본 논문에서는 연결(concatenated) 폴라 코드의 새로운 설계를 제안한다. 외부 코드에 폴라 코드를 연결함으로써 거리 스펙트럼을 개선할 수 있으며, 이는 기존(vanilla) 폴라 코드의 향상된 복호 성능으로 이어진다. 5G New Radio 표준에서는 순환 중복 검사(Cyclic redundancy check, CRC) 프리코딩과 시스템적 단일 패리티 검사(single-parity-check, SPC) 프리코딩 기법이 모두 채택되며, 이 조합은 다양한 코딩 매개변수 범위에서 안정적인 복호 성능을 제공한다. 본 연구에서는 단일 패리티 검사 프리코딩된 폴라 코드의 설계에 초점을 둔다. 특수한 시스템적 프리코딩 방식에서 코드 구성은 소스 비트로부터 정보 비트와 패리티 비트의 선택에만 의존한다. 기존의 패리티 비트 선택 기준은 일부 코딩 매개변수에서 약점을 드러낼 수 있으므로, 순차 취소(successive cancellation) 복호 하에서 취약한 소스 비트에 대한 보호를 강화하는 새로운 기준을 개발한다. 시뮬레이션 결과는 제안된 설계가 광범위한 코딩 매개변수 범위에서 기존 설계보다 일관되게 우수함을 보여준다. 이러한 개선 효과는 특히 짧은 길이의 코드에서 더 두드러진다.

본 논문에서는 개인 정보 검색(Private Information Retrieval, PIR)을 위한 새로운 코드를 제안한다. 기존의 Tian-Sun-Chen(TSC) 방식은 완벽한 프라이버시 조건에서 최소 메시지 길이로 PIR의 용량을 달성한다. TSC 방식을 기반으로, 프라이버시를 완화함으로써 다운로드 비용을 절감하기 위한 약한 PIR(Weakly PIR, WPIR) 방식들이 개발되었다. 제안하는 방식은 약한 프라이버시 설정에서 TSC 방식보다 더 낮은 다운로드 비용을 갖는다는 것을 보인다. 또한, 본 방식은 완벽한 프라이버시 하에서는 용량을 달성하지 못하지만, TSC 방식에 비해 더 작은 메시지 크기를 가진다.

공간에 따라 확산계수가 달라지는 비균질 확산 채널(IDC)을 분자통신에 대해 고려한다. 먼저 분자 잡음의 통계적 특성을 연구한다. 이러한 특성은 공간 의존적 확산계수와 일정한 드리프트 속도에 관련된 두 개의 IDC 매개변수로 완전히 규명될 수 있다. 이어서 분자 잡음이 중(重)꼬리 분포를 가질 수 있다는 점을 고려하여 기하학적 잡음 전력의 개념을 도입함으로써 IDC에 대한 잡음 전력을 특성화한다. 마지막으로 두 개의 IDC 매개변수에 대한 식으로 타이밍 변조를 이용한 분자통신의 비트 오류율을 도출한다.

본 논문은 일반 비트 인터리빙 부호화 변조(bit-interleaved coded modulation, BICM) 시스템을 위한 상호 채널 근사(reciprocal channel approximation, RCA) 기반 밀도 진화(density evolution, DE) 기법을 제시한다. 원래의 RCA 기반 DE(RCA-DE) 기법은 이진 입력 가산 백색 가우시안 잡음 채널(binary-input additive white Gaussian noise channels, BI-AWGNCS)이라는 가정을 하에 구현된다. 그러나 BICM 시스템에서는 일반적으로 $M$ -진 변조 방식이 사용되며, 이는 ${\log }_{2}M$ 비트의 병렬 전송으로 간주할 수 있다. 따라서 ${\log }_{2}M$ 개의 분리된 비트-레벨 채널은 서로 가우시안 등가가 아니므로 이를 고려해야 한다. 기존의 RCA-DE 기법을 BICM 시스템으로 확장하기 위해, 먼저 protograph BICM 앙상블의 모델을 정립한다. 각 비트-레벨 채널을 모델링하는 해당 BI-AWGNCS를 찾기 위해 비트 오류율(bit error rate, BER)과 BICM 용량에 기반한 두 가지 방법을 개발한다. 이러한 방법들을 이용하여 BICM 시스템에서 protograph RCA-DE 기법을 구현하고, 이것이 정확한 추정을 달성함을 보인다. 제안된 RCA-DE 방법의 실제 적용으로서, 3GPP New Radio(NR) LDPC 부호화 시스템에서 더 나은 BICM 성능을 달성하기 위해 비트 인터리버를 설계한다. 수치 결과는 매개변수 값의 넓은 범위에 걸쳐 최대 0.3 dB의 성능 이득이 일관되게 달성됨을 보여준다.

대역 내 전이중 통신에서는 수신된 원하는 신호를 성공적으로 복호화하기 위해 정밀한 자체간섭 제거(SIC)가 필요하다. 기존의 신경망(NN) 기반 SIC 방식은 추가적인 NN 학습 없이 정적인 SI 채널에서 수신된 자체간섭(SI)의 비선형 성분을 추정하기 위해 오프라인으로 학습된 NN을 사용한다. 시간에 따라 변하는 SI 채널의 경우, NN 보조 SIC 방법은 시간변화 채널에 적응하기 위해 대역 내 전이중 통신 중에 NN을 재학습해야 한다. 그러나 NN 학습은 전이중 통신 중에 수행하기에는 충분히 빠르지 않다. 그 결과 SIC 성능이 저하된다. 본 논문에서는 선형 SI 채널 계수의 추정치를 입력으로 받는 채널 강건형 NN을 사용하는 디지털 SIC 방식을 제안한다. NN이 SI 채널의 비선형 거동 중 정적인 부분을 잘 학습할 수 있음을 확인하였다. 제안한 방법은 선형 성분의 채널 계수 추정과 사전 학습된 NN만으로 시간에 따라 변하는 SI 채널에 적응할 수 있다. 또한 제안된 방식은 시간불변 및 시간변화 SI 채널 모두에서 SI를 잡음 바닥(noise floor)까지 성공적으로 감소시킬 수 있다.

지능형 반사표면(Reflecting Intelligent Surfaces, RIS)은 무선 통신을 향상시키기 위해 신호 전파 환경을 지능적으로 재구성할 수 있다. 그러나 기존의 RIS는 제한된 영역 내에서만 신호를 반사하므로 커버리지와 적응성에 한계가 있다. 이를 극복하기 위해 동시 송수신 재구성 가능 지능형 표면(Simultaneously Transmitting and Reflecting Reconfigurable Intelligent Surfaces, STAR-RIS)은 전송과 반사를 모두 지원함으로써 전 공간 커버리지를 가능하게 한다. STAR-RIS에 관한 기존 연구는 주로 고정된 소자 할당을 전제로 한 단일 셀 시나리오를 다루고 있어 다중 셀 환경에서의 적응성에 제약이 있다. 본 연구는 인접한 셀 사이에서 소자를 동적으로 할당하는 양면(dual-side) STAR-RIS 아키텍처를 제안하며, 반사를 통해 셀 내 통신을 향상시키는 한편 전송을 통해 셀 간 간섭을 완화한다. 비직교 다중접속(Non-Orthogonal Multiple Access, NOMA)과 불규칙 소자 할당 기법을 통합함으로써, 제안된 접근은 합산 전송률(sum rate)을 유의미하게 향상시키며 향후 무선 네트워크를 위한 유망한 해결책을 제공한다.

6G 네트워크를 위한 채널 부호화는 이질적인 통신 시나리오에서 비롯되는 광범위한 요구사항을 지원할 것으로 기대된다. 이러한 요구는 차세대 시스템에 필요한 유연성과 확장성을 갖추지 못한 기존의 부호 전용(decoder) 디코더에 도전한다. 본 문제를 해결하기 위해, 변환기(transformer) 아키텍처를 기반으로 통합적이고 부호 비의존(code-agnostic)적인 디코딩을 위한 AI 네이티브 기초(foundation) 모델을 제안한다. 먼저, 교차-어텐션 메시지 패싱 트랜스포머(CrossMPT)를 소개한다. CrossMPT는 두 개의 마스크된(masked) 교차-어텐션 블록을 사용하며, 두 개의 서로 다른 입력 표현—크기(magnitude) 및 시드롬(syndrome) 벡터—을 반복적으로 갱신함으로써 모델이 디코딩 문제를 효과적으로 학습할 수 있게 한다. 특히, 본 연구의 CrossMPT는 단일 신경 디코더(single neural decoder)들 가운데 최첨단의 디코딩 성능을 달성하였다. 이를 바탕으로, 우리는 코드 길이, 부호율(rate), 클래스에 대해 아키텍처를 불변(invariant)하도록 하여 하나의 학습된 모델이 재학습 없이도 다양한 부호의 폭넓은 범위를 디코딩할 수 있게 하는 기초 CrossMPT(FCrossMPT)를 개발한다. 또한 디코딩 성능, 특히 짧은 블록길이(short blocklength) 부호에서의 성능을 더 향상시키기 위해, 서로 다른 패리티-체크 행렬을 사용하는 여러 병렬 CrossMPT 블록으로 구성된 앙상블 디코더인 CrossMPT 앙상블 디코더(CrossED)를 제안한다. 이러한 아키텍처는 다양한 부호 유형에 걸친 강력한 일반화(generalization)를 보이는 기초 모델로서의 역할도 수행할 수 있다. 종합하면, 제안된 AI 네이티브 부호 비의존 디코더는 유연성, 확장성 및 높은 성능을 제공하며, 6G 네트워크를 위한 채널 부호화 분야의 유망한 방향을 제시한다.

6G 네트워크에서 채널 부호화의 극도로 높은 신뢰성을 보장하는 것은 필수적이다. 6G 네트워크 내 차세대 초신뢰·저지연 통신(xURLLC) 시나리오에서는 프레임 오류율(FER)이 10^-9보다 낮아야 한다. 그러나 5G NR(5G New Radio)의 표준인 저밀도 패리티 검사(LDPC) 코드는 이러한 낮은 프레임 오류율 달성을 저해하는 오류 바닥(error floor) 현상이라는 과제에 직면해 있다. 이 문제를 해결하기 위해, 우리는 혁신적인 해결책으로 부스티드 신경 min-sum(NMS) 디코더를 제안한다. 이 디코더는 기존의 NMS 디코더와 동일하게 동작하지만, 다음과 같은 새로운 학습 방법들로 학습된다: i) 정정되지 않은 벡터로 부스팅 학습을 수행하고, ii) 소실 기울기(vanishing gradient) 문제를 해결하기 위한 블록 단위 학습 스케줄을 적용하며, iii) 학습 가능한 가중치 수를 최소화하기 위한 동적 가중치 공유를 수행하고, iv) 필요한 샘플 수를 줄이기 위한 전이 학습을 적용하며, v) 샘플링 과정을 가속하기 위한 데이터 증강을 수행한다. 이러한 학습 전략을 활용함으로써, 부스티드 NMS 디코더는 오류 바닥 감소에서뿐만 아니라 워터폴(waterfall) 성능에서도 최신 수준의 성능을 달성한다. 특히, 우리는 중증의 오류 바닥 없이 5G LDPC 코드에 대해 6G xURLLC 요구사항을 충족한다. 또한, 부스티드 NMS 디코더는 가중치를 학습한 이후에는 추가 모듈 없이 디코딩을 수행할 수 있어, 즉시 적용이 가능한 높은 실용성을 지닌다. 소스 코드는 https://github.com/ghy1228/LDPC_Error_Floor에서 제공된다.

5G 멀티캐스트 및 브로드캐스트 서비스(MBS)는 3GPP 릴리스 17 이후로 논의되어 왔으며, 다수 사용자에 대한 자원 효율적인 전송을 강조한다. 5G MBS의 주요 초점 중 하나는 재전송이 없는 브로드캐스트 모드에서도 신뢰성을 향상시키는 것이다. 6G를 논의하는 과정에서도 초고신뢰 통신은 중요한 활용 사례로 여겨진다. 이러한 맥락에서, 이러한 까다로운 시나리오에서 견고한 통신을 보장하기 위해 낮은 에러 플로어(error floor)를 갖는 채널 코드의 설계가 중요하다. 프로토그래프 기반 랩터-유사(PB-RL) 저밀도 패리티 체크(LDPC) 코드는 우수한 에러 정정 성능과 율 호환성을 갖지만, 구성(construction)은 에러 플로어보다는 워터폴(waterfall)에 초점을 두어 왔다. 본 논문에서는 원래 PBRL LDPC 코드의 프로토그래프에 간선을 추가하는 것으로 구성된, PBRL LDPC 코드의 낮은 에러 플로어를 갖도록 하는 애드온(add-on) 구조를 제안한다. 추가된 간선은 원래 PBRL LDPC 코드에서 취약한(variable nodes) 변수 노드의 신뢰도를 향상시키는 역할을 한다. 고정 율에서 사용하는 알고리즘 1개와 율 호환을 위한 알고리즘 1개의 두 가지 구성 알고리즘을 제안한다. 시뮬레이션을 통해 제안된 코드가 다양한 율에 대해 원래 PBRL LDPC 코드보다 낮은 에러 플로어를 가짐이 제시된다. 간선 추가가 프로토그래프에서 기존의 간선 연결을 변경하지 않으므로, 애드온 구조의 사용/비사용을 적응적으로 적용하는 것은 고속 및 고신뢰 통신을 위해 두 가지 PBRL LDPC 코드를 효율적으로 구현하는 데 영향을 미치면서도, 원래 PBRL LDPC 코드와의 하위 호환성을 유지한다.

본 논문에서는 연결(concatenated) 폴라 코드의 새로운 설계를 제안한다. 외부 코드에 폴라 코드를 연결함으로써 거리 스펙트럼을 개선할 수 있으며, 이는 기존(vanilla) 폴라 코드의 향상된 복호 성능으로 이어진다. 5G New Radio 표준에서는 순환 중복 검사(Cyclic redundancy check, CRC) 프리코딩과 시스템적 단일 패리티 검사(single-parity-check, SPC) 프리코딩 기법이 모두 채택되며, 이 조합은 다양한 코딩 매개변수 범위에서 안정적인 복호 성능을 제공한다. 본 연구에서는 단일 패리티 검사 프리코딩된 폴라 코드의 설계에 초점을 둔다. 특수한 시스템적 프리코딩 방식에서 코드 구성은 소스 비트로부터 정보 비트와 패리티 비트의 선택에만 의존한다. 기존의 패리티 비트 선택 기준은 일부 코딩 매개변수에서 약점을 드러낼 수 있으므로, 순차 취소(successive cancellation) 복호 하에서 취약한 소스 비트에 대한 보호를 강화하는 새로운 기준을 개발한다. 시뮬레이션 결과는 제안된 설계가 광범위한 코딩 매개변수 범위에서 기존 설계보다 일관되게 우수함을 보여준다. 이러한 개선 효과는 특히 짧은 길이의 코드에서 더 두드러진다.

본 논문에서는 개인 정보 검색(Private Information Retrieval, PIR)을 위한 새로운 코드를 제안한다. 기존의 Tian-Sun-Chen(TSC) 방식은 완벽한 프라이버시 조건에서 최소 메시지 길이로 PIR의 용량을 달성한다. TSC 방식을 기반으로, 프라이버시를 완화함으로써 다운로드 비용을 절감하기 위한 약한 PIR(Weakly PIR, WPIR) 방식들이 개발되었다. 제안하는 방식은 약한 프라이버시 설정에서 TSC 방식보다 더 낮은 다운로드 비용을 갖는다는 것을 보인다. 또한, 본 방식은 완벽한 프라이버시 하에서는 용량을 달성하지 못하지만, TSC 방식에 비해 더 작은 메시지 크기를 가진다.

공간에 따라 확산계수가 달라지는 비균질 확산 채널(IDC)을 분자통신에 대해 고려한다. 먼저 분자 잡음의 통계적 특성을 연구한다. 이러한 특성은 공간 의존적 확산계수와 일정한 드리프트 속도에 관련된 두 개의 IDC 매개변수로 완전히 규명될 수 있다. 이어서 분자 잡음이 중(重)꼬리 분포를 가질 수 있다는 점을 고려하여 기하학적 잡음 전력의 개념을 도입함으로써 IDC에 대한 잡음 전력을 특성화한다. 마지막으로 두 개의 IDC 매개변수에 대한 식으로 타이밍 변조를 이용한 분자통신의 비트 오류율을 도출한다.

본 논문은 일반 비트 인터리빙 부호화 변조(bit-interleaved coded modulation, BICM) 시스템을 위한 상호 채널 근사(reciprocal channel approximation, RCA) 기반 밀도 진화(density evolution, DE) 기법을 제시한다. 원래의 RCA 기반 DE(RCA-DE) 기법은 이진 입력 가산 백색 가우시안 잡음 채널(binary-input additive white Gaussian noise channels, BI-AWGNCS)이라는 가정을 하에 구현된다. 그러나 BICM 시스템에서는 일반적으로 $M$ -진 변조 방식이 사용되며, 이는 ${\log }_{2}M$ 비트의 병렬 전송으로 간주할 수 있다. 따라서 ${\log }_{2}M$ 개의 분리된 비트-레벨 채널은 서로 가우시안 등가가 아니므로 이를 고려해야 한다. 기존의 RCA-DE 기법을 BICM 시스템으로 확장하기 위해, 먼저 protograph BICM 앙상블의 모델을 정립한다. 각 비트-레벨 채널을 모델링하는 해당 BI-AWGNCS를 찾기 위해 비트 오류율(bit error rate, BER)과 BICM 용량에 기반한 두 가지 방법을 개발한다. 이러한 방법들을 이용하여 BICM 시스템에서 protograph RCA-DE 기법을 구현하고, 이것이 정확한 추정을 달성함을 보인다. 제안된 RCA-DE 방법의 실제 적용으로서, 3GPP New Radio(NR) LDPC 부호화 시스템에서 더 나은 BICM 성능을 달성하기 위해 비트 인터리버를 설계한다. 수치 결과는 매개변수 값의 넓은 범위에 걸쳐 최대 0.3 dB의 성능 이득이 일관되게 달성됨을 보여준다.