• 임베디드시스템공학과 강우철 교수 연구진의 논문이 인공지능 분야에서 세계 최고 권위의 학회인

  Neural Information Processing Systems (NeurIPS)에 발표논문으로 채택되었다.

• 논문은 딥러닝 모델의 깊이를 동적으로 조절할 수 있는 방법을 제안하며, 자율주행차의 객체인식이나

  대규모 언어 모델 등에서 성능과 전력소모를 자유롭게 조절하는데 적용될 수 있다.

• 논문 제목은 “Adaptive Depth Networks with Skippable Sub-Paths”, 저자는 강우철 교수와 이형섭 석사학생이며, 

  12월에캐나다 뱅쿠버에서 열리는 NeurIPS 2024에서 발표될 예정이다.