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PRISM Lab은 빅데이터와 AI 기술을 기반으로 수요자 중심의 맞춤형 시스템을 연구합니다.
추천 시스템, 멀티모달 리뷰 분석, 머신러닝 응용, AI 서비스 개발에 중점을 두며
실제 현장에서 발생하는 문제를 데이터 기반 맞춤형 분석 솔루션으로 해결하는 것을 목표로 합니다.
추천 시스템
추천 시스템
사용자의 선호도를 정교하게 추론하여 사용자에게 적합한 상품·서비스를 제시하는 개인화 추천 기술을 연구
연구 내용:
특정 사용자의 관심사를 분석해 맞춤형 정보를 제공하는 개인화 추천 시스템 개발
텍스트·이미지 등 다양한 부가정보를 활용한 멀티모달 추천 모델 연구
사용자 행동의 시간적 흐름과 관계 구조를 반영한 시퀀스 및 그래프 기반 추천 시스템 개발
Lim, H., Li, Q., Yang, S., & Kim, J. (2025). A BERT‐Based Multi‐Embedding Fusion Method Using Review Text for Recommendation. Expert Systems, 42(5), e70041.
Yang, S., Li, Q., Jang, D., & Kim, J. (2024). Deep learning mechanism and big data in hospitality and tourism: Developing personalized restaurant recommendation model to customer decision-making. International Journal of Hospitality Management, 121, 103803.
Jang, D., Li, Q., Lee, C., & Kim, J. (2024). Attention-based multi attribute matrix factorization for enhanced recommendation performance. Information Systems, 121, 102334.
멀티모달 리뷰 분석
멀티모달 리뷰 분석
온라인 리뷰의 텍스트·이미지·메타데이터를 통합적으로 분석하여 사용자 행동을 이해하고 개인화 기술을 연구
연구 내용:
리뷰의 신뢰성과 품질을 판단하기 위한 리뷰 유용성 예측 모델 연구
리뷰–상품 간 불일치와 이상 패턴을 탐지하는 가짜 리뷰 탐지 연구
텍스트·이미지·메타데이터를 효과적으로 결합하는 멀티모달 융합 기법 연구
Li, X., Li, Q., Ryu, D., & Kim, J. (2025). A BERT-based review helpfulness prediction model utilizing consistency of ratings and texts. Applied Intelligence, 55(6), 455.
Li, X., Li, Q., Jeong, D., & Kim, J. (2024). A novel deep learning method to use feature complementarity for review helpfulness prediction. Journal of Hospitality and Tourism Technology, 15(4), 534-550.
Li, X., Li, Q., & Kim, J. (2023). A review helpfulness modeling mechanism for online e-commerce: Multi-channel CNN end‑to‑end approach. Applied Artificial Intelligence, 37(1), 2166226.
머신러닝 응용
머신러닝 응용
실제 산업 현장에서 발생하는 복잡한 문제를 머신러닝 모델로 분석하고 해결하는 기술을 연구
연구 내용:
구조화·비정형 데이터를 활용한 분류·회귀·클러스터링 모델 개발
사용자 행동을 정교하게 이해하기 위한 특성 추출 및 학습 기법 연구
예측 성능 향상을 위한 모델 최적화 및 하이퍼파라미터 튜닝 기법 연구
Li, Q., Park, J., & Kim, J. (2024). Impact of information consistency in online reviews on consumer behavior in the e-commerce industry: a text mining approach. Data Technologies and Applications, 58(1), 132-149.
장동수, 정다솜, 이청용, 김동언, 김재경. (2023). 중소기업의 지속가능한 경영을 위한 머신러닝 기반 스마트 컨설팅 방법론에 관한 연구. 기업경영연구, 30(2), 25-49.
김동언, 이청용, 김재경. (2022). 역사 맞춤형 정책 수립을 위한 지하철 역사의 유형화 및 특성 분석에 관한 연구: 서울 지하철 사례를 중심으로. 인터넷전자상거래연구, 22(4), 153-170.
AI 서비스 개발
AI 서비스 개발
생성형 AI와 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하여 AI 서비스에 적용 가능한 지능형 기능을 설계·개발하는 연구
연구 내용:
텍스트 생성·요약·분류 등 다양한 응용을 위한 생성형 AI 서비스 개발 연구
모델 활용 효율을 극대화하기 위한 프롬프트 엔지니어링 기법 연구
검색·추천·QA 시스템을 위한 LLM 임베딩 기반 의미 벡터화 및 활용 연구
도메인 특화 문제 해결을 위한 LLM 파인튜닝 및 경량화 기법 연구(LoRA, QLoRA 등)
HANA(제21회 한성공학경진대회)
경청(2025-산학공동연구 프로젝트)
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