수상·소식
- 관리자
- 2026.09.16
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김영욱 교수 연구팀, 2026 한국전자파학회 하계종합학술대회 최다논문상 및 우수논문상 6개 수상
전자공학과의 인공지능 레이다/RF 연구실(지도교수 김영욱)의 연구원들이 2026년도 한국전자파학회 하계종합학술대회에서 최다논문상 및 6개의 우수논문상을 수상하였다.
김영욱 교수 연구실의 연구원들은 하계종합학술대회에 총 29편의 논문을 작성하였다. 이는 전자파학회 역사상 단일 연구실에서 가장 많은 논문 발표 실적이다. 특히 연구원생들의 자발적인 아이디어와 노력으로 최다논문상을 수상하였다는 점에서 그 의미가 더욱 크다.
또한 AiR Lab 연구원들은 총 6개의 우수상을 수상하였다. 김연재 석사과정 학생은 '평면 근접장 기반 소스 재구성과 상호 결합 보정을 이용한 배열 안테나 여기 추정'이라는 연구 주제로 우수상을 수상하였다. 본 연구에서는 SRM를 통해 근접장으로부터 배열 안테나의 복소 excitation을 정량적으로 추정할 수 있는 방법을 제안하였다. 또한 '원통형 근접 전기장을 이용한 3차원 EMI 소스 전류 복원'라는 주제로 우수 포스터 발표상을 수상하기도 하였다. 본 연구에서는 원통형 근접장으로부터 DUT가 포함된 3차원 전류 분포를 복원하여 EMI 소스를 추정하는 기법을 제안하였다.
장승희 석사과정 학생은 ‘다중극 구면파 전개 기반 제한 면적 평면 근접장-원거리장 복원 기법’ 연구로 우수상을 수상하였다. 본 연구에서는 다중극 구면파 전개를 이용해 제한된 근접장으로부터 구면파 모드를 추정하고, 원거리 방사 패턴을 복원하는 방법을 제안하였다.
최용준 석사과정 학생은 'Single-Snapshot DoA Estimation Driven by Quantum Neural Networks'라는 연구 주제로 우수상을 수상하였다. 본 연구에서는 단일 스냅샷일 때 부족한 Rank-1 문제를 해결하여 다중 신호원의 도래각을 추정하는 방법을 제시하였다.
성민서 석사과정 학생은 'Optimized Feature for Quantum SVM: Detection of Robotic Dogs Using Radar Micro-doppler Signatures'라는 연구 주제로 우수 구두 발표상을 수상하였다. 본 연구에서는 optimized feature를 활용하여 QSVM 기반 마이크로 도플러 시그니처의 분류 성능을 개선하였다.
동규헌, 오정훈 학부연구생은 '양자신경망의 레이더 손동작 인식 Cross-Subject 평가와 진폭 인코딩 헤드의 파라미터 공정 우위' 연구 주제로 학부 우수상을 수상하였다. 본 연구에서는 양자신경망의 레이더 손동작 인식 성능 향상 원인이 특징벡터 정규화임을 규명하고, 이를 고전 모델에 적용하여 성능을 향상시키는 방법을 제안하였다.
김영욱 교수의 인공지능 레이다/RF 연구실은 인공지능 및 Quantum Computing을 이용한 레이다 신호처리, 응용 전자기학, 안테나 설계와 관련된 다양한 분야를 연구하고 있다. 특히 전자파를 이용한 인공지능 기반 인체 행동 분석 분야에서 세계적인 성과를 거두었고, 최근에는 Quantum Computing을 이용한 새로운 접근 방식의 레이다 신호처리 및 응용 전자기학 연구를 진행하고 있다.