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Su-Muk Moon
서울대학교 전기정보공학부
컴파일러, 가상머신, 블록체인, 연합학습
smoon@snu.ac.kr
VMO(Virtual Machine and Optimization) 연구실은 컴파일러 최적화 및 가상머신 최적화 기술을 바탕으로 다양한 소프트웨어 플랫폼 최적화를 연구합니다. 가상머신 기반 플랫폼의 이식성과 간단함을 최대한 활용하는 연구와 플랫폼의 성능 및 기능 향상을 위한 연구를 수행하고 있으며, 블록체인 기술에 대한 연구도 진행하고 있습니다.
탈중앙화 연합 학습
비선형 블록체인 기반 탈중앙화 방식의 딥 러닝 플랫폼을 개발하여 데이터 프라이버시 보호, 인프라 비용 감소, 비잔틴 노드 극복을 목표로 함
경량 클라이언트 최적화
블록체인 클라이언트의 스토리지 용량을 줄이기 위해 휴면 계좌 제거 및 복구 과정을 도입하는 최적화 연구
적응형 트랜잭션 동시성 제어
의존성을 고려한 투기적 트랜잭션 병렬처리를 통해 블록체인의 트랜잭션 처리 성능을 극대화하는 연구
LevelDB 데이터 구조 최적화
블록체인 클라이언트가 사용하는 LevelDB의 성능을 극대화할 수 있는 데이터 포맷과 자료구조 설계 연구
출처: 연구실 홈페이지
현재 재학생
18명
최근 5년 졸업
0명
학위 과정 분포: 석사 5명, 박사 13명 (대학원 18명)
대학원 18명
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).
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