물리적 복제 방지 기반 차세대 보안

본 연구실은 물리적 복제 방지 기능(Physical Unclonable Function, PUF/PPUF)을 핵심 기반 기술로 활용하여 차세대 보안 시스템을 개발하는 데 집중하고 있습니다. 반도체 공정상의 미세한 물리적 특성을 활용하여 각 장치에 고유한 '디지털 지문'을 부여함으로써, 기존 소프트웨어 기반 보안의 한계를 극복하고 하드웨어 수준의 강력한 보안을 제공합니다. 특히 카오스 나노넷 소자를 이용한 진품 확인 기술은 제품 위변조 방지 및 공급망 보안에 혁신적인 솔루션을 제시하며, 이는 이미 여러 특허("유연 카오스 나노넷 소자 및 유연 카오스 나노넷 기반의 puf 보안 장치", "카오스 나노넷 소자, 카오스 나노넷 기반의 puf 보안 장치 및 그 동작 방법", "제품의 진품여부를 확인하는 방법 및 제품의 진품여부를 확인하는 인증 서버")로 그 기술력을 인정받았습니다. 나아가, PUF 기반의 적응적 비밀키를 사용하는 안전한 데이터 전송 방법론과 딥러닝 기반으로 PPUF 보안 시스템의 공격 취약도를 예측하는 기술을 개발하여 IoT 디바이스 및 초연결 환경의 신뢰성을 근본적으로 높이는 데 기여합니다. 이러한 연구는 "PPUF에 기반한 적응적 비밀키를 사용하는 데이터 전송 방법" 및 "Ppuf 보안 시스템에 대한 공격 취약도 예측 방법 및 분석장치"와 같은 특허를 통해 구체화되었습니다. 본 연구는 IoT 통신 시스템의 보안 강화, 국방 및 중요 인프라 보호, 그리고 위조품 방지 시장에서 필수적인 핵심 기술로 활용될 수 있으며, 급증하는 사이버 위협에 대응하는 차세대 보안 시장의 패러다임을 바꿀 잠재력을 가지고 있습니다. 혁신적인 하드웨어 기반 보안 접근 방식은 산업 전반의 디지털 신뢰를 구축하는 데 결정적인 역할을 할 것입니다.

무인 비행체 기반 동적 네트워크 및 미래 모빌리티

본 연구실은 무인 비행체(UAV) 및 차량 간(V2V) 통신을 기반으로 하는 동적 애드혹 네트워크 환경에서 최적의 데이터 전달 및 네트워크 관리 기술을 연구하고 있습니다. 재난 발생 시 신속한 통신망 복구, 스마트 도시 인프라의 유연한 확충, 미래 모빌리티 환경에서의 안정적인 연결성 확보 등 다양한 시나리오에 대응하는 혁신적인 솔루션을 제시합니다. 특히, 3D 공간에서의 무인 비행체 최적 배치, 이동 노드의 경로 예측("이동 노드 경로 예측에 기반한 무인 비행체의 데이터 전달 방법" 특허), 트래픽 밀집도 추정("차량 간 통신에 기반하여 관심지역에서 트래픽 밀집도를 추정하는 방법" 특허) 및 네트워크 복구 방법론("무선 네트워크 통신을 위한 관심 지역에 무인 비행체를 배치하는 방법 및 무인 비행체를 이용한 네트워크 복구 방법" 특허)을 개발하여 동적으로 변화하는 네트워크 환경에 대한 강건한 대응 능력을 확보하고 있습니다. 이러한 연구는 IEEE TVT, IEEE GLOBECOM, IEEE INFOCOM 등 권위 있는 국제 학술대회를 통해 다수의 논문으로 발표되어("Predictive Path Planning of Multiple UAVs", "DroneNetX", "Towards Self-Organizing UAV Ad-Hoc Networks") 그 우수성을 입증하고 있습니다. 본 기술은 재난 통신망, 도시 모빌리티 시스템, 스마트 팩토리 등 다양한 분야에서 통신 인프라의 효율성과 안정성을 극대화하며, 끊김 없는 연결성과 지능적인 데이터 흐름을 보장하는 미래 사회 구현에 핵심적인 역할을 할 것입니다. 또한, 최적화된 자율 이동체 운영을 통해 물류, 감시, 측량 등 산업 전반의 효율성 증대에도 기여할 수 있습니다.

딥러닝 기반 정밀 측위 및 웨어러블 헬스케어 AI

본 연구실은 딥러닝 기반의 정밀 측위 기술과 웨어러블 기기를 활용한 스마트 헬스케어 및 피트니스 트레이닝 시스템 개발에 주력하며, 인공지능이 접목된 차세대 웰니스 기술을 선도하고 있습니다. 실내외 환경에서 높은 정확도의 위치 정보를 제공하기 위해 핑거프린트 맵 생성 및 AP(Access Point) 기여도 평가 등 딥러닝 기법을 활용한 혁신적인 측위 방법론을 개발하고 있습니다. 특히, "장애물이 있는 미탐색 영역에 대한 핑거프린트 맵을 생성하는 방법" 및 "딥러닝 기반의 측위에서 액세스 포인트의 기여도 평가 방법" 특허를 통해 기존 측위 기술의 한계를 극복하고 사용자에게 더욱 정확한 위치 정보를 제공합니다. 동시에, 복수의 웨어러블 기기에서 수집되는 센서 데이터를 딥러닝으로 분석하여 사용자의 운동 자세를 실시간으로 교정하고, 맞춤형 피트니스 트레이닝을 제공하는 기술을 개발하고 있습니다. "복수의 웨어러블 기기를 이용한 운동 자세 교정 방법 및 시스템"과 "웨어러블 기기를 이용한 피트니스 트레이닝 방법" 등 다수의 특허는 이러한 연구의 구체적인 성과입니다. 본 연구는 실내 내비게이션, 자산 추적, 노약자 위치 모니터링 등 정밀 측위가 요구되는 다양한 서비스에 적용될 수 있으며, 개인의 건강 증진 및 질병 예방을 위한 스마트 헬스케어 시장을 혁신할 잠재력을 가지고 있습니다. 또한, 비콘 기반 환자 모니터링 시스템("비콘 기반 환자 모니터링 방법 및 모니터링 시스템" 특허) 개발을 통해 의료 분야에서의 응용 가능성도 확장하고 있습니다.