BIGBASE 연구실은 데이터 기반 인공지능(Data-Driven AI)과 시계열 데이터 분석 분야에서 선도적인 연구를 수행하고 있습니다. 본 연구실은 다양한 환경에서 생성되는 대규모 시계열 데이터를 효과적으로 수집, 저장, 분석하는 기술을 개발하며, 이를 통해 이상 탐지, 예측, 패턴 인식 등 다양한 응용 문제를 해결하고 있습니다. 특히, 에너지 소비량, 스마트 빌딩, IoT 센서, SNS 등에서 발생하는 시계열 데이터를 활용하여 실시간 이상 탐지 및 예측 모델을 구축하고, 실제 산업 현장에 적용 가능한 솔루션을 제시하고 있습니다. 연구실은 최신 딥러닝 및 머신러닝 기법을 활용하여 시계열 데이터의 복잡한 패턴을 효과적으로 학습하고, 다양한 도메인에 특화된 예측 및 이상 탐지 모델을 개발합니다. 예를 들어, 다중 에너지 소비 데이터의 상관관계 분석을 통한 이상 탐지, 금융 거래 기록 기반의 사기 탐지, 스마트 빌딩 내 센서 데이터 기반의 고장 예지 등 다양한 실제 문제에 대한 연구를 수행하고 있습니다. 또한, 시계열 데이터의 불균형, 노이즈, 결측치 등 현실적인 문제를 해결하기 위한 데이터 전처리 및 증강 기법도 함께 연구하고 있습니다. 이러한 연구는 국내외 주요 학술지(IEEE TII, AAAI, NeurIPS 등)와 특허, 산학협력 프로젝트를 통해 그 우수성이 입증되고 있습니다. BIGBASE 연구실은 앞으로도 실시간 데이터 분석, 예측 정확도 향상, 산업 현장 적용성 강화 등 다양한 측면에서 시계열 데이터 기반 인공지능 연구를 지속적으로 확장해 나갈 계획입니다.

BIGBASE 연구실은 대규모 데이터의 효율적인 수집, 저장, 분석을 위한 분산 컴퓨팅 및 연합학습(Distributed & Federated Learning) 기술 개발에 집중하고 있습니다. 현대 사회에서 데이터의 양과 다양성이 폭발적으로 증가함에 따라, 단일 서버 환경에서 처리하기 어려운 대규모 데이터를 분산 환경에서 효과적으로 처리하는 기술이 필수적입니다. 본 연구실은 클라우드 및 엣지 컴퓨팅, 분산 데이터 파이프라인, 대용량 데이터 인제스천, 실시간 스트리밍 데이터 처리 등 다양한 분산 컴퓨팅 기술을 연구하고 있습니다. 특히, 데이터 프라이버시와 보안이 중요한 환경에서는 연합학습을 통해 여러 기관이나 디바이스가 데이터를 직접 공유하지 않고도 공동의 인공지능 모델을 학습할 수 있도록 하는 기술을 개발합니다. 이를 통해 의료, 스마트 팩토리, 에너지 관리 등 다양한 분야에서 개인정보를 보호하면서도 고성능의 AI 모델을 구축할 수 있습니다. 또한, 분산 환경에서의 모델 업데이트, 데이터 불균형, 네트워크 지연 등 현실적인 문제를 해결하기 위한 알고리즘 및 시스템 최적화 연구도 활발히 진행 중입니다. 이러한 연구는 Apache Spark, Hadoop, Kafka, HDFS 등 오픈소스 분산 시스템과의 연동, 그리고 실제 산업 현장 적용을 위한 산학협력 프로젝트를 통해 실질적인 성과를 창출하고 있습니다. 앞으로도 BIGBASE 연구실은 대규모 분산 데이터 환경에서의 AI 모델 학습, 실시간 데이터 분석, 연합학습의 확장성과 효율성 향상을 위한 연구를 지속적으로 추진할 예정입니다.

BIGBASE 연구실은 텍스트, 이미지, 음성, 그래프 등 다양한 형태의 데이터를 통합적으로 분석하는 멀티모달 학습(Multi-Modal Learning)과, 데이터 편향성 및 공정성(Data Fairness) 분석 분야에서도 활발한 연구를 수행하고 있습니다. 현대의 인공지능 시스템은 단일 데이터 유형만을 다루는 것이 아니라, 여러 데이터 소스를 융합하여 더 정밀하고 신뢰성 높은 예측 및 분류를 수행해야 합니다. 본 연구실은 영상 하이라이트 탐지, 음성 오류 구간 검출, SNS 데이터 기반 사회현상 분석 등 다양한 멀티모달 데이터 융합 연구를 진행하고 있습니다. 또한, 웹 데이터와 대규모 크롤링 데이터의 편향성을 체계적으로 분석하고, 공정한 학습 모델을 구축하는 기술 개발에도 집중하고 있습니다. 이는 최근 인공지능 윤리와 신뢰성에 대한 사회적 요구가 높아짐에 따라 더욱 중요해지고 있습니다. 연구실은 실시간 웹 데이터 수집, 임베딩 기반 편향성 분석, 그래프 표현 학습을 통한 편향 제거, 공정한 벤치마크 데이터셋 구축, LLM(대형 언어모델) 기반 공정성 평가 등 다양한 연구를 수행하며, 관련 특허와 국가 연구과제를 다수 수행하고 있습니다. 이러한 연구는 데이터 기반 AI의 신뢰성, 투명성, 사회적 책임을 강화하는 데 기여하며, 실제 산업 및 공공 분야에서의 인공지능 모델 적용 시 발생할 수 있는 편향 문제를 사전에 예방하고 해결하는 데 중요한 역할을 하고 있습니다. 앞으로도 BIGBASE 연구실은 멀티모달 데이터 융합과 공정성·편향성 분석 분야에서 선도적인 연구를 이어갈 계획입니다.