이현종 연구원이 SNN을 이용한 CFO estimation 기술에 incomplete preamble에 대응할 수 있는 data augmentation 방식을 제시하였습니다. 해당 방식을 이용한 성능 측정 실험을 진행한 뒤 IEEE IoT journal에 제출하기 위한 원고를 작성하고 있습니다.
김동균 연구원과 허정윤 연구원이 spiking yolo에 여러 데이터셋을 적용하여 다양한 실험을 진행하고 있습니다.
탁동혁 연구원이 기존에 하고 있던 state space model을 이용한 자율주행 차량 궤적 예측 기술을 다른 기존의 기술들과 성능 비교하여 유효성을 검증하고 있습니다.
이훈희 학생이 차량의 정확한 positioning을 위해 필요한 이론적 기술들을 공부하고 있습니다.