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RAIN Lab

고려대학교 컴퓨터학과

주창희 교수

Satellite Communication

IoT Sensors

Machine Learning

RAIN Lab

컴퓨터학과 주창희

RAIN Lab은 인공지능(AI), 기계학습(ML), 그리고 첨단 네트워크 기술의 융합을 통해 미래형 정보통신 시스템을 연구하는 선도적인 연구실입니다. 본 연구실은 복잡하고 분산된 현대 정보 시스템에서 필요한 데이터를 신속하고 정확하게 수집, 분석, 처리하는 기술 개발에 중점을 두고 있습니다. 이를 위해 AI-native 네트워크, 6G 및 위성 네트워크, 경량화 신경망, 네트워크 자동화 등 다양한 첨단 연구 주제를 다루고 있습니다. 특히, RAIN Lab은 AI와 네트워크의 상호작용에 주목하여, AI 서비스의 효율적인 제공을 위한 네트워크 인프라와, 네트워크 성능 향상을 위한 AI/ML 기반 기술을 동시에 연구합니다. 저궤도 위성(LEO) 네트워크, 공간 네트워크, IoT 환경 등 다양한 응용 분야에서의 실질적인 문제 해결을 목표로 하며, 이를 위해 최신 AI 알고리즘과 네트워크 프로토콜을 융합한 혁신적인 솔루션을 개발하고 있습니다. 또한, 본 연구실은 Neural Architecture Search(NAS), 강화학습(RL) 등 AI 기반 자동화 기술을 활용하여 네트워크 자원 관리, 트래픽 제어, 장애 대응 등 네트워크 운영의 지능화를 실현하고 있습니다. 이러한 기술은 대규모 IoT, 자율주행, 원격의료, 실감형 미디어 등 다양한 미래 서비스에 적용될 수 있으며, 실제 산업 현장에서의 활용 가능성을 높이고 있습니다. RAIN Lab은 국내외 주요 학술지 및 학회에서 활발한 연구 성과를 발표하고 있으며, 6G 산업기술개발, 위성 감시정찰, 인지증강 메타통신 등 다양한 국가 및 산업 프로젝트를 수행하고 있습니다. 이를 통해 연구실은 글로벌 정보통신 기술 발전에 기여하고, 차세대 네트워크 인프라의 핵심 기술을 선도적으로 개발하고 있습니다. 마지막으로, RAIN Lab은 산학연 협력과 인재 양성에도 힘쓰고 있습니다. 데이터주도과학 미래인재 교육, 디지털트윈 기반 의료 초지능 등 다양한 교육 및 연구 프로젝트를 통해 차세대 정보통신 분야의 전문가를 양성하고, 혁신적인 연구 생태계를 조성하고 있습니다.

Satellite Communication
IoT Sensors
Machine Learning
AI 기반 네트워크 및 차세대 모바일 서비스
RAIN Lab은 인공지능(AI)과 네트워크 기술의 융합을 통해 차세대 모바일 서비스의 혁신을 이끌고 있습니다. 본 연구실은 AI-native 네트워크 아키텍처를 설계하고, 이를 통해 5G를 넘어 6G, 그리고 위성 및 비지상 네트워크(Non-Terrestrial Networks, NTN) 환경에서의 효율적인 데이터 전송과 서비스 제공을 목표로 하고 있습니다. 이러한 연구는 초저지연, 초고속, 초연결을 실현하는 미래형 통신 인프라의 핵심 기반을 마련하는 데 중점을 두고 있습니다. 특히, RAIN Lab은 위성 네트워크와 저궤도 위성(LEO) 기반 통신, 그리고 공간 네트워크와 같은 새로운 네트워크 패러다임에 적합한 AI 기반 네트워크 프로토콜 및 자원 관리 기법을 개발하고 있습니다. 이를 통해 지상과 우주를 아우르는 통합 네트워크 환경에서의 신뢰성 높은 데이터 전송과 효율적인 네트워크 운영을 실현하고자 합니다. 또한, 네트워크 경제학, 인터넷 가격 정책, 콘텐츠 전송 전략 등 네트워크 서비스의 경제적 측면까지 포괄적으로 연구하고 있습니다. 이러한 연구는 실제 산업 현장에서 요구되는 대규모 IoT, 자율주행, 원격의료, 실감형 미디어 서비스 등 다양한 응용 분야에 적용될 수 있습니다. RAIN Lab은 이처럼 AI와 네트워크의 융합을 통해 미래 사회의 핵심 인프라를 선도적으로 구축하고, 글로벌 통신 기술의 발전에 기여하고 있습니다.
경량화 신경망 및 AI 기반 네트워크 자동화
RAIN Lab은 경량화 신경망(Lightweight Neural Networks)과 AI 기반 네트워크 자동화 기술 개발에 주력하고 있습니다. 경량화 신경망은 제한된 연산 자원과 에너지 환경에서도 높은 성능을 유지할 수 있도록 설계된 인공지능 모델로, 모바일 기기, IoT 센서, 위성 등 다양한 환경에서의 실시간 데이터 처리와 의사결정에 필수적입니다. 본 연구실은 Neural Architecture Search(NAS)와 강화학습(RL) 등 최신 AI 기법을 활용하여, 네트워크 환경에 최적화된 경량화 모델을 자동으로 탐색하고 적용하는 기술을 연구하고 있습니다. 이러한 자동화 기술은 네트워크의 복잡성이 증가하는 현대 통신 환경에서 운영 효율성을 극대화하고, 장애 대응 및 자원 할당의 지능화를 실현합니다. 예를 들어, 대규모 IoT 네트워크에서 발생하는 방대한 데이터를 실시간으로 분석하고, 네트워크 트래픽을 자동으로 조절함으로써 전체 시스템의 성능과 신뢰성을 높일 수 있습니다. 또한, AI 기반 네트워크 자동화는 네트워크 관리자의 개입을 최소화하여 운영 비용을 절감하고, 네트워크 서비스의 품질을 지속적으로 향상시킬 수 있습니다. RAIN Lab은 이러한 연구를 통해 미래 네트워크의 자율화와 지능화를 실현하고자 하며, 실제 통신망, 위성 네트워크, 산업용 IoT 등 다양한 분야에 적용 가능한 혁신적인 솔루션을 개발하고 있습니다. 이를 바탕으로, 차세대 네트워크 인프라의 핵심 기술을 선도적으로 제공하고, 국내외 학계 및 산업계와의 협력을 통해 연구 성과를 확장하고 있습니다.
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Haematologic Data Improves Long-Term Prediction Accuracy of Artificial Intelligence Models for Temporomandibular Disorders
Moon Jong Kim, Taegun An, Il-San Cho, Changhee Joo*, Ji Woon Park*
J Oral Rehabil., 2025
2
Hierarchical Learning for Interference Management in Multi-user LEO Satellite Networks
Jihyeon Yun, Bon-Jun Ku, Daesub Oh, Changhee Joo*
Journal of Communications and Networks, 1970
3
Remote Vehicle Tracking with Location-dependent Communication Cost
Jihyeon Yun, Changhee Joo*
IEEE Transactions on Vehicular Technology, 1970
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군집위성환경에서 머신러닝기법을 적용한 위성 주파수 자원 활용
2021년 ~ 2024년
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무선 네트워크에서 대규모 IoT 센서들에 대한 효율적인 정보수집 기술
2021년 ~ 2023년
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컴프 고장 유형별 사이클 운전 패턴분석
2023년 ~ 1970년