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Kang Eun Jeon Appointed Assistant Professor at DGIST

Tue, 18 Aug 2026 00:00:00 +0000

IRIS Lab에서 박사후연구원으로 함께했던 전강은 박사님이 2026년 8월 18일 DGIST 전기전자컴퓨터공학과 조교수로 부임하셨습니다.

전강은 박사님은 홍콩과학기술대학교(HKUST)에서 전자공학 학사 및 전자컴퓨터공학 박사 학위를 취득한 후, 2022년 12월부터 2025년 8월까지 IRIS Lab에서 박사후연구원으로 재직하였습니다. 이후 2025년 9월부터 KAIST AI대학원에서 박사후연구원으로 연구를 이어왔습니다.

주요 연구 분야는 Efficient AI와 Processing-in-Memory (PIM)로, 인메모리 컴퓨팅 하드웨어의 특성을 고려한 Quantization, Pruning, Weight Mapping 등 SW-HW Co-design을 통해 AI 모델의 연산 및 메모리 효율을 높이는 연구를 수행해 왔습니다. 최근에는 이러한 연구를 생성형 AI로 확장하여, 효율적인 추론을 위한 Flexible & Adaptive Model Compression 연구를 진행하고 있습니다.

그동안 ICCV, NeurIPS, ICCAD, DATE, ISLPED 등 주요 국제학회 및 저널에 다수의 연구 성과를 발표하였으며, 삼성전자 종합기술원(SAIT)과의 인메모리 컴퓨팅 공동연구 및 산업체와의 협력을 통해 연구 성과의 실제 시스템 적용에도 힘써 왔습니다.

오랜 기간 IRIS Lab의 구성원으로 함께 연구했던 전강은 박사님의 교수 임용을 진심으로 축하드리며, 앞으로 DGIST에서 펼쳐갈 연구와 교육 활동을 응원합니다.

Kang Eun Jeon, a former postdoctoral researcher at IRIS Lab, joined the Department of Electrical Engineering and Computer Science at DGIST as an Assistant Professor on August 18, 2026.

Kang Eun received his B.S. in Electronic Engineering and Ph.D. in Electronic and Computer Engineering from the Hong Kong University of Science and Technology (HKUST). He subsequently joined IRIS Lab as a postdoctoral researcher from December 2022 to August 2025, and continued his research at the KAIST Graduate School of AI from September 2025.

His research primarily focuses on Efficient AI and Processing-in-Memory (PIM), with particular emphasis on SW-HW co-design techniques including quantization, pruning, and weight mapping that account for the characteristics of in-memory computing hardware. More recently, he has expanded his research toward Flexible & Adaptive Model Compression for efficient generative AI inference.

His work has been published in leading journals and conferences including ICCV, NeurIPS, ICCAD, DATE, and ISLPED. He has also collaborated with Samsung Advanced Institute of Technology (SAIT) on in-memory computing and worked with industry partners to translate efficient AI research into practical systems.

Congratulations to Kang Eun on his faculty appointment at DGIST. We wish him continued success in his research and teaching endeavors!

Do Yeong Kang Admitted to Georgia Tech PhD Program

Tue, 02 Jun 2026 00:00:00 +0000

강도영 석사과정 학생이 Georgia Tech 박사과정에 합격하였습니다. 연구조교(GRA) 및 펠로우십을 포함하여 연간 약 70,000달러 규모의 지원을 받게 되었으며, Saibal Mukhopadhyay 교수의 지도 아래 연구를 이어갈 예정입니다.

석사과정 동안 인공지능 모델의 성능을 유지하면서도 연산 및 전력 소모를 최소화하는 경량화 기술과 Brain-inspired Hyperdimensional Computing 등 Efficient AI 분야에 초점을 맞추어 왔습니다. 박사 과정 동안에는 이러한 효율성 패러다임을 단일 에이전트를 넘어 협업 시스템으로 확장하여, 멀티 에이전트 시스템(Multi-Agent Systems)에서 에이전트 간 효율적인 통신(Efficient Communication)과 관련된 연구를 진행할 예정입니다.

Georgia Tech의 Saibal Mukhopadhyay 교수 연구실은 하드웨어 친화적이고 효율적인 컴퓨팅 기술을 선도하고 있어, 강도영 학생이 에이전트 간 통신과 효율적 AI 연구를 심화하는 데 최적의 연구 환경이 될 것으로 기대됩니다.

다시 한번 강도영 학생의 박사과정 합격을 진심으로 축하하며, 앞으로의 연구 활동을 응원합니다.

Doyoung Kang has been offered a fully funded PhD position at the Georgia Institute of Technology (Georgia Tech), supported by a Graduate Research Assistantship (GRA) and a fellowship amounting up to $70,000 annually. He will be advised by Professor Saibal Mukhopadhyay.

During his master’s program, his research focused on Efficient AI, particularly in model lightweighting techniques to maintain performance while minimizing computational and power overhead, as well as brain-inspired hyperdimensional computing. During his PhD, Doyoung plans to expand this efficiency paradigm from a single agent to collaborative systems, investigating efficient communication between agents in Multi-Agent Systems (MAS).

As Professor Saibal Mukhopadhyay’s research group at Georgia Tech leads the way in hardware-friendly and efficient computing technologies, it is expected to provide Doyoung with an optimal environment to deepen his research in agent communication and efficient AI. Go Yellow Jackets!

IRIS Lab Visits University of Arizona for Research Exchange

Mon, 09 Mar 2026 00:00:00 +0000

IRIS 연구실의 고종환 교수님과 박찬웅 박사과정 학생, 한석호 학부연구생은 2026년 3월 9일 미국 University of Arizona의 Huanrui Yang 교수님 연구실을 방문하여 세미나 및 연구 교류를 진행하였습니다.

이번 방문은 효율적인 인공지능과 AI 모델 경량화를 중심으로 연구 교류를 확대하기 위해 마련되었습니다. 특히 model quantization, efficient AI inference, hardware-aware optimization, HW–SW co-design 등 공통 관심 분야를 중심으로 최근 연구와 향후 연구 방향에 대해 논의하였습니다.

방문 중 고종환 교수님은 세미나를 통해 IRIS Lab의 연구 방향과 관련 연구를 소개하였습니다. 이어진 공동 미팅에서는 각 연구진이 진행 중인 연구를 공유하고, AI 모델 경량화와 효율적인 인공지능 시스템 설계를 위한 연구 아이디어와 향후 발전 방향에 대해 의견을 나누었습니다.

또한 연구진은 현재 진행 중인 공동 연구를 점검하고, model compression과 efficient AI systems 분야에서 향후 협력을 확대할 수 있는 연구 주제와 방향에 대해 논의하였습니다.

이번 방문을 통해 양 연구진의 연구 현황과 관심 분야를 공유하고, efficient AI, model compression 및 HW–SW co-design 분야에서 지속적인 연구 교류와 협력 가능성을 모색하는 뜻깊은 기회를 가졌습니다.

Under the supervision of Prof. Jong Hwan Ko, Ph.D. student Chanwoong Park and undergraduate researcher Seokho Han from the IRIS Lab visited the research lab led by Prof. Huanrui Yang at the University of Arizona on March 9, 2026, for a seminar and research exchange.

The visit was organized to expand research exchange in efficient AI and AI model compression. In particular, discussions focused on shared research interests including model quantization, efficient AI inference, hardware-aware optimization, and HW–SW co-design.

During the visit, Prof. Jong Hwan Ko gave a seminar introducing the research directions and related work of the IRIS Lab. This was followed by a joint meeting in which researchers from both labs shared their ongoing research and exchanged ideas and future directions on AI model compression and efficient AI system design.

Furthermore, the researchers reviewed ongoing joint research and discussed potential research topics and directions to broaden future collaboration in model compression and efficient AI systems.

Through this visit, the two labs shared their ongoing research and common interests and explored opportunities for sustained research exchange and collaboration in efficient AI, model compression, and HW–SW co-design.