상향링크 셀-프리 massive multiple-input multiple-output (CF-mMIMO)에 대해 Use-and-then-Forget (UatF) bound에 기반한 성능 분석 및/또는 시스템 설계에 관한 광범위한 연구가 이루어져 왔다. 그러나 UatF bound의 타이트함(tightness)은 채널 hardening이 나타나는 채널 환경에서만 보장된다. 일부 채널 환경에서는 채널 hardening이 항상 강하게 관측되지 않을 수 있다는 보고가 자주 있어 왔다. 이러한 경우, UatF bound는 채널 hardening이 약한 사용자의 전송률을 심각하게 과소평가한다. UatF bound와 관련된 문제를 해결하기 위하여, 채널 hardening의 정도와 무관하게 CF-mMIMO 네트워크의 상향링크에서 달성 가능한 전송률을 보다 정확하게 추정하는 새로운 하한(lower bound)을 개발한다. 본 주장은 공간적으로 상관된 Ricain 페이딩 채널에서 CF-mMIMO 네트워크 설계를 위한 전력 제어 및 대규모 페이딩 복호(LSFD) 계수의 공동 최적화에 제안된 하한을 적용함으로써 뒷받침된다. 최적화를 용이하게 하기 위해, 제안된 하한을 보다 계산 친화적인 형태로 근사하는 방법도 함께 개발한다. 우리는 제안된 하한과 UatF bound로 설계된 CF-mMIMO 네트워크에 대해 광범위한 성능 평가 및 비교를 수행한다. 비교 결과, 제안된 하한에 기반한 설계는 공정성(fairness)에서 상당한 성능 향상을 가져오는 것으로 나타난다. 또한, 처음으로 새로운 하한을 통해 UatF bound에 근거해 널리 받아들여지고 있는 믿음이 틀렸음을 밝혀낸다.

대칭적 블록-단위 연결 보스-차우두리-호크엠(Bose-Chaudhuri-Hocquenghem, SBC-BCH) 코드는 반복적 하드-판정 복호화(iterative hard-decision decoding, IHDD)에서 강력한 오류 정정 성능을 제공하는 것으로 알려져 있다. 본 연구에서는 SBC-BCH 코드의 일부 성질을 활용하면 구성 BCH 코드의 오류 정정 능력을 손쉽게 1만큼 증가시킬 수 있음을 보인다. 즉, t에서 $t+1$로 확장할 수 있으며, 이는 SBC-BCH 코드의 오류율 성능을 크게 향상시킨다. 이를 위해 본 연구는 SBC-BCH 코드의 구조적 특징과 베를캄-매시(Berlekamp-Massey, BM) 알고리즘의 확장을 함께 활용하는 새로운 복호화 알고리즘을 제안하는데, 구체적으로는 one-step-ahead (OSA) BM 알고리즘을 사용한다. 이러한 조합을 통해 OSA-BM 알고리즘이 내재적으로 갖는 복호화 모호성에 대응하면서, 계산 복잡도를 감소시킬 수 있다. 또한 우리는 OSA-BM 알고리즘이 반환하는 후보 코드워드의 평균 개수를 평가하기 위한 분석적 틀을 개발하고, 모호성 확률에 대한 상한을 도출한다. 그 다음으로 OSA-aided IHDD라는 복호화 알고리즘을 제안하고, 제안된 복호화 알고리즘을 사용하는 SBC-BCH 코드 기반 오류 정정 시스템에 대해 광범위한 성능 평가 및 비교를 수행한다. 성능 평가는 제안된 OSA-aided IHDD가 워터폴(waterfall) 영역과 에러 플로어(error-floor) 영역 모두에서 오류율 성능을 상당히 향상시킴을 보여준다.

프로토그래프 기반 공간결합 저밀도 패리티 검사(SC-LDPC) 코드의 구성에 대한 다른 접근법을 제안한다. 코드 구성의 lifting 단계에서 동일한 SC-LDPC 프로토그래프의 다수 복사본을 그대로 lifting하는 대신, 복사본을 전체 비율로 나누어 $\alpha \in [0,1]$ 에 해당하는 SC-LDPC 프로토그래프와 $\beta =1-\alpha$ 에 해당하는 결합되지 않은 블록 LDPC 프로토그래프의 비결합 수열로 분할한다. 서로 다른 두 프로토그래프 구조로부터 형성된 에지 번들(edge bundle)에서의 퍼뮤테이션(permutation)은 멀티-에지-타입(multi-edge-type) 프레임워크를 따른다. SC-LDPC 코드와 관련된 전송률 손실(rate loss)은 $\beta$ 를 변화시킴으로써 감소시키며, 이에 따라 유연한 전송률을 갖는 코드 앙상블을 얻는다. 이러한 코드를 부분 공간결합(Partial Spatially Coupled, PSC) LDPC 코드라 부르며, 밀도 진화(density evolution)를 통해 이 코드들이 이진 소거 채널(binary erasure channel)에서 데이터 전송을 수행할 때 채널 용량(capacity)과 이 코드들의 임계값(thresholds) 사이의 간격이 SC-LDPC 코드에 비해 더 작음을 보인다. SC-LDPC 코드의 실용적 구현에서의 주요 병목은 전송률 손실이다. 통상적으로, 전송률 손실은 결합 길이(coupling length) $L$ 를 크게 함으로써 감소시킬 수 있으나, 이는 디코딩 복잡도를 증가시킨다. 제안된 PSC-LDPC 코드는 이러한 트레이드오프를 완화한다. 또한, 이 코드는 윈도우 디코더(windowed decoder, WD)로도 디코딩될 수 있으며, 몬테카를로 시뮬레이션을 통해 PSC-LDPC 코드의 WD 성능이 SC-LDPC 코드보다 우수함을 보인다.

저오류율 영역에서는 저밀도 패리티 검사(low-density parity-check, LDPC) 코드에 대한 메시지 전달(message-passing, MP) 복호가 트래핑 셋(trapping sets, TSs)으로 인해 성능 저하를 겪는 것으로 알려져 있으며, 이는 종종 저장 장치와 같은 저목표오류율을 요구하는 응용에서 LDPC 코드의 활용을 제한한다. 본 연구는 TS를 깨뜨리기 위해 특화된 새로운 딥러닝 기반 복호 알고리즘을 제안한다. 특히, TS로 인해 MP 복호가 실패하는 경우, 오류 변수 노드(variable nodes, VNs)만으로 이루어진 경로를 통해 연결되는 불만족 체크 노드(check nodes, CNs)의 쌍이 존재하는데, 여기서 VNs는 잘못된 하드 결정 결과를 가진다. 제안된 알고리즘은 딥러닝 기법의 도움을 받아 불만족 CNs 사이에서 오류 VNs를 포함하는 경로를 효율적으로 식별한다. 이후, 식별된 경로에 포함된 오류 VNs에 대해 오류 채널 출력 값을 재초기화한 뒤 MP 복호를 반복함으로써 복호 실패를 해결한다. 또한 딥러닝 기반 알고리즘의 동작을 분석하여 적응형-오류-경로(adaptive-error-path, AEP) 검출기라는 저복잡도 알고리즘을 제안한다. 시뮬레이션 결과는 제안된 알고리즘들이 TS를 효율적으로 해소하고, 저오류율 영역에서 오차 바닥(error-floor) 성능을 유의하게 향상시킴을 보여준다.

본 논문에서는 연속변수 양자키분배(CV-QKD) 시스템의 정보 조정(Information Reconciliation, IR)을 위해 차수-1 변수 노드를 갖는 속도-호환(punctured) 다중-에지 타입 저밀도 패리티 검사(MET-LDPC) 코드 앙상블의 설계 규칙을 제안한다. 속도 호환성에 더하여, 본 설계 규칙은 저율에서 MET-LDPC 코드의 기술적 난제로 알려져 왔던 높은 에러 플로어 문제를 효과적으로 해결한다. 따라서 제안된 설계 규칙은 역치(threshold) 및 저오류율(low-error-rate) 영역 모두에서 우수한 성능을 갖는 속도-호환 MET-LDPC 코드를 구현할 수 있게 한다. 제안된 설계 규칙에 따른 속도 호환성과 개선된 에러율 성능은 CV-QKD 시스템의 IR 효율을 유의미하게 향상시킨다. 성능 향상은, 본 연구에서 제안한 설계 규칙 및 기존 설계 규칙으로 최적화된 앙상블을 갖는 MET-LDPC 코드를 사용하는 IR 방식의 복잡도(complexity)와 비밀 키 레이트(secret key rate)를 비교함으로써 확인하였다. 특히, 양의 비밀성 비율(positive secrecy rate)이 1.44배 증가하였고, 최대 비밀 키 레이트는 기존 설계 규칙에 비해 2.10배 향상되었다. 이러한 비교는, 제안된 설계 규칙으로 최적화된 코드 앙상블을 이용해 구성한 속도-호환 MET-LDPC 코드를 채택함으로써 복잡도와 비밀 키 레이트 모두에서 IR 방식이 급격한 성능 개선을 달성할 수 있음을 명확히 보여준다.

본 논문은 지상 자유공간광통신(Free-space optical, FSO)에서 저궤도(LEO) 위성으로부터 고고도 플랫폼(HAP)으로의 통신을, 도청하는 HAP이 존재하는 환경에서 물리 계층 보안을 분석한다. 기존 연구들은 대체로 합법적 HAP과 도청 HAP에 대해 동일한 채널 통계 특성을 가진다고 가정하는 반면, 합법적 HAP이 더 큰 비율의 광빔 파워를 포착한다고 전제하여 합법적 HAP에 유리한 상황을 가정해 왔다. 본 연구에서는 지향오차(Pointing errors, PEs)가 합법적 HAP 및 도청 HAP에 대한 광빔의 임의 변위를 유발하며, 이 변위가 수신되는 파워를 직접적으로 결정한다는 보다 현실적인 모델을 고려한다. 위성이 두 HAP에 대한 통계적 채널 상태 정보만 이용할 수 있다고 가정할 때, 시스템의 신뢰성과 보안 성능을 특성화하기 위해 연결 단절확률(Connection outage probability, COP)과 비밀 단절확률(Secrecy outage probability, SOP)에 대한 폐형식 표현을 도출한다. COP 및 SOP에 대한 상세한 분석을 통해 빔 발산각(Beam divergence angle, BDA)에서의 근본적인 신뢰성-보안 트레이드오프를 규명한다. 이어서 신뢰성과 보안 제약 조건을 모두 만족하면서 시스템의 보안 처리량(secrecy throughput)을 최대화하기 위해 BDA와 와이어탭 코드 레이트(wiretap code rates)를 공동 최적화하는 최적화 문제를 정식화한다. 이 문제를 해결하기 위해 최적해를 제공하는 알고리즘을 제안하며, 또한 대부분의 실무적 시나리오에서 최적해를 산출하는 저복잡도 알고리즘도 함께 제안한다. 수치 결과는 제안된 알고리즘으로 설계된 시스템이 BDA 최적화를 수행하지 않는 기존 시스템에 비해 보안 처리량이 유의하게 향상됨을 보여준다.

표면(surface) 코드는 인코더와 디코더를 물리적으로 이웃한 큐비트들 간의 상호작용을 활용하여 구현할 수 있다는 독특한 구조적 특징 덕분에 양자 오류 정정 코드로서 널리 인기를 얻고 있다. 표면 코드는 구현상의 장점으로 인해 오류율 성능을 향상시키거나/또는 디코딩 복잡도를 감소시키기 위한 표면 코드를 위한 디코딩 알고리즘에 대한 광범위한 연구를 촉진해 왔다. 본 논문에서는 표면 코드를 위한 증후군(syndrome) 기반 신념 전파(syndrome-based belief-propagation, SB-BP) 디코더의 실패를 효과적으로 해결하는 저복잡도 후처리(postprocessing) 알고리즘을 제안한다. 특히, 우리는 표면 코드의 위상(topological) 구조를 면밀히 분석하고, 신뢰 가능한 큐비트를 선택하는 방법을 제시함으로써, 룩업 테이블을 이용한 단순한 증후군 매칭(syndrome matching) 기법을 통해 효율적인 복구 연산자(recovery operator) 식별을 가능하게 한다. 또한, 제안한 후처리 알고리즘에 맞춘 룩업 테이블을 효율적으로 구성하는 방법을 제시한다. 수치 결과는, 제안한 후처리 알고리즘이 무작위 탈분극(depolarizing) 오류 모델에서의 경쟁적 후처리 알고리즘인 ordered statistics decoding에 비해 실질적으로 감소된 복잡도를 요구하면서도 동일한 논리 오류율(logical error-rate, LER) 성능을 제공함을 보여준다. 아울러, SB-BP 디코딩과 제안한 후처리 알고리즘의 조합은, 계산 비용이 더 큰 디코딩 알고리즘인 최소 가중 완전 매칭(minimum weight perfect matching)에 비해 LER과 임계값(threshold) 측면에서 현저히 감소된 복잡도로 더 우수함을 입증한다.

본 논문은 수동적 감시자(passive warden)의 감시 하에 저궤도(LEO) 위성과 지상 사용자 간 은밀한 통신을 지원하기 위해 무인항공기(UAV)를 사용하는 방안을 조사한다. UAV는 자신의 지상 네트워크를 동시에 제공함과 더불어 친화적 재밍(friendly jammer) 역할을 수행하여 위성 전송의 은밀성을 향상시킨다. 우리는 감시자의 평균 최소 탐지오류확률(average minimum detection error probability)에 대한 폐형(closed-form) 하한을 도출하고, 이를 은닉 제약(covert constraint)을 정의하는 데 사용한다. 이를 바탕으로 UAV의 3차원 배치, 전력 할당, 및 위성의 송신 전력을 공동 설계하여 시스템의 은밀 전송률(covert rate)을 최대화하기 위한 최적화 문제를 정식화한다. 결과로 도출된 비볼록(non-convex) 문제를 해결하기 위해 블록 좌표 하강법(block coordinate descent, BCD)과 연속적 볼록 근사(successive convex approximation, SCA) 기법에 기반한 알고리즘을 제안하며, 특수한 경우에 대해서는 딘켈바흐(Dinkelbach's) 알고리즘을 추가로 개발한다. 수치 결과는 도출된 하한의 타이트함(tightness)을 검증하고, 제안된 알고리즘이 최적의 시스템 파라미터를 구성하는 데 효과적임을 보여준다.

블록 단위로 연결된 보스-차우두리-호크엠 (BC-BCH) 코드는 하드 결정 디코딩 하에서 우수한 오류 정정 성능을 갖는 것으로 제시되어 있다. BC-BCH 코드의 변형인 대칭 BC-BCH (SBC-BCH) 코드는 이후 BC-BCH 코드의 오류 정정 성능을 향상시키기 위해 도입되었다. 본 연구에서는 SBC-BCH 코드의 오류율을 더 향상시키는 것을 목표로 하는 새로운 하드 결정 알고리즘 IHDD-GRAND를 제안한다. 제안된 알고리즘은 IHDD를 위한 보조 디코더로 GRAND를 사용하며, SBC-BCH 코드의 오류 구속(error-confinement) 성질을 활용함으로써 효율적으로 구현될 수 있다. 제안된 알고리즘이 SBC-BCH 코드의 오류 정정 성능을 유의미하게 향상시킨다는 점이 입증될 것이다.

상향링크 셀-프리 massive multiple-input multiple-output (CF-mMIMO)에 대해 Use-and-then-Forget (UatF) bound에 기반한 성능 분석 및/또는 시스템 설계에 관한 광범위한 연구가 이루어져 왔다. 그러나 UatF bound의 타이트함(tightness)은 채널 hardening이 나타나는 채널 환경에서만 보장된다. 일부 채널 환경에서는 채널 hardening이 항상 강하게 관측되지 않을 수 있다는 보고가 자주 있어 왔다. 이러한 경우, UatF bound는 채널 hardening이 약한 사용자의 전송률을 심각하게 과소평가한다. UatF bound와 관련된 문제를 해결하기 위하여, 채널 hardening의 정도와 무관하게 CF-mMIMO 네트워크의 상향링크에서 달성 가능한 전송률을 보다 정확하게 추정하는 새로운 하한(lower bound)을 개발한다. 본 주장은 공간적으로 상관된 Ricain 페이딩 채널에서 CF-mMIMO 네트워크 설계를 위한 전력 제어 및 대규모 페이딩 복호(LSFD) 계수의 공동 최적화에 제안된 하한을 적용함으로써 뒷받침된다. 최적화를 용이하게 하기 위해, 제안된 하한을 보다 계산 친화적인 형태로 근사하는 방법도 함께 개발한다. 우리는 제안된 하한과 UatF bound로 설계된 CF-mMIMO 네트워크에 대해 광범위한 성능 평가 및 비교를 수행한다. 비교 결과, 제안된 하한에 기반한 설계는 공정성(fairness)에서 상당한 성능 향상을 가져오는 것으로 나타난다. 또한, 처음으로 새로운 하한을 통해 UatF bound에 근거해 널리 받아들여지고 있는 믿음이 틀렸음을 밝혀낸다.

대칭적 블록-단위 연결 보스-차우두리-호크엠(Bose-Chaudhuri-Hocquenghem, SBC-BCH) 코드는 반복적 하드-판정 복호화(iterative hard-decision decoding, IHDD)에서 강력한 오류 정정 성능을 제공하는 것으로 알려져 있다. 본 연구에서는 SBC-BCH 코드의 일부 성질을 활용하면 구성 BCH 코드의 오류 정정 능력을 손쉽게 1만큼 증가시킬 수 있음을 보인다. 즉, t에서 $t+1$로 확장할 수 있으며, 이는 SBC-BCH 코드의 오류율 성능을 크게 향상시킨다. 이를 위해 본 연구는 SBC-BCH 코드의 구조적 특징과 베를캄-매시(Berlekamp-Massey, BM) 알고리즘의 확장을 함께 활용하는 새로운 복호화 알고리즘을 제안하는데, 구체적으로는 one-step-ahead (OSA) BM 알고리즘을 사용한다. 이러한 조합을 통해 OSA-BM 알고리즘이 내재적으로 갖는 복호화 모호성에 대응하면서, 계산 복잡도를 감소시킬 수 있다. 또한 우리는 OSA-BM 알고리즘이 반환하는 후보 코드워드의 평균 개수를 평가하기 위한 분석적 틀을 개발하고, 모호성 확률에 대한 상한을 도출한다. 그 다음으로 OSA-aided IHDD라는 복호화 알고리즘을 제안하고, 제안된 복호화 알고리즘을 사용하는 SBC-BCH 코드 기반 오류 정정 시스템에 대해 광범위한 성능 평가 및 비교를 수행한다. 성능 평가는 제안된 OSA-aided IHDD가 워터폴(waterfall) 영역과 에러 플로어(error-floor) 영역 모두에서 오류율 성능을 상당히 향상시킴을 보여준다.

프로토그래프 기반 공간결합 저밀도 패리티 검사(SC-LDPC) 코드의 구성에 대한 다른 접근법을 제안한다. 코드 구성의 lifting 단계에서 동일한 SC-LDPC 프로토그래프의 다수 복사본을 그대로 lifting하는 대신, 복사본을 전체 비율로 나누어 $\alpha \in [0,1]$ 에 해당하는 SC-LDPC 프로토그래프와 $\beta =1-\alpha$ 에 해당하는 결합되지 않은 블록 LDPC 프로토그래프의 비결합 수열로 분할한다. 서로 다른 두 프로토그래프 구조로부터 형성된 에지 번들(edge bundle)에서의 퍼뮤테이션(permutation)은 멀티-에지-타입(multi-edge-type) 프레임워크를 따른다. SC-LDPC 코드와 관련된 전송률 손실(rate loss)은 $\beta$ 를 변화시킴으로써 감소시키며, 이에 따라 유연한 전송률을 갖는 코드 앙상블을 얻는다. 이러한 코드를 부분 공간결합(Partial Spatially Coupled, PSC) LDPC 코드라 부르며, 밀도 진화(density evolution)를 통해 이 코드들이 이진 소거 채널(binary erasure channel)에서 데이터 전송을 수행할 때 채널 용량(capacity)과 이 코드들의 임계값(thresholds) 사이의 간격이 SC-LDPC 코드에 비해 더 작음을 보인다. SC-LDPC 코드의 실용적 구현에서의 주요 병목은 전송률 손실이다. 통상적으로, 전송률 손실은 결합 길이(coupling length) $L$ 를 크게 함으로써 감소시킬 수 있으나, 이는 디코딩 복잡도를 증가시킨다. 제안된 PSC-LDPC 코드는 이러한 트레이드오프를 완화한다. 또한, 이 코드는 윈도우 디코더(windowed decoder, WD)로도 디코딩될 수 있으며, 몬테카를로 시뮬레이션을 통해 PSC-LDPC 코드의 WD 성능이 SC-LDPC 코드보다 우수함을 보인다.

저오류율 영역에서는 저밀도 패리티 검사(low-density parity-check, LDPC) 코드에 대한 메시지 전달(message-passing, MP) 복호가 트래핑 셋(trapping sets, TSs)으로 인해 성능 저하를 겪는 것으로 알려져 있으며, 이는 종종 저장 장치와 같은 저목표오류율을 요구하는 응용에서 LDPC 코드의 활용을 제한한다. 본 연구는 TS를 깨뜨리기 위해 특화된 새로운 딥러닝 기반 복호 알고리즘을 제안한다. 특히, TS로 인해 MP 복호가 실패하는 경우, 오류 변수 노드(variable nodes, VNs)만으로 이루어진 경로를 통해 연결되는 불만족 체크 노드(check nodes, CNs)의 쌍이 존재하는데, 여기서 VNs는 잘못된 하드 결정 결과를 가진다. 제안된 알고리즘은 딥러닝 기법의 도움을 받아 불만족 CNs 사이에서 오류 VNs를 포함하는 경로를 효율적으로 식별한다. 이후, 식별된 경로에 포함된 오류 VNs에 대해 오류 채널 출력 값을 재초기화한 뒤 MP 복호를 반복함으로써 복호 실패를 해결한다. 또한 딥러닝 기반 알고리즘의 동작을 분석하여 적응형-오류-경로(adaptive-error-path, AEP) 검출기라는 저복잡도 알고리즘을 제안한다. 시뮬레이션 결과는 제안된 알고리즘들이 TS를 효율적으로 해소하고, 저오류율 영역에서 오차 바닥(error-floor) 성능을 유의하게 향상시킴을 보여준다.