윤지훈 연구실
서울과학기술대학교 전기정보공학과
윤지훈 교수
무선자원관리
Wi-Fi 백스캐터 통신
NOMA
윤지훈 교수 연구실
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윤지훈 연구실
서울과학기술대학교 전기정보공학과 윤지훈 교수
윤지훈 연구실은 무선 네트워크 설계와 무선자원관리에 관한 연구를 수행합니다. NOMA 기반 전송에서 지연·에너지 또는 합산 처리율을 목표로 자원 할당을 최적화하며, 엣지컴퓨팅 환경에서는 딥러닝 기반 rate maximization을 적용합니다. 또한 Wi-Fi 백스캐터 통신에서 리피티션 코드 및 OFDM 기반 변조와 등화로 패킷 신뢰성과 처리량을 개선하는 링크 적응 기법을 개발합니다. 네트워크 구조 변화에는 그래프 신경망과 메타러닝 기반 빔포밍 적응을 활용하고, 에너지 수확 기반 IoT에서는 라우팅·전력제어·클러스터링을 결합해 에너지 효율을 관리합니다.
무선자원관리Wi-Fi 백스캐터 통신NOMAOFDM 기반 변조링크 적응
대표 연구 분야
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Wi-Fi 기반 백스캐터 및 링크 적응 코딩 연구
Wi-Fi Backscatter and Link Adaptation Coding
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Wi-Fi 기반 백스캐터 및 링크 적응 코딩 연구
Wi-Fi Backscatter and Link Adaptation Coding
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NOMA·엣지컴퓨팅을 위한 지능형 무선자원관리 연구
Intelligent Radio Resource Management for NOMA and Edge Computing
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에너지 수확 기반 스펙트럼 공유 IoT 네트워크 에너지 효율 라우팅 연구
Energy-Efficient Routing for Energy-Harvesting Spectrum-Sharing IoT Networks
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연구 성과 추이
표시된 성과는 수집된 데이터 기준으로 산출되며, 일부 차이가 있을 수 있습니다.
5개년 연도별 논문 게재 수
38총합
5개년 연도별 피인용 수
256총합
주요 논문
5
논문 전체보기
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2025MCScatter: Multi-Carrier OFDM Modulation for Transmitting Tag Data Over Ambient Wi-Fi Signals
Jae‐Han Lim, Katsuhiro Naito, Ji-Hoon Yun
IF 10.7 (2025)
IEEE Transactions on Wireless Communications
주변(ambient) 백스캐터 통신은 초저전력 무선 시스템을 위한 유망한 패러다임으로 부상하고 있다. 다양한 IoT 응용을 지원하기 위해, 백스캐터 통신은 높은 업링크 처리율을 제공하면서도 초저전력 소비를 유지하고, 별도의 인프라 없이 기존 Wi-Fi 신호를 재사용할 수 있어야 한다. 그러나 기존 Wi-Fi 신호 위에서 고처리율 백스캐터를 달성하는 일은, 주변 신호가 급격히 변동함에 따라 백스캐터 신호가 왜곡되며 그 결과 디코딩 신뢰도가 심각하게 저하되고 처리율이 제한되기 때문에 여전히 어렵다. 코드워드 번역(codeword translation) 및 샘플별(per-sample) 인코딩과 같은 기존 접근법은 단일 캐리어 변조와 듀얼 수신기(dual receivers) 또는 전이중(풀-듀플렉스, full-duplex) 수신기와 같은 추가 하드웨어의 필요성으로 인해, 특히 이러한 요구사항들을 모두 충족하지 못한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 초저전력 장치(ULPD)가 멀티캐리어 변조(multi-carrier modulation)를 이용해 데이터를 변조하고 주변 Wi-Fi 신호를 반사하여 데이터를 전송하는 MCScatter를 제안한다. 주변 신호 변동으로 인한 왜곡을 완화하기 위해, MCScatter는 무선 전파 효과와 변동성을 모두 포착하는 유효 채널(effective channel)을 추정하고 이에 따라 수신 신호를 등화(equalize)한다. 처리율을 향상시키기 위해 MCScatter는 두 가지 메커니즘을 통합한다. 첫째, 부반송파(subcarrier) 간 서로 다른 변조 방식을 선택하는 주파수 인지 적응 변조(Frequency-aware Adaptive Modulation, FAM)이다. 둘째, Wi-Fi 신호의 순환 접두부(Cyclic Prefix, CP)에 내장된 ULPD 데이터를 안정적으로 디코딩할 수 있게 해주는 최대우도추정(Maximum Likelihood Estimation, MLE)이다. 우리가 아는 한, MCScatter는 OFDM 기반 ULPD 변조와 주변 Wi-Fi 신호의 실용적 재사용을 함께 실현한 최초의 설계이다. 시스템 동작을 해석적으로 규명하기 위해, MCScatter에 대한 해석적 비트오류율(bit error rate, BER) 모델을 개발한다. 평가 결과는 MCScatter가 BER과 처리율 양 측면에서 벤치마크 대비 유의하게 우수함을 보여준다.
https://doi.org/10.1109/twc.2025.3618289
Decoding methods
Modulation (music)
Backscatter (email)
Wireless
Telecommunications link
Orthogonal frequency-division multiplexing
Block Error Rate
Bit error rate
Cyclic prefix
Distortion (music)
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2024Nonsequential Link Adaptation Using Repetition Codes for Wi-Fi Backscatter Communication
Richard Boateng Nti, Derek Kwaku Pobi Asiedu, Ji-Hoon Yun
IF 7.1 (2024)
IEEE Transactions on Vehicular Technology
Wi-Fi 백스캐터 통신의 처리량 성능과 신뢰성을 향상시키기 위해, 반복 부호와 투표를 사용하여 반복된 비트들로부터 최종 복호 비트를 얻는 비연속적(nonsequential) 링크 적응(link adaptation) 방식을 개발한다. 제한된 전송 결과로부터 채널 상태를 추정하는 문제를 해결하기 위해, 하나의 코딩 방식의 패킷 성공률을 가상적인 독립적이고 동일하게 분포된(bit errors) 비트 오류를 통해 다른 코딩 방식의 패킷 성공률로 변환한다. 서로 다른 반복 부호에 대해 기대 처리량이 동일해지는 경우에 해당하는 패킷 성공률도 유사하게 도출하여 이를 코드 선택 임계값으로 사용한다. 제안한 방식을 시제품으로 구현하고, 상용 Wi-Fi 수신기를 포함하는 테스트베드 실험을 통해 반복 부호를 이용한 링크 적응의 효과와 벤치마크 방식 대비 제안 방식의 처리량 향상을 입증한다.
https://doi.org/10.1109/tvt.2024.3352084
Computer science
Throughput
Bit error rate
Network packet
Repetition code
Testbed
Link adaptation
Code rate
Decoding methods
Transmission (telecommunications)
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2024Energy-efficient routing, power control and energy clustering for energy harvesting-enabled spectrum sharing IoT sensor networks
Derek Kwaku Pobi Asiedu, Kyoung‐Jae Lee, Ji-Hoon Yun
IF 7.6 (2024)
Internet of Things
https://doi.org/10.1016/j.iot.2024.101122
Computer science
Computer network
Cluster analysis
Energy harvesting
Wireless sensor network
Routing protocol
Rectenna
Benchmark (surveying)
Distributed computing
Dynamic Source Routing
최신 정부 과제
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과제 전체보기
1
2022년 5월-2025년 2월
|46,585,000원엣지컴퓨팅 기반 인터랙티브 가상현실 서비스를 위한 동적 컨텐츠 생성 및 무선자원관리 최적 밀결합 연구
? 엣지VR 메트릭 모델링 및 트레이드오프 관계 분석 연구? 엣지VR을 위한 컨텐츠-무선자원 결합 관리 시스템 설계 및 동시 최적화 기술 연구? 엣지VR을 위한 컨텐츠-무선자원관리 밀결합 연동, 동시 최적화 기술 고도화 연구
엣지컴퓨팅
인터랙티브 가상현실 서비스
엣지VR
무선자원관리
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주관|
2022년 5월-2025년 2월
|58,231,000원엣지컴퓨팅 기반 인터랙티브 가상현실 서비스를 위한 동적 컨텐츠 생성 및 무선자원관리 최적 밀결합 연구
- 엣지VR 메트릭 모델링 및 트레이드오프 관계 분석 연구
> 엣지VR 주요 체감품질 성능 메트릭 모델링 연구
> 엣지VR의 컨텐츠-자원간 복합 트레이드오프 관계 모델링 및 분석 연구
- 엣지VR을 위한 컨텐츠-무선자원 결합 관리 시스템 설계 및 동시 최적화 기술 연구
> 엣지VR을 위한 Dynamic 오버필링-무선자원 최적 결합 관리 기술 연구
> 엣지VR을 위한 Dynamic 오버필링+포비티드 렌더링-무선자원 최적 결합 관리 연구
- 엣지VR을 위한 컨텐츠-무선자원관리 밀결합 연동, 동시 최적화 기술 고도화 연구
> VR컨텐츠 우선순위 특성과 밀결합된 Cross-Layer 무선자원 할당 기법 연구
> 엣지VR의 무선자원-컨텐츠 생성 밀결합 최적화를 위한 저복잡도 솔루션 연구
엣지컴퓨팅
인터랙티브 가상현실 서비스
엣지VR
무선자원관리
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주관|
2022년 3월-2025년 12월
|275,000,000원저지연 및 커버리지 확장을 위한 5G Advanced 사이드링크 및 듀플렉스 핵심 기술개발
○ 주관연구개발기관(㈜윌러스표준기술연구소)
- NR Sidelink 데이터 전송속도 향상을 위한 캐리어 병합 핵심 요소기술 발굴 및 개발
● NR Sidelink 캐리어 (re-)selection, 병합 캐리어들간의 동기화 및 Bandwidth part adaptation을 위한 요소기술 개발
● 병합 캐리어상에서의 동시전송을 위한 요소기술 개발 및 전력 제어를 위한 요소기술 개발
- NR Sidelink의 지연시간 감소를 위한 스케줄링 및 HARQ 동작 방법에 관한 요소기술 개발
● sub-slot 기반의 Sidelink 데이터 스케줄링 및 제어정보 전송 기술 개발
● semi-persistent/configured grant 기반의 스케줄링 및 전송기술 개발
● NR Sidelink 지연감소를 위한 sub-slot기반의 HARQ-ACK 채널 전송 기술 개발
● HARQ피드백 채널(PSFCH) 전송들간 및 PSFCH 전송과 수신간의 collision handling 기술 개발
- LTE sidelink와 NR sidelink가 co-channel에서 공존하기 위한 메커니즘 및 요소 기술 개발 계속
- Flexible duplex 표준 후보 기술 발굴 계속
○ 공동연구개발기관(서울과학기술대학교 산학협력단)
- 비면허대역 및 캐리어 병합을 기반으로 하는 Sidelink 시뮬레이션 방법론 개발, 시뮬레이션 환경 구축 계속 및 성능 검증
● 시뮬레이터 프레임워크 및 필요 모듈 구현
● 시나리오별 시뮬레이션 수행 및 성능 결과 분석
● 사이드링크 지연시간 및 패킷수신성공률 자체 성능 검증 수행 (지연시간 4.5ms, 패킷수신성공률 90% 달성 여부 검토)
- Duplex operation시 상향링크 데이터 채널의 커버리지 향상을 위한 시뮬레이션 방법론 개발 및 시뮬레이션 환경 구축
● 시뮬레이터 프레임워크 설계 및 시나리오에 따른 노드 드랍 모델 구현
○ 2차년도 표준화 전략
- 2022년도에 이어서 사이드링크 진화 기술의 WI 및 듀플렉스 진화 기술의 SI가 지속될 예정임
- 2023년 말 Rel-18 표준화가 종료될 예정으로, 1차년도 및 2차년도 제안 기술의 Rel-18 스펙 반영을 위한 표준화 추진 예정
- 2023년 중하반기에는 Rel-19 표준화 아이템 논의가 본격화될 예정으로, 5G Advanced 핵심 기술 확보를 위한 기술 동향 분석 및 SI/WI 선별을 수행할 계획임
- 2023년도에는 사이드링크 진화 기술 또는 듀플렉스 진화 후보 기술 관련 기고 제출 6건 이상, 채택 3건, 표준승인 1건 이상의 성과를 달성할 계획임
5G 어드밴스드
듀플렉스
사이드링크
저지연
커버리지 확장
최신 특허
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전체 특허
커맨드 전송을 위한 무전력 리모컨을 포함하는 백스캐터 통신 시스템 및 백스캐터 통신 방법
상태
등록출원연도
2022출원번호
1020220146272클라우드 VR을 위한 렌더링 방법
상태
등록출원연도
2021출원번호
1020210135746가상 현실을 위한 동적 오버필링 방법 및 이를 수행하는 시스템
상태
등록출원연도
2021출원번호
1020210135180