MVX-ViT: 비전 트랜스포머를 이용한 6G V2X 네트워크 관리 결정을 위한 다중모달 공동 인지

6세대(6G) 네트워크의 발전과 차량-모든 것(V2X) 네트워크 내 다중 모달 센싱 기술의 진화는 무선 통신 및 네트워크 관리 분야에서 다중 모달 기반 인공지능(AI) 응용 분야에 혁신적인 연구를 가능하게 하였다. 그러나 이러한 전망이 밝은 연구 방향은 일반적으로 적합한 데이터셋의 부족으로 인해 제한을 받는 경우가 많다. 이를 해결하기 위해 본 논문은 최신의 CARLA 및 Sionna 시뮬레이터를 통합하여 다중 모달 다중 시점 V2X(MVX) 데이터셋을 생성하는 종합적이고 구성 가능한 공동 시뮬레이션 프레임워크를 제안한다. 또한, 향후 시선 방해(LoS 차단) 및 최적의 비임 방향을 예측하는 새로운 AI 기반 모델과 혁신적인 안테나 위치 최적화(APO) 솔루션을 제시하며, 이 모든 것은 다중 모달 데이터셋 MVX에 기반하고 있다. 본 프레임워크는 공동 인지(cooperative perception) 기술을 활용하여 라이다(LiDAR) 데이터와 무선 데이터를 통합함으로써 V2X 통신의 성능을 크게 향상시킨다. 철저한 평가 결과, 본 연구에서 제안하는 공동 인지 접근법은 기존의 비임 및 차단 예측 기법 대비 정확도와 효율성 측면에서 뛰어난 성능을 보였다. 더불어, V2X 시스템 내 인프라 요소의 중요성을 평가하고, 다양한 운영 환경에서 본 프레임워크의 적합성을 입증하기 위한 계산적 연구를 수행하였다. 이는 본 프레임워크가 다양한 시나리오에 적용 가능하며, 디지털 트윈 솔루션으로서의 활용 가능성을 시사한다. 본 연구는 V2X 무선 통신 분야에 네트워크 관리를 위한 유연한 프레임워크를 제공함으로써 기여할 뿐만 아니라, 향후 6G 네트워크의 효율성과 내구성을 향상시키기 위한 AI 기반 다중 센서 융합 기술에 대한 연구를 선도하는 기반을 마련하였다.