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Operating Systems Lab

고려대학교 컴퓨터학과

유혁 교수

Network Performance Management

SDN Virtualization

Distributed Deep Learning

Operating Systems Lab

컴퓨터학과 유혁

고려대학교 운영체제 연구실은 차세대 컴퓨터 시스템 소프트웨어와 인프라 기술을 선도적으로 연구하는 국내 최고 수준의 연구실입니다. 본 연구실은 분산 딥러닝 및 인공지능(AI) 시스템, 클라우드 인프라, 네트워크 가상화, 블록체인, IoT/엣지 컴퓨팅 등 다양한 분야에서 세계적 수준의 연구를 수행하고 있습니다. 특히, 대규모 분산 딥러닝 학습 및 추론을 위한 시스템 소프트웨어, GPU 및 네트워크 자원 최적화, 통신 병목 해소, 이기종 환경에서의 자동 스케줄링 등 AI 시스템의 실질적인 성능 향상에 중점을 두고 있습니다. 최신 연구에서는 SDN, 오픈 네트워킹, P4 기반 네트워크 혼잡 제어, 인-네트워크 패킷 스케줄링 등 첨단 네트워크 기술을 활용하여 분산 딥러닝의 효율성과 확장성을 극대화하고 있습니다. 클라우드 인프라 분야에서는 컨테이너 및 가상머신 환경에서의 성능 및 보안 SLA 보장, CPU 중심의 네트워크 성능 관리, Hyperledger Fabric 등 블록체인 플랫폼의 성능 격리 및 자원 최적화, 머신러닝 기반 네트워크 트래픽 예측 등 다양한 혁신 기술을 개발하고 있습니다. 또한, 소프트웨어 정의 네트워킹(SDN) 기반 네트워크 가상화, 고성능 커널 네트워킹, 네트워크 하이퍼바이저 설계 등 데이터센터와 클라우드 환경의 핵심 인프라 연구도 활발히 진행 중입니다. 블록체인 시스템 및 IoT/엣지 컴퓨팅 분야에서는 경량화된 보안 가상화 플랫폼, IoT 디바이스의 네트워크 성능 최적화, 블록체인 기반 데이터 수집 및 인증, 스마트 헬스케어 등 융합 연구를 통해 실질적인 산업적 가치를 창출하고 있습니다. 다양한 특허와 국제 논문, 산학협력 프로젝트, 오픈소스 플랫폼 개발 등 실용적 성과도 풍부하게 보유하고 있습니다. 운영체제 연구실은 SW스타랩, 국가 R&D 최우수 성과, 다수의 학회 및 국제학술대회 수상 등 국내외에서 그 연구력을 인정받고 있습니다. 앞으로도 본 연구실은 차세대 컴퓨터 시스템 소프트웨어와 인프라 분야에서 혁신을 주도하며, 인공지능, 클라우드, 네트워크, 블록체인, IoT 등 다양한 미래 IT 패러다임을 선도해 나갈 것입니다.

Network Performance Management
SDN Virtualization
Distributed Deep Learning
분산 딥러닝 및 AI 시스템을 위한 고성능 인프라 연구
본 연구실은 대규모 분산 딥러닝 및 인공지능(AI) 시스템의 효율적인 학습과 추론을 위한 시스템 소프트웨어 및 인프라 기술을 중점적으로 연구합니다. 최근 AI 모델의 크기와 복잡도가 급격히 증가함에 따라, 여러 GPU 및 서버를 활용한 분산 학습이 필수적이 되었습니다. 이에 따라 분산 환경에서 발생하는 통신 병목, 자원 스케줄링, 모델 병렬화, GPU 및 네트워크 자원 활용 최적화 등 다양한 시스템적 난제를 해결하기 위한 연구를 수행하고 있습니다. 특히, 본 연구실에서는 딥러닝 모델의 특성 분석, 동시 학습 지원, 멀티플렉싱 기반의 자원 효율적 학습, 네트워크 병목 해소를 위한 SDN 및 오픈 네트워킹 기술, P4 기반의 네트워크 혼잡 제어, 인-네트워크 패킷 스케줄링 등 첨단 기술을 개발하고 있습니다. 또한, 이기종 GPU 환경에서의 학습 자동화 및 스케줄링, 대규모 언어 모델(LLM) 학습 및 추론의 효율화, GPU 공유 시 간섭 예측 및 보장 시스템 등 실질적인 문제 해결에 초점을 맞추고 있습니다. 이러한 연구는 실제로 클라우드, 데이터센터, 엣지 컴퓨팅 환경 등 다양한 실전 환경에서 적용되고 있으며, 최신 논문과 특허, 국제 학술대회 발표를 통해 그 우수성을 인정받고 있습니다. 앞으로도 본 연구실은 AI 시스템의 성능 극대화와 자원 효율성, 신뢰성 확보를 위한 혁신적인 시스템 소프트웨어 연구를 지속적으로 선도할 것입니다.
클라우드 인프라 및 네트워크 가상화 기술
본 연구실은 차세대 클라우드 인프라의 성능 및 보안 SLA(Service Level Agreement) 보장을 위한 핵심 소프트웨어 기술을 연구합니다. 클라우드 환경에서 다양한 서비스가 컨테이너 및 가상머신 형태로 운영되면서, 네트워크 및 컴퓨팅 자원의 효율적 관리와 성능 격리, 보안 보장이 매우 중요해졌습니다. 이에 따라 CPU 중심의 네트워크 성능 관리, 컨테이너 및 블록체인 환경에서의 성능 측정 및 제어, Hyperledger Fabric 등 블록체인 플랫폼의 성능 및 보안 SLA 보장 기술을 개발하고 있습니다. 또한, 소프트웨어 정의 네트워킹(SDN) 기반의 네트워크 가상화, 고성능 커널 네트워킹, 네트워크 하이퍼바이저 설계, 트래픽 모델링 및 머신러닝 기반 네트워크 관리 등 다양한 네트워크 가상화 기술을 연구합니다. OVX와 같은 오픈소스 플랫폼 유지, Open-Networking Foundation(ONF)과의 협력, TCP 프로토콜 최적화, 커널 네트워킹 성능 보장 등 실질적인 네트워크 인프라 혁신을 이끌고 있습니다. 이러한 연구는 클라우드 및 데이터센터의 대규모 서비스 환경에서 성능과 보안의 균형을 맞추고, 다양한 워크로드와 테넌트가 공존하는 환경에서 자원 간섭을 최소화하며, 효율적이고 신뢰성 높은 서비스를 제공하는 데 기여하고 있습니다. 앞으로도 본 연구실은 클라우드 인프라와 네트워크 가상화 분야에서 세계적 수준의 연구를 지속적으로 추진할 계획입니다.
블록체인 시스템 및 IoT/엣지 컴퓨팅 플랫폼
본 연구실은 블록체인 시스템의 성능 및 신뢰성 향상, IoT 및 엣지 컴퓨팅 환경에서의 경량화 및 보안 기술을 연구합니다. 블록체인은 대규모 분산 환경에서 데이터 무결성과 신뢰성을 보장하는 핵심 기술로, 최근에는 클라우드 기반의 BaaS(Blockchain-as-a-Service) 형태로 다양한 서비스에 적용되고 있습니다. 본 연구실은 Hyperledger Fabric 등 주요 블록체인 플랫폼의 성능 측정, 자원 소모 분석, 성능 격리, 머신러닝 기반 성능 예측 및 최적화 등 실질적인 문제 해결에 집중하고 있습니다. IoT 및 엣지 컴퓨팅 분야에서는 제한된 자원 환경에서의 고성능, 고신뢰성 가상화 플랫폼 개발에 주력합니다. 컨테이너 기반의 네트워크 경량화, 보안 컨테이너, 경량 가상머신, 실시간 데이터 처리 및 자원 관리, 다양한 IoT 디바이스에서의 네트워크 및 컴퓨팅 성능 최적화 등 다양한 연구를 수행하고 있습니다. 또한, IoT 환경에서의 블록체인 기반 데이터 수집 및 인증, 스마트 웨어러블 기기와 연계한 헬스케어 데이터 관리 등 융합 연구도 활발히 진행 중입니다. 이러한 연구는 실제 산업 현장과 연계되어 특허 출원, 상용화, 국제 표준화 등 다양한 성과로 이어지고 있습니다. 앞으로도 본 연구실은 블록체인, IoT, 엣지 컴퓨팅 등 차세대 융합 플랫폼의 혁신을 주도할 것입니다.
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Revisiting Traffic Splitting for Software Switches in Datacenterskuoslab
Yeonho Yoo, Gyeongsik Yang, Changyong Shin, Hwiju Cho, Wonmi Choi, Zhixiong Niu, Chuck Yoo
2025 ACM SIGMETRICS Conference, 2025.03
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Unveiling Kubernetes CNI: An In-Depth Analysis of Networking Performance and Resource Efficiencykuoslab
최원미, 안주영, 유연호, 양경식, 유혁
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences, 2025.03
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Prediction of the Resource Consumption of Distributed Deep Learning Systems
Gyeongsik Yang, Changyong Shin, Jeunghwan Lee, Yeonho Yoo, Chuck Yoo
, 2022.06
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SW스타랩 연구실
2015년 ~ 1970년
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마이크로소프트연구소와 공동연구협력 프로젝트
정보통신기획평가원
2024년 04월 ~ 2024년 12월
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융합소프트웨어연구소
한국연구재단
2024년 03월 ~ 2025년 02월