Yunyong Ko

중앙대학교 소프트웨어학부 교수

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Research Interests

  • Graph Mining
  • Machine Learning Techniques for Real-World Applications
  • Acceleration of Large-Scale Machine Learning

Awards

  • 삼성전자 산학협력 우수 논문상 (장려상), “Accelerating Storage-based Training for Graph Neural Networks,” 2026. 08. 19
  • ASK 춘계학술대회 2023 우수논문상, “희소한 네트워크에서 부호가 있는 그래프 합성곱 네트워크 방법들의 부호 예측 정확도 분석”, 2023. 05. 18
  • ASK 춘계학술대회 2023 우수논문상, “뉴스 기사의 정치적 성향 판단을 위한 지식 그래프 임베딩 기법의 효과 분석”, 2023. 05. 18
  • 한국정보처리학회 (KIPS 2021) 우수 논문상, “COVID-19 가짜뉴스 탐지를 위한 전파 데이터셋,” 2021. 05. 06
  • 한국정보과학회 (KSC 2020) 학부생 논문 경진대회 장려상, “동기적 및 비동기적 분산 학습에 대한 파라미터 샤딩 기법의 성능 평가”, 2021. 02. 03
  • 산업과학연구소 우수 논문상, 2021. 08. 18
  • ACM SIGAPP Student Travel Award Program (STAP) 2019 선정, 2019. 01. 22.
  • 한국정보과학회 (KCC 2017) 우수 발표 논문상, “커뮤니티 기반 영향력 최대화를 위한 효율적인 CELF 알고리즘,” 2017.
  • 한국정보과학회 제 36회 학생논문경진대회 장려상, “미시적/거시적 측면의 성능 문제를 해소하는 하이브리드 방식의 영향력 최대화 기법,” 2017. 06. 19.
  • Naver PhD Fellowship 선정, 2017. 10. 27.
  • Best Ranked Papers of IEEE ICDM 2021
  • Spotlight Presentations of ACM CIKM 2021

Publications

*졸업 이후 실적은 Google Scholar 혹은 Personal Homepage 참고 부탁드립니다.

18 International Conference Papers

  • Myung-Hwan Jang, Jeong-Min Park, Yunyong Ko, and Sang-Wook Kim, “Accelerating Storage-based Training for Graph Neural Networks,” In Proc. of the 32th ACM SIGKDD Conf. on Knowledge Discovery & Data Mining (ACM SIGKDD 2026), pp. , Jeju, South Korea, Aug 9 - 13, 2026 (full paper).
  • Da Eun Lee, Song Kyung Yu, Yunyong Ko, and Sang-Wook Kim, “Learning Short-Term and Long-Term Patterns of High-Order Dynamics in Real-World Networks,” In Proc. of the ACM International Conference on Information and Knowledge Management (ACM CIKM 2025), pp., Seoul, South Korea, Nov 10 - 14, 2025
  • Seongeun Ryu, Yunyong Ko, and Sang-Wook Kim, “Is This News Still Interesting to You?: Lifetime-aware Interest Matching for News Recommendation,” In Proc. of the 34th International ACM Conference on Information and Knowledge Management (CIKM 2025), pp., Seoul, Korea, Nov 10-14, 2025.
  • Song Kyung Yu,* Da Eun Lee*, Yunyong Ko and Sang-Wook Kim, “HyGEN: Regularizing Negative Hyperedge Generation for Accurate Hyperedge Prediction,” In Proc. of the ACM Web Conference 2025 (WWW 2025), pp. Sydney, Australia, Apr 28 - May 2, 2025. (*co-first authors with equal contribution)
  • Yunyong Ko, Seongeun Ryu, Sang-Wook Kim, “CROWN: A Novel Approach to Comprehending Users’ Preferences for Accurate Personalized News Recommendation,” In Proc. of the ACM Web Conference 2025 (WWW 2025), pp. Sydney, Australia, Apr 28 - May 2, 2025.
  • Youngseung Jeon, Jaehoon Kim, Sohyun Park, Yunyong Ko, Seongeun Ryu, Sang-Wook Kim, and Kyungsik Han, “HearHere: Mitigating Echo Chambers In News Consumption through an AI-based Web System,” In Proceedings of the 27th ACM SIGCHI Conference on Computer-Supported Cooperative Work & Social Computing (ACM CSCW 2024), pp., San Jose, Costa Rica, Nov. 9-13, 2024. (full paper).
  • Myung-Hwan Jang*, Yunyong Ko*, Hyuck-Moo Gwon, Ikhyeon Jo, Yongjun Park, and Sang-Wook Kim, “SAGE: A Storage-Based Approach for Scalable and Efficient Sparse Generalized Matrix-Matrix Multiplication,” In Proc. of the 32nd ACM International Conference on Information and Knowledge Management (ACM CIKM 2023), pp. 923-933, University of Birmingham and Eastside Rooms, UK, Oct. 21-25, 2023 (*co-first authors with equal contribution). (full paper).
  • Yunyong Ko, Seongeun Ryu, Soeun Han, Youngseung Jeon, Jaehoon Kim, Sohyun Park, Kyungsik Han, Hanghang Tong and Sang-Wook Kim, “KHAN: Knowledge-Aware Hierarchical Attention Networks for Accurate Political Stance Prediction”, In Proceedings of the ACM Web Conference 2023 (WWW 2023), pp. 1572-1583, Texas, USA, Apr. 30 – May 4, 2023. (full paper).
  • Myung-Hwan Jang, Yunyong Ko, Dongkyu Jeong, Jeong-Min Park, and Sang-Wook Kim, “A GPU-Based Graph Engine for Large-Scale Network Analysis”, In Proc. of Korean International Semiconductor Conference on Manufacturing Technology (KISM 2022), Busan, Korea, Nov. 13-16, 2022 (presentation only).
  • Myung-Hwan Jang, Yunyong Ko, Dongkyu Jeong, Jeong-Min Park, and Sang-Wook Kim, “RealGraph-GPU: A High-Performance GPU-Based Graph Engine toward Large-Scale Real-World Network Analysis”, In Proc. of the 31st ACM Int’l. Conf. on Information and Knowledge Management (ACM CIKM 2022), pp.4074–4078, Atlanta, GA, USA, Oct. 17-21, 2022. (short paper).
  • Yunyong Ko, Dongwon Lee and Sang-Wook Kim, “Not All Layer Are Equal: A Layer-Wise Adaptive Approach Toward Large-Scale DNN Training,” In Proc. of the ACM Web Conference (WWW 2022), pp. 1851-1859, Online, April 25-29, 2022 (full paper).
  • Soeun Han, Yunyong Ko, Yushim Kim, Seong Soo Oh, Heejin Park and Sang-Wook Kim, “D-FEND: A Diffusion-Based Fake News Detection Framework for News Articles Related to COVID-19”, In Proc. of the 37th ACM/SIGAPP Symposium on Applied Computing (ACM SAC 2022), pp. 1771-1778, Virtual Event, Apr. 25 - 30, 2022. (full paper).
  • Yunyong Ko*, Jae-Seo Yu*, Hong-Kyun Bae, Yongjun Park, Dongwon Lee and Sang-Wook Kim, “MASCOT: A Quantization Framework for Efficient Matrix Factorization in Recommender Systems”, In Proc. of the 21st IEEE International Conference on Data Mining (IEEE ICDM 2021), pp. 290-299, New Zealand, Dec. 7-10, 2021.(*co-first authors with equal contribution) (full paper).
  • Yunyong Ko, Kibong Choi, Hyunseung Jei, Dongwon Lee and Sang-Wook Kim, “ALADDIN: Asymmetric Centralized Training for Distributed Deep Learning”, In Proc. of the 30th ACM Int’l Conference on Information and Knowledge Management (ACM CIKM 2021), pp. 863-872, ONLINE, Nov. 1-5, 2021. (full paper).
  • Yunyong Ko, Kibong Choi, Jiwon Seo and Sang-Wook Kim, “An In-Depth Analysis of Distributed Training of Deep Neural Networks”, In Proc. of the 35th IEEE Int’l Parallel & Distributed Processing Symposium (IPDPS 2021), pp. 1-10, Portland, Oregon USA, May 17-21, 2021. (full paper).
  • Suk-Jin Hong, Yun-Yong Ko, Moon-Jeung Joe and Sang-Wook Kim, “Influence Maximization for Effective Advertisement in Social Networks: Problem, Solution, and Evaluation”, In Proc. of the ACM Symp. on Applied Computing (ACM SAC 2019), pp. 1314-1321, Limassol, Cyprus, Apr. 8-12, 2019. (full paper).
  • Kyung-Jae Cho, Yun-Yong Ko and Sang-Wook Kim, “Influence Maximization: Performance Evaluation”, In Proc. Int’l Conf. on Convergence Content (ICCC 2016), pp. 41-42, Okinawa, Japan, Dec. 10-13, 2016. (full paper).
  • Yun-Yong Ko, Dong-Kyu Chae and Sang-Wook Kim, “Accurate Path-based Methods for Influence Maximization in Social Networks”, In Proc. of the 25th Int’l World Wide Web Conference (WWW 2016), pp. 59-60, Montreal, Canada, April 11-15, 2016. (short paper).

4 International Journal Papers

  • Yunyong Ko, Hanghang Tong, and Sang-Wook Kim, “Enhancing Hyperedge Prediction with Context-Aware Self-Supervised Learning”, IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 2025
  • Yunyong Ko and Sang-Wook Kim, “SHAT: A Novel Asynchronous Training Algorithm that Provides Fast Model Convergence in Distributed Deep Learning,“ Applied Sciences, Vol. 12(1), pp.1-14, 2022.
  • Yun-Yong Ko, Kyung-Jae Cho and Sang-Wook Kim, “Efficient and Effective Influence Maximization in Social Networks: A Hybrid-Approach,” Information Sciences, Vol. 465, pp. 144-161, Oct. 2018.
  • Yun-Yong Ko, Dong-Kyu Chae and Sang-Wook Kim, “Influence Maximization in Social Networks: A Target-Oriented Estimation”, Journal of Information Science, Vol. 44, No. 5, pp. 671-682, Oct. 2018.

1 International Patent

  • Ki bong Choi, Yun-Yong Ko and Sang-Wook Kim, Asymmetric Centralized Training for Distributed Deep Learning, 출원번호: PCT/KR2021/015014, 출원일: 2021.10.25.

14 Domestic Conference Papers

  • 유송경, 고윤용, 김상욱, “실세계 동적 네트워크 분석을 위한 그래프 및 하이퍼그래프 학습 기술 성능 평가”, ASK 2024, pp 675-677, 서울대학교 평창캠퍼스, 2024년 5월 23일-25일
  • 이다은, 고윤용, 김상욱, “하이퍼엣지 예측 작업에서 네거티브 샘플링 기술의 성능 분석”, ASK 2024, pp 527-530, 서울대학교 평창캠퍼스, 2024년 5월 23일-25일
  • 류성은, 고윤용, 김상욱 “뉴스 기사의 정치적 성향 판단을 위한 지식 그래프 임베딩 기법의 효과 분석”, ASK 2023, pp.519-521 , 서울대학교, 2023년 5월 18일–20일
  • 유재서, 고윤용, 배홍균, 강석원, 유용승, 박영준, 김상욱, “추천 시스템에서의 효율적인 행렬 분해 모델을 위한 정밀도 변환 기법,” KIPS 춘계학술대회 2021, pp. 314-315, 온라인개최, 2021년 5월 14-15일.
  • 한소은, 강윤석, 고윤용, 안지원, 김유심, 오성수, 박희진, 김상욱, “COVID-19 가짜뉴스 탐지를 위한 전파 데이터셋,” KIPS 춘계학술대회 2021, pp. 312-313, 온라인개최, 2021년 5월 14-15일.
  • 정조형, 임우태, 박준한, 고윤용, 최기봉, 김상욱, “동기적 및 비동기적 분산 학습에 대한 파라미터 샤딩 기법의 성능 평가,” KSC 2020, pp. 1132-1134, 온라인 개최, 2020년 12월 21-23일.
  • 최기봉, 고윤용, 김상욱, “불균형한 DNN 모델의 효율적인 분산 학습을 위한 파라미터 샤딩 기술 성능 평가,” KIPS 추계학술대회 2020, pp. 881-882, 온라인개최, 2020년 11월 6-7일.
  • 최기봉, 고윤용, 김상욱, “파라미터 서버 기반의 분산 딥 러닝 시스템을 위한 파라미터 샤딩 기술 성능평가 (Performance Evaluation: Parameter sharding for Distributed Deep Learning)”, KCC 2019, pp. 1088-1090, 제주 국제컨벤션센터, 2019년 6월 26-28일.
  • 최기봉, 고윤용, 김상욱, “데이터 병렬화 기반 분산 딥 러닝 시스템의 노드 간 통신 방안 성능 평가”, KSC 2018, pp. 1912-1913, 평창 휘닉스파크, 2018년 12월 19-21일.
  • 홍석진, 고윤용, 김상욱, 박계환, “광고 대행 유저 선출 문제에서의 영향력 최대화를 위한 파급 모델”, 한국스마트미디어학회 융합 스마트미디어 시스템 워크샵, pp. 1-4, 광주시청자미디어센터, 2018년 6월 18-19일.
  • 홍석진, 고윤용, 김상욱, 박계환, “유저-상품 적합도 기반의 정확한 광고효과 계산 방안”, 한국콘텐츠학회 2018년 춘계종합학술대회, pp. 21-22, 국립목포대학교, 2018년 5월 11-12일.
  • 홍석진, 고윤용, 김상욱, 박계환, “유저 간 지지도 및 유저의 공유 빈도를 활용한 효과적인 광고효과 최대화 방안”, 한국정보처리학회 춘계학술발표대회 (KIPS 2018), pp. 416-417, 건국대학교 서울캠퍼스, 2018년 5월 11-12일.
  • 김종현, 윤승원, 고윤용, 구장완, 김상욱, “무관심 유저 개념을 활용한 신뢰 관계 예측 정확도 향상 기법”, 한국정보과학회 동계학술발표회 (KSC 2017), pp. 1646, 부산 벡스코, 2017년 12월 20-22일.
  • 고윤용, 조경재, 김상욱, “커뮤니티 기반 영향력 최대화를 위한 효율적인 CELF 알고리즘”, 2017 한국컴퓨터종합학술대회 (KCC 2017), pp. 1602, 라마다 프라자 제주호텔, 2017년 6월 18-20일.

2 Domestic Journal Papers

  • 한소은, 강윤석, 고윤용, 안지원, 김유심, 오성수, 박희진, 김상욱, “CoAID+: 소셜 컨텍스트 기반 가짜뉴스 탐지를 위한 COVID-19 뉴스 파급 데이터,” KIPS Transactions on Software and Data Engineering (KTSDE 2021), Vol. 11, No. 4, pp. 149-156, 2022년
  • 고윤용, 조경재, 김상욱, “소셜 네트워크에서 효율적인 영향력 최대화 방안,” 한국정보과학회논문지, Vol. 44, No. 10, pp. 1105-1111, 2017년 10월

9 Domestic Patents

  • 김상욱, 류성은, 고윤용, 한소은, 한경식, 정치적 지식 그래프와 계층화된 주의 네트워크 모델을 사용한 정치적 성향 예측 기법, 출원번호: 10-2023-0059346, 출원일: 2023.05.08.
  • 김상욱, 유재서, 고윤용, 배홍균, 박영준, 추천시스템에서의 효율적인 행렬 분해를 위한 양자화 프레임워크 장치 및 학습 방법, 출원번호: 10-2021-0184046, 등록번호: 10-2921898, 등록일: 2026.01.29, 출원일: 2021.12.21
  • 김상욱, 고윤용, 대규모의 데이터 병렬 기반 딥러닝 모델 학습을 위한 계층별 차별화된 학습률 조정 기법, 출원번호: 10-2022-0075800, 등록번호: 10-2890162, 등록일: 2025.11.19., 출원일: 2022.06.21.
  • 김상욱, 고윤용, 최기봉, 파라미터 서버 기반 비대칭 분산 학습 기법, 등록번호: 10-2555268, 등록일: 2023.07.10, (출원번호: 10-2020-0174036, 출원일: 2020. 12. 14)
  • 김상욱, 홍석진, 고윤용, 관심도, 친밀도, 재사용 경향정도를 이용한 다중 상태 파급 모델, 등록번호:10-2332348, 등록일:2021.11.24., (출원번호: 10-2019-0037889, 출원일: 2019.04.01)
  • 김 상욱, 홍 석진, 고 윤용, 적합도 기반의 온라인 광고 효과 계산 방법 및 장치, 등록번호: 10-2144122, 등록일: 2020.08.06. (출원번호: 10-2018-0095671, 출원일: 2018. 08. 16)
  • 고 윤용, 조 경재, 김 상욱, 하이브리드 방식의 영향력 평가 방법 및 장치, 등록번호: 10-1810864, 등록일: 2017.12.14 (출원번호: 10-2017-0016173, 출원일: 2017.02.06)
  • 조익현, 김상욱, 장명환, 고윤용, 단일 머신에서 외부 스토리지를 이용한 효율적인 대용량 희소 행렬 간 곱셈 방법, 출원번호: 10-2024-0000756, 출원일: 2024.01.03
  • 류성은, 김상욱, 고윤용, 카테고리를 활용한 의도 분리와 일관성 기반의 뉴스 표현학습을 사용한 개인화 뉴스 추천 방법 및 시스템, 출원번호: 10-2023-0196006, 출원일: 2023.12.29