이영구 교수 연구실
Data & Knowledge Engineering (DKE) Lab
경희대학교 · 컴퓨터공학과
교수 소개
이영구 교수
교수 홈페이지·논문소개
이영구 교수 연구실(Data & Knowledge Engineering Lab)은 경희대 컴퓨터공학과 소속으로, 빅데이터 분석과 지식 공학을 연구한다. 그래프 신경망과 그래프 데이터베이스, 분산 시스템·클라우드 컴퓨팅, 데이터베이스 질의 최적화를 다루며 초대규모 그래프 처리와 분산 그래프 DBMS 개발에 중점을 둔다.
연구 키워드
대표 논문
- FLARE: Efficient Distributed Large-Scale Graph Neural Networks Training With Adaptive Latency-Aware Probabilistic CachingIEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems · 2026
- MQ-GNN: A Multi-Queue Pipelined Architecture for Scalable and Efficient GNN TrainingIEEE Access · 2025
- FiSC: A Novel Approach for Fitzpatrick Scale-Based Skin Analyzer's Image ClassificationIEEE Access · 2025
- λ-CLOVR: looking for a needle in a haystack: a content-based video big data retrieval system in the cloudJournal of Big Data · 2025
- Inductive autoencoder for efficiently compressing RDF graphsInformation Sciences · 2024
- Graph pattern detection and structural redundancy reduction to compress named graphsInformation Sciences · 2023
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