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.