NeurIPS 2024, IEEE TII 2024, AAAI 2025에 소개된 이상 탐지 및 시계열 예측 연구, SIGMOD 2025, IEEE TKDE 2024, ICDM 2023에서 다룬 그래프 표현 학습, CIKM 2025b에서 발표된 특수 목적 자연어 처리, 그리고 Applied Soft Computing 2022에 발표된 이미지 분할 및 비디오 하이라이트 탐지가 포함됩니다. 이러한 연구들은 이상 탐지, 예측, 시계열 데이터, 표현 학습, 그래프, 자연어 처리, 이미지 분할, 비디오 하이라이트 탐지와 같은 핵심 키워드를 중심으로 전개되며, 데이터 기반 AI의 발전 방향과 응용 가능성을 잘 보여줍니다.

AI 중심의 실용적 분석(AI-focused Practical Analysis)은 인공지능 기술을 실제 문제 해결에 적용하기 위해 필요한 핵심 연구들을 다루는 분야로, 데이터셋과 AI 모델의 공정성을 확보하여 편향 없는 결과를 도출하고(CIKM2025a), 새로운 데이터와 상황에 지속적으로 적응할 수 있는 연속 학습(IEEE BigData2024a, 2024b)과 자기 학습(IEEE TII2024)을 통해 학습 효율성을 높이며, 다양한 환경에서 분산된 데이터를 활용하는 연합 학습(ICDE2025)으로 데이터 프라이버시와 협업적 학습을 가능하게 합니다. 또한 텍스트, 이미지, 음성 등 서로 다른 유형의 데이터를 결합하는 멀티모달 학습과, 방대한 데이터를 기반으로 복잡한 추론과 응용을 지원하는 대규모 언어 모델(Knowledge-Based Systems 2024)이 포함되어 있으며, 이러한 연구들은 AI의 공정성, 확장성, 그리고 실제 적용 가능성을 높이는 데 기여합니다.

확장 가능한 데이터 컴퓨팅(Scalable Data Computing)은 급격히 증가하는 데이터 환경에서 효율적이고 안정적인 처리를 가능하게 하는 핵심 기술 분야로, 데이터 스크래핑을 통해 다양한 소스로부터 필요한 정보를 자동 수집하고, 엣지-클라우드 컴퓨팅을 활용해 데이터가 생성되는 현장에서의 실시간 처리와 클라우드 기반의 대규모 분석을 결합하며, 분산 데이터 파이프라인과 적재 기술을 통해 방대한 데이터를 여러 서버에서 동시에 처리·저장할 수 있도록 합니다. 이러한 기술들은 IoT 센서 데이터, 대규모 로그 분석, 실시간 스트리밍 데이터와 같은 복잡한 환경에서 데이터 활용의 확장성과 신뢰성을 보장하며, 미래 지능형 시스템의 기반을 형성합니다.