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 12호, 12월 2025)
실시간 레이블 분포 변화 적응을 위한 개인화 연합 사후훈련 연구임경진 박희원 김미르 조무곤 권민혜 |
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| 인공지능 모델은 학습 완료 후 개별 디바이스에 배포되며, 수집한 데이터를 대상으로 예측을 수행한다. 이때 수집된 데이터의 레이블 분포는 실시간으로 변화하기 때문에, 학습 시 경험한 분포와 실제 환경의 분포 간 차이로인해 성능이 저하될 수 있다. 이를 해결하기 위해 사후훈련이 필요하지만, 디바이스별 데이터 양이 제한적이고 로컬 데이터에 과도하게 적응하여 사전훈련 모델이 보유한 정보가 소실될 수 있다. 본 논문에서는 Fisher Informatio... | |
Algorithm for Generating AI Geo-Fence of Satellite Communication Network Using Multi-Dimensional SVM ModelShin-Duck Lee Yeon-Woo Jeong |
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| In this paper, we propose a method for creating an AI-based geo-fence using satellite communication networks to predict the location of terminals in advance and quickly switch between satellite networks in shadow areas of the TN network and TN networ... | |
최근 발간 목록 (51권 1호, 1월 2026)
스마트폰 기반 OCC 통신에서의 주파수 추정 및 신호 필터링 기법 연구
딴진우 정인호
OCC(Optical Camera Communication)는 LED를 활용한 통신 기술로 스마트폰, IoT 장비, 감시 시스템 등의기기에 장착된 카메라를 이용하여 이미지를 분석하고 이를 통해 데이터를 수신하는 무선 통신 시스템이다. OCC 기술은 RF 통신과의 간섭이 없어 보안성이 높고 낮은 인프라 비용을 이점으로 하여 기존 조명 시스템과 스마트폰카메라와 결합하여 확장하고 있다. 그러나 자연 광과 주변 광의 간섭으로 인하여 광 간섭이 존재하며 카메라 자체의 노이즈로 인한 신호 정확도가 낮아지는 현상이 존재한다. 그로 인해 광 간섭을 줄이기 위한 여러 필터 방안과카메라의 성능을 높이는 등의 다양한 방법이 제시되었다. 본 논문에서는 스마트폰의 카메라만을 이용하여 필터링기술을 통해 카메라 자체의 노이즈를 줄이고 주파수 추정 방식을 통해 주변 광에 영향을 받지 않도록 주파수를파악하는 방법을 제안하고자 한다.
Toeplitz 공분산을 이용한 고속 WL 빔포밍
최양호
ULA(uniform linear array)에 도래하는 신호가 서로 상관돼 있지 않고 엄격한 비회전(strictly noncircular)일 때, 빠르게 수렴할 수 있는 WL(widely linear) 빔포밍(beamforming) 기법을 제안한다. 도래신호가 상관돼 있지 않아어레이 공분산행렬은 대각요소들이 같은 Toeplitz 형태로 주어지고, 관계행렬(relation matrix)은 반대각 요소들이같게 된다. 본 논문에서는 기존 방식에서 사용하는 확장샘플행렬(extended sample matrix)을 이들 성질에 따라 수정하여 새로운 확장샘플행렬을 구성한다. -norm견지에서 수정 확장행렬은 기존 확장행렬보다 작은 오류를 가지며, 유니터리(unitary) 행렬을 이용하여 실수행렬로 변환될 수 있다. 이 실수행렬을 고유분해하여 수정 확장행렬의고유치, 고유벡터를 효율적으로 계산하고, 원하는 신호에 대한 확장조향벡터를 잡음부공간과의 직교성에 기반하여구한 후, 추정된 신호부공간에서 가중벡터를 얻는다. 시뮬레이션 결과는 제안방식이 기존 WL 빔포밍 방식보다 매우 빠른 정상상태(steady state)로의 수렴속도를 보이면서 수정된 확장샘플행렬의 이용에 따른 효과를 보여준다.
Learning Linear Filters for Underwater OFDM Channel Estimation with Attention-Aided MMSE
하태준 박정훈
This letter presents an Attention-aided MMSE (AMMSE) channel estimation method for underwater OFDM systems. To address the severe time variation and multipath effects in underwater acoustic channels, AMMSE leverages a Transformer to learn a linear MMSE filter from data, capturing temporal and spectral correlations. Inference involves only a matrix- vector multiplication, ensuring low complexity.
Simulations show that AMMSE outperforms LS, 1D-MMSE, and MMSE across all SNRs, with significant gains in low-SNR conditions.
An Optimal Receiver for the Fusion Center in Cooperative Spectrum Sensing
Smart Farm Research in Korea (2015-2024): Trends and Thematic Evolution from an Engineering and ICT-Centered Perspective
김문구 최병창 서영욱
This study used bibliometric methods to analyze Korean smart farm research from 2015-2024, examining 730 articles across two periods: 2015-2019 and 2020-2024. Korean smart farm research showed rapid growth with a 47.8% compound annual growth rate. Engineering dominated with 49.9% of publications, while IT-related journals comprised 66.7% of top journals, confirming its technology-focused and engineering-driven nature. Regional flagship national universities led research as central hubs, with growing industry-academia-research collaborations. Keyword analysis revealed explosive growth in AI-related terms including AI, Deep Learning, and Machine Learning, confirming AI technology's expanding influence. Thematic cluster analysis identified 11 research clusters within an integrated smart farm technology ecosystem, including precision agriculture, environmental monitoring, next-generation facilities, and predictive analytics. Thematic evolution showed a paradigm shift from Period 1's basic hardware and ICT convergence focus to Period 2's emphasis on AI-based applications, technology commercialization, urban agriculture, food security, and social problem-solving. The study recommends strengthening industry-academia-research ecosystems, expanding international cooperation, advancing AI-based convergence research, and expanding technology acceptance and commercialization research to activate Korean smart farm research.
Factors Affecting the Continuous Intention to Use ChatGPT: Evidence from Korea and USA
김유진 이형석
This study investigated the relationships among privacy concerns, trust, and continued use intention of ChatGPT users, with a focus on cultural differences between Korean and U.S. users. We analyzed survey data using structural equation modeling to explore how both ChatGPT's characteristics (e.g., anthropomorphism, personalization, interactivity, information accuracy, and system flexibility) and user traits (e.g., prior knowledge, AI literacy, and personal innovativeness) influence privacy and trust.
Key findings reveal that cultural differences significantly moderate these relationships. For instance, Korean users perceive anthropomorphism as a trust-enhancing feature and link information accuracy to privacy, while U.S. users see interactivity as a greater privacy risk. Despite these differences, trust positively impacts continued use intention for both groups. This study offers valuable insights for AI service developers, highlighting the need to consider cultural context when designing services.
A Line-Based Unmanned Aerial Vehicle Localization Framework Using Mid-Wave Infrared Observations
허정우 김재경 이경준 박인구 박준형 박병진 이상훈
With the growing demand for unmanned aerial vehicle (UAV) localization systems that remain robust under challenging weather and lighting conditions, mid-wave infrared (MWIR) imagery has emerged as a promising alternative to conventional visible light (VL) imagery. However, existing VL-based localization methods are not directly applicable to MWIR images due to their fundamentally different visual characteristics. In this paper, we propose a novel UAV localization framework specifically designed for MWIR imagery. Our approach begins by detecting line features from MWIR frames, which are then matched to a predefined 3D line map of geologically meaningful structures. To establish robust correspondences under significant viewpoint changes, we introduce a 2D-3D line matching model trained using a synthetic dataset generated via a novel data augmentation strategy. The UAV’s pose is subsequently refined by minimizing the reprojection error between matched 2D and 3D lines. We validate our method using simulated MWIR flight sequences rendered from 3D model of the Sinjin Island. Unlike state-of-the-art VL-based baselines, which suffer from degraded performance in the MWIR domain, our method achieves more accurate and robust localization. In addition, the proposed framework runs in real-time, making it suitable for practical deployment in onboard UAV systems.
실시간 전장 환경의 EO/IR 영상 복원 및 객체 인식을 위한 통합 시스템 개발
이광일 김재환 이창은
현대 군사 기술은 빠르게 변화하며 높은 불확실성을 갖는 전장에서 실시간 상황 인식이 가능한 기술을 요구한다. 본 논문에서는 장애물에 가려진 전장 객체를 실시간으로 복원하고 인식하는 영상 복원-인식 통합 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 DSTT (decoupled spatial-temporal transformer) 기반의 복원 모듈과 RT-DETR 기반의인식 모듈로 구성된다. 복원 모듈의 시공간적 연속성과 빠른 추론 속도를 달성하기 위해 온라인 복원 기법과 메모리 뱅크 기법을 적용한다. 또한, 인식 모듈의 빠른 처리 속도를 위해 TensorRT 최적화를 적용한다. 마지막으로, 전장 가상 환경 시뮬레이터를 이용하여 데이터 세트를 구축하고, 이를 기반으로 실험 결과를 통해 본 논문의 주요목표인 향상된 인식 정확도와 20 fps 이상의 추론 속도를 확인하여 제안하는 시스템의 타당성을 검증한다
AI 기반 강군 건설을 위한 전장 데이터 구축-연결-보호 방안
이재숭 정회진 최영태 김강용
인공지능 기술의 발전과 더불어 현재 진행 중인 전쟁 사례를 통해 과학기술이 전쟁 패러다임을 근본적으로 바꾸고 있는 것을 볼 수 있다. 한국군은 출산율 저조, 전쟁 패러다임 변화 등을 고려한 전략으로 AI 기반 첨단과학기술 강군을 건설하기 위한 국방혁신 4.0을 추진 중이다. 이에 본 논문은 인공지능을 기반으로 한 과학기술강군건설 전략과 그 과정에서 직면하는 주요 도전 요소를 분석한다. 연구는 미국의 상쇄전략을 군사력 발전의 역사적맥락 속에서 파악하고, 이를 통해 한국군이 지향하는 AI 기반 미래 육군 Army TIGER 구상의 필요성과 방향성을모색한다. 특히, AI 기반 군사혁신을 추진하는 데 있어 3가지 핵심 도전 과제인 전장 데이터 구축, 초연결 네트워크 기반 데이터 연결, 데이터 중심 보안 강화를 중점적으로 검토하고 극복방안을 제시한다. AI 기반 과학기술강군건설은 기술 개발을 넘어 방대한 데이터 관리, 안정적인 연결성, 데이터 자체의 보호를 아우르는 총체적 패러다임전환이 필요함을 확인하였다.
AI 화력운용참모: 보상 적응형 강화학습 기반 군사 지휘결심 지원 시스템
이재휘 엄찬인 김찬 김경수 이형도 강현수 권민혜
최근 군사 의사결정 지원 분야에서는 복잡한 전장 의사결정을 자동화하기 위해 심층 강화학습 기반 접근이 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 지휘결심 지원을 위한 보상 적응형 강화학습 기반 화력운용 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 전장의 상황을 인지하고, 인지된 정보를 바탕으로 지휘관의 요망효과를 달성하기 위한 최적의 의사결정을 수행하도록 설계하였다. 강화학습 기반의 지휘결심 의사결정 방법으로 사전 수집 데이터와 온라인상호작용 데이터를 통합적으로 활용하며, 보상 정보를 기반으로 한 선택적 모방 학습을 통해 정책의 효율성과 안정성을 동시에 확보한다. 다양한 전장 시나리오를 모사한 시뮬레이션 환경에서 수행한 실험 결과, 제안된 정책은기존 강화학습 및 휴리스틱 기반 방법 대비 평균 임무 달성률을 약 29% 향상시켰으며, 주어진 제약조건을 준수하면서도 높은 임무 수행 효율을 달성하는 것을 확인하였다.
pISSN : 1226 - 4717
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