Research Labs cse

Agents and Robotic Transportation Lab

Prof. Tsz-Chiu Au

“Agents and Robotic Transportation (ART) Lab (a.k.a. AI, Robotics, and Transportation Lab) is a research lab dedicated to Artificial Intelligence (AI) Research. Our goal is to scientifically investigate the foundations of AI systems for decision making and problem solving, using techniques such as planning, machine learning, and automated reasoning. Apart from traditional AI topics, our lab also focuses on AI/robot systems in transportation and logistics domains. Current research topics in the lab are autonomous vehicles, intelligent transportation systems, automated planning, game theory, and multiagent systems.”

컴퓨터 구조 및 시스템 연구실

백웅기 교수님

컴퓨터 구조 및 시스템 연구실은 컴퓨터 시스템의 성능, 효율성, 보안성, 신뢰성 등을 획기적으로 개선하기 위한 새로운 하드웨어 및 소프트웨어 기법들에 대해서 연구를 하고 있습니다. 본 연구실은 컴퓨터 아키텍처, 시스템 소프트웨어, 런타임 및 응용 프로그램을 포함한 컴퓨터 시스템의 전 계층을 통합적으로 설계하고 최적화하여 시너지 효과를 극대화하는 연구 방법론을 따르고 있습니다./p>

암호학 연구실

윤아람 교수님

암호학은 데이터의 통신 및 처리를 안전하게 하기 위한 수학적 알고리즘들을 연구합니다. 암호학 연구실에서는 새로운 암호학적 알고리즘을 디자인하고, 안전성 증명을 위한 엄밀한 방법들을 개발하고, 새로운 응용을 찾는 연구를 하고 있습니다. 암호학은 계산 수학과 이론 전산의 다양한 아이디어들이 함께 사용되는 분야로, 인터넷 상거래, 클라우드 컴퓨팅 등 다양한 응용 분야를 갖습니다.

대용량 데이터 처리 연구실

남범석 교수님

대용량 데이터 처리 연구실 (DICL)은 소위 빅데이터라고 불리우는 대용량 데이터를 관리하고 분석하기 위한 고성능 컴퓨팅 기술들에 관하여 연구한다. DICL에서는 대용량 데이터를 빠르게 검색하는데 필수적인 인덱싱 기술에 관하여 연구하며, 또한 대규모 문제를 빠르게 분할 정복하기 위한 병렬 처리 그리고 분산 처리 기술에 관하여 연구한다. UNIST 대용량 데이터 처리 연구실은 대용량 데이터를 처리하기 위한 분산 병렬 미들웨어 시스템 연구 분야에서 세계 최고 수준의 새롭고 혁신적인 기술들을 연구 개발 중이다.

내장형 컴퓨팅 연구실

이종은 교수님

내장형 컴퓨팅 연구실에서는 컴퓨터를 어떻게 하면 더 효율적이고 안정적으로 만들 수 있을지를 고민합니다. 특히 멀리 보이지 않는 서버 컴퓨터들보다는, 일상생활에서 늘 보고 만질 수 있는 수많은 종류의 디지털 기기들, 또 컴퓨터처럼 보이지는 않지만 작은 프로세서나 컴퓨터 칩을 내장하고 있는 사물들 (예를 들어, 스마트카드나 착용형 기기들) 및 앞으로 IoT(Internet of Things)와 함께 출현할 많은 기기들도 우리 연구실에서 관심을 갖는 컴퓨터들을 내장하고 있습니다. 물론 이러한 컴퓨터들은 지금보다 수백, 수천 배 이상 높은 에너지 효율성을 필요로 합니다. 동시에 다양한 종류의 에러 발생에도 잘 대처할 수 있어야 합니다. 너무 높은 목표로 보일 수도 있지만, 인간의 두뇌가 작동하는 방식을 보면 근본적으로는 충분히 가능하다는 것을 알 수 있습니다. 이를 위해 세계의 많은 연구자들이 열심히 연구하고 있고, ECL 연구실에서는 특히 하드웨어/소프트웨어, 디지털/아날로그 등의 경계를 허물고 응용상세에서부터 회로 설계에 이르기까지 전 과정을 대상으로 시스템을 최적화하고 적응시키는 기술들을 연구하고 있으며, 지금까지 내장형 시스템, 설계자동화, 아키텍쳐 및 컴파일러 분야에서 상당히 재미있는 연구들을 많이 진행해왔습니다.

고성능 비주얼컴퓨팅 연구실

정원기 교수님

고성능 비주얼컴퓨팅 연구실(HVCL)은 과학 연구를 위한 비주얼 컴퓨팅 알고리즘과 가시화 시스템에 대한 연구를 하고 있습니다. 특히, 본 연구실은 생체의료영상처리, 과학 및 정보 가시화, GPU 컴퓨팅, 그리고 컴퓨터 그래픽스의 다양한 연구분야에 걸쳐 연구를 진행중입니다.

기계학습 및 영상인식 랩

황성주 교수님

우리 랩은 기계학습과 영상인식 분야를 연구하는 랩으로, 주로 기계학습 모델을 이용한 영상 인식 문제 해결을 연구 주제로 하고 있습니다.
현재는 다음 세가지 주제에 초점을 두고 있습니다.
1) 의미 학습: 어떻게 주어진 시각 (문자) 정보로부터 더 깊이있는 지식을 학습하여, 기계의 학습결과가 좀 더 인간이 세상에 대해 이해하는 것과 일치하도록 만들 것인가.
2) 인터랙티브 학습: 어떻게 인간의 피드백을 이용하여 기계의 학습을 좀 더 정확히 유도할 것인가? 동시에 그런 피드백을 위한 노력을 어떻게 최소화할 것인가?
3) 전이학습: 어떻게 한 태스크에서 학습된 지식을 다른 태스크로, 인간이 지식을 전이하는 수준으로 옮길 수 있을 것인가?
위에서 언급한 문제들 외에도 우리 랩에서는 기계학습과 영상인식의 여러 주제들을 폭넓게 다루고 있습니다. 기계학습에서는 전이 / 다중태스크학습, 구조화된 예측, 구조화된 희소성을 사용한 학습, 능동 / 인터랙티브 학습. 인간과 상호작용을 통한 학습에 대해서 연구하고 있으며, 영상인식에서는 주로 오브젝트 카테고리 인식, 장면 인식, 오브젝트 검출, 이미지 주석화 등을 연구하고 있습니다.

모바일 스마트 네트워킹

이경한 교수님

모바일 스마트 네트워킹 (MSN) 랩은 미래 모바일 네트워크를 위한 네트워킹 부터 컴퓨팅을 아우르는 핵심 기술들을 개발하는 것을 목표로 합니다. MSN lab 의 롱텀 비전은 모바일 단말의 지능이 대부분 클라우드에 존재하는 상황에서, 단말과 사용자간의 모든 입/출력 조작이 클라우드의 분석, 해석, 연산을 거쳐 ‘실시간으로’ 단말로 되돌아 오는 것이 가능한 ’스트림 컴퓨팅’을 실현 하는 것입니다.
이러한 비전을 실현하기 위해 MSN 랩은 현재 다음과 같은 연구들에 많은 관심을 가지고 있습니다. (단, 이 주제들로 제한되지는 않습니다.)
1) TCP, UDP, HTTP 를 포함하는 극저 지연 전송 계층 설계
2) 인간 행동, 모바일 컨텍스트, 에너지 효율적인 센싱에 대한 포괄적인 이해를 기반으로 한 모바일 지능 설계
3) 데이터 및 오감 센싱 정보의 실시간 전송을 보장하는 혁신적인 인코딩/디코딩 기법 설계
4) 최적화 이론, 큐잉 이론, 정보 이론, 게임 이론, 그래프 이론 및 기계 학습을 활용한 새로운 수학적 프레임워크 설계
5) 즉각적인 데이터 핸들링이 가능한 인터넷 및 모바일/클라우드 컴퓨터 구조에 관한 클린슬레이드 설계

네트워크 연구실

주창희 교수님

네트워크 연구실은 과학적, 경제적 효과를 최대화하는 첨단 네트워킹 기술을 개발하고 있습니다. 특히 네트워크 기능의 핵심적인 이해를 바탕으로 모든 사물들을 연결하는 Internet of Things (IoT)를 실현함으로써 우리의 일상을 편리하게 혁신하는 실질적인 시스템의 개발을 위한 연구를 진행하고 있습니다.

확률 지능형 인공지능 연구실

최재식 교수님

확률 지능형 인공지능 연구실은 사람 수준의 인공지능 모델 및 알고리즘을 목표로 하고 있습니다. 연구 분야는 대규모 확률 모델에서의 기계학습 및 추론 알고리즘으로 대규모 지식의 검색과 추출입니다. 주요 응용 분야로는 발전소등 대규모 시스템의 진단, 구글 글래스등 웨어러블 디바이스에서의 온라인 학습, 대용량 신호에 대한 자동 분석 및 압축, 로봇의 행동 학습 및 이미지/비디오 분석입니다.

시스템 소프트웨어 연구실

최영리 교수님

시스템 소프트웨어 연구실은 고성능 과학 애플리케이션 및 빅 데이터 애플리케이션 등의 새롭게 출현하는 다양한 애플리케이션과 새로운 컴퓨터 아키텍처를 효율적으로 지원하는 시스템 소프트웨어 기술의 설계, 개발, 평가 방법을 중점적으로 연구한다. 시스템 소프트웨어 연구실의 연구 분야는 가상화 기술, 클라우드 컴퓨팅, 과학 및 데이터 인텐시브 컴퓨팅 등의 컴퓨터 시스템 및 시스템 소프트웨어 기술 연구를 포함한다.