CIT LAB-UoU
전기전자공학전공 김성환
CIT 연구실(코딩 및 정보이론 연구실)은 울산대학교 전기공학과에 소속되어 있으며, 차세대 통신 및 정보 저장 기술의 핵심 이론과 실제 응용을 선도적으로 연구하고 있습니다. 본 연구실은 채널 코딩, 오류 정정 코드, 변조, 보안, 그리고 정보통신기술 전반에 걸친 다양한 주제를 다루고 있습니다. 학생들은 이론적 지식뿐만 아니라 실무적 역량을 함께 키우며, 산학협력 및 국제 공동연구를 통해 실질적인 기술 혁신을 추구하고 있습니다.
특히, 5G/6G와 같은 차세대 무선 통신 시스템, Massive MIMO, NOMA, SWIPT, RIS, UAV 기반 통신 등 최신 무선 통신 기술의 이론적 분석과 시스템 설계에 중점을 두고 있습니다. 이러한 연구는 초고속, 초저지연, 초연결 사회를 실현하는 데 필수적인 기반 기술로, 미래 스마트 시티, 자율주행, IoT 등 다양한 분야에 적용될 수 있습니다. 또한, 가시광 통신(VLC), 광 기반 다중 반송파 전송 등 광통신 분야에서도 활발한 연구가 이루어지고 있습니다.
DNA 저장과 같은 바이오-정보 융합 분야에서도 본 연구실은 선도적인 역할을 하고 있습니다. DNA 저장 채널의 특성을 반영한 오류 정정 코드 설계, LLR 계산, 소프트 디코딩, 딥러닝 기반 시뮬레이터 개발 등 혁신적인 연구를 통해 차세대 초고밀도 데이터 저장 기술의 신뢰성과 효율성을 높이고 있습니다. 이러한 연구는 국제 저명 학술지 및 학회에서 활발히 발표되고 있으며, 국내외 연구기관 및 산업체와의 협력도 활발히 이루어지고 있습니다.
본 연구실은 이론과 실무, 그리고 학문과 산업을 연결하는 가교 역할을 수행하고 있습니다. 현대자동차, KICS 등과의 산학협력, 다양한 국제 공동연구, 그리고 학생들의 글로벌 역량 강화를 위한 멘토링 프로그램 등 다양한 활동을 통해 연구실 구성원 모두가 성장할 수 있는 환경을 제공하고 있습니다.
앞으로도 CIT 연구실은 정보통신 및 저장 기술의 미래를 이끌어갈 혁신적인 연구를 지속적으로 추진할 계획입니다. 차세대 통신, 바이오-정보 융합, 인공지능 기반 신호처리 등 다양한 첨단 분야에서 세계적인 연구 성과를 창출하며, 사회와 산업에 실질적인 기여를 할 수 있도록 노력하고 있습니다.
SWIPT
Reconfigurable Intelligent Surfaces
NOMA
차세대 무선 통신 시스템 및 NOMA/SWIPT 기술
차세대 무선 통신 시스템은 5G, 6G와 같은 최신 이동통신 기술을 기반으로 하여, 대용량 데이터 전송, 초저지연, 초연결성을 실현하는 것을 목표로 하고 있습니다. 본 연구실에서는 Massive MIMO, 테라헤르츠(THz) 통신, 비직교 다중접속(NOMA), 동시 무선 정보 및 전력 전송(SWIPT) 등 다양한 차세대 무선 통신 기술에 대한 심층적인 연구를 수행하고 있습니다. 이러한 기술들은 미래의 스마트 시티, 자율주행, 사물인터넷(IoT) 등 다양한 응용 분야에서 핵심적인 역할을 하게 됩니다.
특히 NOMA(Non-Orthogonal Multiple Access)와 SWIPT(Simultaneous Wireless Information and Power Transfer)는 기존의 직교 다중접속 방식보다 더 많은 사용자와 기기에 효율적으로 자원을 분배하고, 동시에 정보와 에너지를 전송할 수 있는 혁신적인 기술입니다. 본 연구실은 NOMA와 SWIPT의 이론적 분석, 시스템 설계, 성능 최적화, 실제 환경에서의 적용 가능성 평가 등 다양한 측면에서 연구를 진행하고 있습니다. 최근에는 RIS(Reconfigurable Intelligent Surface), STAR-RIS, UAV 기반 통신 등과 결합한 새로운 통신 패러다임도 적극적으로 탐구하고 있습니다.
이러한 연구를 통해 차세대 무선 통신 시스템의 효율성과 신뢰성을 극대화하고, 미래 사회의 다양한 요구를 충족시키는 기술적 기반을 마련하고자 합니다. 또한, 산업체와의 협력을 통해 실제 상용화에 필요한 기술 이전 및 실증 연구도 활발히 이루어지고 있습니다.
DNA 저장 및 오류 정정 코드(ECC) 설계
DNA 저장 기술은 생명공학과 정보통신기술이 융합된 첨단 분야로, 대용량 데이터를 DNA 염기서열에 저장함으로써 기존 반도체 기반 저장장치의 한계를 극복할 수 있는 혁신적인 솔루션으로 주목받고 있습니다. 본 연구실은 DNA 저장 시스템에서 발생할 수 있는 다양한 오류(삽입, 삭제, 치환 등)를 효과적으로 정정할 수 있는 오류 정정 코드(ECC) 설계에 중점을 두고 연구를 진행하고 있습니다.
특히 LDPC(Low-Density Parity-Check) 코드, 폴라 코드, 균형 코드, q-ary 코드 등 다양한 코드 구조를 DNA 저장 채널의 특성에 맞게 최적화하는 연구를 수행하고 있습니다. 최근에는 LLR(Log-Likelihood Ratio) 계산, 소프트 디코딩, 시퀀스 분석 기반 디코딩 등 DNA 저장 채널의 통계적 특성을 반영한 새로운 디코딩 알고리즘 개발에도 집중하고 있습니다. 또한, 딥러닝 및 생성적 적대 신경망(GAN)을 활용한 DNA 저장 채널 시뮬레이터 개발 등 인공지능 기반 접근법도 적극적으로 도입하고 있습니다.
이러한 연구는 DNA 기반 차세대 초고밀도 저장장치의 신뢰성 향상과 비용 절감에 크게 기여할 수 있으며, 바이오-정보 융합 분야의 새로운 패러다임을 제시하고 있습니다. 실제로 본 연구실의 연구 결과는 국제 저명 학술지 및 학회에서 활발히 발표되고 있으며, 국내외 연구기관 및 산업체와의 협력도 활발히 이루어지고 있습니다.
가시광 통신(VLC) 및 광 기반 다중 반송파 전송
가시광 통신(VLC, Visible Light Communication)은 LED 조명과 같은 광원을 이용하여 데이터를 전송하는 차세대 무선 통신 기술로, 기존의 RF(무선 주파수) 통신이 가지는 대역폭 한계와 전자파 간섭 문제를 극복할 수 있는 대안으로 주목받고 있습니다. 본 연구실은 VLC 시스템의 채널 코딩, 변조 방식, 다중접속, 에러 정정, 빔포밍, MIMO 등 다양한 핵심 기술을 연구하고 있습니다.
특히, 실내 환경에서의 균일한 조도와 데이터 전송의 동시 달성을 위한 전력 할당 및 빔포밍, 다중 반송파 전송(Optical Multi-Carrier Transmission), 공간 다중화, 인덱스 변조, 수신기 설계 등 실질적인 시스템 구현을 위한 연구가 활발히 이루어지고 있습니다. 또한, Polar 코드, RLL(런-길이 제한) 코드, Reed-Muller 코드 등 다양한 코딩 기법을 적용하여 가시광 통신의 신뢰성과 효율성을 극대화하는 방안도 모색하고 있습니다.
이와 더불어, 딥러닝 기반의 신호 검출 및 변조 방식 최적화, 실시간 환경 변화에 대응하는 적응형 알고리즘 개발 등 인공지능 기술과의 융합 연구도 진행 중입니다. 이러한 연구는 스마트 홈, 스마트 빌딩, 차량 간 통신 등 다양한 응용 분야에서 실질적인 파급 효과를 기대할 수 있습니다.
1
Deep quantum-transformer networks for multi-modal beam prediction in ISAC systems
Shehbaz Tariq, Brian E. Arfeto, Uman Khalid, Sunghwan Kim, Trung Q. Duong, Hyundong Shin
IEEE Internet of Things Journal, 2024.09
2
Enhancing RIS-aided two-way full-duplex communication with non-orthogonal multiple access
Thai-Hoc Vu, Quoc-Viet Pham, Tien-Tung Nguyen, Daniel Benevides da Costa, Sunghwan Kim
IEEE Internet of Things Journal, 2024.06
3
On performance of downlink THz-based rate-splitting multiple-access (RSMA): Is it always better than NOMA?
Thai-Hoc Vu, Quoc-Viet Pham, Sunghwan Kim
IEEE Transactions on Vehicular Technology, 2024.03