BIGBASE

산업공학과-산업정보시스템전공/ITM(IT Management)전공 권혁윤

BIGBASE 연구실은 데이터 기반 인공지능(Data-Driven AI)과 빅데이터 분석, 분산 컴퓨팅, 연합학습, 멀티모달 학습, 데이터 편향성 및 공정성 분석 등 첨단 데이터사이언스 분야에서 국내외적으로 선도적인 연구를 수행하고 있습니다. 본 연구실은 다양한 환경에서 생성되는 대규모 데이터를 실시간으로 수집, 저장, 분석하는 기술을 개발하며, 이를 기반으로 이상 탐지, 예측, 패턴 인식 등 다양한 응용 문제를 해결하고 있습니다. 특히, 에너지, 스마트 빌딩, IoT, SNS, 금융 등 다양한 도메인에서 시계열 데이터와 멀티모달 데이터를 활용한 실질적 문제 해결에 중점을 두고 있습니다. 연구실은 대규모 데이터의 효율적 처리를 위한 분산 컴퓨팅 및 클라우드, 엣지 컴퓨팅, 데이터 파이프라인, 실시간 스트리밍 데이터 처리 등 최신 시스템 기술을 연구하고 있습니다. 또한, 데이터 프라이버시와 보안이 중요한 환경에서는 연합학습을 통해 여러 기관이나 디바이스가 데이터를 직접 공유하지 않고도 공동의 인공지능 모델을 학습할 수 있도록 하는 기술을 개발하고 있습니다. 이러한 기술은 의료, 에너지, 스마트 팩토리 등 다양한 산업 현장에 적용되어 개인정보 보호와 고성능 AI 모델 구축을 동시에 달성하고 있습니다. BIGBASE 연구실은 텍스트, 이미지, 음성, 그래프 등 다양한 형태의 데이터를 통합적으로 분석하는 멀티모달 학습과, 웹 데이터 및 대규모 크롤링 데이터의 편향성 분석, 공정한 학습 모델 구축에도 집중하고 있습니다. 이는 인공지능의 신뢰성과 투명성, 사회적 책임을 강화하는 데 중요한 역할을 하며, 실제 산업 및 공공 분야에서의 AI 적용 시 발생할 수 있는 편향 문제를 사전에 예방하고 해결하는 데 기여하고 있습니다. 연구실의 연구 성과는 IEEE TII, TKDE, AAAI, NeurIPS, SIGMOD, ICDM 등 세계적인 학술대회와 저널에 다수 게재되고 있으며, 다수의 특허 등록과 산학협력 프로젝트, 국가 연구과제 수행을 통해 실질적인 사회적·산업적 가치를 창출하고 있습니다. 또한, 데이터 파이프라인, 분산 데이터베이스, 실시간 데이터 분석, 연합학습, 멀티모달 융합 등 다양한 기술을 실제 현장에 적용하여, 산업계와 학계 모두에서 인정받는 연구실로 자리매김하고 있습니다. 앞으로도 BIGBASE 연구실은 데이터사이언스와 인공지능 분야의 최신 이슈와 기술 트렌드를 반영하여, 실시간 데이터 분석, 예측 정확도 향상, 산업 현장 적용성 강화, 데이터 윤리 및 공정성 확보 등 다양한 측면에서 연구를 지속적으로 확장해 나갈 계획입니다. 이를 통해 데이터 기반 사회의 혁신과 발전에 기여하는 것을 목표로 하고 있습니다.