동적 네트워크 분석을 위한 효과적인 방법으로 데이터 마이닝 기반 및 시각화 기반 접근법의 장점을 결합한 새로운 비균일 시간 슬라이싱 기법을 제안한다.
트래픽 발산 이론을 활용하여 데이터 센터 네트워크의 처리량을 최대화하는 혼잡 회피 라우팅 알고리즘을 제안한다.
동적 네트워크 모델에서 확률적 경사 하강법을 이용한 효율적인 추론 방법을 제안하였다. 이를 통해 기존 MCMC 방법의 확장성 문제를 해결하고, 노드의 동적 변화를 허용하는 모델을 개발하였다.