민대기 연구실은 경영과학, 산업공학, 데이터사이언스, 인공지능 등 다양한 학문 분야를 융합하여 산업 현장의 복잡한 의사결정 문제를 해결하는 데 중점을 두고 있습니다. 본 연구실은 확률계획법, 마르코프 결정 과정(MDP), 강화학습, 비즈니스 애널리틱스, 시계열 분석 등 첨단 수리적·데이터 기반 기법을 활용하여 생산, 물류, 에너지, 서비스 운영 등 다양한 분야의 최적화 및 예측 문제를 연구합니다. 특히, 불확실성과 제약조건이 복합적으로 작용하는 산업 문제를 수학적으로 모델링하고, 실제 데이터를 기반으로 한 실증 연구를 통해 이론적 모델의 실효성을 검증합니다. 예를 들어, 에너지 시스템의 장기 용량 확장, 탄소배출권 할당, 신재생 에너지 통합, 전력 수급 안정성 평가, 친환경 정책 효과 분석 등 국가적·산업적 차원의 중요한 이슈를 다루고 있습니다. 또한, 강화학습과 머신러닝을 활용한 동적 가격 결정, 재고관리, 경로 추천, 수요예측 등 다양한 비즈니스 문제에 대한 혁신적 솔루션을 개발하고 있습니다. 연구실은 빅데이터와 인공지능 기술을 접목하여 기업의 경영 효율성 제고와 경쟁력 강화를 위한 실질적인 도구를 제공합니다. 시계열 데이터의 특성 분류, 결측치 대체, 예측 모델링, 추천 시스템, 텍스트 분류, 키워드 선정 등 데이터 기반의 다양한 연구를 수행하며, 실제 산업 현장에서의 적용 가능성과 실효성을 중시합니다. 이러한 연구 성과는 정부 정책 수립, 기업의 경영 전략, 사회적 지속가능성 확보 등 다양한 분야에 실질적인 기여를 하고 있습니다. 앞으로도 본 연구실은 수리적 모델링, 데이터사이언스, 인공지능, 최적화 기법을 융합하여 산업 현장의 다양한 문제를 해결하고, 데이터 기반의 혁신적 의사결정 문화를 확산시키는 데 앞장설 것입니다. 민대기 연구실은 학문적 성과와 실무적 적용의 균형을 이루며, 산업과 사회의 지속가능한 발전을 위한 과학적 근거와 실질적 솔루션을 제공하는 것을 목표로 하고 있습니다. 앞으로도 첨단 분석 기법과 융합적 연구를 통해 새로운 가치를 창출하고, 미래 산업의 혁신을 선도하는 연구실로 성장할 것입니다.