분산형 통신 및 네트워크 시스템은 현대 정보통신 분야에서 핵심적인 역할을 담당하고 있습니다. 본 연구실에서는 메시지 전달 기반의 분산 최적화 기법, 분산 제어 및 관리, 그리고 분산형 네트워크 시스템의 설계와 구현에 대한 연구를 활발히 수행하고 있습니다. 특히, 무선 통신 환경에서의 효율적인 자원 할당, 네트워크의 신뢰성 향상, 그리고 대규모 사물인터넷(IoT) 네트워크에서의 분산 스케줄링 및 관리 기법 개발에 중점을 두고 있습니다. 이러한 연구는 실제 산업 현장과 밀접하게 연계되어 있으며, 산업용 IoT 네트워크, 모바일 엣지 컴퓨팅, 차량 네트워크 등 다양한 응용 분야에 적용되고 있습니다. 최근에는 산업용 IoT 네트워크에서의 링크 신뢰성 향상을 위한 분산 파일럿 오염 제거, 모바일 엣지 컴퓨팅 환경에서의 분산 태스크 오프로딩, 그리고 차량 네트워크에서의 협력적 위치 추정 등 최신 기술 동향을 반영한 연구가 진행되고 있습니다. 분산형 시스템의 설계와 운영은 네트워크의 확장성, 유연성, 그리고 장애 허용성을 크게 높일 수 있습니다. 본 연구실은 이와 관련된 이론적 연구뿐만 아니라, 실제 임베디드 시스템 개발 및 시뮬레이션, 실험적 검증까지 폭넓게 수행하고 있으며, 이를 통해 차세대 통신 및 네트워크 인프라의 혁신을 선도하고 있습니다.

신호처리와 학습 기반 데이터 처리 기술은 정보통신, 바이오메디컬, 재료과학 등 다양한 분야에서 필수적인 역할을 하고 있습니다. 본 연구실은 통계적 추론 및 기계학습 기법을 활용한 신호처리, 데이터 분석, 그리고 정보 이론적 접근을 통해 복잡한 데이터의 효율적 처리와 해석을 목표로 하고 있습니다. 특히, 그래프 기반 모델링, 신경망 기반 신호처리, 그리고 분산 학습 알고리즘 개발에 집중하고 있습니다. 최근에는 딥러닝을 활용한 무선 통신 시스템의 최적화, 가시광 통신(VLC) 시스템에서의 신호 품질 개선, 그리고 바이오메디컬 데이터의 고차원 분석 등 다양한 융합 연구가 이루어지고 있습니다. 예를 들어, 딥러닝 기반의 트랜시버 설계, 분산 최적화 문제에 대한 학습 기반 접근, 그리고 대규모 네트워크 데이터의 통계적 분석 등이 대표적인 연구 주제입니다. 이러한 연구는 실제 데이터의 불확실성, 노이즈, 그리고 대규모성에 효과적으로 대응할 수 있는 혁신적인 알고리즘 개발로 이어지고 있습니다. 본 연구실은 이론적 모델링과 실험적 검증을 병행하며, 신호처리 및 데이터 과학 분야의 새로운 패러다임을 제시하고 있습니다.

임베디드 시스템은 다양한 정보통신 및 융합 응용 분야에서 핵심적인 하드웨어 및 소프트웨어 플랫폼을 제공합니다. 본 연구실에서는 분산형 시스템의 임베디드 시스템 구현, 무선 통신 및 네트워크 응용을 위한 임베디드 솔루션 개발, 그리고 바이오메디컬, 재료과학, 에너지 등 다양한 분야에 적용 가능한 응용 시스템 연구를 수행하고 있습니다. 특히, 초저전력 임플란터블 의료기기, 광학 및 재료과학 관련 물성 예측 시스템, 그리고 차량 네트워크용 협력적 위치 추정 시스템 등 실질적인 사회적 요구에 부합하는 임베디드 시스템 개발에 주력하고 있습니다. 이러한 연구는 하드웨어 설계, 펌웨어 개발, 그리고 시스템 통합 및 실험적 검증까지 아우르는 종합적인 접근을 통해 이루어집니다. 임베디드 시스템 연구는 차세대 스마트 디바이스, IoT, 스마트 헬스케어, 스마트 모빌리티 등 다양한 산업 분야로의 확장 가능성을 지니고 있습니다. 본 연구실은 이와 같은 융합적 연구를 통해 실질적인 사회적 가치 창출과 미래 기술 혁신을 선도하고 있습니다.