이 연구실은 차세대 메모리 (DIMM) 와 신경망 처리 장치 (NPU) 를 활용한 근저장소 (Near-Storage) 및 병렬 컴퓨팅 기술 개발에 집중하고 있습니다. 또한, 대규모 언어 모델 및 NLP 모델의 효율적인 학습을 위한 통신 압축과 양자화 기법, 그리고 GPU 성능 분석을 위한 정밀한 사이클 회계 메커니즘 등 시스템 최적화와 보안 강화 연구를 수행하고 있습니다.
학과 페이지에 적힌 연구 분야
컴퓨터 아키텍처, 시스템 소프트웨어, 프로세서 성능 모델링 및 스케줄링, GPU 기반 병렬화, FPGA 기반 하드웨어 가속
111
논문
29
주도 (교신·마지막저자)
14
분야 상위 10% 논문
0.74
FWCI 중앙값
985
총 인용
1993–2026
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 111편 중 48편에 대해 산출됐습니다.
논문 유형
저널 논문 77학회 논문 29프리프린트 4리뷰 1
연도별 논문
주도 (교신·마지막저자)참여
2026년 · 주도 2편 · 참여 5편
연구 계통도
Computer Vision and Pattern Recognition는 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 8개(9편)는 단발성 협업으로 보아 그리지 않았습니다.
전국 대학 · 전 분야