Research Areas

Anomaly Detection & Forecasting: 통계적 기법과 딥러닝을 결합하여 다변량 시계열 데이터의 시간적 특성 및 변수 간 관계를 분석하는 시계열 예측 및 이상치 탐지 모델을 연구합니다.

Application: 특정 공정 및 설비의 도메인 지식을 반영하여 시계열 예측·분류·이상치 탐지 등 다양한 과업을 수행하는 도메인 특화 프레임워크를 개발하고, 현장 데이터를 통해 모델의 적용을 검증합니다.

Enterprise Generative AI : 사내 위키, 보고서, 매뉴얼 등 산재한 비정형 문서 데이터를 자산화하고, 이를 기반으로 사내 정보에 특화된 생성형 AI 서비스를 개발합니다. 기업 내부 지식에 최적화된 정확하고 신뢰성 있는 정보 제공 솔루션을 연구합니다.

Evaluation: 사내 유저 맞춤형으로 개발된 생성형 AI 서비스를 객관적으로 검증하기 위한 평가 프레임워크를 연구합니다. 사내 서비스에 특화된 응답의 정확성, 관련성, 환각 등을 정밀하게 평가하여 실무 적용 가능성을 극대화합니다.