안성진 교수
Sung Jin Ahn
KAIST 김재철AI대학원 · 컴퓨터과학
연구실 소개
안성진 교수의 연구실은 그래프 기반 데이터 처리와 소프트웨어 개발 역량 강화를 핵심으로 삼고 있습니다. 특히 그래프 신경망 기반의 링크 예측 기술에서 발생하는 고립노드 문제를 해결하기 위한 변동형 자동에코더 모델(VGNAE) 개발에 주력하고 있으며, 이를 통해 정밀한 그래프 임베딩을 구현하고자 합니다. 또한 소프트웨어 개발자의 직무 능력 향상을 위한 컴퓨팅 사고력 교육의 효과와 적용 요소를 분석하여 실무 중심의 교육 전략을 모색하고 있습니다. 네트워크 성능 모니터링 및 웹 서버 관리 시스템 구축을 위한 실시간 모니터링 기술과 웹 기반 관리 인터페이스 개발도 함께 진행 중입니다.
연구 현황
연구 성과 추이
표시된 성과는 수집된 데이터 기준으로 산출되며, 일부 차이가 있을 수 있습니다.
주요 논문
15Link prediction is one of the key problems for graph-structured data. With the advancement of graph neural networks, graph autoencoders (GAEs) and variational graph autoencoders (VGAEs) have been proposed to learn graph embeddings in an unsupervised way. It has been shown that these methods are effective for link prediction tasks. However, they do not work well in link predictions when a node whose degree is zero (i.g., isolated node) is involved. We have found that GAEs/VGAEs make embeddings of
This article is aimed at defining items of analysis using SNMP MIB-II for the purpose of analyzing the performance of Internet-based networks running on TCP/IP protocol, and then utilizing these items, in conjunction with various Web technology and JAVA, to design and implement a Web-based interface of a management system to analyze the performance of the Internet. Copyright © 1999 John Wiley & Sons, Ltd.
In order to monitor web service and measure a web server performance, we develop the performance manager system that manages the traffic of a web server using JAVA. Recently, because of increasing web traffic by web growth, the need of traffic management on the web is more demanded. Therefore, the traffic management of web service and the effective management of a web server performance are needed. For this, we have designed interfaces with which users can manage Collection-Request, Analysis-Req
대표 연구 분야
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