재난/응급 현장을 위한 모바일 블록체인 기반 지능형 헬스케어 솔루션 교육연구단 Mobile Blockchain based Intelligent Healthcare Solution Education and Research Team for Disaster and Emergency

김영욱 교수 연구팀, 양자 어닐링을 이용한 레이다 신호처리로 IEEE GRS-Chapter상

김영욱 교수 연구팀,양자 어닐링을 이용한 레이다 신호처리로IEEE GRS-Chapter상▲(왼쪽부터) 전자공학과 최지연 석사과정, 김영욱 교수전자공학과의 인공지능 레이다/RF연구실(지도교수 김영욱)의 최지연 석사과정생이2025년도 한국전자파학회(KIEES)동계종합학술대회에서IEEE Geoscience and Remote Sensing (GRS)-Chapter상을 수상하였다.본 연구는"Quantum Annealing을 이용한 레이다 다중 표적 트래킹 기법"이라는 제목으로 최지연학생과 김영욱 교수가 저자로 논문을 발표하였다.레이다의 다중 표적 트래킹 문제는NP문제로 많은 계산량을 필요로 하는데,본 연구에서는 이를Quantum Computing이 풀 수 있는 수학적 모델(QUBO)로 변환하여Quantum Annealing기법으로 결과를 도출하였다.특히 다중 표적 트래킹 문제에서 표적의 프레임과 프레임 사이의 연관성을 표적 사이의 거리뿐만 아니라 각도까지도 고려할 수 있는 수학적인 방법을 제시하였다.본 연구는 앞으로 많은 레이다 신호처리 문제들이Quantum Computing으로 풀릴 수 있는 기초를 마련한 데에 기여가 있다.<다중 표적 추적 문제를Quantum annealing으로 풀기 위한 과정>인공지능 레이다/RF연구실은 인공지능을 이용한 레이다 신호처리,최적화 알고리즘을 이용한 안테나 설계,응용 전자기학과 관련된 다양한 분야를 연구하고 있다.특히 전자파를 이용한 인공지능 및 양자 기반 레이다 신호처리 분야에서 성과를 거두고 있으며,스마트 헬스케어용 인체 신호 감지 및 메타버스를 위한Computer-human interface분야를 주력으로 연구하고 있다.

25 - 02 - 21

배수아 교수, 미국 치료초음파재단 ‘신진연구자’ 인터뷰

배수아 교수,미국 치료초음파재단‘신진연구자’인터뷰미국의 치료초음파재단(Focused Ultrasound Foundation)은 의료용 집속 초음파 분야에서 가장 영향력 있는 기관 중 하나로,관련 연구와 기술 개발을 국제적으로 지원하고 있다.최근 서강대학교 전자공학과 배수아 교수를‘Young Investigator’로 선정하며,연구 성과와 학문적 기여를 조명하는 뉴스레터를 발행했다.배수아 교수는 집속 초음파(Focused Ultrasound)기술을 활용한 혈뇌장벽(BBB)개방 연구를 수행하며,이를 기반으로 뇌질환 치료의 가능성을 탐색하고 있다.알츠하이머병 환자를 대상으로 한BBB개방 임상시험에서 실시간 초음파 영상 모니터링의 기술을 개발 및 적용하여 연구 성과를 인정받았으며,소아 뇌종양 환자를 대상으로 한 초음파 치료 연구에도 참여하여 치료 모니터링 기법을 개선하는 데 기여했다.2024년 전자공학과에 임용되면서 서강대학교 공과대학 최초의 여성 교수로 자리하게 되었다.연구뿐만 아니라 교육에도 힘쓰며,특히 공대에서 학업을 이어가는 여학생들에게 좋은 역할 모델이 되고자 노력하고 있다.관련뉴스링크:https://www.fusfoundation.org/posts/young-investigator-profile-sua-bae-phd/

25 - 02 - 21

신의협 학생, ‘제 31회 삼성휴먼테크 논문대상’ 동상 수상

신의협 학생,‘제31회 삼성휴먼테크 논문대상’동상 수상전자공학과 신의협 학생(지도교수 박형민 교수)이 제31회 삼성휴먼테크논문대상‘Signal Processing’분과에서 동상을 수상했다.신의협 학생은“Separate and Reconstruct: Asymmetric Encoder-Decoder for Speech Separation”라는 주제로 효과적으로 음성을 분리하기 위한 새로운 모델 구조를 제안하여 수상하였다.음성 분리(Speech Separation)은 여러 화자의 음성이 섞인 오디오에서 개별 화자의 음성을 분리해내는 과제이다.이를 위해서 역할이 구분 되는 분리 인코더–재구성 디코더의 비대칭 네트워크를 설계하였으며 이는 기존 음성 분리 분야에서 사용되고 있는 딥러닝 네트워크의 설계에서 실제 음원의 분리가 네트워크의 가장 후반부에서 진행되는 것의 한계점을 고려한 것이다.또한,본 연구는 지난2024년12월 캐나다 벤쿠버에서 개최된 세계 최고 귄위의 인공지능 학회인NeurIPS 2024에서 발표된 바 있다.삼성휴먼테크논문대상은 과학기술 분야의 미래 주역을 발굴하자는 취지에서1994년부터 시작된 학술 논문상이다.삼성전자가 주최하고 과학기술정보통신부와 중앙일보가 공동 후원한다.이번 대회에는 역대 가장 많은 총3152편의 논문이 접수돼 총116편의 연구가 수상했다.▶논문제목: Separate and Reconstruct: Asymmetric Encoder-Decoder for Speech Separation▶저자 정보:신의협(제1저자),이상윤(제2저자),김태한(제3저자),박형민 교수(교신저자,서강대)▶데모 페이지:https://fordemopage.github.io/SepReformer/

25 - 02 - 21

남창주 교수 연구팀, 로봇 분야 Top conference ‘ICRA 2025’ 논문 채택

남창주 교수 연구팀,로봇 분야Top conference ‘ICRA 2025’논문 채택▲왼쪽부터 김준경 석사과정, 박상진 학부인턴, 이원종 석사과정,지도교수 남창주전자공학과 남창주 교수 연구팀의 논문이 로봇 및 자동화 분야 Top conference인 International Conference on Robotics and Automation (ICRA 2025)에 채택되었다. IEEE에서 주관하는 ICRA는 로봇 분야의 세계 최고 권위의 국제학술행사로, 오는 5월 19일부터 23일까지 미국 조지아 월드 콩그레스 센터에서 개최될 예정이다.논문 제목은 “Escaping Local Minima: Hybrid Artificial Potential Field with Wall-Follower for Decentralized Multi-Robot Navigation”으로, 김준경 석사과정의 주도 하에 박상진 학부인턴, 이원종 석사과정이 함께 연구를 진행하였으며 미국 카네기멜론대학교, 주식회사 티랩스와 협업이 이루어졌다.제안된 방법은 비정형 장애물이 가득한 환경에서 여러 대의 모바일 로봇이 지도 없이도 라이다(LiDAR)와 같은 거리 센서 정보만으로 충돌을 회피하며 주행할 수 있는 새로운 기술이다. 기존의 반응형 이동 방식인 인공 포텐셜 필드(APF) 기법은 계산이 빠르고 간단하지만, 국소 최소값(local minima) 문제로 인해 로봇이 특정 위치에 갇히는 한계를 갖고 있다. 제안된 알고리즘은 APF 방식에 벽면 추종(Wall-Following, WF) 방식을 결합해 로봇이 국소 최소값에서 탈출할 수 있도록 한 것이 특징이다. 연구팀은 APF와 WF 간의 전환을 위해 두 가지 방법을 제안했는데, 하나는 정해진 규칙에 따라 전환하는 방식이며, 다른 하나는 전문가 시연 데이터를 학습한 인코더 네트워크를 활용하는 방식이다.APF와WF사이 스위칭을 수행하는 알고리즘과 교착 상태가 발생하기 쉬운 실험 환경실험 결과,제안된 기법은 기존 최신 기술 대비 훨씬 높은 성공률을 보이며,비정형 장애물과 동적인 환경에서도 안정적인 이동이 가능함을 입증했다.이 기술이 상용화된다면 물류,제조,구조 작업 등 다양한 분야에서 멀티 로봇 시스템의 활용도를 크게 높일 것으로 기대된다.

25 - 02 - 05

남창주 교수 연구팀, 로봇 분야 Top conference ‘ICRA 2025’ 논문 채택

남창주 교수 연구팀,로봇 분야Top conference ‘ICRA 2025’논문 채택▲왼쪽부터 한기돈 석사 졸업생,박정우 박사과정,지도교수 남창주전자공학과 남창주 교수 연구팀의 논문이 로봇 및 자동화 분야Top conference인International Conference on Robotics and Automation (ICRA 2025)에 채택되었다. IEEE에서 주관하는ICRA는 로봇 분야의 세계 최고 권위의 국제학술행사로,오는5월19일부터23일까지 미국 조지아 월드 콩그레스 센터에서 개최될 예정이다.한기돈 석사 졸업생(현 삼성전자)의 주도 하에 박정우 박사과정이 함께 연구를 진행하였으며 논문 제목은“Stop-N-Go: Search-based Conflict Resolution for Motion Planning of Multiple Robotic Manipulators”이다.다수의 매니퓰레이터 로봇이 공장/창고 등에서 조립,용접,도장,패키징 등의 공정을 함께 수행하다 보면 서로 부딪힐 위험이 있다.모든 로봇의 구성 공간(configuration space)을 하나로 묶어 계획하는 방식은 모든 로봇의 움직임을 동시에 고려하기 때문에 직관적이지만,로봇 수가 늘어나면 계산량이 폭발적으로 증가하며 솔루션을 찾는 데 실패하는 경우가 많다.반면,로봇별로 경로를 따로 계획하는 방식은 속도가 빠르지만 충돌 문제를 자주 유발한다.로봇 경로간 간섭을 해소하기 위한 탐색 알고리즘과 알고리즘이 적용된 실험 환경이에 남창주 교수 연구팀은 개별적으로 계획된 경로에'정지'를 삽입해 충돌을 해결하는 새로운 방식을 제안했다. A*알고리즘을 활용해 각 로봇의 정지를 최소화하면서 전체 작업 완료 시간을 줄이는 전략이다.이 방식은 일부 로봇이 멈춰 다른 로봇이 충돌 없이 움직일 수 있도록 하며,동시에 경로의 효율성을 유지한다.이 기술이 적용되면 다수의 로봇이 한 공간에서 더욱 효율적으로 작업할 수 있을 것으로 기대된다.특히,산업 현장뿐만 아니라 물류,의료,서비스 로봇 등 다양한 분야에서 협업 로봇의 활용도가 높아질 전망이다.

25 - 02 - 05

전자공학과 박형민 교수 연구팀, 세계 최우수 인공지능 학회 ‘NeurIPS 2024’ 논문 채택

전자공학과 박형민 교수 연구팀,세계 최우수 인공지능 학회‘NeurIPS 2024’논문 채택▲(왼쪽부터) 전자공학과 신의협 박사과정, 이상윤 석사과정, 김태한 석사과정, 박형민 교수전자공학과 지능정보처리 연구실 연구팀(지도교수 박형민)이 최우수 인공지능 학회인‘Neural Information Processing Systems, NeurIPS 2024’에서 논문을 발표하게 되었다.전자공학과의 신의협 박사과정의 주도하에 이상윤,김태한 석사과정이 함께 연구를 진행하였으며,논문 제목은“Separate and Reconstruct: Asymmetric Encoder-Decoder for Speech Separation”으로 해당 연구를 통해서 여러 화자가 동시에 발화하는 혼합 음성에서 개별 화자의 음성을 분리하는 새로운 딥러닝 네트워크 구조를 설계하였다.음성 분리(Speech Separation)는 여러 화자의 음성이 섞인 오디오에서 개별 화자의 음성을 분리해내는 과제이다.이를 위해서 역할이 구분 되는 분리 인코더–재구성 디코더의 비대칭 네트워크를 설계하였다.<분리 인코더–재구성 디코더의 비대칭 네트워크를 제안한SepReformer네트워크 구조>연구팀은 기존 음성 분리 분야에서 사용되고 있는 딥러닝 네트워크의 설계에서 실제 음원의 분리가 네트워크의 가장 후반부에서 진행되는 것의 한계점을 고려하여 모델을 디자인하였다.한편NeurIPS는 인공지능(AI)및 기계 학습 분야에서 가장 권위 있는 국제 학회 중 하나로,매년 전 세계의 연구자와 기업들이 참여하여 최신 연구 성과와 혁신 기술이 발표되고 논의되는 자리이다. GAN, AlphaGo, Transformer, Diffusion등 인공지능에 큰 영향을 끼친 기술이 해당 학회에서 발표되었다. NeurIPS 2024는 오는2024년12월9~15일 캐나다 벤쿠버에서 개최된다.▶논문제목: Separate and Reconstruct: Asymmetric Encoder-Decoder for Speech Separation▶저자 정보:신의협(제1저자),이상윤(제2저자),김태한(제3저자),박형민 교수(교신저자,서강대)▶데모 페이지:https://fordemopage.github.io/SepReformer/

24 - 09 - 30

김홍석 교수 연구팀, 에너지 분야 국제 저명 저널 IEEE Transactions on Sustainable Energy 논문 게재

김홍석 교수 연구팀,에너지 분야 국제 저명 저널IEEE Transactions on Sustainable Energy논문 게재▲(왼쪽부터) 송근주 석박통합과정, 김민수 박사, 김홍석 교수본교 전자공학과 송근주 석박사통합과정과 김민수 박사(지도교수 김홍석)의 논문이 국제 에너지 분야 최상위 저널인IEEE Transactions on Sustainable Energy (2023년 발표 기준JCR Impact Factor 8.6,상위8%)에 게재 승인되었다.해당 논문은 최근 전력 시스템에서의 신재생 에너지 투입을 위한 새로운 형태의 다중 태양광 발전량 예측 기법에 관한 것이다.제안하는 기법은 특히 국가 단위의 넓은 지역에 걸쳐 분포해 있는 태양광 발전소들에 대하여 단일 모델로도 효율적이며 정확한 예측을 수행한다.일반적으로 대규모 형태의 태양광 발전소를 학습하기 위해서는 대용량의GPU메모리가 확보되어야 하며,이는 상황에 따라out of memory (OOM)에러로 이어져 학습 비용이 크게 상승하는 문제가 있었다.따라서 이를 해결하기 위해 해당 논문에서는 그래프 신경망 기반의Random Coarse Graph Attention과Probabilistic autoregressive LSTM모델을 제안 및 결합하여 약1600개 이상의 태양광 발전소를 동시에 학습 시에도 최대57.3%의 낮은GPU메모리 사용량을 보였으며,시공간 학습을 통해 최대11.7%향상된 예측 정확도를 달성하였다.또한 실제 상황에서 통신 오류,센서 고장 등으로 발생하는 결측 데이터 상황을 고려하여 시공간적 보간법을 제안해 결측이 극심한 상황(최대90%의 결측률)에서도 비교군 대비 강인한 예측 성능을 보였다.제안된 다중 태양광 발전량 예측 기법인AnyCast는 가상발전소(VPP)구성 등 배전망 운영에 효과적으로 기여할 수 있으며,재생에너지가 고려된 최적 조류 계산 등 다양한 전력망 운영에 포괄적인 적용이 가능할 것으로 기대된다.논문명: Graph-based Large Scale Probabilistic PV Power Forecasting Insensitive to Space-Time Missing Data저널명: IEEE Transacations on Sustainable Energy (IF 8.6, JCR상위8%)저자명:송근주(서강대학교),김민수(서강대학교),김홍석(서강대학교)

24 - 08 - 20

남창주 교수, 2024년 과학기술정보통신부·한국연구재단 기초연구실 지원사업 선정

전자공학과 남창주 교수,2024년 과학기술정보통신부·한국연구재단 기초연구실 지원사업 선정▲ (왼쪽부터) 전자공학과 남창주 교수, 연세대 남석인 교수, 연세대 김민구 교수, 경희대 김상현 교수본교 전자공학과 남창주 교수,연세대학교 남석인 교수(사회복지학과),김민구 교수(의학공학교실),경희대학교 김상현 교수(기계공학과)로 이루어진 공동연구팀이 과학기술정보통신부와 한국연구재단이 주관하는2024년도 기초연구실 지원사업의 개척형에 신규 선정되었다.연구 과제명은「초고령 사회 일자리 혁신:노인 맞춤형 다중감각 인터페이스를 통한 로봇 공유제어 기술」로,연구 기간은2024년8월부터2027년4월까지2년9개월이고 총13.75억 원(연평균5억 원)의 연구비를 지원받는다.우리나라는2025년부터 초고령 사회로 진입할 정도로 노인 인구가 급증하고 있다.하지만,풍부한 현업 경험과 노하우를 가진“파워 시니어”들에게 양질의 일자리를 제공할 준비는 되어 있지 않다.대부분의 일자리가 단기·단순 노무직 중심의 저임금 일자리이다.이런 노인 일자리 문제는 노인 문제로도 이어진다.심각한 노인 빈곤율과 자살률(모두OECD 1위)은 우리 사회 불행한 노인의 현실을 단적으로 보여준다.노령화와 동시에 급감하는 출생률은,생산인구 부족이라는 시급한 노동 시장의 문제도 야기한다.이번 연구는 노인의 원격 근로라는 새로운 기술 영역을 개척하는 사회 문제 해결형R&D이다.노인 일자리,노인 우울감,생산인구 부족이라는 우리 사회의 난제를 로봇·AI기술로 해결해보고자 하는 연구자들이 뜻을 모았다.노인 맞춤형 작업 인터페이스를 통해 노인과 협업하여 작업을 계획하고 실행하는 로봇 플래닝 및 제어 기술을 개발하는 것을 목표로 한다.세부적으로는,노인의 인지 및 신체적 특징을 바탕으로 한 새로운 사용자 인터페이스,노인의 언어·행동적 작업 지시 및 작업 관련 정보를 이용해 로봇의 작업 및 모션 계획을 수립하는 플래닝 기술,노인의 개입을 중재하고 제어 입력의 불안정성과 불연속성을 최소화하는 공유제어 기술,다양한 작업 정보를 제공하기 위한 로봇의 멀티모달 센싱 기술을 개발한다.노인의 의견을 주도적으로 반영하여 수요자 중심의 지속 가능한 기술을 개발하기 위해 노인복지 전문가인 남석인 교수와 리빙랩을 운영한다.기술 수용 과정에서 노인의 심리사회적 변화를 다차원적으로 측정하고,개발된 기술이 기존 노인 일자리의 대안이 될 수 있는지 확인하는 사회과학 연구도 병행하는 초학제 융합 연구이다.연구 책임자인 남창주 교수는“노인을 돌봄의 대상으로만 바라본 기존의 로봇 연구에서 벗어나,노인을 기술의 주체적인 사용자이자 사회에 기여하는 생산적 집단으로 변모시키는 연구를 통해 노인을 행복한 사회 구성원으로 재탄생시키고자 하는 연구자들의 강한 의지가 모였다”면서, “이번 연구를 통해 보다 다양한 사회 구성원들이 스마트폰을 사용하듯 로봇 기술을 쉽게 활용할 수 있게 되길 기대하며,초고령·저출생 사회의 노인·노동력 문제를 완화하는 데 기여하고 싶다”는 포부를 밝혔다.또한, “우수한 연구 역량을 보유한 연구자들과 함께 공학 기술과 노인 복지 연구가 융합된 초학제 연구를 수행할 수 있게 되어 매우 기쁘다”라는 소감도 밝혔다.한편,기초연구실 지원사업은 특정 연구주제 중심의 소규모 기초연구 그룹을 지원하여 국가 기초연구 역량 강화를 도모하는 집단연구사업이다.특히,본 과제의 유형인 개척형은 국내에서 거의 시도되지 않은 새로운 분야의 창의적·도전적 연구 지원을 통해 역량 있는 젊은 연구자의 성장을 지원하는 것을 목적으로 한다.

24 - 08 - 01

전자공학과 김홍석 교수 연구팀, 국제 신재생 에너지 발전량 예측 및 거래 대회 Student Team 부문 최종 2위

전자공학과 김홍석 교수 연구팀,국제 신재생 에너지 발전량 예측 및 거래 대회 Student Team 부문 최종 2위▲ (위 왼쪽부터) 전자공학과 김홍석 교수, 송근주 석박사통합과정, 이해중 석박사통합과정(아래 왼쪽부터) 임예지 석박사통합과정, 강희주 석사졸업생, 김민수 박사과정본교 전자공학과 송근주 석박사통합과정, 이해중 석박사통합과정, 임예지 석박사통합과정, 강희주 석사졸업생, 김민수 박사과정 (지도교수 김홍석)이 국제 신재생 에너지 발전량 예측 및 거래 대회에서 학생팀 부문 최종 2위를 달성했다.‘Hybrid Energy Forecasting and Trading Competition’은 전력 및 에너지 분야에서 세계적인 학회인 IEEE Power and Energy Society Working Group에서 개최하고, 세계에서 가장 큰 신재생 에너지 회사 중 하나인 Øred와 유망한 신재생 에너지 스타트업 rebase energy가 지원하는 세계적인 대회이다.본 대회는 2024년 2월 19일부터 2024년 5월 18일까지 진행되었으며, 총 66개의 팀이 참가해 신재생 에너지 (태양광, 풍력) 발전량 예측과 거래 부문에서 경쟁하였다.김홍석 교수 연구팀은 ‘NICE_Forecast’ 팀명으로 참가해 딥러닝 기술 기반 신재생 에너지 발전량의 불확실성을 고려한 예측 및 거래 알고리즘을 구현하였고, 이를 통해 학생팀 부문에서 종합 최종 2위를 달성하였다.송근주 석박사통합과정학생은 “이번 대회를 통해 신재생 에너지의 불확실성 문제가 에너지 시장 및 전력 계통에 어떤 영향을 미치는지 직접적으로 알게 되었으며, 향후 이러한 문제를 다루는 연구를 하고 싶다.”라고 전했다.

24 - 07 - 09

김홍석 교수 연구팀, 에너지 분야 국제 저명 저널 Applied Energy 논문 게재

김홍석 교수 연구팀,에너지 분야 국제 저명 저널 Applied Energy 논문 게재▲ (왼쪽부터) 전자공학과 김홍석 교수, 전지훈 석박통합과정, 천호진 석박통합과정전자공학과 전지훈 석박통합과정(지도교수 김홍석)의 논문이 에너지 분야 국제 저명 저널인 Applied Energy(2024년 기준 JCR Impact Factor 10.1, 상위 6.1%)에 게재 승인되었다.해당 논문은 실제 운행 중인 에너지 저장 시스템(Energy Storage System, ESS) 데이터를 활용해서 전기화학적 모델과 딥러닝 모델을 동시에 고려하여 배터리의 상태를 진단한다. 실제 운행 중인 ESS에 발생하는 화재나 폭발과 같은 사고는 큰 금전적, 인명적 손실을 초래하기에 사전에 문제가 발생하기 전에 ESS 구성요소인 모듈의 이상을 판별하는 것이 매우 중요한 목표이다.본 논문에서 딥러닝 모델과 전기화학 모델을 활용하여 배터리의 본질적 특성을 포착하고 상호보완적인 관점에서 배터리의 상태를 진단한다. 먼저 디노이징 오토인코더를 활용하여 배터리의 고장 데이터가 없는 환경을 극복하고 잠재 공간 분류 방법으로 이상 모듈을 탐지한다. 둘째로 전통적인 용량 증분 분석을 재해석하여 실시간 ESS 운용에 적합하도록 전압 증분 분석 방법을 제안한다. 이후 앞서 활용된 디노이징 오토인코더와 전압증분 분석을 공동으로 고려하여 ESS의 이상 배터리 모듈을 탐지하고 정량화한다. 구체적으로, 비지도 학습 기반 이상 분류 알고리즘(One Class Support Vector Machine, OCSVM)과 정규화 변환된 표준점수(Transformed Z-score)를 활용하여 이상 배터리 모듈을 판별하고, 이상치를 정량화한다.제안된 프레임워크는 실제 운행중인 ESS 배터리를 활용하여 두 상보적인 관점에서 배터리를 분석하고 이상 모듈 판별 및 정량화로 안전한 배터리 운용을 가능하게 한다.▶ 논문명 : ProADD Practive Battery Anomaly Dual Detection Leveraging Denoising Convolutional Autoencoder and Incremental Voltage Analysis▶ 저널명 : Applied Energy(IF 10.1, JCR 상위 6.1%)▶ 저자명 : 전지훈(서강대학교), 천호진(서강대학교), 정병일(두산에너빌리티), 김홍석(서강대학교)

24 - 06 - 26

정보통신기획평가원 ‘2024 방송통신산업기술개발사업’에 선정

전자공학과 김영욱 교수정보통신기획평가원 ‘2024 방송통신산업기술개발사업’에 선정전자공학과 김영욱 교수가 제안한 연구가 정보통신기획평가원(IITP)의 ‘2024 방송통신산업기술개발사업’ 에 선정되었다.서강대학교가 주관하고 총 5개 대학 (서강대, 서울대, 경희대, 숭실대, UNIST)이 참여하는 “미래 생산성 초고율화를 위한 인공지능 기반 RF 부품 및 시스템 설계기술 개발” 연구는 IITP로부터 최대 5년 총 28.5억원의 연구비를 지원받게 된다.본 연구에는 전파 분야 기술 생산성 향상을 위한 인공지능기반 전파부품 및 시스템 설계·측정 핵심요소의 개발을 목표로 한다. 전파부품 설계에 인공지능 기술을 활용할 시에 안테나 및 RF 부품 해석의 반복 횟수를 최소화하여 설계에 요구되는 시간을 대폭 감소할 수 있을 것으로 기대된다. 또한 연구될 기술은 전파 부품 설계뿐만 아니라, 레이다 신호처리, 전자파 측정, 어레이 교정 시스템, 전자파 신호해석 및 EMI/EMC 분석 등의 다양한 분야에 적용이 가능하여 활용도가 높을 것으로 예측된다.김영욱 교수의 인공지능 레이다/RF 연구실은 인공지능을 이용한 레이다 신호처리, 최적화 알고리즘을 이용한 안테나 설계, 응용 전자기학과 관련된 다양한 분야를 연구하고 있다. 특히 전자파를 이용한 인공지능 기반 인체 행동 분석 분야에서 세계적인 성과를 거두고 있으며, 스마트헬스케어용 인체 신호 감지 및 메타버스를 위한 Computer-human interface 분야를 주력으로 연구하고 있다.

24 - 04 - 12

김홍석 교수 연구팀, 통신 분야 국제 저명 저널 IEEE Internet of Things Journal 논문 게재

김홍석 교수 연구팀,통신 분야 국제 저명 저널IEEE Internet of Things Journal논문 게재▲(왼쪽부터) 전자공학과 김홍석 교수, Dr.Hien Thanh Doan 박사후연구원본교 전자공학과BK박사후연구원인Dr. Hien Thanh Doan(지도교수 김홍석)의 논문이 통신 분야 국제 저명 저널인IEEE Internet of Things Journal(2023년 기준JCR Impact Factor 10.6,상위2.2%)에 게재 승인 되었다.본 논문은 통신과 전력의 융합인 스마트그리드 환경에서 재생에너지를 갖춘 프로슈머간의P2P에너지 거래에 관한 논문으로서P2P전력 시장은 프로슈머가 자신의 비용을 최소화할 수 있도록 하는 것이다.그러나 물리적 네트워크 제약을 포함시킬 경우P2P거래에 여러 도전적인 과제가 존재한다.특히 기존의 연구는 동적 그리드 가격을 고려하지 않고 고정된 그리드 전력 가격을 사용하였으며,모든 참가자에 대한 공정성을 고려하지 못하였다.이러한 정책은 수요가 적은 프로슈머들이 공정하게 대우받지 못할 경우 장기적으로 시장의 발전을 저해하는 부정적인 영향을 끼칠 수 있다.이 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 소비자 수요에 의해 결정되는 두 가지 동적 그리드 가격 체계를 갖는 새로운 형태의 분산형P2P전력 시장을 설계하였다.나아가,프로슈머의 프라이버시를 침해하지 않으면서 네트워크에서의 전력조류를 최적화하기 위한 물리적 제약이 있는 분산시스템을 제안하였다.본 연구는 혼잡을 최소화하기 위한 동적 혼잡 가격을 제안하고,제안된 알고리즘이 최적점으로 수렴함을 증명하였다.실험 결과는P2P에너지 거래가 이전 연구들에 비해 주 전력망의 발전 비용을56.9%감소시키고,소비자와 주 전력망과의 거래는57.3%감소함과 아울러,그리드 가격의 증가이 증가하여도 소비자의 사회적 복지에는 거의 영향을 미치지 않음을 보여주었다.-논문명:Fully Decentralized Peer-to-Peer Community Grid with Dynamic and Congestion Pricing-저널명: IEEE Internet of Things Journal (IF 10.6, JCR상위2.2%)-저자명: H. T. Doan(서강대학교), T.H.B. Huy,김대희,김홍석(서강대학교)

24 - 03 - 26