본 연구실은 인공지능(AI)과 머신러닝(ML) 기술을 활용하여 차세대 네트워크 시스템의 효율성과 지능화를 추구하고 있습니다. 특히, 5G 및 미래 이동통신 환경에서 발생하는 다양한 네트워크 문제를 해결하기 위해 딥러닝, 강화학습, 메타러닝 등 최신 AI 기법을 적극적으로 도입하고 있습니다. 예를 들어, 밀리미터파(mmWave) 경로 손실 예측, 실내외 위치 추정, 네트워크 트래픽 예측 및 자원 할당 최적화 등 다양한 응용 분야에서 AI 모델을 설계하고 검증하고 있습니다. 이러한 연구는 실제 네트워크 환경에서의 데이터 수집 및 분석, 시뮬레이션, 실험적 검증을 통해 이루어집니다. 최근에는 CNN, RNN, Transformer, Graph Attention Network(GAT) 등 다양한 신경망 구조를 활용하여 네트워크의 복잡한 상호작용과 환경 변화를 효과적으로 모델링하고, 기존의 경험적·통계적 방법론 대비 높은 정확도와 적응성을 확보하고 있습니다. 또한, 멀티에이전트 강화학습을 통한 군집 제어, 자율주행, 스마트 팩토리 등 실세계 문제에 적용 가능한 AI 네트워킹 기술 개발에도 주력하고 있습니다. 이 연구 분야는 네트워크의 지능화, 자율화, 그리고 미래 통신 인프라의 혁신을 이끌 핵심 기술로 주목받고 있습니다. 본 연구실은 산업체 및 공공기관과의 협력 프로젝트, 특허 출원, 국제 학술지 논문 발표 등 다양한 산학연 활동을 통해 AI 기반 네트워크 최적화 기술의 실용화와 확산에 기여하고 있습니다.

연구실은 유무선 네트워킹 기술과 사물인터넷(IoT) 시스템의 설계 및 최적화에 대한 폭넓은 연구를 수행하고 있습니다. 무선 센서 네트워크, 차량간 통신(V2V/V2I), 블루투스, Wi-Fi, SDN(Software Defined Networking) 등 다양한 네트워크 프로토콜과 아키텍처를 다루며, 실제 환경에서의 효율적 데이터 전송, 자원 관리, 신뢰성 향상, 에너지 절감 등을 목표로 하고 있습니다. 특히, IoT-클라우드 융합, 스마트 시티, 스마트 팩토리 등 차세대 응용 분야에서 요구되는 대규모 연결성과 실시간성, 보안성 문제를 해결하기 위한 연구를 진행 중입니다. 이와 함께, 데이터 통신 설계, 프로토콜 개발, 경로 선택 및 자원 할당 알고리즘, 네트워크 시뮬레이션 및 실험적 검증 등 실무 중심의 연구를 강조합니다. 최근에는 SDN 기반의 네트워크 통합, 펨토셀-와이파이 연동, 멀티홉 릴레이, 협력 통신 등 첨단 네트워크 기술을 실제 시스템에 적용하여, 네트워크의 유연성과 확장성을 극대화하고 있습니다. 또한, 다양한 특허와 산학협력 프로젝트를 통해 실용적 기술 이전과 산업적 파급효과를 창출하고 있습니다. 이러한 연구는 미래 지능형 네트워크 인프라의 기반을 마련하고, 초연결 사회에서 요구되는 다양한 서비스와 응용을 실현하는 데 중요한 역할을 하고 있습니다. 연구실은 지속적으로 최신 네트워크 기술 동향을 반영하여, 실질적 문제 해결과 혁신적 시스템 설계에 앞장서고 있습니다.

차량간 통신(V2X) 및 위치기반 서비스는 본 연구실의 또 다른 핵심 연구 분야입니다. 차량간 통신, 차량-인프라 통신, 자율주행 지원 시스템 등에서 요구되는 고정밀 위치 추정, 경로 손실 예측, 핸드오버 최적화, 브로드캐스트 및 멀티홉 라우팅 프로토콜 등 다양한 기술을 개발하고 있습니다. 특히, GPS 신호만을 이용한 고정밀 차량 측위, 협력적 위치 추정, 실내외 맵 매칭 등 실제 교통 환경에서의 정확한 위치 인식과 네트워크 연결성 향상에 중점을 두고 있습니다. 연구실은 인공지능 및 머신러닝 기법을 활용하여, 기존의 위치 추정 및 통신 방식의 한계를 극복하고, 더욱 정밀하고 신뢰성 높은 서비스를 제공하는 데 주력하고 있습니다. 예를 들어, Self-Organizing Map(SOM), Hidden Markov Model(HMM), 딥러닝 기반 위치 보정, 차량 이동성 관리, 핸드오버 제어 등 다양한 알고리즘을 개발하여, 실제 도심 및 복잡한 환경에서도 높은 성능을 입증하고 있습니다. 또한, 관련 특허와 논문을 다수 보유하고 있으며, 산업체와의 협력을 통해 기술의 실용화와 상용화에도 힘쓰고 있습니다. 이 분야의 연구는 자율주행차, 스마트 교통 시스템, ITS(Intelligent Transport Systems) 등 미래 모빌리티 혁신의 핵심 기반 기술로, 사회적·산업적 파급력이 매우 큽니다. 연구실은 지속적으로 최신 기술을 도입하고, 실제 현장 적용을 위한 실험 및 시뮬레이션을 통해, 안전하고 효율적인 교통 환경 구현에 기여하고 있습니다.