본 연구 주제는 데이터에 기반해 개인과 조직의 의사결정을 정교화하는 지능형 의사결정 시스템을 설계하고 적용하는 데 초점을 둔다. 연구실은 경영정보시스템 관점에서 의사결정 과정의 구조를 분석하고, 온라인 플랫폼·전자상거래·서비스 운영 환경에서 발생하는 다양한 데이터를 활용해 실제 문제 해결형 분석 체계를 구축한다. 단순한 데이터 처리에 그치지 않고, 의사결정의 맥락과 사용자 행동을 함께 고려하는 점이 핵심이다. 구체적으로는 온라인 고객의 구매 전환 예측, 고객 유형 분류, 서비스 프로세스 합리화, 시청 행태 및 콘텐츠 소비 분석과 같은 주제를 다룬다. 이를 위해 머신러닝, 딥러닝, 계량모형, 혼합방법론, 로그데이터 분석을 결합하여 예측 정확도와 해석 가능성을 동시에 확보하려는 접근을 취한다. 전자상거래와 디지털 서비스 환경에서 고객이 어떻게 탐색하고, 신뢰를 형성하며, 구매 또는 이탈을 결정하는지를 분석함으로써 기업과 기관의 전략 수립을 지원한다. 이 연구는 학문적으로는 정보시스템, 마케팅, 조직의사결정 연구를 연결하는 융합적 의미를 가지며, 실무적으로는 개인화 서비스, 고객 유지, 운영 최적화, 디지털 전환 전략 수립에 직접 활용될 수 있다. 앞으로는 생성형 AI와 설명가능한 AI, 실시간 추천 및 예측 시스템을 접목하여 보다 적응적이고 인간 중심적인 의사결정 지원 환경으로 확장될 가능성이 크다. 즉, 연구실은 데이터 기반 예측과 실제 조직의 실행 가능성을 함께 고려하는 차세대 지능정보시스템을 지향하고 있다.

본 연구 주제는 소셜미디어와 온라인 커뮤니티에서 나타나는 인간 행동을 데이터 기반으로 이해하고 설명하는 데 중점을 둔다. 연구실은 페이스북 사용과 심리적 웰빙의 관계, 온라인 댓글 작성 동기, 온라인 TV 클립 시청 행동, 디지털 정체성과 사회적 관계 형성 등 다양한 현상을 정보관리와 사회심리학의 접점에서 탐구해 왔다. 이는 기술 사용 자체보다, 기술을 매개로 한 인간의 인지·정서·행동 변화를 분석하려는 연구 방향을 보여준다. 방법론적으로는 설문조사, 사용자 로그, 텍스트 마이닝, 토픽 모델링, 다층모형, 혼합연구방법 등 정량·정성 접근을 함께 활용한다. 특히 온라인 상호작용의 흔적 데이터를 통해 이용자의 참여, 몰입, 댓글 문화, 구전 효과, 콘텐츠 반응을 분석함으로써 플랫폼 환경의 작동 원리를 실증적으로 규명한다. 이러한 연구는 마케팅, 플랫폼 운영, 디지털 커뮤니케이션 전략뿐 아니라 사용자 복지와 건강한 온라인 생태계 조성에도 중요한 근거를 제공한다. 이 연구의 확장성은 매우 크다. 소셜 플랫폼은 이제 소비, 건강, 정치 참여, 교육, 여론 형성까지 폭넓게 영향을 미치므로, 사용자 행동 연구는 사회 전반의 디지털 전환을 이해하는 핵심 축이 된다. 향후에는 멀티모달 데이터, 생성형 AI 기반 상호작용, 알고리즘 추천의 사회적 영향 분석까지 연구 범위가 확장될 수 있으며, 이를 통해 보다 책임 있고 지속가능한 플랫폼 설계 원칙을 제시할 수 있다.

본 연구 주제는 디지털 사회에서 급격히 심화되는 사이버폭력과 사이버범죄를 이해하고, 이를 예방하거나 완화하기 위한 분석 모델을 개발하는 데 초점을 둔다. 연구실은 악성 댓글, 사이버불링, 해커와 사이버범죄자의 행태, 온라인 블랙마켓과 같은 주제를 다루면서, 단순한 기술적 보안 문제를 넘어 사회적·경제적 영향까지 함께 조망하는 연구를 수행해 왔다. 이는 정보시스템 연구가 사회문제 해결에 어떻게 기여할 수 있는지를 잘 보여준다. 연구 방법으로는 딥러닝 기반 예측모델, 설명가능한 모델, 시퀀스 마이닝, 텍스트 분석, 범죄자 관점의 질적 탐색 등 다양한 접근이 활용된다. 특히 사이버폭력의 발생 메커니즘을 파악하고 고위험 상황을 조기에 식별하는 예측 체계는 온라인 플랫폼 운영자와 정책 입안자에게 실질적인 도움을 줄 수 있다. 또한 범죄자 관점에서 왜, 어떻게 사이버범죄가 이루어지는지를 분석함으로써 기술적 방어뿐 아니라 제도적·교육적 대응 전략을 함께 설계할 수 있다. 이 연구는 디지털 안전, 온라인 윤리, 플랫폼 거버넌스의 측면에서 높은 사회적 가치를 가진다. 향후에는 실시간 모니터링 시스템, 위험 사용자 탐지, 혐오·폭력 콘텐츠 대응 자동화, 정책 효과 평가 등으로 연구가 진화할 수 있다. 결국 이 연구는 데이터 기반 사회문제 진단과 인간 중심의 안전한 디지털 환경 조성을 연결하는 실천적 데이터사이언스 연구라고 할 수 있다.