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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.
| 연구자 프로필 |  |
| 연구자 명 | 김영진 |
| 직책 | 조교수 |
| 이메일 | yj.kim@inha.ac.kr |
| 재직 상태 | 재직 중 |
| 부서 학과 | 전자공학과 |
| 사무실 번호 | 0328607399 |
| 연구실 | 지능형 클라우드 및 네트워크 연구실 |
| 연구실 홈페이지 | https://sites.google.com/view/yeongjinkim/home |
| 홈페이지 | https://ee.inha.ac.kr/eee/16834/subview.do?enc=Zm5jdDF8QEB8JTJGZGVwYXJ0bWVudEludHJvJTJGZWVlJTJGMzAxMiUyRjMxNTYlMkZjb2xsZWdlUHJvZlZpZXcuZG8lM0ZzaXRlSWQlM0RlZWUlMjZpbmhhaWQlM0Q5RkQ3RTBGMTRFQ0RDNkYwQzgzN |
| 소속 | 인하대학교 |
| 회사명 | 인하대학교 |
| 재직기간 | 재직 중 |
| 담당업무 | 교수 |
| 회사명 | 삼성전자 |
| 재직기간 | - |
| 담당업무 | 2018.03 ~ 2020.02 무선사업부 클라우드팀 Staff Engineer |
| 연구 1 | AI 기반 모바일/엣지 컴퓨팅 자원 및 학습 모델 최적화 |
| 내용 | 본 연구실은 인공지능(AI) 기술을 활용하여 모바일 및 엣지 컴퓨팅 환경의 제한된 자원을 효율적으로 관리하고, AI 학습 모델의 성능을 극대화하는 혁신적인 연구를 수행하고 있습니다. 특히 딥러닝 기반의 모델 분할(DNN Partitioning), 연합 학습(Federated Learning), 그리고 동적인 자원 스케일링 기법을 통해 모바일 기기에서의 AI 애플리케이션 실행 효율성을 획기적으로 개선하는 데 중점을 둡니다. 우리의 핵심 기술은 단말 자원과 학습 모델을 동시에 최적화하는 데 있습니다. 이를 통해 모바일 기기의 에너지 소모량을 최소화하면서도 AI 모델의 정확도와 추론 속도를 최상으로 유지하는 독창적인 접근 방식을 개발했습니다. '스마트 기기와 엣지 클라우드를 위한 학습모델 분할 및 자원 최적화 기술' 및 '모바일 비전 애플리케이션의 사용자 경험 품질 향상을 위한 실시간 DNN 모델 분할 기법 연구' 과제를 통해 이 분야의 선도적인 연구를 진행하고 있으며, '단말의 자원과 학습 모델을 동시에 최적화하는 방법 및 장치' 특허를 통해 기술의 독창성을 인정받았습니다. 또한, 지도학생이 딥러닝 기반 모바일 서비스 최적화 알고리즘으로 삼성휴먼테크논문대상 동상을 수상하는 등 실질적인 성과를 입증했습니다. 이러한 연구는 스마트폰, 웨어러블 디바이스, IoT 엣지 기기 등 다양한 모바일 및 엣지 환경에서 AI 서비스의 성능과 사용자 경험을 혁신적으로 향상시키는 데 기여합니다. 특히 제한된 컴퓨팅 자원 내에서 고성능 AI를 구현해야 하는 자율주행, 스마트 팩토리, 스마트 시티 등의 분야에서 높은 가치를 창출할 수 있으며, 관련 산업과의 협력을 통해 실질적인 파급효과를 기대하고 있습니다. |
| 연구 2 | 차세대 네트워크 및 클라우드 인프라 자원 관리 |
| 내용 | 본 연구실은 5G, 나아가 6G 시대에 요구되는 고도화된 통신 및 클라우드 인프라 환경에서 자원을 효율적으로 관리하고 최적화하는 연구에 집중하고 있습니다. 특히 모바일에서 클라우드까지 확장 가능한 통합 학습 모델 및 자원 스케일링 프레임워크 개발을 통해 미래 네트워크의 유연성과 성능을 극대화하는 것을 목표로 합니다. 우리는 클라우드 및 엣지 인프라의 가상화 기술을 기반으로 다중 자원을 지능적으로 관리하며, 계층적 5G 네트워크 구조에서 서비스 체이닝을 위한 동적 자원 할당 방법을 제안합니다. 이는 네트워크 슬라이싱, MEC(Mobile Edge Computing) 환경에서 서비스 요구사항에 따라 컴퓨팅, 스토리지, 네트워크 자원을 실시간으로 최적 배치하는 기술을 포함합니다. 'VisionScaling: 6G 비전 서비스를 위한 모바일에서 클라우드까지 확장 가능한 통합 학습모델 및 자원 스케일링 프레임워크 개발' 과제와 '[Ezbaro] 클라우드/엣지 인프라 가상화 기반 다중 자원 관리 기술 연구'는 이 분야의 핵심 연구입니다. 또한, '계층적 5g 네트워크 구조에서 서비스 체이닝을 위한 동적 자원 할당 방법 및 장치' 특허를 통해 기술력을 강화했습니다. 이러한 연구는 6G 이동통신, 클라우드 게임, 증강/가상현실(AR/VR) 등 초고속, 초저지연, 대용량 통신이 필수적인 차세대 서비스의 안정적인 제공을 가능하게 합니다. 통신 사업자, 클라우드 서비스 제공업체, 그리고 자율주행, 스마트 팩토리와 같은 고신뢰성 네트워크를 필요로 하는 산업 분야에 직접적인 기술적 기여를 할 수 있으며, 네트워크 인프라의 운영 효율성 증대와 새로운 서비스 창출에 기여합니다. |
| 연구 3 | 지능형 데이터/파일 관리 및 프라이버시 보존 기술 |
| 내용 | 본 연구실은 모바일 기기 및 분산 환경에서의 지능형 데이터 및 파일 관리와 함께, 사용자 프라이버시를 효과적으로 보존하는 기술 연구에 주력하고 있습니다. 특히 대용량 멀티미디어 데이터(예: 비디오)의 효율적인 캐싱 전략과 민감한 정보의 보안을 강화하는 연합 학습 기반 접근 방식을 개발합니다. 우리의 차별점은 사용자 행동 패턴 분석을 통해 미래의 파일 접근을 예측하고, 이를 기반으로 파일을 선제적으로 관리하여 시스템 성능을 최적화하는 것입니다. 또한, 사용자 프라이버시를 보존하면서도 데이터를 효율적으로 활용하는 비디오 캐싱을 위한 연합 학습 시스템 개발에 깊이 있는 전문성을 가지고 있습니다. '모바일 기기의 향후 파일 접근을 고려한 파일 관리 시스템 및 방법' 특허는 사용자 편의성과 시스템 효율성을 동시에 높이는 독창적인 파일 관리 솔루션을 제공합니다. 더불어 'Put 오브젝트 처리속도 상향을 위한 하이브리드 오브젝트 스토리지 시스템 및 그 동작 방법' 특허는 대규모 스토리지 시스템의 성능 향상에도 기여하고 있습니다. 이러한 지능형 데이터 관리 및 프라이버시 보존 기술은 스마트 디바이스, 클라우드 스토리지, 스트리밍 서비스 등 대용량 데이터 처리와 개인 정보 보호가 중요한 모든 분야에 적용될 수 있습니다. 사용자 경험을 개선하고, 시스템 운영 비용을 절감하며, 데이터 프라이버시 규제 준수를 위한 핵심적인 솔루션을 제공함으로써, 다양한 IT 기업 및 서비스 제공업체와의 협력을 통해 시너지를 창출할 수 있습니다. |
| 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) |
| 학력 사항 | 2011.02 한국과학기술원(학사)/전기및전자공학과 2013.02 한국과학기술원(석사)/전기및전자공학과 2018.02 한국과학기술원(박사)/전기및전자공학과 |
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