위성-지상 통합 네트워크에서 멀티 연결 기술 발전: 아키텍처, 과제 및 적용 사례 (심층 분석)
멀티 연결 기술은 위성-지상 통합 네트워크 (STIN)의 범위, 연결성, 감지 기능을 향상시켜 미래 네트워크 기술로 주목받고 있으며, 본 논문에서는 멀티 연결 기술 적용을 위한 다양한 아키텍처, 기술적 과제, 실제 적용 가능한 사례들을 제시하고 앞으로 나아가야 할 연구 방향을 제시합니다.
6G 다중 액세스를 위한 생성 AI 기반 매칭
본 논문에서는 6G 다중 액세스 네트워크에서 발생하는 매칭 문제를 해결하기 위해 생성 AI를 활용한 새로운 접근 방식을 제안합니다.
스마트 에너지 시스템의 상호운용성 테스트: 현황, 과제 및 미래 전망
스마트 에너지 시스템의 상호운용성을 확보하기 위해서는 다양한 테스트 방법론과 절차의 조화로운 발전과 표준화된 접근 방식이 필요하다.
저해상도 DAC를 사용한 통합 감지 및 통신을 위한 하이브리드 빔포밍
저해상도 디지털-아날로그 변환기(DAC)를 사용하는 통합 감지 및 통신(ISAC) 시스템에서 하이브리드 빔포밍 기술을 통해 만족스러운 감지 및 통신 성능을 달성할 수 있다.
현실로 이어지는 이론: 통합 통신 및 컴퓨팅 수신기 설계 프레임워크
본 논문에서는 통신 기능 저하 없이 컴퓨팅 기능을 동시에 수행할 수 있는 저복잡도, 고성능의 ICC 수신기 설계 프레임워크를 제안합니다.
지연 보정을 통한 비동기 대규모 랜덤 액세스 사용자 활동 감지
본 논문에서는 제한된 직교 프리앰블 수로 인해 발생하는 충돌 문제를 해결하기 위해 지연 보정을 통한 사용자 활동 감지(UAD-DC) 알고리즘을 제안하고, 비동기 대규모 랜덤 액세스 시나리오에서 오버샘플링의 이점을 조사합니다.
관측 범위를 가진 관찰자 기반 이분-일분 시공간(ROBUST) 네트워크를 위한 동적 관측 리듬 설계: 센서 배치 및 다중 에이전트 경로 계획 최적화
본 논문에서는 제한된 관측 범위를 가진 관찰자가 존재하는 시공간 네트워크인 ROBUST 네트워크를 소개하고, 이를 활용하여 센서 배치 및 다중 에이전트 경로 계획을 최적화하는 방법을 제시합니다.
미래 모바일 및 무선 네트워크의 QoS 예측을 위한 분산형 개인 정보 인식 학습 프레임워크, DISTINQT
DISTINQT는 이기종 네트워크 환경에서 QoS 예측을 위해 개인 정보를 보호하면서 효율적인 분산 학습을 가능하게 하는 프레임워크입니다.
차세대 RAN을 위한 AI 기반 에너지 모델링: 성능 및 지속가능성 향상을 위한 시뮬레이션 기반 접근 방식
차세대 RAN의 에너지 소비 최적화를 위해서는 현실적인 데이터 기반 시뮬레이션과 AI 기반 학습 방식을 활용해야 하며, AIMM 시뮬레이터는 이러한 접근 방식을 효과적으로 구현하는 도구이다.
비선형성 완화를 위한 시퀀스 선택의 계산 비용 대비 성능 분석
본 논문에서는 광통신 시스템에서 비선형성을 완화하기 위한 시퀀스 선택 기법의 계산 복잡도와 성능 간의 상충 관계를 분석하고, 낮은 복잡도를 유지하면서도 높은 비선형성 완화 성능을 달성하기 위한 효율적인 시퀀스 선택 메트릭 개발의 필요성을 제시합니다.
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