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 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.