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.

model-compression | SKKU IRIS Lab

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