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인하대학교 전기전자공학부 정재학 교수님의 연구 성과를 소개합니다. 정재학 교수님은 무선 통신 시스템의 성능 향상을 위한 핵심 기술 개발에 주력해 오셨습니다. 공간분할 다중접속(SDMA), MIMO-OFDM 시스템의 비트 오류율 개선을 위한 송신 전력 할당, 시역전 기법을 활용한 다중 센서 노드 통신, 수중 은밀 통신 및 인지 무선 시스템 관련 5건의 주요 특허를 통해 통신 효율 증대와 간섭 제어 분야에서 혁신적인 기여를 하셨습니다. 교수님의 심도 있는 연구는 미래 무선 통신 기술 발전에 중요한 토대가 되고 있습니다.
| 연구자 프로필 |  |
| 연구자 명 | 정재학 |
| 직책 | 교수 |
| 이메일 | jchung@inha.ac.kr |
| 재직 상태 | 재직 중 |
| 부서 학과 | 기계공학과 |
| 사무실 번호 | 0328607421 |
| 연구실 | Communication & Signal Process |
| 연구실 홈페이지 | https://sites.google.com/inha.ac.kr/cnsp |
| 홈페이지 | https://sites.google.com/inha.ac.kr/cnsp/members/professor?authuser=0 |
| 소속 | 인하대학교 |
| 회사명 | 인하대학교 |
| 재직기간 | 2005.01.01 ~ 재직 중 |
| 담당업무 | 전자공학과 부교수로서 무선 통신 및 수중 통신 분야 연구 및 교육 활동 수행 |
| 회사명 | 삼성종합기술원 |
| 재직기간 | 2001.01.01 ~ 2005.12.31 |
| 담당업무 | 수석연구원으로서 통신 기술 연구 및 개발에 참여 |
| 회사명 | University of Texas at Austin |
| 재직기간 | 2000.01.01 ~ 2001.12.31 |
| 담당업무 | Postdoctoral fellow로서 관련 연구 수행 |
| 연구 1 | 수중 통신 시스템 및 인공지능 응용 |
| 내용 | 본 연구실은 해양 탐사, 국방, 해양 자원 관리 등 다양한 분야에서 필수적인 수중 통신 기술의 한계를 극복하고 성능을 극대화하기 위한 연구에 매진하고 있습니다. 특히, 복잡하고 예측 불가능한 수중 환경의 특성을 고려하여, 인공지능(AI) 및 기계 학습(ML) 기반의 혁신적인 솔루션 개발에 중점을 둡니다.기존의 수중 통신은 높은 전파 손실, 다중 경로 간섭, 수온 및 염도 변화에 따른 채널 불안정성 등 고유한 문제에 직면합니다. 본 연구실은 이러한 난제를 해결하기 위해 인공지능 기반 수중 채널 예측, 기계 학습 기반 송신단 수중음향채널추정 기법, 수중 생체 데이터 기반 통신 최적화 등 최신 AI/ML 기술을 적극적으로 활용합니다. 이를 통해 채널 환경 변화에 능동적으로 대처하고, 통신 신뢰성과 효율성을 획기적으로 향상시킵니다. 또한, DBPSK 기반의 수중 은밀 통신 시스템과 같은 보안 통신 기술도 함께 개발하여 군사 및 특수 목적 통신에서의 응용 가능성을 확장하고 있습니다.이러한 연구는 국방 분야의 수중 감시 및 정찰, 해양 과학 연구를 위한 데이터 전송, 해양 에너지 자원 탐사 및 개발, 스마트 양식장 통신 등 광범위한 해양 산업 분야에 적용될 수 있습니다. 인공지능 기반의 고성능 수중 통신 시스템은 해양 데이터 수집 및 분석의 정확성을 높이고, 실시간 정보 교환을 가능하게 하여 해양 활동의 안전과 효율성을 크게 증진시킬 것입니다. |
| 연구 2 | 차세대 무선 통신 기술 및 간섭 관리 |
| 내용 | 본 연구실은 폭증하는 무선 데이터 트래픽과 제한된 주파수 자원의 효율적 활용을 위해 차세대 무선 통신 시스템의 성능 향상과 지능적인 간섭 관리에 대한 연구를 수행하고 있습니다. 5G/6G 이동통신, IoT(사물 인터넷) 등 미래 무선 환경에서 요구되는 고속, 고신뢰 통신을 위한 핵심 기술 개발이 목표입니다.특히, 공간분할 다중접속(SDMA), 다중 입력 다중 출력(MIMO) 시스템, 직교 주파수 분할 다중화(OFDM) 등 다중 안테나 기술을 기반으로 스펙트럼 효율을 극대화하고 있습니다. MIMO-OFDM 시스템의 비트 오류율 성능 향상을 위한 송신 전력 할당 방법 연구는 채널 품질 정보를 활용하여 최적의 성능을 보장합니다. 또한, 인지 무선(Cognitive Radio) 시스템에서 우선 사용자에게 간섭을 주지 않으면서 주파수 자원을 공유하는 선택적 부분 공간 간섭 정렬 및 직교 빔 기반 주파수 공유 기법을 개발하여, 제한된 스펙트럼 환경에서 효율적인 통신이 가능하도록 합니다. 이를 통해 다양한 무선 기기가 공존하는 복잡한 환경에서도 안정적인 통신 서비스를 제공합니다.이러한 기술은 5G/6G 이동통신 네트워크의 용량 증대, 스마트 공장 및 자율주행 차량과 같은 고신뢰 저지연 통신 환경 구축, 그리고 군 통신 및 재난망과 같은 특수 통신 시스템의 효율성을 높이는 데 기여합니다. 간섭을 최소화하고 자원을 효율적으로 관리함으로써, 사용자 경험을 향상시키고 새로운 무선 서비스 시장 창출에 핵심적인 역할을 할 것입니다. |
| 연구 3 | 고급 신호 처리 및 네트워크 자원 최적화 |
| 내용 | 본 연구실은 통신 시스템의 물리 계층에서 발생하는 다양한 문제를 해결하고, 네트워크 전체의 효율성과 안정성을 극대화하기 위한 고급 신호 처리 기법 및 자원 최적화 전략을 연구합니다. 이는 복잡한 통신 환경에서 데이터 전송의 신뢰성을 보장하고 시스템 용량을 증대시키는 데 목적을 둡니다.주요 연구 분야는 시역전(Time Reversal) 기법을 활용한 다중 센서 노드 환경에서의 통신 성능 향상입니다. 시역전 기법은 채널의 특성을 역으로 활용하여 신호를 특정 지점에 집중시켜 간섭을 줄이고 신호 대 잡음비를 최적화합니다. 또한, 배열 안테나 시스템의 진폭 및 위상 오차를 보정하는 평균 내부순환 안테나 교정 방법을 개발하여 빔 형성 및 송신 전력 할당의 정확도를 높입니다. 다중 채널 무선 통신 시스템에서 SINR(신호대 간섭 잡음 비율) 및 셀 용량을 최적화하는 자원 할당 방법, 그리고 중계기 기반의 무선 통신 환경에서 동적 최적 시간 할당을 통해 시스템 용량을 최대화하는 기술을 포함합니다. 이러한 독자적인 신호 처리 및 자원 관리 기술은 극한 환경에서도 통신 성능을 보장하는 차별점을 가집니다.이러한 연구는 국방 통신 시스템, 스마트 시티의 센서 네트워크, 산업용 IoT 통신, 그리고 미래 지능형 교통 시스템 등 고성능 및 고신뢰성이 요구되는 다양한 분야에 적용될 수 있습니다. 특히, 전력 효율을 높이고 연산 복잡도를 줄이면서도 최적의 통신 성능을 유지하여, 장기적으로 시스템 운영 비용 절감과 서비스 품질 향상에 크게 기여할 것입니다. |
| 활동 내용 | [참여 과제] - 한국연구재단의 광역경제권 선도산업 인재양성 사업 참여 - 방위사업청 지원 과제 참여 - 국방과학연구소 지원 과제 참여 (계약번호 UD100002KD) |
| 학력 사항 | University of Texas at Austin 전기전산학과 (공학박사) (2000) 연세대학교 전자공학과 (공학석사) (1990) 연세대학교 전자공학과 (공학사) (1988) |
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