네트워크에 관여하는 참여자의 신원을 숨기는 익명성은 전자투표 시스템, 경매, 디지털 서명, 그리고 비잔틴 합의와 같은 일부 암호학적 응용에서 핵심적인 문제이다. 본 논문은 채널을 통과하는 정보 전달 입자가 존재하지 않는 대안적(counterfactual) 통신을 기반으로 하는 새로운 익명 양자 텔레포테이션 프로토콜을 제안한다. 이는 네트워크 내 참여자들 사이에 대안적 얽힘을 분배한 다음, 발신자와 수신자 사이에 익명 얽힘을 설정함으로써 이루어진다. 이후 발신자는 익명 얽힘을 활용하여 수신자에게 양자 상태를 익명으로 텔레포테이션할 수 있다. 그러나 익명 양자 네트워크의 실용성은 주로 두 가지 성능 지표, 즉 적대적 공격 및 잡음 환경에 대한 견고성에 달려 있다. 이러한 요구에 동기를 부여받아, 첫째로 본 논문은 제안한 프로토콜의 보안을 증명하고, 능동적 공격자 및 신뢰할 수 없는 당사자의 존재 하에서 발신자와 수신자의 익명성을 모두 달성함을 보인다. 익명성과 더불어, 프로토콜의 정확성 및 텔레포테이션된 큐비트의 프라이버시도 보장한다. 마지막으로, 채널 잡음이 존재하는 상황에서 제안한 프로토콜의 견고성을 분석하고, 기존 프로토콜들과의 충실도(fidelity) 비교를 수행한다. 본 제안 프로토콜의 주요 장점은, 이전 프로토콜에 비해 더 높은 보안성을 바탕으로 잡음 환경에서도 텔레포테이션을 위한 유용한 익명 양자 자원을 제공할 수 있다는 점이다.

통합 감지 및 통신(Integrated Sensing and Communication, ISAC) 기술은 향후 무선 네트워크의 발전 가능성으로서 탐구되어 왔으며, 통신과 감지를 모두 위해 스펙트럼 자원을 효율적으로 활용하고자 한다. 재구성 가능 지능형 표면(Reconfigurable Intelligent Surfaces, RIS)을 ISAC에 통합하면, 전파 환경을 최적화함으로써 감지 정확도와 통신 품질을 모두 향상시키는 추가적인 이점을 제공한다. 이러한 영역에서 신뢰할 수 있는 배치를 보장하기 위해서는 정확한 채널 추정이 핵심적이다. 전통적인 딥러닝(DL) 접근법은 효과적이긴 하지만 무선 채널의 복잡한 동역학을 모델링하는 과정에서 성능 제한을 초래할 수 있다. 본 논문은 RIS 보조 ISAC 시스템의 채널 추정 문제를 해결하기 위해 조건부 생성적 적대 신경망(Conditional Generative Adversarial Networks, CGANs)의 새로운 적용을 제안한다. CGAN 프레임워크는 두 개의 DL 네트워크를 적대적으로 학습하여, 생성기 네트워크가 관측 데이터에서 실제 채널 상태로의 매핑 관계를 학습할 뿐만 아니라 판별기 네트워크의 피드백을 기반으로 출력을 개선함으로써 학습 과정과 추정 정확도를 효과적으로 최적화할 수 있도록 한다. 수치 시뮬레이션 결과, 제안된 CGAN 기반 방법은 기존의 DL 기법에 비해 추정 성능을 효과적으로 향상시키는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 CGAN이 채널 추정을 혁신할 잠재력을 지니며, 보다 정확하고 신뢰할 수 있는 ISAC 배치를 위한 길을 열어줄 수 있음을 시사한다.

초광대역(5.1 GHz–5.85 GHz) 내에서 5G와 Wi-Fi 간의 간섭은 무선 통신에서 주요한 우려 사항이다. 이러한 중첩은 데이터 전송률 저하, 지연 시간 증가, 그리고 전체적인 네트워크 효율 감소를 초래한다. 더 많은 장치와 네트워크가 이러한 주파수를 사용함에 따라, 최적 성능을 유지하기 위해서는 이 간섭을 관리하는 것이 결정적으로 중요해진다. 이 문제를 해결하기 위해서는 고급 안테나 설계와 효과적인 스펙트럼 관리가 필요하다. 본 논문은 이러한 간섭의 영향을 완화하기 위한 고효율의 재구성 가능한 다중 입력 다중 출력(MIMO) 안테나를 제안한다. 이를 위해 우리는 (3.1~10.6) GHz 주파수 범위를 대상으로 FR-4 기판 상에 4개 소자(quad-element) MIMO 안테나 어레이를 설계한다. 다음으로, 5.5 GHz를 중심으로 하는 5 GHz 대역 주파수를 차단하기 위해 U자형 노치를 추가한다. 안테나의 구성은 직교(orthogonal) 구조와 백투백(back-to-back) 구조 모두로 동작할 수 있게 하여, MIMO 기반 휴대용 장치에 이상적인 선택이 된다. 기판 후단에는 기계적 체인 스트립 라인(mechanical chain strip line) 형태의 기생 요소(parasitic element)가 감결합 및 차폐(isolation) 구조로 사용된다. 스트립 라인 구조의 두께는 최적 차폐를 위해 0.035 mm로 설정되며, 안테나의 총 치수는 58×58×1.6 mm²로 구성된다. 제안한 설계를 시뮬레이션한 결과, 효율 상관 계수(efficiency correlation coefficient)가 0.01 dB 미만인 상태에서 10 dB의 안정적인 다이버시티 이득(diversity gain)을 달성함을 확인하였다. 제안된 설계는 비평면(non-planar) 또는 소형화된 컴팩트 3-D 구조를 위한 적절한 경쟁 후보로서의 가치가 있다.

자율주행자동차의 등장은 이동성의 전환을 의미한다. 기존의 차량은 운전자와 탑승자의 안전을 우선하고 연료 효율을 향상시키는 데 초점이 맞추어져 있는 반면, 자율주행자동차는 교통 그 자체를 넘어서는 기술로서 수렴(convergence) 기술로 개발되고 있다. 자율주행자동차가 사무 공간 또는 여가 공간으로도 활용될 수 있다는 잠재력 때문에, 그 구동(주행) 기술의 정확성과 안정성은 무엇보다 중요하다. 그러나 현재 기술의 한계로 인해 자율주행자동차의 상용화는 어려움을 겪고 있다. 본 논문은 자율주행자동차 기술의 정확성과 안정성을 향상시키기 위해, 다중 센서 기반 자율주행을 위한 정밀 지도(precision map)를 구축하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 카메라, LIDAR, RADAR와 같은 여러 센서를 활용하여 차량 주변 물체의 인식률 및 자율주행 경로 인식(인식 정확도)을 향상시키고자 동적 고정밀지도(dynamic high-definition maps)를 활용한다. 본 연구의 목표는 자율주행 기술의 정확성과 안정성을 향상시키는 것이다.

자율주행은 제4차 산업혁명에서 다중 센서를 활용한 객체 인식의 융합을 통해 진화하고 있다. 본 논문에서는 데이터 로깅을 활용하여 마이크로 e-모빌리티 차량(MEV)의 기능을 제어하고, 사물인터넷(IoT) 환경에서 사용할 제스처 인식 알고리즘 기반의 자율주행 데이터베이스를 구축하는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 MEV에 설치된 다수의 센서를 사용하여 차량이 운행되는 동안 주행 데이터를 로깅하고, MEV 주변을 둘러싼 객체를 인식하여 사각지대를 제거한다. 또한 제안된 시스템은 제스처 인식 알고리즘을 기반으로 MEV에 대해 다중 센서 제어와 데이터 로깅이 가능하며, MEV 주변의 보행자를 둘러싼 외관 또는 제스처를 인식함으로써 사각지대나 예기치 않은 상황에 대응할 수 있도록 안전 정보를 제공할 수 있다. 제안된 시스템은 제4차 산업혁명의 핵심 기술인 5G 통신, 자율주행, AI 등 다양한 분야에 적용되고 확장될 수 있다.

양자역학은 통신 및 컴퓨팅 네트워크에서 다양한 정보 처리 작업을 위한 새로운 기회를 제공한다. 지난 20년 동안, 양자 익명성의 개념은 통신 당사자들에 대해 신분의 무조건적인 비밀 보장을 제공하는 여러 네트워킹 작업에 도입되어 왔다. 본 논문에서는 충돌을 탐지할 뿐 아니라 다수의 송신자가 존재하는 경우에도 익명성을 보장하는 양자 익명 충돌 탐지(QACD) 프로토콜을 제안한다. QACD 프로토콜이 추적 불가능성과 자원 효율성을 특징으로 하는 양자 익명 네트워크를 위한 중요한 기본 요소(primitive)임을 보인다. 또한 보안 분석 결과, 이 프로토콜은 적대자와 악의적인 참여자에 대해 견고함을 보인다.

임의의 양자 채널에 대한 고전적 수용력(classical capacity)을 계산하는 일은 계산적으로 매우 부담이 큰 작업이다. 우리는 먼저 일반화 파울리 채널(generalized Pauli channel)의 고전적 수용력에 대한 최근에 제안된 하한(lower bound)을 검토한다. 이어서 양자 채널의 고전적 수용력을 상계(upper bound)하는 또 다른 최근의 결과를 평가한다. 이 두 경계는 함께 일반화 파울리 채널에 대한 수용력 영역(capacity regions)을 규명할 수 있게 해준다. 우리는 수치 예시를 제시하고, 향후 연구를 위한 몇 가지 방향을 제안한다.

본 연구에서 저자들은 다중입력–단일출력 가시광 통신(Visible Light Communication, VLC) 시스템에서 공채널 간섭(co-channel interference, CCI)을 다루기 위해 분산형 협력 전송을 제안한다. 제안 방식은 인접한 발광다이오드(light-emitting diode, LED) 램프 사이의 간섭을 원하는 신호로 전환하고, 방해가 심하지 않은 경우 링크 차단(link blockage)에도 불구하고 데이터를 복구한다. VLC는 이미 조명 목적으로 설치되어 있는 LED 램프를 활용하므로, 간섭을 일으키지 않으면서 기존 무선 통신에서 증가하는 데이터 트래픽을 완화할 수 있다. 그러나 성능 향상을 위해서는 CCI와 링크 차단을 반드시 고려해야 한다. 제안된 방식은 LED 각자가 결정론적 코드 행렬(deterministic code matrix)의 열(columns)에 대한 임의의 선형 결합을 전송하며, 그 계수는 독립적이고 동일하게 분포(independent and identically distributed)되어 있다는 점에 근거하여, 무작위화된 코딩 규칙을 사용하는 협력 전송을 분산화한다. 또한 복호는 수신기에서 알 수 없고 시간에 따라 변하는 협력 LED의 개수를 무시함으로써 수행된다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해, 제안된 방식은 무작위 계수가 실수이고 양수인 경우 중앙집중형 방식보다 우수한 성능을 보였다. 수신 링크가 감소할수록 성능은 저하되지만, 중앙집중형 방식과 달리 전송 전에 LED들 간 정보를 교환할 필요가 없으며, 복호 전에 모든 데이터를 수신할 필요도 없다.