Data Science Laboratory

광운대학교 본교(제1캠퍼스)
이기훈 교수 컴퓨터정보공학부

Computer Science and Engineering

컴퓨터

연구실 소개

데이터 사이언스 연구실은 컴퓨터정보공학부 소속으로, 다양한 데이터 처리 및 분석 기술을 연구하고 있습니다. 특히 자동 텍스트 요약, 클라우드 컴퓨팅, 금융 AI, 분산 데이터베이스, 빅데이터 분석 분야에서 활발한 연구를 진행하고 있습니다. 최근 3년간 주요 연구 프로젝트로는 자동 텍스트 요약 가속화, 뇌-컴퓨터 인터페이스를 통한 언어 계획 연구, 금융 AI를 위한 동적 하이브리드 그래프 모델과 다중 에이전트 강화 학습 기반 통합 프레임워크 개발 등이 있습니다. 또한, 분산 환경에서 스트리밍 및 저장 데이터의 통합 처리와 분석, 클라우드 컴퓨팅 및 빅데이터 기술을 활용한 개인화된 지능형 학습 시스템 개발 등의 프로젝트도 수행하고 있습니다. 연구실은 다수의 논문 발표와 특허 출원을 통해 연구 성과를 인정받고 있으며, 다양한 기업과의 협력을 통해 실제 산업에 적용 가능한 기술을 개발하고 있습니다.

자동 텍스트 요약

클라우드 컴퓨팅

금융 AI

분산 데이터베이스

빅데이터 분석

연구 분야

동적 하이브리드 그래프 모델 및 다중-에이전트 강화 학습을 활용한 금융 AI 통합 프레임워크 개발

최근 금융 시장은 빠르게 변화하고 있으며, 이를 효율적으로 대응하기 위해서는 금융 데이터 분석 및 예측 능력이 중요합니다. 본 연구실은 금융 AI 통합 프레임워크를 개발하고 있으며, 동적 하이브리드 그래프 모델과 다중-에이전트 강화 학습을 활용하여 자율적인 금융 데이터 분석 및 포트폴리오 관리 시스템을 구축합니다. 이러한 연구는 금융 시장의 다양한 데이터를 통합하여 분석하고, 실시간으로 변화하는 시장 상황에 신속하게 대응할 수 있는 지능형 시스템을 제공하는 것을 목표로 합니다.

지속적인 그래프 학습과 앙상블 접근법을 활용한 주식 선택

주식 시장의 복잡성과 변동성은 투자 전략 수립에 있어 큰 도전 과제입니다. 본 연구실은 지속적인 그래프 학습과 앙상블 접근법을 활용하여 주식 선택 모델을 개발하고 있습니다. 이러한 접근법은 다양한 데이터 소스를 통합하고, 실시간으로 변화하는 주식 시장의 패턴을 학습하여 최적의 투자 결정을 지원합니다. 특히, 다중 모델을 결합한 앙상블 방법은 단일 모델의 한계를 극복하고 더 높은 예측 정확도를 달성하는 데 기여합니다.