연구실 소개
컴퓨터비전 기반의 시각인공지능과 실감미디어 콘텐츠 기술을 개발하고 있습니다. 최근에는 그동안 개발한 결과들을 다양하게 융합하여 독립된 솔루션 서비스를 제공하기 위한 프레임워크 기술 개발팀을 운영하고 있습니다. 따라서 완성된 솔루션을 개발하고자 하는 연구원들에게 귀중한 연구 활동 기회를 제공하고 있습니다.

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김동호 교수 연구팀은 메타버스 서비스를 포함한 초실감미디어 기술과 이를 위한 차세대 통신기술(5G/6G 이동통신)에 대한 연구를 진행하고 있습니다.

VR/AR 및 Point Cloud 형식의 초실감 미디어를 제공하기 위한 메타버스 시각화 핵심기술과 효율적인 Point Cloud 미디어 전송 방법에 대한 연구를 통해 가상 현실에서 더욱 실감 나고 첨단적인 가상 미디어 환경을 경험하도록 연구하고 있습니다.

초실감 미디어를 통신망을 통해 제공하기 위해서는 초광대역 및 저지연을 요구하며 동시에 많은 연산량을 필요로 하기 때문에, mobile edge computing (MEC) 서버를 활용한 computation offloading 및 자원 최적화 연구, URLLC 연구 및 AI/ML(machine learning)을 활용한 효율적 전송기술 연구 등을 활발히 진행하고 있음. 또한, 5G 및 6G 네트워크 핵심 요소 중 하나인 3차원 통신네트워크 구성 및 네트워크 자율화 연구, UAV를 이용한 네트워크 최적화 및 자원 효율화 기술 등을 진행 중입니다.

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다양한 아날로그 회로 설계를 통해 전류모드 신호처리가 가능한 아날로그 전류모드 회로 설계를 진행합니다. 설계된 전류모드 회로를 통하여 Spiking neural network 구현에 필요한 시스템을 설계하며, 설계된 시스템을 구현할 수 있는 저전력 인공지능 프로세서에 대한 연구를 진행하고 있으며 현재 저전력 SNN 인공지능 구현이 가능한 칩 설계를 진행하고 있습니다.

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머신러닝 연구실에서는 데이터로부터 지식과 정보를 학습하는 AI 기반 기술을 연구합니다. 최근 많은 가능성을 보여주고 있는 컴퓨터비전과 자연어처리 등에서 이용되는 딥러닝 기술에 관심을 가지고 연구하고 있습니다. 이론적인 연구를 진행하는 한편, 실제 적용 시 생길 수 있는 문제에 관심을 가지고 환경 적응형 AI를 연구하고 있습니다. 또한 딥러닝 기술을 영상이해나 휴먼 디지털 트윈, 의료 정보학 분야에 적용하기 위한 연구를 진행 중입니다.

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Multimedia Circuits & Systems 연구실에서는 아날로그 회로와 디지털 회로 설계 기술을 바탕으로 반도체 칩과 칩간 저전력, 초고속 통신 회로를 연구합니다. 특히, 차세대 저전력 고속 메모리 인터페이스를 위한 송신,수신 회로 및 클럭 생성 요소 기술 연구와 20Gb/s 급 디스플레이 인터페이스 구성을 위한 Equalizer와 Clock and Data Recovery 회로의 설계 기술을 중심으로 연구를 진행하고 있습니다.

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Reliable and Efficient Power Electronics Lab (REPEL) 연구실은 전기자동차, 신재생 에너지 발전 시스템, 모터 드라이브 시스템, 에너지 저장 시스템 (ESS) 등과 같은 다양한 응용분야에 필수적인 역할을 하고 있는 전력전자 시스템의 설계, 제어 및 이의 신뢰성에 대해 연구하고 있습니다. 특히 전력반도체 및 커패시터 등과 같은 전력전자 소자 및 전력전자 시스템의 신뢰성 테스트, 미션프로 파일 기반 신뢰성 예측 및 설계, 열화상태 모니터링, 신뢰성 향상을 위한 제어 및 전압 변조 방법 등과 같은 연구를 중점적으로 수행하고 있습니다.

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실감미디어연구실은 VR/AR로 대표되는 실감미디어 관련 연구와 이의 기반 기술인 3차원 이미지 처리를 주제로 연구 활동을 수행하고 있습니다. 이와 같은 기술은 소비자와 밀접한 어플리케이션 뿐 아니라 산업 분야의 기기 설비, 공정 설비, 그리고 의료, 교육 분야 등 매우 다양한 분야에서 활발하게 활용되고 있는 기술입니다. 학술적 공헌과 참여 학생들의 연구 역량 향상을 위해 최선을 다하겠습니다. 학생들의 많은 관심 부탁드립니다.

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CoS (Cooperative System Software) Lab. 은 응용의 특성과 시스템을 구성하는 하드웨어의 특성에 대한 이해를 기반으로, 운영체제, 데이터베이스, 클라우드 시스템 등과 같은 시스템 소프트웨어의 성능을 최적화 하는 연구에 초점을 맞추고 있습니다. CoS Lab. 에서는 독립된 연구자로 성장하고 희망하는 성실한 연구원을 상시 모집 중에 있습니다.