정혜영 연구실은 인공지능(AI) 모델의 불확실성 정량화와 신뢰성 향상에 중점을 두고 있습니다. 최근 AI가 다양한 산업 분야에 적용되면서, 예측 결과의 신뢰성과 해석 가능성이 중요한 이슈로 부각되고 있습니다. 특히, 딥러닝 기반의 모델은 높은 예측 성능을 보이지만, 결과에 대한 불확실성이나 예측 과정의 해석이 어렵다는 한계가 있습니다. 이에 따라 연구실은 불확실성 정량화(Uncertainty Quantification) 기법을 개발하고, 신뢰할 수 있는 AI(Reliable AI) 모델을 구축하는 데 집중하고 있습니다. 연구실에서는 MC Dropout, 베이지안 신경망 등 다양한 불확실성 측정 기법을 활용하여, 모델의 예측 신뢰도를 수치적으로 평가하고 있습니다. 또한, SHAP, LIME 등 설명가능 인공지능(eXplainable AI, XAI) 기법을 적용하여 모델의 의사결정 과정을 해석하고, 결과의 투명성을 높이고 있습니다. 이러한 연구는 금융, 의료, 이미지 분석 등 실제 응용 분야에서 신뢰성 있는 AI 시스템을 구현하는 데 중요한 역할을 합니다. 불확실성 정량화 연구는 단순히 모델의 성능 평가를 넘어, 이상 탐지, 데이터 품질 평가, 모델 선택 등 다양한 의사결정 과정에 활용되고 있습니다. 연구실은 시계열 데이터, 이미지 데이터 등 다양한 데이터 유형에 대해 불확실성 정량화 기법을 적용하고, 실제 산업 현장에서의 활용 가능성을 높이기 위한 연구를 지속적으로 수행하고 있습니다.

정혜영 연구실은 퍼지 이론(Fuzzy Theory)과 퍼지 변환(Fuzzy Transform)을 활용한 데이터 분석 및 모델링 연구에 강점을 가지고 있습니다. 퍼지 이론은 데이터의 불확실성, 모호성, 애매함을 수학적으로 다루는 방법론으로, 기존의 확률적 접근법이 한계가 있는 상황에서 효과적으로 적용될 수 있습니다. 연구실은 퍼지 회귀분석, 퍼지 시계열 분석, 퍼지 클러스터링 등 다양한 퍼지 기반 기법을 개발하고, 실제 데이터 분석에 적용하고 있습니다. 특히, Least Absolute Deviation Fuzzy Transform(LAD-FT), Least-Squares Fuzzy Transform(LS-FT) 등 퍼지 변환의 다양한 변형 기법을 연구하여, 이상치에 강건한 데이터 복원, 이미지 노이즈 제거, 데이터 압축 등 실질적인 문제 해결에 기여하고 있습니다. 퍼지 변환 기법은 이미지 복원, 신호 처리, 생물정보학, 의료 진단 등 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 연구실은 이론적 발전과 더불어 실제 응용 사례를 꾸준히 발표하고 있습니다. 퍼지 이론 연구는 데이터의 불확실성을 정량적으로 평가하고, 복잡한 데이터 구조를 효과적으로 해석하는 데 중요한 역할을 합니다. 연구실은 퍼지 집합, 퍼지 회귀, 퍼지 클러스터링 등 다양한 퍼지 기반 모델을 개발하여, 데이터 과학, 인공지능, 통계학 등 여러 학문 분야와의 융합 연구를 선도하고 있습니다.

정혜영 연구실은 설명가능 인공지능(XAI)과 데이터 가치 평가(Data Valuation) 분야에서도 활발한 연구를 수행하고 있습니다. 인공지능 모델의 복잡성이 증가함에 따라, 모델의 예측 결과를 해석하고 설명하는 기술의 중요성이 커지고 있습니다. 연구실은 SHAP, LIME 등 다양한 XAI 기법을 활용하여, 모델의 의사결정 과정에서 각 변수의 기여도와 예측 결과에 대한 설명력을 높이고 있습니다. 또한, 데이터 가치 평가 분야에서는 Shapley Value 기반의 데이터 및 피처 가치 평가 방법을 개발하고 있습니다. 이는 각 데이터 포인트나 변수(feature)가 모델 성능에 미치는 영향을 정량적으로 평가하여, 데이터 품질 관리, 변수 선택, 데이터 수집 전략 등에 활용할 수 있습니다. 이러한 연구는 금융, 의료, 제조 등 실제 산업 현장에서 데이터 기반 의사결정의 신뢰성과 효율성을 높이는 데 기여하고 있습니다. 설명가능 인공지능과 데이터 가치 평가는 AI의 투명성, 공정성, 신뢰성 확보에 필수적인 요소로, 연구실은 이론적 방법론 개발과 더불어 실제 데이터셋 및 산업 응용 사례를 중심으로 연구를 확장하고 있습니다. 이를 통해 AI 시스템의 사회적 수용성과 실용성을 높이고, 데이터 중심의 혁신을 선도하고 있습니다.