샤논의 유산에서의 패러다임 전환과 함께, 의미론적 통신(SC, semantic communication)은 유망한 차세대 통신 기술 중 하나로 부상하고 있다. 새로운 통신 기술 패러다임은 송신된 메시지의 의미가 수신자에게 성공적으로 전달될 수 있게 한다. 따라서 의미론적 통신은 인간 언어 통신과 같은 전달된 메시지의 성공적인 전달에 초점을 맞춘다. 이러한 새로운 통신을 구현하기 위해서는 송신기와 수신기 모두가 서로 동일한 배경 지식을 공유해야 한다. 최근 몇몇 연구자들은 딥러닝의 놀라운 성과를 활용하여 과제(태스크) 특화 의미론적 통신 시스템을 개발해 왔으며, 이를 통해 동일한 지식을 이들 사이에 공유할 수 있다. 그러나 이러한 의미론적 통신 시스템은 특정 응용을 처리하도록 특화되어 있으므로, 모든 사용자가 해당 시스템에 의해 서비스받을 수는 없다. 따라서 네트워크는 의미론적 통신 시스템과 전통적 통신(TC, traditional communication) 시스템이 공존하는 상황에 직면하게 된다. 본 논문에서는 네트워크 관점에서, 새롭게 등장하는 의미론적 통신 시스템을 도입할 때 전통적 통신 시스템의 성능에 어떤 영향을 미치는지 조사한다. 분석을 위해 의미론적 통신 시스템에 의해 서비스되는 사용자와 전통적 통신 시스템에 의해 서비스되는 사용자에 대해 신호대잡음비(SNR, signal-to-noise ratio)를 다르게 고려한다. 그리고 두 가지 서로 다른 SNR 식을 사용하여 의미론적 통신 시스템과 전통적 통신 시스템의 공존 상황에서의 최대-최소 공정성(max-min fairness) 문제를 정식화한다. 광범위한 수치 결과를 통해, 의미론적 통신 시스템을 도입한 경우와 도입하지 않은 경우에서 전통적 통신 사용자와 의미론적 통신 사용자 간의 네트워크 성능을 비교하고, 의미론적 통신 시스템이 실제로 유망한 차세대 통신 대안임을 확인한다.

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