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 (51권 1호, 1월 2026)
다중 안테나 다이버시티 통합을 이용한 딥러닝 기반 저피탐 레이다 신호 변조 분류 연구조성환 정해준 김용철 이명식 김요한 |
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| 본 논문은 전자전 환경에서 저피탐(Low Probability of Intercept, LPI) 레이다 신호의 변조 방식을 효과적으로탐지 및 분류하기 위한 다중 안테나 다이버시티 통합 기반의 딥러닝 분류 시스템을 제안한다. 기존의 연구들은 주로 인터셉트한 단일 신호만을 대상으로 하였으나, 실제 전장 환경에서는 다수의 안테나를 공간적으로 분산 배치하여 신호를 동시에 수신하는 구조가 일반적이다. 따라서 본 연구는 다중 안테나 수신 환경에서 신호 통... | |
무선 광통신 시스템에서 KLT 추적기 기반의 빔 정렬 기법 연구김종민 박기홍 고영채 Mohamed-Slim Alouini |
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| 본 논문에서는 무선 광통신(FSO, free space optics) 시스템에서 송수신기 간 빔 정렬 오차를 보정하기 위한 카메라 기반의 보정 기법을 제안한다. 제안된 시스템은 카메라 영상을 기반으로 컴퓨터 비전에서 널리 사용되는KLT(Kanade-Lucas Tomasi) 추적기를 활용하여 수신기의 상대 위치를 추정한다. 이를 바탕으로 2축 짐벌의 동작을 제어하여 실시간으로 빔 정렬을 수행한다. 이상적인 모터 제어 상황에서의 실험 결과, 제안하... | |
최근 발간 목록 (51권 3호, 3월 2026)
Performance Analysis and Applicability Study of Machine Learning Models for Effective Threat Assessment of Missiles in Air Defense Systems
Yoonji Baek Youngsuh Lee Hyeongjun Moon Yunhwan Kim Soongyeol Lee
In military conflict situations, the accuracy of identifying projectiles is a critical element of national security.
An air defense system performs thereat assessment of detected projectiles after identifying them as friendly or hostile. To enhance the accuracy of the air defense system, the threat level of projectiles should be evaluated accurately and swiftly. However, as the types of projectiles have recently become more diverse and a large number of projectiles attack, processing data using the existing method consumes a lot of time and money.
There is a limitation that the accuracy of the air defense system can sometimes decrease. In this paper, research is conducted to discover a suitable machine learning model that can be applied to the air defense system. Among various machine learning models, DNN, SVM, and XGBoost are adopted to classify the types of projectiles based on their unique trajectory and velocity data. Each machine learning model is trained and tested using data generated by the actual air defense system. In order to verify the applicability of machine learning models to the air defense system in the real world, the performance of the models was compared and analyzed based on their prediction accuracy, computation time, and memory usage.
KoBART를 활용한 한국어 온라인 그루밍 위험 대화 탐지
강준규 정민수 김성민 임성훈 정석호 허원준 박유현
디지털 플랫폼의 발달로 아동 및 청소년의 온라인 활동이 급증함에 따라, 이들을 대상으로 한 온라인 그루밍범죄가 심각한 사회 문제로 대두되고 있다. 기존의 그루밍 탐지 연구는 대부분 영어 데이터셋에 의존하고 개별 메시지의 단편적 특징을 분석하는 데 집중하여, 한국어 환경에서 대화의 전체 맥락을 통해 점진적으로 신뢰를 쌓아가는 지능적 범죄의 특성을 포착하는 데 명백한 한계를 보인다. 본 연구는 이러한 한계를 극복하고자, 한국어 환경에 최적화된 문맥 기반 온라인 그루밍 탐지 모델을 제안한다. 이를 위해 국제 공개 데이터셋인 PAN12를DeepL과 거대언어모델을 활용해 번역 및 정제하고, 최종적으로 연구진 검수를 거쳐 한국어의 구어적 특성과 대화맥락을 반영한 고품질의 탐지용 말뭉치를 구축하였다. 이 데이터셋을 기반으로, 대화 전체 시퀀스를 단일 입력으로 처리하여 문맥 흐름을 효과적으로 이해하는 KoBART 모델을 미세조정(Fine-tuning)하여 이진 분류 모델을 구현하였다. 실험 결과, 제안 모델은 정확도 99.18%, F1-Score 0.9918이라는 높은 성능을 달성하며 안정적으로 수렴했다. 특히 혼동 행렬 분석에서 실제 그루밍 위험 대화를 놓치는 위음성(False Negative) 오류가 0으로 수렴하여, 탐지 시스템으로서 높은 신뢰도와 실효성을 확보했음을 확인했다. 본 연구는 한국어 그루밍 탐지 연구가 부족한상황에서, 대화의 전체 맥락을 고려한 새로운 접근법의 효과성을 실험적으로 입증했으며, 향후 관련 기술 개발에중요한 기반을 제공한다는 점에서 의의가 있다
Machine Learning-Based Ranging Correction Using CIR in UWB
Check Kim Doyoung Ham Seong-Cheol Kim
Ultra-Wideband (UWB) enables high-precision distance measurements owing to a bandwidth over 500 MHz.
Its pulse-like signals can be converted into Channel Impulse Response (CIR), revealing detailed channel characteristics. However, real-world conditions such as Non-Line-of-Sight (NLOS) path, multipaths, and hardware noises degrade measurement accuracy. To address these challenges, we propose a machine learning-based ranging correction method using CIR-based features. We conducted experiments with four UWB anchors and 24 ground-truth points in an indoor parking lot. Localization error was calculated as the Euclidean distance between estimated and actual positions. Seven CIR-based features were extracted from the measured channel impulse responses, such as Root Mean Square delay spread. These features were used as the input for three regression models: Random Forest, Gradient Boosting Regression, and Support Vector Regression. An exhaustive feature selection identified four optimal inputs, reducing average localization error from 0.227 m (without ranging correction) to 0.127 m for the proposed method, which is a 44.1% improvement. To investigate the regression model performance, each feature’ s capability to distinguish Line-of-Sight (LOS) and NLOS was quantified using Effect Size and compared with Permutation Feature Importance. A strong correlation (r = 0.863) was observed, confirming the high LOS/NLOS separability features were more important in model learning.
우수 논문 트랜스포머 모델 기반 DFT-s-OFDM에서의 위상 잡음 추정
장동환 최계원
미래 6G는 초고주파 대역을 활용한 대용량 데이터 전송을 요구한다. 그러나 이러한 대역을 사용할 때 OFDM (orthogonal frequency division multiplexing) 파형의 높은 PAPR (peak-to-average power ratio) 문제와 위상 잡음(phase noise)으로 인해 통신 성능 저하가 발생한다. 특히 위상 잡음은 서브캐리어 간 직교성(orthogonality)을 파괴해 시스템 성능을 떨어트린다. 기존의 최적화 기반 위상 잡음 보정은 aliasing으로 인한 정보 손실로 인해 한계가 있다. 본 연구에서는 트랜스포머 모델을 활용한 DFT-s-OFDM (Discrete fourier transform-spread-OFDM)에서의 위상 잡음 추정기를 제안하고, 시뮬레이션을 통해 기존 수학적 알고리즘 대비 우수한 성능을 입증한다.
Secure Multi-Satellite Communications in LEO Networks via Multi-Agent Deep Reinforcement Learning
Yongjae Lee Kyungmin Park Taehoon Kim Inkyu Bang
In this paper, we propose a multi-agent deep reinforcement learning (MADRL) strategy for adaptive beamforming and artificial noise (AN) transmission to enhance physical layer security in low Earth orbit (LEO) satellite networks. Multiple satellites are jointly scheduled to cooperatively transmit data and AN against potential eavesdroppers such as hostile unmanned aerial vehicles. In the proposed scheme, each satellite independently selects its transmission mode (idle, data, or AN) and the corresponding beamforming vector to maximize the secrecy rate within a centralized training decentralized execution (CTDE) framework using the soft actor-critic (SAC) algorithm. The MADRL agents are trained using only statistical channel information of the adversary instead of full instantaneous channel state information. Simulation results demonstrate that the proposed scheme achieves a higher secrecy rate than conventional baseline schemes
mmWave-NOMA 시스템에서 유동적 사용자 밀도를 고려한 클러스터링 기법
장우성 손인근 임재성
최근 대용량 무선통신을 위한 mmWave NOMA(Millimeter-Wave Non-Orthogonal Multiple Access) 기술이 많은 관심을 받고 있다. 그러나 mmWave NOMA는 지향성이 강한 주파수 특성으로 인해 다중 사용자가 동시접속할 수 있는 효율적인 사용자 클러스터링 기법이 요구된다. 기존 연구는 최적의 클러스터를 선택하거나 사용자 간채널 상관관계에 기반한 비지도 학습 클러스터링 기법 등을 제안하였다. 본 연구는 모바일 사용자의 밀도가 유동적이고 클러스터 수가 제한되는 실제 운용환경을 고려하여 지역적 밀도를 균일하게 유지하면서 최대 클러스터 수를 제한하는 k-DVBSCAN(k-limited Density Variation Based Spatial Clustering of Applications with Noise) 알고리즘을 제안하였다. 제안한 기법은 DVBSCAN 알고리즘을 기반으로 클러스터 간 밀도 차이를 최소화하고, 합병알고리즘으로 과도한 클러스터 생성을 방지하여 기존 기법보다 뛰어난 성능을 보였다.
OcuSync 업링크 복조 알고리즘 성능 분석
이형우 정재연 정진우 심이삭 윤상범 서정현 남해운
본 논문은 제3자 관점에서 DJI 드론의 OcuSync 프로토콜 업링크 신호를 검출·복조하기 위한 신호 처리 기법을 기술한다. 먼저 비공개 프로토콜의 제원을 추정한 뒤, 이를 기반으로 검출 및 복조 알고리즘을 설계하여 최종적으로 업링크 신호의 비트스트림을 획득하였다. 모의실험 결과, 본 알고리즘은 OcuSync 전 버전의 업링크 신호에 대해 안정적인 복조 성능을 보였으며, SNR이 16 dB 이상일 때 BER이 약 4×10⁻³ 이하로 수렴하여 제3자 관점에서도 신뢰성 있는 복조가 가능함을 확인하였다. 또한 ablation 분석을 통해 알고리즘의 각 단계 중 하나라도생략될 경우 성능이 크게 저하되었음을 확인하였으며, 이는 각 단계가 안정적 복조를 위해 필수적임을 입증한다.
MIL-STD-188-220 기반 Ad Hoc 망의 단말 모의기 구현
오형국 박진태 채명호 안성협
본 논문에서는 군 표준인 MIL-STD-188-220을 기반으로 동작하는 ad hoc 망의 단말 모의기를 설계 및 구현하였다. 단말 모의기는 MIL-STD-188-220 표준에 정의된 메시지 포맷과 프로토콜 절차를 반영하여, 실제 환경에서의 단말 간 통신을 가상적으로 재현할 수 있도록 하였다. 특히, 복잡한 장비 없이 단순한 단말 모의기를 사용함으로써 소규모 군용 망의 구성과 통신 흐름을 손쉽게 실험하고 분석할 수 있어, 다양한 상황에서의 네트워크 반응을테스트할 수 있는 환경을 제공한다. 구현한 단말 모의기는 시뮬레이션 및 테스트 도구로서 향후 무선 전술 통신시스템의 성능 평가 및 표준 적합성 확인에 활용될 수 있다.
Interference Analysis of LEO Mega-Constellation Uplink Transmissions Affecting GSO Satellite Networks in the Ku Band
Jongmin Park Bonsan Koo Sekyoung Park Dong-pil Chang
This study investigates uplink interference from low Earth orbit (LEO) mega-constellation earth stations to geostationary-satellite orbit (GSO) networks in the Ku-band, focusing on the 14-14.5 GHz frequency range.
The analysis reveals that interference magnitude depends critically on LEO earth station deployment density and GSO avoidance angle. Dense deployments with minimal avoidance angles cause severe GSO reception degradation, whereas a 20-degree avoidance angle ensures compliance with the protection criterion across all deployment scenarios. This work establishes technical foundations for regulatory frameworks and design methodologies to enable effective spectrum sharing between LEO and GSO satellite systems.
대류권 산란파 통신 기술 개요 및 ITU-R P.2001 기반 성능 평가
도희동 김현성 이상필 노성민 이남윤
재난이나 전쟁으로 인해 지상 통신 인프라가 마비되거나 파괴되는 상황에서는 기존의 지상 네트워크를 대체하거나 보완할 수 있는 통신 기술이 필수적이다. 이러한 상황에서 위성 통신이 가장 적합한 대안으로 여겨지지만, 구축에 긴 시간과 막대한 비용이 소요되며, 특히 저궤도 위성을 활용할 경우 넓은 커버리지를 보장하기 위해 많은위성이 필요하다는 단점이 있다. 대류권 산란파 통신은 이러한 한계를 극복할 수 있는 대안 중 하나로, 대류권 내대기의 불균일함으로 인해 발생하는 전파 산란 현상을 활용하여, 가시선 범위를 넘어 수백 킬로미터 이상의 초장거리 통신을 가능하게 한다. 본 논문에서는 대류권 산란파 통신의 주요 전파 매커니즘을 간략히 설명하고, ITU-R P.2001 권고 모델을 기반으로 대한민국의 실제 지형 정보를 반영한 모의 실험을 수행한다. 또한, 물리 계층 통신기술의 발전에 의한 영향과 기존 전파 모델의 한계에 대해 논의하고 향후 연구 필요성을 제시한다.
pISSN : 1226 - 4717
eISSN : 2287 - 3880