빅데이터AI융합시스템 Lab은 데이터 사이언스, 빅데이터 처리 및 분석, 데이터베이스, 데이터마이닝, 텍스트 마이닝, 머신러닝, 딥러닝 등 데이터 및 인공지능(AI) 기반의 컴퓨터 과학 전 분야를 아우르는 융합 연구를 수행하고 있습니다. 본 연구실은 대용량 시공간 IoT 데이터의 효율적 관리와 분산 처리, 고성능 데이터베이스 시스템의 설계 및 최적화, 그리고 다양한 산업 현장에서 발생하는 복잡한 데이터를 분석·예측·추천하는 인텔리전스 기술 개발에 중점을 두고 있습니다. 특히, IoT 센서로부터 생성되는 방대한 시공간 데이터를 효과적으로 저장, 인덱싱, 검색할 수 있는 첨단 시스템을 연구하며, 쿠버네티스 기반 스토리지 가상화, 엣지 컴퓨팅 환경에서의 데이터 오프로딩, GPU 기반 데이터베이스 시스템의 성능 개선 등 분산 환경에서의 데이터 처리 효율성 향상에 많은 노력을 기울이고 있습니다. 이러한 기술은 스마트 시티, 공공 데이터 관리, 제조, 에너지, 헬스케어 등 다양한 응용 분야에 적용되고 있습니다. 또한, 데이터 사이언스와 인공지능을 활용한 데이터 분석, 예측, 추천 기술 개발에도 집중하고 있습니다. 대규모 시계열 데이터, 텍스트 데이터, 센서 데이터 등 다양한 데이터 유형을 대상으로 머신러닝, 딥러닝, AutoML, 클러스터링, 토픽 모델링 등 첨단 AI 기법을 적용하여 데이터로부터 의미 있는 인사이트를 도출하고, 실질적인 의사결정 지원 시스템을 구현하고 있습니다. 수면 무호흡증 진단, 배터리 상태 예측, 에너지 효율적 공조 제어, 뉴스 및 소셜 미디어 데이터 분석 등 다양한 실제 응용 사례를 보유하고 있습니다. 자연어처리(NLP) 및 텍스트 마이닝 분야에서도 활발한 연구를 진행 중입니다. 자연어를 SQL로 변환하는 엔진, BERT 기반의 관계 추출, 대규모 뉴스 기사 및 소셜 미디어 데이터의 토픽 및 감성 분석, 문서 클러스터링 및 중복 제거 등 다양한 텍스트 데이터 분석 기술을 개발하여 의료, 언론, 사회 현상 분석 등 다양한 분야에 적용하고 있습니다. 이와 같은 연구는 국내외 특허 출원 및 등록, 국내외 학술지 및 학회 발표, 산학협력 프로젝트 수행, 우수 논문상 수상 등 다양한 성과로 이어지고 있습니다. 앞으로도 빅데이터와 인공지능의 융합을 통해 데이터 기반 사회의 혁신과 발전에 기여하고, 차세대 지능형 시스템 개발을 선도할 계획입니다.