본 연구는 통신 패러다임을 데이터의 정확한 전송에서 의미(Semantic) 정보의 효과적인 전달로 전환하는 시맨틱 통신(Semantic Communications) 기술 개발에 중점을 둔다. 전통적인 소스 부호화와 채널 부호화의 분리 구조를 넘어, 텍스트, 이미지 등 멀티모달 정보의 의미론적 내용을 추출하고 이를 최소한의 데이터로 압축하여 전송하는 새로운 통신 프레임워크를 제안한다. 이를 위해 대규모 언어 모델(LLM) 및 생성형 AI(Diffusion models)와 같은 최신 인공지능 기술을 활용하며, 고압축률 및 저지연 특성을 갖는 시맨틱 통신 시스템 테스트베드를 구축하여 그 가능성을 검증하는 것을 목표로 한다.

Source coding 및 FEC를 각각 사용하는 현재 압축전송 구조

멀티모달 정보를 활용한 고압축 시멘틱 전송 기법