정교민 연구실은 기계학습(Machine Learning)과 지식처리(Knowledge Processing) 분야에서 선도적인 연구를 수행하고 있습니다. 본 연구실은 자연어 처리, 음성 인식, 이미지 및 비디오 분석 등 다양한 데이터 유형에 대한 기계학습 알고리즘의 개발과 응용에 중점을 두고 있습니다. 특히, 대규모 데이터셋을 활용한 딥러닝 모델의 설계와 최적화, 그리고 실제 문제에 적용 가능한 지능형 시스템 구축에 많은 노력을 기울이고 있습니다. 최근에는 대화형 인공지능, 질의응답 시스템, 감정 인식, 멀티모달 학습 등 다양한 응용 분야에서 혁신적인 연구 성과를 내고 있습니다. 예를 들어, 대화형 QA 데이터셋 생성, 다국어 이미지 캡셔닝, 성별 편향 완화, 약한 지도 학습 기반 의미 파싱 등 최신 논문을 통해 기계학습의 이론적 발전과 실용적 적용을 동시에 추구하고 있습니다. 또한, 그래프 신경망, 자기 주의 메커니즘, 변분 오토인코더 등 첨단 기법을 적극적으로 도입하여 모델의 성능과 해석력을 높이고 있습니다. 이러한 연구는 의료 데이터 분석, 소셜 네트워크 정보 확산, 추천 시스템, 자동 문서 요약 등 다양한 실제 문제 해결에 기여하고 있습니다. 연구실은 산업체 및 공공기관과의 협력을 통해 연구 결과를 실질적인 서비스와 제품에 적용하고 있으며, 인공지능의 공정성, 안전성, 설명 가능성 등 사회적 가치 실현에도 앞장서고 있습니다.

정교민 연구실은 대화형 인공지능(Dialogue AI)과 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP) 분야에서 국내외적으로 인정받는 연구를 수행하고 있습니다. 본 연구실은 대화 시스템의 이해와 생성, 질의응답, 문서 요약, 감정 인식 등 다양한 자연어 처리 과제에 대해 심층적인 연구를 진행하고 있습니다. 특히, 문맥을 고려한 대화형 QA 데이터셋 생성, 다국어 기계 번역에서의 편향 완화, 의미 파싱 및 정보 추출 등 최신 NLP 기술을 개발하고 있습니다. 연구실은 Transformer, BERT, 그래프 신경망 등 최신 딥러닝 모델을 활용하여 자연어의 의미적, 구조적 특성을 효과적으로 학습하는 방법을 모색합니다. 또한, 대화 상태 추적, 명확성 질문 생성, 지식 기반 대화 시스템 등 실제 서비스에 적용 가능한 기술 개발에도 주력하고 있습니다. 다양한 국제 학회(ACL, EMNLP, AAAI 등)에서 다수의 논문을 발표하며, 자연어 처리 분야의 학문적 발전에 크게 기여하고 있습니다. 이와 더불어, 연구실은 언어 모델의 공정성, 안전성, 설명 가능성 확보를 위한 연구도 활발히 진행하고 있습니다. 예를 들어, 거대언어모델의 공정성 및 안전성 향상, 오픈엔디드 얼라인먼트 AI, 맞춤형 교육용 AI 등 사회적 요구에 부응하는 연구 프로젝트를 수행하고 있습니다. 이러한 연구는 인공지능 기술이 실제 사회에 긍정적으로 기여할 수 있도록 하는 데 중요한 역할을 하고 있습니다.

정교민 연구실은 멀티모달 학습(Multimodal Learning) 분야에서도 활발한 연구를 전개하고 있습니다. 멀티모달 학습은 텍스트, 음성, 이미지, 비디오 등 다양한 데이터 소스를 통합적으로 분석하고 이해하는 기술로, 최근 인공지능 분야에서 큰 주목을 받고 있습니다. 본 연구실은 오디오-텍스트 정렬, 비디오-언어 질의응답, 멀티모달 감정 인식 등 다양한 멀티모달 응용 분야에서 혁신적인 연구를 수행하고 있습니다. 특히, 크로스 어텐션, 자기 주의 메커니즘, 변분 오토인코더 등 첨단 딥러닝 기법을 활용하여 서로 다른 모달리티 간의 정보 정렬 및 융합을 효과적으로 구현하고 있습니다. 예를 들어, 오디오와 텍스트를 결합한 감정 인식, 비디오와 자연어의 의미적 정렬, 멀티모달 데이터 기반의 텍스트-투-스피치(TTS) 등 다양한 연구 성과를 국제 학회에 발표하고 있습니다. 또한, 약한 지도 학습, 데이터 증강, 설명 가능한 AI 등 최신 연구 트렌드를 적극 반영하고 있습니다. 이러한 멀티모달 학습 연구는 인간과 유사한 인공지능 시스템 구현, 사용자 맞춤형 서비스 제공, 의료·교육·엔터테인먼트 등 다양한 산업 분야에서의 혁신적 응용 가능성을 제시합니다. 연구실은 멀티모달 데이터의 복잡성과 다양성을 극복하기 위한 이론적·실용적 접근을 지속적으로 모색하고 있으며, 차세대 인공지능 기술 발전에 크게 기여하고 있습니다.