WO2020013561A1 - 무선 통신 시스템에서 데이터를 송수신하는 방법 및 이를 위한 장치 - Google Patents

무선 통신 시스템에서 데이터를 송수신하는 방법 및 이를 위한 장치 Download PDF

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WO2020013561A1
WO2020013561A1 PCT/KR2019/008406 KR2019008406W WO2020013561A1 WO 2020013561 A1 WO2020013561 A1 WO 2020013561A1 KR 2019008406 W KR2019008406 W KR 2019008406W WO 2020013561 A1 WO2020013561 A1 WO 2020013561A1
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ack
nack
harq
downlink
terminal
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PCT/KR2019/008406
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English (en)
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Inventor
송화월
유향선
이윤정
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엘지전자 주식회사
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Publication date
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    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L1/00—Arrangements for detecting or preventing errors in the information received
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L1/00—Arrangements for detecting or preventing errors in the information received
    • H04L1/12—Arrangements for detecting or preventing errors in the information received by using return channel
    • H04L1/16—Arrangements for detecting or preventing errors in the information received by using return channel in which the return channel carries supervisory signals, e.g. repetition request signals
    • H04L1/18—Automatic repetition systems, e.g. Van Duuren systems
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L5/00—Arrangements affording multiple use of the transmission path
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W72/00—Local resource management
    • H04W72/12—Wireless traffic scheduling

Definitions

  • the present invention relates to a wireless communication system, and more particularly, to a method for supporting downlink data transmission and reception, and a method for supporting a hybrid automatic repeat and request (HARQ) Ack / Nack operation.
  • HARQ hybrid automatic repeat and request
  • Mobile communication systems have been developed to provide voice services while ensuring user activity.
  • the mobile communication system has expanded not only voice but also data service, and the explosive increase in traffic causes shortage of resources and users require faster services. Therefore, a more advanced mobile communication system is required. .
  • the present specification proposes a method for transmitting and receiving data in a wireless communication system and an apparatus therefor.
  • the present specification proposes a method and apparatus for defining HARQ Ack / Nack transmission operation of a terminal for data transmitted from a relay node.
  • the present specification proposes a method for transmitting Ack / Nack of a terminal for downlink data according to a state set by a network node, and an apparatus therefor.
  • the present specification proposes a method for transmitting Ack / Nack of the UE for downlink data according to a specific condition set by the network node, and an apparatus therefor.
  • a method of transmitting and receiving data by a first relay node in a wireless communication system receiving control information from a relay node, wherein the control information is HARQ (Hybrid) for downlink data.
  • Automatic Repeat and request includes status information related to a specific operation of ACK / NACK or a threshold value related to a specific condition related to transmission of the HARQ ACK / NACK;
  • the specific operation is an operation of transmitting the ACK / NACK signal on the first available resource among the allocated resources.
  • the ACK / NACK signal for the downlink data is dropped, skipped, or postpone in the specific operation.
  • the threshold value is a minimum value of channel quality for determining whether to transmit the ACK / NACK signal.
  • the performing of the specific operation may include: measuring channel quality of a downlink physical channel (PDSCH) on which the downlink data is transmitted; Comparing the channel quality with the threshold; And determining whether to transmit the ACK / NACK signal according to whether the channel quality is greater than the threshold value.
  • PDSCH downlink physical channel
  • the ACK / NACK signal when the channel quality is greater than the threshold, the ACK / NACK signal is transmitted to the relay node, and when the channel quality is smaller than the threshold, the ACK / NACK signal is It is not sent to the relay node.
  • the ACK / NACK signal is transmitted through Semi-Persistent Scheduling (SPS) Physical Uplink Shared Channel (PUSCH).
  • SPS Semi-Persistent Scheduling
  • PUSCH Physical Uplink Shared Channel
  • the present invention further includes receiving an uplink grant that triggers the SPS PUSCH.
  • control information is information indicating that downlink transmission or uplink transmission is performed by using a gap according to switching and propagation delay between uplink and downlink of the relay node as additional resources. It further includes.
  • the present invention includes an RF module (radio frequency module) for transmitting and receiving radio signals, and a processor that is functionally connected to the RF module, the processor receives control information from the relay node (Control Information)
  • the control information may include status information related to a specific operation of a hybrid automatic repeat and request (HARQ) ACK / NACK for downlink data or a threshold value associated with a specific condition related to transmission of the HARQ ACK / NACK.
  • the terminal receives the downlink data from a relay node, and performs a specific operation related to transmission of an ACK / NACK signal for the downlink data based on the state information or the threshold value.
  • HARQ hybrid automatic repeat and request
  • the UE can transmit the Ack / Nack for the downlink data only in a specific state or condition.
  • the present specification has an effect that the terminal can efficiently use resources because the terminal transmits the Ack /hack for the downlink data only in a specific state or a specific condition.
  • the present specification can reduce the time and frequency of the switching operation between the transmission mode and the reception mode of the relay node by transmitting and receiving data through the semi-persistent scheduling (SPS).
  • SPS semi-persistent scheduling
  • the present specification has the effect of efficiently using resources by reducing the time and frequency of the switching operation between the transmission mode and the reception mode of the relay node.
  • 1 is a diagram showing an AI device to which the method proposed in the present specification can be applied.
  • FIG. 2 is a diagram illustrating an AI server to which the method proposed in the present specification can be applied.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating an AI system to which the method proposed in the present specification can be applied.
  • FIG. 4 shows a structure of a radio frame in a wireless communication system to which the present invention can be applied.
  • FIG. 5 is a diagram illustrating a resource grid for one downlink slot in a wireless communication system to which the present invention can be applied.
  • FIG. 6 shows a structure of a downlink subframe in a wireless communication system to which the present invention can be applied.
  • FIG. 7 shows a structure of an uplink subframe in a wireless communication system to which the present invention can be applied.
  • FIG. 8 is a diagram illustrating an example of a self-contained slot structure to which the method proposed in the present specification can be applied.
  • IAB integrated access and backhaul
  • FIGS. 10 and 11 are diagrams showing an example of a scheduling method according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 12 is a diagram illustrating an example of a terminal operation according to an exemplary embodiment.
  • FIG. 13 is a diagram illustrating an example of a relay node operation according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 14 illustrates a block diagram of a wireless communication device to which the methods proposed herein can be applied.
  • 15 is another example of a block diagram of a wireless communication device to which the methods proposed herein may be applied.
  • a base station has a meaning as a terminal node of a network that directly communicates with a terminal.
  • the specific operation described as performed by the base station in this document may be performed by an upper node of the base station in some cases. That is, it is obvious that various operations performed for communication with a terminal in a network composed of a plurality of network nodes including a base station may be performed by the base station or other network nodes other than the base station.
  • the term 'base station (BS)' refers to a fixed station, a Node B, an evolved-NodeB (eNB), a base transceiver system (BTS), an access point (AP), and a general NB (gNB).
  • eNB evolved-NodeB
  • BTS base transceiver system
  • AP access point
  • gNB general NB
  • a 'terminal' may be fixed or mobile, and may include a user equipment (UE), a mobile station (MS), a user terminal (UT), a mobile subscriber station (MSS), a subscriber station (SS), and an AMS ( Advanced Mobile Station (WT), Wireless Terminal (WT), Machine-Type Communication (MTC) Device, Machine-to-Machine (M2M) Device, Device-to-Device (D2D) Device, etc.
  • UE user equipment
  • MS mobile station
  • UT user terminal
  • MSS mobile subscriber station
  • SS subscriber station
  • AMS Advanced Mobile Station
  • WT Wireless Terminal
  • MTC Machine-Type Communication
  • M2M Machine-to-Machine
  • D2D Device-to-Device
  • downlink means communication from a base station to a terminal
  • uplink means communication from a terminal to a base station.
  • a transmitter may be part of a base station, and a receiver may be part of a terminal.
  • a transmitter may be part of a terminal and a receiver may be part of a base station.
  • CDMA code division multiple access
  • FDMA frequency division multiple access
  • TDMA time division multiple access
  • OFDMA orthogonal frequency division multiple access
  • SC-FDMA single carrier frequency division multiple access
  • GSM global system for mobile communications
  • GPRS general packet radio service
  • EDGE enhanced data rates for GSM evolution
  • OFDMA may be implemented in a wireless technology such as IEEE 802.11 (Wi-Fi), IEEE 802.16 (WiMAX), IEEE 802-20, evolved UTRA (E-UTRA).
  • UTRA is part of a universal mobile telecommunications system (UMTS).
  • 3rd generation partnership project (3GPP) long term evolution (LTE) is a part of evolved UMTS (E-UMTS) using E-UTRA, and employs OFDMA in downlink and SC-FDMA in uplink.
  • LTE-A (advanced) is the evolution of 3GPP LTE.
  • NR 5G new radio
  • eMBB Enhanced Mobile Broadband
  • MMTC Massive Machine Type Communications
  • URLLC Ultra-Reliable and Low Latency Communications
  • V2X vehicle-to-everything
  • the 5G NR standard is divided into standalone (SA) and non-standalone (NSA) according to co-existence between the NR system and the LTE system.
  • 5G NR supports various subcarrier spacings, and supports CP-OFDM in downlink, CP-OFDM and DFT-s-OFDM in uplink (SC-OFDM).
  • Embodiments of the present invention may be supported by standard documents disclosed in at least one of IEEE 802, 3GPP, and 3GPP2, which are wireless access systems. That is, steps or parts which are not described to clearly reveal the technical spirit of the present invention among the embodiments of the present invention may be supported by the above documents. In addition, all terms disclosed in the present document can be described by the above standard document.
  • 'A and / or B' may be interpreted as the same meaning as 'comprising at least one of A or B'.
  • the three main requirements areas of 5G are: (1) Enhanced Mobile Broadband (eMBB) area, (2) massive Machine Type Communication (mMTC) area, and (3) ultra-reliability and It includes the area of Ultra-reliable and Low Latency Communications (URLLC).
  • eMBB Enhanced Mobile Broadband
  • mMTC massive Machine Type Communication
  • URLLC Ultra-reliable and Low Latency Communications
  • KPI key performance indicator
  • eMBB goes far beyond basic mobile Internet access and covers media and entertainment applications in rich interactive work, cloud or augmented reality.
  • Data is one of the key drivers of 5G and may not see dedicated voice services for the first time in the 5G era.
  • voice is expected to be treated as an application simply using the data connection provided by the communication system.
  • the main reasons for the increased traffic volume are the increase in content size and the increase in the number of applications requiring high data rates.
  • Streaming services (audio and video), interactive video, and mobile Internet connections will become more popular as more devices connect to the Internet. Many of these applications require always-on connectivity to push real-time information and notifications to the user.
  • Cloud storage and applications are growing rapidly in mobile communication platforms, which can be applied to both work and entertainment.
  • cloud storage is a special use case that drives the growth of uplink data rates.
  • 5G is also used for remote tasks in the cloud and requires much lower end-to-end delays to maintain a good user experience when tactile interfaces are used.
  • Entertainment For example, cloud gaming and video streaming are another key factor in increasing the need for mobile broadband capabilities. Entertainment is essential in smartphones and tablets anywhere, including in high mobility environments such as trains, cars and airplanes.
  • Another use case is augmented reality and information retrieval for entertainment.
  • augmented reality requires very low latency and instantaneous amount of data.
  • one of the most anticipated 5G use cases relates to the ability to seamlessly connect embedded sensors in all applications, namely mMTC.
  • potential IoT devices are expected to reach 20 billion.
  • Industrial IoT is one of the areas where 5G plays a major role in enabling smart cities, asset tracking, smart utilities, agriculture and security infrastructure.
  • URLLC includes new services that will change the industry through ultra-reliable / low-latency links available, such as remote control of key infrastructure and self-driving vehicles.
  • the level of reliability and latency is essential for smart grid control, industrial automation, robotics, drone control and coordination.
  • 5G can complement fiber-to-the-home (FTTH) and cable-based broadband (or DOCSIS) as a means of providing streams that are rated at hundreds of megabits per second to gigabits per second. This high speed is required to deliver TVs in 4K and above (6K, 8K and above) resolutions as well as virtual and augmented reality.
  • Virtual Reality (AVR) and Augmented Reality (AR) applications include nearly immersive sporting events. Certain applications may require special network settings. For example, for VR games, game companies may need to integrate core servers with network operator's edge network servers to minimize latency.
  • Automotive is expected to be an important new driver for 5G, with many examples for mobile communications to vehicles. For example, entertainment for passengers requires simultaneous high capacity and high mobility mobile broadband. This is because future users continue to expect high quality connections regardless of their location and speed.
  • Another use case in the automotive field is augmented reality dashboards. It identifies objects in the dark above what the driver sees through the front window and overlays information that tells the driver about the distance and movement of the object.
  • wireless modules enable communication between vehicles, the exchange of information between the vehicle and the supporting infrastructure, and the exchange of information between the vehicle and other connected devices (eg, devices carried by pedestrians).
  • Safety systems guide alternative courses of action to help drivers drive safer, reducing the risk of an accident.
  • the next step will be a remotely controlled or self-driven vehicle.
  • Smart cities and smart homes will be embedded in high-density wireless sensor networks.
  • the distributed network of intelligent sensors will identify the conditions for cost and energy-efficient maintenance of the city or home. Similar settings can be made for each hypothesis.
  • Temperature sensors, window and heating controllers, burglar alarms and appliances are all connected wirelessly. Many of these sensors are typically low data rates, low power and low cost. However, for example, real-time HD video may be required in certain types of devices for surveillance.
  • Smart grids interconnect these sensors using digital information and communication technologies to gather information and act accordingly. This information can include the behavior of suppliers and consumers, allowing smart grids to improve the distribution of fuels such as electricity in efficiency, reliability, economics, sustainability of production, and in an automated manner. Smart Grid can be viewed as another sensor network with low latency.
  • the health sector has many applications that can benefit from mobile communications.
  • the communication system may support telemedicine that provides clinical care from a distance. This can help reduce barriers to distance and improve access to healthcare services that are not consistently available in remote rural areas. It is also used to save lives in critical care and emergencies.
  • a mobile communication based wireless sensor network can provide remote monitoring and sensors for parameters such as heart rate and blood pressure.
  • Wireless and mobile communications are becoming increasingly important in industrial applications. Wiring is expensive to install and maintain. Thus, the possibility of replacing the cables with reconfigurable wireless links is an attractive opportunity in many industries. However, achieving this requires that the wireless connection operates with similar cable delay, reliability, and capacity, and that management is simplified. Low latency and very low error probability are new requirements that need to be connected in 5G.
  • Logistics and freight tracking are important use cases for mobile communications that enable the tracking of inventory and packages from anywhere using a location-based information system.
  • the use of logistics and freight tracking typically requires low data rates but requires wide range and reliable location information.
  • Machine learning refers to the field of researching methodologies that define and solve various problems in the field of artificial intelligence. do.
  • Machine learning is defined as an algorithm that improves the performance of a task through a consistent experience with a task.
  • ANN Artificial Neural Network
  • the artificial neural network may be defined by a connection pattern between neurons of different layers, a learning process of updating model parameters, and an activation function generating an output value.
  • the artificial neural network may include an input layer, an output layer, and optionally one or more hidden layers. Each layer includes one or more neurons, and the artificial neural network may include synapses that connect neurons to neurons. In an artificial neural network, each neuron may output a function value of an active function for input signals, weights, and deflections input through a synapse.
  • the model parameter refers to a parameter determined through learning and includes weights of synaptic connections and deflection of neurons.
  • the hyperparameter means a parameter to be set before learning in the machine learning algorithm, and includes a learning rate, the number of iterations, a mini batch size, and an initialization function.
  • the purpose of learning artificial neural networks can be seen as determining model parameters that minimize the loss function.
  • the loss function can be used as an index for determining optimal model parameters in the learning process of artificial neural networks.
  • Machine learning can be categorized into supervised learning, unsupervised learning, and reinforcement learning.
  • Supervised learning refers to a method of learning artificial neural networks with a given label for training data, and a label indicates a correct answer (or result value) that the artificial neural network should infer when the training data is input to the artificial neural network.
  • Unsupervised learning may refer to a method of training artificial neural networks in a state where a label for training data is not given.
  • Reinforcement learning can mean a learning method that allows an agent defined in an environment to learn to choose an action or sequence of actions that maximizes cumulative reward in each state.
  • Machine learning which is implemented as a deep neural network (DNN) including a plurality of hidden layers among artificial neural networks, is called deep learning (Deep Learning), which is part of machine learning.
  • DNN deep neural network
  • Deep Learning Deep Learning
  • machine learning is used to mean deep learning.
  • a robot can mean a machine that automatically handles or operates a given task by its own ability.
  • a robot having a function of recognizing the environment, judging itself, and performing an operation may be referred to as an intelligent robot.
  • Robots can be classified into industrial, medical, household, military, etc. according to the purpose or field of use.
  • the robot may include a driving unit including an actuator or a motor to perform various physical operations such as moving a robot joint.
  • the movable robot includes a wheel, a brake, a propeller, and the like in the driving unit, and can travel on the ground or fly in the air through the driving unit.
  • Autonomous driving means a technology that drives by itself
  • autonomous vehicle means a vehicle that runs without a user's manipulation or with minimal manipulation of a user.
  • the technology of maintaining a driving lane the technology of automatically adjusting speed such as adaptive cruise control, the technology of automatically driving along a predetermined route, the technology of automatically setting a route when a destination is set, etc. All of these may be included.
  • the vehicle includes a vehicle having only an internal combustion engine, a hybrid vehicle having an internal combustion engine and an electric motor together, and an electric vehicle having only an electric motor, and may include not only automobiles but also trains and motorcycles.
  • the autonomous vehicle may be viewed as a robot having an autonomous driving function.
  • Extended reality collectively refers to Virtual Reality (VR), Augmented Reality (AR), and Mixed Reality (MR).
  • VR technology provides real world objects or backgrounds only in CG images
  • AR technology provides virtual CG images on real objects images
  • MR technology mixes and combines virtual objects in the real world.
  • Graphic technology
  • MR technology is similar to AR technology in that it shows both real and virtual objects.
  • the virtual object is used as a complementary form to the real object, whereas in the MR technology, the virtual object and the real object are used in the same nature.
  • HMD Head-Mount Display
  • HUD Head-Up Display
  • mobile phone tablet PC, laptop, desktop, TV, digital signage, etc. It can be called.
  • FIG 1 illustrates an AI device 100 according to an embodiment of the present invention.
  • the AI device 100 is a TV, a projector, a mobile phone, a smartphone, a desktop computer, a notebook, a digital broadcasting terminal, a personal digital assistant (PDA), a portable multimedia player (PMP), a navigation device, a tablet PC, a wearable device, and a set-top box (STB). ), A DMB receiver, a radio, a washing machine, a refrigerator, a desktop computer, a digital signage, a robot, a vehicle, or the like.
  • PDA personal digital assistant
  • PMP portable multimedia player
  • STB set-top box
  • the terminal 100 includes a communication unit 110, an input unit 120, a running processor 130, a sensing unit 140, an output unit 150, a memory 170, a processor 180, and the like. It may include.
  • the communicator 110 may transmit / receive data to / from external devices such as the other AI devices 100a to 100e or the AI server 200 using wired or wireless communication technology.
  • the communicator 110 may transmit / receive sensor information, a user input, a learning model, a control signal, and the like with external devices.
  • the communication technology used by the communication unit 110 may include Global System for Mobile communication (GSM), Code Division Multi Access (CDMA), Long Term Evolution (LTE), 5G, Wireless LAN (WLAN), and Wireless-Fidelity (Wi-Fi). ), Bluetooth TM, Radio Frequency Identification (RFID), Infrared Data Association (IrDA), ZigBee, and Near Field Communication (NFC).
  • GSM Global System for Mobile communication
  • CDMA Code Division Multi Access
  • LTE Long Term Evolution
  • 5G Fifth Generation
  • Wi-Fi Wireless LAN
  • Wi-Fi Wireless-Fidelity
  • Bluetooth TM Radio Frequency Identification
  • RFID Radio Frequency Identification
  • IrDA Infrared Data Association
  • ZigBee ZigBee
  • NFC Near Field Communication
  • the input unit 120 may acquire various types of data.
  • the input unit 120 may include a camera for inputting an image signal, a microphone for receiving an audio signal, a user input unit for receiving information from a user, and the like.
  • the signal obtained from the camera or microphone may be referred to as sensing data or sensor information by treating the camera or microphone as a sensor.
  • the input unit 120 may acquire input data to be used when acquiring an output using training data and a training model for model training.
  • the input unit 120 may obtain raw input data, and in this case, the processor 180 or the running processor 130 may extract input feature points as preprocessing on the input data.
  • the running processor 130 may train a model composed of artificial neural networks using the training data.
  • the learned artificial neural network may be referred to as a learning model.
  • the learning model may be used to infer result values for new input data other than the training data, and the inferred values may be used as a basis for judgment to perform an operation.
  • the running processor 130 may perform AI processing together with the running processor 240 of the AI server 200.
  • the running processor 130 may include a memory integrated with or implemented in the AI device 100.
  • the running processor 130 may be implemented using a memory 170, an external memory directly coupled to the AI device 100, or a memory held in the external device.
  • the sensing unit 140 may acquire at least one of internal information of the AI device 100, surrounding environment information of the AI device 100, and user information using various sensors.
  • the sensors included in the sensing unit 140 include a proximity sensor, an illumination sensor, an acceleration sensor, a magnetic sensor, a gyro sensor, an inertial sensor, an RGB sensor, an IR sensor, a fingerprint sensor, an ultrasonic sensor, an optical sensor, a microphone, and a li. , Radar, etc.
  • the output unit 150 may generate an output related to sight, hearing, or touch.
  • the output unit 150 may include a display unit for outputting visual information, a speaker for outputting auditory information, and a haptic module for outputting tactile information.
  • the memory 170 may store data supporting various functions of the AI device 100.
  • the memory 170 may store input data, training data, training model, training history, and the like acquired by the input unit 120.
  • the processor 180 may determine at least one executable operation of the AI device 100 based on the information determined or generated using the data analysis algorithm or the machine learning algorithm. In addition, the processor 180 may control the components of the AI device 100 to perform the determined operation.
  • the processor 180 may request, search, receive, or utilize data of the running processor 130 or the memory 170, and may perform an operation predicted or determined to be preferable among the at least one executable operation.
  • the components of the AI device 100 may be controlled to execute.
  • the processor 180 may generate a control signal for controlling the corresponding external device and transmit the generated control signal to the corresponding external device.
  • the processor 180 may obtain intention information about the user input, and determine the user's requirements based on the obtained intention information.
  • the processor 180 uses at least one of a speech to text (STT) engine for converting a voice input into a string or a natural language processing (NLP) engine for obtaining intention information of a natural language. Intent information corresponding to the input can be obtained.
  • STT speech to text
  • NLP natural language processing
  • At least one or more of the STT engine or the NLP engine may be configured as an artificial neural network, at least partly learned according to a machine learning algorithm. At least one of the STT engine or the NLP engine may be learned by the running processor 130, may be learned by the running processor 240 of the AI server 200, or may be learned by distributed processing thereof. It may be.
  • the processor 180 collects history information including operation contents of the AI device 100 or feedback of a user about the operation, and stores the information in the memory 170 or the running processor 130, or the AI server 200. Can transmit to external device. The collected historical information can be used to update the learning model.
  • the processor 180 may control at least some of the components of the AI device 100 to drive an application program stored in the memory 170. In addition, the processor 180 may operate two or more of the components included in the AI device 100 in combination with each other to drive the application program.
  • FIG 2 illustrates an AI server 200 according to an embodiment of the present invention.
  • the AI server 200 may refer to an apparatus for learning an artificial neural network using a machine learning algorithm or using an learned artificial neural network.
  • the AI server 200 may be composed of a plurality of servers to perform distributed processing, or may be defined as a 5G network.
  • the AI server 200 may be included as a part of the AI device 100 to perform at least some of the AI processing together.
  • the AI server 200 may include a communication unit 210, a memory 230, a running processor 240, a processor 260, and the like.
  • the communication unit 210 may transmit / receive data with an external device such as the AI device 100.
  • the memory 230 may include a model storage unit 231.
  • the model storage unit 231 may store a model being trained or learned (or an artificial neural network 231a) through the running processor 240.
  • the running processor 240 may train the artificial neural network 231a using the training data.
  • the learning model may be used while mounted in the AI server 200 of the artificial neural network, or may be mounted and used in an external device such as the AI device 100.
  • the learning model can be implemented in hardware, software or a combination of hardware and software. When some or all of the learning model is implemented in software, one or more instructions constituting the learning model may be stored in the memory 230.
  • the processor 260 may infer a result value with respect to the new input data using the learning model, and generate a response or control command based on the inferred result value.
  • FIG 3 shows an AI system 1 according to an embodiment of the present invention.
  • the AI system 1 may include at least one of an AI server 200, a robot 100a, an autonomous vehicle 100b, an XR device 100c, a smartphone 100d, or a home appliance 100e.
  • This cloud network 10 is connected.
  • the robot 100a to which the AI technology is applied, the autonomous vehicle 100b, the XR device 100c, the smartphone 100d or the home appliance 100e may be referred to as the AI devices 100a to 100e.
  • the cloud network 10 may refer to a network that forms part of or exists within a cloud computing infrastructure.
  • the cloud network 10 may be configured using a 3G network, 4G or Long Term Evolution (LTE) network or a 5G network.
  • LTE Long Term Evolution
  • the devices 100a to 100e and 200 constituting the AI system 1 may be connected to each other through the cloud network 10.
  • the devices 100a to 100e and 200 may communicate with each other through the base station, they may also communicate with each other directly without passing through the base station.
  • the AI server 200 may include a server that performs AI processing and a server that performs operations on big data.
  • the AI server 200 includes at least one or more of the AI devices constituting the AI system 1, such as a robot 100a, an autonomous vehicle 100b, an XR device 100c, a smartphone 100d, or a home appliance 100e. Connected via the cloud network 10, the AI processing of the connected AI devices 100a to 100e may help at least a part.
  • the AI devices constituting the AI system 1 such as a robot 100a, an autonomous vehicle 100b, an XR device 100c, a smartphone 100d, or a home appliance 100e.
  • the AI processing of the connected AI devices 100a to 100e may help at least a part.
  • the AI server 200 may train the artificial neural network according to the machine learning algorithm on behalf of the AI devices 100a to 100e and directly store the learning model or transmit the training model to the AI devices 100a to 100e.
  • the AI server 200 receives the input data from the AI device (100a to 100e), infers the result value with respect to the input data received using the training model, and generates a response or control command based on the inferred result value Can be generated and transmitted to the AI device (100a to 100e).
  • the AI devices 100a to 100e may infer a result value from input data using a direct learning model and generate a response or control command based on the inferred result value.
  • the AI devices 100a to 100e to which the above-described technology is applied will be described.
  • the AI devices 100a to 100e illustrated in FIG. 3 may be viewed as specific embodiments of the AI device 100 illustrated in FIG. 1.
  • the robot 100a may be applied to an AI technology, and may be implemented as a guide robot, a transport robot, a cleaning robot, a wearable robot, an entertainment robot, a pet robot, an unmanned flying robot, or the like.
  • the robot 100a may include a robot control module for controlling an operation, and the robot control module may refer to a software module or a chip implemented in hardware.
  • the robot 100a acquires state information of the robot 100a by using sensor information obtained from various kinds of sensors, detects (recognizes) the surrounding environment and an object, generates map data, or moves a route and travels. You can decide on a plan, determine a response to a user interaction, or determine an action.
  • the robot 100a may use sensor information acquired from at least one sensor among a rider, a radar, and a camera to determine a movement route and a travel plan.
  • the robot 100a may perform the above-described operations by using a learning model composed of at least one artificial neural network.
  • the robot 100a may recognize a surrounding environment and an object using a learning model, and determine an operation using the recognized surrounding environment information or object information.
  • the learning model may be directly learned by the robot 100a or may be learned by an external device such as the AI server 200.
  • the robot 100a may perform an operation by generating a result using a direct learning model, but transmits sensor information to an external device such as the AI server 200 and receives the result generated accordingly to perform an operation. You may.
  • the robot 100a determines a moving route and a traveling plan by using at least one of map data, object information detected from sensor information, or object information obtained from an external device, and controls the driving unit to determine the moving route and the traveling plan. Accordingly, the robot 100a may be driven.
  • the map data may include object identification information about various objects arranged in a space in which the robot 100a moves.
  • the map data may include object identification information about fixed objects such as walls and doors and movable objects such as flower pots and desks.
  • the object identification information may include a name, type, distance, location, and the like.
  • the robot 100a may control the driving unit based on the control / interaction of the user, thereby performing an operation or driving.
  • the robot 100a may acquire the intention information of the interaction according to the user's motion or speech, and determine a response based on the acquired intention information to perform the operation.
  • the autonomous vehicle 100b may be implemented by an AI technology and implemented as a mobile robot, a vehicle, an unmanned aerial vehicle, or the like.
  • the autonomous vehicle 100b may include an autonomous driving control module for controlling the autonomous driving function, and the autonomous driving control module may refer to a software module or a chip implemented in hardware.
  • the autonomous driving control module may be included inside as a configuration of the autonomous driving vehicle 100b, but may be connected to the outside of the autonomous driving vehicle 100b as a separate hardware.
  • the autonomous vehicle 100b obtains state information of the autonomous vehicle 100b by using sensor information obtained from various types of sensors, detects (recognizes) the surrounding environment and an object, generates map data, A travel route and a travel plan can be determined, or an action can be determined.
  • the autonomous vehicle 100b may use sensor information acquired from at least one sensor among a lidar, a radar, and a camera, similarly to the robot 100a, to determine a movement route and a travel plan.
  • the autonomous vehicle 100b may receive or recognize sensor information from external devices or receive information directly recognized from external devices. .
  • the autonomous vehicle 100b may perform the above operations by using a learning model composed of at least one artificial neural network.
  • the autonomous vehicle 100b may recognize a surrounding environment and an object using a learning model, and determine a driving line using the recognized surrounding environment information or object information.
  • the learning model may be learned directly from the autonomous vehicle 100b or may be learned from an external device such as the AI server 200.
  • the autonomous vehicle 100b may perform an operation by generating a result using a direct learning model, but transmits sensor information to an external device such as the AI server 200 and receives the result generated accordingly. You can also do
  • the autonomous vehicle 100b determines a moving route and a driving plan by using at least one of map data, object information detected from sensor information, or object information obtained from an external device, and controls the driving unit to determine the moving route and the driving plan. According to the plan, the autonomous vehicle 100b can be driven.
  • the map data may include object identification information for various objects arranged in a space (eg, a road) on which the autonomous vehicle 100b travels.
  • the map data may include object identification information about fixed objects such as street lights, rocks, buildings, and movable objects such as vehicles and pedestrians.
  • the object identification information may include a name, type, distance, location, and the like.
  • the autonomous vehicle 100b may perform an operation or drive by controlling the driving unit based on the user's control / interaction.
  • the autonomous vehicle 100b may acquire the intention information of the interaction according to the user's motion or voice utterance and determine the response based on the obtained intention information to perform the operation.
  • AI technology is applied to the XR device 100c, and a head-mount display (HMD), a head-up display (HUD) provided in a vehicle, a television, a mobile phone, a smartphone, a computer, a wearable device, a home appliance, and a digital signage It may be implemented as a vehicle, a fixed robot or a mobile robot.
  • HMD head-mount display
  • HUD head-up display
  • the XR apparatus 100c analyzes three-dimensional point cloud data or image data obtained through various sensors or from an external device to generate location data and attribute data for three-dimensional points, thereby providing information on the surrounding space or reality object. It can obtain and render XR object to output. For example, the XR apparatus 100c may output an XR object including additional information about the recognized object in correspondence with the recognized object.
  • the XR apparatus 100c may perform the above-described operations using a learning model composed of at least one artificial neural network.
  • the XR apparatus 100c may recognize a real object from 3D point cloud data or image data using a learning model, and may provide information corresponding to the recognized real object.
  • the learning model may be learned directly from the XR device 100c or learned from an external device such as the AI server 200.
  • the XR device 100c may perform an operation by generating a result using a direct learning model, but transmits sensor information to an external device such as the AI server 200 and receives the result generated accordingly. It can also be done.
  • the robot 100a may be applied to an AI technology and an autonomous driving technology, and may be implemented as a guide robot, a transport robot, a cleaning robot, a wearable robot, an entertainment robot, a pet robot, an unmanned flying robot, or the like.
  • the robot 100a to which the AI technology and the autonomous driving technology are applied may mean a robot itself having an autonomous driving function or a robot 100a interacting with the autonomous vehicle 100b.
  • the robot 100a having an autonomous driving function may collectively move devices by moving according to a given copper wire or determine the copper wire by itself without the user's control.
  • the robot 100a and the autonomous vehicle 100b having the autonomous driving function may use a common sensing method to determine one or more of a moving route or a driving plan.
  • the robot 100a and the autonomous vehicle 100b having the autonomous driving function may determine one or more of the movement route or the driving plan by using information sensed through the lidar, the radar, and the camera.
  • the robot 100a interacting with the autonomous vehicle 100b is present separately from the autonomous vehicle 100b and is linked to the autonomous driving function inside or outside the autonomous vehicle 100b, or the autonomous vehicle 100b. ) Can be performed in conjunction with the user aboard.
  • the robot 100a interacting with the autonomous vehicle 100b acquires sensor information on behalf of the autonomous vehicle 100b and provides the sensor information to the autonomous vehicle 100b or obtains sensor information and displays the surrounding environment information or By generating object information and providing the object information to the autonomous vehicle 100b, the autonomous vehicle function of the autonomous vehicle 100b can be controlled or assisted.
  • the robot 100a interacting with the autonomous vehicle 100b may monitor a user in the autonomous vehicle 100b or control a function of the autonomous vehicle 100b through interaction with the user. .
  • the robot 100a may activate the autonomous driving function of the autonomous vehicle 100b or assist control of the driver of the autonomous vehicle 100b.
  • the function of the autonomous vehicle 100b controlled by the robot 100a may include not only an autonomous vehicle function but also a function provided by a navigation system or an audio system provided inside the autonomous vehicle 100b.
  • the robot 100a interacting with the autonomous vehicle 100b may provide information or assist a function to the autonomous vehicle 100b outside the autonomous vehicle 100b.
  • the robot 100a may provide traffic information including signal information to the autonomous vehicle 100b, such as a smart signal light, or may interact with the autonomous vehicle 100b, such as an automatic electric charger of an electric vehicle. You can also automatically connect an electric charger to the charging port.
  • the robot 100a may be implemented with an AI technology and an XR technology, and may be implemented as a guide robot, a transport robot, a cleaning robot, a wearable robot, an entertainment robot, a pet robot, an unmanned flying robot, a drone, or the like.
  • the robot 100a to which the XR technology is applied may mean a robot that is the object of control / interaction in the XR image.
  • the robot 100a may be distinguished from the XR apparatus 100c and interlocked with each other.
  • the robot 100a When the robot 100a that is the object of control / interaction in the XR image acquires sensor information from sensors including a camera, the robot 100a or the XR apparatus 100c generates an XR image based on the sensor information. In addition, the XR apparatus 100c may output the generated XR image. The robot 100a may operate based on a control signal input through the XR apparatus 100c or user interaction.
  • the user may check an XR image corresponding to the viewpoint of the robot 100a that is remotely linked through an external device such as the XR device 100c, and may adjust the autonomous driving path of the robot 100a through interaction. You can control the movement or driving, or check the information of the surrounding objects.
  • the autonomous vehicle 100b may be implemented by an AI technology and an XR technology, such as a mobile robot, a vehicle, an unmanned aerial vehicle, and the like.
  • the autonomous vehicle 100b to which the XR technology is applied may mean an autonomous vehicle provided with means for providing an XR image, or an autonomous vehicle that is the object of control / interaction in the XR image.
  • the autonomous vehicle 100b that is the object of control / interaction in the XR image may be distinguished from the XR apparatus 100c and interlocked with each other.
  • the autonomous vehicle 100b having means for providing an XR image may obtain sensor information from sensors including a camera and output an XR image generated based on the acquired sensor information.
  • the autonomous vehicle 100b may provide an XR object corresponding to a real object or an object in a screen by providing a passenger with an HUD and outputting an XR image.
  • the XR object when the XR object is output to the HUD, at least a part of the XR object may be output to overlap the actual object to which the occupant's eyes are directed.
  • the XR object when the XR object is output on the display provided inside the autonomous vehicle 100b, at least a part of the XR object may be output to overlap the object in the screen.
  • the autonomous vehicle 100b may output XR objects corresponding to objects such as a road, another vehicle, a traffic light, a traffic sign, a motorcycle, a pedestrian, a building, and the like.
  • the autonomous vehicle 100b that is the object of control / interaction in the XR image acquires sensor information from sensors including a camera
  • the autonomous vehicle 100b or the XR apparatus 100c may be based on the sensor information.
  • the XR image may be generated, and the XR apparatus 100c may output the generated XR image.
  • the autonomous vehicle 100b may operate based on a user's interaction or a control signal input through an external device such as the XR apparatus 100c.
  • eLTE eNB An eLTE eNB is an evolution of an eNB that supports connectivity to EPC and NGC.
  • gNB Node that supports NR as well as connection with NGC.
  • New RAN A radio access network that supports NR or E-UTRA or interacts with NGC.
  • Network slice A network slice defined by the operator to provide an optimized solution for specific market scenarios that require specific requirements with end-to-end coverage.
  • Network function is a logical node within a network infrastructure with well-defined external interfaces and well-defined functional behavior.
  • NG-C Control plane interface used for the NG2 reference point between the new RAN and NGC.
  • NG-U User plane interface used for the NG3 reference point between the new RAN and NGC.
  • Non-standalone NR A deployment configuration where a gNB requires an LTE eNB as an anchor for control plane connection to EPC or an eLTE eNB as an anchor for control plane connection to NGC.
  • Non-Standalone E-UTRA Deployment configuration in which the eLTE eNB requires gNB as an anchor for control plane connection to NGC.
  • User plane gateway The endpoint of the NG-U interface.
  • Numerology Corresponds to one subcarrier spacing in the frequency domain. By scaling the reference subcarrier spacing to an integer N, different numerology can be defined.
  • NR NR Radio Access or New Radio
  • FIG. 4 shows a structure of a radio frame in a wireless communication system to which the present invention can be applied.
  • 3GPP LTE / LTE-A supports a type 1 radio frame structure applicable to frequency division duplex (FDD) and a type 2 radio frame structure applicable to time division duplex (TDD).
  • FDD frequency division duplex
  • TDD time division duplex
  • Type 1 radio frames may be applied to both full duplex and half duplex FDD.
  • a radio frame consists of 10 subframes.
  • One subframe consists of two consecutive slots in the time domain, and subframe i consists of slot 2i and slot 2i + 1.
  • the time taken to transmit one subframe is called a transmission time interval (TTI).
  • TTI transmission time interval
  • one subframe may have a length of 1 ms and one slot may have a length of 0.5 ms.
  • uplink transmission and downlink transmission are distinguished in the frequency domain. While there is no restriction on full-duplex FDD, the terminal cannot simultaneously transmit and receive in half-duplex FDD operation.
  • One slot includes a plurality of orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) symbols in the time domain and a plurality of resource blocks (RBs) in the frequency domain. Since 3GPP LTE uses OFDMA in downlink, the OFDM symbol is for representing one symbol period. The OFDM symbol may be referred to as one SC-FDMA symbol or symbol period.
  • a resource block is a resource allocation unit and includes a plurality of consecutive subcarriers in one slot.
  • 4B illustrates a frame structure type 2.
  • an uplink-downlink configuration is a rule indicating whether uplink and downlink are allocated (or reserved) for all subframes.
  • Table 1 shows an uplink-downlink configuration.
  • 'D' represents a subframe for downlink transmission
  • 'U' represents a subframe for uplink transmission
  • 'S' represents a downlink pilot.
  • a special subframe consisting of three fields: a time slot, a guard period (GP), and an uplink pilot time slot (UpPTS).
  • DwPTS is used for initial cell search, synchronization or channel estimation at the terminal.
  • UpPTS is used for channel estimation at the base station and synchronization of uplink transmission of the terminal.
  • GP is a section for removing interference caused in the uplink due to the multipath delay of the downlink signal between the uplink and the downlink.
  • the uplink-downlink configuration can be classified into seven types, and the location and / or number of downlink subframes, special subframes, and uplink subframes are different for each configuration.
  • Table 2 shows the configuration of the special subframe (length of DwPTS / GP / UpPTS).
  • the structure of the radio frame according to the example of FIG. 4 is just one example, and the number of subcarriers included in the radio frame or the number of slots included in the subframe and the number of OFDM symbols included in the slot may vary. Can be.
  • FIG. 5 is a diagram illustrating a resource grid for one downlink slot in a wireless communication system to which the present invention can be applied.
  • one downlink slot includes a plurality of OFDM symbols in the time domain.
  • one downlink slot includes seven OFDM symbols, and one resource block includes 12 subcarriers in a frequency domain, but is not limited thereto.
  • Each element on the resource grid is called a resource element, and one resource block (RB) includes 12 ⁇ 7 resource elements.
  • the number N ⁇ DL of resource blocks included in the downlink slot depends on the downlink transmission bandwidth.
  • the structure of the uplink slot may be the same as the structure of the downlink slot.
  • FIG. 6 shows a structure of a downlink subframe in a wireless communication system to which the present invention can be applied.
  • up to three OFDM symbols in the first slot in a subframe are control regions to which control channels are allocated, and the remaining OFDM symbols are data regions to which PDSCH (Physical Downlink Shared Channel) is allocated. data region).
  • PDSCH Physical Downlink Shared Channel
  • An example of a downlink control channel used in 3GPP LTE includes a physical control format indicator channel (PCFICH), a physical downlink control channel (PDCCH), a physical hybrid-ARQ indicator channel (PHICH), and the like.
  • the PCFICH is transmitted in the first OFDM symbol of a subframe and carries information about the number of OFDM symbols (ie, the size of the control region) used for transmission of control channels within the subframe.
  • the PHICH is a response channel for the uplink and carries an ACK (Acknowledgement) / NACK (Not-Acknowledgement) signal for a hybrid automatic repeat request (HARQ).
  • Control information transmitted through the PDCCH is called downlink control information (DCI).
  • the downlink control information includes uplink resource allocation information, downlink resource allocation information or an uplink transmission (Tx) power control command for a certain terminal group.
  • FIG. 7 shows a structure of an uplink subframe in a wireless communication system to which the present invention can be applied.
  • an uplink subframe may be divided into a control region and a data region in the frequency domain.
  • a physical uplink control channel (PUCCH) carrying uplink control information is allocated to the control region.
  • the data region is allocated a Physical Uplink Shared Channel (PUSCH) that carries user data.
  • PUCCH Physical Uplink Control Channel
  • PUSCH Physical Uplink Shared Channel
  • a PUCCH for one UE is allocated a resource block (RB) pair in a subframe.
  • RBs belonging to the RB pair occupy different subcarriers in each of the two slots.
  • This RB pair allocated to the PUCCH is said to be frequency hopping at the slot boundary (slot boundary).
  • FIG. 8 is a diagram illustrating a self-contained subframe structure in a wireless communication system to which the present invention can be applied.
  • a fifth generation (5G) new RAT considers a self-contained subframe structure as shown in FIG. 5.
  • the hatched area represents a downlink (DL) control area
  • the black portion represents an uplink (UL) control area.
  • the area without the shaded display may be used for DL data transmission or may be used for UL data transmission.
  • the feature of this structure is that DL transmission and UL transmission proceed sequentially in one subframe, DL data can be transmitted in a subframe, and UL ACK / NACK can also be received. As a result, when a data transmission error occurs, the time required for data retransmission is reduced, thereby minimizing latency of final data transmission.
  • a time gap is required for a base station and a UE to switch from a transmission mode to a reception mode or a process of switching from a reception mode to a transmission mode.
  • some OFDM symbols at the time of switching from DL to UL in the self-contained subframe structure are set to a guard period (GP).
  • mmW millimeter wave
  • the wavelength is shortened to allow the installation of multiple antenna elements in the same area. That is, in the 30 GHz band, the wavelength is 1 cm, and a total of 64 (8x8) antenna elements are arranged in a two-dimensional array in a 0.5 lambda (ie, wavelength) interval on a panel of 4 by 4 (4 by 4) cm. Installation is possible. Therefore, in mmW, a plurality of antenna elements are used to increase the beamforming gain (BF) to increase coverage or to increase throughput.
  • BF beamforming gain
  • TXRU Transceiver Unit
  • independent beamforming is possible for each frequency resource.
  • TXRU Transceiver Unit
  • a method of mapping a plurality of antenna elements to one TXRU and adjusting a beam direction with an analog phase shifter is considered.
  • This analog BF method has only one beam direction in the entire band, so there is a disadvantage that frequency selective BF cannot be performed.
  • hybrid beamforming having B TXRUs having a smaller number than Q antenna elements in an intermediate form between digital BF and analog BF may be considered.
  • the direction of beams that can be simultaneously transmitted is limited to B or less.
  • the proposed scheme will be described based on the new RAT (NR) system.
  • NR new RAT
  • the scope of the system to which the proposed method is applied can be extended to other systems such as 3GPP LTE / LTE-A system in addition to the new RAT system.
  • IAB intergrated access and backhaul
  • the expected bandwidth available in NR compared to LTE allows for integrated access and backhaul links.
  • the network may be configured with integrated access and backhaul links. That is, data may be transmitted and received between the relay nodes rTRPs A, B, and C through the backhaul link, and data may be transmitted and received between the relay node and the terminal through an access link.
  • a relay node may multiplex access and backhaul links in time, frequency or space (eg, beam based operation).
  • the operation of the different links may be performed at the same or different frequencies (or 'in-band' or 'out-band' relays). Efficient support of 'out-band' relays is important in some NR scenarios, but the requirements and avoidance of 'in-band' operation, which accommodates dual frequency limitations and implies close interworking with access links operating at the same frequency / Understanding mitigation interference is an important issue.
  • the operation of the NR system in the mmWave spectrum includes severe short-term blocking, which may not be easily mitigated by current RRC-based handover mechanisms because of the larger time-scales required for the completion of the procedure compared to short-term blocking.
  • IAB integrated access and backhaul
  • an object of the present invention is to flexibly schedule terminals having various attributes to accurately and efficiently perform data transmission and reception.
  • additionally installed base stations or relay nodes may increase.
  • connecting all of the increased relay nodes and base stations using wired optical cables has a cost problem. .
  • a problem related to HARQ-ACK / NACK timing may be a representative problem.
  • a relay node based on a relay node, a relay node must transmit and receive to and from its parent node (hereinafter referred to as parent node) and / or child node (hereinafter referred to as child node) as a backhaul link.
  • parent node parent node
  • child node child node
  • the Tx / Rx switching may occur frequently because the UE connected to the UE should transmit / receive via an access link.
  • the relay node Since switching between Tx and Rx takes a certain time, the relay node cannot perform the transmission / reception operation during the switching time, and thus cannot use the allocated resources during the switching operation.
  • the present invention proposes a method for limiting HARQ-ACK / NACK operation of a terminal or allowing a terminal to perform HARQ-ACK / NACK operation only in a specific state or condition so as to efficiently use resources.
  • the entirety of one slot may be set as the backhaul link so that terminals may not transmit HARQ-ACK / NACK in the corresponding slot.
  • relay nodes may not transmit HARQ-ACK / NACK.
  • performance on the access link or overall spectral efficiency may be reduced.
  • HARQ-ACK / NACK transmission is reduced as much as possible in the backhaul link, and a plurality of HARQ-ACK / NACKs are transmitted to one resource through bundling, or HARQ-ACK / NACK transmission is performed. Methods that do not perform may be applied.
  • HARQ-ACK / NACK resources are not scheduled on the other link or HARQ- as a timing issue. In some cases, the ACK / NACK may not be transmitted.
  • the method of controlling the timing of HARQ-ACK / NACK as described below may be applied not only to the backhaul link but also to the access link and / or the IAB node, as well as to the terminal. More specifically, the value representing the timing of HARQ-ACK / NACK may be set in various methods and / or values.
  • HARQ-ACK / NACK is defined by defining a setting method or an interpretation method of a timing field (eg, PDSCH-to-HARQ_feedback timing indicator field) related to HARQ-ACK / NACK timing of downlink control information (DCI).
  • a timing field eg, PDSCH-to-HARQ_feedback timing indicator field
  • DCI downlink control information
  • timing of the HARQ-ACK / NACK may be adjusted by changing the size of the timing field. That is, by increasing the size of the timing field, a time point for transmitting HARQ-ACK / NACK may be variously set.
  • the payload size of the DCI may also increase.
  • legacy terminals may not correctly decode the corresponding information.
  • the HARQ transmission timing can be variously set by differently setting the analysis method without changing the size of the timing field of the DCI and without changing the size of the timing field to reduce the complexity.
  • an analysis method is demonstrated.
  • the terminal may interpret the value set in the timing field in the transmitted DCI in multiples.
  • the set multiple may be indicated through a higher layer, or when the same is applied to all nodes and / or terminals, the multiple may be indicated through common information.
  • a range of candidate values that can be selected as timing of HARQ-ACK / NACK in an upper layer can be extended.
  • the number of candidate values was increased to increase the number of candidate values to 8 out of 32 values or more. Values may be selected and indicated to the terminal through the timing field.
  • HARQ-ACK / NACK timing can be set in various nodes.
  • the HARQ-ACK / NACK timing may be set based on an actual UL slot.
  • the actual uplink slot may refer to a slot in which the IAB is allowed to transmit an uplink to a parent IAB node or donor node.
  • the allowed uplink slot may be assumed to exist as many uplink symbols as the configured HARQ-ACK / NACK transmission resources. If the slot itself is allowed for uplink, but the number of uplink symbols is less than the uplink physical uplink control channel resource, or the slot that the corresponding PUCCH resource can not be transmitted is not considered to be an actual uplink slot. .
  • the corresponding slot may be allowed as an actual uplink slot.
  • HARQ-ACK / NACK may be transmitted in the next actual uplink slot. If resources are insufficient to transmit HARQ-ACK / NACK in the next actual uplink slot, HARQ-ACK / NACK may be transmitted in the first available actual uplink slot.
  • each node may be counted in the HARQ process for all slots marked as uplink (U) according to the set subframe index (SFI). That is, if each node correctly decodes the SFI, the node may count the HARQ process regardless of whether uplink resources of the corresponding slot are configured (or allocated) to the node.
  • SFI subframe index
  • timing of HARQ-ACK / NACK is set by assuming only information according to semi-static DL / UL configuration.
  • the terminal may not count the corresponding slot in the HARQ process.
  • the relay node may inform the UE that the corresponding slot is used as the backhaul link or define a new SFI format for this to display the symbol used as the backhaul link and transmit the same to the UE.
  • the terminal may recognize a symbol used as a backhaul link through the information transmitted from the relay node, and may not transmit HARQ-ACK / NACK in the symbol used as the backhaul link.
  • the relay nodes may not count the corresponding slot in the HARQ process.
  • the terminal may not count the corresponding slot in the HARQ process.
  • the HARQ-polling method may be used in the HARQ process. That is, the terminal does not transmit the HARQ-ACK / NACK until the HARQ-ACK / NACK request is received from the relay node, and stores the HARQ-ACK / NACK.
  • the terminal may transmit the stored HARQ-ACK / NACK together.
  • a special entry may be set for terminals after a specific version (eg, 3GPP Release 16 and later releases).
  • a specific version eg, 3GPP Release 16 and later releases.
  • an operation related to HARQ-ACK / NACK transmission of a UE is defined according to a specific state, and a timing field (eg, PDSCH-to-HARQ_feedback timing indicator) related to timing of HARQ-ACK / NACK in downlink control information Including the specific state defined in the field) and transmit to the terminal.
  • a timing field eg, PDSCH-to-HARQ_feedback timing indicator
  • the terminal may receive the DCI and perform a specific operation related to HARQ-ACK / NACK according to the state information included in the timing field of the DCI.
  • the UE may be defined as transmitting HARQ-ACK / NACK to the first available resource among the configured uplink resources.
  • the UE when the UE receives the DCI in which 3 bits of the timing field is set to “000”, the UE performs HARQ-ACK / NACK for the PDSCH transmitted from the relay node in the first available resource among the uplink resources allocated thereto. Can transmit
  • the terminal may skip or drop the HARQ-ACK / NACK of the PDSCH transmitted from the relay node or delay transmission of the HARQ-ACK / NACK according to the configured state information.
  • This particular state may be set in common to the terminals, or may be set individually for each terminal.
  • UEs may transmit HARQ-ACK / NACK in the first available uplink resource among all allocated resources.
  • the terminals may perform the same or different operations according to the set specific state.
  • the UE may selectively transmit ACK / NACK for the PDSCH by setting a high BLER target of the PDSCH. That is, when the terminal receives a modulation coding scheme (MCS) through the DCI and applies the received MCS value, the terminal transmits HARQ-ACK / NACK for the scheduled data when the channel quality is equal to or greater than a predetermined threshold value.
  • MCS modulation coding scheme
  • a specific condition related to the operation of the HARQ-ACK / NACK of the terminal is set, and if the terminal satisfies the specific condition, it may perform the set operation.
  • the terminal may be configured not to transmit HARQ-ACK / NACK. That is, a minimum value of channel quality for determining whether to transmit the HARQ-ACK / NACK signal may be set as a threshold.
  • the network or relay node may receive a HARQ-ACK / NACK from the terminal because the network (or relay node) may determine that the transmitted data is likely to be successfully transmitted to the terminal without error if the channel quality is higher than the threshold. If not, it can be recognized that the data was successfully transmitted to the terminal.
  • the terminal measures the channel and the channel quality is greater than or equal to the threshold value, it is not necessary to transmit the Ack / Nack signal for the data transmitted to the network.
  • the terminal may not transmit the HARQ-ACK / NACK for the received PDSCH to the relay node.
  • the UE when the UE measures the channel and transmits data using the MCS acquired through the DCI in the measured channel state, it can be determined that an error rate is less than a predetermined value, the corresponding data is also stored in the network side. Since it may be determined that the UE has been successfully transmitted to the UE, it may not request transmission of the HARQ-ACK / NACK from the UE.
  • the network may set a condition not to transmit the HARQ-ACK / NACK signal. That is, a threshold value for not having to transmit a HARQ-ACK / NACK signal may be set for each MCS. This threshold may be set in common to the terminals in fluid, or may be set individually for the terminal, or may be set in advance.
  • the UE After receiving the set threshold, the UE measures its channel quality and compares the measured channel quality with a threshold corresponding to the MCS value obtained through DCI to determine whether to transmit the HARQ-ACK / NACK signal. Can be.
  • the terminal may not transmit the ACK / NACK signal because the network can recognize that the data was successfully transmitted even without the transmission of the ACK / NACK signal.
  • the network may request the UE to transmit the HARQ-ACK / NACK signal because the network may not be sure whether the transmitted data has been successfully received by the UE.
  • An ACK / NACK signal may be transmitted.
  • one relay node performs data transmission and reception with its parent or child node through a backhaul link, and performs data transmission and reception with terminals connected to it. Accordingly, the relay node may frequently switch Tx / Rx dynamically through the backhaul link and the access link. Accordingly, the relay node may not use the resources allocated to the relay node during the switching time, thereby reducing the resource utilization efficiency. Therefore, in order to solve this problem, a method of reducing the frequency of Tx / RX switching of a relay node is proposed.
  • FIGS. 10 and 11 are diagrams showing an example of a scheduling method according to an embodiment of the present invention.
  • a semi persistence scheduling (SPS) PUSCH may be used.
  • SPS semi persistence scheduling
  • FIG. 10 (a) shows an example of general PUSCH transmission.
  • the child node receives the UL grant from the parent node in downlink, performs the switching from the downlink to the uplink, and then transmits the PUSCH in the uplink.
  • the child node again performs switching from uplink to downlink, receives a UL grant, repeatedly switches from downlink to uplink, and transmits a PUSCH to uplink.
  • the present invention proposes data transmission through the SPS PUSCH.
  • the SPS PUSCH transmission refers to a scheme in which a UE transmits a PUSCH through periodically allocated resources without receiving an additional UL grant after the UE is allocated a resource through a UL grant.
  • the method described may be applied to the description of the SPS PUSCH transmission between the parent node and the child node, or in the case of the SPS PUSCH transmission between the node and the terminal.
  • a child node When performing PUSCH transmission using SPS, a child node does not receive a PDCCH for UL grant from a parent node between PUSCH and PUSCH transmission. That is, when the child node receives the UL grnat triggering the SPS PUSCH from the parent node, as shown in FIG. 10 (b), the child node may transmit the PUSCH to resources allocated to the parent node afterwards. The PDCCH transmitted from the parent node may not be monitored.
  • the child node may monitor the PDCCH periodically from the parent node to know the position for ending the periodic PUSCH transmission through the SPS operation, the monitoring period at this time is more than the monitoring period of PDCHCH for the reception of the general UL grant long.
  • the parent node may transmit time information related to the termination time to the UL grant for triggering the SPS PUSCH to notify the child node of the periodic PUSCH transmission through the SPS operation to the terminal.
  • the time information may be a time indicating the length or end time of the time interval in which the SPS PUSCH transmission is performed.
  • information for notifying when the SPS PUSCH transmission is terminated may be set to the child node through RRC or the like.
  • the parent node since the parent node does not have to transmit the UL grant every time between PUSCH transmissions of the child nodes, the corresponding resource can be used through the following method.
  • the resource corresponding to (A) of FIG. 10 (b) may be used for data transmission and reception with other nodes and / or terminals.
  • the resource corresponding to (B) of FIG. 10 (b) may be used for data transmission and reception with other nodes and / or terminals.
  • the parent node may maintain the uplink state without switching to the downlink even in the section (A).
  • the child node may perform uplink transmission to the parent node in a gap period (flexible period) that has been set in consideration of the conventional downlink to uplink switching and propagation delay.
  • an uplink interval that can be used by a child node may increase as in section (C) of FIG. 11 (a). Accordingly, as shown in FIG. 11A, the child b hem may perform PUSCH transmission to the parent node using the increased uplink resource.
  • the child node may additionally use the (C) resource region for PUSCH transmission in addition to the PUSCH resource set from the parent node, and whether or not to use the (C) resource region as a resource for additional PUSCH transmission is scheduled for the SPS PUSCH. It can be set through the UL grant or RRC.
  • the data can be periodically transmitted to the parent node through the SPS resource without receiving a UL Grant from the parent node downlink.
  • the child node since the child node does not have to perform UL-DL switching in a section in which no UL Grant is received from the parent node, when the SPS PUSCH is not used, the child node may transmit and receive data using the resources in the section in which the UL Grant has been received. Can be.
  • the child node since the child node does not need to receive the downlink in the section (A) shown in FIG.
  • the state of can be maintained.
  • the child node actually performs downlink transmission to its child node or terminal in a gap period (flexible period) set in consideration of switching from downlink to uplink or switching from uplink to downlink and propagation delay. can do.
  • the section in which the child node is in the Tx state may increase by the section (c) shown in FIG. Can be transferred.
  • the child node may use the resource region of section (c) from the parent node for downlink transmission to another node (for example, its own child node) or the terminal.
  • Whether to use the additionally available (C) resource as a resource for downlink transmission to another node or terminal may be configured through UL grant or RRC scheduling the SPS PUSCH.
  • the UL grant or the RRC signaling may include indication information related to whether the section (C) of FIG. 11 (b) is used as a resource for downlink transmission.
  • the child node In order to perform downlink transmission in the interval (c), the child node changes the slot format that the downlink transmission is performed in the interval (c), or provides information related to the downlink transmission in the corresponding region by using DCI or RRC. Can be set through
  • the child node can perform PUSCH transmission without receiving the UL grant from the parent node every time through all or some of the methods described in the methods 1 to 3, and down by not receiving the UL grant every time. Whether additional resources may be used for link transmission may be set from the parent node to DCI and / or RRC.
  • a child node maintains an Rx state and receives a signal from another node or terminal in a resource area that is monitoring the PDCCH, and / or whether the child node maintains a Tx state and transmits a signal to another node or terminal. Whether or not can be set.
  • the following method can be used for such a method.
  • Dynamic indication of HARQ processes used for a IAB node (UL or DL or DL / UL): Dynamically sets the number of HARQ processes to prevent unnecessary control channel monitoring.
  • Dynamic PDCCH monitoring periodicity PDCCH monitoring cycle can be transmitted in each control channel, or the period can be increased or decreased depending on whether IAB node is transmitted. Typically, if control is transmitted according to the additional increase multiplied decrease method, the period may be reduced linearly, and if the control does not come, the period may increase exponentially.
  • FIG. 12 is a diagram illustrating an example of a terminal operation according to an exemplary embodiment.
  • the terminal may perform a specific operation related to HARQ-ACK / NACK in a specific state or a specific condition.
  • the terminal receives control information from the relay node (S12010).
  • the control information may be a DCI or RRC signal, and may include state information related to a specific operation of HARQ ACK / NACK for the downlink data described above or a threshold value related to a specific condition related to transmission of HARQ ACK / NACK. .
  • the terminal may receive downlink data from the relay node (S12020) and perform a specific operation related to the transmission of the ACK / NACK signal for the downlink data based on state information or the threshold value (S12020). .
  • the specific operation may mean an operation of transmitting the ACK / NACK for the downlink data described above on the first available resource or skipping or dropping the ACK / NACK without transmitting the ACK / NACK.
  • the threshold value may be a minimum value of channel quality for determining whether to transmit an ACK / NACK signal for downlink data.
  • the above-described operation of the terminal may be specifically implemented by the terminal devices 1420 and 1520 shown in FIGS. 14 and 15 of the present specification.
  • the above-described operation of the terminal may be performed by the processors 1421 and 1521 and / or the RF unit (or module) 1423 and 1525.
  • the processors 1421 and 1521 may control the terminal to receive control information from the relay node through the RF units (or modules) 1423 and 1525.
  • the control information may be a DCI or RRC signal, and may include state information related to a specific operation of HARQ ACK / NACK for the downlink data described above or a threshold value related to a specific condition related to transmission of HARQ ACK / NACK. .
  • the processors 1421 and 1521 receive downlink data from the relay node through the RF unit (or module) 1423 and 1525, and ACK / NACK for the downlink data based on state information or the threshold value.
  • the terminal may be controlled to perform a specific operation related to the transmission of the signal.
  • the specific operation may mean an operation of transmitting the Ack for the downlink data described above on the first available resource or skipping or dropping the ACK without transmitting ACK / NACK.
  • the threshold value may be a minimum value of channel quality for determining whether to transmit an ACK / NACK signal for downlink data.
  • FIG. 13 is a diagram illustrating an example of a relay node operation according to an embodiment of the present invention.
  • a relay node may receive an ACK / NACK signal for downlink data from a terminal according to whether a specific state or a specific condition of the terminal is satisfied.
  • the relay node transmits control information to the terminal (S13010).
  • the control information may be a DCI or RRC signal, and may include state information related to a specific operation of HARQ ACK / NACK for the downlink data described above or a threshold value related to a specific condition related to transmission of HARQ ACK / NACK. .
  • the relay node may transmit downlink data to the terminal based on the DCI (S13020), and may receive an ACK / NACK signal for the downlink data from the terminal based on the status information or the threshold value (S13030).
  • the UE may perform a specific operation related to the ACK / NACK signal of the downlink data based on the state information or the threshold value, and the specific operation may be the first resource that can use the ACK / NACK for the downlink data described above. This may refer to an operation of skipping or dropping without transmitting ACK or ACK / NACK.
  • the threshold value may be a minimum value of channel quality for determining whether to transmit the ACK / NACK signal for the downlink data.
  • the above-described operation of the base station may be specifically implemented by the base station apparatuses 1410 and 1510 shown in FIGS. 14 and 15 of the present specification.
  • the above-described operation of the terminal may be performed by the processors 1411 and 1511 and / or the RF unit (or module) 1413 and 1515.
  • the processor 1411 or 1511 may control the relay node to transmit control information to the terminal through the RF unit (or module) 1413 or 1515.
  • the control information may be a DCI or RRC signal, and may include state information related to a specific operation of HARQ ACK / NACK for the downlink data described above or a threshold value related to a specific condition related to transmission of HARQ Ack / Nack. .
  • the processor 1411 or 1511 transmits downlink data to the terminal through the RF unit (or module) 1413 and 1515, and provides an ACK / NACK signal for the downlink data based on the state information or the threshold value. Can be received from the terminal.
  • the UE may perform a specific operation related to the ACK / NACK signal of the downlink data based on the state information or the threshold value, and the specific operation may be the first resource that can use the ACK / NACK for the downlink data described above. This may refer to an operation of skipping or dropping without transmitting ACK or ACK / NACK.
  • the threshold value may be a minimum value of channel quality for determining whether to transmit the ACK / NACK signal for the downlink data.
  • FIG. 14 illustrates a block diagram of a wireless communication device to which the methods proposed herein can be applied.
  • a wireless communication system includes a base station 1410 and a plurality of terminals 1420 located in a base station area.
  • the base station and the terminal may each be represented by a wireless device.
  • the base station 1410 and the terminal 1420 may be referred to as a first device or a second device.
  • the first device includes a base station, a network node, a transmitting terminal, a receiving terminal, a wireless device, a wireless communication device, a vehicle, a vehicle equipped with an autonomous driving function, a connected car, an unmanned aerial vehicle (UAV), and an AI.
  • AI Artificial Intelligence
  • robots Augmented Reality (AR) devices, Virtual Reality (VR) devices, Mixed Reality (MR) devices, hologram devices, public safety devices, MTC devices, IoT devices, medical devices, fintech devices (or Financial devices), security devices, climate / environment devices, devices associated with 5G services, or other devices related to the fourth industrial revolution field.
  • AR Augmented Reality
  • VR Virtual Reality
  • MR Mixed Reality
  • hologram devices public safety devices
  • MTC devices IoT devices
  • medical devices fintech devices (or Financial devices)
  • security devices climate / environment devices, devices associated with 5G services, or other devices related to the fourth industrial revolution field.
  • the second device includes a base station, a network node, a transmitting terminal, a receiving terminal, a wireless device, a wireless communication device, a vehicle, a vehicle equipped with an autonomous driving function, a connected car, a drone (Unmanned Aerial Vehicle, UAV), Artificial Intelligence (AI) modules, robots, Augmented Reality (AR) devices, Virtual Reality (VR) devices, Mixed Reality (MR) devices, hologram devices, public safety devices, MTC devices, IoT devices, medical devices, fintech devices ( Or financial devices), security devices, climate / environment devices, devices related to 5G services, or other devices related to the fourth industrial revolution field.
  • UAV Unmanned Aerial Vehicle
  • AI Artificial Intelligence
  • AR Augmented Reality
  • VR Virtual Reality
  • MR Mixed Reality
  • hologram devices public safety devices
  • MTC devices IoT devices
  • medical devices fintech devices ( Or financial devices)
  • security devices climate / environment devices, devices related to 5G services, or other devices related to the fourth industrial revolution field.
  • the terminal may be a mobile phone, a smart phone, a laptop computer, a digital broadcasting terminal, a personal digital assistant (PDA), a portable multimedia player (PMP), navigation, a slate PC, a tablet. It may include a tablet PC, an ultrabook, a wearable device (eg, a smartwatch, a glass glass, a head mounted display), and the like.
  • the HMD may be a display device worn on the head.
  • the HMD can be used to implement VR, AR or MR.
  • a drone may be a vehicle in which humans fly by radio control signals.
  • the VR device may include a device that implements an object or a background of a virtual world.
  • the AR device may include a device that connects and implements an object or a background of the virtual world to an object or a background of the real world.
  • the MR device may include a device that fuses and implements an object or a background of the virtual world to an object or a background of the real world.
  • the hologram device may include a device that records and reproduces stereoscopic information to implement a 360 degree stereoscopic image by utilizing interference of light generated by two laser lights, called holography, to meet each other.
  • the public safety device may include an image relay device or an image device wearable on a human body of a user.
  • the MTC device and the IoT device may be devices that do not require direct human intervention or manipulation.
  • the MTC device and the IoT device may include a smart meter, a bending machine, a thermometer, a smart bulb, a door lock or various sensors.
  • a medical device may be a device used for the purpose of diagnosing, treating, alleviating, treating or preventing a disease.
  • a medical device may be a device used for the purpose of diagnosing, treating, alleviating or correcting an injury or disorder.
  • a medical device may be a device used for the purpose of inspecting, replacing, or modifying a structure or function.
  • the medical device may be a device used for controlling pregnancy.
  • the medical device may include a medical device, a surgical device, an (extracorporeal) diagnostic device, a hearing aid or a surgical device, and the like.
  • the security device may be a device installed to prevent a risk that may occur and to maintain safety.
  • the security device may be a camera, a CCTV, a recorder or a black box.
  • the fintech device may be a device capable of providing financial services such as mobile payment.
  • the fintech device may include a payment device or a point of sales (POS).
  • the climate / environmental device may include a device that monitors or predicts the climate / environment.
  • the base station 1410 includes a processor 1411, a memory 1412, and an RF module 1413.
  • the processor 1411 implements the functions, processes, and / or methods proposed in FIGS. 1 to 13. Layers of the air interface protocol may be implemented by a processor.
  • the memory is connected to the processor and stores various information for driving the processor.
  • the RF module is coupled to the processor to transmit and / or receive radio signals.
  • the terminal includes a processor 1421, a memory 1422, and an RF module 1423.
  • the processor implements the functions, processes and / or methods proposed in FIGS. 1 to 13. Layers of the air interface protocol may be implemented by a processor.
  • the memory is connected to the processor and stores various information for driving the processor.
  • the RF module 1423 is connected with a processor to transmit and / or receive a radio signal.
  • the memories 1412 and 1422 may be inside or outside the processors 1411 and 1421 and may be connected to the processor by various well-known means.
  • the base station and / or the terminal may have a single antenna or multiple antennas.
  • 15 is another example of a block diagram of a wireless communication device to which the methods proposed herein may be applied.
  • a wireless communication system includes a base station 1510 and a plurality of terminals 1520 located in a base station area.
  • the base station may be represented by a transmitting device, the terminal may be represented by a receiving device, and vice versa.
  • a base station and a terminal may include a processor (processors, 1511, 1521), a memory (memory, 1514, 1524), one or more Tx / Rx RF modules (radio frequency modules, 1515, 1525), Tx processors (1512, 1522), and Rx processors ( 1513 and 1523 and antennas 1516 and 1526.
  • the processor implements the salping functions, processes and / or methods above.
  • the processor 1511 implements the functionality of the L2 layer.
  • the processor provides the terminal 1520 with multiplexing and radio resource allocation between the logical channel and the transport channel, and is responsible for signaling to the terminal.
  • the transmit (TX) processor 1512 implements various signal processing functions for the L1 layer (ie, the physical layer).
  • the signal processing function facilitates forward error correction (FEC) in the terminal and includes coding and interleaving.
  • FEC forward error correction
  • the encoded and modulated symbols are divided into parallel streams, each stream mapped to an OFDM subcarrier, multiplexed with a reference signal (RS) in the time and / or frequency domain, and using an Inverse Fast Fourier Transform (IFFT).
  • RS reference signal
  • IFFT Inverse Fast Fourier Transform
  • the OFDM stream is spatially precoded to produce multiple spatial streams.
  • Each spatial stream may be provided to different antennas 1516 through separate Tx / Rx modules (or transceivers 1515).
  • Each Tx / Rx module can modulate an RF carrier with each spatial stream for transmission.
  • each Tx / Rx module (or transceiver 1525) receives a signal through each antenna 1526 of each Tx / Rx module.
  • Each Tx / Rx module recovers information modulated onto an RF carrier and provides it to a receive (RX) processor 1523.
  • the RX processor implements the various signal processing functions of layer 1.
  • the RX processor may perform spatial processing on the information to recover any spatial stream destined for the terminal. If multiple spatial streams are directed to the terminal, they may be combined into a single OFDMA symbol stream by multiple RX processors.
  • the RX processor uses fast Fourier transform (FFT) to convert the OFDMA symbol stream from the time domain to the frequency domain.
  • the frequency domain signal includes a separate OFDMA symbol stream for each subcarrier of the OFDM signal.
  • the symbols and reference signal on each subcarrier are recovered and demodulated by determining the most likely signal placement points sent by the base station. Such soft decisions may be based on channel estimate values. Soft decisions are decoded and deinterleaved to recover the data and control signals originally transmitted by the base station on the physical channel.
  • the data and control signals are provided to the processor 1521.
  • the UL (communication from terminal to base station) is processed at base station 1510 in a manner similar to that described with respect to receiver functionality at terminal 1520.
  • Each Tx / Rx module 1525 receives a signal through each antenna 1526.
  • Each Tx / Rx module provides an RF carrier and information to the RX processor 1523.
  • the processor 1521 may be associated with a memory 1524 that stores program code and data.
  • the memory may be referred to as a computer readable medium.
  • the wireless device includes a base station, a network node, a transmitting terminal, a receiving terminal, a wireless device, a wireless communication device, a vehicle, a vehicle equipped with an autonomous driving function, an unmanned aerial vehicle (UAV), an artificial intelligence (AI) module, Robots, Augmented Reality (AR) devices, Virtual Reality (VR) devices, MTC devices, IoT devices, medical devices, fintech devices (or financial devices), security devices, climate / environmental devices, or other areas of the fourth industrial revolution, or It may be a device related to the 5G service.
  • a drone may be a vehicle in which humans fly by radio control signals.
  • the MTC device and the IoT device are devices that do not require human intervention or manipulation, and may be smart meters, bending machines, thermometers, smart bulbs, door locks, various sensors, and the like.
  • a medical device is a device used to examine, replace, or modify a device, structure, or function used for diagnosing, treating, alleviating, treating, or preventing a disease, such as a medical device, a surgical device, ( In vitro) diagnostic devices, hearing aids, surgical devices, and the like.
  • the security device is a device installed to prevent a risk that may occur and maintain safety, and may be a camera, a CCTV, a black box, or the like.
  • the fintech device is a device that can provide financial services such as mobile payment, and may be a payment device or a point of sales (POS).
  • the climate / environmental device may mean a device for monitoring and predicting the climate / environment.
  • the terminal is a mobile phone, a smart phone, a laptop computer, a digital broadcasting terminal, a personal digital assistant (PDA), a portable multimedia player (PMP), navigation, a slate PC, a tablet PC. (tablet PC), ultrabook, wearable device (e.g. smartwatch, glass glass, head mounted display), foldable device And the like.
  • the HMD is a display device of a type worn on the head and may be used to implement VR or AR.
  • Embodiments according to the present invention may be implemented by various means, for example, hardware, firmware, software, or a combination thereof.
  • an embodiment of the present invention may include one or more application specific integrated circuits (ASICs), digital signal processors (DSPs), digital signal processing devices (DSPDs), programmable logic devices (PLDs), and FPGAs ( field programmable gate arrays), processors, controllers, microcontrollers, microprocessors, and the like.
  • ASICs application specific integrated circuits
  • DSPs digital signal processors
  • DSPDs digital signal processing devices
  • PLDs programmable logic devices
  • FPGAs field programmable gate arrays
  • an embodiment of the present invention may be implemented in the form of a module, procedure, function, etc. that performs the functions or operations described above.
  • the software code may be stored in memory and driven by the processor.
  • the memory may be located inside or outside the processor, and may exchange data with the processor by various known means.
  • the method of transmitting and receiving data in the wireless communication system of the present invention has been described with reference to the example applied to the 3GPP LTE / LTE-A system and 5G, but can be applied to various wireless communication systems.

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Mobile Radio Communication Systems (AREA)

Abstract

본 명세서는 무선 통신 시스템에서 단말이 데이터를 송수신하는 방법 및 이를 위한 장치를 제공한다. 단말은 릴레이 노드로부터 제어 정보(Control Information)를 수신하되, 제어 정보는 하향링크 데이터에 대한 HARQ(Hybrid Automatic Repeat and request) Ack/Nack의 특정 동작과 관련된 상태 정보 또는 상기 HARQ Ack/Nack의 전송과 관련된 특정 조건과 관련된 임계 값을 포함할 수 있다. 이후, 단말은 릴레이 노드로부터 상기 하향링크 데이터를 수신하고, 제어 정보의 상태 정보 또는 상기 임계 값에 기초하여 하향링크 데이터에 대한 ACK/NACK 신호의 전송과 관련된 특정 동작을 수행할 수 있다.

Description

무선 통신 시스템에서 데이터를 송수신하는 방법 및 이를 위한 장치
본 발명은 무선 통신 시스템에 관한 것으로서, 보다 상세하게 하향링크 데이터 송수신 및 이에 대한 HARQ(Hybrid Automatic Repeat and request) Ack/Nack 동작을 위한 방법 및 이를 지원하는 장치에 관한 것이다.
이동 통신 시스템은 사용자의 활동성을 보장하면서 음성 서비스를 제공하기 위해 개발되었다. 그러나 이동통신 시스템은 음성뿐 아니라 데이터 서비스까지 영역을 확장하였으며, 현재에는 폭발적인 트래픽의 증가로 인하여 자원의 부족 현상이 야기되고 사용자들이 보다 고속의 서비스를 요구하므로, 보다 발전된 이동 통신 시스템이 요구되고 있다.
차세대 이동 통신 시스템의 요구 조건은 크게 폭발적인 데이터 트래픽의 수용, 사용자 당 전송률의 획기적인 증가, 대폭 증가된 연결 디바이스 개수의 수용, 매우 낮은 단대단 지연(End-to-End Latency), 고에너지 효율을 지원할 수 있어야 한다. 이를 위하여 이중 연결성(Dual Connectivity), 대규모 다중 입출력(Massive MIMO: Massive Multiple Input Multiple Output), 전이중(In-band Full Duplex), 비직교 다중접속(NOMA: Non-Orthogonal Multiple Access), 초광대역(Super wideband) 지원, 단말 네트워킹(Device Networking) 등 다양한 기술들이 연구되고 있다.
본 명세서는 무선 통신 시스템에서 데이터의 송수신을 위한 방법 및 이를 위한 장치를 제안한다.
구체적으로, 본 명세서는 릴레이 노드로부터 전송된 데이터에 대한 단말의 HARQ Ack/Nack 전송 동작을 정의하기 위한 방법 및 이를 위한 장치를 제안한다.
또한, 본 명세서는 네트워크 노드에 의해서 설정된 상태에 따라 하향링크 데이터에 대한 단말의 Ack/Nack 전송을 위한 방법 및 이를 위한 장치를 제안한다.
또한, 본 명세서는 네트워크 노드에 의해서 설정된 특정 조건에 따라 하향링크 데이터에 대한 단말의 Ack/Nack 전송을 위한 방법 및 이를 위한 장치를 제안한다.
본 발명에서 이루고자 하는 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 발명의 실시 예에 따른 무선 통신 시스템에서 제 1 릴레이 노드가 데이터를 송수신하는 방법에 있어서, 릴레이 노드로부터 제어 정보(Control Information)를 수신하는 단계, 상기 제어 정보는 하향링크 데이터에 대한 HARQ(Hybrid Automatic Repeat and request) ACK/NACK의 특정 동작과 관련된 상태 정보 또는 상기 HARQ ACK/NACK의 전송과 관련된 특정 조건과 관련된 임계 값을 포함하고; 상기 릴레이 노드로부터 상기 하향링크 데이터를 수신하는 단계; 및 상기 상태 정보 또는 상기 임계 값에 기초하여 상기 하향링크 데이터에 대한 ACK/NACK 신호의 전송과 관련된 특정 동작을 수행하는 단계를 포함한다.
또한, 본 발명에서, 상기 상태 정보가 특정 상태를 나타내는 경우, 상기 특정 동작은 상기 ACK/NACK 신호를 할당된 자원들 중에서 가장 첫 번째 이용 가능한 자원에서 전송하는 동작이다.
또한, 본 발명에서, 상기 상태 정보가 특정 상태를 나타내는 경우, 상기 특정 동작은 상기 하향링크 데이터에 대한 상기 ACK/NACK 신호는 드랍(Drop), 생략(Skip) 또는 연기(postpone)된다.
또한, 본 발명에서, 상기 임계 값은 상기 ACK/NACK 신호의 전송 여부를 결정하기 위한 채널 품질(channel quality)의 최소 값이다.
또한, 본 발명에서, 상기 특정 동작을 수행하는 단계는, 상기 하향링크 데이터가 전송된 하향링크 물리 채널(Physical Downlink Shared Channel: PDSCH)의 채널 품질을 측정하는 단계; 상기 채널 품질과 상기 임계 값을 비교하는 단계; 및 상기 채널 품질이 상기 임계 값보다 더 큰지 여부에 따라 상기 ACK/NACK 신호의 전송 여부를 결정하는 단계를 포함한다.
또한, 본 발명에서, 상기 채널 품질이 상기 임계 값보다 더 큰 경우, 상기 ACK/NACK 신호는 상기 릴레이 노드로 전송되고, 상기 채널 품질이 상기 임계 값보다 더 작은 경우, 상기 ACK/NACK 신호는 상기 릴레이 노드로 전송되지 않는다.
또한, 본 발명에서, 상기 ACK/NACK 신호는 SPS(Semi-Persistent Scheduling) PUSCH(Physical Uplink Shared Channel)을 통해서 전송된다.
또한, 본 발명은, 상기 SPS PUSCH를 트리거 하는 상향링크 그랜트(UL Grant)를 수신하는 단계를 더 포함한다.
또한, 본 발명에서, 상기 제어 정보는 상기 릴레이 노드의 상향링크와 하향링크 간의 스위칭 및 전파 지연(propagation delay)에 따른 갭을 추가적인 자원으로 이용하여 하향링크 전송 또는 상향링크 전송을 수행한다는 것을 나타내는 정보를 더 포함한다.
또한, 본 발명은, 무선 신호를 송수신하기 위한 RF 모듈(radio frequency module), 및 상기 RF 모듈과 기능적으로 연결되어 있는 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는, 릴레이 노드로부터 제어 정보(Control Information)를 수신하되, 상기 제어 정보는 하향링크 데이터에 대한 HARQ(Hybrid Automatic Repeat and request) ACK/NACK의 특정 동작과 관련된 상태 정보 또는 상기 HARQ ACK/NACK의 전송과 관련된 특정 조건과 관련된 임계 값을 포함하고, 상기 릴레이 노드로부터 상기 하향링크 데이터를 수신하며, 상기 상태 정보 또는 상기 임계 값에 기초하여 상기 하향링크 데이터에 대한 ACK/NACK 신호의 전송과 관련된 특정 동작을 수행하는 것을 특징으로 하는 단말을 제공한다.
본 발명의 실시 예에 따르면, 단말이 하향링크 데이터에 대한 Ack/Nack을 특정한 상태 또는 조건에서만 전송할 수 있는 효과가 있다.
또한, 본 명세서는 단말이 특정 상태 또는 특정 조건에서만 하향링크 데이터에 대한 Ack/Nack을 전송하기 때문에 자원을 효율적으로 사용할 수 있는 효과가 있다.
또한, 본 명세서는 SPS(Semi-Persistent Scheduling)을 통해 데이터를 송수신함으로써, 릴레이 노드의 전송 모드와 수신 모드간의 스위칭 동작의 시간 및 빈도를 감소시킬 수 있다.
또한, 본 명세서는 릴레이 노드의 전송 모드와 수신 모드간의 스위칭 동작의 시간 및 빈도를 감소시킴으로써, 자원을 효율적으로 사용할 수 있는 효과가 있다.
본 발명에서 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 발명에 관한 이해를 돕기 위해 상세한 설명의 일부로 포함되는, 첨부 도면은 본 발명에 대한 실시예를 제공하고, 상세한 설명과 함께 본 발명의 기술적 특징을 설명한다.
도 1은 본 명세서에서 제안하는 방법이 적용될 수 있는 AI 장치를 나타낸 도이다.
도 2는 본 명세서에서 제안하는 방법이 적용될 수 있는 AI 서버를 나타낸 도이다.
도 3은 본 명세서에서 제안하는 방법이 적용될 수 있는 AI 시스템을 나타낸 도이다.
도 4은 본 발명이 적용될 수 있는 무선 통신 시스템에서 무선 프레임의 구조를 나타낸다.
도 5는 본 발명이 적용될 수 있는 무선 통신 시스템에서 하나의 하향링크 슬롯에 대한 자원 그리드(resource grid)를 예시한 도면이다.
도 6은 본 발명이 적용될 수 있는 무선 통신 시스템에서 하향링크 서브 프레임의 구조를 나타낸다.
도 7는 본 발명이 적용될 수 있는 무선 통신 시스템에서 상향링크 서브 프레임의 구조를 나타낸다.
도 8는 본 명세서에서 제안하는 방법이 적용될 수 있는 self-contained slot 구조의 일례를 나타낸 도이다.
도 9은 본 명세서에서 제안하는 방법이 적용될 수 있는 IAB(Intergrated access and backhaul) 링크의 일 예를 나타낸 도이다.
도 10 및 도 11은 본 발명의 일 실시 예에 따른 스케줄링 방법의 일 예를 나타낸 도이다.
도 12는 본 발명의 일 실시 예에 따른 단말 동작의 일 예를 나타낸 도이다.
도 13은 본 발명의 일 실시 예에 따른 릴레이 노드 동작의 일 예를 나타낸 도이다.
도 14는 본 명세서에서 제안하는 방법들이 적용될 수 있는 무선 통신 장치의 블록 구성도를 예시한다.
도 15는은 본 명세서에서 제안하는 방법들이 적용될 수 있는 무선 통신 장치의 블록 구성도의 또 다른 예시이다.
이하, 본 발명에 따른 바람직한 실시 형태를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다. 첨부된 도면과 함께 이하에 개시될 상세한 설명은 본 발명의 예시적인 실시형태를 설명하고자 하는 것이며, 본 발명이 실시될 수 있는 유일한 실시형태를 나타내고자 하는 것이 아니다. 이하의 상세한 설명은 본 발명의 완전한 이해를 제공하기 위해서 구체적 세부사항을 포함한다. 그러나, 당업자는 본 발명이 이러한 구체적 세부사항 없이도 실시될 수 있음을 안다.
몇몇 경우, 본 발명의 개념이 모호해지는 것을 피하기 위하여 공지의 구조 및 장치는 생략되거나, 각 구조 및 장치의 핵심기능을 중심으로 한 블록도 형식으로 도시될 수 있다.
본 명세서에서 기지국은 단말과 직접적으로 통신을 수행하는 네트워크의 종단 노드(terminal node)로서의 의미를 갖는다. 본 문서에서 기지국에 의해 수행되는 것으로 설명된 특정 동작은 경우에 따라서는 기지국의 상위 노드(upper node)에 의해 수행될 수도 있다. 즉, 기지국을 포함하는 다수의 네트워크 노드들(network nodes)로 이루어지는 네트워크에서 단말과의 통신을 위해 수행되는 다양한 동작들은 기지국 또는 기지국 이외의 다른 네트워크 노드들에 의해 수행될 수 있음은 자명하다. '기지국(BS: Base Station)'은 고정국(fixed station), Node B, eNB(evolved-NodeB), BTS(base transceiver system), 액세스 포인트(AP: Access Point), gNB(general NB) 등의 용어에 의해 대체될 수 있다. 또한, '단말(Terminal)'은 고정되거나 이동성을 가질 수 있으며, UE(User Equipment), MS(Mobile Station), UT(user terminal), MSS(Mobile Subscriber Station), SS(Subscriber Station), AMS(Advanced Mobile Station), WT(Wireless terminal), MTC(Machine-Type Communication) 장치, M2M(Machine-to-Machine) 장치, D2D(Device-to-Device) 장치 등의 용어로 대체될 수 있다.
이하에서, 하향링크(DL: downlink)는 기지국에서 단말로의 통신을 의미하며, 상향링크(UL: uplink)는 단말에서 기지국으로의 통신을 의미한다. 하향링크에서 송신기는 기지국의 일부이고, 수신기는 단말의 일부일 수 있다. 상향링크에서 송신기는 단말의 일부이고, 수신기는 기지국의 일부일 수 있다.
이하의 설명에서 사용되는 특정 용어들은 본 발명의 이해를 돕기 위해서 제공된 것이며, 이러한 특정 용어의 사용은 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위에서 다른 형태로 변경될 수 있다.
이하의 기술은 CDMA(code division multiple access), FDMA(frequency division multiple access), TDMA(time division multiple access), OFDMA(orthogonal frequency division multiple access), SC-FDMA(single carrier frequency division multiple access), NOMA(non-orthogonal multiple access) 등과 같은 다양한 무선 접속 시스템에 이용될 수 있다. CDMA는 UTRA(universal terrestrial radio access)나 CDMA2000과 같은 무선 기술(radio technology)로 구현될 수 있다. TDMA는 GSM(global system for mobile communications)/GPRS(general packet radio service)/EDGE(enhanced data rates for GSM evolution)와 같은 무선 기술로 구현될 수 있다. OFDMA는 IEEE 802.11 (Wi-Fi), IEEE 802.16 (WiMAX), IEEE 802-20, E-UTRA(evolved UTRA) 등과 같은 무선 기술로 구현될 수 있다. UTRA는 UMTS(universal mobile telecommunications system)의 일부이다. 3GPP(3rd generation partnership project) LTE(long term evolution)은 E-UTRA를 사용하는 E-UMTS(evolved UMTS)의 일부로써, 하향링크에서 OFDMA를 채용하고 상향링크에서 SC-FDMA를 채용한다. LTE-A(advanced)는 3GPP LTE의 진화이다.
5G NR(new radio)은 usage scenario에 따라 eMBB(enhanced Mobile Broadband), mMTC(massive Machine Type Communications), URLLC(Ultra-Reliable and Low Latency Communications), V2X(vehicle-to-everything)을 정의한다.
그리고, 5G NR 규격(standard)는 NR 시스템과 LTE 시스템 사이의 공존(co-existence)에 따라 standalone(SA)와 non-standalone(NSA)으로 구분한다.
그리고, 5G NR은 다양한 서브캐리어 간격(subcarrier spacing)을 지원하며, 하향링크에서 CP-OFDM을, 상향링크에서 CP-OFDM 및 DFT-s-OFDM(SC-OFDM)을 지원한다.
본 발명의 실시 예들은 무선 접속 시스템들인 IEEE 802, 3GPP 및 3GPP2 중 적어도 하나에 개시된 표준 문서들에 의해 뒷받침될 수 있다. 즉, 본 발명의 실시 예들 중 본 발명의 기술적 사상을 명확히 드러내기 위해 설명하지 않은 단계들 또는 부분들은 상기 문서들에 의해 뒷받침될 수 있다. 또한, 본 문서에서 개시하고 있는 모든 용어들은 상기 표준 문서에 의해 설명될 수 있다.
설명을 명확하게 하기 위해, 3GPP LTE/LTE-A/NR(New Radio)를 위주로 기술하지만 본 발명의 기술적 특징이 이에 제한되는 것은 아니다.
또한, 본 명세서에서 ‘A 및/또는 B’는 ‘A 또는 B 중 적어도 하나를 포함한다’와 동일한 의미로 해석될 수 있다.
이하 본 명세서에서 제안하는 방법이 적용될 수 있는 5G 사용 시나리오들의 일 예에 대해 설명한다.
5G의 세 가지 주요 요구 사항 영역은 (1) 개선된 모바일 광대역 (Enhanced Mobile Broadband, eMBB) 영역, (2) 다량의 머신 타입 통신 (massive Machine Type Communication, mMTC) 영역 및 (3) 초-신뢰 및 저 지연 통신 (Ultra-reliable and Low Latency Communications, URLLC) 영역을 포함한다.
일부 사용 예(Use Case)는 최적화를 위해 다수의 영역들이 요구될 수 있고, 다른 사용 예는 단지 하나의 핵심 성능 지표 (Key Performance Indicator, KPI)에만 포커싱될 수 있다. 5G는 이러한 다양한 사용 예들을 유연하고 신뢰할 수 있는 방법으로 지원하는 것이다.
eMBB는 기본적인 모바일 인터넷 액세스를 훨씬 능가하게 하며, 풍부한 양방향 작업, 클라우드 또는 증강 현실에서 미디어 및 엔터테인먼트 애플리케이션을 커버한다. 데이터는 5G의 핵심 동력 중 하나이며, 5G 시대에서 처음으로 전용 음성 서비스를 볼 수 없을 수 있다. 5G에서, 음성은 단순히 통신 시스템에 의해 제공되는 데이터 연결을 사용하여 응용 프로그램으로서 처리될 것이 기대된다. 증가된 트래픽 양(volume)을 위한 주요 원인들은 콘텐츠 크기의 증가 및 높은 데이터 전송률을 요구하는 애플리케이션 수의 증가이다. 스트리밍 서비스 (오디오 및 비디오), 대화형 비디오 및 모바일 인터넷 연결은 더 많은 장치가 인터넷에 연결될수록 더 널리 사용될 것이다. 이러한 많은 응용 프로그램들은 사용자에게 실시간 정보 및 알림을 푸쉬하기 위해 항상 켜져 있는 연결성이 필요하다. 클라우드 스토리지 및 애플리케이션은 모바일 통신 플랫폼에서 급속히 증가하고 있으며, 이것은 업무 및 엔터테인먼트 모두에 적용될 수 있다. 그리고, 클라우드 스토리지는 상향링크 데이터 전송률의 성장을 견인하는 특별한 사용 예이다. 5G는 또한 클라우드의 원격 업무에도 사용되며, 촉각 인터페이스가 사용될 때 우수한 사용자 경험을 유지하도록 훨씬 더 낮은 단-대-단(end-to-end) 지연을 요구한다. 엔터테인먼트 예를 들어, 클라우드 게임 및 비디오 스트리밍은 모바일 광대역 능력에 대한 요구를 증가시키는 또 다른 핵심 요소이다. 엔터테인먼트는 기차, 차 및 비행기와 같은 높은 이동성 환경을 포함하는 어떤 곳에서든지 스마트폰 및 태블릿에서 필수적이다. 또 다른 사용 예는 엔터테인먼트를 위한 증강 현실 및 정보 검색이다. 여기서, 증강 현실은 매우 낮은 지연과 순간적인 데이터 양을 필요로 한다.
또한, 가장 많이 예상되는 5G 사용 예 중 하나는 모든 분야에서 임베디드 센서를 원활하게 연결할 수 있는 기능 즉, mMTC에 관한 것이다. 2020년까지 잠재적인 IoT 장치들은 204 억 개에 이를 것으로 예측된다. 산업 IoT는 5G가 스마트 도시, 자산 추적(asset tracking), 스마트 유틸리티, 농업 및 보안 인프라를 가능하게 하는 주요 역할을 수행하는 영역 중 하나이다.
URLLC는 주요 인프라의 원격 제어 및 자체-구동 차량(self-driving vehicle)과 같은 초 신뢰 / 이용 가능한 지연이 적은 링크를 통해 산업을 변화시킬 새로운 서비스를 포함한다. 신뢰성과 지연의 수준은 스마트 그리드 제어, 산업 자동화, 로봇 공학, 드론 제어 및 조정에 필수적이다.
다음으로, 다수의 사용 예들에 대해 보다 구체적으로 살펴본다.
5G는 초당 수백 메가 비트에서 초당 기가 비트로 평가되는 스트림을 제공하는 수단으로 FTTH (fiber-to-the-home) 및 케이블 기반 광대역 (또는 DOCSIS)을 보완할 수 있다. 이러한 빠른 속도는 가상 현실과 증강 현실뿐 아니라 4K 이상(6K, 8K 및 그 이상)의 해상도로 TV를 전달하는데 요구된다. VR(Virtual Reality) 및 AR(Augmented Reality) 애플리케이션들은 거의 몰입형(immersive) 스포츠 경기를 포함한다. 특정 응용 프로그램은 특별한 네트워크 설정이 요구될 수 있다. 예를 들어, VR 게임의 경우, 게임 회사들이 지연을 최소화하기 위해 코어 서버를 네트워크 오퍼레이터의 에지 네트워크 서버와 통합해야 할 수 있다.
자동차(Automotive)는 차량에 대한 이동 통신을 위한 많은 사용 예들과 함께 5G에 있어 중요한 새로운 동력이 될 것으로 예상된다. 예를 들어, 승객을 위한 엔터테인먼트는 동시의 높은 용량과 높은 이동성 모바일 광대역을 요구한다. 그 이유는 미래의 사용자는 그들의 위치 및 속도와 관계 없이 고품질의 연결을 계속해서 기대하기 때문이다. 자동차 분야의 다른 활용 예는 증강 현실 대시보드이다. 이는 운전자가 앞면 창을 통해 보고 있는 것 위에 어둠 속에서 물체를 식별하고, 물체의 거리와 움직임에 대해 운전자에게 말해주는 정보를 겹쳐서 디스플레이 한다. 미래에, 무선 모듈은 차량들 간의 통신, 차량과 지원하는 인프라구조 사이에서 정보 교환 및 자동차와 다른 연결된 디바이스들(예를 들어, 보행자에 의해 수반되는 디바이스들) 사이에서 정보 교환을 가능하게 한다. 안전 시스템은 운전자가 보다 안전한 운전을 할 수 있도록 행동의 대체 코스들을 안내하여 사고의 위험을 낮출 수 있게 한다. 다음 단계는 원격 조종되거나 자체 운전 차량(self-driven vehicle)이 될 것이다. 이는 서로 다른 자체 운전 차량들 사이 및 자동차와 인프라 사이에서 매우 신뢰성이 있고, 매우 빠른 통신을 요구한다. 미래에, 자체 운전 차량이 모든 운전 활동을 수행하고, 운전자는 차량 자체가 식별할 수 없는 교통 이상에만 집중하도록 할 것이다. 자체 운전 차량의 기술적 요구 사항은 트래픽 안전을 사람이 달성할 수 없을 정도의 수준까지 증가하도록 초 저 지연과 초고속 신뢰성을 요구한다.
스마트 사회(smart society)로서 언급되는 스마트 도시와 스마트 홈은 고밀도 무선 센서 네트워크로 임베디드될 것이다. 지능형 센서의 분산 네트워크는 도시 또는 집의 비용 및 에너지-효율적인 유지에 대한 조건을 식별할 것이다. 유사한 설정이 각 가정을 위해 수행될 수 있다. 온도 센서, 창 및 난방 컨트롤러, 도난 경보기 및 가전 제품들은 모두 무선으로 연결된다. 이러한 센서들 중 많은 것들이 전형적으로 낮은 데이터 전송 속도, 저전력 및 저비용이다. 하지만, 예를 들어, 실시간 HD 비디오는 감시를 위해 특정 타입의 장치에서 요구될 수 있다.
열 또는 가스를 포함한 에너지의 소비 및 분배는 고도로 분산화되고 있어, 분산 센서 네트워크의 자동화된 제어가 요구된다. 스마트 그리드는 정보를 수집하고 이에 따라 행동하도록 디지털 정보 및 통신 기술을 사용하여 이런 센서들을 상호 연결한다. 이 정보는 공급 업체와 소비자의 행동을 포함할 수 있으므로, 스마트 그리드가 효율성, 신뢰성, 경제성, 생산의 지속 가능성 및 자동화된 방식으로 전기와 같은 연료들의 분배를 개선하도록 할 수 있다. 스마트 그리드는 지연이 적은 다른 센서 네트워크로 볼 수도 있다.
건강 부문은 이동 통신의 혜택을 누릴 수 있는 많은 응용 프로그램을 보유하고 있다. 통신 시스템은 멀리 떨어진 곳에서 임상 진료를 제공하는 원격 진료를 지원할 수 있다. 이는 거리에 대한 장벽을 줄이는데 도움을 주고, 거리가 먼 농촌에서 지속적으로 이용하지 못하는 의료 서비스들로의 접근을 개선시킬 수 있다. 이는 또한 중요한 진료 및 응급 상황에서 생명을 구하기 위해 사용된다. 이동 통신 기반의 무선 센서 네트워크는 심박수 및 혈압과 같은 파라미터들에 대한 원격 모니터링 및 센서들을 제공할 수 있다.
무선 및 모바일 통신은 산업 응용 분야에서 점차 중요해지고 있다. 배선은 설치 및 유지 비용이 높다. 따라서, 케이블을 재구성할 수 있는 무선 링크들로의 교체 가능성은 많은 산업 분야에서 매력적인 기회이다. 그러나, 이를 달성하는 것은 무선 연결이 케이블과 비슷한 지연, 신뢰성 및 용량으로 동작하는 것과, 그 관리가 단순화될 것이 요구된다. 낮은 지연과 매우 낮은 오류 확률은 5G로 연결될 필요가 있는 새로운 요구 사항이다.
물류(logistics) 및 화물 추적(freight tracking)은 위치 기반 정보 시스템을 사용하여 어디에서든지 인벤토리(inventory) 및 패키지의 추적을 가능하게 하는 이동 통신에 대한 중요한 사용 예이다. 물류 및 화물 추적의 사용 예는 전형적으로 낮은 데이터 속도를 요구하지만 넓은 범위와 신뢰성 있는 위치 정보가 필요하다.
인공 지능(AI: Artificial Intelligence)
인공 지능은 인공적인 지능 또는 이를 만들 수 있는 방법론을 연구하는 분야를 의미하며, 머신 러닝(기계 학습, Machine Learning)은 인공 지능 분야에서 다루는 다양한 문제를 정의하고 그것을 해결하는 방법론을 연구하는 분야를 의미한다. 머신 러닝은 어떠한 작업에 대하여 꾸준한 경험을 통해 그 작업에 대한 성능을 높이는 알고리즘으로 정의하기도 한다.
인공 신경망(ANN: Artificial Neural Network)은 머신 러닝에서 사용되는 모델로써, 시냅스의 결합으로 네트워크를 형성한 인공 뉴런(노드)들로 구성되는, 문제 해결 능력을 가지는 모델 전반을 의미할 수 있다. 인공 신경망은 다른 레이어의 뉴런들 사이의 연결 패턴, 모델 파라미터를 갱신하는 학습 과정, 출력값을 생성하는 활성화 함수(Activation Function)에 의해 정의될 수 있다.
인공 신경망은 입력층(Input Layer), 출력층(Output Layer), 그리고 선택적으로 하나 이상의 은닉층(Hidden Layer)를 포함할 수 있다. 각 층은 하나 이상의 뉴런을 포함하고, 인공 신경망은 뉴런과 뉴런을 연결하는 시냅스를 포함할 수 있다. 인공 신경망에서 각 뉴런은 시냅스를 통해 입력되는 입력 신호들, 가중치, 편향에 대한 활성 함수의 함숫값을 출력할 수 있다.
모델 파라미터는 학습을 통해 결정되는 파라미터를 의미하며, 시냅스 연결의 가중치와 뉴런의 편향 등이 포함된다. 그리고, 하이퍼파라미터는 머신 러닝 알고리즘에서 학습 전에 설정되어야 하는 파라미터를 의미하며, 학습률(Learning Rate), 반복 횟수, 미니 배치 크기, 초기화 함수 등이 포함된다.
인공 신경망의 학습의 목적은 손실 함수를 최소화하는 모델 파라미터를 결정하는 것으로 볼 수 있다. 손실 함수는 인공 신경망의 학습 과정에서 최적의 모델 파라미터를 결정하기 위한 지표로 이용될 수 있다.
머신 러닝은 학습 방식에 따라 지도 학습(Supervised Learning), 비지도 학습(Unsupervised Learning), 강화 학습(Reinforcement Learning)으로 분류할 수 있다.
지도 학습은 학습 데이터에 대한 레이블(label)이 주어진 상태에서 인공 신경망을 학습시키는 방법을 의미하며, 레이블이란 학습 데이터가 인공 신경망에 입력되는 경우 인공 신경망이 추론해 내야 하는 정답(또는 결과 값)을 의미할 수 있다. 비지도 학습은 학습 데이터에 대한 레이블이 주어지지 않는 상태에서 인공 신경망을 학습시키는 방법을 의미할 수 있다. 강화 학습은 어떤 환경 안에서 정의된 에이전트가 각 상태에서 누적 보상을 최대화하는 행동 혹은 행동 순서를 선택하도록 학습시키는 학습 방법을 의미할 수 있다.
인공 신경망 중에서 복수의 은닉층을 포함하는 심층 신경망(DNN: Deep Neural Network)으로 구현되는 머신 러닝을 딥 러닝(심층 학습, Deep Learning)이라 부르기도 하며, 딥 러닝은 머신 러닝의 일부이다. 이하에서, 머신 러닝은 딥 러닝을 포함하는 의미로 사용된다.
로봇(Robot)
로봇은 스스로 보유한 능력에 의해 주어진 일을 자동으로 처리하거나 작동하는 기계를 의미할 수 있다. 특히, 환경을 인식하고 스스로 판단하여 동작을 수행하는 기능을 갖는 로봇을 지능형 로봇이라 칭할 수 있다.
로봇은 사용 목적이나 분야에 따라 산업용, 의료용, 가정용, 군사용 등으로 분류할 수 있다.
로봇은 액츄에이터 또는 모터를 포함하는 구동부를 구비하여 로봇 관절을 움직이는 등의 다양한 물리적 동작을 수행할 수 있다. 또한, 이동 가능한 로봇은 구동부에 휠, 브레이크, 프로펠러 등이 포함되어, 구동부를 통해 지상에서 주행하거나 공중에서 비행할 수 있다.
자율 주행(Self-Driving, Autonomous-Driving)
자율 주행은 스스로 주행하는 기술을 의미하며, 자율 주행 차량은 사용자의 조작 없이 또는 사용자의 최소한의 조작으로 주행하는 차량(Vehicle)을 의미한다.
예컨대, 자율 주행에는 주행중인 차선을 유지하는 기술, 어댑티브 크루즈 컨트롤과 같이 속도를 자동으로 조절하는 기술, 정해진 경로를 따라 자동으로 주행하는 기술, 목적지가 설정되면 자동으로 경로를 설정하여 주행하는 기술 등이 모두 포함될 수 있다.
차량은 내연 기관만을 구비하는 차량, 내연 기관과 전기 모터를 함께 구비하는 하이브리드 차량, 그리고 전기 모터만을 구비하는 전기 차량을 모두 포괄하며, 자동차뿐만 아니라 기차, 오토바이 등을 포함할 수 있다.
이때, 자율 주행 차량은 자율 주행 기능을 가진 로봇으로 볼 수 있다.
확장 현실( XR : eXtended Reality)
확장 현실은 가상 현실(VR: Virtual Reality), 증강 현실(AR: Augmented Reality), 혼합 현실(MR: Mixed Reality)을 총칭한다. VR 기술은 현실 세계의 객체나 배경 등을 CG 영상으로만 제공하고, AR 기술은 실제 사물 영상 위에 가상으로 만들어진 CG 영상을 함께 제공하며, MR 기술은 현실 세계에 가상 객체들을 섞고 결합시켜서 제공하는 컴퓨터 그래픽 기술이다.
MR 기술은 현실 객체와 가상 객체를 함께 보여준다는 점에서 AR 기술과 유사하다. 그러나, AR 기술에서는 가상 객체가 현실 객체를 보완하는 형태로 사용되는 반면, MR 기술에서는 가상 객체와 현실 객체가 동등한 성격으로 사용된다는 점에서 차이점이 있다.
XR 기술은 HMD(Head-Mount Display), HUD(Head-Up Display), 휴대폰, 태블릿 PC, 랩탑, 데스크탑, TV, 디지털 사이니지 등에 적용될 수 있고, XR 기술이 적용된 장치를 XR 장치(XR Device)라 칭할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 AI 장치(100)를 나타낸다.
AI 장치(100)는 TV, 프로젝터, 휴대폰, 스마트폰, 데스크탑 컴퓨터, 노트북, 디지털방송용 단말기, PDA(personal digital assistants), PMP(portable multimedia player), 네비게이션, 태블릿 PC, 웨어러블 장치, 셋톱박스(STB), DMB 수신기, 라디오, 세탁기, 냉장고, 데스크탑 컴퓨터, 디지털 사이니지, 로봇, 차량 등과 같은, 고정형 기기 또는 이동 가능한 기기 등으로 구현될 수 있다.
도 1을 참조하면, 단말기(100)는 통신부(110), 입력부(120), 러닝 프로세서(130), 센싱부(140), 출력부(150), 메모리(170) 및 프로세서(180) 등을 포함할 수 있다.
통신부(110)는 유무선 통신 기술을 이용하여 다른 AI 장치(100a 내지 100e)나 AI 서버(200) 등의 외부 장치들과 데이터를 송수신할 수 있다. 예컨대, 통신부(110)는 외부 장치들과 센서 정보, 사용자 입력, 학습 모델, 제어 신호 등을 송수신할 수 있다.
이때, 통신부(110)가 이용하는 통신 기술에는 GSM(Global System for Mobile communication), CDMA(Code Division Multi Access), LTE(Long Term Evolution), 5G, WLAN(Wireless LAN), Wi-Fi(Wireless-Fidelity), 블루투스(Bluetooth™), RFID(Radio Frequency Identification), 적외선 통신(Infrared Data Association; IrDA), ZigBee, NFC(Near Field Communication) 등이 있다.
입력부(120)는 다양한 종류의 데이터를 획득할 수 있다.
이때, 입력부(120)는 영상 신호 입력을 위한 카메라, 오디오 신호를 수신하기 위한 마이크로폰, 사용자로부터 정보를 입력 받기 위한 사용자 입력부 등을 포함할 수 있다. 여기서, 카메라나 마이크로폰을 센서로 취급하여, 카메라나 마이크로폰으로부터 획득한 신호를 센싱 데이터 또는 센서 정보라고 할 수도 있다.
입력부(120)는 모델 학습을 위한 학습 데이터 및 학습 모델을 이용하여 출력을 획득할 때 사용될 입력 데이터 등을 획득할 수 있다. 입력부(120)는 가공되지 않은 입력 데이터를 획득할 수도 있으며, 이 경우 프로세서(180) 또는 러닝 프로세서(130)는 입력 데이터에 대하여 전처리로써 입력 특징점(input feature)을 추출할 수 있다.
러닝 프로세서(130)는 학습 데이터를 이용하여 인공 신경망으로 구성된 모델을 학습시킬 수 있다. 여기서, 학습된 인공 신경망을 학습 모델이라 칭할 수 있다. 학습 모델은 학습 데이터가 아닌 새로운 입력 데이터에 대하여 결과 값을 추론해 내는데 사용될 수 있고, 추론된 값은 어떠한 동작을 수행하기 위한 판단의 기초로 이용될 수 있다.
이때, 러닝 프로세서(130)는 AI 서버(200)의 러닝 프로세서(240)과 함께 AI 프로세싱을 수행할 수 있다.
이때, 러닝 프로세서(130)는 AI 장치(100)에 통합되거나 구현된 메모리를 포함할 수 있다. 또는, 러닝 프로세서(130)는 메모리(170), AI 장치(100)에 직접 결합된 외부 메모리 또는 외부 장치에서 유지되는 메모리를 사용하여 구현될 수도 있다.
센싱부(140)는 다양한 센서들을 이용하여 AI 장치(100) 내부 정보, AI 장치(100)의 주변 환경 정보 및 사용자 정보 중 적어도 하나를 획득할 수 있다.
이때, 센싱부(140)에 포함되는 센서에는 근접 센서, 조도 센서, 가속도 센서, 자기 센서, 자이로 센서, 관성 센서, RGB 센서, IR 센서, 지문 인식 센서, 초음파 센서, 광 센서, 마이크로폰, 라이다, 레이더 등이 있다.
출력부(150)는 시각, 청각 또는 촉각 등과 관련된 출력을 발생시킬 수 있다.
이때, 출력부(150)에는 시각 정보를 출력하는 디스플레이부, 청각 정보를 출력하는 스피커, 촉각 정보를 출력하는 햅틱 모듈 등이 포함될 수 있다.
메모리(170)는 AI 장치(100)의 다양한 기능을 지원하는 데이터를 저장할 수 있다. 예컨대, 메모리(170)는 입력부(120)에서 획득한 입력 데이터, 학습 데이터, 학습 모델, 학습 히스토리 등을 저장할 수 있다.
프로세서(180)는 데이터 분석 알고리즘 또는 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 결정되거나 생성된 정보에 기초하여, AI 장치(100)의 적어도 하나의 실행 가능한 동작을 결정할 수 있다. 그리고, 프로세서(180)는 AI 장치(100)의 구성 요소들을 제어하여 결정된 동작을 수행할 수 있다.
이를 위해, 프로세서(180)는 러닝 프로세서(130) 또는 메모리(170)의 데이터를 요청, 검색, 수신 또는 활용할 수 있고, 상기 적어도 하나의 실행 가능한 동작 중 예측되는 동작이나, 바람직한 것으로 판단되는 동작을 실행하도록 AI 장치(100)의 구성 요소들을 제어할 수 있다.
이때, 프로세서(180)는 결정된 동작을 수행하기 위하여 외부 장치의 연계가 필요한 경우, 해당 외부 장치를 제어하기 위한 제어 신호를 생성하고, 생성한 제어 신호를 해당 외부 장치에 전송할 수 있다.
프로세서(180)는 사용자 입력에 대하여 의도 정보를 획득하고, 획득한 의도 정보에 기초하여 사용자의 요구 사항을 결정할 수 있다.
이때, 프로세서(180)는 음성 입력을 문자열로 변환하기 위한 STT(Speech To Text) 엔진 또는 자연어의 의도 정보를 획득하기 위한 자연어 처리(NLP: Natural Language Processing) 엔진 중에서 적어도 하나 이상을 이용하여, 사용자 입력에 상응하는 의도 정보를 획득할 수 있다.
이때, STT 엔진 또는 NLP 엔진 중에서 적어도 하나 이상은 적어도 일부가 머신 러닝 알고리즘에 따라 학습된 인공 신경망으로 구성될 수 있다. 그리고, STT 엔진 또는 NLP 엔진 중에서 적어도 하나 이상은 러닝 프로세서(130)에 의해 학습된 것이나, AI 서버(200)의 러닝 프로세서(240)에 의해 학습된 것이거나, 또는 이들의 분산 처리에 의해 학습된 것일 수 있다.
프로세서(180)는 AI 장치(100)의 동작 내용이나 동작에 대한 사용자의 피드백 등을 포함하는 이력 정보를 수집하여 메모리(170) 또는 러닝 프로세서(130)에 저장하거나, AI 서버(200) 등의 외부 장치에 전송할 수 있다. 수집된 이력 정보는 학습 모델을 갱신하는데 이용될 수 있다.
프로세서(180)는 메모리(170)에 저장된 응용 프로그램을 구동하기 위하여, AI 장치(100)의 구성 요소들 중 적어도 일부를 제어할 수 있다. 나아가, 프로세서(180)는 상기 응용 프로그램의 구동을 위하여, AI 장치(100)에 포함된 구성 요소들 중 둘 이상을 서로 조합하여 동작시킬 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 AI 서버(200)를 나타낸다.
도 2를 참조하면, AI 서버(200)는 머신 러닝 알고리즘을 이용하여 인공 신경망을 학습시키거나 학습된 인공 신경망을 이용하는 장치를 의미할 수 있다. 여기서, AI 서버(200)는 복수의 서버들로 구성되어 분산 처리를 수행할 수도 있고, 5G 네트워크로 정의될 수 있다. 이때, AI 서버(200)는 AI 장치(100)의 일부의 구성으로 포함되어, AI 프로세싱 중 적어도 일부를 함께 수행할 수도 있다.
AI 서버(200)는 통신부(210), 메모리(230), 러닝 프로세서(240) 및 프로세서(260) 등을 포함할 수 있다.
통신부(210)는 AI 장치(100) 등의 외부 장치와 데이터를 송수신할 수 있다.
메모리(230)는 모델 저장부(231)를 포함할 수 있다. 모델 저장부(231)는 러닝 프로세서(240)을 통하여 학습 중인 또는 학습된 모델(또는 인공 신경망, 231a)을 저장할 수 있다.
러닝 프로세서(240)는 학습 데이터를 이용하여 인공 신경망(231a)을 학습시킬 수 있다. 학습 모델은 인공 신경망의 AI 서버(200)에 탑재된 상태에서 이용되거나, AI 장치(100) 등의 외부 장치에 탑재되어 이용될 수도 있다.
학습 모델은 하드웨어, 소프트웨어 또는 하드웨어와 소프트웨어의 조합으로 구현될 수 있다. 학습 모델의 일부 또는 전부가 소프트웨어로 구현되는 경우 학습 모델을 구성하는 하나 이상의 명령어(instruction)는 메모리(230)에 저장될 수 있다.
프로세서(260)는 학습 모델을 이용하여 새로운 입력 데이터에 대하여 결과 값을 추론하고, 추론한 결과 값에 기초한 응답이나 제어 명령을 생성할 수 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 AI 시스템(1)을 나타낸다.
도 3을 참조하면, AI 시스템(1)은 AI 서버(200), 로봇(100a), 자율 주행 차량(100b), XR 장치(100c), 스마트폰(100d) 또는 가전(100e) 중에서 적어도 하나 이상이 클라우드 네트워크(10)와 연결된다. 여기서, AI 기술이 적용된 로봇(100a), 자율 주행 차량(100b), XR 장치(100c), 스마트폰(100d) 또는 가전(100e) 등을 AI 장치(100a 내지 100e)라 칭할 수 있다.
클라우드 네트워크(10)는 클라우드 컴퓨팅 인프라의 일부를 구성하거나 클라우드 컴퓨팅 인프라 안에 존재하는 네트워크를 의미할 수 있다. 여기서, 클라우드 네트워크(10)는 3G 네트워크, 4G 또는 LTE(Long Term Evolution) 네트워크 또는 5G 네트워크 등을 이용하여 구성될 수 있다.
즉, AI 시스템(1)을 구성하는 각 장치들(100a 내지 100e, 200)은 클라우드 네트워크(10)를 통해 서로 연결될 수 있다. 특히, 각 장치들(100a 내지 100e, 200)은 기지국을 통해서 서로 통신할 수도 있지만, 기지국을 통하지 않고 직접 서로 통신할 수도 있다.
AI 서버(200)는 AI 프로세싱을 수행하는 서버와 빅 데이터에 대한 연산을 수행하는 서버를 포함할 수 있다.
AI 서버(200)는 AI 시스템(1)을 구성하는 AI 장치들인 로봇(100a), 자율 주행 차량(100b), XR 장치(100c), 스마트폰(100d) 또는 가전(100e) 중에서 적어도 하나 이상과 클라우드 네트워크(10)을 통하여 연결되고, 연결된 AI 장치들(100a 내지 100e)의 AI 프로세싱을 적어도 일부를 도울 수 있다.
이때, AI 서버(200)는 AI 장치(100a 내지 100e)를 대신하여 머신 러닝 알고리즘에 따라 인공 신경망을 학습시킬 수 있고, 학습 모델을 직접 저장하거나 AI 장치(100a 내지 100e)에 전송할 수 있다.
이때, AI 서버(200)는 AI 장치(100a 내지 100e)로부터 입력 데이터를 수신하고, 학습 모델을 이용하여 수신한 입력 데이터에 대하여 결과 값을 추론하고, 추론한 결과 값에 기초한 응답이나 제어 명령을 생성하여 AI 장치(100a 내지 100e)로 전송할 수 있다.
또는, AI 장치(100a 내지 100e)는 직접 학습 모델을 이용하여 입력 데이터에 대하여 결과 값을 추론하고, 추론한 결과 값에 기초한 응답이나 제어 명령을 생성할 수도 있다.
이하에서는, 상술한 기술이 적용되는 AI 장치(100a 내지 100e)의 다양한 실시 예들을 설명한다. 여기서, 도 3에 도시된 AI 장치(100a 내지 100e)는 도 1에 도시된 AI 장치(100)의 구체적인 실시 예로 볼 수 있다.
AI+로봇
로봇(100a)은 AI 기술이 적용되어, 안내 로봇, 운반 로봇, 청소 로봇, 웨어러블 로봇, 엔터테인먼트 로봇, 펫 로봇, 무인 비행 로봇 등으로 구현될 수 있다.
로봇(100a)은 동작을 제어하기 위한 로봇 제어 모듈을 포함할 수 있고, 로봇 제어 모듈은 소프트웨어 모듈 또는 이를 하드웨어로 구현한 칩을 의미할 수 있다.
로봇(100a)은 다양한 종류의 센서들로부터 획득한 센서 정보를 이용하여 로봇(100a)의 상태 정보를 획득하거나, 주변 환경 및 객체를 검출(인식)하거나, 맵 데이터를 생성하거나, 이동 경로 및 주행 계획을 결정하거나, 사용자 상호작용에 대한 응답을 결정하거나, 동작을 결정할 수 있다.
여기서, 로봇(100a)은 이동 경로 및 주행 계획을 결정하기 위하여, 라이다, 레이더, 카메라 중에서 적어도 하나 이상의 센서에서 획득한 센서 정보를 이용할 수 있다.
로봇(100a)은 적어도 하나 이상의 인공 신경망으로 구성된 학습 모델을 이용하여 상기한 동작들을 수행할 수 있다. 예컨대, 로봇(100a)은 학습 모델을 이용하여 주변 환경 및 객체를 인식할 수 있고, 인식된 주변 환경 정보 또는 객체 정보를 이용하여 동작을 결정할 수 있다. 여기서, 학습 모델은 로봇(100a)에서 직접 학습되거나, AI 서버(200) 등의 외부 장치에서 학습된 것일 수 있다.
이때, 로봇(100a)은 직접 학습 모델을 이용하여 결과를 생성하여 동작을 수행할 수도 있지만, AI 서버(200) 등의 외부 장치에 센서 정보를 전송하고 그에 따라 생성된 결과를 수신하여 동작을 수행할 수도 있다.
로봇(100a)은 맵 데이터, 센서 정보로부터 검출한 객체 정보 또는 외부 장치로부터 획득한 객체 정보 중에서 적어도 하나 이상을 이용하여 이동 경로와 주행 계획을 결정하고, 구동부를 제어하여 결정된 이동 경로와 주행 계획에 따라 로봇(100a)을 주행시킬 수 있다.
맵 데이터에는 로봇(100a)이 이동하는 공간에 배치된 다양한 객체들에 대한 객체 식별 정보가 포함될 수 있다. 예컨대, 맵 데이터에는 벽, 문 등의 고정 객체들과 화분, 책상 등의 이동 가능한 객체들에 대한 객체 식별 정보가 포함될 수 있다. 그리고, 객체 식별 정보에는 명칭, 종류, 거리, 위치 등이 포함될 수 있다.
또한, 로봇(100a)은 사용자의 제어/상호작용에 기초하여 구동부를 제어함으로써, 동작을 수행하거나 주행할 수 있다. 이때, 로봇(100a)은 사용자의 동작이나 음성 발화에 따른 상호작용의 의도 정보를 획득하고, 획득한 의도 정보에 기초하여 응답을 결정하여 동작을 수행할 수 있다.
AI+자율주행
자율 주행 차량(100b)은 AI 기술이 적용되어, 이동형 로봇, 차량, 무인 비행체 등으로 구현될 수 있다.
자율 주행 차량(100b)은 자율 주행 기능을 제어하기 위한 자율 주행 제어 모듈을 포함할 수 있고, 자율 주행 제어 모듈은 소프트웨어 모듈 또는 이를 하드웨어로 구현한 칩을 의미할 수 있다. 자율 주행 제어 모듈은 자율 주행 차량(100b)의 구성으로써 내부에 포함될 수도 있지만, 자율 주행 차량(100b)의 외부에 별도의 하드웨어로 구성되어 연결될 수도 있다.
자율 주행 차량(100b)은 다양한 종류의 센서들로부터 획득한 센서 정보를 이용하여 자율 주행 차량(100b)의 상태 정보를 획득하거나, 주변 환경 및 객체를 검출(인식)하거나, 맵 데이터를 생성하거나, 이동 경로 및 주행 계획을 결정하거나, 동작을 결정할 수 있다.
여기서, 자율 주행 차량(100b)은 이동 경로 및 주행 계획을 결정하기 위하여, 로봇(100a)과 마찬가지로, 라이다, 레이더, 카메라 중에서 적어도 하나 이상의 센서에서 획득한 센서 정보를 이용할 수 있다.
특히, 자율 주행 차량(100b)은 시야가 가려지는 영역이나 일정 거리 이상의 영역에 대한 환경이나 객체는 외부 장치들로부터 센서 정보를 수신하여 인식하거나, 외부 장치들로부터 직접 인식된 정보를 수신할 수 있다.
자율 주행 차량(100b)은 적어도 하나 이상의 인공 신경망으로 구성된 학습 모델을 이용하여 상기한 동작들을 수행할 수 있다. 예컨대, 자율 주행 차량(100b)은 학습 모델을 이용하여 주변 환경 및 객체를 인식할 수 있고, 인식된 주변 환경 정보 또는 객체 정보를 이용하여 주행 동선을 결정할 수 있다. 여기서, 학습 모델은 자율 주행 차량(100b)에서 직접 학습되거나, AI 서버(200) 등의 외부 장치에서 학습된 것일 수 있다.
이때, 자율 주행 차량(100b)은 직접 학습 모델을 이용하여 결과를 생성하여 동작을 수행할 수도 있지만, AI 서버(200) 등의 외부 장치에 센서 정보를 전송하고 그에 따라 생성된 결과를 수신하여 동작을 수행할 수도 있다.
자율 주행 차량(100b)은 맵 데이터, 센서 정보로부터 검출한 객체 정보 또는 외부 장치로부터 획득한 객체 정보 중에서 적어도 하나 이상을 이용하여 이동 경로와 주행 계획을 결정하고, 구동부를 제어하여 결정된 이동 경로와 주행 계획에 따라 자율 주행 차량(100b)을 주행시킬 수 있다.
맵 데이터에는 자율 주행 차량(100b)이 주행하는 공간(예컨대, 도로)에 배치된 다양한 객체들에 대한 객체 식별 정보가 포함될 수 있다. 예컨대, 맵 데이터에는 가로등, 바위, 건물 등의 고정 객체들과 차량, 보행자 등의 이동 가능한 객체들에 대한 객체 식별 정보가 포함될 수 있다. 그리고, 객체 식별 정보에는 명칭, 종류, 거리, 위치 등이 포함될 수 있다.
또한, 자율 주행 차량(100b)은 사용자의 제어/상호작용에 기초하여 구동부를 제어함으로써, 동작을 수행하거나 주행할 수 있다. 이때, 자율 주행 차량(100b)은 사용자의 동작이나 음성 발화에 따른 상호작용의 의도 정보를 획득하고, 획득한 의도 정보에 기초하여 응답을 결정하여 동작을 수행할 수 있다.
AI+ XR
XR 장치(100c)는 AI 기술이 적용되어, HMD(Head-Mount Display), 차량에 구비된 HUD(Head-Up Display), 텔레비전, 휴대폰, 스마트 폰, 컴퓨터, 웨어러블 디바이스, 가전 기기, 디지털 사이니지, 차량, 고정형 로봇이나 이동형 로봇 등으로 구현될 수 있다.
XR 장치(100c)는 다양한 센서들을 통해 또는 외부 장치로부터 획득한 3차원 포인트 클라우드 데이터 또는 이미지 데이터를 분석하여 3차원 포인트들에 대한 위치 데이터 및 속성 데이터를 생성함으로써 주변 공간 또는 현실 객체에 대한 정보를 획득하고, 출력할 XR 객체를 렌더링하여 출력할 수 있다. 예컨대, XR 장치(100c)는 인식된 물체에 대한 추가 정보를 포함하는 XR 객체를 해당 인식된 물체에 대응시켜 출력할 수 있다.
XR 장치(100c)는 적어도 하나 이상의 인공 신경망으로 구성된 학습 모델을 이용하여 상기한 동작들을 수행할 수 있다. 예컨대, XR 장치(100c)는 학습 모델을 이용하여 3차원 포인트 클라우드 데이터 또는 이미지 데이터에서 현실 객체를 인식할 수 있고, 인식한 현실 객체에 상응하는 정보를 제공할 수 있다. 여기서, 학습 모델은 XR 장치(100c)에서 직접 학습되거나, AI 서버(200) 등의 외부 장치에서 학습된 것일 수 있다.
이때, XR 장치(100c)는 직접 학습 모델을 이용하여 결과를 생성하여 동작을 수행할 수도 있지만, AI 서버(200) 등의 외부 장치에 센서 정보를 전송하고 그에 따라 생성된 결과를 수신하여 동작을 수행할 수도 있다.
AI+로봇+자율주행
로봇(100a)은 AI 기술 및 자율 주행 기술이 적용되어, 안내 로봇, 운반 로봇, 청소 로봇, 웨어러블 로봇, 엔터테인먼트 로봇, 펫 로봇, 무인 비행 로봇 등으로 구현될 수 있다.
AI 기술과 자율 주행 기술이 적용된 로봇(100a)은 자율 주행 기능을 가진 로봇 자체나, 자율 주행 차량(100b)과 상호작용하는 로봇(100a) 등을 의미할 수 있다.
자율 주행 기능을 가진 로봇(100a)은 사용자의 제어 없이도 주어진 동선에 따라 스스로 움직이거나, 동선을 스스로 결정하여 움직이는 장치들을 통칭할 수 있다.
자율 주행 기능을 가진 로봇(100a) 및 자율 주행 차량(100b)은 이동 경로 또는 주행 계획 중 하나 이상을 결정하기 위해 공통적인 센싱 방법을 사용할 수 있다. 예를 들어, 자율 주행 기능을 가진 로봇(100a) 및 자율 주행 차량(100b)은 라이다, 레이더, 카메라를 통해 센싱된 정보를 이용하여, 이동 경로 또는 주행 계획 중 하나 이상을 결정할 수 있다.
자율 주행 차량(100b)과 상호작용하는 로봇(100a)은 자율 주행 차량(100b)과 별개로 존재하면서, 자율 주행 차량(100b)의 내부 또는 외부에서 자율 주행 기능에 연계되거나, 자율 주행 차량(100b)에 탑승한 사용자와 연계된 동작을 수행할 수 있다.
이때, 자율 주행 차량(100b)과 상호작용하는 로봇(100a)은 자율 주행 차량(100b)을 대신하여 센서 정보를 획득하여 자율 주행 차량(100b)에 제공하거나, 센서 정보를 획득하고 주변 환경 정보 또는 객체 정보를 생성하여 자율 주행 차량(100b)에 제공함으로써, 자율 주행 차량(100b)의 자율 주행 기능을 제어하거나 보조할 수 있다.
또는, 자율 주행 차량(100b)과 상호작용하는 로봇(100a)은 자율 주행 차량(100b)에 탑승한 사용자를 모니터링하거나 사용자와의 상호작용을 통해 자율 주행 차량(100b)의 기능을 제어할 수 있다. 예컨대, 로봇(100a)은 운전자가 졸음 상태인 경우로 판단되는 경우, 자율 주행 차량(100b)의 자율 주행 기능을 활성화하거나 자율 주행 차량(100b)의 구동부의 제어를 보조할 수 있다. 여기서, 로봇(100a)이 제어하는 자율 주행 차량(100b)의 기능에는 단순히 자율 주행 기능뿐만 아니라, 자율 주행 차량(100b)의 내부에 구비된 네비게이션 시스템이나 오디오 시스템에서 제공하는 기능도 포함될 수 있다.
또는, 자율 주행 차량(100b)과 상호작용하는 로봇(100a)은 자율 주행 차량(100b)의 외부에서 자율 주행 차량(100b)에 정보를 제공하거나 기능을 보조할 수 있다. 예컨대, 로봇(100a)은 스마트 신호등과 같이 자율 주행 차량(100b)에 신호 정보 등을 포함하는 교통 정보를 제공할 수도 있고, 전기 차량의 자동 전기 충전기와 같이 자율 주행 차량(100b)과 상호작용하여 충전구에 전기 충전기를 자동으로 연결할 수도 있다.
AI+로봇+ XR
로봇(100a)은 AI 기술 및 XR 기술이 적용되어, 안내 로봇, 운반 로봇, 청소 로봇, 웨어러블 로봇, 엔터테인먼트 로봇, 펫 로봇, 무인 비행 로봇, 드론 등으로 구현될 수 있다.
XR 기술이 적용된 로봇(100a)은 XR 영상 내에서의 제어/상호작용의 대상이 되는 로봇을 의미할 수 있다. 이 경우, 로봇(100a)은 XR 장치(100c)와 구분되며 서로 연동될 수 있다.
XR 영상 내에서의 제어/상호작용의 대상이 되는 로봇(100a)은 카메라를 포함하는 센서들로부터 센서 정보를 획득하면, 로봇(100a) 또는 XR 장치(100c)는 센서 정보에 기초한 XR 영상을 생성하고, XR 장치(100c)는 생성된 XR 영상을 출력할 수 있다. 그리고, 이러한 로봇(100a)은 XR 장치(100c)를 통해 입력되는 제어 신호 또는 사용자의 상호작용에 기초하여 동작할 수 있다.
예컨대, 사용자는 XR 장치(100c) 등의 외부 장치를 통해 원격으로 연동된 로봇(100a)의 시점에 상응하는 XR 영상을 확인할 수 있고, 상호작용을 통하여 로봇(100a)의 자율 주행 경로를 조정하거나, 동작 또는 주행을 제어하거나, 주변 객체의 정보를 확인할 수 있다.
AI+자율주행+ XR
자율 주행 차량(100b)은 AI 기술 및 XR 기술이 적용되어, 이동형 로봇, 차량, 무인 비행체 등으로 구현될 수 있다.
XR 기술이 적용된 자율 주행 차량(100b)은 XR 영상을 제공하는 수단을 구비한 자율 주행 차량이나, XR 영상 내에서의 제어/상호작용의 대상이 되는 자율 주행 차량 등을 의미할 수 있다. 특히, XR 영상 내에서의 제어/상호작용의 대상이 되는 자율 주행 차량(100b)은 XR 장치(100c)와 구분되며 서로 연동될 수 있다.
XR 영상을 제공하는 수단을 구비한 자율 주행 차량(100b)은 카메라를 포함하는 센서들로부터 센서 정보를 획득하고, 획득한 센서 정보에 기초하여 생성된 XR 영상을 출력할 수 있다. 예컨대, 자율 주행 차량(100b)은 HUD를 구비하여 XR 영상을 출력함으로써, 탑승자에게 현실 객체 또는 화면 속의 객체에 대응되는 XR 객체를 제공할 수 있다.
이때, XR 객체가 HUD에 출력되는 경우에는 XR 객체의 적어도 일부가 탑승자의 시선이 향하는 실제 객체에 오버랩되도록 출력될 수 있다. 반면, XR 객체가 자율 주행 차량(100b)의 내부에 구비되는 디스플레이에 출력되는 경우에는 XR 객체의 적어도 일부가 화면 속의 객체에 오버랩되도록 출력될 수 있다. 예컨대, 자율 주행 차량(100b)은 차로, 타 차량, 신호등, 교통 표지판, 이륜차, 보행자, 건물 등과 같은 객체와 대응되는 XR 객체들을 출력할 수 있다.
XR 영상 내에서의 제어/상호작용의 대상이 되는 자율 주행 차량(100b)은 카메라를 포함하는 센서들로부터 센서 정보를 획득하면, 자율 주행 차량(100b) 또는 XR 장치(100c)는 센서 정보에 기초한 XR 영상을 생성하고, XR 장치(100c)는 생성된 XR 영상을 출력할 수 있다. 그리고, 이러한 자율 주행 차량(100b)은 XR 장치(100c) 등의 외부 장치를 통해 입력되는 제어 신호 또는 사용자의 상호작용에 기초하여 동작할 수 있다.
용어 정의
eLTE eNB: eLTE eNB는 EPC 및 NGC에 대한 연결을 지원하는 eNB의 진화(evolution)이다.
gNB: NGC와의 연결뿐만 아니라 NR을 지원하는 노드.
새로운 RAN: NR 또는 E-UTRA를 지원하거나 NGC와 상호 작용하는 무선 액세스 네트워크.
네트워크 슬라이스(network slice): 네트워크 슬라이스는 종단 간 범위와 함께 특정 요구 사항을 요구하는 특정 시장 시나리오에 대해 최적화된 솔루션을 제공하도록 operator에 의해 정의된 네트워크.
네트워크 기능(network function): 네트워크 기능은 잘 정의된 외부 인터페이스와 잘 정의된 기능적 동작을 가진 네트워크 인프라 내에서의 논리적 노드.
NG-C: 새로운 RAN과 NGC 사이의 NG2 레퍼런스 포인트(reference point)에 사용되는 제어 평면 인터페이스.
NG-U: 새로운 RAN과 NGC 사이의 NG3 레퍼런스 포인트(reference point)에 사용되는 사용자 평면 인터페이스.
비 독립형(Non-standalone) NR: gNB가 LTE eNB를 EPC로 제어 플레인 연결을 위한 앵커로 요구하거나 또는 eLTE eNB를 NGC로 제어 플레인 연결을 위한 앵커로 요구하는 배치 구성.
비 독립형 E-UTRA: eLTE eNB가 NGC로 제어 플레인 연결을 위한 앵커로 gNB를 요구하는 배치 구성.
사용자 평면 게이트웨이: NG-U 인터페이스의 종단점.
뉴머롤로지(numerology): 주파수 영역에서 하나의 subcarrier spacing에 대응한다. Reference subcarrier spacing을 정수 N으로 scaling함으로써, 상이한 numerology가 정의될 수 있다.
NR: NR Radio Access 또는 New Radio
본 발명이 적용될 수 있는 무선 통신 시스템 일반
도 4은 본 발명이 적용될 수 있는 무선 통신 시스템에서 무선 프레임의 구조를 나타낸다.
3GPP LTE/LTE-A에서는 FDD(Frequency Division Duplex)에 적용 가능한 타입 1 무선 프레임(radio frame) 구조와 TDD(Time Division Duplex)에 적용 가능한 타입 2의 무선 프레임 구조를 지원한다.
도 1에서 무선 프레임의 시간 영역에서의 크기는 T_s=1/(15000*2048)의 시간 단위의 배수로 표현된다. 하향링크 및 상향링크 전송은 T_f=307200*T_s=10ms의 구간을 가지는 무선 프레임으로 구성된다.
도 4의 (a)는 타입 1 무선 프레임의 구조를 예시한다. 타입 1 무선 프레임은 전이중(full duplex) 및 반이중(half duplex) FDD에 모두 적용될 수 있다.
무선 프레임(radio frame)은 10개의 서브프레임(subframe)으로 구성된다. 하나의 무선 프레임은 T_slot=15360*T_s=0.5ms 길이의 20개의 슬롯으로 구성되고, 각 슬롯은 0부터 19까지의 인덱스가 부여된다. 하나의 서브프레임은 시간 영역(time domain)에서 연속적인 2개의 슬롯(slot)으로 구성되고, 서브프레임 i는 슬롯 2i 및 슬롯 2i+1로 구성된다. 하나의 서브프레임을 전송하는데 걸리는 시간을 TTI(transmission time interval)이라 한다. 예를 들어, 하나의 서브 프레임은 길이는 1ms이고, 하나의 슬롯의 길이는 0.5ms일 수 있다.
FDD에서 상향링크 전송 및 하향링크 전송은 주파수 도메인에서 구분된다. 전이중 FDD에 제한이 없는 반면, 반이중 FDD 동작에서 단말은 동시에 전송 및 수신을 할 수 없다.
하나의 슬롯은 시간 영역에서 복수의 OFDM(orthogonal frequency division multiplexing) 심볼을 포함하고, 주파수 영역에서 다수의 자원블록(RB: Resource Block)을 포함한다. 3GPP LTE는 하향링크에서 OFDMA를 사용하므로 OFDM 심볼은 하나의 심볼 구간(symbol period)을 표현하기 위한 것이다. OFDM 심볼은 하나의 SC-FDMA 심볼 또는 심볼 구간이라고 할 수 있다. 자원 블록(resource block)은 자원 할당 단위이고, 하나의 슬롯에서 복수의 연속적인 부 반송파(subcarrier)를 포함한다.
도 4의 (b)는 타입 2 프레임 구조(frame structure type 2)를 나타낸다.
타입 2 무선 프레임은 각 153600*T_s=5ms의 길이의 2개의 하프 프레임(half frame)으로 구성된다. 각 하프 프레임은 30720*T_s=1ms 길이의 5개의 서브프레임으로 구성된다.
TDD 시스템의 타입 2 프레임 구조에서 상향링크-하향링크 구성(uplink-downlink configuration)은 모든 서브프레임에 대하여 상향링크와 하향링크가 할당(또는 예약)되는지 나타내는 규칙이다.
표 1은 상향링크-하향링크 구성을 나타낸다.
Figure PCTKR2019008406-appb-img-000001
표 1을 참조하면, 무선 프레임의 각 서브프레임 별로, 'D'는 하향링크 전송을 위한 서브프레임을 나타내고, 'U'는 상향링크 전송을 위한 서브프레임을 나타내며, 'S'는 DwPTS(Downlink Pilot Time Slot), 보호구간(GP: Guard Period), UpPTS(Uplink Pilot Time Slot) 3가지의 필드로 구성되는 스페셜 서브프레임(special subframe)을 나타낸다.
DwPTS는 단말에서의 초기 셀 탐색, 동기화 또는 채널 추정에 사용된다. UpPTS는 기지국에서의 채널 추정과 단말의 상향링크 전송 동기를 맞추는 데 사용된다. GP는 상향링크와 하향링크 사이에 하향링크 신호의 다중경로 지연으로 인해 상향링크에서 생기는 간섭을 제거하기 위한 구간이다.
각 서브프레임 i는 각 T_slot=15360*T_s=0.5ms 길이의 슬롯 2i 및 슬롯 2i+1로 구성된다.
상향링크-하향링크 구성은 7가지로 구분될 수 있으며, 각 구성 별로 하향링크 서브프레임, 스페셜 서브프레임, 상향링크 서브프레임의 위치 및/또는 개수가 다르다.
표 2는 스페셜 서브프레임의 구성(DwPTS/GP/UpPTS의 길이)을 나타낸다.
Figure PCTKR2019008406-appb-img-000002
도 4의 예시에 따른 무선 프레임의 구조는 하나의 예시에 불과하며, 무선 프레임에 포함되는 부 반송파의 수 또는 서브 프레임에 포함되는 슬롯의 수, 슬롯에 포함되는 OFDM 심볼의 수는 다양하게 변경될 수 있다.
도 5는 본 발명이 적용될 수 있는 무선 통신 시스템에서 하나의 하향링크 슬롯에 대한 자원 그리드(resource grid)를 예시한 도면이다.
도 5를 참조하면, 하나의 하향링크 슬롯은 시간 영역에서 복수의 OFDM 심볼을 포함한다. 여기서, 하나의 하향링크 슬롯은 7개의 OFDM 심볼을 포함하고, 하나의 자원 블록은 주파수 영역에서 12개의 부 반송파를 포함하는 것을 예시적으로 기술하나, 이에 한정되는 것은 아니다.
자원 그리드 상에서 각 요소(element)를 자원 요소(resource element)라 하고, 하나의 자원 블록(RB: resource block)은 12 × 7 개의 자원 요소를 포함한다. 하향링크 슬롯에 포함되는 자원 블록들의 수 N^DL은 하향링크 전송 대역폭(bandwidth)에 종속한다.
상향링크 슬롯의 구조는 하향링크 슬롯의 구조와 동일할 수 있다.
도 6은 본 발명이 적용될 수 있는 무선 통신 시스템에서 하향링크 서브 프레임의 구조를 나타낸다.
도 6을 참조하면, 서브 프레임내의 첫번째 슬롯에서 앞의 최대 3개의 OFDM 심볼들이 제어 채널들이 할당되는 제어 영역(control region)이고, 나머지 OFDM 심볼들은 PDSCH(Physical Downlink Shared Channel)이 할당되는 데이터 영역(data region)이다. 3GPP LTE에서 사용되는 하향링크 제어 채널의 일례로 PCFICH(Physical Control Format Indicator Channel), PDCCH(Physical Downlink Control Channel), PHICH(Physical Hybrid-ARQ Indicator Channel) 등이 있다.
PCFICH는 서브 프레임의 첫번째 OFDM 심볼에서 전송되고, 서브 프레임 내에 제어 채널들의 전송을 위하여 사용되는 OFDM 심볼들의 수(즉, 제어 영역의 크기)에 관한 정보를 나른다. PHICH는 상향 링크에 대한 응답 채널이고, HARQ(Hybrid Automatic Repeat Request)에 대한 ACK(Acknowledgement)/NACK(Not-Acknowledgement) 신호를 나른다. PDCCH를 통해 전송되는 제어 정보를 하향링크 제어정보(DCI: downlink control information)라고 한다. 하향링크 제어정보는 상향링크 자원 할당 정보, 하향링크 자원 할당 정보 또는 임의의 단말 그룹에 대한 상향링크 전송(Tx) 파워 제어 명령을 포함한다.
도 7은 본 발명이 적용될 수 있는 무선 통신 시스템에서 상향링크 서브 프레임의 구조를 나타낸다.
도 7을 참조하면, 상향링크 서브 프레임은 주파수 영역에서 제어 영역과 데이터 영역으로 나눌 수 있다. 제어 영역에는 상향링크 제어 정보를 나르는 PUCCH(Physical Uplink Control Channel)이 할당된다. 데이터 영역은 사용자 데이터를 나르는 PUSCH(Physical Uplink Shared Channel)이 할당된다. 단일 반송파 특성을 유지하기 위해 하나의 단말은 PUCCH와 PUSCH을 동시에 전송하지 않는다.
하나의 단말에 대한 PUCCH에는 서브 프레임 내에 자원 블록(RB: Resource Block) 쌍이 할당된다. RB 쌍에 속하는 RB들은 2개의 슬롯들의 각각에서 서로 다른 부 반송파를 차지한다. 이를 PUCCH에 할당된 RB 쌍은 슬롯 경계(slot boundary)에서 주파수 도약(frequency hopping)된다고 한다.
도 8은 본 발명이 적용될 수 있는 무선 통신 시스템에서 자기 완비(Self-contained) 서브프레임 구조를 예시하는 도면이다.
TDD 시스템에서 데이터 전송 레이턴시(latency)를 최소화하기 위하여 5세대(5G: 5 generation) new RAT에서는 도 5와 같은 자기 완비(self-contained) 서브프레임 구조를 고려하고 있다.
도 8에서 빗금친 영역(심볼 인덱스 0)은 하향링크(DL) 제어 영역을 나타내고, 검정색 부분(심볼 인덱스 13)은 상향링크(UL) 제어 영역을 나타낸다. 음영 표시가 없는 영역은 DL 데이터 전송을 위해 사용될 수도 있고, 또는 UL 데이터 전송을 위해 사용될 수도 있다. 이러한 구조의 특징은 한 개의 서브프레임 내에서 DL 전송과 UL 전송이 순차적으로 진행되어, 서브프레임 내에서 DL 데이터가 전송되고, UL ACK/NACK도 수신될 수 있다. 결과적으로 데이터 전송 에러 발생시에 데이터 재전송까지 걸리는 시간을 줄이게 되며, 이로 인해 최종 데이터 전달의 latency를 최소화할 수 있다.
이러한 self-contained 서브프레임 구조에서 기지국과 UE가 송신 모드에서 수신모드로 전환 과정 또는 수신모드에서 송신모드로 전환 과정을 위한 시간 갭(time gap)이 필요하다. 이를 위하여 self-contained 서브프레임 구조에서 DL에서 UL로 전환되는 시점의 일부 OFDM 심볼이 가드 구간(GP: guard period)으로 설정되게 된다.
아날로그 빔포밍 (Analog beamforming )
밀리미터파(Millimeter Wave, mmW)에서는 파장이 짧아져서 동일 면적에 다수개의 안테나 요소(antenna element)의 설치가 가능하다. 즉, 30GHz 대역에서 파장은 1cm로써 4 X 4 (4 by 4) cm의 패널(panel)에 0.5 람다(lambda)(즉, 파장) 간격으로 2-차원 배열 형태로 총 64(8x8)의 antenna element 설치가 가능하다. 그러므로 mmW에서는 다수개의 antenna element를 사용하여 빔포밍(BF: beamforming) 이득을 높여 커버리지를 증가시키거나, 수율(throughput)을 높이려고 한다.
이 경우에 antenna element 별로 전송 파워 및 위상 조절이 가능하도록 트랜시버 유닛(TXRU: Transceiver Unit)을 가지면 주파수 자원 별로 독립적인 빔포밍이 가능하다. 그러나 100여개의 antenna element 모두에 TXRU를 설치하기에는 가격측면에서 실효성이 떨어지는 문제를 갖게 된다. 그러므로 하나의 TXRU에 다수개의 antenna element를 매핑하고 아날로그 위상 시프터(analog phase shifter)로 빔(beam)의 방향을 조절하는 방식이 고려되고 있다. 이러한 analog BF 방식은 전 대역에 있어서 하나의 beam 방향만을 만들 수 있어 주파수 선택적 BF을 할 수 없다는 단점이 있다.
디지털(Digital) BF와 analog BF의 중간 형태로 Q개의 antenna element보다 적은 개수인 B개의 TXRU를 갖는 하이브리드 빔포밍(hybrid BF)을 고려할 수 있다. 이 경우에 B개의 TXRU와 Q개의 antenna element의 연결 방식에 따라서 차이는 있지만, 동시에 전송할 수 있는 beam의 방향은 B개 이하로 제한되게 된다.
본 발명에서는 설명의 편의를 위해 new RAT (NR) 시스템을 기반으로 제안 방식을 설명한다. 하지만, 제안 방식이 적용되는 시스템의 범위는 new RAT 시스템 외에 3GPP LTE/LTE-A 시스템 등 다른 시스템으로도 확장 가능하다.
도 9는 본 명세서에서 제안하는 방법이 적용될 수 있는 IAB(Intergrated access and backhaul) 링크의 일 예를 나타낸 도이다.
미래의 셀룰러 네트워크 배치 시나리오 및 어플리케이션을 가능하게 하는 잠재적인 기술 중 하나는 무선 백홀 및 릴레이 링크를 지원함으로써 전송 네트워크들을 밀집시키지 않아도 NR셀을 유연하고 매우 밀도있게 배치할 수 있다.
NR에서는 거대한 MIMO 또는 멀티 빔 시스템의 기본 배치와 함께 LTE(예를 들면, mmWave 스펙트럼)에 비해 NR에서 사용할 수 있는 예상 대역폭이 크기 때문에 통합 액세스 및 백홀 링크를 사용할 수 있다.
이는 단말에 대한 액세스를 제공하기 위해 정의된 복수의 제어 및 데이터 채널 및/또는 절차를 구축함으로써 보다 통합된 방식으로 자체 백홀된 NR 셀의 조밀한 네트워크의 용이한 배치가 가능한다.
예를 들면, 도 9에 도시된 바와 같이 네트워크는 통합 액세스 및 백홀 링크로 구성될 수 있다. 즉, 릴레이 노드(rTRP)들(A, B, C)간에는 백홀 링크를 통해서 데이터의 송수신이 가능하고, 릴레이 노드와 단말 간에는 접속 링크를 통해서 데이터의 송수신이 가능하다.
도 9에서 릴레이 노드는 시간, 주파수 또는 공간(예를 들면, 빔 기반 동작)에서 액세스 및 백홀 링크를 다중화할 수 있다.
서로 다른 링크의 동작은 동일하거나 다른 주파수(또는, ‘in-band’ 또는 ‘out-band’ 릴레이)에서 수행될 수 있다. ‘out-band’ 릴레이의 효율적인 지원은 일부 NR 시나리오에서 중요하지만, 이중 주파수 제한을 수용하고, 동일한 주파수에서 동작하는 액세스 링크와의 긴밀한 연동을 암시하는 ‘in-band’ 동작의 요구 사항 및 회피/완화 간섭을 이해하는 것은 중요한 문제이다.
또한, mmWave 스펙트럼에서 NR 시스템의 동작은 Short-term blocking에 비해 절차의 완료를 위해 요구되는 larger time-scales 때문에 현재 RRC 기반 핸드오버 메커니즘에 의해 쉽게 완화되지 않을 수 있는 심각한 short-term blocking을 포함하는 몇가지 문제점이 존재한다.
이하, NR에서 IAB(Integrated access and Backhaul)는 아래와 같은 요구사항이 요구된다.
- 실내 및 실외 시나리오에서 ‘in-band’ 및 ‘out-band’ 중계를 위한 효율적이고 유연한 운영
- 다중 홉 및 중복 연결
- 종단 간 경로 선택 및 최적화
- 높은 스펙트림 효율로 백홀링크 지원
- 레거시 NR UE들 지원
NR 시스템에서는 다양한 속성을 갖는 단말들을 유연하게(flexible) 스케줄링하여 데이터 송수신을 정확하고 효율적으로 진행하는 것이 목표이다. NR 시스템에서 사용자의 수가 증가하면서 추가로 설치되는 기지국이나 릴레이 노드들도 함께 증가할 수 있는데, 이렇게 증가되는 모든 릴레이 노드들과 기지국들을 모두 유선의 광케이블을 이용하여 연결하는 것은 비용상의 문제점이 발생한다.
즉, 백홀 링크(Backhaul link)를 무선으로 운영할 경우, 비용이 유선에 비해 상대적으로 감소될 수 있다. 하지만, 백홀 링크를 무선으로 운영하는 경우, 여러가지 문제점이 발생할 수 있다.
예를 들면, 백홀 링크와 접속 링크(access link)를 운영함에 있어, 동일한 주파수 대역을 백홀 링크와 접속 링크에서 사용할 경우, 각 링크에 할당되는 가용 자원이 충분하지 않는 경우가 발생할 수 있으며, 이러한 문제점은 기존의 스케줄링에 대한 타이밍에도 영향을 줄 수 있다.
예를 들면, HARQ-ACK/NACK 타이밍과 관련된 문제점이 대표적인 문제점일 수 있다. 또 다른 예로, 릴레이 노드를 기준으로 릴레이 노드는 자신의 상위 노드(이하, 부모 노드(parent node)), 및/또는 하위 노드(이하, 자식 노드(childe node)와 백홀 링크로 송수신을 수행해야하고, 자신에게 접속된 단말들과는 접속링크로 송수신을 수행해야 하기 때문에 Tx/Rx 스위칭(switching)이 빈번하게 발생할 수 있다.
Tx/Rx간의 스위칭에는 일정한 시간이 소요되기 때문에, 릴레이 노드는 스위칭을 수행하는 시간 동안은 송수신 동작을 수행할 수 없으며, 따라서 스위칭 동작을 수행하는 시간 동안에는 할당된 자원을 사용할 수 없다.
따라서, 빈번하게 스위칭이 발생하는 경우, 릴레이 노드는 할당된 자원을 사용할 수 없으며, 자원의 낭비가 발생하게 된다.
이러한 문제점을 해결하기 위해서 본 발명은 단말의 HARQ-ACK/NACK 동작을 제한하거나, 특정한 상태 또는 조건에서만 단말이 HARQ-ACK/NACK 동작을 수행하게하여 자원을 효율적으로 사용하기 위한 방법을 제안한다.
< HARQ - ACK / NACK enhancement in IAB system>
접속 링크와 백홀링크가 시분할 다중화 방식(Time Division Multiplexing: TDM)을 통해서 다중화되는 경우, 하나의 슬롯 전체가 백홀 링크로 설정되어 단말들이 해당 슬롯에서 HARQ-ACK/NACK을 전송하지 못할 수 있다.
또는, 반대로 하나의 슬롯 전체가 접속 링크로 설정되는 경우, 릴레이 노드들이 HARQ-ACK/NACK을 전송하지 못할 수 있다. 또한, 백홀 링크에 빈번히 상향링크 자원(uplink resource)이 할당되는 경우, 접속 링크에 대한 성능이나 전체적으로 스펙트럼 효율(Spectral efficiency)가 감소될 수도 있다.
따라서, 이와 같은 문제점을 해결하기 위해서 백홀 링크에서의 HARQ-ACK/NACK 전송은 되도록 감소시키고, 번들링 등을 통해서 하나의 자원에 복수의 HARQ-ACK/NACK이 전송되거나, HARQ-ACK/NACK 전송을 수행하지 않는 방법이 적용될 수 있다.
또한, 하나의 슬롯 전체는 아니지만 아주 큰 비율로 자원이 접속링크 또는 백홀링크에 설정되어 있을 때, 다른 하나의 링크에서 HARQ-ACK/NACK 자원을 스케줄링 받지 못하거나 타이밍 문제(timing issue)로 HARQ-ACK/NACK을 전송하지 못하는 경우도 발생할 수 있다.
<하향링크 물리 공유 채널(Physical Downlink Shared Channel: PDSCH )의 HARQ 타이밍 설정 방법>
이러한 문제를 해결하기 위해서 HARQ-ACK/NACK의 전송 타이밍을 조절하거나, 특정 조건 및/또는 특정 상태에서 HARQ-ACK/NACK에 대한 단말 및/또는 릴레이 노드의 동작을 제안한다.
이러한 문제를 해결하기 위해서 각 링크에서 HARQ-ACK/NACK 전송의 타이밍을 아래와 같은 방법을 통해서 조절할 필요가 있다. 아래와 같은 HARQ-ACK/NACK의 타이밍을 조절하는 방법은 백홀 링크뿐만 아니라 접속 링크 및/또는 IAB 노드에도 적용될 수 있고, 단말에도 적용 가능함은 물론이다. 좀더 특징적으로 HARQ-ACK/NACK의 타이밍을 나타내는 값은 다양한 방법 및/또는 값으로 설정될 수 있다.
이하, HARQ-ACK/NACK 타이밍을 조절하는 각 실시 예에 대해서 살펴본다.
<실시 예 1>
하향링크 제어 정보(Downlink Control Information: DCI)의 HARQ-ACK/NACK 타이밍과 관련된 타이밍 필드(예를 들면, PDSCH-to-HARQ_feedback timing indicator field)의 설정 방식 또는 해석 방식을 정의하여 HARQ-ACK/NACK 전송의 타이밍을 조절(또는 변경)할 수 있다.
구체적으로, 타이밍 필드의 크기를 변경하여 HARQ-ACK/NACK의 타이밍을 조절할 수 있다. 즉, 타이밍 필드의 크기를 증가시킴으로써 HARQ-ACK/NACK을 전송하는 시점이 다양하게 설정될 수 있다.
하지만, 타이밍 필드의 크기가 증가함에 따라 DCI의 페이로드 크기 또한 증가할 수 있으며, 이 경우, 레거시 단말들은 해당 정보를 정확히 디코딩할 수 없다.
따라서, 타이밍 필드의 크기를 증가시키기 위해서는 별도의 DCI 포맷을 설정해줘야 한다.
<실시 예 2>
DCI의 타이밍 필드의 크기를 변경하지 않고, 복잡도를 낮추기 위해서 타이밍 필드의 크기는 변경하지 않고, 해석 방식을 다르게 설정하여 HARQ 전송 타이밍을 다양하게 설정할 수 있다. 이하, 이러한 해석 방식에 대해서 설명한다.
(방법 1)
단말은 전송된 DCI에서의 타이밍 필드에 설정된 값을 배수로 해석할 수 있다. 이때, 설정되는 배수는 상위 계층을 통해 지시될 수 있으며, 또는 모든 노드 및/또는 단말들에게 동일하게 적용될 경우, 공통된 정보를 통해서 배수를 지시해줄 수 있다.
(방법 2)
DCI의 타이밍 필드의 크기는 변경하지 않고, 상위 계층(예를 들면, RRC)에서 HARQ-ACK/NACK의 타이밍으로 선택할 수 있는 후보 값들의 범위가 확장될 수 있다.
예를 들면, 이전에는 HARQ-ACK/NACK의 타이밍으로 16개의 후보 값 중 8개의 값을 선택하여, DCI의 타이밍 필드로 표현하였으면, 후보 값들의 개수를 증가시켜 32개의 값 또는 그 이상의 값들 중에서 8개의 값이 선택되어 타이밍 필드를 통해서 단말에게 지시될 수 있다.
즉, RRC를 통해서 설정될 수 있는 후보 값들의 개수 또는 범위가 증가하면 해당 후보 값들 중 필요한 값만 단말/IAB 노드에게 설정할 수 있기 때문에 HARQ-ACK/NACK 타이밍이 다양하게 각 노드에 설정될 수 있다.
<방법 3>
HARQ-ACK/NACK 타이밍은 실제 상향링크 슬롯(actual UL slot)에 기초하여 설정될 수 있다. 실제 상향링크 슬롯은 IAB의 입장에서 자신이 부모 IAB 노드 또는 도너 노드로 상향링크를 전송할 수 있도록 허용된 슬롯을 의미할 수 있다.
허용된 상향링크 슬롯은 설정된 HARQ-ACK/NACK 전송 자원만큼의 상향링크 심볼이 존재한다고 가정될 수 있다. 만약, 슬롯 자체는 상향링크를 위해서 허용되나 상향링크 심볼의 수가 상향링크 물리 제어 채널(Physical Uplink Control Channel) 자원보다 적거나, 해당 PUCCH 자원이 전송될 수 없는 슬롯은 실제 상향링크 슬롯으로 간주되지 않는다.
또는, 실제 상향링크 슬롯을 카운트할 때 무조건 하나의 상향링크 심볼이라도 존재하면, 해당 슬롯은 실제 상향링크 슬롯이라고 허용될 수 있다.
또는, 실제 전송의 시점에 할당 받은 PUCCH 자원이 HARQ-ACK/NACK이 전송되기에 충분한 상향링크 심볼이 없는 경우, 다음 실제 상향링크 슬롯에서 HARQ-ACK/NACK을 전송할 수 있다. 다음 실제 상향링크 슬롯에도 HARQ-ACK/NACK을 전송하기에 자원이 부족한 경우, 첫 번째 이용가능한 실제 상향링크 슬롯에서 HARQ-ACK/NACK이 전송될 수 있다.
단, 이와 같은 경우, 크로스 슬롯 스케줄링(cross-slot scheduling) 또는 다중 슬롯 스케줄링(multi-slot scheduling)의 PDCCH 정보를 놓칠 경우, 상향링크 자원 카운트에 모호함(ambiguity)가 발생할 수 있다.
이를 보완하기 위해서 각 노드는 설정된 SFI(subframe index)에 따라 상향링크(U)라고 표시된 슬롯은 모두 HARQ 프로세스에서 카운트 될 수 있다. 즉, 각 노드는 SFI를 정확히 디코딩하면 해당 슬롯의 상향링크 자원이 자신에게 설정(또는 할당)되었는지 여부에 상관없이 HARQ process에 카운트를 할 수 있다.
이때, HARQ-ACK/NACK의 전송을 위한 자원을 할당 받은 이후, 슬롯의 포맷이 변경되거나, 슬롯의 포맷과 관련된 정보를 수신하지 못하여 단말과 네트워크가 서로 다른 정보에 기초하여 타이밍을 카운트할 수 있다. 따라서, 이러한 카운팅을 하게 된다면 반-정적(semi-static) DL/UL 설정에 따른 정보만 가정하여 HARQ-ACK/NACK의 타이밍이 설정된다고 가정될 수 있다.
<방법 4>
하나의 슬롯 전체가 백홀 링크에 설정된 경우, 단말은 HARQ process에서 해당 슬롯을 카운트하지 않을 수 있다. 또한, 릴레이 노드는 단말에게 추가로 해당 슬롯이 백홀 링크로 사용된다는 것을 알리거나, 이를 위한 새로운 SFI 포맷을 정의하여 백홀 링크로 사용되는 심볼을 표시하여 단말에게 전송할 수 있다.
단말은 릴레이 노드로부터 전송된 정보를 통해서 백홀 링크로 사용되는 심볼을 인식할 수 있으며, 백홀 링크로 사용되는 심볼에서는 HARQ-ACK/NACK을 전송하지 않을 수 있다.
하나의 슬롯 전체가 접속 링크로 설정된 경우, 릴레이 노드들은 HARQ process에서 해당 슬롯을 카운트하지 않을 수 있다.
<방법 5>
새로운 DCI 또는 SFI 포맷을 정의하지 않고, 단말에게 모든 reserved SFI가 설정되었으며, 동적(dynamic)으로 해당 슬롯에 자원 설정이 없는 경우, 단말은 해당 슬롯을 HARQ process에서 카운트하지 않을 수 있다.
<방법 6>
HARQ-polling 방법이 HARQ process에서 사용될 수 있다. 즉, 단말은 HARQ-ACK/NACK request를 릴레이 노드로부터 수신하기 전 까지는 HARQ-ACK/NACK을 전송하지 않고, HARQ-ACK/NACK을 저장한다.
이후, 릴레이 노드로부터 HARQ-ACK/NACK request가 수신되면, 단말은 저장하고 있던 HARQ-ACK/NACK을 한번에 같이 전송할 수 있다.
<방법 7>
특정 버전(예를 들면, 3GPP Release 16 및 그 이후의 release) 이후의 단말들에게 특별한 엔트리(special entry)를 설정해줄 수 있다. 구체적으로, 단말의 HARQ-ACK/NACK 전송과 관련된 동작을 특정 상태에 따라 정의하고, 하향링크 제어 정보에서 HARQ-ACK/NACK의 타이밍과 관련된 타이밍 필드(예를 들면, PDSCH-to-HARQ_feedback timing indicator field)에 정의된 특정 상태를 포함시켜 단말에게 전송한다.
단말은 DCI를 수신하고, DCI의 타이밍 필드에 포함된 상태 정보에 따라 HARQ-ACK/NACK과 관련된 특정 동작을 수행할 수 있다.
예를 들면, 상태 정보와 관련된 타이밍 필드의 3bit가 “000”으로 설정된 경우, 단말이 설정된 상향링크 자원 중 첫 번째 이용 가능한 자원에 HARQ-ACK/NACK을 전송하는 것으로 정의될 수 있다.
이 경우, 단말은 타이밍 필드의 3bit가 “000”으로 설정된 DCI를 수신하면, 자신에게 할당된 상향링크 자원들 중에서 첫 번째로 이용가능한 자원에서 릴레이 노드로부터 전송된 PDSCH에 대한 HARQ-ACK/NACK을 전송할 수 있다.
또는, 단말은 설정된 상태 정보에 따라 릴레이 노드로부터 전송된 PDSCH의 HARQ-ACK/NACK을 스킵(skip) 또는 드랍(drop)하거나, HARQ-ACK/NACK의 전송을 지연시킬 수 잇다.
이러한 특정 상태는 단말들에게 공통적으로 설정되거나, 단말에 따라 각각 개별적으로 설정될 수 있다.
예를 들면, 공통적으로 설정되는 경우, 단말들은 DCI의 타이밍 필드의 3bit가 “000”으로 설정되면, 모두 할당된 자원들 중 첫 번째 이용 가능한 상향링크 자원에서 HARQ-ACK/NACK을 전송할 수 있다.
하지만, 단말에 따라 개별적으로 특정 상태가 정의되는 경우, 단말들은 DCI의 타이밍 필드의 3bit가 “000”으로 설정되면, 각각 설정된 특정 상태에 따라 동일하거나 서로 다른 동작을 수행할 수 있다.
이와 같은 방법을 통해서, HARQ-ACK/NACK을 전송하지 않거나, 전송을 지연하는 경우, HARQ-ACK/NACK의 전송에 소비되는 자원을 줄일 수 있어 접속 링크를 위한 자원을 더 할당해줄 수 있는 효과가 있다.
<PDSCH에 대한 목표 BLER(block error rate)를 설정>
HARQ-ACK/NACK의 타이밍을 조절하기 위한 또 다른 방법으로 PDSCH의 BLER 목표를 높게 설정하여 PDSCH에 대한 ACK/NACK을 단말은 선택적으로 전송할 수 있다. 즉, 단말이 DCI를 통해서 MCS(modulation coding scheme)을 수신하고, 수신된 MCS 값을 적용하였을 때 채널의 품질이 일정한 임계 값 이상인 경우, 해당 스케줄된 데이터에 대한 HARQ-ACK/NACK을 단말은 전송하지 않을 수 있다.
다시 말해, 단말의 HARQ-ACK/NACK의 동작과 관련된 특정 조건이 설정되고, 단말은 특정 조건을 만족하는 경우, 설정된 동작을 수행할 수 있다.
예를 들면, 특정 조건이 채널의 품질이 임계 값 보다 큰 경우, 단말이 HARQ-ACK/NACK을 전송하지 않도록 설정될 수 있다. 즉, HARQ-ACK/NACK 신호의 전송 여부를 결정하기 위한 채널 품질(channel quality)의 최소 값이 임계 값으로 설정될 수 있다. 이 경우, 네트워크(또는 릴레이 노드)는 채널 품질이 임계 값보다 높은 경우, 전송된 데이터가 에러 없이 성공적으로 단말에게 전송될 확률이 높다고 판단할 수 있기 때문에 네트워크는 단말로부터 HARQ-ACK/NACK을 수신하지 않더라도 데이터가 성공적으로 단말에게 전송되었다고 인식할 수 있다.
따라서, 단말도 채널을 측정하여 채널 품질이 임계 값 이상인 경우, 네트워크에게 전송된 데이터에 대한 Ack/Nack 신호를 전송하지 않아도 된다.
즉, 단말은 릴레이 노드로부터 PDSCH를 수신한 뒤, 측정된 채널 품질이 임계 값보다 큰 경우, 수신된 PDSCH에 대한 HARQ-ACK/NACK을 릴레이 노드에게 전송하지 않을 수 있다.
구체적으로, 단말은 채널을 측정하고, 측정된 채널상태에서 DCI를 통해 획득한 MCS를 이용하여 데이터를 전송하는데 오류 비율(error rate)가 일정 값 이하인 것을 판단할 수 있는 경우, 네트워크 측에서도 해당 데이터가 높은 확률로 단말에게 성공적으로 전송되었다고 판단할 수 있기 때문에 단말로부터 HARQ-ACK/NACK의 전송을 요청하지 않을 수 있다.
네트워크는 각 MCS 값을 적용하는 경우, HARQ-ACK/NACK 신호를 전송하지 않아도 되는 조건을 설정할 수 있다. 즉, 각 MCS 별로 HARQ-ACK/NACK 신호를 전송하지 않아도 되는 임계 값이 설정될 수 있다. 이러한 임계 값은 유동적으로 단말들에게 공통적으로 설정되거나, 단말 개별적으로 설정될 수 있으며, 사전에 설정될 수 있다.
이후, 단말은 설정된 임계 값을 수신하면, 자신의 채널 품질을 측정하고, 측정된 채널 품질과 DCI를 통해서 획득한 MCS 값에 대응되는 임계 값을 비교하여 HARQ-ACK/NACK 신호의 전송 여부를 결정할 수 있다.
즉, 채널 품질이 임계 값보다 큰 경우, 네트워크는 데이터가 성공적으로 전송되었다는 것을 ACK/NACK 신호의 전송이 없어도 인식할 수 있기 때문에 단말은 ACK/NACK 신호를 전송하지 않을 수 있다.
하지만, 채널 품질이 임계 값보다 작은 경우, 네트워크는 전송한 데이터가 성공적으로 단말에게 수신되었는지 여부를 확신할 수 없기 때문에 단말에게 HARQ-ACK/NACK 신호의 전송을 요청할 수 있으며, 이 경우, 단말은 ACK/NACK 신호를 전송할 수 있다.
< scheduling enhancement for IAB nodes>
IAB 시스템에서 하나의 릴레이 노드는 자신의 부모 또는 자식 노드와 백홀 링크로 데이터 송수신을 수행하고, 자신에게 접속된 단말들과는 접속 링크로 데이터 송수신을 수행한다. 따라서, 릴레이 노드는 백홀 링크와 접속 링크를 통한 Tx/Rx를 동적으로 스위칭하는 경우가 많이 발생할 수 있다. 따라서, 릴레이 노드는 스위칭을 수행하는 시간 동안에는 자신에게 할당된 자원을 이용할 수 없게되어 자원의 이용효율이 낮아지게 된다. 따라서, 이러한 문제점을 해결하기 위해 릴레이 노드의 Tx/RX 스위칭의 빈도를 줄이는 방법을 제안한다.
도 10 및 도 11은 본 발명의 일 실시 예에 따른 스케줄링 방법의 일 예를 나타낸 도이다.
< Periodic PUSCH transmission>
Half-duplex로 동작하는 IAB 노드 및 단말의 경우, 상향링크와 하향링크간의 스위칭이 빈번하게 발생하게 되면 스위칭을 위해 소요되는 시간 동안 노드 및/또는 단말은 할당된 자원을 이용할 수 없기 때문에 자원 및 시간의 낭비가 증가하게 된다. 따라서, 릴레이 노드 및/또는 단말의 Tx/Rx의 스위칭 빈도를 줄이기 위한 방법이 필요하다. 한편, 상향링크 트래픽이 많은 노드 또는 단말의 경우, 도 10의 (a)에 도시된 바와 같이 상향링크 스케줄링을 받기 위해 하향링크를 통해 UL grant수신하고, 상향링크에서 PUSCH를 전송하는 과정을 반복적으로 수행한다.
이 경우, 빈번한 U/D 스위칭이 발생하게 된다. 이러한 스위칭을 줄이기 위해 SPS(semi persistence scheduling) PUSCH가 이용될 수 있다. 이 경우, 단말은 UL grant를 수신하지 않고, PUSCH를 여러 번 전송할 수 있기 때문에 스위칭의 빈도를 감소시킬 수 있으며, 이로 인하여 자원 낭비를 감소할 수 있다.
도 10의 (a)는 일반 적인 PUSCH 전송의 일 예를 나타낸다. 도 10의 (a)에 도시된 바와 같이 자식 노드는 부모 노드로부터 하향링크로 UL grant를 수신하고, 하향링크에서 상향링크로 스위칭을 수행한 뒤, 상향링크로 PUSCH를 전송한다.
이후, 자식 노드는 다시 상향링크에서 하향링크로 스위칭을 수행한 뒤, UL grant를 수신하고, 하향링크에서 상향링크로 스위칭을 하여 상향링크로 PUSCH를 전송하는 과정을 반복하여 수행한다.
이러한 빈번한 상향링크와 하향링크의 스위칭 동작은 자원의 낭비를 발생시킬 수 있는바, 본 발명은 SPS PUSCH를 통한 데이터 전송을 제안한다.
SPS PUSCH 전송은 단말이 UL grant를 통해서 자원을 할당 받으면, 이후에는 추가적인 UL grant의 수신 없이 주기적으로 할당된 자원을 통해서 PUSCH를 전송하는 방식을 의미한다.
이하, 설명하는 방법은 부모 노드와 자식 노드간의 SPS PUSCH 전송에 대한 설명이나, 노드와 단말 간의 SPS PUSCH 전송의 경우에도 적용될 수 있다.
SPS를 이용하여 PUSCH 전송을 수행하는 경우, PUSCH와 PUSCH 전송 간에 자식 노드는 부모 노드로부터 UL grant를 위한 PDCCH를 수신하지 않는다. 즉, 도 10의 (b)에 도시된 바와 같이 SPS PUSCH를 트리거하는 UL grnat를 자식 노드가 부모 노드로부터 수신하면 자식 노드는 이후 부모 노드에게 할당된 자원으로 PUSCH를 전송할 수 있으며, PUSCH의 전송 간에 부모 노드로부터 전송되는 PDCCH를 모니터링하지 않을 수 있다.
다만, 자식 노드는 SPS 동작을 통한 주기적인 PUSCH 전송을 종료하기 위한 위치를 알기 위해 부모 노드로부터 주기적으로 PDCCH를 모니터링 할 수 있으며, 이때의 모니터링 주기는 일반적인 UL grant의 수신을 위한 PDCHCH의 모니터링 주기보다 길다.
또는, 부모 노드는 자식 노드에게 SPS 동작을 통한 주기적인 PUSCH 전송의 종료 시점을 알리기 위해 종료 시점과 관련된 시간 정보를 SPS PUSCH를 트리거하기 위한 UL grant에 설정하여 단말에게 전송할 수 있다.
이때, 시간 정보는 SPS PUSCH 전송이 수행되는 시간 구간의 길이 또는 종료 시점을 나타내는 시간일 수 있다.
또는 SPS PUSCH 전송이 종료되는 시점을 알리기 위한 정보가 RRC 등을 통해서 자식 노드에게 설정될 수 있다. 이러한 경우, 부모 노드는 자식 노드의 PUSCH 전송 사이에 매번 UL grant를 전송하지 않아도 되기 때문에 해당 자원을 아래와 같이 방법을 통해서 이용할 수 있다.
(방법 1)
부모 노드는 자식 노드에게 UL grant를 매번 전송하지 않아도 되기 때문에 도 10(b)의 (A)에 해당하는 자원을 다른 노드 및/또는 단말과의 데이터 송수신을 위해 사용할 수 있다. 또한, 자식 노드는 부모 노드로부터 PDCCH를 매번 모니터링 하지 않아도 되기 때문에 도 10(b)의 (B)에 해당하는 자원을 다른 노드 및/또는 단말과의 데이터 송수신을 위해 사용할 수 있다.
(방법 2)
부모 노드는 도 11(a)에 도시된 (A)구간에서 하향링크를 수신하지 않아도 되기 때문에 (A) 구간에서도 하향링크로 스위칭하지 않고 상향링크의 상태를 유지할 수 있다. 이 경우, 자식 노드는 기존의 하향링크에서 상향링크로의 스위칭 및 전파 지연을 고려하여 설정되었던 갭 구간(flexible 구간)에서 부모 노드에게 상향링크 전송을 수행할 수 있다.
즉, 도 11(a)의 (C)구간과 같이 자식 노드가 사용할 수 있는 상향링크 구간이 증가할 수 있다. 따라서, 도 11(a)에 도시된 바와 같이 자식 ㄴ hem는 증가한 상향링크 자원을 이용하여 부모 노드에게 PUSCH 전송을 수행할 수 있다.
이 경우, 자식 노드는 부모 노드로부터 설정 받은 PUSCH 자원외에 (C) 자원 영역을 PUSCH 전송을 위해 추가적으로 사용할 수 있으며, (C) 자원 영역을 추가적인 PUSCH 전송을 위한 자원으로 사용할 지 여부는 SPS PUSCH를 스케줄링하는 UL grant 또는 RRC를 통해서 설정될 수 있다.
(방법 3)
SPS PUSCH 전송을 이용하여 자식 노드가 부모 노드에게 데이터를 전송하는 경우, 부모 노드로부터 하향링크로 UL Grant를 수신하지 않고도 SPS 자원을 통해서 주기적으로 부모 노드에게 데이터를 전송할 수 있다.
따라서, 자식 노드는 부모 노드로부터 UL Grant를 수신하지 않는 구간에서 UL-DL 스위칭을 수행하지 않아도 되기 때문에, SPS PUSCH를 사용하지 않는 경우, UL Grant를 수신하였던 구간의 자원을 이용하여 데이터를 송수신할 수 있다.
예를 들면, 자식 노드는 도 11(b)에 도시된 (A)구간에서 하향링크를 수신하지 않아도 되기 때문에, 해당 구간에서 상향링크에서 하향링크로의 스위칭을 수행하지 않고 상향링크의 상태인 Tx의 상태를 유지할 수 있다.
이 경우, 자식 노드는 실제로 하향링크에서 상향링크로의 스위칭 또는 상향링크에서 하향링크로의 스위칭 및 전파 지연을 고려하여 설정된 갭 구간(flexible 구간)에서 자신의 자식 노드 또는 단말에게 하향링크 전송을 수행할 수 있다.
즉, 자식 노드가 Tx 상태에 있는 구간이 기존과 대비하여 도 11(b)에 도시된 (c) 구간만큼 증가할 수 있으며, 증가된 (C)구간에서 다른 노드나 단말에게 신호 및/또는 채널의 전송을 수행할 수 있다.
이 경우, 자식 노드는 부모 노드로부터 (c)구간의 자원 영역을 다른 노드(예를 들면, 자신의 자식 노드)나 단말에게 하향링크 전송을 위해 사용할 수 있다. 추가적으로 사용할 수 있는 (C) 자원을 다른 노드나 단말에게 하향링크 전송을 위한 자원으로 사용할지 여부는 SPS PUSCH를 스케줄링하는 UL grant 또는 RRC를 통해서 설정될 수 있다.
즉, UL grant 또는 RRC 시그널링은 도 11(b)의 (C) 구간이 하향링크 전송을 위한 자원으로 사용될지 여부와 관련된 지시 정보를 포함할 수 있다.
(c) 구간에서 하향링크 전송을 수행하기 위해 자식 노드는 (c) 구간에서 하향링크 전송이 수행된다는 것을 슬롯 포맷을 변경하거나, 해당 영역에서 하향링크 전송이 수행된다는 것과 관련된 정보를 DCI 또는 RRC를 통해서 설정할 수 있다.
이와 같은 방법을 이용하여 자식 노드는 방법 1 내지 3에서 설명한 방법 중 전체 또는 일부 방법을 통해서 부모 노드로부터 UL grant를 매번 수신하지 않아도 PUSCH 전송을 수행할 수 있으며, UL grant를 매번 수신하지 않음으로써 하향링크 전송에 추가적인 자원이 이용될 수 있는지 여부를 부모 노드로부터 DCI 및/또는 RRC로 설정받을 수 있다.
예를 들면, PDCCH를 모니터링하던 자원 영역에서 자식 노드가 Rx 상태를 유지하며 다른 노드나 단말로부터 신호를 수신할지 여부, 및/또는 자식 노드가 Tx 상태를 유지하며 다른 노드나 단말에게 신호를 전송할 지 여부가 설정될 수 있다.
이와 같은 방법을 위해서 아래와 같은 방법이 사용될 수 있다.
- Semi-static configuration of number of HARQ process for UL or DL or DL/UL: IAB 노드별로 HARQ process가 1개만 설정된 경우, 상향링크 전송 이후 다른 데이터가 수신되지 않을 수 있다고 노드 및/또는 단말은 가정할 수 있다.
- Dynamic indication of HARQ processes used for a IAB node (UL or DL or DL/UL): 동적으로 HARQ process 수를 설정하여 불필요한 제어 채널 모니터링을 막을 수 있다
Dynamic PDCCH monitoring periodicity: 각 제어 채널에서 PDCCH 모니터링 주기를 전송하거나, IAB node가 전송 유무에 따라 주기(periodicity)를 늘이거나 줄일 수 있다. 대표적으로 additional increase multiplied decrease 방식에 따라 control이 전송되면 주기를 선형적(linear)으로 줄이고, control이 오지 않으면 오지 않을 때마다 기하급수적(exponential)하게 주기가 증가할 수 있다.
Ambiguity를 막기 위해서 해당 동작은 일정한 주기로 리셋(reset)된다는 것이 가정될 수 있다. 이러한 주기 및, 기본 parameter, 동작 step 등이 configuration 으로 상위 노드로 전송될 수 있다.
이와 같은 방법을 이용하면 자식 노드는 부모 노드로부터 PUSCH를 전송하기 위한 자원을 매번 UL Grant를 통해 할당받지 않아도 되기 때문에 상향링크에서 하향링크로의 또는 하향링크에서 상향링크로의 스위칭이 빈번하게 발생되지 않을 수 있으며, 스위칭에 의해서 사용되지 않았던 자원을 이용할 수 있게되어 자원을 효율적으로 이용할 수 있다.
도 12는 본 발명의 일 실시 예에 따른 단말 동작의 일 예를 나타낸 도이다.
도 12를 참조하면, 단말은 특정 상태 또는 특정 조건에서 HARQ-ACK/NACK과 관련된 특정 동작을 수행할 수 있다.
구체적으로, 단말은 릴레이 노드로부터 제어 정보를 수신한다(S12010). 이때, 제어 정보는 DCI 또는 RRC 신호일 수 있으며, 앞에서 살펴본 하향링크 데이터에 대한 HARQ ACK/NACK의 특정 동작과 관련된 상태 정보 또는 HARQ ACK/NACK의 전송과 관련된 특정 조건과 관련된 임계 값을 포함할 수 있다.
이후, 단말은 릴레이 노드로부터 하향링크 데이터를 수신하고(S12020), 상태 정보 또는 상기 임계 값에 기초하여 상기 하향링크 데이터에 대한 ACK/NACK 신호의 전송과 관련된 특정 동작을 수행할 수 있다(S12020).
이때, 특정 동작은 앞에서 설명한 하향링크 데이터에 대한 ACK/NACK을 이용 가능한 가장 첫 번째 자원에서 전송하거나, ACK/NACK을 전송하지 않고 스킵 또는 드랍하는 동작을 의미할 수 있다.
또한, 임계 값은 하향링크 데이터에 대한 ACK/NACK 신호의 전송 여부를 결정하기 위한 채널 품질(channel quality)의 최소 값일 수 있다.
이와 관련하여, 상술한 단말의 동작은 본 명세서의 도 14 및 도 15에 나타난 단말 장치(1420, 1520)에 의해 구체적으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 상술한 단말의 동작은 프로세서(1421, 1521) 및/또는 RF 유닛(또는 모듈)(1423, 1525)에 의해 수행될 수 있다.
구체적으로, 프로세서(1421, 1521)는 RF 유닛(또는 모듈)(1423, 1525)을 통해 단말은 릴레이 노드로부터 제어 정보를 수신하도록 제어할 수 있다. 이때, 제어 정보는 DCI 또는 RRC 신호일 수 있으며, 앞에서 살펴본 하향링크 데이터에 대한 HARQ ACK/NACK의 특정 동작과 관련된 상태 정보 또는 HARQ ACK/NACK의 전송과 관련된 특정 조건과 관련된 임계 값을 포함할 수 있다.
이후, 프로세서(1421, 1521)는 RF 유닛(또는 모듈)(1423, 1525)을 통해 릴레이 노드로부터 하향링크 데이터를 수신하고, 상태 정보 또는 상기 임계 값에 기초하여 상기 하향링크 데이터에 대한 ACK/NACK 신호의 전송과 관련된 특정 동작을 수행하도록 단말을 제어할 수 있다.
이때, 특정 동작은 앞에서 설명한 하향링크 데이터에 대한 Ack을 이용 가능한 가장 첫 번째 자원에서 전송하거나, ACK/NACK을 전송하지 않고 스킵 또는 드랍하는 동작을 의미할 수 있다.
또한, 임계 값은 하향링크 데이터에 대한 ACK/NACK신호의 전송 여부를 결정하기 위한 채널 품질(channel quality)의 최소 값일 수 있다.
도 13은 본 발명의 일 실시 예에 따른 릴레이 노드 동작의 일 예를 나타낸 도이다.
도 13을 참조하면, 릴레이 노드는 단말의 특정 상태 또는 특정 조건의 충족 여부에 따라 하항링크 데이터에 대한 ACK/NACK 신호를 단말로부터 수신할 수 있다.
구체적으로, 릴레이 노드는 단말로 제어 정보를 전송한다(S13010). 이때, 제어 정보는 DCI 또는 RRC 신호일 수 있으며, 앞에서 살펴본 하향링크 데이터에 대한 HARQ ACK/NACK의 특정 동작과 관련된 상태 정보 또는 HARQ ACK/NACK의 전송과 관련된 특정 조건과 관련된 임계 값을 포함할 수 있다.
이후, 릴레이 노드는 DCI에 기초하여 단말에게 하향링크 데이터를 전송하고(S13020), 상태 정보 또는 상기 임계 값에 기초하여 하향링크 데이터에 대한 ACK/NACK 신호를 단말로부터 수신할 수 있다(S13030).
이때, 단말은 상태 정보 또는 임계 값에 기초하여 하향링크 데이터의 ACK/NACK 신호와 관련된 특정 동작을 수행할 수 있는데, 특정 동작은 앞에서 설명한 하향링크 데이터에 대한 ACK/NACK을 이용 가능한 가장 첫 번째 자원에서 전송하거나, ACK/NACK을 전송하지 않고 스킵 또는 드랍하는 동작을 의미할 수 있다.
또한, 임계 값은 하향링크 데이터에 대한 ACK/NACK 신호의 전송 여부를 결정하기 위한 채널 품질의 최소 값일 수 있다.
이와 관련하여, 상술한 기지국의 동작은 본 명세서의 도 14 및 도 15에 나타난 기지국 장치(1410, 1510)에 의해 구체적으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 상술한 단말의 동작은 프로세서(1411, 1511) 및/또는 RF 유닛(또는 모듈)(1413, 1515)에 의해 수행될 수 있다.
구체적으로, 프로세서(1411, 1511)는 RF 유닛(또는 모듈)(1413, 1515)을 통해 릴레이 노드는 단말로 제어 정보를 전송하도록 제어할 수 있다. 이때, 제어 정보는 DCI 또는 RRC 신호일 수 있으며, 앞에서 살펴본 하향링크 데이터에 대한 HARQ ACK/NACK의 특정 동작과 관련된 상태 정보 또는 HARQ Ack/Nack의 전송과 관련된 특정 조건과 관련된 임계 값을 포함할 수 있다.
이후, 프로세서(1411, 1511)는 RF 유닛(또는 모듈)(1413, 1515)을 통해 단말에게 하향링크 데이터를 전송하고, 상태 정보 또는 상기 임계 값에 기초하여 하향링크 데이터에 대한 ACK/NACK 신호를 단말로부터 수신할 수 있다.
이때, 단말은 상태 정보 또는 임계 값에 기초하여 하향링크 데이터의 ACK/NACK 신호와 관련된 특정 동작을 수행할 수 있는데, 특정 동작은 앞에서 설명한 하향링크 데이터에 대한 ACK/NACK을 이용 가능한 가장 첫 번째 자원에서 전송하거나, ACK/NACK을 전송하지 않고 스킵 또는 드랍하는 동작을 의미할 수 있다.
또한, 임계 값은 하향링크 데이터에 대한 ACK/NACK 신호의 전송 여부를 결정하기 위한 채널 품질의 최소 값일 수 있다.
본 발명이 적용될 수 있는 장치 일반
도 14은 본 명세서에서 제안하는 방법들이 적용될 수 있는 무선 통신 장치의 블록 구성도를 예시한다.
도 14을 참조하면, 무선 통신 시스템은 기지국(1410)과 기지국 영역 내에 위치한 다수의 단말(1420)을 포함한다.
상기 기지국과 단말은 각각 무선 장치로 표현될 수도 있다.
이때, 기지국(1410) 및 단말(1420)은 제 1 장치 또는 제 2 장치로 호칭될 수 있다.
제 1 장치는 기지국, 네트워크 노드, 전송 단말, 수신 단말, 무선 장치, 무선 통신 장치, 차량, 자율주행 기능을 탑재한 차량, 커넥티드카(Connected Car), 드론(Unmanned Aerial Vehicle, UAV), AI(Artificial Intelligence) 모듈, 로봇, AR(Augmented Reality) 장치, VR(Virtual Reality) 장치, MR(Mixed Reality) 장치, 홀로그램 장치, 공공 안전 장치, MTC 장치, IoT 장치, 의료 장치, 핀테크 장치(또는 금융 장치), 보안 장치, 기후/환경 장치, 5G 서비스와 관련된 장치 또는 그 이외 4차 산업 혁명 분야와 관련된 장치일 수 있다.
상기 제 2 장치는 기지국, 네트워크 노드, 전송 단말, 수신 단말, 무선 장치, 무선 통신 장치, 차량, 자율주행 기능을 탑재한 차량, 커넥티드카(Connected Car), 드론(Unmanned Aerial Vehicle, UAV), AI(Artificial Intelligence) 모듈, 로봇, AR(Augmented Reality) 장치, VR(Virtual Reality) 장치, MR(Mixed Reality) 장치, 홀로그램 장치, 공공 안전 장치, MTC 장치, IoT 장치, 의료 장치, 핀테크 장치(또는 금융 장치), 보안 장치, 기후/환경 장치, 5G 서비스와 관련된 장치 또는 그 이외 4차 산업 혁명 분야와 관련된 장치일 수 있다.
예를 들어, 단말은 휴대폰, 스마트 폰(smart phone), 노트북 컴퓨터(laptop computer), 디지털 방송용 단말기, PDA(personal digital assistants), PMP(portable multimedia player), 네비게이션, 슬레이트 PC(slate PC), 태블릿 PC(tablet PC), 울트라북(ultrabook), 웨어러블 디바이스(wearable device, 예를 들어, 워치형 단말기 (smartwatch), 글래스형 단말기 (smart glass), HMD(head mounted display)) 등을 포함할 수 있다. 예를 들어, HMD는 머리에 착용하는 형태의 디스플레이 장치일 수 있다. 예를 들어, HMD는 VR, AR 또는 MR을 구현하기 위해 사용될 수 있다.
예를 들어, 드론은 사람이 타지 않고 무선 컨트롤 신호에 의해 비행하는 비행체일 수 있다. 예를 들어, VR 장치는 가상 세계의 객체 또는 배경 등을 구현하는 장치를 포함할 수 있다. 예를 들어, AR 장치는 현실 세계의 객체 또는 배경 등에 가상 세계의 객체 또는 배경을 연결하여 구현하는 장치를 포함할 수 있다. 예를 들어, MR 장치는 현실 세계의 객체 또는 배경 등에 가상 세계의 객체 또는 배경을 융합하여 구현하는 장치를 포함할 수 있다. 예를 들어, 홀로그램 장치는 홀로그래피라는 두 개의 레이저 광이 만나서 발생하는 빛의 간섭현상을 활용하여, 입체 정보를 기록 및 재생하여 360도 입체 영상을 구현하는 장치를 포함할 수 있다. 예를 들어, 공공 안전 장치는 영상 중계 장치 또는 사용자의 인체에 착용 가능한 영상 장치 등을 포함할 수 있다. 예를 들어, MTC 장치 및 IoT 장치는 사람의 직접적인 개입이나 또는 조작이 필요하지 않는 장치일 수 있다. 예를 들어, MTC 장치 및 IoT 장치는 스마트 미터, 벤딩 머신, 온도계, 스마트 전구, 도어락 또는 각종 센서 등을 포함할 수 있다. 예를 들어, 의료 장치는 질병을 진단, 치료, 경감, 처치 또는 예방할 목적으로 사용되는 장치일 수 있다. 예를 들어, 의료 장치는 상해 또는 장애를 진단, 치료, 경감 또는 보정할 목적으로 사용되는 장치일 수 있다. 예를 들어, 의료 장치는 구조 또는 기능을 검사, 대체 또는 변형할 목적으로 사용되는 장치일 수 있다. 예를 들어, 의료 장치는 임신을 조절할 목적으로 사용되는 장치일 수 있다. 예를 들어, 의료 장치는 진료용 장치, 수술용 장치, (체외) 진단용 장치, 보청기 또는 시술용 장치 등을 포함할 수 있다. 예를 들어, 보안 장치는 발생할 우려가 있는 위험을 방지하고, 안전을 유지하기 위하여 설치한 장치일 수 있다. 예를 들어, 보안 장치는 카메라, CCTV, 녹화기(recorder) 또는 블랙박스 등일 수 있다. 예를 들어, 핀테크 장치는 모바일 결제 등 금융 서비스를 제공할 수 있는 장치일 수 있다. 예를 들어, 핀테크 장치는 결제 장치 또는 POS(Point of Sales) 등을 포함할 수 있다. 예를 들어, 기후/환경 장치는 기후/환경을 모니터링 또는 예측하는 장치를 포함할 수 있다.
기지국(1410)은 프로세서(processor, 1411), 메모리(memory, 1412) 및 RF 모듈(radio frequency module, 1413)을 포함한다. 프로세서(1411)는 앞서 도 1 내지 도 13에서 제안된 기능, 과정 및/또는 방법을 구현한다. 무선 인터페이스 프로토콜의 계층들은 프로세서에 의해 구현될 수 있다. 메모리는 프로세서와 연결되어, 프로세서를 구동하기 위한 다양한 정보를 저장한다. RF 모듈은 프로세서와 연결되어, 무선 신호를 송신 및/또는 수신한다.
단말은 프로세서(1421), 메모리(1422) 및 RF 모듈(1423)을 포함한다.
프로세서는 앞서 도 1 내지 도 13에서 제안된 기능, 과정 및/또는 방법을 구현한다. 무선 인터페이스 프로토콜의 계층들은 프로세서에 의해 구현될 수 있다. 메모리는 프로세서와 연결되어, 프로세서를 구동하기 위한 다양한 정보를 저장한다. RF 모듈(1423)는 프로세서와 연결되어, 무선 신호를 송신 및/또는 수신한다.
메모리(1412, 1422)는 프로세서(1411, 1421) 내부 또는 외부에 있을 수 있고, 잘 알려진 다양한 수단으로 프로세서와 연결될 수 있다.
또한, 기지국 및/또는 단말은 한 개의 안테나(single antenna) 또는 다중 안테나(multiple antenna)를 가질 수 있다.
도 15은 본 명세서에서 제안하는 방법들이 적용될 수 있는 무선 통신 장치의 블록 구성도의 또 다른 예시이다.
도 15을 참조하면, 무선 통신 시스템은 기지국(1510)과 기지국 영역 내에 위치한 다수의 단말(1520)을 포함한다. 기지국은 송신 장치로, 단말은 수신 장치로 표현될 수 있으며, 그 반대도 가능하다. 기지국과 단말은 프로세서(processor, 1511,1521), 메모리(memory, 1514,1524), 하나 이상의 Tx/Rx RF 모듈(radio frequency module, 1515,1525), Tx 프로세서(1512,1522), Rx 프로세서(1513,1523), 안테나(1516,1526)를 포함한다. 프로세서는 앞서 살핀 기능, 과정 및/또는 방법을 구현한다. 보다 구체적으로, DL(기지국에서 단말로의 통신)에서, 코어 네트워크로부터의 상위 계층 패킷은 프로세서(1511)에 제공된다. 프로세서는 L2 계층의 기능을 구현한다. DL에서, 프로세서는 논리 채널과 전송 채널 간의 다중화(multiplexing), 무선 자원 할당을 단말(1520)에 제공하며, 단말로의 시그널링을 담당한다. 전송(TX) 프로세서(1512)는 L1 계층 (즉, 물리 계층)에 대한 다양한 신호 처리 기능을 구현한다. 신호 처리 기능은 단말에서 FEC(forward error correction)을 용이하게 하고, 코딩 및 인터리빙(coding and interleaving)을 포함한다. 부호화 및 변조된 심볼은 병렬 스트림으로 분할되고, 각각의 스트림은 OFDM 부반송파에 매핑되고, 시간 및/또는 주파수 영역에서 기준 신호(Reference Signal, RS)와 멀티플렉싱되며, IFFT (Inverse Fast Fourier Transform)를 사용하여 함께 결합되어 시간 영역 OFDMA 심볼 스트림을 운반하는 물리적 채널을 생성한다. OFDM 스트림은 다중 공간 스트림을 생성하기 위해 공간적으로 프리코딩된다. 각각의 공간 스트림은 개별 Tx/Rx 모듈(또는 송수신기,1515)를 통해 상이한 안테나(1516)에 제공될 수 있다. 각각의 Tx/Rx 모듈은 전송을 위해 각각의 공간 스트림으로 RF 반송파를 변조할 수 있다. 단말에서, 각각의 Tx/Rx 모듈(또는 송수신기,1525)는 각 Tx/Rx 모듈의 각 안테나(1526)을 통해 신호를 수신한다. 각각의 Tx/Rx 모듈은 RF 캐리어로 변조된 정보를 복원하여, 수신(RX) 프로세서(1523)에 제공한다. RX 프로세서는 layer 1의 다양한 신호 프로세싱 기능을 구현한다. RX 프로세서는 단말로 향하는 임의의 공간 스트림을 복구하기 위해 정보에 공간 프로세싱을 수행할 수 있다. 만약 다수의 공간 스트림들이 단말로 향하는 경우, 다수의 RX 프로세서들에 의해 단일 OFDMA 심볼 스트림으로 결합될 수 있다. RX 프로세서는 고속 푸리에 변환 (FFT)을 사용하여 OFDMA 심볼 스트림을 시간 영역에서 주파수 영역으로 변환한다. 주파수 영역 신호는 OFDM 신호의 각각의 서브 캐리어에 대한 개별적인 OFDMA 심볼 스트림을 포함한다. 각각의 서브캐리어 상의 심볼들 및 기준 신호는 기지국에 의해 전송된 가장 가능성 있는 신호 배치 포인트들을 결정함으로써 복원되고 복조된다. 이러한 연 판정(soft decision)들은 채널 추정 값들에 기초할 수 있다. 연판정들은 물리 채널 상에서 기지국에 의해 원래 전송된 데이터 및 제어 신호를 복원하기 위해 디코딩 및 디인터리빙되다. 해당 데이터 및 제어 신호는 프로세서(1521)에 제공된다.
UL(단말에서 기지국으로의 통신)은 단말(1520)에서 수신기 기능과 관련하여 기술된 것과 유사한 방식으로 기지국(1510)에서 처리된다. 각각의 Tx/Rx 모듈(1525)는 각각의 안테나(1526)을 통해 신호를 수신한다. 각각의 Tx/Rx 모듈은 RF 반송파 및 정보를 RX 프로세서(1523)에 제공한다. 프로세서 (1521)는 프로그램 코드 및 데이터를 저장하는 메모리 (1524)와 관련될 수 있다. 메모리는 컴퓨터 판독 가능 매체로서 지칭될 수 있다.
본 명세서에서 무선 장치는 기지국, 네트워크 노드, 전송 단말, 수신 단말, 무선 장치, 무선 통신 장치, 차량, 자율주행 기능을 탑재한 차량, 드론(Unmanned Aerial Vehicle, UAV), AI(Artificial Intelligence) 모듈, 로봇, AR(Augmented Reality) 장치, VR(Virtual Reality) 장치, MTC 장치, IoT 장치, 의료 장치, 핀테크 장치(또는 금융 장치), 보안 장치, 기후/환경 장치 또는 그 이외 4차 산업 혁명 분야 또는 5G 서비스와 관련된 장치 등일 수 있다. 예를 들어, 드론은 사람이 타지 않고 무선 컨트롤 신호에 의해 비행하는 비행체일 수 있다. 예를 들어, MTC 장치 및 IoT 장치는 사람의 직접적인 개입이나 또는 조작이 필요하지 않는 장치로서, 스마트 미터, 벤딩 머신, 온도계, 스마트 전구, 도어락, 각종 센서 등일 수 있다. 예를 들어, 의료 장치는 질병을 진단, 치료, 경감, 처치 또는 예방할 목적으로 사용되는 장치, 구조 또는 기능을 검사, 대체 또는 변형할 목적으로 사용되는 장치로서, 진료용 장비, 수술용 장치, (체외) 진단용 장치, 보청기, 시술용 장치 등일 수 있다. 예를 들어, 보안 장치는 발생할 우려가 있는 위험을 방지하고, 안전을 유지하기 위하여 설치한 장치로서, 카메라, CCTV, 블랙박스 등일 수 있다. 예를 들어, 핀테크 장치는 모바일 결제 등 금융 서비스를 제공할 수 있는 장치로서, 결제 장치, POS(Point of Sales) 등일 수 있다. 예를 들어, 기후/환경 장치는 기후/환경을 모니터링, 예측하는 장치를 의미할 수 있다.
본 명세서에서 단말은 휴대폰, 스마트 폰(smart phone), 노트북 컴퓨터(laptop computer), 디지털 방송용 단말기, PDA(personal digital assistants), PMP(portable multimedia player), 네비게이션, 슬레이트 PC(slate PC), 태블릿 PC(tablet PC), 울트라북(ultrabook), 웨어러블 디바이스(wearable device, 예를 들어, 워치형 단말기 (smartwatch), 글래스형 단말기 (smart glass), HMD(head mounted display)), 폴더블(foldable) 디바이스 등을 포함할 수 있다. 예를 들어, HMD는 머리에 착용하는 형태의 디스플레이 장치로서, VR 또는 AR을 구현하기 위해 사용될 수 있다.
이상에서 설명된 실시 예들은 본 발명의 구성요소들과 특징들이 소정 형태로 결합된 것들이다. 각 구성요소 또는 특징은 별도의 명시적 언급이 없는 한 선택적인 것으로 고려되어야 한다. 각 구성요소 또는 특징은 다른 구성요소나 특징과 결합되지 않은 형태로 실시될 수 있다. 또한, 일부 구성요소들 및/또는 특징들을 결합하여 본 발명의 실시 예를 구성하는 것도 가능하다. 본 발명의 실시 예들에서 설명되는 동작들의 순서는 변경될 수 있다. 어느 실시예의 일부 구성이나 특징은 다른 실시 예에 포함될 수 있고, 또는 다른 실시예의 대응하는 구성 또는 특징과 교체될 수 있다. 특허청구범위에서 명시적인 인용 관계가 있지 않은 청구항들을 결합하여 실시 예를 구성하거나 출원 후의 보정에 의해 새로운 청구항으로 포함시킬 수 있음은 자명하다.
본 발명에 따른 실시 예는 다양한 수단, 예를 들어, 하드웨어, 펌웨어(firmware), 소프트웨어 또는 그것들의 결합 등에 의해 구현될 수 있다. 하드웨어에 의한 구현의 경우, 본 발명의 일 실시 예는 하나 또는 그 이상의 ASICs(application specific integrated circuits), DSPs(digital signal processors), DSPDs(digital signal processing devices), PLDs(programmable logic devices), FPGAs(field programmable gate arrays), 프로세서, 콘트롤러, 마이크로 콘트롤러, 마이크로 프로세서 등에 의해 구현될 수 있다.
펌웨어나 소프트웨어에 의한 구현의 경우, 본 발명의 일 실시 예는 이상에서 설명된 기능 또는 동작들을 수행하는 모듈, 절차, 함수 등의 형태로 구현될 수 있다. 소프트웨어 코드는 메모리에 저장되어 프로세서에 의해 구동될 수 있다. 상기 메모리는 상기 프로세서 내부 또는 외부에 위치하여, 이미 공지된 다양한 수단에 의해 상기 프로세서와 데이터를 주고 받을 수 있다.
본 발명은 본 발명의 필수적 특징을 벗어나지 않는 범위에서 다른 특정한 형태로 구체화될 수 있음은 통상의 기술자에게 자명하다. 따라서, 상술한 상세한 설명은 모든 면에서 제한적으로 해석되어서는 아니 되고 예시적인 것으로 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 첨부된 청구항의 합리적 해석에 의해 결정되어야 하고, 본 발명의 등가적 범위 내에서의 모든 변경은 본 발명의 범위에 포함된다.
본 발명의 무선 통신 시스템에서 데이터를 송수신하는 방법은 3GPP LTE/LTE-A 시스템, 5G에 적용되는 예를 중심으로 설명하였으나, 이외에도 다양한 무선 통신 시스템에 적용하는 것이 가능하다.

Claims (15)

  1. 무선 통신 시스템에서 단말이 데이터를 송수신하는 방법에 있어서,
    릴레이 노드로부터 제어 정보(Control Information)를 수신하는 단계,
    상기 제어 정보는 하향링크 데이터에 대한 HARQ(Hybrid Automatic Repeat and request) ACK/NACK의 특정 동작과 관련된 상태 정보 또는 상기 HARQ ACK/NACK의 전송과 관련된 특정 조건과 관련된 임계 값을 포함하고;
    상기 릴레이 노드로부터 상기 하향링크 데이터를 수신하는 단계; 및
    상기 상태 정보 또는 상기 임계 값에 기초하여 상기 하향링크 데이터에 대한 ACK/NACK 신호의 전송과 관련된 특정 동작을 수행하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 상태 정보가 특정 상태를 나타내는 경우, 상기 특정 동작은 상기 ACK/NACK 신호를 할당된 자원들 중에서 가장 첫 번째 이용 가능한 자원에서 전송하는 동작인 것을 특징으로 하는 방법.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 상태 정보가 특정 상태를 나타내는 경우, 상기 특정 동작은 상기 하향링크 데이터에 대한 상기 ACK/NACK 신호는 드랍(Drop), 생략(Skip) 또는 연기(postpone)되는 것을 특징으로 하는 방법.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 임계 값은 상기 ACK/NACK 신호의 전송 여부를 결정하기 위한 채널 품질(channel quality)의 최소 값인 것을 특징으로 하는 방법.
  5. 제 4 항에 있어서,
    상기 특정 동작을 수행하는 단계는,
    상기 하향링크 데이터가 전송된 하향링크 물리 채널(Physical Downlink Shared Channel: PDSCH)의 채널 품질을 측정하는 단계;
    상기 채널 품질과 상기 임계 값을 비교하는 단계; 및
    상기 채널 품질이 상기 임계 값보다 더 큰지 여부에 따라 상기 ACK/NACK 신호의 전송 여부를 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  6. 제 5 항에 있어서,
    상기 채널 품질이 상기 임계 값보다 더 큰 경우, 상기 ACK/NACK 신호는 상기 릴레이 노드로 전송되고,
    상기 채널 품질이 상기 임계 값보다 더 작은 경우, 상기 ACK/NACK 신호는 상기 릴레이 노드로 전송되지 않는 것을 특징으로 하는 방법.
  7. 제 1 항에 있어서,
    상기 ACK/NACK 신호는 SPS(Semi-Persistent Scheduling) PUSCH(Physical Uplink Shared Channel)을 통해서 전송되는 것을 특징으로 하는 방법.
  8. 제 7 항에 있어서,
    상기 SPS PUSCH를 트리거 하는 상향링크 그랜트(UL Grant)를 수신하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  9. 제 8 항에 있어서,
    상기 제어 정보는 상기 릴레이 노드의 상향링크와 하향링크 간의 스위칭 및 전파 지연(propagation delay)에 따른 갭을 추가적인 자원으로 이용하여 하향링크 전송 또는 상향링크 전송을 수행한다는 것을 나타내는 정보를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  10. 무선 통신 시스템에서 데이터를 송수신하는 단말에 있어서,
    무선 신호를 송수신하기 위한 RF 모듈(radio frequency module), 및
    상기 RF 모듈과 기능적으로 연결되어 있는 프로세서를 포함하고,
    상기 프로세서는,
    릴레이 노드로부터 제어 정보(Control Information)를 수신하되,
    상기 제어 정보는 하향링크 데이터에 대한 HARQ(Hybrid Automatic Repeat and request) ACK/NACK의 특정 동작과 관련된 상태 정보 또는 상기 HARQ ACK/NACK의 전송과 관련된 특정 조건과 관련된 임계 값을 포함하고,
    상기 릴레이 노드로부터 상기 하향링크 데이터를 수신하며,
    상기 상태 정보 또는 상기 임계 값에 기초하여 상기 하향링크 데이터에 대한 ACK/NACK 신호의 전송과 관련된 특정 동작을 수행하는 것을 특징으로 하는 단말.
  11. 제 10 항에 있어서,
    상기 상태 정보가 특정 상태를 나타내는 경우, 상기 특정 동작은 상기 ACK/NACK 신호를 할당된 자원들 중에서 가장 첫 번째 이용 가능한 자원에서 전송하는 동작인 것을 특징으로 하는 단말.
  12. 제 10 항에 있어서,
    상기 상태 정보가 특정 상태를 나타내는 경우, 상기 특정 동작은 상기 하향링크 데이터에 대한 상기 ACK/NACK 신호는 드랍(Drop), 생략(Skip) 또는 연기(postpone)되는 것을 특징으로 하는 단말.
  13. 제 10 항에 있어서,
    상기 임계 값은 상기 ACK/NACK 신호의 전송 여부를 결정하기 위한 채널 품질(channel quality)의 최소 값인 것을 특징으로 하는 단말.
  14. 제 13 항에 있어서, 상기 프로세서는,
    상기 하향링크 데이터가 전송된 하향링크 물리 채널(Physical Downlink Shared Channel: PDSCH)의 채널 품질을 측정하고,
    상기 채널 품질과 상기 임계 값을 비교하며,
    상기 채널 품질이 상기 임계 값보다 더 큰지 여부에 따라 상기 ACK/NACK 신호의 전송 여부를 결정하는 것을 특징으로 하는 단말.
  15. 제 14 항에 있어서,
    상기 채널 품질이 상기 임계 값보다 더 큰 경우, 상기 ACK/NACK 신호는 상기 릴레이 노드로 전송되고,
    상기 채널 품질이 상기 임계 값보다 더 작은 경우, 상기 ACK/NACK 신호는 상기 릴레이 노드로 전송되지 않는 것을 특징으로 하는 단말.
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