데이타 과학 연구실

인하대학교 본교(제1캠퍼스)
이주홍 교수 인공지능공학과

Computer Science and Engineering

컴퓨터

연구실 소개

데이타 과학 연구실은 인공지능공학과에 소속되어 있으며, 머신러닝, 앙상블 방법, 자연어 처리, 추천 시스템 등의 연구를 활발히 진행하고 있습니다. 최근 3년간 불균형 데이터의 분류, BERT 기반 개인 신용 예측, Two-Tower DCN 추천 시스템, Diffusion Model을 활용한 신용 예측 데이터 불균형 해결 등의 프로젝트를 수행하며, 다수의 논문을 발표하였습니다. 또한, 고객 기반 추천 모델, 포트폴리오 성능 향상, LF-Transformer와 같은 다양한 연구 성과를 통해 높은 연구력을 입증하였습니다. 특히, 파이썬과 머신러닝을 활용한 연구에서 뛰어난 성과를 보이고 있습니다.

머신러닝

앙상블 방법

자연어 처리

연구 분야

금융 시계열 분석을 통한 포트폴리오 성과 향상

금융 시계열 데이터를 분석하여 투자 포트폴리오의 성과를 향상시키는 연구에 중점을 두고 있습니다. 변동성이 큰 금융 시장에서 정확한 예측모델을 구축하기 위해 신경망 기반의 다양한 방법을 사용합니다. 특히, 시계열 데이터를 분해하여 주요 특징을 추출하고 이를 바탕으로 변분 인코더-디코더와 같은 데이터 증강 기법을 활용합니다. 이러한 연구는 투자자의 위험을 최소화하고, 수익을 극대화할 수 있는 전략을 개발하는 데 큰 기여를 합니다.

탭형 데이터 학습을 위한 Latent Factorizer Transformer

Tabular 데이터의 복잡한 패턴을 효과적으로 학습하는 것을 목표로 하는 연구를 진행하고 있습니다. 특히, Latent Factorizer Transformer 모델을 활용하여 데이터의 잠재 요인을 추출하고 이를 바탕으로 학습 성능을 향상시키는 방법을 탐구합니다. 이 연구는 의료 데이터, 금융 데이터 등 다양한 분야에서 활용될 수 있으며, 복잡한 데이터 구조를 효과적으로 처리하여 예측 정확도를 높이는 데 중점을 두고 있습니다.