김의직
김의직
소속
한림대학교 (소프트웨어학부)
AI요약
한림대학교 소프트웨어학부 김의직 교수님은 사물인터넷(IoT), 동시 무선 정보 및 전력 전송(SWIPT), 인공지능(AI)을 융합한 차세대 무선 통신 기술 분야의 선도적인 연구자입니다. 교수님의 연구는 초저전력 IoT 환경에서 딥뉴럴 네트워크 기반의 실시간 고정밀 데이터 처리 및 효율적인 무선 자원 운용 플랫폼 개발에 중점을 두고 있습니다. 특히 무선 인체 통신, 산업용 IoT, 헬스케어 시스템 등 다양한 분야에서 혁신적인 솔루션을 제시하며 스마트 연결 사회의 발전에 크게 기여하고 있습니다. 축적된 연구 과제 수행 경험과 다수의 논문, 특허를 통해 해당 분야의 전문성을 입증하고 계십니다.
기본 정보
| 연구자 프로필 |  |
| 연구자 명 | 김의직 |
| 직책 | 교수 |
| 이메일 | ejkim32@hallym.ac.kr |
| 재직 상태 | 재직 중 |
| 소속 | 한림대학교 |
| 부서 학과 | 소프트웨어학부 |
| 사무실 번호 | 0332482333 |
| 연구실 | 융합정보통신 연구실 |
| 연구실 홈페이지 | https://cic.hallym.ac.kr/ |
| 홈페이지 | https://cic.hallym.ac.kr/people |
경력정보
| 회사명 | 한림대학교 |
| 재직기간 | 2021.01.01 ~ 재직 중 |
| 담당업무 | 정보전산원장 |
| 회사명 | IEEE |
| 재직기간 | 2020.01.01 ~ 재직 중 |
| 담당업무 | Senior Member |
| 회사명 | 한국전파진흥협회 (RAPA) |
| 재직기간 | 2016.01.01 ~ 재직 중 |
| 담당업무 | 자문위원 |
| 회사명 | 한림대학교 |
| 재직기간 | 2013.01.01 ~ 재직 중 |
| 담당업무 | 소프트웨어학부 교수 |
| 회사명 | Oregon State University |
| 재직기간 | 2019.01.01 ~ 2020.12.31 |
| 담당업무 | EECS 방문학자 |
| 회사명 | 한국연구재단 (NRF) |
| 재직기간 | 2018.01.01 ~ 2021.12.31 |
| 담당업무 | ICT·융합연구단 전문위원 (RB) |
| 회사명 | KT 융합기술원 |
| 재직기간 | 2009.01.01 ~ 2013.12.31 |
| 담당업무 | 선임연구원 |
| 회사명 | 삼성전자 DMC연구소 |
| 재직기간 | 2006.01.01 ~ 2009.12.31 |
| 담당업무 | 선임연구원 |
| 회사명 | 인텔 코리아 R&D센터 |
| 재직기간 | 2005.01.01 ~ 2005.12.31 |
| 담당업무 | 연구원 |
중요 키워드
#머신러닝#위치추정#강화학습#저전력#딥러닝#IoT#BLE비콘#SWIPT#산업용IoT#에너지효율#MAC프로토콜#헬스케어#무선통신#센서네트워크#빅데이터
대외활동
| 활동 내용 | [학회/위원회 활동] - IEEE Senior Member - 한국전파진흥협회 (RAPA) 자문위원 - 한국연구재단 (NRF) ICT·융합연구단 전문위원 (RB) [기술 협력] - M2TECH Co., Ltd.와의 협력: 위치 기반 어린이 안전 통합 솔루션 기술 개발 |
주요 연구 내용
| 연구 내용 | [연구 분야] 핵심 분야: 무선 네트워크, 사물인터넷(IoT), 무선 전력 전송(SWIPT) 세부 분야: 딥러닝/머신러닝 기반 데이터 분석, 통신 프로토콜 설계 (MAC, TSCH), 헬스케어 시스템, 산업용 IoT, 위치 기반 서비스 [대표 연구 내용] 저전력 IoT 디바이스의 효율적인 통신 및 데이터 처리, 특히 제한된 에너지 환경에서의 운영과 에너지 하베스팅의 필요성은 현대 스마트 시스템 구축의 핵심 과제입니다. 또한, 복잡한 환경(해상, 산업 현장, 인체)에서 고정밀 센서 데이터의 신뢰성 있는 전송 및 분석은 다양한 서비스의 성공을 좌우합니다. 저의 연구는 이러한 문제 해결을 위해 다음과 같은 기술적 우위를 확보하고 있습니다. - 초저전력 및 에너지 효율적 통신: SWIPT(동시 무선 정보 및 전력 전송) 기술을 활용한 저전력 MAC 프로토콜 및 슈퍼프레임 구조 개발을 통해 IoT 디바이스의 배터리 수명을 획기적으로 연장하고 무선 충전 기능을 제공합니다. - 지능형 무선 네트워크 최적화: IEEE 802.15.4 TSCH/DSME, CoAP 등 다양한 무선 통신 표준 기반의 고급 MAC 스케줄링 알고리즘 및 트래픽 부하 관리 기법을 연구하여 네트워크 효율성과 안정성을 극대화합니다. 밀리미터파(mmWave) 통신 환경에서의 지향성 안테나 및 멀티캐스트 전송 연구를 통해 고대역폭 데이터 통신을 최적화합니다. - AI/머신러닝 기반 데이터 분석: 딥뉴럴 네트워크(DNN) 및 머신러닝 모델을 활용하여 BLE 비콘 RSSI 데이터의 고정밀 거리 추정 및 이상치 보정을 수행하며, 산업용 IoT 환경에서 센서 데이터를 기반으로 한 실행 실패 및 사고 예측 모델을 개발합니다. 강화학습 기반의 채널 액세스 기술을 통해 무선 인체 통신 네트워크의 성능을 향상시킵니다. - 분산 및 가상화 스토리지 기술: IoT 로컬 네트워크 환경에서 유클리드 거리 기반 분산 센서 스케줄링 및 센서 저장 공간을 활용한 가상 스토리지 시스템을 제안하여 데이터 관리의 효율성과 유연성을 높입니다. 이러한 기술 역량은 다음과 같은 사업적 가치를 창출합니다. - 전력 효율성 증대: IoT 기기의 자율성을 높이고 유지보수 비용을 절감하여 스마트 팩토리, 스마트 시티, 헬스케어 등 다양한 산업 분야에서 장기적인 서비스 운영을 가능하게 합니다. - 정확도 및 신뢰성 향상: 고정밀 위치 추정 및 예측 모델을 통해 공사 현장 안전 관리, 어린이 안전 솔루션, 환자 보행 패턴 분석 등과 같은 응용 분야에서 사용자 안전과 서비스 신뢰도를 보장합니다. - 네트워크 인프라 최적화: 복잡한 IoT 환경에서 데이터 전송 효율을 극대화하고 네트워크 병목 현상을 해결하여 대규모 서비스 구축 및 운영을 위한 강력한 기반을 제공합니다. - 신기술 사업화 기여: 무선 전력 전송, AI 기반 분석, 고급 통신 프로토콜 등 최신 기술을 실제 문제 해결에 적용하여 새로운 시장 기회를 창출하고 기술 상용화를 가속화합니다. |
학력
| 학력 사항 | 고려대학교 전기전자공학 박사 (2013) 고려대학교 전자컴퓨터공학 석사 (2006) 고려대학교 전기전자공학 학사 (2004) |
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