정혜영 연구실은 수리데이터사이언스학과를 기반으로 인공지능, 머신러닝, 딥러닝, 퍼지 이론 등 첨단 데이터 과학 분야의 연구를 선도하고 있습니다. 본 연구실은 특히 인공지능 모델의 불확실성 정량화, 신뢰성 향상, 설명가능 인공지능, 데이터 가치 평가 등 AI의 신뢰성과 해석 가능성에 초점을 맞추고 있습니다. 최근 AI가 금융, 의료, 이미지 분석 등 다양한 산업에 적용되면서, 예측 결과의 신뢰성과 투명성이 중요한 사회적 이슈로 부상하고 있습니다. 이에 따라 연구실은 이론적 연구와 실용적 응용을 아우르는 다양한 연구를 진행하고 있습니다. 연구실의 주요 연구 분야 중 하나는 인공지능 및 딥러닝 모델의 불확실성 정량화와 신뢰성 평가입니다. MC Dropout, 베이지안 신경망, SHAP, LIME 등 다양한 기법을 활용하여 모델의 예측 신뢰도를 수치적으로 평가하고, 결과의 해석 가능성을 높이고 있습니다. 이러한 연구는 금융 시계열 데이터, 의료 이미지, 이상 탐지 등 실제 산업 현장에서 신뢰성 있는 AI 시스템을 구현하는 데 중요한 역할을 하고 있습니다. 또한, 퍼지 이론과 퍼지 변환을 활용한 데이터 분석 및 모델링 연구도 활발히 이루어지고 있습니다. 퍼지 회귀, 퍼지 시계열 분석, 퍼지 클러스터링 등 다양한 퍼지 기반 기법을 개발하여, 데이터의 불확실성, 모호성, 이상치에 강건한 분석 방법을 제시하고 있습니다. 퍼지 변환 기법은 이미지 복원, 신호 처리, 생물정보학, 의료 진단 등 다양한 분야에 적용되어 그 효과를 입증하고 있습니다. 설명가능 인공지능(XAI)과 데이터 가치 평가 분야에서도 연구실은 선도적인 성과를 내고 있습니다. SHAP, LIME 등 XAI 기법을 활용하여 모델의 의사결정 과정을 해석하고, Shapley Value 기반의 데이터 및 변수 가치 평가 방법을 개발하여 데이터 중심의 의사결정 지원에 기여하고 있습니다. 이러한 연구는 AI의 투명성, 공정성, 신뢰성 확보에 필수적인 요소로, 실제 산업 현장에서의 활용 가능성을 높이고 있습니다. 정혜영 연구실은 이론적 연구와 더불어 실제 데이터셋과 산업 응용 사례를 중심으로 연구를 확장하고 있습니다. 다양한 학술 논문, 국제 저널, 학회 발표, 산학협력 프로젝트 등을 통해 연구 성과를 꾸준히 발표하고 있으며, 데이터 과학과 인공지능 분야의 혁신을 이끌고 있습니다. 앞으로도 신뢰할 수 있는 AI, 해석 가능한 데이터 분석, 데이터 가치 극대화를 위한 연구를 지속적으로 추진할 예정입니다.