이 연구 주제는 정보통신이론을 바탕으로 무선통신 시스템의 근본적인 성능 한계를 규명하고, 통신과 센싱을 동시에 수행하는 차세대 통합 시스템의 이론적 설계를 다룬다. 서대원 연구실은 특히 방송채널, 상태 의존 채널, 가우시안 채널, MIMO 환경 등 다양한 통신 모델에서 데이터 전송률과 검출 성능 사이의 본질적인 상충관계를 분석하는 데 강점을 보인다. 이는 6G 이후 네트워크에서 요구되는 저지연·고신뢰·지능형 통신 인프라의 기반 이론으로 연결된다. 구체적으로는 변화점 검출(quickest change detection), 이진 상태 검출, 비대칭 오류 제약하의 검출 문제 등을 통신과 결합하여 다룬다. 연구실의 최근 성과는 통신 수신기와 검출기가 공존하는 브로드캐스트 채널에서 통신률, 오경보 확률, 검출 지연 사이의 정보이론적 tradeoff를 정식화하고, 이에 대한 달성 가능 경계와 부분적 converse를 제시한 것이다. 이러한 연구는 단순히 데이터를 많이 보내는 문제를 넘어, 네트워크가 환경 변화를 얼마나 빠르고 정확하게 인지할 수 있는지를 함께 최적화하는 방향으로 확장된다. 응용 측면에서 이 연구는 자율주행, 스마트 팩토리, 산업용 IoT, 차세대 이동통신 등에서 큰 의미를 가진다. 미래 무선 네트워크는 통신뿐 아니라 주변 상태 인지, 이벤트 탐지, 의미 기반 의사결정 지원까지 수행해야 하므로, 통합 센싱·통신의 이론적 토대가 필수적이다. 서대원 연구실의 접근은 이러한 복합 기능을 수학적으로 엄밀하게 분석하여, 실제 시스템 설계에서 성능 보장과 알고리즘 최적화가 가능하도록 돕는다는 점에서 중요한 가치를 지닌다.

이 연구 주제는 기존의 비트 정확도 중심 통신을 넘어, 수신 측 과업 수행에 실제로 필요한 의미 정보만을 효율적으로 전달하는 시맨틱 통신을 핵심으로 한다. 서대원 연구실은 차세대 시맨틱 통신 네트워크 전문연구실 과제를 통해 소스-네트워크-채널 통합 부호화, 시맨틱 정보 추출, 시맨틱 코딩, 시맨틱 프로토콜 스택 등 6G 지능형 네트워크의 핵심 요소를 연구하고 있다. 이는 데이터량이 폭증하는 초연결 환경에서 전송 효율을 높이고 지연을 줄이기 위한 매우 중요한 방향이다. 특히 다중 사용자 환경에서 사용자마다 보유한 사전 정보와 컨텍스트가 다를 수 있다는 점에 주목하여, 동적 컨텍스트 동기화와 순차적 정교화 가능한 의미 정보 추출 기법을 개발하는 것이 특징이다. 관련 논문인 context-aware CEO problem은 센서 네트워크나 분산 추론 환경에서 퓨전 센터가 가진 추가 맥락 정보를 활용해 압축 및 추론 성능을 향상시키는 이론적 틀을 제공한다. 이는 시맨틱 통신의 핵심 개념인 '같은 비트라도 어떤 맥락에서 해석되는가'라는 질문과 직접 연결되며, 실제 네트워크에서 효율적 의미 공유 전략 수립에 기여한다. 이 연구는 IoT, 다수 단말 환경, 자율 시스템, 분산 AI 에이전트, 초저지연 서비스 등에서 높은 파급력을 가진다. 단순한 데이터 복원이 아니라 최종 작업의 정확도와 효율을 기준으로 통신을 재설계함으로써, 앞으로의 네트워크는 훨씬 적은 자원으로 더 높은 지능적 성능을 달성할 수 있다. 서대원 연구실은 정보이론적 엄밀성과 6G 응용 가능성을 함께 고려하여, 시맨틱 통신을 미래 정보통신 인프라의 핵심 기술로 발전시키는 데 집중하고 있다.

이 연구 주제는 통신 시스템이 데이터를 전달하는 동시에 에너지도 함께 전달할 수 있도록 설계하는 정보·에너지 동시전송(SIET)을 다룬다. 서대원 연구실은 실제 에너지 하베스팅 회로가 비선형적이고 이상적이지 않다는 점에 주목하여, 실험적으로 얻어진 제한된 샘플만으로 하베스팅 함수를 복원하고 그 위에서 최적에 가까운 전송 시스템을 설계하는 문제를 연구한다. 이는 무선전력전송, 배터리 제약 IoT, 저전력 센서망에서 매우 중요한 의미를 가진다. 연구실의 대표 성과 중 하나는 wavelet 기반 복원 기법을 활용해 하베스팅 함수가 불연속성을 가지거나 잡음이 있는 상황에서도 성능 손실을 이론적으로 분석한 것이다. 샘플 데이터만 존재하는 현실적 환경에서, 복원된 함수가 실제 함수와 얼마나 가까운지, 그리고 그 차이가 정보 전달량과 에너지 전달량에 어떤 손실을 주는지를 정량화하였다. 특히 잡음이 있는 경우 soft-thresholding을 이용한 wavelet 계수 추정을 통해 에너지 손실의 점근적 최적성까지 보인 점은 이론적·실용적 가치가 크다. 이 연구는 단순한 통신 성능 향상을 넘어, 에너지 자급형 통신 시스템의 설계 원리를 제공한다. 초저전력 디바이스, 웨어러블, 바이오 임플란트, 원격 센서 네트워크처럼 전력 공급이 제한된 환경에서는 데이터와 에너지의 공동 최적화가 핵심이 된다. 서대원 연구실은 정보이론, 함수 추정, 신호처리 기법을 결합하여 실제 회로 특성을 반영한 동시전송 프레임워크를 제시함으로써, 미래 무선 시스템의 지속가능성과 자율성을 높이는 방향의 연구를 수행하고 있다.