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Ji-Eung Kim
연세대학교 인공지능학과
프로그래밍 언어 이론, 정형 검증, 시스템 소프트웨어 신뢰성, 인공신경망 신뢰성
정형 컴퓨팅 및 인공지능
Formal Computing and AI Lab의 미션은 핵심 컴퓨팅 컴포넌트를 신뢰할 수 있고 유연하게 만드는 것입니다. 분해(Decomposition)와 추상화(Abstraction)를 통해 복잡한 컴포넌트를 단순화하고, 형식 검증(Formal Verification)을 방법론으로 사용하여 소프트웨어 및 신경망의 정확성과 신뢰성을 보장합니다.
시스템 소프트웨어 신뢰성
distributed system, blockchain, hypervisor, operating systems, computational storage
신경망 신뢰성
framework & model reliability
정형 검증
the act of proving or disproving the correctness of intended algorithms underlying a system with respect to a certain formal specification or property
프로그래밍 언어 설계 및 이론
소프트웨어 공학
정형 검증 자동화
머신 러닝 모델
Formal verification for neural network-based software to guarantee correctness and address challenges in verification of large-scale models
분산 시스템 및 블록체인
Distributed consensus protocols, State Machine Replication, and blockchain protocol verification with formal methods
운영체제 및 가상화 머신
Formal verification tools and security guarantee proofs for Linux kernel modules and KVM hypervisor
머신 러닝 플랫폼
Tools for analysis and debugging of machine learning platforms, focusing on TensorFlow and PyTorch
스마트 컨트랙트
Tools and synthesis methods to improve correctness guarantee for smart contracts and enable non-experts to verify contracts
광 컴퓨팅 연산기 지원 딥러닝 컴파일러 설계 및 프로토타입 개발
A Flexible and Scalable Modular Development and Verification Methodology for Distributed Systems Based on Compositional Consensus Algorithms
A Fundamental Technology for Modular Neural Network Verification
Formal approaches to achieve accuracy of quantized neural network
출처: 연구실 홈페이지
현재 재학생
12명
최근 5년 졸업
0명
재학생 출신대학 분포: 기타 국내/해외 6명, Unknown 5명, POSTECH/KAIST 1명
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2025년 대비 2026년에 연구원 수가 300.0% 증가했습니다 (5명 → 20명).