모집중 DGIST 효율적 AI 시스템 연구실(JEDIS Lab, 지도교수 전강은) 대학원생/학부인턴 모집

DGIST 전기전자컴퓨터공학과 효율적 AI 시스템 연구실(JEDIS Lab, 지도교수 전강은)에서 2027년 입학 석사·박사·석박사통합과정 신입생과 학부 인턴을 모집합니다. ■ 연구실 소개 JEDIS Lab(https://jedislab.org)은 2026년 8월에 문을 연 신생 연구실로, 거대 생성모델을 더 적은 연산·메모리·전력으로 학습하고 서빙하기 위한 Efficient AI 기술을 연구합니다. 알고리즘과 하드웨어를 함께 설계하는 HW/SW co-design이 핵심 접근이며, 모델 경량화부터 인메모리 컴퓨팅 가속기까지 하드웨어에서 시스템에 이르는 전 범위를 다룹니다. 지도교수 전강은은 HKUST에서 박사학위(2022)를 받고 성균관대와 KAIST AI에서 박사후연구원을 거쳐 2026년 DGIST에 부임했으며, 2026년 세종과학펠로우십에 선정되었습니다. 성균관대, KAIST AI와 공동연구를 진행하고 있어 학생도 공동연구에 참여합니다. ■ 연구 주제 - 모델 경량화: 양자화, 프루닝, 저랭크 압축, 온디바이스 추론 최적화 - LLM 효율적 서빙: KV 캐시 압축, 어텐션 최적화, 추론 가속 - 인메모리 컴퓨팅(Processing-In-Memory, PIM) 기반 AI 가속기 설계 및 모델 매핑 ■ 대표 논문 및 성과 - MoBiQuant: Mixture-of-Bits Quantization for Token-Adaptive Any-Precision LLM, NeurIPS 2026 - Denoised Variance-Based Pruning with Optimal Brain Bias Compensation, ECCV 2026 - EMQNet: Efficient Multi-bit Quantization Network Training via Weight Bias Correction and Bit-wise Coreset Sampling, NeurIPS 2025 - MSQ: Memory-Efficient Bit Sparsification Quantization, ICCV 2025 - TruncQuant: Truncation-Ready Quantization for DNNs with Flexible Weight Bit Precision, ISLPED 2025 - Low-Rank Compression for IMC Arrays, DATE 2025 - 논문 45편 이상, 특허 출원 7건(미국 2, 국내 5) - 2026 세종과학펠로우십(과기정통부·한국연구재단) 선정, KAIST AI InnoCORE 펠로우십(2025), 삼성 Best Paper(2023·2024)·Best Patent(2024), 대한전자공학회 하계학술대회 최우수논문상(2024) ■ 모집 대상 - 석사·박사·석박사통합과정: 2027년 입학 희망자 - 학부 인턴: 방학 또는 학기 중, 학교 무관 - 전기전자·컴퓨터·반도체 등 관련 전공. 딥러닝, 선형대수, 컴퓨터구조 세 과목의 기초가 필요합니다. ■ 지원 및 연구 환경 - 등록금 전액, 월 인건비, 교내 기숙사, 국내외 학회 참가 지원 - 연구실 전용 GPU 서버: NVIDIA RTX PRO 5000 보유, RTX PRO 6000 2027년 도입 예정 - 클라우드 GPU(A100, H100, GH200 등) 제공 - 본인 주제를 처음부터 잡고, 주 1회 개별 미팅으로 진행합니다. ■ 지원 방법 아래 지원 폼에 이력서와 관심 연구 주제를 작성해 제출해 주세요. 문의는 이메일로 받습니다. - 지원 폼: https://jedislab.org/#/join - 문의: kejeon@dgist.ac.kr - 홈페이지: https://jedislab.org - DGIST 대학원 공식 입학 전형은 별도이며 일정은 https://www.dgist.ac.kr/gadm/ 를 따릅니다.