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 5호, 5월 2025)
연접 카오스 맵으로부터 생성된 의사 랜덤 실수 수열과 이진 수열의 랜덤 특성 분석최효정 김강산 송홍엽 신상웅 이철호 노홍준 |
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| 본 논문에서는 Logistic, Sine, Chebyshev 맵을 다양한 방식으로 연접한 연접 혼돈 맵에 대해 리아푸노프 지수(Lyapunov Exponent), 근사 엔트로피(Approximate Entropy), 순열 엔트로피(Permutation Entropy)를 사용하여 이들의 동적 특성과 출력 실수 수열의 복잡성 및 난수성을 평가한다. 또한, 실수 수열을 두 가지 이진 맵핑 방식을사용하여 이진 변환된 수열의 자기 상관 및 상호 상관 특... | |
Implementation of Multiple Transmitter Tracking Mechanism Based on DeepSORT for 2D MIMO Optical Camera CommunicationsEun-bi Shin Yeong Min Jang |
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| This paper presents an enhanced 2D MIMO Optical Camera Communication (OCC) system that integrates a multi-transmitter tracking mechanism enhanced by the DeepSORT algorithm to address real-time communication challenges in dynamic environments. The sys... | |
최근 발간 목록 (50권 6호, 6월 2025)
Dynamic Distributed TDMA Resource Allocation Algorithm for Robotic MANETs
Hyeongheon Cha Taeckyung Lee Dong-Hwan Yoon In-Jae Song Jung-Kyu Sun Sung-Ju Lee
Robotic Mobile Ad-hoc Networks (MANETs) face significant challenges in efficiently allocating network resources due to frequent topology changes and varying communication demands. Traditional static TDMA schemes are inade- quate for such highly dynamic environments, leading to inefficient resource usage and communication delays. To address these challenges, we propose D2TRA-RM, a dynamic and distributed TDMA resource allocation algorithm specifically designed for robotic MANETs. Through extensive simulations using NS-3, we demonstrate that D2TRA-RM improves network throughput by 198.7% and reduces packet delay by 59.5% compared to traditional static TDMA. Additionally, D2TRA-RM’s meticulous design for Robotic MANETs outperforms a naïve Dynamic-Distributed TDMA scheme, offer- ing a 125.7% increase in throughput and 68.7% reduction in delay. Although it generates a small number of MAC control messages for negotiation, D2TRA-RM provides substantial gains in network performance, making it a robust solution for real-time, resource-constrained applications in robotic MANET environments. Our results demonstrate that D2TRA-RM effectively handles dynamic traffic and resource reallocation, ensuring efficient communication in highly variable network conditions.
UAV Propeller Defect Location Detection System Using Sound-Based Deep Learning
Jun-Hyuk Woo Soo-Young Shin
With the increasing use of UAVs across various fields, their range of applications continues to expand. In particular, the utilization of UAVs in hazardous environments and urban areas has highlighted the critical importance of UAV safety. One of the primary causes of UAV accidents is propeller failure, and extensive research is being conducted to prevent and mitigate such incidents. However, with the growing demand for multi-copters designed for complex missions, identifying which specific propeller has failed among multiple propellers has become a significant challenge. This paper proposes a sound based deep learning system for classifying the location of UAV propeller failures. By utilizing a multi-channel directional microphone, the system detects noise generated from UAV propellers and employs a deep learning model to accurately the faulty propeller. This approach contributes to enhancing the reliability and operational stability of UAVs while improving maintenance efficiency. The Paper compares analysis of audio recognition results and concludes based on it.
LoRa 네트워크의 SF별 상호 간섭 현상 분석 및 국내 환경 성능 검증
최윤제 최희호 황건하 신경섭
산업 환경에서 IoT는 중요한 기술로 주목받고 있다. Chirp Spread Spectrum 기술을 기반으로 한 LoRa는 비면허대역 사용, 128-bit AES 암호화 등 다른 IoT와 차별화되는 강점을 가지고 있다. 그러나 LoRa에 관한 실증 연구는 국내가 아닌 해외에서 수행된 경우가 많다. 또한, 두 신호가 동시에 발생할 때 수신감도에 큰 차이가 없을경우 상호 간섭이 어느 정도 존재하는지에 대한 검증이 필요하다. 본 논문에서는 두 신호가 동시에 발생할 때 간섭이 일어나는지, 국내 야외 환경에서 LoRa가 어떤 성능을 보이는지를 실증하였다. 이 연구를 통해 (실내에서) 두신호가 같은 Spreading Factor로 동작할 때에 간섭이 발생함을 입증했다. 또, LoRa가 (야외에서) 원거리의 LoS환경에서 원활하게 작동하지만, NLoS의 환경에서 거리가 멀면 통신이 불안정함을 확인했다. 이는 향후 국내 LoRa 연구에 주요한 실험적 근거로 사용될 것으로 기대된다.
CAN BUS 통신을 위한 경량 암호화 알고리즘 비교
인지원 최승식
4차 산업혁명의 핵심인 자율주행자동차에서 사용되는 CAN BUS는 호스트 컴퓨터 없이 컨트롤러나 장치들이서로 통신하기 위해 설계된 표준 통신 규격으로 현재 암호화 과정 없이 사용된다. 따라서 차량 내부에 허가 없이접속되는 사용자가 있거나 혹은 차량 외부 네트워크을 통해 침입하는 공격자가 있을 경우에는 정보 보호에 취약해 질 수 있다. 본 논문에서는 CAN BUS를 사용하는 차량 내부 네트워크에 사용할 수 있는 암호화 알고리즘AES, ARIA, HIGHT, PRESENTS를 구현하여 암호화/복호화 시간과 단위시간에 처리할 수 있는 데이터 수를 분석하여 알고리즘의 성능을 비교하였다. 또한 AES 암호화/복호화 알고리즘을 활용해 64Bits 단위의 AES-Light 암호화/복호화 알고리즘을 제안하고 이의 성능을 기존 알고리즘과 비교 분석하였다.
GDR: A LiDAR-Based Glass Detection and Reconstruction for Robotic Perception
Akbar Taufiqurrahman Soo-Young Shin
This paper proposes GDR, a LiDAR-based glass detection and reconstruction for robotics perception. This method addresses the challenges LiDAR faces as an optical sensor, particularly its difficulty in achieving comprehensive perception of glass planes in its environment. Using a proposed glass detection method based on the unique characteristics of glass points, GDR separates them from non-glass points in the input point cloud. First, feature extraction is performed based on the characteristic distance values of glass points. Then, feature extraction continues on the intensity values. Based on these two feature extractions, glass points are identified and used by the glass reconstruction method to reconstruct the glass plane in the input point cloud, resulting in a corrected point cloud with a comprehensive perception of the glass planes in the environment.
GDR is validated through several experiments, yielding an overall glass plane detection accuracy of 83.67% which outperforms the previous method. Additionally, the overall success rate and accuracy for glass reconstruction are 100% and 96.77%, respectively.
pISSN : 1226 - 4717
eISSN : 2287 - 3880