About Us
R&Dix is an underdog pushing AI and system advancement
R&Dix 란?
Passion, Another Name of Us
R&Dix 는 AI 와 SYSTEM 기술 개발을 선도하고자 하는 독립적 학술 연합입니다. R&Dix 에는 큰 열정을 가진 미래의 엔지니어, 연구자, 개발자가 모여있고 인공지능, 분산 컴퓨팅, 시스템 소프트웨어 등 다양한 기술적 난제를 해결하고 미래 기술을 개척하는 장기적 연구 공동체입니다! 🔥
🎯 Our Mission
R&Dix 는 단순한 학술 모임을 넘어 AI와 시스템 기술의 한계를 확장시킴으로써 실질적인 기술 혁신을 만들어가자는 정체성을 담고 있습니다. 이를 통해 산업, 과학 및 공학 세계에 기여하는 것이 최종 목표입니다.
🔥 Our Value
우리는 아직 완성되지 않은 가능성을 믿습니다. 부족함을 느끼더라도 열정을 바탕으로 새로운 기술에 도전하는 것이 우리의 핵심 가치입니다. 성장의 과정 자체가 혁신이며, 부족함 속에서 위대한 것을 만들어냅니다.
R&Dix 의 필요성
Bridging Knowledge, Passion, and Innovation
How to Take Your Ideas from Concept to Value?
배움을 단순한 지식 습득에 그치지 않고, 의미있는 가치로 전환하고 싶다면?
How to Tackle R&D Challenges?
새로운 개발이나 해보고 싶은 연구를 시도하고 싶지만, 혼자서는 막막하다면?
최신 기술을 배우고, 배움을 실전 기술로 연결하며, 한계를 뛰어넘는 도전을 이어가는 공간인 R&Dix 는 바로 그런 사람들을 위해 만들어졌습니다.
🔹 열정적으로 최신 기술을 배우고 탐구합니다.
🔹 배운 것을 실용적 기술로 연결합니다.
🔹 함께 도전하고, 협력하며 혁신을 만듭니다.
지식이 행동이 되고, 열정이 혁신이 되는 곳 – R&Dix 에서 시작하세요! 🚀
15+
R&D Results
9+
On-going R&D Teams
9
Experienced Members
2022
Since
R&Dix 에서 하는 일
Artificial Intelligence & System Software
Artificial Intelligence (AI) Group
CV 팀 / DL-Accelerator 팀 / RAG 팀 / Tokenizer 팀 / PhysAI 팀
System Software (SYSTEM) Group
KVStore 팀 / Storage (SSD, KVSSD) 팀 / FUSE (Filesystem) 팀
R&Dix 의 팀 별 설명
[AI] CV Team 📸
CV 팀은 딥러닝 기반 컴퓨터 비전 문제 해결을 위한 기술을 개발하는 팀입니다. 우리는 고해상도 이미지 생성, 3D 공간 데이터 실시간 렌더링 등 다양한 비전 관련 응용 기술을 탐구하며, 이를 실제 프로젝트로 구현하는 것을 목표로 합니다.
이런 분들에게 적합합니다
- Python 및 PyTorch 에 익숙한 분
- 컴퓨터 비전에 대한 기초 지식을 갖춘 분
[AI] RAG Team 🔍
RAG 팀은 LLM (Large Language Model) 의 한계를 극복하기 위해 Retrieval-Augmented Generation 기술을 개발하는 팀입니다. 우리는 LLM의 Hallucination과 Knowledge Cutoff 문제를 해결하기 위해, 외부 검색 시스템을 활용하여 질의응답의 정확도를 높이는 방법론을 탐구합니다.
✅ 이런 분들에게 적합합니다
- Python 및 PyTorch 에 익숙한 분
- 자연어 처리(NLP) 및 정보 검색(IR)에 대한 이해가 있는 분
- 검색 시스템 및 LLM과의 결합 방식에 관심 있는 분
[AI] Tokenizer Team 🔡
Tokenizer 팀은 한국어의 언어적 특성을 반영한 신경망 기반 Neural Tokenizer 를 개발하는 팀입니다. 기존 형태소 분석기의 한계를 극복하고, 사전 없이 학습 가능한 Vocabulary-Free Tokenizer를 개발하여 신조어와 미등록어(OOV) 문제를 해결하는 것이 목표입니다.
✅ 이런 분들에게 적합합니다
- Python 과 PyTorch 에 익숙한 분
- NLP 및 신경망 모델에 관심 있는 분
[AI] PhysAI Team 🤖
PhysAI 팀은 인공지능 기술을 활용하여 가상 시뮬레이션 환경에서 물리적 시스템의 제어 및 최적화를 개발하는 팀입니다. 우리는 물리적 환경의 문제를 안전하고 효과적으로 재현하고 개선하는 방법을 탐구합니다.
✅ 이런 분들에게 적합합니다.
- Python 에 익숙한 분
- 인공지능 기술에 관심이 있는 분
- 시뮬레이션 기반 시스템 개발에 관심 있는 분
- 물리적 시스템의 효율 개선 및 최적 제어 분야를 다뤄보고 싶은 분
[AI] DL-Accelerator Team 🚄
DL-Accelerator 팀은 리소스가 분산 된 환경에서 딥러닝 모델의 연산을 가속화하기 위한 기술을 개발하는 팀입니다. 최근에는 방대한 연산량과 컴퓨팅 자원이 요구되는 트랜스포머 모델의 추론 속도를 높이기 위해, 모델 구조와 컴퓨팅 환경을 고려하여 추론 과정을 여러 대의 디바이스에서 병렬화하는 방법을 탐구하고 있습니다.
이런 분들에게 적합합니다
- Python 과 PyTorch 에 익숙한 분
- 다양한 딥러닝 모델 가속화와 경량화 등에 관심이 있으신 분
[SYSTEM] Middleware Software Team ⚙️
KVStore 팀은 AI 및 딥러닝 시대의 등장에 따라 폭증하는 데이터를 효율적으로 저장하고 처리하는 Key-Value Store (Database Storage Engine) 개발을 진행합니다. 전통적인 관계형 데이터베이스가 감당하기 어려운 비정형 데이터의 고속 저장과 검색을 위한 최적화 솔루션을 탐구합니다. 또한 EXT4, XFS 등의 파일 시스템을 분석하고 유저 수준의 고성능 파일 시스템을 위한 인터페이스 개발 프로젝트도 진행합니다.
✅ 이런 분들에게 적합합니다.
- C / C++ 에 익숙한 분
- 데이터베이스 및 저장 기술에 관심 있는 분
- 최신 스토리지 아키텍처 및 분산 시스템에 대한 탐구를 원하는 분
- 또는 파일 시스템 및 운영체제 (OS) 에 관심 있는 분
[SYSTEM] Storage Software Team 
Storage 팀은 상용 Solid-State-Drive(SSD) 의 성능 향상 및 최적화 기술을 개발하는 팀입니다. 불필요한 메모리 접근을 줄이고 특수 목적의 데이터 관리 매커니즘 담당하는 소프트웨어를 구현하는 것을 목표로 합니다. 최근에는 비정형 또는 반정형 데이터를 위한 Vector Database 와 Key-Value Database 응용을 미래형 디바이스 솔루션을 탐구하려고 합니다.
✅ 이런 분들에게 적합합니다.
- C / C++ 에 익숙한 분
- 운영체제 및 컴퓨터 시스템에 대한 이해가 있는 분
- 저장 기술과 스토리지 엔진에 관심 있는 분