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 |  |
| 연구자 명 | 심정섭 |
| 직책 | 교수 |
| 이메일 | jssim@inha.ac.kr |
| 재직 상태 | 재직 중 |
| 부서 학과 | 컴퓨터공학과 |
| 사무실 번호 | 0328607455 |
| 연구실 | 알고리즘 및 응용 연구실 |
| 연구실 홈페이지 | http://theory.inha.ac.kr/ |
| 홈페이지 | http://theory.inha.ac.kr/member_professor.html |
| 소속 | 인하대학교 |
경력정보
| 회사명 | - |
| 재직기간 | - |
| 담당업무 | - |
중요 키워드
#패턴매칭#알고리즘최적화#텍스트마이닝#정보검색#컴퓨터공학#바이오인포매틱스#데이터처리#알고리즘#순위패턴매칭#시계열데이터분석
연구 분야
| 연구 1 | 패턴 매칭 및 알고리즘 최적화 |
| 내용 | 본 연구실은 대용량 데이터 환경에서의 효율적인 패턴 매칭 및 알고리즘 최적화 연구에 주력하고 있습니다. 특히, 텍스트 마이닝, 정보 검색, 데이터 처리 등 다양한 컴퓨터 공학 분야에서 핵심적인 역할을 하는 순위 패턴 매칭 알고리즘 개발에 선도적인 역할을 수행하고 있습니다. 공간 효율적인 순위다중패턴매칭 알고리즘, 2차 q-그램 핑거프린트 기반 순위패턴매칭, 이진 인코딩을 활용한 호스풀 알고리즘 기반 순위패턴매칭 등 다수의 등록 특허를 통해 본 연구실의 독보적인 기술력을 입증하고 있습니다. 또한, 병렬 처리 기술을 접목한 병렬 순위다중패턴매칭 및 분할 순위패턴매칭 알고리즘 연구를 통해 처리 속도와 효율성을 극대화하고 있습니다. 이러한 최적화된 알고리즘은 대규모 데이터베이스 검색, 빅데이터 분석, 실시간 데이터 처리 시스템 등에서 필수적인 기반 기술로 활용될 수 있으며, 정보 검색의 정확도와 속도를 혁신적으로 향상시킬 수 있습니다. 본 연구는 인공지능 기반 시스템의 성능 향상 및 컴퓨팅 자원의 효율적 활용에 기여하며, 다양한 산업 분야에서 데이터 활용 가치를 높이는 데 중요한 역할을 합니다. |
| 연구 2 | 바이오인포매틱스 및 생체 데이터 분석 |
| 내용 | 본 연구실은 바이오인포매틱스 분야에서 생체 데이터를 효율적으로 분석하고 활용하기 위한 첨단 알고리즘 개발에 집중하고 있습니다. 특히, 유전자-단백질-질병 간의 복잡한 바이오네트워크를 분석하는 핵심 기술 연구를 수행하며, 질병의 원인 규명 및 새로운 치료법 개발에 기여하고 있습니다. 유전체 분석용 슈퍼컴퓨팅 시스템 개발 및 GPU를 활용한 DNA 서열 데이터 매핑 기술 개발을 통해 대규모 유전체 데이터의 빠르고 정확한 분석을 가능하게 합니다. 또한, 다중 서열 배치(multiple sequence alignment) 문제의 NP-완전 증명과 같은 이론적 연구뿐만 아니라, 접미사 배열 및 근사 문자열 매칭 알고리즘을 이용한 전사인자 결합 부위 예측 프로그램 개발 등 실제 생물학적 문제 해결에 기여하는 응용 연구를 활발히 진행하고 있습니다. 이러한 연구는 정밀 의료, 신약 개발, 생체 마커 발굴 등 다양한 바이오 산업 분야에 혁신적인 솔루션을 제공하며, 복잡한 생체 현상을 이해하고 예측하는 데 필수적인 기반 기술을 제공합니다. |
| 연구 3 | 시계열 데이터 분석 및 정보 검색 시스템 |
| 내용 | 본 연구실은 방대한 시계열 데이터 속에서 의미 있는 패턴을 검출하고 미래를 예측하는 알고리즘 연구를 선도하고 있습니다. 특히, 대용량 시계열 데이터의 반복성 검출과 패턴 예측을 위한 새로운 모델 및 효율적인 알고리즘 개발에 집중하며, 금융, 기상, 교통 등 다양한 분야의 예측 시스템 고도화에 기여하고 있습니다. 시계열 데이터 패턴 분석을 위한 순위 패턴 매칭 알고리즘 개발을 통해 이상 탐지 및 추세 분석의 정확도를 높이고 있습니다. 이와 더불어, 텍스트 마이닝 및 정보 검색 분야에서 대용량 데이터 검색 기술 자문 용역을 수행하며, 이메일 컨테이너 파일에 대한 구조 분석 및 복원 기법 연구와 같은 실용적인 문제 해결에도 참여하고 있습니다. 또한, 멀티미디어 콘텐츠 관리를 위한 저장 공간 효율 연구 및 다중화질 Video-on-Demand 서비스를 위한 HLS 미디어서버 연구를 통해 데이터 저장 및 검색 효율성 증대에도 기여하고 있습니다. 이러한 연구는 빅데이터 기반의 지능형 정보 검색 및 추천 시스템 구축에 필수적인 기술이며, 데이터를 통해 새로운 가치를 창출하는 데 핵심적인 역할을 합니다. |
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.) |
학력
| 학력 사항 | Ph.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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