visiting-research | SKKU IRIS Lab

Carnegie Mellon University (CMU) Collaboration (Visiting Researcher: Jinju Kim)

Thu, 02 Oct 2025 00:00:00 +0000

IRIS 연구실 석사과정 김진주 연구원 (mokcho.github.io)은 2024년 8월부터 카네기멜론대학교 (Carnegie Mellon University, 이하 CMU) 에 방문 연구원으로 활동하며, 음성과 오디오 차원에서 머신 언러닝에 대한 연구를 세계적 전문가들과 함께 긴밀히 이어가고 있습니다.

김진주 연구원의 CMU 여정은 서강대학교와 한국정보통신기획평가원 (IITP)의 지원을 받아 6개월간의 연구 프로그램으로 시작되었으며, 교수진과의 교류를 통해 향후 지속적 협업 기반을 다졌습니다.

공식 프로그램이 종료된 이후에도, 김진주 연구원은 원격으로 David R. Mortensen 교수님과 연구를 지속하며 ACL 언어학회들에 논문을 제출하고, Rita Singh 교수님과 함께 2025 NeurIPS AI4Music 워크숍에서 음악 생성 모델에 대한 머신 언러닝 논문 (“No Encore: Unlearning as Opt-Out in Music Generation”) 을 1저자로 발표가게 되었습니다. 이 성과를 바탕으로 Bhiksha Raj 교수님의 연구실 MLSP Group에서 음성 및 오디오 시스템에 언러닝 기법을 적용한 보안 연구를 CMU 현지에서 지속하자는 초청을 받았습니다.

2025년 9월부터 김진주 연구원은 Bhiksha Raj 교수님, Rita Singh 교수님과 함께 “특정 데이터로 학습한 정보를 잊는 효율적인 알고리즘 설계"에 집중하고 있습니다. 이 주제는 음성 프라이버시, 윤리적 AI 생성 시스템, 효율적 머신러닝 등 여러 분야와 깊이 연결되어 있습니다.

김진주 연구원의 CMU 방문은 한국 대학과 세계적 AI 연구 거점 간의 연결을 강화하며, 국제 공동 연구의 시너지를 만드는 기회가 될 것입니다. 앞으로 머신 언러닝, 음성/프라이버시 시스템 분야에서 연구의 결실을 기대합니다.

Since August 2024, our Master’s student Jinju Kim has been engaging as a visiting research fellow in the School of Computer Science at Carnegie Mellon University. Since then, Jinju Kim has evolved her research on machine unlearning into close collaboration with leading experts in language, audio, and privacy.

Her journey with CMU began through a six-month funded program sponsored by Sogang University and the Institute for Information & Communications Technology Planning & Evaluation (IITP). During that period, Jinju Kim immersed herself in four courseworks, engaged with faculty, and laid the groundwork for long-term collaboration.

After the official program ended, Jinju Kim continued collaborating remotely with CMU professors, submitting work with Prof. David R. Mortensen to ACL venues and leading as first author on a paper with Prof. Rita Singh to be presented at the NeurIPS 2025 AI4Music workshop titled “No Encore: Unlearning as Opt-Out in Music Generation.” Recognizing the promise of this work, Prof. Bhiksha Raj’s lab, the MLSP Group, invited Jinju Kim to continue her research on-site, focusing on efficient machine unlearning methods for audio and speech systems.

From September 2025, Jinju Kim’s ongoing work centers on designing unlearning algorithms that can “forget targeted data distributions efficiently.” This is especially relevant to voice privacy, trustworthy generative AI systems, and efficient machine learning.

Jinju Kim’s presence at CMU strengthens ties between Korean universities and a leading AI research hub, catalyzing new synergies across international and interdisciplinary research. We look forward to the full impact of her evolving work.

Duke University Collaboration (Visiting Researcher: Juhong Park)

Thu, 02 Oct 2025 00:00:00 +0000

IRIS 연구실 석박통합과정 박주홍 연구원은 현재 미국 Duke University의 CEI Group (Prof. Yiran Chen)에서 Visiting Scholar로 연구를 수행하고 있습니다.

박주홍 연구원의 연구는 이종 인메모리 컴퓨팅 환경에서 거대 언어 모델(LLM)을 효율적으로 실행하기 위한 하드웨어–소프트웨어 최적화에 초점을 두고 있습니다. 특히 DRAM-PIM(Processing-in-Memory)과 CIM(Compute-in-Memory)과 같은 신흥 메모리 중심 아키텍처를 대상으로, 압축 기법의 적용, 이종 환경에서의 워크로드 스케줄링, 컴파일러 기법을 포함한 Near-Data Processing(NDP) 기반 공동 최적화 전략을 탐구하고 있습니다.

이를 통해 연산·메모리·전력 제약이 큰 환경에서도 실용적으로 적용 가능한 자원 효율적 LLM 서빙 경로를 제시하고 있으며, 앞으로도 CEI Group과의 협력을 통해 LLM 시스템 최적화와 메모리 지향 아키텍처의 융합을 지속적으로 확장해 나갈 예정입니다.

Juhong Park, a Combined M.S./Ph.D. student in our lab, is currently serving as a Visiting Scholar at Duke University’s CEI Group (Prof. Yiran Chen).

Her research focuses on hardware–software co-optimization for efficient large language model (LLM) execution in heterogeneous in-memory computing environments. In particular, she explores joint optimization strategies in Near-Data Processing (NDP) systems, targeting emerging memory-centric architectures such as DRAM-PIM (Processing-in-Memory) and CIM (Compute-in-Memory). Her work includes the efficient application of compression techniques, workload scheduling across heterogeneous systems, and compiler-level optimization methods.

Through this research, she aims to propose resource-efficient LLM serving pathways that remain practical under compute, memory, and power constraints. We look forward to her continued efforts to advance the convergence of LLM system optimization and memory-centric architectures in collaboration with the CEI Group.

City University of Hong Kong (CityU) Collaboration (Visiting Researcher: Chanwook Hwang)

Tue, 14 Jan 2025 00:00:00 +0000

IRIS 연구실 석박통합과정 황찬욱 연구원은 2024년 8월부터 2025년 1월까지 홍콩시립대학교 (City University of Hong Kong, 이하 CityU) BRAINSys Lab에서 방문 연구원으로 활동하며, 뇌-기계 인터페이스(Brain-Machine Interface, BMI)와 뉴로모픽 회로 분야의 세계적 전문가인 Arindam Basu 교수님과 함께 차세대 신경 신호 압축 및 스파이킹 신경망 기반 신호처리에 관한 연구를 수행하였습니다.

이번 방문 연구는 GVIC3 (Global Value Innovation Creator) 사업의 지원을 받아 진행되었으며, 성균관대학교 IRIS 연구실과 CityU BRAINSys Lab 간의 공동연구 교류를 촉진하였습니다. 이를 통해 황찬욱 연구원은 실험실 연구 문화 경험과 국제 세미나 참여를 통해 글로벌 연구 네트워크를 확장하는 중요한 계기를 마련했습니다.

특히 본 연구에서 황찬욱 연구원은 이식형 BMI(implantable BMI)를 위한 신경 신호 압축(Neural Signal Compression) 및 이벤트 기반 스파이크 검출(Event-based Spike Detector, SPD) 문제를 다루며, 이를 스파이킹 신경망(Spiking Neural Network, SNN)으로 구현한 SNN-SPD 알고리즘을 제안하였습니다. 그 결과, 연산량을 99% 감소시키고, 모델 크기를 73% 줄이면서도 정확도를 2% 향상시키는 성과를 달성했습니다.

이 성과는 2025년 5월, 영국 런던에서 개최된 IEEE ISCAS (International Symposium on Circuits and Systems) 학회에서 발표되었으며, 차세대 이식형 BMI와 뉴로모픽 신호처리 연구의 국제적 주목을 받았습니다.

방문 연구 종료 후에도, 황찬욱 연구원은 본 연구 성과를 바탕으로 차세대 이식형 BMI에서 요구되는 초저전력·고효율 신호처리 회로 설계 연구를 확장할 계획입니다. 또한 CityU에서의 경험을 통해 구축된 국제 공동연구 네트워크를 활용하여, 뇌신호 인터페이스 및 뉴로모픽 하드웨어 시스템 분야에서 지속적인 협력 연구를 이어갈 예정입니다.

황찬욱 연구원의 CityU 방문은 한국과 홍콩 간의 연구 교류를 넘어, 스파이킹 신경망·이식형 BMI·뉴로모픽 신호처리 분야에서 새로운 국제 공동연구의 시너지를 창출할 것으로 기대됩니다.

From August 2024 to January 2025, Chanwook Hwang, a Combined M.S. and Ph.D. student at IRIS Lab, served as a visiting researcher at the BRAINSys Lab, City University of Hong Kong (CityU). During his stay, he collaborated with Prof. Arindam Basu, a leading expert in neuromorphic circuits and brain–machine interfaces (BMI), to advance research on neural signal compression and spiking neural network (SNN)-based spike detection.

This research visit was supported by the GVIC3 (Global Value Innovation Creator) program, which fostered collaborative exchange between SKKU IRIS Lab and CityU BRAINSys Lab. Through this program, Chanwook Hwang broadened his academic network by engaging in international seminars and immersing himself in CityU’s lab culture.

In this project, Chanwook Hwang proposed the SNN-based Spike Detector (SNN-SPD) for next-generation implantable BMI systems. The method successfully achieved a 99% reduction in computation and 73% reduction in model size, while improving accuracy by 2%.

This achievement was further recognized when this work was presented at IEEE ISCAS 2025 (International Symposium on Circuits and Systems), held in May 2025 in London, UK, where it attracted attention in the fields of implantable BMIs and neuromorphic signal processing.

Following the completion of his visit, Chanwook Hwang plans to extend this work toward ultra-low-power and high-efficiency neural signal processing circuits essential for implantable BMI systems. Furthermore, leveraging the international research network established during his stay, he will continue collaborative efforts in the domains of neural interfaces and neuromorphic hardware systems.

Chanwook Hwang’s visit to CityU represents not only a bridge between Korea and Hong Kong in advanced research but also a step forward in fostering global collaboration in spiking neural networks, implantable BMI, and neuromorphic signal processing.