JCCI 2021

특별프로그램

JCCI 2021 기조연설

4월 29일(목) 18:30

4월 29일(목) 18:30 인공지능 기술의 발전방향과 미래전망

이윤근 소장

한국전자통신연구원

인공지능은 하나의 기술을 넘어서 사회 전반을 변화시키는 패러다임으로 자리잡고 있다. 본 기조연설에서는 인공지능 기술의 현황과 미래 발전 방향에 대하여 논하고, 인공지능이 만들어낼 미래사회를 전망해 본다.

JCCI 2021 튜토리얼

4월 29일(목) 09:30-10:30TUT11: 저궤도 군집 위성 통신 시스템 현황과 전망

고영채 교수

고려대학교

2018년 ITU 보고서에 의하면 세계 인터넷 보급률이 51.2%이며 이를 해결하기 위한 방법으로 저궤도 위성을 활용하는 방안이 제기 되었으며 이를 실제 실현하기 위하여 미국의 SpaceX, 영국의 OneWeb, 캐나다의 Telesat은 다수의 500km 상공에 위치한 저궤도 위성을 성공적으로 발사하였고, 이를 기반으로 통신 서비스 시연 및 일부지역에 실제 베타테스트를 제공하는 수준까지 이르렀다. 본 튜토리얼에서는 위성기반 통신 시스템의 원리와 개념 및 현재 발전 동향을 소개하고자한다. 특히 위성과 지상간 통신 시스템과 위성간 통신에서 핵심이 되는 밀리미터파 통신과 무선광통신시스템의 기술 수준과 앞으로 해결해야 할 이슈들을 폭넓게 다루며 위성통신을 위한 변복조 방식 등을 다룬다.

4월 29일(목) 10:50-11:50TUT21: Wireless Localization and Sensing in B5G/6G communications

김선우 교수

한양대학교

본 튜토리얼에서는 B5G/6G 시대에 점차 중요성을 더해가고 있는 고정밀 측위 기술 및 센싱 기술에 대하여 강의합니다. 기초적인 측위의 기본 원리 부터 시작하여, B5G/6G 신호에서 얻을수 있는 측위 측면에서 유익한 장점 및 특징들을 설명합니다. 또한 과거 영상신호에 주로 의존했었던 SLAM 기술이 무선 신호를 사용하여 어떻게 가능해지는지 살펴봅니다. 이러한 정밀 측위 및 무선 SLAM 기술들은 다양한 통신 주변 상황 인지를 가능하여 더욱 더 통신 성능을 증대할 수 있으며, 이에 대한 비전을 공유합니다.

4월 29일(목) 13:30-14:30TUT31: When IoT Meets WiFi: A Vision Towards Massive IoT via Cross-technology Collaboration

김성민 교수

KAIST

Massively deployed Internet of Things (IoT) covering every corner of our living space is anticipated to significantly improve the qualities of our daily lives. To this end, this tutorial presents collaborative and synergistic networking techniques between widely deployed WiFi and IoT with the aim of realizing massive IoT. Cross-technology collaboration designs are built on top of cross-technology communication (CTC) that establishes direct communication between commercial WiFi and IoT (e.g., ZigBee and BLE). This tutorial begins with the principles of CTC, followed by a set of recent collaborative technologies that newly brings MU-MIMO and mobile gateway into the picture of IoT while using only the readily deployed commodity WiFi (e.g., laptops and smartphones) -- demonstrating an economical and practical pathway to massive IoT.

4월 29일(목) 15:20-16:20 TUT41: Federated Learning and Beyond for 5G and Beyond

박지홍 교수

Deakin Univ.

Machine learning (ML) is a promising enabler for the fifth generation (5G) communication systems and beyond. By imbuing intelligence into the network edge, edge nodes can proactively carry out decision making, and thereby react to local environmental changes and disturbances while experiencing zero communication latency. To achieve this goal, it is essential to cater for high ML inference accuracy at scale under time-varying data distributions, by continuously exchanging ML model updates in a distributed way while preserving local data privacy. Taming this new kind of data traffic boils down to improving the communication efficiency of distributed learning by co designing communication and ML operations. To this end, this talk aims to provide an overview of distributed ML frameworks such as federated learning, federated distillation, and split learning, and explore key building blocks to improve their communication efficiency.

4월 29일(목) 17:00-18:00TUT51: 사생활 보호 딥러닝

양현종 교수

POSTECH.

본 발표에서는 딥러닝 기반 컴퓨터 비전 기술의 인간 사생활 침해에 대한 몇 가지 사례를 다루고, 이를 해결하고자하는 몇 가지 기술적 접근 방법에 대해 논의 한다. 특히, 초 저해상도 기반으로 촬영을 하여 영상 속 사람을 구분하지 못하는 상황에서도 activity recognition 성능을 고해상도 대비 저하시키지 않는 딥러닝 기법에 대해 알아본다. 또한 영상 속 얼굴 부분을 알아 볼 수 없는 다른 사람으로 자동 변환하는 알고리즘에 대해 소개한다. 마지막으로 이러한 사생활 보호 딥러닝 인지 기술이 드론 및 로봇등에 활용되는 연구에 대해 알아본다.

4월 30일(금) 09:30-10:30TUF11: Predictive Control for Networking

이경한 교수

서울대학교

차세대 네트워크 응용을 보다 효율적으로 지원하기 위한 네트워크 프로토콜 핵심 기술의 일환으로, 기계학습을 활용하는 predictive control 의 범위, 활용방안, 효용성 및 한계에 관해 살펴본다.

4월 30일(금) 10:50-11:50 TUF21: 자율주행 자동차를 위한 차량용 레이더 전파영상처리 및 머신러닝
기술

현유진 박사

DGIST 융합연구원

•자율주행 자동차는 다양한 센서로부터 획득한 외부환경정보와 자차정보를 이용하여 다양한 도로환경과 시나리오에서 운영될 수 있어야 한다. 일반적으로 외부환경 인지센서로는 카메라, 라이다, 레이더가 활용되고 있다. 그 중 레이더 센서는 조명 및 날씨와 같은 외부 환경에 상대적으로 강인하고, 전파의 왕복 시간과 도플러 주파수를 이용하여 객체의 거리 및 상대속도를 물리적으로 직접 측정 할 수 있다.
•일반적으로 카메라는 feature 기반 객체인지, 라이다 센서는 edge 기반 객체인지가 가능하기 때문에, 객체의 모양과 종류를 구별 할 수 있다. 그러나 현재 상용화된 차량용 레이더는 객체의 종류와 상관없이 하나의 점 모양으로만 인지할 수 있다. 즉, point 기반 객체인지 특성을 가지므로 다양한 객체의 모양과 종류를 분류하지 못하는 단점이 존재합니다.
• 그럼에도 불구하고 카메라 및 라이더 센서와 비교하면, 레이더 센서는 이동 객체로부터 반사되는 도플러 정보를 직접 추출 할 수 있기 때문에, 객체의 속도와 이동 방향을 정확하게 예측할 수 있습니다. 또한 다중 도플러 산란점 정보를 이용할 경우 객체의 다양한 특성을 알아 낼 수 있습니다.
•본 튜토리얼에서는 현재 상용화된 차량용 레이더의 원리, 기능, 특징, 하드웨어 및 SW 아키텍처 및 실험 결과를 소개합니다. 아울러 자율 주행 자동차를 위해 필요한 차량용 영상 레이더 기술도 소개하겠습니다. 마지막으로 차량용 레이더에 적용되기 위해 연구되고 있는 머신러닝 기술도 소개할 예정이다.

ITW21: 5G 포럼 초청세션

4월 28일(수) 14:00-15:40 (좌장: 김동구 교수)

세션 진행/사회

김동구 교수

연세대

5G 주파수 스펙트럼 이슈

황승훈 교수

동국대

5G-V2X 자율주행 및 주파수 소요량 분석

장경희 교수

인하대

5G 스마트 공장: 왜 5G가 식품공장 으로 갔을까?

김성륜 교수

연세대

5G 스마트시티의 동향 및 이슈

김재현 교수

아주대

5G 생태계 지도의 변화

박동주 실장

Ericsson LG

ITW31: 위성통신포럼(준비위원회) 초청세션

4월 28일(수) 15:50-17:20 (좌장: 강충구 교수)

위성통신 R&D 정책 방향

최성호 PM

IITP

국내외 위성통신개발 동향 및 기술

김재현 교수

아주대

6G초공간 위성통신 기술개발 추진현황

변우진 본부장

ETRI

위성통신포럼(준비위원회) 초청세션 패널토의

사회: 강충구 교수
패널리스트
- 최경일 상무(KT SAT)
- 신구환 박사(Setrec)
- 오대일 부사장(AP위성)
- 김정호 소장(한화시스템)
- 김종필 소장(LIG넥스원)

ITW42: 창업/벤처 초청세션

4월 28일(수) 17:30-19:00 (좌장: 손인수 교수)

스타트업 시작에서 성장까지

최영준 대표

코딩로봇연구소

스타트업에 대한 고찰 30년 엔젤투자자 입장에서

박형무 고문

K Ground Partners

Endless Challenge to Startup Project

양수희 대표

와이플래닛

ITT12: 신진연구자 초청세션

4월 29일(목) 09:00-10:30 (좌장: 박현희 교수)

Data science in human neuroscience

차지욱 교수

서울대

통신 컴퓨팅 융합 기술 개요 및 동향

강진규 교수

명지대

취약점 분석 및 실증

이경률

대구가톨릭대