KIND Lab(지식 및 인사이트 발견 연구실)은 데이터 사이언스와 인공지능 분야에서 혁신적인 연구를 선도하는 연구실입니다. 본 연구실은 머신러닝, 딥러닝, 데이터마이닝 등 첨단 데이터 분석 기술을 활용하여 대규모 텍스트 데이터의 분석과 이해, 그리고 실제 문제 해결에 중점을 두고 있습니다. 특히, 자연어 처리, 텍스트 마이닝, 언어 모델 기반의 문서 분석 등 다양한 텍스트 데이터 응용 분야에서 두각을 나타내고 있습니다. 연구실은 최신 딥러닝 언어 모델(Transformer, BERT, GPT 등)을 활용한 문서 임베딩, 문서 군집화, 요약, 감성 분석 등 고도화된 텍스트 마이닝 기법을 개발하고 있습니다. 또한, 대규모 언어 모델을 활용한 한국어 및 다국어 자연어 처리, 방언 번역, 고문서 번역 등 특수 목적의 언어 처리 기술에도 집중하고 있습니다. 이러한 연구는 실제 산업 현장과 사회적 요구에 부합하는 실질적 문제 해결에 초점을 맞추고 있습니다. KIND Lab은 교육 데이터 마이닝 및 인공지능 기반 학습 분석 분야에서도 활발한 연구를 진행하고 있습니다. 온라인 학습 환경, 교육용 게임, 스마트 클래스 등에서 발생하는 다양한 학습자 행동 데이터를 분석하여, 학습자의 성취도 예측, 학습 행동 패턴 분석, 맞춤형 학습 지원 등 교육 현장에 실질적으로 기여할 수 있는 연구를 수행하고 있습니다. 설명 가능한 인공지능(XAI)과 신경-심볼릭 컴퓨팅 등 최신 AI 기술을 접목하여 교육 분야에서의 신뢰성과 해석 가능성도 높이고 있습니다. 추천 시스템 및 사용자 모델링 분야에서도 협업 필터링, 콘텐츠 기반 추천, 하이브리드 추천, 순차적 추천 등 다양한 알고리즘을 개발하고, 사용자 맞춤형 서비스 제공을 위한 데이터 분석 및 모델링 연구를 수행하고 있습니다. 실제 서비스 환경에서의 추천 품질과 효율성을 높이기 위해 마코프 체인, 행렬 분해, 군집화, 딥러닝 기반의 추천 알고리즘을 결합하는 등 다양한 시도를 하고 있습니다. KIND Lab은 창의적이고 미래 지향적인 연구 문화를 바탕으로, 데이터 사이언스와 인공지능 분야의 지식과 기술 발전을 선도하고 있습니다. 연구실은 열정과 역량을 갖춘 대학원생 및 연구자들과 함께 협력하여, 새로운 기술과 방법론을 개발하고 실제 문제에 적용하는 데 앞장서고 있습니다. 데이터 사이언스와 인공지능 분야에서 혁신을 이끌고자 하는 모든 이들에게 열린 연구실입니다.