Our research in data analytics focuses on uncovering meaningful patterns within large-scale and complex datasets. By employing advanced analytical methods, machine learning techniques, and explainable AI (XAI) approaches, we transform raw data into actionable insights that can inform decision-making. This research supports evidence-based strategies across diverse domains, including finance, healthcare, manufacturing, and economics etc.

  데이터 분석 연구에서는 방대하고 복잡한 데이터에서 의미 있는 패턴을 찾는데 초점을 맞춥니다. 고급 데이터 분석 기법, 머신러닝, 그리고 설명 가능한 XAI 기법을 활용하여 기존 데이터를 의사결정에 활용 가능한 인사이트로 전환하며, 금융·의료·제조·경제 등 다양한 분야의 의사결정을 지원합니다. 

  Our research on AI-powered forecasting investigates predictive models designed to anticipate future trends and manage uncertainties. Beyond conventional deep and machine learning solutions, we develop, advance, and refine AI architectures that effectively capture the intricate temporal and spatial interdependencies inherent in time series data. Through this line of inquiry, we aim to deliver robust, transparent, and innovative forecasting tools that can inform strategic decision-making and contribute to building a smarter, more connected future. 

  AI 기반 예측 연구에서는 미래의 추세와 불확실성을 전망할 수 있는 예측 모델을 탐구합니다. 기존 딥/머신러닝에 기반한 AI솔루션과 더불어 시계열의 복잡한 시간적, 공간적 상호 의존성을 포착하기 위해 AI 아키텍처를 연구·개발·고도화하고 있으며, 이를 통해 전략 수립에 활용 가능한 견고하고 투명하며 혁신적인 예측 도구를 제공하는 것을 목표로 합니다.