지능정보시스템 연구실은 통계적 신호 처리와 인공지능을 통합하여 사물인터넷 보안 강화, 시멘틱 통신 시스템 혁신, 스마트 그리드 기술 개발 등을 목표로 하며, 물리 계층 기능과 고급 빅데이터 분석 등을 활용한다. 실험실에서 수행 된 최근 연구 프로젝트는 물리계층 장치 인식에 기반한 간결한 IoT 통신 (정보통신기획평가원), AI 기반의 사전예방 및 빠른 복구가 가능한 에너지 재난대응 플랫폼 개발 (정보통신산업진흥원), 중소형 건물용 유연 수요반응 시스템 개발 및 실증 (에너지기술평가원), 신재생에너지장치 이상동작 탐지를 위한 전력 건전성 진단 알고리즘 개발 (전자통신연구원), 스마트미터의 무선보안 전송방식 연구 (한전 전력연구원), 대규모 IoT 환경을 위한 심층 군집화 기반 가벼운 전력 데이터 압축 프레임워크 (연구재단), 인터레이스 기록 기반 고밀도 다중레벨 자기 정보 저장기기 기술과 적용 가능 비이진 등가 채널 신호처리 기술 연구 (연구재단) 등이 있다.
Intelligent Information Systems Lab.'s research integrates statistical signal processing and machine learning to enhance IoT security, develop smart grid technologies, and innovate communication systems, leveraging physical layer features and advanced bigdata analytics. Recent research projects carried out in the laboratory include: Streamlined secure communications by physical layer identification in cellular IoT (IITP); Development of an AI-based energy disaster response platform capable of proactive prevention and rapid recovery (NIPA); Development of flexible demand response system for small/mid-size buildings and its demonstration (KETEP); Development of health diagnostic algorithms for detecting abnormal behavior of renewable energy devices (ETRI); Wireless secure transmission for smart-meter (KEPCO); Energy Data Compression Framework based on Deep Clustering for Massive IoT Environment (NRF); Interlaced recording based high-density multi-level magnetic data storage technology and applicable non-binary equivalent channel signal processing schemes (NRF).
