상세 설명

Edge Device 기반 지능형 시스템 설계는 데이터가 생성되는 현장에서 실시간으로 AI 처리를 수행할 수 있도록 하는 핵심 기술입니다. Dig.VLSI Lab에서는 하드웨어 친화적인 AI 모델링을 통해, 연산량과 메모리 사용량을 최소화하면서도 높은 정확도를 유지하는 경량화 AI 모델(Tiny ML) 개발에 집중하고 있습니다. 이러한 모델은 제한된 자원 환경에서도 효율적으로 동작할 수 있도록, 네트워크 구조 최적화, 양자화, 프루닝 등 다양한 기법이 적용됩니다. 또한, 본 연구실은 Edge Device의 특성을 고려한 맞춤형 AI SoC 및 System-on-Module(SoM) 설계와 더불어, Plug-n-Play 방식의 AI 프레임워크를 개발하여 다양한 응용 분야에 손쉽게 적용할 수 있도록 지원합니다. 예를 들어, 인체 자세 추정, 운전자 행동 인식, 실시간 객체 추적 등 실제 산업 및 사회적 요구에 부합하는 Edge AI 솔루션을 연구·개발하고 있습니다. 이를 위해, 센서 데이터 캘리브레이션, 에러 보정, 실시간 데이터 송신 등 시스템 전반에 걸친 통합적 접근을 시도합니다. 이러한 연구는 스마트 시티, 모빌리티, 보안, 헬스케어 등 다양한 산업 분야에서 현장 중심의 지능형 서비스 구현을 가능하게 하며, 실시간성, 신뢰성, 확장성을 모두 만족하는 차세대 Edge Intelligence 플랫폼의 기반을 마련하고 있습니다. Dig.VLSI Lab의 연구는 미래 사회의 지능형 인프라 구축에 중추적인 역할을 할 것입니다.

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