(photoconductive antenna)에 의한 광전 변환(O/E conversion), 광속의 전자 다발(bunch of relativistic electrons)로부터의 방출(emission) 등에 따라 THz 펄스를 생성할 수 있다. 상기와 같은 방식으로 발생한 테라헤르츠 펄스(THz pulse)는 펨토 세컨드(femto second)부터 피코 세컨드(pico second)의 단위의 길이를 가질 수 있다. 광전 변환기(O/E converter)는 소자의 비선형성(non-linearity)을 이용하여, 하향 변환(Down conversion)을 수행한다.In general, a phase or the like of a signal may be changed by passing an optical source of a laser through an optical wave guide. At this time, data is loaded by changing electrical characteristics through a microwave contact or the like. Accordingly, the optical modulator output is formed as a modulated waveform. A photoelectric modulator (O/E converter) is an optical rectification operation by a nonlinear crystal, an O/E conversion by a photoconductive antenna, and a bundle of electrons in light flux. THz pulses can be generated according to emission from relativistic electrons, etc. A THz pulse generated in the above manner may have a unit length of femto second to pico second. An O/E converter uses non-linearity of a device to perform down conversion.
테라헤르츠 스펙트럼의 용도(THz spectrum usage)를 고려할 때, 테라헤르츠 시스템을 위해서 고정된(fixed) 또는 모바일 서비스(mobile service) 용도로써 여러 개의 연속적인 기가헤르츠(contiguous GHz)의 대역들(bands)을 사용할 가능성이 높다. 아웃도어(outdoor) 시나리오 기준에 의하면, 1THz까지의 스펙트럼에서 산소 감쇠(Oxygen attenuation) 10^2 dB/km를 기준으로 가용 대역폭(Bandwidth)이 분류될 수 있다. 이에 따라 상기 가용 대역폭이 여러 개의 밴드 청크(band chunk)들로 구성되는 프레임워크(framework)가 고려될 수 있다. 상기 프레임워크의 일 예시로 하나의 캐리어(carrier)에 대해 테라헤르츠 펄스(THz pulse)의 길이를 50ps로 설정한다면, 대역폭(BW)은 약 20GHz가 된다.Considering the THz spectrum usage, it is necessary to use several contiguous GHz bands for fixed or mobile service for terahertz systems. more likely to use According to outdoor scenario criteria, available bandwidth may be classified based on oxygen attenuation of 10^2 dB/km in a spectrum up to 1 THz. Accordingly, a framework in which the available bandwidth is composed of several band chunks may be considered. As an example of the framework, if the length of a THz pulse for one carrier is set to 50 ps, the bandwidth (BW) becomes about 20 GHz.
적외선 대역(IR band)에서 테라헤르츠 대역(THz band)으로의 효과적인 하향 변환(Down conversion)은 광전 컨버터(O/E converter)의 비선형성(nonlinearity)을 어떻게 활용하는가에 달려 있다. 즉, 원하는 테라헤르츠 대역(THz band)으로 하향 변환(down conversion)하기 위해서는 해당 테라헤르츠 대역(THz band)에 옮기기에 가장 이상적인 비선형성(non-linearity)을 갖는 광전 변환기(O/E converter)의 설계가 요구된다. 만일 타겟으로 하는 주파수 대역에 맞지 않는 광전 변환기(O/E converter)를 사용하는 경우, 해당 펄스(pulse)의 크기(amplitude), 위상(phase)에 대하여 오류(error)가 발생할 가능성이 높다.Effective down conversion from the IR band to the THz band depends on how to utilize the nonlinearity of the O/E converter. That is, in order to down-convert to the desired terahertz band (THz band), the photoelectric converter (O / E converter) having the most ideal non-linearity to move to the corresponding terahertz band (THz band) design is required. If an O/E converter that does not fit the target frequency band is used, there is a high possibility that an error will occur with respect to the amplitude and phase of the corresponding pulse.
단일 캐리어(single carrier) 시스템에서는 광전 변환기 1개를 이용하여 테라헤르츠 송수신 시스템이 구현될 수 있다. 채널 환경에 따라 달라지지만 멀리 캐리어(Multi carrier) 시스템에서는 캐리어 수만큼 광전 변환기가 요구될 수 있다. 특히 전술한 스펙트럼 용도와 관련된 계획에 따라 여러 개의 광대역들을 이용하는 멀티 캐리어 시스템인 경우, 그 현상이 두드러지게 될 것이다. 이와 관련하여 상기 멀티 캐리어 시스템을 위한 프레임 구조가 고려될 수 있다. 광전 변환기를 기반으로 하향 주파수 변환된 신호는 특정 자원 영역(예: 특정 프레임)에서 전송될 수 있다. 상기 특정 자원 영역의 주파수 영역은 복수의 청크(chunk)들을 포함할 수 있다. 각 청크(chunk)는 적어도 하나의 컴포넌트 캐리어(CC)로 구성될 수 있다.In a single carrier system, a terahertz transmission/reception system may be implemented using one photoelectric converter. Although it depends on the channel environment, as many photoelectric converters as the number of carriers may be required in a multi-carrier system. In particular, in the case of a multi-carrier system using several broadbands according to a plan related to the above-mentioned spectrum use, the phenomenon will be conspicuous. In this regard, a frame structure for the multi-carrier system may be considered. A signal down-frequency converted based on the photoelectric converter may be transmitted in a specific resource region (eg, a specific frame). The frequency domain of the specific resource domain may include a plurality of chunks. Each chunk may consist of at least one component carrier (CC).
양자 암호 통신quantum cryptography communication
도 19는 양자 암호 통신의 일례를 개략적으로 도시한 것이다.19 schematically illustrates an example of quantum cryptographic communication.
도 19에 따르면, QKD(quantum key distribution) 송신부(1910)는 QKD 수신부(1920)와 퍼블릭 채널(public channel) 및 양자 채널(quantum channel)로써 연결되어 통신을 수행할 수 있다.According to FIG. 19 , a quantum key distribution (QKD) transmitter 1910 may perform communication by being connected to a QKD receiver 1920 through a public channel and a quantum channel.
이때, QKD 송신부(1910)는 암호화기(1930)에게 비밀 키를 공급할 수 있으며, QKD 수신부(1920)도 복호화기(1940)에게 비밀 키를 공급할 수 있다. 여기서, 암호화기(1930)에는 플레인 텍스트(plain text)가 입/출력될 수 있으며, 암호화기(1930)는 복호화기(1940)와 (기존 통신망을 통해) 비밀 대칭 키로 암호화된 데이터를 전송할 수 있다. 아울러, 복호화기(1940)에도 플레인 텍스트가 입/출력될 수 있다.At this time, the QKD transmitter 1910 may supply the secret key to the encryptor 1930, and the QKD receiver 1920 may also supply the secret key to the decryptor 1940. Here, plain text may be input/output to the encryptor 1930, and the encryptor 1930 may transmit data encrypted with a secret symmetric key (via an existing communication network) to the decryptor 1940. . In addition, plain text may be input/output to the decoder 1940.
양자 암호 통신에 대해서 보다 구체적으로 설명하면 아래와 같다.A more detailed description of quantum cryptographic communication is as follows.
양자 암호 통신 시스템에서는 파장이나 진폭 등으로 통신하는 종래의 통신 방법과 달리 빛의 최소 단위인 단일 광자 (photon)를 이용하여 신호를 실어 나른다. 종래의 암호체계가 대부분 수학적 알고리즘의 복잡성에 의해 안정성을 보장 받는데 비해, 양자 암호 통신은 양자의 독특한 성질에 안정성을 기반하고 있기 때문에 양자역학의 물리법칙이 깨지지 않는 한 그 안정성을 보장 받는다.In a quantum cryptographic communication system, a signal is carried using a single photon, which is the smallest unit of light, unlike conventional communication methods that communicate by wavelength or amplitude. While stability of conventional cryptosystems is mostly guaranteed by the complexity of mathematical algorithms, quantum cryptographic communication is guaranteed stability as long as the physical laws of quantum mechanics are not broken because it is based on the unique properties of quantum.
가장 대표적인 양자 키 분배 프로토콜은 1984년 C. H. Bennett과 G. Brassard가 제안한 BB84 프로토콜이다. BB84 프로토콜에서는 광자의 편광, 위상 등의 상태에 정보를 실어 나르며, 양자의 특성을 이용하여 이론상 절대적으로 안전하게 비밀키 (sift key)를 나누어 가질 수 있다. 표 3은 송신측 앨리스 (Alice)와 수신측 밥 (Bob) 사이에서 편광상태에 정보를 실어 비밀키를 생성하는 BB84 프로토콜의 예를 보여주며 이에 대한 BB84 프로토콜의 전체적인 흐름은 다음과 같다.The most representative quantum key distribution protocol is the BB84 protocol proposed by C. H. Bennett and G. Brassard in 1984. In the BB84 protocol, information on states such as polarization and phase of photons is carried, and by using the characteristics of both, it is theoretically possible to share a secret key absolutely safely. Table 3 shows an example of the BB84 protocol that generates a secret key by loading information on the polarization state between Alice at the sending side and Bob at the receiving side. The overall flow of the BB84 protocol is as follows.
(1) 앨리스는 무작위로 비트를 생성한다.(1) Alice randomly generates bits.
(2) 앨리스는 비트 정보를 어떤 편광에 실을 것인지 결정하기 위해 무작위로 전송 편광자를 선택한다.(2) Alice randomly selects a transmission polarizer to determine which polarization to carry bit information.
(3) 앨리스는 (1)에서 무작위로 생성한 비트 및 2에서 무작위로 선택한 편광자에 대응되는 편광신호를 생성하고 양자채널로 전송한다.(3) Alice generates a polarization signal corresponding to the randomly generated bit in (1) and the randomly selected polarizer in 2 and transmits it through the quantum channel.
(4) 밥은 앨리스가 전송한 편광신호를 측정하기 위해 무작위로 측정 편광자를 선택한다.(4) Bob randomly selects a measurement polarizer to measure the polarization signal transmitted by Alice.
(5) 밥은 선택한 편광자로 앨리스가 전송한 편광신호를 측정하여 보관한다.(5) Bob measures and stores the polarization signal transmitted by Alice with the selected polarizer.
(6) 앨리스와 밥은 고전채널을 통해 어떤 편광자를 사용했는지 공유한다.(6) Alice and Bob share which polarizer they used through the classical channel.
(7) 앨리스와 밥은 같은 편광자를 사용한 비트만 보관하고 서로 다른 편광자를 사용한 비트는 제거하여 비밀 키를 얻는다.(7) Alice and Bob keep only bits with the same polarizer and remove bits with different polarizers to obtain a secret key.
앨리스가 생성한 비트Bits created by Alice 00 1One 1One 00 1One 00 00 1One
앨리스가 선택한 전송 편광자Alice's choice of transmission polarizer ++ ++ xx ++ xx xx xx ++
앨리스가 전송한 편광신호Polarized signal transmitted by Alice ↑↑ →→ ↙↙ ↑↑ ↙↙ ↗↗ ↗↗ →→
밥이 선택한 측정 편광자Bob's choice of measurement polarizer ++ xx xx xx ++ xx ++ XX
밥이 측정한 편광신호Polarization signal measured by Bob ↑↑ ↗↗ ↙↙ ↗↗ →→ ↗↗ →→ →→
전송 편광자와 측정 편광자가 일치하는지 여부 검증Verification of whether transmission polarizer and measurement polarizer match 고전 채널을 통한 데이터 교환Data exchange over classical channels
최종적으로 생성되는 비밀키Finally generated secret key 00 1One 00 1One
본 개시의 다양한 실시 예들에 대한 구체적인 설명Detailed description of various embodiments of the present disclosure
이하 본 개시의 다양한 실시 예들에 대해 보다 구체적으로 설명한다.Hereinafter, various embodiments of the present disclosure will be described in more detail.
본 개시는 양자 통신 (quantum communication) 시스템에서 파울리 Z 채널에 의해 발생하는 페이즈 플립 오류에 대하여 얽힘 오류 정정을 수행하는 방법에 관한 것이다. 보다 상세하게는, 얽힘 상태를 구성하는 각 큐비트의 개별적인 상태가 아니라 두 큐비트의 상관관계를 정보로 인식하고, 양자 순간 이동 (quantum teleporation)의 얽힘 분배 (entanglement distribution) 과정에서 이미 알려져 있는 얽힘 상태 정보를 충분히 활용하여 얽힘 오류 정정에 소모되는 자원을 최소화 하고 효과적인 오류 억제 효과를 달성하기 위한 것이다.The present disclosure relates to a method for performing entanglement error correction on a phase flip error caused by a Pauli Z channel in a quantum communication system. More specifically, the correlation between two qubits is recognized as information rather than the individual state of each qubit constituting the entanglement state, and the entanglement already known in the process of entanglement distribution of quantum teleportation It is to minimize the resources consumed for entanglement error correction by fully utilizing state information and achieve an effective error suppression effect.
본 개시의 다양한 실시 예들에 배경기술Background to various embodiments of the present disclosure
1. 벨 상태 (Bell state)와 벨 기저 (Bell basis)1. Bell state and Bell basis
벨 상태는 양자 얽힘의 가장 간단한 예제로 최대로 얽힌 상태에 있는 두 큐비트(qubit)가 이루는 다음의 네 가지 양자 상태를 말한다. 이는 두 큐비트에 대한 4차원 힐베르트 (Hilbert) 공간의 최대로 얽힌 기저로 볼 수 있으며 이를 벨 기저라고 한다.The Bell state is the simplest example of quantum entanglement and refers to the following four quantum states formed by two qubits in a maximally entangled state. This can be viewed as a maximally entangled basis of the 4-dimensional Hilbert space for two qubits, which is called a Bell basis.
Figure PCTKR2022015778-appb-img-000001
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도 20는 본 개시에 적용 가능한 시스템에서 벨 상태 생성을 위한 양자 회로의 일례를 도시한 도면이다.20 is a diagram showing an example of a quantum circuit for generating a bell state in a system applicable to the present disclosure.
2. 벨 상태의 생성2. Creation of Bell State
벨 상태는 도 20과 같이 하다마드 게이트 (Hadamard gate)와 CNOT 게이트 (controlled not gate)로 구성된 두 큐비트의 양자 회로를 통해 생성될 수 있다. 네 가지의 두 큐비트 입력 |00〉, |01〉, |10〉, |11〉에 대하여 표 4과 같은 벨 상태 출력을 갖는다. 표 4는 벨 상태 생성 회로의 입출력 상태를 나타낸다.As shown in FIG. 20, the Bell state can be generated through a quantum circuit of two qubits composed of a Hadamard gate and a CNOT gate (controlled not gate). For four two-qubit inputs |00〉, |01〉, |10〉, and |11〉, we have Bell state outputs as shown in Table 4. Table 4 shows the input and output states of the bell state generation circuit.
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도 21는 본 개시에 적용 가능한 시스템에서 벨 상태 측정 회로의 일례를 도시한 도면이다.21 is a diagram showing an example of a bell state measurement circuit in a system applicable to the present disclosure.
3. 벨 상태 측정 (Bell state measurement) / 벨 상태 분석 (Bell state analysis)3. Bell state measurement / Bell state analysis
앞서 설명한 바와 같이 벨 상태는 정규 직교 기저를 형성하기 때문에 네 가지의 벨 상태를 식별하기 위한적절한 측정이 정의될 수 있으며 이를 벨 상태 측정 또는 벨 상태 분석이라 한다. 벨 상태 측정에서는 두 큐비트의 상태가 벨 상태가 정의하는 네 가지 양자 얽힘 상태 중 무엇에 속하는지 알아내는 것이다. 도 20의 벨 상태 생성 회로에서 CNOT 게이트와 하다마드 게이트의 순서를 반대로 구성하면 도 21와 같은 벨 상태 측정 회로가 된다. 벨 상태에 해당하는 네 가지 양자 얽힘 상태에 대하여 표 5와 같은 측정 결과를 얻을 수 있다. 표 5은 벨 상태 측정 회로의 입출력 상태를 나타낸다.As explained earlier, since Bell states form an orthogonal basis, an appropriate measure can be defined to identify the four Bell states, which is called Bell state measurement or Bell state analysis. In Bell state measurement, the state of two qubits is to find out which of the four quantum entanglement states defined by the Bell state belongs to. If the order of the CNOT gate and the Hadamard gate is reversed in the Bell state generation circuit of FIG. 20, the Bell state measurement circuit shown in FIG. 21 is obtained. The measurement results shown in Table 5 can be obtained for the four quantum entanglement states corresponding to the Bell state. Table 5 shows the input and output states of the bell state measurement circuit.
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도 22는 본 개시에 적용 가능한 시스템에서 양자 순간 이동 시스템의 일례를 도시한 도면이다.22 is a diagram showing an example of a quantum teleportation system in a system applicable to the present disclosure.
4. 양자 순간 이동 (quantum teleportation)4. Quantum teleportation
양자 순간 이동은 특정 위치에 있는 송신자로부터 일정 거리 떨어진 수신자에게 양자 정보를 전송하는 기술이다. ‘Teleport’라는 단어의 본래 뜻과는 달리 양자 순간 이동에서는 양측의 캐리어는 고정되어 있는 상태에서 실제 캐리어의 전송이 아닌 캐리어 간 양자 정보의 전송이 이루어 진다. 이러한 정보의 순간 이동을 위해 얽힌 양자 상태, 즉 벨 상태가 필요하며, 이를 기반으로 별개의 물리적 시스템 간에 통계적인 상관관계를 부여하게 된다. 얽힘 관계에 있는 두 입자 중 하나의 입자가 겪는 모든 변화에 대해 다른 입자 역시 동일한 변화를 겪게 되기 때문에, 두 입자는 마치 하나의 양자 상태와 같이 행동한다. Quantum teleportation is a technology that transmits quantum information from a sender at a specific location to a receiver at a certain distance. Contrary to the original meaning of the word ‘Teleport’, in quantum teleportation, the transmission of quantum information between carriers is performed, not the transmission of actual carriers, while the carriers on both sides are fixed. An entangled quantum state, that is, a Bell state, is required for the instant movement of such information, and based on this, a statistical correlation is given between separate physical systems. Because for every change that one of the two entangled particles undergoes, the other undergoes the same change, so the two particles behave as if they were in a single quantum state.
도 22은 광자를 이용한 양자 순간 이동 프로토콜을 도식화한 것이다. 양자 순간 이동을 위해서는 두 개의 고전 비트 (classic bit)를 전송할 수 있는 고전 채널, 벨 상태 (얽힘 상태) 생성 장치, 벨 상태에 있는 두 입자를 서로 다른 위치에 있는 송수신단으로 이동하기 위한 양자 채널, 송신단의 벨 상태 측정 장치, 수신단의 유니터리 연산 (unitary operation) 장치의 자원이 필요하다. 전송하고자 하는 양자 정보 |Φ〉=α|0〉+β|1〉에 대하여 프로토콜의 동작은 다음과 같다.22 is a schematic diagram of a quantum teleportation protocol using photons. For quantum teleportation, a classical channel capable of transmitting two classical bits, a Bell state (entangled state) generating device, a quantum channel for moving two particles in a Bell state to a transceiver station in different locations, Resources of the bell state measurement device of the transmitting end and the unitary operation device of the receiving end are required. For the quantum information to be transmitted |Φ>=α|0>+β|1>, the operation of the protocol is as follows.
1) 얽힘 생성 (entanglement generation) : 벨 상태 생성 장치를 통해 두 큐비트의 얽힘 상태를 생성한다.1) Entanglement generation: An entangled state of two qubits is generated through a Bell state generator.
2) 얽힘 분배 (entanglement distribution): 생성된 얽힘 상태는 양자 채널을 통해 하나의 큐비트는 송신자 앨리스 (A)의 위치로, 다른 하나의 큐비트는 수신자 밥 (B)의 위치로 이동된다.2) Entanglement distribution: In the generated entanglement state, one qubit is moved to the position of sender Alice (A) and the other qubit to the position of receiver Bob (B) through the quantum channel.
3) 양자 전처리 (quantum pre-processing): 앨리스는 전송하고자 하는 양자 상태 |Φ〉와 자신이 가지고 있는 벨 상태의 한 큐비트에 대하여 벨 상태 측정을 수행하여 네 개의 벨 상태 중 하나에 해당하는 결과를 얻는다. 이때, 앨리스이 벨 상태 측정 결과에 대하여 밥이 가지고 있는 큐비트의 상태는 표 6과 같이 변화한다. 표 6은 앨리스 측 벨 상태 측정 결과에 따른 밥 측 큐비트의 변화를 나타낸다.3) Quantum pre-processing: Alice performs a Bell state measurement on the quantum state |Φ> she wants to transmit and one qubit of her Bell state, resulting in one of the four Bell states. get At this time, the state of Bob's qubit changes as shown in Table 6 in response to Alice's Bell state measurement result. Table 6 shows the change of the Bob-side qubit according to the Bell state measurement result on the Alice-side.
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4) 고전 정보 전송 (classical transmission): 앨리스는 과정 3의 벨 상태 측정 결과를 두 비트의 고전 비트로 인코딩 (encoding)하고 고전 채널을 통해 밥에게 전송한다.4) Classical transmission: Alice encodes the bell state measurement result of step 3 into two classical bits and transmits it to Bob through the classical channel.
5) 양자 후처리 (quantum post-processing): 밥은 앨리스로부터 수신한 두 비트의 정보를 기반으로 자신이 가지고 있는 벨 상태의 나머지 한 큐비트에 유니터리 연산을 취하여 앨리스가 전송하고자 한 양자 정보 |Φ〉와 동일한 양자 상태를 얻는다.5) Quantum post-processing: Based on the two bits of information received from Alice, Bob performs a unitary operation on the remaining one qubit of the Bell state he has, and the quantum information that Alice wants to transmit | obtains the same quantum state as Φ>.
5. 얽힘 생성 및 분배 (entanglement generation and distribution)5. Entanglement generation and distribution
얽힘 생성 및 분배 기능은 양자 순간 이동의 핵심 요소이다. 앨리스와 밥은 멀리 떨어진 곳에 위치하는 노드이기 때문에 임의의 한 장소에서 일어나는 얽힘 생성은 얽힌 입자 중 하나를 다른 쪽으로 “이동”시키는 얽힘 분배 기능으로 보완되어야 한다. 이러한 맥락에서 플라잉 큐비트(flying qubit), 즉 얽힘 캐리어(entanglement carrier)로서 광자를 채택하는 것에는 이미 관련 학계의 광범위한 합의가 이루어진 상황이다. 광자는 환경과의 상호 작용이 상대적으로 적게 일어나는 속성 때문에 온건한 결잃음(decoherence) 특성을 보이며, 고속 저손실 전송이 가능할 뿐만 아니라 표준 광학 구성 요소를 통해 용이하게 제어가 가능하다는 장점이 있다.Entanglement creation and distribution functions are key components of quantum teleportation. Since Alice and Bob are nodes located far apart, the entanglement generation that occurs at any one location must be supplemented with an entanglement distribution function that “moves” one of the entangled particles to the other. In this context, the adoption of photons as flying qubits, that is, entanglement carriers, has already been widely agreed upon by related academic circles. Photons exhibit moderate decoherence due to their relatively small interaction with the environment, and have the advantage of being easily controllable through standard optical components as well as being capable of high-speed, low-loss transmission.
도 23는 본 개시에 적용 가능한 시스템에서 자발적 매개 하향 변환 (Spontaneous Parametric Down-Conversion)의 일례를 도시한 도면이다.23 is a diagram illustrating an example of spontaneous parametric down-conversion in a system applicable to the present disclosure.
도 24는 본 개시에 적용 가능한 시스템에서 레이저 펄스를 이용한 광학 공진기 (cavity) 안의 원자 여기 방식의 일례를 도시한 도면이다.24 is a diagram showing an example of an atomic excitation method in an optical cavity using a laser pulse in a system applicable to the present disclosure.
도 25는 본 개시에 적용 가능한 시스템에서 레이저 펄스를 이용한 두 원자의 동시 여기 방식의 일례를 도시한 도면이다.25 is a diagram showing an example of a simultaneous excitation method of two atoms using a laser pulse in a system applicable to the present disclosure.
도 23 내지 도 25는 얽힘 생성 및 분배에 대한 실제적인 설계 방식을 보여준다. 도 23의 자발적 매개 하향 변환 방식에서는 레이저 빔을 비선형 결정에 투사하였을 때, 때때로 광자 빔이 편광 얽힌 광자 쌍으로 분할되는 특성을 이용한다. 이 방식을 이용하면 광자와 광자 사이의 얽힘 쌍이 생성되기 때문에 앨리스와 밥은 각각이 수신한 광자를 플라잉-물질 변환기 (flying-matter transducer)를 이용하여 물질 큐비트 (matter qubit)로 변환한다.23-25 show a practical design approach for entanglement generation and distribution. The spontaneous mediated down-conversion method of FIG. 23 uses a characteristic in which a photon beam is sometimes split into polarization entangled photon pairs when a laser beam is projected onto a nonlinear crystal. Since this method creates an entangled pair between photons, Alice and Bob convert the photon they each receive into a matter qubit using a flying-matter transducer.
도 24에서는 앨리스 측에서 레이저 펄스를 이용하여 광학 공진기 (optical cavity) 안의 원자를 여기 (excitation) 시키고 그 결과로 방출된 광자가 양자 채널을 통해 밥 측의 광학 공진기 안에 입사 됨으로써 두 개의 원격 원자 사이에 얽힘이 형성되는 방식을 나타낸다. 이 방식에서는 최초에 원자와 광자 간의 얽힘이 생성되고 그 중 광자를 매개로 하여 원자와 원자 간의 얽힘으로 변환된다는 것을 알 수 있다.In FIG. 24, an atom in an optical cavity is excited by using a laser pulse on the Alice side, and the photon emitted as a result is incident into the optical cavity on the Bob side through a quantum channel, thereby creating a distance between two remote atoms. Indicates how entanglement is formed. In this method, it can be seen that entanglement between atoms and photons is initially generated, and the entanglement between atoms is converted into entanglement between atoms through the medium of photons.
도 25는 앨리스와 밥이 각각 레이저 펄스를 사용하여 자신의 광학 공진기 안의 원자를 동시에 여기 시키면, 그 결과로 양측에서 방출된 두 광자에 대해 중계기로 일컬어 질 수 있는 제 3의 노드에서 벨 상태 측정을 수행함으로써 두 원자 간에 얽힘이 형성되도록 하는 방식을 나타낸다. 얽힘 교환 (entanglement swapping)을 이용하여 원자와 광자 간의 얽힘이 원자와 원자 간의 얽힘으로 변환되었음을 알 수 있다.Figure 25 shows the Bell state measurement at a third node, which can be referred to as a repeater, for the two photons emitted from both sides as a result when Alice and Bob simultaneously excite atoms in their optical resonators using laser pulses, respectively. It shows the way in which entanglement is formed between two atoms by performing It can be seen that entanglement between atoms and photons is converted into entanglement between atoms using entanglement swapping.
얽힘이 생성되는 위치 관점에서 보았을 때, 도 23는 중간지점, 도 24는 송신단, 도 25은 양측에서 얽힘을 생성한다는 차이점이 있지만, 세 방식 모두 플라잉 큐비트인 광자를 매개로 얽힘 상태가 전달 되기 때문에 양자 채널을 필요로 한다는 점과 최종적으로 분배된 얽힘의 형태가 원자와 원자간의 얽힘, 즉 정보처리와 저장이 용이한 물질 큐비트 간의 얽힘의 형태라는 점에서 공통점을 갖는다.From the point of view of the position where entanglement is generated, there is a difference that entanglement is generated at the midpoint in FIG. 23, at the transmitter in FIG. 24, and at both sides in FIG. They have a common point in that they require a quantum channel and that the form of finally distributed entanglement is between atoms, that is, entanglement between material qubits that are easy to process and store information.
도 26는 본 개시에 적용 가능한 시스템에서 양자 순간 이동 과정을 열화 시키는 불완결성의 일례를 도시한 도면이다.26 is a diagram showing an example of incompleteness that deteriorates a quantum teleportation process in a system applicable to the present disclosure.
6. 양자 순간 이동 과정에 관여하는 불완결성6. Incompleteness involved in the process of quantum teleportation
고전 통신과 유사하게 양자 통신 과정 또한 실제적인 환경에서 존재하는 불완결성으로 인해 전송되는 정보의 품질에 영향을 받을 수 있다. 도 22은 이상적인 환경에서의 양자 순간 이동 과정을 닫힌 (cloased) 물리계로서 표현하고 있지만 실제적인 양자 순간 이동 과정에는 주변 환경과의 원치 않는 상호작용으로 인해 영향을 받기 때문에 열린 (open) 물리계로서 표현되어야 한다. 이러한 환경과의 상호작용은 양자 상태에 비가역적인 변화과정을 일으키는데 이를 결잃음 (decoherence) 과정이라고 한다. 이러한 결잃음 과정은 미지의 (known) 양자 상태 전송 과정 뿐만 아니라 양자 순간 이동을 위해 선행되어야 하는 얽힘 생성 및 분배 과정에도 영향을 미친다. 양자 순간 이동 과정에 관여하는 불완결성의 또 다른 원인은 양자 상태에 취해지는 일련의 양자 연산 (quantum operation) 과정이다. 양자 연산 과정의 오염 (contamination)은 양자 순간 이동의 불완결성을 악화시키는 요인이 된다.Similar to classical communication, quantum communication processes can also be affected by the quality of transmitted information due to the imperfections that exist in real-world environments. 22 expresses the quantum teleportation process in an ideal environment as a closed physical system, but since the actual quantum teleportation process is affected by unwanted interactions with the surrounding environment, it should be expressed as an open physical system. do. This interaction with the environment causes an irreversible change process in the quantum state, which is called a decoherence process. This decoherence process affects not only the known quantum state transfer process, but also the entanglement generation and distribution process that must precede quantum teleportation. Another source of imperfection involved in the quantum teleportation process is a series of quantum operations performed on quantum states. Contamination in the quantum computation process is a factor that exacerbates the incompleteness of quantum teleportation.
도 26은 양자 순간 이동을 통해 전송되는 큐비트의 신뢰도 (fidelity)에 영향을 미치는 여러 가지 불완결성들간의 관계를 도식화한 것이다. 성능 열화의 특정 원인에 관계없이 양자계에 내재되어 있는 불완결성은 순수 (pure) 양자 상태를 혼합 (mixed) 양자 상태로 변화 시키는 결과로 나타난다. 양자 정보 과학 분야에서 이러한 양자 불완결성을 다루는 것은 매우 핵심적인 과제 중 하나이지만, 현재까지도 양자 순간 이동 과정에 관여하는 여러 가지 불완결성의 효과를 정확히 포착하기 위한 양자 영역의 불완결 모델링은 미해결 문제로 남아있다. 26 is a schematic diagram of the relationship between various imperfections that affect the fidelity of qubits transmitted through quantum teleportation. Regardless of the specific cause of performance degradation, the imperfections inherent in quantum systems result in a change from a pure quantum state to a mixed quantum state. In the field of quantum information science, dealing with these quantum imperfections is one of the very core tasks, but until now, imperfection modeling in the quantum domain to accurately capture the effects of various imperfections involved in the quantum teleportation process remains an unsolved problem. Remains.
도 27은 본 개시에 적용 가능한 시스템에서 양자 채널 모델의 일례를 도시한 도면이다.27 is a diagram illustrating an example of a quantum channel model in a system applicable to the present disclosure.
도 28는 본 개시에 적용 가능한 시스템에서 Pauli-I, Pauli-Z, Pauli-X, Pauli-Y 게이트의 일례를 도시한 도면이다.28 is a diagram showing an example of Pauli-I, Pauli-Z, Pauli-X, and Pauli-Y gates in a system applicable to the present disclosure.
7. 양자 결잃음 및 양자 채널 모델7. Quantum Decoherence and Quantum Channel Model
앞서 살펴 보았듯이, 환경적 결잃음은 양자 상태 손상의 주요 원인을 구성하며, 이는 양자 메모리 뿐만 아니라 양자 전송 또는 양자 처리 과정 중에 일어날 수 있다. 도 27은 환경적 결잃음의 모델링에 널리 사용되는 양자 채널 모델간의 관계를 나타낸다. As we have seen, environmental decoherence constitutes a major cause of quantum state degradation, which can occur during quantum memory as well as during quantum transmission or quantum processing. 27 shows the relationship between quantum channel models widely used in modeling environmental determinism.
환경 결잃음은 큐비트와 환경의 원치 않는 상호 작용, 더 구체적으로는 얽힘으로 설명될 수 있으며, 이는 기본 양자 상태의 결맞은 중첩 (coherent superposition) 을 교란시킨다. 한 예로, 이러한 경우 큐비트 (또는 양자 시스템) 는 환경과의 상호 작용으로 인해 에너지를 잃게 되는데, 광자의 자발적 방출로 인해 큐비트의 여기 상태가 붕괴되거나 광섬유를 통한 광자의 전송 중에 광자가 손실 또는 흡수 되는 경우를 생각할 수 있다. 이러한 형태의 결잃음 과정은 진폭 감쇠 채널 (amplitude damping channel) 을 통해 모델링할 수 있다. 환경 결잃음의 또다른 예는 디페이징 (dephasing) 또는 위상 감쇠 (phase damping) 로 알려진 모델로 에너지 손실 없이 양자 정보 손실을 특징으로 하며, 예를 들어 광자의 산란, 부유 전하로 인한 전자 상태의 섭동 등의 경우에 발생할 수 있다.Environmental coherence can be described as an unwanted interaction of a qubit with its environment, more specifically entanglement, which perturbs the coherent superposition of the underlying quantum state. As an example, in this case the qubit (or quantum system) loses energy due to interaction with the environment, such as spontaneous emission of photons causing the qubit's excited state to collapse or photon loss or absorption can be considered. This type of decoherence process can be modeled through an amplitude damping channel. Another example of environmental decoherence is a model known as dephasing or phase damping, which characterizes loss of quantum information without loss of energy, e.g. scattering of photons, perturbation of electronic states due to stray charges. etc. may occur.
하지만, 진폭 감쇠 채널이나 위상 감쇠 채널 모델은 N큐비트 시스템에 대하여 결과 시스템이 2N차원의 힐베르트 공간을 갖도록 하기 때문에, 이러한 채널을 고전적으로 시뮬레이션하는 것은 실현 가능하지 않다. 효율적인 고전 시뮬레이션을 위해 진폭 및 위상 감쇠 채널은 파울리 (Pauli) 채널 NP로 근사화 될 수 있는데, 밀도 연산자 ρ를 갖는 입력 상태를 아래와 같은 상태에 매핑한다.However, it is not feasible to classically simulate such channels, since neither the amplitude-decaying channel nor the phase-decaying channel model would cause the resulting system to have a Hilbert space of 2 N dimensions for an N-qubit system. For an efficient classical simulation, the amplitude and phase decay channels can be approximated as a Pauli channel NP, which maps the input state with density operator ρ to the state
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이때 I, X, Y, Z는 도 28의 단일 큐비트 파울리 연산자에 해당하며 px, py, pz는 파울리 X, 파울리 Y, 파울리 Z 오류가 일어날 확률이다. 파울리 X 채널에 해당하는 비트 플립 오류와 파울리 Y 채널에 해당하는 비트-위상 플립 오류는 진폭 감쇠와 관련이 있고, 파울리 Z 채널에 해당하는 위상 플립 오류는 위상 감쇠에 의해 야기된다. 가장 실제적인 양자 시스템은 비대칭 채널 (asymmetric channel)로 비트 플립, 위상 플립, 또는 비트-위상 플립 오류 중 하나가 우세하게 나타나는 채널이다. 비트 플립, 위상 플립, 비트-위상 플립 오류가 동일한 확률로 일어나는 (px=py=pz) 특별한 경우의 파울리 채널을 탈분극 채널 (depolarizing channel) 이라고 하며 수학적으로는 아래와 같이 표현될 수 있다.In this case, I, X, Y, and Z correspond to the single-qubit Pauli operator of FIG. 28, and p x , p y , and p z are probabilities of Pauli X, Pauli Y, and Pauli Z errors. Bit flip errors corresponding to the Pauli X channel and bit-phase flip errors corresponding to the Pauli Y channel are related to amplitude decay, and phase flip errors corresponding to the Pauli Z channel are caused by phase decay. The most practical quantum system is an asymmetric channel, in which one of the following bit-flip, phase-flip, or bit-phase flip errors predominates. The Pauli channel in the special case where bit flip, phase flip, and bit-phase flip errors occur with equal probability (p x = p y = p z ) is called a depolarizing channel and can be mathematically expressed as follows.
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도 29는 본 개시에 적용 가능한 시스템에서 3-큐비트 비트 플립 부호의 오류 정정 회로의 일례를 도시한 도면이다.29 is a diagram showing an example of an error correction circuit of a 3-qubit bit flip code in a system applicable to the present disclosure.
8. 양자 오류 정정 기법8. Quantum Error Correction Techniques
3-큐비트 비트 플립 부호 (3-qubit bit flip error code)3-qubit bit flip error code
3-큐비트 비트 플립 부호는 파울리 X 채널에서 발생하는 단일 비트 플립 오류로부터 정보를 보호할 수 있는 양자 오류 정정 부호이다. 3-큐 비트 비트 플립 부호의 구조는 기존 오류 정정 부호 중 반복 부호와 유사한 모양을 가지고 있다. 3-큐비트 비트 플립 부호는 1개의 1-큐비트 정보를 3-큐비트로 구성된 공간으로 부호화 하며, 부호화 과정은 다음과 같다.The 3-qubit bit-flip code is a quantum error-correcting code that can protect information from single-bit flip errors occurring in the Pauli X channel. The structure of the 3-qubit bit flip code has a shape similar to that of the repetition code among existing error correction codes. The 3-qubit bit flip code encodes one 1-qubit information into a space composed of 3-qubits, and the encoding process is as follows.
Figure PCTKR2022015778-appb-img-000007
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따라서 임의의 1-큐비트 |Φ〉=a|0〉+b|1〉는 부호화 과정을 통해 |ψ〉= a|000〉+ b|111〉가 된다. 3-큐비트 비트 플립 코드에 의해 부호화된 코드워드는 단일 비트 플립 오류 채널을 통해 수신 자에게 전송되는 과정에서 오류가 발생한 위치에 따라 아래의 네 가지 경우 중 하나의 상태로 수신자에게 전송된다. Therefore, any 1-qubit |Φ>=a|0>+b|1> becomes |ψ>= a|000>+b|111> through the encoding process. The codeword encoded by the 3-qubit bit flip code is transmitted to the receiver in one of the following four cases according to the position where the error occurred while being transmitted to the receiver through the single-bit flip error channel.
Figure PCTKR2022015778-appb-img-000008
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이 때, |ψ0〉은 채널에서 오류가 발생하지 않은 경우를 나타내며, |ψ1〉, |ψ2〉, |ψ3〉은 각각 1번째, 2번째, 3번째 큐비트에서 비트 플립 오류가 발생한 경우를 의미한다. 3-큐비트 비트 플립 부호의 복호 과정은 사영 연산자 (projection operator)를 통해 수행된다. 오류 채널을 통해 전송된 코드워드는 오류가 발생한 위치에 따라 서로 직교인 부분 공간 (subspace)에 존재하는 벡터가 된다. 따라서, 전송된 정보를 서로 직교인 부분 공 간으로 투영함으로써 오류의 유무 및 발생한 위치를 확인할 수 있다.At this time, |ψ 0 〉 indicates that no error has occurred in the channel, and |ψ 1 〉, |ψ 2 〉, and |ψ 3 〉 indicate bit flip errors in the 1st, 2nd, and 3rd qubits, respectively. means when it occurs. The decoding process of the 3-qubit bit flip code is performed through a projection operator. The codeword transmitted through the error channel becomes a vector existing in a mutually orthogonal subspace according to the location where the error occurred. Therefore, by projecting the transmitted information into subspaces orthogonal to each other, it is possible to check the presence or absence of an error and the occurrence location.
도 30는 본 개시에 적용 가능한 시스템에서 3-큐비트 페이즈 플립 부호의 오류 정정 회로의 일례를 도시한 도면이다.30 is a diagram showing an example of an error correction circuit of a 3-qubit phase flip code in a system applicable to the present disclosure.
3-큐비트 페이즈 플립 부호 (3-qubit phase flip error code)3-qubit phase flip error code
3-큐비트 페이즈 플립 부호는 파울리 Z 채널에서 발생하는 단일 페이즈 플립 오류로부터 정보를 보호하는 양자 오류 정정 부호 기법이다. 3-큐비트 페이즈 플립 부호의 구성은 3-큐비트 비트 플립 부호와 유사하다. 3-큐비트 페이즈 플립 부호의 코드워드는 |+++〉와 |---〉로 구성되는 공간에 존재하며, 이 때 |+〉와 |-〉는 각각 다음과 같은 상태를 의미한다.The 3-qubit phase-flip code is a quantum error-correction code technique that protects information from single-phase flip errors occurring in the Pauli Z channel. The construction of the 3-qubit phase flip code is similar to that of the 3-qubit bit flip code. The codeword of the 3-qubit phase-flip code exists in a space composed of |+++〉 and |--〉, where |+〉 and |-〉 mean the following states, respectively.
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따라서 임의의 1-큐비트 상태는 3-큐비트 페이즈 플립 부호에 의해 |ψ〉= a|+++〉+ b|---〉로 부호화 된다. |+〉 상태와 |-〉 상태는 Z 연산자에 의해 서로 플립 되는 관계를 가지고 있다. 이는 |0〉과 |1〉이 X 연산자에 의해 서로 플립 되는 것과 유사하다.Therefore, any 1-qubit state is encoded as |ψ〉= a|+++〉+ b|---〉 by 3-qubit phase flip coding. The state of |+〉 and the state of |-〉 have a relationship in which each other is flipped by the Z operator. This is similar to |0> and |1> being flipped to each other by the X operator.
도 31는 본 개시에 적용 가능한 시스템에서 Shor 부호의 오류 정정 회로의 일례를 도시한 도면이다.31 is a diagram showing an example of a Shor code error correction circuit in a system applicable to the present disclosure.
쇼어 부호 (Shor code)Shor code
Shor 부호의 부호화 과정은 3-큐비트 페이즈 플립 부호의 부호화 과정을 수행한 후 각 큐비트에 대해 3-큐비트 비트 플립 과정을 적용함으로써 수행된다. Shor 부호의 복호 과정은 채널에서 발생한 비트 플립 오류와 페이즈 플립 오류를 개별적으로 판단하고 각 오류를 수정함으로써 전체 오류를 수정한다.The coding process of the Shor code is performed by applying a 3-qubit bit flip process to each qubit after performing the coding process of the 3-qubit phase flip code. In the decoding process of the Shor code, a bit flip error and a phase flip error generated in a channel are individually determined and each error is corrected, thereby correcting the entire error.
도 32는 본 개시에 적용 가능한 시스템에서 3-큐비트 반복 부호 기반의 얽힘 오류 정정 과정의 일례를 도시한 도면이다.32 is a diagram illustrating an example of a 3-qubit iterative code-based entanglement error correction process in a system applicable to the present disclosure.
9. 얽힘 분배 과정의 오류 정정9. Error correction in the entanglement distribution process
도 26에서 살펴보았듯이 임의의 큐비트를 전송하는 과정 뿐만 아니라 얽힘 분배 과정에서도 양자 채널에 의한 오류는 언제나 발생하며, 심지어 양자 정보가 저장되어 있는 과정에서도 외부 환경과 반응하여 오류가 발생할 수 있다. 이러한 얽힘 분배 과정의 오류는 해당 얽힘 쌍을 이용한 양자 순간이동을 통해 임의의 큐비트를 전송하고자 할 때, 정보 전송의 오류로 이어질 수 있기 때문에 얽힘 정제 (entanglement purification) 및 얽힘 오류 정정 과정을 통해 얽힘 쌍의 신뢰도 (fidelity)를 높이는 것이 중요하다.As shown in FIG. 26, errors due to quantum channels always occur not only in the process of transmitting arbitrary qubits but also in the process of entanglement distribution, and even in the process of storing quantum information, errors may occur in response to the external environment. Errors in the entanglement distribution process can lead to errors in information transmission when an arbitrary qubit is to be transmitted through quantum teleportation using the corresponding entanglement pair. It is important to increase the fidelity of the pair.
종래의 얽힘 오류 정정 과정은 미지의 정보에 대한 양자 오류 정정 기법을 그대로 차용하는 방식으로 진행되었다. 도 32은 도 29의 3-큐비트 반복 부호를 기반으로 얽힘 오류를 정정하는 과정을 보여준다. 도면의 푸른 점은 메모리 큐비트를, 회색 점은 보조 큐비트를, 연결된 회색 점은 정제된 얽힘 쌍을 나타낸다. 앨리스와 밥은 각각 3개의 메모리 큐비트와 3개의 보조 큐비트를 준비한다 (단계 1). 앨리스와 밥 측의 메모리 큐비트는 각각 내결함적으로 부호화된 상태
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으로 초기화된다 (단계 2). 앨리스와 밥 양측의 보조 큐비트 간에 정제된 물리적 얽힘 쌍을 생성한다 (단계 3). 앨리스와 밥의 각 메모리 큐비트는 짝을 이루어 정제된 얽힘 쌍을 이용한 순간이동 기반 CNOT 연산 (teleportation-based CNOT operation)이 수행되며, 그 결과로 도 29에서 소개한 비트 플립 오류 정정을 위한 부호화 된 얽힘 쌍이
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의 상태로 생성된다 (단계 4). The conventional entanglement error correction process proceeded in a way that borrows the quantum error correction technique for unknown information as it is. FIG. 32 shows a process of correcting an entanglement error based on the 3-qubit repetitive code of FIG. 29 . Blue dots in the diagram represent memory qubits, gray dots represent auxiliary qubits, and connected gray dots represent refined entangled pairs. Alice and Bob each prepare 3 memory qubits and 3 auxiliary qubits (step 1). The memory qubits on the Alice and Bob sides are each fault-tolerantly encoded.
Figure PCTKR2022015778-appb-img-000010
is initialized (step 2). Create a refined physical entanglement pair between auxiliary qubits on both sides of Alice and Bob (step 3). Each memory qubit of Alice and Bob is paired and a teleportation-based CNOT operation using the refined entanglement pair is performed. As a result, coded entanglement for bit flip error correction introduced in FIG. 29 pair
Figure PCTKR2022015778-appb-img-000011
is created in the state of (step 4).
이러한 과정을 응용하여 페이즈 플립 오류 정정을 위한 부호화 된 얽힘 쌍을 생성하고자 하는 경우 앨리스와 밥은
Figure PCTKR2022015778-appb-img-000012
상태에서 각자의 메모리 큐비트에 대하여 하다마드 연산을 취합으로써
Figure PCTKR2022015778-appb-img-000013
의 상태를 얻을 수 있다
Figure PCTKR2022015778-appb-img-000014
.If you want to generate a coded entanglement pair for phase flip error correction by applying this process, Alice and Bob
Figure PCTKR2022015778-appb-img-000012
by taking the Hadamard operation on each memory qubit in the state
Figure PCTKR2022015778-appb-img-000013
can get the status of
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.
이러한 종래의 부호화된 얽힘 쌍을 이용하면 3-큐비트 반복 부호와 동일하게 앨리스와 밥은 각각 자신이 가지고 있는 부호화된 큐비트에 대하여 1큐비트의 오류를 감지하고 정정할 수 있게 된다. 각각의 물리적 큐비트에 페이즈 플립 오류가 발생할 확률을 pe라 할 때, 부호화된 얽힘 쌍을 이용한 오류 정정 과정에서 앨리스와 밥 각자의 큐비트에 대한 억제된 오류 확률 (suppressed error probability) Pe A 및 Pe B는 다음과 같이 구할 수 있다.Using such a conventional coded entanglement pair, Alice and Bob can each detect and correct a 1-qubit error in their own coded qubits, just like the 3-qubit repetitive code. When the probability of a phase flip error occurring in each physical qubit is p e , the suppressed error probability P e A and P e B can be obtained as follows.
Figure PCTKR2022015778-appb-img-000015
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이때, 앨리스와 밥이 나누어 가진 얽힘 상태에 대해서는 앨리스 또는 밥 중 어느 한쪽의 큐비트만 오류 정정에 실패하여 페이즈 플립이 남아 있는 경우를 오류로 생각할 수 있는데, 이는 앨리스와 밥의 큐비트가 모두 페이즈 플립 된 경우는 얽힘 상태 관점에서는 본래의 얽힘 상태와 동일한 상태가 되기 때문이다. 따라서 종래 기법의 억제된 얽힘 오류율 (suppressed entanglement error probability)은 다음과 같이 구할 수 있다.At this time, for the entangled state shared by Alice and Bob, the case where only one of the qubits of Alice or Bob fails to correct the error and the phase flip remains can be considered as an error. This is because the flipped case is the same as the original entangled state from the point of view of the entangled state. Therefore, the suppressed entanglement error probability of the conventional technique can be obtained as follows.
Figure PCTKR2022015778-appb-img-000016
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도 33는 본 개시에 적용 가능한 시스템에서 3-큐비트 반복 부호 기반의 얽힘 오류 정정 과정의 억제된 얽힘 오류율의 일례를 도시한 도면이다.33 is a diagram showing an example of a suppressed entanglement error rate of a 3-qubit iterative code-based entanglement error correction process in a system applicable to the present disclosure.
도 33는 상기 수식을 기반으로 부호화가 적용되지 않은 경우 (no encoding)와 대비하여 종래의 얽힘 오류 정정 과정의 억제된 얽힘 오류율을 도식화 한 것이다. 3-큐비트 반복 부호의 유효 동작 영역인 0≤p_e≤0.5 영역에서 얽힘 오류 정정 과정 역시 얽힘 오류 억합 효과를 보임을 알 수 있다. 33 is a schematic diagram of the suppressed entanglement error rate of the conventional entanglement error correction process in contrast to the case where encoding is not applied (no encoding) based on the above equation. It can be seen that the entanglement error correction process also shows the entanglement error suppression effect in the 0≤p_e≤0.5 region, which is the effective operating region of the 3-qubit repetitive code.
종래의 얽힘 오류 정정 과정은 부호화가 적용되지 않은 경우와 대비하여 어느 정도의 얽힘 오류 억합 효과를 얻을 수 있음을 확인하였지만, 이것은 얽힘 상태가 아닌 임의의 양자 상태에 대한 부호화 기법을 그대로 차용한 것이기 때문에 얽힘 상태에 대한 오류 정정에 충분히 효율적인 과정인지에 대해서는 좀 더 면밀히 검토해 볼 필요가 있다. 앞서 언급했던 바와 같이 얽힘 분배 과정은 양자 순간 이동에서 정보 전송에 앞서 정보 전송에 사용될 얽힘 쌍을 나누어 갖는 자원 할당 과정이며, 이때 나누어 가질 얽힘 상태는 앨리스와 밥 사이에 사전에 약속되어 있기 때문에 미지의 정보 (unknown information)가 아니라 알려진 정보 (known information)로서 처리되어야 한다. 또한, 미지의 양자 상태에 대한 오류 정정 과정에서는 각각의 큐비트 자체를 정보로 간주하고 오류 정정을 수행하지만, 얽힘 상태에 대한 오류 정정 과정에서는 각 큐비트의 상태가 아닌 두 큐비트 간의 상관관계가 정보로서 처리되어야 한다는 점에서 차이점을 갖는다. It was confirmed that the conventional entanglement error correction process can achieve some degree of entanglement error suppression effect compared to the case where no encoding is applied, but this is because the encoding technique for an arbitrary quantum state other than the entanglement state is borrowed as it is. It is necessary to examine more closely whether this process is sufficiently efficient for error correction for entangled states. As mentioned above, the entanglement distribution process is a resource allocation process in which entanglement pairs to be used for information transmission are divided prior to information transmission in quantum teleportation. It should be treated as known information, not unknown information. In addition, in the error correction process for an unknown quantum state, each qubit itself is regarded as information and error correction is performed, but in the error correction process for an entangled state, the correlation between two qubits rather than the state of each qubit It differs in that it must be processed as information.
따라서 임의의 양자 상태에 대한 오류 정정 부호를 얽힘 오류 정정에 그대로 차용하는 경우 알려져 있는 정보가 충분히 활용되지 않는 다는 점과 각각의 큐비트에 독립적으로 오류 정정을 수행함으로써 불필요한 자원이 소모된다는 점에서 비효율적인 문제를 갖게 되며, 이러한 이슈를 고려하여 얽힘 오류 정정에 보다 적합한 파울리 X, Y, Z 채널에 대한 오류 정정 기법이 개발될 필요가 있다.Therefore, when the error correction code for an arbitrary quantum state is borrowed as it is for entanglement error correction, it is inefficient in that known information is not sufficiently utilized and unnecessary resources are consumed by performing error correction independently for each qubit. In consideration of this issue, it is necessary to develop an error correction technique for Pauli X, Y, and Z channels that is more suitable for entanglement error correction.
본 개시의 다양한 실시 예들의 구성Configuration of various embodiments of the present disclosure
본 개시는 파울리 Z 채널에 의해 발생하는 페이즈 플립 오류에 대하여 얽힘 오류 정정을 수행하는 기법을 제안한다. 본 개시의 제안은 얽힘 상태에 있는 각 큐비트의 개별적인 위상 상태가 아니라 두 큐비트의 위상 상태의 상관관계를 정보로 인식하며, 얽힘 분배 과정에서 이미 알려져 있는 얽힘 상태 정보를 충분히 활용하여 얽힘 오류 정정에 소모되는 자원을 최소화하고 효과적인 오류 억제 효과를 달성하기 위한 것이다. 얽힘 쌍을 구성하는 두 큐비트의 위상 상태의 상관관계를 이용하여 패리티를 생성하고 패리티 값에 따라서 오류 여부를 판단하여 오류 정정을 수행하는 방법 및 장치를 제안한다.The present disclosure proposes a technique for performing entanglement error correction on a phase flip error caused by a Pauli Z channel. The proposal of the present disclosure recognizes the correlation between the phase states of two qubits as information rather than the individual phase states of each qubit in the entanglement state, and corrects entanglement errors by fully utilizing the entanglement state information already known in the entanglement distribution process. It is to minimize the resources consumed in and achieve an effective error suppression effect. We propose a method and apparatus for performing error correction by generating parity using the correlation of phase states of two qubits constituting an entangled pair and determining an error according to the parity value.
본 개시의 실시 예에서 얽힘 분배는 앨리스와 밥으로 명칭되는 원격의 두 노드 사이에 수행될 수 있다. 얽힘 분배 과정을 통해 앨리스(Alice)와 밥(Bob)이 나누어 갖고자 하는 얽힘 쌍의 이상적인 상태 |ΦAB ideal〉는 |Φ+〉=(|00〉+|11〉)/√2 일 수 있다. 앨리스와 밥은 얽힘 분배를 위해 얽힘 상태 저장을 위한 메모리 큐비트 및 원격의 메모리 큐비트 간에 순간이동 기반 CNOT 연산을 수행하기 위한 정제된 물리적 얽힘 쌍을 사용할 수 있다. 앨리스와 밥 사이의 얽힘 분배 과정에서 얽힘 상태는 외부 환경과의 반응으로 인해 페이즈 플립 오류가 발생할 수 있다. 이때 각각의 물리적인 큐비트에 페이즈 플립 오류가 발생할 확률을 pe라 할 수 있다.In an embodiment of the present disclosure, entanglement distribution may be performed between two remote nodes named Alice and Bob. Through the entanglement distribution process, the ideal state |Φ AB ideal 〉 of the entangled pair that Alice and Bob want to share can be |Φ + 〉= (|00〉+|11〉)/√2 . Alice and Bob can use refined physical entanglement pairs to perform teleportation-based CNOT operations between memory qubits for entanglement state storage and remote memory qubits for entanglement distribution. In the process of entanglement distribution between Alice and Bob, a phase flip error may occur due to the reaction of the entangled state with the external environment. At this time, the probability that a phase flip error occurs in each physical qubit can be referred to as p e .
도 34는 본 개시에 적용 가능한 시스템에서 얽힘 분배 과정의 페이즈 플립 오류 정정 프로토콜의 일례를 도시한 도면이다.34 is a diagram illustrating an example of a phase flip error correction protocol of an entanglement distribution process in a system applicable to the present disclosure.
(1) 앨리스는 1개의 메모리 큐비트와 3개의 보조 큐비트, 밥은 3개의 메모리 큐비트와 3개의 보조 큐비트를 준비한다 (단계 1). (1) Alice prepares 1 memory qubit and 3 auxiliary qubits, and Bob prepares 3 memory qubits and 3 auxiliary qubits (step 1).
(1-1) 밥의 메모리 큐비트 중 첫 번째 큐비트 B는 앨리스의 메모리 큐비트 A와 짝을 이루어 얽힘 상태의 저장에 사용되고, 두 번째 큐비트 P1과 세 번째 큐비트 P2는 각각 첫 번째 패리티 비트와 두 번째 패리티 비트를 저장하는데에 사용된다. (1-1) Among Bob's memory qubits, the first qubit B is paired with Alice's memory qubit A and used to store the entangled state, and the second qubit P 1 and the third qubit P 2 are respectively the first It is used to store the first parity bit and the second parity bit.
(2) 앨리스의 메모리 큐비트 A는 |+〉=(|0〉+|1〉)/√2로 초기화 하고, 밥의 메모리 큐비트 B, P1, P2 는 각각 |0〉으로 초기화하며, 앨리스와 밥의 보조 큐비트는 서로 짝을 이루어 세 쌍의 정제된 물리적 얽힘 쌍을 형성한다 (단계 2).(2) Alice's memory qubit A is initialized to |+〉=(|0〉+|1〉)/√2, and Bob's memory qubits B, P 1 , and P 2 are initialized to |0〉, respectively. , Alice and Bob's auxiliary qubits pair up to form three pairs of refined physical entanglements (step 2).
(3) 앨리스의 메모리 큐비트 A와 밥의 첫 번째 메모리 큐비트 B에는 첫 번째 정제된 얽힘 쌍을 소진하는 순간이동 기반 CNOT 연산을 수행되고 그 결과 두 메모리 큐비트 간의 얽힘이 형성된다. 밥의 두 번째 메모리 큐비트 P1는 큐비트 A의 위상 정보 Ap와의 순간이동 기반 CNOT 연산 및 큐비트 B의 위상 정보와 Bp의 CNOT 연산이 순차적으로 적용 되면서 첫 번째 패리티 값이 산출 되어 저장된다 (단계 3). (3) A teleportation-based CNOT operation is performed on Alice's memory qubit A and Bob's first memory qubit B, which exhausts the first refined entanglement pair, resulting in entanglement between the two memory qubits. Bob's second memory qubit P 1 calculates and stores the first parity value as the teleportation-based CNOT operation with qubit A's phase information A p and the CNOT operation of qubit B's phase information and B p are sequentially applied. (step 3).
(3-1) 이 때, Ap 및 Bp는 큐비트 A 및 큐비트 B에 하다마드 연산을 취하여 얻을 수 있고, 각 큐비트에 대하여 |0〉과 |1〉사이의 상대적인 위상차가 0 (즉, |0〉+|1〉)이면 |0〉, 상대적인 위상차가 π (즉, |0〉- |1〉)이면 |1〉로 위상 정보가 추출된다.(3-1) At this time, A p and B p can be obtained by taking the Hadamard operation on qubit A and qubit B, and the relative phase difference between |0〉 and |1〉 for each qubit is 0 ( That is, if |0>+|1>), phase information is extracted as |0>, and if the relative phase difference is π (that is, |0>- |1>), phase information is extracted as |1>.
(3-2) 이 때, P1=0이라면 A와 B의 위상 정보 Ap 및 Bp가 완벽하게 상관된 (correlated) 경우로 생각할 수 있고, 이 경우에는 두 번째 패리티 검사 (단계 4) 및 오류 정정 (단계 5)을 수행하지 않고 프로토콜을 종료한다. (3-2) At this time, if P 1 =0, it can be considered as a case in which the phase information A p and B p of A and B are perfectly correlated. In this case, the second parity check (step 4) and End the protocol without performing error correction (step 5).
(4) 단계 3의 결과 P1=1로 나타났다면 A와 B의 위상 정보 Ap 및 Bp가 완벽하게 반상관된 (anti-correlated) 경우로 판단하고 첫 번째 패리티 검사와 동일한 방식으로 두 번째 패리티 검사를 수행하여 P2를 얻는다 (단계 4).(4) If P 1 =1 as a result of step 3, it is determined that the phase information A p and B p of A and B are perfectly anti-correlated, and the second parity check is performed in the same way as the first parity check. A parity check is performed to obtain P 2 (step 4).
(4-1) 두 번째 패리티 검사 결과 P2=0으로 나타났다면 A와 B 사이의 얽힘 상태에는 페이즈 플립 오류가 없는 것으로 판단하고 프로토콜을 종료한다.(4-1) If P 2 =0 is found as a result of the second parity check, it is determined that there is no phase flip error in the entangled state between A and B, and the protocol is terminated.
(5) P2=1으로 나타났다면 큐비트 B에 파울리 Z 연산을 취하여 페이즈 플립 시킴으로써 얽힘 상태를 정정하고 프로토콜을 종료한다 (단계 5).(5) If P 2 =1 appears, the entangled state is corrected by taking the Pauli Z operation on qubit B and phase flipping it, and the protocol is terminated (step 5).
단계 3 내지 단계 5의 과정 중 하나에 의하여 프로토콜이 종료되면 밥은 고전 채널을 통하여 앨리스 측에 페이즈 플립 오류 정정을 포함한 얽힘 분배 과정이 종료되었음을 알리는 고전 정보를 전송할 수 있다.When the protocol is terminated by one of steps 3 to 5, Bob may transmit classical information indicating that the entanglement distribution process including phase flip error correction has been completed to Alice through the classical channel.
도 35는 본 개시에 적용 가능한 시스템에서 얽힘 분배 과정의 페이즈 플립 오류 정정 회로의 일례를 도시한 도면이다.35 is a diagram showing an example of a phase flip error correction circuit in an entanglement distribution process in a system applicable to the present disclosure.
도 35는 본 개시에서 제안하는 페이즈 플립 오류에 대한 얽힘 오류 정정을 위한 양자 회로 구성의 예이다. 도면에 표시되어 있는 각 단계는 도 34의 각 단계와 동일하다. 단계 2에서 각 큐비트는 |0〉으로 초기화 되고, 큐비트 A는 추가적으로 하다마드 연산이 수행되어 |+〉 상태로 초기화 된다. 단계 3에서 빨간 선으로 그려진 첫 번째 CNOT 게이트는 정제된 얽힘 쌍을 소진하는 순간이동 기반의 CNOT 연산을 나타내며, 이를 통해 큐비트 A와 B 사이에 얽힘이 형성된다. 35 is an example of a quantum circuit configuration for entanglement error correction for a phase flip error proposed in the present disclosure. Each step indicated in the drawing is the same as each step in FIG. 34 . In step 2, each qubit is initialized to |0〉, and qubit A is initialized to |+〉 state by additional Hadamard operation. The first CNOT gate, drawn as a red line in step 3, represents a teleportation-based CNOT operation that exhausts the refined entanglement pair, through which entanglement is formed between qubits A and B.
단계 3의 두 번째, 세 번째 CNOT 게이트는 내결함적으로 얽힘이 형성된 큐비트 A와 큐비트 B의 위상 정보에 대한 상관관계를 이용하여 첫 번째 패리티 값을 큐비트 P1에 산출하는 과정을 나타낸다. 큐비트 A와 큐비트 B의 위상 정보 추출을 위해 P1와의 CNOT 연산 전에 각 큐비트에 하다마드 연산이 취해진 것을 알 수 있고, CNOT 연산 후에는 각 큐비트를 본래의 상태로 되돌리기 위한 하다마드 연산이 다시 한 번 취해진다. 도 34의 실시 예에서 큐비트 P1 및 P2는 밥 측에 위치에 있기 때문에, 큐비트 B, P1 또는 P2와 큐비트 A간의 CNOT 연산은 정제된 얽힘 자원을 소모하는 순간이동 기반의 CNOT 연산으로 수행되어야 한다. 두 개의 CNOT 연산의 결과로 P1에는 큐비트 A와 B의 위상 정보가 둘다 |0〉이거나 둘다 |1〉인 경우에 대하여 패리티 값으로 0이 저장되며, 큐비트 A의 위상 정보와 B의 위상 정보 둘 중 하나에 페이즈 플립 오류가 발생하여 하나는 |0〉, 다른 하나는 |1〉로 서로 다른 값을 갖는 경우에 대하여 패리티 값으로 1이 저장된다. 만일 큐비트 A와 B 모두에 페이즈 플립 오류가 발생했다면 얽힘 상태는 (|00〉- (-|11〉))/√2이 되어 본래의 상태 |Φ+〉=(|00〉+ |11〉)/√2와 다시 동일해 지기 때문에 얽힘 관점에서는 오류의 경우에 포함되지 않고, 이 경우에 대한 패리티 값 역시 0으로 산출되는 것을 알 수 있다.The second and third CNOT gates in step 3 show the process of calculating the first parity value for qubit P 1 by using the correlation of the phase information of qubit A and qubit B, which are fault-tolerantly entangled. . It can be seen that the Hadamard operation was performed on each qubit before the CNOT operation with P 1 to extract the phase information of qubit A and qubit B, and the Hadamard operation to return each qubit to its original state after the CNOT operation is taken once again. In the embodiment of FIG. 34, since qubits P 1 and P 2 are located on the Bob side, the CNOT operation between qubit B, P 1 or P 2 and qubit A is a teleportation-based teleportation-based operation that consumes refined entanglement resources. It must be performed with CNOT operation. As a result of the two CNOT operations, P 1 stores 0 as a parity value for the case where the phase information of qubits A and B are both |0〉 or both |1〉, and the phase information of qubit A and the phase of B In the case where a phase flip error occurs in one of the two pieces of information and one of them has |0> and the other has different values of |1>, 1 is stored as a parity value. If phase-flip errors occur in both qubits A and B, the entangled state becomes (|00〉-(-|11〉))/√2, resulting in the original state |Φ + 〉=(|00〉+ |11〉 )/√2 again, it is not included in the error case from the entanglement point of view, and it can be seen that the parity value for this case is also calculated as 0.
단계 3에서 P1에 대한 측정 결과가 고전 레지스터 (classical register)에 저장되는 과정이 포함되어 있는 것을 알 수 있는데, 이는 단계 3의 결과에 따라 단계 4에 해당하는 두 번째 패리티 검사 과정을 조건부로 수행하여 단계 4에서 소모되는 정제된 얽힘 쌍 자원을 절약하기 위한 것이다. 단계 4를 구성하는 두 개의 CNOT 게이트가 고전 레지스터에 연결되어 있는 것은 단계 4의 과정이 단계 3에서 측정한 P1 값의 결과에 따라 조건부로 수행됨을 나타낸 것이다. 만일 자원 절약을 필요로 하지 않는 상황에서는 단계 3의 P1 측정 과정을 생략하고 단계 4를 구성하는 두 개의 조건부 CNOT 게이트를 각각 큐비트 A와 P1, 큐비트 B와 P1을 컨트롤 큐비트로 하는 두 개의 토폴리 게이트 (Toffoli gate)로 치환하여 구성할 수도 있다. 단계 4에서 두 번째 패리티 값이 산출되는 과정 역시 단계 3에서와 마찬가지로 큐비트 A와 B의 위상 정보를 각각 컨트롤 큐비트 (control bit)로 큐비트 P2를 타겟 큐비트로 하는 CNOT 연산을 순차적으로 취하게 된다. It can be seen that in step 3, the process of storing the measurement result for P 1 in a classical register is included, which conditionally performs the second parity check process corresponding to step 4 depending on the result of step 3. This is to save refined entangled pair resources consumed in step 4. The fact that the two CNOT gates constituting step 4 are connected to classical resistors indicates that the process of step 4 is conditional on the result of the P 1 value measured in step 3. If resource saving is not required, the P 1 measurement process in step 3 is omitted, and the two conditional CNOT gates constituting step 4 are qubits A and P 1 and qubits B and P 1 as control qubits, respectively. It can also be configured by substituting two Toffoli gates. The process of calculating the second parity value in step 4, as in step 3, also sequentially performs the CNOT operation using the phase information of qubits A and B as control qubits and qubit P 2 as the target qubit. will do
단계 5에서는 단계 4에서 산출한 두 번째 패리티 값이 저장되어 있는 큐비트 P2를 컨트롤 비트로 하고 큐비트 B를 타겟 비트로 하는 CNOT 연산을 통해 페이즈 플립 오류를 정정하게 된다. 이 때에도 패리티 산출 과정과 마찬가지로 CNOT 연산의 전과 후에 큐비트 B에 하다마드 연산이 취해지는 것을 알 수 있는데, 두 개의 하다마드 연산과 CNOT 연산은 큐비트 P2를 컨트롤 비트로 하고 큐비트 B를 타겟 비트로 하는 조건부 파울리 Z (controlled Z)연산과 등가임을 알 수 있다. 두 번째 패리티 값은 첫 번째 패리티 값이 1로 산출 된 경우에만 수행되기 때문에 큐비트 P2가 1로 나타나는 경우는 큐비트 P1과 큐비트 P2가 모두 1인 경우와 같고, 이는 결과적으로 두 개의 패리티 검사 과정에서 모두 오류가 있는 것으로 확인된 경우에만 최종적으로 오류가 있다고 판단하고 오류 정정을 수행하도록 하여 오류 정정 과정의 신뢰도를 높이기 위한 것이다. 앞서 패리티 검사 과정에서 언급했던 바와 같이 패리티 값이 1로 산출되었다는 것은 큐비트 A와 B 중 어느 하나에만 페이즈 플립 오류가 발생하여 얽힘 상태가 |Φ+〉=(|00〉+ |11〉)/√2 상태에서 |Φ-〉=(|00〉- |11〉)/√2 상태로 왜곡된 것을 의미하는데, 이를 보정하여 |Φ+〉 상태로 되돌리기 위해서는 두 큐비트 중 어느 하나를 다시 페이즈 플립 시켜주는 것으로 충분하다. 이때, 정제된 얽힘 자원의 절약을 위하여 패리티 정보가 저장되어 있는 메모리 큐비트 P1, P2와 같은 위치에 저장된 큐비트 B에 오류 정정을 수행하도록 할 수 있다. In step 5, the phase flip error is corrected through a CNOT operation with qubit P 2 storing the second parity value calculated in step 4 as a control bit and qubit B as a target bit. At this time, as in the parity calculation process, it can be seen that the Hadamard operation is performed on qubit B before and after the CNOT operation. It can be seen that it is equivalent to the conditional Pauli Z (controlled Z) operation of Since the second parity value is performed only when the first parity value is calculated as 1, the case where qubit P 2 appears as 1 is the same as the case where both qubit P 1 and qubit P 2 are 1, which consequently results in both This is to increase the reliability of the error correction process by finally determining that there is an error and performing error correction only when all errors are confirmed in the parity checking process. As mentioned in the parity check process, the fact that the parity value is 1 means that only one of the qubits A and B causes a phase flip error, resulting in an entangled state of |Φ + 〉=(|00〉+ |11〉)/ It means that it is distorted from the √2 state to the |Φ - 〉=(|00〉- | 11 〉)/√2 state. It's enough to do it. In this case, in order to save refined entanglement resources, error correction may be performed on qubit B stored in the same location as memory qubits P 1 and P 2 in which parity information is stored.
도 36은 본 개시에 적용 가능한 시스템에서 도 35의 회로에 대하여 등가 회로를 기반으로 사용되는 게이트 수를 최소화 한 결과를 도시한 도면이다.FIG. 36 is a diagram showing a result of minimizing the number of gates used based on an equivalent circuit for the circuit of FIG. 35 in a system applicable to the present disclosure.
이 때 사용된 등가 회로는 도 36의 우측에 표시하였고, 그 결과 도 35보다 게이트 연산이 6회 감소한 간소화된 형태의 오류 정정 회로가 구현 가능함을 알 수 있다.The equivalent circuit used at this time is shown on the right side of FIG. 36, and as a result, it can be seen that a simplified error correction circuit with 6 times fewer gate operations than in FIG. 35 can be implemented.
각각의 물리적 큐비트에 페이즈 플립 오류가 발생할 확률을 pe라 할 때, 얽힘 상태에 오류가 발생할 확률 pe'은 큐비트 A와 B 중 어느 하나에만 페이즈 플립 오류가 발생할 확률과 같으므로 다음과 같이 구할 수 있다.When p e is the probability of a phase flip error occurring in each physical qubit, the probability p e 'of an error in the entangled state is equal to the probability that a phase flip error occurs in only one of qubits A and B. can be obtained together.
Figure PCTKR2022015778-appb-img-000017
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이 때, 제안하는 오류 정정 기법에서 오류 정정에 실패하는 경우는 오류가 발생하지 않았으나 잘못된 오류 정정을 수행한 경우와 오류가 발생하였으나 제대로 감지하지 못한 경우 두 가지로 나누어 생각할 수 있다. 오류가 발생하지 않았으나 잘못된 오류 정정을 수행한 경우의 확률은 두 번의 패리티 검사에서 모두 오류가 발생한 경우이기 때문에 (1-pe')pe 2이 된다. 오류가 발생하였으나 제대로 감지하지 못한 경우는 첫 번째 패리티 검사에서 감지에 실패한 경우와 두 번째 패리티 검사에서 감지에 실패한 경우 두 가지가 있다. 실제로 얽힘 상태에는 오류가 발생 하였으나 첫 번째 패리티 검사에서 오류가 없는 것으로 잘못 판단을 내린 경우 두 번째 패리티 검사를 수행하지 않기 때문에 (수행을 하더라도 최종 판단에 영향이 없기 때문에) 이 때의 확률은 pe'pe로 구할 수 있다. 실제로 얽힘 상태에는 오류가 발생 하였고 첫 번째 패리티 검사에서 오류가 있음을 제대로 감지 하였으나 두 번째 패리티 검사에서 오류가 없는 것으로 잘못 판단을 내린 경우에도 최종 판단은 오류가 없는 것으로 결정되고 이 경우의 확률은 pe'(1-pe)pe가 된다. 따라서 이를 정리하면 제안하는 오류 정정 기법의 억제된 얽힘 오류율은 다음과 같이 구할 수 있다.At this time, the case of error correction failure in the proposed error correction technique can be divided into two types: a case where an error does not occur but incorrect error correction is performed, and a case where an error occurs but is not properly detected. The probability of performing erroneous error correction even though no error occurs is (1-p e ')p e 2 because errors occur in both parity checks. There are two cases where an error occurs but is not properly detected: when detection fails in the first parity check and when detection fails in the second parity check. In fact, if an error occurs in the entangled state, but the first parity check incorrectly determines that there is no error, the second parity check is not performed (because even if it is performed, it does not affect the final decision), the probability at this time is p e It can be obtained with 'p e . In fact, even if an error occurred in the entangled state and the first parity check properly detected the error, but the second parity check incorrectly determined that there was no error, the final decision was determined to be no error, and the probability in this case was p e '(1-p e ) becomes p e . Therefore, in summary, the suppressed entanglement error rate of the proposed error correction technique can be obtained as follows.
Figure PCTKR2022015778-appb-img-000018
Figure PCTKR2022015778-appb-img-000018
또한 제안하는 기법에서는 단계 4에 해당하는 두 번째 패리티 검사 단계를 첫 번째 패리티 검사 결과에 따라 조건부로 수행하기 때문에 종래 기법 대비 정제된 얽힘 쌍 자원을 절약하는 효과도 얻게 되는데 제안 하는 오류 정정 기법에서 평균적으로 소모되는 정제된 얽힘 쌍 자원의 개수를 구해보면 다음과 같다.In addition, since the proposed technique conditionally performs the second parity check step corresponding to step 4 according to the result of the first parity check, it has the effect of saving refined entangled pair resources compared to the conventional technique. The number of refined entangled pair resources consumed by is obtained as follows.
Figure PCTKR2022015778-appb-img-000019
Figure PCTKR2022015778-appb-img-000019
도 37는 본 개시에 적용 가능한 시스템에서 본 개시의 실시 예에 따른 기법과 종래 기법의 억제된 얽힘 오류율 분석 결과의 일례를 도시한 도면이다.37 is a diagram showing an example of a result of analysis of a suppressed entanglement error rate of a technique according to an embodiment of the present disclosure and a conventional technique in a system applicable to the present disclosure.
도 38는 본 개시에 적용 가능한 시스템에서 본 개시의 실시 예에 따른 기법과 종래 기법이 소모하는 정제된 얽힘 쌍의 평균 개수 분석 결과의 일례를 도시한 도면이다.38 is a diagram showing an example of an analysis result of the average number of refined entanglement pairs consumed by a technique according to an embodiment of the present disclosure and a conventional technique in a system applicable to the present disclosure.
도 37과 도 38은 각각 제안하는 기법과 종래 기법의 억제된 얽힘 오류율 및 제안하는 기법과 종래 기법이 소모하는 정제된 얽힘 쌍의 평균 개수에 대한 분석 결과를 그래프로 나타낸 것이다. 종래 기법은 도 33에 나타낸 3-큐비트 반복 부호 기반의 오류 정정 기법에 해당한다. 도 37을 통해 제안하는 기법은 0≤pe≤0.5의 영역에서 종래 기법보다 뛰어난 오류 억제 효과를 보임을 알 수 있고, 도 38에서는 제안하는 기법의 정제된 얽힘 쌍 자원 절약 효과를 확인할 수 있다. 뿐만 아니라 도 32과 도 34를 비교해 보면 종래 기법은 앨리스와 밥 양측이 총 6개의 메모리 큐비트를 사용하지만, 제안 기법은 총 4개의 메모리 큐비트가 사용된다는 것을 알 수 있다. 따라서 제안하는 기법은 정제된 얽힘 쌍 및 메모리 큐비트 측면에서 종래 기법 보다 더 적은 자원을 소모함에도 더 뛰어난 오류 억제 효과를 보인다는 것을 알 수 있다.37 and 38 are graphs showing analysis results for the suppressed entanglement error rate of the proposed technique and the conventional technique and the average number of refined entanglement pairs consumed by the proposed technique and the conventional technique, respectively. The conventional technique corresponds to the error correction technique based on the 3-qubit repeating code shown in FIG. 33 . It can be seen from FIG. 37 that the proposed technique shows an error suppression effect that is superior to that of the conventional technique in the region of 0≤pe≤0.5 , and in FIG. In addition, comparing FIG. 32 and FIG. 34, it can be seen that the conventional technique uses a total of 6 memory qubits for both Alice and Bob, but the proposed technique uses a total of 4 memory qubits. Therefore, it can be seen that the proposed technique shows a better error suppression effect even though it consumes less resources than the conventional technique in terms of refined entangled pairs and memory qubits.
도 39는 본 개시에 적용 가능한 시스템에서 IBM 양자 시뮬레이터를 이용한 제안기법의 시뮬레이션 환경 구성의 일례를 도시한 도면이다.39 is a diagram showing an example of a simulation environment configuration of a proposed method using an IBM quantum simulator in a system applicable to the present disclosure.
도 39는 IBM에서 제공하는 양자 시뮬레이터를 사용하여 제안하는 얽힘 오류 정정 기법의 시뮬레이션 환경을 구성한 것이다. U 게이트를 이용하여 1일 확률이 pe인 양자 상태 E를 생성하고, 각각의 큐비트에 대하여 E의 측정 결과가 1일 때 파울리 Z 연산을 취함으로써 페이즈 플립 오류를 생성한다. 여기서 사용된 U 게이트의 동작은 다음과 같으며, pe=sin2(θ/2)를 만족하는 θ값 입력함으로써 pe를 원하는 값으로 설정할 수 있다.39 is a simulation environment of the proposed entanglement error correction technique using a quantum simulator provided by IBM. A quantum state E having a probability of being 1 is generated using a U gate, and a phase flip error is generated by performing a Pauli Z operation when the measurement result of E is 1 for each qubit. The operation of the U gate used here is as follows, and p e can be set to a desired value by inputting a θ value that satisfies p e =sin 2 (θ/2).
Figure PCTKR2022015778-appb-img-000020
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도 40은 본 개시에 적용 가능한 시스템에서 본 개시의 실시 예에 따른 기법과 종래 기법의 억제된 얽힘 오류율 시뮬레이션 결과의 일례를 도시한 도면이다.40 is a diagram showing an example of simulation results of a suppressed entanglement error rate of a technique according to an embodiment of the present disclosure and a conventional technique in a system applicable to the present disclosure.
도 40은 제안하는 기법과 종래 기법의 억제된 얽힘 오류율에 대한 시뮬레이션 결과를 나타낸다. 도 37의 분석 결과와도 잘 일치하며, 시뮬레이션 결과에서 역시 제안하는 기법이 종래 기법보다 뛰어난 오류 억제 효과를 나타냄이 다시 한 번 검증되었다.40 shows simulation results of the suppressed entanglement error rate of the proposed technique and the conventional technique. It is well matched with the analysis result of FIG. 37, and it is verified once again from the simulation results that the proposed method exhibits an error suppression effect superior to that of the conventional method.
본 개시의 다양한 실시 예들의 기대 효과Expected effects of various embodiments of the present disclosure
본 개시는 파울리 Z 채널에 의해 발생하는 페이즈 플립 오류에 대하여 얽힘 오류 정정을 수행하는 기법을 제안하였다. 본 개시의 제안은 얽힘 상태에 있는 각 큐비트의 개별적인 상태가 아니라 두 큐비트의 상관관계를 정보로 인식하고, 얽힘 분배 과정에서 이미 알려져 있는 얽힘 상태 정보를 충분히 활용하여, 종래 기법 대비 정제된 얽힘 쌍 및 메모리 큐비트 측면에서 더 적은 자원을 소모하면서도 더 뛰어난 오류 억제 효과를 얻는다.The present disclosure proposes a technique for performing entanglement error correction on a phase flip error caused by a Pauli Z channel. The proposal of the present disclosure recognizes the correlation of two qubits as information rather than the individual state of each qubit in the entanglement state, and fully utilizes the entanglement state information already known in the entanglement distribution process, resulting in refined entanglement compared to the conventional technique. It consumes less resources in terms of pairs and memory qubits while achieving better error suppression.
도 41은 종래의 방식에서 반복 코드를 사용하여 인코딩된 얽힌 상태의 일례를 도시한 도면이다.41 is a diagram showing an example of an entangled state encoded using a repetition code in a conventional method.
도 41을 참조하면, 종래의 방식은, 각 큐비트의 개별적인 위상 상태를 정보로 간주한다. 또한, 얽힘 상태에서 이미 알려져 있는 두 큐비트 간의 상관관계 정보를 활용하지 않는다. 앨리스와 밥이 각각 자신의 큐비트에 대한 오류 정정을 수행하여 불필요한 자원을 소모한다.Referring to FIG. 41, the conventional approach considers the individual phase state of each qubit as information. In addition, it does not utilize correlation information between two qubits that is already known in the entangled state. Alice and Bob respectively perform error correction on their own qubits, consuming unnecessary resources.
도 42는 본 개시에 적용 가능한 시스템에서 얽힘 분포 오류 수정의 일례를 도시한 도면이다.42 is a diagram illustrating an example of entanglement distribution error correction in a system applicable to the present disclosure.
도 42를 참조하면, 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 방식은, 두 큐비트의 위상 상태의 상관 관계를 정보로 간주한다. 앨리스와 밥에게 알려진 정보인 상관관계 정보를 충분히 활용하여 효율적인 오류 억제(error suppression)를 달성할 수 있다. 각각의 큐비트에 대한 오류 정정이 아니라 얽힘 상태에 대한 오류 정정을 목표로 하여 불필요한 동작을 줄이고 소모 자원을 최소화 할 수 있다.Referring to FIG. 42 , a method according to various embodiments of the present disclosure regards a correlation between phase states of two qubits as information. Efficient error suppression can be achieved by sufficiently utilizing correlation information, which is information known to Alice and Bob. It is possible to reduce unnecessary operations and minimize resource consumption by aiming at error correction for entangled states rather than error correction for each qubit.
[제1 노드 claim 관련 설명][Description of first node claims]
이하 상술한 실시 예들을 제1 노드의 제2 노드에 대한 동작 측면에서 도 43을 참조하여 구체적으로 설명한다. 이하 설명되는 방법들은 설명의 편의를 위하여 구분된 것일 뿐, 상호 배척되지 않는 한 어느 한 방법의 일부 구성이 다른 방법의 일부 구성과 치환되거나, 상호 간에 결합되어 적용될 수 있음은 물론이다.Hereinafter, the above-described embodiments will be described in detail with reference to FIG. 43 in terms of operation of the second node of the first node. The methods described below are only classified for convenience of explanation, and it is of course possible that some components of one method may be substituted with some components of another method, or may be applied in combination with each other, unless mutually excluded.
도 43은 본 개시에 적용 가능한 시스템에서 제1 노드의 동작 과정의 일례들 도시한 도면이다.43 is a diagram illustrating examples of an operation process of a first node in a system applicable to the present disclosure.
본 개시의 다양한 실시 예들에 따르면, 통신 시스템에서 제1 노드에 의하여 수행되는 방법이 제공된다. 도 43의 실시 예에서 제1 노드는 Alice에 해당하고 제2 노드는 Bob에 해당할 수 있다. 경우에 따라서, 제1 노드는 Bob에 해당하고 제2 노드는 Alice에 해당할 수 있다.According to various embodiments of the present disclosure, a method performed by a first node in a communication system is provided. In the embodiment of FIG. 43 , the first node may correspond to Alice and the second node may correspond to Bob. In some cases, the first node may correspond to Bob and the second node may correspond to Alice.
S4301 단계에서, 제1 노드는 페이즈 플립 채널(phase flip channel)에 대하여 상기 제1 노드의 제1 큐비트(qubit)와 얽힘 상태(entanglement state)를 구성하는 제2 노드의 제2 큐비트 간 위상 상관 관계(phase correlation)를 식별한다.In step S4301, the first node determines the phase between the first qubit of the first node and the second qubit of the second node constituting an entanglement state with respect to the phase flip channel Identify phase correlations.
S4302 단계에서, 제1 상기 위상 상관 관계에 기반하여 제1 패리티 값(parity value)을 결정한다.In step S4302, a first parity value is determined based on the first phase correlation.
S4303 단계에서, 제1 노드는 상기 제1 패리티 값에 기반하여 페이즈 플립 오류(phase flip error)의 발생 여부를 결정한다.In step S4303, the first node determines whether a phase flip error occurs based on the first parity value.
S4304 단계에서, 제1 노드는 상기 제1 패리티 값에 기반하여 상기 페이즈 플립 오류의 발생이 결정된 경우, 상기 위상 상관 관계에 기반하여 제2 패리티 값을 결정한다.In step S4304, when the occurrence of the phase flip error is determined based on the first parity value, the first node determines a second parity value based on the phase correlation.
S4305 단계에서, 제1 노드는 상기 제2 패리티 값에 기반하여 상기 페이즈 플립 오류의 발생 여부를 결정한다.In step S4305, the first node determines whether the phase flip error has occurred based on the second parity value.
S4306 단계에서, 제1 노드는 상기 제1 패리티 값에 기반하여 상기 페이즈 플립 오류의 발생이 결정된 경우, 상기 제1 큐비트 또는 상기 제2 큐비트에 대한 페이즈 플립 연산(phase flip operation)에 의하여 오류 정정(error correction)을 수행한다.In step S4306, when the occurrence of the phase flip error is determined based on the first parity value, the first node performs an error by a phase flip operation on the first qubit or the second qubit. Perform error correction.
본 개시의 다양한 실시 예들에 따르면, 도 43의 실시 예는, 상기 제1 패리티 값에 기반하여 상기 페이즈 플립 오류가 발생하지 않았음이 결정되거나, 또는, 상기 제2 패리티 값에 기반하여 상기 페이즈 플립 오류가 발생하지 않았음이 결정되는 경우, 상기 페이즈 플립 오류가 발생하지 않았음에 기반하여 상기 페이즈 플립 연산을 수행하지 않는 단계를 더 포함할 수 있다.According to various embodiments of the present disclosure, in the embodiment of FIG. 43 , it is determined that the phase flip error has not occurred based on the first parity value, or the phase flip based on the second parity value. When it is determined that no error has occurred, the method may further include not performing the phase flip operation based on the fact that no phase flip error has occurred.
본 개시의 다양한 실시 예들에 따르면, 도 43의 실시 예는, 상기 위상 상관 관계에 기반하여 복수 개의 패리티 값들을 생성하는 단계; 상기 복수 개의 패리티 값들 중 과반 수 이상의 패리티 값들(a majority of parity values)이 상기 페이즈 플립 오류의 발생과 관련되는 경우, 상기 페이즈 플립 오류의 발생을 결정하는 단계; 상기 복수 개의 패리티 값들에 기반하여 상기 페이즈 플립 오류의 발생이 결정된 경우, 상기 제1 큐비트 또는 상기 제2 큐비트에 대한 페이즈 플립 연산에 의하여 오류 정정을 수행하는 단계를 더 포함할 수 있다.According to various embodiments of the present disclosure, the embodiment of FIG. 43 may include generating a plurality of parity values based on the phase correlation; determining occurrence of the phase flip error when a majority of parity values among the plurality of parity values are related to the occurrence of the phase flip error; The method may further include performing error correction by performing a phase flip operation on the first qubit or the second qubit when the generation of the phase flip error is determined based on the plurality of parity values.
본 개시의 다양한 실시 예들에 따르면, 도 43의 실시 예는, 상기 복수 개의 패리티 값들 중 절반의 패리티 값들이 상기 페이즈 플립 오류의 발생과 관련되는 경우, 상기 페이즈 플립 오류가 발생하지 않았음을 결정하는 단계; 상기 페이즈 플립 오류가 발생하지 않았음에 기반하여 상기 페이즈 플립 연산을 수행하지 않는 단계를 더 포함할 수 있다.According to various embodiments of the present disclosure, the embodiment of FIG. 43 determines that the phase flip error has not occurred when half of the parity values among the plurality of parity values are related to the occurrence of the phase flip error. step; The method may further include not performing the phase flip operation based on that the phase flip error does not occur.
본 개시의 다양한 실시 예들에 따르면, 상기 제1 패리티 값 및 상기 제2 패리티 값은, 상기 제1 큐비트와 상기 제2 큐비트의 상기 위상 상관 관계에 기반하여 ｜0〉 또는 ｜1〉 중 하나로 결정될 수 있다.According to various embodiments of the present disclosure, the first parity value and the second parity value are selected as either ｜0> or ｜1> based on the phase correlation between the first qubit and the second qubit. can be determined
본 개시의 다양한 실시 예들에 따르면, 상기 제1 패리티 값을 결정하는 단계는 상기 제1 큐비트의 위상 정보 및 상기 제2 큐비트의 위상 정보를 컨트롤 큐비트로 설정하고 제1 패리티 큐비트를 타겟 큐비트로 설정하는 CNOT(controlled not gate) 연산에 의하여 수행될 수 있다.According to various embodiments of the present disclosure, the determining of the first parity value may include setting the phase information of the first qubit and the phase information of the second qubit as a control qubit, and setting the first parity qubit to a target queue. It can be performed by a controlled not gate (CNOT) operation that sets bits.
본 개시의 다양한 실시 예들에 따르면, 상기 제2 패리티 값을 결정하는 단계는 상기 제1 큐비트의 위상 정보 및 상기 제2 큐비트의 위상 정보를 컨트롤 큐비트로 설정하고 제2 패리티 큐비트를 타겟 큐비트로 설정하는 CNOT 연산에 의하여 수행될 수 있다.According to various embodiments of the present disclosure, the determining of the second parity value may include setting the phase information of the first qubit and the phase information of the second qubit as a control qubit, and setting the second parity qubit to a target queue. It can be performed by the CNOT operation to set bits.
본 개시의 다양한 실시 예들에 따르면, 도 43의 실시 예는, 상기 제1 큐비트 또는 상기 제2 큐비트에 대한 페이즈 플립 연산(phase flip operation)에 의하여 오류 정정(error correction)을 수행하는 단계; 및 상기 제1 큐비트 또는 상기 제2 큐비트에 대하여 파울리 Z 연산(Pauli Z operation)을 통해 페이즈 플립을 수행하는 단계를 더 포함할 수 있다.According to various embodiments of the present disclosure, the embodiment of FIG. 43 may include performing error correction by a phase flip operation on the first qubit or the second qubit; and performing a phase flip on the first qubit or the second qubit through a Pauli Z operation.
본 개시의 다양한 실시 예들에 따르면 무선 통신 시스템에서 제1 노드이 제공된다. 제1 노드는 송수신기 및 적어도 하나의 프로세서를 포함하고, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 도 43에 따른 제1 노드의 동작 방법을 수행하도록 구성될 수 있다.According to various embodiments of the present disclosure, a first node is provided in a wireless communication system. The first node may include a transceiver and at least one processor, and the at least one processor may be configured to perform the operating method of the first node according to FIG. 43 .
본 개시의 다양한 실시 예들에 따르면, 무선 통신 시스템에서 제1 노드를 제어하는 장치가 제공된다. 상기 장치는 적어도 하나의 프로세서; 및 상기 적어도 하나의 프로세서들에 동작 가능하게 접속된 적어도 하나의 메모리를 포함한다. 상기 적어도 하나의 메모리들은, 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행되는 것에 기반하여, 도 43에 따른 제1 노드의 동작 방법을 수행하는 지시(instruction)들을 저장하도록 구성될 수 있다.According to various embodiments of the present disclosure, an apparatus for controlling a first node in a wireless communication system is provided. The device includes at least one processor; and at least one memory operably connected to the at least one processor. The at least one memory may be configured to store instructions for performing the operating method of the first node according to FIG. 43 based on execution by the at least one processor.
본 개시의 다양한 실시 예들에 따르면, 하나 이상의 명령어를 저장하는 하나 이상의 비일시적인(non-transitory) 컴퓨터 판독 가능 매체가 제공된다. 상기 하나 이상의 명령어는, 하나 이상의 프로세서에 의해 실행되는 것에 기반하여, 동작들을 수행하고, 상기 동작들은, 도 43에 따른 제1 노드의 동작 방법을 포함할 수 있다.According to various embodiments of the present disclosure, one or more non-transitory computer readable media storing one or more instructions are provided. The one or more commands, based on being executed by one or more processors, perform operations, and the operations may include the operating method of the first node according to FIG. 43 .
본 개시에 적용 가능한 통신 시스템Communication systems applicable to the present disclosure
도 44는 본 개시의 다양한 실시 예들에 적용되는 통신 시스템(1)을 예시한다.44 illustrates a communication system 1 applied to various embodiments of the present disclosure.
도 44를 참조하면, 본 개시의 다양한 실시 예들에 적용되는 통신 시스템(1)은 무선 기기, 기지국 및 네트워크를 포함한다. 여기서, 무선 기기는 무선 접속 기술(예, 5G NR(New RAT), LTE(Long Term Evolution))을 이용하여 통신을 수행하는 기기를 의미하며, 통신/무선/5G 기기로 지칭될 수 있다. 이로 제한되는 것은 아니지만, 무선 기기는 로봇(100a), 차량(100b-1, 100b-2), XR(eXtended Reality) 기기(100c), 휴대 기기(Hand-held device)(100d), 가전(100e), IoT(Internet of Thing) 기기(100f), AI기기/서버(400)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 차량은 무선 통신 기능이 구비된 차량, 자율 주행 차량, 차량간 통신을 수행할 수 있는 차량 등을 포함할 수 있다. 여기서, 차량은 UAV(Unmanned Aerial Vehicle)(예, 드론)를 포함할 수 있다. XR 기기는 AR(Augmented Reality)/VR(Virtual Reality)/MR(Mixed Reality) 기기를 포함하며, HMD(Head-Mounted Device), 차량에 구비된 HUD(Head-Up Display), 텔레비전, 스마트폰, 컴퓨터, 웨어러블 디바이스, 가전 기기, 디지털 사이니지(signage), 차량, 로봇 등의 형태로 구현될 수 있다. 휴대 기기는 스마트폰, 스마트패드, 웨어러블 기기(예, 스마트워치, 스마트글래스), 컴퓨터(예, 노트북 등) 등을 포함할 수 있다. 가전은 TV, 냉장고, 세탁기 등을 포함할 수 있다. IoT 기기는 센서, 스마트미터 등을 포함할 수 있다. 예를 들어, 기지국, 네트워크는 무선 기기로도 구현될 수 있으며, 특정 무선 기기(200a)는 다른 무선 기기에게 기지국/네트워크 노드로 동작할 수도 있다.Referring to FIG. 44 , a communication system 1 applied to various embodiments of the present disclosure includes a wireless device, a base station, and a network. Here, the wireless device means a device that performs communication using a radio access technology (eg, 5G New RAT (NR), Long Term Evolution (LTE)), and may be referred to as a communication/wireless/5G device. Although not limited thereto, wireless devices include robots 100a, vehicles 100b-1 and 100b-2, XR (eXtended Reality) devices 100c, hand-held devices 100d, and home appliances 100e. ), an Internet of Thing (IoT) device 100f, and an AI device/server 400. For example, the vehicle may include a vehicle equipped with a wireless communication function, an autonomous vehicle, a vehicle capable of performing inter-vehicle communication, and the like. Here, the vehicle may include an Unmanned Aerial Vehicle (UAV) (eg, a drone). XR devices include Augmented Reality (AR)/Virtual Reality (VR)/Mixed Reality (MR) devices, Head-Mounted Devices (HMDs), Head-Up Displays (HUDs) installed in vehicles, televisions, smartphones, It may be implemented in the form of a computer, wearable device, home appliance, digital signage, vehicle, robot, and the like. A portable device may include a smart phone, a smart pad, a wearable device (eg, a smart watch, a smart glass), a computer (eg, a laptop computer, etc.), and the like. Home appliances may include a TV, a refrigerator, a washing machine, and the like. IoT devices may include sensors, smart meters, and the like. For example, a base station and a network may also be implemented as a wireless device, and a specific wireless device 200a may operate as a base station/network node to other wireless devices.
무선 기기(100a~100f)는 기지국(200)을 통해 네트워크(300)와 연결될 수 있다. 무선 기기(100a~100f)에는 AI(Artificial Intelligence) 기술이 적용될 수 있으며, 무선 기기(100a~100f)는 네트워크(300)를 통해 AI 서버(400)와 연결될 수 있다. 네트워크(300)는 3G 네트워크, 4G(예, LTE) 네트워크 또는 5G(예, NR) 네트워크 등을 이용하여 구성될 수 있다. 무선 기기(100a~100f)는 기지국(200)/네트워크(300)를 통해 서로 통신할 수도 있지만, 기지국/네트워크를 통하지 않고 직접 통신(e.g. 사이드링크 통신(sidelink communication))할 수도 있다. 예를 들어, 차량들(100b-1, 100b-2)은 직접 통신(e.g. V2V(Vehicle to Vehicle)/V2X(Vehicle to everything) communication)을 할 수 있다. 또한, IoT 기기(예, 센서)는 다른 IoT 기기(예, 센서) 또는 다른 무선 기기(100a~100f)와 직접 통신을 할 수 있다.The wireless devices 100a to 100f may be connected to the network 300 through the base station 200 . AI (Artificial Intelligence) technology may be applied to the wireless devices 100a to 100f, and the wireless devices 100a to 100f may be connected to the AI server 400 through the network 300. The network 300 may be configured using a 3G network, a 4G (eg LTE) network, or a 5G (eg NR) network. The wireless devices 100a to 100f may communicate with each other through the base station 200/network 300, but may also communicate directly (eg, sidelink communication) without going through the base station/network. For example, the vehicles 100b-1 and 100b-2 may perform direct communication (eg, vehicle to vehicle (V2V)/vehicle to everything (V2X) communication). In addition, IoT devices (eg, sensors) may directly communicate with other IoT devices (eg, sensors) or other wireless devices 100a to 100f.
무선 기기(100a~100f)/기지국(200), 기지국(200)/기지국(200) 간에는 무선 통신/연결(150a, 150b, 150c)이 이뤄질 수 있다. 여기서, 무선 통신/연결은 상향/하향링크 통신(150a)과 사이드링크 통신(150b)(또는, D2D 통신), 기지국간 통신(150c)(e.g. relay, IAB(Integrated Access Backhaul)과 같은 다양한 무선 접속 기술(예, 5G NR)을 통해 이뤄질 수 있다. 무선 통신/연결(150a, 150b, 150c)을 통해 무선 기기와 기지국/무선 기기, 기지국과 기지국은 서로 무선 신호를 송신/수신할 수 있다. 예를 들어, 무선 통신/연결(150a, 150b, 150c)은 다양한 물리 채널을 통해 신호를 송신/수신할 수 있다. 이를 위해, 본 개시의 다양한 실시 예들의 다양한 제안들에 기반하여, 무선 신호의 송신/수신을 위한 다양한 구성정보 설정 과정, 다양한 신호 처리 과정(예, 채널 인코딩/디코딩, 변조/복조, 자원 매핑/디매핑 등), 자원 할당 과정 등 중 적어도 일부가 수행될 수 있다.Wireless communication/ connection 150a, 150b, and 150c may be performed between the wireless devices 100a to 100f/base station 200 and the base station 200/base station 200. Here, wireless communication/connection refers to various wireless connections such as uplink/downlink communication 150a, sidelink communication 150b (or D2D communication), and inter-base station communication 150c (e.g. relay, Integrated Access Backhaul (IAB)). This can be achieved through technology (eg, 5G NR) Wireless communication/connection (150a, 150b, 150c) allows wireless devices and base stations/wireless devices, and base stations and base stations to transmit/receive radio signals to/from each other. For example, the wireless communication/ connection 150a, 150b, and 150c may transmit/receive signals through various physical channels.To this end, based on various proposals of various embodiments of the present disclosure, transmission of radio signals / At least some of various configuration information setting processes for reception, various signal processing processes (eg, channel encoding/decoding, modulation/demodulation, resource mapping/demapping, etc.), resource allocation processes, etc. may be performed.
한편, NR은 다양한 5G 서비스들을 지원하기 위한 다수의 뉴머롤로지(numerology)(또는 subcarrier spacing(SCS))를 지원한다. 예를 들어, SCS가 15kHz인 경우, 전통적인 셀룰러 밴드들에서의 넓은 영역(wide area)을 지원하며, SCS가 30kHz/60kHz인 경우, 밀집한-도시(dense-urban), 더 낮은 지연(lower latency) 및 더 넓은 캐리어 대역폭(wider carrier bandwidth)을 지원하며, SCS가 60kHz 또는 그보다 높은 경우, 위상 잡음(phase noise)을 극복하기 위해 24.25GHz보다 큰 대역폭을 지원한다.Meanwhile, NR supports a number of numerologies (or subcarrier spacing (SCS)) to support various 5G services. For example, when the SCS is 15 kHz, it supports a wide area in traditional cellular bands, and when the SCS is 30 kHz/60 kHz, dense-urban, lower latency and a wider carrier bandwidth, and when the SCS is 60 kHz or higher, a bandwidth greater than 24.25 GHz is supported to overcome phase noise.
NR 주파수 밴드(frequency band)는 두 가지 타입(type)(FR1, FR2)의 주파수 범위(frequency range)로 정의될 수 있다. 주파수 범위의 수치는 변경될 수 있으며, 예를 들어, 두 가지 type(FR1, FR2)의 주파수 범위는 하기 표 7와 같을 수 있다. 설명의 편의를 위해 NR 시스템에서 사용되는 주파수 범위 중 FR1은 "sub 6GHz range"를 의미할 수 있고, FR2는 "above 6GHz range"를 의미할 수 있고 밀리미터 웨이브(millimeter wave, mmW)로 불릴 수 있다.The NR frequency band may be defined as a frequency range of two types (FR1 and FR2). The number of frequency ranges may be changed, and for example, the frequency ranges of the two types (FR1 and FR2) may be shown in Table 7 below. For convenience of explanation, among the frequency ranges used in the NR system, FR1 may mean "sub 6 GHz range" and FR2 may mean "above 6 GHz range" and may be called millimeter wave (mmW) .
Frequency Range designationFrequency range designation Corresponding frequency rangeCorresponding frequency range Subcarrier SpacingSubcarrier Spacing
FR1FR1 450MHz-6000MHz450MHz- 6000MHz 15, 30, 60kHz15, 30, 60 kHz
FR2FR2 24250MHz-52600MHz24250MHz- 52600MHz 60, 120, 240kHz60, 120, 240 kHz
상술한 바와 같이, NR 시스템의 주파수 범위의 수치는 변경될 수 있다. 예를 들어, FR1은 하기 표 8과 같이 410MHz 내지 7125MHz의 대역을 포함할 수 있다. 즉, FR1은 6GHz (또는 5850, 5900, 5925 MHz 등) 이상의 주파수 대역을 포함할 수 있다. 예를 들어, FR1 내에서 포함되는 6GHz (또는 5850, 5900, 5925 MHz 등) 이상의 주파수 대역은 비면허 대역(unlicensed band)을 포함할 수 있다. 비면허 대역은 다양한 용도로 사용될 수 있고, 예를 들어 차량을 위한 통신(예를 들어, 자율주행)을 위해 사용될 수 있다.As described above, the number of frequency ranges of the NR system can be changed. For example, FR1 may include a band of 410 MHz to 7125 MHz as shown in Table 8 below. That is, FR1 may include a frequency band of 6 GHz (or 5850, 5900, 5925 MHz, etc.) or higher. For example, a frequency band of 6 GHz (or 5850, 5900, 5925 MHz, etc.) or higher included in FR1 may include an unlicensed band. The unlicensed band may be used for various purposes, and may be used, for example, for vehicle communication (eg, autonomous driving).
Frequency Range designationFrequency range designation Corresponding frequency rangeCorresponding frequency range Subcarrier SpacingSubcarrier Spacing
FR1FR1 41MHz-7125MHz41MHz- 7125MHz 15, 30, 60kHz15, 30, 60 kHz
FR2FR2 24250MHz-52600MHz24250MHz- 52600MHz 60, 120, 240kHz60, 120, 240 kHz
본 개시에 적용 가능한 무선 기기Wireless devices applicable to the present disclosure
이하에서는, 본 개시의 다양한 실시 예들이 적용되는 무선 기기의 예에 대해 설명한다.Hereinafter, examples of wireless devices to which various embodiments of the present disclosure are applied will be described.
도 45은 본 개시의 다양한 실시 예들에 적용될 수 있는 무선 기기를 예시한다.45 illustrates a wireless device applicable to various embodiments of the present disclosure.
도 45을 참조하면, 제1 무선 기기(100)와 제2 무선 기기(200)는 다양한 무선 접속 기술(예, LTE, NR)을 통해 무선 신호를 송수신할 수 있다. 여기서, {제1 무선 기기(100), 제2 무선 기기(200)}은 도 44의 {무선 기기(100x), 기지국(200)} 및/또는 {무선 기기(100x), 무선 기기(100x)}에 대응할 수 있다.Referring to FIG. 45 , the first wireless device 100 and the second wireless device 200 may transmit and receive radio signals through various radio access technologies (eg, LTE, NR). Here, {the first wireless device 100, the second wireless device 200} is the {wireless device 100x, the base station 200} of FIG. 44 and/or the {wireless device 100x, the wireless device 100x } can correspond.
제1 무선 기기(100)는 하나 이상의 프로세서(102) 및 하나 이상의 메모리(104)를 포함하며, 추가적으로 하나 이상의 송수신기(106) 및/또는 하나 이상의 안테나(108)를 더 포함할 수 있다. 프로세서(102)는 메모리(104) 및/또는 송수신기(106)를 제어하며, 본 문서에 개시되 설명, 기능, 절차, 제안, 방법 및/또는 동작 순서도들을 구현하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 프로세서(102)는 메모리(104) 내의 정보를 처리하여 제1 정보/신호를 생성한 뒤, 송수신기(106)를 통해 제1 정보/신호를 포함하는 무선 신호를 전송할 수 있다. 또한, 프로세서(102)는 송수신기(106)를 통해 제2 정보/신호를 포함하는 무선 신호를 수신한 뒤, 제2 정보/신호의 신호 처리로부터 얻은 정보를 메모리(104)에 저장할 수 있다. 메모리(104)는 프로세서(102)와 연결될 수 있고, 프로세서(102)의 동작과 관련한 다양한 정보를 저장할 수 있다. 예를 들어, 메모리(104)는 프로세서(102)에 의해 제어되는 프로세스들 중 일부 또는 전부를 수행하거나, 본 문서에 개시된 설명, 기능, 절차, 제안, 방법 및/또는 동작 순서도들을 수행하기 위한 명령들을 포함하는 소프트웨어 코드를 저장할 수 있다. 여기서, 프로세서(102)와 메모리(104)는 무선 통신 기술(예, LTE, NR)을 구현하도록 설계된 통신 모뎀/회로/칩의 일부일 수 있다. 송수신기(106)는 프로세서(102)와 연결될 수 있고, 하나 이상의 안테나(108)를 통해 무선 신호를 송신 및/또는 수신할 수 있다. 송수신기(106)는 송신기 및/또는 수신기를 포함할 수 있다. 송수신기(106)는 RF(Radio Frequency) 유닛과 혼용될 수 있다. 본 개시의 다양한 실시 예들에서 무선 기기는 통신 모뎀/회로/칩을 의미할 수도 있다.The first wireless device 100 includes one or more processors 102 and one or more memories 104, and may additionally include one or more transceivers 106 and/or one or more antennas 108. The processor 102 controls the memory 104 and/or the transceiver 106 and may be configured to implement the descriptions, functions, procedures, suggestions, methods and/or flowcharts of operations disclosed herein. For example, the processor 102 may process information in the memory 104 to generate first information/signal, and transmit a radio signal including the first information/signal through the transceiver 106. In addition, the processor 102 may receive a radio signal including the second information/signal through the transceiver 106, and then store information obtained from signal processing of the second information/signal in the memory 104. The memory 104 may be connected to the processor 102 and may store various information related to the operation of the processor 102 . For example, memory 104 may perform some or all of the processes controlled by processor 102, or instructions for performing the descriptions, functions, procedures, suggestions, methods, and/or flowcharts of operations disclosed herein. It may store software codes including them. Here, the processor 102 and memory 104 may be part of a communication modem/circuit/chip designed to implement a wireless communication technology (eg, LTE, NR). The transceiver 106 may be coupled to the processor 102 and may transmit and/or receive wireless signals via one or more antennas 108 . The transceiver 106 may include a transmitter and/or a receiver. The transceiver 106 may be used interchangeably with a radio frequency (RF) unit. In various embodiments of the present disclosure, a wireless device may mean a communication modem/circuit/chip.
제2 무선 기기(200)는 하나 이상의 프로세서(202), 하나 이상의 메모리(204)를 포함하며, 추가적으로 하나 이상의 송수신기(206) 및/또는 하나 이상의 안테나(208)를 더 포함할 수 있다. 프로세서(202)는 메모리(204) 및/또는 송수신기(206)를 제어하며, 본 문서에 개시된 설명, 기능, 절차, 제안, 방법 및/또는 동작 순서도들을 구현하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 프로세서(202)는 메모리(204) 내의 정보를 처리하여 제3 정보/신호를 생성한 뒤, 송수신기(206)를 통해 제3 정보/신호를 포함하는 무선 신호를 전송할 수 있다. 또한, 프로세서(202)는 송수신기(206)를 통해 제4 정보/신호를 포함하는 무선 신호를 수신한 뒤, 제4 정보/신호의 신호 처리로부터 얻은 정보를 메모리(204)에 저장할 수 있다. 메모리(204)는 프로세서(202)와 연결될 수 있고, 프로세서(202)의 동작과 관련한 다양한 정보를 저장할 수 있다. 예를 들어, 메모리(204)는 프로세서(202)에 의해 제어되는 프로세스들 중 일부 또는 전부를 수행하거나, 본 문서에 개시된 설명, 기능, 절차, 제안, 방법 및/또는 동작 순서도들을 수행하기 위한 명령들을 포함하는 소프트웨어 코드를 저장할 수 있다. 여기서, 프로세서(202)와 메모리(204)는 무선 통신 기술(예, LTE, NR)을 구현하도록 설계된 통신 모뎀/회로/칩의 일부일 수 있다. 송수신기(206)는 프로세서(202)와 연결될 수 있고, 하나 이상의 안테나(208)를 통해 무선 신호를 송신 및/또는 수신할 수 있다. 송수신기(206)는 송신기 및/또는 수신기를 포함할 수 있다 송수신기(206)는 RF 유닛과 혼용될 수 있다. 본 개시의 다양한 실시 예들에서 무선 기기는 통신 모뎀/회로/칩을 의미할 수도 있다.The second wireless device 200 includes one or more processors 202, one or more memories 204, and may further include one or more transceivers 206 and/or one or more antennas 208. Processor 202 controls memory 204 and/or transceiver 206 and may be configured to implement the descriptions, functions, procedures, suggestions, methods, and/or flowcharts of operations disclosed herein. For example, the processor 202 may process information in the memory 204 to generate third information/signal, and transmit a radio signal including the third information/signal through the transceiver 206. In addition, the processor 202 may receive a radio signal including the fourth information/signal through the transceiver 206 and store information obtained from signal processing of the fourth information/signal in the memory 204 . The memory 204 may be connected to the processor 202 and may store various information related to the operation of the processor 202 . For example, memory 204 may perform some or all of the processes controlled by processor 202, or instructions for performing the descriptions, functions, procedures, suggestions, methods, and/or flowcharts of operations disclosed herein. It may store software codes including them. Here, the processor 202 and memory 204 may be part of a communication modem/circuit/chip designed to implement a wireless communication technology (eg, LTE, NR). The transceiver 206 may be coupled to the processor 202 and may transmit and/or receive wireless signals via one or more antennas 208 . The transceiver 206 may include a transmitter and/or a receiver. The transceiver 206 may be used interchangeably with an RF unit. In various embodiments of the present disclosure, a wireless device may mean a communication modem/circuit/chip.
이하, 무선 기기(100, 200)의 하드웨어 요소에 대해 보다 구체적으로 설명한다. 이로 제한되는 것은 아니지만, 하나 이상의 프로토콜 계층이 하나 이상의 프로세서(102, 202)에 의해 구현될 수 있다. 예를 들어, 하나 이상의 프로세서(102, 202)는 하나 이상의 계층(예, PHY, MAC, RLC, PDCP, RRC, SDAP와 같은 기능적 계층)을 구현할 수 있다. 하나 이상의 프로세서(102, 202)는 본 문서에 개시된 설명, 기능, 절차, 제안, 방법 및/또는 동작 순서도들에 따라 하나 이상의 PDU(Protocol Data Unit) 및/또는 하나 이상의 SDU(Service Data Unit)를 생성할 수 있다. 하나 이상의 프로세서(102, 202)는 본 문서에 개시된 설명, 기능, 절차, 제안, 방법 및/또는 동작 순서도들에 따라 메시지, 제어정보, 데이터 또는 정보를 생성할 수 있다. 하나 이상의 프로세서(102, 202)는 본 문서에 개시된 기능, 절차, 제안 및/또는 방법에 따라 PDU, SDU, 메시지, 제어정보, 데이터 또는 정보를 포함하는 신호(예, 베이스밴드 신호)를 생성하여, 하나 이상의 송수신기(106, 206)에게 제공할 수 있다. 하나 이상의 프로세서(102, 202)는 하나 이상의 송수신기(106, 206)로부터 신호(예, 베이스밴드 신호)를 수신할 수 있고, 본 문서에 개시된 설명, 기능, 절차, 제안, 방법 및/또는 동작 순서도들에 따라 PDU, SDU, 메시지, 제어정보, 데이터 또는 정보를 획득할 수 있다.Hereinafter, hardware elements of the wireless devices 100 and 200 will be described in more detail. Although not limited to this, one or more protocol layers may be implemented by one or more processors 102, 202. For example, one or more processors 102, 202 may implement one or more layers (eg, functional layers such as PHY, MAC, RLC, PDCP, RRC, SDAP). One or more processors 102, 202 may generate one or more Protocol Data Units (PDUs) and/or one or more Service Data Units (SDUs) in accordance with the descriptions, functions, procedures, proposals, methods and/or operational flow charts disclosed herein. can create One or more processors 102, 202 may generate messages, control information, data or information according to the descriptions, functions, procedures, proposals, methods and/or operational flow diagrams disclosed herein. One or more processors 102, 202 generate PDUs, SDUs, messages, control information, data or signals (e.g., baseband signals) containing information according to the functions, procedures, proposals and/or methods disclosed herein , can be provided to one or more transceivers 106, 206. One or more processors 102, 202 may receive signals (eg, baseband signals) from one or more transceivers 106, 206, and descriptions, functions, procedures, proposals, methods, and/or flowcharts of operations disclosed herein PDUs, SDUs, messages, control information, data or information can be obtained according to these.
하나 이상의 프로세서(102, 202)는 컨트롤러, 마이크로 컨트롤러, 마이크로 프로세서 또는 마이크로 컴퓨터로 지칭될 수 있다. 하나 이상의 프로세서(102, 202)는 하드웨어, 펌웨어, 소프트웨어, 또는 이들의 조합에 의해 구현될 수 있다. 일 예로, 하나 이상의 ASIC(Application Specific Integrated Circuit), 하나 이상의 DSP(Digital Signal Processor), 하나 이상의 DSPD(Digital Signal Processing Device), 하나 이상의 PLD(Programmable Logic Device) 또는 하나 이상의 FPGA(Field Programmable Gate Arrays)가 하나 이상의 프로세서(102, 202)에 포함될 수 있다. 본 문서에 개시된 설명, 기능, 절차, 제안, 방법 및/또는 동작 순서도들은 펌웨어 또는 소프트웨어를 사용하여 구현될 수 있고, 펌웨어 또는 소프트웨어는 모듈, 절차, 기능 등을 포함하도록 구현될 수 있다. 본 문서에 개시된 설명, 기능, 절차, 제안, 방법 및/또는 동작 순서도들은 수행하도록 설정된 펌웨어 또는 소프트웨어는 하나 이상의 프로세서(102, 202)에 포함되거나, 하나 이상의 메모리(104, 204)에 저장되어 하나 이상의 프로세서(102, 202)에 의해 구동될 수 있다. 본 문서에 개시된 설명, 기능, 절차, 제안, 방법 및/또는 동작 순서도들은 코드, 명령어 및/또는 명령어의 집합 형태로 펌웨어 또는 소프트웨어를 사용하여 구현될 수 있다.One or more processors 102, 202 may be referred to as a controller, microcontroller, microprocessor or microcomputer. One or more processors 102, 202 may be implemented by hardware, firmware, software, or a combination thereof. For example, one or more Application Specific Integrated Circuits (ASICs), one or more Digital Signal Processors (DSPs), one or more Digital Signal Processing Devices (DSPDs), one or more Programmable Logic Devices (PLDs), or one or more Field Programmable Gate Arrays (FPGAs). may be included in one or more processors 102 and 202. The descriptions, functions, procedures, proposals, methods and/or operational flowcharts disclosed in this document may be implemented using firmware or software, and the firmware or software may be implemented to include modules, procedures, functions, and the like. Firmware or software configured to perform the descriptions, functions, procedures, suggestions, methods and/or operational flow diagrams disclosed herein may be included in one or more processors 102, 202 or stored in one or more memories 104, 204 and It can be driven by the above processors 102 and 202. The descriptions, functions, procedures, suggestions, methods and/or operational flow charts disclosed in this document may be implemented using firmware or software in the form of codes, instructions and/or sets of instructions.
하나 이상의 메모리(104, 204)는 하나 이상의 프로세서(102, 202)와 연결될 수 있고, 다양한 형태의 데이터, 신호, 메시지, 정보, 프로그램, 코드, 지시 및/또는 명령을 저장할 수 있다. 하나 이상의 메모리(104, 204)는 ROM, RAM, EPROM, 플래시 메모리, 하드 드라이브, 레지스터, 캐쉬 메모리, 컴퓨터 판독 저장 매체 및/또는 이들의 조합으로 구성될 수 있다. 하나 이상의 메모리(104, 204)는 하나 이상의 프로세서(102, 202)의 내부 및/또는 외부에 위치할 수 있다. 또한, 하나 이상의 메모리(104, 204)는 유선 또는 무선 연결과 같은 다양한 기술을 통해 하나 이상의 프로세서(102, 202)와 연결될 수 있다.One or more memories 104, 204 may be coupled with one or more processors 102, 202 and may store various types of data, signals, messages, information, programs, codes, instructions and/or instructions. One or more memories 104, 204 may be comprised of ROM, RAM, EPROM, flash memory, hard drives, registers, cache memory, computer readable storage media, and/or combinations thereof. One or more memories 104, 204 may be located internally and/or external to one or more processors 102, 202. Additionally, one or more memories 104, 204 may be coupled to one or more processors 102, 202 through various technologies, such as wired or wireless connections.
하나 이상의 송수신기(106, 206)는 하나 이상의 다른 장치에게 본 문서의 방법들 및/또는 동작 순서도 등에서 언급되는 사용자 데이터, 제어 정보, 무선 신호/채널 등을 전송할 수 있다. 하나 이상의 송수신기(106, 206)는 하나 이상의 다른 장치로부터 본 문서에 개시된 설명, 기능, 절차, 제안, 방법 및/또는 동작 순서도 등에서 언급되는 사용자 데이터, 제어 정보, 무선 신호/채널 등을 수신할 수 있다. 예를 들어, 하나 이상의 송수신기(106, 206)는 하나 이상의 프로세서(102, 202)와 연결될 수 있고, 무선 신호를 송수신할 수 있다. 예를 들어, 하나 이상의 프로세서(102, 202)는 하나 이상의 송수신기(106, 206)가 하나 이상의 다른 장치에게 사용자 데이터, 제어 정보 또는 무선 신호를 전송하도록 제어할 수 있다. 또한, 하나 이상의 프로세서(102, 202)는 하나 이상의 송수신기(106, 206)가 하나 이상의 다른 장치로부터 사용자 데이터, 제어 정보 또는 무선 신호를 수신하도록 제어할 수 있다. 또한, 하나 이상의 송수신기(106, 206)는 하나 이상의 안테나(108, 208)와 연결될 수 있고, 하나 이상의 송수신기(106, 206)는 하나 이상의 안테나(108, 208)를 통해 본 문서에 개시된 설명, 기능, 절차, 제안, 방법 및/또는 동작 순서도 등에서 언급되는 사용자 데이터, 제어 정보, 무선 신호/채널 등을 송수신하도록 설정될 수 있다. 본 문서에서, 하나 이상의 안테나는 복수의 물리 안테나이거나, 복수의 논리 안테나(예, 안테나 포트)일 수 있다. 하나 이상의 송수신기(106, 206)는 수신된 사용자 데이터, 제어 정보, 무선 신호/채널 등을 하나 이상의 프로세서(102, 202)를 이용하여 처리하기 위해, 수신된 무선 신호/채널 등을 RF 밴드 신호에서 베이스밴드 신호로 변환(Convert)할 수 있다. 하나 이상의 송수신기(106, 206)는 하나 이상의 프로세서(102, 202)를 이용하여 처리된 사용자 데이터, 제어 정보, 무선 신호/채널 등을 베이스밴드 신호에서 RF 밴드 신호로 변환할 수 있다. 이를 위하여, 하나 이상의 송수신기(106, 206)는 (아날로그) 오실레이터 및/또는 필터를 포함할 수 있다.One or more transceivers 106, 206 may transmit user data, control information, radio signals/channels, etc., as referred to in the methods and/or operational flow charts herein, to one or more other devices. One or more transceivers 106, 206 may receive user data, control information, radio signals/channels, etc. referred to in descriptions, functions, procedures, proposals, methods and/or operational flow charts, etc. disclosed herein from one or more other devices. there is. For example, one or more transceivers 106 and 206 may be connected to one or more processors 102 and 202 and transmit and receive wireless signals. For example, one or more processors 102, 202 may control one or more transceivers 106, 206 to transmit user data, control information, or radio signals to one or more other devices. Additionally, one or more processors 102, 202 may control one or more transceivers 106, 206 to receive user data, control information, or radio signals from one or more other devices. In addition, one or more transceivers 106, 206 may be coupled with one or more antennas 108, 208, and one or more transceivers 106, 206 via one or more antennas 108, 208, as described herein, function. , procedures, proposals, methods and / or operation flowcharts, etc. can be set to transmit and receive user data, control information, radio signals / channels, etc. In this document, one or more antennas may be a plurality of physical antennas or a plurality of logical antennas (eg, antenna ports). One or more transceivers (106, 206) convert the received radio signals/channels from RF band signals in order to process the received user data, control information, radio signals/channels, etc. using one or more processors (102, 202). It can be converted into a baseband signal. One or more transceivers 106 and 206 may convert user data, control information, and radio signals/channels processed by one or more processors 102 and 202 from baseband signals to RF band signals. To this end, one or more of the transceivers 106, 206 may include (analog) oscillators and/or filters.
도 46은 본 개시의 다양한 실시 예들에 적용될 수 있는 무선 기기의 다른 예를 도시한다.46 illustrates another example of a wireless device applicable to various embodiments of the present disclosure.
도 46에 따르면, 무선 장치는 적어도 하나의 프로세서(102, 202), 적어도 하나의 메모리(104, 204), 적어도 하나의 트랜시버(106, 206), 하나 이상의 안테나(108, 208)를 포함할 수 있다.46, a wireless device may include at least one processor 102, 202, at least one memory 104, 204, at least one transceiver 106, 206, and one or more antennas 108, 208. there is.
앞서 도 45에서 설명한 무선 장치의 예시와, 도 46에서의 무선 장치의 예시의 차이로써, 도 45는 프로세서(102, 202)와 메모리(104, 204)가 분리되어 있으나, 도 46의 예시에서는 프로세서(102, 202)에 메모리(104, 204)가 포함되어 있다는 점이다.As a difference between the example of the wireless device described above in FIG. 45 and the example of the wireless device in FIG. 46, in FIG. 45, the processors 102 and 202 and the memories 104 and 204 are separated, but in the example of FIG. 46, the processor Note that (102, 202) includes the memory (104, 204).
여기서, 프로세서(102, 202), 메모리(104, 204), 트랜시버(106, 206), 하나 이상의 안테나(108, 208)에 대한 구체적인 설명은 앞서 설명한 바와 같기에, 불필요한 기재의 반복을 피하기 위해, 반복되는 설명의 기재는 생략하도록 한다.Here, since the detailed description of the processors 102 and 202, the memories 104 and 204, the transceivers 106 and 206, and one or more antennas 108 and 208 have been described above, in order to avoid repetition of unnecessary description, Description of repeated description is omitted.
이하에서는, 본 개시의 다양한 실시 예들이 적용되는 신호 처리 회로의 예를 설명한다.Hereinafter, an example of a signal processing circuit to which various embodiments of the present disclosure are applied will be described.
도 47는 전송 신호를 위한 신호 처리 회로를 예시한다.47 illustrates a signal processing circuit for a transmission signal.
도 47를 참조하면, 신호 처리 회로(1000)는 스크램블러(1010), 변조기(1020), 레이어 매퍼(1030), 프리코더(1040), 자원 매퍼(1050), 신호 생성기(1060)를 포함할 수 있다. 이로 제한되는 것은 아니지만, 도 47의 동작/기능은 도 45의 프로세서(102, 202) 및/또는 송수신기(106, 206)에서 수행될 수 있다. 도 47의 하드웨어 요소는 도 45의 프로세서(102, 202) 및/또는 송수신기(106, 206)에서 구현될 수 있다. 예를 들어, 블록 1010~1060은 도 45의 프로세서(102, 202)에서 구현될 수 있다. 또한, 블록 1010~1050은 도 45의 프로세서(102, 202)에서 구현되고, 블록 1060은 도 45의 송수신기(106, 206)에서 구현될 수 있다.Referring to FIG. 47 , the signal processing circuit 1000 may include a scrambler 1010, a modulator 1020, a layer mapper 1030, a precoder 1040, a resource mapper 1050, and a signal generator 1060. there is. Although not limited to this, the operations/functions of FIG. 47 may be performed by processors 102 and 202 and/or transceivers 106 and 206 of FIG. 45 . The hardware elements of FIG. 47 may be implemented in processors 102 and 202 and/or transceivers 106 and 206 of FIG. For example, blocks 1010-1060 may be implemented in the processors 102 and 202 of FIG. 45 . Also, blocks 1010 to 1050 may be implemented in the processors 102 and 202 of FIG. 45 , and block 1060 may be implemented in the transceivers 106 and 206 of FIG. 45 .
코드워드는 도 47의 신호 처리 회로(1000)를 거쳐 무선 신호로 변환될 수 있다. 여기서, 코드워드는 정보블록의 부호화된 비트 시퀀스이다. 정보블록은 전송블록(예, UL-SCH 전송블록, DL-SCH 전송블록)을 포함할 수 있다. 무선 신호는 다양한 물리 채널(예, PUSCH, PDSCH)을 통해 전송될 수 있다.The codeword may be converted into a radio signal through the signal processing circuit 1000 of FIG. 47 . Here, a codeword is an encoded bit sequence of an information block. Information blocks may include transport blocks (eg, UL-SCH transport blocks, DL-SCH transport blocks). Radio signals may be transmitted through various physical channels (eg, PUSCH, PDSCH).
구체적으로, 코드워드는 스크램블러(1010)에 의해 스크램블된 비트 시퀀스로 변환될 수 있다. 스크램블에 사용되는 스크램블 시퀀스는 초기화 값에 기반하여 생성되며, 초기화 값은 무선 기기의 ID 정보 등이 포함될 수 있다. 스크램블된 비트 시퀀스는 변조기(1020)에 의해 변조 심볼 시퀀스로 변조될 수 있다. 변조 방식은 pi/2-BPSK(pi/2-Binary Phase Shift Keying), m-PSK(m-Phase Shift Keying), m-QAM(m-Quadrature Amplitude Modulation) 등을 포함할 수 있다. 복소 변조 심볼 시퀀스는 레이어 매퍼(1030)에 의해 하나 이상의 전송 레이어로 매핑될 수 있다. 각 전송 레이어의 변조 심볼들은 프리코더(1040)에 의해 해당 안테나 포트(들)로 매핑될 수 있다(프리코딩). 프리코더(1040)의 출력 z는 레이어 매퍼(1030)의 출력 y를 N*M의 프리코딩 행렬 W와 곱해 얻을 수 있다. 여기서, N은 안테나 포트의 개수, M은 전송 레이어의 개수이다. 여기서, 프리코더(1040)는 복소 변조 심볼들에 대한 트랜스폼(transform) 프리코딩(예, DFT 변환)을 수행한 이후에 프리코딩을 수행할 수 있다. 또한, 프리코더(1040)는 트랜스폼 프리코딩을 수행하지 않고 프리코딩을 수행할 수 있다.Specifically, the codeword may be converted into a scrambled bit sequence by the scrambler 1010. A scramble sequence used for scrambling is generated based on an initialization value, and the initialization value may include ID information of a wireless device. The scrambled bit sequence may be modulated into a modulation symbol sequence by modulator 1020. The modulation scheme may include pi/2-Binary Phase Shift Keying (pi/2-BPSK), m-Phase Shift Keying (m-PSK), m-Quadrature Amplitude Modulation (m-QAM), and the like. The complex modulation symbol sequence may be mapped to one or more transport layers by the layer mapper 1030. Modulation symbols of each transport layer may be mapped to the corresponding antenna port(s) by the precoder 1040 (precoding). The output z of the precoder 1040 can be obtained by multiplying the output y of the layer mapper 1030 by the N*M precoding matrix W. Here, N is the number of antenna ports and M is the number of transport layers. Here, the precoder 1040 may perform precoding after performing transform precoding (eg, DFT transformation) on complex modulation symbols. Also, the precoder 1040 may perform precoding without performing transform precoding.
자원 매퍼(1050)는 각 안테나 포트의 변조 심볼들을 시간-주파수 자원에 매핑할 수 있다. 시간-주파수 자원은 시간 도메인에서 복수의 심볼(예, CP-OFDMA 심볼, DFT-s-OFDMA 심볼)을 포함하고, 주파수 도메인에서 복수의 부반송파를 포함할 수 있다. 신호 생성기(1060)는 매핑된 변조 심볼들로부터 무선 신호를 생성하며, 생성된 무선 신호는 각 안테나를 통해 다른 기기로 전송될 수 있다. 이를 위해, 신호 생성기(1060)는 IFFT(Inverse Fast Fourier Transform) 모듈 및 CP(Cyclic Prefix) 삽입기, DAC(Digital-to-Analog Converter), 주파수 상향 변환기(frequency uplink converter) 등을 포함할 수 있다.The resource mapper 1050 may map modulation symbols of each antenna port to time-frequency resources. The time-frequency resource may include a plurality of symbols (eg, CP-OFDMA symbols and DFT-s-OFDMA symbols) in the time domain and a plurality of subcarriers in the frequency domain. The signal generator 1060 generates a radio signal from the mapped modulation symbols, and the generated radio signal can be transmitted to other devices through each antenna. To this end, the signal generator 1060 may include an inverse fast Fourier transform (IFFT) module, a cyclic prefix (CP) inserter, a digital-to-analog converter (DAC), a frequency uplink converter, and the like. .
무선 기기에서 수신 신호를 위한 신호 처리 과정은 도 47의 신호 처리 과정(1010~1060)의 역으로 구성될 수 있다. 예를 들어, 무선 기기(예, 도 45의 100, 200)는 안테나 포트/송수신기를 통해 외부로부터 무선 신호를 수신할 수 있다. 수신된 무선 신호는 신호 복원기를 통해 베이스밴드 신호로 변환될 수 있다. 이를 위해, 신호 복원기는 주파수 하향 변환기(frequency downlink converter), ADC(analog-to-digital converter), CP 제거기, FFT(Fast Fourier Transform) 모듈을 포함할 수 있다. 이후, 베이스밴드 신호는 자원 디-매퍼 과정, 포스트코딩(postcoding) 과정, 복조 과정 및 디-스크램블 과정을 거쳐 코드워드로 복원될 수 있다. 코드워드는 복호(decoding)를 거쳐 원래의 정보블록으로 복원될 수 있다. 따라서, 수신 신호를 위한 신호 처리 회로(미도시)는 신호 복원기, 자원 디-매퍼, 포스트코더, 복조기, 디-스크램블러 및 복호기를 포함할 수 있다.The signal processing process for the received signal in the wireless device may be configured in reverse to the signal processing process 1010 to 1060 of FIG. 47 . For example, wireless devices (eg, 100 and 200 of FIG. 45 ) may receive a wireless signal from the outside through an antenna port/transceiver. The received radio signal may be converted into a baseband signal through a signal restorer. To this end, the signal restorer may include a frequency downlink converter, an analog-to-digital converter (ADC), a CP remover, and a fast Fourier transform (FFT) module. Thereafter, the baseband signal may be restored to a codeword through a resource de-mapper process, a postcoding process, a demodulation process, and a de-scramble process. The codeword may be restored to an original information block through decoding. Accordingly, a signal processing circuit (not shown) for a received signal may include a signal restorer, a resource demapper, a postcoder, a demodulator, a descrambler, and a decoder.
이하에서는, 본 개시의 다양한 실시 예들이 적용되는 무선 기기 활용 예에 대해 설명한다.Hereinafter, an example of using a wireless device to which various embodiments of the present disclosure are applied will be described.
도 48은 본 개시의 다양한 실시 예들에 적용되는 무선 기기의 다른 예를 나타낸다. 무선 기기는 사용-예/서비스에 따라 다양한 형태로 구현될 수 있다(도 44 참조).48 illustrates another example of a wireless device applied to various embodiments of the present disclosure. A wireless device may be implemented in various forms according to usage-examples/services (see FIG. 44).
도 48을 참조하면, 무선 기기(100, 200)는 도 45의 무선 기기(100,200)에 대응하며, 다양한 요소(element), 성분(component), 유닛/부(unit), 및/또는 모듈(module)로 구성될 수 있다. 예를 들어, 무선 기기(100, 200)는 통신부(110), 제어부(120), 메모리부(130) 및 추가 요소(140)를 포함할 수 있다. 통신부는 통신 회로(112) 및 송수신기(들)(114)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 통신 회로(112)는 도 45의 하나 이상의 프로세서(102,202) 및/또는 하나 이상의 메모리(104,204) 를 포함할 수 있다. 예를 들어, 송수신기(들)(114)는 도 45의 하나 이상의 송수신기(106,206) 및/또는 하나 이상의 안테나(108,208)를 포함할 수 있다. 제어부(120)는 통신부(110), 메모리부(130) 및 추가 요소(140)와 전기적으로 연결되며 무선 기기의 제반 동작을 제어한다. 예를 들어, 제어부(120)는 메모리부(130)에 저장된 프로그램/코드/명령/정보에 기반하여 무선 기기의 전기적/기계적 동작을 제어할 수 있다. 또한, 제어부(120)는 메모리부(130)에 저장된 정보를 통신부(110)를 통해 외부(예, 다른 통신 기기)로 무선/유선 인터페이스를 통해 전송하거나, 통신부(110)를 통해 외부(예, 다른 통신 기기)로부터 무선/유선 인터페이스를 통해 수신된 정보를 메모리부(130)에 저장할 수 있다.Referring to FIG. 48, wireless devices 100 and 200 correspond to the wireless devices 100 and 200 of FIG. 45, and include various elements, components, units/units, and/or modules. ) can be configured. For example, the wireless devices 100 and 200 may include a communication unit 110 , a control unit 120 , a memory unit 130 and an additional element 140 . The communication unit may include communication circuitry 112 and transceiver(s) 114 . For example, communication circuitry 112 may include one or more processors 102, 202 of FIG. 45 and/or one or more memories 104, 204. For example, transceiver(s) 114 may include one or more transceivers 106, 206 of FIG. 45 and/or one or more antennas 108, 208. The control unit 120 is electrically connected to the communication unit 110, the memory unit 130, and the additional element 140 and controls overall operations of the wireless device. For example, the control unit 120 may control electrical/mechanical operations of the wireless device based on programs/codes/commands/information stored in the memory unit 130. In addition, the controller 120 transmits the information stored in the memory unit 130 to the outside (eg, another communication device) through the communication unit 110 through a wireless/wired interface, or transmits the information stored in the memory unit 130 to the outside (eg, another communication device) through the communication unit 110. Information received through a wireless/wired interface from other communication devices) may be stored in the memory unit 130 .
추가 요소(140)는 무선 기기의 종류에 따라 다양하게 구성될 수 있다. 예를 들어, 추가 요소(140)는 파워 유닛/배터리, 입출력부(I/O unit), 구동부 및 컴퓨팅부 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 이로 제한되는 것은 아니지만, 무선 기기는 로봇(도 44, 100a), 차량(도 44, 100b-1, 100b-2), XR 기기(도 44, 100c), 휴대 기기(도 44, 100d), 가전(도 44, 100e), IoT 기기(도 44, 100f), 디지털 방송용 단말, 홀로그램 장치, 공공 안전 장치, MTC 장치, 의료 장치, 핀테크 장치(또는 금융 장치), 보안 장치, 기후/환경 장치, AI 서버/기기(도 44, 400), 기지국(도 44, 200), 네트워크 노드 등의 형태로 구현될 수 있다. 무선 기기는 사용-예/서비스에 따라 이동 가능하거나 고정된 장소에서 사용될 수 있다.The additional element 140 may be configured in various ways according to the type of wireless device. For example, the additional element 140 may include at least one of a power unit/battery, an I/O unit, a driving unit, and a computing unit. Although not limited thereto, the wireless device may be a robot (Fig. 44, 100a), a vehicle (Fig. 44, 100b-1, 100b-2), an XR device (Fig. 44, 100c), a mobile device (Fig. 44, 100d), a home appliance. (FIG. 44, 100e), IoT device (FIG. 44, 100f), digital broadcasting terminal, hologram device, public safety device, MTC device, medical device, fintech device (or financial device), security device, climate/environmental device, It may be implemented in the form of an AI server/device (Fig. 44, 400), a base station (Fig. 44, 200), a network node, or the like. Wireless devices can be mobile or used in a fixed location depending on the use-case/service.
도 48에서 무선 기기(100, 200) 내의 다양한 요소, 성분, 유닛/부, 및/또는 모듈은 전체가 유선 인터페이스를 통해 상호 연결되거나, 적어도 일부가 통신부(110)를 통해 무선으로 연결될 수 있다. 예를 들어, 무선 기기(100, 200) 내에서 제어부(120)와 통신부(110)는 유선으로 연결되며, 제어부(120)와 제1 유닛(예, 130, 140)은 통신부(110)를 통해 무선으로 연결될 수 있다. 또한, 무선 기기(100, 200) 내의 각 요소, 성분, 유닛/부, 및/또는 모듈은 하나 이상의 요소를 더 포함할 수 있다. 예를 들어, 제어부(120)는 하나 이상의 프로세서 집합으로 구성될 수 있다. 예를 들어, 제어부(120)는 통신 제어 프로세서, 어플리케이션 프로세서(Application processor), ECU(Electronic Control Unit), 그래픽 처리 프로세서, 메모리 제어 프로세서 등의 집합으로 구성될 수 있다. 다른 예로, 메모리부(130)는 RAM(Random Access Memory), DRAM(Dynamic RAM), ROM(Read Only Memory), 플래시 메모리(flash memory), 휘발성 메모리(volatile memory), 비-휘발성 메모리(non-volatile memory) 및/또는 이들의 조합으로 구성될 수 있다.In FIG. 48, various elements, components, units/units, and/or modules in the wireless devices 100 and 200 may be entirely interconnected through a wired interface or at least partially connected wirelessly through the communication unit 110. For example, in the wireless devices 100 and 200, the control unit 120 and the communication unit 110 are connected by wire, and the control unit 120 and the first units (eg, 130 and 140) are connected through the communication unit 110. Can be connected wirelessly. Additionally, each element, component, unit/unit, and/or module within the wireless device 100, 200 may further include one or more elements. For example, the control unit 120 may be composed of one or more processor sets. For example, the controller 120 may include a set of a communication control processor, an application processor, an electronic control unit (ECU), a graphic processing processor, a memory control processor, and the like. As another example, the memory unit 130 may include random access memory (RAM), dynamic RAM (DRAM), read only memory (ROM), flash memory, volatile memory, and non-volatile memory. volatile memory) and/or a combination thereof.
이하, 도 48의 구현 예에 대해 도면을 참조하여 보다 자세히 설명한다.Hereinafter, an implementation example of FIG. 48 will be described in more detail with reference to drawings.
도 49는 본 개시의 다양한 실시 예들에 적용되는 휴대 기기를 예시한다. 휴대 기기는 스마트폰, 스마트패드, 웨어러블 기기(예, 스마트워치, 스마트글래스), 휴대용 컴퓨터(예, 노트북 등)를 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.49 illustrates a portable device applied to various embodiments of the present disclosure. A portable device may include a smart phone, a smart pad, a wearable device (eg, a smart watch, a smart glass), and a portable computer (eg, a laptop computer). A 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).
도 49를 참조하면, 휴대 기기(100)는 안테나부(108), 통신부(110), 제어부(120), 메모리부(130), 전원공급부(140a), 인터페이스부(140b) 및 입출력부(140c)를 포함할 수 있다. 안테나부(108)는 통신부(110)의 일부로 구성될 수 있다. 블록 110~130/140a~140c는 각각 도 48의 블록 110~130/140에 대응한다.Referring to FIG. 49, a 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 . Blocks 110 to 130/140a to 140c respectively correspond to blocks 110 to 130/140 of FIG. 48 .
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.The communication unit 110 may transmit/receive signals (eg, data, control signals, etc.) with other wireless devices and base stations. The controller 120 may perform various operations by controlling components of the portable device 100 . 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. 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 connection between the portable device 100 and other external devices. The interface unit 140b may include various ports (eg, audio input/output ports and video input/output ports) for connection with external devices. 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.
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.For example, in the case of data communication, the input/output unit 140c obtains information/signals (eg, touch, text, voice, image, video) input from the user, and the acquired information/signals are 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 a base station. In addition, 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. After the restored information/signal is stored in the memory unit 130, it may be output in various forms (eg, text, voice, image, video, haptic) through the input/output unit 140c.
도 50는 본 개시의 다양한 실시 예들에 적용되는 차량 또는 자율 주행 차량을 예시한다.50 illustrates a vehicle or autonomous vehicle applied to various embodiments of the present disclosure.
차량 또는 자율 주행 차량은 이동형 로봇, 차량, 기차, 유/무인 비행체(Aerial Vehicle, AV), 선박 등으로 구현될 수 있다.Vehicles or autonomous vehicles may be implemented as mobile robots, vehicles, trains, manned/unmanned aerial vehicles (AVs), ships, and the like.
도 50를 참조하면, 차량 또는 자율 주행 차량(100)은 안테나부(108), 통신부(110), 제어부(120), 구동부(140a), 전원공급부(140b), 센서부(140c) 및 자율 주행부(140d)를 포함할 수 있다. 안테나부(108)는 통신부(110)의 일부로 구성될 수 있다. 블록 110/130/140a~140d는 각각 도 48의 블록 110/130/140에 대응한다.Referring to FIG. 50, a vehicle or autonomous vehicle 100 includes an antenna unit 108, a communication unit 110, a control unit 120, a driving unit 140a, a power supply unit 140b, a sensor unit 140c, and an autonomous driving unit. A portion 140d may be included. The antenna unit 108 may be configured as part of the communication unit 110 . Blocks 110/130/140a to 140d respectively correspond to blocks 110/130/140 of FIG. 48 .
통신부(110)는 다른 차량, 기지국(e.g. 기지국, 노변 기지국(Road Side unit) 등), 서버 등의 외부 기기들과 신호(예, 데이터, 제어 신호 등)를 송수신할 수 있다. 제어부(120)는 차량 또는 자율 주행 차량(100)의 요소들을 제어하여 다양한 동작을 수행할 수 있다. 제어부(120)는 ECU(Electronic Control Unit)를 포함할 수 있다. 구동부(140a)는 차량 또는 자율 주행 차량(100)을 지상에서 주행하게 할 수 있다. 구동부(140a)는 엔진, 모터, 파워 트레인, 바퀴, 브레이크, 조향 장치 등을 포함할 수 있다. 전원공급부(140b)는 차량 또는 자율 주행 차량(100)에게 전원을 공급하며, 유/무선 충전 회로, 배터리 등을 포함할 수 있다. 센서부(140c)는 차량 상태, 주변 환경 정보, 사용자 정보 등을 얻을 수 있다. 센서부(140c)는 IMU(inertial measurement unit) 센서, 충돌 센서, 휠 센서(wheel sensor), 속도 센서, 경사 센서, 중량 감지 센서, 헤딩 센서(heading sensor), 포지션 모듈(position module), 차량 전진/후진 센서, 배터리 센서, 연료 센서, 타이어 센서, 스티어링 센서, 온도 센서, 습도 센서, 초음파 센서, 조도 센서, 페달 포지션 센서 등을 포함할 수 있다. 자율 주행부(140d)는 주행중인 차선을 유지하는 기술, 어댑티브 크루즈 컨트롤과 같이 속도를 자동으로 조절하는 기술, 정해진 경로를 따라 자동으로 주행하는 기술, 목적지가 설정되면 자동으로 경로를 설정하여 주행하는 기술 등을 구현할 수 있다.The communication unit 110 may transmit/receive signals (eg, data, control signals, etc.) with external devices such as other vehicles, base stations (e.g. base stations, roadside base stations, etc.), servers, and the like. The controller 120 may perform various operations by controlling elements of the vehicle or autonomous vehicle 100 . The controller 120 may include an Electronic Control Unit (ECU). The driving unit 140a may drive the vehicle or autonomous vehicle 100 on the ground. The driving unit 140a may include an engine, a motor, a power train, a wheel, a brake, a steering device, and the like. The power supply unit 140b supplies power to the vehicle or autonomous vehicle 100, and may include a wired/wireless charging circuit, a battery, and the like. The sensor unit 140c may obtain vehicle conditions, surrounding environment information, and user information. The sensor unit 140c includes an inertial measurement unit (IMU) sensor, a collision sensor, a wheel sensor, a speed sensor, an inclination sensor, a weight detection sensor, a heading sensor, a position module, and a vehicle forward. /Can include a reverse sensor, battery sensor, fuel sensor, tire sensor, steering sensor, temperature sensor, humidity sensor, ultrasonic sensor, illuminance sensor, pedal position sensor, and the like. The autonomous driving unit 140d includes a technology for maintaining a driving lane, a technology for automatically adjusting speed such as adaptive cruise control, a technology for automatically driving along a predetermined route, and a technology for automatically setting a route when a destination is set and driving. technology can be implemented.
일 예로, 통신부(110)는 외부 서버로부터 지도 데이터, 교통 정보 데이터 등을 수신할 수 있다. 자율 주행부(140d)는 획득된 데이터를 기반으로 자율 주행 경로와 드라이빙 플랜을 생성할 수 있다. 제어부(120)는 드라이빙 플랜에 따라 차량 또는 자율 주행 차량(100)이 자율 주행 경로를 따라 이동하도록 구동부(140a)를 제어할 수 있다(예, 속도/방향 조절). 자율 주행 도중에 통신부(110)는 외부 서버로부터 최신 교통 정보 데이터를 비/주기적으로 획득하며, 주변 차량으로부터 주변 교통 정보 데이터를 획득할 수 있다. 또한, 자율 주행 도중에 센서부(140c)는 차량 상태, 주변 환경 정보를 획득할 수 있다. 자율 주행부(140d)는 새로 획득된 데이터/정보에 기반하여 자율 주행 경로와 드라이빙 플랜을 갱신할 수 있다. 통신부(110)는 차량 위치, 자율 주행 경로, 드라이빙 플랜 등에 관한 정보를 외부 서버로 전달할 수 있다. 외부 서버는 차량 또는 자율 주행 차량들로부터 수집된 정보에 기반하여, AI 기술 등을 이용하여 교통 정보 데이터를 미리 예측할 수 있고, 예측된 교통 정보 데이터를 차량 또는 자율 주행 차량들에게 제공할 수 있다.For example, the communication unit 110 may receive map data, traffic information data, and the like from an external server. The autonomous driving unit 140d may generate an autonomous driving route and a driving plan based on the acquired data. The controller 120 may control the driving unit 140a so that the vehicle or autonomous vehicle 100 moves along the autonomous driving path according to the driving plan (eg, speed/direction adjustment). During autonomous driving, the communicator 110 may non-/periodically obtain the latest traffic information data from an external server and obtain surrounding traffic information data from surrounding vehicles. In addition, during autonomous driving, the sensor unit 140c may acquire vehicle state and surrounding environment information. The autonomous driving unit 140d may update an autonomous driving route and a driving plan based on newly acquired data/information. The communication unit 110 may transmit information about a vehicle location, an autonomous driving route, a driving plan, and the like to an external server. The external server may predict traffic information data in advance using AI technology based on information collected from the vehicle or self-driving vehicles, and may provide the predicted traffic information data to the vehicle or self-driving vehicles.
도 51은 본 개시의 다양한 실시 예들에 적용되는 차량을 예시한다. 차량은 운송수단, 기차, 비행체, 선박 등으로도 구현될 수 있다.51 illustrates a vehicle applied to various embodiments of the present disclosure. A vehicle may be implemented as a means of transportation, a train, an air vehicle, a ship, and the like.
도 51을 참조하면, 차량(100)은 통신부(110), 제어부(120), 메모리부(130), 입출력부(140a) 및 위치 측정부(140b)를 포함할 수 있다. 여기서, 블록 110~130/140a~140b는 각각 도 X3의 블록 110~130/140에 대응한다.Referring to FIG. 51 , the vehicle 100 may include a communication unit 110, a control unit 120, a memory unit 130, an input/output unit 140a, and a position measurement unit 140b. Here, blocks 110 to 130/140a to 140b correspond to blocks 110 to 130/140 of FIG. X3, respectively.
통신부(110)는 다른 차량, 또는 기지국 등의 외부 기기들과 신호(예, 데이터, 제어 신호 등)를 송수신할 수 있다. 제어부(120)는 차량(100)의 구성 요소들을 제어하여 다양한 동작을 수행할 수 있다. 메모리부(130)는 차량(100)의 다양한 기능을 지원하는 데이터/파라미터/프로그램/코드/명령을 저장할 수 있다. 입출력부(140a)는 메모리부(130) 내의 정보에 기반하여 AR/VR 오브젝트를 출력할 수 있다. 입출력부(140a)는 HUD를 포함할 수 있다. 위치 측정부(140b)는 차량(100)의 위치 정보를 획득할 수 있다. 위치 정보는 차량(100)의 절대 위치 정보, 주행선 내에서의 위치 정보, 가속도 정보, 주변 차량과의 위치 정보 등을 포함할 수 있다. 위치 측정부(140b)는 GPS 및 다양한 센서들을 포함할 수 있다.The communication unit 110 may transmit/receive signals (eg, data, control signals, etc.) with other vehicles or external devices such as base stations. The controller 120 may perform various operations by controlling components of the vehicle 100 . The memory unit 130 may store data/parameters/programs/codes/commands supporting various functions of the vehicle 100 . The input/output unit 140a may output an AR/VR object based on information in the memory unit 130. The input/output unit 140a may include a HUD. The location measurement unit 140b may obtain location information of the vehicle 100 . The location information may include absolute location information of the vehicle 100, location information within a driving line, acceleration information, and location information with neighboring vehicles. The location measurement unit 140b may include GPS and various sensors.
일 예로, 차량(100)의 통신부(110)는 외부 서버로부터 지도 정보, 교통 정보 등을 수신하여 메모리부(130)에 저장할 수 있다. 위치 측정부(140b)는 GPS 및 다양한 센서를 통하여 차량 위치 정보를 획득하여 메모리부(130)에 저장할 수 있다. 제어부(120)는 지도 정보, 교통 정보 및 차량 위치 정보 등에 기반하여 가상 오브젝트를 생성하고, 입출력부(140a)는 생성된 가상 오브젝트를 차량 내 유리창에 표시할 수 있다(1410, 1420). 또한, 제어부(120)는 차량 위치 정보에 기반하여 차량(100)이 주행선 내에서 정상적으로 운행되고 있는지 판단할 수 있다. 차량(100)이 주행선을 비정상적으로 벗어나는 경우, 제어부(120)는 입출력부(140a)를 통해 차량 내 유리창에 경고를 표시할 수 있다. 또한, 제어부(120)는 통신부(110)를 통해 주변 차량들에게 주행 이상에 관한 경고 메세지를 방송할 수 있다. 상황에 따라, 제어부(120)는 통신부(110)를 통해 관계 기관에게 차량의 위치 정보와, 주행/차량 이상에 관한 정보를 전송할 수 있다.For example, the communication unit 110 of the vehicle 100 may receive map information, traffic information, and the like from an external server and store them in the memory unit 130 . The location measurement unit 140b may acquire vehicle location information through GPS and various sensors and store it in the memory unit 130 . The controller 120 may generate a virtual object based on map information, traffic information, vehicle location information, etc., and the input/output unit 140a may display the created virtual object on a window in the vehicle (1410, 1420). In addition, the controller 120 may determine whether the vehicle 100 is normally operated within the driving line based on the vehicle location information. When the vehicle 100 abnormally deviate from the driving line, the controller 120 may display a warning on a window in the vehicle through the input/output unit 140a. In addition, the controller 120 may broadcast a warning message about driving abnormality to surrounding vehicles through the communication unit 110 . Depending on circumstances, the controller 120 may transmit vehicle location information and information on driving/vehicle abnormalities to related agencies through the communication unit 110 .
도 52은 본 개시의 다양한 실시 예들에 적용되는 XR 기기를 예시한다. XR 기기는 HMD, 차량에 구비된 HUD(Head-Up Display), 텔레비전, 스마트폰, 컴퓨터, 웨어러블 디바이스, 가전 기기, 디지털 사이니지(signage), 차량, 로봇 등으로 구현될 수 있다.52 illustrates an XR device applied to various embodiments of the present disclosure. The XR device may be implemented as an HMD, a head-up display (HUD) provided in a vehicle, a television, a smartphone, a computer, a wearable device, a home appliance, a digital signage, a vehicle, a robot, and the like.
도 52을 참조하면, XR 기기(100a)는 통신부(110), 제어부(120), 메모리부(130), 입출력부(140a), 센서부(140b) 및 전원공급부(140c)를 포함할 수 있다. 여기서, 블록 110~130/140a~140c은 각각 도 X3의 블록 110~130/140에 대응한다.Referring to FIG. 52, the XR device 100a 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 power supply unit 140c. . Here, blocks 110 to 130/140a to 140c correspond to blocks 110 to 130/140 of FIG. X3, respectively.
통신부(110)는 다른 무선 기기, 휴대 기기, 또는 미디어 서버 등의 외부 기기들과 신호(예, 미디어 데이터, 제어 신호 등)를 송수신할 수 있다. 미디어 데이터는 영상, 이미지, 소리 등을 포함할 수 있다. 제어부(120)는 XR 기기(100a)의 구성 요소들을 제어하여 다양한 동작을 수행할 수 있다. 예를 들어, 제어부(120)는 비디오/이미지 획득, (비디오/이미지) 인코딩, 메타데이터 생성 및 처리 등의 절차를 제어 및/또는 수행하도록 구성될 수 있다. 메모리부(130)는 XR 기기(100a)의 구동/XR 오브젝트의 생성에 필요한 데이터/파라미터/프로그램/코드/명령을 저장할 수 있다. 입출력부(140a)는 외부로부터 제어 정보, 데이터 등을 획득하며, 생성된 XR 오브젝트를 출력할 수 있다. 입출력부(140a)는 카메라, 마이크로폰, 사용자 입력부, 디스플레이부, 스피커 및/또는 햅틱 모듈 등을 포함할 수 있다. 센서부(140b)는 XR 기기 상태, 주변 환경 정보, 사용자 정보 등을 얻을 수 있다. 센서부(140b)는 근접 센서, 조도 센서, 가속도 센서, 자기 센서, 자이로 센서, 관성 센서, RGB 센서, IR 센서, 지문 인식 센서, 초음파 센서, 광 센서, 마이크로폰 및/또는 레이더 등을 포함할 수 있다. 전원공급부(140c)는 XR 기기(100a)에게 전원을 공급하며, 유/무선 충전 회로, 배터리 등을 포함할 수 있다.The communication unit 110 may transmit/receive signals (eg, media data, control signals, etc.) with external devices such as other wireless devices, portable devices, or media servers. Media data may include video, image, sound, and the like. The controller 120 may perform various operations by controlling components of the XR device 100a. For example, the controller 120 may be configured to control and/or perform procedures such as video/image acquisition, (video/image) encoding, and metadata generation and processing. The memory unit 130 may store data/parameters/programs/codes/commands necessary for driving the XR device 100a/creating an XR object. The input/output unit 140a may obtain control information, data, etc. from the outside and output the created XR object. 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 XR device status, surrounding environment information, user information, and the like. The sensor unit 140b may include a proximity sensor, an illuminance sensor, an acceleration sensor, a magnetic sensor, a gyro sensor, an inertial sensor, an RGB sensor, an IR sensor, a fingerprint recognition sensor, an ultrasonic sensor, an optical sensor, a microphone, and/or a radar. there is. The power supply unit 140c supplies power to the XR device 100a and may include a wired/wireless charging circuit, a battery, and the like.
일 예로, XR 기기(100a)의 메모리부(130)는 XR 오브젝트(예, AR/VR/MR 오브젝트)의 생성에 필요한 정보(예, 데이터 등)를 포함할 수 있다. 입출력부(140a)는 사용자로부터 XR 기기(100a)를 조작하는 명령을 회득할 수 있으며, 제어부(120)는 사용자의 구동 명령에 따라 XR 기기(100a)를 구동시킬 수 있다. 예를 들어, 사용자가 XR 기기(100a)를 통해 영화, 뉴스 등을 시청하려고 하는 경우, 제어부(120)는 통신부(130)를 통해 컨텐츠 요청 정보를 다른 기기(예, 휴대 기기(100b)) 또는 미디어 서버에 전송할 수 있다. 통신부(130)는 다른 기기(예, 휴대 기기(100b)) 또는 미디어 서버로부터 영화, 뉴스 등의 컨텐츠를 메모리부(130)로 다운로드/스트리밍 받을 수 있다. 제어부(120)는 컨텐츠에 대해 비디오/이미지 획득, (비디오/이미지) 인코딩, 메타데이터 생성/처리 등의 절차를 제어 및/또는 수행하며, 입출력부(140a)/센서부(140b)를 통해 획득한 주변 공간 또는 현실 오브젝트에 대한 정보에 기반하여 XR 오브젝트를 생성/출력할 수 있다.For example, the memory unit 130 of the XR device 100a may include information (eg, data, etc.) necessary for generating an XR object (eg, AR/VR/MR object). The input/output unit 140a may obtain a command to operate the XR device 100a from a user, and the control unit 120 may drive the XR device 100a according to the user's driving command. For example, when a user tries to watch a movie, news, etc. through the XR device 100a, the control unit 120 transmits content request information to another device (eg, the mobile device 100b) or through the communication unit 130. can be sent to the media server. The communication unit 130 may download/stream content such as movies and news from another device (eg, the portable device 100b) or a media server to the memory unit 130 . The control unit 120 controls and/or performs procedures such as video/image acquisition, (video/image) encoding, metadata generation/processing, etc. for content, and acquisition through the input/output unit 140a/sensor unit 140b. An XR object may be created/output based on information about a surrounding space or a real object.
또한, XR 기기(100a)는 통신부(110)를 통해 휴대 기기(100b)와 무선으로 연결되며, XR 기기(100a)의 동작은 휴대 기기(100b)에 의해 제어될 수 있다. 예를 들어, 휴대 기기(100b)는 XR 기기(100a)에 대한 콘트롤러로 동작할 수 있다. 이를 위해, XR 기기(100a)는 휴대 기기(100b)의 3차원 위치 정보를 획득한 뒤, 휴대 기기(100b)에 대응하는 XR 개체를 생성하여 출력할 수 있다.In addition, the XR device 100a is wirelessly connected to the portable device 100b through the communication unit 110, and the operation of the XR device 100a may be controlled by the portable device 100b. For example, the mobile device 100b may operate as a controller for the XR device 100a. To this end, the XR device 100a may acquire 3D location information of the portable device 100b and then generate and output an XR object corresponding to the portable device 100b.
도 53은 본 개시의 다양한 실시 예들에 적용되는 로봇을 예시한다. 로봇은 사용 목적이나 분야에 따라 산업용, 의료용, 가정용, 군사용 등으로 분류될 수 있다.53 illustrates a robot applied to various embodiments of the present disclosure. Robots may be classified into industrial, medical, household, military, and the like depending on the purpose or field of use.
도 53을 참조하면, 로봇(100)은 통신부(110), 제어부(120), 메모리부(130), 입출력부(140a), 센서부(140b) 및 구동부(140c)를 포함할 수 있다. 여기서, 블록 110~130/140a~140c은 각각 도 X3의 블록 110~130/140에 대응한다.Referring to FIG. 53 , 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. Here, blocks 110 to 130/140a to 140c correspond to blocks 110 to 130/140 of FIG. X3, respectively.
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.The communication unit 110 may transmit/receive signals (eg, driving information, control signals, etc.) with external devices such as other wireless devices, other robots, or control servers. The controller 120 may perform various operations by controlling components of the robot 100 . 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 the 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 of the robot 100, surrounding environment information, user information, and the like. The sensor unit 140b may include a proximity sensor, an illuminance sensor, an acceleration sensor, a magnetic sensor, a gyro sensor, an inertial sensor, an IR sensor, a fingerprint recognition sensor, an ultrasonic sensor, an optical sensor, a microphone, a radar, and the like. The driving unit 140c may perform various physical operations such as moving a robot joint. In addition, the driving unit 140c may make the robot 100 drive on the ground or fly in the air. The driving unit 140c may include actuators, motors, wheels, brakes, propellers, and the like.
도 54는 본 개시의 다양한 실시 예들에 적용되는 AI 기기를 예시한다.54 illustrates an AI device applied to various embodiments of the present disclosure.
AI 기기는 TV, 프로젝터, 스마트폰, PC, 노트북, 디지털방송용 단말기, 태블릿 PC, 웨어러블 장치, 셋톱박스(STB), 라디오, 세탁기, 냉장고, 디지털 사이니지, 로봇, 차량 등과 같은, 고정형 기기 또는 이동 가능한 기기 등으로 구현될 수 있다.AI devices include fixed or mobile devices such as TVs, projectors, smartphones, PCs, laptops, digital broadcasting terminals, tablet PCs, wearable devices, set-top boxes (STBs), radios, washing machines, refrigerators, digital signage, robots, and vehicles. It can be implemented with possible devices and the like.
도 54를 참조하면, AI 기기(100)는 통신부(110), 제어부(120), 메모리부(130), 입/출력부(140a/140b), 러닝 프로세서부(140c) 및 센서부(140d)를 포함할 수 있다. 블록 110~130/140a~140d는 각각 도 X3의 블록 110~130/140에 대응한다.Referring to FIG. 54, the AI device 100 includes a communication unit 110, a control unit 120, a memory unit 130, an input/output unit 140a/140b, a running processor unit 140c, and a sensor unit 140d. can include Blocks 110-130/140a-140d correspond to blocks 110-130/140 of Figure X3, respectively.
통신부(110)는 유무선 통신 기술을 이용하여 다른 AI 기기(예, 도 W1, 100x, 200, 400)나 AI 서버(200) 등의 외부 기기들과 유무선 신호(예, 센서 정보, 사용자 입력, 학습 모델, 제어 신호 등)를 송수신할 수 있다. 이를 위해, 통신부(110)는 메모리부(130) 내의 정보를 외부 기기로 전송하거나, 외부 기기로부터 수신된 신호를 메모리부(130)로 전달할 수 있다.The communication unit 110 transmits wired/wireless signals (eg, sensor information, user input, learning) to other AI devices (eg, FIG. W1, 100x, 200, 400) or external devices such as the AI server 200 using wired/wireless communication technology. models, control signals, etc.) can be transmitted and received. To this end, the communication unit 110 may transmit information in the memory unit 130 to an external device or transmit a signal received from the external device to the memory unit 130 .
제어부(120)는 데이터 분석 알고리즘 또는 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 결정되거나 생성된 정보에 기초하여, AI 기기(100)의 적어도 하나의 실행 가능한 동작을 결정할 수 있다. 그리고, 제어부(120)는 AI 기기(100)의 구성 요소들을 제어하여 결정된 동작을 수행할 수 있다. 예를 들어, 제어부(120)는 러닝 프로세서부(140c) 또는 메모리부(130)의 데이터를 요청, 검색, 수신 또는 활용할 수 있고, 적어도 하나의 실행 가능한 동작 중 예측되는 동작이나, 바람직한 것으로 판단되는 동작을 실행하도록 AI 기기(100)의 구성 요소들을 제어할 수 있다. 또한, 제어부(120)는 AI 장치(100)의 동작 내용이나 동작에 대한 사용자의 피드백 등을 포함하는 이력 정보를 수집하여 메모리부(130) 또는 러닝 프로세서부(140c)에 저장하거나, AI 서버(도 W1, 400) 등의 외부 장치에 전송할 수 있다. 수집된 이력 정보는 학습 모델을 갱신하는데 이용될 수 있다.The controller 120 may determine at least one feasible operation of the AI device 100 based on information determined or generated using a data analysis algorithm or a machine learning algorithm. In addition, the controller 120 may perform the determined operation by controlling components of the AI device 100 . For example, the controller 120 may request, retrieve, receive, or utilize data from the learning processor unit 140c or the memory unit 130, and may perform a predicted operation among at least one feasible operation or an operation determined to be desirable. Components of the AI device 100 may be controlled to execute an operation. In addition, the control unit 120 collects history information including user feedback on the operation contents or operation of the AI device 100 and stores it in the memory unit 130 or the running processor unit 140c, or the AI server ( It can be transmitted to an external device such as FIG. W1, 400). The collected history information can be used to update the learning model.
메모리부(130)는 AI 기기(100)의 다양한 기능을 지원하는 데이터를 저장할 수 있다. 예를 들어, 메모리부(130)는 입력부(140a)로부터 얻은 데이터, 통신부(110)로부터 얻은 데이터, 러닝 프로세서부(140c)의 출력 데이터, 및 센싱부(140)로부터 얻은 데이터를 저장할 수 있다. 또한, 메모리부(130)는 제어부(120)의 동작/실행에 필요한 제어 정보 및/또는 소프트웨어 코드를 저장할 수 있다.The memory unit 130 may store data supporting various functions of the AI device 100 . For example, the memory unit 130 may store data obtained from the input unit 140a, data obtained from the communication unit 110, output data from the learning processor unit 140c, and data obtained from the sensing unit 140. In addition, the memory unit 130 may store control information and/or software codes necessary for operation/execution of the control unit 120 .
입력부(140a)는 AI 기기(100)의 외부로부터 다양한 종류의 데이터를 획득할 수 있다. 예를 들어, 입력부(120)는 모델 학습을 위한 학습 데이터, 및 학습 모델이 적용될 입력 데이터 등을 획득할 수 있다. 입력부(140a)는 카메라, 마이크로폰 및/또는 사용자 입력부 등을 포함할 수 있다. 출력부(140b)는 시각, 청각 또는 촉각 등과 관련된 출력을 발생시킬 수 있다. 출력부(140b)는 디스플레이부, 스피커 및/또는 햅틱 모듈 등을 포함할 수 있다. 센싱부(140)는 다양한 센서들을 이용하여 AI 기기(100)의 내부 정보, AI 기기(100)의 주변 환경 정보 및 사용자 정보 중 적어도 하나를 얻을 수 있다. 센싱부(140)는 근접 센서, 조도 센서, 가속도 센서, 자기 센서, 자이로 센서, 관성 센서, RGB 센서, IR 센서, 지문 인식 센서, 초음파 센서, 광 센서, 마이크로폰 및/또는 레이더 등을 포함할 수 있다.The input unit 140a may obtain various types of data from the outside of the AI device 100. For example, the input unit 120 may obtain learning data for model learning and input data to which the learning model is to be applied. The input unit 140a may include a camera, a microphone, and/or a user input unit. The output unit 140b may generate an output related to sight, hearing, or touch. The output unit 140b may include a display unit, a speaker, and/or a haptic module. The sensing unit 140 may obtain at least one of internal information of the AI device 100, surrounding environment information of the AI device 100, and user information by using various sensors. The sensing unit 140 may include a proximity sensor, an illuminance sensor, an acceleration sensor, a magnetic sensor, a gyro sensor, an inertial sensor, an RGB sensor, an IR sensor, a fingerprint recognition sensor, an ultrasonic sensor, an optical sensor, a microphone, and/or a radar. there is.
러닝 프로세서부(140c)는 학습 데이터를 이용하여 인공 신경망으로 구성된 모델을 학습시킬 수 있다. 러닝 프로세서부(140c)는 AI 서버(도 W1, 400)의 러닝 프로세서부와 함께 AI 프로세싱을 수행할 수 있다. 러닝 프로세서부(140c)는 통신부(110)를 통해 외부 기기로부터 수신된 정보, 및/또는 메모리부(130)에 저장된 정보를 처리할 수 있다. 또한, 러닝 프로세서부(140c)의 출력 값은 통신부(110)를 통해 외부 기기로 전송되거나/되고, 메모리부(130)에 저장될 수 있다.The learning processor unit 140c may learn a model composed of an artificial neural network using learning data. The running processor unit 140c may perform AI processing together with the running processor unit of the AI server (FIG. W1, 400). The learning processor unit 140c may process information received from an external device through the communication unit 110 and/or information stored in the memory unit 130 . In addition, the output value of the learning processor unit 140c may be transmitted to an external device through the communication unit 110 and/or stored in the memory unit 130.
본 개시의 다양한 실시 예들에 기재된 청구항들은 다양한 방식으로 조합될 수 있다. 예를 들어, 본 개시의 다양한 실시 예들의 방법 청구항의 기술적 특징이 조합되어 장치로 구현될 수 있고, 본 개시의 다양한 실시 예들의 장치 청구항의 기술적 특징이 조합되어 방법으로 구현될 수 있다. 또한, 본 개시의 다양한 실시 예들의 방법 청구항의 기술적 특징과 장치 청구항의 기술적 특징이 조합되어 장치로 구현될 수 있고, 본 개시의 다양한 실시 예들의 방법 청구항의 기술적 특징과 장치 청구항의 기술적 특징이 조합되어 방법으로 구현될 수 있다.Claims recited in various embodiments of the present disclosure may be combined in various ways. For example, technical features of method claims of various embodiments of the present disclosure may be combined to implement a device, and technical features of device claims of various embodiments of the present disclosure may be combined to implement a method. In addition, the technical features of the method claims of various embodiments of the present disclosure and the technical features of the device claims may be combined to be implemented as a device, and the technical features of the method claims and the device claims of various embodiments of the present disclosure may be combined. and can be implemented in this way.

Claims (15)

  1. 통신 시스템에서 제1 노드의 동작 방법에 있어서,In the method of operating a first node in a communication system,
    페이즈 플립 채널(phase flip channel)에 대하여 상기 제1 노드의 제1 큐비트(qubit)와 얽힘 상태(entanglement state)를 구성하는 제2 노드의 제2 큐비트 간 위상 상관 관계(phase correlation)를 식별하는 단계;Identifying a phase correlation between a first qubit of the first node and a second qubit of a second node constituting an entanglement state with respect to a phase flip channel doing;
    상기 위상 상관 관계에 기반하여 제1 패리티 값(parity value)을 결정하는 단계;determining a first parity value based on the phase correlation;
    상기 제1 패리티 값에 기반하여 페이즈 플립 오류(phase flip error)의 발생 여부를 결정하는 단계;determining whether a phase flip error occurs based on the first parity value;
    상기 제1 패리티 값에 기반하여 상기 페이즈 플립 오류의 발생이 결정된 경우, 상기 위상 상관 관계에 기반하여 제2 패리티 값을 결정하는 단계;determining a second parity value based on the phase correlation when the occurrence of the phase flip error is determined based on the first parity value;
    상기 제2 패리티 값에 기반하여 상기 페이즈 플립 오류의 발생 여부를 결정하는 단계; 및determining whether the phase flip error has occurred based on the second parity value; and
    상기 제1 패리티 값에 기반하여 상기 페이즈 플립 오류의 발생이 결정된 경우, 상기 제1 큐비트 또는 상기 제2 큐비트에 대한 페이즈 플립 연산(phase flip operation)에 의하여 오류 정정(error correction)을 수행하는 단계를 포함하는,Performing error correction by a phase flip operation on the first qubit or the second qubit when the occurrence of the phase flip error is determined based on the first parity value including steps,
    방법.method.
  2. 제1 항에 있어서,According to claim 1,
    상기 제1 패리티 값에 기반하여 상기 페이즈 플립 오류가 발생하지 않았음이 결정되거나, 또는,Based on the first parity value, it is determined that the phase flip error has not occurred, or
    상기 제2 패리티 값에 기반하여 상기 페이즈 플립 오류가 발생하지 않았음이 결정되는 경우,When it is determined that the phase flip error has not occurred based on the second parity value,
    상기 페이즈 플립 오류가 발생하지 않았음에 기반하여 상기 페이즈 플립 연산을 수행하지 않는 단계를 더 포함하는,Further comprising not performing the phase flip operation based on the fact that the phase flip error has not occurred.
    방법.method.
  3. 제1 항에 있어서,According to claim 1,
    상기 위상 상관 관계에 기반하여 복수 개의 패리티 값들을 생성하는 단계;generating a plurality of parity values based on the phase correlation;
    상기 복수 개의 패리티 값들 중 과반 수 이상의 패리티 값들(a majority of parity values)이 상기 페이즈 플립 오류의 발생과 관련되는 경우, 상기 페이즈 플립 오류의 발생을 결정하는 단계;determining occurrence of the phase flip error when a majority of parity values among the plurality of parity values are related to the occurrence of the phase flip error;
    상기 복수 개의 패리티 값들에 기반하여 상기 페이즈 플립 오류의 발생이 결정된 경우, 상기 제1 큐비트 또는 상기 제2 큐비트에 대한 페이즈 플립 연산에 의하여 오류 정정을 수행하는 단계를 더 포함하는,Further comprising performing error correction by a phase flip operation on the first qubit or the second qubit when the occurrence of the phase flip error is determined based on the plurality of parity values,
    방법.method.
  4. 제3 항에 있어서,According to claim 3,
    상기 복수 개의 패리티 값들 중 절반의 패리티 값들이 상기 페이즈 플립 오류의 발생과 관련되는 경우, 상기 페이즈 플립 오류가 발생하지 않았음을 결정하는 단계;determining that the phase flip error has not occurred when half of the parity values among the plurality of parity values are related to the occurrence of the phase flip error;
    상기 페이즈 플립 오류가 발생하지 않았음에 기반하여 상기 페이즈 플립 연산을 수행하지 않는 단계를 더 포함하는,Further comprising not performing the phase flip operation based on the fact that the phase flip error has not occurred.
    방법.method.
  5. 제1 항에 있어서,According to claim 1,
    상기 제1 패리티 값 및 상기 제2 패리티 값은,The first parity value and the second parity value,
    상기 제1 큐비트와 상기 제2 큐비트의 상기 위상 상관 관계에 기반하여 |0〉또는 |1〉 중 하나로 결정되는,Determined as either |0> or |1> based on the phase correlation of the first qubit and the second qubit,
    방법.method.
  6. 제1 항에 있어서,According to claim 1,
    상기 제1 패리티 값을 결정하는 단계는 상기 제1 큐비트의 위상 정보 및 상기 제2 큐비트의 위상 정보를 컨트롤 큐비트로 설정하고 제1 패리티 큐비트를 타겟 큐비트로 설정하는 CNOT(controlled not gate) 연산에 의하여 수행되고,The step of determining the first parity value is a controlled not gate (CNOT) setting the phase information of the first qubit and the phase information of the second qubit as control qubits and setting the first parity qubit as a target qubit It is performed by arithmetic,
    상기 제2 패리티 값을 결정하는 단계는 상기 제1 큐비트의 위상 정보 및 상기 제2 큐비트의 위상 정보를 컨트롤 큐비트로 설정하고 제2 패리티 큐비트를 타겟 큐비트로 설정하는 CNOT 연산에 의하여 수행되는,The step of determining the second parity value is performed by a CNOT operation of setting the phase information of the first qubit and the phase information of the second qubit as control qubits and setting the second parity qubit as a target qubit. ,
    방법.method.
  7. 제1 항에 있어서,According to claim 1,
    상기 제1 큐비트 또는 상기 제2 큐비트에 대한 페이즈 플립 연산(phase flip operation)에 의하여 오류 정정(error correction)을 수행하는 단계; 및performing error correction by a phase flip operation on the first qubit or the second qubit; and
    상기 제1 큐비트 또는 상기 제2 큐비트에 대하여 파울리 Z 연산(Pauli Z operation)을 통해 페이즈 플립을 수행하는 단계를 더 포함하는,Further comprising performing a phase flip through a Pauli Z operation on the first qubit or the second qubit.
    방법.method.
  8. 통신 시스템에서 제1 노드에 있어서,In the first node in the communication system,
    송수신기; 및transceiver; and
    적어도 하나의 프로세서를 포함하고,includes at least one processor;
    상기 적어도 하나의 프로세서는,The at least one processor,
    페이즈 플립 채널(phase flip channel)에 대하여 상기 제1 노드의 제1 큐비트(qubit)와 얽힘 상태(entanglement state)를 구성하는 제2 노드의 제2 큐비트 간 위상 상관 관계(phase correlation)를 식별하고,Identifying a phase correlation between a first qubit of the first node and a second qubit of a second node constituting an entanglement state with respect to a phase flip channel do,
    상기 위상 상관 관계에 기반하여 제1 패리티 값(parity value)을 결정하고,Determine a first parity value based on the phase correlation;
    상기 제1 패리티 값에 기반하여 페이즈 플립 오류(phase flip error)의 발생 여부를 결정하고,Determine whether a phase flip error occurs based on the first parity value;
    상기 제1 패리티 값에 기반하여 상기 페이즈 플립 오류의 발생이 결정된 경우, 상기 위상 상관 관계에 기반하여 제2 패리티 값을 결정하고,When the occurrence of the phase flip error is determined based on the first parity value, determining a second parity value based on the phase correlation;
    상기 제2 패리티 값에 기반하여 상기 페이즈 플립 오류의 발생 여부를 결정하고,Determine whether the phase flip error occurs based on the second parity value;
    상기 제1 패리티 값에 기반하여 상기 페이즈 플립 오류의 발생이 결정된 경우, 상기 제1 큐비트 또는 상기 제2 큐비트에 대한 페이즈 플립 연산(phase flip operation)에 의하여 오류 정정(error correction)을 수행하도록 구성된,When it is determined that the phase flip error occurs based on the first parity value, error correction is performed by a phase flip operation on the first qubit or the second qubit. composed,
    제1 노드. first node.
  9. 제8 항에 있어서,According to claim 8,
    상기 적어도 하나의 프로세서는,The at least one processor,
    상기 제1 패리티 값에 기반하여 상기 페이즈 플립 오류가 발생하지 않았음이 결정되거나, 또는,Based on the first parity value, it is determined that the phase flip error has not occurred, or
    상기 제2 패리티 값에 기반하여 상기 페이즈 플립 오류가 발생하지 않았음이 결정되는 경우,When it is determined that the phase flip error has not occurred based on the second parity value,
    상기 페이즈 플립 오류가 발생하지 않았음에 기반하여 상기 페이즈 플립 연산을 수행하지 않도록 더 구성된,Further configured not to perform the phase flip operation based on that the phase flip error has not occurred,
    제1 노드.first node.
  10. 제8 항에 있어서,According to claim 8,
    상기 적어도 하나의 프로세서는,The at least one processor,
    상기 위상 상관 관계에 기반하여 복수 개의 패리티 값들을 생성하고,generating a plurality of parity values based on the phase correlation;
    상기 복수 개의 패리티 값들 중 과반 수 이상의 패리티 값들(a majority of parity values)이 상기 페이즈 플립 오류의 발생과 관련되는 경우, 상기 페이즈 플립 오류의 발생을 결정하고,When a majority of parity values among the plurality of parity values are related to the occurrence of the phase flip error, determining the occurrence of the phase flip error;
    상기 복수 개의 패리티 값들에 기반하여 상기 비트 플립 오류의 발생이 결정된 경우, 상기 제1 큐비트 또는 상기 제2 큐비트에 대한 비트 플립 연산에 의하여 오류 정정을 수행하도록 더 구성된,Further configured to perform error correction by a bit flip operation on the first qubit or the second qubit when the occurrence of the bit flip error is determined based on the plurality of parity values,
    제1 노드.first node.
  11. 제10 항에 있어서,According to claim 10,
    상기 적어도 하나의 프로세서는,The at least one processor,
    상기 복수 개의 패리티 값들 중 절반의 패리티 값들이 상기 페이즈 플립 오류의 발생과 관련되는 경우, 상기 페이즈 플립 오류가 발생하지 않았음을 결정하고,When half of the parity values of the plurality of parity values are related to the occurrence of the phase flip error, determining that the phase flip error has not occurred;
    상기 페이즈 플립 오류가 발생하지 않았음에 기반하여 상기 페이즈 플립 연산을 수행하지 않도록 더 구성된,Further configured not to perform the phase flip operation based on that the phase flip error has not occurred,
    제1 노드.first node.
  12. 제8 항에 있어서,According to claim 8,
    상기 제1 패리티 값 및 상기 제2 패리티 값은,The first parity value and the second parity value,
    상기 제1 큐비트와 상기 제2 큐비트의 상기 위상 상관 관계에 기반하여 |0〉또는 |1〉 중 하나로 결정되는,Determined as either |0> or |1> based on the phase correlation of the first qubit and the second qubit,
    제1 노드.first node.
  13. 제8 항에 있어서,According to claim 8,
    상기 적어도 하나의 프로세서는,The at least one processor,
    상기 제1 패리티 값을 결정하기 위하여, 상기 제1 큐비트 및 상기 제2 큐비트를 컨트롤 큐비트로 설정하고 제1 패리티 큐비트를 타겟 큐비트로 설정하는 CNOT(controlled not gate) 연산을 수행하고,In order to determine the first parity value, a controlled not gate (CNOT) operation is performed to set the first qubit and the second qubit as control qubits and set the first parity qubit as a target qubit;
    상기 제2 패리티 값을 결정하기 위하여, 상기 제1 큐비트 및 상기 제2 큐비트를 컨트롤 큐비트로 설정하고 제2 패리티 큐비트를 타겟 큐비트로 설정하는 CNOT 연산에 의하여 수행하도록 더 구성된,In order to determine the second parity value, further configured to perform by a CNOT operation of setting the first qubit and the second qubit as control qubits and setting the second parity qubit as a target qubit,
    제1 노드.first node.
  14. 제8 항에 있어서,According to claim 8,
    상기 적어도 하나의 프로세서는,The at least one processor,
    상기 제1 큐비트 또는 상기 제2 큐비트에 대한 페이즈 플립 연산(phase flip operation)에 의하여 오류 정정(error correction)을 수행하고,performing error correction by a phase flip operation on the first qubit or the second qubit;
    상기 제1 큐비트 또는 상기 제2 큐비트에 대하여 파울리 Z 연산(Pauli Z operation)을 통해 페이즈 플립을 수행하도록 더 구성된,Further configured to perform a phase flip through a Pauli Z operation on the first qubit or the second qubit,
    제1 노드.first node.
  15. 하나 이상의 명령어를 저장하는 하나 이상의 비일시적인(non-transitory) 컴퓨터 판독 가능 매체에 있어서,In one or more non-transitory computer readable media storing one or more instructions,
    상기 하나 이상의 명령어는, 하나 이상의 프로세서에 의해 실행되는 것에 기반하여, 동작들을 수행하고,the one or more instructions, based on being executed by one or more processors, perform operations;
    상기 동작들은,These actions are
    페이즈 플립 채널(phase flip channel)에 대하여 상기 제1 노드의 제1 큐비트(qubit)와 얽힘 상태(entanglement state)를 구성하는 제2 노드의 제2 큐비트 간 위상 상관 관계(phase correlation)를 식별하는 단계;Identifying a phase correlation between a first qubit of the first node and a second qubit of a second node constituting an entanglement state with respect to a phase flip channel doing;
    상기 위상 상관 관계에 기반하여 제1 패리티 값(parity value)을 결정하는 단계;determining a first parity value based on the phase correlation;
    상기 제1 패리티 값에 기반하여 페이즈 플립 오류(phase flip error)의 발생 여부를 결정하는 단계;determining whether a phase flip error occurs based on the first parity value;
    상기 제1 패리티 값에 기반하여 상기 페이즈 플립 오류의 발생이 결정된 경우, 상기 위상 상관 관계에 기반하여 제2 패리티 값을 결정하는 단계;determining a second parity value based on the phase correlation when the occurrence of the phase flip error is determined based on the first parity value;
    상기 제2 패리티 값에 기반하여 상기 페이즈 플립 오류의 발생 여부를 결정하는 단계; 및determining whether the phase flip error has occurred based on the second parity value; and
    상기 제1 패리티 값에 기반하여 상기 페이즈 플립 오류의 발생이 결정된 경우, 상기 제1 큐비트 또는 상기 제2 큐비트에 대한 페이즈 플립 연산(phase filp operation)에 의하여 오류 정정(error correction)을 수행하는 단계를 포함하는,Performing error correction by a phase flip operation on the first qubit or the second qubit when the occurrence of the phase flip error is determined based on the first parity value including steps,
    컴퓨터 판독 가능 매체.computer readable medium.
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Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20030086138A1 (en) * 2001-11-06 2003-05-08 Pittman Todd B Techniques for performing logic operations using quantum states of single photons
US20140365843A1 (en) * 2013-06-07 2014-12-11 Alcatel-Lucent Usa Inc. Error correction for entangled quantum states
KR20150097290A (en) * 2014-02-18 2015-08-26 고려대학교 산학협력단 Apparatus and method for making quantum words to correct quantum error

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20030086138A1 (en) * 2001-11-06 2003-05-08 Pittman Todd B Techniques for performing logic operations using quantum states of single photons
US20140365843A1 (en) * 2013-06-07 2014-12-11 Alcatel-Lucent Usa Inc. Error correction for entangled quantum states
KR20150097290A (en) * 2014-02-18 2015-08-26 고려대학교 산학협력단 Apparatus and method for making quantum words to correct quantum error

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
BULTINK C. C, O'BRIEN T E, VOLLMER R, MUTHUSUBRAMANIAN N, BEEKMAN M W, ROL M A, FU X, TARASINSKI B, OSTROUKH V, VARBANOV B, BRUNO : "Protecting quantum entanglement from leakage and qubit errors via repetitive parity measurements", SCI. ADV, vol. 6, 20 March 2020 (2020-03-20), pages 1 - 10, XP093058326 *
RISTÈ D., POLETTO S., HUANG M.-Z., BRUNO A., VESTERINEN V., SAIRA O.-P., DICARLO L.: "Detecting bit-flip errors in a logical qubit using stabilizer measurements", NATURE COMMUNICATIONS, vol. 6, no. 1, XP093058336, DOI: 10.1038/ncomms7983 *

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