HAPS 기반 무선망에서 전파·속도 인식 셀 스위칭 최적화

초록

본 논문은 고고도 플랫폼(HAPS)을 활용한 셀 스위칭을 재설계한다. 건물 진입 손실(BEL)과 대기 손실을 포함한 현실적인 전파 모델을 도입하고, 전력 소비 최소화뿐 아니라 연결되지 않은 사용자 수와 데이터율 저하를 동시에 최소화하는 다목적 최적화 문제로 전환한다. 가중합법(WSM)과 ε-제약법(εCM) 두 가지 해결책을 제시하고, 시스템 시뮬레이션과 Sionna‑OpenAirInterface 에뮬레이션을 결합해 검증한다. 결과는 기존 방식 대비 실내 고손실 사용자의 데이터율 저하를 최대 70 % 감소시키고, 저손실 실내 사용자의 44 % 손실을 완전히 제거함을 보여준다.

상세 분석

이 연구는 기존 셀 스위칭 연구가 전력 절감에만 초점을 맞추고, 사용자 환경에 따른 전파 손실을 무시한다는 한계를 정확히 짚어낸다. 저자들은 3GPP UMa 모델을 기반으로 도심 매크로와 소형 기지국(TN)에서의 LoS·NLoS 경로 손실을 정의하고, HAPS‑SMBS와 사용자 간의 NTN 경로 손실을 FSPL, 대기 감쇠(가스·비) 및 건물 진입 손실(BEL)로 세분화한다. 특히 BEL을 0~30 dB 구간에서 가변적으로 적용함으로써 실내 고손실·저손실·실외 사용자를 구분하고, 각 사용자 유형별 수신 전력과 SINR 변화를 정량화한다.

전력 소비 모델은 EARTH 모델을 차용해 전송 전력, 회로 전력, 효율, 슬립 전력을 각각 고려한다. 사용자는 SINR, 가용 RB, 수신 감도 기준을 만족하는 BS에 할당되며, 스위칭 전후의 연결 상태와 데이터율 변화를 통해 ‘연결되지 않은 사용자’와 ‘불만족 사용자’를 정의한다. 기존 에너지‑중심 모델(EFM)은 단순히 총 전력 P(Δ)를 최소화하는 제약식(10a‑10c)만을 포함했지만, 이 논문은 두 개의 추가 목표식(12)·(16)을 도입해 다목적 최적화 문제를 공식화한다.

가중합법(WSM)은 전력, 연결되지 않은 사용자 비율, 불만족 사용자 비율을 각각 α, β, υ 가중치로 정규화하여 하나의 목적식(17)으로 결합한다. 가중치 선택에 따라 에너지 절감 vs. 서비스 품질 간의 트레이드오프를 유연하게 조정할 수 있다. ε‑제약법(εCM)은 기존 EFM에 연결성 및 데이터율 제약을 추가(18a‑18b)함으로써, 최적화 과정에서 서비스 품질이 보장되도록 강제한다. 두 방법 모두 이산 변수(Δ)와 연속 변수(λ, P) 혼합으로 인해 NP‑hard 문제이므로, 저자들은 유전 알고리즘, 탐욕적 접근, 전수 탐색을 비교한다.

시뮬레이션은 1 km² 영역에 HAPS‑SMBS, MBS, 다수의 SBS를 배치하고, 사용자 3가지 유형을 균등하게 배치한다. 사용자 이동은 고정 스텝 랜덤 워크로 모델링한다. 결과는 WSM이 고손실 실내 사용자의 데이터율 저하를 최대 70 % 감소시키고, εCM이 전력 절감과 동시에 연결 손실을 최소화함을 보여준다. 특히, HAPS가 오프로드 역할을 수행하면서도 대기 손실이 작용하는 고고도 환경을 고려했음에도 불구하고, 전체 전력 소비는 기존 방식 대비 15 %~20 % 감소한다.

이 논문의 주요 공헌은 (1) BEL·대기 손실을 정량화한 현실적인 전파 모델을 셀 스위칭에 적용, (2) 전력·연결·데이터율을 동시에 고려한 다목적 최적화 프레임워크 제시, (3) 가중합·ε‑제약 두 가지 해법을 구현하고 메타휴리스틱과 비교 분석, (4) 시스템‑레벨 시뮬레이션과 Sionna‑OAI 에뮬레이션을 결합해 실험적 타당성을 검증한 점이다. 이러한 접근은 6G 시대의 지속가능성 목표와 고밀도 이종 네트워크 운영에 실질적인 가이드를 제공한다.