이원석 연구실은 컴퓨터과학과를 기반으로 데이터베이스 시스템, 데이터 스트림 처리, 데이터 마이닝, OLAP, 실시간 데이터 분석 등 데이터 중심의 첨단 연구를 선도하고 있습니다. 본 연구실은 데이터 스트림 환경에서 발생하는 방대한 양의 데이터를 효과적으로 저장, 처리, 분석하는 다양한 알고리즘과 시스템 구조를 개발해왔으며, 실시간 데이터 처리의 이론적·실용적 한계를 극복하는 데 중점을 두고 있습니다. 특히, 실시간 데이터 스트림 관리 시스템(DSMS), 슬라이딩 윈도우, 패인 윈도우, 다중 조인 연속 질의 최적화, 동적 데이터 큐브 등 실시간 데이터 처리에 특화된 다양한 기술을 연구하고 있습니다. 이러한 기술들은 센서 네트워크, IoT, 웹 로그, 네트워크 패킷 등 다양한 응용 분야에서 실시간 데이터의 신속한 처리와 분석을 가능하게 하며, 실제 산업 현장에서도 널리 활용되고 있습니다. 또한, 데이터 마이닝 및 연관 규칙 분석 분야에서도 뛰어난 연구 성과를 보이고 있습니다. 빈발 항목 집합 탐색, 연관 규칙 생성, 순차 패턴 마이닝 등 실시간 데이터 환경에 최적화된 데이터 마이닝 기법을 개발하여, 고객 행동 분석, 추천 시스템, 이상 탐지, 문서 자동 분류 등 다양한 분야에 적용하고 있습니다. 본 연구실의 연구는 다수의 특허와 논문, 그리고 다양한 산학협력 프로젝트를 통해 그 우수성이 입증되고 있습니다. OLAP 및 다차원 데이터 분석 분야에서도 본 연구실은 동적 데이터 큐브, 계층적 데이터 처리, 사용자 관심 영역 분석 등 혁신적인 방법론을 제시하고 있습니다. 실시간 데이터 스트림 환경에서의 OLAP 적용을 위한 메모리 최적화와 신속한 질의 처리 기술은 대규모 데이터 환경에서의 의사결정과 인사이트 도출에 큰 기여를 하고 있습니다. 이원석 연구실은 앞으로도 데이터 중심의 첨단 연구를 지속적으로 수행하여, 데이터 기반 사회의 다양한 문제를 해결하고, 실질적인 산업적·학문적 발전에 기여할 것입니다.