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統一編號 206-87-09615
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신원석
그래프 알고리즘, 그래프 데이터 마이닝 관련 분야에 대해 주로 공부해 왔으며, 깊이 생각하고 고민하여 답을 찾아나가는 과정을 사랑합니다. 블로그: https://gratus907.github.io
經歷
약물 분자의 성질 예측 및 분자 구조 최적화를 위한 인공지능 모델 연구 개발 (전문연구요원 복무 중)
그래프 형태의 빅데이터 처리를 위한 효율적인 알고리즘 및 데이터 마이닝 기법 연구 - 그래프에서 부분 구조의 개수를 효율적으로 근사하는 샘플링 기반 알고리즘 연구 (VLDB 2024) Wonseok Shin, Siwoo Song, Kunsoo Park, Wook-Shin Han, Cardinality Estimation of Subgraph Matching: A Filtering-Sampling Approach, VLDB 2024 https://www.vldb.org/pvldb/vol17/p1697-park.pdf
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- 약물 분자에서 간 독성을 유발하는 부분 구조를 찾는 Graph Mining 알고리즘 연구 (SCIE 학술지인 iScience 게재) Sangsoo Lim, Youngkuk Kim, Jeonghyeon Gu, Sunho Lee, Wonseok Shin, and Sun Kim. Supervised Chemical Graph Mining Improves Drug-Induced Liver Injury (DILI) Prediction. Published in iScience https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2589004222019496 - 분자의 성질을 예측하기 위한 Contrastive Learning 기법 연구 MinGyu Choi, Wonseok Shin, Yijingxiu Lu, Sun Kim, Triangular Contrastive Learning on Molecular Graphs Presented in MoML23: Molecular Machine Learning Conference https://arxiv.org/abs/2205.13279
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學歷
GPA: 4.24 / 4.30. 우수 학위논문상 수상 (석사) 서울대학교 컴퓨터 이론 및 응용 연구실 연구분야 : 그래프 알고리즘, 데이터 마이닝 논문: Cardinality Estimation of Subgraph Matching: A Filtering-Sampling Approach (VLDB 2024)
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Summa Cum Laude (최우등, GPA 3.91 / 4.30) 졸업, 학부 졸업논문상 수상 주전공 : 컴퓨터공학부 복수전공 : 수리과학부 주요 수강 과목 (컴퓨터공학부) 알고리즘, 자료구조, 계산이론, 소프트웨어 개발의 원리 및 실제 등 (수리과학부) 최적화 이론, 수치선형대수, 심층신경망의 수학적 기초, 실해석학 등
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活動
最近活動
獲獎 5
專案 2
수상
석사과정 우수학위논문상
서울대학교 컴퓨터공학부 · 2024년 8월
VLDB 2024에 발표한 논문을 확장하여 석사 졸업논문으로 제출, 우수 학위논문상을 수상하였습니다.
프로젝트
Cardinality Estimation of Subgraph Matching
2022년 10월 - 2024년 3월 · 1년 6개월
부분 그래프 매칭 (Subgraph Matching) 은 주어진 데이터 그래프에서 쿼리 그래프와 같은 형태의 패턴을 찾는 문제로, 그 카디널리티 추정 (Cardinality Estimation) 은 graph kernel 등 그래프 머신러닝이나 데이터베이스의 질의 최적화의 기반이 되는 문제입니다. 부분 그래프 매칭의 카디널리티 추정에 대해 기존 알고리즘보다 적은 시간과 비슷한 메모리를 사용하면서 수백 배 이상 정확한 알고리즘을 개발하여, 해당 연구를 데이터베이스/빅데이터 분야 최고의 학회 중 하나인 VLDB에 출판하였습니다.
수상
학부 졸업논문
서울대학교 컴퓨터공학부 · 2022년 8월
한국컴퓨터종합학술대회 발표했던 논문을 확장하여 학부 졸업논문으로 제출, 우수논문상을 수상하였습니다.
수상
Google Hashcode 2022
2022년 2월
Google Hashcode 2022에 참여하여 세계 1만여 팀 중 106위의 성적을 거두었습니다. Hashcode는 주어진 데이터와 조건을 통해 최적해를 찾는 알고리즘을 구현하는 대회로, 본 대회에서는 여러 팀원들에 관한 정보가 주어질 때 프로젝트-팀원 배정을 최적화하는 과제가 주어졌습니다.
수상
한국컴퓨터종합학술대회
한국정보과학회 · 2021년 6월
Subgraph Isomorphism 알고리즘의 Adaptive Matching Order 개선에 관한 연구로 컴퓨터이론분야 최우수논문상 (분야당 1편) 에 선정되었습니다.