다중 지능형 반사판 시스템에서 멀티 태스크 학습-심층 신경망 기반 보안 전송률 최대화

문상미,황인태 대한전자공학회 2022 전자공학회논문지 Vol.59 No.10

본 논문에서는 다중 IRS (Intelligent Reflecting Surface) 시스템에서 보안 전송을 위한 딥러닝 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 보안 전송률을 최대화하기 위해 심층 신경망을 사용한 멀티 태스크 학습을 기반으로 활성 IRS와 위상 변이를 예측한다. 시뮬레이션은 3D ray-tracing을 기반으로 하였으며, 그 결과 제안하는 기법이 96% 이상의 활성 IRS와 위상 변이를 예측하는 정확성을 보여준다. 또한, 제안하는 기법이 기존의 단일 IRS 및 다중 IRS보다 높은 보안 전송률을 갖는다.

푸드테크 분야 로봇 실증 지원사례

문상미 한국로봇학회 2022 로봇과 인간 Vol.19 No.4

Multitask learning-based secure transmission for reconfigurable intelligent surface-aided wireless communications

문상미,Young-Hwan You,Cheol Hong Kim,황인태 한국통신학회 2022 ICT Express Vol.8 No.3

Reconfigurable intelligent surfaces (RISs) represent a highly promising technology that enhances the capacity and coverage of wireless networks by intelligently reconfiguring the wireless propagation environment in highly advanced wireless communications. The objective of this study is to solve the problem of secrecy rate maximization for multiple RIS-aided millimeter-wave communications by jointly optimizing the active RISs and the RIS phase shifts of the considered system. For this nonconvex problem, we propose multitask learning in a deep neural network to predict the RIS phase shift and active RISs. Numerical results based on realistic, three-dimensional, ray-tracing simulations show that the proposed solution can predict the RIS phase and active RIS with an accuracy rate > 96%. These results confirm the viability of RIS-aided secure wireless communications.

밀리미터파 실내 환경에서 심층 학습 기반 빔 및 장애물 예측

문상미,김현성,김진영,김대진,황인태 대한전자공학회 2020 전자공학회논문지 Vol.57 No.7

본 논문에서는 밀리미터파 실내 환경에서 심층 학습 기반 빔 및 장애물 예측 방법을 제안한다. 제안하는 예측 방법은 오프라인 훈련과 온라인 예측 단계로 구성된다. 오프라인 훈련에서 DNN (Deep Neural Network)은 데이터 트래픽 요구와 함께 사용자 위치와 해당 최적의 빔 인덱스 및 장애물 상태 간의 매핑을 학습하도록 설계된다. 온라인 예측에서는 훈련된 DNN은 주어진 데이터 트래픽 요구에 따라 목표 사용자 위치에 대응하는 빔 및 장애물을 예측한다. 시스템 레벨 시뮬레이션은 3GPP (3rd Generation Partnership Project) NR (New Radio) 채널 및 장애물 모델을 기반으로 하였으며, 그 결과 제안하는 방법이 90% 이상의 장애물 예측 정확성을 보여준다. 또한, 최적의 밀리미터파 빔 예측이 가능하며 최적의 빔 선택 방법에 근접한 스펙트럼 효율을 갖는다. In this paper, we propose the deep learning based beam and blockage prediction method for millimeter-wave (mmWave) indoor environment. The proposed method operates in two phases — the offline learning phase and the online prediction phase. During the offline learning phase, a deep neural network (DNN) is designed to learn the mapping between the user positions along with data traffic demands and the corresponding optimal beam indices and blockage statuses. During a subsequent online prediction phase, the trained DNN is utilized to predict the optimal tunings of beams and blockages corresponding to the targeted user positions with the given data traffic demands. The system level simulation is based on 3rd generation partnership project (3GPP) new radio (NR) channel and blockage model. The simulation results reveal that the proposed scheme is capable of predicting mmWave blockages with an accuracy greater than 90%. Furthermore, these results confirm the viability of the proposed DNN model in predicting the optimal mmWave beams and spectral efficiencies.

Online learning-based beam and blockage prediction for indoor millimeter-wave communications

문상미,Hyeonsung Kim,Young-Hwan You,Cheol Hong Kim,Intae Hwang 한국통신학회 2022 ICT Express Vol.8 No.1

As the majority of data traffic is generated in indoor environments, millimeter-wave (mm-wave) communications are essential. However, owing to their high directivity and high penetration loss, indoor mm-wave communication is vulnerable to blockages caused by users’ bodies and ambient obstacles. In this study, we investigate an online learning-based method that achieves efficient beam and blockage prediction for indoor mm-wave. The proposed method takes advantage of the fact that the optimal beam index and blockage status depend on the user’s position and corresponding data traffic demand. Simulation results based on 3GPP’s new radio channel and blockage models revealed that the proposed scheme could predict mm-wave blockages with an accuracy exceeding 90%. These results confirmed the viability of the proposed deep neural network (DNN) model for predicting optimal mm-wave beam and spectral efficiencies.

대중교통 시설 접근성 평가 방법 비교 연구

문상미,이세련,김현명,이규일,조창현 대한교통학회 2022 대한교통학회 학술대회지 Vol.86 No.-

PATHS프로그램이 중등도지적장애 초등학생의 정서인식과 사회적유능성에 미치는 효과

문상미,황순영 국립특수교육원 2020 특수교육연구 Vol.27 No.1

본 연구는 사회정서학습 프로그램 중에 일반학생과 경도장애학생 모두에게 적용하여 효과를 검증한 PATHS프로그램을 중등도 지적장애 초등학생들에게 실행하여 정서인식과 사회적 유능성에 미치는 효과를 사전 사후 변화를 통해 알아보고자 하였다. 정서인식의 변화는 KEI(The Kusché Emotional Inventory), 사회적 유능성 척도는 교사평정용 사회적 유능성 측정도구 TSCRS(Teacher Social Competence Rating Scale)를 각각 번안 및 수정하여 사용하였다. 수집된 양적자료는 Wilcoxon 부호순위 검정하였고, 관찰 일지와 수업 녹화 영상을 토대로 질적 분석을 실시하였다. 이상의 연구를 통해 PATHS프로그램은 중등도 지적장애 초등학생의 정서인식능력과 사회적 유능성을 향상시키는 결과를 얻었다. 이를 통해 특수교육 현장에도 중등도 지적장애 학생들을 위한 사회정서학습 프로그램이 도입되어 활용할 수 있는 가능성을 제시하였으며, 학생들의 발달단계와 사회 문화적 특성을 반영한 체계적인 사회정서학습 프로그램 개발이 이루어져 장기적으로 실시될 필요성을 보여주었다.

NR 기반 다중 셀 네트워크에서 간섭 완화를 위한공동 전송 및 하이브리드 빔포밍

문상미,김진영,황인태 대한전자공학회 2019 전자공학회논문지 Vol.56 No.9

Millimeter-wave communications have attracted particular interest recently to prepare for rapidly increasing data usage and new application services in the large bandwidth available. An enhanced mobile broadband system is necessitated based on the new radio standards for 5G. The characteristics of the millimeter-wave channel causes a larger path loss than that in the lower frequency band. The multi-cell networks usually suffer inter-cell interference. The study presents a millimeter-wave-based multi-cell multi-user system and proposes joint transmission (JT) with hybrid beamforming to reduce inter-cell interference. The proposed scheme suggests that all the users should be served with analog and digital hybrid beamforming, besides, users located in the cell edge be served with joint transmission. We perform NR-based system level simulation. Simulation results show that compared to the conventional method, the proposed scheme improves the spectral efficiency due to the improvement of the cell edge performance. 급증하는 데이터 사용량에 대비하고 신규 응용 서비스를 창출하기 위해 넓은 대역폭을 제공할 수 있는 밀리미터파 통신이 큰 관심을 받고 있으며, 5 세대 NR (New Radio) 표준을 기반으로 eMBB (enhanced Mobile Broad Band) 시스템의 필요성이 대두되고 있다. 밀리미터파 통신에서는 고주파 채널의 특성상 낮은 주파수 대역에 비해 큰 경로 손실이 발생하며, 다중 셀 네트워크에서 인접 셀 간 간섭 문제가 발생한다. 본 논문에서는 초고속 전송을 위해 사용되는 밀리미터파 기반의 다중 셀 다중 사용자 시스템을 고려하고, 인접 셀 간 간섭을 줄이기 위한 공동 전송 (JT:Joint Transmission) 및 하이브리드 빔포밍에 대하여 제안한다. 제안된 기법은 모든 사용자에게 아날로그 및 디지털 하이브리드 빔포밍을 적용한다. 추가적으로 셀 경계에 위치한 사용자의 수신 전력을 증가시키기 위해 JT가 적용된다. 모의실험은 NR 기반 시스템 레벨 시뮬레이터를 기반으로 이루어졌으며, 제안한 기법이 셀 경계 성능 향상으로 인해 스펙트럼 효율 측면에서 기존 기법보다 향상된 것을 알 수 있다.

로봇산업 현황과 정책과제

문상미,전진우 한국통신학회 2018 정보와 통신 Vol.36 No.1

로봇은 고령화, 저출산 등 인구구조의 변화에 대응하기 위한 수단으로 나아가 자동차, 반도체 등 국내 주력 산업의 혁신과 생산성 제고를 위한 핵심요소로 또한 인공지능과 융합되어 다양한 서비스 분야의 기반으로 그 중요성을 더해가고 있다. 본고에서는 이러한 로봇산업의 국내외 산업 현황과 당면한 정책과제에 대해 살펴본다.

NR MIMO-OFDM 시스템에서하이브리드 프리코딩 및 전력 할당

문상미,김진영,황인태 대한전자공학회 2019 전자공학회논문지 Vol.56 No.10

The International Telecommunication Union Radiocommunication Sector has established the concept of 5G communication, and is actively developing new radio (NR) standards for 5G applications, which have evolved significantly over existing long-term evolution standards. The proposed study presents a millimeter-wave-based multiple-input–multiple-output (MIMO) orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) system to facilitate high-speed data transmission. The study proposes hybrid precoding with power allocation for use in conjunction with NR MIMO–OFDM systems. Hybrid precoding comprises analog precoding to reduce implementation complexity and digital precoding to remove interference signals. Via application of a water-filling algorithm, the channel capacity can be maximized by allocating transmission power in accordance with the signal-to-noise ratio of subcarriers. Results obtained from simulations performed in this study demonstrate that compared to the conventional method, use of the proposed method leads to attainment of higher spectral efficiency. ITU-R (International Telecommunication Union-Radiocommunication Sector)에서는 5G 이동통신의 개념을 정립하고 기존 LTE (Long Term Evolution) 규격에서 크게 진화한 5G 용도의 NR(New Radio) 규격을 활발히 개발하고 있다. 본 논문에서는 초고속 전송을 위해 사용되는 밀리미터파 기반의 MIMO(Multiple-Input Multiple-Output)-OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 시스템을 고려한다. 또한, NR MIMO-OFDM 시스템을 위한 하이브리드 프리코딩과 전력 할당을 제안한다. 하이브리드 프리코딩은 구현 복잡도를 낮추기 위한 아날로그 프리코딩과 추가적으로 간섭 신호를 제거하기 위해 디지털 프리코딩으로 구성된다. Water-filling 알고리즘을 이용하여 부반송파에서의 신호 대 잡음비에 따라 전송 전력을 할당함으로써 채널 용량을 최대화한다. 모의실험 결과, 제안한 기법이 스펙트럼 효율 측면에서 기존 기법보다 향상된 것을 알 수 있다.