EDGE AI & NPU
엣지 AI·NPU 최적화
엣지 디바이스의 연산·메모리 제약에 맞춰 모델 양자화와 NPU 실행 최적화를 연구합니다.
RESEARCH
제한된 자원에서도 효율적으로 실행되고, 주변 환경을 이해하며 행동하는 AI. 모델과 하드웨어를 함께 연구합니다.
EDGE AI & NPU
엣지 디바이스의 연산·메모리 제약에 맞춰 모델 양자화와 NPU 실행 최적화를 연구합니다.
LLM SYSTEMS
언어 모델의 양자화, 모델 서빙 구조와 하드웨어 최적화를 통해 효율적인 추론 환경을 연구합니다.
EMBODIED AI & ROBOTICS
멀티모달 인지로 주변 환경을 이해하고, 로봇의 판단과 행동으로 연결하는 방법을 연구합니다.
PUBLICATIONS
플래드랩스 구성원이 참여한 연구입니다. 연구 내용과 발표 정보를 원문에서 확인할 수 있습니다.
SPATIAL AI & ROBOTICS
모델 내부의 공간 정보를 재활용해, 경량 VLA 모델이 공간을 이해하고 로봇의 행동을 계획하도록 하는 연구입니다.
2026 IEEE International Conference on Robotics & Automation (2026.06.)
J Koo, T Cho, H Kang, E Pyo, TG Oh, T Kim, AJ Choi
MULTIMODAL AGENTS
항공 이미지와 언어 모델을 활용해 재난 현장의 상황을 해석하고, 무인 지상 차량의 경로 계획을 돕는 에이전트 연구입니다.
IEEE Access, vol. 14, pp. 50575-50583, 2026 (2026.03.)
T Cho, H You, AJ Choi
SPATIAL AI & ROBOTICS
기존 CLIP 시각 인코더를 유지하면서 한 장의 이미지에서 깊이를 추정하는 공간 인지 모델을 연구합니다.
arXiv:2601.17657 (2026.01.)
T Cho, T Kim, AJ Choi
LANGUAGE MODELS
다국어 모델과 한국어 특화 모델을 병합하고, 추론과 대화 과제에서 성능 변화를 검증한 연구입니다.
Engineering Applications of Artificial Intelligence 159, 111686 (2025.11.)
T Cho, R Kim, AJ Choi