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권준희 연구실

경기대학교 컴퓨터공학전공

권준희 교수

Internet of Things

IoT

Recommendation Systems

권준희 연구실

컴퓨터공학전공 권준희

권준희 연구실은 AI컴퓨터공학부 소속으로, 데이터베이스 시스템과 정보 검색, 그리고 상황 인식 및 개인화 추천 시스템 분야에서 국내외적으로 우수한 연구 성과를 내고 있습니다. 본 연구실은 대용량 데이터의 효율적인 저장과 관리, 그리고 신속하고 정확한 정보 검색을 위한 다양한 데이터베이스 구조와 인덱싱 기법을 개발해왔습니다. 특히 공간 데이터베이스, 다중 레벨 데이터 관리, 온톨로지 기반 데이터 모델링 등 첨단 기술을 바탕으로 다양한 응용 분야에 적용 가능한 핵심 기술을 보유하고 있습니다. 연구실은 상황 인식 기술과 개인화 추천 시스템 개발에도 집중하고 있습니다. 사용자의 위치, 시간, 기기 특성, 소셜 네트워크 등 다양한 컨텍스트 정보를 활용하여, 맞춤형 정보와 서비스를 제공하는 시스템을 연구합니다. 사물인터넷, 모바일 환경, 소셜 네트워크 기반 추천, 앱 기반 추천 시스템 등 다양한 실제 환경에서 연구 성과를 실증하고 있으며, 생성형 AI와 XAI 등 최신 인공지능 기술을 접목하여 실생활 문제 해결에도 앞장서고 있습니다. 다양한 특허와 프로젝트, 그리고 수많은 논문 발표를 통해 연구실의 기술력과 혁신성을 입증하고 있습니다. 예를 들어, 유사 사용자 인덱스 기반 추천 시스템, 상황 인식 정보 검색 방법, 태그 설정 및 정보 검색 자동화, 비정형 데이터 자동 수집 및 분석 등은 연구실의 대표적인 연구 성과입니다. 이러한 기술들은 스마트 시티, 문화관광, 의료정보, 농산물 유통 등 다양한 산업 분야에 적용되어 데이터 기반 혁신을 이끌고 있습니다. 연구실은 정보통신기획평가원, 경기도, 한국과학재단 등 다양한 기관과의 산학협력을 통해 실질적이고 실용적인 연구를 지속하고 있습니다. 또한, K-Software Empowerment BootCamp, 콘텐츠융합소프트웨어연구센터, 차세대 모바일 컴퓨팅 소프트웨어 개발 등 대형 프로젝트를 수행하며, 미래 소프트웨어 산업을 선도할 인재 양성과 기술 개발에 기여하고 있습니다. 이처럼 권준희 연구실은 데이터베이스 시스템, 정보 검색, 상황 인식, 개인화 추천 시스템 등 소프트웨어 및 인공지능 분야의 핵심 연구를 통해, 데이터 중심 사회에서의 혁신적 서비스와 기술 발전을 선도하고 있습니다. 앞으로도 다양한 산업과 사회 문제 해결에 기여하며, 첨단 IT 기술의 발전을 이끌어갈 것입니다.

Internet of Things
IoT
Recommendation Systems
데이터베이스 시스템 및 정보 검색 기술
권준희 연구실은 데이터베이스 시스템의 설계, 구현, 그리고 효율적인 정보 검색 기술에 대한 심도 있는 연구를 수행하고 있습니다. 본 연구실은 대용량 데이터의 저장, 관리, 검색을 위한 다양한 데이터베이스 구조와 인덱싱 기법을 개발하며, 특히 공간 데이터베이스와 다중 레벨 데이터 관리에 강점을 보이고 있습니다. 이러한 연구는 GIS(지리정보시스템), IoT(사물인터넷), 모바일 환경 등 다양한 응용 분야에서 데이터의 효율적 활용을 가능하게 합니다. 연구실에서는 웹 2.0, 시맨틱 웹, 온톨로지 기반의 데이터 모델링 및 질의 처리 기술을 활용하여, 복잡한 데이터 환경에서의 정보 검색 성능을 극대화하고 있습니다. 또한, 상황 인식 기반의 정보 검색 및 추천 시스템, 집단지성 기반의 데이터 태깅, 컨텍스트 정보를 활용한 하이브리드 협업 필터링 등 최신 정보 검색 패러다임을 적극적으로 도입하고 있습니다. 이를 통해 사용자의 요구와 환경에 최적화된 맞춤형 정보 제공이 가능하도록 연구를 진행하고 있습니다. 이러한 데이터베이스 및 정보 검색 기술은 다양한 산업 및 사회적 문제 해결에 기여하고 있습니다. 예를 들어, 스마트 시티, 문화관광, 모바일 커머스, 의료정보 등 실제 응용 분야에서 데이터의 신속하고 정확한 활용을 지원하며, 빅데이터 시대에 필수적인 핵심 기술로 자리매김하고 있습니다.
상황 인식 및 개인화 추천 시스템
상황 인식 기술과 개인화 추천 시스템은 권준희 연구실의 또 다른 핵심 연구 분야입니다. 연구실은 사용자의 위치, 시간, 기기 특성, 소셜 네트워크 등 다양한 컨텍스트 정보를 실시간으로 수집·분석하여, 사용자에게 최적화된 정보와 서비스를 제공하는 시스템을 개발하고 있습니다. 이를 위해 온톨로지, 패턴 인식, 클러스터링, SHAP 등 최신 인공지능 및 데이터 분석 기법을 적극적으로 활용합니다. 특히, 사물인터넷 환경에서의 정보 추천, 소셜 네트워크 기반의 추천, 상황 적응적 모바일 콘텐츠 서비스, 앱 기반 추천 시스템 등 다양한 응용 사례를 통해 연구 성과를 실증하고 있습니다. 최근에는 생성형 AI와 XAI(설명 가능한 인공지능) 기술을 접목하여, 소프트웨어 분야 취업 결정 요인 분석, 농산물 가격 예측, 비정형 데이터 자동 수집 등 실생활 문제 해결에도 연구를 확장하고 있습니다. 이러한 개인화 추천 시스템은 사용자의 만족도와 서비스 효율성을 크게 향상시키며, 맞춤형 정보 제공이 중요한 현대 사회에서 그 중요성이 더욱 커지고 있습니다. 연구실의 기술은 전자상거래, 교육, 헬스케어, 스마트 팩토리 등 다양한 산업 분야에 적용되어, 데이터 기반의 혁신적 서비스 창출에 기여하고 있습니다.
1
Enhanced Information Retrieval in Social Internet of Things Environment
권준희, 김성림
International Journal of u- and e- Service, Science and Technology, 2017
2
Levelized Recommendation Method in Internet of Things Environment
권준희, Sungrim Kim
International Journal of Smart Home, 2016
3
A Pervasive Interconnection Technique for Efficient Information Sharing in Social IoT Environment
권준희, Haesung Lee, Kwangyoung Kim
International Journal of Smart Home, 2016
1
K-Software Empowerment BootCamp
정보통신기획평가원(IITP)
2025년 ~ 2025년 12월
2
GRRC 콘텐츠융합소프트웨어연구센터 3단계 2차년도(8차년도) 공통경비
경기도(GRRC)
2014년 07월 ~ 2015년 06월
3
차세대 모바일 컴퓨팅 소프트웨어 핵심 기술 개발
경기도(GRRC)
2014년 07월 ~ 2015년 06월