Summary 본 튜토리얼은 6G를 포함한 미래 이동통신 표준이 실제로 만들어지는 과정을 이해하는 데 목적이 있다.
ITU-R의 IMT-2030 비전 수립 과정과 3GPP의 표준화 절차를 중심으로, 하나의 기술 아이디어가 국제 표준의 요구사항과 규격으로 구체화되는 과정을 단계적으로 설명한다. 이를 통해 표준화 활동을 시작하고자 하는 학생 및 연구자들이 6G는 물론 그 이후의 차세대 이동통신 시스템에 대한 연구 및 표준화 전략을 설계할 수 있도록 돕고자 한다.

Summary Hybrid precoding has emerged as a key technique for achieving substantial gains in high-frequency communication systems, offering large array gains with reduced hardware cost. However, its performance remains constrained by the number of RF chains, which limits the number of simultaneously served users or data streams. RSMA provides a new way to mitigate interference and efficiently manage overloaded systems. In this talk, I will introduce a group rate-splitting (GRS) framework that leverages the characteristics of hybrid precoding to increase the number of served data streams beyond the RF chain limit. I will also discuss how this framework can be extended to RIS-assisted networks, where the combination of RSMA and RISs opens new opportunities for next-generation wireless systems.

Summary 최근 자율주행 기술은 매우 빠른 속도로 발전하며 상용화 단계에 본격적으로 진입하고 있다. 이러한 발전의 핵심에는 대규모 운전자 주행 데이터를 기반으로 학습된 자율주행 파운데이션 모델의 등장이 있다. 본 튜토리얼에서는 데이터 중심 자율주행 기술의 핵심 원리와 최신 기술 동향을 살펴보고, 자율주행을 위한 인공지능 기술에 대한 최근 연구 성과들을 체계적으로 리뷰한다. 특히 End-to-End 자율주행 파운데이션 모델과 Vision–Language–Action 모델의 도입을 통해 자율주행 기술이 직면해 온 주요 도전 과제들이 어떻게 해결되고 있는지를 분석한다. 나아가 보다 비용 효율적이고 안전하며 설명 가능한 자율주행 기술을 구현하기 위해 향후 요구되는 연구 주제들을 제시한다. 마지막으로, 한국형 자율주행 기술 개발을 위한 국내 자율주행 모델 개발 전략과 로드맵을 제시하며 튜토리얼을 마무리한다.

Summary 본 튜토리얼에서는 차세대 6G 통신의 핵심 기술인 OFDM 기반 통신-센싱 융합(ISAC: Integrated Sensing and Communication) 시스템의 이론적 배경과 실질적인 구현 방법론을 다룬다. 성공적인 ISAC 시스템 구축을 위해서는 기존 통신 파형 위에 레이다 신호 처리 기술을 효과적으로 융합해야 하며, 정밀한 센싱 성능 확보를 위한 광대역폭 지원 및 MIMO 다중 안테나 신호 처리가 필수적이다. 이에 본 강좌에서는 6G 후보 주파수인 Upper-mid band (7.1 – 8.4 GHz) 대역을 타겟으로 한 전체 시스템 설계 과정을 상세히 소개한다. 구체적으로는 안테나 및 RF Up/Down Converter 하드웨어 구성부터, FPGA 기반의 Low-PHY와 GPU 기반의 High-PHY 처리로 이어지는 전체 시스템 아키텍처를 다룰 예정이다. 나아가, 실제 환경과 유사한 실험 및 검증을 위해 Raytracing 기반의 ISAC용 디지털 트윈(Digital Twin) 시뮬레이터 구현 방법을 공유하고, 최종적으로 획득된 신호 처리 결과에 인공지능(AI) 기술을 접목하여 다중 타겟을 정밀하게 추적하는 기법에 대해서도 설명한다.

Summary 최근 6G 및 AI-RAN의 발전과 함께, 자연어 처리와 컴퓨터 비전 분야를 혁신한 트랜스포머(Transformer) 구조를 무선 통신 물리 계층에 적용하려는 시도가 급증하고 있다. 본 튜토리얼에서는 통신 시스템의 핵심 요소인 ECC(Error Control Coding)를 위한 트랜스포머 기반 범용 채널 복호(Universal Channel Decoders) 기술을 체계적으로 다룬다. 먼저, 기존 모델 기반 복호기의 한계를 넘어 다양한 부호를 하나의 알고리즘으로 복호할 수 있는 ECCT(Error Correction Code Transformer)의 원리와 구조를 설명한다. 이어 복잡도를 획기적으로 낮추면서도 긴 부호에 대한 복호 성능을 개선한 CrossMPT(Cross-Attention Message-Passing Transformer) 및 다양한 최적화 기법들을 소개한다. 또한, 학습되지 않은 새로운 부호도 복호할 수 있는 파운데이션 모델(Foundation Model)로의 확장과 최근 연구 동향을 논의한다. 이러한 범용 복호기는 서로 다른 세대의 채널 부호를 단일 모델로 통합 처리할 수 있다는 강점을 가진다. 마지막으로, 트랜스포머 기반 채널 복호기가 동일한 하드웨어 및 연산 자원을 채널 복호와 AI 추론에 효율적으로 공유할 수 있는 구조적 이점을 제공함으로써, 차세대 AI-RAN 구현에 어떠한 실질적 이점을 갖는지를 조망한다.

Summary 본 튜토리얼은 Software-defined Vehicles(SDVs)로의 전환이 자동차를 기계 중심 시스템에서 연결, 업데이트, 자율 판단이 가능한 소프트웨어 플랫폼으로 어떻게 변화시키는지를 다룹니다. 실제 자동차 해킹 사례와 UN R155/R156과 같은 글로벌 규제를 통해, 보안이 더 이상 개별 ECU 보호에 국한되지 않고 차량, 클라우드, 인프라를 아우르는 신뢰 관리 문제로 확장되었음을 설명합니다. 특히 OTA 업데이트, V2X, 자율주행, 원격 서비스 확산으로 인해 SDV 환경에서 공격 표면이 어떻게 급격히 확대되는지를 구조적으로 분석합니다. 또한 IDS, 소프트웨어 무결성 검증, SUMS 등 현재 자동차 산업에 적용되는 핵심 보안 기술과 아키텍처 변화를 중심으로 최신 동향을 소개합니다. 이를 통해 미래 모빌리티 시대에 요구되는 지속적이고 회복 탄력적인 신뢰가 SDV 경쟁력을 좌우하는 핵심 요소임을 제시합니다.