ODAI@UOS 연구실은 온디바이스 인공지능(On-Device AI) 기술의 최전선에서 연구를 수행하고 있습니다. 본 연구실은 경량 AI, 보안 AI, 물리 AI라는 세 가지 핵심 분야를 중심으로, 첨단 인공지능 기술을 실제 엣지 디바이스에 적용할 수 있도록 다양한 이론 및 실용적 방법론을 개발하고 있습니다. 특히, 제한된 자원 환경에서도 높은 성능과 에너지 효율을 달성할 수 있는 경량화 모델, 적대적 공격에 견고한 보안 프레임워크, 그리고 실시간 물리 환경에서의 인공지능 적용 기술에 주력하고 있습니다. 경량 AI 분야에서는 대규모 언어 모델(LLM) 최적화, BitNet 기반 양자화, 스파이킹 뉴럴 네트워크(SNN) 등 차세대 인공지능 모델의 효율화에 집중하고 있습니다. 이러한 연구는 모바일, 임베디드, IoT 등 다양한 환경에서 실시간 인공지능 서비스를 구현하는 데 필수적인 기반 기술로 활용되고 있습니다. 또한, STAS, AT-SNN 등 혁신적인 프레임워크를 통해 에너지 효율성과 정확도를 동시에 향상시키는 성과를 내고 있습니다. 보안 AI 연구는 인공지능 시스템이 다양한 위협에 노출될 때도 안정적으로 동작할 수 있도록 하는 데 초점을 맞추고 있습니다. 연구실은 BankTweak, Timestep-Compressed Attack 등 최신 적대적 공격 및 방어 기법을 개발하고, 자율주행차, 스마트시티 등 실제 환경에서의 보안성 강화를 위한 실시간 스케줄링, 정보 유출 방지, 혼합 임계 스케줄링 등 시스템적 접근법을 폭넓게 연구하고 있습니다. 물리 AI 분야에서는 인공지능이 실제 물리 환경과 상호작용하며, 실시간으로 복잡한 의사결정을 내릴 수 있도록 하는 기술을 개발합니다. RT-SNN, Batch-MOT, RT-MOT, CF-DETR 등 다양한 실시간 스케줄링 및 객체 추적 프레임워크를 통해, 자율주행, 로봇, 스마트 팩토리 등에서 요구되는 정확도와 실시간성을 동시에 만족시키는 방법론을 제시하고 있습니다. 이러한 연구는 실제 산업 현장과 사회 인프라에서 인공지능의 실질적 활용도를 높이는 데 기여하고 있습니다. ODAI@UOS 연구실은 다양한 국내외 연구 프로젝트와 산학 협력을 통해, 초저전력 뉴로모픽 AI 반도체, 실시간 LMM 플랫폼 등 미래 지향적 연구를 선도하고 있습니다. 앞으로도 본 연구실은 온디바이스 인공지능의 한계를 극복하고, 안전하고 효율적인 AI 시스템 구현을 위한 혁신적 연구를 지속해 나갈 것입니다.