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 (49권 9호, 9월 2024)
다중 소형 개구 구조를 이용한 고해상도 광역관측 SAR 시스템 리뷰임정빈 김동현 반인모 이남윤 |
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| Synthetic aperture radar (SAR)는 날씨 조건에 상관없이 이미지를 형성할 수 있는 유용한 레이더 시스템이지만, 내재적인 한계로 인해 고해상도와 광역 관측을 동시에 만족시키는 것이 불가능하다. 해상도나 관측 영역 중 어느한쪽을 높일 수 있는 여러 모드가 개발되었지만 이러한 모드들은 나머지 한쪽의 성능이 저하된다. 따라서, 이를해결하고자 안테나의 구조를 변형한 SAR 시스템이 연구되었다. 이러한 시스템은 디지털 빔포밍을 이용한... | |
Real Time 3D Segmentation System Based on YOLOv8 and SAM for Sorting Recyclable Plastic Bottle WasteHyuntae Cho |
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| The abundance of plastic products around the world is causing social, environmental, and economic problems. Many countries are trying to recycle plastic waste, but the recycling rate is very low. In the case of plastic PET products, it is valuable to... | |
최근 발간 목록 (49권 9호, 9월 2024)
An Efficient Model Driven Deep Learning Based Approximate Message Passing Detector for MIMO Systems
Saleem Ahmed Sooyoung Kim
This paper presents an improved signal detection method for multiple-input multiple-output (MIMO) systems.
The approximate message passing (AMP) algorithm is one of the promising signal detection methods which can achieve near optimal error rate performance. The proposed method enhances the performance of an existing AMP method by applying a model-driven deep learning network. In the proposed method, a trainable parameter is selected and optimized using a neural network. Simulation results illustrate that the proposed method can improve the bit error rate performance with lower computational complexity, compared to the existing methods.
우수 논문 다중 소형 개구 구조를 이용한 고해상도 광역관측 SAR 시스템 리뷰
임정빈 김동현 반인모 이남윤
Synthetic aperture radar (SAR)는 날씨 조건에 상관없이 이미지를 형성할 수 있는 유용한 레이더 시스템이지만, 내재적인 한계로 인해 고해상도와 광역 관측을 동시에 만족시키는 것이 불가능하다. 해상도나 관측 영역 중 어느한쪽을 높일 수 있는 여러 모드가 개발되었지만 이러한 모드들은 나머지 한쪽의 성능이 저하된다. 따라서, 이를해결하고자 안테나의 구조를 변형한 SAR 시스템이 연구되었다. 이러한 시스템은 디지털 빔포밍을 이용한 다중 소형 개구 구조의 형태로 한번의 송신 신호에 대해 여러 수신 신호를 획득하여 ambiguity 없이 고해상도 광역 관측이미지를 얻을 수 있다. 본 논문은 튜토리얼로써 SAR의 이미지 형성 원리와 ambiguity가 발생하지 않는 pulse repetition frequency의 범위를 설명하고 이를 통해 고해상도와 광역 관측을 동시에 달성할 수 없음을 보인다. 또한, 이를 해결하기 위한 기술로 다중 개구 구조를 이용한 디지털 빔포밍 수신 기술을 소개하고 이에 대한 모의실험 결과를 통해 이 기술의 효용성을 입증한다.
레이트 매칭 방법 수정을 통한 5G NR PBCH 데이터 성능 개선 기법
백성열 박찬수 오왕록
5G NR (new radio) 시스템의 기지국은 PBCH (physical broadcast channel)를 통해 부반송파 간격, DMRS 심볼 위치 등을 포함한 MIB (master information block)를 주기적으로 전송한다. 단말의 초기 접속에 필요한 주요정보를 담고 있는 MIB는 극 부호 (polar code)로 부호화된 후 레이트 매칭 (rate-matching) 과정을 거쳐 PBCH에할당된 부반송파에 매핑되어 전송된다. 본 논문에서는 레이트 매칭 과정에서 반복된 부호 비트들이 매핑되는 주파수 간격을 늘려 주파수 다이버시티 이득을 개선하는 방안을 제안한다. 제안하는 기법은 추가적인 복잡도 증가 없이 PBCH 수신 성능을 개선할 수 있는 장점이 있다.
Sliding Window-Based Spectrum Sensing with Deep Learning for Pulse Radar Signals
Chang Heon Lim Jin-Yul Kim
A sliding window-based spectrum sensing method determines the presence or absence of a primary user by comparing the maximum of the received signal energies from multiple sliding windows with a threshold. In this letter, aiming to enhance this scheme, we present a deep learning-based approach for exploiting the pattern of the received signal energies from sliding windows and investigate its sensing performance.
고속열차 환경에서 다중 셀룰러 사업자망을 활용한 Multipath TCP 기법의 성능 평가
김응협 김민기 조유제 강순주
고속 열차와 같이 이동성이 높은 환경에서는 무선 신호의 상태가 빠르게 변화하여 네트워크 상태가 불안정해지고 기지국 사이의 빈번한 핸드오프 발생으로 인해 처리량이 감소한다. 5G 및 6G와 같은 고용량 무선 기술을 고속열차에 적용하더라도 단일 경로만 사용하는 기존의 TCP는 고속 열차 환경에서 발생하는 핸드오프 문제를 해결할 수 없다. 한국철도공사는 KTX 열차에서 보다 빠른 인터넷 서비스를 제공하기 위해 다중 셀룰러 사업자 망이적용된 로드 밸런싱 시스템을 도입하였다. 하지만 다중 셀룰러 사업자 망의 대역폭을 동시에 활용할 수 없기 때문에 이러한 문제를 해결하기 위한 MPTCP(Multipath TCP) 적용 연구가 필요하다. 본 논문에서는 고속열차 환경에서 다중 셀룰러 사업자 망이 적용된 로드 밸런싱 시스템과 MPTCP의 성능 비교를 위해 각 시스템의 특성을 조사하였다. 또한, 실제 고속열차 환경에서 측정한 데이터를 기반으로 테스트베드를 구축하여 로드 밸런싱 시스템과MPTCP의 성능을 비교 분석하였다. 기존의 로드 밸런싱 시스템과 비교하여 MPTCP 적용 방안에서 처리량이 증가하였고 핸드오프 발생에도 안정적인 데이터 전송이 이루어지는 것을 확인하였다.
주차 할당 만족도와 네트워크 오버헤드를 고려한 모바일 엣지 컴퓨팅 기반 스마트 주차 시스템
이경민 이미정
스마트 주차 시스템은 신속하게 운전자의 요구사항을 최대한 만족하는 주차장을 할당하는 것을 목표로 한다.
일반적으로 주차장은 차량의 목적지 근처로 국한된 지역에서 선택된다는 특성에 착안하여, 본 논문에서는 중앙집중 서버 없이 지역적으로 분포된 Mobile Edge Computing (MEC) 서버들 간의 협력을 기반으로 하는 주차장 할당 방안을 제안하였다. 또한 주차장 할당 과정에서 운전자 요구사항에 대해 각 주차장이 만족하는 정도를 점수로나타내는 방법을 제안하였다. 네트워크 시뮬레이터인 NS-3를 사용하여, 제안하는 방안과 기존 방안을 비교한 결과, 제안하는 방안이 높은 주차장 할당 만족도를 유지하면서, 작은 오버헤드와 짧은 지연을 갖는 것을 보였다.
GAN을 이용한 주식 시장 데이터 시뮬레이션 및 머신러닝 기반 트레이딩 시스템 개발
유성주 장주현 김재윤
머신러닝 트레이딩 시스템을 설계할 때 필수적인 과정 중 하나는 과거 주가 데이터를 사용하여 학습 모형을 구축하는 것이다. 하지만 금융시장이라는 환경의 특성상 대량의 주가 데이터를 얻는 것은 시간과 비용이 많이 요구되는 작업이다. 모델 구축을 위한 데이터가 부족할 경우 낮은 일반화 능력, 예측 능력 저하 등 다양한 문제점을야기할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 적대적 생성 신경망 기반의 가상 데이터 생성 시뮬레이션을 활용한 새로운금융 시장 분석방법론을 제안한다. 현대 금융이론의 기하 브라운 운동 모형의 제한점 중 하나인 heavy-tail 현상을극복하기 위해 GAN으로부터 추출된 난수를 입력하여 실제 주식 수익률 분포를 근사하였고 이를 통해 실제 시장의 움직임이 반영된 미래 주가 변동을 시뮬레이션 하였다. 이후, 생성된 데이터와 실제 데이터, 두 데이터 셋을머신러닝 모델에 훈련하고 트레이딩 전략을 수립하여 거래 성과를 비교하였다. 실험 결과 제안된 방법론을 바탕으로 생성된 가상의 주가 데이터를 활용할 경우 전반적으로 거래 평가지표에서 성능이 향상되었고 이러한 결과는금융 데이터의 제한을 극복하는 새로운 솔루션을 제시한다. 결과적으로 GAN을 활용한 데이터 시뮬레이션과 머신러닝 기반의 트레이딩 시스템은 거래 전략과 위험 관리를 향상시킬 수 있다는 가능성을 확인하였다.
Enhancing Service Excellence: Blockchain-AI TF-IDF Recommendations
Mohamed Abubakar Dini Dong-Seong Kim Taesoo Jun
Recommendation systems, ubiquitous across diverse sectors such as e-commerce, streaming services, and social media, play a pivotal role in tailoring user experiences. However, their application remains underexplored in sectors like dealerships and vehicles, where personalized suggestions can significantly enhance customer engagement and decision-making. Despite their widespread use, limited attention has been directed towards optimizing recommendation systems for the unique dynamics of the dealership and vehicle sectors, presenting an untapped potential for improvement and innovation. Utilizing software, artificial intelligence, and algorithms, our system addresses user complaints by seamlessly integrating AI algorithms and blockchain technology for enhanced security. Leveraging the Term Frequency-Inverse Document Frequency of Records (TF-IDF) vectorization for precision, the system demonstrates remarkable accuracy (99.8%) through cosine similarity (CS) and K-Nearest Neighbors evaluation. Propelled by advanced AI algorithms, it outperforms other blockchain-based recommendation systems, showcasing its potential in dealership and vehicle-related contexts.
우수 논문 Real Time 3D Segmentation System Based on YOLOv8 and SAM for Sorting Recyclable Plastic Bottle Waste
Hyuntae Cho
The abundance of plastic products around the world is causing social, environmental, and economic problems. Many countries are trying to recycle plastic waste, but the recycling rate is very low. In the case of plastic PET products, it is valuable to recycle economically and environmentally because the recycling rate and quality are higher than other plastic materials. This paper proposes a real-time 3D segmentation system based on the YOLOv8 and segment anything model (SAM) to classify plastic bottles being discarded along with other types of waste. The proposed system basically uses a stereo camera to obtain waste images and depth information, and goes through a preprocessing procedure. The preprocessed data is input into YOLOv8 to detect plastic bottles. Then, the detected bottle image and bounding box information are input to SAM to achieve meaningful segmentation, and then a 3D segment is obtained along with depth information. Finally, the system prioritizes the detected bottles with weights, which are utilized to pick up in the segregation robot.
This paper also describes the experimental results and performance evaluation to verify the effectiveness of the proposed method.
MATLAB의 PCT와 CMEX를 사용한 빠른 획득과 추적을 위한 오픈 소스 GPS L1 C/A SDR 구현
유승수 유재덕 김선용
본 논문에서는 MATLAB의 PCT (Parallel Computing Toolbox)와 CMEX (C/C++ for Matlab EXcutable) 기능을 이용한 빠른 획득과 추적 처리를 위한 오픈 소스(open source) GPS (Global Positioning System) L1 C/A (Coarse/Acquisition) SDR (Software-Defined-Radio)을 구현하고, 그 성능을 평가한다. 본 논문에서 구현한 SDR은가독성(readability)과 가변성(flexibility)에 중점을 둔 교육 및 연구용 SDR로서 MATLAB을 주 언어로 구성하였다. [9]의 대표적인 MATLAB 기반 오픈 소스 GPS L1 C/A SDR은 성능 평가를 위해 사용한 컴퓨터에서 약 37 초의 IF (Intermidiate Frequency) 표본을 처리할 때, 총 처리 시간은 약 431.301초가 소요되며, 이 가운데 획득시 약 3.78%인 약 16.296초가 소요되며, 추적 시 91.47%인 약 395.276초가 소요되는 것을 확인하였다. 이를 개선하기 위해 MATLAB에서 제공하는 PCT와 CMEX 기능 등을 활용해 빠른 획득과 추적을 위한 GPS L1 C/A SDR을 구현하였다. 같은 컴퓨터에서 구현한 SDR의 총 처리 시간은 약 73.086초로서 기존 SDR 대비 약 17.19% 의 처리 시간만 소요되며, 획득은 기존 SDR의 약 16.296초 대비 약 60.85%인 약 9.916초, 추적은 기존 SDR의약 395.276초 대비 약 9.05%인 약 35.79초로 빠른 획득과 추적을 할 수 있음을 확인하였다. 구현한 빠른 획득과추적을 위한 SDR은 관련 교육 및 연구에 쉽게 활용할 수 있도록 [10]과 같이 오픈 소스로 공개한다.
pISSN : 1226 - 4717
eISSN : 2287 - 3880