프로젝트
AI 인사이트
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연구 분야
기술 도입 효과 및 상용화 단계
경제적/시장 적용 및 기대 효과
1
다변량 데이터 분석 및 통계적 학습 기반 비즈니스 인텔리전스
- 고객 데이터, 판매 데이터, 공공 데이터 등 복잡한 비즈니스 데이터를 분석하여 핵심 인사이트 도출
- 데이터 적응형 퓨즈드 라쏘, 군집 분석, 네트워크 분석 등 최신 통계 기법을 활용하여 정교한 고객 세분화 및 타겟 마케팅 전략 수립 지원
- 연구실의 핵심 기술은 다양한 실제 데이터 분석에 적용된 경험을 바탕으로, 기업의 고유 데이터에 맞춤형 솔루션으로 즉시 적용 가능
데이터 기반의 정밀 타겟팅으로 마케팅 ROI를 극대화하고, 고객 이탈 방지 및 충성 고객 확보에 기여합니다. 다변량 분석은 복잡한 비즈니스 정보의 가치를 높여 의사결정을 단순화하고 실행 가능성을 높여, 시장에서의 경쟁 우위를 확보하는 데 필수적입니다.
2
선택적 추론 기반의 신뢰성 높은 예측 모델 구축
- AI 및 머신러닝 모델 구축 과정에서 발생하는 '선택 편향'을 통계적으로 보정하여 모델의 신뢰도와 안정성 확보
- 금융 리스크 평가, 의료 데이터 기반 질병 예측, 공공 정책 효과 분석 등 높은 신뢰도가 요구되는 분야에 적용
- 해석 가능한(Explainable) 모델을 제공하여, 비즈니스 의사결정의 근거를 명확히 제시
잘못된 데이터 분석으로 인한 비즈니스 리스크를 최소화하고, 규제 준수(Compliance)가 중요한 산업에서 통계적으로 검증된 모델을 제공하여 경쟁력을 강화할 수 있습니다. 이는 장기적으로 안정적인 데이터 기반 경영 체계를 구축하는 데 기여합니다.
완료된 프로젝트
3
1
[1-3][통합Ez]데이터 적응형 퓨즈드 라쏘를 통한 군집 분석
과학기술정보통신부
2022년 03월 - 2023년 02월
2
[1-2][통합Ez]데이터 적응형 퓨즈드 라쏘를 통한 군집 분석
한국연구재단
2021년 03월 - 2022년 02월
3
[통합Ezbaro]데이터 적응형 퓨즈드 라쏘를 통한 군집 분석
한국연구재단
2020년 03월 - 2021년 02월