초록 ▼

□ 연구개요
다수의 사용자가 무선 자원을 공유하여 사용하는 비-직교 다중 접속기술(NOMA: non-orthogonal multiple access)은 차세대 이동통신 시스템에서 요구되는 대용량, 대규모 연결성, 저지연 특성을 충족 시키기 위한 대표적인 후보 기술이다. 본 과제에서는 비-직교 다중 접속기술의 수신기에서 필수적으로 사용해야 하는 순차적 간섭제거 기술(SIC: successive interference cancellation)의 근본적인 한계점을 딥러닝(deep learning) 기법을 활용하여 해결하고자 하였다.

□ 연구개요
다수의 사용자가 무선 자원을 공유하여 사용하는 비-직교 다중 접속기술(NOMA: non-orthogonal multiple access)은 차세대 이동통신 시스템에서 요구되는 대용량, 대규모 연결성, 저지연 특성을 충족 시키기 위한 대표적인 후보 기술이다. 본 과제에서는 비-직교 다중 접속기술의 수신기에서 필수적으로 사용해야 하는 순차적 간섭제거 기술(SIC: successive interference cancellation)의 근본적인 한계점을 딥러닝(deep learning) 기법을 활용하여 해결하고자 하였다. 첫째로, 딥러닝 기반의 효율적인 간섭-신호 분할 기법(SIS: signal-interference segmentation)을 개발하였고, 둘째는 실시간 가변 채널 적응형 비-직교 사용자 접속 기술을 개발하였다.

□ 연구 목표대비 연구결과
1차년도에는 딥러닝을 기반으로 한 신호-셀내 간섭 분할 기법 개발을 목표로 하였다. 이를 위해 우선 채널 통계 기반 시뮬레이션을 활용하여 데이터를 생성하였고, 이를 바탕으로 지도학습을 진행하여 비-직교 다중접속기술의 신호 검출에 적용하여 순차적 간섭제거로 인해 발생하는 오류전파 현상과 지연 문제에 강인한 수신기를 설계하였다.
2차년도에는 시변 채널에 강인한 비-직교 다중 접속 기술 개발을 목표 하였다. 이를 위해 심층강화학습(DRL: deep reinforcement learning)을 기반으로, 에너지 하베스팅 두 사용자 네트워크에서의 송신전력 할당문제의 optimal strategy를 위한 비-직교 다중 접속기술을 개발하였다. 최적화하고자 하는 online power allocation policy가 하베스팅된 에너지양, 배터리 잔량, 그리고 각 사용자의 채널 이득의 monotonically increasing function이라는 것을 수학적으로 증명하였다. 이러한 성질을 이용하여 전력 할당문제에 대한 최적화된 네트워크를 구성하였고, 이는 기존의 심층신경망에 비해 낮은 계산 복잡도만으로 높은 성능향상을 달성하였다.
3차년도에는 다중사용자 네트워크를 위한 실시간 채널 적응형 비-직교 다중접속 기술 개발 및 USRP를 활용한 테스트베드(testbed) 구축을 목표로 하였다. 수립한 목표 달성을 위해 shallow neural network 기반의 심층 강화학습을 사용하여 최적의 송신전력 할당을 위한 기술을 개발하였다. 특히 에너지 하베스팅 네트워크에서의 optimal online power allocation policy가 monotonically increasing function이라는 점과 얕은 신경망의 단조 증가 성질이 일치한다는 점을 이용하였다. 즉 단일 은닉층만을 사용하여 구성된 신경망 네트워크서는 학습 에이전트가 적은 계산만으로 원하는 기능의 특성을 완벽하게 포착할 수 있으며, 무작위로 발생하는 데이터에 대해 효과적인 학습을 진행할 수 있다. 한편 USRP를 이용한 하드웨어 기반의 실험은 연구책임자 소속기관 변경으로 장비 사용이 불가능하여, 이를 대체하기 위해 자체 제작한 하드웨어를 이용하여 실험을 진행하였다.

□ 연구개발성과의 활용 계획 및 기대효과(연구개발결과의 중요성)
딥러닝을 활용한 간섭 제거기법의 근본적인 문제점인 오류전파 현상과 지연 문제를 해결은 수신기에서의 하드웨어 설계 복잡도를 감소시켜줄 것으로 예상된다. 또한 최적화하고자 하는 시스템 모델을 파악하여 설계된 네트워크는 기존의 심층신경망에 비해 낮은 복잡도로 더 나은 성능을 제공할 수 있으며, 이를 활용하여 최적화된 에너지 하베스팅 시스템에서의 전력할당 정책은 차세대 통신에서 주목하고 있는 초저전력 및 자가 지속 가능한 IoT 네트워크의 구성을 위해 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 이처럼 본 연구과제의 결과들은 차세대 통신 시스템을 위한 가장 유력한 후보 중 하나인 비-직교 다중접속기술의 실현성을 더욱 높여 줄 것으로 기대된다.

(출처 : 연구결과 요약문 2p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 연구결과 요약문 ... 2
• 목차 ... 3
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 4
• 가. 연구 목표 ... 4
• 나. 연구의 원천성 ... 4
• 다. 연구 내용 및 연차별 목표 ... 5
• 라. 연구의 필요성 ... 6
• 마. 연구의 추진전략 및 방법 ... 6
• 2. 연구개발과제의 수행 과정 및 수행 내용 ... 7
• 3. 연구개발과제의 수행 결과 및 목표 달성 정도 ... 10
• 1) 정성적 연구개발성과(연구개발결과) ... 10
• 2) 세부 정량적 연구개발성과 ... 12
• 3) 목표 달성 수준 ... 13
• 4) 목표 미달 시 원인 분석 ... 13
• 4. 연구개발성과의 관련 분야에 대한 기여 정도(연구개발결과의 중요성) ... 15
• 5. 연구개발성과의 관리 및 활용 계획 ... 16
• 6. 참고문헌 ... 16
• 붙임1. 세부 정량적 연구개발성과 ... 17
• 붙임2. 연구책임자 대표적 연구실적 및 증빙(요약문 및 사본) ... 23
• 끝페이지 ... 35