프로젝트 소개
본 과제는 빅데이터 안에 존재하지만 사람이 모르는 지식(Knowledge Discovery)을 찾아내고, 그 지식을 다시 분석에 써서 더 좋은 지식을 반복적으로 발굴하는 딥러닝 기반 데이터 분석 프레임워크 개발 연구임.
연구목표는 지식 발굴과 활용의 선순환 구조를 제공하여 딥러닝 성능과 데이터 분석 수준을 함께 높이는 것임. 핵심 연구내용은 Clustering Engine·Feature Interaction Analyzer·Representation Learner로 데이터 특성-표현형을 생성하고, Objective Function Generator와 Knowledge-aware DNNs(GAN, MTL, Attention Network)로 목적함수 기반 준지도학습을 수행하며, Knowledge Explorer로 주요패턴·유사도·새 군집 정보 등 지식을 사용자에게 제공하고 프레임워크 전 구간을 점진 개선하는 구조임. 기대효과는 빅데이터 활용 활성화, 학습데이터 구축 부담 감소, 외부 지식 추출 도구와 연계, 맞춤형 신약개발·초정밀 진단 등 산업·연구 발전임.