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이정우 연구실
서울대학교 전기·정보공학부
이정우 교수
기본 정보
연구 분야
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논문
구성원

이정우 연구실

서울대학교 전기·정보공학부 이정우 교수

이정우 연구실은 서울대학교 전기·정보공학부를 기반으로 무선통신과 이동통신의 핵심 이론 및 시스템 설계를 중심에 두면서, MIMO·대규모 안테나·간섭관리·채널추정 등 전통적인 통신공학 연구를 수행하고, 최근에는 시맨틱 통신, 강화학습, 거대언어모델, AI 반도체 기반 저전력 학습·추론 및 분산 최적화까지 확장하여 차세대 지능형 정보통신기술을 연구하는 융합형 연구실이다.

대표 연구 분야
연구 영역 전체보기
무선통신 및 이동통신 시스템 thumbnail
무선통신 및 이동통신 시스템
연구 성과 추이
표시된 성과는 수집된 데이터 기준으로 산출되며, 일부 차이가 있을 수 있습니다.

5개년 연도별 논문 게재 수

102총합

5개년 연도별 피인용 수

703총합
주요 논문
3
논문 전체보기
1
article
|
green
·
인용수 1
·
2025
Everolimus and Low-Dose Tacrolimus After Heart Transplant in Children
Christopher S. Almond, Kevin P. Daly, Erin L. Albers, Juan Alejos, Rebecca Ameduri, Scott R. Auerbach, L. Barkoff, Aliessa Barnes, M.J. Bock, Arene Butto, Waldemar F. Carlo, Chesney Castleberry, Maryanne Chrisant, Shriprasad R. Deshpande, William J. Dreyer, Melanie D. Everitt, Brian Feingold, S. Gonzales, Seth A. Hollander, Steven J. Kindel, Gloria L. Klein, Ashwin K. Lal, Jacqueline M. Lamour, Joanne Lee, Minmin Lü, Irene D. Lytrivi, Shelley D. Miyamoto, Elfriede Pahl, David M. Peng, Thomas D. Ryan, Tajinder P. Singh, Jennifer Su, David Sutcliffe, A. Ybarra, Steven Zangwill, Joseph W. Rossano, Lynn A. Sleeper, TEAMMATE Trial Investigators, Jua Choi, Joseph A. Wilber, Scott M. Sutherland, Dana Feng, Kendra Lagerborg, Julia Burns, Klejda Nikolli, Adrianna Twombly, Linda K. Massey, Jennifer Wartick, Kifle Yohannes, Akanksha Gupta, Melissa Major, Elizabeth D. Blume, Paul Esteso, Christina VanderPluym, Heather Bastardi, Matthew T. MacLean, Jungwoo Lee, Anna Joong, Paul Haschke, Taylor Gibbons, Courtney Vu, Sheena Reilly, Lynne Ha, Carley Boyle, Michael A. Kuhn, Sharon L. Robie, Kazuhiro Ogata, Carlos Knecht, Lorna P. Browne, LaDonna J. Malone, Michael S. Gordon, Lisa Hansen, Kimberly Molina, Lindsay J. May, Antonio G. Cabrera, Linda Lambert, Christopher J. Fullerton, Kate J. Thompson, Michelle Cardon, Albertus Timmer, Michelle Nelson, Dani Ramstack, Caroline Heyrend, Emily C. Benefield, Teresa Roberson, Ryan J. Butts, Maria Martinez, Simi Pottorre, Laura Burgardt, Blake Armstrong, M. Zamberlan, Kurt R. Schumacher, Heang M. Lim, Amanda D. McCormick, Jennifer Bartsch, William T. Mahle, M. A. Burnett, Biagio A. Pietra, Leah Breault, Joshua Friedland‐Little
IF 55
JAMA
ClinicalTrials.gov Identifier: NCT03386539.
https://doi.org/10.1001/jama.2025.14338
Everolimus
Tacrolimus
Heart transplantation
Sirolimus
MEDLINE
2
article
|
인용수 26
·
2024
Programmable Retention Characteristics in MoS2-Based Atomristors for Neuromorphic and Reservoir Computing Systems
Yoon‐Seok Lee, Yifu Huang, Yao‐Feng Chang, Sung Jin Yang, Nicholas D. Ignacio, Shanmukh Kutagulla, Sivasakthya Mohan, Sunghun Kim, Sunghun Kim, Jungwoo Lee, Deji Akinwande, Sungjun Kim, Sungjun Kim
IF 16
ACS Nano
In this study, we investigate the coexistence of short- and long-term memory effects owing to the programmable retention characteristics of a two-dimensional Au/MoS<sub>2</sub>/Au atomristor device and determine the impact of these effects on synaptic properties. This device is constructed using bilayer MoS<sub>2</sub> in a crossbar structure. The presence of both short- and long-term memory characteristics is proposed by using a filament model within the bilayer transition-metal dichalcogenide. Short- and long-term properties are validated based on programmable multilevel retention tests. Moreover, we confirm various synaptic characteristics of the device, demonstrating its potential use as a synaptic device in a neuromorphic system. Excitatory postsynaptic current, paired-pulse facilitation, spike-rate-dependent plasticity, and spike-number-dependent plasticity synaptic applications are implemented by operating the device at a low-conductance level. Furthermore, long-term potentiation and depression exhibit symmetrical properties at high-conductance levels. Synaptic learning and forgetting characteristics are emulated using programmable retention properties and composite synaptic plasticity. The learning process of artificial neural networks is used to achieve high pattern recognition accuracy, thereby demonstrating the suitability of the use of the device in a neuromorphic system. Finally, the device is used as a physical reservoir with time-dependent inputs to realize reservoir computing by using short-term memory properties. Our study reveals that the proposed device can be applied in artificial intelligence-based computing applications by utilizing its programmable retention properties.
https://doi.org/10.1021/acsnano.4c00333
Neuromorphic engineering
Reservoir computing
Materials science
Computer science
Nanotechnology
Embedded system
Artificial neural network
Artificial intelligence
3
article
|
인용수 14
·
2022
Hierarchical Group Testing for Byzantine Attack Identification in Distributed Matrix Multiplication
Sangwoo Hong, Heecheol Yang, Jungwoo Lee
IF 17.2
IEEE Journal on Selected Areas in Communications
Coded computing has proved its efficiency in handling a straggler issue in distributed computing framework. It uses error correcting codes to mitigate the effect of the stragglers. However, in a coded distributed computing framework, there may exist Byzantine workers who send the wrong computation results to a master in order to contaminate the overall computation output. Therefore, it is essential to identify Byzantine workers from their computation results in coded computing. In this paper, we consider Byzantine attack identification problem in coded computing for distributed matrix multiplication tasks. We propose a new coding scheme which facilitates the efficient Byzantine attack identification, namely locally testable codes. We also suggest a hierarchical group testing method for Byzantine attack identification. We claim the required number of tests for group testing in our scheme, and show that it requires smaller number of tests than the conventional group testing method for the existing coded computing schemes.
https://doi.org/10.1109/jsac.2022.3142364
Computer science
Identification (biology)
Group testing
Byzantine fault tolerance
Computation
Quantum Byzantine agreement
Matrix multiplication
Coding (social sciences)
Multiplication (music)
Distributed computing
정부 과제
55
과제 전체보기
1
2025년 11월-2028년 11월
|1,333,533,000
선박 안전운항을 위한 전방위 영상 기반 AI 상황인식 시스템 개발
다시점 파노라마 영상을 기반으로 한 AI 상황인식 기술을 개발하여 해상 위험요소를 실시간 탐지·분석·대응할 수 있는 차세대 선박 안전운항 통합 시스템 구축
AI 실시간 상황인식
2
2025년 11월-2028년 11월
|516,000,000
선박 안전운항을 위한 전방위 영상 기반 AI 상황인식 시스템 개발
다시점 파노라마 영상을 기반으로 한 AI 상황인식 기술을 개발하여 해상 위험요소를 실시간 탐지·분석·대응할 수 있는 차세대 선박 안전운항 통합 시스템 구축
AI 실시간 상황인식
3
2025년 6월-2028년 12월
|3,110,600,000
Physical AI 분야의 거대 생성모델 기술 선도를 위한 LG AI STAR 인재양성 사업
본 과제는 2025-2028 4년간 산업현장 문제에 실전 적용 가능한 석박사급 AI STAR 선도인재를 육성하여 국내 AI기술의 자립 및 초격차 기반 확보의 초석마련을 목표로 함
물리 세계 기반 인공지능
물리 기반 데이터 생성
생체분자 구조다중 상태 파악
감각-행동 통합 상호작용
초거대 생성AI기반모델
최신 특허
특허 전체보기
상태출원연도과제명출원번호상세정보
공개2024다중 입력 구조를 이용하는 신경망 모델의 증강 방법, 컴퓨터 프로그램 및 컴퓨팅 장치1020240131728
공개20243차원 이미지 데이터로부터 새로운 시점에서의 이미지를 생성하는 방법, 컴퓨터 프로그램 및 컴퓨팅 장치1020240075850
공개2024텐서 네트워크를 이용한 이미지 분류 방법, 컴퓨터 프로그램 및 컴퓨팅 장치1020240074157
전체 특허

다중 입력 구조를 이용하는 신경망 모델의 증강 방법, 컴퓨터 프로그램 및 컴퓨팅 장치

상태
공개
출원연도
2024
출원번호
1020240131728

3차원 이미지 데이터로부터 새로운 시점에서의 이미지를 생성하는 방법, 컴퓨터 프로그램 및 컴퓨팅 장치

상태
공개
출원연도
2024
출원번호
1020240075850

텐서 네트워크를 이용한 이미지 분류 방법, 컴퓨터 프로그램 및 컴퓨팅 장치

상태
공개
출원연도
2024
출원번호
1020240074157

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