차세대 무선 네트워크와 6G 기술은 기존의 4G, 5G를 뛰어넘는 초고속, 초저지연, 초연결성을 목표로 하는 미래 지향적 통신 인프라입니다. 본 연구실은 셀프리(Cell-Free) Massive MIMO, 차세대 Wi-Fi(예: Wi-Fi 8), 6G 무선 LAN 등 다양한 무선 접속 기술의 이론적 기반과 실제 적용 방안을 심도 있게 연구하고 있습니다. 특히, Massive MIMO 환경에서의 자원 할당, 백홀 및 프론트홀 최적화, 네트워크 슬라이싱 등 네트워크 구조의 혁신을 위한 알고리즘 개발에 중점을 두고 있습니다. 이러한 연구는 대규모 IoT 디바이스, 자율주행차, 스마트시티 등 다양한 응용 분야에서 요구되는 대용량 데이터 전송과 실시간 서비스 제공을 가능하게 합니다. 최근에는 인공지능 기반의 네트워크 최적화, 강화학습을 활용한 백홀 라우팅, LSTM 기반 예측 캐싱 등 AI와 통신 기술의 융합 연구도 활발히 이루어지고 있습니다. 또한, 6G 시대에 요구되는 초저지연, 초고신뢰 통신(URRLC)과 같은 새로운 서비스 패러다임에 대응하기 위한 네트워크 설계 및 시뮬레이션 연구도 병행하고 있습니다. 본 연구실은 IEEE, ACM 등 국제 학술지 및 학회에서 셀프리 네트워크, Massive MIMO, 6G 네트워크 관련 논문을 다수 발표하였으며, 관련 특허와 산학협력 프로젝트를 통해 실질적인 기술 이전 및 산업적 파급 효과를 창출하고 있습니다. 앞으로도 차세대 무선 네트워크의 핵심 기술 개발과 글로벌 표준화에 기여하는 것을 목표로 연구를 지속할 예정입니다.

지능형 차량통신(V2X, Vehicle-to-Everything)은 차량과 차량, 차량과 인프라, 차량과 보행자, 차량과 네트워크 등 다양한 객체 간의 실시간 통신을 통해 안전하고 효율적인 교통 환경을 구현하는 핵심 기술입니다. 본 연구실은 NR-V2X, C-V2X, VANET, VNDN 등 최신 차량통신 프로토콜과 네트워크 구조를 연구하며, 자율주행 및 지능형 교통 시스템(C-ITS) 구현을 위한 통신 신뢰성, 저지연성, 보안성 강화에 중점을 두고 있습니다. 특히, AI 기반의 자원 할당, 연합학습(Federated Learning) 기반의 엣지 컴퓨팅, 블록체인 기반 신뢰 모델 등 첨단 ICT 기술을 차량통신에 접목하여, 교통 혼잡 해소, 사고 예방, 보행자 보호 등 다양한 실시간 응용 서비스를 개발하고 있습니다. 또한, UAV(드론)와의 연계, 스마트 시티와의 통합, 네트워크 슬라이싱을 통한 맞춤형 서비스 제공 등 미래 교통 시스템의 확장성 및 융합성 연구도 활발히 진행 중입니다. 이와 함께, 다수의 국제 특허와 산학협력 프로젝트를 통해 실제 도로 환경에서의 실증 및 상용화 가능성을 높이고 있습니다. 연구실은 IEEE Transactions on Vehicular Technology, IEEE Internet of Things Journal 등 세계적 저널에 다수의 논문을 게재하며, 국내외 학회 및 표준화 기구와의 협력을 통해 글로벌 차량통신 기술 발전을 선도하고 있습니다.

무선 센서 네트워크(WSN)와 수중 사물인터넷(IoUT)은 다양한 환경에서 센서 노드들이 자율적으로 데이터를 수집, 전송, 처리하는 분산 네트워크 기술입니다. 본 연구실은 저전력, 경량화, 신뢰성, 확장성을 갖춘 WSN 프로토콜 개발과 함께, 수중 환경에 특화된 UWSN(Underwater Wireless Sensor Networks) 및 IoUT 기술을 집중적으로 연구하고 있습니다. 수중 환경에서는 전파 대신 음파를 사용하는 특성상 데이터 전송률이 낮고, 에너지 효율과 신뢰성 확보가 매우 중요합니다. 이에 따라, 본 연구실은 수중 센서 네트워크의 듀티 사이클 스케줄링, 에너지 하베스팅, AUV(자율 무인 잠수정) 기반 데이터 수집, 환경 적응형 라우팅 등 다양한 핵심 기술을 개발하였으며, 실제 해양, 환경, 군사, 재난 감시 등 다양한 응용 분야에 적용 가능한 솔루션을 제시하고 있습니다. 또한, IoT 기반의 스마트 팜, 스마트 홈, 스마트 시티 등 다양한 환경에서의 센서 네트워크 최적화 연구도 병행하고 있습니다. 국내외 특허와 논문, 산학협력 프로젝트를 통해 WSN 및 IoUT 분야의 기술적 난제를 해결하고, 국제 표준화 활동에도 적극 참여하고 있습니다. 앞으로도 본 연구실은 차세대 센서 네트워크의 실용화와 글로벌 경쟁력 강화를 위해 지속적으로 연구를 이어갈 계획입니다.

네트워크 인공지능(AI for Networks)과 미래 인터넷 기술은 기존의 네트워크 관리 및 운용 방식을 혁신적으로 변화시키고 있습니다. 본 연구실은 네트워크 내 각 노드가 기계학습, 강화학습, 딥러닝 등 AI 기술을 활용하여 자율적으로 최적의 동작을 학습하고, 네트워크 성능을 실시간으로 최적화하는 연구를 수행하고 있습니다. 예를 들어, 네트워크 트래픽 예측, 자원 할당, 보안 위협 탐지, 네트워크 슬라이싱 등 다양한 분야에 AI 기반 솔루션을 적용하고 있습니다. 또한, 컨텐츠 중심 네트워크(CCN), 정보 중심 네트워크(ICN), Named Data Networking(NDN) 등 미래 인터넷 아키텍처 연구도 활발히 진행 중입니다. 이러한 기술들은 기존의 IP 기반 네트워크의 한계를 극복하고, 데이터 중심의 효율적이고 안전한 정보 전달을 가능하게 합니다. 본 연구실은 CCN/NDN 기반의 차량 네트워크, 스마트 시티, IoT 환경에서의 데이터 전송 최적화, 프라이버시 보호, 네트워크 지연 최소화 등 다양한 응용 연구를 선도하고 있습니다. 국제 저널 및 학회 발표, 특허 출원, 산학협력 프로젝트를 통해 네트워크 인공지능 및 미래 인터넷 분야의 실질적 성과를 창출하고 있으며, 글로벌 표준화 및 산업 적용을 목표로 연구를 지속하고 있습니다.