[논문]불완전한 신뢰도 기반 정보 처리율 최대화 협력통신 기법

류종열; 홍준표

doi:10.6109/jkiice.2019.23.5.589

불완전한 신뢰도 기반 정보 처리율 최대화 협력통신 기법
Imperfect Trust Degree based Throughput Maximization for Cooperative Communications 원문보기

한국정보통신학회논문지 = Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering, v.23 no.5, 2019년, pp.589 - 595

류종열 (Department of Information and Communications Engineering, Gyeongsang National University) , 홍준표 (Department of Information and Communications Engineering, Pukyong National University)

초록
AI-Helper

최근 친밀도와 신뢰도 같은 사용자들의 사회적 관계와 모바일 통신 네트워크를 동시에 고려한 모바일 소셜 네트워크가 차세대 이동통신 네트워크 모델로 큰 관심을 받고 있다. 본 논문에서는 사회적 관계 중 신뢰도 정보를 기반으로 하는 협력통신 네트워크를 고려한다. 완벽한 신뢰도 정보를 고려했던 기존 연구들과 다르게 송신단에서 불완전한 신뢰도 정보 기반 정보 처리율 최대화 협력 통신 기법을 제안한다. 본 논문에서는 먼저 불완전한 신뢰도 정보를 확률적인 분포로 모델링하고, 신뢰도의 확률 분포를 이용하여 아웃티지 확률을 유도한다. 마지막으로 송신단에서 아웃티지 확률과 정보 전송율을 동시에 고려한 정보 처리율을 최대화하는 전송 기법을 제안한다. 시뮬레이션 결과를 통해 정보 처리율 관점에서 기존 기법들과의 비교를 통해서 제안한 협력통신 기법의 우수성을 증명한다.

Abstract ▼ AI-Helper

Recently, the mobile social networks, which consider both social relationship between users and mobile communication networks, have been received great attention. In this paper, we consider the trust degree of node as the social relationship for the cooperative communication networks. In contrast to the existing works that consider the case of the perfect trust degree information, for the case that transmitter has an imperfect trust degree information, we propose an imperfect trust degree based cooperative communication technique that maximizes a throughput. We first model the imperfect trust degree information as a probability distribution and derive the outage probability using the probability distribution. Then, we propose the transmission scheme that maximizes the throughput, which consider both outage probability and transmission rate. The simulation results show that the proposed cooperative transmission scheme outperforms the conventional scheme in terms of the throughput.

주제어

표/그림 (4)

그림 Fig. 1 Cooperative communication system with trust degree information
그림 Fig. 2 Achievable rate versus average of trust degree (SNR=20dB)
$Fig. 3 Achievable rate versus transmit SNR (<TEX>$\bar{\beta}$</TEX>=0.3, 0.7)$ 그림 Fig. 3 Achievable rate versus transmit SNR ($\bar{\beta}$=0.3, 0.7)
표 Table. 1 Simulation Configuration

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

기존 연구 [3-8] 에서는 송신단에서 릴레이 노드의 신뢰도에 대한 정보를 완벽히 알고 있다고 가정하였다. 그러나 본 논문에서는 보다 현실적으로 송신단에서 릴레이 노드의 불완전한 신뢰도 정보를 가지고 있는 환경을 고려한다. 송신단에서 릴레이 노드의 완벽한 신뢰도의 값을 모르고, 신뢰도의 분포를 알고 있는 환경을 가정한다.
반면에 높은 정보 전송율로 정보를 보내면 아웃티지가 발생하는 확률이 증가한다. 따라서 본 논문에서는 송신단에서 정확한 신뢰도를 모르는 경우에 최대 정보 처리율을 달성할 수 있도록 다음수식(6)과 같이 정보 전송율을 결정하는 문제를 다룬다.
그러나 대부분의 기존 연구에서는 사용자들의 완벽한 사회적 정보를 알고 있는 환경을 고려하고 있다. 본 논문에서는 기존 연구와는 다르게 보다 현실적으로 불완전한 신뢰도 정보를 기반의 협력통신 기법을 제안한다.
송신단에서 릴레이 노드의 완벽한 신뢰도의 값을 모르고, 신뢰도의 분포를 알고 있는 환경을 가정한다. 본 논문에서는 송신단에서 릴레이 노드의 불완전한 신뢰도 정보를 기반으로 정보 처리율을 최대화하는 정보 전송율을 결정하는 기법을 제안한다.
본 논문에서는 송신단에서 릴레이의 불완전한 신뢰도 정보를 가지고 있는 환경에서 정보 처리율을 최대화 하는 전송 기법을 제안하였다. 먼저 릴레이의 신뢰도 정보를 truncated Gaussian 분포로 모델링하고, 송신단에서 신뢰도의 확률적인 분포에 대한 정보를 이용하여 정보 처리율을 최대화하는 정보 전송율을 결정한다.
본 연구에서는 사용자들의 신뢰도 정보가 불완전한 환경에서 효과적으로 정보를 전달하는 협력 통신 기법을 제안한다. 송신단과 수신단 그리고 한 개의 릴레이 노드가 존재하는 환경에서 송신단이 릴레이의 신뢰도에 대한 완벽한 정보 대신 확률적인 분포 정보만을 이용하여 협력 전송하는 경우를 고려한다.
본 절에서는 송신단에서 릴레이의 신뢰도 정보의 분포 CDF(또는 PDF)를 알고 있는 경우 수식 (6)의 최적화 문제에 주어진 것처럼 송신단에서 정보 처리율 R(R_tran)을 최대화하도록 정보 전송율 R_tran을 결정하는 기법을 제안한다. 먼저 수식 (1)과 (2)에서 정보전송율을 R_tran > 1/2log(1+ρ₀h₀)이 되도록 결정하면 무조건 아웃티지가 발생하는 것을 알 수 있다.

가설 설정

마지막으로 N0 ∼CN(0, 1)의 AWGN(Additive White Gaussian Noise)이 존재한다고 가정한다.
이러한 특정 노드의 신뢰도는 그 노드의 과거 행동들에 대한 직접 또는 간접적으로 관찰한 정보를 바탕으로 정량화될 수 있다 [2]. 본 논문에서는 릴레이 노드가 정보를 전달할 때 신뢰도에 비례하여 송신 전력을 사용한다고 가정한다 [5][8]. 따라서 릴레이 노드의 신뢰도가 높을수록 많은 양의 송신전력을 사용하여 정보를 전달하고, 반대로 신뢰도가 낮을수록 적은 양의 송신 전력을 사용한다.
본 논문에서는 릴레이의 신뢰도 정보가 Gaussian 분포를 따르는 모델을 가정한다. Gaussian 분포의 평균과 분산은 와 σ²_β를 가진다.
본 논문에서는 협력 통신에 참여하는 릴레이 노드가 신뢰도를 가지고 있다고 가정한다 [4-6]. 통신 시스템에서 신뢰도는 ‘어떤 노드가 시스템에서 사전에 약속된 대로 동작할 것이라고 믿는 정도’라고 정의된다 [1].
그러나 본 논문에서는 보다 현실적으로 송신단에서 릴레이 노드의 불완전한 신뢰도 정보를 가지고 있는 환경을 고려한다. 송신단에서 릴레이 노드의 완벽한 신뢰도의 값을 모르고, 신뢰도의 분포를 알고 있는 환경을 가정한다. 본 논문에서는 송신단에서 릴레이 노드의 불완전한 신뢰도 정보를 기반으로 정보 처리율을 최대화하는 정보 전송율을 결정하는 기법을 제안한다.

제안 방법

[3]에서는 사용자들의 사회적 관계를 고려하여 구성원들의 유틸리티를 최대화하는 사회적 그룹 유틸리티 최대화(social group utility maximization, SGUM) 게임 구조를 제시하였다. SGUM 게임 구조를 이용하여 사용자들은 각자 자신의 이익뿐만 아니라 친밀도에 비례한 다른 사용자들의 이익의 합을 최대화하도록 전력과 주파수를 할당하는 기법을 제안하였다. 협력통신 환경에서 신뢰도를 기반으로 효율적으로 정보를 전송하는 기법들이 제안되었다 [4-6].
다중안테나 협력 통신 환경에서 사용자의 신뢰도 정보를 고려한 빔형성(beamforming) 기법이 [5]에서 제안되었다. 릴레이 사용자와 수신 사용자들의 신뢰도 정도를 고려하여 신뢰도와 무선 채널의 상태의 함수로 전송 빔을 설계하였다. 반이중(half-duplex)과 전이중(full-duplex)릴레이 환경에서 신뢰도 정보를 고려한 빔형성 기법이[6]에서 제안되었고, [5]에서 제안된 기법의 성능을 향상시켰다.
본 논문에서는 송신단에서 릴레이의 불완전한 신뢰도 정보를 가지고 있는 환경에서 정보 처리율을 최대화 하는 전송 기법을 제안하였다. 먼저 릴레이의 신뢰도 정보를 truncated Gaussian 분포로 모델링하고, 송신단에서 신뢰도의 확률적인 분포에 대한 정보를 이용하여 정보 처리율을 최대화하는 정보 전송율을 결정한다. 시뮬레이션을 통하여 신뢰도의 확률적인 분포를 이용하여 신뢰도 정보를 이용하지 않는 기법 대비 정보 처리율을 3배 이상 높일 수 있고, 완벽한 신뢰도 정보를 알고 있는 경우에 비해 약 10~25% 성능 저하만을 나타내는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 그림 1과 같이 한 개의 송신단(Tx)과 수신단(Rx) 그리고 한 개의 릴레이 노드가 존재하는 협력 통신 환경을 고려한다. 송신단은 송신단과 수신단사이의 무선 채널 #를 통해 수신단에 정보를 전송한다.
본 시뮬레이션에서는 제안된 기법의 성능을 평가하기 위해 송신단에서 완벽한 신뢰도 정보를 알고 있는 경우(cooperative transmission with perfect trust degree)와 송신단에서 신뢰도 정보가 없어 직접 통신을 하는 기법(direct transmission)과 비교하였다 [12].
본 장에서는 신뢰도 기반의 협력통신 환경에서 제안한 방식의 성능을 분석하기 위한 시뮬레이션을 수행하였다. 실제 릴레이를 이용한 협력통신은 직접 채널의 상태가 열악하여 직접 통신이 어려운 환경에서 통신의 질을 향상시키기 위한 기법이므로, 본 시뮬레이션에서는 송신단과 수신단 사이의 직접 채널의 상태가 열악한 환경을 고려하였다.
송신단과 수신단 그리고 한 개의 릴레이 노드가 존재하는 환경에서 송신단이 릴레이의 신뢰도에 대한 완벽한 정보 대신 확률적인 분포 정보만을 이용하여 협력 전송하는 경우를 고려한다. 송신단에서 신뢰도의 확률 분포를 이용하여 아웃티지를 최소화하면서 정보 처리율(throughput)을 최대화하도록 정보 전송율(transmission rate)을 결정하는 기법을 제안한다.
본 장에서는 신뢰도 기반의 협력통신 환경에서 제안한 방식의 성능을 분석하기 위한 시뮬레이션을 수행하였다. 실제 릴레이를 이용한 협력통신은 직접 채널의 상태가 열악하여 직접 통신이 어려운 환경에서 통신의 질을 향상시키기 위한 기법이므로, 본 시뮬레이션에서는 송신단과 수신단 사이의 직접 채널의 상태가 열악한 환경을 고려하였다. 따라서 송신단과 수신단 사이의 직접 채널의 평균 채널 이득은 약한 채널을 고려하여 σ²_g0 = -10dB로 설정하였고, 송신단-릴레이 그리고 릴레이-수신단 사이의 평균 채널 이득은 직접채널 상태보다 우수한 σ²_h0 = σ²_g1 = 0dB로 설정하였다.
보안 통신 시스템에서 다른 사용자들의 신뢰도 정보를 이용하여 통신의 보안성과 전송의 효율성을 모두 향상시키는 협력 전송 기법이 [4]에서 제안되었다. 제안된 기법에서 신뢰도가 낮은 사용자의 경우 정보의 보안성을 높이는 기법으로, 반면에 신뢰도가 높은 사용자의 경우 적극적으로 협력하여 정보 전송의 효율을 향상시키는 기법을 통해 정보를 전송한다. 다중안테나 협력 통신 환경에서 사용자의 신뢰도 정보를 고려한 빔형성(beamforming) 기법이 [5]에서 제안되었다.
반면에 직접통신 기법에서는 릴레이를 사용하지 않기 때문에 신뢰도의 평균값과 상관없이 일정하게 낮은 성능을 나타낸다. 제안된 기법에서는 신뢰도의 확률 분포 정보를 이용하여 최적의 정보 전송율을 결정하여 아웃티지를 최소화하면서 효율적으로 정보를 전송한다. 제안된 기법은 직접통신 기법보다 신뢰도가 낮은 경우 (#= 0.

성능/효과

따라서 송신단과 수신단 사이의 직접 채널의 평균 채널 이득은 약한 채널을 고려하여 σ2g0 = -10dB로 설정하였고, 송신단-릴레이 그리고 릴레이-수신단 사이의 평균 채널 이득은 직접채널 상태보다 우수한 σ2h0 = σ2g1 = 0dB로 설정하였다.
먼저 두 가지 경우 모두 그림 2의 결과와 같이 제안된 기법의 성능이 직접통신 기법보다 SNR = 10dB 기준으로 5배 이상의 우수한 성능을 나타내고, 완벽한 신뢰도 정보를 가지고 있는 경우와 비교하여 높은 신뢰도의 경우 약 10%, 낮은 신뢰도의 경우 약 25%의 성능 열화를 나타낸다.
먼저 릴레이의 신뢰도 정보를 truncated Gaussian 분포로 모델링하고, 송신단에서 신뢰도의 확률적인 분포에 대한 정보를 이용하여 정보 처리율을 최대화하는 정보 전송율을 결정한다. 시뮬레이션을 통하여 신뢰도의 확률적인 분포를 이용하여 신뢰도 정보를 이용하지 않는 기법 대비 정보 처리율을 3배 이상 높일 수 있고, 완벽한 신뢰도 정보를 알고 있는 경우에 비해 약 10~25% 성능 저하만을 나타내는 것을 확인하였다.
제안된 기법은 직접통신 기법보다 신뢰도가 낮은 경우 (#= 0.3) 약 3배 그리고 신뢰도가 높은 경우(#≥ 0.7) 4배 이상 뛰어난 성능을 나타낸다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	본 논문에서 제시한 릴레이의 불완전한 신뢰도 정보의 처리율을 최대화 하는 방법은 무엇인가?	본 논문에서는 송신단에서 릴레이의 불완전한 신뢰도 정보를 가지고 있는 환경에서 정보 처리율을 최대화 하는 전송 기법을 제안하였다. 먼저 릴레이의 신뢰도 정보를 truncated Gaussian 분포로 모델링하고, 송신단에서 신뢰도의 확률적인 분포에 대한 정보를 이용하여 정보 처리율을 최대화하는 정보 전송율을 결정한다. 시뮬레이션을 통하여 신뢰도의 확률적인 분포를 이용하여 신뢰도 정보를 이용하지 않는 기법 대비 정보 처리율을 3배 이상 높일 수 있고, 완벽한 신뢰도 정보를 알고 있는 경우에 비해 약 10~25% 성능 저하만을 나타내는 것을 확인하였다.
	차세대 이동통신 네트워크를 설계 할 때 고려해야 할 것은?	기존 이동통신 기술은 통신의 효율성을 향상시키기 위해 무선채널의 상태와 간섭 환경 등의 물리적인 통신 요소만을 고려해서 설계되었다. 그러나 사용자들 간의 협력 통신, 단말간의 직접 통신(device-to-device, D2D) 등으로 구성된 차세대 이동통신 네트워크에서는 물리적인 통신 요소뿐만 아니라 사용자들의 친밀도, 신뢰도와 같은 사회적 요소를 고려하여 통신 기법을 설계해야한다 [2].

참고문헌 (12)

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저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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