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김종원 연구실
광주과학기술원 AI융합학과
김종원 교수
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김종원 연구실

광주과학기술원 AI융합학과 김종원 교수

본 연구실은 영상통신과 네트워크 미디어를 기반으로 출발해 소프트웨어 정의 네트워크, 클라우드 네이티브 인프라, 마이크로서비스, 서비스 메쉬, 엣지·모빌리티 데이터 플랫폼, 블록체인 기반 신뢰 보안, AI 융합 응용까지 확장하며, 실시간 미디어 서비스와 분산 클라우드 시스템을 지능적으로 연결하는 차세대 정보통신 기술을 연구하고 있다.

대표 연구 분야
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네트워크 미디어 및 영상통신 thumbnail
네트워크 미디어 및 영상통신
주요 논문
5
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1
article
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인용수 2
·
2025
Real-time eye tracking and eye movement decoding using a flexible and wearable piezoelectric nanogenerator for a smart IoT security system
Ragu Sasikumar, Haijo Jung, JongWon Kim, Byungki Kim
IF 17.1
Nano Energy
https://doi.org/10.1016/j.nanoen.2025.111409
Nanogenerator
Wearable computer
Movement (music)
Tracking (education)
Materials science
Internet of Things
Decoding methods
Piezoelectricity
Wearable technology
Eye movement
2
review
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인용수 70
·
2015
Thermal-Aware Scheduling in Green Data Centers
Muhammad Tayyab Chaudhry, Teck Chaw Ling, Atif Manzoor, Syed Asad Hussain, JongWon Kim
IF 28
ACM Computing Surveys
Data centers can go green by saving electricity in two major areas: computing and cooling. Servers in data centers require a constant supply of cold air from on-site cooling mechanisms for reliability. An increased computational load makes servers dissipate more power as heat and eventually amplifies the cooling load. In thermal-aware scheduling, computations are scheduled with the objective of reducing the data-center-wide thermal gradient, hotspots, and cooling magnitude. Complemented by heat modeling and thermal-aware monitoring and profiling, this scheduling is energy efficient and economical. A survey is presented henceforth of thermal-ware scheduling and associated techniques for green data centers.
https://doi.org/10.1145/2678278
Data center
Computer science
Scheduling (production processes)
Server
Computation
Electricity
Thermal
Efficient energy use
Real-time computing
Distributed computing
3
article
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인용수 3
·
2012
A visual-sharing switching device supporting programmable in-network content adaptation
Namgon Kim, Jae-Yong Yoo, Namgon Kim, JongWon Kim
IF 10.9
IEEE Transactions on Consumer Electronics
To share visual contents among various network-enabled consumer devices in home, the visual content needs to be adapted according to the consumer device that plays the contents. Due to heterogeneity of consumer devices and content formats, content adaptation becomes challenging and cannot be achieved with several fixed content adaptation functionalities. In this paper, we present a visual-sharing switching device supporting programmable in-network content adaptation for in-home distribution of visual content. It provides computing and networking resources and its switching software supports building of custom data plane for visual content. We prototype the visual-sharing switching device and verify that it can be flexibly programmed to support various visual-sharing scenarios.
https://doi.org/10.1109/tce.2012.6227441
Content adaptation
Adaptation (eye)
Computer science
Software
Human–computer interaction
Multimedia
Operating system
Ubiquitous computing
정부 과제
71
과제 전체보기
1
2025년 6월-2029년 12월
|1,800,000,000
(InnoCORE) 바이오 체화형 피지컬 AI 연구단(DGIST)
○ AI+S&T 분야의 국내외 최우수 포닥을 집중 유치·양성하여, 신뢰성 강화 바이오 체화형 인공지능이라는 신규 융합 분야에 특화된 차세대 연구인력 기반을 구축.○ DGIST-KAIST-GIST-UNIST-서울대 등 다(多)과기원 협력체계와 지역 전략거점(대구 수성 알파시티 등)을 연계하여, 바이오-로봇-AI-NPU를 아우르는 실질적 융합연구 생태계를 조성...
최고급 포닥
신뢰성 강화
상리공생
바이오 임바디드
인공지능
2
2025년 6월-2028년 12월
|2,305,395,000
E2E 자율주행 레퍼런스 데이터 구축 및 기반 기술개발
본 과제는 End-to-End (E2E) 자율주행 기술 개발을 위한 레퍼런스 데이터셋을 구축하고, 이를 기반으로 AI 모델을 개발하는 것을 목표로 한다. 전체 목표는 다음의 세 가지 축으로 구성된다.첫째, E2E 자율주행 모델의 효율적인 학습을 위한 데이터 가공 및 처리 기술을 개발한다. 이를 위해 주행 데이터의 규격 및 시나리오를 정의하고, 학습 효율성과...
End to End 자율주행
인공지능
End to End 레퍼런스 데이터셋
End to End 자율주행 성능 검증
3
2025년 6월-2028년 12월
|4,184,526,000
E2E 자율주행 레퍼런스 데이터 구축 및 기반 기술개발
본 과제는 End-to-End (E2E) 자율주행 기술 개발을 위한 레퍼런스 데이터셋을 구축하고, 이를 기반으로 AI 모델을 개발하는 것을 목표로 한다. 전체 목표는 다음의 세 가지 축으로 구성된다.첫째, E2E 자율주행 모델의 효율적인 학습을 위한 데이터 가공 및 처리 기술을 개발한다. 이를 위해 주행 데이터의 규격 및 시나리오를 정의하고, 학습 효율성과...
End to End 자율주행
인공지능
End to End 레퍼런스 데이터셋
End to End 자율주행 성능 검증
최신 특허
특허 전체보기
상태출원연도과제명출원번호상세정보
공개2024차량 간 통신 기반 응용 서비스 지원을 위한 엣지 클라우드 및 그 방법1020240042818
취하2022디지털 트윈 연합 서비스 제공 방법 및 장치1020220148806-
등록2021에스디아이 환경의 운용시스템, 및 운용방법1020210171673
전체 특허

차량 간 통신 기반 응용 서비스 지원을 위한 엣지 클라우드 및 그 방법

상태
공개
출원연도
2024
출원번호
1020240042818

디지털 트윈 연합 서비스 제공 방법 및 장치

상태
취하
출원연도
2022
출원번호
1020220148806

에스디아이 환경의 운용시스템, 및 운용방법

상태
등록
출원연도
2021
출원번호
1020210171673