Connected Intelligence Lab
건국대학교 본교(제1캠퍼스) 컴퓨터공학부
이향원 교수
Distributed Deep Neural Networks
Connected Intelligence
Energy Transaction Platforms
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Connected Intelligence Lab
컴퓨터공학부 이향원
Connected Intelligence Lab은 컴퓨터공학부의 선도적인 연구실로, 사람 친화적 제어를 위한 VR/AR, 5G 시스템에서의 지능형 제어, 에너지 거래 플랫폼, 분산 딥 뉴럴 네트워크, 연결된 인텔리전스와 같은 다양한 연구 주제를 다룹니다. 최근 3년간 본 연구실은 '분산 컴퓨팅을 통한 DNN 조립 및 연결'과 같은 프로젝트를 통해 뛰어난 연구 성과를 거두었으며, 다수의 논문과 특허를 발표하였습니다. 특히, '분산 컴퓨팅을 통한 DNN 조립 및 연결' 프로젝트는 2023년에도 활발히 진행 중이며, 'DRL 기반 엣지 컴퓨팅'과 같은 최신 기술을 활용하여 비디오 처리 성능을 향상시키고 있습니다. 이러한 연구 성과는 다양한 산업 분야와의 협업 가능성을 높이며, 지속적인 R&D 프로젝트를 통해 실질적인 기술 혁신을 이루고 있습니다.
Distributed Deep Neural Networks
Connected Intelligence
Energy Transaction Platforms
대표 연구 분야
연구 영역 전체보기
분산 컴퓨팅 네트워크에서의 딥러닝 모델 최적화 및 통합 서비스
딥러닝 모델을 분산 컴퓨팅 네트워크에 통합하여 다양한 AI 서비스를 제공하는 연구를 수행합니다. 이 연구는 컴퓨팅 자원의 효율적인 배분과 네트워크의 최적화를 통해 실시간으로 딥러닝 추론 작업을 수행할 수 있는 체계를 구축하는 것을 목표로 합니다. 이를 통해 스마트 홈, 자율주행차, IoT 디바이스 등 다양한 애플리케이션에 적용 가능한 범용 AI 서비스를 개발합니다.
5G 시스템에서의 지능형 네트워크 슬라이싱 제어 프레임워크
5G 네트워크에서의 다양한 서비스 요구를 충족시키기 위해 네트워크 슬라이싱 기술을 연구합니다. 이 연구는 네트워크 자원을 동적으로 할당하고 관리함으로써 각 슬라이스의 QoS(Quality of Service)를 보장하는 지능형 제어 프레임워크를 개발하는 것을 목표로 합니다. 이를 통해 통신 품질을 향상시키고, 서비스의 안정성과 효율성을 극대화할 수 있도록 지원합니다.
주요 논문
37
발행물 전체보기
1
Distributed Computation of DNN via DRL with Spatio-Temporal State Embedding
Suhwan Kim, Sehun Jung, Hyang-Won Lee
IEEE Internet of Things Journal,
2
Optimization Framework for Splitting DNN Inference Jobs over Computing Networks
Sehun Jung, Hyang-Won Lee
Computer Networks, 2023
3
minFAST: Minimum Span Frequency Assignment Technique for Integrated Access and Backhul Network
Ki-Hun Lee, Hyang-Won Lee, Howon Lee, Seong Ho Chae, Yongsin Kim, Bang Chul Jung
IEEE Transactions on Vehicular Technology, 2023