이현종 연구원이 IEEE IoT journal에 제출했던 논문을 리뷰어 코멘트를 반영하여 Elsevier computer communications에 다시 제출하기 위해 논문의 내용을 고치고 있습니다. 또한 SNNs에 fault가 injection 되었을 경우 어떠한 이유로 bottleneck problem이 생기고 이를 해결하기 위한 approach가 구체적으로 어떻게 fault mitigation을 수행하는지 분석하였습니다.
김동균 연구원이 switchable SNN의 layer switching policy를 개발하여 efficiency와 detection performance 모두를 살릴 수 있는 spiking Yolo를 만들고 있습니다.
허정윤 연구원이 ANN2SNN conversion을 효과적으로 수행하기 위한 conversion algorithm과 최적 time step recommendation scheme을 개발하고 있습니다.
탁동혁 연구원이 Mamba를 trajectory prediction에 응용한 결과를 소개하는 논문의 초안을 다 쓰고 수정하고 있습니다.
이훈희 연구원이 trajectory prediction에 federated learning을 응용하기 위한 시나리오를 작성해보고 있습니다.