RAISE Lab은 실시간 인공지능(Real-Time AI)과 로보틱스 시스템의 융합을 중심으로 연구를 수행하고 있습니다. 실시간 인공지능은 물리적 환경에서 빠르고 정확한 의사결정이 요구되는 다양한 응용 분야에서 핵심적인 역할을 합니다. 본 연구실은 로봇의 감지, 인식, 제어, 그리고 자율주행 등 다양한 실제 문제에 실시간 AI 기술을 적용하여, 로봇이 복잡한 환경에서도 신속하게 반응할 수 있도록 하는 데 중점을 두고 있습니다. 특히, 인간의 자세 추정(Human Pose Estimation), 신체 분할(Body Segmentation), 행동 인식(Action Recognition), 형태 표현(Shape Representation) 등과 같은 컴퓨터 비전 기반의 실시간 인공지능 기술 개발에 주력하고 있습니다. 이러한 기술들은 자율주행 자동차, 드론, 스마트 홈, 스마트 시티, 헬스케어 등 다양한 실제 환경에서 활용되고 있습니다. 연구실은 최신 딥러닝, 강화학습, 전이학습 등 다양한 기계학습 기법을 실시간 시스템에 최적화하여 적용하고 있습니다. RAISE Lab의 연구는 하드웨어와 소프트웨어의 통합적 접근을 통해, 로봇이 실제 환경에서 신뢰성 있고 효율적으로 동작할 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다. 이를 위해 내장형 시스템, 센서 융합, 로봇 비전 시스템, 실시간 운영체제 등 다양한 시스템 기술과의 융합 연구도 활발히 이루어지고 있습니다. 이러한 연구는 국제 학회 및 저널에 다수의 논문으로 발표되고 있으며, 실제 산업 현장과의 협력을 통해 실질적인 사회적 가치를 창출하고 있습니다.

RAISE Lab은 사이버-물리 시스템(Cyber-Physical Systems, CPS)과 임베디드 시스템의 효율적 관리 및 최적화 기술 개발에도 집중하고 있습니다. 사이버-물리 시스템은 물리적 세계와 컴퓨팅 시스템이 긴밀하게 결합된 형태로, 자율주행차, 드론, 스마트 팩토리, IoT 등 다양한 분야에서 핵심적인 역할을 합니다. 본 연구실은 이러한 시스템에서의 실시간성, 신뢰성, 에너지 효율성, 보안성 등을 동시에 만족시키기 위한 새로운 이론과 실용적 솔루션을 제시하고 있습니다. 특히, 배터리 관리 시스템(Battery Management System), 동적 열 관리(Dynamic Thermal Management), 실시간 스케줄링, 리소스 분산(Resource Disaggregation), 메모리 계층 구조, 병렬 및 클라우드 컴퓨팅 등 다양한 시스템 레벨의 문제를 다루고 있습니다. 연구실은 임베디드 시스템의 열 문제와 전력 관리, 실시간 태스크 스케줄링, 하드웨어-소프트웨어 협력 설계 등에서 세계적인 연구 성과를 내고 있습니다. 또한, 실제 산업 현장에서 발생하는 문제를 해결하기 위해 기업과의 산학협력 프로젝트도 활발히 진행 중입니다. 이러한 연구는 자율주행차, 모바일 로봇, 스마트 디바이스 등에서의 시스템 신뢰성 향상과 에너지 효율 극대화, 그리고 안전성 확보에 기여하고 있습니다. RAISE Lab의 연구 결과는 국제 학술지와 학회에서 꾸준히 발표되고 있으며, 실시간 임베디드 시스템 분야에서 국내외적으로 높은 평가를 받고 있습니다.