김영준 연구실은 컴퓨터공학부 소속으로, 인공지능과 네트워크 기술의 융합을 중심으로 다양한 연구를 수행하고 있습니다. 연구실의 주요 연구 분야는 사물인터넷(IoT) 네트워크 최적화, 무선 네트워크 핸드오버 기술, 소프트웨어 정의 네트워킹(SDN) 기반 네트워크 관리, 그리고 머신러닝을 활용한 바이오 신호 분석 등입니다. IoT 네트워크에서는 정보의 신선도(AoI)를 고려한 메시지 전달 정책과 강화학습 기반 최적화 기법을 개발하여, 실시간 데이터의 신뢰성과 효율성을 높이고 있습니다. 이러한 연구는 산업 제어 시스템, 스마트 팩토리 등 실시간성이 중요한 다양한 응용 분야에 적용될 수 있습니다. 무선 네트워크 분야에서는 IEEE 802.11 WLAN 환경에서의 핸드오버 지연 최소화와 QoS 보장을 위한 다양한 기술을 개발하고 있습니다. SDN과의 연동을 통해 네트워크 자원의 효율적 관리와 보안 강화, 그리고 대규모 네트워크 환경에서의 안정적인 서비스 제공을 실현하고 있습니다. 또한, 연구실은 머신러닝 및 인공지능 기술을 활용한 바이오 신호 분석에도 주력하고 있습니다. 근전도(EMG) 신호를 이용한 뇌졸중 환자 분류 연구 등 의료 데이터 분석을 통해 조기 진단과 맞춤형 치료, 재활 시스템 개발 등 의료 혁신에 기여하고 있습니다. 이와 같은 다양한 연구를 통해 김영준 연구실은 인공지능과 네트워크 기술의 융합을 선도하며, 미래 지능형 네트워크 및 스마트 헬스케어 분야에서 핵심적인 역할을 수행하고 있습니다.