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강재모 교수팀, AI 기반 차세대 통신 기술 연구 성과, 세계 최고 권위 통신 저널 IEEE JSAC (IF 17.2, JCR 상위 1%) 논문 게재
관리자 |
2025-09-22 |
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경북대학교 인공지능학과 강재모 교수 연구팀이 수행한 연구가 인공지능·통신·네트워크 융합 분야 세계 최고 권위 학술지 중 하나인 IEEE Journal on Selected Areas in Communications (JSAC)에 게재되었습니다. IEEE JSAC은 2024년 JCR 기준 임팩트 팩터 상위 1% 저널로, 이번 논문 게재는 AI·머신러닝 기반 통신 연구 성과가 국제적으로 최고 수준의 학문적 권위를 인정받은 것이다.
논문 제목은 “How Much Training is Required for Channel Estimation in Fluid Antenna System?”으로, 차세대 6G 및 지능형 사물인터넷(IoT) 환경에서 주목받는 유체 안테나 통신 시스템(Fluid Antenna System, FAS)의 성능을 개선하는 새로운 머신러닝 기반 무선 채널 추정 기법을 제안했다. 기존 고정형 안테나 통신 시스템과 달리 FAS에서는 안테나 위치를 유연하게 바꿔 최적의 통신 신호의 고품질을 확보할 수 있으나, 모든 위치(포트)에 대한 채널 상태 정보를 추정하는 과정에서 막대한 학습(Training) 자원과 계산량이 요구된다는 문제가 있었다. 연구팀은 이를 해결하기 위해, 연구팀은 FAS의 모든 포트 위치에서 채널 상태 정보를 정확히 추정하기 위해 필요한 학습(Training) 자원의 한계를 분석하고, 잠재(latent) 도메인 표현과 머신러닝 기법을 결합한 최적 추정 알고리즘을 개발했다. 그 결과,
- 필요한 학습 자원을 기존 대비 학습 자원을 10% 수준으로 절감하면서도,
- 기존 고정형 안테나 통신 대비 더 정확한 채널 추정 성능과 낮은 오버헤드를 달성했다.
또한, 복잡한 최적해 대신 저복잡도·근사 최적 알고리즘을 제안하여, 연산 능력이 제한된 IoT 기기나 엣지 단말기 환경에서도 실용적으로 활용 가능함을 입증했다.
이번 성과는 인공지능·머신러닝 기반 차세대 통신 기술의 대표적인 사례로, 다음과 같은 분야에 폭넓게 적용될 수 있다.
- 지능형 IoT 및 스마트시티: 수많은 센서·단말기 환경에서 효율적인 데이터 전송 및 통신 환경 학습
- 지능형 6G 무선 네트워크: 초저지연·초연결 및 초저지연·초신뢰 통신을 위한 위한 AI 기반 채널 추정
- 자율주행·스마트 모빌리티: 이동 환경에서 안정적이고 지능적인 통신 지원
- 국방·위성통신: 간섭과 불확실성이 큰 환경에서도 강건한 학습 기반 통신 구현
강재모 교수는 “이번 연구는 머신러닝 기반 학습 알고리즘을 무선 통신 시스템의 채널 추정 상황에 맞게 개발·고도화하여, 최소한의 학습 자원으로 신뢰성 높은 통신을 가능하게 한 성과”라며, “세계 최고 권위 저널 IEEE JSAC에 게재됨으로써 학문적 탁월성과 산업적 파급력을 동시에 인정받았다”고 강조했다.
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