AIoT 연구실은 무선통신, 사물인터넷(IoT), 인공지능(AI) 융합 분야에서 선도적인 연구를 수행하고 있습니다. 본 연구실은 BLE, Zigbee, Wi-Fi Direct 등 다양한 무선통신 기술을 기반으로, 에너지 효율성과 신뢰성을 극대화하는 MAC 및 라우팅 프로토콜을 개발하고 있으며, 웨어러블 디바이스, 센서 네트워크, 드론, 차량 네트워크 등 다양한 응용 환경에 맞는 맞춤형 솔루션을 제시하고 있습니다. 특히, 딥러닝과 머신러닝 기법을 활용한 실내 위치 인식, 객체 탐지, 데이터 분석 등 지능형 시스템 개발에 주력하고 있습니다. BLE RSSI 신호 기반의 핑거프린팅, 잡음제거 오토인코더, 마르코프 전이 필드 기반 CNN 모델 등 다양한 딥러닝 모델을 통해 실내 위치 인식의 정확도와 신뢰성을 크게 향상시키고 있습니다. 이러한 기술은 스마트 빌딩, 공공시설, 산업 현장 등에서 실질적으로 활용되고 있습니다. 연구실은 또한 음악 추천, 감정 분류, 이미지 생성 등 멀티모달 데이터 분석에도 인공지능을 적극적으로 적용하고 있습니다. GAN, VAE, Transformer 등 최신 신경망 모델을 활용하여 패션 이미지 생성, 음악 생성 및 추천, 객체 탐지 등 다양한 융합 연구를 진행하고 있으며, 관련 특허와 논문, 학술대회 수상 등 풍부한 연구성과를 보유하고 있습니다. 최근에는 양자 컴퓨팅의 이해와 응용에 관한 오픈 세미나를 개최하며, 고전역학, 현대물리학, 양자역학, 양자 컴퓨팅의 기본 원리와 실제 알고리즘까지 폭넓게 다루고 있습니다. 이러한 활동은 미래 지능형 IoT 시스템의 근간이 될 수 있는 양자 기반 통신 및 컴퓨팅 기술로의 확장을 목표로 하고 있습니다. AIoT 연구실은 이론적 연구와 실험적 검증, 산학협력 및 정부과제 수행을 통해 실용적이고 혁신적인 기술 개발에 앞장서고 있습니다. 다양한 분야와의 융합을 통해 미래 산업의 핵심 인프라를 구축하고, 차세대 AIoT 및 양자 컴퓨팅 기술의 실용화와 상용화를 선도하고 있습니다.