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인천대학교 전기공학과 이우찬 부교수는 센서 네트워크 분야의 선도적인 연구자입니다. 특히, 센서 네트워크에서 발생하는 센싱 공백 문제를 해결하기 위한 혁신적인 기술을 개발하셨습니다. 이 기술은 '센서 네트워크에서의 센싱 공백을 방지하기 위한 센서 재배치 동작을 수행하는 호핑 센서 장치 및 그 동작 방법'이라는 특허로 등록되어 있습니다. 본 발명은 호핑 센서 장치를 활용하여 특정 센싱 영역의 공백을 보완하는 센서 재배치 기술을 제공하며, 이는 센서 네트워크의 효율성과 신뢰성을 크게 향상시킵니다. 이우찬 부교수님의 연구 성과는 스마트 시티, IoT 등 다양한 분야에서 활용될 수 있는 중요한 기술적 진보를 이룩하고 있습니다.
| 연구자 프로필 |  |
| 연구자 명 | 이우찬 |
| 직책 | 부교수 |
| 이메일 | wlee@inu.ac.kr |
| 재직 상태 | 재직 중 |
| 부서 학과 | 전기공학과 |
| 사무실 번호 | 0328358436 |
| 연구실 | 전자기수치해석연구실 |
| 연구실 홈페이지 | https://sites.google.com/view/inuredox |
| 홈페이지 | https://sites.google.com/view/computational-em |
| 소속 | 인천대학교 |
| 회사명 | 특허청 |
| 재직기간 | - |
| 담당업무 | 2004.04 ~ 2017.08 특허청 심사1국 전자부품심사팀 (공업사무관) |
| 회사명 | 육군사관학교 |
| 재직기간 | - |
| 담당업무 | 2005.07 ~ 2008.06 육군사관학교 전자공학과 (전임강사(중위)) |
| 연구 1 | 전자기 수치해석 기반 고속 시뮬레이션 기술 |
| 내용 | 본 연구실은 유한요소법(FEM)을 포함한 첨단 전자기 수치해석 기법을 활용하여 고정밀, 고속 시뮬레이션 기술을 개발하고 있습니다. 시간 및 주파수 영역에서의 전자기장 해석을 위한 효율적인 알고리즘 개발에 중점을 두며, 특히 대규모 및 복잡한 구조의 전자기 문제를 해결하기 위해 병렬 컴퓨팅, 영역분할 기법(Domain Decomposition), FETI(Finite Element Tearing and Interconnecting)와 같은 최신 기술을 적용합니다. 이러한 연구는 전기자동차, 스텔스 플랫폼, 차세대 통신 시스템 등 다양한 첨단 산업 분야에서 필수적인 고정밀 전자기 해석을 가능하게 합니다. 또한, 2차원 및 3차원 다중도체 전송선로(MTLs)의 특성 분석을 위한 Resistance, Inductance, Capacitance (RLC) 행렬 추출 기법을 개발하여 회로 설계 및 최적화에 기여하고 있습니다. 본 연구를 통해 얻어진 고속, 고정밀 전자기 시뮬레이션 솔루션은 제품 개발 기간 단축 및 성능 향상에 직접적인 가치를 제공하며, 미래 전자파 기술 혁신을 선도합니다. |
| 연구 2 | 무선 및 IoT 센서 네트워크 프로토콜 최적화 |
| 내용 | 본 연구실은 무선 및 IoT 센서 네트워크의 효율성과 신뢰성을 극대화하기 위한 프로토콜 최적화 연구를 수행합니다. 수치해석 기법과 머신러닝을 융합하여 센서 네트워크에서 발생하는 '센싱 공백(Sensing Hole)' 문제 해결 및 이동형 센서(Hopping Sensor)의 재배치 기술 개발에 집중하고 있습니다. 특히, Novel Sensing Hole Recovery 기법과 Hopping-Capable Cluster Header Management 기술을 통해 네트워크의 Coverage와 Connectivity를 동적으로 유지하며, 극한 환경 지형에서의 이동 IoT 기기 재배치 프로토콜을 개발하여 실제 환경에서의 적용 가능성을 높입니다. 이러한 연구는 센서 데이터의 신뢰성 높은 수집을 보장하고, 네트워크의 자원 효율성을 향상시킵니다. 인공지능 기반의 강화학습 및 딥러닝 기법을 적용하여 센서 노드의 최적 경로 탐색 및 데이터 전송 전략을 고도화하며, 이는 스마트 시티, 재난 감시, 환경 모니터링 등 광범위한 IoT 응용 분야에 혁신적인 솔루션을 제공합니다. 궁극적으로, 본 연구는 지능형 네트워크 시스템의 발전에 기여하며, 안정적이고 효율적인 데이터 기반 서비스 환경을 구축하는 데 중요한 역할을 합니다. |
| 연구 3 | AI 기반 전파 및 전자기 시스템 분석 |
| 내용 | 본 연구실은 인공지능(AI) 기술을 전파 및 전자기 시스템 분석에 융합하여 차세대 기술 개발을 선도합니다. 수치 선형대수와 머신러닝 기법을 결합하여 대규모 전자기 문제의 해석 자동화 및 최적화를 목표로 합니다. 특히, AI 기반 전파 클러터 및 주파수 간섭 분석 기술 개발을 통해 복잡한 무선 환경에서의 전파 품질을 예측하고 관리하는 능력을 향상시킵니다. GPU 컴퓨팅을 활용한 전자기 수치해석 기법 연구는 시뮬레이션 속도를 혁신적으로 향상시키며, 이는 반도체 및 집적회로의 전파 시뮬레이션, 레이다 시스템 성능 예측 등에 필수적입니다. 또한, 무선 네트워크 트래픽 예측 및 의료 영상 분석과 같은 다양한 응용 분야에 수치 선형대수 및 머신러닝의 통합을 탐구하여 학제 간 연구의 시너지를 창출하고 있습니다. 이러한 융합 연구는 전자기 시뮬레이션의 효율성을 극대화하고, 복잡한 전자기 현상을 예측하며, 나아가 자율주행 환경 시뮬레이션을 위한 전자기 시뮬레이터 개발에도 기여합니다. 본 연구는 전자기 기술과 AI의 결합을 통해 미래 정보통신 기술 및 다양한 산업 분야의 혁신적인 발전을 이끌어낼 잠재력을 가지고 있습니다. |
| 학력 사항 | 2016.12 Purdue University 박사 2005.02 서울대학교 석사 2002.02 서울대학교 학사 |
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