기하 알고리즘 연구실

  알고리즘은 주어진 문제를 해결하기 위한 일련의 절차를 의미한다. 복잡하고 계산하기 어려운 문제를 컴퓨터가 해결할 때 인간이 기여할 수 있는 가장 중요한 부분이 바로 컴퓨터 알고리즘이다. 문제의 성질에 따라 최적의 알고리즘을 구현하는 것이 효율적인 문제 해결의 필수 요건이기 때문이다.

  알고리즘은 현재 많은 관심을 받고있는 인공지능과 머신러닝의 핵심 이론이기도 하다. 인터넷에서 검색한 키워드와 관련이 높으면서도 신뢰할 수 있는 정보를 단숨에 찾아주는 검색 알고리즘이 대표적인 예다. 또한 알고리즘의 논리에 따라 주식을 거래하는 알고리즘 매매(Algorithmic Trading)와 제한된 규칙에 따라 새로운 음악을 창조하는 알고리즘 작곡법(Algorithmic Composition) 등 알고리즘은 다양한 분야에서 활용되고 있다.

  기하 알고리즘은 우리가 생활하고 있는 환경인 2차원 및 3차원 공간 또는 더 높은 차원의 공간에 존재하는 물체를 대상으로 여러 가지 계산을 수행하는 알고리즘을 설계하는 연구이다. 물체의 이동경로를 고려하는 최단거리, 데이터 클러스터링(데이터들을 가까운 정도에 따라 그룹으로 묶기), 매칭(가장 닮은 물체 찾기) 등의 연구는 데이터 및 물체 분석과 분류 및 계산에서 핵심이 되는 기술이다. 컴퓨터 비전, 기계학습, 인공지능 등에서 다루는 데이터는 대부분 차원이 높은 공간의 점들로 표현될 수 있기 때문에 기하 알고리즘은 이러한 대용량 데이터를 다루는 핵심 SW 기술이다.

  본 연구실은 공간에 존재하는 물체 등의 데이터를 다루는 최적의 알고리즘 설계 기술을 연구하는 연구실로, 공간의 구성물체와 데이터가 시시각각 동적으로 변화하는 환경에서 빠른 시간 내에 최단 경로와 기하 자료구조를 계산하는 최적의 기하 알고리즘을 설계하는 연구를 진행하고 있다.

  기존의 대부분의 컴퓨터 알고리즘은 공간과 데이터가 변화가 없는 정적 환경에서 빠른 계산을 위한 구조로 설계되어있지만 기하 환경의 변화를 효율적으로 반영하지 못하는 한계가 있다. 본 연구실은 기하 환경과 데이터의 동적 변화에 대한 수학적 이론과 알고리즘의 원리를 기반으로 하는 면밀한 분석과 규명을 통해, 동적 변화에 효율적으로 대응하는 최적의 자료구조와 질의 알고리즘 설계를 목표로 한다.

Nearest Neighbor Search

Growing Disk Simulation

연구실 공식 홈페이지 GA Lab.