이 연구실은 디지털신호처리와 무선 채널 분석 역량을 바탕으로 사물인터넷 환경에서의 경량 인증과 보안 통신 기술을 핵심적으로 연구한다. 특히 기존 소프트웨어 중심 보안이 가지는 계산 복잡도와 키 관리 부담을 줄이기 위해, 무선 채널 상태 정보와 하드웨어 고유 특성을 함께 활용하는 물리계층 기반 인증 구조에 주목한다. 이는 대규모 IoT, 6G 미션 크리티컬 통신, 초저지연·초고신뢰 서비스처럼 자원 제약과 보안 요구가 동시에 큰 환경에서 중요한 의미를 가진다. 대표적으로 연구실은 SRAM PUF와 RF PUF를 결합한 이종 PUF 기반 인증, 채널 상태 정보(CSI)를 활용한 동적 키 생성, CRP 노출 상황에서도 재생 공격에 대응 가능한 인증 프로토콜을 개발하고 있다. 관련 논문에서는 해시 모델과 채널 특징을 결합한 인증 절차를 제안하고, 라즈베리파이·USRP·아두이노 기반 테스트베드에서 실제 성능을 검증하였다. 또한 영지식 센싱, 암호인증, 블록체인 기반 클라우드 서비스 융합 과제와 6G 시맨틱 보안 통신 과제를 통해 인증, 키 합의, 데이터 무결성 보장 기술을 통합적으로 확장하고 있다. 이 연구는 향후 자율보안 시스템, 분산 클라우드, 스마트 인프라, 산업용 IoT 등 다양한 응용으로 이어질 수 있다. 단순히 침입을 막는 수준을 넘어, 기기 자체의 물리적 고유성, 통신 환경의 동적 특성, AI 기반 판단을 결합함으로써 차세대 네트워크 보안의 새로운 기반을 제시한다. 특히 양자내성 암호, 인간-AI 협력 보안, 탈중앙 인증 체계와의 접목 가능성이 높아 미래 정보통신 인프라의 신뢰성 확보에 기여할 것으로 기대된다.

이 연구실은 전력 계량 데이터, 건물 부하, 분산에너지 시스템 데이터를 대상으로 한 신호 및 정보처리 연구를 수행하며, 스마트그리드와 에너지 관리 분야에 디지털신호처리와 인공지능 기법을 적용하고 있다. 전력 수요 예측, 순부하 분석, 유연 부하 분해, 전기차 충전 수요 추정, 에너지 재난 대응 등은 모두 시계열 데이터의 복잡한 패턴을 정밀하게 해석해야 하는 문제이며, 연구실은 이러한 문제를 실제 운영 환경과 연결된 형태로 다루고 있다. 구체적으로는 딥러닝 기반 시간-주파수 마스크 추정을 이용한 건물 부하 분해, 기상 및 환경 변수와 결합한 하루 전 전력 수요 예측, 마이크로그리드와 분산전원 운영을 위한 사고 예측 및 지능형 복구 기술, 전기차 충전 수요와 전력설비 영향 분석 등이 연구 주제로 나타난다. 관련 논문에서는 HVAC 등 유연 부하를 전체 전력 사용량에서 분리해내는 기법을 제안하였고, 다수의 학술발표에서는 순부하 예측, 펌프 스케줄링, EV 충전 수요 예측, 에너지 재난 대응 플랫폼 개발 등 실제 시스템 운영에 가까운 문제를 다루었다. 이러한 연구는 에너지 효율 향상뿐 아니라 운영 안정성, 비용 절감, 재난 예방, 전력망 탄력성 강화에 직접적으로 연결된다. 특히 건물, 충전소, 하수처리장, 스마트미터 등에서 발생하는 대규모 데이터를 정교하게 분석하면 수요반응과 설비 운영의 최적화가 가능해진다. 연구실의 접근은 단순 예측 모델 개발을 넘어, 실제 에너지 인프라에 적용 가능한 데이터 기반 의사결정 체계를 구축하는 데 초점을 두고 있다는 점에서 산업적 파급력이 크다.

이 연구실은 대규모 IoT 및 스마트미터링 환경에서 발생하는 시계열 데이터를 효율적으로 저장·전송하기 위한 경량 압축 기술을 중점적으로 연구한다. 센서와 계량기에서 생성되는 데이터는 갱신 주기가 짧고 양이 방대하기 때문에, 통신 비용과 저장 비용을 줄이면서도 원 신호의 유용성을 유지하는 압축 기술이 필수적이다. 연구실은 이러한 문제를 전통적인 신호처리 방법과 최신 생성모델 기반 기법을 결합하여 해결하고자 한다. 대표 연구로는 정상화 흐름 모델과 rANS를 결합한 SPDFlow 기반 무손실 압축, 심층 군집화 기반 전력 데이터 압축 프레임워크, 압축 센싱 기반 계량 데이터 처리 기술 등이 있다. 특히 스마트미터 데이터처럼 확률적 변동성과 이벤트성 피크가 큰 시계열에 대해, 온라인 압축이 가능하고 엣지 디바이스에서도 동작할 수 있는 선형·경량 구조를 설계한 점이 특징이다. 또한 실시간 데이터의 특징으로부터 동적 키를 생성하고 압축 데이터 전송과 인증을 연계하는 특허를 통해, 압축과 보안을 통합적으로 고려한 시스템 설계도 수행하고 있다. 이 연구는 스마트시티, 에너지 IoT, 산업 센서 네트워크, 분산 모니터링 시스템에서 매우 실용적인 가치를 가진다. 데이터 압축 성능이 높아질수록 네트워크 부하와 저장 자원이 절감되고, 이는 곧 대규모 센서 인프라의 확장성과 지속 가능성으로 이어진다. 더 나아가 연구실의 시계열 신호처리 연구는 단순한 데이터 축소가 아니라, 압축 과정에서도 의미 있는 패턴을 보존하고 추후 분석·예측·보안 기능과 자연스럽게 연동될 수 있는 지능형 데이터 처리 기반을 제공한다.