LAMDA Lab
글로벌융합학부 오하영
LAMDA Lab은 인공지능, 자연어처리, 멀티모달 학습, 디지털 치료제 등 첨단 ICT 융합 분야에서 선도적인 연구를 수행하는 연구실입니다. 본 연구실은 대규모 언어 모델(LLM)과 멀티모달 데이터 분석을 기반으로, 사회적·의료적·경제적 문제 해결에 기여할 수 있는 혁신적인 AI 기술 개발에 주력하고 있습니다. 텍스트, 이미지, 음성, 센서 등 다양한 형태의 데이터를 통합적으로 분석하여, 인간과 유사한 인지 능력과 적응성을 갖춘 차세대 인공지능 시스템을 구현하는 것이 주요 목표입니다.
특히, 디지털 치료제(DTx)와 인공지능 기반 정신건강 관리 분야에서 국내외적으로 인정받는 연구 성과를 창출하고 있습니다. 우울증, 중독, 게임 과몰입 등 다양한 정신건강 이슈에 대응하는 맞춤형 챗봇, 감정 인식 시스템, 행동 변화 유도 게임 등 실제 임상 및 사회 현장에 적용 가능한 솔루션을 개발하고 있습니다. DSM-5 진단 기준 기반 데이터셋 구축, 멀티라벨 분류, 생리 신호 분석 등 첨단 기술을 접목하여, 의료기관 및 산업체와의 협력을 통해 실효성 높은 디지털 치료제를 상용화하고 있습니다.
또한, 추천 시스템과 자연어처리 기반 데이터 분석 분야에서도 활발한 연구가 이루어지고 있습니다. 신뢰 기반 추천, 소셜 트러스트 클러스터링, LLM 기반 재순위화, 토픽 모델링, 감정 분석, 데이터 증강 등 다양한 기법을 활용하여, 전자상거래, 소셜 미디어, 의료, 교육 등 여러 도메인에서 데이터 기반 의사결정과 사용자 맞춤형 서비스 혁신을 이끌고 있습니다. 실제 산업체 및 의료기관과의 협업을 통해, 연구 결과가 실질적인 사회적 가치로 이어지고 있습니다.
LAMDA Lab은 AI 윤리, 데이터 프라이버시, 문화적 편향 최소화 등 책임 있는 인공지능 개발에도 많은 노력을 기울이고 있습니다. 인간 중심의 AI 설계, AI 거버넌스, 디지털 휴머니티 등 사회적 책임을 고려한 연구를 병행하며, 기술의 발전이 사회 전체에 긍정적인 영향을 미칠 수 있도록 다양한 융합 연구를 추진하고 있습니다.
앞으로도 LAMDA Lab은 대규모 언어 모델, 멀티모달 학습, 디지털 치료제, 추천 시스템, 자연어처리 등 다양한 연구 분야에서 세계적 수준의 연구 역량을 바탕으로, 인간과 사회에 실질적으로 기여하는 혁신적인 AI 기술 개발에 앞장설 것입니다.
Natural Language Processing
Digital Therapeutics
Virtual Reality in Healthcare
대규모 언어 모델 및 멀티모달 학습
LAMDA Lab은 대규모 언어 모델(LLM)과 멀티모달 학습 분야에서 선도적인 연구를 수행하고 있습니다. 대규모 언어 모델은 방대한 양의 텍스트 데이터를 기반으로 자연어 이해와 생성 능력을 극대화하며, 최근에는 이미지, 음성, 센서 데이터 등 다양한 형태의 데이터를 통합적으로 처리하는 멀티모달 학습이 중요한 연구 주제로 부상하고 있습니다. 본 연구실은 텍스트, 이미지, 음성, 시계열 데이터 등 이기종 데이터를 융합하여 복합적인 의미를 추출하고, 이를 기반으로 인간과 유사한 인공지능 시스템을 개발하는 데 주력하고 있습니다.
특히, 멀티모달 데이터셋 분석과 이를 활용한 인공지능 융합 연구를 통해 사회, 경제, 의료, 문화 등 다양한 분야에 적용 가능한 AI 솔루션을 개발하고 있습니다. 예를 들어, 정신건강 관리, 디지털 치료제, 문화 데이터 엔지니어링 등 실제 사회적 문제 해결에 기여할 수 있는 응용 연구가 활발히 이루어지고 있습니다. 또한, 대규모 언어 모델의 윤리적 활용과 AI 거버넌스, 인간 중심의 AI 설계 등 사회적 책임을 고려한 연구도 병행하고 있습니다.
이러한 연구는 최신 딥러닝, 강화학습, 토픽 모델링, 데이터 증강 등 다양한 기법을 활용하여 이루어지며, 실제 산업체 및 의료기관과의 협업을 통해 실질적인 성과로 이어지고 있습니다. LAMDA Lab은 앞으로도 대규모 언어 모델과 멀티모달 학습의 한계를 극복하고, 인간과 사회에 긍정적인 영향을 미치는 AI 기술 개발에 앞장설 것입니다.
디지털 치료제(DTx) 및 인공지능 기반 정신건강 관리
LAMDA Lab은 디지털 치료제(Digital Therapeutics, DTx)와 인공지능 기반 정신건강 관리 분야에서 혁신적인 연구를 수행하고 있습니다. 디지털 치료제는 게임, 챗봇, 가상현실 등 디지털 기술을 활용하여 정신건강 문제를 예방하고 치료하는 새로운 패러다임으로, 본 연구실은 청소년 및 성인을 대상으로 한 다양한 DTx 솔루션을 개발하고 있습니다. 예를 들어, 우울증, 중독, 게임 과몰입 등 다양한 정신건강 이슈에 대응하는 맞춤형 챗봇, 감정 인식 시스템, 행동 변화 유도 게임 등이 대표적인 연구 성과입니다.
본 연구실은 DSM-5 진단 기준에 기반한 데이터셋 구축, 멀티라벨 분류, 생리학적 신호 분석, 대화형 AI 등 첨단 기술을 접목하여 임상적으로 검증된 디지털 치료제 개발에 주력하고 있습니다. 또한, 실제 의료기관 및 산업체와의 협력을 통해 실사용 환경에서의 효과성 검증과 상용화 가능성도 적극적으로 모색하고 있습니다. 이러한 연구는 사회적 약자와 소외계층의 정신건강 증진, 의료 접근성 향상, 사회적 비용 절감 등 다양한 사회적 가치를 창출하고 있습니다.
아울러, LAMDA Lab은 AI 윤리, 데이터 프라이버시, 문화적 편향 최소화 등 책임 있는 AI 개발에도 많은 노력을 기울이고 있습니다. 앞으로도 디지털 치료제와 인공지능 기반 정신건강 관리 분야에서 세계적 수준의 연구 역량을 바탕으로, 인간 중심의 건강한 사회 구현에 기여할 것입니다.
추천 시스템 및 자연어처리 기반 데이터 분석
LAMDA Lab은 추천 시스템과 자연어처리(NLP) 기반 데이터 분석 분야에서 다양한 연구를 수행하고 있습니다. 추천 시스템은 사용자 행동, 소셜 네트워크, 리뷰 데이터 등 다양한 정보를 활용하여 개인화된 서비스를 제공하는 핵심 기술로, 본 연구실은 신뢰 기반 추천, 소셜 트러스트 클러스터링, LLM 기반 재순위화 등 최신 알고리즘 개발에 주력하고 있습니다. 이를 통해 전자상거래, 소셜 미디어, 의료, 교육 등 다양한 도메인에서 사용자 경험을 혁신하고 있습니다.
자연어처리 분야에서는 토픽 모델링, 감정 분석, 데이터 증강, 멀티라벨 분류 등 다양한 기법을 활용하여 대규모 텍스트 데이터의 의미를 효과적으로 추출하고 있습니다. 특히, 리뷰 데이터, 의료 상담 데이터, 소셜 미디어 데이터 등 실제 데이터를 활용한 실증적 연구를 통해, 마케팅 인사이트 도출, 여론 분석, 감정 탐지 등 실질적인 사회적 문제 해결에 기여하고 있습니다. 또한, 다국어 지원 이미지 캡셔닝, 대화형 AI, 챗봇 등 다양한 응용 연구도 활발히 이루어지고 있습니다.
LAMDA Lab은 이러한 연구를 통해 데이터 기반 의사결정 지원, 사회적 신뢰 증진, 사용자 맞춤형 서비스 제공 등 다양한 분야에서 혁신을 이끌고 있습니다. 앞으로도 추천 시스템과 자연어처리 기술의 융합을 통해, 더욱 지능적이고 인간 친화적인 AI 솔루션 개발에 앞장설 계획입니다.
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POCKET-MIND: Personalized LLM-based Journaling to Support Emotional Awareness and Goal Pursuit
Yang Hye-ji, Lee Jin-kwon, Park Jin-kyung, Hayoung Oh
UbiComp (workshop), 2025.10
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Persona Drift for Adaptive Flow in Stage-Aware CBT Chatbots
Yoon So-young, Kim Yeo-hyang, Kim Min-ju, Hayoung Oh
UbiComp (workshop), 2025.10
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MindfulBreath: Every Breath You Take, Every Mind You Wake
Park Jin-kyung, Jo Han-na, Seong Yeon-jun, Lee Jang-won, Shyam Sundar, Hayoung Oh
UbiComp (workshop), 2025.10
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연구재단 기본연구(A Study on Next-generation A.I. Federated Learning Framework for Eco-friendly Deep Reinforcement Learning)
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연구재단 기본연구(A Study on an integrated framework for eco-friendly communication in the cognitive Internet of Things (IoT) environment)
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연구재단 신진연구(A Study on eco-friendly wireless communication techniques in cognitive networks based on network coding)