컴퓨터이론 및 응용 연구실

Computer Theory and Applications Lab

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이론이 실제를 만나는 곳을 추구한다
We pursue where theory meets practice

세계 최고의 연구현실에 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.

Research Area

Recent News

Nov 14, 2022 2022년 국가연구개발 정보전자 분야 최우수성과 선정
박근수 교수 연구진이 개발한 세계 최고 성능의 빅데이터 그래프 분석 기술이 2022년 국가연구개발 우수성과 100선 및 정보전자 분야 최우수성과로 선정되었다. 박근수 교수 연구진은 빅데이터 그래프 분석의 핵심 문제들에 대해 기존 세계 최고 성능을 깨는 알고리즘들을 연달아 발표하였다(빅데이터 그래프 분석 기술에서 “도장(道場) 깨기”를 진행하고 있음). 아래에 있는 그래프 분석의 핵심 문제에서...
May 30, 2022 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...
Jun 25, 2021 IDAR: Fast Supergraph Search Using DAG Integration VLDB 2020에 논문 게재
서울대학교 박근수 교수 연구진, 세계가 주목하는 성능의 빅데이터 그래프 검색 알고리즘 개발 박근수 교수 연구진이 개발한 슈퍼그래프 검색 기술은 화합물 등의 그래프 데이터를 인덱싱하고 특정한 패턴에 포함되는 그래프들을 찾아내는 알고리즘을 제시한 것으로서, 현재까지 알려진 알고리즘 중에서 가장 빠른 성능을 보인다. 논문에서 제안한 알고리즘은 benchmark 그래프들을 이전 최신 알고리즘들보다 최대 수십...