데이터 인텔리전스 연구실은 인공지능, 딥러닝, 머신러닝을 기반으로 다양한 데이터 분석 및 지능형 시스템 개발을 선도하는 연구실입니다. 본 연구실은 설명 가능한 인공지능(XAI), 시계열 데이터 분석, 자연어처리(NLP), 컴퓨터 비전, 그래프 신경망 등 첨단 AI 기술을 융합하여 실제 산업 및 사회 문제 해결에 기여하고 있습니다. 설명 가능한 인공지능 분야에서는 추천시스템, 반도체 공정, 의료, 시계열 데이터 등 다양한 도메인에 XAI를 적용하여, 모델의 의사결정 과정을 투명하게 설명하고 신뢰성을 확보하는 연구를 수행하고 있습니다. 특히, 컨셉 기반 설명, 불확실성 정량화, 인과관계 분석 등 최신 XAI 기법을 실제 산업 현장에 적용하여, 데이터 기반 의사결정의 신뢰성과 효율성을 높이고 있습니다. 시계열 데이터 분석 분야에서는 AI 기반 주가 예측, 장기 시계열 예측, 이상 탐지, 스마트 팩토리 장비 불량 예측 등 다양한 응용에 맞춘 혁신적인 분석 및 예측 기법을 개발하고 있습니다. 자기지도 학습, 그래프 신경망, 하이퍼그래프 등 최신 딥러닝 기술을 활용하여, 복잡한 시계열 패턴을 효과적으로 학습하고 예측하는 방법론을 제시하고 있습니다. 자연어처리 및 대규모 언어모델(LLM) 분야에서는 감성 분석, 문장 임베딩, 대조 학습, 다국어 및 방언 편향 분석, LLM 기반 챗봇 등 다양한 연구를 수행하고 있습니다. 특히, LLM의 신뢰성, 공정성, 안전성 평가와 실제 산업 현장 적용을 위한 실용적 기술 개발에 중점을 두고 있습니다. 컴퓨터 비전 및 멀티모달 인공지능 분야에서는 3D 객체 추적, 의료 영상 분석, 스마트 팩토리 비전, 멀티모달 데이터 융합 등 다양한 연구를 통해, 이미지와 영상 데이터를 효과적으로 분석하고 실제 문제 해결에 적용할 수 있는 첨단 기술을 개발하고 있습니다. 앞으로도 데이터 인텔리전스 연구실은 다양한 도메인에서의 AI 기술 융합과 실용화, 그리고 신뢰성 있는 인공지능 시스템 구축을 목표로 연구를 지속할 예정입니다.