개인화 중재와 광고 최적화를 위한 상황인지·강화학습 기반 AI 시스템 연구

AI Systems for Personalized Intervention and Ad Optimization Using Context-Aware Learning and Reinforcement Learning

연구 내용

상황인지와 설명가능 AI를 결합해 개인 맞춤형 디지털 웰빙 중재 및 광고 운영을 최적화하는 AI 시스템 연구

본 분야는 시계열 예측과 상황인지 개념을 기반으로 개인화된 중재와 운영 의사결정을 지원하는 데 초점을 둡니다. 컨볼루셔널 순환 신경망을 활용해 사용자의 상태 변화를 예측하고, 강화학습 기반 개인 맞춤형 중재를 통해 개입 강도와 시점을 조정합니다. 동시에 AD-Tech와 Fin-Tech 결합 관점에서 중소사업자의 광고 성과를 개선하기 위해 자동화된 운영 프로세스와 AI 광고최적화 솔루션을 설계합니다. 두 축 모두 설명가능 인공지능을 포함해 실무 적용 가능성을 높이도록 구성합니다.

관련 프로젝트

4건

연구 흐름

2024년부터는 중소사업자 대상 광고 최적화 솔루션을 대상으로 디지털광고 성과 개선과 운영 자동화 효율화를 중심으로 과제가 시작되었습니다. 이후 2025년에는 컨볼루셔널 순환 신경망과 상황 인지적 유관성 관리 기술을 적용한 디지털 웰빙 중재 시스템 개발로 확장되었습니다. 2027년 이후 광고 운영 고도화와, 2028년까지 개인 맞춤형 중재의 학습·설명 체계를 함께 구축하는 단계로 연구를 전개할 계획입니다.

활용 가능성

활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.

상황인지 기반 개인화 중재
강화학습 기반 개입 스케줄링
디지털 웰빙 모니터링 대시보드
설명가능 모델 기반 의사결정
광고성과 예측 모델링
광고 운영 자동화 파이프라인
AD-Tech Fin-Tech 결합 최적화
중소사업자 맞춤 캠페인 추천
데이터 기반 실험 설계 모듈
개인 맞춤형 피드백 루프