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 6호, 6월 2024)
개방형 비지상 네트워크 구조에서의 상향 링크 프레임의 데이터 및 파일럿 송신 전력 및 압축률 최적화이준석 조충호 유희정 |
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| 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... | |
통신 에러를 고려한 스플릿 레이어 선택 기법이재욱 고근수 고한얼 |
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| 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,... | |
최근 발간 목록 (49권 7호, 7월 2024)
우수 논문 불균형 네트워크 데이터의 이상유형 분류를 위한 미세 조정 연구
조무곤 김미르 권민혜
최근 네트워크 침입 시도가 증가함에 따라, 신속하고 적절한 대응의 중요성이 강조되고 있다. 각각의 침입 방식에 따라 대응 방안이 다르기 때문에, 효과적인 대응을 위해서는 네트워크 이상유형을 정확하게 파악해야 한다. 이에 오토인코더 기반 이상탐지 기술에 분류 모델을 추가적으로 활용하여 네트워크 이상유형을 분류하는 연구가 주목받고 있다. 그러나 네트워크 데이터는 수집이 어려운 비정상 데이터에 대해 불균형 문제를 가지고 있으며, 오토인코더 기반 이상탐지로부터 탐지된 데이터와 분류 모델의 학습 데이터 간의 이상유형 분포 차이로 인해 성능의한계를 보인다. 이러한 한계를 극복하기 위해 본 논문에서는 분류 모델에 미세 조정 기법을 적용하는 방안을 제안한다. 모의 실험 결과, 제안하는 시스템이 기존 연구 결과 대비 모든 평가 항목에서 우수한 성능을 보였다.
Denoising Autoencoder와 DBSCAN 기반의 미약 레이더 신호의 반송파 주파수 추정
윤재혁 정재연 김규한 이원진 백지현 서동호 윤우진 남해운
본 논문에서는 낮은 신호 대 잡음 비(Signalto- Noise Ratio, SNR) 환경에서도 미약 레이더 신호의 반송파 주파수를 추정하기 위해 레이더의 시간-주파수 분석을 입력으로 하는 Denoising Autoencoder (DAE)와 Density-Based Spatial Cluster- ing of Applications with Noise (DBSCAN) 기반의 추정 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘의 성능은 이미지 내 연결 성분 분석(Connected Component Analysis, CCA) 알고리즘에 비해 높은 추정 성능을 보였다.
무인 항공기를 활용한 기지국 안테나 패턴 측정
윤석 김태홍 안준오
본 연구는 최신 무인 항공기(UAVs, Unmanned Aerial Vehicles) 기술을 활용하여 기지국 안테나 패턴 측정 방식을 제안한다. 기존의 유인 항공기나 헬리콥터를 이용한 측정 방법에 비해, 드론의 사용은 측정 과정의 편의성을대폭 향상시키고, 비용을 절감하는 데 큰 장점은 가진다. 본 연구에서 개발된 UASAM(Unmanned Aerial System for Antenna Measurement) 프로토타입은 실제 설치 환경에서 기지국 안테나의 방사 패턴을 직접 측정할 수 있게하며, 기지국 안테나 기울기와 같은 정보를 보다 쉽게 파악할 수 있게 한다. 이러한 접근은 기지국 운영의 효율성을 높이는 데 기여할 뿐만 아니라, 방송국 안테나 패턴 분석 및 이를 이용한 간섭 분석 등 다양한 응용 분야에서의 활용 가능성을 열어주며, 다양한 환경 조건에서의 성능 및 정밀도에 대한 추가 연구가 필요하다고 판단된다.
SNN 기반 연합학습의 이미지 분류 성능 및 에너지 효율성 분석
김동균 임재한 이현종 임연섭
연합학습은 신경망 전역 모델을 여러 개의 디바이스에서 공동으로 학습을 하는 방식으로, 기존의 중앙 집중화학습에 비해 데이터 보안 및 통신 비용에 있어 이점을 가지고 있기 때문에 현재 많은 연구가 이루어지고 있다.
이러한 연합학습에 대한 연구는 대부분 Artificial Neural Network(ANN)을 전역 모델로 사용하는데, ANN은 에너지 소모가 크기 때문에 모바일 디바이스 및 임베디드 디바이스에서 사용을 하기에는 무리가 있다. 대신에 에너지효율성이 높은 Spiking Neural Network(SNN)을 전역 모델로 사용한 연합학습에 대한 연구가 이루어지고 있다.
SNN은 스파이크를 통해서 뉴런들 간에 정보를 전달하는 신경망으로, event-driven 방식으로 작동하기 때문에ANN에 비해 에너지 효율성이 높다는 이점이 있다. 하지만 ANN을 연합학습에 사용한 연구 결과에 비해 SNN을연합학습에 사용한 연구 결과는 매우 적으며, 이는 SNN 기반 연합학습을 여러 분야에 적용하기 힘들게 한다. 본논문에서는 실험을 통해 분석한 결과 SNN 기반의 연합학습이 ANN 기반의 연합학습에 비해 에너지 소비량이 더적다는 결과를 얻을 수 있었다.
군집 운영을 위한 PX4-ROS2 무선 통신 최적화 기술 연구
이현규 문성태
최근 다양한 분야에서 무인 이동체의 서비스가 증가하면서, 무인 이동체를 활용한 서비스 시스템 개발을 위해오픈소스 기반 플랫폼인 PX4-ROS2에 대한 관심이 증가하고 있다. 특히, PX4-ROS2의 DDS (Data Distribution Service)를 활용하면 군집 이동체를 위한 네트워크를 유연하게 구성할 수 있고 다양한 기능을 제공하여 주목받고있다. 그러나 DDS를 활용한 군집 운영은 여러 노드간 초기 설정 데이터 교환 및 탐색을 위해 많은 트래픽이 발생하는 문제가 있다. 본 논문에서는 무인 이동체의 군집 운영 시 초기 탐색 단계에서 발생하는 네트워크 트래픽을DDS 벤더별로 분석하고, 통신량을 최적화하기 위하여 사전에 필요한 통신 데이터를 내장하여 다수 무인 이동체운영에 중복되는 데이터 통신을 방지하고 통신 데이터의 변화를 일정 시간마다 공유하여 네트워크 부하를 감소시키는 탐색 방식을 제안한다.
전방향성 신호를 통한 위치 기반 밀리미터파 빔 선택 기법
우수 논문 고속열차에서 다중 셀룰러 망을 이용한 MPTCP를 위한 선제적 핸드오버 인지 패킷 스케줄링
김민기 김응협 강순주 조유제
고속열차 환경에서는 높은 이동성으로 인한 빈번한 셀 간 핸드오버에 의해 LTE (Long Term Evolution)의 성능이 크게 감소한다. 다수의 LTE를 통합한 MPTCP (Multi Path Transmission Control Protocol)는 빈번한 핸드오버로 인한 문제를 해결하기 위한 방안으로 주목받고 있다. 그러나 기존의 다중경로 스케줄러를 고속 열차에서 사용할 경우 핸드오버 발생 시 네트워크의 급격한 변화로 인해 정상적인 스케줄링을 수행하지 못하고 Out-of-Order 패킷이 발생한다. 고속 열차의 이동 경로는 선로를 따르므로 변하지 않으며 일정한 속도로 이동한다. 또한, 기지국의 위치도 고정되어 있다. 따라서 사전에 수집된 핸드오버 정보는 이후의 열차 운행에서 사용할 수 있다. 이 논문에서는 사전에 수집된 핸드오버 정보와 열차의 실시간 위치 정보를 이용하여 핸드오버 발생 시 해당 서브플로우를 차단하는 선제적 핸드오버 인지 스케줄러를 제안한다. 제안된 기법은 Network Simulator-3를 이용해 평가되었으며, 핸드오버 발생 시 순간 처리량을 개선할 수 있음을 확인하였다.
Joint Application and Physical-Layer Design for IPTV Services over WiFi Network
Chunsu Ahn Jeongmin Noh Sangyeob Lee Daewon Song
In this paper, we present a novel joint application physical-layer design (JAPLD) strategy to cost-effectively transmit linear channels for a portable IPTV service over WiFi-based wireless mesh networks. With this approach, the application layer cooperates with the physical layer to maximize the visual quality. First, in application layer, the standards of wireless network quality for stably transmitting high data-rate streams are first set and inform to mesh environment APs. If the tvFree, a portable IPTV device, moves and the wireless network quality goes out of the preset, the connected AP obtains the wireless network quality between the tvFree and the neighboring AP. If the measured wireless network quality satisfies the previously set conditions, the connected AP guides the tvFree to connect a nearby AP with good quality, though which AP-driven handover (ADH) proceeds in physical layer. Experimental results show that the proposed ADH is able to achieve the performance improvement compared with device-driven handover (DDH) using the IEEE 802.11k standard. Via experimental, we show that the average handover time of ADH is 61% shorter than that of DDH, and thus the received frame rate is higher and the visual quality will be much better.
AED-Net: Attention-Based Detection Model for Disabled Signage Detection
Akhrorjon Akhmadjon Ugli Rakhmonov Barathi Subramanian Bahar Amirian Varnousefaderani Jeonghong Kim
The aim of having designated parking spaces for individuals with disabilities is to ensure that only vehicles with proper handicapped signage use them, while preventing unauthorized vehicles from occupying those spaces. To achieve this, real-time monitoring is essential. Existing two-stage object detection models suffer from slow image processing and enhanced backbones with feature pyramid networks are also burdened with expanded parameters. While YOLOv5 model is a compelling choice due to its superior speed and performance compared to existing models. Therefore, this study proposes to make certain modifications to a baseline YOLOv5 model. Instead of the original 9 blocks in the backbone and 4 C3 blocks, we propose to replace them with 6 and 4 EfficientNet blocks, accordingly. These EfficientNet blocks have fewer parameters but still offer higher accuracy in detecting disabled signs, among other types of signs on car windshields. To make up for the reduced number of blocks, we have incorporated an attention mechanism into the proposed architecture before the detection phase. This mechanism enables the model to focus on the crucial regions required for the task. Furthermore, we propose utilizing a more advanced optimizer called AdamW to prevent overfitting. With these enhancements, a novel object detector, attention-based efficient detection model (AED-Net) is proposed.
To assess the effectiveness of the proposed approach, we will gather and label a dataset comprising images of cars displaying disabled signage on their windshields. Experiments conducted using this dataset demonstrate that the proposed model achieves a superior F1 score of 0.73 compared to that of baseline model, 0.57. The proposed model utilizes 10 percent fewer parameters compared to the baseline model.
Pure Loyalty: Efficient and Secure Framework for NFT Loyalty Programs
Gifar Arif Haryadi Muhammad Rasyid Redha Ansori Jae-Min Lee Dong-Seong Kim
This study explores the versatile applications of blockchain technology, particularly within loyalty program frameworks, addressing challenges faced by traditional loyalty programs in trust, transparency, operational efficiency, and potential issues like double-spending and fraudulent activities. The focus is on designing a loyalty program framework and selecting suitable ERC721 libraries for batch minting, involving a meticulous evaluation of gas usage across different libraries for various scenarios. The proposed loyalty program architecture introduces the Subscription model, utilizing ERC721A, ERC721G, and ERC721Psi for batch minting, along with ERC20 for comprehensive token functionality. Incorporating SoulBound Tokens (SBTs) enhances security, preventing unauthorized transfers and potential rule violations, such as the unauthorized transfer of vouchers. IPFS facilitates off-chain storage of subscription badges for efficiency. The gas comparative analysis highlights associated costs, revealing potential advantages and areas for improvement.
Future work includes further smart contract optimization and the development of a decentralized application (DApp), extending the practical implications of the proposed loyalty program framework.
pISSN : 1226 - 4717
eISSN : 2287 - 3880