유도식 연구실은 전자전기공학부를 기반으로 정보통신이론, 신호처리, 딥러닝, 배열안테나, 도래각 추정 등 첨단 정보통신기술 분야에서 활발한 연구를 수행하고 있습니다. 본 연구실은 무선통신 시스템의 이론적 기반을 다지는 동시에, 실제 환경에서의 효율적인 신호 검출 및 데이터 전송을 위한 다양한 알고리즘을 개발하고 있습니다. 특히, 신호의 도래각 추정, 스펙트럼 센싱, 채널 추정 등 신호처리의 핵심 기술에 집중하여, 차세대 통신 및 센서 시스템의 성능 향상에 기여하고 있습니다. 최근에는 딥러닝과 인공신경망을 활용한 시계열 데이터 처리 및 객체 위치 추적 연구에 주력하고 있습니다. 트랜스포머, LSTM, 적응형 신경망 등 최신 딥러닝 모델을 적용하여, 기존 신호처리 기법의 한계를 극복하고, 입력 데이터의 차원을 효과적으로 줄이면서도 높은 예측 성능을 유지하는 혁신적인 방법론을 제시하고 있습니다. 이러한 연구는 강수 예측, 환경 모니터링, 자율주행, 산업 자동화 등 다양한 실제 문제에 적용되고 있습니다. 배열안테나 및 도래각 추정 분야에서도 연구실은 국내외적으로 높은 평가를 받고 있습니다. 부공간 기법, 프로퍼게이터 방법, ESPRIT 알고리즘 등 다양한 수학적 신호처리 방법을 개발하여, 고복잡도 알고리즘 대비 연산량을 대폭 줄이면서도 높은 정확도를 달성하고 있습니다. 이러한 기술은 레이더, 무선통신, 위치 추적, 국방 및 보안 등 다양한 분야에서 실질적으로 활용되고 있습니다. 연구실은 이론적 연구뿐만 아니라 실제 시뮬레이션과 실험을 통해 기술의 실효성을 검증하고, 산업체 및 연구기관과의 협력을 통해 실용화에도 힘쓰고 있습니다. 다수의 특허와 논문, 연구과제 수행을 통해 정보통신 분야의 핵심 기술 발전에 중요한 역할을 하고 있으며, 앞으로도 차세대 통신 및 센서 시스템의 혁신을 선도할 계획입니다. 유도식 연구실은 정보통신이론과 신호처리, 딥러닝, 배열안테나 기술을 융합하여, 미래 지능형 통신 및 센서 시스템의 발전을 이끌고 있습니다. 연구실의 연구 성과는 학계와 산업계 모두에서 높은 평가를 받고 있으며, 학생들과 연구원들에게도 창의적이고 도전적인 연구 환경을 제공하고 있습니다.