Embedded Systems Laboratory (ESLAB)

컴퓨터융합학부 김형신

Embedded Systems Laboratory (ESLAB)은 컴퓨터융합학부 소속으로, 주로 실시간 시스템, 결함 주입 테스트, 신경망 가속, 메모리 간섭, 웨어러블 기술 등의 연구를 수행하고 있습니다. 최근 3년간 ESLAB은 다중 코어 임베디드 시스템에서 메모리 간섭을 줄이기 위한 실행 모델 개발, FPGA 기반 신경망 가속기에서의 2단계 타일링 기반 행렬 곱셈 최적화, 우주선 비행 소프트웨어를 위한 결함 주입 테스트 도구 개발 등 다양한 프로젝트를 성공적으로 수행하였습니다. 또한, 다수의 국제 학술지와 학회에서 연구 결과를 발표하며 학계와 산업계에서 높은 평가를 받고 있습니다.

Fault Injection Testing

Neural Network Acceleration

Wearable Technology

대표 연구 분야

연구 영역 전체보기

임베디드 시스템에서의 CNN 추론 가속화

임베디드 시스템 연구실(ESLAB)은 임베디드 시스템에서 컨볼루션 신경망(CNN) 추론을 가속화하는 연구를 수행하고 있습니다. 이 연구는 모바일 SoC(System on Chip)와 외부 NPU(Neural Processing Unit)를 파이프라이닝 기법을 통해 결합하여 CNN 추론 성능을 향상시키는 것을 목표로 합니다. 이를 통해 실시간 애플리케이션에서 더 빠르고 효율적인 데이터 처리가 가능해지며, 다양한 컴퓨터 비전 및 인공지능 응용 분야에 적용될 수 있습니다. 이 연구는 딥러닝 모델의 효율적인 실행을 위한 하드웨어 및 소프트웨어 최적화 방법을 포함하여, 임베디드 시스템의 성능을 극대화하는 방안을 제시합니다.

주요 논문

발행물 전체보기

Pipelining of a Mobile SoC and an External NPU for Accelerating CNN Inference

Jinse Kwon, Jemin Lee, Hyungshin Kim

IEEE Embedded Systems Letters, 2023

Software-Level Memory Regulation to Reduce Execution Time Variation on Multicore Real-Time Systems

Sihyeong Park, Jemin Lee, Hyungshin Kim

IEEE ACCESS, 2022

Depressed Mood Prediction of Elderly People with a Wearable Band

Jinyoung Choi, Soomin Lee, Seonyoung Kim, Dongil Kim, Hyungshin Kim

Sensors, 2022