Communications and Quantum Information Lab

전자정보공학부 신현동

전자정보공학부의 Communications and Quantum Information Lab은 양자 통신 및 무선 네트워크 분야에서 세계적인 연구를 진행하고 있습니다. 최근 3년간 이 연구실은 MIT의 Moe Win 교수와 협력하여 자율 로컬라이제이션의 기초를 연구하고, 6G 무선 및 2G 양자의 통합을 목표로 하는 Wi-Qi BRL 프로젝트를 수행하였습니다. 또한, 모바일 엣지 컴퓨팅과 관련된 에너지 효율 최적화, 양자 기계 학습을 활용한 동적 자원 할당, 차량 네트워크 모델링 등 다양한 프로젝트를 성공적으로 완료하였습니다. 이 연구실은 다수의 논문과 특허를 보유하고 있으며, 산업계와의 협력을 통해 실용적인 연구 성과를 창출하고 있습니다.

Wireless Networks

Mobile Edge Computing

Quantum Communication

대표 연구 분야

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6G 위성-UAV-지상 네트워크를 위한 실시간 최적화 클러스터링 및 캐싱

6G 시대에서는 위성, UAV(무인항공기), 지상 네트워크를 결합한 복합 네트워크 구조가 필수적입니다. 이러한 복합 네트워크에서 실시간으로 데이터를 최적화하여 클러스터링하고 캐싱하는 기술은 네트워크 효율성을 극대화하는 데 중요한 역할을 합니다. 본 연구는 다양한 통신 환경에서 실시간 데이터 처리와 최적화를 통해 사용자에게 빠르고 안정적인 서비스 제공을 목표로 합니다. 이를 위해 머신 러닝 및 최적화 알고리즘을 활용하여 지능형 네트워크 관리 방안을 제시합니다.

모바일 엣지 컴퓨팅의 에너지 효율 최적화를 위한 양자 기계 학습

모바일 엣지 컴퓨팅(MEC)은 사용자의 다양한 요구를 실시간으로 처리하기 위한 중요한 기술입니다. 본 연구는 MEC의 에너지 효율을 극대화하기 위해 양자 기계 학습 방법을 도입합니다. 양자 컴퓨팅의 잠재력을 활용하여 데이터 처리 속도와 에너지 효율성을 동시에 향상시키는 방법을 탐구합니다. 이를 통해 모바일 환경에서 보다 빠르고 효율적인 데이터 처리가 가능해지며, 이는 궁극적으로 사용자 경험을 향상시키는 결과를 가져올 것입니다.

주요 논문

148

발행물 전체보기

E cient wireless federated learning with partial model aggregation

Zhixiong Chen, Wenqiang Yi, Hyundong Shin, Arumugam Nallanathan, Geoffrey Ye Li

IEEE Transactions on Communications, 2024

Maximal transmission rate in omni-DRIS-assisted indoor visible light communication systems

Alain R. Ndjiongue, Octavia A. Dobre, Hyundong Shin

IEEE Transactions on Vehicular Technology, 2024

Adaptive model pruning for communication and computation e cient wireless federated learning

Zhixiong Chen, Wenqiang Yi, Hyundong Shin, Arumugam Nallanathan

IEEE Transactions on Wireless Communications, 2023

완료된 프로젝트

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Wi-Qi BRL: Towards Integrating 6G Wireless and 2G Quantum

NRF

2022년 06월 ~ 2025년 02월

Foundations for Quantum Networking with Quantum Enigmata

NRF

2019년 03월 ~ 2024년 02월

Resource Allocation and Admission Control for Automated Cloud Radio Access Network Slicing (NRF-NSFC Collaboration)

NRF

2019년 07월 ~ 2021년 06월