[뉴미연 탐방]정보시스템연구실

정보시스템 연구실은 2014년에 설립되어, 빅데이터 신호처리에 대한 연구와 차세대 이동통신에 대한 연구를 진행하고 있다. 현재 박사과정 3명, 석사과정 5명이 심병효 교수님의 지도 아래 연구를 수행하고 있다. 현재까지 37편의 국제 학술지 논문 게재, 46편의 국제 학술 대회 논문 발표를 비롯해 국내외에 걸친 연구 성과를 내고 있다.

정보시스템 연구실에서 진행 중인 연구 분야는 크게 차세대 이동통신을 위한 시스템 설계 및 알고리듬 개발과 희소 벡터 및 행렬 복원 기법으로 나눌 수 있다. 차세대 이동통신에 관한 연구로는 대용량 안테나 (massive MIMO) 시스템을 위한 프리코딩 기법 연구, 피드백 기법 연구, 한정된 자원에서의 효율적인 파일럿 설계 연구, 신뢰할 만한 데이터를 이용한 채널추정 기법 연구, IoT 환경에서의 많은 사용자를 지지할 수 있는 랜덤 억세스 기법 연구 등이 있다. 일반적으로 대용량 안테나 환경에서는 늘어난 안테나의 개수 때문에 기존의 프리코딩 기법 적용이 어렵고 높은 용량의 피드백 데이터가 필요하게 된다. 이를 안테나의 그룹화를 통하여 효율적인 프리코딩 기법과 피드백 감소 기법을 연구하고 있다. 또한, 대용량 안테나 환경에서는 모든 안테나의 채널을 추정하기 위해 파일럿 신호의 양이 증가하게 되는데 채널의 임펄스 응답의 희소(sparse)한 성질을 이용한 파일럿 설계를 연구하고 있다. 또한, 설계된 파일럿 신호에 적합한 신뢰할 수 있는 데이터를 이용한 향상된 채널 추정 기법도 연구하고 있다. 앞으로는 모든 기기가 통신을 할 수 있는 IoT 환경이 구축됨에 따라 기지국 입장에서는 많은 수의 사용자를 커버해야 하기 때문에 기존의 랜덤 억세스 기법은 사용자간 잦은 충돌로 인하여 지연이 늘어나게 된다. 이에 LDS(low density code)를 응용한 많은 사용자를 커버할 수 있는 랜덤 억세스 기법을 연구하고 있다. 희소 벡터 및 행렬 복원 기법 연구에서는 압축센싱 기법과 행렬완성 기법을 연구하고 있다. 압축센싱 기법 연구에서는 빅데이터 신호처리를 위한 이론적인 한계 분석 알고리듬 희소 신호를 통한 행렬 복원 기법을 연구하고 있다.

안테나 그룹화를 통한 CSI 피드백 감소 기법

그림 1. 안테나 그룹화를 통한 CSI 피드백 감소 기법

 

채널 응답의 희소성을 이용한 파일럿 신호 설계

그림 2. 채널 응답의 희소성을 이용한 파일럿 신호 설계

 

LDS를 응용한 랜덤 억세스 기법

그림 3. LDS를 응용한 랜덤 억세스 기법

 

Sparse detection matching pursuit (SDMP) 알고리듬

그림 4. Sparse detection matching pursuit (SDMP) 알고리듬