110 편의 논문
이 논문은 대규모 도로망에서 실시간 교통 상태를 추정하고 정상 및 비정상 교통 흐름을 각각 모델링하는 이중 전문가 구조의 이상 감지형 시공간 그래프 합성곱 네트워크 (AASTGCN) 를 제안하여 기존 방법보다 정확한 교통 상태 예측을 가능하게 합니다.
이 논문은 다중 셀 무선 네트워크에서 기지국이 공유 RIS 를 입찰하는 방식을 연구하며, 예산 제약을 준수하면서 성능과 비용 간의 최적 균형을 달성하기 위해 딥 강화학습 (DRL) 기반 입찰 전략을 제안하고 그 유효성을 입증합니다.
이 논문은 자동차 및 항공우주 분야에서 메타데이터 오버헤드를 줄이고 통신 자원의 활용도를 높이기 위해 주기적 신호를 메시지로 그룹화하고 단일 자원에서 이를 주기적으로 스케줄링하는 근본적인 문제를 연구합니다.
이 백서는 ORCID 랩과 WINLAB 의 공동 연구를 통해 상용 O-RAN 시스템의 전력 소비 특성을 정량적으로 분석하고 모델링함으로써, 통신 사업자가 데이터 기반의 에너지 최적화를 실현할 수 있는 실증적 근거를 제시합니다.
이 논문은 저전력 노드의 근접 배치, 공간 주파수 재사용, LSTM 기반의 예측 지능이라는 세 가지 AI 기반 메쉬 아키텍처 요소를 통합하여 에너지 효율성을 극대화하고 디젤 의존성을 제거하며, 성지 순례와 같은 고밀도 환경을 포함한 지속 가능하고 확장 가능한 무선 네트워크를 실현하는 방안을 제시합니다.
이 논문은 다양한 모달리티와 비용 프로필을 가진 모델 간의 지능형 요청 라우팅을 위해, 이질적인 신호를 추출하고 조합 가능한 부울 규칙으로 구성하여 프라이버시, 안전성, 비용 효율성을 보장하는 vLLM Semantic Router 프레임워크를 제안합니다.
본 논문은 다양한 LLM 의 특성과 비용에 따라 쿼리 복잡도를 동적으로 분석하여 최적의 모델을 선택하는 지능형 라우팅 및 캐스케이딩 기법들을 체계적으로 분류하고, 효율성과 성능을 극대화하기 위한 핵심 전략과 한계를 종합적으로 고찰합니다.
이 논문은 수백만 개의 노드와 수십억 개의 간선을 가진 대규모 다층 혼합 모드 네트워크를 처리할 때 기존 라이브러리의 한계를 극복하고, 2000:1 이상의 압축률로 메모리 효율성을 극대화하는 오픈소스 네트워크 저장 및 쿼리 엔진 'Threadle'을 소개합니다.
이 논문은 이종 네트워크 (HetNets) 의 반복적 스펙트럼 경매에서 대규모 언어 모델 (LLM) 을 기반으로 한 지능형 입찰 에이전트가 기존 전략보다 더 높은 채널 접근 빈도와 예산 효율성을 달성하여 분산형 무선 네트워크 자원 할당의 새로운 가능성을 제시함을 보여줍니다.
이 논문은 이종 네트워크 환경의 무선 업링크에서 멀티패스 TCP 의 효율성을 높이기 위해, 외부 결정 엔진과 경량 커널 클라이언트를 분리한 아키텍처를 활용하고 트랜스포머 기반의 심층 강화 학습 에이전트를 통해 노이즈를 필터링하고 서브플로우 간 협조적 혼잡 제어를 수행하는 TCCO 프레임워크를 제안하고 그 우수성을 입증합니다.
본 논문은 에너지 수확을 기반으로 한 배터리 없는 사물인터넷 (Ambient IoT) 의 확장성 문제를 해결하기 위해 가시광 통신과 주변 반사 통신을 결합한 아키텍처의 기본 원리, 시스템 설계, 실증 실험 및 향후 연구 방향을 종합적으로 제시합니다.
이 논문은 NP-완전 문제인 네트워크 신호 조정 (NSC) 문제를 해결하기 위해 그로버 알고리즘을 적용하고, 시스템 지연 임계값을 만족하는 해의 비율 (α) 에 무관하게 2 차 속도 향상을 제공하는 강건한 NSC 문제 및 다항식 정밀도 확장 알고리즘을 개발하여 시뮬레이션과 실제 양자 컴퓨터를 통해 검증했습니다.
이 논문은 메ander NFC 와 picoRing NFC 기술을 통해 의류 기반의 NFC 네트워크를 신체 전체로 확장하고, 소형 태그의 안정적인 판독 및 원거리 노드 간 연결을 가능하게 하는 인간 중심의 초저전력 웨어러블 네트워킹 시스템을 제안합니다.
본 논문은 저궤도 경제 환경에서 다중 서비스 제공자 간의 경쟁을 해소하고 통신·연산 자원 할당을 최적화하기 위해 진실성 보장 경매 메커니즘과 결함 허용성이 강한 복원력 있는 연방 강화 학습을 결합한 통합 다중 서비스 배포 프레임워크를 제안합니다.
본 논문은 SAGIN 환경에서 RIS 보조 UAV 중계와 유동 안테나를 활용하여 다중 핫스팟의 하향 링크 전송률을 극대화하기 위해 계층적 스택엘버그 게임 기반의 적응형 개인화 연강화 학습 알고리즘을 제안하고 그 유효성을 검증합니다.
이 논문은 UWB 기반의 강건한 국위 추정과 LLM 지원 계획 알고리즘을 통합하여 복잡한 실내 환경에서도 신뢰성 있는 자율 주차가 가능한 분산형 'U-Parking' 시스템을 제안하고 실차 실험을 통해 그 유효성을 입증합니다.
본 논문은 FMCW 자동차 레이더의 간섭 문제를 해결하기 위해 무작위 주파수 도약 및 나침반 기반 방향성 방법 등 비연동 완화 기법을 분석한 결과, 충분한 대역폭과 결합된 '칩 단위 주파수 도약'이 가장 효과적임을 규명하고 나침반 기반 방법은 복잡도 대비 효과가 제한적임을 밝혔습니다.
이 논문은 개별 차량이 궤적과 속도 프로파일을 최적화하고 로컬 제어기가 충돌을 방지하는 V2N 기반의 'Moveover' 알고리즘을 제안하여, 다양한 통신 환경과 교차로 유형에서 정차 없는 자율 주행 교차로 관리를 통해 이동 시간 단축 및 오염 물질 배출 감소를 달성함을 보여줍니다.
이 논문은 Wi-Fi 7 의 RTWT 메커니즘을 위해 딥 해싱과 진화 전략을 결합한 확장 가능한 간섭 그래프 학습 프레임워크를 제안하여, 밀집 IIoT 네트워크에서 슬롯 효율성을 높이고 지연을 줄이며 학습 및 추론 복잡도를 획기적으로 감소시킨다고 요약할 수 있습니다.
이 논문은 지상 기반의 오버런 (O-RAN) 원칙을 위성에 확장하여 인공지능과 디지털 트윈을 활용한 계층적 폐루프 제어 아키텍처인 'Space-O-RAN'을 제안함으로써, 6G 비지구 네트워크의 지능화, 개방성 및 상호 운용성을 실현하는 방안을 제시합니다.