이현종 연구원이 와이파이의 coarse CFO estimation을 효과적으로 수행하기 위한 SNN 구조를 만들고 이 구조의 CFO estimation 성능을 측정하여 다른 인공신경망들 및 기존의 estimation scheme과 비교해 해당 SNN 구조의 장점을 보였습니다. 또한 해당 SNN 구조를 이용해 와이파이 수신 플로우를 작동시켜 실제 와이파이 신호를 수신하고 디코딩 할 수 있음을 보였습니다.
김동균 연구원과 허정윤 연구원이 Spiking YOLO v8 개발을 위해 기존에 알아 놓은 스파이킹 레이어로 바꿨을 때 가장 효율성이 좋은 레이어들 중심으로 실제 스파이킹 레이어로 바꿔가면서 여러 성능 측정 실험을 진행 중입니다.
탁동혁 연구원이 맘바를 이용한 차량 궤적 예측을 위해 여러 데이터셋들을 전처리하고 해당 데이터셋들을 이용해 차량 궤적을 예측해보며 다른 벤치마크들과의 성능을 비교해보고 있습니다.
박찬우 학생이 카이스트에서 진행하는 반도체 특강을 받으며 열심히 기초 지식을 쌓고 있습니다.