이현종 연구원이 SNN의 Fault tolerance를 높이기 위한 연구에 있어서 fragmentation을 iterative한 approach와 gradient 기반 학습을 통해 최적화 하기 위한 연구를 진행하고 있습니다. 또한 SNN에 있어서 새로운 고급 Neuron model들을 만들기 위한 자료도 조사하고 있습니다.
탁동혁 연구원이 Transformer를 분산 추론하기 위한 시스템을 만들기 위해 다양한 quary, key, value 예측 방법을 고안하고 이를 통한 중요도 rank 계산 기법을 적용하고 있습니다.
이훈희 연구원이 연합학습을 통해 자율주행 자동차의 궤적을 학습하기 위한 여러 신경망 학습 알고리즘을 적용해보고 다양한 훈련 및 테스팅 데이터들을 전처리하고 있습니다.
한용옥 연구원이 다양한 뉴런 모델들의 신경동역학적인 작동 방법을 알아보고 이런 뉴런 모델들이 적용되는 bio-plausible SNN model들에 대해 공부하고 있습니다.
오승민 학생이 Radar 분야에 있어서 DNN을 어떻게 응용할 수 있는지 다양한 논문들을 읽고 공부하고 있습니다.
김남주 학생이 Machine Learning 교과서를 읽어보며 인공지능에 대한 기본적인 지식을 쌓고 있습니다.
임동건 학생이 인공지능에 대한 기본적인 공부를 하며 기초를 배우고 있습니다.