본 연구실은 크게 두 가지 주제를 다룬다. 하나는 제품 및 서비스의 품질문제이다. 제품 및 서비스의 품질향상을 위한 다양한 방법에 대한 연구가 수행된다. 두 번째 연구주제는 예측인데, 이 주제는 다시 수요예측과 패턴예측으로 나누어지며, 전자에서는 확산모형을 기반으로 중장기수요예측과 수요확산 패턴에 대한 다양한 연구가 수행되고, 후자에서는 데이터 마이닝 기법을 활용하여 다양한 패턴의 예측을 위한 연구가 수행된다.

경제성평가 연구실에서는 공공 및 민간 투자사업의 경제적, 기술적, 정책적 타당성 분석에 관한 연구를 수행한다. 주요 연구분야로는 현금할인에 기초한 비용-혜택 분석(Cost-Benefit Analysis)과 재무적 타당성 분석(Financial Assesment), 기술가치평가분석(Technology Valuation), 융합서비스분석(Business Cases for Convergence Service), 분석적 계층화법(AHP Analysis)등이 있다.

정보의 생성과 축적에서부터 활용 및 평가에 이르기까지 정보의 흐름에 대한 분석 및 통합화에 대한 연구를 주요 목적으로 하고 있다. 특히 생산 및 IT 분야의 정보시스템 설계 및 분석, 평가가 주된 대상이며 이를 위하여 방법론 및 평가시스템 개발에 중점을 두고 있다. 주요 연구내용은 통합정보시스템 설계, 공급사슬관리(SCM), 기술 및 투자 평가, IT시장 분석 등이 있다.

IT 서비스 연구실은 최적의 정보기술을 활용하여 조직의 경쟁력을 제고시키고, 해당 분야의 업무 및 사업의 부가가치를 제고하며, 정보기술을 기반으로 기존산업과 융합화하여 새로운 서비스를 창출하는 것을 추구한다. 주요 연구 분야로는 IT 컨설팅, 시스템 개발 및 구축 (SI: System Integration), 구축된 정보 시스템의 운영 및 유지보수 (SM: System Management), IT Outsourcing, IT 융합서비스, IT 의사결정 등이 있다. 본 연구실에서는 이들 분야의 방법론과 모델링 기법, 최적화 방안에 대해 연구한다.

비즈니스컴퓨팅 연구실은 다양한 정보기술을 활용하여 조직의 생산성 및 효율성 향상을 추구한다. 주요 연구 분야로는 비즈니스 프로세스(Business Process)의 체계적 관리, 분석에 관한 연구와 정보시스템 처리 결과를 분석하여 프로세스 개선과 위험관리에 적용하기 위한 연구 등이 있다. 또한 최근 중요성이 부각되고 있는 서비스 영역의 개선 연구와 사회 연결망 분석 (Social Network Analysis)을 기업경영에 활용하기 위한 연구를 모색하고 있다.

본 연구실에서는 텍스트 분석 기술과 인지심리학을 결합하여 요구사항 및  기술 트렌드를 분석하고 모델링하는 연구를 수행한다. 이를 위하여 RGT, 래더링 등의 반구조적 인터뷰 기법과 모델링 등의 인공지능 기계학습 적용을 중점적으로 수행한다. 

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본 연구실은 데이터 기반의 디지털비지니스혁신을 위한 이노베이션 애널리틱스 연구를 수행하고 있습니다. 기술 혁신, 서비스 혁신, 비즈니스 모델 혁신, 마케팅 혁신 등 다양한 유형의 비즈니스 혁신을 창출하고 촉진하기 위해, 머신러닝, 텍스트 애널리틱스, 네트워크 사이언스 등의 데이터 분석 방법론을 활용하여, 비즈니스 현업에서 생성되는 다양한 유형의 빅데이터를 분석함으로써 기업의 디지털트랜스포메이션을 위한 의사결정을 지원합니다. 

가치 있는 정보의 악의적인 개체로의 노출은 소유자들에게 많은 유무형의 손실을 야기시킨다. 본 연구실에서는 이러한 정보의 안전한 사용 및 보존을 보장하기 위한 연구를 수행한다. 이를 위해 다양한 정보 시스템에 발생할 수 있는 유무형의 공격자 모델을 분석하고, 이를 무력화할 수 있는 방안에 대해 모색한다. 특히, 데이터 시스템 보호, 개인 정보 보호, 프라이버시, 암호 응용 기술 등에 대하여 관심을 갖고 연구를 수행한다.

서비스혁신연구실은 기술 및 서비스혁신의 다양한 현상을 이해하고, 이를 바탕으로 차세대 성장기술을 도출하고 비즈니스 모델 혁신을 수행하기 위한 연구를 수행한다. 특히 데이터분석을 통한 분석적, 정량적 접근을 통해 차세대 성장기술 및 동력을 탐색, 분석하는 연구를 수행한다. 주요 연구주제는 신기술 트렌드 분석, 유망기술 발굴, 서비스 비즈니스 모델 혁신, 제품-서비스 통합 및 신서비스 발굴, 고객 정보 분석을 통한 제품 및 서비스 혁신 등이다.

본 연구실에서는 다양한 영역에 다양한 형태로 존재하는 대량의 데이터간의 관계, 패턴 및 규칙 등을 찾아내고 이를 이용하여 의사결정을 지원하고 새로운 가치 창출에 기여하는 데이터마이닝 알고리즘 개발 및 적용에 관련된 연구를 수행한다. 이를 위하여 패턴인식(Pattern Recognition) 및 기계 학습 (Machine learning)알고리즘 개발, 비즈니스 인텔리전스 시스템 구축 및 적용 등을 중점적으로 수행한다.

본 연구실은 대량의 데이터를 기반으로 이에 내재되어 있는 패턴 및 규칙을 학습하여 지능 시스템을 설계하는 연구를 수행한다. 이를 위해 영상, 텍스트 및 시계열 등 여러 형태의 데이터를 처리하고 학습하는 데이터마이닝과 기계학습 알고리즘에 대한 연구를 수행한다. 또한, 데이터 기반 모델링 결과를 제조, 서비스, 헬스케어 등의 다양한 산업 분야에 활용하는 방안에 대해 모색한다.

본 연구실은 빅데이터를 효율적으로 수집 및 관리하고 그로부터 유용한 정보를 찾아주는 연구를 수행한다. 먼저, 대량의 데이터를 효율적으로 수집하기 위하여 병렬 및 분산 시스템 및 웹 크롤러에 대한 연구를 수행한다. 다음으로, 수집한 데이터를 효율적으로 관리하기 위한 NoSQL 시스템 및 병렬 DBMS 기반 시스템에 대한 연구를 수행한다. 마지막으로, 빅데이터로부터 유용한 정보를 찾기 위하여 다양한 유형의 데이터(그래프 데이터, 위치 데이터, 텍스트 데이터 등)를 하나의 정보로 통합하는 문제를 연구한다. 이를 위하여 데이터 색인, MapReduce, 기계학습(Machine Learning) 등의 기법을 활용한다.

본 연구실은 딥러닝과 데이터 분석에 기반하여 사용자 경험, 사용자 행동 등 사용자 가치를 창출하는 다방면의 연구를 진행한다. 데이터 측면에서는 사용 패턴, 사용 로그, 행동 패턴 등 사용자와 관련된 시퀀스 데이터 및 사용자 리뷰, 고객 반응 등의 텍스트 데이터를 주로 다루고, 방법론 측면에서는 딥러닝에 기반한 시퀀스 모델, 생성 모델 (Generative modeling) 등을 주로 다룬다. 이를 통해 사용자 경험, 마케팅, 디자인 등 다양한 비즈니스 가치를 창출할 수 있는 결과물 도출은 목표로 한다. 직접적인 사용자 관련 분석 뿐 아니라 펀더멘털한 이미지 처리부터 간접적으로 연관된 도메인까지 폭 넓은 연구를 수행한다.

본 연구실에서는 확률 기반 모델링을 이용한 산업 분야에의 응용을 연구한다. 수리적 모델링, 컴퓨터를 이용한 구현과 검증에 해당하는 연구를 통해, 각 학생들의 졸업 이후 진출 분야에서 기여할 수 있는 능력을 배양한다. 주로 시계열 분석, 확률 과정 분석, 강화학습을 포함한 인공지능 기법을 활용하고, 적용 분야는 금융 데이터, 신재생 에너지 데이터, 스포츠 데이터 등이다.

 

인터렉션 연구실(IXLab)은 다양한 모달리티를 활용한 지능형 인간-컴퓨터 상호작용 (HCI) 연구를 수행하고 있다. 특히, 얼굴 표정, 시선, 손 동작, 목소리, 근전도와 같은 인간의 생체 신호, 동작 및 행위 데이터와, IoT 데이터, 웹/소셜 데이터들을 바탕으로  최신 데이터 마이닝, 기계학습, 딥러닝 기술을 적용하여 멀티모달 모바일 및 웨어러블 상호작용 등에 대한 응용 연구분야에 집중하고 있다 . 

본 연구실은 여러 산업의 문제를 해결하고 가치를 창출하기 위한 머신러닝/데이터마이닝 응용 연구를 수행한다. 제조 산업을 포함한 여러 산업 시스템에서 발생하는 데이터를 다루며, 불량 예측, 예지 보전, 가상 계측, 프로세스 자동화, 공정 최적화, 품질 관리 등을 위한 모델링을 수행한다. 이와 관련한 방법론으로 이상 탐지, 능동 학습, 설명 가능 인공지능, 적응형 모델 등을 다룬다.

본 연구실은 기업의 경영활동과 관련된 정보를 분석하여 의사결정을 지원하는 연구를 수행한다. 기업의 수치적 회계정보 및 텍스트 공시정보를 중점 분석대상으로 하며, 이를 확장하여 기업의 다양한 이해관계자가 생성하는 자료를 수집하고, 이를 분석한다. 투자자, 경영자, 감사인, 공공기관 등의 의사결정 지원을 위해, 통계분석과 최신 기계학습 등을 활용한다. 업무의 효율성/효과성 향상 및 비즈니스 기회 확대를 위한 최신 기술의 실무적용 관련 연구도 함께 수행한다.

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