복경수 연구실은 대규모 그래프 데이터 처리 및 소셜 네트워크 분석 분야에서 국내외적으로 높은 연구 성과를 내고 있는 연구실입니다. 연구실은 GPU 및 분산 환경에서 대용량 그래프의 효율적인 분할, 저장, 처리 기술을 중점적으로 개발하고 있으며, 이를 통해 기존의 한계를 극복하고 실시간 데이터 분석의 새로운 패러다임을 제시하고 있습니다. 특히, 그래프 분할 및 처리 분야에서는 동적 메모리 관리, 점진적 처리, 스트리밍 클러스터링 등 최신 알고리즘을 도입하여, GPU 환경에서의 그래프 처리 효율성을 극대화하고 있습니다. 이러한 기술은 소셜 네트워크, IoT, 교통 네트워크 등 다양한 응용 분야에서 실시간 데이터 분석과 패턴 탐지에 활용되고 있습니다. 또한, 실제 대규모 그래프 데이터셋을 대상으로 한 실험을 통해 기존 기법 대비 월등한 성능을 입증하였습니다. 연구실은 소셜 네트워크 및 빅데이터 환경에서의 전문가 추천, 인플루언서 탐지, 이벤트 검출 등 데이터 마이닝 및 인공지능 응용 기술에도 주력하고 있습니다. 사용자 프로필, 소셜 상호작용, 그래프 구조, 시간적 특성 등 다양한 요소를 통합적으로 고려한 추천 및 탐지 알고리즘을 개발하여, 학술 정보 검색, 지역 이벤트 감지, 개인화 추천 서비스 등 다양한 실생활 응용에 적용하고 있습니다. 이외에도, 고차원 데이터 색인, 분산 인메모리 시스템, 신뢰성 기반 콘텐츠 추천, 교통 정보 분석 등 다양한 빅데이터 및 인공지능 융합 연구를 수행하고 있습니다. 연구실은 국내외 학술지 및 학회에서 다수의 우수 논문상과 특허를 수상하였으며, 산학협력 및 국가 연구과제 수행을 통해 실질적인 사회적 가치 창출에도 기여하고 있습니다. 앞으로도 복경수 연구실은 대규모 데이터 처리와 소셜 네트워크 분석 분야에서 첨단 기술을 선도하며, 데이터 기반 사회의 혁신을 이끌어갈 핵심 연구 거점으로 성장할 것입니다.