AI 기반 통합 감지 및 통신(ISAC): 효율성과 복잡성을 혁신하다

AI 기반 통합 감지 및 통신(ISAC) 시스템은 스펙트럼 효율성과 비용 절감을 통해 통신 시스템의 혁신을 이끌고 있으며, 딥러닝 기반의 데이터 중심 신호 처리 알고리즘을 통해 최적의 성능을 달성할 수 있음을 보여주는 연구 결과가 발표되었습니다.

스펙트럼 부족과 고가의 하드웨어라는 난관에 직면한 통신 시스템. 이러한 문제를 해결할 혁신적인 기술로 AI 기반 통합 감지 및 통신(ISAC) 이 떠오르고 있습니다. Mojtaba Vaezi, Gayan Aruma Baduge, Esa Ollila, Sergiy A. Vorobyov 등의 연구진은 최근 논문에서 AI를 활용한 ISAC 설계의 효율성 증대 및 복잡성 감소 가능성에 대한 흥미로운 연구 결과를 발표했습니다.

핵심은 통합(Integration)입니다. 감지와 통신 기능을 통합함으로써, 제한된 스펙트럼을 효율적으로 사용하고, 고가의 하드웨어 비용을 절감하며, 에너지 효율성까지 높일 수 있다는 것입니다. 하지만, 감지와 통신 기능이 서로 최적으로 협력하려면 통합된 파형과 빔포머의 효율적인 설계가 필수적입니다. 이를 위해서는 정교한 통계적 신호 처리와 다목적 최적화 기술이 필요하며, 종종 상충되는 설계 요구사항을 조율해야 하는 어려움이 존재합니다.

이러한 복잡한 문제 해결에 딥러닝이 빛을 발합니다. 모델 기반의 분석적 접근 방식은 최적이 아닐 수도 있고, 과도하게 복잡할 수도 있습니다. 반면, 딥러닝은 데이터 기반의 신호 처리 알고리즘을 개발하는 강력한 도구로, 최적 알고리즘이 알려지지 않았거나, 알려진 알고리즘이 실시간 구현에 너무 복잡한 경우에 특히 유용합니다. ISAC의 통합 파형 및 빔포머 설계 문제는 바로 이러한 범주에 속합니다. 감지 및 통신 성능 지표 간의 근본적인 설계상의 절충이 존재하며, 기본 모델이 부적절하거나 불완전할 수 있기 때문입니다.

연구진은 두 가지 사례 연구를 통해 AI 기반 ISAC의 실질적인 가능성을 보여줍니다. 비지도 학습과 신경망 기반 최적화를 통해 파형 및 빔포밍 설계에서 성능, 복잡성, 구현 제약 간의 균형을 효과적으로 맞출 수 있음을 실증했습니다. 이는 단순한 이론적 연구를 넘어, 실제 시스템 구현에 대한 청사진을 제시하는 중요한 결과입니다.

결론적으로, AI 기반 ISAC는 통신 시스템의 효율성과 복잡성을 혁신적으로 개선할 가능성을 제시하며, 미래 통신 기술의 발전에 크게 기여할 것으로 기대됩니다. 앞으로 AI 기반 ISAC 기술의 발전과 상용화에 대한 지속적인 관심과 연구가 필요합니다.