연구 분야
멀티모달 데이터의 통합 분석과 추론을 위한 AI 네이티브 데이터베이스 시스템
- 그래프 데이터베이스
- 멀티모달 데이터를 통합 그래프로 표현하는 질의 프레임워크
- 시맨틱 연산자
- 비정형 데이터의 문맥 기반 질의를 위한 데이터베이스와 LLM의 결합
- 질의 최적화
- 고비용 시맨틱 연산자를 위한 프록시 모델과 카디널리티 추정
논문
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2027
CADENZA: Compiling Natural-Language Intent into Task-Specific Operator DAGs for Semantic Query Processing.SIGMOD 2027.
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2026
CADENZA in Action: Breaking the Monolith with Intent-Dependent Plan Spaces for Semantic Queries.VLDB 2026 (Demo).
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2026
TurboLynx: Schemaless Graph Engine Strikes Back for General-Purpose Analytics.VLDB 2026.
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2026
TurboLynx in Action: A Schemaless Graph Engine for General-Purpose Analytics.VLDB 2026 (Demo).
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2024
DoppelGanger++: Towards Fast Dependency Graph Generation for Database Replay.SIGMOD 2024.
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2024
DoppelGanger++ in Action: A Database Replay System with Fast Dependency Graph Generation.VLDB 2024 (Demo).
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2023
Guaranteeing the O(AGM/OUT) runtime for uniform sampling and size estimation over joins.PODS 2023.
경력
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Google Systems Research Group
학생 연구원 · 미국 캘리포니아주 서니베일
- 시맨틱 질의 가속을 위한 하드웨어-소프트웨어 공동 최적화 연구
- Yeounoh Chung 주관, Helena Caminal·Fatma Özcan과 공동 연구
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University of Illinois Urbana-Champaign (UIUC)
방문 연구원 · 미국 일리노이주 어배너-섐페인
- 시맨틱 연산자 최적화 연구, SIGMOD 2027 논문 게재
- Yongjoo Park 교수 지도
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SK하이닉스 Digital Platform 팀
소프트웨어 엔지니어 인턴 · 대한민국 이천
- 사내 영상 스트리밍 시스템의 실시간 댓글 오버레이 개발
- 인턴십 경진대회 은상
학력
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POSTECH 인공지능대학원
석·박사통합과정 · 데이터시스템 연구실
지도교수: 한욱신 교수 · 2028년 2월 졸업 예정
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POSTECH 컴퓨터공학과
학사 · 평점 4.06 / 4.3
학과 수석 졸업
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울산과학고등학교
조기 졸업