본 연구실은 차세대 인터넷 환경에서 요구되는 고성능, 고신뢰성 컴퓨터 네트워킹 기술과 지능형 컴퓨팅 시스템의 설계 및 분석을 중점적으로 연구하고 있습니다. 기존의 인터넷 구조가 데이터의 폭발적 증가와 다양한 서비스 요구에 대응하기 어려워짐에 따라, 본 연구실은 미래 인터넷 아키텍처, 정보 중심 네트워킹(ICN), 그리고 네트워크의 효율성과 보안성을 높이기 위한 혁신적인 프로토콜 개발에 집중하고 있습니다. 특히, 정보 중심 네트워킹(Information-Centric Networking, ICN) 분야에서는 콘텐츠 중심의 데이터 전송 방식, 효율적인 캐싱 및 라우팅 기법, 그리고 네트워크 내 보안 위협(예: 콘텐츠 포이즈닝 공격)에 대한 대응 방안을 다각적으로 연구합니다. 또한, 네트워크의 이동성 지원, 에너지 효율성, 실시간 데이터 전송 등 다양한 응용 시나리오에 맞춘 맞춤형 네트워크 솔루션을 개발하고 있습니다. 이러한 연구는 실제 네트워크 환경에서의 실험 및 시뮬레이션을 통해 검증되며, 관련 특허와 논문, 그리고 산학협력 프로젝트를 통해 사회적 파급효과를 극대화하고 있습니다. 궁극적으로, 본 연구실은 차세대 인터넷의 핵심 인프라 기술을 선도하며, 미래 사회의 다양한 정보통신 요구에 대응할 수 있는 기반을 마련하는 것을 목표로 하고 있습니다.

차량 인터넷(IoV) 및 지능형 차량 네트워크는 미래 모빌리티 사회에서 핵심적인 역할을 담당할 분야로, 본 연구실은 차량 간 통신(V2V), 차량-인프라 간 통신(V2I), 그리고 자율주행 환경에서의 네트워크 최적화 기술을 집중적으로 연구합니다. 차량 네트워크는 초저지연, 고신뢰성, 대용량 데이터 처리 등 기존 네트워크와는 차별화된 요구사항을 가지며, 이를 충족하기 위한 새로운 프로토콜과 시스템 아키텍처 개발이 필수적입니다. 본 연구실은 무선 애드혹 네트워크, 분산 TDMA, 강화학습 기반의 네트워크 자원 제어, 그리고 집단 자율주행 제어 시스템 등 다양한 혁신 기술을 개발하고 있습니다. 또한, 드론(UAV) 기반의 차량 네트워크 지원, 실시간 트래픽 관리, 그리고 네트워크 보안 강화 등 실질적인 문제 해결을 위한 다각적인 연구를 수행합니다. 이러한 연구는 실제 특허 출원 및 산업체 협력 프로젝트로 이어지고 있으며, 미래 스마트 시티와 자율주행 차량 환경에서의 실질적 적용 가능성을 높이고 있습니다. 본 연구실은 IoV 분야에서 국내외적으로 선도적인 연구 성과를 창출하며, 미래 모빌리티 혁신을 위한 핵심 기술 개발에 앞장서고 있습니다.

본 연구실은 머신러닝(ML)과 강화학습(RL) 기술을 활용하여 네트워크 시스템의 지능화와 서비스 혁신을 추구합니다. 네트워크 트래픽 관리, 캐시 제어, 장애 복구, 보안 위협 탐지 등 다양한 네트워크 운영 문제에 대해 데이터 기반의 최적화 및 자동화 솔루션을 개발하고 있습니다. 특히, 강화학습 기반의 동적 캐시 제어, 인공 신경망을 활용한 서비스 인기도 예측 및 자원 할당, 그리고 네트워크 환경 변화에 적응하는 자율적 시스템 설계에 주력하고 있습니다. 이러한 연구는 실제 네트워크 환경에서의 실험과 시뮬레이션을 통해 성능을 검증하며, 관련 특허와 논문으로 그 우수성을 입증받고 있습니다. 또한, 본 연구실은 인간-AI 협업 프로그래밍 플랫폼, 자동화된 프로그램 오류 수정(RepCoder) 등 소프트웨어 지능화 분야에서도 활발한 연구를 진행하고 있습니다. 이와 같은 연구는 네트워크 시스템의 효율성과 신뢰성을 극대화하고, 차세대 지능형 서비스의 실현을 위한 기반 기술로 자리매김하고 있습니다.