01 / Research Where intelligence goes physical
DAN Lab은 분산 AI 기술을 기반으로 네트워크로 연결된 로봇 시스템을 연구하며,
온디바이스 NPU 추론과 무선통신 기술을 통해 피지컬 AI의 글로벌 협력 연구를 수행합니다.
02 / Pillar · Distributed AI 연합학습과 분산 지능
Federated learning across devices, networks, and borders
연합학습은 데이터를 한곳에 모으지 않고 협력하는 기술입니다. 이 성질은 프라이버시 규제와 데이터 주권이 국가마다 다른 글로벌 협력 연구에서 결정적인 이점이 됩니다. DAN Lab은 이기종 클라이언트, UAV 네트워크, ad-hoc 환경에서 동작하는 연합학습 알고리즘을 설계하고 실제 무선 환경에서 검증합니다.
2025
FedWT: Federated Learning with Minimum Spanning Tree-based Weighted Tree Aggregation for UAV Networks
ICT Express, vol. 11, no. 2, pp. 275–280
2025
FedAWT: Adaptive Federated Learning via Dynamic Epoch Adjustment for Heterogeneous Clients in Ad-hoc Networks
Internet of Things (Elsevier), vol. 34, art. no. 101771
2024
Energy Optimization and Age of Information Enhancement in Multi-UAV Networks Using Deep Reinforcement Learning
Electronics Letters (IET), vol. 60, no. 20
2023
K-FL: Kalman Filter-based Clustering Federated Learning Method
IEEE Access, vol. 11, pp. 36097–36105
03 / Pillar · Networked Robotics 로봇 인지와 협조 제어
Perception and coordination for connected robots
피지컬 AI의 출발점은 3차원 세계의 인지입니다. 포인트 클라우드 기반 3D 객체 탐지와 ROI 보존 다운샘플링으로 로봇의 인지 품질과 연산 효율을 동시에 확보하고, 네트워크로 연결된 다중 로봇의 협조 동작으로 확장합니다.
2026
Adaptive Point Cloud Downsampling Based on 3-D ROI Detection for Improved Perceptual Quality
IEEE Access, vol. 14, pp. 68039–68053
2024
Integrated Indoor Positioning Methods to Optimize Computations and Prediction Accuracy Enhancement
Computational Intelligence (Wiley), vol. 40, no. 1
04 / Pillar · On-device Intelligence NPU 추론과 무선통신표준
NPU inference at the edge, standards underneath
분산 로봇 시스템의 지능은 결국 각 디바이스의 NPU 위에서 실행됩니다. 온디바이스 추론의 효율화와 함께, 이를 뒷받침하는 Wi-Fi 7 multi-link operation 등 차세대 무선 기술을 연구하고 IEEE 802 표준화 활동에 직접 참여합니다.
2025
Data Division Transmission Method with Performance Analysis in Wi-Fi 7 Multi-Link Operation
IEICE Transactions on Communications, vol. E108-B, no. 9, pp. 1052–1065
2024
Dynamic Transmission and Delay Optimization Random Access for Reduced Power Consumption
IEEE Access, vol. 12, pp. 55033–55050