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지능통신연구실

한양대학교 전자공학부

남해운 교수

Spectrum Sharing

UAV Communication

Unmanned Aerial Vehicle Communication

지능통신연구실

전자공학부 남해운

지능통신연구실은 무선통신, 신호처리, 인공지능, 자율주행, IoT 등 첨단 융합기술을 선도적으로 연구하는 한양대학교 ERICA캠퍼스 전자공학부 소속 연구실입니다. 본 연구실은 무선통신 시스템의 신호처리와 인공지능 기반 신호 분석, 분리, 복원 기술을 중심으로, 차세대 통신 환경에서 발생하는 다양한 문제를 해결하기 위한 이론 및 실용적 연구를 수행하고 있습니다. 특히, 딥러닝과 전통적 신호처리 기법을 융합하여, 변조 신호 분류, 클러터 제거, 저피탐 레이더 신호 검출, 신호 분리 등 고난도 신호처리 문제에 대한 혁신적인 솔루션을 제시하고 있습니다. U-Net, Denoising Autoencoder, BiLSTM-Attention 등 최신 신경망 구조를 활용한 연구는 국방, 산업, 의료 등 다양한 분야에서 실질적인 성과로 이어지고 있습니다. 자율주행 및 로봇 분야에서는 End-to-End 딥러닝 제어, 강화학습, 내부 시뮬레이션 기반 미래 예측, ROS 기반 군집 드론 관제 및 충돌방지, 고정밀 위치추정 등 지능형 이동체의 인지와 제어 기술을 폭넓게 연구하고 있습니다. 인간의 인지-제어 구조를 모사한 능동추론 기반 자율제어 프레임워크 등 차별화된 연구도 활발히 진행 중입니다. 아울러, 무선 센서 네트워크 및 IoT 환경에서의 최적화, 에너지 효율적 네트워크 설계, 스펙트럼 활용 극대화, 위치추정, 데이터 보안 등 다양한 주제를 다루며, PSO 기반 경로 계획, 클러스터링, 딥러닝 기반 IoT 신호 인식 등 실용적 기술 개발에 집중하고 있습니다. 이러한 연구는 스마트 시티, 산업 자동화, 환경 모니터링, 헬스케어 등 다양한 분야에서 핵심 인프라 기술로 활용되고 있습니다. 지능통신연구실은 다수의 국내외 특허, 산학협력 프로젝트, 정부 과제, 국제 학술지 논문 발표 등 활발한 연구성과를 바탕으로, 미래 지능형 통신 및 모빌리티 분야의 혁신을 이끌고 있습니다. 앞으로도 첨단 융합기술을 통해 사회와 산업의 발전에 기여하는 연구실로 성장해 나갈 것입니다.

Spectrum Sharing
UAV Communication
Unmanned Aerial Vehicle Communication
무선통신 및 신호처리 기술
지능통신연구실은 무선통신 시스템의 신호처리 기술을 중심으로 다양한 연구를 수행하고 있습니다. 특히, 무선 환경에서 발생하는 신호 간섭, 잡음, 신호 감지 및 분리 문제를 해결하기 위한 첨단 알고리즘 개발에 주력하고 있습니다. 예를 들어, 인지 무선통신에서의 스펙트럼 센싱, 협력적 스펙트럼 센싱, 그리고 다양한 환경에서의 신호 검출 및 분류 기법을 연구하고 있습니다. 최근에는 딥러닝과 같은 인공지능 기술을 접목하여, 기존의 신호처리 한계를 극복하고 있습니다. 딥러닝 기반의 변조 신호 분류, 클러터 제거, 저피탐 레이더 신호 검출 등 다양한 응용 분야에서 우수한 성능을 보이고 있습니다. 또한, Denoising Autoencoder, U-Net, BiLSTM-Attention 등 최신 신경망 구조를 활용하여 신호의 복원과 분리, 중요도 분석 등 고도화된 신호처리 기술을 개발하고 있습니다. 이러한 연구는 5G/6G, 사물인터넷(IoT), 드론, 자율주행 등 차세대 무선통신 시스템의 신뢰성과 효율성을 높이는 데 중요한 역할을 하고 있습니다. 실제로, 다양한 국방, 산업, 의료, 교통 분야에서 요구되는 고신뢰·고정밀 무선통신 기술의 실현을 목표로 하고 있습니다.
지능형 자율주행 및 로봇 시스템
지능통신연구실은 자율주행 차량, 드론, 모바일 로봇 등 지능형 이동체의 인지 및 제어 기술 개발에도 집중하고 있습니다. 자율주행 분야에서는 딥러닝 기반의 End-to-End 제어, 강화학습, 시뮬레이션 기반 내부 시각적 예측, 라이다-카메라 융합, 옵티컬 플로우 기반 위치추정 등 다양한 기술을 연구하고 있습니다. 실제 도로 및 시뮬레이션 환경에서의 주행 데이터 수집, 조향각 예측, 차선 인식, 장애물 회피 등 자율주행의 핵심 요소를 다루고 있습니다. 특히, 인간의 인지-제어 구조를 모사한 능동추론(Active Inference) 기반 자율제어 프레임워크, 내부 시뮬레이션을 통한 미래 상태 예측, 선호 기반 제어 선택 등 차별화된 연구를 진행하고 있습니다. 또한, ROS 기반 군집 드론 관제, 충돌방지 시뮬레이터, 드론 편대 비행, 고정밀 위치 측위 등 드론 및 로봇 시스템의 실시간 제어와 협력 기술도 활발히 개발 중입니다. 이러한 연구는 미래 스마트 모빌리티, 무인 운송, 군집 로봇, 스마트 팩토리 등 다양한 산업 분야에서 혁신적인 응용이 가능하며, 실제 특허와 산업체 협력 프로젝트를 통해 기술의 실용화와 확산에 기여하고 있습니다.
무선 센서 네트워크 및 IoT 최적화
연구실은 무선 센서 네트워크(WSN)와 사물인터넷(IoT) 환경에서의 최적화 문제 해결에도 많은 노력을 기울이고 있습니다. 센서 노드의 배치 최적화, 에너지 효율적 클러스터링, 스펙트럼 활용 극대화, 위치추정 알고리즘 등 다양한 주제를 다루고 있습니다. 예를 들어, PSO(Particle Swarm Optimization) 기반의 경로 계획, 센서 네트워크의 커버리지 최적화, 벡터 조합을 통한 위치추정, 클러스터 기반 협력 스펙트럼 센싱 등 실질적인 네트워크 성능 향상 기술을 연구합니다. 딥러닝 기반의 IoT 신호 인식, 비지도 학습을 통한 무선기술 분류, 데이터 은닉 및 보안 통신 등 최신 인공지능 기법도 적극적으로 도입하고 있습니다. 이를 통해, 대규모 IoT 네트워크에서 발생하는 데이터의 신뢰성, 보안성, 효율성을 동시에 확보할 수 있는 솔루션을 제시하고 있습니다. 이러한 연구는 스마트 시티, 산업 자동화, 환경 모니터링, 헬스케어 등 다양한 분야에서 IoT 인프라의 핵심 기술로 활용되고 있으며, 실제 산업체와의 협력 및 특허 출원을 통해 기술의 실용적 가치를 높이고 있습니다.
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Carrier Frequency Estimation of Low SNR Radar Signal Based on Denoising Autoencoder and DBSCAN
윤재혁, 정재연, 김규한, 이원진, 백지현, 서동호, 윤우진, 남해운
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences, 2024
2
Deep Learning-Based Image Stitching Technique Using Transformer
최병찬, 신승원, 김지현, 안세환, 주지한, 남해운
The Journal of Korea Information and Communication Society, 2023
3
Enhancing Energy Efficiency in IoT-WSNs Through Optimized PSO Cluster Head Selection
Muhammad Haris, Haewoon Nam
IEEE Access, 2025
1
개인화된 주행스타일 및 인지예측 기반 딥러닝 자율주행 기술 연구
과학기술정보통신부(2017Y)
2025년 03월 ~ 2026년 02월
2
자율주행 자동 체화인지 및 제어 시스템을 위한 능동추론 기반의 인간형 기계학습 기술 개발
과학기술정보통신부(2017Y)
2025년 ~ 2025년 12월
3
DJI OcuSync 프로토콜 기반의 OFDM 드론 신호 복조 구현
국방부
2024년 03월 ~ 2025년 09월