김
전문가드론·모빌리티전기·전자
재직 중
김재현 교수
아주대학교 전자공학과 · 무선인터넷 연구실(Winner Lab)
한눈에 보기아주대학교 전자공학과 김재현 교수는 저궤도 군집위성통신 및 3GPP NTN(비지상망) 핸드오버 분야 전문가입니다. RACH-less 조건부 핸드오버(CHO)와 LSTM 기반 타이밍 어드밴스 추정, DRL 기반 빔 호핑 기술을 개발했으며, 위성/공중/지상을 아우르는 3차원 공간 네트워크(3D-NET) 아키텍처 연구를 통해 도심항공교통(UAM) 및 항공기 기내 통신 적용을 추진하고 있습니다. UAV 무선네트워크 자원할당과 CNN 기반 SAR 선박 검출 알고리즘도 연구하고 있으며, 관련 기술이전 실적을 보유하고 있습니다.
연구 분야
저궤도 군집위성통신 및 3GPP NTN 핸드오버 기술
저궤도 위성(LEO)은 빠른 이동성으로 인해 위성 간 핸드오버가 빈번하게 발생하고 통신 링크가 불안정해지는 문제가 있어, 이를 해결하기 위한 조건부 핸드오버 및 빔 관리 기술을 연구하고 있습니다. 핵심 기술로 RACH-less 조건부 핸드오버(CHO) 기법을 설계했으며, LSTM 기반 타이밍 어드밴스 추정 알고리즘과 심층강화학습(DRL) 기반 빔 호핑 기법을 결합해 위성 간 전환 지연과 링크 단절을 최소화했습니다. 이 기술은 6G NTN 표준 단말 및 지상국, 저궤도 위성 인터넷 서비스에 적용되고 있습니다. SK텔레콤과 위성 시뮬레이터 고도화 및 3GPP NTN 표준기술을 공동 개발하고 있으며, ETRI와는 저궤도 위성 핸드오버 시뮬레이터를 함께 개발하고 있습니다. 대표 논문으로 'Enhanced RACH-less conditional handover for LEO intra-satellite system'(ICT Express, 2025)을 발표했으며, 위성 통신 지원 시스템에서의 빔 선택 장치 및 방법(10-2023-0068270)과 무선 통신 시스템에서의 그룹 핸드오버 수행 장치 및 방법(국제출원 포함) 특허를 보유하고 있습니다. 현재 TRL 5-6 수준으로 시뮬레이터 고도화 및 SKT·ETRI와의 기술 검증 단계에 있습니다.
위성·공중·지상 통합 3차원 공간 네트워크 기술
지상망만으로는 커버리지에 한계가 있어, 고도 10km 이상까지 통신 영역을 확장하는 6G 핵심 기술로서 위성·공중·지상을 통합하는 3차원 공간 네트워크를 연구하고 있습니다. 초공간 입체통신 아키텍처를 설계하고 3GPP Release 17/18 비지상망(NTN) 표준 기술을 기반으로 위성·공중·지상 계층 간 연동 구조를 구축했습니다. 이 기술은 도심항공교통(UAM), 항공기 기내 통신, 해상 통신 등에 적용됩니다. IITP 6G 초공간 네트워크 연구를 수행 중이며, 한화시스템과 위성채널용 QoS 설계 및 5QI 모델링을 협력하고 있고, AP위성과는 2025년 차세대 위성통신 공동연구 MOU를 체결했습니다. 6G 초공간 네트워크 연구센터를 운영하고 있으며, 차량 간 무선 통신 방법 및 장치(10-2969773) 특허를 보유하고 있습니다. 앞서 아주대학교 재직 시 개발한 우주/공중 기반 기동통신망 설계 기술을 2015년 8월 (주)위스텍에 이전한 바 있어, 공중·우주 기반 통신망 설계 역량을 실적으로 축적해왔습니다. 현재 TRL 4 수준으로 6G 표준화와 연계된 핵심 기술 개념을 정립하고 설계하는 단계에 있습니다.
UAV 무선네트워크 자원할당 및 SAR 영상처리 기술
재난 및 군사 환경에서 신속하게 통신망을 구축하고 객체를 탐지해야 하는 수요에 대응하기 위해 UAV 기반 무선네트워크 자원할당과 SAR 영상처리 기술을 연구하고 있습니다. Lyapunov 최적화 기반 UAV 위치 결정 알고리즘을 통해 무인기 기지국의 이동 경로와 자원 배분을 최적화했으며, CNN 기반 SAR 선박 검출 알고리즘을 통해 위성 영상에서 선박 객체를 탐지하는 기술을 개발했습니다. 이 기술은 드론 기반 재난 통신망 구축과 위성 영상 기반 해양 모니터링에 적용됩니다. 국방과학연구소와 공중 이동체 통신 관련 협력을 진행하고 있으며, LIG넥스원과 국방 통신 분야 협력을 수행하고 있습니다. 대표 논문으로 'Lyapunov Optimization-Based Online Positioning in UAV-Assisted Emergency Communications'(IEEE Access, 2023)와 'Multi-Agent Deep Reinforcement Learning for Joint Movement and User Association of UAV-BS'(IEEE IoT Journal, 게재예정)를 발표했습니다. 재난 시나리오 기반 알고리즘 실증을 통해 기술이전 7건 이상, 누적 기술료 약 2억원 이상을 달성했으며, 현재 TRL 5 수준에 있습니다.
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- 학력
- 한양대학교(대한민국) 학사, 전산과
한양대학교(대한민국) 석사, 전산과
한양대학교(대한민국) 박사, 무선인터넷
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