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Seoul National UniversityAI 시스템

전동석Dongsuk Jeon

MMS Lab

딥러닝/뉴로모픽 컴퓨팅 알고리즘-하드웨어 통합 설계

논문 주제가 비슷한 연구실

칸 하나가 연구실 하나예요. 이 연구실과 논문 주제가 비슷할수록 밝고, 테두리 친 칸이 이 연구실이에요.
2023–2026 논문
34
T1 논문
13
구성원
21
박사 21 · 석사 0
졸업생
21
교수 1명 배출

서울대학교 전동석 교수 연구실은 AI 시스템·하드웨어 분야 연구실로, 연구실 홈페이지 기준 2023–2026년 논문 34편(T1 13편)을 발표했습니다. 현재 박사과정 21명, 석사과정 0명이 소속되어 있습니다. 졸업생은 21명입니다.

논문 실적

2023–2026 · 연구실 홈페이지 기준

연평균 · T1 비율

8.5 · 38%

5
2023
6
2024
11
2025
12
2026
T1T2워크숍기타등급은 학회·저널 분류이며 연구실 순위가 아닙니다.

논문으로 본 연구 주제

논문 제목에서 찾은 주제예요. 최근 논문일수록 크게 반영돼요.

최근 논문

논문 34편

20268편

  • A 28nm 2GS/s Remote-Sensing On-Chip Oscilloscope Using Charge-Redistributing Voltage Transfer and Time-Domain Stochastic ADC with 1.6mV Resolution

    M. Kang, D. Lee, S. Jeong, K. Shin, and D. Jeon

  • A 28nm 34mW Zero Knowledge Proof Processor with Reconfigurable Modular Multiplier Array and Memory-based Successive Excess Reduction

    S. Jeon, S. Park, B. Kim, J. Oh, and D. Jeon

  • A Dynamic-Active Static-Sleep 18T Flip-Flop Supporting Retentive Clock Gating in 28nm CMOS

    D. Lee, D. Kim, and D. Jeon

  • A Real-Time Deep Reinforcement Learning Processor for Mapless Autonomous Navigation With Unified Actor-Critic Network and Inference-on-Request Scheduling

    J. Oh, J.-X. Liu, Y.-C. Teng, H.-C. Wang, and D. Jeon

  • An Area- and Energy-Efficient Point-Based 3D Object Detection Processor with Feature-Decoupled PointNet for Autonomous Driving

    C. Seong, S. Lee, B. Kim, and D. Jeon

  • An Energy-Efficient Block-Convolution-Based Super-Resolution Processor With Tiling Artifact Reduction

    B. Yoo, S. Park, S. Lee, and D. Jeon

  • Design Approaches for Efficient Parallel Pseudo-Random Ternary Sequence Generation

    D. Lee, H. Chae, J. Kim, and D. Jeon

  • Processing-in-Memory Architecture for In-Storage Information Retrieval on 3-D NAND Flash Solid-State Drives

    H. Yun, I. Jeong, K. Lee, J. Lee, M. Chun, J. Kim, and D. Jeon

비슷한 주제의 연구실

논문 주제 구성이 비슷한 연구실이에요.

  • YonseiAI 시스템

    김상엽Sangyeob Kim

    EASY Lab

    대규모 언어모델·비전 모델 등 다양한 AI 모델을 위한 에너지 효율적 AI 반도체 칩과 가속기를 설계하며, 뉴로모픽 컴퓨팅, AI 모델 경량화, 칩 기반 응용 시스템을 연구합니다.

    논문
    52
    구성원
    8
    졸업생
    0
  • SNUAI 시스템

    안정호Jung Ho Ahn

    SCALable Computer Architecture Lab

    AI Systems

    논문
    48
    구성원
    22
    졸업생
    39
  • SNUAI 시스템

    김재준Jae-Joon Kim

    VLSI Lab

    뉴럴 네트워크 경량화, 딥러닝 가속기 회로 설계

    논문
    51
    구성원
    31
    졸업생
    28
  • KAISTAI 시스템

    김주영Joo-Young Kim

    CAST Lab

    생성형 AI를 위한 고성능·확장형 컴퓨팅 플랫폼을 목표로 AI 가속기, 컴퓨터 아키텍처, PIM, VLSI/FPGA 설계 및 HW/SW 공동설계를 연구합니다.

    논문
    67
    구성원
    49
    졸업생
    19