시맨틱 통신 자원·보안·적응과 OTA 연합학습

Semantic Communications: Resource/Security/Adaptation and Over-the-Air Federated Learning

연구 내용

시맨틱 통신에서 자원·보안·프라이버시 요구를 정리하고, 다중 도메인 적응과 over-the-air 연합학습을 통해 학습-전송 효율을 높이는 연구

semantic communications에서 자원관리, 보안, 프라이버시에 대한 설계 관점을 정리하고, 도메인 변화에 강인한 전송 구조를 구현하는 연구를 수행합니다. 다중 도메인 환경에서 입력 분포가 달라질 때 발생하는 문제를 해결하기 위해 semantic encoding·decoding을 적응시키는 구조와 관측 데이터를 학습 시점 데이터로 변환하는 모듈을 결합합니다. 동시에 over-the-air computation 기반 federated learning을 통신 효율 관점에서 다루며, sparse one-bit quantization과 layer-wise sparsification, power control, error-feedback을 포함한 집계 방식을 제안합니다. 또한 compression과 aggregation 오차의 상호 관계를 기반으로 통신 비용과 수렴 성능의 균형을 최적화하는 틀을 제공합니다. 연동으로 SWIPT와 multi-carrier 비직교 다중접속을 포함한 강화학습 기반 연합학습 시스템 관련 특허를 확보하고 있습니다.

관련 프로젝트

3건

연구 흐름

2024년에는 semantic communications의 resource management, security, privacy를 중심으로 문헌을 체계화하는 조사 연구를 수행했습니다. 같은 시기에 over-the-air federated learning의 통신 병목을 해결하기 위해 sparse one-bit quantization을 포함한 아날로그 집계 구조와 수렴 성능 분석을 진행했습니다. 이후 2025년에는 multidomain adaptive deep semantic communication 프레임워크를 통해 도메인 차이와 입력 분포 변화를 흡수하는 인코딩·디코딩 적응 메커니즘을 실험적으로 검증했습니다. 연구는 동시에 semantic 통신 융합 과제와 연동되어, 다중 기술을 묶는 시스템 수준 적용으로 확장되는 흐름을 보입니다.

활용 가능성

활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.

다중 도메인 적응형 semantic 통신
semantic QoS 기반 자원관리
보안·프라이버시 요구 기반 통신 설계
over-the-air 연합학습 전송 최적화
희소 1비트 양자화 기반 집계
power control 기반 학습-통신 트레이드오프
SWIPT 결합 에너지 효율 연합학습
도메인 전환 상황에서의 재학습 완화
멀티모달 인공지능과 통신 융합 운영
통신 운영 정책 학습 프레임