이 연구 주제는 무선통신 시스템의 핵심이 되는 디지털 변복조 기술과 통신용 신호처리를 중심으로 전개된다. 연구실은 페이딩 채널, 주파수 옵셋, 타이밍 에러, 동일채널 간섭과 같은 실제 통신 환경의 비이상성을 고려하여 안정적인 데이터 전송 성능을 확보하는 방법을 다뤄 왔다. 특히 DAPSK, OFDM, 펄스 성형 필터와 같은 통신 기법을 대상으로 수신기 구조와 검출 경계, 성능 한계 등을 분석하며 이론과 응용을 함께 연결하는 연구 흐름을 보여준다. 세부적으로는 Rayleigh 및 Rician 페이딩 환경에서의 diversity receiver 설계, postdetection maximal ratio combining, weighted combining 기법, 비동기식 복조 성능 평가, OFDM 잔여 주파수 옵셋 보정 등 수신 신호처리 측면의 연구가 두드러진다. 이러한 연구는 단순한 알고리즘 제안에 그치지 않고 비트 오류율, 신호대잡음비, 채널 조건 변화에 따른 성능 비교를 통해 실질적인 시스템 설계 지침을 제공한다. 또한 MATLAB 기반 통신시스템 실험 및 교육 경험이 축적되어 있어 이론 분석과 실험 검증을 연계한 연구 역량도 강점이다. 이 분야의 연구는 차세대 무선 네트워크, 저전력 통신, 산업용 통신 링크, 스마트 유틸리티 네트워크 등 다양한 응용으로 확장될 수 있다. 향후에는 기존의 고전적 신호처리 기법에 데이터 기반 최적화와 학습 기법을 접목하여 채널 적응형 수신기, 간섭 대응형 통신 구조, 저복잡도 고신뢰 통신 알고리즘으로 발전할 가능성이 크다. 연구실의 축적된 변복조 및 수신 신호처리 전문성은 정보통신 시스템 전반의 성능 향상에 직접적으로 기여할 수 있다.

이 연구 주제는 AMI(지능형 검침 인프라), PLC 기반 계량 통신, 주택 및 아파트 단지의 전력 사용 데이터를 활용한 분석과 예측에 초점을 둔다. 연구실은 통신공학적 배경을 바탕으로 계량 데이터의 품질, 사용 패턴, 요금 변화, 수요 이동 현상 등을 정량적으로 해석하며, 전력 시스템과 데이터 분석을 결합한 융합 연구를 수행하고 있다. 최근에는 전기뿐 아니라 가스 스마트 미터링 데이터까지 함께 고려하여 거주자 변화 탐지와 같은 생활 기반 응용으로 연구 범위를 확장하고 있다. 방법론 측면에서는 통계적 분석, 패턴 군집화, 선형회귀, 서포트 벡터 머신, 딥뉴럴네트워크 등 다양한 통계학습 및 인공지능 기법이 활용된다. 실제 논문에서는 월간 전기사용량과 요금 정보만으로 계시별 요금제 전환 시 절감 가능성을 예측하거나, 대규모 아파트 단지 데이터를 바탕으로 가구별 절감 효과의 분포를 분석하는 등 현실 데이터 기반의 문제 해결이 이루어졌다. 또한 PLC와 IoT PLC의 특성 비교, AMI 환경에서의 성능 분석 등 계량 정보의 전달 인프라 자체에 대한 연구도 병행하여 데이터 수집과 활용을 모두 아우르는 체계를 갖추고 있다. 이 연구는 에너지 절약 정책 설계, 사용자 맞춤형 요금 안내, 수요반응 프로그램 고도화, 스마트시티 운영 효율화 등 사회적 파급력이 매우 크다. 향후에는 다종 센서 융합, 이상 사용 패턴 자동 탐지, 거주 행태 추정, 분산에너지 자원 연계 분석 등으로 발전할 수 있으며, 에너지 데이터의 해석 가능성과 실용성을 동시에 높이는 방향으로 확장될 가능성이 높다. 결과적으로 연구실은 통신 인프라와 데이터 분석 기술을 결합해 에너지 정보 서비스의 지능화를 이끄는 기반 연구를 수행하고 있다.

이 연구 주제는 전기차 확산에 따라 중요성이 커지고 있는 충전 방식, 충전 요금제, 전력 부하 특성, 사용자 경제성 분석을 포괄한다. 연구실은 AC 완속 충전과 DC 급속 충전의 특성을 구분하여 충전 시간, 충전 요금, 일상 주행 패턴, 가정 내 야간 충전 시나리오 등을 체계적으로 분석하고 있다. 특히 단순한 충전 장치 성능이 아니라 실제 사용자의 비용 부담과 전력망 영향까지 함께 고려한다는 점에서 응용성이 높다. 대표적으로 AC 220V 기반 3kW 완속 충전 모델을 구축하여 충전 시간과 요금을 통계적으로 도출하고, 부하 곡선을 통해 수요 분산 가능성을 분석한 연구가 있다. 또한 가정용 누진제와 계시별 요금제, 전기차 전용 정액제, 구독형 또는 멤버십 기반 급속 충전 요금제 등을 수식화하여 비교하고, 주행거리와 급속 충전 비율에 따라 적절한 충전 요금제를 제안하는 연구도 수행되었다. 최근 학술발표에서는 실시간 충전소 추천, 태양광 연계 충전 스테이션 경제성 분석 등으로 연구 범위가 확대되어, 충전 인프라 운영과 사용자 의사결정을 함께 다루는 방향으로 발전하고 있다. 이 연구는 전기차 사용자의 합리적 요금제 선택을 지원할 뿐 아니라 전력사업자와 충전사업자의 정책 설계에도 유용한 근거를 제공한다. 향후에는 재생에너지 연계 충전, 동적 가격제, 충전 스케줄링, 이동 상황 기반 충전 추천, 건물 및 단지 에너지 시스템과의 통합 운영 등으로 응용 범위가 넓어질 수 있다. 연구실의 접근은 통신·데이터 분석·에너지 경제성을 결합하여 전기차 충전 생태계의 효율성과 지속가능성을 높이는 데 중요한 역할을 할 수 있다.