이 연구실은 이질적인 GPU 클러스터 및 엣지 - 클라우드 환경에서 분산 딥러닝의 성능 편차와 스트래글러 문제를 해결하기 위한 동적 최적화 기법을 개발하고 있습니다. 또한, 컨테이너 기반 애플리케이션을 위한 탄력적인 리소스 관리 (메모리 확장 등) 와 예상치 못한 부하를 견딜 수 있는 마이크로서비스 스케줄링 및 트래픽 할당 기술을 통해 시스템의 신뢰성과 효율성을 높이는 데 집중하고 있습니다.
59
논문
41
주도 (교신·마지막저자)
0
분야 상위 10% 논문
0.11
FWCI 중앙값
85
총 인용
2002–2026
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 59편 중 29편에 대해 산출됐습니다.
논문 유형
저널 논문 39학회 논문 19프리프린트 1
연도별 논문
주도 (교신·마지막저자)참여
2026년 · 주도 5편 · 참여 0편
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 1개(1편)는 단발성 협업으로 보아 그리지 않았습니다.
전국 대학 · 전 분야