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 기존 알고리즘 대비 성능이 수십 배 내지 수백 배 빠른 알고리즘들을 제시하였다.

• 빅데이터 그래프 분석의 핵심 문제들에 대해 기존 세계 최고 성능을 깨는 알고리즘들을 연달아 발표
• 컴퓨터 분야의 최우수 학술대회인 SIGMOD, VLDB, ICDE에 논문을 발표
• 2022년 국가연구개발 우수성과 100선 및 정보전자 분야 최우수성과 선정

1. 부분그래프 질의 처리(subgraph query processing): 수행시간 개선율 41741%
2. 부분그래프 매칭(subgraph matching): 수행시간 개선율 3186%
3. 연속적 부분그래프 매칭(continuous subgraph matching): 수행시간 개선율 8823%
4. 그래프 동형(graph isomorphism): 수행시간 개선율 12529%

이에 관한 논문 3편이 최우수 학술대회인 SIGMOD 2021(위의 1, 2번 결과), VLDB 2021(3번 결과), ICDE 2021(4번 결과)에 발표되었다.

이러한 획기적인 성능 개선으로 인해 30여 개 해외 유수 대학의 연구진들로부터 알고리즘에 대한 문의와 코드 공유 요청을 받았다. 또한 일본의 통신기업 NTT와 신약개발 관련 스타트업 ㈜AIgenDrug 으로부터도 코드 공유 요청을 받았다. 이에 본 연구진이 개발한 알고리즘의 코드를 오픈 소프트웨어 형태로 GitHub에 공개하였다.