NOMA 기반 저지연 포그 라디오 액세스 네트워크 최적화

** 본 논문은 차세대 무선 통신에서 데이터 트래픽 급증과 초저지연 서비스 요구를 동시에 충족시키기 위해, 비정형 다중 접속(NOMA) 기술과 포그 라디오 액세스 네트워크(F‑RAN)를 융합한 새로운 프레임워크를 제안한다. 기존의 클라우드 라디오 액세스 네트워크(C‑RAN)는 중앙 집중형 구조로 인해 프론트홀 지연과 신호 처리 부하가 크게 증가하는 문제가 있었으며, 이를 해결하기 위해 F‑RAN은 캐시와 컴퓨팅 기능을 엣지에 분산시켰다. 그러나 기존 연구들은 주로 엣지 측에서만 NOMA를 적용하거나, 캐시·컴퓨팅·전송을 별도로 최적화하는 경향이 있었다. 저자들은 이러한 한계를 극복하고자, 클라우드 액세스 포인트(CP)와 포그 AP(FAP) 양쪽에 NOMA를 동시에 적용한다. CP는 하나의 슈퍼포지션 신호를 통해 (1) 프론트홀에서 여러 FAP에게 인기 콘텐츠를 동시에 푸시하고, (2) 동시에 프론트홀과 액세스 대역을 이용해 직접 사용자에게 서비스를 제공한다. 이를 ‘push‑and‑deliver’ 전략이라 명명했으며, 프론트홀 전송을 순차적으로 진행하던 기존 OMA 방식에 비해 전송 지연을 크게 단축한다. FAP는 자체 캐시를 활용해 로컬에서 콘텐츠를 전달하거나, 필요 시 CP로부터 즉시 데이터를 받아 사용자에게 전송한다. 시스템 모델은 원형 서비스 구역 내에 CP, N개의 FAP, K개의 UE가 존재한다고 가정한다. 각 UE는 하나의 AP에만 연관될 수 있으며, 동일 AP에 속한 UE들은 NOMA 클러스터를 형성한다. 채널 모델은 대규모 경로 손실과 레일리 페이딩을 포함하며, 각 UE에 대한 수신 신호는 intra‑FAP 간섭(동일 AP 내 NOMA)과 inter‑FAP 간섭(다른 AP와의 프론트홀 전송)으로 구성된다. SIC를 통해 intra‑FAP 간섭을 제거하고, 전력 할당 변수 pₙ,𝑘를 최적화한다. 목표는 평균 전송 지연을 최소화하는 것이며, 지연은 (i) 캐시 히트 여부에 따른 로컬 전송 지연, (ii) 프론트홀을 통한 푸시 전송 지연, (iii) NOMA 기반 전송률에 따른 전송 시간으로 구성된다. 제약식에는 (a) 각 FAP의 캐시 용량 제한, (b) 각 AP 및 CP의 총 전력 제한, (c) SIC 성공을 위한 전력 순서 조건, (d) 사용자 연관은 이진 변수이며 한 UE당 하나의 AP만 선택 가능함이 포함된다. 이로써 문제는 비선형 혼합정수 비선형 계획(MINLP) 형태가 되며, NP‑hard 특성을 가진다. 문제 해결을 위해 교대 최적화(AO) 프레임워크를 도입한다. AO는 (1) 사용자 연관 및 캐시 배치 서브문제와 (2) 전력 할당 서브문제로 문제를 분할한다. 첫 번째 서브문제는 이진 변수들의 곱셈이 발생하는 비선형성을 포함한다. 이를 해결하기 위해 McCormick envelope 이론을 적용해 이진 곱을 선형화하고, 라그랑주 부분 완화(Lagrangian partial relaxation) 기법으로 이중 변수들을 분리한다. 이렇게 하면 원래의 정수 프로그램을 다항식 시간에 해결 가능한 저복잡도 알고리즘으로 변환할 수 있다. 두 번째 서브문제는 연속형 전력 할당 문제이며, 목적 함수가 비convex 형태이지만 SCA(Successive Convex Approximation) 기법을 사용해 순차적으로 convex 근사 문제를 풀어 전역 최적점에 근접한다. 각 반복 단계에서 전력 총합 제한과 SIC 순서 제약을 만족하도록 제약을 convex 형태로 변환한다. 시뮬레이션 설정은 다양한 캐시 용량(Sₙ), 사용자 수(K), 프론트홀 대역폭, 그리고 NOMA 클러스터 크기를 변동시켜 제안 알고리즘의 견고성을 검증한다. 주요 성능 지표는 평균 전송 지연, 캐시 히트 비율, 그리고 알고리즘 실행 시간이다. 결과는 다음과 같다. 첫째, AO 기반 알고리즘은 최적해와 2~3% 차이 내에서 지연을 최소화하면서도 실행 시간이 기존 완전 탐색 대비 10배 이상 빠르다. 둘째, NOMA 기반 프레임워크는 동일 조건의 OMA 기반 F‑RAN에 비해 평균 전송 지연을 30%~45% 감소시킨다. 특히 캐시 히트 비율이 낮은 경우에도 CP의 동시 푸시‑전송 기능이 프론트홀 지연을 크게 억제한다. 셋째, 전력 할당 최적화는 SIC 성공률을 보장하면서 전체 전력 예산 내에서 효율적인 파워 분배를 달성한다. 전력 할당 결과는 고채널 품질 UE에게 더 많은 전력을 할당하고, 낮은 품질 UE는 SIC 순서에 따라 적절히 조정되는 형태를 보인다. 논문의 주요 공헌은 다음과 같다. (1) 클라우드와 엣지 양쪽에서 NOMA를 활용한 ‘push‑and‑deliver’ 전송 전략을 제안해 프론트홀 및 액세스 지연을 동시에 최소화하였다. (2) 사용자 연관·캐시·전력이라는 세 가지 핵심 자원을 통합적으로 최적화하는 교대 최적화 알고리즘을 설계했으며, McCormick envelope와 라그랑주 부분 완화를 결합해 정수 서브문제를 저복잡도로 해결하였다. (3) 전력 할당 서브문제에 SCA 기법을 적용해 비convex 문제를 효율적으로 근사하였다. (4) 시뮬레이션을 통해 제안 방법이 OMA 기반 시스템 대비 지연을 크게 감소시키고, 연산 효율성도 확보함을 입증하였다. 이 연구는 6G 시대에 고밀도 사용자와 초저지연 서비스가 요구되는 IoT, 스마트 시티, 자율 주행 등 다양한 응용 분야에 적용 가능하며, 향후 연구에서는 동적 사용자 이동성, 불완전한 CSI, 그리고 다중 안테나(MIMO) 환경을 고려한 확장 연구가 기대된다. **