pISSN : 1226 - 4717 / eISSN : 2287 - 3880
발행기관 : 한국통신학회
  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 5호, 5월  2024)

802.11p V2X 통신에서 LSTM 기반 고성능 Link Adaptation 메커니즘

권상원  김수현  임재한

최근 머신 러닝은 V2X(Vehicle to Everything) 통신에서 급변하는 채널 환경 및 보상 값 예측 성능을 크게 향상시켰다. 그러나 기존의 수신 신호 기반 예측 구조는 송신단의 전송 방식 선택을 통한 성능 안정화가 고려되지않았다. 이에 본 연구에서는 송신단에서 시행하는 Link Adaptation 시, Long Short Term Memory (LSTM)을 통해 예측한 최적의 전송방식을 채택하는 메커니즘을 제안한다. 또한 Throu...

그래프 노드 중요도 예측 과업: 모델 정리 및 그래프 연결 구조의 중요성 분석

조우성  송승헌  이재구

그래프 (Graph) 데이터에서 노드의 중요도는 다양한 곳에서 사용된다. OTT (Over-The-Top)나 전자 상거래 서비스에서 사용자에게 추천할 제품을 선정하기 위해 또는 지식 그래프 (Knowledge Graph)에서 질의 검색 시 우선순위를 결정하기 위해, 한정된 네트워크 자원을 할당하기 위한 우선순위를 정하기 위해 노드 중요도를 사용한다. 본 논문은 학습 방법 및 모델이 사용할 수 있는 데이터의 범위(입력 중요도, 엣지의 종류, 노...

최근 발간 목록   (49권 6호, 6월  2024)

우수 논문
  개방형 비지상 네트워크 구조에서의 상향 링크 프레임의 데이터 및 파일럿 송신 전력 및 압축률 최적화 
이준석  조충호  유희정
본 논문에서는 저궤도 (Low Earth Orbit; LEO) 위성 기반의 비지상 네트워크 (Non-Terrestrial Network; NTN) 에서 사업자 간의 위성 공유를 통한 효율적 네트워크 구성을 위한 개방형 NTN (Open NTN) 구조를 제안한다. 특정 한 국가에 통신 서비스를 제공하는 통신 사업자라도 원할한 NTN 서비스를 위해서는 전 지구를 커버할 수있을 정도의 다수의 위성이 필요하다. 이와 같은 NTN 설치 비용을 절감하기 위해서는 국가간, 사업자간의 LEO 위성 공유가 필요하고 이를 위한 해결책으로 Open NTN 구조를 제안한다. 그리고, 상향링크 전송률 제약하에서위성 간 링크 (Inter-Satellite Link; ISL) 요구 대역폭을 최소화하기 위하여 데이터 및 파일럿 송신 전력 및 ISL 프론트홀 (Fronthaul) 압축률 최적화를 수행하였다.
Quadrature Amplitude Modulation with Circular Boundary 
Minuk Seong  Sung-Joon Park
In modern digital communication systems, square quadrature amplitude modulation with a high modulation order is widely used to increase spectral efficiency. In this paper, we propose a new quadrature amplitude modulation with a square lattice and a circular boundary and investigate its power gain and peak-to-average power ratio using heuristic and analytic methods. The results show that the proposed modulation provides a power gain of 0.2003 dB and a 33% reduction in the peak-to-average power ratio when compared with the conventional square quadrature amplitude modulation.
QoS Degradation Attack in D2D Multicasting Networks : Analysis and Countermeasure 
Venissa Adzo Sedem Manya  Taehoon Kim  Jonghyun Kim  Inkyu Bang
Device-to-device (D2D) communication in cellular networks enables mobile users in proximity to communicate with each other without the intervention of infrastructures such as base stations (BSs). Accordingly, networks should configure a cluster for cluster-based D2D content sharing. However, potential threats may arise since signaling among D2D devices is not mostly controlled by the centralized entity (e.g., BS). In this paper, we investigate a quality of service (QoS) degradation attack where channel feedback is incorrectly reported by the attacker (i.e., channel state information (CSI) forgery) in order to decrease the cluster sum-rate in a cluster-based D2D communication scenario. We first derive a closed-form of the cluster sum-rate under the QoS degradation attack. We also analyze the effect of a threshold-based defense scheme on the cluster sum-rate and further evaluate the impact of the QoS degradation attack using a system-level simulator in 5G networks (i.e., Simu5G).
A Joint Sensing and Decoding for Improving the Hard-Decision Lifetime of NAND Flash Memories 
Seokju Han  Inayat Ali  Jeongseok Ha
Soft-decision decoding schemes are utilized for high data reliability of NAND flash memories. However, it requires excessive latency and power consumption compared to hard-decision (HD) decoding schemes. This work proposes a novel joint sensing and decoding scheme to extend the HD decoding lifetime. When the HD decoding fails, the proposed scheme re-reads HD channel outputs and judiciously combines the two consecutive HD readings utilizing reliability information from the failed HD decoding. Since the random telegraph noises impairing HD readings are statistically independent, the combining provides a diversity gain. Numerical results show that the proposed scheme significantly improves the HD lifetime.
RNSS BCS 변조를 위한 이진 Walsh-GIG 부호 설계 
유승수  김선용
본 논문에서는 대표적인 직교 이진 부호인 Walsh 부호와 준직교 이진 부호인 GIG (Gray and Inverse Gray) 부호를 결합한 Walsh-GIG 부호를 설계하고, 각 부호에 대한 MSAAC (Mean-Square Aperiodic Auto-Correlation), MSACC (Mean-Square Aperiodic Cross-Correlation), FoM (Figure of Merit) 특성을 분석한다.
패킷 메타 데이터를 활용한 링크 총 점유율 추론 방법 
정진우  권주혁
네트워크의 단대단 지연 시간 상한을 보장하는 방안에 관해서 많은 연구가 진행되고 있다. 단대단 지연시간 보장을 위한 필요조건은 각 링크에서의 플로우들에 의한 총 점유율(service rate)을 해당 링크의 최대 용량(capacity) 보다 낮게 유지하는 것이다. 이를 보장하기 위해 플로우 별로 데이터 송신 전에 수락 제어 (admission control) 과정을 통해 플로우가 지나가는 각 링크의 용량보다 총 점유율이 낮게 유지되는지를 확인한다. 이 과정에서 프로토콜 신호 누락, 노드 상태 변동, 플로우 종료 등의 상황 변화에 대응하기 위해, 개별 플로우들의 점유율 등 정보를모든 노드들이 유지 관리하여야 한다. 이러한 플로우 별 정보를 “플로우 상태, flow state”라고 통칭한다. 하지만이러한 플로우가 많아짐에 따라 상태 정보를 일일이 관리하는 것의 복잡도가 증가하여 문제가 된다. 모든 노드들에 기록된 플로우 상태 정보가 동일하도록 유지하는 일은 더욱 어려운 일이다. 따라서 플로우의 상태 정보 관리없이 인입 제어를 할 수 있도록 링크의 총 점유율을 추론할 수 있는 방안이 절실하다. 본 연구는 코어 노드에서의 플로우 별 상태 유지 관리 없이 수락 제어를 할 수 있도록, 패킷의 메타 데이터(metadata)만으로 링크의 총 점유율을 정확히 추론하는 방안을 제시한다. 점유율을 추론하는 시각을 명시함으로써 정확한 시점에 정확한 점유율을 추론할 수 있다. 이의 효과성을 시뮬레이션을 통해 증명하였다.
우수 논문
  통신 에러를 고려한 스플릿 레이어 선택 기법 
이재욱  고근수  고한얼
스플릿 컴퓨팅을 위한 많은 연구들은 단말이 하위 모델을 처리한 후 에지 서버에게 자신의 하위 모델 처리 결과를 전달할 때 발생하는 통신 에러를 고려하지 않고 있는 문제점이 존재한다. 즉, 전송 에러로 인해 에지 서버는본래의 중간 결과 값과는 다른 데이터를 기반으로 나머지 하위 모델을 처리하기 때문에 추론 결과의 성능이 떨어지는 문제가 발생한다. 따라서, 본 논문에서는 통신 에러가 존재하는 환경에서 스플릿 컴퓨팅 기법의 성능을 실험적을 분석하고, 서비스의 품질을 최대화 시키는 스플릿 레이어 선택 기법인 transmission error aware split layer selection (TESLS) 기법을 제안한다. TESLS 기법은 사전지식없이 환경과 상호작용하여 스플릿 레이어 기법에 따른 성능 관계를 배우고 최적의 스플릿 레이어를 선택할 수 있도록 고안되었다. 본 기법은 다양한 실험을 통해 우수성을 입증하였다.
SNN을 이용한 저전력 침입 탐지 시스템 
허정윤  이현종  임재한
사물 인터넷(internet of things, IoT) 기기의 확산으로 인해 일상생활의 편의성은 높아지고 있다. 그러나 IoT 기기는 낮은 전력과 성능으로 인해 보안에 할당할 수 있는 자원이 부족하여 네트워크 공격에 취약하다. 네트워크 공격에 대응하기 위해서 기계학습이나 인공 신경망을 이용한 연구가 높은 성능을 보여주었으나, 높은 연산력 및 전력 요구로 인하여 저전력 IoT 기기에서 사용하기에 부적합하다. 본 논문에서는 에너지 효율성이 높은 스파이킹 신경망(spiking neural network, SNN)를 사용하여, 악성 패킷을 탐지하는 이진 분류와 각각의 클래스를 분류하는 다중 분류를 위한 침입 탐지 시스템을 설계하였다. 해당 시스템을 통해, 이진 분류에서는 99.57%의 정확도로 공격을 탐지하였고 심층 신경망(deep neural network, DNN)에 비하여 전력 소모량을 40% 감소시켰다. 다중 분류에서는 주성분 분석(principal component analysis, PCA)을 사용하여 67.13%의 정확도로 클래스를 분류하였다. PCA를사용하지 않은 DNN에 비하여 전력 소모량을 15.08% 감소시키고 정확도는 9.29%p 증가시켰다. 이러한 결과를통해 본 논문에서는 저전력 IoT 기기에서 SNN을 사용하면 보다 효과적이고 효율적으로 네트워크 공격을 탐지하고 대응할 수 있음을 보였다.
장애물과 신호등을 고려한 디지털 가상환경 모델 구현 및 심층강화학습기반 다차선 자율주행 연구 
이재영  유상조
본 논문에서는 심층강화학습을 활용한 디지털 가상 도로 환경에서의 자율주행 시스템을 제안한다. ML-unity 기반으로 도로 상에서 다양한 장애물과 신호등이 배치된 다차선 도로 환경을 디지털 가상환경을 이용하여 구현하고, 자율주행 시스템 개발을 위해 차량에 현재 도로 및 주행환경을 관측할 수 있는 여러 센서를 배치 하였다. 장애물, 신호등, 주변 차량 정보를 디지털 가상환경 모델을 통해 획득하고 이를 심층강화학습 모델의 상태 공간에 맵핑하여 주행거리 및 주행시간 관점의 성능을 최대화 하기 위한 주행 방향 조향 및 속도를 제어 하기 위한 행동을 동적으로 결정한다. 본 논문에서는 우선순위 경험 재생 기반 DQN(Deep Q-Network)과 융합된 탐험 전략 및 새로운보상함수 설계를 통해 빠른 학습 및 안정된 주행을 할 수 있도록 시스템을 설계하였다. 디지털 가상 공간에서의실험을 통해 제안된 시스템은 vanilla DQN 보다 차선 유지, 장애물 회피, 신호등 준수에 따른 주행을 성공적으로수행함을 검증하였다.
YouTube Algorithm and Disinformation Issues 
Jong-bin Lee
With the proliferation of smartphones and the advancement of internet speeds, the usage of social media has experienced a significant and rapid surge. In this evolving landscape, the predominant platform for video content is none other than YouTube. Despite operating a robust recommendation algorithm that leverages collaborative and content-based filtering technologies, YouTube grapples with the formidable challenge of generating misinformation due to its vast and diverse user base. Indeed, the scale of fake news, when examined statistically, is undeniably substantial. This misinformation has given rise to a myriad of societal issues, prominently manifesting in the form of the echo-chamber effect and the filter bubble effect. Furthermore, these effects have played a pivotal role in various instances of political exploitation, adding an extra layer of complexity to the challenges at hand. The algorithm's inherent efficiency, coupled with widespread user engagement, has inadvertently facilitated the production and dissemination of misleading information, necessitating a comprehensive approach to address the multifaceted challenges posed by misinformation on the platform.