실내 홀에서 단일 및 이중 홉 RIS를 이용한 테라헤르츠 신호 커버리지 향상

초록

본 논문은 332 GHz 테라헤르츠 대역에서 실내 홀 환경의 신호 약화 구역을 대상으로, 안테나 배열 기반 재구성 가능한 지능형 표면(RIS)을 단일 홉 및 이중 홉으로 배치하여 커버리지를 향상시키는 시뮬레이션 프레임워크를 제시한다. CloudRT 기반 레이 트레이싱에 RIS 모델을 통합하고, 세 가지 배치 시나리오를 평가한 결과, 단일 홉 RIS는 LOS가 차단된 영역에서 평균 7 ~ 20 dB의 전력 향상을 제공하며, 이중 홉 RIS는 두 번째 RIS가 없는 경우에도 약 4 ~ 6 dB의 추가 이득을 제공한다.

상세 분석

본 연구는 테라헤르츠(THz) 통신이 직면한 핵심 과제인 고주파에 의한 자유공간 경로 손실을 RIS를 활용해 완화하고자 한다. 먼저 43 × 45 × 3 m 규모의 실내 홀 모델을 SketchUp으로 구축하고, CloudRT 레이 트레이싱 플랫폼에 안테나 배열 기반 RIS 모델을 삽입하였다. RIS는 100 × 100 마이크로스트립 패치 요소로 구성되며, MATLAB 안테나 툴박스의 배열 이론을 확장해 각 요소의 위상 제어와 빔 스티어링을 구현한다. 위상 계산식(φ)에서는 입사 파동의 위상 차이와 RIS 요소 간 거리, 양자화 비트(N) 등을 고려해 최적 위상을 도출한다.

전파 손실 모델은 전통적인 자유공간 전파식에 RIS의 입사 면적(cos θ·S)과 복사 이득(F)을 곱해 단일 홉 경우 식(2), 이중 홉 경우 식(3)으로 확장하였다. 특히, RIS1‑RIS2 간 거리 L₂와 각 RIS의 입사·반사 면적을 명시함으로써 다중 반사 경로의 손실을 정량화한다.

시뮬레이션 설정은 Tx를 (5, 28, 1.5) m에 배치하고 0 dBm 전력을 송신한다. Tx는 RIS1을 향해 지향성 안테나로 설정하고, RIS1은 RIS2를 향해 메인 빔을 스티어링한다. RIS 요소 간 간격은 λ/2로, 파장에 비해 충분히 작은 간격을 유지해 고정밀 빔포밍을 가능하게 한다. 또한, RIS가 반사한 파동이 다시 환경에 의해 산란·반사되지 않는다고 가정해 계산 복잡성을 낮추었다.

세 가지 배치 시나리오에서 얻은 결과는 다음과 같다.

1. 배치 1: RIS1을 (2.5, 2.5, 1.5) m, RIS2를 (43, 34, 1.5) m에 설치. RIS1만 배치했을 때 Region 1에서 평균 -132.6 dBm, 무RIS 상태 대비 20.3 dB 향상. RIS1 + RIS2 동시 배치 시 Region 2에서 -166.6 dBm을 기록, 두 번째 홉이 없는 경우에도 전력 향상이 확인됨.
2. 배치 2: RIS1을 (14.68, 6.1, 1.5) m, RIS2를 (43, 34, 1.5) m에 설치. RIS1 단독 시 Region 1, 3에서 각각 7.2 dB, 10.0 dB 향상. RIS1 + RIS2 동시 시 Region 2에서 -162.2 dBm을 달성.
3. 배치 3: RIS1을 (2.5, 2.5, 1.5) m, RIS2를 (32.61, 17.67, 1.5) m에 설치. RIS1만으로 Region 1, 3에서 각각 6.8 dB, 13.9 dB 향상, RIS2 추가 시 Region 4에서 4.9 dB 상승.

이러한 결과는 RIS가 첫 번째 홉에서 강한 입사 파를 확보하면, 두 번째 홉이 약해도 여전히 유의미한 커버리지 개선을 제공한다는 점을 시사한다. 특히, 첫 번째 홉 RIS를 고밀도 1차 산란점이 존재하는 영역에 배치하면, LOS가 차단된 구역에서도 효과적인 전력 부스트가 가능하다. 또한, 이중 홉 구성을 통해 두 개의 저신호 영역을 하나의 직선상에 정렬시, 단일 RIS만으로도 충분히 커버리지를 확장할 수 있음을 확인하였다.

본 논문의 주요 기여는 (1) 안테나 배열 기반 RIS 모델을 고성능 레이 트레이싱에 통합한 시뮬레이션 프레임워크 구축, (2) 실내 홀이라는 복합 반사·산란 환경에서 단일·이중 홉 RIS 배치 효과를 정량적으로 평가, (3) RIS 배치 전략이 신호 약화 구역에 미치는 영향을 구체적인 전력 이득 수치로 제시함으로써 실무적인 설계 가이드라인을 제공한다는 점이다. 향후 연구에서는 다중 RIS 간 협업 최적화, 동적 빔 스티어링 알고리즘, 그리고 실제 프로토타입 실험을 통해 모델의 정확성을 검증할 필요가 있다.