본 논문에서는 유체 기반 포트 재배치와 소자 단위 능동 증폭을 결합하여 6G 네트워크의 성능을 향상시키기 위한 새로운 무선 패러다임인 유체-능동 재구성 지능 표면(FARIS)을 제안한다. 하드웨어 동작을 현실적으로 특성화하기 위해, 먼저 FARIS 아키텍처의 회로 수준 추상화를 개발하고, 후보 포트의 논리적 제어/스위칭 전력과 능동 반사를 위해 필요한 직류(DC) 바이어스 전력을 모두 포괄하는 실용적인 전력 소모 모델을 수립한다. 이 모델에 기반하여 FARIS 신호 모델을 정립하고, 실용적인 하드웨어 제약 하에서 능동 증폭-반사 벡터와 유체-능동 소자의 이산 선택을 함께 최적화하는 대응하는 비거든(ergodic) 전송률 극대화 문제를 정식화한다. 해당 문제는 교대 최적화(AO) 프레임워크를 통해 단계적으로 전송률을 개선하도록 접근한다. 이어지는 복잡도 및 수렴 분석은 알고리즘의 동작과 성능 향상에 대한 더 깊은 통찰을 제공한다. 수치 결과는 제안된 AO 프레임워크 기반 FARIS가 기존의 기준 모델을 일관되게 능가하며, 더 적은 능동 소자 또는 더 작은 물리적 개구를 사용하는 경우에도 다양한 환경에서 더 높은 전송률을 제공함을 확인한다.

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