한욱신 연구실은 최근 5년간 33편 논문을 발표하며 데이터베이스에서 AI 기반 그래프 처리로 확장 중입니다.
2025 · funding_fluctuation · 보통 영향
2021년 대비 2025년에 연구비가 91.9% 감소하여 6,953,244,000원에서 565,052,000원으로 축소되었습니다. 현재 연구비 규모는 2017년 수준 이하로 하락했습니다.
2021 · funding_fluctuation · 높은 영향
2020년 대비 2021년에 연구비가 466.6% 증가하여 1,227,099,713원에서 6,953,244,000원으로 급증했습니다. 이는 연구실 역사상 최고 규모의 연구비 수준입니다.
2018 · funding_fluctuation · 높은 영향
2017년 대비 2018년에 연구비가 114.0% 증가하여 1,120,000,000원에서 2,396,540,000원으로 상승했습니다.
2017 · funding_fluctuation · 높은 영향
2014년 대비 2017년에 연구비가 269.6% 증가하여 303,000,000원에서 1,120,000,000원으로 회복되었습니다.
2014 · funding_fluctuation · 보통 영향
2011년 대비 2014년에 연구비가 98.2% 감소하여 16,809,000,000원에서 303,000,000원으로 급락했습니다. 연구비 규모가 이전 수준의 약 1.8%로 축소되었습니다.
2011 · funding_fluctuation · 높은 영향
2008년 대비 2011년에 연구비가 18576.7% 증가하여 90,000,000원에서 16,809,000,000원으로 대폭 상승했습니다. 이는 연구실의 초기 규모 확대 시기를 나타냅니다.
한욱신 연구실은 최근 5년간 33편 논문을 발표하며 데이터베이스에서 AI 기반 그래프 처리로 확장 중입니다.
포항공과대학교 컴퓨터공학과 한욱신 교수 연구실은 최근 5년간 33편의 논문을 발표하며 데이터베이스 시스템과 그래프 데이터 처리를 중심으로 연구 영역을 확장해왔습니다. 연구 키워드의 흐름을 보면, 쿼리 최적화와 카디널리티 추정 등 전통적인 데이터베이스 최적화 문제에서 출발하여 신경망 기반 표현 학습, 머신러닝 기반 추정, 멀티모달 정보 검색으로 연구 범위가 확장되었으며, GPU 가속 쿼리 실행과 자동회귀 생성 모델 등 최신 기술과의 융합이 두드러지게 나타납니다. 연구비 측면에서는 2021년 약 69억 5천만 원으로 연구실 역사상 최고 수준에 도달한 이후, 2025년에는 약 5억 6천만 원으로 91.9% 감소하여 2017년 수준 이하로 축소되었습니다. 이러한 연구비 규모의 변화에도 불구하고, 지식 그래프 처리, 시계열 이상 탐지, 부분그래프 매칭 등 다양한 세부 주제에 걸쳐 연구 활동이 지속되고 있으며, 데이터베이스와 인공지능 기술의 접점을 탐색하는 방향으로 연구의 무게중심이 이동하고 있습니다.