정재학 교수

수중 음향 통신(UWA)은 제한된 대역폭과 긴 전파 지연으로 인해 채널 충격응답(CIR) 예측이 매우 어려운 특성을 가지고 있어 이를 극복하기 위한 정밀한 채널 예측 기술 개발을 목표로 연구를 수행하고 있습니다. 음속 분포(SSP) 정보를 입력으로 활용하는 BiLSTM, Transformer 등 딥러닝 모델 기반의 다중 거리 수중음향 채널 추정 네트워크(MDCEN)를 설계하여 다양한 해양 환경에서도 안정적으로 채널을 추정할 수 있는 기술을 구축했습니다. MDCEN은 서로 다른 거리의 수중음향 채널 특성을 동시에 학습함으로써 단일 거리 기반 모델보다 넓은 범위의 해양 조건에 대응하도록 설계되었습니다. 이 기술은 장거리 수중음향통신, 수중 센서네트워크, 국방 수중통신 분야에 적용되어 통신 신뢰성을 높이는 데 기여하고 있습니다. MDCEN 기술을 적용한 결과 CIR 추정의 정규화된 평균 제곱 오차(NMSE)를 최대 94.8% 감소시키는 성과를 확인했습니다. 현재 TRL 5-6 수준으로 실해역 데이터 기반 시스템 프로토타입 환경에서 검증을 완료했으며, 2023년부터 2026년까지 진행되는 과제를 통해 실해역 적용성을 강화하는 연구를 이어가고 있습니다.

다중경로가 통신 성능을 저해하는 환경에서 이를 역으로 활용하여 에너지 효율을 극대화하는 방안을 모색하기 위해 시역전(Time Reversal) 기반 통신 기법을 연구하고 있습니다. 다중 사용자 환경에서 각 사용자의 위상을 정렬하여 수확 에너지를 극대화하는 Phase Aligned Time-Reversal(PATR) 기법을 개발했으며, 이를 통해 다중경로 신호를 특정 시공간 지점에 집중시키는 시공간 전파 집속 현상을 구현했습니다. 이 기법은 다중 사용자가 동시에 통신하는 환경에서도 각 사용자 채널의 위상 특성을 정밀하게 정렬함으로써 수신 에너지 손실을 최소화하도록 설계되었습니다. 이 기술은 무선전력전송(WPT) 시스템, IoT 디바이스 전력 공급, 생체 이식 장치 전력 공급, 다중 센서 노드 통신 등 저전력 무선 환경에 적용 가능합니다. 시뮬레이션을 통해 시공간 전파 집속 현상을 확인했으며, 이를 바탕으로 시역전 기법을 이용한 다중 센서 노드 환경에서의 통신 방법과 중계국 기반 시역전 방법을 이용한 양방향 부호화 방법에 대한 특허를 출원했습니다. 현재 TRL 3-4 단계로 개념 증명 및 실험을 통한 기술 검증을 진행하고 있습니다.

무선 네트워크의 근본적 제약인 간섭 문제를 해결하기 위해 고효율 자원 관리 기법을 연구하고 있습니다. 선택적 부분 공간 간섭 정렬 및 랜덤 빔포밍 기술을 활용한 자원 스케줄링 기법과 공간분할다중접속(SDMA) 빔형성 기술을 개발하여 다중 사용자 환경에서의 간섭을 효과적으로 제어했습니다. 이 기술은 여러 사용자가 동일 주파수 자원을 공유하는 환경에서도 상호 간섭을 최소화하여 전체 시스템의 전송 효율을 높이는 방향으로 설계되었습니다. 이 기술은 셀룰러 시스템의 간섭 제어, 인지 무선(Cognitive Radio) 환경에서의 주파수 공유, MIMO-OFDM 통신 시스템에 적용되고 있습니다. 간섭 채널 환경에서도 각 사용자가 간섭이 없는 채널 용량의 절반에 해당하는 전송률을 동시에 달성할 수 있음을 이론적으로 증명하여 자원 관리 기법의 이론적 기반을 마련했습니다. 삼성전자와 공동으로 'CR 환경의 송신 전력을 제어하는 방법 및 그 장치' 특허를 출원하여 산업 현장에 기술을 이전하는 협력 사례를 만들었습니다.