성균관대, AI 기반 오류정정부호 기술 개발…"6G 기술 선도"

- 트랜스포머 구조의 오류정정기술
- 다중 마스킹 어텐션 기법

[서울=뉴시스]전수현 인턴 기자 = 성균관대 정보통신대학 전자전기공학부 김상효 교수 연구팀(성균관대 차세대 채널코딩 전문연구실)이 인공지능(AI)을 활용한 차세대 무선통신 오류정정부호 기술을 개발했다.

이번 연구팀은 대규모 언어 모델의 핵심인 트랜스포머 모델을 기반으로, 부호의 구조적 다양성에 주목한 다중 마스킹 어텐션(Multiple-Masks Attention) 기반의 복호기법을 개발했다.

이를 통해 기존의 짧은 메시지를 위한 오류정정부호 복호 성능을 획기적으로 개선했다. 이는 자율주행·산업용 IoT 등 초고신뢰저지연 통신 및 AI 기반 무선네트워크에서의 적용 가능성을 제시했다.

또한 현재 5G 통신 시스템에서 채택된 LDPC(저밀도 패리티 검사, Low Density Parity Check) 부호를 대상으로, 인공신경망 기반 복호기에 '부스팅 학습 기법'을 도입해 극히 낮은 수준의 오류율을 달성했다.

이는 6G에서 요구되는 '초고신뢰성' 기준을 만족시키는 중요한 성과로, 향후 6G 표준화 및 상용화에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

이번 연구는 정보통신기획평가원(IITP)과 한국연구재단(NRF)의 지원을 받아 수행됐으며 김용준 교수(포항공대), 곽희열 교수(울산대), 박성준 박사(포항공대), 노종선 명예교수(서울대)와의 공동연구를 통해 이뤄졌다.

한편 해당 기술은 전자전기공학분야 상위 학술지 'IEEE 저널 온 셀렉티드 에어리어스 인 커뮤니케이션즈(IEEE Journal on Selected Areas in Communications(JSAC)'에 4월 1일과 7월 1일 두 차례에 걸쳐 게재됐다.

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