Hojung Cha
연세대학교 인공지능학과
운영체제, 모바일 컴퓨팅, On-device AI, 크로스디바이스 Web, Batteryless 시스템, 기계학습 기반 시스템 최적화
모바일임베디드시스템
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AI 애플리케이션을 위한 온디바이스 시스템 최적화
Performance, Energy, Thermal-aware multi-DNN inference for mobile AI applications leveraging CPU, GPU, and NPU. Omnidirectional 3D perception frameworks for resource-constrained edge devices.
몰입형 애플리케이션을 위한 신경망 강화 스트리밍
Super-resolution enhanced 360° video live streaming for mobile devices. Mobile volumetric video streaming with photorealistic 3D reconstruction technology.
모바일 디바이스 에너지 최적화
Linux kernel and Android framework optimization for energy/thermal-aware devices. Energy-aware scheduler and governor for heterogeneous multi-core AP.
이기종 디바이스를 위한 크로스디바이스 기술
Fine-grained user interface distribution for cross-device web experiences. Web-based systems for cross-device I/O sharing.
IoT 시스템을 위한 지능형 컴퓨팅
Split learning-based IoT applications for energy-constrained sensor devices. Context-aware input data compression for efficient AI-IoT task offloading.
출처: 연구실 홈페이지
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본 페이지는 연구실 규모 파악을 위한 집계 통계(구성원 수, 진로 카테고리, 학위 과정 분포)만 제공하며, 개별 학생의 이름·전적·취업처 등은 표시하지 않습니다. 학위 과정 분포는 모든 재학생의 과정이 명확히 분류된 경우에만 표시되며 (분류 미상 학생이 1명이라도 있으면 미표시), k≥5 익명성 조건을 충족할 때만 공개됩니다 (PIPA §58-2·§28-2 + 대법원 2014다235080).
본 연구는 스마트폰의 가속도계와 자기센서를 이용한 실내 보행자 추적 시스템을 제안합니다. 지자기 관측을 통해 모서리와 자기 변동 지점에서 누적 오차를 감소시키고, 거짓 양성에 강건한 추정 모델과 다중 센서 특성을 반영한 이동성 모델을 개발했습니다. 실제 환경 평가 결과 정확하고 비용 효율적임을 확인했습니다.
본 논문은 실외에서 실내로의 원활한 위치 결정을 위해 GPS 신호의 신호대잡음비(SNR)를 모니터링하여 정확한 핸드오버 지점을 결정하고, GPS 샘플링 간격을 점진적으로 감소시켜 에너지 효율성을 높이는 기법을 제안합니다. 실제 GPS 로그를 통해 정확도와 에너지 효율성을 검증했습니다.
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