이 연구 주제는 6G 이동통신 환경에서 재구성 가능한 지능형 반사 표면(RIS)과 대면적 지능형 표면(LIS)을 활용하여 무선 채널을 능동적으로 설계하는 차세대 통신 기술에 초점을 둔다. 연구실은 기존 기지국 중심의 송수신 구조를 넘어, 건물 외벽이나 인공 구조물의 표면 자체를 통신 자원으로 활용하는 패러다임을 탐구하며, 고신뢰·고효율·대용량 무선 네트워크 구현을 목표로 한다. 특히 가시선 환경, 리시안 페이딩, 하드웨어 비이상성, 채널 추정 오차 등 실제적인 제약을 반영한 이론 분석을 통해 RIS/LIS 시스템의 근본 성능 한계를 규명한다. 구체적으로는 비대칭적이고 복잡한 무선 환경에서 달성 가능한 전송률, 채널 하드닝 효과, outage probability, 심볼 오류율, 간섭 영향 등을 점근 해석 기반으로 분석한다. 또한 수동 빔포밍, 반사 위상 제어, RIS 변조, 사용자 스케줄링, 전력 제어와 같은 핵심 문제를 함께 다루어, 단순 성능 향상뿐 아니라 실제 시스템 설계로 이어질 수 있는 알고리즘을 제안한다. 연구실의 논문들은 RIS가 massive MIMO의 한계를 보완하면서도 안테나 배치 면적과 신호처리 부담을 줄일 수 있음을 보여주며, 이론 결과와 시뮬레이션 결과의 정합성도 함께 제시한다. 이 연구는 향후 초연결·초저지연·초고신뢰 통신이 요구되는 6G 서비스에서 매우 중요한 기반 기술이 될 수 있다. RIS 기반 네트워크는 실내외 음영지역 개선, 에너지 효율 향상, 기지국 부담 완화, 위성·지상 통합 통신 확장 등 다양한 응용 가능성을 가진다. 나아가 파일럿 신호 의존성을 줄이고 지능형 환경 제어를 가능하게 함으로써, 통신 시스템이 단순히 채널에 적응하는 수준을 넘어 채널 자체를 설계하는 방향으로 발전하는 데 핵심 역할을 수행한다.

연구실의 또 다른 핵심 축은 massive MIMO 환경에서의 다중사용자 통신 성능 분석과 스케줄링 최적화이다. 대규모 안테나를 사용하는 시스템에서는 사용자 수 증가, 파일럿 오염, 간섭, 채널 상관성, 전력 제약 등이 서로 복합적으로 작용하므로, 단순한 경험적 접근만으로는 최적 시스템 설계가 어렵다. 이에 연구실은 점근적 분포 분석과 수학적 최적화를 기반으로 시스템 용량, 합 전송률, 사용자 선택 이득, 최적 사용자 수를 정량적으로 도출하는 연구를 수행한다. 이 과정에서 연구실은 RIS 보조 massive MIMO 시스템까지 포함하여, 전통적 MIMO와 차세대 반사형 무선 환경을 함께 비교·분석한다. 사용자 수가 많아질 때 채널 하드닝 효과가 약화되면서도 다중사용자 다이버시티 이득이 발생하는 현상, 그리고 이에 따른 스케줄링 구조의 변화 등을 체계적으로 설명한다. 또한 저복잡도 스케줄링 알고리즘을 설계하여 실제 네트워크에서 계산량을 줄이면서도 성능 저하를 최소화하는 방향을 제시한다. 과거 특허 및 초기 연구에서도 MU-MIMO 시스템에서 CQI, PMI, RI 기반의 사용자 선택과 링크 품질 판단이 다루어진 점은 이러한 연구 축의 연속성을 보여준다. 이러한 연구는 이동통신 시스템의 자원 효율을 높이고, 제한된 주파수와 전력 자원 아래에서 더 많은 사용자를 안정적으로 수용하는 데 직접적으로 기여한다. 특히 5G-Advanced와 6G에서는 단순 링크 성능보다 네트워크 전체의 스케일링 특성과 운영 효율이 중요해지므로, 이론적 성능 경계와 실용적 스케줄링 기법을 함께 제시하는 접근이 큰 의미를 가진다. 결과적으로 본 연구는 차세대 셀룰러, 위성통신, 고밀도 네트워크 환경에서 핵심적인 자원 관리 기술로 확장될 수 있다.

연구실은 무선통신 이론을 넘어 디지털 트윈과 사물인터넷 환경에서의 실시간 작업 스케줄링 문제도 활발히 다루고 있다. 디지털 트윈 시스템에서는 물리 객체와 사이버 객체 간의 지속적인 동기화가 필요하며, 업데이트 작업과 추론 작업이 동시에 발생한다. 이러한 작업들은 각각 지연 민감도와 자원 요구량이 다르기 때문에, 제한된 컴퓨팅·통신 자원 하에서 어떤 작업을 언제 처리할 것인지 결정하는 문제가 핵심이 된다. 연구실은 이러한 문제를 단순한 큐 관리가 아니라 공정성, 최신성, 거절률 최소화까지 포함한 통합 최적화 문제로 접근한다. 특히 오프라인 최적화와 온라인 스케줄링을 모두 고려하여, 미래 작업 도착 정보가 없는 상황에서도 높은 성능을 유지할 수 있는 알고리즘을 설계한다. 디지털 트윈의 freshness ratio를 높이고 task rejection을 줄이기 위한 정책을 제안하며, 엣지 컴퓨팅이 짧은 시간 동안만 유지되는 ephemeral 환경에서도 분산 작업 할당을 효과적으로 수행하는 온라인 프레임워크를 연구한다. 이 과정에서 primal-dual 접근, 경쟁비 분석, 통신 및 연산 지연의 공동 고려 등 엄밀한 수리적 도구를 활용하여 알고리즘의 성능을 이론적으로 뒷받침한다. 이 연구는 스마트 제조, 자율 시스템, 산업용 IoT, 실시간 모니터링 서비스 등에서 매우 높은 활용 가능성을 가진다. 디지털 트윈이 현실 세계를 정확하고 빠르게 반영하려면 통신망과 컴퓨팅 시스템이 함께 최적화되어야 하므로, 무선통신 연구 경험을 가진 연구실의 접근은 큰 장점을 가진다. 향후에는 RIS 기반 무선 환경 제어와 엣지 지능, 디지털 트윈 운영 기술이 결합되어, 지능형 네트워크와 실시간 사이버-물리 시스템을 동시에 지원하는 융합 연구로 발전할 가능성이 크다.