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학술저널
저자정보
김용휘 (연세대학교) 심민수 (연세대학교) 채찬병 (연세대학교)
저널정보
한국통신학회 한국통신학회지(정보와통신) 한국통신학회지 (정보와통신) 제37권 제12호
발행연도
2020.11
수록면
20 - 27 (8page)

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5G 밀리미터파 기술에 있어서, 높은 전파 손실을 보상하기 위해서는 빔포밍 기술이 필수적이다. 이때 빔포밍된 빔의 방향을 사용자의 맞춰주는 기술이 필수적이다. 이 빔선택을 하는 과정에 있어서, 모든 빔을 탐색하는 것은 매우 큰 지연시간을 발생시키고, 이는 5G의 주요 요구조건인 초저지연 통신에도 위배된다. 이에 효율적인 빔선택을 위한 빔 스위핑 문제를 해결하기 위해 딥러닝을 적용한 기술을 소개하고자 한다. 각각 Sub-6 GHz 대역과 LIDAR 데이터를 기반으로 딥러닝 모델을 학습시키고, 전체탐색 기반 빔선택 과정에 비해 더 좋은 성능을 보임을 확인 할수 있었다. 본고에서 소개하는 기술은 3D ray-tracing등 실제와 유사한 환경에서 검증이 이루어졌고, 이를 통해 이 기술들은 5G 구현을 위한 물리계층에서 딥러닝이 주요한 역할을 할 것으로 기대된다.

목차

요약
Ⅰ. 서론
II. 본론
Ⅲ. 결론
참고문헌

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