Massive MIMO 시스템의 신호 검출은 높은 신뢰도와 낮은 복잡도를 동시에 만족시키기 어려운 과제를 안고 있습니다. 특히 기존의 딥러닝 기반 신호 검출 기법은 Massive MIMO 환경에서 구현 복잡도가 급증하는 한계가 있었습니다. 본 기술은 이러한 문제점을 해결하기 위해 딥러닝 알고리즘을 활용한 혁신적인 신호 검출 기법을 제안합니다. 낮은 복잡도의 SOR(Successive Over Relaxation) 기법과 DNN(Deep Neural Network) 기반 비선형 추정기를 성공적으로 결합하여, OAMPNet 등 기존 방식 대비 현저히 낮은 복잡도로도 훨씬 높은 신호 검출 정확도와 신뢰도를 달성합니다. 다양한 채널 환경에 적응적으로 학습하여 최적의 성능을 제공함으로써, Massive MIMO 시스템의 효율성과 안정성을 극대화합니다. 본 기술은 차세대 무선 통신의 핵심 난제를 해결할 열쇠가 될 것입니다.