Samsung Research의 6G White Paper 리뷰

 2020년 7월 14일, Samsung에서 6G에 관련한 White Paper [1]를 공개했다. White Paper를 공개한 Samsung Research연구소는 Samsung내에서 5G, 6G의 표준화와 선행연구를 담당한다. 5G 표준화도 아직 진행 중인 상황에서 6G에 대한 문서를 보니, 상당히 먼 미래의 기술처럼 보였지만, 어떤 방향으로 연구가 진행될지에 대해서 알아보기 위해 관련 내용을 리뷰해보기로 했다.

 

Megatrends toward 6G

 대부분의 White Paper들이 그렇듯이, 이 White Paper도 이 기술이 왜 필요한지, 주요 Use case 등의 큰 그림을 보여주는 것으로 글을 시작한다. 요약하면, 2030년까지 약 500 Billion개의 device들이 연결될 것으로 Cisco의 보고서[2]에서 예상하고 있고, AR/VR/Autonomous Vehicle/Drone 등 다양한 Device들이 연결될 전망이다. 다양한 Use case들에 맞는 더 높은 Throughput, 더 작은 Latency Requirement를 만족하기 위한 기술들이 나올 것이다.

- AI

 6G에서는 기하급수적으로 증가하는 Device들에게 효율적이고, 좋은 성능의 통신서비스를 제공하기 위해 AI가 Communication Tool로 등장한다. 앞서 소개한 5G 논문들처럼, 강화학습이나 딥러닝 등 여러 알고리즘을 이용한 Network 설계가 연구되고 있다. Energy Consumption 최소화, Network의 이상을 감지하고 대처하는 구조 등 다양하게 AI가 사용될 수 있다. 이미 나와있는 5G 표준 기술들 중 AI를 직접 이용해 설계한 경우는 드물지만, 6G로 넘어가면서 더 Practical하게 AI를 사용할 수 있을 것으로 기대한다. 초기에 6G의 표준화 논의를 시작하는 단계부터 AI가 사용할 수 있는 여러 개념들을 도입하면, 더 좋은 Performance를 갖춘 Network를 설계할 수 있을 것이다. (개인적으로, Channel State를 AI로 Predict하는데 필요한 parameter, Reference Signal이나, 각 UE에서 사용하는 Communication Protocol을 Machine Learning 알고리즘으로 구성하기 위한 Input Parameter들을 표준에 반영하는 등 다양한 기술이 논의되지 않을까라고 생각해본다.)

-Openness of Mobile Communications

 다음 Trend는 개방형 Mobile Communication이다. 쉽게 말하면, CPU와 GPU의 성능 향상으로 인해 가능해진 Software-based 네트워크 시스템에서 업체간 상호운용성을 높이자는 말이다. 즉, 네트워크 향상을 위한 네트워크 생태계를 구축하는 동맹 (e.g., open radio access network (O-RAN) alliance)을 맺고, 기업간 협력을 잘해보자는 얘기다.

 

6G Services / Requirements

 여기부터 본격적으로 6G에서 어떤 Use case를 타겟팅하는지, Requirement는 어떻게 되는지에 대해 다룬다. 5G에서는 URLLC, eMBB, mMTC 3가지 Type의 service로 나눠서, 각자를 위한 Requirement를 정의했었다. URLLC는 V2X같은 초저지연, 고신뢰를 필요로 하는 Service, eMBB는 매우 높은 데이터 전송용량이 필요한 Service, mMTC는 많은 User에게 통신을 제공하기 위한 Service였다. 6G에서는 조금 더 미래 기술 느낌의 내용이 나오기 때문에, 더 높은 Requirement를 요구한다. 이 White Paper에서는 다루는 미래 기술로는 Truely Immersive Extended reality (XR), High-Fidelity Mobile Hologram, Digital Replica라는 3가지 6G key service이 있다.

 

1) Truly Immersive XR

 XR은 VR, AR, Mixed Reality (MR)을 합친 개념으로, 다양한 분야에서 활용될 수 있다. 현재 XR은 Battery Issue 등의Hardware의 성능이 따라오지 못해서, 무궁무진한 시장가능성에도 불구하고, 활성화되지 못하고 있다. 이 문서에 의하면 Power issue나 Computing issue들은 성능 좋은 device나 Server가 대신 Task load를 이어받아서 처리 후 돌려주는 Offloading Computing을 통해 해결될 수 있다고 말한다.

 현재 AR 기기가 8K display를 위해 55.3 Mbps Throughput이 필요한데, 이 단계까지는 현재 5G 기술로도 User Experience 기준을 만족할 수 있다. 하지만, 앞으로 사용될 Truly immersive AR를 위해서는 0.44 Gbps, VR 16K display를 위해서는, 0.9 Gbps의 Throughput이 필요하다. 이는 현재 5G User experienced Data Rate (5G Requirement는 0.1 Gbps)로는 부족한 수치로, 이를 해결하기 위한 6G 기술이 필요하다.

2) High-Fidelity Mobile Hologram

 Real time Hologram service를 제공하기 위해서는 19.1 Giga-pixel기준으로 1 Tbps가 필요하고, Mobile 용 Hologram인 11.1 Giga-pixel을 위해서는 0.58 Tbps가 필요한데, 이는 20Gbps인 현재 5G 표준 peak data rate Requirement를 크게 상회하는 수치다. 따라서, 이를 위해 data rate을 높일 필요가 있다.

3) Digital Replica

 Digital Replica의 또다른 이름은 Digital Twin으로, 물리(Physical)세계의 개체를 가상(Virtual)으로 복제하는 기술이다. 즉, 현실세계의 개념을 가상세계로 옮겨서 조작할 수 있는 기술로, 시간과 공간 제약을 넘어서게 해준다. User는 가상화된 객체를 통해 physical 상태를 Monitoring하고, 문제를 포착할 수도 있고, Virtualized Digital Twin을 조작함으로써 Physical한 객체에 Action을 수행할 수도 있다. 이를 위해서는, 100ms의 주기적인 동기화, 0.8Tbps의 Throuhput가 필요하다. White Paper [1]에 의하면, 6G Requirement를 위해서는 다음과 같은 key performance Requirement를 필요로 한다. 

5G와 6G Requirement 비교 [1]

이 그림을 보면서, 4G와 5G를 비교한 것도 상당한 차이가 있어보였는데 5G와 6G의 차이는 정말 성능 향상이 많이 필요하구나 라는 생각을 했다.

 

- Architecture Requirement

 Server에 Computing Resource를 배치하는 Cloud 기반의 4G 통신과 비교했을 때, 5G 통신으로 넘어가면서, Multi-Access Computing(MEC)가 도입되었고, Computing 자원을 UE에 가까운 Edge Server에 배치하였다. 이로 인하여, 짧은 Latency로 service가 가능해졌다. 5G 통신에서 6G 통신으로 넘어가면서는 Cloud server나 Edge Server 외에, UE 내부의 Computing Resource, AI를 사용하여 Service를 제공하게 된다. 이를 White Paper에서는 'Native AI'라고 불렀다. 이 블로그의 AI Section에서 소개할 Federated Learning (FL) 또한 비슷한 개념을 사용하기 때문에, FL을 6G에 적용하는 기술이 나올 것이라고 기대한다. 또한, 지상의 BS, UE간 통신만이 아닌 Satellite, High Altitude Platform Station (HAPS)등 과의 통신도 중요한 이슈로 언급된다.

 

Candidate Technologies

Latency를 줄이고, Thorughput을 늘리는 등 높은 Requirement가 필요하다는 것은 알았다. 그러면, 이제 이를 어떻게 달성할 수 있을지 논의될 기술들을 알아보자.

 

1. Terahertz Technologies

 4G에서 5G로 넘어가면서 가장 큰 변화 중 하나가 파장이 mm 단위인 mmWave를 쓴다는 점이었다. 6G에서는 여기서 더 나아가 Carrier Frequency가 Terahertz 단위인 파장인 신호를 쏠 예정이다. 2019년 3월, 미국의 정보통신정책을 다루는 기구인 FCC에서는 95 GHz에서 3,000 GHz를 사용하기 위한 6G 주파수에 대해 언급했으며, 5G NR에서도 52.6 GHz 이상의 대역을 쓰기 위한 논의를 시작했다. 상당히 어렵고 복잡한 기술이 들어갈 것으로 예상된다.

 더 높은 주파수를 쓸 때의 장점은 5G NR의 mmWave를 설명할 때 했던 얘기와 비슷하다. 당연히, 엄청 넓은 대역을 쓸 수 있어서, 많은 data를 보낼 수 있다는 점이다. 이 White Paper에서 언급하는 추가적인 benefit은 'sub-centimeter 정확도로 거리 측정 및 UE Positioning을 할 수 있다는 점', BS를 효율적으로 배치하여 Tx와 Rx가 LoS를 유지할 확률을 높이고, beam을 더 세밀하게 쏠 수 있다는 점이다.

 하지만, 파장이 짧아지고, 주파수가 높아질수록, Path-loss는 훨씬 더 커지고, 여러 Issue들이 생긴다. TeraHertz 대역을 사용하기 위해서는 어떤 Issue들을 해결해야하는지 알아보자. 

 

- THz Challenges

1) Path-loss

 28 GHz와 비교했을 때, 280 GHz 대역에서는 20dB가 더 심한 Path-loss 특성을 갖게된다. 5G mmWave에서는 이를 해결하기 위해 많은 Antenna를 사용해 Beam을 모아서 쏘는 Beamforming기술을 사용했다. 6G에서도 이를 해결하기 위해 Massive MIMO 이상의 Ultra-Massive MIMO라는 엄청 많은 안테나를 사용하는 기술이 나온다. 더 나아가, 파장이 너무 짧아진 나머지, 공기 중의 물이나 산소의 영향까지 받는 연약한 신호가 되어버린다. 따라서, 이런 Multi-path Channel model을 잘 Control하기 위한 기술들이 필요해진다.

2) RF Front-end

 파장이 짧아지고, power loss가 심해짐으로 인한 Hardware적인 이슈를 해결하기 위해, Chip이 이에 맞게 최적화 되어야 한다. 다행히, 최근 Chip 설계에 큰 투자가 이루어지면서, 이를 극복하기 위한 기술들이 등장할 것으로 보인다.

 위에서 알 수 있듯이, Path-loss가 커지기 때문에 이를 해결하기 위한 MIMO나 Beam management 등을 연구해야 한다는 결론이 나온다. 추가적으로, 5G까지 썼던 waveform인 OFDM을 넘어서 6G에서는 다른 waveform을 사용함으로써 PAPR도 낮추고, GHz 넓이의 Channel에도 잘 맞는 새로운 기술을 개발해야할 것으로 보인다.

 

2. 새로운 Antenna 기술

 THz 대역을 사용하기 때문에 훨씬 많은 Antenna을 배치해야한다. 여기서 Antenna는 Metamaterial로 이루어져있고, 반복 패턴으로 파장보다 짧게 설계된다. (MetaMaterial은일반 물질들의 합성 복합물로, 자연에서 발견되지 않는 특성으로 만드는 설계 물질이다.) Metamaterial을 사용하는 방법으로 beam을 sharp하게 보내는 Metasurface lens, phase shifter가 붙은 별도의 antenna를 필요로 하지 않는 Metamaterial antenna, LoS가 아닐 경우 propagation path를 제공하는 Reconfigurable intelligent surface (RIS)가 있다.

- Orbital Angular Momentum (OAM)

 빛과 전자기파를 다룰 때, Propagation 방향에 Rotate하는 개념으로 Spatial Multiplexing을 할 수 있다. MIMO에서 Spaital Multiplexing을 통해 Data rate을 증가시켰던 것처럼, different mode OAM을 통해서 Data rate을 증가시킨다. 즉, OAM은 Spatial Multiplexing의 special case다. LoS 상황에서 기존 MIMO로는 힘들었던 High order spatial multiplexing이 가능하게 되었다. 나중에 이에 대한 기술을 더 찾아볼 예정이다.

 

3. Evolution of Duplex Technology

 앞서 TDD와 FDD의 개념을 설명하면서, 5G NR에서 Dynamic TDD가 system의 flexibility를 위해 사용될 수 있으며, slot에서 DL/UL 비율을 조절할 수 있다고 소개했다. 이때까지 DL과 UL은 Mutual Exclusive (상호배타)로, Time-Frequency에서 겹칠 수 없었다. 여기서 DL과 UL이 Overlapped될 수 있다면, Full-Duplex communication이 가능해지고, Capacity를 늘릴 수 있게 된다. 하지만, 이를 힘들게 하는 요인, 즉, Mutual Exclusive Principle에서 벗어나는 요인으로 Self-Interference와 Cross-Link Interference가 있다.

 Self-Inteference는 1개의 BS가 1개의 UE와 통신할 때 DL signal과 UL Signal이 서로 간섭을 일으키는 현상이다. 이를 방지하기 위해, Self-Interference Cancellation (SIC)라는 기술이 연구중이다. Cross-Link Interference (CLI)는 같은 BS의 UL UE와 DL UE간의 간섭 / BS간의 간섭이 있다. 결국 Full-Duplex를 통해 성능을 향상시키기 위해 UL/DL간의 간섭을 잘 줄이는 UE와 BS간의 Coordination 기술이 필요하다.

 

4. Network Topology

 Base Station (BS)를 최대한 많이 배치하면 좋겠지만, 경제적인 이유로 무한정 설치할 수는 없다. 또한, Network의 Topology를 구성하는 유선망을 까는 것도 경제적으로 부담이 된다. 이를 보완하기 위한 BS 관련 기술들이 나오고 있다. 기존의 BS를 Wireless로 연결하여, 기존에 Static하던 Topology를 Flexible하게 구축할 수 있게 한다.

또 하나의 Trend는 Non-Terrestrial Network (NTN)을 사용한다는 점이다. 위성, HAPS 처럼 하늘에 떠있는 Component들을 사용해서, 지상 BS로는 Cover할 수 없는 영역까지 통신 Service가 가능해진다. 하지만, 기존 Terrestrial Network보다 더 큰 Propagation delay, 큰 path-loss, 빠른 Mobility로 인한 Doppler Spread 등의 약점 등은 극복해야 할 Issue다.

 

5. Spectrum Sharing

 다음으로 다룰 문제는 주어진 Spectrum을 어떻게 사용할지에 대한 Issue다. 보통 통신사에서 경매를 통해 Frequency Spectrum을 할당받게 되는데, User들의 Life pattern에 따라 많은 Traffic이 발생하고, 이에 따라 얼마나 많은 Spectrum Resource가 필요한지 정해지게 된다. 통신사 간에 Flexible하게 이를 나눠가지면 좋겠지만, Traffic pattern은 사람들의 Life Pattern인 만큼, 각 Operator들을 통한 Traffic Correlation이 크기 때문에 나눠갖기 힘들다. 하지만, 짧은 시간동안은 Correlation이 약해지기 때문에 Spectrum이 부족한 Operator, 남는 Operator가 생길 수 있다. 이를 Flexible하게 나눠갖으면, 더 좋은 QoE를 제공할 수 있다. 최근에는 AI를 통해 Spectrum Usage를 분석해서 Spectrum Sharing을 하는 기술들이 논의되고 있다.

 

6. Comprehensive AI

AI는 Complexity가 높거나, intractable할 때, Network Performane를 향상시키기 위해 많이 사용된다. 이 White Paper에서는 UE / BS / Core Network / Application Server를 다루는데, 각각의 Entity에서 AI를 쓰는 'Local AI', UE-BS나 CN-Application 간 통신에서의 AI인 'Joint AI', 전체 Architecture를 통틀어 AI를 사용하는 'End-to-End (E2E) AI' 3가지 Type을 소개한다. Local AI에는 Channel Coding, Modulation 등에 AI를 적용하는 예시, Joint AI에서는 Handover를 위한 AI, E2E AI에는 Network의 Anomalies prediction 예시 등을 들 수 있다.

3GPP 표준 기술에는 Network Data Analytics Function (NWDAF)를 표준화하여 Data Collection을 하고 이를 분석하는 Network Function이 있다. 추가적으로 여러 Alliance들도 RAN을 Design하는데 AI를 활용하는 방안을 논의중이다.

 

7. Split Computing

XR처럼 Computing Resource를 많이 필요로 하는 UE의 경우 computing task를 BS 등의 주변 Network Entity와 분리해서 처리할 수 있다. 이를 통해 Energy consumption 및 Battery Issue를 해결할 수 있다. 하지만, 분산처리를 위한 Software Platform이 있어야하고, Low Latency, Low Power를 만족하는 통신 시스템을 구축하고, Task를 분리해서 처리함에 따라 필요한 Synchronizatio Issue 등을 해결해야 한다. 성능이 좋은 UE는 자체 Computing Resource를 사용해서 Task를 처리하고, Wearable Device처럼 Battery나 Computing resource가 부족한 UE는 10% 정도만 처리하고 나머지는 다른 Entity에서 처리할 수 있도록 설계한다.

 

8. High-Precision Network

 6G는 E2E Latency를 고정하고, Jitter를 최소화하는 것이 매우 중요한 Issue다. Jitter는 이상적인 수치와 실제 수치 사이의 Timing 편차를 말하는데, 학술적 용어보다 실용적인 의미다. Jitter를 Microseconds까지 내리기 위해 High-Precision Network (HPN)을 사용하는데, Radio Link protocol과 그 위의 Protocol 연계가 중요하다. 유선망에서는 IEEE의 Time-Sensitive Network (TSN)의 Ethernet과 이 위에 Deterministic Networking (DetNet) Protocol이 연동되어서 이를 해결할 수 있지만, Mobile Network에서는 이런 시스템이 아직 없고, Wired (유선)과 Wireless (무선) 차이 때문에 이를 쉽게 설계할 수 없다. Wireless는 data path와 Channel이 훨씬 더 자주 바뀌기 때문이다.

 따라서 HPN을 구축하기 위해서는 여러 network path를 선택할 수 있어서 reliability를 높일 수 있는 Multi-pathing, 이를 기반으로 여러 Interface를 이용할 수 있는 Multi-Homing 등이 필요하다. 또한, Host-centric이 아닌, Information-Centric Network (ICN)의 Non-IP Solution을 통해, Content를 Caching하여 multi-pathing, Mobility, bandwidth 최적화 등을 수행할 수 있다.

 

6G Timeline / Conclusion

 이 White Paper에서는 ITU-R에서 6G Vision 정의를 2021년 시작하고, 2028년 상용화를 목표로 할 것으로 예상하고 있다. Requirement가 훨씬 높아진만큼, 더 많은 기술들이 필요할 것으로 예상된다. 5G NR에서 소개된 기술들을 살짝 업그레이드한 기술도 나올 것이고, 아예 다른 Waveform을 채택하는 등 새로운 개념의 기술도 나올 것이다. 이 White Paper에서는 각 기술들의 세부적인 특징이나 개념은 나오지 않았지만, 어떤 방향으로 표준화가 이루어질지에 대한 흐름을 볼 수 있었다.

 그 중에 가장 중요하게 여겨질 파트는 AI와 6G와의 융합이라고 생각한다. 이 White Paper를 공개한 Samsung에서도 AI를 연구하는 부서와 5G, 6G를 연구하는 부서를 Samsung Research라는 하나의 연구조직에 포함시켰듯이, 두 기술 사이의 시너지는 필연적이다. 앞으로 5G와 6G에 어떤 연구와 표준 기술들이 제안될지 꾸준히 모니터링하면서 연구를 진행해야겠다는 생각을 하게 된다.

 

Reference

[1] 6G White Paper "The Next Hyper-Connected Expereience for All", Samsung Research, July, 2020. Available: https://research.samsung.com/

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[2] Cisco, Cisco Edge-to-Enterprise IoT Analytics for Electric Utilities Solution Overview, Available: https://www.cisco.com/c/en/us/solutions/collateral/data-center-virtualization/big-data/solution-overview-c22-740248.html

Cisco Edge-to-Enterprise IoT Analytics for Electric Utilities Solution Overview