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다음은 연구실의 전반적인 정보 및 연구실에 관심있는 학생들을 위해서 작성한 글입니다.

연구실과 상관 없는 개인적인 고민 상담도 환영합니다.

궁금한 점이 있으면 주저하지 말고 이메일 (yj.kim@inha.ac.kr)을 보내시기 바랍니다.

1. 수행하고 있는 연구의 방향은 어떤 것인가요?

ICNL은"클라우드/네트워크 분야"의 "시스템"을 연구합니다. 쉬운 예시로, 다음과 같은 질문을 던지며 새로운 연구를 시작합니다.

• 어떻게 하면 네트워크를 더 빠르게 만들 수 있을까?
• 어떻게 하면 작업을 더 빠르게 처리할 수 있을까?
• 굳이 더 빠르지 않더라도 다른 부분에서 개선이 있을 수 있을까? (에너지, 금전적 비용 등)
• 급한것만 빠르게 처리하고 덜 급한건 천천히 처리하면 더 좋지 않을까?
• 직접 처리하기 버거우면 주변 도움을 이용하면 되지 않을까?
• 서로 도와가며 일을 함께 처리하면 모두에게 이득이지 않을까?

이러한 질문을 모바일 컴퓨팅, 클라우드/엣지 컴퓨팅, 5G/WiFi 네트워크 등 다양한 시나리오에서 던져보고 재미있는 주제를 찾아갑니다.

본인의 연구주제에 대해 어떠한 간섭도 하지 않습니다. 도전해보고 싶은 주제가 생겼다면 서슴치않고 바로 시작하세요 (모교 연구실 교육철학입니다).

본인의 연구주제를 잘 못찾겠다 싶으면 제가 할당해 드립니다. 하지만 궁극적으로는 주제를 직접 탐색할 수 있는 능력을 길러야 합니다.

2. 현재 진행되고 있는 집중 연구분야는 무엇인가요?

현재는 5G 네트워크와 연결된 클라우드 컴퓨팅 구조에서 코드 및 데이터 오프로딩이나 컨텐츠 캐싱 관련 연구를 집중적으로 연구하고 있습니다. 코드/데이터 오프로딩은 모바일/IoT 단말이 클라우드 컴퓨팅 자원을 활용하기 위해 코드 및 데이터를 클라우드 서버로 전송함으로써 최종단말이 컴퓨팅 및 스토리지 자원을 확장할 수 있도록 하는 기술을 의미합니다. 또한 컨텐츠 캐싱은 네트워크 기지국 근처의 엣지 컴퓨팅 서버에 미래에 자주 요청이 될 것으로 예상되는 (비디오 등의) 컨텐츠를 미리 저장함으로써 컨텐츠 요청 지연을 줄이는 기술을 의미합니다. 이는 최근 아마존이나 구글, 유튜브, 넷플릭스 회사의 핵심 기술 중 하나이기도 합니다. 이와같은 시스템을 여러 최적화 도구와 강화학습 등의 인공지능 알고리즘을 활용하여 디자인하고, 매트랩, 파이썬, 텐서플로우 등과 같은 도구들을 활용하여 시뮬레이션 및 실험을 수행하여 제안한 시스템의 성능을 검증합니다. ICNL에서 하는 연구는 특정 하드웨어에 종속되어 있지 않기 때문에 머릿속으로 상상해본 시나리오를 모두 다루어 볼 수 있습니다.

3. 어떤 과목들을 공부해야 ICNL에서 하는 연구들을 잘 해나갈 수 있나요?

기본적으로 아래 과목들은 필수로 공부하기를 추천하는 학부과목입니다: 컴퓨터 알고리즘, 프로그래밍(이론, 실습), 통신의 기초, 신호및시스템, 확률과통계, 해석학, 자료구조, 선형대수학, 컨벡스최적화, 인공지능 입문

다음은 추가로 공부를 하면 좋을 과목들입니다: 컴퓨터 네트워크, 모바일시스템, 게임이론, 이동통신시스템, 딥러닝개론, 강화학습

하지만 저는 위의 과목을 거의 수강하지 않은 채로 대학원에 입학했습니다. 대학원에서 대부분 수강했고 그래도 학업에 큰 지장은 없습니다.

4. 학부생들께 하고싶은 말

석/박사 학위과정에 대해 막연한 두려움이나 자신감이 없으신 분들이 많을겁니다. 저도 주변엔 똑똑한사람 투성이고, 대학원 과정을 잘 밟을 수 있을지 걱정이었습니다. 인고의 시간을 보내고 대학원에 입학한지 5년이 흘러서야 첫 번 째 논문을 썼습니다. 그 이후로는 나만의 연구를 리딩할 수 있게 되었습니다.

당장은 잘 모르고 남들보다 느려도 괜찮습니다. 불안하고 초조할순 있지만, 항상 자신감을 가지세요. 물론, 근거없는 자신감을 가지라는 뜻이 아닙니다. 나도 열심히 하다보면 곧 할 수 있다는 마인드를 가지고 마음가짐에 부끄럽지 않게 실천에 옮기라는 의미입니다. 처음엔 이리 저리 질문만 하러 다니던 내가 어느새 질문을 받는 사람이 되어 있을 겁니다. 졸업 후 어느 곳에 가서도 화이팅하세요!