KIND Lab은 텍스트 데이터의 분석과 이해를 위해 딥러닝과 머신러닝 등 데이터 사이언스의 핵심 기술을 적극적으로 활용하고 있습니다. 자연어 처리(NLP) 분야에서 최신 언어 모델과 신경망 기반의 기법을 적용하여 대규모 텍스트 데이터의 의미를 효과적으로 추출하고, 문서 분류, 군집화, 요약, 감성 분석 등 다양한 응용 문제를 해결하고 있습니다. 특히, 뉴스 기사, 소셜 미디어, 법률 문서 등 다양한 도메인의 텍스트 데이터를 대상으로 맞춤형 분석 방법론을 개발하고 있습니다. 연구실은 Transformer, BERT, GPT 등 최신 딥러닝 언어 모델을 활용하여 문서 임베딩, 문장 간 유사도 측정, 계층적·점증적 군집화 등 고도화된 텍스트 마이닝 기법을 연구합니다. 또한, 대규모 언어 모델(LLM)을 활용한 한국어 및 다국어 자연어 처리, 방언 번역, 고문서 번역 등 특수 목적의 언어 처리 기술 개발에도 힘쓰고 있습니다. 이러한 연구는 실제 산업 현장과 사회적 요구에 부합하는 실질적 문제 해결에 초점을 맞추고 있습니다. 텍스트 데이터의 분석 결과를 바탕으로 정보 필터링, 추천 시스템, 지식 추출 등 다양한 응용 분야로 확장하고 있으며, 데이터의 신뢰성과 해석 가능성을 높이기 위한 설명 가능한 인공지능(XAI) 기법도 함께 연구하고 있습니다. KIND Lab은 텍스트 데이터의 혁신적 분석을 통해 사회와 산업 전반에 기여하고, 미래의 데이터 사이언스 발전을 선도하고자 합니다.

KIND Lab은 교육 데이터 마이닝(EDM)과 인공지능 기반 학습 분석 분야에서도 활발한 연구를 수행하고 있습니다. 온라인 학습 환경, 교육용 게임, 스마트 클래스 등에서 발생하는 다양한 학습자 행동 데이터를 수집·분석하여, 학습자의 성취도 예측, 학습 행동 패턴 분석, 학습 동기 및 몰입도 향상 방안 등을 탐구합니다. 이를 통해 맞춤형 학습 지원, 조기 위험 학생 탐지, 학습 성과 개선 등 실제 교육 현장에 적용 가능한 인사이트를 제공합니다. 연구실은 딥러닝, 강화학습, 군집화, 분류 등 다양한 기계학습 기법을 활용하여 학습자의 행동 데이터를 정밀하게 모델링합니다. 예를 들어, 학생의 과제 제출 패턴, 토론 기록, 게임 내 행동 로그 등을 분석하여 학습 성과와의 상관관계를 도출하고, 이를 바탕으로 조기 경고 시스템이나 적응형 피드백 시스템을 개발합니다. 또한, 신경-심볼릭 컴퓨팅, 설명 가능한 AI(XAI) 등 최신 인공지능 기술을 접목하여 교육 분야에서의 신뢰성과 해석 가능성을 높이고 있습니다. 이러한 연구는 실제 대학 및 초·중등 교육 현장에서의 실증 연구와 연계되어, 교육 정책 수립, 교수-학습 방법 개선, 학습자 맞춤형 지원 등에 실질적으로 기여하고 있습니다. KIND Lab은 미래 교육의 혁신을 이끌기 위해 데이터 기반의 교육 분석과 인공지능 기술의 융합을 지속적으로 추진하고 있습니다.

KIND Lab은 추천 시스템과 사용자 모델링 분야에서도 선도적인 연구를 수행하고 있습니다. 대규모 사용자 로그, 행동 데이터, 선호도 데이터를 분석하여 개인화된 추천 알고리즘을 개발하고, 사용자 경험을 극대화하는 다양한 모델을 연구합니다. 협업 필터링, 콘텐츠 기반 추천, 하이브리드 추천, 순차적 추천 등 다양한 접근법을 통합하여, 실제 서비스 환경에서의 추천 품질과 효율성을 높이고 있습니다. 특히, 마코프 체인, 행렬 분해, 군집화, 딥러닝 기반의 추천 알고리즘을 결합하여 희소한 데이터 환경에서도 높은 성능을 보장하는 모델을 개발합니다. 또한, 그룹 선호도, 상황 인식, 시계열 패턴 등 복합적인 사용자 특성을 반영한 고도화된 추천 시스템을 연구하며, 실시간 데이터 처리와 대규모 데이터셋에 대한 확장성도 고려하고 있습니다. 이러한 연구는 전자상거래, 미디어, 교육, 스마트 시티 등 다양한 분야에 적용되어, 사용자 맞춤형 서비스 제공과 데이터 기반 의사결정 지원에 기여하고 있습니다. KIND Lab은 사용자 중심의 데이터 분석과 추천 기술을 통해, 보다 스마트하고 개인화된 디지털 환경을 구현하는 데 앞장서고 있습니다.