포화 트래픽 환경에서 전이중링크의 유휴 상향링크 구간을 활용한 버퍼 상태 보고 기법

Ⅰ. 서 론

지난 수십 년간 무선 통신 기술이 비약적으로 발전하면서 생활과 산업 전반에 막대한 영향을 미치고 있다. 특히, Wi-Fi로 대표되는 무선랜(Wireless local area network)이 광범위하게 사용되면서 무선랜의 트래픽 양도 급격히 증가하고 있다. 그러나 제한된 가용 주파수 대역으로 인해 이러한 급증하는 트래픽을 효과적으로 처리하기 어렵다. 따라서 무선랜 주파수 대역의 효율성을 극대화할 수 있는 무선 통신 기술의 필요성이 점차 증가하고 있다.

전이중(Full-duplex) 통신은 동일한 주파수 대역에서 신호를 동시에 송·수신할 수 있는 무선 통신 기술로, 기존 반이중(Half-duplex) 통신보다 스펙트럼 효율이 두 배가 된다. 기존 무선 노드(Node)는 자신의 송신 신호가 수신 안테나로 강하게 유입되는 자기 간섭 문제 때문에, 신호의 송신과 수신을 동시에 할 수 없는 반이중 통신만 가능했다. 하지만 안테나 기술의 발전과 정교해진 아날로그와 디지털 신호 처리 기술 등으로 자기 간섭 제거(SIC, Self-Interference Cancellation) 기술이 발전하면서 전이중 통신 기술이 현실화하였다[1][2]. 따라서 5G-Advanced 표준 및 무선랜 표준에서 전이중 통신 기술의 활용이 고려되었으며[3][4], 무선랜에서 전이중 통신을 활용하기 위해 많은 연구가 진행되고 있다.

무선랜에서 노드와 AP(Access Point)는 채널에 접근하기 위해 CSMA/CA(Carrier Sense Multiple Access with Collision Avoidance) 방식으로 경쟁한다[5][6]. 기존 반이중 통신에서는 단순히 채널 접근 경쟁에서 승리한 노드나 AP가 데이터 프레임을 전송했다. 그러나 전이중 통신에서는 노드나 AP가 경쟁에서 승리하더라도, AP로부터 데이터 프레임을 수신하는 하향링크(Downlink) 노드나 AP로 데이터 프레임을 송신하는 상향링크(Uplink) 노드를 결정하는 전이중링크(Full-duplex link) 설정이 필요하다.

전이중링크는 상향링크 노드와 하향링크 노드의 관계에 따라 대칭(Symmetric) 전이중링크와 비대칭(Asymmetric) 전이중링크로 구분된다. 대칭 전이중링크는 그림 1(a)과 같이 상향링크 노드와 하향링크 노드가 동일한 경우로, 노드와 AP가 각각 자기의 간섭 신호를 상쇄하면서 서로가 전송한 데이터 프레임을 성공적으로 수신할 수 있다. 상향링크 노드와 하향링크 노드가 동일하므로 전이중링크 설정이 간단하지만, 노드와 AP가 서로에게 전송할 데이터가 있는 경우에만 대칭 전이중링크를 설정할 수 있다. 비대칭 전이중링크는 그림 1(b)처럼 상향링크 노드와 하향링크 노드가 다른 경우이다. 예를 들어, AP는 노드 B로 데이터 프레임을 전송하면서 발생하는 자신의 간섭 신호를 상쇄하면서 노드 A가 전송한 데이터 프레임을 성공적으로 수신할 수 있다. 이때 노드 A와 B는 서로의 간섭 영역 밖에 있어야 한다. 본 논문에서는 노드 A와 B처럼 서로의 간섭 영역 밖에 있는 두 노드의 관계를 비간섭 관계라고 정의한다. 전이중 통신 기회를 최대화하기 위해 AP는 노드들의 버퍼 상태 정보(데이터 전송 가능 여부)를 확인하고, 노드 간의 비간섭 관계를 파악하여 상황에 따라 대칭 전이중링크 또는 비대칭 전이중링크를 설정할 수 있어야 한다. 전이중링크가 설정되어 전이중 통신이 수행되더라도 유휴 상향링크 구간(UUD, Unused Uplink Duration)으로 인해 스펙트럼 효율이 저하될 수 있다. 일반적으로 인터넷에서는 하향링크 트래픽 양이 상향링크 트래픽 양보다 많으므로 하향링크와 상향링크 간 데이터 프레임 전송 시간 차이가 발생한다[7].

Fig. 1.

Classification of full-duplex links and unused uplink period (a) Symmetric full-duplex link, (b) Asymmetric full-duplex link, (c) Unused uplink duration

즉, 그림 1(c)과 같이 상향링크와 하향링크에서 데이터를 동시에 전송하더라도, 전송할 데이터 양이 상대적으로 적은 상향링크 데이터 프레임이 먼저 전송을 완료하게 된다. 이로 인해 하향링크 데이터 프레임 전송이 완료될 때까지 상향링크는 유휴 상태가 되어 스펙트럼 효율이 저하된다.

유휴 상향링크 구간 동안, 비대칭 전이중링크처럼 현재 하향링크 노드와 비간섭 관계에 있는 노드들은 AP로 프레임을 전송할 수 있다. 예를 들어, 그림 1(b)에서 노드 C와 D가 노드 B와 비간섭 관계이면, 노드 B가 하향링크 노드일 때 발생하는 유휴 상향링크 구간 동안 노드 C와 D는 AP로 프레임을 전송할 수 있다. 따라서 전이중 통신의 스펙트럼 효율을 높이기 위해서는 이러한 유휴 상향링크 구간을 적극 활용할 수 있는 방안이 필요하다.

본 연구에서는 전이중 통신의 스펙트럼 효율을 극대화하기 위해 유휴 상향링크 구간을 활용한 버퍼 상태 보고 기법을 제안한다. 제안된 기법은 기존 연구[8][9]와 마찬가지로 유휴 상향링크 구간을 여러 슬롯(Slot)으로 나눈다. 현재 하향링크 노드와 비간섭 관계를 가지며 전송할 데이터를 가진 노드들은 임의로 하나의 슬롯을 선택해 버퍼 상태 정보가 포함한 프레임을 AP로 전송하도록 한다. 이를 통해 AP는 노드들의 버퍼 상태와 비간섭 관계를 파악하여 효율적으로 전이중링크를 설정할 수 있다.

기존 연구와의 차별점은 AP가 버퍼 상태를 보고하는 노드 수를 사전에 예측하고, 노드들의 버퍼 상태 보고(Buffer state reporting) 확률을 동적으로 제어한다는 점이다. 이를 통해 포화 트래픽(Saturated traffic) 환경에서도 노드들은 효과적으로 버퍼 상태를 AP에게 보고할 수 있다.

Ⅱ. 관련 연구

기존 전이중 통신 연구에서 유휴 상향링크 구간을 활용하는 몇 가지 기법이 제안되었다. 첫 번째 기법은 스케줄링에 기반한 방식이다[10]-[12]. AP는 각 노드에 슬롯을 할당하고, 할당된 슬롯을 통해 순차적으로 노드들의 버퍼 상태 정보를 수집한다. 수집된 정보를 바탕으로 노드들의 데이터 프레임 전송을 스케줄링하여 연속적으로 전이중링크를 설정한다. 이때 하나의 하향링크 데이터 프레임을 전송하는 동안 여러 상향링크 데이터 프레임을 전송하여 유휴 상향링크 구간을 감소시킬 수 있다. 이 기법은 CSMA/CA 방식을 사용하지 않기 때문에 노드 간의 경쟁 없이 데이터 프레임을 전송할 수 있지만, 전송 라운드마다 모든 노드로부터 버퍼 상태 정보를 수집하는 슬롯 시간이 추가로 필요하다. 두 번째 기법[13][14]은 폴링 방식을 활용한다. 하향링크의 일부 부반송파(Subcarrier)를 노드들의 ID를 전송하는 제어 채널로 활용한다. 만약 유휴 상향링크 구간이 발생하면 AP는 제어 채널을 통해 노드 ID를 포함한 제어 신호를 폴링 방식으로 전송하여 여러 노드에게 데이터 프레임 전송 기회를 제공한다. 하지만 해당 기법은 채널 설계의 변경이 필요하며, 하향링크의 처리량(Throughput)이 감소하는 한계가 있다. 세 번째 기법은 유휴 상향링크 구간을 노드들의 버퍼 상태 보고에 활용한다[8][9]. 슬롯 알로하(Aloha) 방식처럼 유휴 상향링크 구간을 노드들의 버퍼 상태 보고를 위한 슬롯들로 나눈다. 하향링크 노드와 비간섭 관계를 맺으면서 전송할 데이터를 가진 노드는 임의로 한 슬롯을 선택하여, 선택한 슬롯에서 자신의 버퍼 상태 정보가 포함된 프레임을 전송한다. 만약 한 슬롯을 한 노드만 선택하여 프레임을 전송하면 해당 노드의 버퍼 상태 보고는 성공이고, 한 슬롯을 두 개 이상의 노드가 선택하면 프레임 간 충돌로 버퍼 상태 보고에 실패한다.

그림 2(a)에서 노드 C, D, G의 버퍼 상태 보고에 성공했고, 노드 E, F, J, H, I는 버퍼 상태 보고에 실패했다. 따라서 AP는 노드 C, D, G가 전송할 데이터가 있고, 노드 B와 비간섭 관계를 맺는다는 것을 확인했다. 이처럼 AP는 유휴 상향링크 구간 동안 여러 노드로부터 버퍼 상태 정보와 하향링크 노드와 비간섭 관계 여부를 파악할 수 있다. 이를 바탕으로 효율적인 전이중링크 설정을 할 수 있으며, 그림 2(b)와 같이 노드들의 데이터 프레임 전송을 스케줄링할 수 있다. 하지만 포화 트래픽 환경처럼 많은 노드가 전송할 데이터를 가지면, 슬롯 수에 비해 버퍼 상태를 보고하는 노드 수가 지나치게 많아지므로, 프레임 간 충돌로 보고에 실패할 확률이 매우 높아진다. 따라서 많은 노드가 전송할 데이터를 가진 포화 트래픽 환경에서도 유휴 상향링크 구간을 통해 효율적으로 버퍼 상태를 보고할 수 있는 기법이 필요하다.

Fig. 2.

Buffer state reporting by nodes utilizing the UUD (a) Example of buffer status reporting, (b) Full-duplex link configuration based on the collected information

Ⅲ. 제안된 버퍼 상태 보고 기법

제안된 버퍼 상태 보고 기법에서 AP는 하향링크 노드가 동일한 지난 전이중링크에서 버퍼 상태를 보고한 노드 수를 기반으로 현재 전이중링크에서 버퍼 상태를 보고할 노드 수를 예측한다. 만약 유휴 상향링크 구간에서 생성되는 슬롯에 비해 많은 노드가 버퍼 상태 보고를 시도할 것으로 예측되면, 노드의 버퍼 상태 보고 확률(P_BSR)을 낮추어 포화 트래픽 환경에서도 노드들의 버퍼 상태 보고 성공 확률을 높인다. 노드 수를 예측하는 계산은 AP에서만 수행되고, 각 노드는 단순히 AP에 의해 주어진 P_BSR에 따라서 버퍼 상태 보고 여부를 결정한다.

3.2 유휴 상향링크 구간 탐지

유휴 상향링크 구간의 시작과 종료 시점도 RTS와 CTS 프레임의 duration 필드 값을 비교하여 파악할 수 있다. 그림 3(a)처럼 기존 반이중 통신에서 RTS 프레임의 duration 필드 값(RTS_dur)과 CTS 프레임의 duration 필드 값(CTS_dur)은 식 (1)과 같이 계산된다.

$\[ \begin{array}{c}RT{S}_{dur}=CT{S}_t+{Data}_t+AC{K}_t+3SIFS\hfill \\ CT{S}_{dur}={Data}_t+AC{K}_t+2SIFS\hfill \end{array} \]$

(1)

Fig. 3.

Detection of UUD (a) Duration field value of RTS/CTS frames, (b) Detection of UUD with FCTS frame

여기서 CTS_t, Data_t, ACK_t는 각각 CTS 프레임, 데이터 프레임, ACK(Acknowledgement) 프레임 전송에 필요한 시간을 나타내며, SIFS(Short InterFrame Space)[5]는 프레임 간의 간격을 나타낸다. 전이중 통신에서 전이중링크를 설정하기 위해 그림 3(b)처럼 CTS 프레임 대신 FCTS(Full-duplex CTS) 프레임을 활용하였다. FCTS 프레임은 기존 CTS 프레임에 전이중링크 설정 정보가 추가되어 새롭게 정의된 제어 프레임으로, FCTS 프레임의 duration 필드 값(FCTS_dur)은 식 (2)와 같이 계산된다.

$\[ FCT{S}_{dur}=\text{max}\left(U{d}_t,D{d}_t\right)+AC{K}_t+2SIFS \]$

(2)

여기서 Ud_t와 Dd_t는 각각 상향링크 데이터 프레임과 하향링크 데이터 프레임 전송에 필요한 시간을 나타낸다. FCTS 프레임에 RTS_dur 필드가 포함되어 있으므로, 각 노드는 FCTS 프레임을 통해 그림 3(b)처럼 유휴 상향링크 시작 시점(UUD_begin)과 종료 시점(UUD_end)을 식 (3)과 같이 계산할 수 있다.

$\[ \begin{array}{c}UU{D}_{begin}=RT{S}_{dur}-SIFS-AC{K}_t\hfill \\ UU{D}_{end}=FCT{S}_{dur}-SIFS-AC{K}_t\hfill \end{array} \]$

(3)

3.3 노드 수 추정

유휴 상향링크 구간이 탐지되면, 각 노드는 탐지된 구간을 여러 슬롯으로 나누고 버퍼 상태를 보고하기 위해 임의로 슬롯 하나를 선택하여, 자신의 버퍼 상태 정보가 포함된 프레임을 전송한다. 따라서 각 슬롯의 상태는 성공 슬롯, 빈 슬롯, 실패 슬롯 중 하나가 된다. 성공 슬롯은 오직 한 노드만 해당 슬롯을 선택해서 버퍼 상태 정보가 포함된 프레임을 성공적으로 전송한 슬롯이고, 빈 슬롯은 어떤 노드에도 선택받지 못한 슬롯이고, 실패 슬롯은 2개 이상의 노드가 해당 슬롯을 선택해서 프레임 간의 충돌로 버퍼 상태 보고에 실패한 슬롯이다.

K개의 슬롯에서 N개의 노드가 버퍼 상태 보고를 시도한다고 하자. 버퍼 상태 보고에 성공하기 위해서 한 슬롯은 오직 한 노드에만 선택되어야 하므로, 버퍼 상태 보고에 성공한 슬롯 수의 기댓값(E_s)은 다음과 같다.

$\[ E_s=N{\left(1-\frac{1}{K}\right)}^{N-1} \]$

(4)

또한, 어떤 노드도 해당 슬롯을 선택하지 않는 빈 슬롯 수의 기댓값(E_e)은 다음과 같다.

$\[ E_e=K{\left(1-\frac{1}{K}\right)}^N \]$

(5)

한 슬롯을 두 개 이상의 노드가 선택하면 프레임 간의 충돌로 버퍼 상태 보고에 실패하므로, 실패한 슬롯 수의 기댓값(E_f)은 다음과 같다.

$\[ E_f\begin{array}{l}=K-E_s-E_e\hfill \\ =K-N{\left(1-\frac{1}{K}\right)}^{N-1}-K{\left(1-\frac{1}{K}\right)}^N\hfill \end{array} \]$

(6)

노드들의 버퍼 상태 보고가 완료되면, AP는 K개의 슬롯 중에 실제 성공 슬롯 수, 빈 슬롯 수, 실패 슬롯 수를 파악할 수 있다. 이러한 측정값과 식 (4), (5), (6)의 기댓값을 활용하여 최대 우도 추정법(MLE, Maximum Likelihood Estimation)으로 버퍼 상태를 보고한 노드 수의 추정값(E_BSR)을 계산한다.

E_BSR의 정확도를 평가하기 위해 시뮬레이터를 구현하여 슬롯 수와 노드 수를 변화시키면서 E_BSR을 측정하였다. 표 1은 슬롯 수와 노드 수의 조합마다 버퍼 상태 보고를 100번씩 반복하여 측정된 시뮬레이션의 주요 결과를 나타낸다. 슬롯 수와 노드 수에 따라 E_BSR의 평균값, 최솟값, Q1, 중앙값, Q3, 최댓값을 나타내며, 모든 슬롯에서 버퍼 상태 보고에 실패한 경우를 제외하고 집계했다. F_all는 모든 슬롯에서 버퍼 상태 보고에 실패한 비율을 나타낸다.

Table 1.

Number of nodes reporting buffer state estimated using MLE

노드 수가 슬롯의 2배보다 작을 때, 즉, N < 2K인 경우, 실제 노드 수와 E_BSR의 평균값과 중앙값을 비교하면 대부분 1개 이하의 오차로 높은 정확도를 확인했다. 노드 수가 슬롯 수의 두 배 이상(N ≥ 2K)이면 모든 슬롯에서 버퍼 상태 보고에 실패할 수 있지만, 성공 슬롯이나 빈 슬롯이 존재하면 여전히 높은 예측 정확도를 보였다.

표 2의 $$ N_{allF}^k$$는 K개의 슬롯에서 버퍼 상태 보고를 모두 실패할 때, MLE로 추정된 노드 수를 나타낸다. $$ N_{allF}^k$$는 슬롯 수의 약 4배 안팎으로 추정되므로, AP는 모든 슬롯에서 버퍼 상태 보고에 실패하면 슬롯 수보다 4배 많은 노드가 버퍼 상태 보고를 시도한 것으로 판단한다. 실제 노드 수가 슬롯 수의 3배 이하인 경우나 5배 이상인 경우에도 모든 슬롯에서 버퍼 상태 보고에 실패하면 노드 수를 슬롯의 4배 안팎으로 추정하므로 정확도는 비교적 낮다. 하지만 모든 슬롯에서 버퍼 상태 보고에 실패하는 것은 예외적인 경우로, 어떤 노드가 처음으로 하향링크 노드가 되거나, 노드 수가 급격히 증가할 때만 발생한다. 또한, AP는 하향링크 노드가 동일한 다음 전이중링크에서 예측 노드 수를 이전보다 약 4배 많다고 판단하여 노드들의 P_BSR을 선택한다. 따라서 성공 슬롯이나 빈 슬롯이 발생할 확률이 높아지므로 노드 수의 예측 정확도가 증가할 수 있다.

Table 2.

Number of nodes estimated using MLE when all slots fail to report buffer state and the optimal number of nodes for buffer state reporting based on the number of slots

각 노드는 P_BSR에 따라서 버퍼 상태 보고 여부를 결정하고, 버퍼 상태를 보고한 추정된 노드 수를 고려하면, 해당 전이중링크에서 버퍼 상태 보고가 가능했던 전체 노드 수(N_try)는 E_BSR/P_BSR로 계산할 수 있다. 무선랜에서 AP와 노드들의 트래픽 환경 변화와 노드 간의 비간섭 관계의 변화로 하향링크 노드가 동일하더라도 전이중링크가 설정될 때마다 버퍼 상태를 보고하는 노드 수는 계속 변할 수 있다. 따라서 노드 수를 안정적으로 예측하기 위해 평활화(Smoothing)가 필요하다. 평활화된 노드 수의 추정값(N_sm)은 식 (7)과 같이 계산했다.

$\[ \begin{array}{cc}\hfill & N_{sm}=\left(\frac{K}{K_{avg}+K}\right)N_{try}+\left(\frac{K_{avg}}{K_{avg}+K}\right)N_{sm}\hfill \\ \hfill & K_{avg}=\frac{{\left(K_{avg}\right)}^2+K^2}{K_{avg}+K}\hfill \end{array} \]$

(7)

여기서 K_avg는 이전 N_sm의 평활화에 사용된 슬롯의 평균 길이고, K는 현재 버퍼 상태 보고의 슬롯 길이다. 슬롯의 길이가 길수록 각 슬롯에서 발생하는 성공 슬롯, 빈 슬롯, 실패 슬롯의 비율은 실제 확률 분포와 가까워지므로 예측 정확도가 증가한다. 따라서 슬롯 길이 만큼 가중치를 주기 위해, K_avg와 K 간의 슬롯 길이 비율만큼 이전 N_sm와 N_try 간의 가중치를 주어서 새로운 N_sm을 계산한다.

Ⅳ. 실 험

제안된 버퍼 상태 보고 기법과 기존 기법의 성능을 비교하기 위해, 주어진 조건에서 1,000번씩 반복하여 성능을 측정하였다. 표 3은 노드 수가 슬롯 수의 1배부터 5배까지, 그리고 노드 수가 100개일 때 측정된 결과를 나타낸다. S_prop는 제안된 기법의 평균 성공 슬롯 수를, S_conv는 기존 기법의 평균 성공 슬롯 수를 의미한다. N_avg는 제안된 기법의 N_sm평균값을 나타내며, F_allProp는 제안된 기법의 F_all을, F_allConv는 기존 기법에서 F_all을 나타낸다. 슬롯 수와 노드 수가 동일한 경우(N = K), F_all는 발생하지 않으므로, S_prop와 S_conv는 거의 동일하다. 하지만 노드 수가 증가하면서 F_allConv는 급격히 증가했지만, 제안된 기법은 노드 수를 예측하고 노드들의P_BSR를 제어하면서 F_allProp는 매우 완만하게 증가한다. 따라서 노드 수가 증가함에 따라 S_prop와 S_conv간격차가 증가하여, 노드 수가 슬롯 수의 3배를 기준(N = 3K)으로, 평균적으로 S_prop는 S_conv의 2.67배이다.

Table 3.

Performance comparison between the proposed method and the conventional method under fixed slot and node conditions

특히, 노드 수가 100일 때, S_conv는 0이지만, S_prop는 슬롯 수의 25% 이상(S_prop ≥ 0.25K)을 유지한다. 실제 노드 수와 N_avg간의 평균 상대 오차는 3% 미만의 높은 정확도를 달성했으며, 슬롯 수가 증가함에 따라 예측 정확도가 증가했다.

표 4는 노드 수의 변화에 따른 제안된 기법과 기존 기법의 성능을 비교한 결과를 나타낸다. 최소 노드 수는 1, 최대 노드 수는 101로 설정했으며, 초기 노드 수는 슬롯 수의 2배로 설정하였다. 다음 버퍼 상태 보고에 참여하는 노드 수(ΔN)는 현재 노드 수를 기준으로 ±50% 및 ±100% 범위 안에서 임의로 선택했다. 노드 수가 계속 변화하는 상황에서는 제안된 기법이 기존 기법보다 더 우수한 성능을 나타냈다. 이는 제안된 기법이 평활화를 통해 노드 수를 안정적으로 예측하면서 노드 수의 변화에 효과적으로 적응할 수 있기 때문이다. 추가로 노드 수가 급격히 변하여 다음 노드 수가 현재 노드 수와 완전 무관한 조건에서도 성능을 평가했다. 기존 기법의 F_allConv 증가로 S_prop는 S_conv 비해 여전히 높은 성능을 달성했다.

Table 4.

Performance comparison between the proposed method and the conventional method with varying node numbers

표 5는 슬롯 수의 변화에 따른 제안된 기법과 기존 기법의 성능 비교 결과를 나타낸다. 여기서 K_avg는 평균 슬롯 수를 의미한다. 초기 슬롯 수는 11, 최소 슬롯 수는 2, 최대 슬롯 수는 20으로 설정했고, 다음 슬롯 수(ΔK)는 현재 슬롯 수를 기준으로 ±50% 및 ±100% 범위 안에서 임의로 선택했다. 슬롯 수가 변화하는 환경에서도 제안된 기법의 S_prop는 기존 기법과 비슷하거나 더 뛰어난 성능을 보였다. 특히 노드 수가 100인 경우에도, 제안된 기법은 슬롯 수에 따라 노드의 P_BSR를 동적으로 제어하여 노드들의 버퍼 상태 정보를 안정적으로 보고할 수 있었다.

Table 5.

Performance comparison between the proposed method and the conventional method with varying slot numbers

Ⅴ. 결 론

본 논문에서는 포화 트래픽 환경에서 전이중링크의 유휴 상향링크 구간을 활용한 효율적인 버퍼 상태 보고 기법을 제안하였다. 제안된 기법은 AP가 최대 우도 추정법을 사용하여 버퍼 상태를 보고한 노드 수를 추정하고, 노드들의 P_BSR을 동적으로 조정함으로써 보고 성공 확률을 향상시킨다. 시뮬레이션 결과, 포화 트래픽 환경에서도 제안된 기법이 안정적으로 동작하며, 노드 수와 슬롯 수가 변화하는 다양한 환경에서도 기존 기법보다 우수한 성능을 달성했다. 본 연구 결과는 차세대 무선 통신의 핵심 기술로 주목받고 있는 전이중 통신의 스펙트럼 효율을 향상시킴으로써, 차세대 무선랜 표준화에 기여할 수 있다. 향후 연구에서는 다양한 인공지능 기법들을 활용하여 노드 수 예측 정확도를 극대화할 예정이다.

Acknowledgments

이 연구는 국립금오공과대학교 대학 연구과제비로 지원되었음(2022~2024)

References

• D. Bharadia, E. McMilin, and S. Katti, "Full Duplex Radios", Proc. ACM SIGCOMM, Hong Kong, China, pp. 375-386, Aug. 2013. [https://doi.org/10.1145/2486001.2486033]
• K. E. Kolodziej, B. T. Perry, and J. S. Herd, "In-band Full-duplex Technology: Techniques and Systems Survey", IEEE Trans. Microw. Theory and Techniques, Vol. 67, No. 7, pp. 3025-3041, Jul. 2019. [https://doi.org/10.1109/TMTT.2019.2896561]
• X. Lin, "An overview of 5G advanced evolution in 3GPP release 18", IEEE Commun. Standards Mag., Vol. 6, No. 3, pp. 77-83, Sep. 2022. [https://doi.org/10.1109/MCOMSTD.0001.2200001]
• Y. Xin, et al., "Technical report on full duplex for 802.11", IEEE 802.11-18/0498r8, https://mentor.ieee.org/802.11/dcn/18/11-18-0498-08-00fd-fdtig-report.docx, . [accessed: Dec. 18, 2024]
• IEEE, IEEE Standard for Information Technology - Part 11: Wireless LAN MAC and PHY Specifications - Amendment 1: High Efficiency WLAN, IEEE Std 802.11ax-2021, May 2021.
• J.-H. Kim and B.-S. Ki, "Improved Slotted CSMA Backoff Technique for Ensuring Data Freshness in Wireless Personal Area Network", Journal of KIIT, Vol. 22, No. 8, pp. 93-101, Aug. 2024. [https://doi.org/10.14801/jkiit.2024.22.8.93]
• Report ITU-R M.2370-0: IMT traffic estimates for the years 2020 to 2030, Jul. 2015, ITU. Tech. Rep.
• H. Ahn, Y. D. Park, D. Kim, and Y.-J. Suh, "A full-duplex MAC protocol based on buffer status report for successive full-duplex link setup", IEEE Commun. Lett., Vol. 23, No. 9, pp. 1506-1509, Sep. 2019. [https://doi.org/10.1109/LCOMM.2019.2924833]
• H. Ahn, H. Lee, and Y. D. Park, "AUB: A full-duplex MAC protocol for the efficient utilization of the idle uplink period in WLAN", J. Commun. Netw., Vol. 25, No. 6, pp. 750-759, Dec. 2023. [https://doi.org/10.23919/JCN.2023.000043]
• J. Kim, O. Mashayekhi, H. Qu, M. Kazandjieva, and P. Levis, "Janus: A Novel MAC Protocol for Full Duplex Radio", Tech. Rep., Stanford University, Jan. 2013.
• A. Alim, S. Saruwatari, and T. Watanabe, "Asym-FDMAC: In-band full-duplex medium access control protocol for asymmetric traffic in wireless LAN", Wirel. Netw., Vol. 26, pp. 807-822, May 2018. [https://doi.org/10.1007/s11276-018-1827-8]
• H. Ahn, J. Lee, C. Kim, and Y. Suh, "Frequency domain coordination MAC protocol for full-duplex wireless networks", IEEE Commun. Lett., Vol. 23, No. 3, pp. 518-521, Mar. 2019. [https://doi.org/10.1109/LCOMM.2019.2894151]
• G. Lee, H. Ahn, and C. Kim, "In-frame querying to utilize full duplex communication in IEEE 802.11ax", Proc. CSCN, Tokyo, Japan, pp. 194-198, Oct. 2015. [https://doi.org/10.1109/CSCN.2015.7390453]
• H. Ahn, G. Lee, and C. Kim, "Hidden chain: A full-duplex MAC protocol using hidden terminal relationships in WLANs", Proc. IEEE/IFIP WONS, Cortina, Italy, pp. 96-99, Jan. 2016.