데이터베이스 연구실은 지식 및 정보 처리와 분석 분야에서 선도적인 연구를 수행하고 있습니다. 본 연구실은 플래시 메모리 기반 임베디드 데이터베이스와 의미기반 멀티미디어 정보 검색이라는 두 가지 핵심 분야를 중심으로 다양한 연구를 진행하고 있습니다. 특히, NAND 플래시 메모리의 특성을 고려한 하이브리드 저장 시스템, SSD 기반 데이터베이스 성능 향상, 효율적인 인덱스 및 버퍼 관리 기법 등 저장장치와 데이터베이스 시스템의 융합 기술에 대한 심도 있는 연구를 수행하고 있습니다. 또한, 이미지, 비디오, 오디오, 웹 문서 등 다양한 멀티미디어 데이터를 효과적으로 저장하고 검색하는 기술 개발에 주력하고 있습니다. 온톨로지, 시맨틱 태깅, 소셜 폭소노미 등 의미 정보를 활용한 멀티미디어 데이터 관리 및 검색 시스템을 구축하며, 최근에는 딥러닝 기반의 멀티모달 데이터 분석 및 정보 검색 연구로 영역을 확장하고 있습니다. DNN, CNN, RNN 등 최신 인공지능 기술을 활용하여 이미지와 텍스트, 음성 등 다양한 데이터를 통합적으로 분석하고, 사용자 맞춤형 검색 및 추천 서비스를 구현하고 있습니다. 연구실은 다수의 국내외 특허와 논문, 산학협력 프로젝트를 통해 연구 성과를 실질적으로 산업 현장에 적용하고 있습니다. 예를 들어, 의료 챗봇, 골프 스윙 분석, 질환 진단 시스템, 개인정보 비식별화, 위치 추정 등 다양한 응용 분야에서 실질적인 기술 이전과 상용화가 이루어지고 있습니다. 이러한 연구 결과는 국내외 학회 및 저널에서 우수 논문상, Best Presenter 등 다양한 수상 실적으로도 이어지고 있습니다. 연구실은 BK21, 인공지능융합혁신인재양성사업, SW중심대학사업 등 다양한 국가 및 산업 지원 프로젝트에 참여하며, 차세대 데이터베이스 및 인공지능 융합 인재 양성에도 힘쓰고 있습니다. 또한, 졸업생들은 국내외 유수의 대학, 연구소, 산업체에서 활발히 활동하며 연구실의 명성을 이어가고 있습니다. 앞으로도 데이터베이스 연구실은 플래시 메모리 기반 저장 시스템, 의미기반 멀티미디어 정보 검색, 딥러닝 기반 멀티모달 분석 등 핵심 연구 분야에서 지속적으로 혁신적인 성과를 창출하고, 산업 및 학계 발전에 기여할 계획입니다.