ALGO Lab.은 계산기하학(Computational Geometry) 분야에서 세계적으로 인정받는 연구실로, 다양한 기하학적 문제를 효율적으로 해결하기 위한 알고리즘 개발에 집중하고 있습니다. 연구실은 단순 다각형, 볼록 다각형, 폴리토프 등 다양한 기하학적 객체를 대상으로 최적화, 근사화, 분할, 매칭 등 핵심적인 문제를 다룹니다. 예를 들어, 볼록 다각형의 최대 겹침, 다각형 내 최대 면적 사각형 찾기, 다각형 분할 및 커버링, 최단 경로 탐색 등 다양한 주제를 심도 있게 연구합니다. 이러한 연구는 이론적 알고리즘 설계뿐만 아니라, 실제 응용에 적합한 효율적인 자료구조와 알고리즘 구현에도 중점을 둡니다. 최근에는 동적 기하 환경에서의 최적 자료구조 및 알고리즘 응용, 동적 k-근접 이웃 탐색, 다차원 공간에서의 최근접 이웃 탐색 등 실질적인 문제 해결에 기여하고 있습니다. 또한, 기하학적 문제의 불확실성, 강체 이동, 장애물 환경 등 현실적인 제약 조건을 고려한 연구도 활발히 이루어지고 있습니다. ALGO Lab.의 연구는 국제 학술대회(SoCG, ISAAC, CCCG 등) 및 저명 학술지(Algorithmica, Computational Geometry 등)에 다수의 논문이 게재될 정도로 높은 수준을 자랑합니다. 이러한 연구 성과는 이론적 컴퓨터 과학뿐만 아니라, GIS, 로봇 내비게이션, 컴퓨터 비전, CAD 등 다양한 응용 분야에도 직접적으로 활용되고 있습니다.

ALGO Lab.은 최적화 문제와 효율적인 데이터 구조 개발에도 중점을 두고 있습니다. 특히 동적 환경에서의 알고리즘 설계와 구현에 강점을 가지고 있으며, 이는 실시간 데이터 처리, 동적 그래프, 동적 기하 환경 등 변화가 빈번한 상황에서의 문제 해결에 필수적입니다. 예를 들어, 동적 다각형 환경에서의 최적 자료구조, 동적 k-근접 이웃 탐색, 동적 볼록 껍질 유지 등 다양한 동적 알고리즘 연구가 진행되고 있습니다. 이러한 연구는 이론적 분석과 실용적 구현을 모두 아우르며, 실행 시간과 메모리 사용량을 최소화하는 혁신적인 방법론을 제시합니다. 최근에는 머신러닝, 인공지능 알고리즘과의 융합 연구도 활발히 이루어지고 있으며, 데이터 스트림 환경에서의 클러스터링, 최근접 이웃 탐색, 공간 질의 처리 등 데이터사이언스와의 접목도 시도되고 있습니다. 또한, 특허로도 출원된 장애물 환경에서의 최단 경로 탐색, GIS 응용 알고리즘 등 실제 산업적 활용 가능성이 높은 연구도 다수 진행되고 있습니다. ALGO Lab.의 최적화 및 데이터 구조 연구는 국내외 다양한 프로젝트와 산학협력 과제, 정부지원 연구센터와 연계되어 있으며, 이론적 성과와 실질적 응용의 균형을 이루고 있습니다. 이를 통해 알고리즘 이론의 발전뿐만 아니라, 실제 사회적 문제 해결에도 기여하고 있습니다.

ALGO Lab.은 알고리즘 및 계산이론(Theory of Computation) 분야에서도 활발한 연구를 수행하고 있습니다. 이론 컴퓨터 과학의 근간이 되는 알고리즘 복잡도 분석, 계산 가능성, 근사 알고리즘, 시간-공간 트레이드오프 등 다양한 주제를 다루며, 새로운 문제 정의와 해결 방법을 제시하고 있습니다. 예를 들어, 다양한 그래프 및 기하 구조에서의 최적화 문제, NP-난이도 문제의 근사해법, 데이터 스트림 환경에서의 효율적 알고리즘 등 이론적 난제에 도전하고 있습니다. 이러한 연구는 국제 학술대회와 워크숍에서 활발히 발표되고 있으며, 국내외 연구자들과의 협업을 통해 새로운 연구 방향을 개척하고 있습니다. 또한, 계산이론의 응용 가능성을 탐구하며, 실제 데이터 처리, 네트워크 분석, 보안, 인공지능 등 다양한 분야와의 융합 연구도 진행 중입니다. 이론적 연구는 실질적인 알고리즘 개발과도 긴밀히 연결되어, 실용적 문제 해결에 직접적인 영향을 미치고 있습니다. ALGO Lab.의 이론 컴퓨터 과학 연구는 국내외 학계에서 높은 평가를 받고 있으며, 학생 및 연구원들에게 깊이 있는 이론적 지식과 창의적 문제 해결 능력을 함양할 수 있는 환경을 제공합니다. 이를 통해 차세대 알고리즘 및 컴퓨터 과학 분야의 리더를 양성하는 데 기여하고 있습니다.