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연구실: 데이터사이언스및비즈니스어낼리틱스 연구실

고려대학교 본교(제1캠퍼스) 산업경영공학부

강필성 교수

Time-Series Data Algorithms

Natural Language Processing

Anomaly Detection

연구실: 데이터사이언스및비즈니스어낼리틱스 연구실

산업경영공학부 강필성

산업경영공학부 데이터사이언스및비즈니스어낼리틱스 연구실은 시계열 데이터 알고리즘, 자연어 처리, 이상 탐지, 멀티모달 학습, 기계 독해 등 다양한 연구 분야에서 활발한 연구를 진행하고 있습니다. 최근 3년간 뉴스 도메인 특화 검색 증강 기반 언어 모델 파이프라인 개발, 전기차 배터리 이상치 탐지 AI 모델 개발, USP 및 VOC 분석 프레임워크 개발 등 여러 프로젝트를 성공적으로 수행하였습니다. 또한, 비지도 학습 기반 가짜뉴스 생성 프레임워크 개발, TAPAS 기반의 한국어 특화 표 질의응답 모델 등 다수의 논문을 발표하며 학문적 기여를 하고 있습니다. 연구실은 다양한 산업 분야와의 협력을 통해 실질적인 문제 해결과 혁신적인 기술 개발을 목표로 하고 있습니다.

Time-Series Data Algorithms
Natural Language Processing
Anomaly Detection
다중 모드 학습을 통한 이상 탐지 AI 모델 개발
다종 데이터 학습을 위한 Multi-Modal Learning 모델 개발은 다양한 데이터 소스를 통합하여 효과적으로 이상을 탐지하는 AI 모델을 만드는 연구입니다. 이 프로젝트는 전기차 배터리, 제조 시스템 등 여러 응용 분야에서 데이터를 수집하고 분석하여 비정상적인 패턴을 식별하고 예측하는 데 중점을 둡니다. 특히, 시계열 데이터와 텍스트 데이터를 통합하여 더 정확하고 신뢰성 있는 이상 탐지 시스템을 구축합니다. 이를 통해 제조 공정의 효율성을 높이고, 예지 보전 및 품질 관리에 기여할 수 있습니다.
자연어 처리 기반 뉴스 도메인 특화 검색 증강 시스템
뉴스 도메인 특화 검색 증강 언어 모델 파이프라인 개발은 자연어 처리 기술을 활용하여 뉴스 콘텐츠를 보다 효과적으로 검색하고 분석하는 시스템을 구축하는 연구입니다. 이 프로젝트는 대규모 언어 모델을 활용해 뉴스 기사의 내용을 이해하고 분류하며, 관련성을 높이기 위해 검색 결과를 증강합니다. 또한, 특화된 도메인에 맞춘 언어 모델의 성능을 평가하고 개선하는 방법론을 개발하여, 사용자에게 더욱 신뢰성 있는 정보 제공이 가능하도록 합니다.
1
Training-free Retrieval-based Log Anomaly Detection with Pre-trained Language Model considering Token-level Information
Gunho No, Yukyung Lee, Hyeongwon Kang, Pilsung Kang
Engineering Applications of Artificial Intelligence, 2024
2
Multi-task Self-supervised Time-series Representation Learning
Heejeong Choi, Pilsung Kang
Information Sciences, 2024
3
Transformer-based Multivariate Time Series Anomaly Detection using Inter-Variable Attention Mechanism
Hyeongwon Kang, Pilsung Kang
Knowledge-Based Systems, 2024
1
뉴스 도메인 특화 검색 증강 기반 언어 모델 파이프라인 개발
BECUAI
2024년 04월 ~ 2024년 07월
2
전기차 배터리 이상치 탐지 AI 모델 개발
현대자동차
2024년 02월 ~ 2025년
3
USP(Unique Selling Point) 및 VOC(Voice of Customer) 분석 프레임워크 개발
LG전자
2024년 ~ 2024년 07월