김재철AI대학원의 Data Mining Lab은 그래프 신경망, 텐서 분해, 이상 탐지 분야에서 활발한 연구를 수행하고 있습니다. 특히, 그래프 신경망을 활용한 다양한 연구를 통해 실질적인 문제 해결에 기여하고 있으며, 최근에는 'FlowerFormer: Empowering Neural Architecture Encoding using a Flow-aware Graph Transformer'와 같은 혁신적인 논문을 발표하였습니다. 또한, 'SliceNStitch: Continuous CP Decomposition of Sparse Tensor Streams'와 같은 텐서 분해 연구를 통해 실시간 데이터 분석의 효율성을 높이고 있습니다. 이상 탐지 분야에서도 'Real-Time Anomaly Detection in Edge Streams'와 같은 연구를 통해 실시간 데이터 스트림에서의 이상 탐지 기술을 발전시키고 있습니다. 이러한 연구 성과를 바탕으로 다양한 기업과의 협업을 통해 실질적인 R&D 프로젝트를 추진하고 있습니다.