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심정섭

심정섭

소속

인하대학교 (컴퓨터공학과)

AI요약

인하대학교 컴퓨터공학과 심정섭 교수는 효율적인 데이터 처리 및 검색의 필요성 증대에 주목하고 있습니다. 본 교수는 이러한 문제를 해결하기 위해 공간 효율적인 순위 다중 패턴 매칭 알고리즘, 핑거프린트 기반 순위 패턴 매칭 방법 등 다수의 혁신적인 특허 기술을 개발하였습니다. 이 기술들은 대용량 데이터 환경에서 텍스트 및 패턴 탐색의 성능을 극대화하여 컴퓨팅 자원 활용을 최적화하는 데 기여하고 있습니다. 심정섭 교수의 연구는 미래 지능형 시스템 구축에 중요한 기반을 제공합니다.

기본 정보

연구자 프로필
심정섭 프로필 사진
연구자 명심정섭
직책교수
이메일jssim@inha.ac.kr
재직 상태재직 중
소속인하대학교
부서 학과컴퓨터공학과
사무실 번호0328607455
연구실알고리즘 및 응용 연구실
연구실 홈페이지http://theory.inha.ac.kr/
홈페이지http://theory.inha.ac.kr/member_professor.html

경력정보

회사명-
재직기간-
담당업무-

중요 키워드

#패턴매칭#알고리즘최적화#텍스트마이닝#정보검색#컴퓨터공학#바이오인포매틱스#데이터처리#알고리즘#순위패턴매칭#시계열데이터분석

대외활동

활동 내용[수상 내역] - 최우수상 (한국정보과학회, 2024.02.01.) - 최우수논문상 (한국정보과학회, 2022.12.22., 2021.12.21., 2020.07.03., 2015.12.18.) - 우수발표논문상 (한국정보과학회, 2020.02.14., 2018.02.06.) - 논문경진대회 장려상 (한국정보과학회, 2019.02.04., 2018.02.06., 2017.01.24.) - 우수논문상 (한국정보과학회, 2016.12.22., 2014.06.26.)

주요 연구 내용

연구 내용[연구 분야] 알고리즘, 바이오인포매틱스, 시계열데이터분석, Complexity Theory [대표 연구 내용] 대량의 데이터에서 효율적으로 패턴을 탐색하고 매칭하는 것은 정보 검색, 생체 정보 분석 등 다양한 분야에서 핵심적인 과제입니다. 특히 순위패턴매칭은 데이터의 절대적인 값보다는 상대적인 순위 관계를 통해 패턴을 인식하여, 노이즈나 스케일 변화에 강건한 특성을 가집니다. 본 연구는 이러한 순위패턴매칭의 성능을 획기적으로 개선하는 데 중점을 둡니다. 기술 우위: 공간 효율적인 순위다중패턴매칭 알고리즘은 대용량 데이터 처리 시 메모리 사용량을 최소화하며 빠른 검색을 가능하게 합니다. 2차 q-그램 핑거프린트 및 이진인코딩 기반의 호스풀 알고리즘을 활용하여 기존 방법 대비 탐색 속도를 향상시키고, 복잡한 패턴 환경에서도 높은 정확도를 유지합니다. 이러한 기술들은 데이터의 전처리 및 검색 단계에서 연산 효율성을 극대화하여 실제 적용 환경에서의 지연 시간을 단축합니다. 사업 가치: 개발된 고효율 순위패턴매칭 기술은 대규모 바이오인포매틱스 데이터 분석(예: 유전자 서열 분석, 단백질 구조 예측), 시계열 데이터 기반의 이상 탐지(예: 금융 시장 동향 분석, IoT 센서 데이터 모니터링), 그리고 대량 텍스트 기반 정보 검색 시스템 등에서 핵심적인 역할을 수행할 수 있습니다. 이는 복잡한 데이터 분석에 소요되는 시간과 자원을 크게 절감하고, 실시간 의사결정 및 자동화 시스템 구축에 필수적인 기술적 기반을 제공하여 관련 산업 분야의 경쟁력을 강화하는 데 기여할 것입니다.

학력

학력 사항Ph.D., Computer Science and Engineering, Seoul National University, Seoul, Korea. February 2002 M.S., Computer Science and Engineering, Seoul National University, Seoul, Korea. February 1997 B.S., Computer Science and Engineering, Seoul National University, Seoul, Korea. February 1995

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