RIS 기반 6G 초저지연 멀티패스 업링크 최적화

본 논문은 6G 시대에 요구되는 초저지연 서비스, 특히 URLLC와 같은 시간 민감형 애플리케이션을 지원하기 위해, 3GPP Release 19에서 정의된 ATSSS(Access Traffic Steering, Switching, and Splitting) 기능을 기반으로 다중 접근 경로를 활용한 업링크(E2E) 전송 구조를 재설계한다. 기존 연구들은 라디오 링크와 백홀(N3) 지연을 별도로 고려하거나, 단일 경로 혹은 단순한 트래픽 스케줄링에 머물렀지만, 본 연구는 두 지연 요소를 동시에 최소화하는 통합 최적화 문제를 제시한다. 시스템 모델은 N개의 UE가 M개의 BS와 연결된 환경을 가정한다. 각 UE는 단일 송신 안테나를, 각 BS는 L개의 수신 안테나를 보유한다. RIS는 K_x × K_y 형태의 UPA로 구성되며, 각 요소는 위상만 조정 가능한 수동 소자이다. 채널 모델은 직접 UE‑BS 링크와 RIS‑보조 UE‑RIS‑BS 링크를 모두 포함한다. 직접 링크는 Rician 페이딩(대규모 감쇠 β_d, Rician K‑factor κ)으로, RIS‑보조 링크는 다경로 기하학 모델(대규모 감쇠 β_r, β_G, 경로 수 S_r, S_G)로 표현된다. RIS는 대각 위상 행렬 Φ=diag(e^{jθ_k})로 나타내며, |e^{jθ_k}|=1이라는 단위 모듈러스 제약을 가진다. 각 UE는 Q개의 트래픽 유형을 가지고 있으며, 각 유형별 패킷 도착은 평균 λ̄_{n,q}인 포아송 과정으로 모델링된다. 트래픽은 α_{n,m,q} 비율로 M개의 E2E 경로에 분할되며, 라디오 전송 지연 τ_UL은 (λ + n)·M_q / R_{n,m} 형태로, 백홀(N3) 지연 τ_BH는 (λ + n)·M_q·c_{n,m,q} 형태로 정의된다. 여기서 R_{n,m}=B_m·log_2(1+γ_{n,m})이며, γ_{n,m}는 전송 전력 p_{n,m}, 수신 결합 w_{m,n}, RIS 위상 Φ가 복합적으로 영향을 주는 SINR이다. 최종 목표는 모든 UE와 모든 트래픽 유형에 대해 블록 단위 평균 E2E 지연을 최소화하는 것이다. 문제 정의(Problem 1)는 α, p, W, Φ 네 변수에 대한 비볼록 최적화로, 제약식 C1–C7은 각각 트래픽 분할 비율 범위, 분할 비율 합계, 전력 한계, 전력 총합, 수신 결합 노름 제한, RIS 위상 단위 모듈러스, 지연 예산을 의미한다. 비볼록성은 SINR의 곱셈 형태, 로그 함수에 의한 비선형 매핑, 그리고 RIS 위상의 비선형 제약에서 비롯된다. 이를 해결하기 위해 저자들은 교대 최적화(Alternating Optimization, AO) 프레임워크를 설계한다. 구체적인 절차는 다음과 같다. 1. **수신 결합 업데이트**: 현재 전력 p와 RIS 위상 Φ를 고정하고, MMSE 기준으로 각 BS의 수신 결합 벡터 w_{m,n}을 폐쇄형 해로 계산한다. 이는 각 UE‑BS 링크의 신호·간섭·노이즈를 고려한 최소 평균 제곱오차 해이다. 2. **트래픽 분할·전력 업데이트**: 고정된 W와 Φ에 대해 α와 p를 동시에 최적화한다. 비볼록 목표 함수를 1차 Taylor 전개와 근사 함수를 이용해 convex 형태로 변환하고, Successive Convex Approximation(SCA) 기법을 적용한다. 내부 반복(I_max) 동안 서브문제를 풀어 α와 p를 점진적으로 개선한다. 수렴 조건은 ||α^{i+1}−α^{i}||^2+||p^{i+1}−p^{i}||^2 ≤ ε_SCA 로 정의된다. 3. **RIS 위상 업데이트**: 고정된 W, α, p에 대해 Φ를 최적화한다. 목표 함수는 α·p·|h_d+GΦh_r|^2 형태의 2차식이며, 단위 모듈러스 제약 때문에 직접 해결이 불가능하다. 따라서 Semi‑Definite Relaxation(SDR)을 적용해 ΦΦ^H를 반정밀 행렬 V로 치환하고, SDP 형태로 풀어 근사해 V̂를 얻는다. 이후 Gaussian Randomization을 통해 K개의 후보 위상 벡터를 생성하고, 각 후보에 대해 목표 함수를 평가한 뒤, 최적 후보를 선택한다. 마지막 단계에서 각 요소를 단위 모듈러스( |ϕ_k|=1 )로 투사한다. 4. **AO 반복**: 위 세 단계가 하나의 AO 반복(R_max) 안에서 순차적으로 수행되며, 전체 목표 함수 f(α,p,W,Φ)의 상대 변화가 ε_AO 이하가 되면 종료한다. 시뮬레이션은 MATLAB과 CVX를 이용해 구현되었으며, 파라미터는 다음과 같다. BS는 3개, UE도 3개이며 삼각형 배치로 서로 다른 거리와 각도를 제공한다. RIS는 10×10 UPA(100 요소)이며, RIS‑보조 링크는 Rician K‑factor 10을 갖는다. 각 UE는 3개의 트래픽 유형을 가지고, 각 유형당 패킷 크기 M_q는 동일하게 설정하였다. 비교 대상은 (i) 기존 ATSSS 기반 멀티패스( RIS 미사용 ), (ii) 단일 경로 전송, (iii) RIS만 사용한 단일 경로 등이다. 결과는 RIS를 통합한 제안 방식이 평균 E2E 지연을 크게 감소시킴을 보여준다. 단일 UE 기준 평균 지연 감소율은 43 %이며, 시스템 전체(3 UE)에서는 32 % 감소한다. 특히, RIS가 제공하는 다중 빔포밍 효과가 각 경로의 채널 품질을 균등하게 향상시켜 트래픽 분할 효율을 높이고, 백홀(N3) 혼잡을 완화한다는 점이 강조된다. 또한, 트래픽 유형별 지연 예산(T_max) 내에서 모두 만족시키는 것이 확인되었다. 논문의 한계와 향후 과제도 언급된다. 현재는 블록 단위(정적 채널)에서 최적화를 수행하므로, 빠르게 변하는 6G 채널에 대한 실시간 적용이 어려울 수 있다. 또한, RIS 하드웨어의 비선형성, 위상 정확도 제한, 그리고 대규모 네트워크(수십·수백 UE, 다중 RIS)에서의 스케일링 문제는 추가 연구가 필요하다. 향후 연구 방향으로는 (1) 온라인 학습 기반 적응형 AO, (2) 다중 RIS 협업 최적화, (3) 에너지 효율 및 하드웨어 비용을 고려한 다목적 설계, (4) 실험실/현장 테스트베드 구축을 통한 실증 검증 등을 제시한다. 전반적으로 이 논문은 RIS와 ATSSS를 결합해 6G 초저지연 UL 전송을 설계하고, 교대 최적화와 SCA·SDR 기법을 통해 실용적인 해결책을 제시함으로써, 차세대 네트워크에서 시간 민감형 서비스의 QoS를 크게 향상시킬 수 있음을 입증한다.