연구실
영상통신연구실 
지도교수 : 황재정
본 실험실에서는 학부 학생들의 실무능력을 키우기 위해 C , Java와 같은 프로그램을 교육하고 개발하며, 지그비, GPS, 각종 센서, 마이컴 침셋 등을 PCB로 제작 구현하는 하드웨어를 개발한다. 시작품으로 얼굴/동공인식 프로그램, 기능형 번호판 인식 및 주차관리시스템, 자동차용 압력센서 계측기, 광섬유 접속을 위한 함체, 카메라 팬/틸트/줌 제어기 등이 있다. 석박사 대학원생의 연구분야로 JPEG/MPEG 국제표준 기술, 차세대 영상압축 부호화 기술, 주관적/객관적 화질평가 기술, 시각시스템 모델링, 카메라를 이용한 영상보안 시스템, 영상인식/분할/처리/전송 기술 등이 있다. 연구시설로서 PTZ카메라, 멀티미디어 제작/편집 시스템, 하드웨어 구현 툴, DPS보드 등이 있으며 이론 및 구현을 위한 시설을 완비하고 있다. 중소기업청 연구과제를 비롯한 산학연협력 프로젝트에 참여하고 대학과 산업체가 직결되는 교육 및 연구를 수행 하고 있다.
마이크로파연구실
지도교수 : 김영완
MST(Microwave System Technologies) 실험실은 WI-Com, Digi-Com, Sat-Com, Broad-Com, Navi-Com 분야를 중심으로, DCR 통신 구조 및 단말 설계, 무선통신 채널 모델링 및 설계 기술, 통신방송 융합기술 그리고 위성통신 및 위성 항법 수신 단말 기술을 연구하고 있다. 아울러 기상 영상수신 단말을 비롯한 위성통신/방통 전송시스템과 RF/Microwave 회로 및 Device 설계 기술 연구를 수행하고 있다. 학부생과 석박사 과정 연구원 연계 체계에서 자율적인 지도와 학습 과정에서 연구 계획 및 수립, 이론 학습연구, 제작 및 실험, 검증 및 분석 등 연구 순기 관리와 현장 체험적인 체계를 학습하도록 운영하고 있으며, 산학 및 연구 지원 부처의 과제 지원하에 디지털 컨버전스시대에 맞는 연구와 학업을 수행한다.
차세대통신 신호처리연구실
지도교수 : 조주필본 실험실에서는 차세대 이동통신시장을 이끌어 갈 시스템을 위한 핵심기술을 연구하고 있다. IEEE802.11, 16, 20 및 22를 기반으로 하는 시스템들의 성능을 개선시키기 위한 물리계층기술에 있어서 적응변복조기술, 채널 추정 성능개선을 위한 알고리즘 연구, Muitihop Relay 연구, MIMO 안테나기술을 적용한 통신시스템에서의 성능개선 기법 연구 등을 수행하고 있다. 또한 차세대 핵심 시스템이 될 Cognitive Radio를 위한 채널할당, 주파수인식기술을 기반으로 한 구현 업무를 수행하고 있다. 지식경제부, 한국과학재단, 국토해양부등의 수행과제를 통해 상기 연구내용들을 진행하였으며, 향후에도 관련분야 연구를 통해 차세대 통신 시스템의 핵심기술 연구를 계속할 것이다.
전자파 및 안테나 연구실
지도교수 : 신호섭무선통신, 의료기술, 지하자원탐사, 레이다 등의 분야에서 전자파 및 안테나의 이용기술은 필수적인 것이며, 무선화를 통한 신호 및 정보의 전파전파에 안테나에 대한 전반적인 이해가 필요하다. 현대에 와서 사용량이 급격히 증가하는 전자파가 각종 전기/전자장비와 인체에 미치는 영향에 대해서도 사람들의 관심이 많아지고 있으므로 이에 대한 체계적인 연구도 필요하다. 본 실험실에서는 EMI/EMC(전자파장해/전자파양립성)와 전자파가 인체에 미치는 영향 및 안테나의 동작원리와 특성의 해석을 연구한다. 또한 전자기학, 초고주파공학, 통신시스템공학과 안테나공학에 근거를 둔 안테나 및 RF소자의 설계, 제작과 해석 및 성능실험에 관한 연구를 하고 있으며, 산학협력을 위해 산학연관연계체제에서 공동연구를 수행한다.
사물지능 연구실
지도교수 : 강규창과거의 법칙을 코딩해 입력하는 방식에서 ‘신경망회로 네트워크(neural network)’ 발명과 더불어 소프트웨어(SW)가 스스로 암묵지를 흡수해 인간과 비슷한 의사결정을 할 수 있도록 한 것이 딥러닝이다. 즉 인간이 지식을 넣어주던 방식에서 스스로 학습하는 방식으로 바뀐 것이다. 입력과 결과변수 사이의 법칙을 구체적으로 모르더라도 직관적 판단을 할 수 있게 하는 것이다. 소프트웨어가 ‘이 상황이라면 보통의 인간은 어떻게 행동했을까’를 흉내낼 수 있게 만드는 것이 머신러닝이다. 이를 통해 너무 많은 법칙의 문제나 암묵지 문제를 극복할 수 있게 된 기술진보로 산업계는 새로운 희망을 보게 된 것이다. 본 연구실은 ‘사물에 어떻게 지능을 부여할 것인가?’를 고민하는 연구실로 머신러닝을 위한 데이터셋 구축, 머신러닝 모델 개발, 개발 결과물의 산업계 적용을 위해 산학협력을 통해 연구를 수행한다.
