환경 인지형 네트워크‑레벨 설계 for 일반화 핀칭 안테나 시스템 – Part I: 트래픽 인지형 접근

📝 Abstract

Existing studies on generalized pinching-antenna systems are predominantly link-level, which optimize system parameters for a given user set with objectives defined by per-user performance metrics. Such designs do not capture network-level requirements, e.g., region-wide coverage and location fairness, and may require frequent re-optimization as users move or enter/leave, incurring control overhead and sensitivity to localization errors. Motivated by this gap, this two-part paper aims to develop an environment-aware network-level design framework for generalized pinching-antenna systems. Part I focuses on the traffic-aware case, where user presence is modeled statistically by a spatial traffic map and performance is optimized and evaluated in a traffic-aware sense; Part II addresses the geometry-aware case in obstacle-rich environments. In Part~I, we introduce traffic-weighted average SNR metrics and formulate two traffic-aware deployment problems: (i) maximizing the traffic-weighted network average SNR, and (ii) a fairness-oriented traffic-restricted max–min average-SNR design over traffic-dominant grids. To solve these nonconvex problems with low complexity, we reveal and exploit their separable structures. For the network-average objective, we establish unimodality properties of the hotspot-induced components and develop a candidate-based global maximization method that only needs to evaluate the objective at a small set of candidate antenna positions. For the traffic-restricted max–min objective, we develop a block coordinate decent framework where each coordinate update reduces to a globally solvable one-dimensional subproblem via an epigraph reformulation and bisection. Simulations show that traffic-aware pinching-antenna positioning consistently outperforms representative fixed and heuristic traffic-aware deployments in the considered setups.

💡 Analysis

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1. 연구 배경 및 필요성

• 네트워크‑레벨 관점 전환: 5G·6G 시대에 서비스 품질은 단일 링크가 아닌 지역 전체의 평균·최악‑케이스 성능으로 평가된다. 기존 연구는 고정된 인프라(안테나 기울기·전력·빔패턴)만을 조정해 왔으며, 이는 공간적 자유도가 제한돼 트래픽·환경 비균일성을 충분히 보정하지 못한다.
• 핀칭 안테나의 차별점: 파동을 전도 매체(유전체 파이프, LCX 등)로 전달하고, 원하는 위치에서 선택적으로 방사함으로써 “에너지 주입점” 자체를 재배치할 수 있다. 이는 기존 인프라의 물리적 고정성을 넘어서는 공간 재구성 능력을 제공한다.

2. 주요 기여

3. 기술적 핵심

1. 핫스팟‑유도 단조성
   • 각 핀칭 안테나 위치에 대해, 트래픽 가중 합산된 SNR은 핫스팟 거리에 따라 단조적으로 변한다는 정리를 제시. 이를 통해 전역 최적 후보를 “핫스팟 중심 ± Δ” 범위로 제한한다.
2. 블록 좌표 하강(BCD) 프레임워크
   • 변수 벡터 **x =

📄 Content

제1부는 트래픽 인식 경우에 초점을 맞추며, 사용자 존재를 공간 트래픽 맵으로 통계적으로 모델링하고 성능을 트래픽 인식 관점에서 최적화·평가한다. 제2부는 장애물이 많은 환경에서 기하학 인식 경우를 다루며, 시선 차단을 명시적으로 모델링하고 영역 전체의 강인성 목표를 최적화한다.

제1부에서는 트래픽 가중 평균 신호대잡음비(SNR) 지표를 도입하고 두 가지 트래픽 인식 배치 문제를 공식화한다. (i) 트래픽 가중 네트워크 평균 SNR을 최대화하는 문제, (ii) 트래픽이 집중된 그리드에서 트래픽 제한 최대‑최소 평균‑SNR을 공정성 지향적으로 설계하는 문제이다. 이러한 비볼록 문제들을 낮은 복잡도로 해결하기 위해, 우리는 문제들의 분리 가능한 구조를 밝혀 활용한다. 네트워크 평균 목표에 대해서는 핫스팟에 의해 유도된 구성 요소들의 단조성(unimodality) 특성을 확립하고, 후보 기반 전역 최대화 방법을 개발한다. 이 방법은 소수의 후보 안테나 위치에 대해서만 목표 함수를 평가하면 된다. 트래픽 제한 최대‑최소 목표에 대해서는 블록 좌표 하강(BCD) 프레임워크를 도입하고, 각 좌표 업데이트가 에피그래프 재구성 및 이분법(bisection)을 통해 전역적으로 해결 가능한 1차원 하위 문제로 귀결됨을 보인다. 시뮬레이션 결과, 트래픽 인식 핀칭 안테나 배치가 고려된 설정에서 대표적인 고정 및 휴리스틱 트래픽 인식 배치를 지속적으로 능가함을 확인하였다.

키워드 – 일반화 핀칭 안테나, 환경 인식 설계, 트래픽 가중 최적화, 트래픽 제한 최적화.

무선 시스템은 이제 단일 스케줄링 링크의 피크 속도보다 지역 전체 서비스 품질에 의해 평가되는 경우가 늘어나고 있다. 실제로 운영자는 사용자 수요와 전파 환경이 공간에 따라 크게 달라지는 경우, 전체 서비스 영역에 대해 신뢰할 수 있고 공정한 커버리지를 제공해야 한다. 사용자 존재는 종종 비균일하며 트래픽 핫스팟 주변에 집중된다[1]. 동시에 차폐, 산란, 불규칙한 레이아웃은 시선 차단 통로와 그림자 구역을 만들어 위치 의존적인 채널을 만든다[2],[3]. 따라서 네트워크 성능은 공간 트래픽 분포와 기하학에 의해 유도된 전파 특성이 동시에 좌우한다. 이는 링크 수준 튜닝에서 공간 통계에 기반한 네트워크 수준 최적화로의 전환을 요구한다. 여기서는 (트래픽 가중) 공간 평균 SNR, SNR 임계값 커버리지 확률, 최악 위치 강인성 등과 같은 지표를 사용해 이산화된 영역 전반에 걸친 성능을 평가한다.

전통적인 네트워크 수준 최적화는 고정 인프라의 구성 파라미터(안테나 기울기·빔 패턴, 전송 전력, 셀 레벨 제어 등)를 조정해 영역 전체의 커버리지·용량을 향상시키는 방식을 취한다. 대표적인 예가 자기 조직 네트워크(SON) 분야의 커버리지·용량 최적화이다. 여기서는 원격 전기 기울기와 전력 설정을 네트워크 측정(예: 통화 트레이스)에 기반해 조정해 과도한 전파와 커버리지 구멍을 해소하고 스펙트럼 효율을 균형 있게 유지한다[4],[5]. 동시에 라디오 환경 맵(REM)·채널 지식 맵(CKM)과 같은 지도 기반 패러다임은 위치 태깅된 전파 통계 학습을 통해 그리드 전반에 걸친 환경 인식 자원 관리가 가능하도록 한다[6]. 그러나 CKM 중심 설계는 전파 지식만을 포착하고, 사용자가 언제·어디에 나타나는지를 명시적으로 인코딩하지 않는다. 인식‑임베딩‑맵(PEMNet) 프레임워크가 강조하듯, 네트워크 최적화는 채널과 정밀한 시공간 트래픽 지식을 동시에 임베딩할 때 근본적인 이점을 얻는다. 트래픽 맵은 채널 맵만으로는 드러나지 않는 운영 포인트와 병목을 결정하기 때문이다[7]. 최근 데이터 기반 “디지털 트윈” 프레임워크는 측정 기반 시뮬레이터와 지역화된 채널·커버리지 맵을 구축해, 실시간 네트워크에서 비용이 많이 드는 시행착오 없이 오프라인으로 네트워크 행동을 평가·최적화하도록 지원한다[8],[9].

이러한 접근법은 고정 인프라에 기반하고 있기 때문에 근본적인 한계를 가진다. 방사점이 물리적으로 고정되어 있어, 최적화는 주로 기존 사이트가 어떻게 방사되는지를 재구성(기울기·전력·빔 패턴 등)하는 데에만 국한된다. 따라서 환경에 의한 및 수요에 의한 비균일성이 네트워크 수준에서 지속될 수 있다. 차폐가 많은 환경에서는 소수의 심하게 그림자 진 그리드가 커버리지 꼬리와 최악 위치 성능을 좌우하는데, 파라미터 튜닝만으로는 이를 개선하기 어렵다. 반면 사용자 트래픽이 고도로 이질적인 경우, 고정 사이트 구성은 핫스팟이 이동할 때마다 성능 저하 없이 충분한 서비스를 제공하기 힘들다. 이러한 제약은 인프라 수준에서 구조화된 공간 자유도를 추가하는 아키텍처의 필요성을 제기한다.

일반화 핀칭 안테나 시스템은 바로 이러한 자유도를 제공한다. 이 시스템은 연장된 가이드 매체(예: 유전체 파형가이드·누수 구조) 위에서 선택 가능한 위치에 신호를 방사함으로써, 네트워크가 공간 수요와 전파 기하학에 따라 효과적인 방사 원점을 조정할 수 있게 한다[10]. 구체적으로, RF 신호는 매체를 따라 전송되고, 구성 가능한 지점에서 선택적으로 방사되어 사용자 근처에 짧은 홉 링크를 형성한다. 배치 후에도 방사점(“인젝션 포인트”)을 재구성할 수 있기 때문에, 기존의 고정 사이트가 할 수 없는 에너지 주입 위치 자체를 바꿀 수 있다. 이는 전통적인 기울기·전력·빔포밍 제어가 어디서 에너지를 주입하는지를 바꾸지 못하는 한계를 극복한다. 영역 전체 목표(예: 고수요 지역으로 커버리지를 유도, 장애물 그림자 구역 완화 등)를 달성하는 데 특히 유용하다. 본 논문 2부작에서는 수요 분포와 전파 기하학을 모두 고려한 일반화 핀칭 안테나 시스템의 환경 인식 네트워크 수준 설계 프레임워크와, 저복잡도 최적화 알고리즘을 제시한다.

문헌에서는 일반화 핀칭 안테나 시스템이 대규모 공간 재구성 전송을 가능하게 하는 독특한 능력 때문에 급속히 주목받고 있다. NTT DOCOMO의 유전체 파형가이드 기반 핀칭 안테나[11]를 시작으로, [12]에서는 기본 전자기·시스템 모델을 정립하고 방사 위치를 조정함으로써 LoS‑지배 링크를 강하게 형성하고 전파 손실을 감소시킬 수 있음을 보였다. 이를 바탕으로 단일 파형가이드 환경에서 다운링크 속도 최대화 문제가 [13]에서 제안되었으며, 두 단계 설계가 대규모 감쇠 감소와 수신기에서의 유리한 신호 결합을 동시에 달성한다는 점을 강조한다. 이후 연구는 다중 사용자·다중 파형가이드 상황으로 확장돼[14]–[17]에서 핀칭 안테나 위치와 전송 빔포밍을 공동 최적화함으로써 스펙트럼·에너지 효율을 크게 향상시킬 수 있음을 입증했다. 사용자 다중화를 위해 NOMA 기반 핀칭 안테나 전송도[18]–[20]에서 탐구되었으며, 동일 매체를 통해 여러 사용자의 신호를 중첩 전송한다. 또한 ISAC(통합 감지·통신)와의 결합[21]–[23]이나, 환경 분할 다중접속(EDMA)[24] 등 새로운 패러다임과의 융합 연구도 진행되고 있다. 고주파에서 매력적인 유전체 파형가이드 외에도, 최근에는 LCX 기반 핀칭 안테나가 제안되어(Leakage 위치를 선택적으로 활성·비활성화) 기존 고정 누수 LCX를 온디맨드 방사 구조로 전환하면서 동축 케이블의 견고함과 비용 효율성을 유지한다[25].

그럼에도 기존 연구는 링크 수준에 머물러 있다. 즉, 특정 사용자 집합(보통 정확한 위치·채널 상태 정보를 가정) 에 대해 시스템 파라미터를 최적화하고, 목표는 사용자당 SINR·속도와 같은 링크 지표이다. 이러한 접근은 네트워크 수준에서 운영자가 실제로 관심을 갖는 영역 전체 커버리지·공정성·강인성 등을 직접 다루지 못한다. 또한 링크 수준 설계는 순간적인 사용자 기하학에 의존하기 때문에, 사용자가 이동하거나 진입·퇴장할 때마다 핀칭 위치를 재계산해야 하며, 이는 고이동성 시나리오에서 제어·계산 오버헤드를 크게 증가시킨다. 정확한 사용자 위치 추정에 대한 의존성도 높아, 위치 오차가 있으면 성능 손실이 발생한다. 따라서 평균 링크 지표를 개선한다고 해서 네트워크 수준 성능이 자동으로 상승하지 않는다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 환경 인식 네트워크 수준 설계가 필요하다. 여기서는 목표를 서비스 영역 전반에 걸친 공간 통계(트래픽 맵·기하학 맵) 기반으로 정의함으로써, 순간적인 사용자 위치에 덜 의존하고 이동성·위치 불확실성에 강인한 설계가 가능해진다.

본 논문은 이러한 격차를 메우고자, 유전체 파형가이드 기반 핀칭 안테나를 대표 구현으로 삼아, 두 가지 상보적인 설정에서 환경 인식 네트워크 수준 설계 프레임워크를 제시한다. 제1부에서는 사용자 존재를 공간 트래픽 분포(가우시안 혼합 핫스팟 맵)로 통계화하고, 성능을 트래픽 인식 방식으로 평가한다. 제2부에서는 장애물이 많은 환경에서 기하학 인식 설계를 다루며, 환경에 의한 LoS 차단 구조를 명시적으로 모델링하고, 커버리지·최악 위치 강인성 등 영역 전체 목표를 최적화한다.

제1부의 주요 기여는 다음과 같다.

1. 트래픽 인식 네트워크 수준 모델링 및 지표

   • 사용자 존재를 가우시안 혼합 핫스팟 트래픽 맵으로 모델링하고, (무작위 LoS/NLoS 페이딩을 고려한) 장기 커버리지 품질을 평가하는 트래픽 가중 네트워크 평균 SNR 지표를 정의한다.
   • 효율적인 최적화를 위해 연속적인 트래픽 적분을 그리드 기반 근사로 이산화하여, 대표적인 공간 그리드에 대한 가중 합으로 변환한다.

2. 트래픽 인식 문제 공식화 및 최적화

   • 제안된 그리드 모델을 기반으로 두 가지 핀칭 안테나 배치 문제를 공식화한다. (i) 트래픽 가중 네트워크 평균 SNR 최대화, (ii) 활성 그리드 집합에 대해 최악 평균 SNR을 최대화하는 공정성 지향 트래픽 제한 최대‑최소 설계.
   • 비볼록 문제를 낮은 복잡도로 해결하기 위해 분리 가능한 구조를 활용한다.
     • 네트워크 평균 목표에 대해서는 각 파형가이드 항을 트래픽 가

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