전명재Myeongjae Jeon
OMNIA Lab
대규모 시스템 플랫폼, LLM 서빙, 분산 학습, 빅데이터 분석 연구
- 논문
- 12
- 구성원
- 11
- 졸업생
- 4
THUNDER Research Group
AI, Data Platform
논문 주제가 비슷한 연구실
서울대학교 이재진 교수 연구실은 AI 시스템·하드웨어 분야 연구실로, 연구실 홈페이지 기준 2023–2026년 논문 19편(T1 10편)을 발표했습니다. 현재 박사과정 16명, 석사과정 17명이 소속되어 있습니다. 졸업생은 67명입니다.
2023–2026 · 연구실 홈페이지 기준
연평균 · T1 비율
4.8 · 53%
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논문 19편
Choices Speak Louder than Questions
Gyeongje Cho, Yeonkyoung So, and Jaejin Lee
SEDD: Scalable and Efficient Dataset Deduplication with GPUs
Youngjun Son, Chaewon Kim, Jaejin Lee
Thunder-DeID+: Boundary-Aware Korean De-identification from Court Judgments to Broader Sensitive Documents
Gyuseong Lee, Gyeongje Cho, Jongmin Kim, Heejin Kim, Yeonkyoung So, Hyunggeun Jeon, Hyunji M. Park, Sangho Kim, Yoonhee Park, Youngbin Pyo, and Jaejin Lee
Thunder-KoNUBench: A Corpus-Aligned Benchmark for Korean Negation Understanding
Sungmok Jung, Yeonkyoung So, Joonhak Lee, Sangho Kim, Yelim Ahn, and Jaejin Lee
Thunder-NUbench: A benchmark for LLMs’ sentence-level negation understanding
Yeonkyoung So, Gyuseong Lee, Sungmok Jung, Joonhak Lee, JiA Kang, Sangho Kim, and Jaejin Lee
TRONTOR: To RoPE or Not to RoPE for Long-Context Modeling
Youngjun Son, Jongyeon Park, Jaejin Lee
Assessing Socio-Cultural Alignment and Technical Safety of Sovereign LLMs
Kyubyung Chae, Gihoon Kim, Gyuseong Lee, Taesup Kim, Jaejin Lee, and Heejin Kim
Enhancing Face Recognition Accuracy for Under-Display Cameras via Image Restoration
Kyusu Ahn, Chanwoo Park, and Jaejin Lee
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OMNIA Lab
대규모 시스템 플랫폼, LLM 서빙, 분산 학습, 빅데이터 분석 연구
MLP Lab
한국어 언어자원과 자연어처리, 멀티모달 초거대 언어모델을 연구합니다.
Machine Learning Systems Lab
머신 러닝 시스템, 빅데이터 시스템
Data Intelligence Lab
자연어처리, 대규모 언어모델, 데이터 사이언스, 딥러닝, 상식 추론 연구