| 제 목 | 학·석사연계과정 신상우(지도교수 최정식), IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement (IF 7, JCR 상위 5.6%) 논문 게재 | ||||
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| 작성자 | 관리자 | 작성일 | 2026-07-14 | 조회수 | 451 |
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 전자전기공학부 학·석사연계과정 신상우 학생(지도교수 최정식)이 제1저자로 참여한 연구 논문이 IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement(IF 7, JCR 상위 5.6%)에 게재되었다. 논문 제목은 “Design and Validation of an RFSoC-Based ISAC System with Real-Time AI-Driven Human Activity Recognition”으로, 본 연구에서는 6G 핵심 기술로 주목받는 ISAC(Integrated Sensing and Communication) 기술을 실제 무선환경에서 검증할 수 있는 실시간 하드웨어 플랫폼을 설계하고 구현하였다. 기존에는 데이터 전송을 위한 통신 시스템과 주변 환경을 인식하기 위한 센싱 시스템이 각각 독립적으로 개발되어 왔다. 그러나 최근 넓은 주파수 대역과 대규모 안테나를 활용하는 차세대 이동통신 기술이 발전하면서, 통신 인프라를 데이터 전송뿐만 아니라 사람과 사물의 위치 및 움직임을 감지하는 데 함께 활용하는 ISAC 기술이 주목받고 있다. 본 연구에서는 FPGA 기반 RFSoC와 24 GHz 밀리미터파 빔포머를 통합하여 하나의 시스템에서 통신, 무선 센싱, AI 기반 동작 인식을 수행할 수 있는 플랫폼을 구축하였다. 설계한 시스템을 이용해 실제 실내환경에서 최대 1024-QAM까지의 통신 성능을 BER 지표를 통해 검증하였다. 또한 초고해상도 신호처리 기법인 SAGE 알고리즘을 적용하여 평균 10 cm 이하의 위치 추정 오차를 달성하였다. 아울러 사람의 움직임에 따라 무선 신호에 나타나는 미세한 주파수 변화인 Micro-Doppler 정보를 추출하고, 이를 CNN 기반 AI 모델로 분석하여 손동작, 제자리 걷기, 앉기, 스쿼트 등 총 5가지 동작을 분류하였다. 그 결과 무반향실에서는 98% 이상의 정확도를, 일반 실내환경에서는 95.72%의 정확도를 달성하였다. 또한 RFSoC에서 수집된 무선 신호를 서버로 전송하여 신호처리, AI 추론 및 결과 시각화를 수행하는 실시간 처리 프레임워크를 구축함으로써 통신·센싱·AI 기능의 실시간 동작 가능성을 검증하였다. 본 연구는 시뮬레이션과 개별 기능 검증 중심의 기존 ISAC 연구를 넘어, 통신·센싱·AI 기능을 통합한 실제 하드웨어 플랫폼을 구현하고 실시간으로 검증했다는 점에서 의미가 있다. 제안된 플랫폼은 향후 자율주행, 스마트 팩토리, XR 등 다양한 6G 응용 서비스와 ISAC 알고리즘을 실환경에서 검증하기 위한 기반으로 활용될 것으로 기대된다. 논문 링크 무선 통신 및 센싱 연구실(WCSL) |
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