임성화 연구실은 모바일 및 IoT 환경에서 에너지 효율성을 극대화하는 시스템 설계에 중점을 두고 있습니다. 최근 모바일 디바이스와 IoT 기기의 사용이 급증함에 따라, 배터리 수명 연장과 에너지 소비 최적화가 중요한 연구 과제로 부상하고 있습니다. 연구실에서는 비대칭 멀티코어 구조, big.LITTLE 아키텍처, 실시간 태스크 스케줄링 등 다양한 하드웨어 및 소프트웨어 기술을 활용하여, 모바일 단말의 에너지 소비를 최소화하는 방안을 모색하고 있습니다. 특히, 사용자 경험을 기반으로 한 에너지 최적화 기법, 센서 데이터의 최적 전송주기 결정, 실시간 태스크의 효율적 코어 할당 등 다양한 특허와 논문을 통해 실질적인 성능 개선을 입증하고 있습니다. 이러한 연구는 스마트폰, 웨어러블 디바이스, IoT 센서 네트워크 등 다양한 응용 분야에 적용될 수 있으며, 실제 산업 현장에서의 활용 가능성도 높습니다. 향후 연구실은 인공지능 기반의 소프트웨어 자동 생성, 연합학습(Federated Learning)과 같은 최신 기술을 접목하여, 더욱 지능적이고 자율적인 에너지 관리 시스템을 개발하는 데 주력할 계획입니다. 이를 통해 차세대 모바일 및 IoT 기기의 지속가능성과 사용자 편의성을 동시에 향상시키는 것을 목표로 하고 있습니다.

본 연구실은 정보통신 시스템의 성능 향상과 네트워크 자원 최적화에 관한 다양한 연구를 수행하고 있습니다. 무선 센서 네트워크, 모바일 컴퓨팅, 멀티채널 무선 메시 네트워크 등 다양한 네트워크 환경에서 데이터 전송 효율, 신뢰성, 실시간성 보장 등 핵심 이슈를 해결하기 위한 알고리즘과 프로토콜을 개발하고 있습니다. 예를 들어, 무선 환경에서의 체크포인팅 및 롤백 기법, 분산 캐싱 및 데이터 일관성 유지, 실시간 브로드캐스트 알고리즘, 서버 복제 및 위치 관리 최적화 등 다양한 연구 성과가 논문과 특허로 발표되었습니다. 또한, 연합학습(Federated Learning)과 같이 분산된 데이터 환경에서의 효율적 모델 학습 및 네트워크 트래픽 감소 방안도 연구의 중요한 축을 이루고 있습니다. 이러한 연구는 스마트 시티, 스마트 홈, 자율주행, 산업용 IoT 등 미래 정보통신 인프라의 핵심 기술로 자리매김할 수 있습니다. 앞으로도 연구실은 네트워크의 확장성과 신뢰성을 높이고, 다양한 응용 환경에서 최적의 성능을 달성할 수 있는 혁신적인 정보통신 시스템을 지속적으로 연구할 예정입니다.