현대의 무선, 의료 및 군용 레이더·센서는 여러 개의 소형 안테나를 배열해서 사용하는 경우가 많은데, 이렇게 하면 하나의 큰 안테나와 같은 성능을 얻을 수 있다. 그러나 안테나로 얻고자 하는 신호원의 파형이 동일하면 서로 간섭을 일으켜 위치 추적이 불가능하게 된다. 이것을 가간섭 신호문제라고 한다. 이 문제는 지난 30년 간 근본적으로 해결되지 못했던 난제로 꼽혔다. 특히 의료 영상 분야의 경우 뇌자도와 심자도 등을 이용한 간질·심장질환 분석에서도 병변으로부터 나오는 신호가 간섭을 일으키면 정밀한 진단이 불가능해질 수 밖에 없다.

예를 들면, 간질의 원인을 파악하기 위해 뇌의 각 부분을 연결하고 신호를 측정하게 된다. 연결된 접점에서 동일한 형태의 신호가 오게 되면 간질 원인이 정확히 무엇인지 파악하기 어려운데, 이럴 경우 다른 신호가 나올 때까지 기다릴 수 밖에 없다. 문제는 다양한 분야에서 일어나는 가간섭 신호 문제가 속도와도 관계가 있다는 것이다. 예 교수는 "시간상 변화가 올 수도 있다. 질병은 물론 통신, 군용 레이더 등 시간의 압박을 받는 분야에서는 마냥 기다릴 수 없다는 난점이 있다"며 "그동안 원인이나 근본적인 메카니즘을 밝힐 수 없었다. 기존의 시스템으로는 어려웠다. 그래서 기존의 배열신호처리와 새롭게 떠오르는 압축센싱기술을 결합해 새로운 신호검출 알고리즘을 개발해 낸 것이다"고 설명했다. 압축센싱기술은 훨씬 적은 샘플수로부터도 완벽하게 신호를 복원할 수 있는 혁명적인 최신 디지털 신호 획득 이론이다.

이 기법을 통해 바이오 및 의료영상의 시공간적인 분해능 한계를 극복하고 초고해상도 영상을 복원할 수 있다. 그러나 이 원리만으로는 가간섭문제를 해결할 수 없다. 예 교수는 "압축센싱 기술을 이용해 기존의 배열신호처리방법으로 실패한 영역에서 성공할 수 있도록 배열신호처리와 압축센싱을 최적으로 결합할 수 있는 수학적인 조건을 찾아내 새로운 신호검출 알고리즘을 만들어냈다"며 "아직은 수학적 알고리즘을 만든 것에 불과하다. 앞으로 다양한 분야에 적용할 수 있도록 기술을 개발해 나갈 것"이라고 말했다.