전기전자공학과 연구실은 시스템 로그의 이상 탐지, 차량 통신 네트워크, 기계 학습 및 스마트 농장 데이터 분석 분야에서 활발한 연구를 진행하고 있습니다. 특히, 2024년에는 자가 지도 학습 기반의 시스템 로그 이상 탐지 방법과 도로변 유닛의 이상 탐지 방법을 발표하였으며, 2023년에는 V2X 시스템의 오작동 탐지 및 젯슨나노를 이용한 딥러닝 기반 CAN IDS 실시간 구현에 대한 연구를 수행하였습니다. 또한, RF PLL의 IPN 성능 최적화를 위한 베이지안 최적화 알고리즘을 적용한 연구도 진행하였습니다. 2022년에는 CAN 버스에서의 공격 탐지 및 기계 학습을 이용한 운전자의 이상 행동 탐지, 양방향 GPT 네트워크를 이용한 VMS 메시지 이상 탐지 등 다양한 연구 성과를 거두었습니다. 이러한 연구 결과는 스마트 농장 내부 환경 예측 및 파프리카 생산 예측 모델 개발에도 활용되고 있습니다. 연구실은 다양한 프로젝트와 논문 발표를 통해 높은 연구 역량을 입증하고 있으며, 산업체와의 협력을 통해 실질적인 응용 가능성을 모색하고 있습니다.