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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

  • Efficient Graph Isomorphism Query Processing using Degree Sequences and Color-Label Distributions – ICDE 2022에 논문 게재
    박근수 교수 연구진이 세계 최고 성능의 그래프 동형 질의 처리 (Graph Isomorphism Query Processing) 알고리즘 기술을 개발하였다. 그래프 동형 질의 처리 문제는 다수의 데이터 그래프와 하나의 쿼리 그래프가 주어졌을 때 쿼리 그래프와 동형인 데이터 그래프를 전부 찾아내는 문제로, 소셜 네트워크 분석, 생물정보학, 화학 등 다양한 분야들에서 활용된다. 논문에서 제안한 알고리즘은 벤치마크 데이터에서 기존 최고 성능 […]
  • 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 […]