On the Secrecy Performance of Continuous-Aperture Arrays Over Fading Channels
본 논문은 레일리 페이딩 채널 하에서 연속 개구면 배열 (CAPA) 기반 도청 채널의 기밀성 성능을 분석하여, 다양한 도청자 시나리오에서의 기밀 전송률과 기밀 중단 확률을 유도하고 고신호대잡음비 영역에서의 성능 한계를 규명하며, 기존 이산 안테나 배열 대비 우수한 기밀성 성능을 입증했습니다.
172 편의 논문
본 논문은 레일리 페이딩 채널 하에서 연속 개구면 배열 (CAPA) 기반 도청 채널의 기밀성 성능을 분석하여, 다양한 도청자 시나리오에서의 기밀 전송률과 기밀 중단 확률을 유도하고 고신호대잡음비 영역에서의 성능 한계를 규명하며, 기존 이산 안테나 배열 대비 우수한 기밀성 성능을 입증했습니다.
이 논문은 분자 확산 통신의 간섭과 이종 분산 노이즈 문제를 해결하기 위해 상태 의존적 평균과 분산을 명시적으로 고려한 '신념 적응형 MAP(BA-MAP)' 및 '소프트 BA-MAP' 복호화 기법을 제안하고, 기존 방법 대비 최대 100% 의 처리량 향상을 입증합니다.
이 논문은 다항식 기반 접근법을 통해 준-회전 부호 (quasi-twisted codes) 와 가법 상수회전 부호 (additive constacyclic codes) 간의 일대일 대응 관계를 규명하고, 이를 통해 각 부호의 쌍대성 및 자기 직교성 조건을 상호 연관 지어 분석합니다.
이 논문은 정보 이론적 관점에서 NP 증후 발견 문제를 재해석하여, 구조 없는 균등 사전 분포 하에서 등식 탐지만으로는 다항 시간 내에 필요한 정보를 획득할 수 없어 지수적 탐색 복잡성이 필연적으로 발생함을 보여줍니다.
이 논문은 이항성 (duality) 과 확장 가중치 분포를 기반으로 선형 부호의 DNA 커버리지 깊이 문제를 해결하는 조합론적 도구를 개발하고, 심플렉스 및 해밍 부호 등 다양한 부호에 대한 폐쇄형 공식을 유도하며, 고차원 필드 확장 부호의 가중치 분포를 통해 선형 부호의 일반적인 커버리지 깊이 표현식을 제시합니다.
이 논문은 대칭적 스트림 할당에 국한되었던 기존 MIMO 부호화 캐싱 연구의 한계를 극복하기 위해, 비대칭 스트림 할당이 가능하면서도 선형 복호화를 보장하는 새로운 기준과 휴리스틱 프레임워크를 제안하여 달성 가능한 DoF 영역을 확장합니다.
이 논문은 유한 시간 - 대역폭 곱 (TBP) 환경에서 Faster-than-Nyquist(FTN) 신호 방식을 분석하여, 기존 Nyquist 방식보다 짧은 패킷 통신에서 더 큰 전송률 이득을 달성할 수 있음을 증명하고, 최적의 펄스 형상 및 터보 등화 기반 부호화 방식을 통해 이론적 한계에 근접하는 실용적인 통신 시스템을 제시합니다.
이 논문은 계산 비용이 높고 적응성이 부족했던 기존 심층 결합 소스-채널 코딩 (deepJSCC) 의 한계를 극복하기 위해, 축별 특수 연산과 선택적 변형 자기 어텐션을 도입하여 효율성을 높이고 인코더와 디코더의 계산 복잡도를 독립적으로 조절할 수 있는 새로운 'FAJSCC' 모델을 제안합니다.
이 논문은 확률 기하학과 흡수 연속 시간 마르코프 체인을 활용하여 극단적 엣지 컴퓨팅 (EEC) 의 공간적·시간적 불확실성과 병렬 처리를 정량적으로 분석하는 최초의 수학적 모델을 제시하고, 최적의 작업 분할 및 MEC 와의 협업을 통해 지연 시간과 신뢰성을 극대화하는 방안을 규명합니다.
이 논문은 고차원 확장자 (HDX) 를 기반으로 한 최초의 대칭적 자기이중 qLDPC 코드 군을 구성하여, 기존 곱 구조 기반 코드들의 한계를 극복하고 풍부한 대칭성을 가진 고장 허용 논리 게이트를 구현하는 새로운 프레임워크를 제시합니다.
이 논문은 노이즈가 있는 이분형 잠재 공간 그래프에서 잠재 기하 구조의 검출 가능성을 분석하여, 마스크의 유무에 따른 정보 이론적 임계값을 규명하고 새로운 푸리에 분석 기법을 통해 계산적 - 통계적 격차가 존재하지 않음을 증명합니다.
이 논문은 추론 파이프라인의 처리량을 최적화하기 위해 사전 학습된 대규모 언어 모델의 주요 하이퍼파라미터와 스펙큘레이티브 디코딩 기반 추론 시스템의 효율성 간의 이론적 관계를 규명하여, 사전 학습 전에 최적 구성 요소를 예측할 수 있는 방법을 제시합니다.
이 논문은 생성형 AI 를 활용한 네트워크에서 제한된 대역폭을 효율적으로 활용하기 위해 소스, 노드, 목적지 기반의 세 가지 변형을 포함한 초기화 프로토콜을 제안하고, 소량의 학습 데이터로도 전송률과 화질 간의 관계를 정확히 추정하여 기존 JPEG 압축보다 우수한 성능을 달성함을 입증합니다.
이 논문은 보안 부호화 캐싱의 보안 및 프라이버시 요구사항을 분석하고 기존 방식의 효율성과 한계를 평가하며, 다른 보안 콘텐츠 전송 기법과 비교하여 향후 해결해야 할 과제를 제시하는 체계적인 검토를 수행합니다.
이 논문은 로컬 차분 프라이버시 하에서 주파수 추정의 엄밀한 최적성을 증명하고, 최적의 통신 비용을 갖는 추정기 구성을 제안하며, 수정된 카운트-평균 스케치 알고리즘이 이론적 최적 성능에 근접함을 실험적으로 입증합니다.
이 논문은 유체 재구성 가능 지능 표면 (FRIS) 의 위치 및 위상 재구성 가능성을 활용하여 수신기 안테나 인덱스 선택을 통해 정보를 전송하는 새로운 FRIS 기반 인덱스 변조 프레임워크와 이를 위한 저복잡도 검출기 및 성능 분석 이론을 제안합니다.
이 논문은 회전형 안테나 (RA) 배열을 활용하여 송신 빔포밍과 안테나 회전 각도를 공동 최적화하는 새로운 은밀 통신 시스템을 제안하고, 이를 통해 기존 고정 안테나 방식보다 우수한 은밀성 성능을 달성함을 입증합니다.
이 논문은 함수체 위의 나눗셈 대수에 대한 세르 쌍대성과 리만 - 로흐 정리를 확립하여, 미분 코드로 불리는 선형화된 대수기하 코드의 자기 쌍대성을 증명하고 이를 기반으로 다항 시간 복호화 알고리즘을 설계했습니다.
이 논문은 k-진 문자열에 대한 경계 가중치 de Bruijn 시퀀스를 위한 최초의 다항 시간/공간 복호화 알고리즘을 개발하고, 이를 t-부분집합 및 t-다중집합에 대한 유니버설 사이클 복호화에 적용합니다.
이 논문은 k-부분집합과 k-다중집합에 대한 새로운 표현 방식을 도입하여, 모든 n 과 k 에 대해 O(n) 시간 및 O(n) 공간 복잡도로 효율적으로 범용 순환 (universal cycle) 을 구성하는 후속 규칙 알고리즘과 O(1) 평균 시간 복잡도의 목걸이 연결 알고리즘을 제시합니다.