서울대 공대 컴퓨터공학부 강유 교수 연구팀, ‘KDD 2021 Best Paper Award’ 수상해

고차원 텐서 데이터에서 임의의 시간 범위를 효율적으로 분석하는 기술 개발, 총 25회 중, 한국 대학 최초로 수상하는 좋은 성과 마련

왼쪽부터 서울대 공대 컴퓨터공학부 강유 교수와 장준기 박사과정생

서울대학교 공과대학(학장 차국헌)은 컴퓨터공학부 강유 교수 연구팀이 데이터 마이닝 및 인공지능 분야의 국제 최우수 학회인 ‘KDD 2021에서 Best Research Paper Award’를 수상했다.

이번 수상은 고차원 텐서 데이터에서 임의의 시간 범위를 효율적으로 분석하는 핵심 기술을 개발해 이뤄졌다.

KDD 2021의 Best Research Paper Award는 단 1편의 논문에만 주어지며, KDD Best Research Paper Award는 해당 분야에서 최고의 영예로 여겨진다. KDD는 1997년부터 올해까지 25회에 걸쳐 Best Research Paper를 수여했는데, 강유 교수 연구팀은 한국 대학 최초로 수상하는 쾌거를 거뒀다.

수상 논문인 ‘Fast and Memory-Efficient Tucker Decomposition for Answering Diverse Time Range Queries’는 강유 교수와 장준기 박사과정생이 작성했으며, 고차원 텐서 데이터에서 특정 시간대의 패턴을 터커 분해(Tucker decomposition)를 통해 효율적으로 구하는 기술인 Zoom-Tucker 기법을 제시했다.

이번 연구를 통해 얻은 기술은 시계열 데이터에 대한 패턴 분석에 쓰일 수 있어 앞으로 다양한 AI 응용에 활용될 것으로 기대할 수 있다. ANN

차국헌 서울대학교 공과대학 학장

서울대학교 컴퓨터공학부 강유 교수 연구팀

자료_ 서울대학교 공과대학