MIMO 기술은 데이터 전송률을 증대시키고 수신 성능을 향상시킬 수 있는 다중 안테나 기술로써 각광받아왔다. 그러나 단말 크기의 제한으로 인하여 구현에 큰 어려움이 따르게 되었고 이를 해결하기 위해서 하나의 안테나를 갖고 있는 단말간 서로 협력(cooperation) 하여 데이터 전송률을 높이고 수신 성능을 향상시키기 위한 연구가 논의되고 있다. 특히 ad-hoc 이나 mesh 네트워크에서의 다중 홉 기술을 기반으로 단말간 서로 협력하여 채널 용량을 늘리고 수신 성능을 향상시키기 위한 다양한 연구가 진행 중이다. 본 고에서는 다중 홉 중계 기술에 대한 기본적인 개념과 협력 통신 기술, 그리고 IEEE 802.16j 표준화 동향에 대해 살펴본다. 이론적인 채널 용량 분석과 중계(relay)의 목적에 대해 알아보고 중계 기법에 따른 채널 용량을 분석한다. 더 나아가 다중 홉 중계 전송 기법의 성능을 분석하고 다중 홉 지원을 위한 표준화 동향 및 프레임 구조를 알아본다. 마지막으로 다이버시티 이득과 다중화 이득을 얻을 수 있는 협력통신 기술에 대해 살펴본다.
본 논문에서는 무선 인지(Cognitive Radio, CR) 기반의 다중 홉 릴레이 전송 환경에서 링크별 가용 주파수 자원을 할당하는 문제를 다룬다. 경로 탐색, 채널 센싱 및 판단, 자원 할당의 3단계 시나리오를 제시하고 컬러 다중 그래프 모델과 시분할 된 프레임 구조를 토대로 서비스 받는 사용자의 수를 최대화하는 최적화 문제로 수학적 모델링을 한다. 이에 대한 해법으로 단말 선택, 릴레이 및 경로 선택 그리고 각 홉별 주파수 자원 선택의 3단계로 구성되는 부 최적화된 종합적 자원관리 방안을 제시한다. 모의실험에서는 홉-별 시분할 된 프레임 구조를 가지는 셀룰러 기반 2차 시스템을 고려하였으며, 다중 홉 통신과 단일 홉 통신 간의 성능을 비교를 통해 무선인지 시스템에서 다중 홉 통신의 필요성을 보였다. 또한 다중 홉 통신 가운데 가장 우수한 홉 수와 그 환경에 대해 살펴보았다.
본 논문에서는 다중 홉 시스템에서 하나의 홉에 대한 채널 정보만을 이용하는 효율적인 부분 중계 노드 선택(efficient partial relay selection, EPRS) 기법에 대한 아웃티지 확률을 레일레이 페이딩 채널에서 분석한다. 특히, 디코딩 후 전달 중계 기반의 EPRS 기법에 대한 정확한 아웃티지 확률의 식을 유도한다. 또한, 다중 홉 시스템에서 EPRS 기법의 실효성을 확인하기 위하여, 임의의 중계 경로에서 종단간 신호 대 잡음비와 각 홉의 신호 대 잡음비의 상관관계를 분석한다. 그리고, 수치적 결과를 통해 EPRS 기법과 모든 채널 정보를 이용하는 중계 노드 선택 기법의 아웃티지 성능을 비교한다.
본 논문에서는 IEEE 802.15.6 초광대역(Ultra Wide Band, UWB) 무선 인체 영역 네트워크(Wireless Body Area Networks, WBAN)에서 다중 홉 전송에 대한 성능을 평가한다. IEEE 802.15.6 UWB WBAN에 대한 물리 계층 패킷 구조와 인코딩, 디코딩 과정을 고려한다. 데이터 페이로드의 길이, 전송 전력 세기, 노드들간 거리에 따라 한 홉 전송, 두 홉 전송, 세 홉 전송에 대한 데이터 전송 성공률과 에너지 효율을 제안하고 분석한다. 시뮬레이션을 통해, 한 홉 전송, 두 홉 전송, 세 홉 전송에서 데이터 페이로드의 길이, 전송 전력 세기, 노드들간 거리의 변화에 따라 달라지는 데이터 전송 성공률과 에너지 효율에 대해 비교하고 평가한다. 최종적으로 다양한 변수와 상황에 따라 다중 홉 전송에 대한 에너지 효율을 파악하고, 에너지 효율이 가장 높은 전송 방법을 택하여 전송할 수 있음을 보인다.
본 논문에서는 반이중 다중 홉 네트워크에서 스펙트럼 효율성 성능을 향상시킬 수 있는 적응 변조 기반의 증분형 홉 선택 기법을 제안하고 성능을 분석한다. 제안 하는 기법은 다중 홉 네트워크에서 동작하므로 넓은 네트워크 커버리지를 보장하면서도 반이중 방식에 따른 추가 시간 슬롯 사용의 빈도를 낮추어서 스펙트럼 효율성 손실을 막아준다. 우리는 본 논문에서는 제안하는 기법의 평균 스펙트럼 효율성 성능을 나카가미-m 채널에서 분석하였다. 모의실험 결과는 제안하는 기법의 우수성과 분석 된 성능의 정확함을 보여준다.
최근 오픈 도메인 자연어 질문 응답 분야에서는 폭넓은 다중 문서들을 토대로 다중 홉 추론과 동시에 서로 다른 수준의 여러 문제들을 한꺼번에 해결해야 하는 다중 작업 질문 응답에 관한 관심이 높다. 본 논문에서는 이러한 다중 홉 추론과 다중 작업을 요구하는 복잡 질문들에 효과적으로 응답하기 위해, 계층적 그래프 기반의 새로운 심층 신경망 모델을 제안한다. 제안 모델에서는 계층적 그래프와 그래프 신경망을 이용해 다중 문서들로부터 서로 다른 수준의 맥락 정보를 얻어낸 후, 이들을 활용하여 뒷받침 문장들, 답변 영역, 응답 유형 등을 동시에 구해야 하는 다중 작업 문제에 관한 답들을 예측해낸다. 본 논문에서는 오픈 도메인 자연어 질문 응답 데이터 집합인 HotpotQA를 이용한 실험들을 통해, 제안 모델의 긍정적 효과를 입증한다.
최근 오픈 도메인 자연어 질문 응답 분야에서는 다중 작업, 다중 홉 질문 응답에 관한 연구들이 활발히 진행되어 오고 있다. 본 논문에서는 이러한 다중 작업, 다중 홉 질문들에 효과적으로 응답하기 위해, 계층적 그래프 기반의 새로운 심층 신경망 모델을 제안한다. 제안 모델에서는 계층적 그래프와 그래프 신경망을 이용해 여러 문단들로부터 서로 다른 수준의 맥락 정보를 얻어낸 후, 이들을 활용하여 답변 유형, 뒷받침 문장들과 답변 영역 등을 동시에 예측해낸다. 본 논문에서는 오픈 도메인 자연어 질문 응답 데이터 집합인 HotpotQA를 이용한 실험들을 통해, 제안 모델의 높은 성능과 긍정적 효과를 입증한다.
본 논문은 에너지 하베스팅을 하는 다수의 중계기를 사용하여 다중 홉 통신을 하는 시스템을 다룬다. 중계기는 파워 비콘에서 보내는 무선 에너지 신호를 이용하여 신호 전송에 필요한 에너지를 얻는다. 신호 전송은 여러 프레임을 통해 이루어 지는데, K 개의 프레임 동안 에너지를 하베스팅하고, 다음 프레임에 다중 홉으로 정보 신호 전송을 한다. 이 때 수신기에서의 불능 확률을 1) K 가 변화할 때, 2) 다중 홉 수 가 변화할 때로 나누어 시뮬레이션 한다.
최근 주목받는 기술인 차량 클라우드 컴퓨팅은 운전자들에게 다양한 차량 응용 어플리케이션을 위한 클라우드 서비스를 제공해 줄 수 있다. 차량 클라우드는 각각의 차량들이 보유한 리소스를 서로 공유하는 차량들의 집합이다. 차량 클라우드를 형성하기 위해 차량들은 차량 대 차량(Vehicle-to-Vehicle) 통신을 통해 서로 협력해야 한다. 차량 클라우드 형성을 위해 협력하는 차량들은 각각의 속도와 이동 방향 및 현재 위치가 다르므로 차량 클라우드는 다중 홉에 걸쳐 형성되어야 한다. 다중 홉 통신을 이용한 차량 클라우드 형성은 간헐적인 무선 연결성과 제한된 리소스를 보유한 차량의 수가 적은 환경으로 인해 차량 클라우드의 형성이 어렵다. 따라서, 다중 홉 통신 방식을 이용한 차량 클라우드 형성은 차량 간 통신의 안정성을 높여 클라우드의 형성 및 서비스 효율을 높이고, 서비스 지연시간 및 차량 간 교환 패킷의 수 등에서 개선 방안이 필요하다. 본 논문은 요청 차량과 가용 리소스를 제공하는 제공 차량들 간의 연결 시간을 고려하여 클라우드 형성 및 서비스 효율을 높이고 서비스 지연과 전송 패킷의 수를 줄이는 다중 홉 클라우드 형성 방안을 제안한다. 제안 방안은 차량들 사이의 연결 시간을 기반으로 홉과 홉을 연결하기 위한 중간 차량을 선택하여 다중 홉 차량 클라우드 형성의 실패율을 감소시킨다. 다양한 환경에서 수행된 시뮬레이션은 제안 방안이 기존의 방안보다 향상된 성능을 보이는지 검증한다.
최근 다중-홉 릴레이 전송 방식은 전력 소모를 줄이면서 통신 가능 영역을 넓힐 수 있는 장점으로 큰 관심을 받고 있다. 본 논문에서는 홉마다 증폭-후-전달 릴레이가 다수 존재하는 다중 홉 통신시스템에서 최적 경로를 선택할 때 얻을 수 있는 성능 한계를 유도한다. 특히, 홉마다 분포가 다른 일반화된 나카가미 페이딩 채널에서의 성능 한계를 제공하도록 경로를 구성하는 링크 신호대잡음비의 기하 평균 상한을 적용하고 그에 대한 적률생성함수를 얻었다. 그 결과 페이딩 특성이 적을수록 제안한 기하 평균 상한 기법이 실제 성능에 더욱 근접함을 볼 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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