동향

AI 기반 이동통신 물리계층 기술 동향과 전망

분야

정보/통신

발행기관

한국전자통신연구원(ETRI)

발행일

2020.10.01

URL


한국은 2019년 4월 세계 최초 5G 버티컬 서비스 개시 이후 2020년 이를 본격화하고 있다. 10년 단위의 세대 전환주기를 참작하면 2030년경 6G 이동 통신 서비스 실현이 전망된다[1]. 6G 이동통신 시스템은 초신뢰·초저지연 5감 홀로그램 통신과 같은 초성능, 기가급 실감 영상 공중·해상 통신과 같은 초공간, 10cm 오차 위치측위와 같은 초정밀, 인간 또는 기계와 기계 간 초연결 등의 서비스를 제공함으로써 새로운 디지털 세계의 백본 인프라가 될 것이다.


기존 이동통신에서는 수학적 수단 기반 전송 용량 증대 기법을 꾸준히 발전시켜 왔다. 앞으로 AI(Artificial Intelligence) 단말이 기하급수적으로 증가할 것이다. 이로 인해 단말 간 새로운 형태의 대용량·대규모 연결 서비스가 증가하면 기존 방법으로는 한정적 무선자원의 최적 활용이 어렵다. 또한, 이론적으로 최고성능 달성 방법이라도 구현 복잡도, 계산량 가중 및 시간 지연 등의 문제가 있다. 최근 이를 해결하고 최적 자원사용에 좋은 ML(Machine Learning)이 등장했으며, 그중 DL(Deep Learning)이 가장 관심도가 높다. 셀 무선자원관리와 셀구성 최적화 등의 무선 네트워킹 분야에 현단계의 ML 기술이 응용되기 시작했다. 반면, 무선구간에서 생기는 다양한 신호 왜곡/간섭 현상을 극복하고, 5G 대비 초접속·초저복잡·초성능을 달성하기 위해 ML을 물리계층에 응용하려는 연구는 몇몇 해결해야 할 근본적 과제가 있다.


본 고에서는 ML 기반 물리계층 기술 개론, 산학연 기관 동향 및 후보 세부기술 동향과 함께, 연구 방향성 및 전망을 제시한다.



CONTENTS
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Ⅰ. 서론
Ⅱ. ML 기반 물리계층 기술 개론
Ⅲ. 산학연 기관 동향
   1. 삼성
   2. 에릭슨
   3. 노키아
   4. 화웨이
   5. DARPA & 프론호퍼
   6. 오울루(Oulu) 대학
Ⅳ. ML 기반 물리계층 기술 동향
   1. MIMO
   2. 채널코딩
   3. 다중접속
   4. 신호추정
   5. 채널추정
   6. 동기
   7. 변복조
   8. 위치측위
Ⅴ. 연구의 방향성 및 전망
Ⅵ. 결론

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자세한 내용은 첨부파일을 통해 확인하시기 바랍니다.
출처 : 전자통신동향분석 Vol.35 No.5 / AI 기반 이동통신 물리계층 기술 동향과 전망


 

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