서보석 연구실은 무선통신 분야에서 신호 처리, 변조 인식, 간섭 제거, 레이다 신호 분류 등 첨단 기술 개발에 주력하는 연구실입니다. 본 연구실은 전자공학과를 기반으로 하여, 차세대 무선통신 시스템의 핵심 기술을 선도적으로 연구하고 있습니다. 주요 연구 분야는 무선통신 신호의 자동 분류, OFDM 및 SC-FDMA 시스템의 수신기 설계, 기계학습 기반 신호 분류 및 재밍 대응 기술 등입니다. 연구실에서는 CNN, LSTM 등 딥러닝 기반 신경망을 활용한 신호 분류기 개발, 고차 통계 특성 분석, 순환정상 프로세스 기반 변조 인식 등 다양한 신호 처리 기법을 연구하고 있습니다. 또한, 실제 무선 환경에서 발생하는 다양한 간섭 문제를 해결하기 위해 주파수 옵셋 보정, 채널간 간섭 제거, 잡음 백색화 등 고성능 수신기 구조를 설계하고 있습니다. 이러한 기술은 5G/6G 이동통신, 위성통신, IoT, 군사 통신 등 다양한 분야에 적용될 수 있습니다. 특히, 레이다 신호의 실시간 분류 및 위협 탐지, 재밍 환경에서의 통신 신뢰성 확보를 위한 기계학습 기반 기술 개발에 집중하고 있습니다. CNN-LSTM, HMM 등 다양한 기계학습 모델을 적용하여, 기존 라이브러리 기반 분류 방식의 한계를 극복하고, 새로운 위협 신호에도 적응적으로 대응할 수 있는 솔루션을 제시하고 있습니다. 또한, 하드웨어 구현 및 실시간 시스템 개발을 통해 연구 결과의 실용화에도 힘쓰고 있습니다. 연구실은 다수의 국내외 특허 출원, 학술 논문 발표, 산학협력 및 국방과학연구소 등과의 공동 프로젝트 수행을 통해 학문적, 산업적 성과를 동시에 창출하고 있습니다. 또한, 중소기업 계약학과 운영, 창업 지원사업 등 다양한 산학협력 활동을 통해 실질적인 기술 이전과 인재 양성에도 기여하고 있습니다. 서보석 연구실은 앞으로도 무선통신 분야의 혁신적인 연구를 지속하며, 차세대 통신 시스템의 발전과 실용화에 앞장설 것입니다. 첨단 신호 처리 기술과 기계학습 기반 응용 연구를 통해, 미래 지향적이고 실용적인 무선통신 솔루션을 제공하는 연구실로 자리매김하고 있습니다.