연구 영역

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연구 분야

기술 도입 효과 및 상용화 단계

경제적/시장 적용 및 기대 효과

1
High-Performance Computing for AI/ML
  • 본 연구실의 HPC 기술은 대규모 AI 모델의 학습 시간을 단축시켜 제품 및 서비스 개발 속도를 획기적으로 개선합니다.
  • 온디바이스 AI 플랫폼은 클라우드 의존성을 줄여 통신 비용을 절감하고, 데이터 프라이버시를 강화하며 실시간 반응성이 중요한 제품(스마트폰, 자율주행차)에 즉시 적용 가능합니다.

AI 통합 HPC 시스템은 산업 전반의 디지털 전환을 가속화하는 핵심 동력입니다. 기술 도입을 통해 데이터 분석 정확도를 높이고 예측 모델링을 고도화하여 시장 경쟁력을 확보하고 새로운 비즈니스 기회를 창출할 수 있습니다.

2
Cloud Computing for Big Data
  • 컨테이너 기반 HCI 기술은 IT 인프라의 운영을 자동화하고 단순화하여, 변화하는 비즈니스 요구에 민첩하게 대응할 수 있도록 지원합니다.
  • 스트리밍 데이터 실시간 처리 기술은 금융 거래 분석, 스마트 팩토리 모니터링, 개인화 추천 서비스 등 즉각적인 데이터 분석이 필요한 분야에서 상용화 단계에 있습니다.

클라우드 컴퓨팅 시장은 연평균 17.2%의 높은 성장률을 보이고 있습니다. 본 연구실의 고효율 스토리지 및 자원 관리 기술을 도입하면 클라우드 인프라 비용을 절감하고 투자수익률(ROI)을 극대화할 수 있습니다.

3
IoT Data Analytics
  • 경량 딥러닝 모델은 하드웨어 제약이 있는 다양한 IoT 기기에 탑재 가능하며, 스마트 홈, 웨어러블 기기, 산업용 센서 등에서 즉각적인 데이터 분석 및 예측 기능을 제공합니다.
  • 기술 성숙도가 높아 파일럿 테스트 및 상용 제품 적용 단계에 있으며, 특히 스마트 팩토리의 예지 보전, 리테일 매장의 고객 행동 분석 등에서 높은 도입 효과를 보입니다.

글로벌 엣지 컴퓨팅 시장은 2033년까지 3,277억 달러 규모로 성장할 전망입니다. 엣지 기술 도입 시 클라우드 전송 비용 및 서버 운영 비용을 절감하고, 데이터 처리 지연을 최소화하여 고객 경험을 혁신하고 운영 효율성을 높일 수 있습니다.

대표 연구 분야

연구실에서 최근에 진행되고 있는 관심 연구 분야

1

High-Performance Computing for AI/ML

- High-performance computing for large AI/ML models - High-performance platform for on-device AI/ML - Hybrid of Classical/Quantum Computing - OpenRAN AI/ML for 5G/6G Wireless Networks

High-performance computing

AI/ML

large AI/ML models

on-device AI/ML

Classical Computing

Quantum Computing

OpenRAN

5G

6G

Wireless Networks

2

High-Performance Computing in Big Facilities

- Optimizing scientific workflows and network transfer job scheduling in R&E networks such as ESnet/Internet2/KREONET. - Optimizing system components holistically for high-speed data transfer. - Parallel job scheduling especially focusing on time-critical jobs combined with bach jobs.

scientific workflows

network transfer job scheduling

R&E networks

ESnet

Internet2

KREONET

system components

high-speed data transfer

Parallel job scheduling

time-critical jobs

3

Cloud Computing for Big Data

- Container-based Hyper-Converged Infrastructure. - Dynamic resource provisioning for streaming data. - Flexbile and fast storage management system for SSD/NVRM.

Cloud Computing

Big Data

Container-based Hyper-Converged Infrastructure

Dynamic resource provisioning

streaming data

storage management system

SSD

NVRM

4

IoT Data Analytics

- Time-series data prediction using Deep Learning. - Light-weight Deep Learning for edge computing/devices. - Flexible IoT datapath management using SDN.

IoT Data Analytics

Time-series data prediction

Deep Learning

Light-weight Deep Learning

edge computing

edge devices

IoT datapath management

SDN

5

(Current Focus) High-Performance Computing for AI/ML

- High-performance computing for large AI/ML models - High-performance platform for on-device AI/ML - Hybrid of Classical/Quantum Computing - OpenRAN AI/ML for 5G/6G Wireless Networks

High-performance computing

AI/ML

large AI/ML models

on-device AI/ML

Classical Computing

Quantum Computing

OpenRAN

5G

6G

Wireless Networks