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 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.