김상욱 문서 원본 보기

서울 [[공과대학]] [[컴퓨터소프트웨어학부]] 교수이다
[[분류:교수]]
[[분류:컴퓨터소프트웨어학부]]
* 연구실 : [[빅데이터 사이언스 연구실]] ([[정보통신관]] 806호)
* 연락처 : wook@hanyang.ac.kr / 02-2220-1736
= 학력 =
* 1991-1994 Ph.D 한국과학기술원 전산학과
* 1989-1991 M.S. 한국과학기술원 전산학과
* 1985-1989 B.S .서울대학교 컴퓨터공학과

= 경력 =
* 2019.1-2021.12 한국공학한림원 회원
* 2019.1-2021.12 삼성전자 미래기술연구회 위원
* 2018.4-2021.3 NHN 엔터테인먼트 사외이사
* 2014.11-현재 한양대학교 공과대학 인사심의위원회 위원
* 2014.5-현재 한양대학교 공과대학 컴퓨터공학부 컴퓨터교육사업단장
* 2014.7-현재 한양대학교 공과대학 교무위원
* 2011.8-2012.12 삼성전자 기술자문위원
* 2009-2010 미국 Carnegie Mellon University, Visiting Scholar (invited by Professor Christos Faloutsos)
* 2006-현재 한양대학교 정보통신대학 정보통신학부 교수
* 2003-2006 한양대학교 정보통신대학 정보통신학부 부교수
* 1995-2003 강원대학교 정보통신공학과 부교수
* 1999-2000 IBM T.J. Watson Research Center, Post-Doc.(invited by Dr. Philip Yu)
* 1994-1995 KAIST 정보전자 연구소 위촉 연구원
* 1991-1991 미국 Stanford University, Computer Science Department, Summer Student (invited by Dr. Gio Wiederhold)

= 동정 =
* 2019년 1월 한국공학한림원 신입 일반회원 <ref> <뉴스H> 2019.01.09 한국공학한림원, 신입 정회원·일반회원 선정</ref>
* 2018년 3월 23일 NHN엔터테인먼트 사외이사 선임

= 연구실적 =
=== 기존 성능 대비 2배 빠르분산 딥러닙 기법 개발(2021,11) <ref><뉴스H> 2021.11.01 [ 김상욱 교수팀, 2배 빨른 라진 새로운 딥러닝 기술 개발]</ref>===
* 김상욱 교수팀이 최근 딥러닝(deep learning) 기술 성능을 기존 대비 약 2배 개선한 새로운 분산 딥러닝 기법 ‘ALADDIN’을 개발했다. 김 교수팀이 개발한 ALADDIN은 분산 딥러닝 기술로, 수십·수백 대의 워커(worker)들로 구성된 분산 클러스터를 기반으로 딥러닝을 가속화하는 기법이다. 
* ALADDIN의 핵심은 기존 분산 딥러닝 기법들에 대한 면밀한 분석을 통해 분산 딥러닝에서의 성능저하 원인을 규명하고 이를 해결하는데 있다. 워커와 파라미터 서버 간 대칭적 통신이 분산 딥러닝의 성능저하를 유발하는 근본적 원인임을 밝히고, 이를 해결하고자 워커-파라미터 서버 간 비대칭 통신 기반 새로운 분산 딥러닝 방법론을 설계했다. 나아가 비대칭 통신으로 발생할 수 있는 정확도 성능이슈를 해결하는 전략들도 함께 반영했다
* ALADDIN은 그 기술의 독창성 및 우수성을 크게 인정받아‘The ACM International Conference on Information and Knowledge Management (ACM CIKM) 2021’에서 발표된다. 

===그래프엔진 '리얼 그래프(RealGraph)' 개발(2019.05)<ref><뉴스H> 2019.05.14 김상욱 교수, 그래프 빅데이터 처리속도 대폭 향상</ref>===
# 김 교수는 그래프 빅데이터의 분석성능을 기존 대비 최대 40배 이상 빨라진 싱글머신 기반 그래프엔진 ‘리얼 그래프(RealGraph)’를 개발했다. 리얼 그래프를 설계하는 과정에서 '현실 세계의 그래프 데이터는 정규분포가 아닌 멱급수법칙 분포(power-law degree distribution)를 보인다'는 특징을 반영했다. 
# 리얼 그래프의 아이디어는 학술적으로도 크게 인정받아 5월 미국 샌프란시스코에서 열리는 ‘The Web Conference 2019’에서 발표됐다.

=== 빅데이터 분석 연구(2018.01) <ref><뉴스H> 2018.01.08 [http://www.hanyang.ac.kr/surl/R9yS  여기서도 개선하고 저기서도 개선하니 빅데이터도 빠르게 분석 되네요]</ref> ===
# 정보에 맞게 필요한 연산 적용 연구로서, 플랫폼 데이터를 처리하기 용이한 방법을 연구하였다.
# 그래프의 정보를 읽는데 필요한 '그래프 엔진'의 효율성을 높인‘현실세계의 그래프를 잘 반영한다’는 의미의 ‘Real Graph’개발

= 수상 =
* 2019.12 한양대학교 [[HYU 학술상]] 수상 및 연구석학교수 임명
* 2019.12 한국정보과학회 특별공로상 수상
* 2018 IEEE IC-NIDC 2018 Best Paper Award (Title: Adversarial Training of Deep Autoencoders Towards Recommendation Tasks)
* 2018년 1월 ‘국가연구개발 성과평가 유공포상’ 수여식에서 대통령표창<ref>[http://www.yonhapnews.co.kr/bulletin/2018/01/02/0200000000AKR20180102161100004.HTML?input=1195m 김상욱 한양대 교수, 국가연구개발 대통령표창]</ref>
* 2017.10 2017년 국가 R&D 우수성과 최우수 12선 선정, “대용량 소셜 및 정보 네트워크 빅데이터 마이닝 기술”, 과학기술정보통신부
* 2017 ACM RACS 2017 Best Paper Award (Title: On Classifying Dynamic Graph Bags)
* 2017.2 ICGHIT 2017 Best Paper Award (Title: Analyzing Suicide-Ideation Survey to Identify High-Risk Groups: A Data Mining Approach)
* 2016.6 [[BK21플러스사업]] 우수인력 포상
* 2014년 국제컴퓨터학회(ACM) 응용 컴퓨팅 심포지엄(SAC) 2014 최우수 논문상 수상 (Title: Context-Aware Music Recommendation in Smart Devices)
* 2013 ACM CIKM 2013 Best Poster Presentation Award (Title: Software Plagiarism Detection: A Graph-based Approach)
* 2013 EDB 2013 Best Poster Presentation Award (Title: Performance Evaluation of Text-based and Link-based Similarity Measures for Scientific Papers)
* 2013 한양대학교 강의 우수 교수 수상
* 2013.6 한국정보과학회 주관 논문공헌상 수상
* 2012.6 한국정보과학회 주관 학술상 수상
* 2008.10 국토해양부장관상 수상
* 2008.7 한국정보과학회 주관 논문 공헌상 수상
* 2002.12 강원대학교 2003년 최우수 연구 교수 표창 및 포상
* 1999.7-2000.8 한국과학재단 Post-Doc. Fellowship
* 1987.3-1989.2 산학협동재단 장학생

= 교내언론 =
* <뉴스H> 2019.10.01 [HYU High] 4차 산업혁명 선도하는 한양대의 대표 연구자 8인
= 각주 =
<references />