Cell-Free Massive MIMO 시스템의 AI 기반 자원 최적화를 위한 무선 채널 양자화 기법

Q: 이 논문에서 정의한 무선 채널 양자화 기법이란 무엇인가?

무선 채널 양자화 기법은 연속 값으로 구성된 무선 채널 데이터를 이미지나 자연어 데이터처럼 이산 값들의 조합으로 변환하는 방식이다. 이는 최신 AI 기술들이 고난이도 회귀 문제 대신 비교적 저난이도인 이산 값들에 대한 분류 문제를 학습하도록 돕는다. 본 논문에서는 VQ-VAE 기반의 모델을 제안한다.

Q: Cell-free massive MIMO 시스템에서 AI 기반 자원 최적화를 위한 채널 양자화는 왜 필요한가?

연구 결과, Cell-free massive MIMO 시스템에서 기하급수적으로 증가하는 네트워크 최적화 문제의 복잡도를 해결하기 위해 AI 기술 도입이 고려된다. 연속 값인 채널 데이터를 이산 값으로 양자화하면, 최신 AI 기술들이 본래 설계된 이산 데이터 처리 방식에 맞춰 성능 저하 없이 활용될 수 있기 때문이다.

안세영; 권용석; 김수형; 윤지승; 조성현

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저자정보: 안세영 (한양대학교 ERICA 캠퍼스) 권용석 (한양대학교 ERICA 캠퍼스) 김수형 (한양대학교 ERICA 캠퍼스) 윤지승 (한양대학교 ERICA 캠퍼스) 조성현 (한양대학교 ERICA 캠퍼스)

저널정보: 대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2025년도 대한전자공학회 추계학술대회 논문집

발행연도: 2025.11

수록면: 923 - 927 (5page)

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Cell-free massive MIMO 시스템은 기존 이동통신 시스템에서 발생하는 셀 간 간섭 및 셀 경계에서의 성능 저하 문제를 해결하기 위한 새로운 통신 패러다임이다. Cell-free massive MIMO 시스템은 여러 AP를 기저대역 프로세서를 갖는 하나의 중앙 처리 장치에 연결하여 여러 신호들을 한 번에 처리한다. 이 과정에서 기존 셀룰러 네트워크 대비 기하급수적으로 증가하는 네트워크 최적화 문제의 복잡도를 해결하고자 최신 AI 기술들의 도입이 고려되고 있다. 본 논문에서는 최신 AI 기술들을 도입하기 위해서 연속 값으로 구성된 무선 채널 데이터를 이미지나 자연어 데이터처럼 이산 값들의 조합으로 양자화하는 벡터 양자화 변분 오토인코더 기반 채널 양자화 모델을 제안한다. 실험 결과에서는 제안하는 채널 양자화 모델이 높은 채널 복구 성능과 코드 다양성을 가짐을 실험적으로 보인다.

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