6G 기반 지능형 공중 모빌리티 통신은 차세대 무선 네트워크의 핵심 기술로, 도심항공모빌리티(UAM), 무인항공기(UAV), 위성, 지상 기지국 등 다양한 계층의 네트워크를 통합하여 초고속, 초저지연, 초연결 서비스를 실현하는 것을 목표로 합니다. 본 연구실에서는 6G 시대에 요구되는 공중 및 지상 네트워크의 융합 구조를 설계하고, 공중 기지국과 위성, 지상 기지국 간의 효율적인 자원 할당 및 네트워크 최적화 알고리즘을 개발하고 있습니다. 이를 통해 도심 내에서의 실시간 데이터 전송, 자율 비행, 실시간 위치 추적 등 다양한 응용 서비스가 가능해집니다. 특히, 고속 이동 환경에서 발생하는 채널의 빠른 변화와 간섭 문제를 해결하기 위해, 채널 추정 및 추적 기술, 간섭 관리, 빔포밍, 하이브리드 프리코딩 등 첨단 무선 통신 기술을 적용하고 있습니다. 또한, 공중 네트워크의 특성을 반영한 위치 기반 빔 추적, 핑거프린트 데이터베이스 기반 빔 선택, 딥러닝 기반 채널 예측 등 인공지능 기술을 융합하여 네트워크의 효율성과 신뢰성을 극대화하고 있습니다. 이러한 연구는 미래의 UAM, 드론, 위성 통신, 자율주행 차량 등 다양한 모빌리티 서비스의 기반이 되며, 초고속 데이터 전송, 안전한 자율 비행, 실시간 위치 기반 서비스 등 미래 스마트 시티와 교통 시스템의 혁신을 이끌 것으로 기대됩니다.

재구성 가능한 지능형 반사판(RIS)과 딥러닝 기술을 결합한 통합 센싱·통신(ISAC)은 6G 및 그 이후 세대의 무선 네트워크에서 핵심적인 역할을 담당합니다. 본 연구실은 RIS를 활용하여 무선 채널 환경을 능동적으로 제어함으로써, 신호 품질을 극대화하고, 장애물 회피, 보안 전송, 에너지 효율화 등 다양한 목적을 동시에 달성할 수 있는 기술을 개발하고 있습니다. 특히, UAV-RIS, 위성-RIS 등 비지상 네트워크와의 융합을 통해 3차원 공간에서의 통신 커버리지 확장과 신뢰성 향상에 주력하고 있습니다. 딥러닝 기반의 빔포밍, 클러스터링, 채널 추정 및 추적 알고리즘을 통해, 복잡하고 동적인 무선 환경에서도 최적의 통신 성능을 실시간으로 달성할 수 있습니다. 또한, 심층 강화학습을 이용한 빔포밍 및 궤적 최적화, 멀티태스크 학습 기반의 보안 전송률 최대화, DNN 기반 장애물 예측 등 다양한 인공지능 기법을 적용하여, 기존 방식 대비 월등한 성능과 적응성을 확보하고 있습니다. 이와 더불어, 무선 신호의 개방성으로 인한 도청 및 보안 위협을 해결하기 위해, 물리계층 보안 기술, 보안 전송률 최적화, 페널티 기반 SCA 및 MM 알고리즘 등 다양한 보안 강화 기법을 연구하고 있습니다. 이러한 연구는 미래의 스마트 시티, 자율주행, IoT, 국방, 재난 대응 등 다양한 분야에서 안전하고 효율적인 무선 네트워크 인프라 구축에 기여할 것입니다.