Knowledge-based Data Discovery Lab

인하대학교 본교(제1캠퍼스)
서영덕 교수 인공지능공학과

Computer Science and Engineering

컴퓨터

연구실 소개

Knowledge-based Data Discovery Lab는 인공지능공학과에 소속된 연구실로서, 그룹 추천 시스템, 지식 그래프, 센서 데이터 품질 개선, 자연어 처리, 지속 학습 등의 연구를 활발히 진행하고 있습니다. 특히 지식 그래프를 활용한 개인화 추천 시스템과 그룹 추천에서의 게임 이론 적용 연구는 뛰어난 성과를 보이고 있습니다. 최근 3년간 한국연구재단 학제간융합연구지원사업, 사람중심 인공지능 핵심 원천기술 개발사업 등 다양한 프로젝트를 수행하였으며, 다수의 논문과 특허를 통해 연구 성과를 입증하였습니다. 대표적인 성과로는 저가형 미세먼지 센서 보정 모델, 한국어 형태소 분석기, 그리고 지식 그래프 확장 기법 등이 있습니다. 이러한 연구를 통해 스마트 홈, 교육, 헬스케어 등 다양한 분야에서의 응용 가능성을 높이고 있습니다.

그룹 추천

지식 그래프

센서 데이터 품질

자연어 처리

지속적 학습

지속 학습

연구 분야

지식 그래프와 GNN을 통한 개인화 추천 시스템 연구

본 연구는 지식 그래프와 그래프 신경망(GNN)을 활용하여 개인화 추천 시스템의 성능을 향상시키는 방법에 대해 탐구합니다. 다양한 이종 데이터를 통합하고 모델링하여 사용자의 명시적 및 암묵적 피드백을 최적화하는 기술을 개발합니다. 이러한 기술은 사용자의 선호도와 행동 패턴을 보다 정확하게 반영하여 더욱 정교한 추천을 제공할 수 있습니다. 또한, 지속적인 학습(Continual Learning)을 적용하여 시간이 지남에 따라 변화하는 사용자 취향을 반영하도록 시스템을 개선합니다.

스마트 홈 환경에서의 센서 데이터 품질 향상 연구

스마트 홈 환경에서 저가형 센서를 활용하여 미세먼지와 같은 환경 데이터를 측정하는 과정에서 발생할 수 있는 데이터 품질 문제를 해결하기 위한 연구입니다. 센서의 정확도를 높이기 위한 보정 모델을 개발하고, 이를 일상 생활에서 효율적으로 적용하는 방법을 제안합니다. 이러한 연구는 스마트 홈의 센서 데이터 신뢰성을 높이며, 사용자에게 더 나은 환경 모니터링 서비스를 제공할 수 있도록 합니다.