강유 교수 연구진은 고차원 텐서 데이터에서 임의의 시간 범위를 효율적으로 분석할 수 있는 핵심 기술을 개발하여 데이터 마이닝 및 인공지능 분야의 국제 최우수 학회인 KDD 2021에서 Best Research Paper Award를 수상하였다.

KDD 2021의 Best Research Paper Award는 단 1편의 논문에만 주어지며, KDD Best Research Paper Award는 해당 분야에서 최고의 영예로 여겨진다. KDD는 지난 1997년부터 올해까지 25회의 Best Research Paper를 수여했는데, 한국 대학에서 수상한 것은 이번이 최초다.

수상 논문인 “Fast and Memory-Efficient Tucker Decomposition for Answering Diverse Time Range Queries”는 장준기 박사과정 학생과 강유 교수가 작성했으며, 고차원 텐서 데이터에서 특정 시간대의 패턴을 터커 분해(Tucker decomposition)를 통해 효율적으로 구하는 기술인 Zoom-Tucker 기법을 제시하였다.

이번 연구는 시계열 데이터에 대한 패턴 분석에 쓰일 수 있는 핵심 기술로, 앞으로 다양한 AI 응용에 활용될 것으로 예상된다.