JCCI 2022

특별프로그램

JCCI 2022 기조연설

4월 28일(목)

4월 28일(목) 18:50-19:10KISTEP Think 2022, 과학기술혁신 정책방향

정병선 원장

KISTEP

4월 28일(목) 19:10-19:306G 저궤도 위성: 무엇을 어떻게 할 것인가?

방승찬 소장

ETRI 통신미디어 연구소

특별 패널리스트

(사전 영상인터뷰 참석)

Deniz Gündüz

(Imperial College)

Mehdi Bennis

(University of Oulu)

Linglong Dai

(Tsinghua University

Zhijin Qin

(Queen Mary University)

JCCI 2022 튜토리얼

4월 27일(수) 14:10~15:40TUW21: Electromagnetic Information Theory: from Mathematical Channel to Physical Channel

Linglong Dai

Tsinghua University, China

Wireless communication systems usually utilize four-dimensional electromagnetic fields, including one time dimension and three spatial dimensions, for information transmission. However, the classical Shannon information theory analyzes the capacity for one-dimensional signals between source and destination only in the time domain, which mismatches the four- dimensional electromagnetic fields in real communication systems. The modern multiple-input multiple-output (MIMO) technology is, intrinsically, an attempt to exploit the extra information contained in the remained three spatial dimensions. Although MIMO tries to capture the information from the spatial dimensions, due to the simple discretization of the continuous spatial dimensions, it fails to fully explore the spatial information. To overcome this fundamental limitation, this talk will focus on the new concept named electromagnetic information theory (EIT), which aims to merge the classical electromagnetic theory and information theory to build a new framework for analyzing the fundamental performance limit of wireless communications through continuous four-dimensional electromagnetic fields. Specifically, this talk will introduce some recent theoretical results of EIT at first, including the evaluation of degrees of freedom, mutual information, and capacity between two continuous regions in the space. Then, for the application of EIT, this talk will discuss a new MIMO technique called continuous-capture MIMO (CAP-MIMO) as an example, which is also called as holographic MIMO, where the communications between two continuous surfaces are considered. To realize CAP-MIMO, the pattern division multiplexing (PDM) scheme is proposed design the pattern (the current distribution) for CAP-MIMO. Simulation results show that, the proposed scheme can achieve about 300% higher sum-rate than the benchmark scheme. Finally, future challenges and opportunities will be discussed to inspire more innovations in this new research direction of EIT.

4월 28일(목) 09:00-10:30TUT11: 물리계층을 위한 딥러닝 기술 Bridging Communication and Control

최준원 교수

한양대학교

본 세미나에서는 머신러닝과 딥러닝의 기본 개념과 구조를 살펴보고 준지도학습, 트랜스포머 등의 딥러닝의 최신 구조 및 기법들에 대해서 설명한다. 무선통신에서의 물체계층을 위한 딥러닝 기술에 대해서 살명하고 다양한 적용 사례 분석을 기반으로 향후 연구 방향과 딥러닝 응용 고려해야 할 사항들을 짚어보고자 한다.

4월 28일(목) 10:50-12:20TUT21: 인공지능 기반 통신 네트워크 연구

이주현 교수

한양대학교

최근 인공지능 기술의 발전에 따라 네트워킹 분야에서도 인공지능을 도입해 환경에 적응적이고 더 높은 성능을 달성하는 연구들이 진행되고 있다. 본 발표에서는 네트워크 계층별로 대표적인 사례를 중심으로 네트워크 인공지능 기술에 대해 소개한다. Transport 계층의 congestion control, Network 계층의 routing, Video streaming 응용의 adaptive bitrate selection 등 다양한 문제에 적용한 사례들을 살펴본다. 마지막으로 향후 네트워크 분야의 인공지능 적용 방향에 대해 알아본다.

4월 28일(목) 13:30-15:00TUT31: AI-inspired Learning Framework for Resource Management

양현종 교수

POSTECH

차세대 무선통신은 hetNet, ultra-dense network, cell-free network 등의 개념을 통해 고르고 높은 spectral efficiency를 제공하는 것을 목표로 하고 있다. 하지만 cell이 보다 다양해 지고, 고밀도로 설치될 수록 간섭 제어는 높은 cell throughput 을 얻는데 있어 더 중요해 지지만, 간섭제어 문제는 보다 복잡해지고 어려워 진다. 특히, 사용자 및 자원 할당, 그리고 전력 최적화를 통한 간섭 제어 문제는 최적의 해를 얻기 위해 NP-hard 수준의 계산량을 필요로 하거나, 여러 cell에 존재하는 모든 채널의 channel state information을 모두 알아야 하는 overhead가 발생한다. 이를 효과적으로 해결하기 위해 딥러닝 등, 학습 기반 자원 관리 기술들이 개발되어 왔다. 본 튜토리얼에서는 학습기반 자원관리 기술들 중 핵심적인 몇 개에 대해 알아보고, 각각의 장단점에 대해 분석한다.

4월 28일(목) 15:20-16:50TUT41: LEO Satellite Constellation Networks in 6GEra: Recent Trend, Opportunities, and Challenge

신원재 교수

아주대학교

최근 Starlink, Kuiper, OneWeb과 같은 군집 저궤도위성을 활용한 글로벌인터넷 서비스 기술의 진화가 빠르게 진화하면서, 6G 비-지상 네트워크 (Non-Terrestrial Networks)에 대한 관심이 매우 높아지고 있다. 본 튜토리얼에서는 군집 저궤도위성을 기반으로 하는 뉴 스페이스(New Space) 시대의 개념을 알아보고, 관련 글로벌 발전 동향에 대해 소개한다. 이후 해당 네트워크의 기술적인 challenges와 opportunities에 대해 알아보고, 향후 기술 발전 방향에 대해 다룰 예정이다.

4월 28일(목) 15:20-16:50TUT51: 근미래 소비트렌드 기반 정보 통신 기술 발전 방향

이수진 박사

트렌드코리아

트렌드와 기술은 불가분의 관계다. 기술이 주도하여 트렌드를 생성하기도 하고, 트렌드로 새로운기술에 대한 수요가 창출되기도 한다. 특히 대한민국에서 정보/통신 기술이 소비자 행태에 미친 파급력은 상당하다. 코로나19 전염병 이후 촉진된 디지털 전환(Digital Transformation)에 적응하기 위한 소비자 행태 변화가 대표적이다. 끊임없이 정보/통신 기술과 트렌드에 대한 기민한 관심이 필요한 이유다. 본 튜토리얼 세션에서는 최근 국내의 거시적·미시적 환경을 관찰 및 분석하고 소비자 변화를 파악하여 트렌드에 대해 파악한다. 이렇게 도출된 소비트렌드를 기반으로 근미래 정보/통신 기술에 미치게 될 변화의 방향에 대해 이해하고자 한다. 근미래 정보/통신 산업에 미치게 될 변화의 방향과 의미를 구체화하는 것이 목표다.

4월 29일(금) 09:00~10:00TUF11: 실내 위치 추정을 위한 머신러닝 응용 및 자율적 학습 기법

최정식 교수

경북대학교

GPS가 동작하지 않는 실내에서 모바일 기기의 위치를 추정하기 위하여 와이파이, 저전력 블루투스 등의 무선 통신 기술과 가속도센서, 자이로센서 등의 센서 기술이 널리 이용되고 있다. 본 발표에서는 와이파이 시스템의 거리 추정 기법 (수신신호세기 기반 혹은 왕복여행시간 기반) 등을 소개하고 모바일 기기에 탑재된 센서를 이용하여 보행자의 이동 경로를 추정하는 보행자 항법기술, Kalman 필터를 이용하여 와이파이 거리 추정 값과 센서 데이터를 융합하여 위치를 추정하는 기법을 소개한다. 마지막으로 와이파이 거리 추정의 정확도를 개선하기 위하여 인공신경망을 적용하는 방법을 소개하며 도입된 인공신경망을 레이블이 없는 데이터 셋을 이용하여 스스로 학습시키는 기법들에 대하여 소개한다.