NeurIPS 2025 and West Coast Lab Visits

Fri, 26 Dec 2025 00:00:00 +0000

우리 연구실은 2025년 12월 NeurIPS 2025 학회 참여와 더불어 미국 서부의 주요 연구 기관인 UCSD, Samsung Research, UCLA를 방문해 초청 강연과 연구 교류를 진행했습니다.

먼저 미국 샌디에고에서 열린 NeurIPS (Neural Information Processing Systems) 2025 학회 메인 세션에 승인된 3편의 논문(“Optimization Minimal 3D Gaussian Splatting”, “Efficient Multi-bit Quantization Network Training via Weight Bias Correction and Bit-wise Coreset Sampling”, “Perturb a Model, Not an Image: Towards Robust Privacy Protection via Anti-Personalized Diffusion Models”)과 워크샵 세션에 승인된 2편의 논문(“No Encore: Unlearning as Opt-Out in Music Generation”, “Do Not Mimic My Voice : Speaker Identity Unlearning for Zero-Shot Text-to-Speech”)의 포스터 및 워크샵 발표를 진행했습니다.

이후 University of California San Diego (UCSD)의 Tajana Rosing, 강민구 교수님 연구실에 방문하여 에너지 효율적 AI 시스템을 위해 인메모리 컴퓨팅 기반 가속기와 엣지 환경 최적화 연구를 공통 축으로 협력 가능성을 논의했으며, 삼성 Labs 샌디에고에 방문하여 On-device AI 주제의 초청 강연을 진행했습니다.

마지막으로 University of California Los Angeles (UCLA)의 Cho-Jui Hsieh, Baharan Mirzasoleiman 교수 연구실에 방문하여 대규모 AI를 위한 최적화·데이터마이닝 기반 알고리즘을 중심으로 협력 가능성을 논의하며 뜻깊은 시간을 보냈습니다.

이번 방문을 따뜻하게 맞아 주신 Tajana Rosing 교수님, 강민구 교수님, Burhan A. Mudassar 박사님, Cho-Jui Hsieh 교수님, Baharan Mirzasoleiman 교수님께 깊이 감사드립니다.

Our lab participated in NeurIPS 2025 in December 2025, and additionally visited major research institutions on the U.S. West Coast—UCSD, Samsung Research, and UCLA—to conduct invited talks and research exchanges.

First, at NeurIPS (Neural Information Processing Systems) 2025 held in San Diego, USA, we delivered poster and workshop presentations for three papers accepted to the main conference sessions (“Optimization Minimal 3D Gaussian Splatting,” “Efficient Multi-bit Quantization Network Training via Weight Bias Correction and Bit-wise Coreset Sampling,” and “Perturb a Model, Not an Image: Towards Robust Privacy Protection via Anti-Personalized Diffusion Models”) and two papers accepted to the workshop sessions (“No Encore: Unlearning as Opt-Out in Music Generation” and “Do Not Mimic My Voice: Speaker Identity Unlearning for Zero-Shot Text-to-Speech”).

Afterward, we visited the labs of Professors Tajana Rosing and Mingu Kang at the University of California San Diego (UCSD), where we discussed potential collaboration based on our shared focus on in-memory-computing-based accelerators and edge-environment optimization research for energy-efficient AI systems, and we visited Samsung Labs at San Diego to deliver an invited talk on on-device AI.

Finally, we visited the labs of Professors Cho-Jui Hsieh and Baharan Mirzasoleiman at the University of California, Los Angeles (UCLA), where we spent a meaningful time discussing potential collaboration centered on optimization- and data-mining-based algorithms for large-scale AI.

We sincerely thank Professor Tajana Rosing, Professor Mingu Kang, Dr. Burhan A. Mudassar, Professor Cho-Jui Hsieh, and Professor Baharan Mirzasoleiman for warmly welcoming us during this visit.

East Coast Lab Visits and Talks: Resource-Efficient AI via SW-HW Co-design

Mon, 29 Sep 2025 00:00:00 +0000

우리 연구실은 2025년 8월 미국 동부의 주요 기관인 Duke University, Cornell Tech, University of Illinois Chicago, University of North Carolina를 방문해 초청 강연과 연구 교류를 진행했습니다.

강연 주제는 ‘SW–HW 공동 설계를 통한 자원 효율적 인공지능 구현(Enabling Resource-Efficient AI via SW–HW Co-design)’이며, 혼합·다중 정밀도 양자화를 비롯한 압축 기법이 인-메모리 컴퓨팅 등 신흥 하드웨어 패러다임과 어떻게 공동 최적화될 수 있는지를 다뤘습니다. 이를 통해 연산·메모리·전력 제약이 있는 환경에서도 실용적으로 배치 가능한 AI 경로를 제안했습니다.

강연 전체 영상은 Duke Athena Seminar Series에서 확인하실 수 있습니다. 전체 녹화본: https://www.youtube.com/watch?v=_Krud-njeog

이번 방문을 따뜻하게 맞아 주신 Yiran Chen 교수님, 서재선 교수님, Amit Trivedi 교수님, Roni Sengupta 교수님께 깊이 감사드립니다. 또한 전 일정을 매끄럽게 조율해 주신 전강은 박사님과 준비·운영을 도와준 우리 연구실의 이존이, 이주찬, 연상흠 학생들에게 고마움을 전합니다.

In August 2025, our lab visited major institutions on the U.S. East Coast—Duke University, Cornell Tech, the University of Illinois Chicago, and the University of North Carolina—to deliver invited talks and conduct research exchanges.

The talks were on “Enabling Resource-Efficient AI via SW–HW Co-design,” addressing how compression techniques—including mixed- and multi-precision quantization—can be co-optimized with emerging hardware paradigms such as in-memory computing. Through this, we proposed AI deployment pathways that are practically feasible even under compute, memory, and power constraints.

The full talk video is available from the Duke Athena Seminar Series. Full recording: https://www.youtube.com/watch?v=_Krud-njeog

We thank Prof. Yiran Chen, Prof. Jae-sun Seo, Prof. Amit Trivedi, and Prof. Roni Sengupta for their warm hospitality; Dr. Kang Eun JEON for seamlessly coordinating every detail; and our students Johnny Rhe, Joo Chan Lee, and Sang Heum Yeon for their tremendous support.

talk | SKKU IRIS Lab

NeurIPS 2025 and West Coast Lab Visits

East Coast Lab Visits and Talks: Resource-Efficient AI via SW-HW Co-design