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    세부프로그램

     

    [[Session A2] AI-RAN] [A2-4] AI-RAN - Driving Intelligent Transformation of Satellite RAN
    코드번호 : 13
    발표자 : 이호원
    소속 : 아주대
    부서 : 전자공학과
    직위 : 교수
    세션시간 : 14:00-15:40
    발표자약력 : - 2025년~현재 IITP(정보통신기획평가원) 차세대 네트워크(6G) 산업기술개발 기술전문위원
    - 2025년~현재 IEEE CCNC 2026 TPC Chair
    - 2024년~현재 IEEE Internet of Things Journal Associate Editor
    - 2024년~현재 아주대학교 전자공학과 정교수
    - 2024년~현재 NRF(한국연구재단) ICT융합사업단 통신(원천) 분야 전문위원
    - 2024년~2025년 아주대학교 우주전자정보공학과 학과장
    - 2022년~현재 6G 포럼 서비스위원회 위원장
    - 2017년, 2025년 과학기술정보통신부 장관표창
    - 2013년~2015년 삼성전자 소프트웨어센터 기술자문교수
    - 2012년~2024년 한경국립대학교 전자전기공학부 조교수/부교수/정교수
    - 2009년 한국과학기술원 전기및전자공학과 공학박사
    강연요약 : 이 발표에서는 6G 시대의 hyper-connectivity와 RAN 진화를 바탕으로, AI가 위성 기반 RAN(Satellite RAN)을 어떻게 지능화·고도화할 수 있는지를 소개한다. AI-RAN은 AI for RAN, AI and RAN, AI on RAN 세 가지 관점에서 RAN 인프라에 AI를 통합해 네트워크 효율성과 유연성, 서비스 확장성을 동시에 향상시킨다. 본 발표에서는 LEO 위성의 고속 이동성과 제한된 학습 데이터라는 현실적 제약을 극복하기 위해 협력 학습 기반 DRL 전략을 적용한다. 제안된 협력 DRL 기반 자원관리 기법은 전통적 방식보다 빠른 수렴 속도와 높은 에너지 효율을 달성해 실제 위성 RAN 환경에서 적용 가능함을 확인한다. 마지막으로, AI와 SatRAN의 통합이 미래 글로벌 통신 경쟁력 확보의 핵심임을 강조한다.
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