스마트 무선 통신 시스템 연구실 이형택 교수가 공동 1저자로 참여한 논문 “Beam Training for RIS-Aided ISAC Systems”이 JCR 상위 5% 이내이자 IF 10.3에 해당하는 최상위 SCIE 학술지인 IEEE Transactions on Wireless Communications(TWC)에 게재되었다. 

본 논문은 RIS(Reconfigurable Intelligent Surface)를 활용한 차세대 센싱 및 통신 융합(ISAC, Integrated Sensing and Communication) 시스템에서 통신을 위한 빔 학습(Beam Training)과 표적 위치 추정(Target Localization)을 동시에 수행하는 새로운 기술을 제안하였다.

기존 연구들은 통신 성능 향상이나 센싱 성능 최적화를 각각 독립적으로 다루는 경우가 많았으며, 실제 시스템에서 필수적인 빔 학습 과정과 센싱을 통합적으로 고려하지 못하는 한계가 있었다. 본 연구에서는 5G 표준 기반 코드북을 활용한 저복잡도 빔 학습 기법과 Auxiliary Beam Pair(ABP) 기반의 초고해상도 각도 추정 기법을 결합하여, 추가적인 학습 자원 없이 통신 빔 정렬과 고정밀 표적 위치 추정을 동시에 수행하는 프레임워크를 제안하였다. 또한, 시뮬레이션을 통해 기존 기법 대비 우수한 위치 추정 성능과 낮은 학습 오버헤드를 달성함을 검증하였다.

특히 ISAC은 6G 이동통신의 핵심 후보 기술로 주목받고 있으며, RIS는 전파 환경을 능동적으로 제어하여 통신 품질과 센싱 성능을 동시에 향상시킬 수 있는 차세대 무선 기술이다. 본 연구는 ISAC와 RIS를 실제 빔 학습 절차에 효과적으로 통합할 수 있는 실용적인 프레임워크를 제시했다는 점에서 높은 학술적·기술적 의의를 가진다.

본 논문은 https://doi.org/10.1109/TWC.2026.3717972 에서 확인할 수 있다.