소재우

재직중

AI 요약

서강대학교 전자공학전공 소재우 교수님은 AI와 무선 통신 기술 융합 분야를 선도하는 연구자입니다. 생성형 AI 기반 무선 채널 추정, 머신러닝 기반 무선 채널 상태 정보 피드백, 딥러닝 기반 빔 관리 기술 등 차세대 통신 핵심 기술 개발에 기여하고 계십니다. 교수님의 연구는 다수의 국내외 저명 학술지 논문 게재와 특허 등록을 통해 그 우수성을 인정받고 있습니다. 본 페이지에서 소재우 교수님의 주요 연구 과제, 학술 활동, 그리고 기술 혁신에 대한 상세 정보를 확인하실 수 있습니다.

소재우

교수

서강대학교

전자공학과

소속	서강대학교
부서 학과	전자공학과
직책	교수
사무실 번호	027058464
이메일	jwso@sogang.ac.kr
연구자 홈페이지	링크 바로가기
연구실	통신네트워크 연구
연구실 홈페이지	링크 바로가기

경력정보

Sogang University

Sep. 2008 - present Professor ('17-present) / Associate Professor ('12) / Assistant Professor ('08) Department Chair ('23-present) Department of Electronic Engineering

한국연구재단 (National Research Foundation of Korea)

Jul. 2020 - Jul. 2023 공공기술단 전자제어 전문위원 (Review Board), 국책연구본부

한국기술벤처재단 (Korea Techno-Venture Foundation)

Jan. 2023 - present 한국기술벤처재단 기술창업스카우터

중요 키워드

머신러닝빔 관리통신 시스템자원 관리채널 추정네트워크 보안강화 학습AI딥러닝IoT6G5G무선 통신블루투스차량 통신

학력

Ph.D. in Department of Electrical Engineering and Computer Science, KAIST, Daejeon, Korea M.S. in Department of Electrical Engineering, KAIST, Daejeon, Korea B.S. in Department of Electronic Engineering, Yonsei University, Seoul, Korea

문의처

서강대학교

담당자서강대학교산학협력단

이메일tlo@sogang.ac.kr

연락처02-3274-4863

보유 기술

네트워크보안 외

별도 서버 없는 IoT 인증, 무선 신호 변동 활용 보안 기술 개발

가격 협의

IoT 환경은 디바이스 인증에 대한 높은 보안 요구사항을 가집니다. 기존 방식은 중간자 공격 및 서버 의존성 문제에 취약했습니다. 본 기술은 단말기와 무선 디바이스 간 무선 신호 세기 상관관계를 분석하여 근접 거리를 추정하고, 이를 통해 별도의 인증 서버 없이 안전하게 디바이스를 인증합니다. 암호화된 세션 채널을 형성하여 중간자 공격과 도청을 효과적으로 방어하며, IoT 디바이스의 위장 공격까지 차단하여 강력한 보안을 제공합니다.

IoT 디바이스IoT 인증Wi-Fi 보안근접 거리 추정네트워크 보안

네트워크보안 외

릴레이 공격 완벽 방어, 자동차 스마트 키 보안 기술 개발

가격 협의

기존 스마트 키 시스템(PKES)의 릴레이 공격 취약성 문제를 해결하는 기술입니다. 본 발명은 자동차와 키 사이의 양방향 채널 상태 정보(CSI)와 메시지 왕복 시간(RTT)을 활용하여 근접성을 정밀하게 인증합니다. 연속적으로 획득된 채널 상태 정보의 상관관계를 분석하고, 왕복 시간 차이를 측정함으로써 키의 실제 근접 여부를 판단합니다. 이로써 신호 증폭이나 아날로그 및 디지털 릴레이를 통한 공격을 효과적으로 방어하며, 차량 보안을 한층 강화할 수 있습니다. 기존 챌린지-응답 프로토콜과의 호환성도 유지하여 폭넓게 적용 가능합니다.

PKES 보안근거리 무선통신디지털 릴레이릴레이 공격 방어무선 신호 분석

모바일통신 외

표준 Wi-Fi 프로토콜 변경 없는 고속 핸드오프 기술 개발

가격 협의

기존 Wi-Fi 핸드오프는 통신 단절 후 새 AP를 검색하여 연결 지연이 발생하며, 상용 기기 적용을 위한 프로토콜 변경의 어려움이 있었습니다. 본 발명은 표준 Wi-Fi 프로토콜을 변경하지 않고, 현재 AP 연결을 유지한 채 주변 AP의 신호 세기를 주기적으로 모니터링합니다. 수신 신호 세기 또는 거리 기반 알고리즘을 활용하여 최적의 AP를 미리 선택하고, 끊김 없이 초고속으로 통신을 전환하여 핸드오프 지연 시간을 획기적으로 단축합니다. 이 기술은 상용 무선 단말기에 즉시 적용 가능합니다.

LBT 방식RSSI 기반 알고리즘Wi-Fi 프로토콜거리 기반 알고리즘고속 통신

모바일통신

폭증하는 무선 채널 데이터, AI로 피드백 정확도 높이는 기술 개발

가격 협의

MIMO 통신 시스템에서 채널 상태 정보(CSI)의 폭증은 심각한 전송 오버헤드와 피드백 정확도 저하를 야기합니다. 기존 머신러닝 기반 방식 또한 훈련 시간 증가 및 정확도 한계에 직면했습니다. 본 기술은 이러한 문제를 해결하기 위해, AI 기반 데이터 전처리(클리핑, 스케일링)를 통해 무선 채널 상태 정보를 최적화합니다. 이를 통해 데이터 압축 효과로 전송 오버헤드를 획기적으로 줄이고, 머신러닝 성능과 피드백 정확도를 동시에 향상시킬 수 있습니다. 차세대 무선통신(5G/6G)의 핵심인 MIMO 시스템의 효율성을 극대화하는 본 기술을 통해 안정적이고 고성능의 통신 환경을 구축하실 수 있습니다.

5G 기술6G 이동통신AI 기반 통신CSIMIMO

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