연구분야 (Research Areas)

통신 및 신호처리 연구실에서는 AI 기반 차세대 이동통신 및 표적 탐지를 위한 스마트 안테나 개발에 관한 연구를 진행하고 있다.

• 군집 UAV 배열 안테나의 성능 향상을 위한 강화 학습 기반 배열 최적화 기술

• 군집 UAV 클러스터 기반의 분산 빔형성 기법

• 군집 UAV 기반 표적 탐지 및 표적 반사 신호의 도래각 추정 기술

통신 및 신호처리 연구실에서는 국방 전자전 지원을 위한 딥러닝 기반 적 레이더/무기체계의 위치탐지 및 인식 방법에 관한 연구를 진행하고 있다.

• 머신러닝/딥러닝 기반 적 레이더 신호 탐지 및 제원 추정 기법

• 통계적 신호처리를 이용한 잡음 및 간섭신호 제거 기술

• 설명 가능한 인공지능(eXplainable AI, XAI) 기법이 접목된 전자전 지원 시스템 연구 및 개발

통신 및 신호처리 연구실에서는 군수 및 민수 분야에서 방송/통신 신호를 이용하는 수동형 레이더 시스템에 대한 연구를 진행하고 있다.

• 수동형 레이더 시스템의 송/수신기 및 개체 위치에 따른 기하 구조 정리

• 적응신호처리 및 오경보 확률을 이용한 개체 탐지 시스템 구축

• 다중 안테나 및 최소 제곱법을 이용한 개체의 위치 추정

• Kalman 필터를 이용한 개체 추적 시스템 구현

통신 및 신호처리 연구실에서는 UHD(Ultra-High Definition) 방송의 전송 속도 및 수신 성능 향상을 위한 연구를 진행하고 있다

• 디지털 방송 시스템(ATSC 3.0, DVB-T2 등)의 송수신에 사용되는 디지털 신호처리 기법 구현

• 통신 상황 성능 분석을 위한 등화, 채널 코딩, 변복조 등의 기법을 이용한 수신 성능 향상 분석

• LDM(Layered Division Multiplexing), MIMO(Multiple-Input Multiple Output)와 같은 차세대 기술을 이용한 수신 성능 분석

통신 및 신호처리 연구실에서는 뇌 신호(brain signal) 분석을 통한 뇌-컴퓨터 인터페이스 시스템에 관한 연구를 진행하고 있다.

• 실제 뇌 신호 측정 및 분석

• 뇌 신호를 이용한 컴퓨터 인터페이스 시스템 구현

• Steady state visually evoked potential(SSVEP), P300

• Motor Imagery

통신 및 신호처리 연구실에서는 지능형 차량/화물 자동 배차 플랫폼을 위한 메타 강화학습 기반 차량/화물 운송 매칭 알고리즘 연구를 진행하고 있다.

• 물류 배차를 위한 강화학습 알고리즘의 메타학습 적용 가능성 분석

• Model/Metric-based 메타 강화학습 알고리즘을 이용한 화물 자동 배차 시스템 개발