초지능 컴퓨팅 및 통신 네트워크 연구
Computer Science and Engineering
조성래
본 연구실에서는 통신 및 네트워크의 문제를 인공지능관점에서 최적화하는 연구를 진행하고 있습니다. 구체적으로 강화학습 (RL: Reinforcement Learning), 연합학습 (FL: Federated Learning), 전이학습 (TL: Transfer Learning) 등 다양한 기계학습 (ML: Machine Learning) 기법들을 활용하여 무선 모바일 디바이스의 최적화 연구를 수행하고 있습니다. 주요 연구분야는 5G/6G 차세대 셀룰라 네트워크, IoT (사물인터넷), 모바일 엣지 컴퓨팅, 위성 네트워크, 심우주 네트워크, 드론 네트워크, 블록체인, 무선센서네트워크, 바이오-나노-통신 네트워크, 차량용 통신 네트워크, 스마트 그리드 전력수요반응 기술 등입니다. 본 연구실에서 선호하는 학생은 컴퓨터/전자전기공학 뿐만아니라 수학을 잘 하는 비전공자도 환영합니다. 현재 BK4단계+사업 및 대학ITRC 사업 총괄 책임 연구실입니다.
Terrestrial-CubeSat Communication
지상-큐브샛 통신
Cyber-Physical Systems
사이버-물리 시스템
Cyber Physical System
사이버 물리 시스템
5G Mobile Communication
5G Mobile Communications
5G 이동통신
Blockchain Technology
블록체인 기술
IoT Networking
IoT 네트워킹
Reinforcement Learning
Federated Learning
6G 통신
6G Mobile Core Network
6G Terahertz Wireless Channel
BK21
ITRC
1
Performance Analysis of FSO-Based Communications in Space-Air-Ground Integrated Networks: A Comprehensive Survey
A. B. Wondmagegn, D. Won, Q. T. Do, D. S. Lakew, S. Cho
Elsevier Computer Networks, 2025.10
2
Energy and Density-Based Stable Election Routing Protocol for Wireless IoT Network
D. Lee, Y. Jeon, Y. Lee, N.-N. Dao, W. Na, S. Cho
Elsevier Journal of Network and Computer Applications, 2025.10
3
Age of Information-Aware Trajectory Optimization for Time-Sensitive UAV Systems in Uplink SCMA Networks
T. H. Moges, T. P. Truong, D. S. Lakew, T. H. Huong, V. T. Hoang, N.-N. Dao, S. Cho
Elsevier Computer Networks, 2025.08
1
빅데이터 및 인공지능 기반 수생태계 통합정보 관리 기술개발 (Development of Integrated Information Management Technology for Aquatic Ecosystems Based on Big Data and Artificial Intelligence)
3
[3차] 스페이스 캐싱 서비스 지원 Terrestrial-CubeSat 핵심 통신 기술 연구