연구실은 이종 프로세서 환경에서 딥러닝 추론의 성능과 에너지 효율성을 극대화하기 위한 하드웨어 - 소프트웨어 공동 설계 및 최적화 기술을 집중적으로 연구하고 있습니다. 특히 메모리 관리, 실시간 스케줄링, 그리고 엣지 기반 IoT 아키텍처를 통해 자원 제약 조건 하에서도 신뢰할 수 있는 병렬 컴퓨팅 시스템을 구축하는 데 주력하고 있습니다.
60
논문
52
주도 (교신·마지막저자)
6
분야 상위 10% 논문
0.41
FWCI 중앙값
334
총 인용
2004–2026
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 60편 중 34편에 대해 산출됐습니다.
논문 유형
저널 논문 47학회 논문 10프리프린트 2책 챕터 1
연도별 논문
주도 (교신·마지막저자)참여
2026년 · 주도 4편 · 참여 1편
연구 계통도
Electrical and Electronic Engineering는 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 1개(2편)는 단발성 협업으로 보아 그리지 않았습니다.
전국 대학 · 전 분야