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목표

이론이 실제를 만나는 곳을 추구한다

We pursue where theory meets practice

• 세계 최고의 연구     • 현실에 응용되는 연구

컴퓨터이론은 컴퓨터공학의 기초학문으로서 효율적인 알고리즘 개발, NP-complete 개념, 현대 암호학 이론 등으로 컴퓨터공학 발전에 근본적인 기여를 하여 왔다. Turing Award를 받은 다수의 컴퓨터이론 학자들이 이러한 사실을 잘 보여주고 있다. 본 연구실은 컴퓨터이론 및 응용에 대해 연구하는 곳으로 구체적으로 스트링 알고리즘, 그래프 알고리즘, 암호학, bioinformatics, 금융공학 등에 대해 연구하고 있다.
빅데이터는 대부분 스트링 데이터(text, bio-sequence 등)이거나 그래프 데이터(social network, bio-network, web graph 등)로 존재한다. 최근에는 스트링 및 그래프 형태의 빅데이터를 빠르게 분석하는 알고리즘에 대해 활발하게 연구하고 있다.

Recent News

  • Versatile Equivalences: Speeding up Subgraph Query Processing and Subgraph Matching – SIGMOD 2021에 논문 게재
    박근수 교수 연구진의 부분그래프 쿼리 프로세싱 (subgraph query processing) 및 부분그래프 매칭 (subgraph matching) 알고리즘에 관한 최신 연구 논문이 SIGMOD 2021에 게재되었다. SIGMOD는 데이터베이스와 빅데이터 분야에서 세계 최고로 인정받고 있는 학회이다. 본 논문은 소셜 네트워크 등에서 특정한 패턴을 찾아내는 알고리즘을 제시한 것으로서 현재까지 알려진 알고리즘 중에서 가장 빠른 성능을 보인다. 논문에서 제안한 알고리즘은 benchmark그래프들에서 이전 […]
  • Symmetric Continuous Subgraph Matching with Bidirectional Dynamic Programming – VLDB 2021에 논문 게재
    박근수 교수 연구진이 세계 최고 성능의 continuous subgraph matching 알고리즘 기술을 개발하였다. Continuous subgraph matching 문제는 데이터 그래프가 변화할 때 마다 쿼리 그래프와 동형이면서 새로 생기거나 삭제되는 데이터 그래프의 부분 그래프를 찾아내는 알고리즘으로 사이버 보안, 사기 탐지, 소셜 네트워크 서비스 등에서 이용된다. 논문에서 제안한 알고리즘은 benchmark 그래프 데이터에서 이전 최신 알고리즘보다 수백 배 빠르게 문제를 […]