비정형 데이터 분석은 텍스트, 이미지, 소셜 미디어 등 구조화되지 않은 다양한 데이터를 효과적으로 처리하고 분석하는 기술을 연구하는 분야입니다. 본 연구실에서는 자연어 처리(NLP), 감성 분석, 토픽 모델링(LDA, LSA), TF-IDF 등 최신 데이터마이닝 기법을 활용하여 실제 비즈니스 및 사회 현상에서 발생하는 방대한 비정형 데이터를 분석합니다. 이를 통해 기업의 의사결정, 고객 만족도 평가, 신제품 및 서비스 개발 등 다양한 실무적 문제 해결에 기여하고 있습니다. 특히, R, Python 등 데이터 분석 도구를 활용한 실습과 프로젝트를 통해 학생들은 실제 데이터를 다루는 경험을 쌓고, 데이터 기반의 문제 해결 역량을 강화할 수 있습니다. 연구실에서는 다양한 산업 분야의 데이터를 수집·전처리·분석하는 전 과정을 체계적으로 교육하며, 이를 바탕으로 데이터 기반 혁신 사례를 발굴하고 있습니다. 또한, 머신러닝 및 인공지능 기법을 접목하여 예측 모델링, 분류, 군집화 등 고도화된 분석을 수행하고 있습니다. 이러한 연구는 스타트업 성공 예측, 특허 데이터 분석, 고객 이탈 예측 등 실제 산업 현장에서 요구되는 다양한 문제에 적용되고 있습니다. 연구 결과는 국내외 학술지 및 컨퍼런스에서 활발히 발표되고 있으며, 산업계와의 협력 프로젝트를 통해 실질적인 사회적·경제적 가치를 창출하고 있습니다.

기술경영은 기술의 개발, 도입, 활용, 확산 등 전주기적 관점에서 기업 및 산업의 경쟁력을 높이기 위한 전략과 방법론을 연구하는 학문입니다. 본 연구실은 기술과 경영의 융합을 통해 데이터 기반의 혁신 전략을 수립하고, 이를 실무에 적용하는 데 중점을 두고 있습니다. 기술로드맵, 기술기획, R&D 관리, 오픈이노베이션 등 다양한 기술경영 도구와 방법론을 실제 사례에 적용하여, 미래 유망 기술 및 비즈니스 모델을 발굴하고 있습니다. 특히, 특허 데이터, 시장 데이터, M&A 데이터 등 다양한 빅데이터를 활용하여 기술 진화 경로, 산업 융합 트렌드, 신기술 기회 탐색 등 실증적 연구를 수행합니다. 머신러닝, 네트워크 분석, 형태분석 등 첨단 데이터 분석 기법을 접목하여, 기술혁신의 패턴을 정량적으로 분석하고, 기업의 전략적 의사결정에 실질적인 인사이트를 제공합니다. 또한, 스타트업 성공 예측, 신서비스 발굴, 기술가치 평가 등 혁신 비즈니스의 다양한 문제를 해결하는 데 기여하고 있습니다. 이러한 연구는 정부, 연구기관, 산업계와의 다양한 프로젝트 및 산학협력을 통해 실제 현장에 적용되고 있습니다. 연구 결과는 기술경영, 산업공학, 데이터사이언스 등 다양한 분야의 학술지에 게재되고 있으며, 혁신 인재 양성 및 데이터 기반 의사결정 역량 강화에도 크게 기여하고 있습니다.

서비스 엔지니어링은 서비스의 설계, 운영, 개선을 위한 체계적 방법론과 도구를 개발하고 적용하는 분야입니다. 본 연구실은 서비스 혁신을 위한 데이터 기반의 접근법을 중점적으로 연구하며, 고객 요구 분석, 서비스 품질 평가, 신서비스 아이디어 발굴 등 다양한 주제를 다루고 있습니다. 특히, 형태분석, QFD, Kano 모델, 서비스 블루프린트 등 서비스 설계 및 개선을 위한 다양한 기법을 실제 프로젝트에 적용하고 있습니다. 고객관계관리(CRM) 분야에서는 고객 데이터 분석, 고객 세분화, 고객가치 평가, 이탈 예측 등 데이터마이닝 기법을 활용한 실증 연구를 수행합니다. 머신러닝과 감성분석을 접목하여 고객 리뷰, 소셜 미디어 데이터 등 비정형 데이터를 분석함으로써, 고객 만족도 향상과 맞춤형 서비스 제공에 기여하고 있습니다. 또한, 다양한 산업의 CRM 사례를 분석하여, 기업 현장에서 실질적으로 활용 가능한 전략을 제시하고 있습니다. 이러한 연구는 서비스 산업의 경쟁력 강화, 고객 중심의 혁신 전략 수립, 데이터 기반 서비스 설계 등 실무적 가치가 매우 높습니다. 연구실의 성과는 국내외 학술지 및 컨퍼런스에서 인정받고 있으며, 산업계와의 협력을 통해 실제 서비스 혁신 프로젝트를 성공적으로 수행하고 있습니다.