Research

비트가 아닌 의미를 전송합니다. 종단간 학습 기반 송수신기와 Transformer 공유 임베딩으로 다중사용자 시맨틱 다중접속(Embedding Division Multiple Access)을 설계하고, 임베딩 다중화 이득을 정량화합니다.

• Shared Embedding
• Semantic Multiple Access
• Transformer
• Multiplexing Gain

딥러닝 기반 물리계층 설계를 연구합니다. Attention 구조로 사용자 간 간섭을 정렬하고, 메타러닝(MAML)으로 채널 동역학에 적응하며, 심층강화학습(PPO)으로 채널 상황 적응형 임베딩 마스크를 최적화합니다.

• Attention
• Meta-Learning (MAML)
• Deep RL (PPO)
• 6G AI-RAN
• O-RAN

다중 디바이스 MEC 환경에서 협력 추론을 최적화합니다. 신뢰도 임계값 및 자원 결합 최적화를 통해 실시간 3D 인체자세 추정과 지능형 감시·검사 시스템의 정확도–지연 트레이드오프를 개선합니다.

• Cooperative Inference
• MEC
• 3D Pose Estimation
• Confidence Threshold
• Surveillance

임베딩 마스크를 암호 키로 활용하는 Mask-as-Key 구조를 통해 시맨틱 통신에 물리계층 암호화와 재밍 강인성을 부여하고, 보안과 다중접속 성능을 동시에 확보합니다.

• Mask-as-Key
• PHY Security
• Jamming Robustness
• Contrastive Learning