이현종 연구원이 USRP 사용법을 습득하고 다음 논문 주제를 위한 데이터셋을 생성하고 있습니다. 해당 데이터셋은 center frequency에 USRP 내에서 offset을 주어 CFO estimation을 SNN 모델이 어느정도의 성능으로 할 수 있는지 확인하기 위한 데이터셋입니다. 또한 KIST에 탁동혁 연구원과 함께 방문하여 KIST 및 부산대에서 개발한 뉴로모픽 하드웨어의 성능을 연구실에서 개발한 뉴로모픽 하드웨어 전용 인터페이스로 측정하는 실험을 진행했습니다. 월말에는 ICML 컨퍼런스의 리뷰를 반영하여 리뷰탈을 진행하고 ICML 컨퍼런스에 다시 제출했습니다.
김동균 연구원이 연합학습에 사용하기 위한 새로운 매커니즘을 개발하기 위해 기존의 연합학습 작동 방식에서 발생하는 문제점을 발견하고 이를 위한 기초적인 분석을 진행했습니다.
허정윤 연구원이 spiking YOLOv8 개발을 위해 YOLO v8의 여러 네트워크 계층을 바꿔보고 각 계층을 IF neuron으로 바꿈을 통해 얻는 여러 이득과 효과들에 대해 분석하여, 이를 기반으로 새로운 Spiking YOLOv8을 개발하고 있습니다.
탁동혁 연구원이 Mamba를 사용한 차량 궤적 예측 신경망 모델을 새로 개발하였으며, 이를 여러 차량 궤적 데이터셋에 적용해 성능을 측정해보고 기존에 있던 다른 차량 궤적 예측 모델과 비교하여 Mamba를 이용한 탁동혁 연구원의 버전이 더 높은 성능을 보임을 실험으로 증명했습니다. 또한 기존 Mamba 모듈이 가지는 문제점을 개선하여 차량 궤적 예측 성능을 더욱 높일 수 있도록 해당 모듈을 개량하고 있습니다.
이훈희 학생이 칼만필터에 대해 열심히 공부하고 있으며 차량 궤적 예측을 위한 데이터셋에서 아웃라이어를 제거하기 위한 전처리 작업을 진행중입니다.
박찬우 학생이 FPGA 코딩을 위해 베릴로그를 열심히 공부하고 있으며 키스트에 방문하여 이현종 연구원과 함께 부산대에서 개발한 하드웨어의 성능을 같이 테스트 했습니다.