본 연구실은 미들웨어 및 시스템 소프트웨어 아키텍처의 설계와 최적화에 중점을 두고 있습니다. 미들웨어는 하드웨어와 응용 소프트웨어 사이에서 데이터와 명령을 중계하는 핵심 소프트웨어 계층으로, 다양한 IT 환경에서의 효율적인 데이터 처리와 자원 관리를 가능하게 합니다. 특히, 본 연구실은 차량 모빌리티, 스마트 IT 환경, AI 반도체 등 다양한 응용 분야에서 요구되는 고신뢰성, 고성능 미들웨어 시스템을 개발하고 있습니다. 최근에는 하이브리드 비휘발성 메모리 아키텍처와 연계된 시스템 소프트웨어의 효율성 향상에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있습니다. 예를 들어, QLC, SLC, PCM 등 다양한 메모리 기술을 통합하여 데이터 저장과 접근의 효율을 극대화하는 알고리즘과 구조를 개발하고, 이를 실제 시스템에 적용하여 성능과 신뢰성을 검증하고 있습니다. 또한, 플래시 메모리의 특성을 고려한 데이터 매핑, 캐시 관리, Wear-Leveling 등 다양한 시스템 소프트웨어 기술을 특허화하고 있습니다. 이러한 연구는 스마트 디바이스, IoT, 차량, 클라우드 등 다양한 환경에서 요구되는 대용량 데이터 처리와 실시간 응답성, 에너지 효율성, 데이터 신뢰성 확보에 기여하고 있습니다. 앞으로도 본 연구실은 차세대 IT 인프라의 핵심이 되는 미들웨어 및 시스템 소프트웨어 분야에서 선도적인 연구를 지속할 계획입니다.

본 연구실은 인공지능(AI)과 빅데이터 기술을 활용한 지능형 응용 시스템 개발에도 주력하고 있습니다. 최근에는 차량 모빌리티, 스마트 시티, 헬스케어, 교육 등 다양한 분야에서 AI와 빅데이터 분석 기술을 접목하여, 실시간 데이터 처리와 예측, 최적화 문제를 해결하는 연구를 진행하고 있습니다. 예를 들어, 차량 네트워크에서의 신뢰 분석 및 최적화, 스마트 시티 내 인구 밀도 분석, 의료 데이터 기반 질병 예측, 학습 행동 분석 등 다양한 응용 사례가 있습니다. 특히, 본 연구실은 딥러닝, 머신러닝, 앙상블 기법 등 최신 AI 기술을 활용하여, 복잡한 환경에서의 데이터 패턴 인식, 이상 탐지, 예측 모델링 등에 탁월한 성과를 내고 있습니다. 예를 들어, 브레일 입력 방식의 문자 예측, IoT 환경에서의 이상치 탐지, 의료 데이터의 분류 및 예측, 교통 속도 예측 등 실제 산업 및 사회 문제 해결에 적용 가능한 연구 결과를 다수 도출하였습니다. 이러한 연구는 대규모 데이터의 실시간 분석 및 의사결정 지원, 시스템의 자동화 및 지능화, 사용자 맞춤형 서비스 제공 등 다양한 측면에서 사회적 가치를 창출하고 있습니다. 앞으로도 본 연구실은 AI와 빅데이터 기술을 융합한 혁신적인 응용 시스템 개발을 통해, 미래 지능형 사회 구현에 기여할 것입니다.

플래시 메모리 및 비휘발성 저장장치의 최적화는 본 연구실의 핵심 연구 분야 중 하나입니다. 플래시 메모리는 모바일 기기, 임베디드 시스템, 데이터센터 등 다양한 환경에서 널리 사용되고 있으며, 데이터 저장의 효율성과 신뢰성 확보가 매우 중요합니다. 본 연구실은 플래시 메모리의 성능 저하 요인인 마모도, 쓰기/지우기 사이클 제한, 데이터 매핑 문제 등을 해결하기 위한 다양한 알고리즘과 시스템 구조를 연구하고 있습니다. 대표적으로, 플래시 트랜슬레이션 레이어(FTL) 알고리즘의 고도화, 핫/콜드 데이터 분류, 캐시 기반 매핑, 하이브리드 메모리 구조(QLC+SLC, PCM+NAND 등)에서의 데이터 관리, Wear-Leveling 및 Garbage Collection 최적화 등 다양한 기술을 개발하여 특허화하였으며, 실제 산업 현장에 적용 가능한 솔루션을 제시하고 있습니다. 또한, 차량 블랙박스, 텔레매틱스, IoT 클라우드 서버 등 다양한 응용 분야에서 플래시 메모리 기반 시스템의 신뢰성과 성능을 높이기 위한 연구도 활발히 진행 중입니다. 이러한 연구는 차세대 저장장치의 고성능화, 에너지 효율성 향상, 데이터 신뢰성 확보에 크게 기여하고 있습니다. 앞으로도 본 연구실은 비휘발성 메모리 기술의 발전과 함께, 다양한 응용 분야에서 요구되는 저장장치 최적화 연구를 지속적으로 선도할 계획입니다.