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연구실 지원 및 문의

연구에 대한 동기가 있고, 적극적인 학생을 환영합니다. 저도 함께 고민하며 최선을 다해 지도하겠습니다.  

연구실에 관심이 있거나 연구·대학원 진학에 대해 궁금한 점이 있다면 jaehong.kim@inha.ac.kr 로 연락주세요.

연구실 소개 

Networking, AI, and Systems Lab​ 은 더 빠르고, 효율적이며, 지능적으로 데이터를 처리하고 전달하는 차세대 시스템과 어플리케이션을 연구합니다. 다음 질문들에 관심 있습니다:

• • AI 시스템을 어떻게 더 빠르고 효율적으로 만들 수 있을까? 

  • 제한된 컴퓨팅, 네트워크 자원에서 더 높은 성능을 낼 수 있을까?

  • 중요한 정보에 집중하고 변화하는 환경에 적응하는 시스템을 만들 수 있을까?

  • 여러 디바이스와 서버가 효율적으로 협력하고 확장되게 할 수 있을까?

  • AI를 활용해 실제 시스템과 네트워크를 더 잘 동작하게 만들 수 있을까?

연구 주제

현재 다음과 같은 연구를 진행하고 있습니다.

• Efficient Vision-Language Models (VLMs) and System Support: VLM을 실제 시스템과 애플리케이션에서 효율적으로 활용하기 위한 연구를 수행합니다. 모델의 연산 및 메모리 비용을 줄이고, 빠르고 확장 가능한 VLM 추론 및 서빙 시스템을 연구합니다.

• Agentic AI Systems: LLM/VLM 기반 AI agent가 실제 환경에서 정보를 이해하고 의사결정을 내리며 다양한 시스템과 상호작용할 수 있도록 하는 agent system과 이를 지원하는 시스템 기술을 연구합니다. 

• AI-native Mobile Networks (5G/6G): AI를 활용하여 5G/6G 모바일 네트워크를 보다 효율적이고 지능적으로 운영하는 방법을 연구합니다. 네트워크 자원 관리, 스케줄링, 실시간 제어 및 AI 기반 네트워크 자동화 등에 관심을 두고 있습니다.

• Immersive Media Systems / XR Technologies: VR/AR 및 spatial computing 환경을 위한 몰입형 미디어 시스템을 연구합니다. 3D/4D 미디어의 캡처, 처리, 전송 및 스트리밍을 효율화하여 대규모 실시간 XR 서비스를 가능하게 하는 것을 목표로 합니다.

• LLM-powered Applications and Systems: LLM을 활용한 새로운 애플리케이션을 개발하고, 이를 효율적으로 실행하기 위한 시스템을 연구합니다. LLM serving부터 데이터 처리, 시스템 최적화, 실제 응용까지 폭넓은 문제를 다룹니다.

그동안 진행해 온 연구와 관련 논문은 [Research] 와 [Publication] 페이지를 참고해주세요.

연구 참여는 어떻게 진행되나요?

상담을 통해 관심 분야와 배우고 싶은 내용을 고려하여 함께 정합니다. 진행 중인 연구에 참여할 수도 있고, 새로운 아이디어나 학생이 직접 관심 있는 주제에서 시작할 수도 있습니다.

매주 연구 미팅에서 진행 상황과 아이디어를 논의하며, 학생이 주도적으로 연구를 발전시킬 수 있도록 돕습니다.

어떤 과목을 들으면 좋나요?

시스템 기초 (컴퓨터 네트워크, 운영체제, 병렬컴퓨팅, 분산시스템 등), AI 기초 (기계학습 / 딥러닝, 컴퓨터 비전 등) 이 도움 됩니다. 

모든 과목을 미리 수강할 필요는 없으며, 연구 주제에 필요한 내용은 연구를 진행하면서 함께 공부할 수 있습니다.