AI가 현실에서 멈추지 않는 환경을 만드는 연구.
AI 시대, 더 중요한 것은 모델이 아니라 모델을 받쳐주는 환경입니다. INSLAB은 AI 서비스 품질을 유지하기 위해, 사용자의 의도(Intent)를 이해하고, 자원을 자율적으로 구성하며, 환경이 바뀌어도 끊기지 않는 AI 서비스를 만드는 기술연구합니다.
핵심 연구 프레임워크
분산된 AIoT 디바이스들이 각자 가진 서비스 기능을 사용자의 의도(Intent)에 맞춰 스스로 조합·배치·재구성하며 최적의 상태를 유지하도록, INSLAB은 데이터·시스템·서비스 세 영역을 유기적으로 연결하는 자율 운영 프레임워크를 연구합니다.
지능형 네트워크 시스템
지능형 네트워크 시스템 연구는 AI 서비스가 멈추지 않도록 받쳐주는 시스템·네트워크 환경을 설계합니다. Intent 기반 자율 네트워킹, Edge AI 배포, 분산 AIoT 환경에서 사용자의 의도를 이해하고 스스로 최적화하는 자가치유 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 시스템이 스스로 상태를 인지하고 문제를 예측할 수 있도록 데이터 기반 학습 프레임워크를 구축합니다. 네트워크 데이터 분석, 패턴 인식, 이상 탐지를 통해 환경 변화에 능동적으로 대응하는 지능을 만듭니다.
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 환경이 바뀌어도 끊기지 않는 사용자 중심 AI 서비스를 개발합니다. 임베디드 보드 위에서 동작하는 Edge AI를 기반으로, IoT 응용, 스마트 시티, 모바일 서비스, 컴퓨터 비전 솔루션을 현장에 안착시킵니다.
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.