연구실

본 연구실에서는 머신러닝, 신호처리에 대한 연구 및 차세대 이동통신 시스템에 대한 연구를 진행하고 있습니다. 머신러닝, 신호처리와 관련된 연구로는 압축센싱 (compressive sensing), 희소 신호 복원 (sparse signal recovery), 행렬완성 (matrix completion), 지도/비지도학습을 이용한 금융 빅데이터 분석 및 결정 (financial big data analysis and decision), 강화학습 (reinforcement learning) 및 메타러닝 (meta learning) 등을 이용한 레이더/소나/이미지 신호분석 등이 있습니다. 이동통신 시스템과 관련해서는 5G 이동통신을 위한 대용량 안테나 (massive MIMO) 전송기법, 초고신뢰저지연(ultra reliable and low latency communication: URLLC) 그리고 인공지능에 기반한 미래 무선 네트워크 설계 등의 연구를 진행하고 있습니다.

▶최근 관심분야
- 6세대 이동통신을 위한 초고신뢰저지연 통신, 사물통신(IoT), 초고주파(mmWave, THz) 통신기술
- 인공지능을 활용한 레이더/소나/이미지 신호처리
- 희소 벡터 및 행렬 복원 기법 (compressed sensing, matrix completion)
- 강화학습, 적대신경망(GAN), 메타러닝 및 이를 응용한 이동통신 시스템
- 금융 빅데이터 분석, 인공지능 퀀트 트레이딩 알고리듬 설계


▶주요 연구과제
- mmWave및 THz대역 대용량 안테나 시스템 연구
- 초고신뢰저지연 통신 및 사물기반 통신 시스템 연구
- 인공지능기반 차세대 이동통신 시스템 연구
- 압축센싱 및 행렬완성 분석및 추천시스템 개발
- 지도/비지도 학습기반 레이더 신호 획득및 분석 연구