본 논문은 기지국(BS) 역할을 하는 무인항공기(UAV)가 지상기지국(GBS)으로부터 데이터를 받아서 다수의 지상 사용자들에게 전송하는 네트워크에서 백홀 링크의 용량 제한을 고려하여 최적의 UAV 위치와 자원 할당을 결정하는 문제를 세우고 최적해를 구하는 알고리즘을 제시한다.

본 논문에서는 고층 빌딩과 같은 지형지물이 다수 존재하는 지역에 특정 최소 전력 수확량을 요구하는 internet-of-things(IoT) 기기가 무수히 많이 배치된 환경에서, UAV의 소모 전력을 최소화하기 위해 UAV의 위치와 통신 자원을 공동으로 최적화하는 문제를 다룬다. 특히, 대다수 기존 연구에서 계산 편의를 위해 채택된 불확실성이 높은 확률적 line-of-sight(LoS) 채널 모델이 아닌 지형지물 정보를 이용한 확정적 LoS 채널 모델을 제시하고, 이에 기반하여 문제를 해결한다.

본 논문은 다중 안테나 네트워크에서 사용자의 서비스 품질을 만족시키며 높은 네트워크 성능을 제공하기 위해 시간 및 주파수 자원 할당에 관한 문제를 다루고, 해당 문제를 강화학습 기반 알고리즘을 사용하여 해결한다. 제안 알고리즘은 네트워크 환경이 바뀌어도 사용자의 서비스 품질을 보장하면서 효율적으로 자원 할당 정책을 학습함을 모의실험을 통해 보인다.

본 논문에서는 full-duplex로 동작하는 다중 안테나 base station과 다수의 half-duplex로 동작하는 단일 안테나 IoT device가 존재하는 wireless powered communication network에서 선택된 ID의 상향링크 전송률과 나머지 ID의 전력 수확의 가중합을 최대화하기 위한 문제를 다룬다. 이를 위해, ID 선택 벡터와 BS의 빔포밍 벡터를 최적화하는 방법을 개발하고, 성능 분석을 통해 제안 방법이 효과적임을 보인다.

본 논문에서는 지상 기지국(GBS)과 유저 사이에 안정적인 통신을 보장하면서 총 소모 전력을 최소화하기 위한 UAV 탑재형 기지국(UAV-BS)의 배치 및 자원 할당 문제를 다룬다. 최적화 이론과 particle swarm optimization (PSO) 알고리즘을 이용하여 해당 문제를 해결하는 기법을 제안한다. 또한, 대다수의 기존 연구에서 고려하는 확률적 line-of-sight (LoS) 채널 모델이 아닌 지형지물 정보를 이용한 확정적 LoS 채널 모델을 제시하고, 제안 채널 모델을 고려할 때 더 높은 성능이 얻어짐을 모의실험을 통해 보인다.

In massive multiple-input multiple-output (MIMO) systems, a large number of radio frequency (RF) chains is a big problem, and antenna selection technology has been attracted as one of promising solutions. In this paper, we develop a joint antenna and user selection algorithm to maximize the weighted sum rate. Then, we show that our proposed algorithm provides near-optimal performance through the simulation.

본 논문에서는 massive Multiple-Input and Multiple-Output (MIMO) 시스템에서 대규모의 Machine Type Communication Device (MTCD)가 접속할 때 Timing Advance (TA)를 추정한 후 MTCD가 Radio Resource Control (RRC) 연결 요청을 하는 효율적 랜덤 액세스 기법은 연구하였다.

In this paper, we analyze an uplink symbiotic backscatter system with two users. The proposed analysis method improves sum-rate performance by analyzing the system using the asynchronous NOMA (A-NOMA) technique considering the time delay due to the physical distance between the receiver and transmitters. The numerical results show that A-NOMA can improve 38% in terms of sum rate than that of existing NOMA in symbiotic backscatter system.

본 논문에서는 대규모 IoT 기기들이 SCMA 기반의 connectionless 접속을 하는 환경에서 ns-3 기반의 네트워크 시뮬레이션을 통하여 spreading sequence 에 따른 전송 성공률 성능을 분석하였다.

본 논문에서는 무인항공기(UAV)를 통신 중계기로 운용하여 지상 관제탑(GCS)과 타깃 노드 사이에 안정적인 통신이 가능하도록 공중 애드 혹 네트워크(FANET)를 만드는 문제에 대해서, 대표적인 메타휴리스틱 알고리즘인 simulated annealing (SA), differential evolution (DE), particle swarm optimization (PSO) 알고리즘 간의 성능을 비교 분석한다. 본 논문에서는 일반적인 중계 UAV 배치 문제를 수학적으로 모델링하고, 모의실험을 통해 PSO, DE, SA 순으로 좋은 성능을 제공함을 보인다.

5 세대 통신 시스템에서는 저지연/고신뢰 전송 및 대규모 단말 접속과 같이 다양한 전송 시나리오를 지원한다. 본 논문에서는 이러한 다양한 시나리오들을 효율적으로 지원하기 위해 단말이 제어 시그널링 없이 상향링크 전송을 수행하는 grant-free 전송 기법에 관한 최신 연구 동향을 살펴본다.

5G 이동 통신 시스템에서 대규모의 MTC단말이 셀 내에 존재하게 될 것으로 예상됨에 따라, 이러한 환경을 지원하기 위한 랜덤 액세스 기법의 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 3GPP 표준 기반의 시스템 레벨 시뮬레이션을 통하여 대규모 MTC단말 환경(mMTC)에서 랜덤 액세스 채널의 성능을 분석하고자 하였다.

본 논문에서는 임무를 수행하는 무인항공기(UAV)와 임무 수행 결과 데이터를 지속적으로 수신하는 지상관제탑(GCS) 간 안정적인 애드 혹 통신을 지원하는 공중 애드 혹 네트워크(FANET)가 되도록 중계용 UAV의 최적의 위치를 찾는 연구를 하였다. 무선 링크의 필요한 데이터 전송률과 채널 용량을 고려하여 최적화 문제를 세웠고, 메타 휴리스틱 기법 중 하나인 입자 군집 최적화(PSO) 알고리즘을 이용하여 중계용 UAV의 최적 근사해 위치를 찾아서 FANET 토폴로지를 구성하였다.

본 논문에서는 최근 많은 분야에서 활용되고 있는 기계 학습의 일종인 강화 학습을 이용하여 패킷 스케줄링 policy 를 찾는 스케줄러에 대한 연구를 한다. 이를 위해 무선 채널 환경을 모델링하고 state 와 action 을 정의한 후 cell 전체의 평균 delay 최소화 및 각 사용자 별 delay 요구 조건을 만족시키는 패킷 스케줄링 policy 를 학습하는 스케줄러를 제안한다.

IEEE 802.15.4 는 WPAN (Wireless Personal Area Network)에서 많이 이용되는 표준이다. 여기에 LLDN (Low-Latency Deterministic Network)을 포함한 MAC 동작이 추가되어 IEEE 802.15.4e 표준이 정립되었다. 본 논문에서는 LLDN 의 에너지 사용의 비효율성을 개선할 방법을 제안한다. 성능 분석을 통해 본 논문에서 제안한 방법이 LLDN 보다 에너지 사용량을 감소시키는 효율적인 방법임을 보인다.

본 논문은 데이터 정액제를 사용하는 다수의 사용자가 데이터 정액제를 통해 제공받은 데이터를 경매를 통해 다른 사용자에게 제공할 수 있는 시나리오를 수학적으로 모형화한다. 또한 본 논문에서는 시나리오의 경매방식으로 최고가격 봉인경매 (First-price sealed-bid auction)와 차점가격 봉인경매 (Second-price sealed-bid auction)를 이용할 경우 데이터 제공자의 최적 입찰 가격에 대하여 분석한다. 마지막으로 최고가격 봉인경매 방식과 차점가격 봉인경매 방식에서 데이터 제공자의 최적 입찰 가격이 각각 어떻게 나타나는지 모의경매를 통해 보인다.

IEEE 802.15.4e 에서는 비콘 비활성 모드에서 저전력으로 통신할 수 있는 방식 중의 하나로 RIT (Receiver Initiated Transmission)를 정의하였다. 본 논문은 RIT 에서 수신노드가 불필요하게 수신 모드로 동작하는 시간을 줄이고 대기 모드로 동작하게 함으로써 수신노드의 에너지 소모량을 줄이는 방법을 제안한다. 성능을 분석하여 본 논문에서 제안한 방법을 적용한 경우 IEEE 802.15.4e 에 정의된 RIT 를 따를 때보다 수신노드의 에너지 소모량이 더 작아짐을 보인다.

본 논문에서는 OFDMA 기반 dedicated channel 펨토셀 시스템에서 각 펨토셀의 subchannel을 할당 기법에 대하여 연구한다. 본 자원 할당 기법은 최소 subchannel 할당 수를 최대화 하면서 시스템 내 펨토셀들에 할당된 subchannel 수의 합을 최대화하 는 것을 목표로 한다. 제안된 알고리즘은 interference graph 생성, 컬러링, 컬러별 subchannel 대응의 세 단계로 구성된다.. 첫 번째 단계에서는 펨토셀 시스템을 각 펨토셀을 node로, 서로 간섭을 겪는 펨토셀들을 edge로 한 interference graph로 모델 링 한다. 이후 graph theory의 컬러링 기법을 이용하여 각 펨토셀에 컬러를 할당하고, 각 컬러에 subchannel들을 대응하여, 각 펨토셀에 subchannel을 할당한다. 마지막으로 본 알고리즘의 성능을 시뮬레이션을 통하여 검증한다

본 논문에서는 OFDMA 다중접속기법을 사용하는 시스템에서 best-effort 서비스 유저들에게 opportunistic 스케줄링을 적용하는 방업에 대한 연구를 수행하며 네트워크 유틸리티 최대화 기법을 이용하여 진행한다. 특히 best-effort 서비스 유저의 경우 시스템을 이용하는 전체 시간을 통하여 얻는 유틸리티가 높아야 한다. 이를 반영하기 위하여 각 유저의 유틸리티를 각 유저가 시스템 전체를 통하여 얻는 전송률의 평균에 대한 함수로 정의하며 할당 받아야 하는 유틸리티의 최소값을 QoS로 정의한다. 이에 따른 최적화 문제는 dual 기법과 stochastic sub-gradient 기법을 통하여 해를 구한다.

In this paper, we study an opportunistic scheduling scheme for the OFDMA system with streaming services. The service is modeled by using the appropriate utility function. We formulate a stochastic optimization problem that aims at maximizing network utility while satisfying the QoS requirement of each user. The problem is solved by using the dual approach and the stochastic sub-gradient algorithm.

본 논문에서는 opportunistic 스케줄링 기법을 적용하는 시스템에 중계기가 추가됐을 경우 성능의 향상에 관한 분석과 함께 이를 효율적으로 사용하는 방안에 관한 연구를 진행한다. 본 연구는 시간에 따라 변하는 채널 환경에서, 시분할 다중 접속 기법을 사용하는 시스템을 고려한다. 이때 중계기를 이용한다면 시간 슬롯을 둘로 나누어 사용하도록 하며 이를 기지국과 중계기, 중계기와 유저 사이에서 각각 사용한다. 이에 따라 시간 슬롯을 나누는 방법에 대한 연구와 함께 무선 중계기와 opportunistic 스케줄링을 함꼐 적용하여 성능을 향상시키면서 fairness 요구조건을 만족시켜주는 적용 방법에 대하여 논한다.