정보경영 연구실은 예측 인공지능(Predictive AI)과 시계열 데이터 분석 분야에서 선도적인 연구를 수행하고 있습니다. 본 연구실은 다양한 산업 현장에서 발생하는 대규모 시계열 데이터를 효과적으로 분석하고, 이를 기반으로 미래를 예측하는 알고리즘 개발에 집중하고 있습니다. 특히, 제조, 금융, 헬스케어 등 다양한 도메인에서의 시계열 데이터 특성을 반영한 맞춤형 예측 모델을 설계하여 실제 산업 문제 해결에 기여하고 있습니다. 최근에는 딥러닝 기반의 장기 시계열 예측, 시계열 분해 및 데이터 증강, 준지도 학습 등 최신 머신러닝 기법을 적극적으로 도입하고 있습니다. 예를 들어, TSDNet과 같은 하이브리드 신경망 구조를 활용하여 복잡한 시계열 패턴을 효과적으로 분해하고, 예측 정확도를 높이고 있습니다. 또한, 반도체 제조, 자동화된 트레이딩, 에너지 수요 예측 등 다양한 응용 분야에서 실질적인 성과를 내고 있습니다. 이러한 연구는 실제 산업 현장에서의 의사결정 지원, 생산성 향상, 리스크 관리 등에 직접적으로 활용되고 있습니다. 앞으로도 정보경영 연구실은 시계열 데이터의 해석 가능성과 예측력을 동시에 높이는 혁신적인 인공지능 기술 개발을 통해, 데이터 기반의 스마트 산업 혁신을 선도할 계획입니다.

정보경영 연구실은 생성형 인공지능(Generative AI)과 멀티모달 데이터 처리 분야에서도 활발한 연구를 진행하고 있습니다. 음악, 텍스트, 이미지 등 다양한 형태의 데이터를 생성하고 변환하는 딥러닝 기반 모델을 개발하여, 새로운 정보 서비스와 콘텐츠 창출에 기여하고 있습니다. 특히, 코드와 멜로디 생성, 음악 자동 채보, 멀티모달 모델링 등 음악 정보 처리 분야에서 세계적인 연구 성과를 내고 있습니다. 연구실에서는 Transformer, 변분 오토인코더(VAE), 캡슐 네트워크 등 최신 생성형 신경망 구조를 활용하여, 음악의 구조적 특성과 다양한 속성을 반영한 데이터 생성 모델을 개발하고 있습니다. 예를 들어, 코드 진행에 따라 멜로디를 생성하거나, 오디오 신호로부터 악보를 자동으로 추출하는 기술, 텍스트와 오디오, 이미지 등 여러 데이터 유형을 통합적으로 다루는 멀티모달 모델 연구가 대표적입니다. 이러한 생성형 인공지능 기술은 음악 산업뿐만 아니라, 미디어, 엔터테인먼트, 교육 등 다양한 분야에서 혁신적인 서비스 개발로 이어지고 있습니다. 앞으로도 정보경영 연구실은 생성형 AI의 창의성과 실용성을 극대화하여, 인간의 창작 활동을 보조하고 새로운 가치 창출을 선도할 것입니다.

정보경영 연구실은 산업 시스템의 최적화와 실시간 의사결정 지원을 위한 강화학습 기반 스케줄링 연구에 집중하고 있습니다. 반도체 제조, 스마트 팩토리, 자동화 생산라인 등 복잡한 산업 환경에서 발생하는 다양한 제약 조건과 불확실성을 고려하여, 효율적인 자원 배분과 생산 일정 최적화 문제를 해결하고 있습니다. 특히, 딥러닝과 강화학습을 결합한 스케줄링 알고리즘을 개발하여, 대규모 생산 시스템에서의 실시간 의사결정 자동화와 성능 향상을 달성하고 있습니다. 예를 들어, 반도체 패키징 라인의 스케줄링, 다중칩 조립라인의 디스패치 규칙 선택, 생산 설비의 유휴시간 최소화 등 실제 산업 현장에서 요구되는 다양한 문제에 대해 실질적인 솔루션을 제공하고 있습니다. 이러한 연구는 산업 현장의 생산성 향상, 비용 절감, 품질 개선 등 직접적인 경제적 효과를 창출하고 있습니다. 앞으로도 정보경영 연구실은 강화학습, 사례기반 추론, 메타러닝 등 첨단 AI 기술을 접목하여, 미래형 스마트 제조 및 서비스 시스템의 혁신을 이끌어 나갈 계획입니다.