Research Area

무선 네트워킹 연구실의 연구 분야는 네트워크에서 유선 및 무선으로 더 나아가 다양한 무선 통합망에서 데이터를 정보의 손실 없이, 빠르게 실시간으로 전송하고 사용자의 이동성을 제공하는 프로토콜과 아키텍쳐를 개발한다. 다양한 무선 네트웍이 등장하고 통신 기기 및 사용자 환경의 변화를 수용하기 위해 본 연구실에서 개발되는 알고리즘 및 분석은 가상의 시뮬레이션 및 실험을 통해 입증된다. 구체적인 연구 분야는 다음과 같다.

Internet of Vehicles with Machine Learning

• Machine Learning을 활용하여 차량 (특히 자율주행차량)으로부터 요청되는 서비스에 필요한 연산을 network edge 및 주변 차량의 컴퓨팅을 이용해 처리하는 기술을 연구한다.

IoT Edge Networking for Deep Learning-based Applications

• 실시간 처리를 요구하는 smart home/factory/farm, 자율주행차 등 IoT 서비스는 Deep Learning (DL)이 적용되고 있다. IoT 플랫폼에 설치된 edge 서버 및 IoT 기기들의 네트워킹 및 협업 컴퓨팅 기술을 연구해 DL기반 사용자 서비스를 실시간에 지원한다.

Machine-to-Machine (M2M) IoT for Metaverse

• Metaverse의 Digital Twin (DT) 물리적 공간을 만들기 위해, Avatar인 로봇 간 통신의 시작 단계로 M2M IoT 플랫폼이 필수적이며, Interactive 및 Human-like한 서비스 제공하기 위해 IoT에서 edge를 포함한 M2M 실시간 전송 기술을 연구한다.

6G-advanced Heterogeneous Networks

• WiFi 7, Massive IoT, Small cell 들을 효과적으로 설치하여 모바일 데이터 서비스 품질을 개선하기 위한 기술을 연구한다.
  

Mobility Management.

• 사용자 또는 자율주행 vehicle이 통신 중에 이동하는 상황에서 IP 주소가 변경되는 경우에도  끊김 없는 통신을 제공하기 위한 연구를 한다.

 

Last updated, August. 2023.