제1항에 있어서,상기 제2 통신 방법은 상태(state) 요소, 행동(action) 요소 및 보상(reward) 요소를 포함하는 기계적 학습을 통해 결정되고, 상기 상태 요소는 상기 특정 시간에서 상기 중앙처리부의 커버리지에 포함된 적어도 하나의 단말이 수신하는 평균 SINR과 상기 특정시간에서 상기 중앙처리부가 할당 가능한 자원에 기반하여 결정되며, 상기 행동 요소는 상기 특정 시간에서 단말의 통신 모드와 단말의 통신 전력에 기반하여 결정되고, 상기 보상 요소는 상기 특정 시간에서 통신 네트워크의 에너지 효율에 기반하여 결정되는 것을 특징으로 하는,단말의 통신 방법.

중앙처리부를 포함하는 차세대 통신 네트워크에서 단말의 통신 방법에 있어서,특정 시간에서 상기 단말이 수신하는 SINR(signal to interference plus noise ratio)에 기반하여 제1 통신 방법을 결정하는 단계;상기 중앙처리부로 상기 특정 시간에서 상기 단말이 수신하는 SINR을 보고하는 단계;상기 특정 시간에서 각 단말들로부터 보고 받은 평균 SINR 및 상기 특정 시간에서 상기 중앙처리부가 할당 가능한 자원에 기반하여 결정된 제2 통신 방법을 상기 중앙처리부로부터 수신하는 단계; 및상기 제1 통신 방법과 상기 제2 통신 방법에 기반하여 특정 시간 이후 상기 단말의 통신 모드와 상기 단말의 전송 전력을 결정하는 단계를 포함하고,상기 단말의 통신 모드는 셀룰러 통신 모드와 D2D(device to device) 통신 모드를 포함하고,상기 제1 통신 방법은 상태(state) 요소, 행동(action) 요소 및 보상(reward) 요소를 포함하는 기계적 학습을 통해 결정되는 것을 특징으로 하는,단말의 통신 방법.

제1항에 있어서,상기 상태 요소는 상기 특정 시간에서 상기 단말이 수신하는 SINR에 기반하여 결정되며, 상기 행동 요소는 상기 특정 시간에서 단말의 통신 모드와 단말의 통신 전력에 기반하여 결정되고, 상기 보상 요소는 상기 특정 시간에서 단말의 에너지 효율에 기반하여 결정되는 것을 특징으로 하는,단말의 통신 방법.

제2항에 있어서,상기 단말이 수신하는 SINR이 타겟 SINR보다 크면 상기 상태 요소는 1로 결정되고, 상기 단말이 수신하는 SINR이 타겟 SINR보다 작으면 상기 상태 요소는 0으로 결정되는 것을 특징으로 하는,단말의 통신 방법.

제3항에 있어서,상기 타겟 SINR은 아래 수학식 8에 기반하여 결정되는 것을 특징으로 하는,단말의 통신 방법.[수학식 8]: 시간 T+1에서 타겟 SINR, : 가중치, : 단말이 수신하는 SINR값 중 최대값, : 시간 T에서 단말의 아웃티지 확률, : 단말이 수신하는 SINR값 중 중앙값, : 최소 아웃티지 확률 조건, : 최소 SINR 조건

제2항에 있어서,상기 보상 요소는 아래 수학식 9에 기반하여 결정되는 것을 특징으로 하는, 단말의 통신 방법.[수학식 9]: 보상 요소, : 단말의 에너지 효율, : 단말이 수신하는 SINR, : 단말 최대 통신 전력, : 단말 통신 전력, : 단말이 시간 t에서 수신하는 SINR 레벨

중앙처리부를 포함하는 차세대 통신 네트워크를 구성하는 단말에 있어서,상기 중앙처리부와 신호를 송수신하는 송수신부; 및상기 송수신부와 전기적으로 연결되고, 특정 시간에서 상기 단말이 수신하는 SINR(signal to interference plus noise ratio)에 기반하여 제1 통신 방법을 결정하며, 상기 송수신부를 통해 상기 중앙처리부로 상기 특정 시간에서 상기 단말이 수신하는 SINR을 보고하며, 상기 특정 시간에서 각 단말들로부터 보고 받은 평균 SINR 및 상기 특정 시간에서 상기 중앙처리부가 할당 가능한 자원에 기반하여 결정된 제2 통신 방법을 상기 송수신부를 통해 상기 중앙처리부로부터 수신하고, 상기 제1 통신 방법과 상기 제2 통신 방법에 기반하여 특정 시간 이후 상기 단말의 통신 모드와 상기 단말의 전송 전력을 결정하는 제어부를 포함하며,상기 단말의 통신 모드는 셀룰러 통신 모드와 D2D(device to device) 통신 모드를 포함하고,상기 제어부는 상기 제1 통신 방법을 상태(state) 요소, 행동(action) 요소 및 보상(reward) 요소를 포함하는 기계적 학습을 통해 결정하는 것을 특징으로 하는,단말.

제7항에 있어서,상기 상태 요소는 상기 특정 시간에서 상기 단말이 수신하는 SINR에 기반하여 결정되며, 상기 행동 요소는 상기 특정 시간에서 단말의 통신 모드와 단말의 통신 전력에 기반하여 결정되고, 상기 보상 요소는 상기 특정 시간에서 단말의 에너지 효율에 기반하여 결정되는 것을 특징으로 하는,단말.

제8항에 있어서,상기 단말이 수신하는 SINR이 타겟 SINR보다 크면 상기 상태 요소는 1로 결정되고, 상기 단말이 수신하는 SINR이 타겟 SINR보다 작으면 상기 상태 요소는 0으로 결정되는 것을 특징으로 하는,단말.

제9항에 있어서,상기 타겟 SINR은 아래 수학식 10에 기반하여 결정되는 것을 특징으로 하는,단말.[수학식 10]: 시간 T+1에서 타겟 SINR, : 가중치, : 단말이 수신하는 SINR값 중 최대값, : 시간 T에서 단말의 아웃티지 확률, : 단말이 수신하는 SINR값 중 중앙값, : 최소 아웃티지 확률 조건, : 최소 SINR 조건

제8항에 있어서,상기 보상 요소는 아래 수학식 11에 기반하여 결정되는 것을 특징으로 하는, 단말.[수학식 11]: 보상 요소, : 단말의 에너지 효율, : 단말이 수신하는 SINR, : 단말 최대 통신 전력, : 단말 통신 전력, : 단말이 시간 t에서 수신하는 SINR 레벨

제7항에 있어서,상기 제2 통신 방법은 상태(state) 요소, 행동(action) 요소 및 보상(reward) 요소를 포함하는 기계적 학습을 통해 결정되고, 상기 상태 요소는 상기 특정 시간에서 상기 중앙처리부의 커버리지에 포함된 적어도 하나의 단말이 수신하는 평균 SINR과 상기 특정시간에서 상기 중앙처리부가 할당 가능한 자원에 기반하여 결정되며, 상기 행동 요소는 상기 특정 시간에서 단말의 통신 모드와 단말의 통신 전력에 기반하여 결정되고, 상기 보상 요소는 상기 특정 시간에서 통신 네트워크의 에너지 효율에 기반하여 결정되는 것을 특징으로 하는,단말.