Research

데이터를 넘어,
시스템을 이해하는 학습.

데이터를 잘 학습하는 것만으로 충분할까요? LST Lab.은 확률적 구조, 지식의 관계, 산업 현장의 제약을 함께 고려하는 연구를 지향합니다.

세 연구축은 각자의 연구 문제를 발전시키며, 장기적으로 데이터 표현·지식 맥락·운영 동역학의 연결을 지향합니다. 아래 구조도는 연구 개요이며, 완성된 단일 통합 모델을 의미하지 않습니다.

The mathematical foundation

새로운 AI를 뒷받침하는 수학적 기반.

확률시스템 연구는 새로운 AI 연구와 병행하는 연구실의 핵심 축입니다.

01 / STOCHASTIC SYSTEMS

대기이론과 확률과정

시간에 따라 변하는 대기시스템, 유체·확산 근사, 시스템 성능 분석을 연구합니다.

02 / RELIABILITY

신뢰성과 유지보수

다수 구성요소로 이루어진 시스템의 열화, 고장, 유지보수 의사결정을 연구합니다.

03 / DECISIONS UNDER UNCERTAINTY

시뮬레이션과 최적화

입력 불확실성을 고려하는 시뮬레이션과 강건한 의사결정 방법을 연구합니다.

Presentations

연구를 나누는 자리.

학술대회 발표와 초청 강연의 제목·저자·행사 기록을 살펴보세요.

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Computing infrastructure

연구 아이디어를,
실제 실험으로.

RTX 4090, RTX PRO 6000, H200 기반의 연구용 GPU 인프라를 보유하고 있으며, 2026년 11월 추가 도입을 계획하고 있습니다.

4 GPU현재 보유
+13 GPU2026.11 추가 도입 예정
연구 인프라 살펴보기
GPU 서버 인프라 설명용 생성 이미지. 실제 연구실 설치 사진이나 특정 제품의 외형·장착 구성을 나타내지 않습니다.
서버 인프라 설명용 생성 이미지 · 실물 사진 아님
Your next research question

다음 연구 질문을, 함께 찾아갑니다.

이론과 실제 문제를 함께 탐구하고 싶은 학생을 기다립니다. 관심 주제와 배경을 알려 주세요.

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