인하대학교
Spatial AI and Robotics Lab
전기공학과 · 조영근 교수
환경과 계절이 달라져도 로봇이 위치를 파악하고 지도를 구축하는 공간 인공지능을 연구합니다. 수중이나 연기처럼 시야가 제한된 환경의 센싱과 장기 자율주행을 다룹니다.
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인하대학교
Theory of Computation Lab
컴퓨터공학과 · 김영호 교수
계산 이론과 문자열·병렬 알고리즘을 연구합니다. 순서를 보존하는 패턴 매칭과 편집거리 계산 등 문자열 처리 문제 및 생물정보학 응용을 다룹니다.
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가속 연산 연구실(Accelerated Computing Lab.)
컴퓨터공학과 · 최영규 교수
Field-programmable gate array (FPGA) / Compute Express Link (CXL) / High-Bandwidth Memory (HBM) / 양자컴퓨터 / 시스템 반도체 / 가속기 설계, Multi-level IR (MLIR) / High-level synthesis(HLS)를 이용한 가속기 설계 자동화 (CAD)
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고속 컴퓨팅 연구실 (High Performance Computing Lab.)
컴퓨터공학과 · 박준석 교수
병렬처리 (병렬 아키텍처, 병렬 컴파일러), Embedded System, Reconfigurable Computing
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다상유동열공학연구실
기계공학과 · 박일웅 교수
열에너지 저장과 전자장치 냉각, 원자로의 열수력 문제를 연구합니다. 카르노 배터리, 데이터센터용 2상 액침 냉각과 소형모듈원자로의 안전성 분석을 주요 대상으로 삼습니다.
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대형 머신러닝 시스템 연구실 (Large-scale Machine Learning Systems Lab.)
컴퓨터공학과 · 이선우 교수
Large-scale Machine Learning / Deep Learning on distributed systems, Federated Learning on edge devices, Applied Machine Learning for scientific applications
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데이터지능 & 응용 연구실 (Data Intelligence & Applications Lab.)
컴퓨터공학과 · 김정은 교수
Data-Centric AI, Stream Data Mining, Graph Mining, Big Data
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로봇 지능 학습 및 시스템 연구실
인공지능학과 · 안우진 교수
컴퓨터 비전과 강화학습을 로봇의 인지·판단·제어에 적용합니다. 다양한 센서 정보를 이용한 자율주행 정책 학습, 영상 분할·깊이 추정, 모방학습과 실제 환경으로의 전이를 연구합니다.
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멀티미디어네트워크연구실
Electrical and Electronic Engineering Department · 유상조 교수
인공지능을 활용한 유무선 네트워크와 응용 시스템을 연구합니다. 사물인터넷·엣지 컴퓨팅, 드론·차량 통신, 측위와 자율주행, 교통신호 제어를 다룹니다.
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미디어 인공지능 연구실 (Media Ai Lab.)
컴퓨터공학과 · 신병석 교수
가상 내시경, 고성능 투시 투영 볼륨 렌더링 기법, 실시간 렌더링 알고리즘, 가상 전장 환경의 모델링과 렌더링, 인터넷 기반 볼륨 렌더링, 모바일 장치에서의 network/stand-alone 게임 개발, 의료 응용 프로그램에서의 볼륨 가시화 방법
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분산 네트워크 시스템 연구실 (Distributed and Networked System Lab.)
컴퓨터공학과 · 노희준 교수
네트워크 텔레메트리 (Network Telemetry), 무선 전력 전송 기반 컴퓨팅 및 네트워킹 시스템 (Radio Frequency (RF)-powered computing and networking systems), 무선 신호 기반 센싱 및 무선 공존 (RF sensing and wireless coexistence), 네트워크 프로토콜 및 네트워크 시스템의 설계/구현/분석 (design, implementation, and analysis of various network protocols and networked systems)
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빅 데이터 연구실 (Big Data Lab.)
컴퓨터공학과 · 최동완 교수
Data Mining, Scalable Machine Learning, Efficient Deep Learning, Big Data Computing, Continual Learning, Federated Learning, Model Compression, Explainable AI
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