이 연구 주제는 전파 감쇠가 큰 해양 환경에서 음파를 이용해 안정적으로 정보를 전달하는 수중음향 통신 기술에 초점을 둔다. 연구실은 천해 및 연안 환경에서 발생하는 다중경로, 시간변동 채널, 해수면 거칠기, 배경소음, 간섭 등 통신 품질을 저하시키는 요인을 정량적으로 분석하고, 실제 해상 실험을 통해 통신 성능을 개선하는 방법을 개발한다. 특히 장거리·저전력·고신뢰 통신이 필요한 해양 관측, 무인체계, 군집 센서망, 국방 감시 응용을 고려한 실용적 접근이 특징이다. 핵심 방법론으로는 벡터센서와 압력센서를 함께 활용하는 다중채널 수신, 시역전 기반 통신, 양방향 등화, 채널 임펄스 응답 예측, SINR 및 지연확산 기반 가중치 설계가 포함된다. 연구실의 최근 논문과 특허는 단일 벡터센서를 이용한 수중음향 통신 성능 향상, 다중채널 결합을 통한 복조 정확도 개선, 시변 채널에서의 블록 기반 시역전 기법의 강건성 확보 등에 집중되어 있다. 이는 기존 하이드로폰 배열 중심 접근과 달리 방향 다양성을 통신 성능 향상에 적극 활용한다는 점에서 차별성을 가진다. 이 연구는 수중 드론, 자율무인잠수정, 해양 센서 네트워크, 해군 수중감시체계 등 다양한 분야에 직접적으로 연결될 수 있다. 앞으로는 물리 기반 채널 모델과 기계학습을 결합하여 해양환경 변화에 적응하는 지능형 통신기술로 확장될 가능성이 크며, 생체음향 모방 신호나 워터마킹 등 보안성과 은닉성을 고려한 차세대 수중 통신으로도 발전할 수 있다.

이 연구 주제는 해양에서 전파되는 음파가 해저면, 퇴적층, 수층 구조와 어떻게 상호작용하는지를 규명하고, 반사손실·후방산란·전달손실 자료로부터 해저면의 지음향 특성을 추정하는 데 중점을 둔다. 연구실은 동중국해, 동해, 북극해 등 다양한 해역을 대상으로 중·고주파 및 저주파 음향 실험을 수행하며, 실제 계측 자료를 이용해 해저 퇴적층 두께, 밀도, 감쇠계수, 음속 구조와 같은 주요 매개변수를 역산한다. 이는 소나 성능 예측과 해양환경 해석의 기초를 제공하는 핵심 연구 영역이다. 구체적으로는 해저면 반사손실 측정, 후방산란 강도 분석, 음선이론 및 포물선방정식 기반 모델링, 블라인드 디컨볼루션, 입자군집최적화, 부트스트랩 기반 불확실성 추정 등의 기법이 활용된다. 대표 논문에서는 동중국해의 중·고주파 해저면 반사손실을 이용해 2층 퇴적구조의 음향학적 특성을 해석하였고, 최근 학술발표에서는 중주파 저손실 자료와 광대역 저주파 신호를 이용한 지음향 역산으로 연구 범위를 확장하고 있다. 이러한 접근은 해양환경 변화에 따른 음파전달 변동성과 해저면 특성의 연계를 정밀하게 보여준다. 이 연구의 성과는 능동·수동 소나 탐지 성능 향상, 해양공간 정보 구축, 해저 지질 및 퇴적환경 해석, 수중 위치추정 정확도 개선 등에 폭넓게 활용될 수 있다. 또한 해양 국방, 해저 자원 탐사, 해상풍력 입지 분석, 환경영향평가 등 응용 분야와의 접점이 크며, 향후에는 물리정보신경망과 결합한 하이브리드 역산기술로 고도화될 가능성이 높다.

이 연구 주제는 해양에서 자연적으로 발생하거나 인간 활동으로 생성되는 다양한 수중음향 신호를 이용해 해양환경과 해양생물의 상태를 비침습적으로 관측하는 기술을 다룬다. 연구실은 강우, 풍속, 선박소음, 해상풍력 수중소음, 해양포유류 발성, 어류 소리, 딱총새우 소음과 같은 신호를 장기적으로 수집하고, 이들 음향 특성으로부터 환경 변화와 생물 출현 패턴을 해석하는 연구를 수행한다. 이는 기존 시각 중심 조사 방식이 갖는 한계를 보완하며 장시간·광범위 관측이 가능하다는 장점이 있다. 주요 프로젝트로는 자동기록식 수중음향 관측시스템을 활용한 지능형 해양강우 모니터링, 해상풍력 단지의 해양공간 환경영향 분석 및 데이터베이스 구축이 있다. 연구실은 수중배경소음으로부터 강우 유무와 강우량을 판별하고, 해양포유류 신호를 자동 추출하며, 해상풍력 운영 및 건설 과정에서 발생하는 수중소음을 측정하여 생태계 영향을 평가한다. 최근 발표에서는 딥러닝, 객체탐지, 동적필터, 사운드스케이프 분석 등을 적용해 신호 탐지와 분류의 자동화 수준을 높이고 있다. 이 연구는 기후·기상 관측, 해양 생태 보전, 환경영향평가, 해양 재생에너지 개발, 생물다양성 감시에 매우 중요한 기반기술이다. 특히 해양강우와 배경소음, 해양포유류와 선박·풍력 소음의 상호작용을 정량화하는 연구는 지속가능한 해양 이용 정책 수립에 기여할 수 있다. 앞으로는 장기 관측 데이터와 인공지능 분석을 결합해 실시간 해양환경 감시와 생태계 이상 징후 조기 탐지 체계로 발전할 수 있다.