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고려대학교 AI 및 지능통신 연구실

고려대학교 전기전자공학부

이인규 교수

Cognitive Augmentation

Deep Learning for Communication Systems

6G Signal Processing

고려대학교 AI 및 지능통신 연구실

전기전자공학부 이인규

고려대학교 AI 및 지능통신 연구실은 차세대 무선통신 시스템과 인공지능(AI) 융합 기술을 선도적으로 연구하는 국내 최고 수준의 연구실입니다. 본 연구실은 6G, 저궤도 위성통신, 대규모 MIMO, 지능형 반사표면(RIS), 모바일 엣지 컴퓨팅(MEC), UAV 네트워크 등 미래 통신 인프라의 핵심 기술을 개발하고, 이를 실제 산업 현장에 적용하는 데 주력하고 있습니다. 특히, 무선통신 시스템의 복잡한 최적화 문제를 해결하기 위해 대규모 언어 모델(LLM), 딥러닝, 강화학습 등 최신 AI 기술을 적극적으로 도입하고 있습니다. 연구실의 주요 연구 분야는 LLM 및 AI 기반 네트워크 관리 자동화, 무선 자원 할당, 스케줄링, 빔포밍, 네트워크 슬라이싱, 이상 탐지, 보안 통신, 에너지 효율 최적화 등입니다. 최근에는 LLM을 활용한 네트워크 정책 최적화, 분산 네트워크 관리, 실시간 네트워크 운영 자동화 등 차세대 지능형 네트워크의 실현을 위한 혁신적인 연구를 수행하고 있습니다. 또한, 다중 에이전트 강화학습(MARL), 딥러닝 기반 빔포밍 및 코드북 설계, UAV 및 IoT 네트워크의 자율적 자원 관리 등 다양한 AI 융합 기술을 개발하여, 미래 통신 환경의 복잡성과 불확실성에 효과적으로 대응하고 있습니다. 본 연구실은 삼성전자, LG전자, 국방과학연구소, 한국연구재단, 정보통신기획평가원 등 국내외 주요 산업체 및 연구기관과의 산학협력을 통해, 연구 결과의 실용화와 기술 이전에도 앞장서고 있습니다. 다수의 IEEE 저널 및 국제학술대회 논문, 특허, 산학 프로젝트를 통해 세계적으로도 인정받는 연구 성과를 꾸준히 창출하고 있으며, 최근에는 세계 최상위 2% 연구자 선정, JCN Best Paper Award 등 다양한 수상 실적을 보유하고 있습니다. 연구실의 구성원들은 무선통신, 신호처리, 인공지능, 최적화 이론 등 다양한 전공 배경을 바탕으로, 이론적 연구와 실용적 시스템 개발을 동시에 추구하고 있습니다. 대학원생, 박사후연구원, 산학연구원 등 다양한 인재들이 참여하여, 창의적이고 도전적인 연구 환경을 조성하고 있습니다. 또한, 국내외 유수 대학 및 연구기관과의 공동연구, 국제 학술대회 발표, 산학 프로젝트 참여 등을 통해 글로벌 연구 역량을 지속적으로 강화하고 있습니다. 앞으로도 고려대학교 AI 및 지능통신 연구실은 인공지능과 무선통신의 융합을 통한 미래 지능형 네트워크의 혁신을 선도하며, 차세대 6G 및 초연결 사회 실현을 위한 핵심 원천기술 개발에 매진할 것입니다. 연구실은 학문적 성취와 산업적 파급력을 동시에 추구하며, 세계적인 연구 허브로 도약하고자 합니다.

Cognitive Augmentation
Deep Learning for Communication Systems
6G Signal Processing
무선통신 시스템을 위한 인공지능 기반 최적화 및 대규모 언어 모델(LLM) 활용
본 연구실은 무선통신 시스템의 복잡한 최적화 문제를 해결하기 위해 인공지능(AI)과 대규모 언어 모델(LLM, Large Language Model)을 적극적으로 도입하고 있습니다. 최근 무선 네트워크의 자원 할당, 네트워크 관리, 스케줄링, 빔포밍 등 다양한 최적화 문제는 변수의 수가 방대하고, 환경이 동적으로 변화하는 특성이 있어 기존의 수학적 최적화 방법만으로는 한계가 있습니다. 이에 따라 본 연구실은 LLM을 활용한 최적화 프레임워크를 개발하여, 네트워크 관리 자동화, 자율적 네트워크 운영, 그리고 복잡한 환경에서의 실시간 의사결정 문제를 해결하고 있습니다. 특히, LLM 기반의 네트워크 관리 및 최적화 연구는 기존의 규칙 기반 또는 모델 기반 접근법과 달리, 데이터 기반의 학습을 통해 다양한 네트워크 상황에 적응할 수 있는 유연성과 확장성을 제공합니다. 예를 들어, 네트워크 트래픽 예측, 장애 탐지, 자원 스케줄링 등에서 LLM이 제공하는 자연어 처리 능력과 추론 능력을 결합하여, 네트워크 운영자가 직면하는 다양한 문제를 자동화하고, 효율적으로 해결할 수 있습니다. 또한, LLM을 활용한 정책 최적화 및 분산 네트워크 관리 기법은 차세대 6G 및 미래 지능형 네트워크의 핵심 기술로 주목받고 있습니다. 이러한 연구는 실제 산업계와의 협력을 통해 실질적인 네트워크 환경에 적용되고 있으며, 삼성전자, LG전자, 국방과학연구소 등과의 산학협력을 통해 LLM 기반 네트워크 관리 자동화, 무선 자원 최적화, 네트워크 보안 및 이상 탐지 등 다양한 응용 분야에서 혁신적인 성과를 창출하고 있습니다. 앞으로도 본 연구실은 LLM과 AI 기술을 융합하여, 무선통신 시스템의 지능화와 자율화를 선도할 계획입니다.
강화학습 및 딥러닝 기반 무선 네트워크 자원 관리와 시스템 최적화
본 연구실은 무선 네트워크의 자원 관리, 스케줄링, 빔포밍, 네트워크 슬라이싱 등 다양한 시스템 최적화 문제에 딥러닝과 강화학습(Reinforcement Learning, RL) 기법을 적용하는 연구를 선도하고 있습니다. 무선 네트워크 환경은 사용자 수, 채널 상태, 트래픽 패턴 등 다양한 요소가 시시각각 변화하기 때문에, 기존의 고정된 알고리즘으로는 최적의 성능을 보장하기 어렵습니다. 이에 따라 본 연구실은 딥러닝 기반의 예측 모델과 강화학습 기반의 정책 최적화 알고리즘을 개발하여, 네트워크의 효율성과 유연성을 극대화하고 있습니다. 특히, 다중 에이전트 강화학습(Multi-Agent RL) 기법을 활용하여, 분산된 네트워크 노드(기지국, UAV, IoT 디바이스 등)들이 각자의 관찰 정보만을 바탕으로 협력적으로 자원 할당 및 네트워크 운영을 수행할 수 있도록 연구하고 있습니다. 예를 들어, UAV 기반 모바일 엣지 컴퓨팅(MEC) 네트워크에서의 작업 오프로딩, 자원 할당, UAV 경로 최적화 문제를 강화학습으로 해결하여, 실시간 환경 변화에 적응하는 자율 네트워크를 구현하고 있습니다. 또한, 딥러닝 기반 빔포밍, 코드북 설계, 이상 탐지 등 다양한 무선통신 핵심 기술에도 AI 기법을 접목하고 있습니다. 이러한 연구는 실제 5G/6G 네트워크, IoT, 위성통신, 자율주행 등 다양한 응용 분야에서 실질적인 성능 향상과 효율성 증대를 이끌고 있습니다. 본 연구실은 앞으로도 강화학습과 딥러닝을 결합한 차세대 무선 네트워크 자원 관리 및 시스템 최적화 기술을 지속적으로 개발하여, 미래 지능형 통신 인프라의 혁신을 선도할 것입니다.
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He Wang, Xin Cai, Mengru Wu, Weidang Lu, Lei Guo, and Inkyu Lee"Security-Oriented UAV Deployment, DNN Splitting, and Resource Allocation for Collaborative Inference"submitted to IEEE Wireless Communications Letters, July 2025
He Wang, Xin Cai, Mengru Wu, Weidang Lu, Lei Guo, Inkyu Lee
IEEE Wireless Communications Letters, 2025.07
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Ruiqing Hana, Tianxian Zhanga, Baozhu Hu, and Inkyu Lee"Adaptive Task Assignment and Re-assignment for Multi-UAV Suppressive Jamming in Dynamic Adversarial Environments"submitted to IEEE Transactions on Radar Systems, July 2025
Ruiqing Hana, Tianxian Zhanga, Baozhu Hu, Inkyu Lee
IEEE Transactions on Radar Systems, 2025.07
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Ruiqing Hana, Tianxian Zhanga, Baozhu Hu, and Inkyu Lee"Task Assignment and Re-assignment for Multi-UAV Suppressive Jamming against Intermittent Transmission Radar Network"submitted to IEEE Transactions on Vehicular Technology, June 2025
Ruiqing Hana, Tianxian Zhanga, Baozhu Hu, Inkyu Lee
IEEE Transactions on Vehicular Technology, 2025.06
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IITP 지능형 6G 시스템연구 (5차년도)
과학기술정보통신부
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IITP 저궤도 위성통신 연구 (5차년도)
과학기술정보통신부
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IEEE 802.11 차세대 무선랜 시스템연구 (7차년도)
삼성반도체