| 시간 | 주제 | 연사 |
| 2월 17일(월) | 09:30~12:30 | Introduction to Coding Theory | 정방철 교수(충남대) |
| 본 강연에서는 통신시스템의 설계 및 구현에 필수적인 채널 부호화 기술의 기초적인 개념을 다룬다. 본 강연의 전반부에서는 디지털 통신 시스템에서 변복조 기술들에 대한 리뷰와 오류 확률에 대한 성능 분석 방법론에 대해서 다룬다.또한, 채널 부호화 이론을 이해하기 위하여 필수적인 정 보 이론의 기본적인 개념들 (Entropy, Mutual Information, Capacity 등)에 대해서 리뷰한다. 본 강연의 후반부에서는 가장 간단한 채널 부호화 기법 중 하나인 Linear Block Code에 대하여 논의한다. |
| 14:00~17:00 | Convolutional and Turbo Codes | 김성환 교수(경기대) |
| 본 강연에서는 오류정정부호의 대표적인 분야인 Convolutional Codes와 위성통신 데이터 전송에 널리 활용되는 Turbo Codes의 작동 원리를 설명한다. Convolutional Codes와 관련하여 부호화 방법, 거리 스펙트럼, 최적 설계, 부호율 조절, 최적 복호화 방법, Viterbi 복호화, 연성 복호 화, 응용 사례를 다룬다. 또한, Turbo Codes에서 Recursive Systematic Convolutional Codes를 활용한 부호화 방식, 최소 거리 특성, 반복 복호 기반의 복호화 방법을 상세히 설명한다. |
| 2월 18일(화) | 09:30~12:30 | LDPC Codes | 박호성 교수(전남대) |
| 본 강연에서는 5G NR을 비롯하여 최근 고속 유무선 통신에 주력으로 채택되고 있는 LDPC code의 원리를 설명한다. LDPC code의 기본 개념, 부호화 및 복호방식, 분석이론, 설계방법, 그리고 대표적인 응용 사례 등을 상세히 설명한다. |
| 14:00~17:00 | Polar Codes | 김상효 교수(성균관대) |
| 본 강연에서는 최초로 증명적으로 실용적인 복호로 섀넌 한계를 달성한 부호인 극부호(polar codes)에 대해 소개한다. 우선 극부호와의 원리인 채널 양극화 현상에 대해서 설명하고, 이를 활용한 극부호화 아이디어를 소개한다. 극부호의 기본적인 복호 방법인 순차제거복호 (Successive Cancellation Decoding) 및 리스트 복호, LLR 기반의 변형에 대해서 소개한다. 또한 다양한 극부호에 응용에 대해서 논한다. 특히 5G에 채택 된 극부호에 적용된 부호율 정합 기술, 연접 극부호화 기술, CRC 보조 복호기술에 대해 소개한다. |
| 2월 19일(수) | 10:00~12:00 | Rate Distortion Theory and Learning-Based Data Compression | 노승문 교수(연세대) |
| 본 강연에서는 Rate Distortion (RD) Theory와 학습 기반 데이터 압축 기법을 소개하며, 이를 pruning, 연합 학습(federated learning) 등에서 의 활용 사례와 함께 소개한다. RD 이론의 기본 개념을 시작으로, 압축률과 왜곡 간의 상호작용을 분석하며 심층 학습에서의 응용 가능성을 논 의한다. 특히 RD 이론을 기반으로 한 pruning기법이 특정 조건 하에서 이론적으로 최적임을 증명하며, 연합 학습에서 프라이버시와 유용성 간 의 트레이드오프 문제를 해결하는데 이 이론이 어떻게 활용되는지 설명한다. 마지막으로, 좌표 기반 신경망을 활용한 이미지 압축 및 복원을 통해 신경 필드가 제공하는 혁신적인 압축 기술을 소개한다. |
| 13:30~16:30 | Fundamentals of FHE and Its Privacy-Enhanced ML Applications | 이용우 교수(인하대) |
| 본 강연에서는 개인정보 보호 머신러닝(privacy-preserving machine learning, PPML)의 실현을 위한 핵심 기술인 동형암호 알고리즘에 대 해 소개한다. 먼저, 동형암호의 기초가 되는 격자 기반 암호화 이론과 동형암호 알고리즘 설계 방법을 설명하고, Ring-Learning with Errors (RLWE) 문제를 기반으로 하는 주요 동형암호 알고리즘인 BGV, BFV, CKKS의 특징과 차이점을 다룬다. 이를 바탕으로 동형암호가 PPML에서 개인정보를 보호하며 데이터 분석과 모델 학습을 가능하게 하는 구체적인 사례를 소개한다. |
| 2월 20일(목) | 10:00~12:00 | Machine Learning for Channel Coding | 곽희열 교수(울산대) |
| 본 강연에서는 기계학습 기법을 활용해 채널 코딩 문제를 해결하는 방법을 소개한다. 먼저 채널 코딩 문제를 기계학습 문제로 전환해 접근하 는 과정을 살펴보고, 기존 부호 이론의 수학적 틀로는 해결하기 어려웠던 문제들을 기계학습을 통해 어떻게 극복할 수 있는지 알아본다. 특히 Channel Autoencoder, Neural BP Decoder, Transformer-based Decoder 등 다양한 최신 연구들을 살펴봄으로써, 채널 코딩 분야에서의 새로운 가능성과 연구 방향을 살펴보고자 한다. |
| 13:15~15:15 | Quantum Errors and Quantum Internet | 배준우 교수(KAIST) |
| 본 강연에서는 양자 컴퓨팅과 양자 통신 등 양자 정보처리의 연구분야 발전의 역사를 살펴본다. 또한, 양자 오류를 소개하고, 양자 오류 정정, 양자 얽힘 정제 등 양자 오류를 낮추는 노력들을 소개한다. 최근 양자 정보 기술의 로드맵에서 제시하는 양자 인터넷에 대해 소개한다. |
| 15:30~17:30 | From Diversity to Space-Time Codes | 최진석 교수(KAIST) |
| 본 강연에서는 무선 통신 시스템에서 페이딩으로 인한 성능 저하를 극복하기 위한 핵심 기술인 다이버시티 기법에 대해 살펴본다. 시간, 주파수, 공간 다이버시티의 기본 원리와 특징을 소개하고, 이를 구현하기 위한 실제적인 기술들을 다룬다. 특히 다중 안테나 시스템에서의 공간 다이버시 티 활용 방안을 중점적으로 살펴보며, 이를 바탕으로 개발된 space-time coding 기법의 설계 원리와 성능 분석을 제시한다. 또한 최신 무선 통 신 시스템에서 다이버시티 기법들이 어떻게 응용되고 있는지 소개하며, 향후 발전 방향에 대해 논의한다. |
