169 편의 논문
본 논문은 하디마르 변환을 송신 단계에 도입하여 페이딩과 불완전한 채널 상태 정보 (CSI) 로 인한 NOMA 시스템의 취약성을 해결하고, 기존 방식 대비 근거리 및 원거리 사용자의 비트 오류율 (BER) 성능을 획기적으로 개선하는 'Hadamard-NOMA' 기법을 제안합니다.
이 논문은 칼만 필터의 잡음 공분산 추정을 위해 혁신 수준의 적응적 임계값 처리와 Huber 비용 함수 기반의 IRLS 프레임워크를 결합한 'ALS-IRLS' 알고리즘을 제안하여, 기존 ALS 방법의 민감성을 극복하고 이상치 존재 하에서도 오차 범위를 두 자릿수 이상 줄이며 이상적인 오라클 하한선에 근접한 성능을 달성함을 보여줍니다.
이 논문은 확장 동적 모드 분해 (EDMD) 를 활용한 koopman 연산자 기반 특징과 트랜스포머를 결합하여 심전도 (ECG) 다중 클래스 분류에서 기존 웨이블릿 방법보다 우수한 성능을 달성하고, 특히 적절한 EDMD 사전 (라디얼 기저 함수) 선택의 중요성을 규명했습니다.
이 논문은 카메라와 LiDAR 의 상호 보완적 특성을 활용하여 정보 이득 (엔트로피 감소) 기반의 적응형 센서 선택 정책을 도입한 파티클 필터 추적기를 제안하고, 키프로스 아이나 나파 마리나에서의 실증 실험을 통해 단일 선박 추적의 정확성과 연속성을 동시에 개선하는 것을 입증했습니다.
이 논문은 다중 사용자 RIS 시스템에서 서브서페이스를 개별 사용자 주파수 대역에 할당하여 복잡한 최적화 없이도 기존 방법보다 낮은 계산 복잡도로 우수한 성능과 LoS 환경에서의 강인함을 달성하는 위상 선택 기법 (SD, ISD, CISD) 을 제안하고, 상관된 라이시안 및 레이리 페이딩 환경에서의 평균 SNR 을 정확히 유도합니다.
이 논문은 정적 가정을 넘어 시변 그래프 신호 처리 및 학습의 최신 발전, 방법론적 비교, 그리고 향후 연구 방향을 체계적으로 검토합니다.
이 논문은 양쪽 단말기의 하드웨어 마운팅 구조에 의해 유발되는 '플랫폼 근접' 산란과 반사를 경험적으로 모델링하여 각도 도착 (AoA) 과 각도 출발 (AoD) 의 결합 함수인 새로운 상호 안테나 패턴을 제안하고, 이를 통해 기존 안테나 게인 기반 모델 대비 경로 손실 추정 오차를 최대 10dB 까지 감소시키는 플랫폼 인식 채널 지식 매핑 프레임워크를 제시합니다.
이 논문은 이차 전자 이미징에서 빔 단면의 혼합 특성을 고려한 최대우도추정법을 도입함으로써 기존 방법 대비 에지 국소화 정밀도를 약 5 배 향상시키고 서브픽셀 수준의 해상도를 달성했음을 보여줍니다.
이 논문은 고 PAPR 로 인한 하드웨어 제약을 해결하기 위해 증폭기 포화 영역에서 동작 가능한 일정한 포락선 FM-OFDM 파형을 제안하고, 이를 위한 분석적 프레임워크와 수신기 설계를 제시하여 ISAC 시스템의 성능을 입증합니다.
이 논문은 반복적 최적화 알고리즘의 반복 횟수와 반복당 계산 비용을 동시에 줄이기 위해 선택된 반복 단계를 저복잡도 근사 계산으로 대체하고 데이터 기반 하이퍼파라미터를 학습하는 '심층 전개 (Deep Unfolding)' 기반 프레임워크를 제안하여, 하이브리드 빔포밍과 강건 주성분 분석 등 다양한 과제에서 최첨단 성능을 유지하면서 계산 복잡도를 3 개 이상의 차수만큼 획기적으로 감소시킵니다.
이 논문은 특정 모드 방향으로의 섬유 (fiber) 단위가 완전히 관측되거나 결측된 텐트 데이터에 대해, 확률적 가정이 아닌 결정론적 조건 하에서 표준 선형대수 연산만으로 텐서 트레인 분해를 수행하여 빠르고 효율적으로 텐서를 복원하는 새로운 방법을 제안합니다.
이 논문은 대칭 행렬 다양체의 기하학적 구조를 준수하는 재귀성 제약을 정규화 항으로 통합하고 프랙셔널 프로그래밍 및 다양체 최적화 기법을 적용하여, 기존 최첨단 방법보다 더 높은 합 용량을 달성하는 저복잡도 물리적 구현이 가능한 상호반응형 초대각 재구성 가능 지능형 표면 (BD-RIS) 의 산란 행렬 설계 방법을 제안합니다.
이 백서 (ML-HEQUPP) 는 차세대 입자 물리 실험이 직면한 방대한 데이터 처리 및 극한 환경의 과제를 해결하기 위해, AI/ML, 에지 컴퓨팅, 이종 하드웨어, 양자 알고리즘 등 신흥 기술의 융합을 통해 하드웨어 기반 머신러닝 시스템과 물리 응용 분야에 대한 연구 개발 우선순위를 제시하는 커뮤니티 주도의 비전을 담고 있습니다.
이 논문은 SRAM 기반 FPGA 의 배선망에서 전력 분배 네트워크 (PDN) 열화와 구성 오류로 인한 지연 감쇠를 실시간으로 정밀하게 진단하고 물리적 원인을 구분할 수 있는 확장 가능한 인시튜 (in-situ) 타이밍 진단 아키텍처를 제안합니다.
이 논문은 레이 트레이싱 데이터를 활용하여 양자 회로를 최적화함으로써, 채널 측정이 불필요하고 약한 신호에도 민감하며 고전적 방법보다 적은 정보로도 환경 학습이 가능한 양자 RF 센싱 기반 국소화 시스템을 제안하고 그 유효성을 입증합니다.
본 논문은 양자 상태 공간의 기하학적 구조를 고려하여 자연 그래디언트 규칙을 기반으로 연산자를 선택하는 'Geo-ADAPT-VQE' 알고리즘을 제안함으로써, 기존 적응형 VQE 방법들보다 더 빠르고 안정적인 수렴을 달성하며 에너지 오차를 최대 100 배까지 줄인다는 것을 보여줍니다.
본 논문은 6G 무선 채널 모델링을 위해 기계의 공감각 (SoM) 개념을 기반으로 한 다중 모달 지능형 채널 모델링 (MMICM) 의 두 가지 새로운 패러다임인 경량화 적응을 통한 LLM4CM 과 물리적 해석 가능성을 갖춘 WiCo 의 아키텍처를 제시하고, 두 접근법의 장단점 및 향후 연구 방향을 비교 분석합니다.
본 논문은 UAV 기반 3D 스펙트럼 감지 및 전파 환경 지도 (REM) 재구성에 있어 고도, 대역폭, 궤적, 그리고 UAV 기체로 인한 안테나 패턴 왜곡이 정확도에 미치는 영향을 실증 데이터와 다양한 보간 기법을 통해 종합적으로 분석하고, 심층 그림자 영역의 정확도 향상을 위한 새로운 프레임워크를 제안합니다.
이 논문은 근거리 무선 감지를 위해 이동형 안테나의 위치를 최적화하여 최악의 경우 위치 오차 하한을 최소화하는 효율적인 3 지점 이산 배치 전략을 제안하고, 기존 고정 안테나 배열보다 우수한 성능을 입증합니다.
이 논문은 상용 하드웨어를 활용하여 단일 전송 동안 각 신호의 도착 각도 (AoA) 를 정밀하게 추정하고 여러 동시 신호를 분리할 수 있는 새로운 스펙트럼 센서 'Spyglass'와 이를 위한 알고리즘을 제안합니다.