IRIS Lab Introduction

1. About IRIS Lab.

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  • 핵심 연구: 딥러닝의 효율적인 구현과 지능형 시스템 설계

  • 주요 분야: 모델 경량화, 인메모리/뉴로모픽 컴퓨팅, 3D 비전, 영상/음성 처리 등 AI 실제 적용 기술

  • 산학 과제: 삼성전자 종합기술원·삼성전자 LSI·삼성리서치·세메스 등 국내 주요 기업과 채용 연계를 위한 전략산학 과제 다수 수행

  • 정부 과제: 과기정통부 우수신진연구, AI 스타펠로우십(6년, 110억 규모) 등 수주 및 연구 진행 중

  • 주요 발표 학회: AI/CV 분야의 CVPR·NeurIPS·ICCV·ECCV·ICLR, 설계자동화 분야의 DAC·ICCAD·DATE 등

  • 2024–2025년 실적: NeurIPS 3편, CVPR 2편(Highlight 포함), ICCV·ECCV·ICLR(Spotlight) 등 다수의 top-tier 학회 논문 게재

2. 소개 영상

https://youtu.be/-7Mc6fKFByg?si=x4X8H_Tl9s4NMQtw

  • 과학기술정보통신부(과기정통부) '요즘이랩' 프로그램의 IRIS Lab 취재 영상

3. 연구 문화

📅 정기 미팅 및 세미나

  • 주간 랩미팅: 전체 연구원의 연구 진행 상황 공유 및 피드백 교환

  • 논문 세미나: 최신 top-tier 학회 논문 읽기·토론 및 연구 동향 파악

  • 외부 연사 초청 세미나: 해외 유수 대학 교수진의 최신 연구 공유 — 최근 Rutgers·Calgary 대학 교수진 방문 및 세미나 진행

🤝 멘토링 시스템

  • 신입생 온보딩: 선배 연구원의 연구 환경 적응 지원

  • 연구 주제 탐색·실험 설계·논문 작성의 단계별 지원

  • 교수님과의 정기 미팅을 통한 연구 방향 피드백

💡 랩 분위기 및 철학

  • 자유로운 협업 문화: 랩 내·타 연구실·타 대학과의 협업 권장 및 외부 연구자와 공동 논문 다수 게재

  • 유연한 근무 환경: 오프라인 출근·재택근무 자율 선택 및 연구 스타일에 맞는 환경에서 집중 가능

4. 연구 이외 활동

🏕️ 연간 워크샵

  • 매년 1회 워크샵 진행

  • 연구 발표와 여행·레크리에이션을 통한 구성원 교류

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⚽ 체육 활동

  • 건강한 연구 생활을 위한 정기 체육 활동

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🎯 팀빌딩

  • 회식·팀빌딩 활동을 통한 구성원 간 유대 형성

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5. 리서치 투어 & 해외 연구 교류

  • 해외 유수 연구 기관과의 교류 지원

  • 세계적인 연구 환경 체험 및 글로벌 네트워크 구축 기회 제공

✈️ 리서치 투어

🇺🇸 East Coast Lab Visits (2025년 8월)

  • Duke University, Cornell Tech, University of Illinois Chicago, University of North Carolina를 방문하여 "Resource-Efficient AI via SW-HW Co-design" 주제로 초청 강연 및 연구 교류를 진행했습니다.

🇪🇺 Europe Lab Visits (2025년 10월)

  • ICCAD 2025 학회 참여(2편 발표)와 함께 Politecnico di Torino, ETH Zurich, IBM Research Zurich를 방문하여 In-Memory Computing, Neural Architecture Search, Efficient LLM Serving 분야의 공동 연구를 논의했습니다.

🇺🇸 West Coast Lab Visits (2025년 12월)

  • NeurIPS 2025 학회 참여(5편 발표)와 함께 UCSD, Samsung Research America, UCLA를 방문하여 Energy-Efficient AI, Large-Scale AI Optimization 분야의 초청 강연 및 연구 교류를 진행했습니다.

🎓 해외 장기 방문 연구

  • 우수 학생 대상 장기 방문 기회 제공: 공동연구 중인 해외 연구실의 visiting researcher 및 교육 프로그램 등

  • 해외 연구실 방문연구

    • CMU (Prof. Bhiksha Raj’s group, 25년 10월~26년 3월, 김진주): 음성/오디오 프라이버시를 위한 Machine Unlearning

    • City Univ. Hong Kong (Prof. Arindam Basu’s group, 24년 8월~25년 1월, 황찬욱): Event-based SNN Neural Spike Detector for Implantable BMI

    • Duke University (Prof. Yiran Chen’s group, 25년 8월~26년 7월, 박주홍): DRAM-CIM 기반 LLM Serving을 위한 HW-SW Co-optimization

    • Purdue University (Prof. Kaushik Roy’s group, 26년 3월~26년 8월, 이존이): Algorithm-Hardware Co-Design for Efficeint Transformer Inference on Emerging AI Computing Architectures

    • University of Arizona (Prof. Huanrui Yang’s group, 26년 8월~27년 4월, 연상흠): Low-bit Quantization for Efficient and Reliable On-Device Foundation Model Inference

  • 교육 프로그램 파견

    • CMU (AI 집중 교육 프로그램, 23년 가을학기, 정태우)

    • CMU (AI 집중 교육 프로그램, 24년 가을학기, 김진주)

    • CMU (AI 집중 교육 프로그램, 26년 가을학기, 김지민)

🏆 국제 학회 참가

  • NeurIPS·CVPR·ICCV·ECCV·ICLR·DAC·ICCAD 등 세계 최상위 학회 논문 발표 및 현장 연구 동향 체험

  • 학회 참가 비용 전액 지원: 항공·숙박·등록비

6. 기타 지원 사항

인건비 지원

  • 석사: 월 220만원 + 학과 장학금 = 월 260~280만원

  • 박사(석박통합 3년차~): 월 300만원 + 학과 장학금 = 월 375~400만원

  • 학과 장학금

    • 전자전기컴퓨터공학과(BK), AI시스템공학과: 석사 월 60만원, 박사 월 100만원

    • 인공지능학과: 석사 월 40만원, 석박통합/박사 월 75만원

  • 신대학원우수장학생 선발 시 등록금 반액 또는 전액 면제

기타 지원 사항

항목

내용

🍽️ 식대 지원

저녁 식대 지원

📝 논문 인센티브

학회/저널 게재 시 인센티브 지급

(탑티어 논문 기준 편당 약 200-300만원)


✈️ 학회 참가 지원

국내/국제 학회 참가 시 항공료, 숙박비, 등록비 전액 지원

🌏 리서치 투어

해외 유수 연구실 방문 및 초청 발표 기회

💻 연구 자원

Google Colab 유료 계정 지원, 연구실 GPU 가용 가능

7. 📬 연락처

  • 연구실 관심·방문·면담 문의: 아래 연락처 이용

📧 Email jhko@skku.edu

📍 Location 성균관대학교 자연과학캠퍼스 반도체관 400316호 (경기도 수원시 장안구 서부로 2066)

8. URP 및 학부연구생 모집

  • 매 학기 URP 및 학부연구생 모집

  • 아래 주제를 포함한 HW·SW의 다양한 영역에서 자유로운 연구 주제 선정 가능

  • 26년 여름학기 URP 모집

    • 일정: 5/8(금)까지 교수님께 (jhko@skku.edu) 메일 송부, 5/11(월)~15(금) 내에 면담 후 선발

    • 메일 포함 내용

      • 대략적인 연구 희망 분야

      • 학부 성적표

      • CV/resume/portfolio (있는 경우)

    • 팀을 구성해와도 좋고, 구성되어 있지 않더라도 선발된 사람들끼리 매치해줄수 있습니다

    • URP 외에 학부연구생은 위 일정과 상관없이 수시로 모집 중입니다

  • 연구 분야: 구체적으로 분야를 정하지 않았더라도 면담을 통해 구체화 가능

    • In-memory computing (IMC), Processing-in-memory (PIM) 분야

      • 메모리 비이상성에 강인한 딥러닝 추론을 위한 모델 학습 및 매핑 기법

      • 메모리 기반 딥러닝 추론 가속을 위한 모델 경량화 및 메모리 활용 구조 설계

      • 3D 메모리 기반 adaptive-flow 딥러닝 모델 추론 구조 설계 (Rutgers, SNU 공동연구)

    • In-sensor computing 분야

      • 영상센서 및 이벤트 센서 기반 추론 및 센서 제어 피드백을 위한 알고리즘 (SNN, CNN) 설계

      • 센서 모듈 내에서의 효율적인 추론/피드백 처리를 위한 디지털 HW 구현

    • 딥러닝 모델 경량화 분야

      • Diffusion, LLM 등 생성모델의 경량화를 위한 시간/공간 적응적 양자화 기법(Univ. of Arizona, 삼성 LSI 공동연구)

      • Diffusion 기반 LLM 에서의 생성 가속을 위한 추론 구조 최적화(Cornell Tech 공동연구)

    • 생성모델에 대한 보안 및 개인정보 보호 분야

      • 음성/영상 생성모델 중 특정 개념/물체 생성 능력을 제거하는 Machine unlearning 기법

      • Machine unlearning 학습의 효율성 향상을 위한 dynamic sparsity 학습 기법 (Univ. of Calgary 공동연구)

    • 다양한 AI 응용 분야

      • Gaussian splatting 기반 3차원 영상 재구성의 효율성 향상 기법

      • 머신러닝 태스크에 최적화된 영상 및 음성 압축 기법