본 논문은 이미지 전송을 향상시키기 위해 공동 학습(co-training)을 통해 비전 트랜스포머(Vision Transformer, ViT) 지식을 활용하는 경량 CNN 기반 딥 의미 통신(Deep Semantic Communication, DeepSC) 시스템인 TranGDeepSC를 제안한다. CIFAR-100에서 다양한 SNR 조건에 대해 평가한 결과, TranGDeepSC는 ViTDeepSC와 견줄 만한 성능을 보이면서, 특히 저 SNR 환경에서 이미지 품질 측면에서 SemViT 및 ADJSCC-V보다 우수한 성능을 나타낸다. 특히, 효율성에서 상당한 개선을 제공한다: ADJSCC-V에 비해 92.8% 적은 파라미터, 에너지 사용량 72.0% 감소, ViTDeepSC에 비해 48% 더 빠른 처리 속도이다. 이러한 장점은 6G, IoT, 실시간 멀티미디어 스트리밍을 포함한 차세대 통신 시스템의 자원 제약형 애플리케이션에 TranGDeepSC를 적합하게 만든다.

*본 초록은 AI를 통해 원문을 번역한 내용입니다. 정확한 내용은 하기 원문에서 확인해주세요.