ISSR Lab.
IT 소프트웨어학부 민홍
ISSR Lab.은 임베디드 시스템, 운영체제, 센서 네트워크, 사물인터넷(IoT), 그리고 인공지능 사물인터넷(AIoT) 분야를 중심으로 첨단 시스템 소프트웨어와 지능형 컴퓨팅 기술을 연구하는 선도적 연구실입니다. 본 연구실은 뉴로모픽 아키텍처와 차세대 메타 운영체제 개발, 지능형 자원 관리, 실시간 시스템 최적화 등 미래 지능형 시스템의 핵심 기술을 집중적으로 다루고 있습니다.
특히, 무인이동체(UAV/UGV)와 같은 자원 제약 환경에서의 경량 체크포인팅 및 복원 기술, 실내외 위치 인식 시스템, 온디바이스 AI 및 Tiny ML, 클라우드 및 엣지 컴퓨팅 환경에서의 자원 최적화와 동적 오프로딩 전략 등 다양한 응용 분야에 적용 가능한 실용적 연구를 수행하고 있습니다. 이러한 연구는 스마트 시티, 스마트 팩토리, 스마트 헬스케어, 자율주행 등 4차 산업혁명 시대의 다양한 산업 현장에서 높은 활용 가치를 지니고 있습니다.
ISSR Lab.은 이론적 연구와 실용적 시스템 개발을 병행하며, 실제 산업 현장에 적용 가능한 솔루션을 제시하고 있습니다. 다양한 국내외 산학협력 및 연구 프로젝트를 통해 실용화와 상용화에 기여하고 있으며, 관련 특허와 논문을 통해 기술의 우수성을 입증하고 있습니다. 또한, 연구실 구성원들은 AIoT 해커톤, 학술대회 등에서 다수의 수상 경력을 보유하고 있어 연구 역량과 창의성을 인정받고 있습니다.
본 연구실은 UWB, RTLS, LiDAR, BLE 등 첨단 센서 기술과 React, Springboot 등 최신 소프트웨어 플랫폼을 융합하여, 실시간 위치 추적, 데이터 분석, 에너지 최적화 등 다양한 기술적 도전을 해결하고 있습니다. 또한, Raspberry Pi, Google Coral, NVIDIA Jetson 등 다양한 온디바이스 환경에서의 AI 추론 및 경량화된 머신러닝 모델 적용을 통해, 현장 중심의 지능형 시스템 구축에 앞장서고 있습니다.
ISSR Lab.은 미래 지능형 시스템 소프트웨어와 AIoT 분야의 혁신을 선도하며, 연구 결과를 국내외 학계와 산업계에 활발히 공유하고 있습니다. 앞으로도 본 연구실은 첨단 기술 개발과 실용화, 그리고 인재 양성을 통해 지능형 시스템 소프트웨어 분야의 글로벌 리더로 성장해 나갈 것입니다.
Drone Stability
Indoor Localization
Dynamic Offloading
지능형 시스템 소프트웨어 및 뉴로모픽 아키텍처
지능형 시스템 소프트웨어 연구는 차세대 컴퓨팅 환경에서 요구되는 고성능, 저전력, 실시간 처리를 동시에 만족시키기 위한 핵심 기술입니다. 본 연구실에서는 뉴로모픽 아키텍처와 메타 운영체제에 적합한 통합 개발 환경을 구축하고, 지능형 자원 관리 기법을 개발하여 다양한 응용 분야에 적용하고 있습니다. 뉴로모픽 아키텍처는 인간의 뇌 신경망을 모방한 하드웨어 및 소프트웨어 구조로, 기존 컴퓨팅 방식보다 훨씬 효율적인 연산과 에너지 절감을 실현할 수 있습니다.
이러한 연구는 인공지능, 사물인터넷, 엣지 컴퓨팅 등 다양한 분야에서 요구되는 복잡한 연산을 효율적으로 처리할 수 있도록 지원합니다. 특히, 메타 운영체제는 여러 이기종 하드웨어와 소프트웨어를 통합적으로 관리하며, 자원의 동적 할당, 실시간 스케줄링, 장애 복구 등 고도화된 기능을 제공합니다. 본 연구실은 이러한 운영체제의 설계와 구현, 그리고 실제 응용 환경에서의 성능 최적화에 중점을 두고 있습니다.
지능형 시스템 소프트웨어와 뉴로모픽 아키텍처의 융합은 미래의 스마트 팩토리, 자율주행, 스마트 시티 등 다양한 산업 분야에서 혁신적인 변화를 이끌 것으로 기대됩니다. 본 연구실은 이와 같은 기술적 도전을 해결하기 위해 이론적 연구와 실용적 시스템 개발을 병행하고 있으며, 국내외 다양한 산학협력 및 연구 프로젝트를 통해 실제 산업 현장에 적용 가능한 솔루션을 제시하고 있습니다.
경량 체크포인팅 및 무인이동체(UAV/UGV) 시스템
경량 체크포인팅 기술은 무인이동체(UAV, UGV)와 같은 자원 제약 환경에서 시스템의 신뢰성과 복원력을 높이기 위한 핵심 기술입니다. 본 연구실에서는 컨테이너 기반의 경량 프로세스 체크포인팅 및 복원 기법을 개발하여, 드론이나 지상 무인이동체가 임무 수행 중 장애가 발생하더라도 신속하게 상태를 복구하고 임무를 이어갈 수 있도록 지원합니다. 이러한 기술은 실시간 모니터링, 재난 대응, 스마트 시티 등 다양한 응용 분야에서 필수적입니다.
특히, 무인이동체는 배터리 용량, 네트워크 연결성, 센서 데이터의 신뢰성 등 다양한 제약 조건 하에서 동작하기 때문에, 효율적인 에너지 관리와 데이터 무결성 보장이 중요합니다. 본 연구실은 체크포인팅 주기 최적화, 실시간 상태 저장 및 복구 알고리즘, 장애 발생 시 자동화된 임무 재개 시스템 등을 연구하고 있습니다. 이를 통해 무인이동체의 운영 효율성과 안전성을 극대화하고, 다양한 환경 변화에 유연하게 대응할 수 있는 시스템을 구현하고 있습니다.
이러한 연구는 스마트 건설, 도시 인프라 모니터링, 환경 감시 등 실제 산업 현장에서 높은 활용 가치를 지니고 있습니다. 또한, 관련 특허와 논문을 통해 기술의 우수성을 입증하고 있으며, 국내외 연구기관 및 산업체와의 협력을 통해 실용화 및 상용화에도 적극적으로 기여하고 있습니다.
실내외 위치 인식 및 온디바이스 AI·엣지 컴퓨팅
실내외 위치 인식 시스템은 UWB, RTLS, LiDAR 등 첨단 센서 기술을 활용하여 사람과 사물의 위치를 정밀하게 파악하는 핵심 인프라입니다. 본 연구실은 UWB 기반 실내 측위, LiDAR 기반 실외 위치 인식, 그리고 React·Springboot 기반의 소프트웨어 플랫폼 개발 등 다양한 기술을 융합하여, 병원, 공장, 스마트 시티 등 다양한 환경에서 실시간 위치 추적 및 데이터 분석이 가능하도록 연구하고 있습니다. 또한, BLE, Wi-Fi 등 다양한 무선 기술을 활용한 위치 정확도 평가 기법도 개발하고 있습니다.
온디바이스 AI 및 Tiny ML 분야에서는 Raspberry Pi, Google Coral, NVIDIA Jetson 등 소형 디바이스에서 TensorFlow Lite와 같은 경량화된 인공지능 모델을 활용하여, 현장에서 실시간 데이터 분석과 의사결정이 가능하도록 지원합니다. 이를 통해 클라우드 서버에 의존하지 않고도 빠르고 효율적인 인공지능 서비스를 제공할 수 있으며, 프라이버시 보호와 네트워크 비용 절감에도 기여합니다. 또한, 모바일 엣지 클라우드(MEC) 환경에서의 자원 최적화, 동적 오프로딩 전략 등도 함께 연구하고 있습니다.
이러한 기술들은 스마트 헬스케어, 산업 자동화, 자율주행, 스마트 팩토리 등 다양한 분야에서 실질적인 혁신을 이끌고 있습니다. 본 연구실은 위치 인식과 온디바이스 AI, 엣지 컴퓨팅의 융합을 통해 미래 지능형 시스템의 핵심 인프라를 구축하고, 관련 논문 및 프로젝트를 통해 국내외 학계와 산업계에 활발히 기여하고 있습니다.
1
A joint optimization of resource allocation management and multi-task offloading in high-mobility vehicular multi-access edge computing networks
Hong Min, Amir Masoud Rahmani, Payam Ghaderkourehpaz, Komeil Moghaddasi, Mehdi Hosseinzadeh
Ad Hoc Networks, 2025
2
Adaptive sensor management for UGV monitoring based on risk maps
Seoyeon Kim, Young-Hoon Jung, Hong Min, Taesik Kim, Jinman Jung
Robotics Auton. Syst., 2024
3
Intricacies of Opening Geometry Detection in Terrestrial Laser Scanning: An Analysis Using Point Cloud Data from BLK360
Jinman Jung, Taesik Kim, Hong Min, Seongmin Kim, Young-Hoon Jung
Remote. Sens., 2024
1
다중 드론의 안정성 향상을 위한 경량 체크포인팅 시스템 개발
2
이기종 드론을 포함한 무선 센서 네트워크에서 계층 구조 기반 연결성 관리
3
(3차연도)이기종 드론을 포함한 무선 센서 네트워크에서 계층 구조 기반 연결성 관리