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컴퓨터이론 및 응용 연구실

서울대학교 본교(제1캠퍼스) 컴퓨터공학부

박근수 교수

Cryptography

Graph Algorithms

String Algorithms

V3_minor

컴퓨터이론 및 응용 연구실

컴퓨터공학부 박근수

컴퓨터이론 및 응용 연구실은 컴퓨터공학부 내에서 그래프 알고리즘, 문자열 알고리즘, 생물정보학, 암호학 등의 연구를 활발히 진행하고 있습니다. 최근 3년간 연구실은 다각적 Top-k 부분 그래프 질의를 위한 효율적인 알고리즘, 그래프 동형 문제를 위한 최신 알고리즘 비교, Supergraph Search 알고리즘 IDAR의 병렬화에 대한 실험 분석 등의 연구를 통해 그래프 알고리즘 분야에서 두각을 나타내고 있습니다. 또한, DNA 서열의 빠른 문자열 매칭, Cartesian tree 매칭을 위한 빠른 알고리즘 등 문자열 알고리즘 분야에서도 중요한 성과를 이루어냈습니다. 생물정보학 분야에서는 동형암호화를 통한 유사한 유전자 서열 찾기, Germline 및 Somatic 변이 호출 개선을 위한 새로운 방법인 RDscan을 개발하였습니다. 암호학 분야에서는 공통-곱셈 배치 모듈러 지수 계산의 빠른 방법을 연구하여 주목받고 있습니다. 이러한 연구 성과를 바탕으로 다양한 기업과의 R&D 프로젝트를 성공적으로 수행하고 있습니다.

Cryptography
Graph Algorithms
String Algorithms
유전체 서열에서 유사한 영역 탐지와 동형 암호화
유전체 서열 분석은 생명과학에서 중요한 연구 분야입니다. 연구실은 동형 암호화를 사용하여 유전체 서열에서 고유한 유사 영역을 찾아내는 방법을 개발하고 있습니다. 이 연구는 유전체 데이터의 프라이버시를 보호하면서도 중요한 생물학적 정보를 추출하는 것을 목표로 합니다. 동형 암호화 기술을 활용함으로써 유전체 데이터를 외부에 노출시키지 않고도 분석할 수 있는 안전한 방법을 제공합니다. 이는 바이오인포매틱스 및 생명과학 분야에서 혁신적인 자료 분석 방법으로 활용될 수 있습니다.
메인 메모리 데이터베이스 시스템을 위한 고성능 자료 구조
메인 메모리 데이터베이스 시스템의 성능을 최적화하기 위한 고성능 자료 구조 연구가 활발히 진행되고 있습니다. 연구실은 기존의 B⁺-트리를 개선하여 더 빠르고 효율적인 DB⁺-트리 구조를 개발하고 있습니다. 이 새로운 자료 구조는 데이터 압축과 동적 재구성을 통해 메모리 사용을 최적화하고 쿼리 처리 속도를 크게 향상시킵니다. 이러한 기술은 대용량 데이터 처리와 실시간 데이터 분석이 필요한 다양한 응용 분야에서 중요하며, 데이터베이스 시스템의 성능을 극대화하는 데 기여할 수 있습니다.
1
Finding Highly Similar Regions of Genomic Sequences Through Homomorphic Encryption
M. Bataa, S. Song, K. Park, M. Kim, J. Cheon, S. Kim
J Compute Biol., 2024
2
DB⁺-tree: A new variant of B⁺-tree for main-memory database systems
Y. Kwon, S. Lee, Y. Nam, J. Na, K. Park, S. Cha, B. Moon
Information Systems, 2023
3
On the Longest Common Cartesian Substring Matching
S. Faro, T. Lecroq, K. Park, S. Scafiti
The Computer Journal, 2023