이 연구실은 분산 머신러닝 작업 최적화, 대규모 스트림 처리 및 데이터 저장 기술 등 클라우드 컴퓨팅과 리소스 관리 분야에 집중하고 있습니다. 또한 딥러닝 훈련 효율성 향상, 프롬프트 엔지니어링 및 자연어 처리 기법 개발을 통해 인공지능 응용 분야의 성능과 견고성을 높이는 연구도 병행하고 있으며, 소프트웨어 테스트 및 디버깅 기술을 통한 시스템 신뢰성 확보를 위한 노력도 이루어지고 있습니다.
19
논문
13
주도 (교신·마지막저자)
4
분야 상위 10% 논문
0.75
FWCI 중앙값
213
총 인용
2020–2026
수집 범위
FWCI(Field-Weighted Citation Impact)는 같은 분야·연도·논문 유형의 세계 평균을 1.0으로 놓고 비교한 값입니다. 분야 보정이 되어 있어 학회 논문과 저널 논문, 전산학과 재료공학을 같은 잣대로 볼 수 있습니다. 논문 19편 중 17편에 대해 산출됐습니다.
논문 유형
학회 논문 15저널 논문 3프리프린트 1
연도별 논문
주도 (교신·마지막저자)참여
2026년 · 주도 1편 · 참여 0편
연구 계통도
Artificial Intelligence, Hardware and Architecture는 2025년 이후 논문이 없습니다. 지금도 하고 있는 줄 알고 지원하면 헛걸음입니다.
가로축은 연도, 점 크기는 그 해 논문 수입니다. 실선은 지금도 이어지는 줄기, 점선과 빈 동그라미는 2025년 전에 끊긴 줄기입니다. 논문 2편 이하인 분야 3개(4편)는 단발성 협업으로 보아 그리지 않았습니다.
전국 대학 · 전 분야