송왕철 연구실
컴퓨터공학전공 송왕철
송왕철 연구실은 컴퓨터공학과를 기반으로 차세대 정보통신망 및 네트워크 기술의 혁신을 선도하는 연구를 수행하고 있습니다. 본 연구실은 의도 기반 네트워킹(Intent-Based Networking, IBN), 소프트웨어 정의 네트워크(SDN), 네트워크 슬라이싱, 엣지 컴퓨팅, 그리고 네트워크 보안 등 다양한 분야에서 첨단 연구를 진행하고 있습니다. 특히 인공지능(AI)과 네트워크 기술의 융합을 통해 네트워크 관리의 자동화, 최적화, 그리고 지능화에 중점을 두고 있습니다.
최근에는 딥러닝, 강화학습, 생성적 적대 신경망(GAN), 그래프 신경망(GNN) 등 최신 AI 기술을 네트워크 정책 생성, 트래픽 예측, 경로 최적화, 자원 오케스트레이션 등에 적용하여, 네트워크의 효율성과 신뢰성을 극대화하고 있습니다. 또한, 대규모 언어모델(LLM)과 자연어처리(NLP) 기술을 활용한 네트워크 정책 해석 및 자동화 연구도 활발히 이루어지고 있어, 누구나 직관적으로 네트워크를 제어할 수 있는 환경을 제공하고 있습니다.
본 연구실은 5G 및 그 이후의 차세대 네트워크(B5G), 클라우드, 엣지 컴퓨팅, 사물인터넷(IoT), 스마트시티, 차량 네트워크(VANET) 등 다양한 응용 분야에서 실질적인 연구 성과를 창출하고 있습니다. 관련 특허와 논문, 산학협력 프로젝트를 통해 산업계와 학계에 큰 기여를 하고 있으며, 실제 산업 현장에 적용 가능한 실용적 솔루션 개발에도 앞장서고 있습니다.
네트워크 보안 분야에서는 제로 트러스트 네트워크, 블록체인 기반 인증, 다중 인증 시스템, 이상 징후 탐지 등 첨단 보안 기술을 개발하고 있습니다. 특히, 블록체인과 토큰 기반 인증 시스템을 결합하여 네트워크의 신뢰성과 프라이버시를 강화하는 연구가 두드러집니다. 이러한 연구는 특허 출원 및 다수의 논문 발표로 이어지고 있습니다.
송왕철 연구실은 앞으로도 인공지능과 네트워크 기술의 융합을 선도하며, 자율적이고 지능적인 네트워크 인프라 구축을 위한 연구를 지속적으로 확장해 나갈 계획입니다. 이를 통해 미래 정보통신망의 혁신과 발전에 기여하고, 산업계와 학계의 다양한 요구에 부응하는 연구 성과를 창출할 것입니다.
Intent-Based Networking
Graph Neural Networks
Blockchain Security
의도 기반 네트워킹(Intent-Based Networking, IBN) 및 인공지능 융합 네트워크 자동화
의도 기반 네트워킹(Intent-Based Networking, IBN)은 네트워크 관리와 운용의 패러다임을 혁신적으로 변화시키는 기술로, 사용자의 의도나 정책을 네트워크에 직접적으로 반영하여 자동화된 네트워크 운용을 실현합니다. 본 연구실은 IBN의 핵심 기술 개발에 집중하고 있으며, 네트워크 정책의 자동 생성 및 최적화를 위해 인공지능, 특히 딥러닝과 강화학습(Deep Reinforcement Learning, DRL), 생성적 적대 신경망(GAN) 등의 첨단 기법을 적극적으로 도입하고 있습니다. 이를 통해 기존의 수작업 중심 네트워크 관리에서 벗어나, 네트워크의 복잡성과 규모가 증가하는 환경에서도 효율적이고 신뢰성 높은 네트워크 운용이 가능하도록 연구를 진행하고 있습니다.
최근에는 대규모 언어모델(LLM)과 자연어처리(NLP) 기술을 활용하여, 사용자의 자연어 기반 네트워크 정책 의도를 정확하게 해석하고, 이를 네트워크 구성 및 자원 할당에 반영하는 연구도 활발히 이루어지고 있습니다. 이러한 연구는 네트워크 관리자의 전문성에 관계없이 누구나 직관적으로 네트워크를 제어할 수 있는 환경을 제공하며, 네트워크의 자동화 수준을 한층 더 높이고 있습니다. 또한, 그래프 신경망(GNN)과 같은 최신 AI 기술을 네트워크 트래픽 예측, 경로 최적화, 자원 오케스트레이션 등에 적용하여, 네트워크의 실시간 적응성과 효율성을 극대화하고 있습니다.
이러한 연구 성과는 5G 및 그 이후의 차세대 네트워크(Beyond 5G, B5G), 클라우드, 엣지 컴퓨팅, 사물인터넷(IoT) 등 다양한 응용 분야에서 활용되고 있으며, 실제로 관련 특허와 논문, 산학협력 프로젝트를 통해 산업계와 학계에 큰 기여를 하고 있습니다. 앞으로도 본 연구실은 인공지능과 네트워크 기술의 융합을 선도하며, 자율적이고 지능적인 네트워크 인프라 구축을 위한 연구를 지속적으로 확장해 나갈 계획입니다.
차세대 정보통신망: 소프트웨어 정의 네트워크(SDN), 네트워크 슬라이싱, 엣지 컴퓨팅 및 보안
본 연구실은 차세대 정보통신망의 핵심 기술인 소프트웨어 정의 네트워크(SDN), 네트워크 슬라이싱, 엣지 컴퓨팅, 그리고 네트워크 보안 분야에서 다양한 연구를 수행하고 있습니다. SDN은 네트워크의 제어와 데이터 평면을 분리하여, 네트워크 자원의 효율적 관리와 신속한 서비스 제공을 가능하게 하는 혁신적인 기술입니다. 연구실에서는 SDN 기반의 네트워크 가상화, 자원 오케스트레이션, 그리고 멀티 클라우드 환경에서의 오버레이 네트워크 설계 및 최적화에 대한 연구를 중점적으로 진행하고 있습니다.
네트워크 슬라이싱은 5G 및 B5G 환경에서 다양한 서비스 요구사항을 만족시키기 위한 핵심 기술로, 하나의 물리적 네트워크 인프라 위에 여러 개의 논리적 네트워크를 동적으로 생성하고 관리할 수 있도록 합니다. 본 연구실은 네트워크 슬라이싱의 효율적 구현과 자원 할당, 그리고 서비스 품질(QoS) 보장을 위한 알고리즘 개발에 주력하고 있습니다. 또한, 엣지 컴퓨팅 환경에서의 차량 네트워크(VANET), IoT, 스마트시티 등 다양한 응용 분야에서의 실시간 데이터 처리 및 예측, 트래픽 관리, 위치 예측 최적화 등도 활발히 연구하고 있습니다.
네트워크 보안 측면에서는 제로 트러스트 네트워크(Zero Trust Network), 블록체인 기반 인증 및 다중 인증 시스템, 이상 징후 탐지 등 첨단 보안 기술을 개발하고 있습니다. 특히, 블록체인과 토큰 기반 인증 시스템을 결합하여 네트워크의 신뢰성과 프라이버시를 강화하는 연구가 두드러집니다. 이러한 연구는 특허 출원 및 다수의 논문 발표로 이어지고 있으며, 실제 산업 현장에 적용 가능한 실용적 솔루션 개발에도 큰 기여를 하고 있습니다.
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Accelerating zero-touch automation and optimization of beyond 5G services: deep learning and intent-based networking fusion
송왕철, Talha Ahmed Khan, Khizar Abbas, Muhammad Afaq
JOURNAL OF SUPERCOMPUTING, 2025
2
Intelligent QV2X Routing for Traffic Management in Consumer IoV Using STGNN and Reinforcement Learning
송왕철, syed saqib jamal, Afaq Muhammad
IEEE TRANSACTIONS ON CONSUMER ELECTRONICS, 2025
3
Evaluating Large Language Models for Optimized Intent Translation and Contradiction Detection Using KNN in IBN
송왕철, Muhammad Asif, Talha Ahmed Khan
IEEE ACCESS, 2025
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사물인터넷 가상현실 교육을 위한 메타버스의 이 해와 게임 엔진 기술을 이용한 게임/메타버스 앱 강의교 안 연구
2
(그린에너지)[그린-003] 제주 환경에 강인한 항공우주-무인이동체 핵심 기술 연구