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김영진

김영진

소속

인하대학교 (전자공학과)

AI요약

인하대학교 전기전자공학부 김영진 조교수님의 주요 연구 분야를 소개합니다. 김영진 조교수님은 인공지능(AI) 학습 모델과 단말 자원을 동시에 최적화하여 모바일 기기의 에너지 효율과 데이터 처리 성능을 극대화하는 혁신적인 방법을 연구하고 계십니다. 또한, 모바일 기기의 파일 접근 패턴을 예측하여 효율적으로 파일을 관리하는 시스템에 대한 특허도 보유하고 계십니다. 이러한 연구는 사용자 편의성을 높이고, 기기 성능을 최적화하는 데 중요한 역할을 합니다. 김영진 조교수님의 연구는 미래 스마트 기기 및 AI 기술 발전에 핵심적인 기여를 하고 있습니다.

기본 정보

연구자 프로필
김영진 프로필 사진
연구자 명김영진
직책조교수
이메일yj.kim@inha.ac.kr
재직 상태재직 중
소속인하대학교
부서 학과전자공학과
사무실 번호0328607399
연구실지능형 클라우드 및 네트워크 연구실
연구실 홈페이지https://sites.google.com/view/yeongjinkim/home
홈페이지https://ee.inha.ac.kr/eee/16834/subview.do?enc=Zm5jdDF8QEB8JTJGZGVwYXJ0bWVudEludHJvJTJGZWVlJTJGMzAxMiUyRjMxNTYlMkZjb2xsZWdlUHJvZlZpZXcuZG8lM0ZzaXRlSWQlM0RlZWUlMjZpbmhhaWQlM0Q5RkQ3RTBGMTRFQ0RDNkYwQzgzN

경력정보

회사명인하대학교
재직기간재직 중
담당업무교수
회사명삼성전자
재직기간-
담당업무2018.03 ~ 2020.02 무선사업부 클라우드팀 Staff Engineer

중요 키워드

#네트워크 통신#파일 관리#기술이전#모바일 컴퓨팅#특허#자원 최적화#딥러닝#AI#엣지 컴퓨팅#산학협력

대외활동

활동 내용[수상/대외 활동] - 삼성휴먼테크논문대상 동상 수상 (딥러닝 기반 모바일 서비스 최적화 알고리즘 제안, 지도학생 이경태, 임정아와 공동) - 행정안전부 주관 '도전·한국 국민 아이디어 공모전' 장려상 수상 ('전기차 충전소의 과금, 충전 스케줄링, 재생에너지 관리 통합 최적화 기술' 아이디어 제안)

주요 연구 내용

연구 내용[연구 분야] 핵심 분야: 모바일 컴퓨팅 최적화, 딥러닝 기반 시스템 최적화, AI 기반 네트워크 및 자원 관리 세부 분야: 단말 자원 및 학습 모델 동시 최적화, 모바일 기기 파일 관리, 5G COMP 네트워크, 모바일 비전 애플리케이션, 분산 컴퓨팅, 인공지능융합연구 [대표 연구 내용] 김영진 교수님은 모바일 환경에서 딥러닝 모델과 컴퓨팅, 네트워킹 자원의 효율적인 활용 및 최적화 연구를 선도하고 있습니다. 주요 성과는 다음과 같습니다. 1. 단말의 자원과 학습 모델 동시 최적화 - 문제 정의: 모바일 단말 환경에서 AI 학습 모델의 정확도를 유지하면서 제한된 자원(에너지, 컴퓨팅 파워)을 효율적으로 활용하는 것이 중요합니다. - 기술 우위: 목표 정확도와 모델의 정확도를 기반으로 가상 큐를 설정하고, 에너지 소모량 및 유틸리티를 고려한 비용 함수를 통해 최적화 식을 도출하여 최적의 오프로딩을 결정하는 독창적인 방법을 제시합니다. 이는 자원 제약이 있는 모바일 환경에서 딥러닝 기반 서비스의 성능을 극대화하는 핵심 기술입니다. - 사업 가치: 이 기술은 자율주행, 스마트 팩토리, 증강현실(AR) 등 엣지 컴퓨팅 기반의 다양한 모바일 AI 서비스에서 에너지 효율성을 높이고, 지연 시간을 최소화하여 사용자 경험 및 서비스 품질을 획기적으로 개선할 수 있습니다. 2. 모바일 기기 파일 관리 시스템 최적화 - 문제 정의: 모바일 기기에 저장된 파일들이 무분별하게 쌓여 저장 공간을 비효율적으로 사용하고, 필요한 파일 접근 시 사용자 불편을 초래하는 문제가 있습니다. - 기술 우위: 파일의 게시 또는 공유 여부를 감지하고, 이에 따라 최근 사용 폴더를 자동으로 생성하여 관련 파일을 링크하며, 미리 정해진 기간 동안 사용되지 않은 파일을 자동으로 삭제하는 지능형 관리 시스템을 개발했습니다. - 사업 가치: 사용자 편의성을 증대시키고, 모바일 기기의 저장 공간을 효율적으로 관리하여 장치 성능을 최적화할 수 있습니다. 이는 스마트폰, 태블릿 등 개인 모바일 기기뿐만 아니라 IoT 기기 등 다양한 임베디드 시스템에도 적용 가능하여 데이터 관리의 효율성을 높일 수 있습니다.

학력

학력 사항2011.02 한국과학기술원(학사)/전기및전자공학과 2013.02 한국과학기술원(석사)/전기및전자공학과 2018.02 한국과학기술원(박사)/전기및전자공학과

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