우리 학부 정재용 박사(지도교수: 김상현)가 2026년 3월 1일부 UNIST 전기전자공학과 조교수로 임용되었습니다. 

정재용 박사는 2024년 2월 박사학위 취득 후 KAIST 정보전자연구소, IBM Research Zurich (한-스위스 이노베이션 사업을 위해 파견 근무)에서 연수연구원 (박사후 연구원)으로 재직하였습니다.

정재용 박사는 화합물 반도체 소자 분야에서 활발한 연구 활동을 수행하며, 현재까지 50편 이상의 국제저명저널 및 국제학회 논문을 발표하였습니다. 특히 반도체 분야 최고 권위의 학회로 ‘반도체 올림픽’이라고 불리는 IEDM(International Electron Device Meeting)과 VLSI Symposium에서 제1저자로 총 15회 발표하는 등 탁월한 연구 성과를 거두었습니다. 이를 바탕으로 학위 과정 중에도 IEEE EDS Ph.D. Fellowship을 수상한 바 있습니다.

향후에도 화합물반도체 고주파 소자, 전력소자 관련 분야 연구에 몰두하며 학문, 산업 발전에 큰 기여를 할 것으로 기대됩니다.

우리 학부에 이슬기 교수님께서 2026년 2월 4일자로 부임하십니다. 많은 환영과 축하를 부탁드립니다.

이슬기 교수님의 오피스는 IT융합빌딩 910호입니다. 이슬기 교수님은 임베디드 AI(On-device AI)를 중심으로, 실시간·모바일·센싱 시스템, AIoT(AI+IoT), 지능형 엣지 시스템 및 딥러닝 컴파일러 분야를 연구하고 있습니다. 제한된 자원 환경에서도 학습·적응·진화가 가능한 임베디드 지능 시스템을 구현하는 것을 목표로, 하드웨어와 소프트웨어, 시스템과 인공지능을 아우르는 연구를 수행하고 있습니다.

특히 메모리와 연산 자원이 제한된 임베디드 환경에서의 효율적인 딥러닝 최적화, 온디바이스 신경망 구조 탐색, 실시간 AI 시스템 설계 등을 통해 실제 환경에서 활용 가능한 베디드 인공지능 기술 발전을 목표로 연구를 수행하고 있습니다.

이슬기 교수님의 자세한 연구 내용은 아래 홈페이지를 참고해 주시기 바랍니다.

홈페이지: https://sites.google.com/view/embeddedai

< Academic and Professional Profile>

Major Field

• Embedded AI (On-device AI)
• Real-time, Mobile and Sensing Systems
• AIoT (AI + IoT) and Intelligent Edge
• Deep Learning Compilers

Educational Background

• Bachelor Degree, 2009, University of Seoul
• Master Degree, 2018, UNC Chapel Hill
• Doctoral Degree, 2021, UNC Chapel Hill

Career

• Aug. 2021 – Aug. 2025: Assistant Professor, UNIST
• Sep. 2025 – Feb. 2026: Associate Professor, UNIST

Publications

• “Bayesian Code Diffusion for Efficient Automatic Deep Learning Program Optimization,”
  USENIX Symposium on Operating Systems Design and Implementation (OSDI), 2025
• “AliO: Output Alignment Matters in Long-Term Time Series Forecasting,”
  Annual Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 2025
• “SMMF: Square-Matricized Momentum Factorization for Memory-Efficient Optimization,”
  Annual AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI), 2025
• “CAFO: Feature-Centric Explanation on Time Series Classification,”
  SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD), 2024
• “On-NAS: On-Device Neural Architecture Search on Memory-Constrained Intelligent Embedded Systems,”
  ACM Conference on Embedded Networked Sensor Systems (SenSys), 2023

Assigned Curricular Plan

• EE.40015 Operating Systems and System Programming for Electrical Engineering
• EE.40014 Embedded Systems
• EE.30031 Introduction to Machine Learning
• EE.30012 Introduction to Computer Architecture
• EE.50016 Embedded Software
• EE.50038 Neural Networks

Vision

We make resource-constrained real-time and embedded sensing systems capable of learning, adapting, and evolving, with the aim of enabling Embedded Artificial Intelligence (Embedded AI or On-Device AI).

Research Plan

• We pursue excellence in research on EE, CSE, and AI.
• We make the world a better place by making real impacts with our research.
• We collaborate with and learn from each other when solving challenging problems.

우리 학부 정준선 교수 연구실(Multimodal AI Lab) 소속으로 2026년 2월 박사학위를 취득할 예정인 김지훈 박사과정과 류형곤 박사과정이 국내 유수 대학의 전임교원으로 임용되었습니다.

김지훈 박사과정은 2026년 3월 1일부로 중앙대학교 첨단영상대학원 전임교원으로 임용되었으며, 재학 중 인간 중심 멀티모달 인공지능 분야를 연구했습니다. IEEE Transactions on Audio, Speech and Language Processing (TASLP), IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI) 등에 연구 성과를 발표한 바 있습니다. 향후 인간과 인공지능 간의 자연스러운 상호작용을 위한 멀티모달 인공지능 연구를 이어갈 예정입니다.

류형곤 박사과정은 2026년 3월 1일부로 한국외국어대학교 Language & AI 융합학부 전임교원으로 임용되었으며, 재학 중 시각·청각 멀티모달 인공지능을 연구했습니다. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI), IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), CVF International Conference on Computer Vision (ICCV) 등에 연구 성과를 발표했습니다. 향후 시각·청각 정보를 기반으로 한 멀티모달 인공지능 연구를 통해 학문적·산업적 발전에 기여할 예정입니다.

이번 두 박사과정의 전임교원 임용은 정준선 교수 연구실이 멀티모달 인공지능 분야에서 자율적인 연구 수행과 국제 학술 활동을 장려하는 연구 환경을 바탕으로, 독립적인 연구 역량을 갖춘 연구자를 양성해 온 성과를 보여줍니다.

우리 학부 Artificial Intelligence & Machine Learning Lab. (U-AIM) 졸업생 윤선재박사(지도교수: 유창동)가 2026년 3월 1일부로중앙대학교 소프트웨어대학 AI학과의 전임교원으로 임용되었습니다.

윤선재 박사는 2025년 2월 KAIST 전기 및 전자공학부에서 박사학위를 취득한 후 현재까지 KAIST 정보전자연구소에서 연수연구원으로 근무 중입니다.

주요 연구 분야는 생성형 인공지능으로 “확산형 모델 기반 비디오 편집”이라는 주제로 박사학위논문을 발표하여 박사학위 우수 논문상을 수상하였으며, NeurIPS, ICML, ICCV 등 인공지능 분야 다수의 논문을 발표하였습니다.

유창동 교수님 연구실은 이미지, 비디오, 오디오, 자연어 등 다양한 신호의 생성형 인공지능을 연구해 왔으며, 그 성과를 바탕으로 서울대, 고려대, 울산과학기술원, 중앙대, 강릉대, 배재대 등 학계 여러 기관에 우수 인재를 배출해 왔습니다.

우리 학부 출신 인재 성과에 축하를 보내며, 앞으로의 활약을 기대합니다.