이현종 연구원이 SNN을 이용한 CFO estimation 논문의 수정을 완료하고 IEEE sensors journal에 제출하여 심사 결과를 기다리고 있습니다. 또한 다음 연구주제인 Multimodal SNN을 이용한 Wi-Fi preamble synchronization 과정의 integrated version을 만들기 위한 motivation 및 problem definition 과정을 거치고 matlab을 통한 기초 데이터셋 생성 작업을 진행중입니다.
탁동혁 연구원이 IEEE transactions on intelligent vehicles 저널에 SSM을 이용한 trajectory prediction 방식을 제안한 논문을 제출했습니다. 또한, DNN에 있는 연산들과 테스크들을 네트워크 내의 여러 모바일 디바이스들에게 나눠서 할당하여 모바일 엣지 디바이스들에서도 안정적이고 효율적으로 DNN을 구동할 수 있는 framework를 개발하기 위한 state of the arts 조사를 진행하고 있습니다.
이훈희 연구원이 자율주행 자동차의 trajectory prediction을 위한 데이터셋들을 전처리 하고 부족한 데이터 샘플들을 채우기 위한 data augmentation 기법에 대해 고민 중입니다. 또한 federated learning을 어떻게 자율주행 자동차의 trajectory prediction에 사용할 수 있게 할지에 대한 여러 시나리오를 고려해보고 있습니다.
김동균 연구원이 spiking yolo 모델에서 어떤 부분을 spiking part로 사용할지 routing 해주는 알고리즘에 대한 프로토타입을 개발해보고 실험을 진행해보고 있습니다.
허정윤 연구원이 ZigBee에서 CSMA/CA가 어떻게 이뤄지는지 공부하고 이를 응용하여 SNN기반 강화학습을 통한 CSMA/CA 기법을 개발하고자 합니다.
정민석 학생이 back-scatter 및 radar에 대한 기초 지식을 여러 논문과 책들을 통해 공부하고 있습니다.
한용옥 학생이 무선통신과 기계학습을 어떻게 통합했는지를 다루는 여러 논문들을 읽고 공부하고 있습니다.