Embedded Files
Notice
MEN Wanted! (구인!)
"for hazardous journey, small wages, bitter cold, long months of complete darkness, constant danger, safe return doubtful, honor and recognition in case of success." - Ernest Shackleton 4 Burlington st. (어니스트 섀클턴, 남극 탐험대원을 모집하며)
"Victory awaits him who has everything in order, luck some people call it. Defeat is certain for him who has neglected to take necessary precautions in time; this is called bad luck." - Roald Engelbregt Gravning Amundsen (아문센, 북극점과 남극점을 모두 인류 최초로 정복한 자)
“When something is important enough, you do it even if the odds are not in your favor.”,
“I'd rather be optimistic and wrong than pessimistic and right.”,
"Failure is an option here. If things are not failing you are not innovating." - 일론 머스크 (우리 시대의 유일한 모험가)
모험가들을 모집합니다. 우리 연구실에서 연구하는 분야는 대부분 성공 여부와 그 진행 방향을 미리 가늠하기가 힘든 미개척 분야들입니다.
적어도 우리가 도전하는 것에 대해서 성공은 보장할 수 없지만, 성공적인 실패는 한 번 쯤 같이 경험해 볼 수 있을 겁니다.
(단, 본인이 포기하지만 않았다면, 졸업만큼은 성공시켜 주겠습니다.)핵심 연구 분야: Golden Army(완전 자율화 기계군단, 에이전틱AI + 국방M&S), 제조AI대전환사업(디지털트윈+AI), AI반도체(Processing-in-Memory 등)
News
국가 사업 선정: '25 지역 주도형 AI 대전환 사업 선정 (중기부)
국가 사업 선정: '25 지역 주도형 AI 대전환 사업 선정 (중기부)
Dec OO, 2025
지역 주도형 AI 대전환 사업 선정 (경남 제조특화 AI대전환, 컨소시엄 참여)
AI 대전환이 이루어지고 있는 지금, 국가적 생존이 달린 3가지 큰 축을 떠올려야 합니다:
1. 에너지 (생산, 원료)
2. 제조 및 생산 (인프라 및 기술 전반)
3. AI (HW[반도체] 및 SW)
이 세 축의 완비가 가지는 의미는, 이 사회(경제)의 핵심이던 생산과 노동, 그리고 그 수단을 모두 자동화한다는 것에서 큰 의의가 있습니다.
즉 이제 위의 큰 세 축 중 어느 하나라도 완비하지 못한 국가는, 그러한 국가를 이제 앞으로 영원히 따라 잡지 못하고 경쟁에서 도태될 것 입니다. 저 세 축을 AX시대의 도래와 함께 온전히 갖출 것으로 여겨지는 국가는 현재 시점에서는 미합중국과 중화인민공화국 뿐 입니다.
우리 대한민국은 (1)은 없지만, 아직 (2)와 (3)이 살아있습니다.
(2)의 활로를 찾기 위하여 함께 할 모험가들을 찾습니다.
학석연계생 성과 발표: 25' 한국군사과학기술학회 추계학술대회
학석연계생 성과 발표: 25' 한국군사과학기술학회 추계학술대회
Nov 21, 2025
"DEVS 교전 시뮬레이션을 통한 LLM 기반의 자동 방책 생성 및 평가"
축하합니다! 현재 우리 학부 소속으로 국방 ICT (국방 AI, 국방 M&S) 연구에 참여 중인 안재원, 장성욱, 유상훈, 정세엽 학생의 연구 성과가 '2025년 추계 한국군사과학기술학회'에서 발표되었습니다.
한국군사과학기술학회는 한국에서 공개형식으로 이루어지는 군사과학 및 기술 학회에서 가장 큰 규모를 자랑하는 행사입니다. 더불어 DEVS엔진 기반의 교전 시뮬레이션에서 CoA수립을 LLM 에이전트를 통해서 수행한다는 과감한 아이디어의 적용을 선보였습니다.
미래에는 완전히 자동화된 공장에서 생산되는 끊임없이 생산되는 병력들이 (UGV, UAV, USV, UUV), AI가 세운 물자 수송 및 병력 투입 계획 하에, 현장에서 스스로 세부 작전과 방책을 수립하여 전쟁
(특별군사작전)을 실행할 것 입니다.
우리는 그것에 대한 개념 실증을 시작으로, 앞으로 나아갈 방향을 찾고자 합니다.
관련 연구: Golden Army (완전 자율화 기반의 MDMP를 수행하는 기계 군단 연구)
2024 Basic Research Lab Program (NRF)
2024 Basic Research Lab Program (NRF)
Aug 01, 2024
"2024년 기초연구실 (Basic Research Lab; BRL) 선정"
우리 학부 소속이신 김용태 교수님께서 연구책임자(Lead-PI)를 맡으신,
"유전체 DNA 염기서열 분석 가속화를 위한 페타스케일 인-스토리지 컴퓨팅 기초연구실" 사업이
최종 선정되었습니다.
본 사업에는 우리 연구실과 더불어, 정인욱 교수님, 김명석 교수님께서 공동연구자(Co-PI)로 참여하고 계시며, 앞으로 최장 약 6년(33개월 + 후속 3년)간 우리 학부의 총 4개 연구실들이 연구그룹으로 과제를 수행하게 됩니다.
2024 IBM Quantum Leadership Training Program
2024 IBM Quantum Leadership Training Program
Sep 30, 2024
임정훈 학생, "2024 IBM 양자 리더십 트레이닝 프로그램" 선발 및 교육 수료
축하합니다!! 우리 연구실에서 석사 학위 과정을 진행하고 있는 임정훈 학생이 2024년도 IBM 양자
리더십 트레이닝 프로그램에 선발되어 교육을 수료하였습니다.
해당 프로그램은 전국 대학원생, 박사후연구원, 5년 이상의 산업계 경력자 중에서 매 년 단 15명 만을
선발하는 프로그램으로, 양자정보연구지원센터와 과학기술정보통신부의 지원을 받습니다.
해당 프로그램에 선발된 참여자들은 4주간 집중적으로 양자컴퓨팅과 관련된 기본 교육을 받습니다.
그리고, 교육 3주차에 미국 New York에 소재한 IBM TJ Watson Research Center에
양자컴퓨팅 교육 연수를 다녀옵니다.
Research Topics
Processing-in-Memory Architecture for Bioinformatics Applications
Processing-in-Memory Architecture for Bioinformatics Applications
"생물정보학 프로그램 가속을 위한
Processing-in-Memory 구조" 연구
컴퓨팅 자원에 기반한 유전자 정보 처리는 신약 개발, 질병 분석, 수명 연장 등 현재 생명공학 분야의 가장 뜨거운 주제로 떠오르고 있습니다. 우리는 생물정보학에서 가장 골치아픈 난제로 여겨지는 De-novo Assembly의 가속을 위한 컴퓨터 구조 개선에 앞장섭니다.
Q: 왜 난제인가?
A: "이젠 연산이 아닌, 데이터 이동이 병목 현상의 주 원인. CPU/GPU 프로세서 규모의 증대가 답이 아닙니다."
Solution: 데이터를 연산장치까지 이동시키지 않고, 데이터 저장장치에서 연산을 합니다. (PIM + ISC)
[관련 연구 프로젝트 (진행 중)]
"유전체 염기서열 분석 가속화를 위한 페타스케일 인-스토리지 컴퓨팅 기초연구실"
기초연구실사업(BRL), 한국연구재단 (2024 - 2027)
Modeling and Simulation for
Real World Problems
Modeling and Simulation for
Real World Problems
DES/ABS을 통한 실세계 문제 해결
가공할만한 컴퓨팅 파워와 AI 기술 발전에 힘입어, 이제는 현실 세계의 문제를 컴퓨터를 통한 모델링/시뮬레이션을 활용해 해결하고자 하는 시도가 잦아지고 있습니다.
우리 연구실에서는 과거 컴퓨터 아키텍처 시뮬레이터 구현 및 시뮬레이션 관련 경험과, Discrete Event Simulation (DES) 및 Agent-based Simulation (ABS) 등 여러가지 모델링 방법론 등을 기반으로 현실 세계의 여러 문제들을 모델링하고, 딥러닝 및 강화학습 기법, 휴리스틱 알고리즘 등을 활용하여 상황인식/최적화/행동결정 등을 수행하고자 합니다.
[활용 분야]
물류 최적화 (Warehouse Simulation, Route Optimization, Last-Mile Delivery Optimization)
인간-로봇 협력 형 시나리오를 위한 동선 최적화
Image source: NVIDIA, "NVIDIA AI Solutions for Efficient Supply Chain Operation"
신재생에너지/원자력 하이브리드 기반 파워그리드 시뮬레이션
우주 개척을 위한 지구 외 위성/행성 자원 개발 시뮬레이션
[관련 연구 프로젝트 (진행 중)]
지역 주도형 인공지능(AI) 대전환 사업 (중소기업부, TBA)
관련 키워드: M.AX 얼라이언스, AI제조혁신, AI대전환사업 등
국방 M&S (모델링 및 시뮬레이션)
국방 M&S (모델링 및 시뮬레이션)
차세대 전장을 위한 M&S + LLM기반 MDMP 플랫폼 연구
해당 연구 주제에 대한 상세한 사항을 알아보고 싶다면, 직접 면담을 통하거나 메일을 통해서 문의하여 주세요.
연구 주제 특성 상, 대한민국 단일 국적의 학생만 참여 가능
[관련 분야]
국방 AI (M&S + LLM), 국방 ICT, 이산 사건 시뮬레이션 (Discrete Event Simulation),
에이전트 기반 모델링 (Agent-based Modeling)TDG기반 훈련용 워게임 시뮬레이터 (w/ LLM)
하이브리드 공습(극초음속 미사일, 드론 스웜, 다연장 로켓포)에 따른 미사일 방어체계 피로도 시뮬레이션 (방어 한계)
차세대 무기 체계의 도입 타당성 평가를 위한 모델링/시뮬레이션
공중항공모함(SS-UAV), 아스널쉽, 해상형 드론항공모함,
드론 탑재형 4세대 MBT, 드론 포탄, 군용 대인 4족 무인병기
Image source: https://en.wikipedia.org/wiki/Professional_wargaming
Collaborations
Scalable Near-Far Memory Architecture for Multi-GPUs with CXL-interface
Scalable Near-Far Memory Architecture for Multi-GPUs with CXL-interface
"CXL 인터페이스 기반의 다중 GPU 환경을 위한,
확장가능한 Near-Far 메모리 아키텍처" 연구
Large Language Model (LLM)을 넘어서, Artificial General Intelligence (AGI) 시대에 다가감에 따라, Deep Learning 모델들의 학습과 추론을 위해서 막대한 규모의 GPU 자원 활용이 중요하다.
본 연구는 다중 GPU 환경에서의 메모리 병목 현상을 해소하기 위해,
(1) 차세대 비휘발성 메모리 소자 (eNVM) 및 스토리지급 메모리 (Stoage Class Memory; SCM) 기반의 Far Memory와
(2) 높은 대역폭 및 낮은 지연시간을 가지는 HBM 기반의 Near Memory 시스템으로 구성된 Near-Far Memory Architecture를 설계하고자 한다.
이를 통해, 확장 가능한 Near-Far 메모리 구조를 Multi-GPU 환경에 적용하여 LLM 구동 및 Heterogeneous Computing 환경에서의 시스템 성능을 대폭 향상하는 것을 목표로 한다.
[관련 연구 프로젝트]
A Smart Near-Far Memory Architecture for Data-intensive Workloads
Yonsei-Samsung Joint Research Program, Samsung Electronics (2021 - Present)
PI: Prof. Bernd Burgstaller, Yonsei (공동 연구 수행 中)
Heterogeneous Computing Systems with xPUs and Multi-layer Memories
Heterogeneous Computing Systems with xPUs and Multi-layer Memories
"xPU 및 다중 계층 메모리 시스템 기반의 초고성능 이종컴퓨팅 시스템 구축" 연구
본 연구는 xPU (CPU, GPU, NPU, DPU, QPU, NDPU ...) 및 다중 계층 메모리 (Near-Far Memory & Pooled Memory with CXL) 기반의 이종 컴퓨팅 구조 설계, 관리 기법 및 프로그래밍 모델 수립 등 다양한 관점에서의 초고성능 이종컴퓨팅 시스템 구축과 관련된 연구를 수행하고자 한다.
이를 통해, 연산, 메모리, NoC 등 다양한 측면에서의 병목 현상을 해소하여, 다양한 분야의 응용프로그램들을 원활히 수행할 수 있는 궁극의 HPC 시스템의 달성을 목표로 한다.
[관련 연구 프로젝트]
지역지능화 혁신인재양성사업 (GrandICT/ITRC), IITP (2022 ~ 2029)
ICT융합연구센터 (Lead-PI: 김지현 교수님): [Link]
공동연구: 경북대학교 컴퓨터학부 남덕윤 교수님 (세부과제 PI @HPC lab)
[관련 분야]
Computer Architecture, Algorithm, Compiler
Programming Model
Processing-in-Memory, Neural Processing Unit
Reliable and Scalable Quantum Computing
Reliable and Scalable Quantum Computing
"신뢰성 및 확장성이 보장된 양자 컴퓨팅 기법" 연구
IBM의 Quantum Processor가 1000-qubit을 넘어서는 수준에 이른 지금, 양자컴퓨팅 영역에서의 가장 중요한 화두는 더 많은 큐비트의 확장이 아닌, 주어진 qubit를 제대로 활용하여 올바른 결과를 얻을 수 있는 가에 있다.
본 연구에서는 기존 NISQ Quantum Computer의 취약점을 보완하여, 확장가능하면서도 신뢰성이 높은 양자컴퓨팅 기술에 관한 기법을 고안하고자 한다.
[관련 연구 프로젝트]
TBA
[관련 활동]
2024 IBM Quantum Leadership Training Program: 임정훈 학생 수료!
[관련 분야]
Computer Architecture, Quantum Computing (NISQ)
Quantum Algorithm, Compiler
How to Join Our Research Group?
하단부 필요조건은 이제 낡은 것입니다. 우리가 알고 있는 것들은 이미 파운데이션 모델들도 알고 있는 시시한 것들입니다.
적어도 본인이 학년에 맞는 수업들을 성실히 들었고 (학점과는 관계없이), 대강의 내용 정도는 알아듣는 수준이라 자부한다면, 아래의 항목에 매달릴 필요조차 없습니다.
그냥 다음 인터뷰/키노트 및 아티클/도서/영화를 보고 오세요.
TBA
컴퓨터 구조와 관련된 연구를 진행하는 연구실들의 경우, 다음에 해당하는 기본적인 배경만 있다면 누구나 연구를 수행할 수 있습니다!
CS, CSE, AI, EE 등 전산학과 밀접한 관련이 있는 분야에 대해서 전공/부전공/복수전공 등 다양한 형태로 학부 과정을 보냈다면 충분합니다.
기본적인 프로그래밍 스킬 (C, C++, Python): 해당 세 가지 언어는 컴퓨터 아키텍처 관련 연구에서 필수적으로 요구하는 프로그래밍 언어들입니다.
학부 수준의 컴퓨터 구조 및 운영체제 수업 수강 (수료)
만약, 좀 더 수월한 연구를 위해서 추가적으로 필요한 배경들이 무엇이냐고 묻는다면 다음과 같습니다:
학부 수준의 병렬 컴퓨터 프로그래밍 및 구조, 컴파일러, 알고리즘 지식 (수업을 듣지 않았어도, 관련된 기반 지식을 갖추고 있으면 충분함)
(디지털) 논리회로 설계 (및 실습) 수업 수강 경험 (Verilog/VHDL의 기본적인 원리를 알고 있음)
Google Sites
Report abuse