김상진 교수 연구실
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데이터사이언스 기반 분석 및 최적화 연구
Data Science for Analytics and Optimization Research
연구 내용
대규모 데이터를 정리·분석하여 의사결정에 필요한 통계적 신호를 추출하고, 최적화로 성능과 비용을 함께 개선하는 연구
대상 문제에 대해 데이터 수집, 결측 및 이상치 처리, 피처 스케일링 등 전처리 절차를 수립하고 분석 가능성을 확보합니다. 이후 탐색적 분석과 통계 기반 모델링을 통해 데이터 내 구조와 상관 관계를 파악합니다. 또한 목표함수와 제약조건을 명확히 정의한 뒤 최적화 기법을 적용하여 계산량과 성능 간 균형점을 도출합니다. 실험 설계에서는 비교 기준을 고정하여 개선 효과를 일관되게 검증합니다.
관련 연구 성과
관련 논문
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연구 흐름
초기에는 데이터 스키마와 품질 이슈를 정리하고, 기본 통계량 및 시각화로 데이터의 특성과 결측 패턴을 규명합니다. 이후에는 예측 또는 추정 모델을 구성하고, 성능을 좌우하는 피처와 전처리 변수를 식별하는 절차로 연구를 진행합니다. 최근에는 최적화 관점에서 목표함수를 재정의하고, 제약조건을 반영한 성능-비용 트레이드오프를 평가하는 방향으로 확장합니다. 마지막으로 재현 가능한 실험 설정을 표준화하여 반복 검증을 수행합니다.
활용 가능성
활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.
- 데이터 품질 관리
- 최적 의사결정 모델
- 파이프라인 자동화
- 변수 중요도 분석
- 비용-성능 최적화
- 실험 설계 자동화
- 수요 예측
- 리스크 추정
- 대규모 데이터 처리
- 모델 성능 모니터링