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Data Mining Lab

한국과학기술원 김재철AI대학원

신기정 교수

Graph Neural Networks

Tensor Decomposition

Anomaly Detection

Data Mining Lab

김재철AI대학원 신기정

김재철AI대학원의 Data Mining Lab은 그래프 신경망, 텐서 분해, 이상 탐지 분야에서 활발한 연구를 수행하고 있습니다. 특히, 그래프 신경망을 활용한 다양한 연구를 통해 실질적인 문제 해결에 기여하고 있으며, 최근에는 'FlowerFormer: Empowering Neural Architecture Encoding using a Flow-aware Graph Transformer'와 같은 혁신적인 논문을 발표하였습니다. 또한, 'SliceNStitch: Continuous CP Decomposition of Sparse Tensor Streams'와 같은 텐서 분해 연구를 통해 실시간 데이터 분석의 효율성을 높이고 있습니다. 이상 탐지 분야에서도 'Real-Time Anomaly Detection in Edge Streams'와 같은 연구를 통해 실시간 데이터 스트림에서의 이상 탐지 기술을 발전시키고 있습니다. 이러한 연구 성과를 바탕으로 다양한 기업과의 협업을 통해 실질적인 R&D 프로젝트를 추진하고 있습니다.

Graph Neural Networks
Tensor Decomposition
Anomaly Detection
실시간 이상 탐지 및 데이터 마이닝
데이터 마이닝 연구실은 실시간 데이터 스트림에서의 이상 탐지 기술 개발에 주력하고 있습니다. 이러한 기술은 특히 엣지 컴퓨팅 환경에서 실시간으로 발생하는 대량의 데이터를 분석하고, 이상 징후를 신속하게 감지하여 대응하는 데 중점을 둡니다. 이를 위해 강력한 신경망 모델과 효율적인 알고리즘을 활용하여, 데이터의 패턴을 분석하고 이상 상황을 탐지하는 데 탁월한 성능을 보입니다. 이 연구는 특히 네트워크 보안, 산업 장비 모니터링, 스마트 시티 등 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다. 또한, 연구실에서는 로버스트 PCA와 같은 기법을 사용하여 대규모 데이터 세트에서도 신뢰성 있는 이상 탐지를 구현하고자 합니다.
1
BeGin: Extensive Benchmark Scenarios and an Easy-to-use Framework for Graph Continual Learning
Shin, Kijung, Ko, Jihoon, Kang, Shinhwan, Kwon, Taehyung, Moon, Heechan
ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology, 2025
2
Estimating simplet counts via sampling
Shin, Kijung, Kim, Hyunju, Moon, Heechan, Bu, Fanchen, Ko, Jihoon
The VLDB Journal, 2025
3
Deep learning model for heavy rainfall nowcasting in South Korea
Oh, Seok-Geun, Son, Seok-Woo, Kim, Young-Ha, Park, Chanil, Ko, Jihoon, Shin, Kijung, Ha, Ji-Hoon, Lee, Hyesook
WEATHER AND CLIMATE EXTREMES, 2024