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.
