서지원Jiwon Seo
Machine Learning Systems Lab
머신 러닝 시스템, 빅데이터 시스템
- 논문
- 12
- 구성원
- 15
- 졸업생
- 21
논문 주제가 비슷한 연구실
서울대학교 이진호 교수 연구실은 AI 시스템·하드웨어 분야 연구실로, 연구실 홈페이지 기준 2023–2026년 논문 39편(T1 28편)을 발표했습니다. 현재 박사과정 17명, 석사과정 0명이 소속되어 있습니다. 졸업생은 3명입니다.
2023–2026 · 연구실 홈페이지 기준
연평균 · T1 비율
9.8 · 72%
논문 제목에서 찾은 주제예요. 최근 논문일수록 크게 반영돼요.
논문 39편
7DT Insight: Variability in Young Stellar Objects
Mi-Ryang Kim, Jeong-Eun Lee, Myungshin Im, Jinho Lee, Ji Hoon Kim, ..., Donghwan Hyun, Won-Hyeong Lee, Hyeyoon Lee, Shingeon Kim, S. Thomas Megeath
A Cost-Effective Near-Storage Processing Solution for Offline Inference of Long-Context LLMs
Hongsun Jang, Jaeyong Song, Changmin Shin, Si Ung Noh, Jaewon Jung, Jisung Park, Jinho Lee
CamoDocs: A Poisoning Attack Against Retrieval-Augmented Language Models Using Camouflaged Documents
Jaewon Jung, Haizhong Zheng, Hongsun Jang, Jaeyong Song, Beidi Chen, Jinho Lee
CRISP: End-to-End Fingerprint Recognition Leveraging Hardware-Anchored Liveness Detection
Subin Ki, Kyuseung Han, Hyuk Kim, Taewook Kang, Kwang-Il Oh, ..., Sukho Lee, Jae-Jin Lee, Jaehyoung Lee, Woojoo Lee, Jinho Lee
FaScalSQL: A Fast and Scalable GPU-Accelerated SQL Query Engine for Out-of-Memory Tables
Chaemin Lim, Suhyun Lee, Jinwoo Choi, Kwanghyun Park, Jinho Lee, Joonsung Kim, Youngsok Kim
FlexiWalker: Extensible GPU Framework for Efficient Dynamic Random Walks with Runtime Adaptation
Seongyeon Park, Jaeyong Song, Changmin Shin, Sukjin Kim, Junguk Hong, Jinho Lee
GriNNder: Breaking the Memory Capacity Wall in Full-Graph GNN Training with Storage Offloading
Jaeyong Song, Seongyeon Park, Hongsun Jang, Jaewon Jung, Hunseong Lim, Junguk Hong, Jinho Lee
LoCaLUT: Harnessing Capacity-Computation Tradeoffs for LUT-Based Inference in DRAM-PIM
Junguk Hong, Changmin Shin, Sukjin Kim, Si Ung Noh, Taehee Kwon, SeongYeon Park, Hanjun Kim, Youngsok Kim, Jinho Lee
논문 주제 구성이 비슷한 연구실이에요.
Machine Learning Systems Lab
머신 러닝 시스템, 빅데이터 시스템
HPCP Lab
고성능 컴퓨팅 플랫폼, GPU 아키텍처, Processing-in-Memory, AI 가속기, 시스템 소프트웨어 연구
CAST Lab
생성형 AI를 위한 고성능·확장형 컴퓨팅 플랫폼을 목표로 AI 가속기, 컴퓨터 아키텍처, PIM, VLSI/FPGA 설계 및 HW/SW 공동설계를 연구합니다.
VIA Research Group
AI 시스템 아키텍처, GPU 컴퓨팅, ML 가속기 설계 등 연구