윤재혁 Jaehyeok Yoon
연구 소개
저 SNR·비협조 수신 환경에서 약한 레이더 신호를 검출하고 주요 제원을 추정하며,
학습되지 않은 파형을 탐지·거부하는 AI 기반 신호처리 방법을 연구합니다.
시간–주파수 분석과 딥러닝·Vision-Language Model을 결합하고,
USRP 기반 OTA 실험과 RFNoC/FPGA 구현을 통해 실제 환경에서 검증해 왔습니다.
핵심 연구
레이더 신호처리를 중심으로 한 핵심 연구 흐름입니다.
Vision-Language 기반 미지 레이더 신호 인식
레이더 시간·주파수 표현과 파형의 의미 속성을 정렬해 기지 파형을 분류하고 미지 파형을 식별하는 Open-set 인식 연구입니다.
연구 상세 보기
저 SNR 레이더 인식을 위한 FPGA 실시간 구현 및 경량 모델 설계
저 SNR 레이더 신호의 실시간 처리를 위해 RFNoC/FPGA 검출·분류 체인을 구현하고, Cross-Resolution KD로 경량 분류 모델을 설계한 연구입니다.
연구 상세 보기확장 연구
레이더 신호처리에서 멀티센서 인지·UWB 센싱·공존 신호 처리 분야로 확장된 연구입니다.
UWB CIR 기반 NLOS/LOS 분류
UWB Channel Impulse Response를 분석해 직접 경로가 확보된 LOS와 장애물로 왜곡된 NLOS 채널 상태를 분류한 연구입니다.
연구 상세 보기주요 논문
SCI
(2026).
SAVOR: Semantic Attribute-Guided Vision-Language Framework for Open-Set Radar Waveform Recognition.
IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems.
SCI
Under Revision
(2025).
Unsupervised Unknown Radar Waveform Detection.
IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, 61(6), 19316-19328.
SCI
게재
(2025).
High-Accuracy Radar Parameter Estimation Under Low SNR Environments.
IEEE Access, 13, 171170-171184.
SCI
게재
KCI
(2026).
RFNoC/FPGA 기반 LPI 레이다 펄스열 검출 및 분류기 구현.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Science.
KCI
게재 확정
수상·특허·소프트웨어
특허
- 사람의 동작에 대한 정확한 인체 모션 감지를 위한 RGB-D 카메라 데이터와 레이더 포인트 클라우드를 활용한 스켈레톤 추출 기술
- 레이더를 통해 레이더 시스템의 간섭을 제거하는 OFDM 기반 드론 신호처리 장치 및 방법
- 딥러닝 기반 저피탐 레이더 신호의 잡음 제거 및 파라미터 추출 방법, 이를 수행하는 장치 및 컴퓨터 프로그램
소프트웨어 등록
- 파이썬 기반 Radar-Vision-Language(레이더-비전-언어) 구축
수상 실적
- ICNGC 2025 Best Paper Award
- 한국통신학회 국내논문지 우수논문상
- 제 4회 ERICA 해동창업경진대회 (대상)
- 2023 4D 이미징 레이다 시스템 부트캠프 (우수상)
기술 스택
Programming
Python · MATLAB · C/C++AI
PyTorch · TensorFlowSDR
GNU Radio · USRPFPGA
Vivado · RFNoC · HLS · Verilog HDLEnvironment
Linux · Docker외국어 역량
영어
OPIC Intermediate High (IH), 2025.07.26
해외 연구 경험
- 미국 Univ. of Michigan-Dearborn 자율주행 연구실 파견 2024.10–2025.02
- 인도 IIT Guwahati 연구 인턴 2020.01–2020.02