Projects

"Development of customer-specific usage type classification and recommendation algorithm for customized air conditioner reservation service" (Funded by LG Electronics, co-PI: 2023. 12 ~ 2024. 11) 

• • Analysis of exploratory data

  • Clustering analysis and identification of usage patterns for air conditioner log data

  • Development of a customer usage pattern classification model

  • Development of reservation recommendation technology based on usage patterns

• Selected Papers

  • TBA

"High-performance spatiotemporal IoT data management and intelligence engine technology research" (Funded by NRF, PI: 2021. 06 ~ 2025. 05)

• • Research on high-speed IoT data preprocessing technology

  • Research on scalable indexing/search/aggregation/analysis technology for spatio-temporal IoT data

  • AI-based IoT intelligence service technology research

• Papers

  • Fatima Abdullah, Mian Muaz Razaq, Limei Peng, Young-Kyoon Suh, Youyang Kim, Somin Song, and Byungchul Tak, “Multi-Query Latency Optimization by Resource-Aware Task Placement in Fog,” Proc. of the 39th ACM/SIGAPP Symposium On Applied Computing (SAC’24), to appear, 2024.

  • Jooyoung Yoon, Soon-Beom Kwon, Young-Kyoon Suh*, "A Trie-based IoT Data Indexing Scheme Utilizing Temporal Prefixes," Journal of KIISE, to appear, 2023.

"Development of computational technology for autonomous swarming communities between devices in residential environments" (Funded by NRF, co-PI: 2018 ~ 2027) 

• • Development of AI-based PSG alternative pre-inspection technique using PSG (polysomnography) sensor data

  • Development of an AI model for automatic determination of Obstructive Sleep Apnea severity based on single-lead electrocardiogram signals

• Selected Papers

  • Yejin Park, Young-Kyoon Suh, Jeeyoung Kim, "Optimizing Sleep Apnea Classification based on Single-lead ECG Data," Proc. of KDBC2023, 2023.

  • Inyoung Park, Young-Kyoon Suh, Jeeyoung Kim, "Sleep Apnea Classification Using Time Series Image Transformation Algorithms," Proc. of KSC2023 (oral) (AI area: Best paper award).

  • Daewoong Seo, Jeeyoung Kim, Ho-Won Lee, and Young-Kyoon Suh*, "A Deep Neural Network Based Wake-After-Sleep-Onset Time Aware Sleep Apnea Severity Estimation Scheme Using Single-lead ECG Data," IEEE Access, Vol. 11, pp. 43720 - 43732, May 2023.

  • Daewoong Seo, Young-Kyoon Suh*, "Sleep stage classification technique using HRV and RRV of electrocardiogram signals," Proc. of KCC2021, pp.712-714 (oral).

  • Seoyoung Kim, Daewoong Seo, Young-Kyoon Suh*, "Obstructive sleep apnea severity classification model based on electrocardiogram signals", Proc. of KDBC2020, pp. 83-86 (oral).

  • Seoyoung Kim and Young-Kyoon Suh*, "A literature survey of machine learning-based obstructive sleep apnea diagnosis research",  Journal of The Korea Society of Computer and Information,  Vol. 25, No. 7, pp. 116-126, 2020. 08.

"Social media data based analysis on discourse on side effects of COVID19 vaccine" (Joint research with Health and Environment Research Institute at Seoul National University)

• • Development of preprocessing technology for Korean tweet data

  • Development of LDA-based topic modeling technology

  • Development of DTM-based quarterly topic flow analysis technology

  • Development of Sentimental Analysis technology

  • Development of HLDA-based hierarchical topic modeling technology

• Selected Papers

  • Harin Seo and Young-Kyoon Suh*, “Hierarchical Topic Modeling Analysis of COVID-19 Vaccine Tweets ,” Pacific-Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (PAKDD’24), under review, 2024.

  • Susan Park and Young-Kyoon Suh*, "A Comprehensive Analysis of COVID-19 Vaccine Discourse by Vaccine Brand on Korean Twitter: Topic and Sentiment Analysis," Journal of Medical Internet Research, Vol. 25, e42623, pp. 1-14, January 2023.

  • Harin Seo and Young-Kyoon Suh*, "Two-stage dynamic topic modeling analysis of COVID-19 vaccine discourse on Korean Twitter,"  Database Research, Vol. 39, No. 1, pp. 17–32, 2023.04.

"Empirical evaluation across multiple DBMSes" (Joint research with Dept. of Computer Science, University of Arizona)

• • Identifying root causes of empirical DBMS suboptimality

  • Delving into a previously unknown upper bound on the number of query evaluation operators a DBMS may be able to support

• Selected Papers

  • Sabah Currim, Richard Snodgrass, and Young-Kyoon Suh*, “Identifying the Root Causes of DBMS Suboptimality,” ACM Transactions on Database Systems (SCIE), to appear, 42 pages, 2024..

  • Richard T. Snodgrass, Sabah Currim, and Young-Kyoon Suh*, “Have Query Optimizers Hit the Wall?,” The VLDB Journal, Vol. 31, pp. 181-200 (2022)..

"Research on distributed processing framework for smart welding big data storage and analysis" (Funded by Hanhwa Ocean Inc., PI: 2023. 03 ~ 2023. 12)

• • Design of smart welding machine/LNGC HVAC sensor big data collection and processing framework 

  • Design of a framework to improve ML/DL training performance over large sensor data

  • Implementation and verification of IIoT big data processing and analysis platform

• Selected Papers

  • TBA

"Development of customer-specific usage pattern classification algorithm for customized air conditioner operation service" (Funded by LG Electronics, co-PI: 2022. 05 ~ 2023. 04) 

• • Development of large-scale data preprocessing technology

  • Development of time series cluster analysis technology

  • Develop customer classification model based on usage patterns

  • Development of customized mode recommendation technology based on usage patterns

• Selected Papers

  • Harin Seo, Jaewon Seo, Honghyun Kim, Dongwoo Han, Inuk Jung, and Young-Kyoon Suh, "Exploring a Time-Series Air-Conditioning Usage Pattern Classification Model through Clustering," Proc. of KDBC2023 (oral).

"Research on Dynamic Volume Provisioning Technology for Storage Augmentation" (Funded by ETRI, PI: 2023. 04 ~ 2023. 11) 

• • Comparative study across different storage virtualization frameworks on Kubernetes 

  • Implementation of dynamic volume provisioning policy for low-end edge devices

  • Development of execution environment sharing technology for real edge and virtual devices

• Selected Papers

  • Youngwoo Jang, Gap-Joo Na, Illyoung Choi, In-Geol Chun, Dukyun Nam, Young-Kyoon Suh*, “A Resource Provisioning Manager for Edge Devices,” Proc. of the 2023 20th Annual IEEE International Conference on Sensing, Communication, and Networking (SECON’23), pp. 249-257, Madrid, Spain, September 2023.

"에너지 효율을 고려한 복수의 압축 공기 컴프레서 (Air Compressor) 제어 플랫폼 개발" (산학과제: DSME, PI: 2022. 04 ~ 2022. 11)

• • 공기 컴프레서 데이터 전처리 기술 개발 

  • 공기 컴프레서의 유량 및 전력에 미치는 영향 인자 탐색 기술 개발

  • AI 기반 압축 공기 컴프레서 에너지 사용량 예측 모델 개발

  • AI 기반 압축 공기 컴프레서 동시 가동 제어 모델 시뮬레이션 기술 개발

• Selected Papers

  • TBA

"약물-자살 간 지도 학습 기반 관계 추출을 위한 PubMed/Twitter 코퍼스 구축" (경북대 약학대학과 공동 연구)

• • PubMed 데이터셋 추출 및 전처리 기술 개발

  • 자살 및 약물에 대한 Entity Recognition 기술 개발

  • R-BERT를 이용한 다양한 BERT 기반 임베딩 모델의 성능 평가

• Selected Papers

  • Karina Karapetian, Soo Min Jeon, Jin-Won Kwon*, and Young-Kyoon Suh*, "Supervised Relation Extraction Between Suicide-Related Entities and Drugs: Development and Usability Study of an Annotated PubMed Corpus," Journal of Medical Internet Research, Vol. 25, e41100, pp. 1-13, March 2023.

"스토리지 증강을 위한 컨테이너 기반 가상화 기술 연구" (ETRI 위탁과제, PI: 2022. 04 ~ 2022. 11) 

• • 쿠버네티스 (Nginx+Ingress) + OpenEBS + Jiva 기반 컨테이너 스토리지 인터페이스 기술 개발

  • 동적 자원 할당을 지원하는 파일 기반 스토리지 가상화 프로토타입 개발

  • 실-가상 디바이스 간의 데이터 공유 모델 설계

• Selected Papers

  • Gap-Joo Na, Youngwoo Jang, Harin Seo, Byungchul Tak, and Young-Kyoon Suh*, “Exploring Factors Impacting Data Offloading Performance in Edge and Cloud Environments,” Proc. of 29th International European Conference on Parallel and Distributed Computing, to appear, Limassol, Cyprus, September 2023.

"에너지 효율적 화물창 환경을 위한 AI 및 데이터 주도형 자율 제어 시스템 연구" (산학과제: DSME, PI: 2021. 09 ~ 2022. 05)

• ECM (Energy-efficient automated Control Model)

  • AutoML 기반 ML 파이프라인 자동화 기술 개발: Kubeflow 기반 MLOps 기술 개발

  • 기계 학습 모델 기반 화물창 온습도 값 예측 모델 최적화: Informer 기반 모델 개발, 하이퍼파라미터 튜닝

  • 강화 학습 기반 화물창 온습도 자동 제어 모델 최적화: DQN/A3C 기반 모델 개발, 보상 함수 설계, 하이퍼파라미터 튜닝

• Selected Papers

  • Jin-Sung Ok, Youngeun Chae, Harin Seo, Soon-Do Kwon, Byungchul Tak, and Young-Kyoon Suh*, “ECM: An Energy-efficient HVAC Control Framework for Stable Construction Environment,” Proc. of the 2023 20th Annual IEEE International Conference on Sensing, Communication, and Networking (SECON’23), pp. 249-257, Madrid, Spain, September 2023.

  • 채영은, 김재성, 옥진성, 서영균*, "LNGC 환경 예측 모델을 이용한 심층 강화학습 기반 에너지-효율적 공조 제어 방법,"  정보과학회논문지, 제49권 제12호, pp. 1062-1070, 2022. 12.

  • 채영은, 김재성, 옥진성, 서영균, "안정적인 내부 환경 유지 및 에너지 절약을 위한 강화학습 기반 공조 제어 방법," KSC2021 논문집, pp.738-740(oral) (인공지능분야: 우수논문상).

"어떤 키워드에 대한 빅데이터 분석을 통한 요약 보고서 작성" (집단과제: IITP, co-PI: 2018 ~ 2021)

• SCOUTER (SCalable dOcUment reTrieval and rEpository manageR) 시스템 개발 및 연구

  • 대량의 뉴스 기사 데이터를 확장성있게 관리하는 검색 기반 시스템

  • 대량의 뉴스 기사에 대한 메모리-효율적인 중복 제거 수행 

  • Tweet 기반 검색어 키워드 예측 모델 연구 및 개발

• Selected Papers

  • 이주영, 안준영, 김재성, 김서영, 서영균, "토픽별 키워드 추출을 위한 한국어 임베딩과 문서 클러스터링 방법", KDBC2020 논문집, pp. 52-55(oral) (우수논문상 동상).

  • 이주영, 차수진, 서영균*, "FLASHer: 유사 주제를 갖는 대량의 뉴스 기사에 대한 군집 기반 중복 제거 방법," 데이터베이스연구, 제35권 제2호, pp. 54-65, 2019.08 (extended version). 

"실디바이스-가상화 플랫폼 사이의 데이터 전송 모델 연구" (ETRI 위탁과제, PI: 2021. 06 ~ 2021. 11) 

• • 실디바이스에 수집되는 다양한 종류의 데이터를 가상화 플랫폼으로 전송하기 위한 데이터 오프로딩 기술 연구

  • 스테이트풀 지원이 가능한 객체 스토리지 특성 분석

  • 스테이트풀 마이크로서비스 시나리오 개발 및 적용

• Selected Papers

  • Gap-Joo Na, Youngwoo Jang, Harin Seo, Byungchul Tak, and Young-Kyoon Suh*, “Exploring Factors Impacting Data Offloading Performance in Edge and Cloud Environments,” Proc. of 29th International European Conference on Parallel and Distributed Computing (Euro-Par 2023), to appear, Limassol, Cyprus, September 2023.

"에너지 절감(전기 사용량)을 위한 건조중인 화물창의 최적 환경 제어 모델 연구" (산학과제: DSME, PI: 2021. 03 ~ 2021. 08)

• ECM (Energy-efficient automated Control Model)

  • Industrial IoT (IIoT) 데이터 기반 화물창 온습도 영향 인자 분석

  • 기계 학습 모델 기반 화물창 온습도 값 예측 모델 개발 

  • 강화 학습 기반 화물창 온습도 자동 제어 모델 개발

• Selected Papers

  • Jin-Sung Ok , Soon-Do Kwon, Cheol-Eun Heo, and Young-Kyoon Suh*, "A Survey of Industrial Internet-of-Things Platforms for Establishing Centralized Data Acquisition Middleware: Categorization, Experiment, and Challenge," Vol. 2021, Article ID 6641562, Scientific Programming (SCIE), April 2021.

"다중 데이터-집약형 시스템의 실증 연구를 위한 통합 프레임워크" (신진연구과제: 과학기술정보통신부(NRF), PI: 2018 ~ 2021)

• BenchGAD (Benchmarking framework for Gpu-Accelerated Data Systems) 

  • GPU 기반 데이터 시스템들 사이에 나타나는 성능 병목 현상 연구 

  • 대규모 벤치마킹 데이터 분석 기술 연구 

• Papers

  • Junyoung An, Young-Kyoon Suh*, and Byungchul Tak,* "Workload-Driven Analysis on the Performance Characteristics of GPU-Accelerated DBMSes," to appear in IEICE Trans. Info. Syst. (SCIE), Vol. E105-D, No. 11, pp. ??-??, Nov. 2022.

  • Young-Kyoon Suh, Junyoung An, Byungchul Tak*, and Gap-Joo Na*, "A Comprehensive Empirical Study of Query Performance Across GPU DBMSes," Proceedings of the ACM on Measurement and Analysis of Computing Systems (a.k.a. ACM SIGMETRICS / IFIP PERFORMANCE 2022), Vol. 6, No. 1, Article 4, March 2022.

  • Young-Kyoon Suh, Seounghyeon, Hawon, Joo-Young, Junyoung, and Kyong-Ha Lee, "An Experimental Study Across GPU DBMSes Toward Cost-Effective Analytical Processing," IEICE Transactions on Information Systems (SCIE), E104.D, Vol. 5, pp. 551-555, 2021.

  • Hawon Chu, Seounghyeon Kim, Joo-Young Lee, and Young-Kyoon Suh*, "Empirical Evaluation Across Multiple GPU-accelerated DBMSes, " in  Proceedings of the 16th International Workshop on Data Management on New Hardware (DaMoN'20) (collocated with SIGMOD/PODS), Article No. 16, pp. 1–3, June 2020.

"이종 시공간 IoT 사물데이터 검색 및 요약 생성 기술 개발" (위탁연구과제: 한국과학기술정보연구원(KISTI), PI: 2020.03 ~ 2020. 10.31 )

• KIDARI (KNU-KISTI IoT Data Retrieval Engine)

  • 내외부 이종 IoT 센서 데이터 전처리 및 통합 기술 연구 

  • Scalable 시공간 사물데이터 색인 기술 연구 

  • 시공간 사물데이터 질의 처리 기술 연구 

• Papers

  • 김재성, 추하원, 김성현, 안준영, 이주영, 서영균, 이용, 박민우, 이상환, 장래영, 송사광 , "이종 IoT 센서 데이터 관리를 위한 계층형 엔진의 설계 및 구현," KSC2020 논문집, pp.130 - 132 (최우수논문상)

  • Hawon Chu, Jaeseong Kim, Seounghyeon Kim, Young-Kyoon Suh*, Ryong Lee*, Rae-Young Jang, and Minwoo Park, "ST-Trie: A Novel Indexing Scheme for Efficiently Querying Heterogeneous, Spatiotemporal IoT Data," Sustainability 12(22): 9727, 2020 (SCIE).

  • 추하원, 서영균*, 이용*, 박민우, 장래영, 이상환, 송사광, "방대한 양의 시공간 사물데이터의 효율적인 검색을 위한 트라인 기반 색인 방법,"  정보과학회: 데이터베이스, 제47권, 12호, pp. 1199-1207, 2020. 12.

  • 추하원, 서영균, 이용, 장래영, 박민우, 이상환 "대용량 시공간 IoT센서 데이터의 효율적인 검색을 위한 색인 기법", KDBC2020 논문집, pp. 199-207(oral).

"HPC 시뮬레이션 이력 데이터 분석 프레임워크 연구" (funded by Kyungpook National University Research Fund, PI: 2017 - 2018)

• SPA (Simulation Provenance Analytics) 프레임워크 연구 및 개발

  • EDISON 계산과학공학 플랫폼에서 실행된 시뮬레이션 이력(Provenance) 데이터를 분석하여 다양한 종류의 분석 서비스 (시뮬레이션 종료 시간 예측, 시뮬레이션 파라미터 추천 등) 를 제공

  • System Demo: http://spa.knu.ac.kr:3000/

• Selected Papers

  • Young-Kyoon Suh, Seounghyeon Kim, and Jeeyoung Kim*, "CLUTCH: A Clustering-Driven Runtime Estimation Scheme for Scientific Simulations," IEEE Access 8: 220710 - 220722, 2020 (SCIE).

  • Seounghyeon Kim, Jeeyoung Kim*, and Young-Kyoon Suh*, "EXTES: An Execution-Time Estimation Scheme for Efficient Computational Science and Engineering Simulation via Machine Learning," IEEE Access (SCIE), Vol. 7, pp. 98993-99002, 2019.

  • 김성현, 서영균, "계산과학공학 시뮬레이션의 실행 시간 추정을 위한 군집화 기반 기계 학습 기법," KDBC2019 논문집, pp. 26-29 (oral) (우수논문상 은상). 

  • 김성현, 서영균*, "계산과학공학 시뮬레이션의 효율화를 위한 기계 학습 기반의 실행 시간 추정 방법," 데이터베이스연구(KCI), 제35권 제1호, pp. 56-70, 2019.04 (extended version). 

  • Jin Ma, Sik Lee, Kum Won Cho*, and Young-Kyoon Suh* , "A Simulation Provenance Data Management System for Efficient Job Execution on an Online Computational Science Engineering Platform," Cluster Computing (SCIE), 22(1): 147-159, March 2019.

  • Young-Kyoon Suh and Ki Yong Lee*, "A Survey of Simulation Provenance Systems: Modeling, Capturing, Querying, Visualization, and Advanced Utilization," Human-centric Computing and Information Sciences (HCIS) 8(27): 1–29, 2018 (SCIE).

  • 마 진, 이 식, 조금원*, 서영균*, "계산과학공학 플랫폼을 위한 실행-이력 기반의 시뮬레이션 데이터 관리 프레임워크 설계 및 구현," 인터넷정보학회학술지 제19권 제1호, pp. 79-88, 2018.02.

  • Ki Yong Lee, Young-Kyoon Suh*, and Kum Won Cho, "Development of a Simulation Result Management and Prediction System Using Machine Learning Techniques," International Journal of Data Mining and Bioinformatics (IJDMB), Vol. 19, No. 1, pp. 75–96, 2017 (SCIE).

  • Ki Yong Lee, YoonJae Shin, YeonJeong Choe, SeonJeong Kim, Young-Kyoon Suh*, Jeong Hwan Sa, and Kum Won Cho, "Design and Implementation of a Data-Driven Simulation Service System," in Proc. of Emerging Databases - Technologies, Applications, and Theory (EDB'16), Jeju Island, Korea, October 2016 (Best Paper Award).

"비즈니스 의사 결정을 위한 빅데이터 분석 시스템 연구" (산학연구과제: 크레텍책임, PI: 2018 - 2019)

• CHITAA (Cretec cHegim bIg daTa Analytics plAtform) 시스템 연구 및 개발

  • B2B 환경에서 신규 비즈니스 사업자를 위한 End-to-End 품목 추천 시스템 연구

  • 컨테이너 기반 탄력적 아키텍처 연구

• Papers 

  • 김성현, 서영균*, 탁병철, "고품질 빅데이터 분석을 위한 최적의 전처리 순열 추천 방법", 정보과학회 논문지, 제47권, 3호, pp. 319-327, 2020. 3 (2021년 정보과학회 컴퓨터시스템 소사이어티 우수논문상).

  • 이동주, 이주영, 김성현, 양지혁, 서영균, 탁병철, "CHITAA: 동적 컨테이너 워크플로우 기반 빅데이터 분석 플랫폼," KCC 2019 논문집, pp. 415–417 (oral).