• 인사말
  • 조직조직
  • 프로그램프로그램
  • 등록/행사안내등록/행사안내
  • 게시판 게시판
  • Past KRnet
  • 세부프로그램

    세부프로그램

     

    104.   711
    Track > Session : >
    발표제목 : [F2-2] 효율적이고 안전한 모바일 자동화를 위한 차세대 에이...
    발표자 : 오상은 (교수/고려대)
    발표요약 : 본 강연에서는 모바일 환경의 자동화 에이전트가 직면하는 핵심 문제인 효율성과 안전성을 동시에 해결하기 위한 차세대 에이전틱 AI 기술을 소개합니다. 먼저, MobileGPT 연구를 중심으로, AI 에이전트가 모바일 작업을 단순히 일...more
    Track > Session : >
    발표제목 : [F2-3] Enabling Real-World Intelligent Services with Mobile AI Systems and Batt...
    발표자 : 김지원 (교수/이화여대)
    발표요약 : 다양한 모바일 엣지 플랫폼에서의 AI 서비스를 안정적 (reliable), 지속적으로 (sustainable) 하게 지원하기 위한 연구를 소개하고 논의합니다. 먼저, 모바일/엣지 플랫폼에서의 안정적인 서비스 지원을 위해, 제한된 연산 자원을 효율...more
    Track > Session : >
    발표제목 : [G1-1] DC를 위한 신재생 기반 마이크로그리드 전력 인프라 전...
    발표자 : 이효섭 (부사장/인코어드테크놀로지스)
    발표요약 : AI와 클라우드 확산으로 데이터센터 전력 수요는 빠르게 증가하지만, 전력계통 인프라 증설은 이를 따라가지 못하고 있습니다. 본 강연은 제주 풍력 실측 데이터를 기반으로 풍력, BESS, 연료전지, 수전해 설비를 연계한 신재생 ...more
    Track > Session : >
    발표제목 : [G1-2] AI 시대를 맞이하는 SMR의 현재와 미래
    발표자 : 조윤제 (단장/한국원자력연구원)
    발표요약 : SMR은 AI 시대의 기저 전력 수요와 저탄소 전환이라는 두 축이 만나는 지점에 놓여 있으며, 한국은 제조 및 운영 분야에서 이미 확보한 경쟁력에 더해 설계 자립과 인허가 혁신을 단기간 내에 달성해야 하는 과제를 안고 있다. 본 ...more
    Track > Session : >
    발표제목 : [G1-3] 초거대 AI 인프라의 가상화 난제와 해결: Server-scale 클러...
    발표자 : 이건 (수석/SK텔레콤)
    발표요약 : 본 세션에서는 SK텔레콤의 AI 슈퍼클러스터 '해인(Haein)' 구축 사례를 바탕으로 Sovereign AI 인프라 전략을 공유한다. 1,000장 이상의 NVIDIA Blackwell GPU를 탑재한 해인은 독자적 파운데이션 모델 개발의 중추다. 본 발표에서는 자체 솔...more
    Track > Session : >
    발표제목 : [G2-1] AI 데이터센터를 위한 RDMA 기술
    발표자 : 김규영 (교수/성신여대)
    발표요약 : RDMA는 분산 학습·추론, 분산 스토리지·트랜잭션에 이르기까지 AI 데이터센터 인프라를 떠받치는 핵심 기술로 자리 잡고 있다. 본 강연에서는 먼저 RDMA가 AI 인프라 전반에서 활용되는 대표적인 사례들을 폭넓게 소개한다. 이어 ...more
    Track > Session : >
    발표제목 : [G2-2] 효율적인 LLM 서빙을 위한 소프트웨어 기술
    발표자 : 안정섭 (교수/고려대)
    발표요약 : 챗봇과 같은 LLM 기반 애플리케이션에서 대규모 언어 모델(LLM)을 서빙하는 것은 비용 측면에서 매우 중요한 과제입니다. 본 발표에서는 다중 턴 워크로드를 위해 설계된FlashGen 연구를 소개합니다. 기존 LLM 서빙 프레임워크는 어...more
    Track > Session : >
    발표제목 : [G2-3] CXL 기술 소개 및 AI를 위한 활용
    발표자 : 정상혁 (팀장/파두)
    발표요약 : 차세대 인터페이스인 CXL(Compute Express Link)의 기술적 로드맵을 조망하는 것으로 시작하여, AI 및 LLM의 급격한 확장이 초래한 메모리 용량 부족과 데이터 전송 병목이라는 인프라의 구조적 위기를 진단한다. 이러한 관점에서 CXL 기...more
    Track > Session : >
    발표제목 : [G2-4] AI 데이터센터를 위한 글로벌 전력 인프라 트렌드
    발표자 : 이지헌 (팀장/LS ELECTRIC)
    발표요약 : 최근 막대한 연산 처리를 요구하는 AI 패러다임 전환에 따라 글로벌 IT 인프라는 전력과 냉각 능력을 극대화한 'AI 전용 데이터센터'로 빠르게 진화하고 있습니다. 이러한 흐름 속에서 기존 건설 방식의 시간적 한계와 전력망 접...more
    Track > Session : >
    발표제목 : [G3-1] The AI Era with SKhynix Memory Creator
    발표자 : 김기범 (TL/SK 하이닉스)
    발표요약 : LLM이 ressoning 모델로 확장됨에 따라 AI 서비스의 핵심 방정식이 단순한 연산(compute)에서 서비스 처리량(throughput)과 서비스 품질(QoS) 중심으로 변화하고 있습니다. 엔비디아의 dynamo 사례와 같이 DRAM-SSD 계층 구조를 활용하여 이를 ...more
     01 02 03 04 05 06 07 08 09 10


    TOP