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차세대 네트워크 UAV 데이터 효율 최대화: 트랜스포머 기반 mmWave 빔포밍 접근 방법
아비 데브 라하, 아푸르보 아디히카리, 무리튠조이 게인, 치아오 유, 김현수, 윤지수, 홍충선
http://doi.org/10.5626/JOK.2025.52.2.170
빔포밍은 초고속 데이터 속도를 달성하기 위해 테라헤르츠 및 밀리미터파(mmWave) 주파수 대역을 활용하는 차세대 무선 통신 분야의 발전에 있어서 중요한 역할을 한다. 하지만 이러한 주파수 대역은 빔 트레이닝과 관련된 비용으로 인해 문제가 발생할 수 있으며, 특히 드론 및 무인 항공기(UAV) 통신과 같이 높은 이동성을 필요로 하는 응용 분야에서 초신뢰 저지연 통신(URLLC)을 실현하는데 어려움이 있다. 본 논문에서는 UAV를 위한 상황 정보 기반 mmWave 빔포밍을 제안하며 이동성이 높은 UAV 환경에서 UAV의 데이터 전송률을 최대화하기 위한 최적화 문제를 정의한다. URLLC를 유지하면서 최적의 빔을 예측하기 위한 경량 트랜스포머를 설계한다. 트랜스포머의 self-attention 메커니즘은 모델이 상황 정보의 가장 중요한 특징에 선택적으로 집중할 수 있도록 한다. 경량 트랜스포머 모델은 UAV의 데이터 전송률을 개선하는 이상적인 빔을 정확하게 예측한다. 시뮬레이션 결과는 본 논문의 설계는 효과를 입증한다. 기준 방법과 비교할 때, 경량 트랜스포머 모델은 17.8%의 더 높은 Top-1 빔 정확도를 달성하며 평균 전력 손실을 96.79%까지 줄이며 기준 방법에 비해 12.49%에서 96.79%까지 개선되었다.
A Deep Learning Approach for Target-oriented Communication Resource Allocation in Holographic MIMO
Apurba Adhikary, Md. Shirajum Munir, Avi Deb Raha, Min Seok Kim, Jong Won Choe, Choong Seon Hong
http://doi.org/10.5626/JOK.2023.50.5.441
본 논문은 홀로그램 기술을 이용하여 다양한 형태의 사용자를 위한 사용자 지향 통신 리소스 할당을 수행하는 단일 셀 대규모 다중 입력 다중 출력(mMIMO) 시스템을 제안한다. 본 논문에서는 목표지향 사용자에게 서비스를 제공하기 위한 빔 포밍의 저전력 요구 사항을 확인하기 위해 홀로그램 그리드 어레이(HGA)에서 활성 그리드의 수를 최소화할 수 있는 기술을 제안한다. 이를 위해 신호 대 간섭 잡음 비율(SINR)을 최대화하여 문제를 공식화하였다. 이는 효과적인 빔포밍 및 총 전력 규칙을 생성하여 자원 할당을 최대화한다. 또한, 홀로그램 mMIMO 시스템은 더 적은 전력으로 다양한 사용자들의 장비에 서비스를 동시에 제공할 수 있다. 인공지능(AI) 기반 솔루션을 고안하기 위해 전력 제약을 최소화한 그리드 활성화 결정을 위한 순차 신경망 모델을 개발하였다. 시뮬레이션 및 성능 평가 결과에서 전력이 효율적으로 할당되고 0.01의 낮은 RMSE 점수로 효과적인 빔이 형성됨을 보여주었다.
