실시간 시스템은 정해진 시간 내에 반드시 작업이 완료되어야 하는 컴퓨팅 환경을 의미합니다. 김영국 연구실은 실시간 시스템의 이론적 기반부터 실제 응용까지 폭넓게 연구하고 있습니다. 특히, 실시간 데이터베이스 시스템은 시간 제약이 있는 트랜잭션을 효율적으로 처리하기 위한 핵심 기술로, 다양한 산업 분야에서 요구되는 신뢰성과 예측 가능성을 보장하는 데 중점을 두고 있습니다. 연구실에서는 실시간 데이터베이스의 트랜잭션 관리, 동시성 제어, 회복 기법 등 핵심 요소 기술을 개발하고 있습니다. 예를 들어, 주기억장치 상주형 데이터베이스의 회복 기법, 로그가 필요 없는 데이터베이스 백업/복구 방법 등은 시스템의 신뢰성과 성능을 동시에 향상시키는 데 기여하고 있습니다. 또한, 실시간 데이터의 일관성과 예측 가능성을 보장하기 위한 다양한 알고리즘과 시스템 구조를 제안하여, 실제 산업 현장에 적용 가능한 솔루션을 제공하고 있습니다. 이러한 연구는 이동 컴퓨팅, 국방, 금융, 산업 자동화 등 다양한 분야에서 실시간 데이터 처리의 신뢰성과 효율성을 높이는 데 중요한 역할을 하고 있습니다. 실시간 데이터베이스 시스템의 설계와 구현 경험을 바탕으로, 연구실은 차세대 실시간 응용 시스템의 발전을 선도하고 있습니다.

김영국 연구실은 인공지능(AI)과 딥러닝 기술을 활용한 데이터 분석 및 응용 연구에 집중하고 있습니다. 최근에는 대규모 유전체 데이터 분석, 이미지 인식, 자연어 처리, 추천 시스템 등 다양한 분야에 딥러닝 모델을 적용하여 혁신적인 성과를 내고 있습니다. 예를 들어, 생명과학 분야에서는 유전체 데이터의 대규모 분석을 위한 바이오 워크플로우 시스템 개발, 농업 분야에서는 작물 병해충 이미지 분류 및 예측, 의약 분야에서는 신약 개발을 위한 약물 특성 예측 등 다양한 융합 연구를 수행하고 있습니다. 연구실은 실제 산업 및 사회 문제 해결을 위해 맞춤형 딥러닝 모델을 설계하고, 데이터 불균형, 데이터 희소성 등 현실적인 문제를 극복하는 새로운 학습 기법을 개발하고 있습니다. 또한, XAI(설명 가능한 인공지능) 기술을 활용하여 모델의 신뢰성과 해석 가능성을 높이고, 다양한 도메인 전문가와의 협업을 통해 실질적인 응용 사례를 확대하고 있습니다. 최근에는 스마트 헬스케어, 자율주행, 스마트 팩토리, 농업 자동화 등 다양한 분야로 연구 영역을 확장하고 있습니다. 이러한 연구는 데이터 기반 의사결정의 정확성과 효율성을 높이는 데 크게 기여하고 있으며, 산업 현장에서 요구되는 실질적인 문제 해결 능력을 갖춘 인공지능 기술 인재 양성에도 힘쓰고 있습니다. 김영국 연구실은 최신 AI 기술을 바탕으로 사회 각 분야의 혁신을 주도하고 있습니다.

상황인지 기술은 사용자의 현재 상황, 환경, 선호도 등을 실시간으로 파악하여 맞춤형 서비스를 제공하는 핵심 기술입니다. 김영국 연구실은 IoT, 모바일, 유비쿼터스 환경에서의 상황인지 기반 추천 시스템 연구에 오랜 전통과 강점을 가지고 있습니다. 예를 들어, 스마트 자동판매기, 모바일 디바이스, 스마트 홈 등 다양한 환경에서 사용자의 행동과 맥락을 분석하여 최적의 서비스를 추천하는 시스템을 개발해왔습니다. 연구실은 협업 필터링, 콘텐츠 기반 필터링, 하이브리드 추천, 심리유형 기반 추천 등 다양한 추천 알고리즘을 개발하고, 실제 서비스에 적용하여 그 효과를 검증하였습니다. 특히, 데이터 희소성 문제, 사용자 행동의 동적 변화, 그룹 추천 등 현실적인 문제를 해결하기 위한 새로운 접근법을 지속적으로 제안하고 있습니다. 또한, 비콘, 센서, 위치 정보 등 다양한 IoT 기술과 연계하여 실시간 상황인지와 개인화 서비스를 결합하는 연구도 활발히 진행 중입니다. 이러한 연구는 전자상거래, 스마트 시티, 헬스케어, 교육 등 다양한 산업 분야에서 사용자 경험을 혁신적으로 개선하는 데 기여하고 있습니다. 김영국 연구실은 상황인지 및 개인화 추천 시스템 분야에서 국내외적으로 높은 평가를 받고 있으며, 관련 특허와 실용화 성과도 다수 보유하고 있습니다.