특정 시간에서 평균 데이터 전송률과 부하레벨에 기반하여 각 무선송신부의 상태(state) 요소를 결정하고, 상기 특정 시간에서 각 무선송신부의 전원 상태에 기반하여 각 무선송신부의 행동(action) 요소를 결정하며, 상기 특정 시간에서 상기 무선송신부를 포함하는 클러스터의 에너지 효율에 기반하여 각 무선송신부의 보상(reward) 요소를 결정하고, 상기 각 무선송신부의 상태 요소, 상기 각 무선송신부의 행동 요소, 상기 각 무선송신부의 보상 요소에 기반하여 기계적 학습을 수행하여 상기 특정 시간 이후 각 무선송신부의 전원을 턴 온 또는 턴 오프 제어하는 복수개의 무선송신부; 및상기 복수개의 무선송신부를 클러스터링(clustering)하는 중앙처리부를 포함하는,차세대 통신 시스템.

제1항에 있어서,상기 각 무선송신부는 상기 부하레벨을 아래 수학식 10에 기반하여 결정하는 것을 특징으로 하는,차세대 통신 시스템.[수학식 10]: 부하레벨, : 단말이 요구하는 자원의 수, : 단말과 무선송신부간 연결 여부에 대한 정보

제1항에 있어서,상기 중앙처리부는 상기 특정 시간에서 상기 시스템을 구성하는 단말의 평균 데이터 전송률과 상기 특정 시간에서 상기 시스템에서 이용 가능한 자원에 기반하여 상기 시스템의 상태(state) 요소를 결정하고, 상기 특정 시간에서 클러스터 개수와 상기 특정 시간에서 활성화된 무선송신부의 개수에 기반하여 상기 시스템의 행동(action) 요소를 결정하며, 상기 특정 시간에서 상기 시스템의 에너지 효율에 기반하여 상기 시스템의 보상(reward) 요소를 결정하고, 상기 시스템의 상태 요소, 상기 시스템의 행동 요소, 상기 시스템의 보상 요소에 기반하여 기계적 학습을 수행하여 상기 특정 시간 이후 클러스터의 개수와 활성화할 무선송신부의 개수를 결정하는 것을 특징으로 하는,차세대 통신 시스템.

제3항에 있어서,상기 기계적 학습은 Q-learning을 포함하며, 상기 Q-learning에 이용되는 Q 테이블은 아래 수학식 11에 기반하여 업데이트 되는 것을 특징으로 하는,차세대 통신 시스템.[수학식 11]Q: Q 테이블, s: 상태 요소, a: 행동 요소, r: 보상 요소, α: 학습속도 인자,β: 할인값

제3항에 있어서,상기 중앙처리부는 상기 결정된 특정 시간 이후의 클러스터 개수에 기반하여 각 클러스터마다 클러스터링 기준을 결정하고, 서비스 트래픽양에 기반하여 상기 결정된 클러스터링 기준을 중심으로 각 클러스터마다 무선송신부를 포함시키는 것을 특징으로 하는,차세대 통신 시스템.

제5항에 있어서,상기 중앙처리부는 상기 시스템을 구성하는 각 클러스터에서 가장 많은 트래픽 서비스를 제공하는 무선송신부를 상기 클러스터링 기준으로 결정하는 것을 특징으로 하는,차세대 통신 시스템.

제5항에 있어서,상기 각 무선송신부는 제공하고 있는 트래픽 서비스양을 결정하고 결정된 트래픽 서비스양을 이웃하는 적어도 하나의 무선송신부에서 결정한 트래픽 서비스양과 비교하여 트래픽 서비스양이 더 많은 무선송신부에게 투표를 하며,상기 중앙처리부는 각 클러스터내에서 가장 많은 투표를 받은 무선송신부를 상기 클러스터링 기준으로 결정하는 것을 특징으로 하는,차세대 통신 시스템.

복수개의 무선송신부를 포함하는 차세대 통신 시스템에서 무선송신부의 전원 제어 방법에 있어서,특정 시간에서 평균 데이터 전송률과 부하레벨에 기반하여 상기 무선송신부의 상태(state) 요소를 결정하는 단계;상기 특정 시간에서 무선송신부의 전원 상태에 기반하여 상기 무선송신부의 행동(action) 요소를 결정하는 단계;상기 특정 시간에서 상기 무선송신부를 포함하는 클러스터의 에너지 효율에 기반하여 상기 무선송신부의 보상(reward) 요소를 결정하는 단계; 및상기 상태 요소, 상기 행동 요소, 상기 보상 요소에 기반하여 기계적 학습을 수행하여 상기 특정 시간 이후 상기 무선송신부의 전원을 턴 온 또는 턴 오프 제어하는 단계를 포함하는,무선송신부의 전원 제어 방법.

제8항에 있어서,상기 부하레벨은 아래 수학식 12에 기반하여 결정되는 것을 특징으로 하는,무선송신부의 전원 제어 방법.[수학식 12]: 부하레벨, : 단말이 요구하는 자원의 수, : 단말과 무선송신부간 연결 여부에 대한 정보

복수개의 무선송신부를 포함하는 차세대 통신 시스템에서 중앙처리부의 클러스터링(clustering) 방법에 있어서,특정 시간에서 상기 시스템을 구성하는 단말의 평균 데이터 전송률과 상기 특정 시간에서 상기 시스템에 이용 가능한 자원에 기반하여 상기 시스템의 상태(state) 요소를 결정하는 단계;상기 특정 시간에서 클러스터 개수와 상기 특정 시간에서 활성화된 무선송신부의 개수에 기반하여 상기 시스템의 행동(action) 요소를 결정하는 단계;상기 특정 시간에서 상기 시스템의 에너지 효율에 기반하여 상기 시스템의 보상(reward) 요소를 결정하는 단계; 및상기 상태 요소, 상기 행동 요소, 상기 보상 요소에 기반하여 기계적 학습을 수행하여 상기 특정 시간 이후 클러스터의 개수와 활성화할 무선송신부의 개수를 결정하는 단계를 포함하는,중앙처리부의 클러스터링 방법.

제10항에 있어서,상기 기계적 학습은 Q-learning을 포함하며, 상기 Q-learning에 이용되는 Q 테이블은 아래 수학식 13에 기반하여 업데이트 되는 것을 특징으로 하는,중앙처리부의 클러터링 방법.[수학식 13]Q: Q 테이블, s: 상태 요소, a: 행동 요소, r: 보상 요소, α: 학습속도 인자,β: 할인값

제10항에 있어서,상기 결정된 특정 시간 이후의 클러스터 개수에 기반하여 각 클러스터마다 클러스터링 기준을 결정하는 단계; 및서비스 트래픽양에 기반하여 상기 결정된 클러스터링 기준을 중심으로 각 클러스터마다 무선송신부를 포함시키는 단계를 더 포함하는,중앙처리부의 클러스터링 방법.

제12항에 있어서,상기 클러스터링 기준을 결정하는 단계는 상기 시스템을 구성하는 각 클러스터에서 가장 많은 트래픽 서비스를 제공하는 무선송신부를 상기 클러스터링 기준으로 결정하는 것을 특징으로 하는,중앙처리부의 클러스터링 방법.