데이터사이언스 응용 연구실에서는 금융/가상화폐, ESG 경영, 마케팅 및 에너지 등 다양한 산업에 데이터사이언스 기법을 응용하여 지능적인 의사결정 시스템을 연구하고 개발하는 것을 목표로 합니다. 연구 분야는 크게 다음 세 가지로 구분될 수 있습니다.
💡 주요 연구 분야
- Domain Knowledge Representation
- 현실 세계의 여러 산업과 관련된 다양하고 복잡한 행태를 컴퓨터가 이해할 수 있도록 지식화하는 연구를 합니다.
- 자연/사회 현상 내 다양한 행위자들간 상호 작용을 표현하기 위한 복잡계 네트워크 모델링 등
- 경제 및 금융시장 내 다양한 거래 행태 및 동적 특성에 대한 확률 및 통계적 모델링 등
- 관련 분석 기법: 복잡계 네트워크 분석(Complex network science); 통계 및 확률과정(Stochastic process and Statistical modeling)
- AI-based Prediction
- 효율적인 의사결정 실현을 위해 미래에 대한 이해를 높일 수 있는 인공지능 기반 예측 모델을 연구합니다.
- 시계열의 순차적 특성 및 시간적 상관관계를 반영한 딥러닝 예측 모델 개발 등
- 산업별 도메인 지식을 바탕으로 현실 문제를 더 잘 예측할 수 있는 지표 개발 등
- 관련 분석 기법: 특징 공학(Feature engineering); 시계열 예측 모델(Time-series forecasting); 기계학습 및 인공지능(AI and Machine learning)
- Intelligent Decision Support
- 예측 및 빅데이터 분석을 기반으로 데이터 주도(data-driven) 맞춤형 의사결정 전략을 연구합니다.
- 도메인 지식과 AI 융합을 통해 불확실성 문제를 최적화할 수 있는 의사결정 전략 수립
- 설명 가능한 AI 기법을 통해 지속 성장 가능한 예측 전략 수립
- 관련 분석 기법: 최적화(Optimization); 기계학습 및 인공지능(AI and Machine learning); 설명 가능한 AI (eXplainable AI)
💡 주요 연구 주제
아래는 산업 응융 데이터 사이언스 연구실이 진행하고 있는 세부적인 연구 주제입니다. 향후에는 에너지 및 온라인 맞춤형 광고 추천 등 다양한 산업 주제로 확장해 나갈 계획입니다.
- 금융자산/가상화폐 시장 예측 및 투자 포트폴리오 전략 연구
- 글로벌 증시 간 상호 관계성 기반의 주가 예측 연구
- 금융자산/가상화폐 시장의 버블 행태 분석 및 위기 관리 연구
- 글로벌 경제 위기 예측 및 경제 성장 전략 연구
- ESG 스코어링을 통한 재무 성과 예측 및 투자 전략 연구
- 기업의 수익성 개선을 위한 효율적인 ESG 추진 전략 연구