본 논문은 차세대 핀칭 안테나(PA) 시스템과 재구성 가능한 지능형 표면(RIS)의 통합이 무선 통신에 미치는 영향을 연구하기 위해, RIS를 활용한 다중 사용자 하향링크 정보 전송을 위한 핀칭 안테나 시스템(PASS)을 조사한다. 총 합 전송률(SR) 및 에너지 효율(EE) 최대화를 목표로 하는 문제를 공식화하고, PA의 이동 가능한 영역, 총 전력 예산, RIS 요소의 조정 가능한 위상에 대한 제약 조건을 설정한다. RIS-assisted PASS의 그래프 구조적 토폴로지를 활용하여, 사용자의 위치를 기반으로 PA 위치를 학습하고, 복합 채널 조건에 따라 RIS 위상 시프트를 학습한 후 빔포밍 벡터를 결정하는 새로운 3단계 그래프 신경망(GNN)을 제안한다. 제안된 GNN은 비지도 학습을 통해 구현되며, 추론 시간과 솔루션 최적성 사이의 균형을 제공하기 위해 볼록 최적화와 통합하는 세 가지 전략을 제시한다. 제안된 GNN의 효과와 일반화 능력, 성능 신뢰성 및 실시간 적용 가능성을 입증하기 위해 광범위한 수치 결과를 제공한다. 또한, RIS-assisted PASS에 대한 주요 파라미터의 영향을 분석한다.
