국립금오공과대학교 ICT융합특성화연구센터(센터장 김동성) 소속 연구원들이 ‘2024 ICMIC 국제학술대회’에서 최우수논문상 및 우수논문상을 각각 수상했다.

ICMIC(The International Conference on Mobile·Military·Maritime IT Convergence)는 국방 기반의 모바일, 해양 및 ICT 융합 기술과 관련한 다양한 성과 등을 발표하는 국제 학술대회로, 올해는 말레이시아 쿠알라룸푸르에서 지난 7일부터 9일까지 열렸다.

최우수논문상은 ICT융합특성화연구센터 소속 김동성 센터장과 산제 바르드와즈(Sanjay Bhardwaj) 박사의 논문 ‘Federated Learning-Based Joint Radar-Communication mm Wave Beamtracking for V2X-Communications(V2X 통신을 위한 연합학습 기반 공동 레이더 통신 mm파 빔 추적)’이 선정됐다.

이 논문은 차량 간 통신에서 발생하는 밀리미터 웨이브(mmWave) 통신의 단거리 링크 문제를 해결하기 위해, 연합학습 기반의 공동 레이더 및 통신 기술인 FL-JRC(Federated Learning based Joint Radar and Communication)를 제안했다. FL-JRC는 차량 사용자와 도로변 기지국 간의 CNN(Convolutional neural network)을 활용하여 도착 및 출발 각도를 추정하고 빔 트래킹을 최적화하는 기술이다. 관련 분야의 개인 정보를 보호하고, 대역폭 및 범위 제한을 해결하면서 빔 포밍 정확도를 향상시키는 V2X(차량-사물 간) 통신에 혁신적인 솔루션을 제공할 것으로 기대된다.

우수논문상은 김동성 센터장과 국립금오공대 스마트군수혁신융합연구센터 소속의 류원재 박사의 ‘Short-Packet Based Power Allocation Using Quantum Neural Network in Downlink NOMA Systems for Military Communication(군사 통신을 위한 다운링크 NOMA 시스템에서 양자 신경망을 사용한 단패킷 기반 전력 할당)’논문이 선정됐다.

이 연구는 군사 작전에 IoT를 통합하여 NOMA(Non-Orthogonal Multiple Access; 비직교 다중접속), short-packet 통신, 그리고 QNN(Quantum Neural Network; 양자신경망)을 활용한 최적화 기술을 제안한다. 특히, 6G 네트워크 환경에서 군사 통신을 위한 QNN 기반 전력 할당 전략을 도입하여 스펙트럼 효율과 사용자 연결성을 극대화하고, 에너지 효율성, 지연 감소, 신뢰성 등을 개선하는 데 중점을 두었다.

김동성 ICT융합특성화연구센터장은 “ICT융합특성화연구센터는 국방 ICT 분야에 적용 가능한 ICT 특성화 연구와 더불어 특수 환경을 고려해야하는 산업용, 선박용 등의 ICT 기술 개발 등을 추진하고 있으며, 앞으로 보다 다양한 국제 협력 및 공동연구 등을 통해 ICT 융합 분야를 선도할 수 있도록 노력하겠다.”고 말했다.

한편, 국립금오공대 ICT융합특성화연구센터는 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)에서 지원하는 지역지능화혁신인재양성사업 추진을 통해 정보통신기술 분야 고급인재를 양성하고 심층적인 민·군 ICT 지능화융합분야 연구를 수행하고 있다.