데이터 스트림 관리 및 실시간 데이터 처리는 최근 빅데이터 시대에 매우 중요한 연구 분야로 부상하고 있습니다. 이 연구실에서는 무한히 생성되는 데이터 스트림을 효과적으로 저장, 처리, 분석하는 다양한 알고리즘과 시스템 구조를 개발하고 있습니다. 특히, 센서 네트워크, IoT, 웹 로그, 네트워크 패킷 등 다양한 응용 분야에서 발생하는 대규모 실시간 데이터를 신속하게 처리하기 위한 기술적 도전과제를 해결하고 있습니다. 실시간 데이터 스트림 환경에서는 제한된 메모리와 컴퓨팅 자원 내에서 데이터의 연속적 유입을 효율적으로 관리해야 하므로, 기존의 정적 데이터베이스와는 다른 접근법이 필요합니다. 본 연구실은 슬라이딩 윈도우, 패인 윈도우, 다중 조인 연속 질의 최적화, 데이터 큐브 등 다양한 실시간 집계 및 질의 처리 기법을 제안하였으며, 메모리 사용량과 처리 시간을 최소화하는 혁신적인 알고리즘을 다수 개발하였습니다. 또한, 실시간 이슈 탐지, 상황 인지, 이상 탐지 등 실시간 분석이 요구되는 다양한 문제에 대한 솔루션도 연구하고 있습니다. 이러한 연구는 실제 산업 현장에서의 데이터 기반 의사결정, 스마트 시티, 스마트 팩토리, 교통 모니터링, 에너지 관리 등 다양한 분야에 적용되고 있습니다. 실시간 데이터 처리 기술은 앞으로도 데이터 기반 사회에서 핵심적인 역할을 할 것으로 기대되며, 본 연구실은 이 분야의 선도적 연구를 지속적으로 수행하고 있습니다.

데이터 마이닝 및 연관 규칙 분석은 대용량 데이터에서 숨겨진 패턴과 유의미한 정보를 추출하는 핵심 기술입니다. 본 연구실은 데이터 스트림 환경에서의 빈발 항목 집합 탐색, 연관 규칙 생성, 순차 패턴 마이닝 등 다양한 데이터 마이닝 기법을 연구하고 있습니다. 특히, 온라인 트랜잭션 데이터, 로그 데이터, 센서 데이터 등 실시간으로 유입되는 데이터에서 신속하게 패턴을 발견하는 알고리즘 개발에 중점을 두고 있습니다. 연관 규칙 분석은 고객 행동 분석, 추천 시스템, 이상 탐지, 문서 자동 분류 등 다양한 응용 분야에서 활용되고 있습니다. 본 연구실은 기존의 오프라인 데이터 마이닝 기법을 실시간 데이터 스트림 환경에 맞게 확장하여, 메모리 효율성과 정확도를 동시에 높이는 새로운 방법론을 제시하였습니다. 예를 들어, 전위트리 기반의 빈발 항목 집합 탐색, 다중 해시함수 기반의 의사 주기 탐사, 실시간 연관 규칙 기반 이슈 탐지 등 다양한 특허와 논문을 통해 그 성과를 입증하고 있습니다. 이러한 연구는 실제 산업 현장에서의 실시간 마케팅, 보안 침입 탐지, 사용자 맞춤형 서비스 제공 등 다양한 분야에 적용되고 있습니다. 앞으로도 데이터 마이닝 및 연관 규칙 분석 기술은 데이터 기반 혁신의 핵심 동력으로 자리매김할 것이며, 본 연구실은 이 분야의 이론적·실용적 발전을 선도하고 있습니다.

OLAP(Online Analytical Processing) 및 다차원 데이터 분석은 복잡한 데이터 구조를 다양한 관점에서 신속하게 분석할 수 있도록 지원하는 기술입니다. 본 연구실은 데이터 큐브, 다차원 계층 데이터 처리, 동적 데이터 큐브 등 OLAP 관련 핵심 기술을 연구하고 있습니다. 특히, 실시간 데이터 스트림 환경에서의 OLAP 적용을 위한 동적 데이터 큐브 관리, 메모리 최적화, 사용자 관심 영역 분석 등 다양한 혁신적 방법론을 개발하였습니다. 전통적인 OLAP 시스템은 정적 데이터베이스에 기반하지만, 본 연구실은 실시간으로 변화하는 데이터 스트림에 OLAP을 적용하는 데 중점을 두고 있습니다. 이를 위해 속성 값의 지지율에 따라 동적으로 그룹을 형성하고, 메모리와 처리 시간을 절약하면서도 사용자의 분석 요구에 신속하게 대응할 수 있는 시스템 구조를 제안하였습니다. 또한, 다차원 데이터의 계층적 구조를 활용하여 복잡한 질의도 효율적으로 처리할 수 있도록 다양한 알고리즘을 개발하였습니다. 이러한 연구는 웹 로그 분석, 비즈니스 인텔리전스, 스마트 시티 데이터 분석, 의료 데이터 분석 등 다양한 분야에 적용되고 있습니다. OLAP 및 다차원 데이터 분석 기술은 대규모 데이터 환경에서의 신속한 의사결정과 인사이트 도출에 필수적이며, 본 연구실은 이 분야의 실질적 발전에 크게 기여하고 있습니다.