AI가 현실에서 멈추지 않는 환경을 만드는 연구.
시스템이 서비스의 의도(Intent)를 파악하고, 자원을 자율적으로 구성하여 AI 서비스 품질을 유지하는 기술을 연구합니다.
핵심 연구 프레임워크
분산된 AIoT 디바이스들이 각자 가진 서비스 기능을 사용자의 의도(Intent)에 맞춰 자동으로 조합·배치·재구성하여 최적의 상태를 유지하는 지능형 시스템을 연구합니다.
지능형 네트워크 시스템
지능형 네트워크 시스템 연구는 AI 기술을 핵심 동력으로 지능형 네트워크 및 시스템을 구현합니다. Intent 기반 자율 네트워킹, Edge AI 배포, 분산 AIoT 환경을 위한 자가 치유 네트워크 아키텍처를 연구합니다.
대표 논문
- 1
Intent-Based Autonomous Networking for Multi-Domain Mobile IoT
IEEE TNSM (2025)
- 2
Deep Reinforcement Learning for Dynamic Resource Allocation in 6G Networks
IEEE ICC 2024 (2024)
- 3
LPWAN Framework for Industrial IoT Applications
IEEE Access (2023)
데이터 지능
데이터 지능 연구는 다양한 환경에서의 데이터 수집 및 정제 프로세스를 구축합니다. 네트워크 데이터 분석, 패턴 인식, 이상 탐지, 산업 환경의 희소 데이터를 위한 효율적 학습 프레임워크에 집중합니다.
대표 논문
- 1
Federated Learning Optimization for Edge Networks
IEEE ICC 2024 (Best Paper) (2024)
- 2
Communication-Efficient Federated Learning with Adaptive Aggregation
IEEE TNSM (2024)
- 3
Privacy-Preserving Deep Learning for IoT Data Analytics
IEEE Access (2023)
지능형 서비스
지능형 서비스 연구는 사용자 중심의 지능형 응용 서비스를 개발합니다. IoT 응용, 스마트 시티 솔루션, 모바일 서비스, 컴퓨터 비전 기반 지능형 시스템을 구축합니다.
대표 논문
- 1
GNN-Based Anomaly Detection for Industrial IoT Networks
IEEE Access (2025)
- 2
AI-Based Monitoring System for Wildlife Conservation
Sensors (2022)
- 3
Deep Learning Noise Analysis for Smart Factory Predictive Maintenance
KICS (2024)
진행 중인 과제
AI기반 스마트시티 클린 시스템 개발 / Development of AI-based clean systems of a smart city
Aigenn
구조적 연결성
INSLAB에서는 어떤 연구 분야도 고립되어 존재하지 않습니다. DATA, SYSTEM, SERVICE 세 축이 유기적으로 상호작용하며, 인공지능 기술을 핵심 동력으로 삼아 지능형 솔루션을 연구하고 개발합니다.