박현선 교수
Hyunsun Park
서울대학교 · 의학
연구실 소개
박현선 교수의 연구실은 메모리 시스템의 에너지 효율성 향상과 신경망 연산 최적화를 핵심으로 삼고 있습니다. 특히 DRAM과 비휘성 메모리가 조합된 하이브리드 메모리 아키텍처에서의 리프레시 에너지 절감 및 GPU 기반 딥러닝 연산의 성능 향상을 위한 하드웨어 최적화 기법을 개발하고 있습니다. 또한 피부질환, 특히 아토피 피부염과 같은 만성 염증성 피부질환에 대한 줄기세포 치료 전략에 대한 생물학적·분자적 연구도 병행하고 있습니다. 이는 하이브리드 메모리 기술과 의료 신약 개발의 융합적 접근을 보여줍니다.
연구 현황
연구 성과 추이
표시된 성과는 수집된 데이터 기준으로 산출되며, 일부 차이가 있을 수 있습니다.
주요 논문
15Hybrid main memory consisting of DRAM and non-volatile memory is attractive since the non-volatile memory can give the advantage of low standby power while DRAM provides high performance and better active power. In this work, we address the power management of such a hybrid main memory consisting of DRAM and phase-change RAM (PRAM). In order to reduce DRAM refresh energy which occupies a significant portion of total memory energy, we present a runtime-adaptive method of DRAM decay. In addition,
Lupus erythematosus panniculitis (LEP) is an inflammatory disorder of the subcutaneous fat in patients with lupus erythematosus (LE). It is a rare variant of the disease, which occurs approximately in 1%-3% of patients with cutaneous LE. The purpose of this study was to investigate the clinical, histopathologic, immunophenotypical, and molecular profiles of LEP. We performed a retrospective study of 19 biopsy specimens from 17 patients with LEP. We reviewed their clinical data and reexamined the
AGA patients showed statistically significant abnormal lipid profiles, and this might partly explain the association between AGA and cardiovascular diseases.
Convolution operations dominate the total execution time of deep convolutional neural networks (CNNs). In this paper, we aim at enhancing the performance of the state-of-the-art convolution algorithm (called Winograd convolution) on the GPU. Our work is based on two observations: (1) CNNs often have abundant zero weights and (2) the performance benefit of Winograd convolution is limited mainly due to extra additions incurred during data transformation. In order to exploit abundant zero weights,
대표 연구 분야
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