Computer Vision-Aided Beamforming for Millimeter and Terahertz Communications

최근 센싱과 컴퓨터 비전 (Computer Vision, CV) 기술의 발전으로 인해 딥러닝 (Deep Learning, DL) 기반 컴퓨터 비전 기술이 밀리미터파 및 테라헤르츠 빔포밍에 적용될 수 있게 되었다. 컴퓨터 비전 기반 빔포밍에서는 사전 훈련된 물체 탐지기 (pre-trained object detector)를 사용하여 무선 객체의 채널 파라미터 정보 (거리 및 각도)를 획득하고, 기지국이 해당 위치로 빔을 전송하는 방식으로 이루어진다. 본 논문에서는 이러한 이득을 극대화하기 위해 무선 객체를 탐지하는데 특화된 물체 탐지기를 사용하여 빔을 생성하는 새로운 빔포밍 기법을 제안한다. 물체 탐지기의 학습을 위해 휴대폰 및 노트북을 가진 사람들의 RGB 및 심도 이미지로 구성된 Vision Objects for Millimeter and Terahertz Communications (VOMTC)라는 거대한 비전 데이터셋을 수집하였다. VOMTC 테스트 셋 (test set)을 활용한 빔포밍 실험 결과를 통해 제안하는 기법이 기존 빔포밍 기법 대비 데이터 전송률을 크게 향상시킨다는 것을 확인하였다.