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 10호, 10월 2025)
Few-Shot Anomaly Detection for Medical Ultrasound Images Using Metric Learning and Multimodal BiomedCLIP EmbeddingsHaeyun Lee Kyungsu Lee Jihun Kim |
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| 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 ... | |
주파수 스캐닝을 이용한 고해상도 광역관측 SAR 시스템 리뷰임정빈 김동현 반인모 이남윤 |
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| 위성 기반 synthetic aperture radar (SAR)의 고해상도 광역관측 기술은 SAR의 해상도와 관측 폭 간의 상충 관계를 극복하기 위한 핵심 연구 주제이다. 일반적으로 SAR 시스템에서 고해상도를 구현하기 위해서는 pulse repetition frequency (PRF)를 높여야 하는 반면, 광역 관측을 구현하기 위해서는 PRF를 낮춰야 한다. 이러한 한계점을 극복하기 위해 다양한 SAR 기술이 제안되어 왔으며, 대표적인 고해... | |
최근 발간 목록 (50권 11호, 11월 2025)
항공기 AESA 레이다 운용 환경에 효과적인 재머 파라미터 탐색을 위한 심층 모델 기반 최적화 기법
조한슬 신백록 문채원 홍상근 변우주 성진용 윤철희
본 연구는 심층 신경망을 이용한 모델 기반 최적화 기법의 일종인 RoMA를 활용해 항공기 AESA 레이다 운용환경에 효과적인 재머 파라미터를 찾는 알고리즘을 제안한다. 이는 레이다·재머 파라미터와 재밍 효과도 사이 함수를 안정적으로 근사하는 신경망 모델을 사전 학습하는 단계와 이 모델을 활용해 최적 재머 파라미터 후보를 찾는 단계로 나뉜다. 레이다·재머 조우 시나리오에서 얻는 일련의 측정 결과를 단일 지표로 나타내고자 측정 실패율과 평균 거리 오차를 반영하는 재밍 효과도를 정의하고, 운용 환경 모의 시뮬레이션을 반복 시행해 파라미터 조합에 따른 재밍 효과도 데이터 세트를 구축한다. 이를 바탕으로, 무작위 추출 기법 대비 평균 41.2%, 최대 80.3%의재밍 효과도 향상률을 보였으며, 다른 기준 모델들과의 비교를 통해 본 방법의 우수성을 검증하였다.
Physical Layer Authentication for Mobile Devices in WLAN Systems: An Autoencoder-Based Approach
Ralph Kumah Assan Jihwan Moon Taehoon Kim Inkyu Bang
Physical layer authentication (PLA) enhances wireless security by using wireless channel features like channel state information (CSI) to authenticate transmitters and detect adversaries. While machine learning (ML) has been applied to improve PLA, most methods require adversary data or assume a stationary environment, limiting real-world practicality. This paper proposes an autoencoder-based PLA framework that relies solely on legitimate users’ CSI to distinguish them from adversaries in dynamic wireless environments.
Using a wireless local area network (WLAN) testbed (e.g., Wi-Fi) with mobile and stationary devices in both line-of-sight (LoS) and non-line-of-sight (NLoS) scenarios, experimental results show that the proposed method outperforms existing schemes in authentication accuracy under mobility conditions.
우수 논문 RNS-CKKS 기반 ResNet 추론을 위한 병합 부트스트래핑 가속 기법
박수민 이은상
최근 완전동형암호 기반의 컨볼루션 신경망 연구가 활발히 진행되고 있으며, 대표적인 완전동형암호 스킴인residue number system variant of Cheon–Kim–Kim–Song(RNS-CKKS) 상에서 residual network(ResNet)을 높은 정확도로 구현한 사례가 보고되었다. 그러나 기존 방법은 암호문 슬롯을 충분히 활용하지 못해 부트스트래핑을자주 수행해야 하고, 그만큼 계산 시간이 길어지는 한계가 있다. 이를 개선하기 위해 본 논문에서는 여러 이미지에 대해 동시에 ResNet을 수행하는 경우, 복수의 암호문을 단일 암호문으로 병합한 후 부트스트래핑을 수행하는 ' 병합 부트스트래핑' 방법을 제안한다. 이는 암호문의 전체 슬롯을 효율적으로 활용하여 수행 시간을 크게 감소시키는 방법이다. RNS-CKKS 스킴 라이브러리인 Lattigo에서의 실험 결과, 병합 부트스트래핑을 사용하여 2개, 4개, 8개의 Canadian Institute for Advanced Research-10(CIFAR-10) 이미지를 ResNet-20으로 분류할 경우, 기존 방법에 비해 평균 부트스트래핑 시간이 각각 39%, 55%, 59% 줄어들었음을 확인하였다. 또한, 병합 부트스트래핑을사용한 ResNet-20에 의한 2개 이미지 분류 구현 결과 평균 수행 시간이 기존 연구에 비해 37% 감소하였다.
의미론적 분할 기반 드론 통신 신호 분리 기법
박도현 권순영 정진우 심이삭 윤상범 서정현 김형남
최근 전술적 목적으로 운용되는 드론의 식별을 위해 드론이 사용하는 통신 신호의 제원을 추정하는 기술의 중요성이 커지고 있다. 그러나, 드론 통신에는동일한 주파수 대역에서 서로 다른 신호들이 전송되기 때문에 정확한 제원 추정을 위해서는 신호 분리과정이 필수적이다. 본 논문에서는 정확한 신호 제원추정을 위해 딥러닝 기법을 활용한 드론 통신 신호분리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 수신된 신호를 스펙트로그램으로 변환한 후, 딥러닝 기반 의미론적 분할 모델을 적용하여 효과적으로 신호성분을 분리한다. 모의실험을 통해 제안하는 기법이 신호 분리를 정확히 수행하여 우수한 신호 제원 추정 성능을지님을 확인하였다.
Class Imbalance in UWB-Based Backward Driving Detection
Kyungbo Lee Young-Bae Ko
Backward driving in highway Hi-Pass lanes poses serious safety risks due to limited space and sudden maneuvers. This study proposes a deep learning framework that classifies forward and backward driving using Ultra-Wideband (UWB) Channel Impulse Response (CIR) data. Experiments conducted in a real tunnel environment show that a narrow segment of the CIR sequence was found to contain the most discriminative features for direction detection. To address this limitation, the concept of the Discriminative Signal Ratio (DSR) and analyze the impact of class imbalance. CNN, LSTM, and Transformer models are compared under varying class ratios, and results show that oversampling the minority class at a 1:6 ratio yields optimal performance. The findings demonstrate the feasibility of CIR-based direction detection and provide insights for future deployment in intelligent transportation systems.
우수 논문 Spot Beam Power Optimization for an Energy Efficient Multi-LEO Satellite Network
Jihwan Moon Hoon Lee
This paper proposes a spot beam power control method for downlink non-terrestrial networks consisting of multiple low Earth orbit (LEO) satellites. Each designated ground access point (GAP) is continuously served by a steering beam from LEO satellites during their visibility period. We address the global energy efficiency (GEE) maximization task to determine the optimal tradeoff between the sum-rate and total power consumption of LEO satellites. The GEE maximization problem is formulated by taking the inter-beam, inter-carrier, and terrestrial network interference into account. To ease the complexity of the problem, we further simplify the expressions of the GEE and interference and then propose a successive convex approximation (SCA)-based spot beam power optimization method. Numerical results validate its effectiveness over baseline algorithms in different system setups.
Two-Layer Coding with Flexible Layer-Partitioning for Dual-Mode OFDM-IM
Seung-gi Choi Kezhong Jin Hosung Park
Dual mode orthogonal frequency division multiplexing with index modulation (DM-OFDM-IM) employs two distinguishable constellations across all subcarriers to address the low spectral efficiency of OFDM-IM. Recent studies on OFDM-IM-based systems have focused on constellation design, index pattern selection, and channel coding. A two-layer coding (TLC) scheme with successive cancellation decoding (SCD) has been proposed to improve the bit error rate (BER) of conventional OFDM-IM. However, it has not been applied to DM-OFDM-IM, and its frame error rate (FER) performance has not yet been evaluated. In this paper, we propose a method that applies TLC combined with SCD to DM-OFDM-IM. This approach addresses the challenge of DM-OFDM-IM, which faces greater difficulty in distinguishing index patterns compared to conventional OFDM-IM. We analyze the capacity of DM-OFDM-IM with TLC and demonstrate its advantage over conventional DM-OFDM-IM in terms of achievable rate. Furthermore, we propose a flexible layer-partitioning (FLP) scheme between two codewords, enabling a more flexible range of code rate variations.
In addition, when decoding the second layer with SCD, only the estimated index pattern needs to be considered instead of all possible index patterns. It is shown via simulations that the proposed DM-OFDM-IM achieves a lower FER than conventional DM-OFDM-IM under various modulation parameters.
Walsh-Hadamard 변환 및 랜덤 인터리빙 기반의 PAPR 저감 OTSM 변조 기법 설계
이형원 박상욱 류관웅 최권휴
본 논문에서는 별도의 부가정보 없이도 첨두전압비를 감소시키면서 시간 도메인 다이버시티 (diversity)를 확보하여 비트 오류율 (BER) 성능을 개선하는 소위, Small Walsh-Hadamard Transform (WHT) and Random Interleaving Orthogonal Time Sequency Multiplexing (SWRI-OTSM) 기법을 제안한다. OTFS의 첨두전압비 저감기법인 discrete Fourier transform-spread-OTFS (DFT-s-OTFS)는 도플러 (Doppler) 축에 DFT 사전 코딩을 적용하여 첨두전압비를 감소시키는 장점이 있는 반면, 시간 도메인 다이버시티 효과를 상쇄하여 고 이동성 채널에서 성능이 저하된다. 제안된 SWRI-OTSM은 Walsh-Hadamard 변환을 활용하여 첨두전압비를 줄이면서도 데이터 인터리빙으로 도플러 효과에 대한 강인성을 보상한다. 또한, 제안된 SWRI-OTSM은 랜덤 인터리빙을 사용하여 동일한성능을 제공하면서도 일반화된 버전으로 확장하였다. 시뮬레이션 결과, 제안된 방식은 DFT-s-OTFS 및 OTSM보다 낮은 첨두전압비를 달성하며, 우수한 비트 오류율 성능을 보였다.
저궤도 위성통신망에서 에너지 효율 향상을 위한 데이터 공유 기반 협력 강화학습 기법
저궤도 위성망에서 스케줄링 기법에 따른 보안 성능 및 다이버시티 차수 분석
이용재 이영묵 채승호 김태훈 방인규
본 논문에서는 저궤도 군집위성 네트워크 상황에서위성 스케줄링 기법에 따른 물리계층보안 기술의 보안 성능을 조사한다. Nakagami-m 페이딩 채널 환경에서 위성의 스케줄링 기법에 따른 보안 아웃티지 확률(Secrecy Outage Probability, SOP)을 분석하고, 제안 스케줄링 기법에 대한 보안 다이버시티 차수(Secrecy Diversity Order, SDO)를 유도하여 시스템의 점근적 성능을 고찰한다. MATLAB 기반 모의실험을 통해 위성 스케줄링이 보안 성능에 미치는 영향을 논의한다.
pISSN : 1226 - 4717
eISSN : 2287 - 3880