연구실 소개

충남대학교 데이터 인텔리전스 연구실​은 복잡한 데이터를 모델링하고 분석할 수 있는 효율적인 알고리즘을 개발하고 있습니다.

• Machine Learning with Graphs: 그래프 데이터에 대한 마이닝, 그래프 모델링을 활용한 기계학습 문제의 해결을 위한 알고리즘을 개발한다.
• Data & Knowledge Engineering: 다양한 유형의 데이터로부터 통찰을 얻고 지식을 추론하기 위한 데이터 모델링 및 마이닝 기법을 개발한다.
• Efficient Machine Learning: 복잡한 기계학습 기법의 성능 저하를 최소화하면서 더욱 효율적으로 해결할 수 있는 근사 알고리즘을 개발한다.

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연구실 구성원

• 지도교수: 임성수
• 석박사통합과정: 김환, 정수환(랩장), 김정선, 박종민, 한승훈
• 석사과정: 성낙현, 최민규
• 공동지도: 조원근, 이수민, 장건희 등
• ​파트타임 박사과정: 강한구(KIOST), 김진영, 설재욱, 임찬욱(이상 KISTI), 박소영(Mobigen) 등
• 파트타임 석사과정: 박지용(K-water) 등

​​​연구실 지원 방법

1. 모집 대상 확인
   - 대학원생: 컴퓨터공학과 AI전공(2024년 입학부터 모집)
   - 연구원: 별도 문의(학부연구생, 방문연구원 등)
2. 연구실 논문 목록을 통한 연구 분야 확인, 참고 자료 확인
   - 참고 자료: 그래프 기계학습 특강 영상 및 ​강의 영상 모음
   - 참고 자료: 연구실 세미나(2023년 1학기)​
   - 참고 자료: 컴퓨터공학과 Open Lab(2022년 10월)
3. 지원동기 및 이력서(필수), 성적 증명서(권장)를 메일로 컨택
4. 연구실 자리(TO)가 있는 경우, 교수와 1:1 면담 후 선발 결정

연구실 주요 논문

• C. Seo et al., SiReN: Sign-Aware Recommendation Using Graph Neural Networks, IEEE TNNLS 2023 (SCIE, Q1)
• S. Jeong et al., A Novel Graph-based Missing Values Imputation Method for Industrial Lubricant Data, Computers in Industry 2023 (SCIE, Q1)
• J. Kim et al., ​Effective and Efficient Core Decomposition in Signed Networks, Information Sciences 2023 (SCIE, Q1)
• S. Jeong et al., A Framework for Environmental Production of Textile Dyeing Process using Novel Exhaustion-rate Meter and Multi-layer Perceptron-based Prediction Model, Process Safety and Environmental Protection 2023 (SCIE, Q1)
• J. Kim et al., LUEM: Local User Engagement Maximization in Networks, Knowledge-Based Systems 2022 (SCIE, Q1)​​
• H. Kim et al., Graph Anomaly Detection with Graph Neural Networks: Current Status and Challenges, IEEE Access 2022 (SCIE, Q2)
• J. Park and S. Lim, LEHAN: Link-feature Enhanced Heterogeneous Graph Attention Network, IEEE Access 2022 (SCIE, Q2)
• J. Kim et al., OCSM: Finding Overlapping Cohesive Subgraphs with Minimum Degree, Information Sciences 2022 (SCIE, Q1)
• J. Kim and S. Lim, (p, n)-Core: Core Decomposition in Signed Networks, DASFAA 2022 (BK Conf.)
• K. Lee et al., SSumM: Sparse Summarization of Massive Graphs, ACM SIGKDD 2020 (BK Conf.)
• B. Choe et al., Efficient Spread-size Approximation of Opinion Spreading in General Social Networks, PRE 2019 (SCIE, Q1)
• J. Kim et al., LinkBlackHole*: Robust Overlapping Community Detection Using Link Embedding, IEEE TKDE 2019 (SCIE, Q1)

​연구실 최근 과제

• 한국연구재단 우수신진연구 책임: 이종 그래프 전이학습을 활용한 설명 가능한 추천 시스템 (23-26)
• 한국연구재단 4단계 BK21 사업 참여: 온디바이스 AI SW 혁신인재교육연구단 (20-27)
• 과학기술정보통신부 AI융합혁신대학원 지원사업 참여 (22-25)
• 과학기술정보통신부 AI융합연구센터 지원사업 참여 (20-22)
• 해양수산부 R&D 과제 세부 책임: 해양관측정보의 빅데이터 모델링 및 분석기술 개발 (21-23)
• 충남대-출연연(KISTI) 공동연구 책임: 지식 그래프를 활용한 그래프 신경망 기반 추천시스템 (21-23)
• ETRI 부설 국보연 위탁과제 책임: 기계학습기반 그래프 단위 이상탐지 기술 조사 구현 및 개발 (23)
• ETRI 위탁과제 책임: 장면의 주요 의미 정보 판단을 통한 맥락 정보 계량화 기술 연구 (23)
• ETRI 위탁과제 책임: 맥락 정보를 활용하는 장면 간 관계 이해 기술 연구 (22)
• ETRI 용역과제 책임: 교통 예측 모델 성능 평가 도구 개발 (23)
• ETRI 용역과제 책임: 도로 정체 패턴 분류용 학습 데이터 구축 도구 개발 (22)

• ​기타 공동 연구: UNIST, 공주대, 연세대, UVM, ETRI, KISTI, KITECH, Nota Inc. 등과 협력 관계

​연구실 최근 수상

• 2022 연구데이터 분석활용 경진대회 우수상 (김영철, 김정선, 김환, 정수환)
• NVIDIA Applied Research Accelerator Award 2022 (with Nota Inc.)
• KSC 2021 데이터베이스 분야 우수발표논문상 (김정선, 김정훈, 임성수)
• KDBC 2021 우수논문상 금상 (박종민, 강다현, 임성수)
• EDACOM 2021 경진대회 우수상 (박종민, 김정선, 성낙현, 강다현)
• IEEE BigComp 2021 Best Paper Award - 3rd Place (with 정상근 교수님)
• KSC 2020 데이터베이스 분야 우수논문상 (김정선, 임성수)
• 2019 쏘카xKIISE AI 영상분석 경진대회 우수상 (최소영, 심규영, 임성수)
• KSC 2019 학부생논문경진대회 장려상 (정수환, 박종민, 임성수)
• 충남대 융복합과학원 - CNU-Star Fellowship, 2023년 (정수환, 최민규, 한승훈, 김정선)
• 충남대 융복합과학원 - CNU-Star Fellowship, 2022년-2차 (김환)
• 충남대 융복합과학원 - CNU-Star Fellowship, 2022년-1차 (박종민)
• 충남대 공과대학 - 대학원생 연구발표 경진대회 장려상, 2022년 (김환)
• 충남대 일반대학원 - 우수대학원생 표창, 2022년 (김정선, 김환)​
• 충남대 일반대학원 - 우수대학원생 표창, 2021년 (김환)​
• CNU 우수강의 교수 표창 (학내 9명 선정) - 총장표창, 2022년 (임성수)
• 관세행정 발전 기여 표창 (AI 분야 협업) - 관세청장표창, 2021년 (임성수)

​연구실 대학원생 대외 활동

• 김영철, 하얀마인드 인턴, 2022년 8-10월
• ​김환, 박종민, 정수환, 미국 University of Vermont 장기 연수 (멘토 : 이병석 교수님), 2022년 1월
• ​정수환, 한국생산기술연구원 인턴 (멘토 : ​김정환 박사님), 2021년 7-12월
• 신섭재, 인실리코젠 인턴 (바이오AI융합연구센터 인턴쉽), 2021년 8월