Machine Learning and Data Mining LAB은 기계학습, 딥러닝, 데이터 마이닝 등 첨단 인공지능 기술의 이론적 연구와 실용적 응용을 선도하는 연구실입니다. 본 연구실은 분류, 군집화, 이상 탐지, 차원 감소 등 다양한 기계학습 및 데이터마이닝 알고리즘을 개발하고, 이를 실제 데이터와 문제에 적용하여 혁신적인 해결책을 제시하고 있습니다. 특히, 고차원 데이터와 스트리밍 데이터와 같이 복잡하고 대용량의 데이터 환경에서 효과적으로 작동하는 알고리즘 개발에 주력하고 있습니다. 연합학습(Federated Learning)과 같이 데이터가 분산되어 있는 환경에서도 높은 성능을 발휘할 수 있는 Random Forest, XGBoost, Isolation Forest 등 다양한 모델을 연구하며, Non-IID 데이터 분포 문제를 해결하는 기술을 개발하고 있습니다. 이상 탐지 및 데이터 마이닝 분야에서는 실제 산업 및 사회 문제 해결에 직결되는 다양한 연구를 수행하고 있습니다. 예를 들어, 에너지 도난 탐지, 고속 열차 고장 예측, 스마트 선박 데이터 분석, 운전자 스트레스 분석 등 다양한 응용 분야에서 연구 성과를 실용화하고 있습니다. 또한, 텍스트 데이터 마이닝, 소셜 네트워크 데이터 분석, 실시간 신규 토픽 탐지 등 최신 트렌드에 부합하는 연구도 활발히 이루어지고 있습니다. 본 연구실은 능동학습, 반감독학습, 준지도학습 등 다양한 학습 패러다임을 접목하여 데이터 라벨링 비용을 최소화하고, 소규모 데이터 환경에서도 높은 성능을 달성할 수 있는 방법론을 개발하고 있습니다. 이러한 연구는 의료, 교통, 에너지, 공공 보건 등 다양한 분야에서 실제 문제 해결에 기여하고 있습니다. 다양한 특허와 국내외 논문, 산업체 및 정부 연구과제 수행을 통해 연구 성과를 실용화하고 있으며, 데이터 기반 의사결정의 신뢰성과 효율성을 높이는 데 앞장서고 있습니다. 앞으로도 Machine Learning and Data Mining LAB은 첨단 인공지능 기술의 발전과 사회적 가치 창출에 기여하는 연구를 지속해 나갈 것입니다.