주요 연구 분야는 대규모 언어모델(LLM)과 자연어처리(NLP), 멀티모달 데이터 분석을 중심으로 이루어집니다.
데이터 속 감정과 맥락을 읽어내고, 이를 기반으로 시장 예측과 정책 설계에 도움이 되는 분석 모델을 구축합니다.

주요 연구 주제는 다음과 같습니다.

• 문맥 인식 특허·비특허 검색 시스템(CAPSS)
  : FastText와 Transformer를 결합한 의미 확장 및 문헌 분류 모델 개발

• 소비자 감성·기업 이벤트 예측 모델
  : Amazon 리뷰, 재무공시, 기업 보고서 데이터를 융합한 멀티모달 분석

• 공공데이터 기반 지역 상권 분석 및 정책 연구
  : BSI·CSI·유동인구·Airbnb 리뷰 데이터를 활용한 지역 경제 불균형 진단

• Ontology·Knowledge Graph 기반 의미 추론 AI
  : 도메인 지식을 구조화하여 LLM과 결합한 문맥 중심 AI 모델 설계

이러한 연구들은 기술적 성과에 그치지 않고, 산업 현장의 문제 해결과 사회적 가치 창출로 이어지는 것을 목표로 합니다.
저는 학문적 깊이와 실무적 감각, 그리고 글로벌 협업 경험을 두루 갖춘 올라운더형 연구자로 성장하고자 합니다.

연구와 산업, 창업과 해외 교류의 현장을 넘나들며 쌓은 경험들은
AI를 단순한 기술이 아니라, 세상을 이해하고 변화시키는 언어로 다루기 위한 저의 토대가 되고 있습니다.

다양한 역량을 바탕으로 산업과 학문, 기술과 사람을 연결하는 가교 역할을 수행하면서,
AI가 사회 속에서 실제로 변화를 만들어내는 방식을 계속해서 탐구해 나가겠습니다.