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5G/6G를 위한 채널코딩
5G와 6G에서 사용되는 채널 부호에 대한 연구를 수행한다. 저밀도 패리티 체크 (LDPC) 부호와 극 (Polar) 부호, AI 기반의 부호 기법 등의 연구에 주력하고 있다.
5G/6G를 위한 딥러닝 기반 알고리즘
5G 및 6G에서는 통신 기술에 인공지능, 특히 딥러닝을 접목하여 성능을 향상시키는 연구를 수행한다. 수신한 신호의 검출 및 복호에서 딥러닝을 이용하여 기존의 통신 알고리즘보다 성능을 개선하는 연구에 주력하고 있다.
5G/6G를 위한 신호 처리 및 컴퓨팅
OFDM에서의 변조/복조, 신호의 성상 설계, 5G 및 6G 네트워크에서의 자원 분배 최적화, 엣지 컴퓨팅에서의 오프로딩 등 통신네트워크에서 중요한 문제들을 해결하여 성능을 향상시키는 연구를 수행한다.
DNA 저장장치 및 DRAM/NAND 플래시 메모리를 위한 오류 정정 부호
저장장치 및 메모리에서 데이터 입출력시 발생하는 오류를 정정하기 위한 오류정정부호에 대한 연구를 수행한다. DNA 저장장치에서 오류를 억제하고 정정하는 기술, DRAM과 NAND flash memory에서 발생하는 오류를 제어하는 연구에 주력하고 있다.
에너지 IoT 최적화
에너지 IoT와 관련된 IT 기반 기술에 대한 연구를 수행한다. 전기차 충전 스케쥴링 알고리즘을 최적화하는데 있어서 다양한 제약조건을 만족시키는 직관적인 접근 방법과 딥러닝 기반의 접근 방법을 사용하여 충전 기술을 개발하는 연구에 주력하고 있다.
범용 AI 및 통신 모듈을 활용한 실시간 컨텍스트 인지 시맨틱 통신
DNA computing systems and algorithms for large-scale artificial neural networks
Grand information technology research center support program (Chonnam National University)
ICT innovative talent 4.0 (Chonnam National University)
Development of high-performance, high-reliability DNA memory software & hardware
Education and research center for IoT convergence intelligent city safety platform (BK21 Four)
출처: 연구실 홈페이지
현재 재학생
8명
최근 5년 졸업
12명
졸업생 진로 분포: 학계 3명, 산업체 7명, 연구소 1명
학위 과정 분포: 석사 5명, 박사 3명 (대학원 8명)
대학원 8명 · 포닥·학부연구생 8명 별도
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