한국통신학회 통신네트워크 소사이어티에서는 최근 가장 큰 관심을 받고 있는 인공지능 기술이 통신네트워크 전 계층에서 어떻게
활용되고 있으며 사용될 수 있을지 논의해 보고자 본 단기 강좌를 준비하였습니다.
본 단기강좌에서는 최신 AI 기술과 대규모 언어모델(LLM)이 통신네트워크 시스템 전반에 어떻게 적용되고 있는지를 다루고자 하며, 물리계층(Physical Layer, PHY), 분산 학습, 그리고 네트워크 관리 및 최적화에 이르기까지 AI 기반 무선 네트워크의 핵심 기술 흐름을 폭넓게 소개하고자 합니다.
먼저 최신 AI기술에 대한 기본적인 지식으로 시작하여 환경과 상호작용하는 LLM 에이전트의 추론(Reasoning) 및 계획(Planning)
능력 향상 기법을 다루며, 프롬프팅 기반 방법부터 SFT, RL 기반 post-training 기법까지 다양한 학습 전략의 역할과 한계를 소개하고자 합니다. 이어서 무선 물리계층에서는 AI 기반 CSI compression 및 채널 예측, 환경 적응 기술을 중심으로, 무선 환경에서 AI가 수행할 수 있는 핵심 역할과 차세대 PHY 설계 방향을 살펴보고자 합니다.
또한, AI 모델이 엣지 및 네트워크 환경에서 동작할 때 필수적으로 고려해야 하는 통신 및 자원 제약 하의 분산·연합 학습 기술을 소개하고, LLM 및 Agentic AI를 활용한 무선 네트워크 관리 및 최적화 기술을 통해, AI가 실제 네트워크 운영 자동화와 지능화에 어떻게 활용될 수 있는지 최신 연구와 구현 사례를 기반으로 조망하고자 합니다.
본 강좌를 통하여 AI 기반 무선 네트워크의 최신 연구 흐름과 핵심 기술 스택을 종합적으로 이해하고, LLM·Agentic AI·PHY AI·분산학습 기술이 향후 통신 시스템에 어떻게 융합될 것인지에 대한 유익한 정보를 얻을 수 있는 좋은 기회가 될 것입니다. 여러분의 많은 관심과 적극적인 참여를 부탁드립니다.
한국통신학회 회장 이 인 규
통신네트워크소사이어티 회장 한 연 희