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한양대학교 융합전자공학과 홍송남 교수와 이정재 박사 과정 연구원은 6G 이동통신의 핵심 기술 중 하나인 지능형 반사 표면(Reconfigurable Intelligent Surface, RIS) 기반 근거리장(near -field) 통신 환경에서의 고차원 채널 추정 문제를 해결하는 새로운 채널 추정 프레임워크를 제안하고, 그 연구 성과를 무선 통신 최상위 국제 저널 (분야 상위 5%, 학문 상위 5%)인 “IEEE Transactions on Wireless Communications (논문명: Piecewise Beam Training and Channel Estimation for RIS-Aided Near-Field Communications)” 에 게재하였다.

차세대 6G 무선 통신은 초고주파(mmWave/THz) 대역을 활용하여 초고속·초저지연·초연결 서비스를 제공하는 것을 목표로 한다. 그러나 이러한 고주파 대역에서는 파장의 감소로 인해 신호 감쇠가 심해지고, 수백~수천 개의 안테나 및 RIS 소자가 결합된 초대규모 근거리장 통신 환경에서는 채널의 차원이 급격히 증가하여 기존 채널 추정 기법을 적용하기 어렵다는 문제가 존재한다. 특히, RIS와 기지국(BS) 간 채널은 비교적 장시간 안정적인 반면, 사용자–RIS 채널은 빠르게 변하는 비대칭적 시간 변화 특성(two-timescale) 을 가지며, 이를 효율적으로 활용하는 채널 추정 기법이 요구된다.

본 연구에서는 이러한 특성을 반영하여, **두 개의 시간 스케일을 고려한 채널 추정 프레임워크(2TCE)**를 근거리장 RIS 통신 환경으로 확장하고, 초기 시간 블록에서 추정한 채널 정보를 활용하여 이후 시간 구간에서는 **저차원 파라미터만을 추정하는 새로운 시간-스케일링 기반 기법(2TCE-TSP)**을 제안하였다. 특히, RIS를 여러 개의 부분 영역으로 나누어 빔을 순차적으로 학습하는 조각별 빔 트레이닝(piecewise beam training) 기법과 다중 최소자승(Multi-LS) 기반 추정 방식을 결합함으로써, 고차원 채널에서도 안정적인 추정 성능을 확보하였다.

시뮬레이션 결과, 제안한 방법은 기존 최신 기법 대비 파일럿 오버헤드를 약 38%~78%까지 감소시키는 동시에, RIS 소자 수가 512개인 경우 연산 복잡도를 약 98%까지 줄이면서도 높은 채널 추정 정확도를 유지함을 확인하였다. 본 성과는 RIS 기반 근거리장 통신에서의 채널 추정 문제를 실질적으로 해결할 수 있는 방법을 제시하였다는 점에서 학술적·기술적 기여도가 크며, 향후 6G 이동통신, 초고속 무선 백홀, 실내 초정밀 통신 및 센싱 융합 시스템 등 다양한 응용 분야에서 핵심 기반 기술로 활용될 것으로 기대된다.