• 이재환 교수 연구실 발표 논문
    CCGrid2025 정규 논문 채택

    이재환 교수의 연구실에서 발표한 "P2P-Fed: A Decentralized Federated Learning Platform on Structured Peer-to-peer Systems" 논문이 이번 2025년 "CCGrid 2025(The 25th IEEE Interational Symposium on Cluster, Cloud and lnternet Computing)"의 정규논문으로 채택되었다.

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    • 2026학년도 교과과정표 안내

      2026학년도 1학기 AI융합ICT전공 교과과정 편성표를 아래와 같이 공지하오니 참고하시기 바랍니다.
      *** 참고사항 : 전공홈페이지 "전공교과/교육과정 및 교과목체계도"는 현재 업체에 수정 의뢰 중이니 추후 변경될 예정임.
      별첨 : 2026학년도 AI융합ICT전공 교과과정표 외 4개 시트(각 시트별로 확인하세요)
      1. 교과과정표
      2. 교과목체계표
      3. 교과과정 변경 내용
      4. 교과목 해설
      5. 복수/부전공 일람표

      2026-01-12

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    • 서울 국제 항공우주 및 방위산업 전시회 2025 (서울 ADEX 2025)

      1. 프로그램명 : 서울 국제 항공우주 및 방위산업 전시회 2025 (서울 ADEX 2025)
      신청기간 : 2025.10.20(월) 오후 5시까지
      신청대상 : AI융합대학 신입생 및 재학생 150명
      신청방법 : 학생역량시스템 비교과프로그램에서 신청(https://scm.kau.ac.kr/ko/program/1/view/2092)
      2. 프로그램 개요
      ∙ 국제 항공우주 및 방위산업 전시회 참가
      ∙ 항공전자, ICT, AI융합 기술 체험을 통해 진로탐색 기회 제공
      3. 일시 : 2025.10.23(목) 12:00~18:00
      4. 장소 : 본교 대강당, 일산 KINTEX 제2전시장(점심제공, 단체버스로 이동)
      5. 주최 : 전자 및 항공전자전공, AI 융합 ICT전공
      6. 행사 내용
      가. 사전 간담회 개최 (본교 대강당 1시간/점심제공)
       - 전공체험 및 신기술동향 학습 등 전시회 참가 목적 공지
       - 전시회 참가기업 및 기관 리스트 배포, 학생 관심 유도
       - 조편성 (30명~40명/1조)
      나. 전시회 관람 (3시간 30분)
       - 조별로 5개 전시장 구역 동시 분할 관람 (KINTEX 7홀~10홀, 야외전시장)
       - 조별/소그룹별 전시회 관람 정보를 실시간 교환 (단체 카카오톡방 등)
      다. 전시회 관람 종료 및 해산
       - 조별 인원 확인 및 귀가 조치
      7. 기타 : 학생 마일리지 부여, 결강구제 신청 가능


      2025-10-10

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    • 반도체시스템 체험교실

      1. 프로그램명 : 반도체시스템전공 체험 교실
      2. 신청 일시 및 방법
      가. 신청기간 : 2025.10.31 오후 5시까지
      나. 신청대상 : 본교 신입생 1학년 40명(전공페스타에 신청한 학생 우선 선발 예정)
      다. 신청방법 : 학생역량시스템 비교과프로그램에서 신청=> 신청 바로 클릭 : https://scm.kau.ac.kr/ko/program/all/view/2074
      3. 일정
      가. 운영일시 : 2025.11.12(수) 17:00~19:00
      나. 운영장소 : 기초전자실험실/전자회로실험실(강의동301호/302호)
      다. 대상 : 2025학년도 본교 신입생 1학년  40명
      라. 담당교수 : 전재홍 전공주임
      마. 운영내용 : 참여학생들에서 반도체 관련 공정 및 실습에 활용하는 실리콘 웨이퍼, 반도체 소자 등을 직접 보여주고, 초보자도 쉽게 따라 할 수 있는 반도체 회로 교육용 키트를 활용하여 반도체 소자가 사용되는 회로를 직접 구현하고자 함.
      4. 결강구제 및  비교과프로그램 영역 관련 학생 활동 마일리지 적용 예정.

      2025-10-13

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    • 이재환 교수 연구팀, AI 데이터센터 CPU 병목 문제 해결 연구 IEEE BigData 2025서 발표



      우리 대학 컴퓨터공학과 이재환 교수 연구팀이 AI 데이터센터의 CPU 병목 문제를 해결하는 시스템 아키텍처 연구를 IEEE International Conference on Big Data 2025에서 발표했다. IEEE BigData는 빅데이터의 이론, 알고리즘, 시스템 및 응용 분야를 다루는 국제 학술대회로, 올해로 13회를 맞았다.
      이번 연구는 우리 대학 컴퓨터공학과 이재환 교수(교신저자, 빅데이터 및 분산 컴퓨팅 연구실)와 석사과정 이유찬 학생이 한국전자통신연구원(ETRI)과 공동으로 수행했다. 연구팀은 AI와 클라우드 컴퓨팅 수요 증가로 데이터센터 환경에서 CPU에 과도한 작업이 집중되며 성능 저하가 발생하는 문제에 주목했다.
      연구팀의 논문 <DEPUTY: A DPU-Based Network Offloading Architecture with Minimal CPU Involvement for Stable Network Performance>는 이러한 문제를 해결하기 위해 DPU(Data Processing Unit‧네트워크와 데이터 처리를 전담하는 전용 프로세서)를 활용한 새로운 시스템 구조를 제안했다. 기존 연구들은 CPU 병목을 완화하기 위해 GPU 자원을 추가로 소모하거나, 복잡한 시스템 설정 또는 고가의 장비 도입을 요구하는 한계가 있었다. 이에 연구팀은 CPU가 담당하던 네트워크 처리와 GPU 작업 관리 기능을 분리해 CPU 개입을 최소화하는 방식에 초점을 맞췄다.


      GPU(Graphics Processing Unit‧대규모 연산을 병렬로 처리하는 장치)는 AI 학습과 추론 과정에서 핵심적인 역할을 수행하는 연산 자원으로, CPU보다 훨씬 많은 계산을 동시에 처리할 수 있다는 특징이 있다. 그러나 기존 데이터센터 구조에서는 GPU 활용 과정에서도 CPU의 개입이 많아 병목 현상이 발생해 왔다.
      연구팀은 네트워크 처리를 DPU로 이전하고, GPU 작업을 CUDA Graph(여러 GPU 연산을 하나의 그래프 형태로 묶어 실행 효율을 높이는 기술) 기반으로 구성함으로써 CPU 개입 없이 동작하는 시스템을 구현했다. 이 방식은 기존 사용자 접근 방식을 그대로 유지할 수 있어 AI 및 클라우드 컴퓨팅 환경 전반에 적용하기 용이하다는 장점이 있다.
      실험 결과, 제안된 시스템은 기존 방식 대비 최대 1.96배의 처리량 향상을 보였으며, CPU 부하 없이도 GPU 자원을 효율적으로 활용할 수 있음을 확인했다. 이는 데이터센터 환경에서 시스템 자원 활용 효율을 높이고 안정적인 네트워크 성능을 확보하는 데 기여할 수 있는 성과로 평가된다.
      이재환 교수는 “이번 연구는 데이터센터 환경에서 CPU 병목 문제를 해결할 수 있는 새로운 방향을 제시했다”며, “향후 대규모 AI 및 클라우드 시스템에 폭넓게 적용될 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다.

      2026-01-13

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    • [김태환 교수 연구실] 이준형 석사과정 학생, 오선희 학부연구생, 회로 및 시스템 설계 분야 Top-Tier 국제학술지에 논문 게재 확정 (IEEE Transactions on Computer-Aided Design of Integrated Circuits and Systems)]

       김태환 교수 연구실 (회로 및 시스템 연구실) 에서 이준형 석사과정과 오선희 학부연구생, 김태환 교수가 수행한 연구를 기반으로 작성한 논문이 회로 및 시스템 설계 분야 세계 최고의 국제학술지인 IEEE Transactions on Computer-Aided Design of Integrated Circuits and Systems에 게재 확정되었다. 본 연구는 다른 연구 기관 과의 협업 없이 본 연구실 단독으로 진행하여 이룬 성과로, 본 연구실의 높은 연구 역량을 입증하고 있다.
      논문의 제목은 “MiniBRNN: A Low-Resource Inference Processor for Binary-Weight Recurrent Neural Networks Based on Speculative Operation Pruning and Interleaved Thread Scheduling”으로, 저전력 / 저자원 AI 추론 프로세서의 설계와 구현을 다룬 연구다. 기존의 순환신경망 프로세서는 연산량과 회로 규모가 커서 엣지 환경에서의 활용에 제약이 있었다. MiniBRNN은 불필요한 연산을 사전에 예측해 생략하는 Speculative Operation Pruning 기법과, 파이프라인 효율성을 극대화하는 Interleaved Thread Scheduling 기법을 조합해, 동일한 성능을 훨씬 적은 자원으로 구현됐다. 기존 ASIC 기반 프로세서 대비 5.13배의 면적 효율 향상을 달성했으며, FPGA 구현에서도 동급 최고 수준의 자원 효율성을 달성했다. 또한 다양한 RNN 기반 작업에서 우수한 추론 성능을 안정적으로 유지했다.
      김태환 교수 연구실 (회로 및 시스템 연구실) 은 효율적인 AI 가속기를 위한 Digital VLSI 시스템과 하드웨어를 고려한 AI 모델 최적화와 관련된 다양한 연구를 수행 중이며, 우수 학부 연구생과 대학원생을 상시 모집중이다.
      김태환 교수 | taehwan.kim@kau.kr | Circuits & Systems Lab | https://cas.kau.ac.kr

      2025-10-10

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    • [회로 및 시스템 연구실 (Circuits & Systems Lab)] 곽길호, 김재호 석사과정, 컴퓨터 시스템 자동 설계 분야 내 최고 권위의 국제학술지에 논문 게재 확정

      곽길호(석사 졸업), 김재호(석사 재학) 학생과 김태환 교수가 투고한 논문이 회로 설계 분야 세계 최고 수준의 국제학술지인 IEEE Transactions on Computer-Aided Design of Integrated Circuits and Systems (IEEE TCAD) 2025년 7월호에 게재되었다.
      논문의 제목은 “SR-BIP: A Soft Error-Resilient Binary Neural Network Inference Processor”으로, 이진 신경망의 내재적인 연산 중복성을 이용하여 일시적인 오류에 강건한 인공지능 추론 가속기에 대한 회로 설계와 구현에 대한 연구를 바탕으로 한다. 해당 연구는 높은 신뢰성이 요구되는 자율 주행, 자율 비행과 같은 응용 및 오류 발생 가능성이 높은 극 고온, 우주 환경에서의 인공지능 실현을 가능케 하는 핵심 기술로 사용될 수 있다.
      해당 연구는 타 연구 기관 과의 협업 없이 김태환 교수님 지도하에 연구실 단독으로 진행한 것이다. 곽길호, 김재호 학생은 “석사과정 동안 진행한 연구가 값진 결실로 이어져 매우 기쁘고, 세심하게 이끌어주신 교수님의 가르침과 지원에 깊은 감사를 드리고 싶다.”라고 말했다.
      김태환 | taehwan.kim@kau.ac.kr | Circuits & Systems Lab | https://cas.kau.ac.kr/

      2025-06-30

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    • 이재환 교수 연구팀, 국제학술대회 CCGrid2025서 정규 논문 발표SW중심대학 사업단

      AI융합ICT전공 이재환 교수(교신저자, 빅데이터 및 분산컴퓨팅 연구실)와 석사과정 임아현, 장수호 학생이 이 공동으로 작성한 논문이 국제적 권위를 가진 학술대회인 ‘CCGrid 2025(The 25th IEEE Interational Symposium on Cluster, Cloud and lnternet Computing)’에서 정규 논문으로 채택되어 발표됐다.  CCGird는 분산 시스템, 클라우드 컴퓨팅, 인터넷 기반 컴퓨팅 분야에서 세계적인 권위를 가진 행사로, 올해는 노르웨이 트롬쇠에서 지난 5월 19일부터 22일까지 개최됐다.
      이재환 교수 연구팀이 발표한 논문의 제목은 ‘P2P-Fed: A Decentralized Federated Learning Platform on Structured Peer-to-peer Systems(P2P-Fed : 구조화된 P2P 시스템 기반 분산형 연합학습 플랫폼)’으로, 최근 인공지능 분야에서 주목받고 있는  연합학습(Federated Learning, 데이터를 중앙 서버에 모으지 않고 각 기기에서 따로 학습해 결과만 공유하는 AI 학습 방식)의 구조적 한계를 해결하기 위해, 토렌트나 블록체인 기술에도 활용되는 Peer-to-Peer(P2P) 네트워크 기반의 분산해시테이블(DHT·Distributed Hash Table, 정보를 여러 컴퓨터에 분산시켜 저장하고 효율적으로 찾는 기술)을 활용한 구조를 제안하였다. 특히 Chord 프로토콜(데이터 저장 위치를 원형 구조로 정하고 빠르게 찾는 방식)을 활용한 완전 분산 학습 구조를 설계하고 구현해냈다는 점에서 의미가 큰 연구다.

      2025-09-18

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한국항공대학교 AI융합ICT전공에 오신 것을 환영합니다

AI융합ICT전공은 현재 산업의 중추이자 미래 산업의 핵심인 ICT(Information & Communications Technology) 시스템 및 관련 응용 분야를 이끌어나갈 창의적인 실무인재 양성을 목표로 합니다.

AI융합ICT전공은 전자공학과 컴퓨터공학의 요소를 결합하여 첨단 ICT 시스템의 설계, 개발, 구현, 응용에 관한 다양한 분야를 다룹니다.
특히, AI융합ICT전공에서는 산업계의 최신 기술과 연구 동향을 반영한 실무 교육과정과 심화 연구교육을 통하여 미래 AI시대를 선도할 경쟁력인, 하드웨어와 소프트웨어 구현 능력을 모두 갖춘 올라운드 플레이어를 육성하고자 합니다.

이러한 시대적 요구에 맞춰 본 전공의 교육분야는 첨단ICT산업에서 요구하는 HW/SW융합시스템 구현 역량, AI융합기반역량, ICT핵심기술관련 특성화 교육이 가능하도록 교과과정이 구축되어 있습니다.

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