Research Lab Spaces 연구 공간

The graduate school operates five shared research lab spaces across the 6th and 7th floors of Mirae Hall, where multiple research groups collaborate in open-plan environments.

AI·SW대학원은 미래관 6층과 7층에 걸쳐 5개의 공유 연구 공간을 운영하고 있으며, 개방형 공간에서 다수의 연구그룹이 협업합니다.

K-LAB open workspace — collaborative desks and workstations K-LAB 개방형 작업 공간 — 협업 데스크 및 워크스테이션

K-LAB lounge area — casual meeting and break space K-LAB 라운지 — 자유로운 미팅 및 휴식 공간

Each lab space is named after SI unit prefixes — Kilo, Mega, Giga, Tera, and Peta.

각 연구 공간은 SI 단위 접두어(Kilo, Mega, Giga, Tera, Peta)에서 이름을 따왔습니다.

• K-Lab (Room 723, 7F) — HCI, Data Mining, Mobile Computing, Visual Computing, Security, Communications
• K-Lab (723호, 7층) — HCI, 데이터마이닝, 모바일 컴퓨팅, 비주얼 컴퓨팅, 보안, 통신
• M-Lab (Room 727, 7F) — Networks, Algorithms, AI & Robotics
• M-Lab (727호, 7층) — 네트워크, 알고리즘, AI & 로보틱스
• G-Lab (Room 623, 6F) — Systems & Infrastructure: Embedded Systems, Distributed Systems, NLP, Cloud Computing
• G-Lab (623호, 6층) — 시스템 & 인프라: 임베디드 시스템, 분산 시스템, 자연어처리, 클라우드 컴퓨팅
• T-Lab (Room 627, 6F) — AI Vision & Image Processing: Computer Vision, Super-Resolution, Action Analysis
• T-Lab (627호, 6층) — AI 비전 & 영상처리: 컴퓨터 비전, 초해상도, 행동 분석
• P-Lab — Additional research collaboration space
• P-Lab — 추가 연구 협업 공간

Computing Infrastructure 컴퓨팅 인프라

The graduate school operates a dedicated server room equipped with high-performance GPU clusters and storage systems to support large-scale AI/ML training, deep learning experiments, and data-intensive research.

AI·SW대학원은 대규모 AI/ML 학습, 딥러닝 실험, 데이터 집약적 연구를 지원하기 위한 고성능 GPU 클러스터와 스토리지 시스템을 갖춘 전용 서버실을 운영하고 있습니다.

Dedicated server room with GPU clusters for AI research AI 연구를 위한 GPU 클러스터 전용 서버실

• High-performance GPU computing clusters for deep learning and large-scale model training
• 딥러닝 및 대규모 모델 학습을 위한 고성능 GPU 컴퓨팅 클러스터
• High-capacity storage systems for research data management
• 연구 데이터 관리를 위한 대용량 스토리지 시스템
• 24/7 operational support with redundant power and cooling
• 이중화 전원 및 냉각 시스템을 갖춘 24시간 안정적 운영

DLPC (Deep Learning Private Cloud) DLPC (딥러닝 프라이빗 클라우드)

DLPC is the university's in-house cloud computing platform that provides shared GPU resources for coursework and research. Students and faculty can create containerized environments with pre-configured deep learning frameworks (PyTorch, TensorFlow) and data science libraries, enabling flexible GPU allocation for AI experiments and large-scale model training.

DLPC는 수업과 연구를 위한 공유 GPU 자원을 제공하는 교내 클라우드 컴퓨팅 플랫폼입니다. 학생 및 교수진은 딥러닝 프레임워크(PyTorch, TensorFlow)와 데이터 사이언스 라이브러리가 사전 구성된 컨테이너 환경을 생성하여 AI 실험과 대규모 모델 학습에 유연하게 GPU를 할당받을 수 있습니다.

Research Equipment 연구장비

The graduate school provides state-of-the-art research equipment for hands-on experimentation in robotics, AI, and intelligent systems.

AI·SW대학원은 로보틱스, AI, 지능형 시스템 분야의 실험 연구를 위한 최신 연구장비를 갖추고 있습니다.

Doosan Robotics collaborative robot for robotics and AI research 로보틱스 및 AI 연구를 위한 두산로보틱스 협동로봇

Lecture Halls & Seminar Rooms 강의실 & 세미나실

Dedicated lecture halls for graduate-level courses and seminars, equipped with modern presentation systems and flexible seating arrangements.

대학원 수업 및 세미나를 위한 전용 강의실로, 최신 프레젠테이션 시스템과 유연한 좌석 배치를 갖추고 있습니다.

Room 629 — Graduate lecture hall in Mirae Hall 미래관 629호 — 대학원 강의실

Additional Facilities 기타 시설

The graduate school is housed in Mirae Hall with a total dedicated area of 3,203.78 m², including:

AI·SW대학원은 미래관에 총 3,203.78 m²의 전용 공간을 확보하고 있으며, 다음 시설을 포함합니다:

• Faculty research laboratories
• 교수 연구실
• Graduate student research rooms
• 대학원생 연구실
• Lecture halls and seminar rooms
• 강의실 및 세미나실
• Hands-on computing labs
• 실습실