Walid Saad

Virginia Tech

The metaverse is set to revolutionize the way people interact, communicate, and conduct business, blurring the lines between virtual, digital, and physical worlds. This transformation is critical for the advancement of tomorrow's Society 5.0, where a harmonious integration of cyber and physical spaces can address emerging social challenges while boosting economic progress. However, deploying the metaverse at scale to enable global interactivity requires a confluence of cutting-edge technologies, from wireless communication systems to digital twins, extended reality, and artificial intelligence (AI). In this talk, we explore new frameworks for the synergistic integration of these technologies, and explore how this integration has the potential to catalyze the deployment of a limitless, wireless metaverse. We start by investigating whether key capabilities of 6G systems, such as terahertz communications and mobile edge computing, can deliver the physical experience and synchronization necessary to create a seamless connection between the virtual and physical worlds. We then examine the advancements required in the field of AI to achieve cognition and reasoning in wireless networks. In this space, we introduce a holistic vision for semantic communications that is firmly grounded in rigorous AI foundations, with the potential to revolutionize the way information is modeled, transmitted, and processed in communication systems We show how, by embracing semantic communication through our proposed vision, we can usher in a new era of knowledge-driven, reasoning wireless networks that are more sustainable and resilient than today's data-driven, knowledge-agnostic networks. As a first step towards enabling this paradigm shift, we present our recent key results in this area that showcase how the use of semantic communications can reduce the volume of data circulating in a network while improving reliability, two critical requirements for the metaverse and its applications. We conclude by articulating a research roadmap that delineates the requisite innovations at the confluence of AI, 6G, and computing to fully realize the potential of the wireless metaverse.

Andreas F. Molisch

USC

There is a rapid proliferation of distributed real-time interactive applications, such as industrial automation and Metaverse experiences, which impose unprecedented communication, computation, and storage requirements on the hosting infrastructure. Emerging distributed cloud network architectures (e.g., edge and fog computing) are a step towards the full integration of highly-distributed compute, storage, and communication (3C) resources into a unified infrastructure, and the design of network control policies capable of joint 3C resource orchestration and end-to-end flow control becomes vital. In this tutorial, we will review methods and algorithms for the optimization of such 3C systems. New service graph models are presented to characterize the complex service composition, resource-intensive nature, and quality of experience (QoE) requirements of Metaverse applications, as well as the distributed 3C resource nature of the hosting infrastructure. A new cloud network flow optimization and control framework is described in order to formalize the key elements of end-to-end optimization and control policy design, including system states, observations, utility functions, QoE constraints, and optimization/control actions in 3C networks, where scheduling decisions can be made in an online, localized manner to enable fast latency.

이환희

중앙대

OpenAI사가 2022 11월 ChatGPT를 출시한 이후 다양한 분야에서 이를 활용한 새로운 서비스를 앞다퉈 출시하는 등 ChatGPT는 최근 들어 사회에 광범위하고 거대한 혁신을 촉발하였다. 본 튜토리얼에서는 딥러닝과 언어 모델에 대한 기초 개념에 대해서 알아보고, 초기의 사전 학습 언어모델인 GPT-1에서 GPT-3.5의 일종인 ChatGPT가 어떻게 만들어졌는지를 알아본다. 이 과정에서 ChatGPT를 학습하는 데 핵심이 되는 사람이 작성한 Instruction을 활용한 언어 모델 학습 기법, 사람의 피드백을 활용한 학습 기법 등에 대해서 다룬다. 그리고 ChatGPT를 활용하는 데 있어서 주의해야 할 점, 플러그인 활용 등을 포함해 ChatGPT를 효율적으로 활용하는 방안을 소개한다.

Karthik Dantu

University at Buffalo, SUNY

Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) is the ability for a mobile device or robot to localize itself and map an environment in real-time as it traverses through it. Applications for SLAM include AR/MR/VR, robot navigation, place recognition, infrastructure inspection and others. Due to the rapid growth in cameras and depth sensors such as LiDARS, recent research on SLAM has been focused on Visual SLAM – use of RGB, stereo, RGB-D and LiDAR sensors for SLAM. Using Visual SLAM as a service has many challenges. It is computationally intensive, somewhat brittle to quick motion, and has non-deterministic performance. In this talk, I will present Edge-SLAM and Meteor, two systems my group built to improve resource utilization of Visual SLAM through edge offloading. I will conclude with a detailed analysis of existing Visual SLAM systems and their performance on modern embedded systems and highlight performance tradeoffs in their use.

David Mohaisen

University of Central Florida

To keep up with the ever-growing user expectations, developers keep adding new features to augment the use cases of wearables, such as fitness trackers, augmented reality head mounted devices (AR HMDs), and smart watches, without considering their security and privacy impacts. In this talk, I will introduce our recent results on understanding the privacy dimension of wearables through inference attacks facilitated by machine learning and open research directions. First, I will present an exploration of the attack surface introduced by fitness trackers, where we propose an inference attack that breaches location privacy through the elevation profiles collected by fitness trackers. Our attack highlights that adversaries can infer the location from elevation profiles collected via fitness trackers. Second, I will review the attack surface introduced by smartwatches by developing an inference attack that exploits the smartwatch microphone to capture the acoustic emanations of physical keyboards and successfully infers what the user has been typing. Third, I will present an exploration of the AR HMD’s through the design of an inference attack that exploits the geometric projection of hand movements in the air. The attack framework predicts the typed text on an in-air tapping keyboard, which is only visible to the user. I will conclude with lessons learned, defense directions, and open research directions.

Min Lee

Singapore Management University

최근 발전한 인공 지능(AI)/기계 학습(ML) 시스템은 의료 서비스를 지원하는데 많은 고려가 되고 있습니다. 하지만, 이러한 시스템의 실용화는 사용자 중심 설계와 모델 해석 및 적응성 부족으로 여전히 많은 어려움이 남아 있습니다. 이번 발표에서는 AI/ML 모델과 규칙 기반 모델을 결합을 통해 인간-AI 협업 의사 결정 지원하는 시스템을 소개하고, 뇌졸중 물리 치료사와 진행한 시스템의 재활 평가 지원을 가능 여부에 대한 연구 결과들을 발표 할 것 입니다. 마지막으로, 효과적인 인간-AI 협업 의사 결정을 위한 향후 연구 방향에 대해 논의 할 것입니다.

현유진

DGIST

차량에 장착되는 레이더 기술은 기존 광학센서에 비해 외부 조명이나 환경에 영향을 거의 받지 않는다는 장점이 있다. 아울러 정확한 거리 탐지와 움직이는 객체의 도플러 성분을 획득할 수 있어, 정적객체와 동적객체를 쉽게 분리 할 수 있는 센서이다. 하지만 기존의 레이더는 안테나 장착 개수의 한계로 인해 낮은 각도 해상도를 가지며, 객체의 크기와 상관없이 하나의 포인트로 객체를 탐지할 수 밖에 없는 단점이 있다. 그러나 수년전 부터, 레이더 센서에 MIMO 기법이 도입되면서 각도 해상도를 향상시킬 수 있게 되었고, 그로 인해 클라우드 포인트 기반의 레이더 영상을 획득하여 머신러닝 기법을 적용할 수 있게 되었다. 최근에는 더욱 고해상도 레이더 영상을 생성할 수 있는 4D 이미지 레이더 센서 설계 및 신호처리 기술들이 등장하게 되었고, 이는 레이더 센서만으로도 객체의 형상과 크기 등을 구별 할 수 있도록 발전할 것으로 보인다. 본 발표에서는 이러한 4D 이미지 레이더 센서의 구조, 동작원리, 머신러닝 기법은 물론이고, 향후 발전하게될 초고화질 이미지 레이더 기술의 동향에 대해서도 소개하고자 한다.

고남석

ETRI

이동통신 서비스는 무선 액세스 네트워크(RAN)와 모바일 코어 네트워크(Core Network)를 통해서 이루어진다. 모바일 코어 네트워크는 사용자 단말이 무선 액세스 네트워크에 연결되어 접속 제어/ 세션 제어와 같은 제어 플레인 기능과 데이터 패킷을 전달하는 유저 플레인 기능 등을 통해 다양한 모바일 응용 서비스를 제공하는 이동통신 서비스 제공의 핵심적인 부분이다. 본 튜토리얼은 5G/5G-Advanced 모바일 코어 네트워크 핵심 개념, 구조, 그리고 제어/유저 플레인 기능을 설명하고 향후 6G로의 진화 방향을 소개한다.

이호원

한경국립대

최진석

KAIST

김효일

UNIST

한준

연세대

양현종

POSTECH

장경희

인하대

황승훈

동국대

김덕경

인하대

김광순

연세대

남기동

ETRI

박선례

TTA

이문길

TTA

고영채

고려대

권익현

금오공대

윤용현

국민대

전인수

인천공항공사

전정규

한화시스템

서호석

KT

임준호

ETRI

박진영

성균관대

김부근

중앙대

도락주

고려대

이병주

한양대

김동성

금오공대

변영재

UNIST

강충구

고려대

유준규

ETRI

송충호

LIG넥스원

이문규

서울시립대

김재현

아주대

김철준

RFHIC

김해수

에이샛

김용준

포항공대

김찬기

전북대

김향란

전북대