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.