소프트웨어와 하드웨어의 효율적인 동작을 위해 컨볼루션 신경망 모델을 압축하는 방법을 연구합니다. 이 연구는 인공지능 칩이 신경망 모델을 더 빠르고 효율적으로 처리할 수 있도록 하드웨어와 소프트웨어 간의 최적화를 목표로 합니다. 이를 통해 AI 칩의 성능을 극대화하고 전력 소모를 줄이며, 다양한 실시간 응용 프로그램에서 사용할 수 있는 솔루션을 제공합니다. 이 연구는 특히 딥러닝 기반의 영상 처리, 음성 인식 등에서 매우 유용할 것입니다.