INHA SPML(신호처리 및 기계학습 연구실)은 무선 통신 시스템의 신호처리, 최적화, 그리고 인공지능 융합 기술을 선도적으로 연구하는 연구실입니다. 본 연구실은 대규모 MIMO, OFDM, 6G 등 차세대 무선 통신 환경에서 발생하는 다양한 신호처리 문제를 해결하기 위한 이론적·실용적 접근법을 개발하고 있습니다. 신호 검출, 채널 추정, 사용자 스케줄링, 자원 및 전력 할당 등 무선 통신의 핵심 요소를 다루며, 실제 환경에서의 성능 향상과 효율성 증진을 목표로 하고 있습니다. 최근에는 지능형 반사 표면(IRS)을 활용한 무선 채널 환경 제어, 보안 통신, 에너지-전송률 동시 최적화, 그리고 연합학습 기반의 분산 무선 네트워크 혁신 기술에 집중하고 있습니다. IRS와 연합학습의 결합을 통해, 초연결·초지능 네트워크 구현에 필요한 신호 품질, 에너지 효율성, 보안성, 그리고 실시간 학습 성능을 동시에 달성할 수 있는 첨단 알고리즘을 개발하고 있습니다. 또한, 딥러닝 및 기계학습 기반의 신호처리 알고리즘 연구도 활발히 진행 중입니다. 인공신경망, LSTM, ADMM, LISTA 등 다양한 딥러닝 모델을 활용하여, 대규모 MIMO 환경에서의 신호 검출, 희소 신호 복원, 블라인드 신호 검출, 스펙트럼 센싱 등 다양한 문제를 데이터 기반으로 해결하고 있습니다. 이러한 연구는 국내외 특허, 국제 저널, 그리고 산학협력 프로젝트를 통해 그 우수성을 인정받고 있습니다. 본 연구실은 한국연구재단, 정보통신기획평가원 등 다양한 국가 연구과제와 산업체 협력 프로젝트를 수행하며, 실제 통신 네트워크에서의 적용 가능성을 높이기 위해 이론적 모델링, 시뮬레이션, 실험적 검증을 병행하고 있습니다. 또한, 우수한 연구 인재 양성에도 힘쓰고 있으며, 다수의 학생들이 국내외 유수 연구기관 및 산업체에 진출하고 있습니다. INHA SPML은 앞으로도 신호처리, 무선 통신, 인공지능 융합 분야에서 혁신적인 연구를 지속하며, 차세대 통신 시스템의 발전과 산업 현장의 실질적 문제 해결에 기여할 것입니다.