췐링 판(범성림) 연구실

췐링 판(범성림) 교수의 서울대학교 컴퓨터공학부 연구실은 최근 5년간 총 16편의 논문을 발표하며(최신 게재일 2025년 6월 16일 기준) 이론적 알고리즘 연구를 지속적으로 수행해 왔습니다. 연구 키워드를 살펴보면, 클러스터링(k-중앙값 클러스터링, 상관 클러스터링, 그래프 클러스터링 등)과 근사 알고리즘을 핵심 축으로 삼으면서, LP 완화 및 반올림, 메트릭 공간, 조합 최적화 등 고전적 이론 계산 분야를 기반으로 연구 범위를 구축하고 있습니다. 여기에 더해 학습 증강 알고리즘(learning-augmented algorithms)이라는 비교적 새로운 패러다임을 클러스터링 문제에 접목하는 방향으로 연구가 확장되고 있으며, 프레셰 거리나 계산 기하학 등 기하학적 관점도 함께 포괄하고 있습니다. 또한 차등 프라이버시와 같은 응용 지향적 주제가 연구 키워드에 포함되어, 순수 이론에서 실용적 제약 조건을 고려하는 방향으로 연구 스펙트럼이 점차 넓어지는 흐름을 보이고 있습니다. 전반적으로 이 연구실은 알고리즘 이론의 전통적 토대 위에서 머신러닝과의 접점 및 프라이버시 문제를 통합하는 방향으로 연구 주제를 다각화하고 있습니다.