삼성 R&D 연구소는 잠재 공간(Latent Space)을 활용해 고해상도 음성 복원 속도를 획기적으로 높인 LAFUFU 기술을 선보였다.
6G ISAC는 기존 통신 인프라를 활용해 주변 환경을 감지하는 센싱 기능을 통합함으로써 모바일 네트워크의 가치를 연결 그 이상으로 확장한다.
차세대 RAN의 효율적 운영을 위해 클러스터링 기반 의사 라벨링과 경량 추론을 결합한 AI 트래픽 분류 프레임워크를 제안한다.
5G RAN의 실시간 제약을 충족하기 위해 AVX-512 SIMD 최적화 코드를 자동 생성하는 AI 추론 컴파일러를 개발했다.
3GPP는 5G의 AI 통합 경험을 바탕으로 AI 네이티브 및 AI 친화적인 6G 네트워크 표준화를 추진하고 있다.
D-MIMO는 여러 TRP의 협력 수신을 통해 업링크 성능을 높이고 간섭을 억제하는 기술이다.
Self-Attention 가중치를 분해해 추가 학습 없이 diffusion 편집 방향을 찾았다.
PINA는 LoRA 스케치와 정규성 기반 집계로 차등 프라이버시 군집형 FL 성능을 높였다.
삼성은 7GHz 대역 야외 실증에서 8-layer MIMO로 100MHz 단일 채널 3.06Gbps를 달성했다.
CU-DU 분리 RAN은 6G에서 AI-native 운영과 확장성의 핵심 기반이 된다.
CSA Aliro 1.0은 모바일 기기와 도어락 사이의 출입 통신을 표준화한다.
삼성은 TV용 온디바이스 자막 spotting으로 7개 언어, 97%+ 정확도와 200ms 미만 지연을 달성했다.
CJT가 다중 TRP를 하나처럼 묶어 6G 용량과 커버리지를 키운다.
강화학습으로 NVC의 비트레이트 제어를 순차 의사결정 문제로 재정의해 성능과 효율을 동시에 끌어올렸다.
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