데이타베이스 연구실
Database Lab

본 연구실의 목표는 차세대 데이터베이스 시스템을 위한 신기술과 데이터베이스 응용 기술에 관해 연구하는 것입니다. 주요 관심 분야는 빅 데이타 응용 개발, 사물인터넷 데이타 관리, 그리고 센서네트워크 데이타베이스 등입니다.

Tel : 02-820-5306 / Office : 208관 516호

컴퓨터 네트워크 연구실
Computer Network Lab

본 연구실의 연구 목표는 인터넷 환경에 적합한 통신 프로토콜을, 이론적 기반에 따라서, 개발하는 것입니다. 주요 관심 연구분야는 무선 LAN 및 TCP/IP 프로토콜의 성능 개선입니다.

Tel : 02-820-5309 / Office : 208관 525호

인공지능 비전 연구실
Artificial Intelligence Vision Lab

본 연구실에서는 AI 기법 중 하나인 딥러닝을 영상인식 분야에 적용하는 연구를 진행하고 있습니다. 구체적으로 딥러닝 기법을 이용해 영상 속 객체를 검출하고 이를 분석하는 알고리즘을 개발, 적용하는 연구를 수행합니다. 특히, MRI나 CT를 활용하는 Medical Image Processing에 대한 영역분할기법 연구와 GAN(Generative Adversarial Networks)를 통한 고품질 이미지 생성 알고리즘, Vision Transformer를 이용한 보행자 검출 및 Multi-Clothing Detection 등 다양한 컴퓨터 비전 분야를 집중적으로 연구하고 있습니다.

Tel : 02-825-5301 / Office : 208관 318호

사물 인터넷 및 탐지 연구실
Internet of Things and Detection Lab

신뢰할 수 있는 사물 인터넷의 구현과 각종 센서들에 의해 수집되는 데이터로부터 탐지하는 것을 연구를 합니다. 그리고, Scale-free networks, IoT 망의 신뢰성 분석, 내장형 운영체제, Deep learning on graph를 포함하는 기계 학습을 연구합니다.

Tel : 02-820-5310 / Office : 208관 314호

패턴인식 및 휴먼 인터페이스 연구실
Human-Computer Interaction Lab

본 연구실에서는 컴퓨터와 인간의 자연스러운 의사소통에 관한 상호 작용(프로세스)의 설계와 구현으로 사용의 편의성을 요구하는 사용자에게 친숙한 환경을 제공하는데 기본적인 목표를 두고 있습니다. 주요 연구 관심 분야로는 이미지, 음성, 위성을 통한 패턴 인식(Pattem Recognition), 임베디드 소프트웨어 아키텍처, 그리고 사람들이 좀 더 쉽고 편리하게 사용할 수 있는 시스템(모바일 시스템) 개발에 관심을 두고 있습니다.

Tel : 02-820-5257

인공지능 연구실
Artificial Intelligence Lab

본 연구실에서는 인공지능에 대한 근본적인 수준에서의 이해를 바탕으로 심화된 최적화 및 머신러닝 기술을 발전시킬 수 있는 창의적인 아이디어와 모델링/알고리즘을 도출하고, 이를 혁신적인 컴퓨팅 응용 분야에 적용합니다. 현재 On-Device AI, Continual Learning, Mobile Deep Learning, Tiny ML 분야를 중점적으로 연구합니다.

Tel : 02-821-5304 / Office : 208관 218호

초지능 컴퓨팅 및 통신 네트워크 연구실
Ultra-intelligent Computing/Communication Network Lab

본 연구실에서는 통신 및 네트워크의 문제를 인공지능관점에서 최적화하는 연구를 진행하고 있습니다. 구체적으로 강화학습 (RL: Reinforcement Learning), 연합학습 (FL: Federated Learning), 전이학습 (TL: Transfer Learning) 등 다양한 기계학습 (ML: Machine Learning) 기법들을 활용하여 무선 모바일 디바이스의 최적화 연구를 수행하고 있습니다. 주요 연구분야는 5G/6G 차세대 셀룰라 네트워크, IoT (사물인터넷), 모바일 엣지 컴퓨팅, 위성 네트워크, 심우주 네트워크, 드론 네트워크, 블록체인, 무선센서네트워크, 바이오-나노-통신 네트워크, 차량용 통신 네트워크, 스마트 그리드 전력수요반응 기술 등입니다. 본 연구실에서 선호하는 학생은 컴퓨터/전자전기공학 뿐만아니라 수학을 잘 하는 비전공자도 환영합니다. 현재 BK4단계+사업 및 대학ITRC 사업 총괄 책임 연구실입니다.

Tel : 070-7568-8419 / Office : 208관 216-1호

[소개영상 Link1]
[소개영상 Link2]

실시간 소프트웨어공학 연구실
Real-Time Software Engineering Lab

우리 연구실에서는 소프트웨어와 컴퓨터 기반 시스템의 개발을 보다 체계적이며 효과적으로 할 수 있도록, 제반 이론과 방법을 연구합니다. 순수 소프트웨어 시스템 뿐만 아니라 하드웨어와 밀접하게 결합된 시스템에도 관심이 있습니다.
현재 다음과 같은 주제를 집중적으로 연구하고 있습니다.
(1) 인공지능 기술을 이용한 소프트웨어 버그 관리 자동화 도구
(2) 소프트웨어 아키텍처 설계 및 품질 모니터링


Tel : 02-820-5829 / Office : 208관 426호

[소개자료 Link]

비주얼라이제이션 연구실
Visualization Lab

본 연구실에서는 컴퓨터 그래픽스와 인지과학 등의 원리에 기반하여 3차원 물체를 보다 효울적이고 효과적으로 시각화하는 방법에 대하여 연구합니다. 주요 연구 관심 분야는 인간의 지각(Perception)을 고려하여 컴퓨터 그래픽스의 효율성을 높이는 연구와 실시간 그래픽스 랜더링, 비사실적 랜더링, 가상현실, 의료 시뮬레이션 등입니다.

Tel : 02-820-5830

가상현실 연구실
Virtual Reality Lab

본 연구실은 컴퓨터 그래픽스 및 영상처리 기술을 활용하여 최신 응용 분야인 가상현실과 시각화 기법의 개발에 초점을 맞추고 있습니다. 특히, 가상현실의 몰입감을 높이기 위한 인터페이스 설계 및 동작 인식 방법을 인공지능 기술 등을 활용하여 개발하고 있으며, 운동 및 스포츠 분야 등에 응용하고 있습니다. 또한, 이 과정에서 필요한 객체 인식 및 분할 기술도 함께 연구하고 있습니다.

Tel : 02-820-5843 / Office : 208관 522호

지식공학 연구실
Knowledge Engineering Lab

본 연구실은 빅데이터 및 소셜컴퓨팅 분야에 대한 최신 기술을 연구하여, 다양한 지능형 서비스의 설계 및 구현을 목적으로 합니다.

Tel : 02-820-5136 / Office : 208관 521 & 523호

[소개영상 Link]

네트워크 시스템 연구실
Networked Systems Lab

본 연구실은 새롭고 다양한 종류의 "네트워크로 연결된 시스템"들과, 네트워크로 연결된 시스템들에서 발생하는 흥미로운 도전과제들을 연구하는 것을 목적으로 합니다. 무선 및 센서 네트워크, 저전력 / 임베디드 네트워크, 모바일 시스템 및 모바일 센싱, 시민감 네트워킹, 차량용 네트워크 등이 주된 연구 분야이며, 사물인터넷(IoT) 세상을 지향합니다. 이론만을 추구하는 것이 아니라 현실속에서 응용할 수 있는 주제를 실제 구현과 실험 및 검증을 통해 분석하고 이해하며 연구하는 연구실입니다.

Office : 208관 316호

[소개자료 Link]

컴퓨터 비젼 머신 러닝 연구실
Computer Vision Machine Learning Lab

본 연구실은 머신러닝 기법을 활용하여 컴퓨터 비젼 즉 물체 인식, 검출, 추적하는 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다. 최근 활발히 연구되고 있는 딥러닝기법과 빅데이터를 이용한 기계학습을 다루며 주로 이미지 데이터에 머신러닝 기법을 이용하여 주어진 문제를 풀게 됩니다. 최종적으로 자율 주행, 가상현실, 그리고 의료 영상들 다양한 분야에 컴퓨터 비젼과 머신러닝 기법을 사용하게 됩니다.

Tel : 02-820-5914 / Office : 208관 420호

컴퓨터 시스템 연구실
Computer System Lab

본 연구실에서는 컴퓨터 시스템에 대해 이론을 분석하고 연구를 합니다

- 로보틱스 및 모빌리티 컴퓨터 시스템 그룹
본 그룹의 주요 목표는 임베디드 시스템 기반 로봇 시스템과 모빌리디 시스템에 관련된 이론을 연구하고, 이 이론을 바탕으로 이들 시스템을 설계 및 구현하는데 있습니다. 최근 주요 연구 관심 분야는 협동적 로봇 시스템, 자율 모빌리티 시스템, 모바일 플랫폼, 사이버 물리 시스템, 저전력 시스템, 운영체제, 그리고 스마트 팩토리 시스템 입니다.

- 고성능 컴퓨터 시스템 그룹
본 그룹의 주요 목표는 고성능 컴퓨터 시스템에 관련된 이론을 연구하고, 이 이론을 바탕으로 이들 시스템을 설계 및 구현하는데 있습니다. 최근 주요 연구 관심 분야는 대용량 데이터 컴퓨팅 시스템, 고성능 디스크 스토리지 시스템, 테입 라이브러리 시스템, 고성능 모니터링 시스템, 그리고 오픈소스 기반 고성능 컴퓨팅 시스템입니다.

Tel : 820-5494 / Office : 208관 530호

데이터지능 연구실
Data Intelligence Lab

본 연구실의 주요 목표는 실세계에 존재하는 다양한 데이터들을 수집, 관리, 분석, 서비스할 수 있는 이론과 시스템, 그리고 서비스 개발에 있습니다. 주요 연구 분야는 정보검색, 텍스트 마이닝, 빅데이터 처리 및 분석, 의사결정지원시스템 등입니다.

Tel : 02-820-5327 / Office : 208관 422호

시스템 및 스토리지 연구실
Systems and Storage Lab

본 연구실은 다양한 하드웨어 및 플랫폼에서 운영체제, 데이터베이스, 블록체인, 빅데이터, 클라우드 시스템 등을 최적화하여 사용자에게 고성능 및 안정성을 제공하는 시스템을 개발하는 것이 연구 목표입니다.
주요 연구분야는 운영체제, 파일 및 스토리지 시스템, 병렬 및 분산 시스템, 데이터베이스, 블록체인, 빅데이터 및 클라우드 시스템입니다.

Tel : 02-820-5103 / Office : 208관 507호

컴퓨터비전 및 증강현실 연구실
Computer Vision and Augmented Reality Lab

본 연구실은 컴퓨터비전과 인공지능을 이용하여 디지털 영상을 다양하게 분석 및 인식하는 연구를 수행하며, 3차원 공간 정보를 실시간에 해석하여 가상 세계와 현실 세계(real world)를 연결하는 증강현실 기술을 개발하고 있습니다. 또한 웨어러블, 메타버스 상에서 참여자의 건강 관련 데이터를 분석하는 개인 맞춤형 헬스케어 시스템을 제안하고 있습니다. 주요 연구 분야는 증강현실 시스템, 실외 조명환경 모델링, 딥러닝 기반 실시간 카메라 위치 추정, 음성/영상 데이터 기반 정신 건강 모니터링 등이 있습니다.

Tel : 02-820-5417 / Office : 301관 115호

[소개자료 Link]

가상체화 인공지능 연구실
Virtual Embodied AI Lab

가상 현실 메타버스 공간을 실제로 존재하는 공간처럼 인지하기 위해서는 사용자의 몰입이 필수적입니다. Embodiment 는 사용자의 몰입을 위한 핵심요소로서, 사용자의 행동과 표정 말투를 그대로 닮은 가상 아바타를 생성하고, 지능적으로 행동하는 에이전트 생성을 목표로 합니다. 이를 위해 모션캡쳐와 페이스캡쳐로 동작과 표정 데이터를 수집하고, 머신 러닝 기법으로 자세 추정과 표정 생성을 하는 인공지능 아바타를 생성하고, 다중 사용자 가상현실/증강현실 어플리케이션에서 실험하고 사용자 평가를 하여 검증합니다.

Tel : 02-820-5823 / Office : 208관 502호

인간중심 시스템 연구실
Human-Centered Systems Lab

본 연구실에서는 인간에게 새롭고 보다 나은 사용자 경험을 제공하기 위한 컴퓨터 시스템 설계를 목적으로 합니다.
특히, 새로운 컴퓨팅 패러다임의 등장이 인간의 삶에 미칠 긍정적인 영향들을 분석하고, 이를 극대화시키기 위해 기존 컴퓨터 시스템을 재설계하는 것이 본 연구실의 기본 연구 방향입니다.
주요 연구 분야는 사이버-물리 시스템, 휴먼-컴퓨터 인터랙션, 모바일 및 웨어러블 컴퓨팅, 센싱 시스템입니다.

Tel : 02-820-5175 / Office : 208관 523-2 & 524호

시각 및 학습 연구실
Vision and Learning Lab

본 연구실은 머신러닝 및 딥러닝 연구를 수행하며 효율적이고, 다재다능하며, 최적의 학습 방식을 개발하며 보편적인 목적의 인공지능을 개발하는 것을 목표로 합니다.
사람이 할 수 있는 수준의 지능적인 태스크를 이해하고 학습할 수 있도록 하는 다양한 방식들에 대해 연구를 진행하며 이를 컴퓨터 비전, 로보틱스, 자율주행 등의 응용분야에 적용합니다. 주요 연구 관심 분야는 머신러닝, 딥러닝, 자동화된 머신러닝, 딥러닝 최적화, 멀티태스크 러닝, 연속 학습, 자기지도 학습 등이며 최신 인공지능 기술을 연구합니다.

Tel : 02-820-5318 / Office : 208관 312 & 315호

암호 연구실
Cryptography Lab

암호 연구실에서는 정보보호의 핵심 기술 중 하나인 암호 및 그 응용 분야에 관한 연구를 수행합니다. 새로운 암호의 설계, 기존 암호의 안전성 분석, 암호 응용 프로토콜 개발 등을 주로 연구하고 있습니다.

Tel : 02-820-5613 / Office : 208관 518호

고성능 컴퓨팅 연구실
High-Performance Computing Lab

본 연구실에서는 슈퍼컴퓨팅(Supercomputing) 환경을 포함한 병렬(Parallel) 및 분산(Distributed) 컴퓨팅 시스템에서 복잡하고 대규모의 연산 문제를 해결하기 위한 최첨단 알고리즘과 시스템을 개발합니다. 우리는 계산과학, 인공지능(AI), 머신러닝(ML) 등의 다양한 응용 분야에서 필수적인 대규모 데이터 처리 및 병렬 연산 최적화 기술을 연구합니다.
주요 연구 관심 분야는, 컴파일러 최적화, 행렬 및 텐서 연산의 최적화, 병렬 연산의 데이터 이동 복잡성 분석, 그리고 머신 러닝 알고리즘의 최적화 등 입니다.

Tel : 02-820-5554 / Office : 208관 517호

인공지능 보안 및 암호 연구실
Private Artificial Intelligence and Cryptography Lab

최근 인공지능 기술이 많은 발전을 보여 왔지만, 데이터 프라이버시 문제와 결부되어 실제 산업에 적용하는 데에 어려움이 되고 있습니다. 이러한 인공지능에서의 데이터 프라이버시 문제를 원천적으로 해결하여 산업에 안전하게 적용하는 것을 목적으로 합니다.
주요 연구 분야는 정보보호 인공지능, 완전 동형 암호, 다자간 계산, 알고리즘 등이 있습니다.

Tel : 02-820-5600 / Office : 208관 415-1호

인간-컴퓨터 상호작용 연구실
Interaction+X Lab

본 연구실은 인간-컴퓨터 상호작용의 관점에서 데이터를 기반으로 인간의 신체/인지적 행동 패턴을 정량화하고, 이를 활용하여 퍼포먼스를 예측하는 모델링 연구를 수행합니다. 행동 모델링을 통해 (1) 게임 난이도 및 웹/앱의 UI 디자인을 계산적으로 최적화하고, (2) 데이터 스트림을 통해 인간의 퍼포먼스를 실시간으로 예측함으로써 시스템의 효율과 유저의 시스템 사용 경험을 향상시키는 것을 목표로 합니다.

Tel : 02-820-5302 / Office : 208관 510호

데이터 마이닝 및 지능 시스템 연구실
Data Mining and Intelligent Systems Lab

본 연구실은 다양한 실세계의 응용을 위한 데이터 마이닝 및 인공지능 기술을 연구합니다. 구체적으로 그래프/하이퍼그래프, 텍스트, 이미지, 시계열 데이터 등 다양한 형태의 데이터를 수집, 정제 및 분석하며, 그로부터 유용한 지식 정보를 추출하기 위한 새로운 데이터 마이닝 및 인공지능 기술을 개발하는 것을 목표로 합니다. 그렇게 추출된 지식 정보는 추천 시스템, 소셜 네트워크 분석, 디지털 헬스케어 등 다양한 실세계의 응용 분야에 적용될 수 있습니다. 주요 연구 분야는 그래프 머신 러닝, 딥 러닝, 지식 그래프, 추천 시스템, 소셜 네트워크 분석, 디지털 헬스 케어 등 입니다.

Tel : 02-820-5507 / Office : 310관 744호

멀티모달 인공지능 연구실
MULTI Lab

본 연구실은 이미지, 동영상, 자연어, 그리고 음성까지 다양한 형태의 입출력을 다루는 초거대 멀티모달 인공지능의 효율적인 학습과 활용을 다루고 있습니다. LLM (Large-Language Model)을 활용한 Dense Scene Understanding, 병렬화를 이용한 다양한 모달리티에서의 파이프라인 경량화, Transformer 구조 및 학습법 개선을 통한 멀티모달 사전 학습 효율성 증대, 초거대 해상도의 medical imaging등을 집중적으로 연구하고 있습니다.

Tel : 02-820-5570 / Office : 310관 403호

인간-인공지능 상호작용 연구실
Computational Human-AI Interaction Lab

인간-AI 상호작용 연구실(CHAI Lab)은 인간의 행동을 보다 잘 이해할 수 있는 인공지능기술을 연구합니다. 강화학습, 딥러닝, 생체역학, 인지과학 등의 이론을 바탕으로 사람을 이해하고, 계산적인 방법을 통해 컴퓨터(VR, 로봇, 챗봇 등) 인터랙션을 설계하는 것을 목표로 합니다. 주요 연구 분야는 1) 사용자 행동 시뮬레이션, 2) UI/인터랙션 설계, 3) 사용자의 특성 추론, 4) 행동 기반 3D 비젼 기술입니다.

Tel : 02-820-5587