Research
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1. AI-RAN 내 분산형 자율 제어에 관한 연구 및 디지털 트윈 기반 검증
▪️ 연구사업명 및 지원기관: 중견연구자사업(창의연구형), 한국연구재단(NRF), 과학기술정보통신부
▪️ 연구참여형태: 연구책임자
▪️ 연구과제 규모: 총 2.1억원
▪️ 연구기간: 2025.09-2028.08
▪️ 연구과제 요약: AI-RAN 의 분산적 자율 최적화를 구현하고, 디지털 트윈을 활용하여 시스템 성능을 검증함으로써 Open RAN 아키텍처의 확장성과 효율성을 높이는 새로운 접근 방식을 제시하고, AI-RAN 아키텍처 설계 및 네트워크 데이터 전처리 기술을 통한 지능 유닛의 기능 정의 및 최적 정책 설계 기법 연구, 분산된 지능 유닛 간 협력적 정책 기반 수직적으로 통합된 단일 최적화 및 계층적 분리 유닛의 통합 최적화를 통한 분산 제어 기술 연구, 디지털 트윈과의 자동화 폐루프 구성을 통해 실시간 상호작용 및 정책 업데이트 기술 구현과 Open RAN 데이터셋과 디지털 AI-RAN 트윈 환경에서 시스템 성능 검증을 수행하고자 한다.
2. 개인 맞춤 정밀 의료 실현을 위한 AI 기반 전주기 건강 관리 기술 핵심 모듈 개발 공동연구
▪️ 연구사업명 및 지원기관: NRF 인터내셔널 모빌리티(미국), 한국연구재단(NRF), 과학기술정보통신부
▪️ 연구참여형태: 연구책임자
▪️ 연구과제 규모: 총 0.2억원
▪️ 연구기간: 2025.12-2026.11
▪️ 연구과제 요약: 개인 맞춤 정밀 의료 실현을 위해 장·단주기 임상 데이터와 환자 생성 건강 데이터(PGHD)를 통합적으로 활용하는 AI 기반 전주기 건강관리 핵심 모듈을 공동 개발하고, 데이터 수집 주기와 도메인 특성을 고려한 멀티모달 융합 기술을 통해 정보 손실과 편향을 최소화함으로써 다양한 환자군에 적용 가능한 범용적 개인 맞춤 건강관리 접근 방식을 제시하며, 데이터 수집 주기별 특성 자동 식별 및 모달리티 간 중첩·보완·시너지 특성 추출을 통한 최적 융합 알고리즘과 편향 탐지·보정 기술 연구, 모바일·웨어러블 환경에서 실시간 적용이 가능한 저비용·경량화 AI 모델 구조 설계 및 통신·계산 자원 절감형 학습 기법 연구, 실제 임상 및 웨어러블 헬스케어 데이터를 기반으로 한 실시간 건강 상태 모니터링 및 이상 탐지 프로토타입 구현과 국제 공동 데이터셋을 활용한 시스템 성능 검증을 수행하고자 한다.
3. 6G 네트워크 구조/산업융합 표준기술 개발 및 표준화
▪️ 연구사업명 및 지원기관: 6G 유무선 핵심표준화 기술 개발, 정보통신기획평가원(IITP), 과학기술정보통신부
▪️ 연구참여형태: 공동연구자
▪️ 연구과제 규모:총 3억원
▪️ 연구기간: 2024.04-2028.12
▪️ 연구과제 요약: 3GPP 국제표준화 단계에 맞춰 5G-Advanced/6G 네트워크 구조 및 산업융합 기술 표준 개발과 이와 관련한 핵심 원천 표준특허의 조기 확보(Release-19/20/21)를 목표로 3GPP SA WG1 서비스 요구사항 표준 기술 개발 및 3GPP SA WG2네트워크 표준기술 개발/표준 특허 확보를 하고자 한다.
