알고리즘 및 응용 연구실

인하대학교 본교(제1캠퍼스)
심정섭 교수 인공지능공학과

Computer Science and Engineering

컴퓨터

연구실 소개

알고리즘 및 응용 연구실은 인공지능공학과 소속으로, 문자열 알고리즘, 생물정보학, 병렬 알고리즘 및 시계열 분석 분야에서 활발한 연구를 수행하고 있습니다. 최근 3년간 정보통신기획평가원, 한국전자통신연구원, 그렙, 채널코퍼레이션 등과의 협력을 통해 다수의 프로젝트를 성공적으로 완료하였으며, 특히 유전자-단백질-질병 간의 바이오네트워크 분석, 대화형 정보 검색 및 추천 기술 개발, 대용량 시계열 데이터 패턴 예측 모델 개발 등의 연구에서 두각을 나타내고 있습니다. 또한, 순위다중패턴매칭 알고리즘, 영상분할 검색 알고리즘 및 학습모델 기반 객체 인식 모듈 개발 등 다양한 알고리즘 연구를 통해 높은 연구 성과를 거두고 있습니다. 이러한 연구 성과는 다수의 논문과 특허로 이어져 학계와 산업계에서 큰 주목을 받고 있습니다.

문자열 알고리즘

생물정보학

병렬 알고리즘

시계열 분석

연구 분야

순위 기반 패턴 매칭 알고리즘 개발

순위 기반 패턴 매칭 알고리즘은 문자열 내에서 특정 패턴의 순서를 유지하면서 일치하는 부분을 찾는 데 중점을 둡니다. 이 연구실에서는 효율적인 순위 패턴 매칭 알고리즘을 개발하여, 문자열 분석의 속도와 정확도를 높이고자 합니다. 특히, 병렬 처리 기법을 적용하여 대용량 데이터에서도 빠른 연산이 가능하도록 설계하고 있습니다. 이러한 알고리즘은 유전체 분석, 텍스트 마이닝, 데이터 압축 등 다양한 분야에 응용될 수 있습니다.

유전체 서열 분석을 위한 알고리즘

유전체 서열 분석은 생명 정보학에서 매우 중요한 연구 분야로, 대량의 유전체 데이터를 효율적으로 분석하는 것이 핵심입니다. 이 연구실에서는 서열 간의 유사성을 빠르게 비교하고, 중요한 유전적 변이를 식별할 수 있는 알고리즘을 개발하고 있습니다. 이를 통해 질병의 원인을 규명하고, 개인 맞춤형 치료법을 개발하는 데 기여하고자 합니다. 특히, 병렬 처리와 최적화 기법을 활용하여 대규모 데이터의 분석 속도를 극대화하고 있습니다.

시계열 데이터 분석을 위한 알고리즘

시계열 데이터 분석은 금융, 의료, IoT 등 다양한 분야에서 중요한 역할을 합니다. 이 연구실에서는 시계열 데이터의 패턴을 분석하고, 미래의 변화를 예측하는 알고리즘을 개발하고 있습니다. 주문형 패턴 매칭 알고리즘과 병렬 처리 기법을 활용하여 대용량 시계열 데이터에서도 높은 정확도와 신속한 분석을 제공합니다. 이러한 연구는 실시간 데이터 모니터링, 이상 탐지, 예측 분석 등 다양한 응용 분야에서 활용될 수 있습니다.