기계학습 및 지식처리는 데이터로부터 패턴을 추출하고, 이를 바탕으로 예측이나 분류, 의사결정 등을 자동화하는 인공지능의 핵심 분야입니다. 본 연구실은 다양한 형태의 데이터를 효과적으로 분석하고 처리하기 위해 지도학습, 비지도학습, 강화학습 등 다양한 기계학습 알고리즘을 연구하고 있습니다. 특히, 대규모 데이터셋에서의 효율적인 학습과 모델의 일반화 성능 향상에 중점을 두고 있습니다. 연구실에서는 최신 딥러닝 기술을 활용하여 의료 영상 분석, 자연어 처리, 에너지 예측, 모빌리티 수요 예측 등 다양한 응용 분야에 기계학습을 적용하고 있습니다. 예를 들어, 뇌종양 및 피부병변 분류, 당뇨망막병증 조기 진단, 배터리 상태 예측, 풍력발전기 이상 감지 등 실제 산업 및 사회 문제 해결에 기계학습 기술을 적극적으로 도입하고 있습니다. 또한, 생성적 적대 신경망(GAN) 기반 데이터 증강, 앙상블 학습, 전이학습 등 최신 방법론을 접목하여 성능을 극대화하고 있습니다. 지식처리 측면에서는 대규모 데이터로부터 의미 있는 정보를 추출하고, 이를 기반으로 한 지능형 추천 시스템, 상황 인식 시스템, 디지털 트윈 등 다양한 지능형 서비스 개발에 주력하고 있습니다. 이러한 연구는 실제 산업 현장과 연계되어, 스마트 팜, 스마트 시티, 스마트 에너지 등 다양한 융합 분야에서 혁신적인 솔루션을 제공하고 있습니다.

본 연구실은 인공지능 기술을 다양한 산업 및 사회 문제에 융합 적용하는 연구를 활발히 수행하고 있습니다. 대표적으로 의료, 에너지, 농업, 모빌리티, 관광 등 여러 분야에서 인공지능 기반의 혁신적인 솔루션을 개발하고 있습니다. 예를 들어, 의료 영상 분석을 통한 질병 조기 진단, 전기차 배터리의 수명 예측, 풍력발전기 및 태양광 발전 시스템의 이상 감지, 농작물 질병 분류 및 생산량 예측 등 다양한 프로젝트를 진행하고 있습니다. 이러한 융합 응용 연구는 실제 산업체 및 공공기관과의 산학협력을 통해 실질적인 사회적 가치를 창출하고 있습니다. 예를 들어, 스마트팜 플랫폼 구축, 스마트 교통환경 구현, 에너지 신산업 고도화, 관광산업 혁신 등 다양한 국가 및 지역 단위의 연구개발 사업에 참여하고 있습니다. 또한, 증강현실, 사물인터넷(IoT), 블록체인 등 첨단 ICT 기술과 인공지능을 결합하여 새로운 서비스와 비즈니스 모델을 제시하고 있습니다. 연구실은 이러한 융합 연구를 통해 데이터 기반의 의사결정 지원, 자동화, 예측 및 최적화 등 다양한 문제를 해결하고, 미래 사회의 스마트화와 지속가능한 발전에 기여하고자 합니다. 이를 위해 다양한 분야의 전문가들과 협력하며, 최신 기술 트렌드를 반영한 연구를 지속적으로 확장하고 있습니다.