이후진 연구실은 무선 통신 시스템에서 발생하는 다양한 페이딩 채널 환경 하에서의 신호 처리 및 오류 성능 분석을 중점적으로 연구하고 있습니다. 특히, Rayleigh, Nakagami-m, Rician, Hoyt, Two-Ray 등 다양한 페이딩 모델을 기반으로, 공간 다이버시티(Alamouti, STBC, QSTBC 등), 다중 안테나(MIMO), 협력 네트워크(DF, AF 릴레이), OFDM, MCIK-OFDM 등 첨단 통신 기술의 오류 확률, 비트 오류율(BER), 심볼 오류율(SER) 등의 성능 한계를 이론적으로 도출하고 있습니다. 연구실에서는 닫힌 형태의 해석적 수식 및 점근적 근사식을 도출함으로써, 실제 시스템 설계 시 복잡한 시뮬레이션 없이도 다양한 환경에서의 성능을 신속하게 예측할 수 있는 기반을 마련하고 있습니다. 또한, 다이버시티 차수, 코딩 이득, SNR 손실 등 통신 시스템의 핵심 성능 지표를 정량적으로 분석하여, 시스템 최적화 및 신뢰성 향상에 기여하고 있습니다. 이러한 연구는 차세대 이동통신, 위성통신, IoT, UAV 네트워크 등 다양한 응용 분야에서 실질적인 성능 개선과 효율적인 시스템 설계에 중요한 역할을 하며, 국내외 유수 학술지 및 학회에서 활발히 발표되고 있습니다.

연구실은 무선 통신 환경에서의 물리계층 보안(Physical Layer Security) 기술 개발에도 선도적인 연구를 수행하고 있습니다. Alamouti STBC, QSTBC, SSK 등 다양한 공간 부호화 기법과 검출 알고리즘(JML, ZF, DF 등)을 활용하여, 와이어탭 채널, 시간 선택적 페이딩 채널 등에서의 보안 성능(Secrecy Outage Probability, Secrecy Diversity Order 등)을 해석적으로 분석하고, 최적의 보안 전송률 및 코드 설계 방안을 제시하고 있습니다. 특히, 채널 상태 정보 불완전성, 검출기 조합, 전력 스케일링 등 현실적인 제약 조건을 고려한 보안 성능 한계 분석을 통해, 실제 무선 네트워크에서의 안전한 정보 전송을 위한 이론적 기반을 제공하고 있습니다. 또한, 자유공간 광통신(FSO) 시스템에서의 대기 난기류, 다중 수신기, 다양한 변조 방식(MPSK, MQAM, OOK 등)에 대한 오류율 분석, 용량 평가, 다이버시티 기법 적용 등도 활발히 연구하고 있습니다. 이러한 연구는 6G, 위성통신, 스마트 시티, 국방 통신 등 고신뢰·고보안이 요구되는 미래 통신 인프라 구축에 필수적인 기술로, 국내외 산학연 협력 및 다양한 프로젝트로 확장되고 있습니다.

이후진 연구실은 전통적인 통신공학 분야를 넘어, 인공지능(AI) 및 머신러닝 기법을 활용한 설명 가능한 인공지능(XAI)과 스마트 헬스케어 응용 분야에서도 활발한 연구를 진행하고 있습니다. 프로세스 마이닝, 업무 프로세스 분석, 제조 공정 개선 등 다양한 산업 현장에 AI 기반의 예측 및 원인 분석 모델을 적용하고, LIME, SHAP, LRP 등 설명 가능한 AI 알고리즘을 비교·분석하여 최적의 자동화 분석 방법론을 제시하고 있습니다. 스마트폰, 웨어러블 디바이스, 카메라 등 다양한 센서를 활용한 헬스케어 애플리케이션 개발에도 주력하고 있습니다. PoseNet 등 합성신경망(CNN) 기반의 자세 추정, 행동 인식, 운동량 측정, 칼로리 소모량 산출 등 실시간 건강관리 시스템을 구현하여, 개인 맞춤형 피트니스 및 건강관리 서비스를 위한 기술적 토대를 마련하고 있습니다. 이러한 연구는 의료, 제조, 공공, 교육 등 다양한 분야에서 데이터 기반의 의사결정, 업무 자동화, 사용자 맞춤형 서비스 제공 등 혁신적인 변화를 이끌고 있으며, 실제 산업체 및 공공기관과의 협력 연구로 이어지고 있습니다.