연결지능시스템연구실

정보컴퓨터공학부 김태운

연결지능시스템연구실은 정보컴퓨터공학부 소속으로, 엣지 컴퓨팅, 사물인터넷 네트워크, 무인 항공기 네트워크, 디지털 포렌식, 딥러닝 등 다양한 연구 분야에서 활발히 활동하고 있습니다. 최근 3년간의 주요 연구 성과로는 머신러닝 기반 다중운집 인파 밀집도 예측 시스템 개발, 저비용 드론을 이용한 딥러닝 기반 콘크리트 건축물 안전진단 자동화 시스템, SLAM 및 OCR을 이용한 자율 주행 기반 라스트 마일 배송 시스템 설계 및 구현 등이 있습니다. 또한, 엣지 컴퓨팅 환경에서의 최적의 연산 오프로딩 기법 연구, 지능형 무선 네트워크 최적화 기술 연구, 클라우드 기반의 차세대 5G 이동통신 네트워크 연구 등 다양한 프로젝트를 수행하고 있습니다. 이러한 연구 성과를 바탕으로, 연결지능시스템연구실은 기업들과의 R&D 협력을 통해 지속적인 기술 혁신을 추구하고 있습니다.

IoT Networks

Digital Forensics

Edge Computing

대표 연구 분야

연구 영역 전체보기

IoT 및 무선 센서 네트워크 최적화

사물인터넷(IoT) 및 무선 센서 네트워크 분야에서 에너지 효율적 데이터 수집과 네트워크 자원 최적화 연구를 진행하고 있습니다. 이를 통해 대규모 IoT 센서 네트워크의 사용자 연결 전략과 클라우드 기반의 5G 이동통신 네트워크 연구를 수행하고 있으며, 다양한 무선 통신 환경에서의 최적의 서비스 프로비저닝 기법을 개발합니다. 이러한 기술은 공공 안전 및 재난 통신 분야에서 중요한 역할을 할 수 있습니다.

엣지 컴퓨팅과 분산 컴퓨팅 환경에서의 최적화 연구

엣지 컴퓨팅과 분산 컴퓨팅 환경에서 최적의 자원 할당 및 연산 오프로딩 기법을 연구합니다. 컨테이너 기반의 모바일 엣지 컴퓨팅을 통해 서비스 중단 없는 이관 시스템을 구현하고, 다양한 네트워크 환경에서의 지연 및 QoS를 고려한 최적의 서비스 프로비저닝 방법을 개발합니다. 이러한 연구는 클라우드와 엣지 컴퓨팅의 통합을 통해 보다 효율적이고 신뢰할 수 있는 컴퓨팅 환경을 제공하는 데 기여할 수 있습니다.

주요 논문

발행물 전체보기

Robust long-term vehicle trajectory prediction using link projection and situation-aware Transformer

Minsung Kim, Byung Il Kwak, Jong-Uk Hou, Taewoon Kim

MDPI Sensors,

A Survey on Heterogeneity Taxonomy, Security and Privacy Preservation in the Integration of IoT, Wireless Sensor Networks and Federated Learning

Tesfahunegn Minwuyelet Mengistu, Taewoon Kim, Jenn-Wei Lin

MDPI Sensors, 2024

Multi-Step Peak Power Forecasting with Constrained Conditional Transformer for a Large-Scale Manufacturing Plant

N. Kim, A. Balaraman, K. Lee, Taewoon Kim

IEEE Access, 2023

완료된 프로젝트

프로젝트 전체보기

전력 Peak 예측 알고리즘

삼성중공업

2023년 01월 ~

자율주행 차량 제어 주체 판별을 위한 디지털 포렌식 원천기술 연구

한국연구재단(NRF) 기초연구실지원사업

2022년 06월 ~

오픈 소스 기반의 딥러닝 크랙 탐지 기술 개발

SW중심대학사업 산학협력프로젝트

2021년 04월 ~ 2021년 10월