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서울대 공대 컴퓨터공학부 강유 교수 연구팀, 데이터 마이닝 ‘Best Paper Award 그랜드 슬램’ 달성
기사입력 0000.00.00 00:00 정형 고차원 텐서를 빠르고 확장성 있게 분해하는 기법 DPar2 개발
행동, 교통, 기후, 주식 등 다양한 고차원 데이터 분석에 적용 가능
강유 교수 연구팀은 올해 열린 ICDE 2022에서 Best Research Paper Award (Honorable Mention)를 수상했다.
이를 통해 KDD 2021 Best Research Paper Award와 ICDM 2018 10-Year Best Paper Award와 함께 데이터 마이닝 분야 국제 최우수 학회인 KDD, ICDM, ICDE에서 모두 ‘Best Paper Award’를 수상했다.
연구팀은 이번 ICDE 2022 논문을 통해 비정형 고차원 텐서 데이터에서 빠르고 정확하게 패턴을 분석하는 DPar2 기법을 제시했다.
DPar2는 기존 기법과 비슷한 정확도 수준에서 6배 빠르게 데이터를 분석할 수 있는 기법으로 향후 행동, 교통, 기후, 주식 등 다양한 고차원 데이터의 패턴을 빠르고 정확하게 찾는 데 활용될 것으로 기대된다.
언론연락처: 서울대학교 공과대학 컴퓨터공학부 장준기 박사과정생 010-9361-8297
이 뉴스는 기업·기관·단체가 뉴스와이어를 통해 배포한 보도자료입니다.
행동, 교통, 기후, 주식 등 다양한 고차원 데이터 분석에 적용 가능
서울대학교 공과대학(학장 홍유석)은 컴퓨터공학부 강유 교수 연구팀이 데이터 마이닝 분야 국제 최우수 학회인 KDD, ICDM, ICDE에서 모두 Best Paper Award를 수상하는 ‘Best Paper Award 그랜드 슬램’을 달성하는 쾌거를 올렸다고 밝혔다.
강유 교수 연구팀은 올해 열린 ICDE 2022에서 Best Research Paper Award (Honorable Mention)를 수상했다.
이를 통해 KDD 2021 Best Research Paper Award와 ICDM 2018 10-Year Best Paper Award와 함께 데이터 마이닝 분야 국제 최우수 학회인 KDD, ICDM, ICDE에서 모두 ‘Best Paper Award’를 수상했다.
연구팀은 이번 ICDE 2022 논문을 통해 비정형 고차원 텐서 데이터에서 빠르고 정확하게 패턴을 분석하는 DPar2 기법을 제시했다.
DPar2는 기존 기법과 비슷한 정확도 수준에서 6배 빠르게 데이터를 분석할 수 있는 기법으로 향후 행동, 교통, 기후, 주식 등 다양한 고차원 데이터의 패턴을 빠르고 정확하게 찾는 데 활용될 것으로 기대된다.
언론연락처: 서울대학교 공과대학 컴퓨터공학부 장준기 박사과정생 010-9361-8297
이 뉴스는 기업·기관·단체가 뉴스와이어를 통해 배포한 보도자료입니다.
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