pISSN : 1226 - 4717 / eISSN : 2287 - 3880
발행기관 : 한국통신학회
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한국통신학회 논문지는 1976년부터 발행되고 있으며, 정보통신 분야에서 가장 오래된 역사를 가지고 있는 국문/영문 혼용 논문지입니다. 정보, 통신, 네트워크 및 융합 기술에 관련된 주제를 다루는 전문 학술지로 정보, 통신, 네트워크 및 융합 기술에 관련된 새로운 개념, 이론, 기술과 응용까지 논문에서 다루는 주제에 따라 일반논문(Part A (AI for ICT Applications), Part B (Communications Systems), Part C (Networks and Computings), Part D (Services Applications and Emerging Topics), Part E (ICT Convergence), Part F (System Implementation)), 특집논문으로 분류하여 연간 400여 편의 논문이 발행되고 있습니다.
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우수논문 (50권 9호, 9월 2025)
Fractional Programming for Multi-User ISAC Beamforming Design: A Bayesian CRB PerspectiveSeok-Hwan Park |
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| Integrated sensing and communication (ISAC) is a promising paradigm for sixth-generation (6G) wireless networks, enabling spectrum-efficient coexistence of sensing and communication functionalities. This paper investigates ISAC beamforming optimizati... | |
SSR: 3D NAND 플래시 메모리 기반 대용량 저장장치에 특화된 중단/재개 기법김범준 서경섭 김명석 |
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| NAND 플래시 메모리 기술이 지속적으로 확장됨에 따라 플래시 기반 SSD는 최신 스토리지 시스템의 핵심 구성 요소가 되었다. 최신 스토리지 시스템의 주요 설계 목표 중 하나는 데이터 센터, 클라우드, LLM 및 자율자동차와 같은 최첨단 애플리케이션에 필수적인 낮은 읽기 응답시간을 달성하는 것이다. 이러한 목표를 달성하기 위해이전의 많은 연구는 읽기 작업에 대한 요청이 있을 때 현재 진행 중인 지우기 작업을 즉시 중단하고 읽기 요청을처리함으로써... | |
최근 발간 목록 (50권 10호, 10월 2025)
이상탐지를 위한 결합 에너지 기반 모델의 잡음 대비 추정
김동국
본 논문에서는 이상탐지를 위한 새로운 결합에너지기반모델(CEBM)과 이를 학습하기 위한 잡음대비추정(NCE) 기법을 제시한다. CEBM의 구조는 비정규화된 두 개의 확률분포의 곱으로 구성되며, 각각의 분포는심층신경망을 갖는 에너지 함수에 의해 정의된다. CEBM의 하나의 분포를 잡음분포로 사용하여 NCE의 목적함수를 유도하고 경사하강법에 따른 파라미터의 갱신법을 제시한다. 제안된 기법의 이상탐지 성능을 평가하기위해 ECG, UNSW 그리고 MNIST/Fashion-MNIST를 이용한 실험을 수행한다. 실험 결과로 제안된 NCE 로 학습된 CEBM이 모든 데이터 세트에서 기존의 EBM보다 더 높은 F1-score를 보여준다.
우수 논문 Few-Shot Anomaly Detection for Medical Ultrasound Images Using Metric Learning and Multimodal BiomedCLIP Embeddings
Haeyun Lee Kyungsu Lee Jihun Kim
Medical ultrasound imaging is extensively utilized in clinical practice due to its advantages of safety, cost-effectiveness, and real-time imaging capability. Nevertheless, inherent issues such as low signal-to-noise ratios, operator dependency, and speckle noise introduce significant challenges in automated anomaly detection.
To overcome these limitations, we propose a novel few-shot anomaly detection framework specifically designed for medical ultrasound imaging. Our method employs BiomedCLIP, a multimodal model tailored for biomedical applications, to jointly encode ultrasound images and clinically relevant textual descriptions into semantically rich embeddings. Subsequently, these embeddings are refined through a projection network to create compact, discriminative representations optimized for anomaly classification. A prototype-based metric learning approach further enhances the separability of these embeddings by explicitly clustering normal and abnormal cases.
Extensive evaluations conducted on representative ultrasound datasets demonstrate that our proposed method achieves superior anomaly detection performance compared to existing contrastive and multimodal learning frameworks, particularly in severely limited data scenarios. Our findings underscore the efficacy and clinical potential of combining multimodal embeddings and metric learning for robust and interpretable anomaly detection in medical ultrasound images.
동적 환경에서의 차량/화물 최적 배차를 위한 MAML과 PPO 통합 알고리즘
김지현 권순영 신다민 김형남
항만물류 환경에서 차량과 화물 간의 효율적인 배차를 위해서는 배차의 공정성/일관성 및 도로 상황 등과 같은다양한 환경 요소를 고려해야 한다. 이러한 요소들은 실시간으로 변화하며, 운송 차량과 운전자에게 직접적인 영향을 미칠 수 있다. 하지만 기존의 최적화 기법은 환경 변화에 대한 적응력이 부족하여 실시간 배차 최적화에는한계가 존재한다. 본 논문에서는 메타 강화학습 알고리즘인 MAML(model-agnostic meta-learning)과PPO(proximal policy optimization)를 결합한 배차 최적화 기법을 제안한다. MAML을 활용하여 다양한 배차 환경에서 최적화된 초기 정책을 학습하고, PPO를 통해 환경 변화에 적응하며 지속적으로 정책을 개선함으로써 배차성능을 극대화한다. 모의실험을 통해 MAML+PPO 기반 최적화 알고리즘이 기존 알고리즘 대비 우수한 배차 성능을 보임을 확인하였다. 특히, APM(aggregate performance measure) 기반 성능 분석 결과, 제안한 알고리즘이 다양한 시나리오에서 높은 일반화 성능과 안정적인 최적화 성능을 달성함을 보였다.
Swin Transformer 구조를 기반으로 한 Multi-Modal 자동 변조 인식 신경망
신다민 전민욱 김형남
현대 전자전에서는 다양한 통신 신호에 대해 높은 인식 정확도를 제공하는 딥러닝 기반 자동 변조 인식에 관한연구가 활발히 진행되고 있다. 이는 통신 기술의 발전으로 전장의 신호 환경이 점차 복잡해짐에 따라, 수신된 통신 신호의 분석에 많은 어려움이 수반되고 있기 때문이다. 본 논문에서는 1D Swin Transformer 구조를 기반으로설계된 multi-modal 자동 변조 인식 신경망을 제안한다. 1D Swin Transformer는 계층적 특징 맵과 이동 윈도우기반 접근을 통해 입력 데이터로부터 다양한 해상도의 특징을 효과적으로 추출한다. 제안하는 모델은 IQ 시계열신호와 주파수 스펙트럼 정보를 동시에 활용하는 multi-modal 구조로 이루어져 있으며, 각 모달리티의 정보를 추출하여 1D Swin Transformer에 입력함으로써 통합된 특징을 이용하여 변조 기법을 인식한다. 본 논문에서 제안한모델은 61.15%의 평균 정확도를 기록하여 기존 신경망보다 우수한 성능을 보였다. 또한 QAM 계열 신호에 대해서도 평균 57.00%의 높은 인식 정확도를 달성함으로써, 구조적으로 유사한 변조 신호 간의 구분에서도 강점을 보였다.
ViT 기반미래도로이미지예측: VLM을 활용한 평가
김동현 권재락 남해운
본 논문은 미래 주행 상황을 효과적으로 예측하기위해 Vision Transformer (ViT) 기반 미래 도로 이미지 예측 모델을 제안한다. 제안하는 ViT 모델 구조는입력 이미지를 패치 단위로 처리하고, 어텐션 메커니즘을 통해 전역적인 시각 정보를 효율적으로 학습할뿐만 아니라, 제어 입력과의 통합적 처리로 시각-제어간 상관관계를 효과적으로 반영할 수 있는 장점을 가진다. 생성된 이미지의 화질 및 설명 유사도 측면에서 성능을 비교한 결과, 제안하는 모델은 기준 모델보다 선명한 이미지를 생성하였으며, Vision-Language Model (VLM)을 활용한 설명 평가에서도 높은 의미유사도를 나타냈다. 이는 ViT 구조가 미래 예측에 효과적일 뿐 아니라, 설명 정보를 활용한 자율주행 제어 연계에도 유용함을 시사한다.
저궤도 위성 궤도 정보 기반 Cross-Seam에서의 핸드오버 최적화 기법
추헌우 문태한 김태윤 정한진 송용민 김재현
저궤도(low Earth orbit, LEO) 위성 네트워크의 궤도 간 위성 링크 단절 구간(Cross-Seam)에 인접한 두 궤도의위성 간 핸드오버가 발생할 때 인접 궤도의 위성 간 링크(inter-satellite link, ISL)가 존재하지 않으므로, 핸드오버통신 중단시간(interruption time)이 증가하고 라우팅 불안정성이 초래될 수 있다. 본 논문에서는 워커-스타(Walker-Star) 방식으로 배치된 저궤도 위성 네트워크에서 인접 궤도 간 ISL이 불가능한 cross-seam 핸드오버를최소화함으로써, 통신 중단시간과 라우팅 불안정성을 줄이는 방법을 제안한다. 제안하는 핸드오버 기법은 위성의궤도 정보를 활용하여 cross-seam의 중심 경도를 계산하고, 이를 기준으로 핸드오버를 수행하여 cross-seam 핸드오버를 최소화한다. 시뮬레이션 분석 결과, 제안하는 핸드오버 기법은 cross-seam 핸드오버를 효과적으로 줄여 통신 중단시간을 감소시킨다.
데이터 시퀀스 매핑 및 대체를 통한 OTFS에서의 PAPR 저감 기법
박상욱 이형원 류관웅 최권휴
Orthogonal Frequency Division Multiplexing (OFDM) 및 Orthogonal Time Frequency Space (OTFS)와 같은다중 반송파 시스템은 높은 Peak-to-Average Power Ratio (PAPR)로 인해 고출력 증폭기의 효율성이 저하된다.
OTFS의 PAPR 문제를 해결하기 위해 제안된 Discrete Fourier Transform spread OTFS (DFT-s-OTFS)는 DFT 사전 코딩을 통해 PAPR을 감소시킬 수 있지만, 이 과정에서 다이버시티 손실로 인해 고속 이동 환경에서 비트오류율 (Bit Error Rate, BER)성능 저하가 발생한다. 본 논문에서는 PAPR이 높은 데이터 시퀀스를 PAPR이 낮은데이터 시퀀스로 대체함으로써, OTFS의 다이버시티를 유지하면서도 PAPR을 효과적으로 줄일 수 있는 PAPR 저감 기법을 제안한다. 이를 위해, 헝가리안 알고리즘을 활용하여 데이터 시퀀스 간의 매핑 관계를 형성하고, 이를바탕으로 데이터 시퀀스를 대체한다. 모의실험을 통해 제안하는 기법이 기존 OTFS 및 DFT-s-OTFS와 비교하여더 낮은 PAPR과 향상된 BER 성능을 나타냄을 보였다.
고속 무인 이동체 통신을 위한 빔 트레이닝 기술
정지궤도 위성 네트워크에서 통신 속도 향상을 위한 성상도 재구성 방안
SOQPSK-TG 변조 방식에서 누적 성상도와 CNN을 이용한 심볼 타이밍 오차 추정
pISSN : 1226 - 4717
eISSN : 2287 - 3880