연구
연구실
계산이론연구실 지능형 데이터 컴퓨팅
Theory of Computation Lab
담당교수 한요섭
제4공학관 D709호
연구실 소개
계산이론 연구실은 컴퓨터의 한계를 이해하고, 이를 감안한 컴퓨터의 계산가능성과 효율적 알고리즘 설계에 관한 연구를 수행합니다. 특히 튜링 머신으로 대표되는 계산 모델과 여러 알고리즘 설계 기법 등 컴퓨터 이론에 기초한 효율적 문제 해결 방법을 연구합니다. 현재 주요 관심 분야는 1) 정형 언어 간의 유사성 측정, 검색 알고리즘 효율화 그리고 정형 문법을 학습/추론하는 이론 연구와 2) 자연어를 비롯한 텍스트 데이터의 특징을 오토마타 이론을 사용하여 추출하고, 뉴럴 모델과 정형 문법을 함께 사용하는 학습 프레임워크 설계 등의 응용 연구입니다.
연구분야
계산이론 오토마타 알고리즘 정보검색 자연어 처리 뉴럴-심볼릭 연산대표 논문
- Han, Y. S., Ko, S. K., Ng, T., & Salomaa, K. (2021). Consensus string problem for multiple regular languages. Information and Computation, 279, 104615.
- Kim, H., Woo, D., Oh, S. J., Cha, J. W., & Han, Y. S. (2021). ALP: Data Augmentation using Lexicalized PCFGs for Few-Shot Text Classification. arXiv preprint arXiv:2112.11916. To appear in Proceedings of the 36th AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI-22)
- Cognetta, M., Han, Y. S., & Kwon, S. C. (2018). Incremental computation of infix probabilities for probabilistic finite automata. In Proceedings of the 2018 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (pp. 2732-2741).