한국과학기술원 데이터베이스 연구실 (Database Lab, DBLAB) 은 1984년에 설립되어 상당한 수의 연구 논문들과 수준 높은 학술대회들 (SIGMOD, VLDB, ICDE 등)에 많은 연구를 발표하였다.

l 대용량 데이터 관리, 처리, 분석에 관한 전반적인 분야에 대해서 연구해왔으며, 세부적으로는 데이터베이스 시스템, 데이터 인덱싱, 워크 플로우, 멀티미디어 데이터베이스, 센서네트워크, 데이터 웨어하우스, OLAP, 데이터 스트림 프로세싱, 데이터 분산 프로세싱 분야의 심도 깊은 연구를 수행하였다. 최근에는 빅데이터 관리 및 처리, 데이터 마이닝, 머신러닝/딥러닝 분야를 집중적으로 연구하고 있다.

l 빅데이터 & 데이터 마이닝 일반적인 다차원 데이터, 텍스트 데이터 이외에도, 소셜 네트워크와 같이 객체 간 관계를 가지는 그래프 데이터에 대한 clustering, frequent pattern 검출 등의 데이터 마이닝 기술을 연구하고 있다. 대용량 데이터에 대해 계산속도가 빠른 효율적인 데이터 마이닝 알고리즘을 연구할 뿐만 아니라, 데이터 관리를 효과적으로 하기위한 Hadoop 등의 분산 프레임워크 또한 우리 연구실의 관심 분야이다. 빅데이터 관리 및 마이닝 기술을 스마트 라이프를 위한 빅데이터 생활형 서비스, 추론 기술을 이용하여 새로운 생물학적 지식발견을 필요로 하는 생물정보학 등의 분야에 적용하는 연구도 수행한다.

l 머신러닝/딥러닝 우리 연구실에서는 머신러닝/딥러닝 기반으로 네트워크에서 객체 간의 관계를 예측할 수 있는 링크 예측, 사용자-아이템 간의 추천 기술 등을 다루고 있다. 객체 간 관계 패턴 데이터뿐 아니라, 관계나 객체의 타입 등 다양한 유형의 데이터를 종합하여 보다 정확하고 유용한 결과를 낼 수 있는 기법을 연구한다. 또한 스마트 팩토리에서 발생하는 이미지 데이터, 센서 데이터를 학습하여 공장 설비에서 발생할 수 있는 이상 징후를 자동으로 감지할 수 있는 기술에 대해서도 연구하고 있다.