제12회 ICT논문공모 대제전 대상으로 선정된 박상훈 학생은 기술 측면에서 매우 중요한 문제를 다뤘고, 성능까지 우수하다는 평가를 받았다. 논문은 몰핑 효과를 만들기 위해 입력 이미지의 시맨틱 변화를 학습할 수 있는 '피드-포워드뉴럴 네트워크'를 제안했다. 시맨틱 변환을 배울 수 있도록 '사전 학습'(Pre-trained) 생성모델을 이용, 이미지 몰핑을 처음으로 시도했다.
최우수상으로 선정된 한덕환 학생은 5세대(5G) 이동통신 이상의 무선 통신에서 SILNR 최대 사전코딩 방식을 제안했다. 전송자의 로컬 채널상태 정보(CSIT)를 사용, 셀 당 사용자 SILNR의 곱을 최대화하는 방식이다. 기존 다른 비협력 사전코딩 방식과 비교해 우수성을 입증했다.
김환진, 김수철, 이형택 학생은 복잡하지 않게 CSI를 예측하고 적용할 수 있는 방법을 제안, 최우수상을 수상했다. 모빌리티 시스템 성능을 개선할 뿐만 아니라 시스템의 직접 적용이 가능하다는 평가다.
황용운 순천향대 학생은 의료사물인터넷(IoMT) 환경에서 클라우드를 사용하는 사용자가 의료 데이터를 안전하게 공유하고 보호할 수 있는 시스템을 제안했다. 익명 ID 사용을 추적하고 속성 수에 관계없이 고정 크기의 암호문을 출력, 검증 가능한 아웃소싱 기술을 선보였다. 군사 및 의료 IoMT 등 민감한 데이터를 공유하는 클라우드 환경에 적용할 수 있다.
우수상을 받은 김인수 학생은 광대역 밀리미터파 다중입출력장치(massive MIMO)시스템에서 채널 예측방식을 제안했다. 광대역 밀리미터파 massive MIMO 시스템의 안테나간 전파지연을 고려, 사용자간, 프레임간, 심볼간 연습신호의 설계 방식을 연구했다. 모의실험으로 채널 예측 방식이 기존 방식 대비 성능이 우수하다는 것을 입증했다. 미래 이동통신 시스템에 매우 유용하게 적용할 수 있다는 평가를 받았다.
도희동 학생은 5G 혹은 이후 이동통신에 사용될 테라헤르츠 대역에서 직접파 MIMO 시스템의 안테나 구조, 정보이론 관점에서의 용량, 실제적 환경에서의 극복할 점 등을 논리적으로 서술했다. 논문의 전개 과정이 체계적이고 관련 분야의 튜토리얼 문헌으로서 가치가 높다는 평가를 받았다. 테라헤르츠 통신 분야 연구자에게 우수한 참고문헌으로서 연구의 길잡이 역할을 할 것으로 기대된다.
박범유, 신동욱, 김효진 학생은 2.4㎓ 대역에서 저전력 블루투스(BLE) 수신기용 quadrature 저잡음 증폭기(LNA)를 제안했다. 제안한 LNA는 전력소비를 줄일 수 있어 향후 사물인터넷(IoT) 환경에서 유용하게 활용될 수 있을것으로 기대된다. 제안한 설계방식을 65㎚의 CMOS 기술로 구현, 실사용까지 고려했다.
최호기자 snoop@etnews.com
