연구실 소식

    2019

  • [2019년 1월] 유재민 데이터 마이닝 연구실 학생, 삼성 휴먼테크 논문대상 수상

    석박통합과정 유재민 학생이 삼성 휴먼테크 논문대상에서 장려상을 수상했다. 삼성 휴먼테크 논문대상은 공학 분야의 최고의 논문에 수여하는 상으로, 한국에서 가장 권위 있는 상 중의 하나이다.

  • [2019년 1월] 박하명 박사후 연구원 국민대 조교수로 부임

    박하명 박사후 연구원이 2019년 3월 1일부로 국민대학교 조교수로 부임하게 되었습니다. 축하드립니다!

  • 2018

  • [2018년 11월] 강유 교수, IEEE ICDM 지난 10년간 최우수 논문상 수상

    강유 교수가 데이터마이닝 분야 국제 최우수 학회중 하나인 IEEE ICDM (International Conference On Data Mining)에서 10-Year Highest-Impact Paper Award 상을 수상하였다. 10-Year Highest-Impact Paper Award 상은 지난 10년간 데이터 마이닝 분야에서 가장 큰 영향력을 준 논문에 수여된다.

  • [2018년 8월] 데이터마이닝 분야 최고 학회 중 하나인 CIKM 2018에 논문 게재 승인

    데이터마이닝 분야 최고 학회 중 하나인 CIKM 2018에 논문 게재가 승인되었다. "Zoom-SVD: Fast and Memory Efficient Method for Extracting Key Patterns in an Arbitrary Time Range" 논문은 다중 시계열 데이터에서 임의의 시간 범위에 대한 주요 패턴을 추출하는 알고리즘을 제안했다.

  • [2018년 6월] 정진홍 학생, BK우수연구 공대학장상 수상

    정진홍 박사과정생이 BK 우수연구 공대학장상을 수상했다. BK 우수연구 공대학장상은 공학 분야에서 우수한 연구를 수행한 대학원생에게 수여하는 상이다.

  • [2018년 1월] 2명의 데이터 마이닝 연구실 학생, 삼성 휴먼테크 논문대상 수상

    오세준 학부연구생이 삼성 휴먼테크 논문대상에서 금상(컴퓨터 공학분야 1위)을 수상했다. 수상한 논문은 "Scalable Tucker Factorization for Sparse Tensors - Algorithms and Discoveries" 이다. 장준기 석박통합과정학생도 "Fast and Memory-Efficient Method for Time Ranged Singular Value Decomposition" 논문으로 장려상(컴퓨터 공학분야 4위)을 수상했다. 삼성 휴먼테크 논문대상은 공학 분야의 최고의 논문에 수여하는 상으로, 한국에서 가장 권위 있는 상 중의 하나이다.

  • 2017

  • [2017년 12월] 데이터베이스 분야 최고 학회 중 하나인 ICDE 2018에두 개의 논문 게재 승인

    데이터베이스 분야 최고 학회 중 하나인 ICDE 2018에 두 개의 논문 게재가 승인되었다. "TPA: Fast, Scalable, and Accurate Method for Approximate Random Walk with Restart on Billion Scale Graphs" 논문은 PageRank와 실제 세계 그래프의 블록 단위 구조를 이용하여 RWR을 근사적으로 계산하는 알고리즘을 제안했다. "Scalable Tucker Factorization for Sparse Tensors - Algorithms and Discoveries" 논문은 희소 다차원 데이터에 대한 고확장성 터커 분해 기법이며, 특성 행렬을 행 단위로 업데이트하는 알고리즘을 제안했다.

  • [2017년 12월] 데이터마이닝 분야 최고 학회 중 하나인 The Web Conference 2018에 두 개의 논문 게재 승인

    데이터마이닝 분야 최고 학회 중 하나인 The Web Conference 2018에 두 개의 논문 게재가 승인되었다. "SIDE: Representation Learning in Signed Directed Networks" 논문은 부호가 있는 네트워크에서의 임베딩 알고리즘을 제안했다. "Fast and Accurate Random Walk with Restart on Dynamic Graphs with Guarantees" 논문은 동적 그래프에서의 RWR 알고리즘을 제안했다.

  • [2017년 11월] 인공지능 분야 최고 학회 중 하나인 AAAI 2018에 논문 게재 승인

    인공지능 분야 최고 학회 중 하나인 AAAI 2018에 "PegasusN: A Scalable and Versatile Graph Mining System" 데모 페이퍼 게재가 승인되었다. 이 논문은 그래프 구조 분석, 부분그래프 열거, 그래프 생성 및 그래프 시각화와 같은 다양한 그래프 마이닝 작업을 위한 확장성 있는 알고리즘들을 제공하고 통합하는 PegasusN을 제시했다.

  • [2017년 10월] 유재민 학생, 구글 트래블 어워드 수상

    박사과정 유재민 학생이 ICDM 2017 학회 참석 여비를 지원하는 구글 트래블 어워드를 수상하였다. 구글 트래블 어워드는 컴퓨터 과학 분야의 최고 학회에 채택된 논문의 주요 저자에게 수여한다. 유재민 학생은 ICDM 2017에서 "Supervised Belief Propagation: Scalable Supervised Inference on Attributed Networks" 논문을 발표할 예정이다.

  • [2017년 10월] 데이터마이닝 분야 최고 학회 중 하나인 BigData 2017에 논문 게재 승인

    데이터 마이닝 분야 최고 학회 중 하나인 BigData 2017에 "A Comparative Study of Matrix Factorization and Random Walk with Restart in Recommender Systems" 논문 게재가 승인되었다. 이 논문은 4가지 추천 업무에 대해 각각 행렬 분해와 RWR 방법을 비교하고 그 결과를 직관적으로 설명했다.

  • [2017년 8월] 데이터마이닝 분야 최고 학회 중 하나인 ICDM 2017에 논문 게재 승인

    데이터 마이닝 분야 최고 학회 중 하나인 ICDM 2017에 "Supervised Belief Propagation: Scalable Supervised Inference on Attributed Networks" 논문 게재가 승인되었다. 이 논문은 간선에 추가 정보가 있는 실세계 그래프에서 정점 분류 문제를 해결할 수 있는 새로운 알고리즘을 제시했다.

  • [2017년 1월] 2명의 데이터 마이닝 연구실 학생, 삼성 휴먼테크 논문대상 수상

    정진홍 박사 과정 학생이 삼성 휴먼테크 논문대상에서 은상(컴퓨터 공학분야 2위)을 수상했다. 수상한 논문은 "BePI: Fast and Memory-Efficient Method for Billion-Scale Random Walk with Restart" 이다. 이정우 학부연구생도 "CTD: Compact Tensor Decomposition for Multi-way Data" 논문으로 동상(컴퓨터 공학분야 3위)을 수상했다. 삼성 휴먼테크 논문대상은 공학 분야의 최고의 논문에 수여하는 상으로, 한국에서 가장 권위 있는 상 중의 하나이다.

  • [2017년 1월] 데이터베이스 분야 최고 학회 중 하나인 ICDE 2017에 논문 게재 승인

    데이터베이스 분야 최고 학회 중 하나인 ICDE 2017에 "Fast and Scalable Distributed Boolean Tensor Factorization" 논문 게재가 승인되었다. 이 논문에서는 데이터 캐싱 및 셔플링 최소화를 통해 빠르고 확장성있게 불린 텐서 분해를 하는 분산 알고리즘을 제시했다.

  • 2016

  • [2016년 12월] 서울대 공대가 선정한, '미래를 이끌 7대 기술' 기사에 강유 교수 인터뷰 게재

    서울대 공대가 개교 70주년을 맞아 '미래를 이끌어갈 7대 기술'을 선정했다. 선정된 7대 기술을 소개하는 기사에서 강유 교수는 빅데이터 기술의 사례로 아마존의 추천 시스템과 예측 배송 시스템을 소개했고, 실시간 빅데이터 분석 및 예측 기술의 미래를 전망했다.

  • [2016년 12월] 강유 교수, 한국정보과학회로부터 첫 번째 젊은정보과학자상 수상

    강유 교수가 한국정보과학회로부터 첫 번째 젊은정보과학자상을 수상했다. 젊은정보과학자상은 매년 컴퓨터 과학 분야에서 40세 미만인 최고의 한국 과학자 단 한 명에게 수여한다. 강유 교수는 이 상의 첫 번째 수상자이다.

  • [2016년 11월] 데이터베이스 분야 최고 학회 중 하나인 SIGMOD 2017에 논문 게재 승인

    데이터 베이스 분야 최고 학회 중 하나인 SIGMOD 2017에 "BePI: Fast and Memory-Efficient Method for Billion-Scale Random Walk with Restart" 논문 게재가 승인되었다. 이 논문에서는 실제 세계 그래프의 특성을 이용하여 대규모 그래프에서 빠르고 효율적으로 RWR을 계산한다.

  • [2016년 11월] 박하명 학생, 구글 트래블 어워드 수상

    박사과정 박하명 학생이 ICDM 2016 학회 참석 여비를 지원하는 구글 트래블 어워드를 수상하였다. 구글 트래블 어워드는 컴퓨터 과학 분야의 최고 학회에 채택된 논문의 주요 저자에게 수여한다. 박하명 학생은 ICDM 2016에서 "Partition Aware Connected Component Computation in Distributed Systems" 논문을 발표할 예정이다.

  • [2016년 9월] 데이터 마이닝 분야 최고 학회 중 하나인 ICDM 2016에 두 개의 논문 게재 승인

    두 개의 연구 트랙 논문이 ICDM 2016에 게재가 승인되었다. "Partition Aware Connected Component Computation in Distributed Systems" 논문에서는 분산 시스템을 이용하여 대용량 그래프의 연결 성분을 계산하는 알고리즘을 제안했다. 다른 논문인 "Personalized Ranking in Signed Networks using Signed Random Walk with Restart" 논문에서는 부호가 있는 네트워크에서 개인화된 랭킹을 제공하는 새로운 랭킹 모델을 제시했다.

  • [2016년 7월] 정진홍 학생, 글로벌 박사 펠로우십 수상

    박사 과정 정진홍 학생이 한국 연구재단에서 지원하는 글로벌 박사 펠로우십에 선정되었다. 글로벌 박사 펠로우십은 세계적 수준의 박사를 육성하기 위해 교육부와 한국연구재단이 지원하는 국가 핵심 인재 양성사업으로, 매년 전국의 박사과정 및 석박사통합과정의 학생을 선발해 3년동안 학비와 생활비 걱정 없이 학업과 연구에 전념할 수 있도록 집중 지원하는 제도이다. 정진홍 학생은 글로벌 박사 펠로우십의 지원으로 향후 "링크 분석을 통한 대용량 그래프에서의 고속 랭킹 기법 연구"를 진행하게 된다.

  • [2016년 5월] 데이터 마이닝 분야 최고 학회 중 하나인 KDD 2016에 논문 게재 승인

    데이터 마이닝 분야 최고 학회 중 하나인 KDD 2016에 "PTE: Enumerating Trillion Triangles On Distributed System" 논문 게재가 승인되었다. 이 논문에서는 다중 분산 머신을 이용하여 효과적으로 삼각형 열거를 하였다.

  • [2016년 4월] 정진홍 박사 과정 학생, 네이버 Ph.D. 장학금 수상

    정진홍 박사 과정 학생이 대용량 그래프 마이닝 연구에 대하여 네이버 Ph.D. 장학금을 수상했다. 네이버 Ph.D. 장학금은 컴퓨터 과학 분야의 최고의 학생에게 수여하는 장학금이다.

  • [2016년 1월] 박하명 박사 과정 학생, 삼성 휴먼 테크 논문 은상 수상

    박하명 박사 과정 학생이 삼성 휴먼 테크 논문 대상에서 은상 (컴퓨터 공학분야 2위)을 수상했다. 수상한 논문은 "Pararllel Triangle Enumeration on Distributed Systems" 이다. 삼성 휴먼 테크 논문 대상은 공학 분야의 최고의 논문에 수여하는 상으로, 한국에서 가장 권위 있는 상 중의 하나이다.

  • 2015

  • [2015년 12월] 데이터베이스 분야 최고 학회 중 하나인 ICDE 2016에 논문 게재 승인

    데이터베이스 분야 최고 학회 중 하나인 ICDE 2016에 "Scout: Scalable Coupled Matrix-Tensor Factorization-Algorithms and Discoveries" 논문 게재가 승인되었다. 이 논문에서는 맵리듀스를 이용해 결합 행렬-텐서 분해의 확장성을 높였다.

  • [2015년 9월] 데이터 마이닝 분야 최고 학회 중 하나인 ICDM 2015에 논문 게재 승인

    데이터 마이닝 분야 최고 학회 중 하나인 ICDM 2015에 "TeGViz: Distributed Tera-Scale Graph Generation and Visualization" 데모 페이퍼 게재가 승인되었다. 이 논문에서는 1분 내에 10억 스케일의 그래프를 생성할 수 있는 분산 그래프 생성자를 제안했다.

  • [2015년 5월] 데이터 마이닝 분야 최고 학회 중 하나인 KDD 2015에 논문 게재 승인

    데이터 마이닝 분야 최고 학회 중 하나인 KDD 2015에 "MASCOT: Memory-efficient and Accurate Sampling for Counting Local Triangles in Graph Streams" 논문 게재가 승인되었다. 이 논문에서는 빠른 속도의 그래프 스트림 환경에서 효과적으로 삼각형을 분석하는 "MASCOT"를 제시했다.

  • [2015년 1월] 데이터베이스 분야 최고 학회 중 하나인 SIGMOD 2015에 논문 게재 승인, 두 명의 데이터 마이닝 연구실 학생이 트래블 어워드 수상

    신기정 학부연구생과 정진홍 석사과정 학생의 논문인 "BEAR: Block Elimination Approach for Random Walk with Restart on Large Graphs"가 데이터베이스 분야 최고 학회 중 하나인 SIGMOD 2015에 게재가 승인되었다. 또한, 두 학생 모두 트래블 어워드를 수상하였다.

  • [2015년 1월] 다차원 빅데이터 분석 시스템 관련 우수 연구 성과, 언론 보도

    강유 교수팀과 미국 카네기 멜론 대학의 크리스토스 팔로웃소스 교수팀이 공동으로 개발한 다차원 빅데이터 분석 시스템에 관한 우수한 연구성과가 언론에 보도됐다 (연합뉴스). 이 시스템은 효율적인 분산 알고리즘 설계를 통해 기존보다 최소 10배, 최대 100배 큰 용량의 데이터를 분석할 수 있는 대용량 다차원 텐서(3차원 이상의 고차원 배열) 분석 시스템으로, 연구결과는 오는 4월 13일 서울에서 열리는 데이터베이스 분야 저명 국제학회 중 하나인 '국제전기전자공학회(IEEE) ICDE 2015'에서 발표된다.

  • [2015년 1월] 세 명의 데이터 마이닝 연구실 학생, 삼성 휴먼 테크 논문 대상 수상

    신기정 학부연구생과 정진홍 석사과정 학생이 삼성 휴먼 테크 논문 대상에서 금상(컴퓨터 공학분야 1위)을 수상했다. 수상한 논문은 "BEAR: Block Elimination Approach for Random Walk with Restart on Large Graphs" 이다. 이호 석사과정 학생 역시 장려상(컴퓨터 공학 분야 6위)을 수상했다. 수상한 논문은 "Fast Graph Mining with HBase"이다. 삼성 휴먼 테크 논문 대상은 공학 분야의 최고의 논문에 수여하는 상으로, 한국에서 가장 권위 있는 상 중의 하나이다.

  • 2014

  • [2014년 10월] 데이터 베이스 분야 최고 학회 중 하나인 ICDE 2015에 논문 게재 승인

    데이터 베이스 분야 최고 학회 중 하나인 ICDE 2015에 "HaTen2: Billion-scale Tensor Decompositions" 논문 게재가 승인되었다. 이 논문에서는 맵리듀스를 이용해 두 가지 중요한 텐서 분해 기법인 Tucker와 PARAFAC의 확장성을 높였다.

  • [2014년 9월] 데이터 마이닝 분야 최고 학회 중 하나인 ICDM 2014에 두 개의 논문 게재 승인

    연구 트랙과 데모 트랙 각각 하나씩 총 두 개의 논문이 ICDM 2014에 게재가 승인되었다. 연구 트랙 논문인 "Distributed Methods for High-dimensional and Large-scale Tensor Factorization"에서는 추천 시스템 등에서 사용할 수 있는 효율적인 분산 대용량 텐서 분해 알고리즘들을 제시했다. 데모 트랙 논문인 "Eventera: Real-time Event Recommendation System from Massive Heterogeneous Online Media"에서는 실시간 이벤트 추천 시스템을 제안했다.

  • [2014년 8월] 데이터 마이닝 분야 최고 학회 중 하나인 CIKM 2014에 3개의 일반 논문 게재 승인

    세 개의 일반 논문이 데이터 마이닝 분야 최고 학회인 CIKM 2014에 게재가 승인되었다.

  • [2014년 2월] 박하명 박사 과정 학생, 삼성 휴먼 테크 논문 대상 동상 수상

    박하명 박사 과정 학생이 삼성 휴먼 테크 논문 대상에서 동상을 수상했다. 수상한 논문은 "An Efficient MapReduce Algorithm for Triangulation in a Very Large Graph"이며, 대용량 그래프에서 삼각형 개수를 세는 효율적인 맵리듀스 알고리즘에 관한 것이다.

  • [2014년 1월] 임용섭 박사 과정 학생, "Venture Research Program for Graduate and PhD Students" 프로그램으로부터 연구비 지원 확정

    임용섭 박사 과정 학생이 카이스트 "Venture Research Program for Graduate and PhD Students" 프로그램으로부터 2014년 분산 실시간 그래프 마이닝에 대한 연구비 지원을 받게 되었다. 이 프로그램은 도전적이고 창의적인 아이디어를 지원하는 것이 목적이며, 올해 높은 경쟁율을 보였다 (카이스트 내 10명).

  • 2013

  • [2013년 9월] 전인아 석사 과정 학생, 퀄컴 이노베이션 어워드 수상

    전인아 석사 과정 학생이 2013 퀄컴 이노베이션 어워드를 수상했다. 수상한 논문은 "GigaTensor: Scaling Tensor Analysis Up By 100 Times - Algorithms and Discoveries"이며, 하둡을 이용해 수십억 규모의 실세계 텐서를 분석해 패턴과 이상 현상을 찾는 연구에 관한 것이다

  • [2013년 8월] 강유 교수, 2013 SIGKDD Doctoral Dissertation Award에서 Honorable Mention 수상

    강유 교수가 2013 KDD Dissertation Award에서 Honorable Mention을 수상했다. Honorable Mention은 그 해 우수한 데이터 마이닝 분야 박사 학위 논문에 주어지는 상이다. 강유 교수의 학위 논문 제목은 "Mining Tera-Scale Graphs: Theory, Engineering and Discoveries"이며, 수천대의 머신을 활용해 수십억 규모의 그래프를 분석할 수 있는 시스템인 PEGASUS에 대한 내용이다. 강유 교수는 시카고에서 개최되는 KDD 학회의 개회식에서 수상을 하게된다.