이 연구실은 실시간 시스템의 효율성과 신뢰성을 높이기 위한 동적 자원 스케줄링, 분산 컴퓨팅 최적화 및 다중 딥러닝 추론 가속화 등 소프트웨어 및 알고리즘 분야에 집중하고 있습니다. 또한 이를 기반으로 한 초박형 반도체 소자 기술 개발과 에너지 관리, 그리고 대규모 확률적 계획 문제 해결을 위한 최적화 프레임워크 연구도 병행하고 있습니다.
학과 페이지에 적힌 연구 분야
실시간 스케줄링/시스템, 머신러닝의 실시간성 지원, 소프트웨어 기술 활용 배터리 성능 향상, 모바일 컴퓨팅/시스템
72
논문
35
주도 (교신·마지막저자)
13
분야 상위 10% 논문
0.45
FWCI 중앙값
351
총 인용
2014–2026
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 72편 중 64편에 대해 산출됐습니다.
논문 유형
학회 논문 33저널 논문 31프리프린트 7리뷰 1
연도별 논문
주도 (교신·마지막저자)참여
2026년 · 주도 4편 · 참여 6편
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 10개(14편)는 단발성 협업으로 보아 그리지 않았습니다.
전국 대학 · 전 분야