Big Data Analytics Lab은 데이터 마이닝, 네트워크 과학, 기술경영 등 다양한 분야의 융합 연구를 선도하는 연구실입니다. 본 연구실은 반도체 제조, B2B 시장, 기술혁신 등 산업 현장에서 발생하는 대규모 데이터를 체계적으로 분석하여, 품질 관리, 시장 분석, 기술가치 평가 등 실질적인 문제 해결에 기여하고 있습니다. 반도체 공정 데이터 분석 분야에서는 웨이퍼 불량 패턴의 자동 분류, 신규 불량 패턴 탐지, 공정 이상 진단 등 첨단 기계학습 및 데이터 마이닝 기법을 활용하여, 제조 현장의 품질 향상과 비용 절감에 실질적인 성과를 내고 있습니다. 특히, 자가 지도학습, 딥러닝, 클러스터링 등 최신 AI 기술을 접목하여, 불확실성과 데이터 불균형 문제를 극복하는 혁신적인 알고리즘을 개발하고 있습니다. 네트워크 분석 및 B2B 시장 세분화 연구에서는 기업 간 거래 네트워크, 금융 네트워크, 특허 인용 네트워크 등 다양한 산업 데이터를 그래프 모델로 분석합니다. 이를 통해 시장 내 주요 플레이어 식별, 경쟁사 탐지, 잠재 고객 추천, 시장 세분화 등 실질적인 비즈니스 인사이트를 도출하고, 실제 산업 현장에 적용 가능한 데이터 기반 의사결정 지원 시스템을 개발하고 있습니다. 기술경영 및 기술가치 평가 분야에서는 특허 및 기술 거래 데이터를 활용한 시장 기반 기술가치 평가, 실물옵션 기반 불확실성 반영 모델, 텍스트 마이닝 기반 기술-디자인 트리 구축 등 다양한 방법론을 개발하고 있습니다. 이를 통해 기업의 R&D 전략 수립, 기술 포트폴리오 최적화, 신사업 발굴 등 미래 지향적 기술혁신 전략 수립에 기여하고 있습니다. 본 연구실은 산업계, 공공기관과의 협력 연구, 특허 출원 및 기술이전 실적, 국내외 학술지 및 학술대회 발표 등 다양한 성과를 지속적으로 창출하고 있습니다. 앞으로도 데이터 기반의 혁신적 문제 해결과 산업 발전에 기여하는 연구를 지속적으로 수행할 계획입니다.