pISSN : 1226 - 4717 / eISSN : 2287 - 3880
발행기관 : KICS 한국통신학회
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KICS 한국통신학회논문지는 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 (51권 7호, 7월 2026)
Secrecy Outage Probability of RIS Selection in the Presence of Phase and Quantization ErrorYoondong Sung Donghun Lee |
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| This paper investigates the secrecy outage probability (SoP) of reconfigurable intelligent surfaces (RIS) selection with phase error (PE) and quantization error (QE). The proposed scheme using channel state information (CSI) selects the RIS with the ... | |
Exploring AI Literacy Research in Korea: A Bibliometric and Thematic ReviewMoon-Koo Kim Sung-Il Kang Young Wook Seo |
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| This study investigates research trends in Korean AI literacy, specifically focusing on shifts triggered by the emergence of generative AI (GenAI). We analyzed Korean AI literacy research through 331 papers indexed in KCI and Scopus through bibliomet... | |
최근 발간 목록 (51권 9호, 9월 2026)
Performance Comparison of CNN and Transformer for JSCC in Semantic Image Transmission
Yeongmuk Lee
Inkyu Bang
Taehoon Kim
This paper presents a comparative study of convolutional neural networks (CNNs) and Transformerbased architectures for joint source-channel coding (JSCC) in semantic image transmission. To assess the performance of both models, we adopt Gray-coded 16-QAM modulation over Rayleigh fading channels.
Numerical results demonstrate that Transformerbased JSCC offers superior robustness in low signal- to-noise ratio (SNR) conditions, while CNN-based JSCC achieves better performance at high SNR levels.
신호 결측에 강건한 비컨 기반 실내 위치 추정 딥러닝 모델
이다은
전경구
Bluetooth Low Energy(BLE) 비컨 기반 실내 위치 추정에서 비컨 신호 결측은 정확도를 저하시킨다. 기존의결측치 보간 및 제거 방식은 결측률이 높은 환경에서 적용이 제한적이다. 본 논문은 신호의 결측이 높은 환경에강건한 딥러닝 실내 위치 추정 모델 ConfMaskFormer를 제안한다. 트랜스포머 기반의 이 모델은 비컨의 결측률에따라 입력 데이터의 신뢰도 가중치를 조절하여 결측률이 높은 비컨의 영향을 억제해 추정의 안정성을 높인다. 제안 모델의 주요 특징은 다음과 같다: (1) 입력 데이터의 결측률에 따라 신뢰도를 조절하는 Confidence Gate, (2) 학습 시 유효값 일부를 누락시켜 이를 복원하도록 하는 보조 학습의 특징 표현 학습 강화, (3) 특정 비컨에 대한의존성을 줄이는 비컨-드롭아웃 학습, (4) Received Signal Strength Indicator(RSSI)와 결측 위치를 나타내는 마스크의 결합 입력. 성능 검증을 위해 결측률이 높은 환경에서 비컨 다섯 개로 데이터를 수집하였다. 평균 결측률이74% 이상인 수집 데이터에서 제안 모델은 기존 방법들 대비 정확도를 2.17%p 향상시켰다. 본 연구의 구현 결과는 https://github.com/dlekdms2021/ConfMaskFormer에서 확인할 수 있다.
딥러닝 기반 통합 채널 객체·행동 인식에 의한 산업 현장 통합 안전 모니터링 시스템 설계에 관한 연구
최지훈
윤수연
신용태
본 연구는 산업 현장의 안전사고 예방을 위해 단일 영상 스트림 기반 객체 검출(YOLOv9)과 행동 인식(GRU) 을 통합한 실시간 산업안전 모니터링 시스템을 제안한다. YOLOv9은 정확도 97.5%, F1-score 0.95, 45.7 FPS를, GRU 모델은 정확도 98.1%, F1-score 0.97, 44.9 FPS를 기록하였다. 통합 이벤트 분석에서는 정확도 99.2%, 재현율 99.0%, F1-score 0.99, 평균 45.3 FPS로 높은 일관성을 보였다. 또한 KTL 기준 실내·외·주야간 시험에서도98~100% 탐지율을 유지하였다. 제안된 단일 파이프라인 구조는 기존 다채널 방식 대비 우수한 연산 효율성과 실시간성을 제공한다. 본 연구는 다양한 산업 환경에 적용 가능한 고신뢰성 자율 안전관리 기술의 가능성을 확인하였다.
우수 논문 Ordered Layered Belief Propagation with Partial Updates for LDPC Decoding
Hyojeong Choi
Gangsan Kim
Hong-Yeop Song
We propose a low-complexity LDPC decoding strategy by modifying the conventional layered belief propagation scheduling. The proposed strategy prioritizes check nodes according to their residual sums and updates only a subset with larger values in each iteration. We call this approach ordered layered belief propagation (OLBP) with partial updates. This method effectively reduces the number of message updates per iteration compared with conventional schemes, while maintaining comparable error-correction performance.
Simulations on the GPS L1C LDPC code using the Sum-Product (SP), Normalized Min-Sum (NMS), and Offset Min-Sum (OMS) algorithms show that OLBP achieves nearly identical FER performance with only 70% of the message updates at 10 iterations, and 50% at 20 iterations, demonstrating substantial complexity reduction without noticeable performance loss.
단일 RIS 환경에서 모노스태틱 단말의 채널 파라미터 추정
최은애
김효원
본 논문에서는 RIS(reconfigurable intelligent surface)의 도움을 받아 모노스태틱 단말의 수신신호채널 파라미터 추정 기법을 제안한다. 수신 신호는OFDM(orthogonal frequency division multiplexing)- MIMO(multiple-input multiple-output)-RIS 구조이며, 공간/시간/주파수 성분을 결합해 채널 파라미터를 추정할 경우 추정 성능 저하가 발생한다. 이에 주요 파라미터를 서로 분리된 축으로 표현할 수 있다는 점에착안하여, 공간 도메인의 2차원 FFT(fast Fourier transform) 기반 각도 추정, 시간 및 주파수 도메인의1차원 FFT 기반 시간 지연 추정, 그리고 시간 도메인의 1차원 grid-search 기반 도플러 주파수 추정을수행한다. 시뮬레이션을 통해 RIS의 위상 개요 설정및 송신 전력 변화에 따른 제안 기법의 추정 성능을확인한다.
단일 타겟 무결성 분석을 위한 신뢰성 전파 기밥 베이지안 RAIM
양현호
한규웅
김효원
본 논문에서는 전이되지 않는 결함 환경에서 단일타겟 측위를 위한 무결성 모니터링 기법을 제안한다.
무선 통신 기술이 발전됨에 따라 측위 분야에서는 신뢰할 수 있는 항법을 위한 측위 무결성(integrity)을 요구한다. 이를 Bayesian RAIM(receiver autonomous integrity monitoring)을 통해 분석하지만, 기존의Bayesian RAIM은 알려지지 않은 매개변수들이 많아질수록 계산량이 기하급수적으로 증가한다. 이를 해결하기 위해 Bayesian RAIM을 사후확률밀도 기반 신뢰성전파로 구현하고 타겟의 위치 추정 성능 및 무결성을검증한다.
시간및위상동기오차환경에서 3D 단말 위치 오차 한계 분석
조훈기
김효원
본 논문에서는 다중 기지국(BSs: base stations)-단말(UE: user equipment) 간 이동통신 시스템에서 OFDM (orthogonal frequency division multiplexing) 신호를수신하는 단말의 3차원 측위 성능의 이론적 한계를 제안한다. 기존 이론적 한계는 반송파 위상의 정수 모호성과 기지국-단말 간 위상 오프셋을 고려하지 않았으며, 그 결과로 위치 오차 한계(PEB: position error bound) 가 지나치게 낙관적인 성능을 제시한다. 이를 해결하기위해 반송파 위상의 정수 모호성을 추정하고, 해당 추정 오차를 반영하는 혼합-정수 CRB(MICRB: mixed-integer Cramér–Rao bound)를 설계한다. 시뮬레이션을 통해 혼합-정수 CRB로부터 위치 오차 한계를 계산하고, 정수 변수를 정확하게 추정하는 경우 기존 CRB와 유사한 성능을 보임을 확인하였다.
Performance Analysis of Two-Stage Covert ISAC Systems with Sensing Imperfections
Emmanuel Kwaning Kwakye
Taehoon Kim
Inkyu Bang
This letter analyzes the performance of two-stage covert integrated sensing and communication (ISAC) systems under practical sensing imperfections. Unlike prior studies assuming ideal conditions, we investigate realistic error models in the detection stage, specifically focusing on angle estimation errors. We analyze how these imperfections adversely affect the non-centrality parameter of the generalized likelihood ratio test (GLRT), resulting in the degradation of the full-duplex transceiver’s sensing capability and altering the optimal covert communication strategy. Numerical results confirm that even minor sensing errors significantly reduce covert throughput, highlighting the necessity for robust designs in practical ISAC deployments.
EKF 기반 사용자-맵 공동 업데이트를 이용한 저복잡도 PHD-SLAM 필터
박정훈
고남석
김효원
본 논문은 파티클 필터 기반 측정 업데이트 단계를 확장 칼만 필터(EKF: extended Kalman filter) 기반 사용자-맵 상태 공동 업데이트로 대체하는 저복잡도 PHD(probability hypothesis density) SLAM (simultaneous localization and mapping) 프레임워크를 제안한다. 제안 기법은 통계량을 해석적으로 전파하여 계산 복잡도를 감소시키며, 합리적인 추정 성능을 유지한다. 기존 방법 대비 정확도가 다소 저하되지만, 연산량이 감소 하는 것을 고려할 때 성능과 복잡도 사이의 합리적인 대안을 제시한다. 시뮬레이션결과는 낮은 계산 비용으로 제안 방법의 SLAM 추정성능이 합리적인 수준으로 달성함을 보인다.
IoT 환경에서 저비용 배터리 데이터 전송을 위한 의미 기반 통신 연구
이찬민
윤민섭
강유진
송승현
황건하
신경섭
본 논문은 6G X-mMTC 환경의 주요 유즈케이스인 무선 BMS를 위해, 전압․전류․온도 시계열 배터리 데이터를 AutoEncoder 기반 의미 인코더․디코더를 통해 저차원 의미 심볼로 압축․복원하는 의미 기반 통신 프레임워크를 제안한다. 의미 표현 모델로 LSTM, GRU, Transformer, Inverted Transformer를 비교하고, 학습 시 채널이 없는 순수 데이터와 SNR 3–21 dB 구간 AWGN 채널을 반영한 노이즈 데이터를 함께 사용해 다양한 채널조건을 모사한다. 실험 결과, 높은 압축률(91%)․저SNR(3 dB) 조건에서는 Inverted Transformer가 LSTM 대비온도 특징 복원 MSE를 약 30% 이상 감소시켜 의미 표현 모델 중 가장 우수한 성능을 보였으며, 고SNR(21 dB) 에서는 네 종류 모델의 MSE와 정확도(약94%)가 유사하였다. IoT의 낮은 전송 전력으로 인해 저․중 SNR 환경이 빈번한 6G 무선 BMS를 고려할 때, 이러한 결과는 시간 차원 기반 구조보다 특징 차원 관계를 활용하는Inverted Transformer가 실제 배포 환경에서 더 적합한 의미 표현 모델임을 시사한다.
pISSN : 1226 - 4717
eISSN : 2287 - 3880