데이터 분석·지능화 연구실은 데이터 기반의 AI기술을 활용하여 현실 세계의 다양한 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다. 스마트 제조, 헬스케어, 경영 관리 등 다양한 분야에서 데이터 기반 의사결정을 지원하고, 실질적인 가치를 창출하는데 주력합니다.

1. 1인공지능 (Artificial Intelligence) 대규모 산업 데이터로부터 패턴을 학습하고 예측 및 의사결정을 지원하는 인공지능 방법론을 연구합니다. 특히 실제 제조 및 산업 환경에서 발생하는 복합 데이터를 활용하여 문제 해결이 가능한 실용적 인공지능 모델 개발에 중점을 두고 있습니다. 구체적인 연구 분야는 다음과 같습니다.
   • 딥러닝 기반 이상 탐지(Anomaly Detection) 알고리즘 개발
   • 센서, 이미지, 텍스트 등 멀티모달 데이터를 활용한 인공지능 모델 개발
   • 대규모 데이터 학습 효율화를 위한 Active Learning 및 자동 라벨링 방법론 연구
2. 2산업 데이터 분석 (Industrial Data Analytics) 제조 및 산업 시스템에서 발생하는 다양한 데이터를 분석하여 시스템의 상태를 이해하고 운영 효율을 향상시키기 위한 데이터 분석 방법론을 연구합니다. 특히 실제 산업 데이터를 활용한 분석 및 모델링 방법론 개발에 중점을 두고 있습니다. 구체적인 연구 분야는 다음과 같습니다.
   • 제조 공정 데이터 기반 통계적 품질 분석
   • 대규모 산업 데이터 분석을 위한 통계적 학습 방법론 연구
   • 데이터 기반 운영 의사결정을 위한 분석 방법론 개발
3. 3인과추론 (Causal Inference) 스마트 제조 환경에서 발생하는 복잡한 공정 데이터를 활용하여 공정 변수 간의 원인과 결과 관계를 규명하는 인과추론 방법론을 연구합니다. 이를 통해 공정 이상 원인 분석, 품질 문제의 근본 원인 파악, 데이터 기반 공정 개선 의사결정을 지원하는 것을 목표로 합니다. 구체적인 연구 분야는 다음과 같습니다.
   • 제조 공정 데이터 기반 인과 구조 학습 및 원인 분석
   • 공정 변수 간 인과 관계 규명을 위한 인과 그래프 모델 연구

데이터 기반 의사결정의 중요성이 증가함에 따라 인공지능과 데이터 분석 역량을 갖춘 전문 인력에 대한 수요가 빠르게 증가하고 있습니다. 본 연구실에서는 산업 데이터 분석, 인공지능 모델 개발, 인과추론 기반 데이터 분석 방법론 연구를 통해 실제 산업 문제 해결 역량을 갖춘 데이터 전문가 양성을 목표로 합니다.

연구실 학생들은 다양한 연구 활동을 통해 다음과 같은 분야로 진출할 수 있는 역량을 갖추게 됩니다.

• 인공지능 및 데이터 분석 연구원
• 스마트 제조 및 산업 데이터 분석 전문가
• 머신러닝 엔지니어 및 데이터 엔지니어