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서강대학교 컴퓨터공학과 김영재 교수는 인공지능(AI), 고성능 컴퓨팅(HPC), 차세대 스토리지 시스템 분야에서 활발한 연구를 수행하고 있습니다. DPU 기반 I/O 가속화, SSD 최신 기술, 클라우드 AI 학습 및 추론 효율성 최적화 등 다양한 국책 과제를 성공적으로 이끌고 있습니다. 김영재 교수는 데이터 처리 병목 현상 해결, 효율적인 스토리지 아키텍처 개발, AI 및 빅데이터 시대의 컴퓨팅 인프라 혁신을 목표로 최첨단 기술 개발에 기여하고 있습니다. 본 프로필에서 김영재 교수의 주요 연구 성과와 전문 분야를 상세히 확인하실 수 있습니다.

교수
| 소속 | 서강대학교 |
| 부서 학과 | 컴퓨터공학과 |
| 직책 | 교수 |
| 사무실 번호 | 027058933 |
| 이메일 | youkim@sogang.ac.kr |
| 연구실 | 데이터 중심 컴퓨팅 및 AI 시스템 연구실 |
| 연구실 홈페이지 |
고성능 컴퓨팅 및 차세대 스토리지 시스템
본 연구실은 대용량 데이터 시대의 핵심 인프라 기술인 고성능 컴퓨팅(HPC) 및 차세대 스토리지 시스템 연구에 집중하고 있습니다. 특히 SSD 기술, DPU 기반 I/O 가속화, 분산 파일 시스템, 키-밸류 스토어 최적화 등을 통해 데이터 처리 병목 현상을 해결하고, 시스템의 전반적인 성능과 효율성을 극대화하는 데 주력합니다. 페타바이트급 AI 에코시스템 구축을 위한 컴퓨팅-인프라 시스템 연구를 수행하며, 대규모 딥러닝 응용 프로그램의 I/O 성능 개선을 위한 학습 프레임워크를 개발하고 있습니다. 데이터 중복 제거, 오브젝트 스토리지 및 미들웨어 최적화, 메모리 중심 컴퓨팅 환경에서의 애플리케이션 성능 향상, NVM(비휘발성 메모리) 기반 파일 시스템 설계 등 다양한 차세대 스토리지 기술을 탐구합니다. 다수의 국내외 학술 발표와 특허를 통해 이 분야의 선도적인 역할을 수행하고 있으며, SK하이닉스와의 산학협력을 통해 Computational SSD를 활용한 빅데이터 분석 연구를 진행하는 등 실제 산업 적용 가능성을 높이고 있습니다. 이러한 연구는 빅데이터 및 AI 시대의 컴퓨팅 인프라 혁신에 기여하고 있습니다.
인공지능 학습 및 추론 가속화 기술
본 연구실은 인공지능(AI) 모델의 학습 및 추론 과정을 효율적으로 가속화하기 위한 최적화 기술을 연구합니다. 특히 클라우드 환경에서 대규모 딥러닝 워크로드를 효과적으로 처리하기 위한 GPU 스케줄링 프레임워크 및 최적화 기법 개발에 강점을 가지고 있습니다. DPU(Data Processing Unit) 및 페타바이트 SSD와 같은 최신 하드웨어 가속기를 활용하여 AI 데이터의 전처리 및 분석 처리 효율을 극대화하며, I/O 병목 현상을 개선하는 연구를 수행합니다. 또한, 병렬 루프 스케줄링을 위한 확률적 기계 학습 접근법과 베이지안 최적화를 적용하여 컴퓨팅 자원의 활용도를 높이고 AI 모델 학습 시간을 단축하는 데 기여합니다. AI 가속기 클라우드 환경에서의 딥러닝 최적 실행 프레임워크 개발을 통해, 복잡한 AI 모델이 요구하는 방대한 연산 자원을 효율적으로 관리하고 최적의 성능을 도출하는 데 필요한 핵심 기술을 제공합니다. 이러한 연구는 AI 기술의 실제 적용 범위를 확장하고, 다양한 산업 분야에서 AI 활용을 촉진하는 데 중요한 역할을 합니다.
분산원장기술 및 데이터 보안
본 연구실은 분산원장기술(DLT)의 핵심인 블록체인 기술과 강력한 데이터 보안을 위한 연구를 활발히 진행하고 있습니다. DPU를 활용하여 블록체인 벡터 데이터를 고속 처리하는 시제품을 개발하고, CSD(Computational Storage Device)를 이용한 하이퍼레저 패브릭 데이터의 고속 처리 기술을 확장 개발하는 등 블록체인 시스템의 성능 향상에 기여하고 있습니다. 특히, 랜섬웨어 공격으로부터 데이터를 효과적으로 방어하기 위한 접근 제어 스토리지 연구 및 SSD 기반의 랜섬웨어 감지 및 백업 솔루션을 개발하여 데이터의 무결성과 가용성을 보장하는 데 중점을 둡니다. 하드웨어 중심의 신뢰계산기반과 분산 데이터 보호 박스를 위한 표준 프로토콜 개발을 통해 데이터의 보안 신뢰도를 강화하고, WORM(Write Once Read Many) 스토리지의 신뢰성 강화 방법을 연구하여 데이터의 위변조 방지 및 장기 보존 기술을 고도화하고 있습니다. 이러한 연구는 금융, 의료, 제조 등 다양한 산업 분야에서 요구되는 고신뢰성 데이터 관리 및 보안 인프라 구축에 필수적인 기반 기술을 제공합니다.
DPU 기반 I/O 시스템 가속화 연구 수행 및 관련 기술 개발
SSD 최신 기술 연구 및 품질 강화 방안 마련
[학술 활동] - Leveraging Pre-Built Catalogs and Object-Level Scheduling to Eliminate I/O Bottlenecks in HPC Environments (IEEE ACCESS) - Efficient Data Placement in Deduplication Enabled ZenFS via CRC-Based Prediction (IEEE ACCESS) - 블록 탈피 접근법 기반의 대역폭 및 공간 효율적인 KV-SSD 기술 연구 (한국정보과학회지) - An Analytical Model-based Capacity Planning Approach for Building CSD-based Storage Systems (ACM TRANSACTIONS ON EMBEDDED COMPUTING SYSTEMS) - Optimizing Multi-Level Checkpointing for Distributed Deep Learning Workloads on Cloud Spot VM Clusters (IEEE ACCESS) - Provisioning CSD-based Storage Systems with Erasure-coding Offloaded to the CSD (JOURNAL OF SEMICONDUCTOR TECHNOLOGY AND SCIENCE) - OctoFAS: A Two-Level Fair Scheduler That Increases Fairness in Network-Based Key-Value Storage (ELECTRONICS) - Empirical Analysis of Disaggregated Cloud Memory on Memory Intensive Applications (JOURNAL OF SEMICONDUCTOR TECHNOLOGY AND SCIENCE) - A Multi-tenant Key-value SSD with Secondary Index for Search Query Processing and Analysis (ACM TRANSACTIONS ON EMBEDDED COMPUTING SYSTEMS) - Preemptive Zone Reset Design within Zoned Namespace SSD Firmware (ELECTRONICS) - A Content-Based Ransomware Detection and Backup Solid-State Drive for Ransomware Defense (IEEE TRANSACTIONS ON COMPUTER-AIDED DESIGN OF INTEGRATED CIRCUITS AND SYSTEMS) - Future-Based Persistent Spatial Data Structure for NVM-Based Manycore Machines (IEEE ACCESS) - 매니코어 시스템을 위한 리눅스 파일 시스템의 확장성과 고성능 데이터 처리에 관한 연구 (한국정보과학회지) - A Probabilistic Machine Learning Approach to Scheduling Parallel Loops With Bayesian Optimization (IEEE TRANSACTIONS ON PARALLEL AND DISTRIBUTED SYSTEMS) - 로그 구조 병합 트리 기반의 키-밸류 SSD 기술 연구 (한국정보과학회지) - MOSIQS: Persistent Memory Object Storage With Metadata Indexing and Querying for Scientific Computing (IEEE ACCESS) - A GPU Scheduling Framework to Accelerate Hyper-Parameter Optimization in Deep Learning Clusters (ELECTRONICS) - Parallelizing Shared File I/O Operations of NVM File System for Manycore Servers (IEEE ACCESS) - A Content Fingerprint-Based Cluster-Wide Inline Deduplication for Shared-Nothing Storage Systems (IEEE ACCESS) - An Integrated Indexing and Search Service for Distributed File Systems (IEEE TRANSACTIONS ON PARALLEL AND DISTRIBUTED SYSTEMS) - PhantomFS-v2: Dare You to Avoid This Trap (IEEE ACCESS) - Low-overhead dynamic sharing of graphics memory space in GPU virtualization environments (CLUSTER COMPUTING-THE JOURNAL OF NETWORKS SOFTWARE TOOLS AND APPLICATIONS) - GARET: improving throughput using gas consumption-aware relocation in Ethereum sharding environments (CLUSTER COMPUTING-THE JOURNAL OF NETWORKS SOFTWARE TOOLS AND APPLICATIONS) - Crocus: Enabling Computing Resource Orchestration for Inline Cluster-Wide Deduplication on Scalable Storage Systems (IEEE TRANSACTIONS ON PARALLEL AND DISTRIBUTED SYSTEMS) - Optimizing Heap Memory Object Placement in the Hybrid Memory System With Energy Constraints (IEEE ACCESS) - SCISPACE: A scientific collaboration workspace for geo-distributed HPC data centers (FUTURE GENERATION COMPUTER SYSTEMS-THE INTERNATIONAL JOURNAL OF ESCIENCE) [지식재산권 활동] - 스토리지 서버 및 스토리지 서버의 데이터 입출력 방법 (등록상태: 공개, 출원번호: 1020230184040) - 스토리지 서버 및 스토리지 서버의 입출력 처리 방법 (등록상태: 공개, 출원번호: 1020230179619) - 메모리 컨트롤러 및 이를 포함하는 스토리지 장치 (등록상태: 공개, 출원번호: 1020230178989) - 비휘발성 메모리 기반 파일 시스템 및 이를 이용한 데이터 갱신 방법 (등록상태: 등록, 출원번호: 1020190101277) - 웜 스토리지의 신뢰성 강화 방법 및 신뢰성이 강화된 웜 스토리지 (등록상태: 등록, 출원번호: 1020200072860) - 파일 시스템 및 이를 이용한 단일 파일 쓰기 병렬화 방법 (등록상태: 등록, 출원번호: 1020190061340) - Sgx-ssd를 이용한 정책 기반 버전관리 방법 및 그 시스템 (등록상태: 등록, 출원번호: 1020200074649) - 파일 시스템 프로그램 및 이를 이용한 데이터 센터 제어 방법 (등록상태: 등록, 출원번호: 1020180017761) - B+ 트리를 이용하는 매니코어 서버의 데이터 처리 방법 (등록상태: 공개, 출원번호: 1020220161298) - 테넌트를 식별하는 키-값 기반의 데이터 저장 장치 및 그 동작 방법 (등록상태: 공개, 출원번호: 1020210156588) - 키-값 기반 데이터 저장 장치 및 그 동작 방법 (등록상태: 공개, 출원번호: 1020230057331) - 키-값 기반 데이터 저장 장치 및 그 동작 방법 (등록상태: 공개, 출원번호: 1020230057336) - 힙 메모리 오브젝트의 에너지 소모량 예측 방법 및 이를 구현하는 메모리 시스템 (등록상태: 등록, 출원번호: 1020190003476) - 힙 메모리 오브젝트의 배치 방법 및 이를 구현하는 이기종 메모리 시스템 (등록상태: 등록, 출원번호: 1020190043730) - 연산 스토리지 장치 및 그 동작 방법 (등록상태: 공개, 출원번호: 1020230029950) - 데이터 전송 시스템 및 방법 (등록상태: 등록, 출원번호: 1020180017760) - 중복 제거 기능을 갖는 확장형 lsm 트리 기반 키-밸류 데이터 저장 장치 및 방법 (등록상태: 공개, 출원번호: 1020230125271) - 메모리 프로파일링 장치 및 그의 동작 방법 (등록상태: 등록, 출원번호: 1020210008172) - Ssd의 랜섬웨어 감지 방법 및 컨트롤러 (등록상태: 등록, 출원번호: 1020210046644) - 스토리지 노드 기반의 키-값 스토어를 이용하는 데이터 입출력 방법 (등록상태: 등록, 출원번호: 1020210164595) - 데이터 중복 제거 방법 및 데이터 중복 제거를 수행하는 스토리지 장치 (등록상태: 등록, 출원번호: 1020230022266)

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클라우드 AI 학습 및 추론 효율성 최적화 연구
페타바이트 SSD 기반 고성능 AI 에코시스템을 위한 컴퓨팅-인프라 시스템 연구
DPU 활용 블록체인 벡터 데이터 고속 처리 시제품 개발
2024학년도 소프트웨어융합대학 서강미래연구과제(2차) 수행
AI반도체 전력 및 반도체 성능 검증 연구
AI 학습 및 추론 가속화를 위한 최적화 기술 연구
클라우드에서의 효율적 AI 모델 학습 및 추론 연구
CSD 활용 하이퍼레저 패브릭 데이터 고속 처리 시제품 확장 개발
HPC 대규모 딥러닝 응용 프로그램의 I/O 병목 개선을 위한 학습 프레임워크 연구
AI 응용의 Data 전처리 및 Analytic 처리를 위한 Object 연구
2023학년도 공과대학 서강미래연구과제(4차) 수행
클라우드에서의 효율적 AI 모델 학습 연구
CSD 활용 하이퍼레저 패브릭 데이터 고속 처리 시제품 개발
HPC를 위한 데이터 중복 제거 가능 분산 데이터 저장 소프트웨어 개발
오브젝트 스토리지 및 미들웨어 최적화 연구
eBPF를 활용한 Software Defined Computational 연구
미래 스토리지 기술을 위한 Storage System, Architect 연구
모바일 디바이스 행동패턴감지 모니터링 소프트웨어 개발
ETRI 개방형 기획을 위한 차세대 컴퓨팅 분야 기술분석 및 연구추진방향 제시
미래 스토리지 인터페이스 및 아키텍처, 연산 SSD 제품에 대한 자문 수행
초고성능 컴퓨팅을 위한 병렬 파일시스템의 데이터 중복에 대한 연구
메모리중심 컴퓨팅 환경에서의 애플리케이션 성능, 효율성, 복잡도 향상 연구
CSD 활용 블록체인 데이터 고속처리 시제품 확장 개발
NVMe-oF 기반 키-밸류 스토어 설계 연구
CSD 활용 블록체인 데이터 고속처리 시제품 개발
메모리 중심 컴퓨팅 환경에서의 응용 프로그래밍 모델 개발
하드웨어 중심 신뢰계산기반과 분산 데이터보호박스를 위한 표준 프로토콜 개발
매니코어 서버 응용을 위한 확장성 있는 pNOVA 및 hybridF2 연구
Computational SSD를 통한 Big Data Analytics 연구
제조 빅데이터의 실시간 처리를 위한 클러스터 기반 빅데이터 플랫폼 개발
[미래-산업체] NVM-oF 기반 Key-Value Store 연구 수행
[미래] NVM-oF 기반 Key-Value Store 연구 수행
메모리 중심 컴퓨팅 환경에서의 애플리케이션 프로그래밍 모델 연구
저지연 입출력 집약적 엣지 데이터 처리를 위한 스토리지 모듈 기술 개발
4단계 BK21 준비 컴퓨터공학과 관련 연구
매니코어 시스템에서 F2FS의 병렬 읽기 확장성 연구
[미래-산업체] LSM 기반 Key-Value 스토리지 성능 최적화 연구
[미래] LSM 기반 Key-Value 스토리지 성능 최적화 연구
가상화 시스템의 성능 병목 분석 및 개선 연구
제조 빅데이터 실시간 처리를 위한 분산 연산 플랫폼 개발
WORM 스토리지 설계 및 구현
AI 가속기 Cloud 환경에서의 딥러닝 최적 실행을 위한 프레임워크 개발
메모리 중심 컴퓨팅 환경에서의 애플리케이션 수행모델 연구
[연구개발능률] 2019년 공학부 서강미래연구과제 수행
Key-Value SSD를 활용한 In Storage Processing 연구
매니코어 시스템에서 NVM을 활용한 하이브리드 F2FS의 확장성 연구
[신진2] 자율 백업 복구 가능 NVM 기반 파일 시스템 연구 및 개발
공학부 연구역량강화 지원사업 수행
서강대학교 반도체 연구지원금 관련 연구
하이브리드 shared-Nothing 스토리지 시스템을 위한 확장성 있는 시스템 연구
고속 메모리 연결망 프로토콜 연구
비정형 데이터에 최적화된 분석 처리 내재화 Key-Value SSD 플랫폼 연구
매니코어 시스템에서 확장성 있는 F2FS 파일 시스템 연구
[신진2] 랜섬웨어 공격으로부터 데이터 방어를 위한 접근 제어 스토리지 연구
(총괄) 빅데이터 처리 고도화 핵심 기술개발 사업 총괄 및 고성능 컴퓨팅 연구