Welcome to Data Mining Laboratory in the Department of Computer Science and Engineering at Seoul National University. Our research interests lies in big data mining which aims to find useful patterns/anomalies and learn predictive models from big data. Specifically, we focus on the following research topics: deep learning & scalable machine learning, recommendation system, big graph mining, big tensor mining, online stream mining, and anomaly/fraud detection.

  • We work on developing models and algorithms for scalable machine learning, including belief propagation, data clustering, regression, and deep learning. In recommendation system project, we design and develop models, algorithms, and systems for various recommendations on user-item matrices or graphs.
  • The main purpose of big graph mining is to design scalable and efficient algorithms in order to locate interesting patterns and anomalies in large-scale graphs. We develop large graph processing engines and related algorithms to handle very large graphs whose sizes are more than hundreds of billions of edges.
  • In big tensor mining, we devise large-scale methods to analyze tensors which represent multi-dimensional data such as network intrusion logs.
  • To analyze high velocity data streams accurately, we develop a fast and efficient stream mining software stack, Swift stream miner. In anomaly and fraud detection, we design scalable and fast methods to discover anomalies and frauds in data such as credit card transaction history and online social networks.

Honors and Awards

Prof. Kang's Awards

  • Young Information Scientist Award, Korean Institute of Information Scientists and Engineers, 2016
  • SIGKDD Doctoral Dissertation Award, Honorable Mention, 2013
  • New Faculty Award from Microsoft Research Asia, 2013
  • Best Application Paper Award, at Pacific-Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (PAKDD), 2011
  • Open Source Software Award, Silver, at Open Source Software World Challenge, 2010
  • Best Application Paper Award, Runner-up, at IEEE International Conference on Data Mining (ICDM), 2009

Students' Awards

  • Jinhong Jung, BK21 Plus Excellent Research Award, 2018
  • Sejoon Oh, HumanTech Award (gold; 1st in Computer Science), 2018
  • Jun-gi Jang, HumanTech Award (honorable mention; 4rd in Computer Science), 2018
  • Jaemin Yoo, Google Travel Award, 2017
  • Jinhong Jung, HumanTech Award (silver; 2nd in Computer Science), 2016
  • Jungwoo Lee, HumanTech Award (bronze; 3rd in Computer Science), 2016
  • Ha-Myung Park, Google Travel Award, 2016
  • Jinhong Jung, Global Ph.D. Fellowship, 2016
  • Jinhong Jung, Naver Ph.D. Fellowship, 2016
  • Ha-Myung Park, HumanTech Award (silver; 2nd in Computer Science), 2015
  • Kijung Shin and Jinhong Jung, HumanTech Award (gold; 1st in Computer Science), 2014
  • Ho Lee, HumanTech Award (honorable mention; 6th in Computer Science), 2014
  • Inah Jeon, Qualcomm Innovation Award, 2014
  • Ha-Myung Park, HumanTech Award (bronze; 4th in Computer Science), 2013


  • 서울대공대가 선정한, 미래를 이끌 7대 기술

    매일경제, 2016년 12월 31일

    서울대 공대는 올해 개교 70주년을 맞아 '미래를 이끌어갈 7대 기술'을 선정했다. 7대 기술 중 빅데이터 기술에 대해 강유 서울대 컴퓨터공학부 교수는 "빅데이터가 물건을 광고하거나 판매하는 분야에서만 쓰이는 게 아니라 예를 들어 어떤 사람이 좋아하는 음식, 즐겨 하는 행동 데이터를 기반으로 그 사람의 향후 질병 발생 가능성을 예측하고 질병 예방을 위한 행동 변화 등을 제시할 수 있다"고 설명했다. Read more >

  • 서울대 공대 강유 교수, 젊은정보과학자상 수상

    연합뉴스, 2016년 12월 29일

    서울대 공대(학장 이건우)는 이 학교 컴퓨터공학부 강유 교수가 한국정보과학회가 선정한 제1회 '젊은정보과학자상'을 수상했다고 29일 밝혔다. 이 상은 정보과학 분야 발전 공로가 인정되는 만 40세 이하 젊은 연구자에게 수여하는 상이다. 강 교수는 작년부터 학교에서 교수로 일하며 데이터 마이닝, 그래프 마이닝 등 분야에서 활발한 연구활동을 하고 있다. Read more >

  • 서울대, 대용량 그래프에서 랜덤 워크 기반 고속 랭킹 기법 개발

    베리타스 알파, 2016년 12월 20일

    서울대는 컴퓨터공학부 강유 교수 연구진이 그래프 기반 추천 시스템 등의 랭킹에 널리 활용되는 RWR 알고리즘이 대용량 그래프를 빠르게 처리하지 못하는 문제를 해결했다고 20일 밝혔다. 연구진은 반복적 기법과 전처리 기법의 조합으로 기존 방법들의 장점을 취해 빠르고 효율적인 RWR 알고리즘을 개발하였다. 연구 결과는 데이터베이스 분야 최고 학회인 ACM SIGMOD 2017에 채택되어 내년 5월 중순 미국에서 발표될 예정이다. Read more >

  • 한·미 연구진 '다차원 빅데이터 분석 시스템' 개발

    연합뉴스, 2014년 1월 14일

    한국연구재단은 KAIST(한국과학기술원) 강유 교수팀(제1저자 전인아, 교신저자 강유)과 미국 카네기멜론대 크리스토스 팔로웃소스 교수팀이 공동으로 '다차원 빅데이터 분석 시스템'을 개발했다고 14일 밝혔다. 연구 결과는 오는 4월 13일 서울에서 열리는 데이터베이스 분야 저명 국제학회 중 하나인 'IEEE ICDE 2015'에서 발표된다. Read more >

  • Microsoft's Big Data Plans: Acknowledge, Embrace, Integrate

    ZDNet, July 13, 2012

    Microsoft has been working with Hortonworks to build a distribution of Hadoop for Windows Azure, its cloud platform, and for Windows Server. Right now the service is available as a cloud service in a by-invitation beta that just entered its third release. The distribution includes Hadoop itself, Hive, Pig, HBase, Sqoop, Mahout and Carnegie Mellon’s "Pegasus" graph mining system. Read more >



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