Dr. Richard Lin

Prof. Chun-Hung Richard Lin (林俊宏 教授)

林俊宏教授1996年畢業於UCLA Computer Science Department，歷任中山大學資訊工程系主任(2007-2010)，研究專長為網路與行動通訊、智慧物聯網與邊緣計算、大數據與機器學習、Linux作業系統核心、智能合約之匿名線上交易、物聯網安全、嵌入式系統軟/硬體整合設計 。目前所發表百篇之期刊論文及研討會論文，其中在知名的IEEE國際會議，每年皆有論文發表，主要在網路及其應用領域、智慧邊緣計算、醫療大數據與深度學習等，提出具實作上與理論上的研究創見。近年的研究主要在於智慧邊緣計算、5G/6G行動通訊、深度學習模型設計與應用。資訊中心內部，基於Openflow通訊協定之相關的SDN （Software Defined Networks）設計與實作，其中特別著重於docker虛擬機器與虛擬交換器之網路架構設計與管理等議題；研發的主題包含高畫質多媒體物聯網，openflow控制伺服器的routing、及網路模組開發。林教授累積相當多的實作能量，與業界互動成效十分良好，成果包含與產業界合作之嵌入式系統應用開發，及客製化處理以符合一些特定應用之所需。在這個過程中，我們對於應用層通訊協定設計、軟體系統與韌體、和硬體的整合有非常具體的系統訓練及經驗。關於平台作業系統方面，目前與國內金融資訊業及醫療界合作，開發以Linux container/Docker為基礎的分散式運算平台，對於網路服務平台之設計，具有實務經驗。此外，亦執行科技部產學計畫，進行監視系統大量影音資料的儲存管理平台規劃，cache servers之設計，及分散式計算之演算法設計。因此本團隊具備完整的後台服務端之實務經驗，充分掌握大量運算之服務需求，以及前端的智慧邊緣計算與影音物聯網。目前運用雲端計算之成果與經驗，參與高雄醫學大學健保資料庫探勘與分析，與高雄長庚醫院機器學習之基礎醫學應用(如：心電圖自動分析判讀)，擔任數據分析與深度學習之技術提供者的角色，協助建立資料分散儲存、分散探勘運算等架構，執行資料萃取與分析之服務，針對各項疾病及用藥成效分析，特別擅長於Reinforcement Learning及Bayesian Networks預測模型之建立與推論，未來將進一步應用於心電圖、用藥組合成效最佳化、療效與療程成本最佳化、共病關聯性。