RnDCircle Logo
이성진 연구실
경상국립대학교 항공우주및소프트웨어공학부
이성진 교수
기본 정보
연구 분야
프로젝트
발행물
구성원

이성진 연구실

경상국립대학교 항공우주및소프트웨어공학부 이성진 교수

이성진 연구실은 운영체제와 시스템소프트웨어를 기반으로 저장장치·메모리·I/O 최적화 같은 기초 시스템 연구를 수행하는 동시에, 드론·디지털 트윈·엣지 컴퓨팅을 결합한 실시간 사이버물리 시스템과 미래 모빌리티용 소프트웨어 정의형 인프라스트럭처를 연구하여 재난 대응, 지능형 모니터링, 분산 협업 서비스 등으로 확장하는 융합형 소프트웨어 연구를 수행하고 있다.

대표 연구 분야
연구 영역 전체보기
운영체제 및 시스템소프트웨어 thumbnail
운영체제 및 시스템소프트웨어
주요 논문
5
논문 전체보기
1
article
|
인용수 1
·
2025
Digital twin platform for real-time data communication in UAV environment
Chang-Hui Bae, Eu-Teum Choi, Sungjoo Kang, Robert Ahn, Seongjin Lee
IF 6.1
Future Generation Computer Systems
https://doi.org/10.1016/j.future.2025.108078
Computer science
Real-time computing
Embedded system
2
article
|
인용수 17
·
2022
Multi-Mode QC-LDPC Decoding Architecture With Novel Memory Access Scheduling for 5G New-Radio Standard
Seongjin Lee, Sangsoo Park, Boseon Jang, In‐Cheol Park
IF 5.2
IEEE Transactions on Circuits and Systems I Regular Papers
As the low-density parity-check (LDPC) code has a powerful error-correcting performance and can achieve high throughput, it is being used in many application areas and recently adopted as a channel coding method in the 5G New-Radio communication standard. Unlike other LDPC codes, the 5G LDPC code has various irregular lifting sizes to support diverse message lengths. To meet the demanding requirements of the 5G standard, many solutions have been presented, but all of them are either impractical or fail to satisfy all the requirements. This paper, for the first time, proposes an area-efficient QC-LDPC decoder that satisfies the peak throughput requirements of the 5G standard and supports all the lifting sizes specified in the 5G standard. Instead of relying on full parallelism like in the previous works, this work tries partial parallelism to mitigate the hardware complexity, which leads to high efficiency in hardware complexity. In addition, a novel memory access scheduling method is proposed to solve the data access and alignment problems caused by the partially parallel structure, which is effective in supporting all the lifting sizes. A LDPC decoder realized in 65-nm CMOS technology demonstrates that its decoding throughput is greater than 20Gbps and its area is smaller than the existing decoders.
https://doi.org/10.1109/tcsi.2022.3150022
Low-density parity-check code
Computer science
Decoding methods
Scheduling (production processes)
Throughput
Parallel computing
Coding (social sciences)
Computer engineering
Algorithm
Wireless
3
article
|
gold
·
인용수 24
·
2021
Enhanced Mechanical and Antibacterial Properties of Nanocomposites Based on Poly(vinyl Alcohol) and Biopolymer-Derived Reduced Graphene Oxide
Beom-Gon Cho, Shalik Ram Joshi, Seongjin Lee, Shin-Kwan Kim, Young-Bin Park, Gun-Ho Kim
IF 4.9
Polymers
Functionalized graphene-polymer nanocomposites have gained significant attention for their enhanced mechanical, thermal, and antibacterial properties, but the requirement of multi-step processes or hazardous reducing agents to functionalize graphene limits their current applications. Here, we present a single-step synthesis of thermally reduced graphene oxide (TrGO) based on shellac, which is a low-cost biopolymer that can be employed to produce poly(vinyl alcohol) (PVA)/TrGO nanocomposites (PVA-TrGO). The concentration of TrGO varied from 0.1 to 2.0 wt.%, and the critical concentration of homogeneous TrGO dispersion was observed to be 1.5 wt.%, below which strong interfacial molecular interactions between the TrGO and the PVA matrix resulted in improved thermal and mechanical properties. At 1.5 wt.% filler loading, the tensile strength and modulus of the PVA-TrGO nanocomposite were increased by 98.7% and 97.4%, respectively, while the storage modulus was increased by 69%. Furthermore, the nanocomposite was 96% more effective in preventing bacterial colonization relative to the neat PVA matrix. The present findings indicate that TrGO can be considered a promising material for potential applications in biomedical devices.
https://doi.org/10.3390/polym13040615
Vinyl alcohol
Biopolymer
Materials science
Graphene
Nanocomposite
Polymer
Oxide
Ultimate tensile strength
Dynamic mechanical analysis
Chemical engineering
정부 과제
7
과제 전체보기
1
2024년 3월-2027년 12월
|1,500,000,000
미래 모빌리티를 위한 소프트웨어 정의형 인프라스트럭처 기술 개발
다양한 미래 모빌리티 디바이스의 HW 이종성을 고려한 지속적인 SW 개발·검증·배포와 모빌리티 간 분업·협업형 지능 서비스를 가능하게 하는 엣지 클라우드 기반 소프트웨어 정의형 인프라스트럭처 기술 개발
미래 모빌리티
소프트웨어-정의형 인프라스트럭처
엣지 컴퓨팅
디바이스-인프라 협업
클라우드 네이티브 개발
2
2024년 3월-2027년 12월
|2,000,000,000
미래 모빌리티를 위한 소프트웨어 정의형 인프라스트럭처 기술 개발
다양한 미래 모빌리티 디바이스의 HW 이종성을 고려한 지속적인 SW 개발·검증·배포와 모빌리티 간 분업·협업형 지능 서비스를 가능하게 하는 엣지 클라우드 기반 소프트웨어 정의형 인프라스트럭처 기술 개발
미래 모빌리티
소프트웨어-정의형 인프라스트럭처
엣지 컴퓨팅
디바이스-인프라 협업
클라우드 네이티브 개발
3
주관|
2021년 3월-2023년 12월
|80,000,000
산불 초기 예측 및 능동적 대처를 위한 다중 드론 기반 이동형 센서 데이터 획득 및 운용 핵심 기술 개발
본 과제는 다중 센서 기반 사이버-물리 시스템과 AI·드론·AR를 결합해 산불을 초기 단계에서 예측하고 감지·대응까지 신속하게 지원하는 재난안전 기술 개발임. 연구 목표는 산불 진화의 초기 예측을 위한 핵심 요인 추출과 데이터셋 구축, 디지털 트윈 모델·재난안전 시스템 설계·검증, AR 가시화용 모듈·통신 프로토콜·프론트엔드 개발을 수행하는 데 있음. 핵심 연구 내용은 실시간 드론 데이터 업스케일링, 비선형 회귀모델 기반 산불 예측, GPS 불능지역 드론 위치 추정, 드론 무선 라우팅 프로토콜, 사이버-물리 시스템 시뮬레이션 및 AR 디스플레잉 모듈 개발임. 기대 효과는 인공지능 학습용 데이터 확보, 산불 번짐 예측으로 피해규모 최소화, GPS 불능 산림 정찰모델 기여, 융합형 인재 양성 및 중견·중소기업 연구역량 보강임.
산불
디지털 트윈
사이버물리시스템
다중센서 융합
인공지능
최신 특허
특허 전체보기
상태출원연도과제명출원번호상세정보
등록2024스마트 어업 모니터링 방법 및 시스템1020240117300
공개2024통신 음영지역에서의 드론의 운용 및 관리 방법1020240058940
등록2024드론을 통한 산불 재난 지역의 바람장 추정 시스템1020240055114
전체 특허

스마트 어업 모니터링 방법 및 시스템

상태
등록
출원연도
2024
출원번호
1020240117300

통신 음영지역에서의 드론의 운용 및 관리 방법

상태
공개
출원연도
2024
출원번호
1020240058940

드론을 통한 산불 재난 지역의 바람장 추정 시스템

상태
등록
출원연도
2024
출원번호
1020240055114