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인하대학교 정보통신공학과 곽경섭 명예교수님은 현대 사회의 핵심 과제인 스마트 헬스케어와 효율적인 무선통신 네트워크 구축에 대한 심도 깊은 연구를 수행하고 계십니다. 교수님께서는 인공지능과 빅데이터를 활용하여 심장병을 예측하고 웨어러블 센서 기반의 정밀한 건강 모니터링을 가능하게 하는 혁신적인 헬스케어 솔루션을 제시하셨습니다. 더불어, 초광대역(UWB) 무선통신, 비직교 다중접속(NOMA), 모바일 엣지 컴퓨팅 등 차세대 통신 기술 발전에 기여하며, 데이터 폭증 시대의 안정적인 통신 환경 구현에 중요한 해법을 제공하고 있습니다. 교수님의 15건이 넘는 등록 특허는 이러한 연구 성과를 입증하며, 미래 기술 발전에 핵심적인 역할을 합니다.
| 연구자 프로필 |  |
| 연구자 명 | 곽경섭 |
| 직책 | 명예교수 |
| 이메일 | kskwak@inha.ac.kr |
| 재직 상태 | 재직 중 |
| 소속 | 인하대학교 |
| 부서 학과 | 정보통신공학과 |
| 사무실 번호 | - |
| 연구실 | - |
| 연구실 홈페이지 | - |
| 홈페이지 | - |
| 활동 내용 | [학회/위원회 활동] - 한국통신학회 수석 부회장 |
| 연구 내용 | [연구 분야] 핵심 분야: 무선 통신 및 네트워크 최적화, 스마트 헬스케어 및 빅데이터 분석 세부 분야: UWB 통신, 비직교 다중 접속(NOMA), 딥러닝 기반 질병 예측, 웨어러블 센서 데이터 분석, 모바일 엣지 컴퓨팅, 위치 인식 시스템. [대표 연구 내용] - 스마트 헬스케어 모니터링 시스템 개발 기존 헬스케어 시스템은 단편적인 데이터 활용으로 인해 질병 예측 정확도가 낮고, 실시간 모니터링 및 개인 맞춤형 관리에 한계가 있었습니다. 특히 심장병과 같은 주요 질환은 조기 진단 및 예측이 생명과 직결되지만, 다양한 형태의 데이터를 통합적으로 분석하는 기술이 부족했습니다. 본 연구는 앙상블 딥러닝과 형상 융합 기법을 활용하여 심장병 예측의 정확도를 획기적으로 높였습니다. 웨어러블 센서 데이터, 전자의무기록(EMR), 그리고 소셜 네트워크 데이터를 통합 수집하고, 빅데이터 분석 엔진을 통해 특징 극성 식별, 워드 임베딩, 온톨로지 기반 특징 추출, 그리고 Bi-LSTM 기반의 질병 분류 및 약물 부작용 예측까지 수행합니다. 이는 기존 시스템이 다루지 못했던 다양한 비정형 데이터를 정형화하고, 기계 학습과 의미론적 지식을 결합하여 예측 및 모니터링의 신뢰성을 극대화합니다. 개발된 시스템은 개인 맞춤형 건강 관리 서비스를 제공하여 만성 질환자의 삶의 질을 향상시키고, 의료 기관의 진단 효율성을 높여 의료 비용 절감에 기여할 수 있습니다. 스마트 헬스케어 시장에서 차별화된 기술 경쟁력을 확보하며, B2B 및 B2C 시장 모두에서 확장 가능한 비즈니스 모델을 제시합니다. - 차세대 무선 통신 및 네트워크 최적화 기술 5G 이후의 초고속, 초저지연, 초연결 네트워크 환경에서는 제한된 자원을 효율적으로 사용하고, 폭증하는 데이터 트래픽을 안정적으로 처리하는 것이 필수적입니다. 특히 다중 사용자 환경에서의 간섭 제어 및 자원 할당은 난제로 남아있습니다. 비직교 다중 접속(NOMA) 기술을 활용하여 동일 시간-주파수 자원을 여러 사용자가 공유함으로써 스펙트럼 효율성을 극대화합니다. 전력-시간 블록 코딩, 적응적/고정적 속도 분할 방법론을 제안하여 다중 사용자 환경에서의 간섭을 효과적으로 관리하고 데이터 전송의 공정성과 효율성을 동시에 달성합니다. 또한, 초광대역(UWB) 시스템에서 MC-CDMA 방식을 적용하여 DS-CDMA의 복잡도와 OFDM의 단점을 보완하고, 다중경로 환경에서 우수한 성능을 보이며 FCC 규제를 만족시키는 방사 전력 제어를 가능하게 합니다. 본 기술은 5G/6G 이동통신, 사물인터넷(IoT), 스마트 팩토리, 자율주행 등 고성능 무선 통신이 필수적인 분야에 적용되어 네트워크 용량 증대 및 서비스 품질 향상에 기여합니다. 통신 장비 제조사, 통신 서비스 제공사, 스마트 기기 개발사 등 다양한 산업 분야와의 협력을 통해 차세대 통신 인프라 구축의 핵심 기술로 자리매김할 수 있습니다. |
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