DISLab(데이터 인텔리전스 시스템 연구실)은 인공지능 시스템 및 데이터 중심 AI 분야에서 선도적인 연구를 수행하는 연구실입니다. 본 연구실은 대규모 언어 모델, 컴퓨터 비전, 시계열 데이터 분석 등 다양한 인공지능 기술의 이론적 발전과 실제 응용을 목표로 하고 있습니다. 특히, 생성형 AI, 추천 시스템, 객체 탐지, 데이터 증류 및 압축, 연속 학습 등 최신 인공지능 트렌드에 맞춘 연구를 활발히 진행하고 있습니다. 연구실은 데이터 품질 향상, 노이즈 레이블 학습, 적응적 배치 선택, 모델 압축 및 경량화, 연속적 학습 환경에서의 성능 유지 등 실제 환경에서 발생하는 다양한 문제를 해결하기 위한 혁신적인 알고리즘을 개발하고 있습니다. 또한, 대규모 데이터셋 구축 및 자동화된 품질 평가 시스템 개발을 통해 인공지능 모델의 실용적 활용도를 극대화하고 있습니다. 이러한 연구는 의료, 과학기술, 산업 등 다양한 분야에 적용되어 사회적 가치를 창출하고 있습니다. DISLab은 데이터 중심 인공지능(Data-centric AI) 패러다임을 선도적으로 연구하며, 데이터의 수집, 정제, 품질 평가, 통합 등 데이터 라이프사이클 전반에 걸쳐 인공지능 모델의 성능과 신뢰성을 높이기 위한 다양한 기술을 개발합니다. 특히, 실제 환경에서 발생하는 불완전하고 노이즈가 많은 데이터에 강인한 학습 방법론, 데이터 증류 및 합성, 데이터 기반 자동 평가 시스템 등 데이터 중심의 혁신적 접근법을 제시하고 있습니다. 생성형 AI와 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 시스템 분야에서도 DISLab은 신뢰성 및 성능 향상에 중점을 두고 연구를 진행하고 있습니다. 도메인 특화 RAG 시스템의 데이터 구축, 최적화된 검색 및 생성 전략, 자동화된 평가 지표 개발 등 다양한 연구를 통해 도메인별로 특화된 고품질 AI 서비스를 제공하고 있습니다. 이를 통해 실제 산업 현장에서의 활용도를 높이고, 차세대 인공지능 기술 발전에 기여하고 있습니다. DISLab은 국내외 유수의 기업 및 연구기관과의 협업을 통해 실제 문제 해결에 기여하고 있으며, 최신 논문 및 특허 출원을 통해 연구 성과를 지속적으로 확장하고 있습니다. 앞으로도 인공지능 시스템 및 데이터 중심 AI 분야에서 혁신적인 연구를 이어가며, 사회적·산업적 가치를 창출하는 연구실로 자리매김할 것입니다.