이 연구실은 대규모 언어 모델 (LLM) 의 추론 및 서비스 제공 속도를 높이기 위해 메모리 컴퓨팅, 캐싱, 양자화 등 다양한 하드웨어·소프트웨어 최적화 기법을 집중적으로 연구하고 있습니다. 또한 이산화 시스템의 성능을 분석하기 위한 통합 시뮬레이션 인프라 구축과 함께 자율 시스템의 연속 학습, 이미지 확산 모델, 비디오 이해 기술 등 멀티모달 AI 응용 분야의 효율적인 처리에도 주력하고 있습니다.
학과 페이지에 적힌 연구 분야
컴퓨터 시스템, 컴퓨터 구조, 인공지능 시스템, 하드웨어-소프트웨어 코디자인
42
논문
17
주도 (교신·마지막저자)
15
분야 상위 10% 논문
1.92
FWCI 중앙값
529
총 인용
2021–2026
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 42편 중 34편에 대해 산출됐습니다.
논문 유형
학회 논문 19저널 논문 15프리프린트 8
연도별 논문
주도 (교신·마지막저자)참여
2026년 · 주도 5편 · 참여 7편
연구 계통도
모든 분야가 2025년 이후로도 이어지고 있습니다.
가로축은 연도, 점 크기는 그 해 논문 수입니다. 실선은 지금도 이어지는 줄기, 점선과 빈 동그라미는 2025년 전에 끊긴 줄기입니다. 논문 2편 이하인 분야 5개(6편)는 단발성 협업으로 보아 그리지 않았습니다.
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