전상운 연구실은 차세대 무선통신, 특히 5G와 6G 네트워크의 핵심 기술 개발에 집중하고 있습니다. 연구실은 테라헤르츠(THz) 대역, 밀리미터파(mmWave), 그리고 비지상 네트워크(NTN)와 같은 최신 무선 환경에서의 통신 성능 극대화를 목표로 하고 있습니다. 이를 위해 재구성 가능한 지능형 표면(RIS), 하이브리드 빔포밍, 대규모 MIMO, 그리고 다양한 다중접속(MA) 및 간섭 관리 기법을 연구하고 있습니다. 실내외 환경에서의 무선 커버리지 확장, 초저지연 통신, 대용량 데이터 전송 등 다양한 응용 시나리오에 맞춘 최적화 기법이 개발되고 있습니다. 예를 들어, RIS의 최적 배치 및 빔포밍 설계, UAV(무인항공기) 기반 데이터 수집 및 에너지 효율적 경로 설계, 모바일 엣지 컴퓨팅(MEC) 환경에서의 작업 오프로딩 정책 등 실질적인 네트워크 성능 향상에 기여하는 연구가 활발히 이루어지고 있습니다. 이러한 연구들은 실제 산업 현장과 연계된 프로젝트 및 특허로 이어지고 있으며, 다양한 국제 학술지와 학회에서 우수 논문상을 수상하는 등 국내외적으로 높은 평가를 받고 있습니다. 전상운 연구실은 미래 무선통신의 패러다임 변화를 선도하는 핵심 기술 개발에 앞장서고 있습니다.

본 연구실은 진화연산(Evolutionary Computation)과 인공지능(AI) 기반의 네트워크 최적화 알고리즘 개발에 탁월한 역량을 보유하고 있습니다. 대규모 네트워크 환경에서 발생하는 다양한 최적화 문제(예: 경로 계획, 자원 할당, 스케줄링 등)에 대해 차별화된 진화연산 알고리즘(차등진화, 유전자 알고리즘, 군집지능 등)과 딥러닝, 강화학습을 융합한 하이브리드 접근법을 적용하고 있습니다. 특히, 다목적 대규모 네트워크 최적화, 고차원 문제 해결, 실시간 동적 환경에서의 적응적 최적화 등 기존 알고리즘의 한계를 극복하는 혁신적인 방법론을 제시하고 있습니다. 예를 들어, UAV 경로 최적화, IoT 네트워크의 에너지 효율적 자원 배분, 복잡한 물류 및 교통 네트워크의 경로 계획 등 다양한 실제 문제에 적용 가능한 알고리즘을 개발하고 있습니다. 이러한 연구는 이론적 성과뿐만 아니라, 실제 산업 및 공공 분야에 적용되어 실질적인 성능 개선을 입증하고 있습니다. 또한, 연구실은 진화연산 기반 네트워크 최적화 분야에서 국내외 특허를 다수 보유하고 있으며, 관련 기술을 바탕으로 다양한 산학협력 및 정부과제도 수행하고 있습니다.

전상운 연구실은 모바일 엣지 컴퓨팅(MEC)과 사물인터넷(IoT) 네트워크의 혁신적인 기술 개발에도 주력하고 있습니다. MEC 환경에서의 작업 오프로딩, 실시간 데이터 처리, 네트워크 자원 최적화 등 다양한 연구를 통해 초연결 사회의 기반을 마련하고 있습니다. 특히, 온라인-오프라인 하이브리드 학습 기반의 작업 오프로딩 정책, 정보의 최신성(Age of Information, AoI) 보장, 우선권 기반 단말 활성화 등 차별화된 기술을 개발하고 있습니다. IoT 네트워크에서는 대규모 센서 및 단말의 효율적 관리, 에너지 절감, 데이터 신뢰성 확보를 위한 알고리즘 및 시스템 설계가 이루어지고 있습니다. 예를 들어, UAV를 활용한 IoT 데이터 수집, 동시 무선 정보 및 전력 전송, 분산형 자원 할당 및 전송 제어 등 다양한 응용 분야에서 실질적인 성능 향상을 이끌어내고 있습니다. 이러한 연구는 스마트 시티, 스마트 팩토리, 재난 대응, 물류 등 다양한 산업 및 공공 분야에 적용되고 있으며, 관련 특허와 정부 연구과제를 통해 기술의 실용화와 확산에 기여하고 있습니다.