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서울 [[공과대학]] [[컴퓨터소프트웨어학부]] 교수이다
 
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*연구실 : [[빅데이터 사이언스 연구실]] ([[정보통신관]] 806호)
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* 2018년 3월 23일 NHN엔터테인먼트 사외이사 선임
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*연락처 : wook@hanyang.ac.kr / 02-2220-1736
  
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* '''<big>그래프엔진 '리얼 그래프(RealGraph)' 개발(2019.5)</big>'''
 
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*# 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.
 
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*# 리얼 그래프의 아이디어는 학술적으로도 크게 인정받아 5월 미국 샌프란시스코에서 열리는 ‘The Web Conference 2019’에서 발표됐다.
 
  
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*1991-1994 Ph.D 한국과학기술원 전산학과
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* 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>
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*1989-1991 M.S. 한국과학기술원 전산학과
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*1985-1989 B.S .서울대학교 컴퓨터공학과
  
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== 각주 ==
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*2019.1-2021.12 한국공학한림원 회원
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*2019.1-2021.12 삼성전자 미래기술연구회 위원
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*2018.4-2021.3 NHN 엔터테인먼트 사외이사
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*2014.11-현재 한양대학교 공과대학 인사심의위원회 위원
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*2014.5-현재 한양대학교 공과대학 컴퓨터공학부 컴퓨터교육사업단장
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*2014.7-현재 한양대학교 공과대학 교무위원
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*2011.8-2012.12 삼성전자 기술자문위원
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*2009-2010 미국 Carnegie Mellon University, Visiting Scholar (invited by Professor Christos Faloutsos)
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*2006-현재 한양대학교 정보통신대학 정보통신학부 교수
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*2003-2006 한양대학교 정보통신대학 정보통신학부 부교수
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*1995-2003 강원대학교 정보통신공학과 부교수
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*1999-2000 IBM T.J. Watson Research Center, Post-Doc.(invited by Dr. Philip Yu)
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*1994-1995 KAIST 정보전자 연구소 위촉 연구원
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*1991-1991 미국 Stanford University, Computer Science Department, Summer Student (invited by Dr. Gio Wiederhold)
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*2019년 1월 한국공학한림원 신입 일반회원 <ref> <뉴스H> 2019.01.09 한국공학한림원, 신입 정회원·일반회원 선정</ref>
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*2018년 3월 23일 NHN엔터테인먼트 사외이사 선임
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=연구실적=
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=== 환자의 건강 상태에 맞는 의약품을 자동으로 추천하는 기술인 ‘VITA’를 개발 (2024.02)<ref><뉴스H> 2024.02.19 [http://www.newshyu.com/news/articleView.html?idxno=1013170 한양대 김상욱 교수팀, 환자의 건강 상태를 정확하게 포착하는 의약품 추천 기술 개발]</ref> ===
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* 머신러닝 기술을 기반으로 각 환자의 모든 과거 처방내역 중 현재 처방내역과 관련된 내역을 자동으로 선택하는 ‘관련 방문 선택(relevant-visit selection) 아이디어’와, 선택된 내역이 환자의 현재 처방내역과 얼마나 관련되어 있는지를 정확하게 계산하는 ‘타겟 인지 어텐션(target-aware attention) 아이디어’를 바탕으로 환자의 건강 상태를 정확하게 포착하고 이를 기반으로 의약품을 추천해 주는 기술
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* 김상욱 교수 연구팀의 김태리, 허지호, 김홍일 연구원과 한국과학기술원 신기정 교수가 함께 참여
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* 해당 논문 「VITA: ‘Carefully Chosen and Weighted Less’ Is Better in Medication Recommendation」은 그 기술의 독창성 및 우수성을 인정받아 ‘The 38th Annual AAAI Conference on Artificial Intelligence(이하 AAAI)’에서 구두(oral presentation)로 발표됨
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=== 기존 성능 대비 2배 빠르분산 딥러닙 기법 개발(2021.11) <ref><뉴스H> 2021.11.01 [http://www.newshyu.com/news/articleView.html?idxno=1004331 김상욱 교수팀, 2배 빨른 라진 새로운 딥러닝 기술 개발]</ref> ===
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*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.
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*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
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*ALADDIN은 그 기술의 독창성 및 우수성을 크게 인정받아‘The ACM International Conference on Information and Knowledge Management (ACM CIKM) 2021’에서 발표된다.
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===그래프엔진 '리얼 그래프(RealGraph)' 개발(2019.05)<ref><뉴스H> 2019.05.14 김상욱 교수, 그래프 빅데이터 처리속도 대폭 향상</ref>===
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#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.
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#리얼 그래프의 아이디어는 학술적으로도 크게 인정받아 5월 미국 샌프란시스코에서 열리는 ‘The Web Conference 2019’에서 발표됐다.
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===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>===
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#정보에 맞게 필요한 연산 적용 연구로서, 플랫폼 데이터를 처리하기 용이한 방법을 연구하였다.
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#그래프의 정보를 읽는데 필요한 '그래프 엔진'의 효율성을 높인‘현실세계의 그래프를 잘 반영한다’는 의미의 ‘Real Graph’개발
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=수상=
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*2019.12 한양대학교 [[HYU 학술상]] 수상 및 연구석학교수 임명
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*2019.12 한국정보과학회 특별공로상 수상
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*2018 IEEE IC-NIDC 2018 Best Paper Award (Title: Adversarial Training of Deep Autoencoders Towards Recommendation Tasks)
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*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>
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*2017.10 2017년 국가 R&D 우수성과 최우수 12선 선정, “대용량 소셜 및 정보 네트워크 빅데이터 마이닝 기술”, 과학기술정보통신부
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*2017 ACM RACS 2017 Best Paper Award (Title: On Classifying Dynamic Graph Bags)
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*2017.2 ICGHIT 2017 Best Paper Award (Title: Analyzing Suicide-Ideation Survey to Identify High-Risk Groups: A Data Mining Approach)
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*2016.6 [[BK21플러스사업]] 우수인력 포상
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*2014년 국제컴퓨터학회(ACM) 응용 컴퓨팅 심포지엄(SAC) 2014 최우수 논문상 수상 (Title: Context-Aware Music Recommendation in Smart Devices)
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*2013 ACM CIKM 2013 Best Poster Presentation Award (Title: Software Plagiarism Detection: A Graph-based Approach)
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*2013 EDB 2013 Best Poster Presentation Award (Title: Performance Evaluation of Text-based and Link-based Similarity Measures for Scientific Papers)
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*2013 한양대학교 강의 우수 교수 수상
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*2013.6 한국정보과학회 주관 논문공헌상 수상
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*2012.6 한국정보과학회 주관 학술상 수상
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*2008.10 국토해양부장관상 수상
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*2008.7 한국정보과학회 주관 논문 공헌상 수상
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*2002.12 강원대학교 2003년 최우수 연구 교수 표창 및 포상
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*1999.7-2000.8 한국과학재단 Post-Doc. Fellowship
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*1987.3-1989.2 산학협동재단 장학생
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=교내언론=
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*<뉴스H> 2019.10.01 [HYU High] 4차 산업혁명 선도하는 한양대의 대표 연구자 8인
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*<뉴스H> 2023.05.02 [http://www.newshyu.com/news/articleView.html?idxno=1009778 데이터 분포 변화에 유연하게 대처하는 소셜 네트워크 분석 기술 개발]
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*<뉴스H> 2023.05.30 [http://www.newshyu.com/news/articleView.html?idxno=1010076 물리학자가 불확실성과 함께 사는 법, 김상욱 교수 특강]
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=각주=
 
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<references />

2024년 3월 2일 (토) 00:38 기준 최신판

서울 공과대학 컴퓨터소프트웨어학부 교수이다

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 [1]
  • 2018년 3월 23일 NHN엔터테인먼트 사외이사 선임

연구실적

환자의 건강 상태에 맞는 의약품을 자동으로 추천하는 기술인 ‘VITA’를 개발 (2024.02)[2]

  • 머신러닝 기술을 기반으로 각 환자의 모든 과거 처방내역 중 현재 처방내역과 관련된 내역을 자동으로 선택하는 ‘관련 방문 선택(relevant-visit selection) 아이디어’와, 선택된 내역이 환자의 현재 처방내역과 얼마나 관련되어 있는지를 정확하게 계산하는 ‘타겟 인지 어텐션(target-aware attention) 아이디어’를 바탕으로 환자의 건강 상태를 정확하게 포착하고 이를 기반으로 의약품을 추천해 주는 기술
  • 김상욱 교수 연구팀의 김태리, 허지호, 김홍일 연구원과 한국과학기술원 신기정 교수가 함께 참여
  • 해당 논문 「VITA: ‘Carefully Chosen and Weighted Less’ Is Better in Medication Recommendation」은 그 기술의 독창성 및 우수성을 인정받아 ‘The 38th Annual AAAI Conference on Artificial Intelligence(이하 AAAI)’에서 구두(oral presentation)로 발표됨

기존 성능 대비 2배 빠르분산 딥러닙 기법 개발(2021.11) [3]

  • 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)[4]

  1. 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.
  2. 리얼 그래프의 아이디어는 학술적으로도 크게 인정받아 5월 미국 샌프란시스코에서 열리는 ‘The Web Conference 2019’에서 발표됐다.

빅데이터 분석 연구(2018.01) [5]

  1. 정보에 맞게 필요한 연산 적용 연구로서, 플랫폼 데이터를 처리하기 용이한 방법을 연구하였다.
  2. 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[6]
  • 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

각주

  1. ↑ <뉴스H> 2019.01.09 한국공학한림원, 신입 정회원·일반회원 선정
  2. ↑ <뉴스H> 2024.02.19 한양대 김상욱 교수팀, 환자의 건강 상태를 정확하게 포착하는 의약품 추천 기술 개발
  3. ↑ <뉴스H> 2021.11.01 김상욱 교수팀, 2배 빨른 라진 새로운 딥러닝 기술 개발
  4. ↑ <뉴스H> 2019.05.14 김상욱 교수, 그래프 빅데이터 처리속도 대폭 향상
  5. ↑ <뉴스H> 2018.01.08 여기서도 개선하고 저기서도 개선하니 빅데이터도 빠르게 분석 되네요
  6. ↑ 김상욱 한양대 교수, 국가연구개발 대통령표창
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