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연구분야

Research Areas
주요 융합 연구 주제
  • 트랙 정의 : 지식시스템은 인간의 지식 내용과 사고 과정을 중심으로 복잡한 문제들을 다루는 시스템을 총칭
  • 관련 분야(응용 분야) : 정보처리학, 인공지능, 지식공학, 인지공학, 의사결정학, 지식경영과 지식관리, 지식시각화, 온톨로지, 시맨틱웹 등
  • 교육 목표 : 지식시스템 트랙에서는 지식추출과 획득, 지식모델링과 지식표현, 지식기반 시스템 설계, 인지공학, 집단지성, 지능적 추천시스템, 지식관리 등을 실제의 문제에 적용하는 능력을 배양하는 것을 목표로 함
  • KSE 연구분야 : 지능형 튜터링 시스템, 수출통제 전문가 시스템, 주식선별 시스템, 자가증강 외뇌 시스템, 개인화된 검색 및 추천 시스템 등
  • 트랙 정의 : 데이터로부터 지식을 추출하는 일반화 및 확장 가능한 방법 연구
  • 관련 분야(응용 분야) : 소셜 네트워크에서의 지식 발견, 클라우드 컴퓨팅, 정보 검색 및 웹 정보 액세스, 데이터베이스 및 정보 통합, 센서 데이터 처리 등
  • 교육 목표 : 데이터와 응용 도메인에 대한 깊은 통찰에 기반하여 유용한 서비스를 설계하는 것부터 시작하여 이러한 서비스를 효율적으로 지원하기 위한 데이터 수집, 분석, 시각화에 이르는 데이터 사이언스의 전 과정 교육
  • KSE 연구분야 : 공간 빅데이터 분석, 소셜 네트워크 빅데이터 분석, 지식구조를 통한 멀티미디어 내용 검색, Q&A 데이터 혹은 행동 데이터 분석을 통한 전문가 검색, 교육자료에 특화된 검색 엔진 개발 등
  • 트랙 정의 : 현대사회 사용자의 삶에 중요한 영향을 미치는 컴퓨터 기기가 있는 다양한 환경을 연구
  • 관련 분야(응용 분야) : 인터페이스 및 상호작용 설계, 사용자 중심 설계, 사용자 경험, 사용자 행동 모델링, 요건정의 공학, 서비스 사이언스, 인간 중심의 컴퓨팅, 유비쿼터스 컴퓨팅 등
  • 교육 목표 : 공학과 인문적 소양을 두루 습득하고 이러한 지식을 기반으로 사용자들의 인지 프로세스를 고려한 시스템을 만드는 과정을 교육
  • KSE 연구분야 : 스마트 기기의 사용자 이해 및 경험 분석, 소비자 중심 서비스질 분석, 인간-시스템 인터페이스, UX 디자인, 기능성 게임 등
주요 연구 프로젝트 소개
Knowledge Systems
지식시스템은 인간의 지식 내용과 사고 과정을 중심으로 복잡한 문제들을 다루는 시스템을 총칭한다. 도서관학과 정보처리학에서 시작하여 인지공학, 의사결정학, 인공지능 분야의 지식공학, 지식경영과 지식관리, 지식시각화, 온톨로지와 지식발견 등에 이르기까지 다양한 연구 갈래들이 흘러들어 큰 흐름을 형성하였으며, 최근 인터넷과 데이터사이언스의 발전에 힘입어 그 중요성이 급속히 높아지고 있다. 지식사회에서 인간 의사결정이 최고 가치의 인간 활동이 되어 감에 따라 거의 모든 경영, 사회, 생산, 서비스 분야에서 사람의 의사결정을 최적화하는 지식시스템의 발전이 요구되고 있다. 지식시스템 트랙에서는 인지공학, 집단지성, 지식기반 시스템 설계, 지식추출과 획득, 지식관리, 지식모델링과 지식표현, 지능적 추천시스템 등을 실제 규모의 문제에 적용하는 능력을 배양하는 것을 목표로 한다. 또한 전문가 시스템, 주식선별 시스템, 자가증강 외뇌 시스템, 개인화된 검색 및 추천 시스템 등의 연구에 참여할 기회를 제공하고 있다.
경험지식 플랫폼 개발
이문용 교수

현장전문가의 경험지식을 디지털화하여,

이를 기반으로 현장전문가의 의사결정이 보다

신속하고 정확하게 이루어지도록 도와주는,

자가학습 능력을 포함하는

지식관리 플랫폼 개발 연구

- 현장전문가로부터 절차적 경험지식을

  획득하고 RDR 기법을 통해 자동으로

  의사결정 트리를 생성하는 추론 기술

- 추론에 대한 설명을 위하여, 여러형태의

  문서들로부터 가장 적합한 서술적 지식을

  찾아 제공하는 근거 추론 기술

미래창조과학부/한국산업기술평가관리원(2015~2018)

소셜 테이스트 자동 분석 플랫폼 사업
이문용 교수

점차 늘어가는 온라인/SNS 콘텐츠를

사용자들에게 맞춤형으로 제공하는

소셜 테이스트 분석 플랫폼

요소 기술 개발 연구

- 지식구조 기반의 소셜 콘텐츠

  표현 기술 개발

- 소셜 테이스트 분석을 통한

  사용자 프로파일 구축

- 소셜 콘텐츠 지식구조와 사용자

  프로파일 정보를 바탕으로 한

  개인 맞춤형 콘텐츠 추천

미래창조과학부/정보통신기술진흥센터(IITP) (2015~2016)

모바일 크라우드소싱 기반 스마트 도시 감시 플랫폼 개발
이의진 교수

스마트 레코딩 기기(스마트폰, 블랙박스 등)

를 활용한 크라우드소싱 기반 스마트

모바일 도시 감시 플랫폼 개발

- 시간, 위치를 고려한 모바일 감시

  커버리지 모델 연구

- 모바일 감시를 위한 사용자 스케줄링

  방법 및 사용자 참여 증진을 위한

  인센티브 메커니즘 연구

한국과학기술원 KUSTAR-KAIST 교육연구원 (2015~2016)

 

국토공간정보의 빅데이터 관리, 분석 및 서비스 플랫폼 기술개발
이재길 교수

빅데이터 복합 이벤트 처리 엔진과

공간 빅데이터 대화형 분석 엔진으로

이루어진 실시간 공간 빅데이터 처리를

위한 대화형의 데이터 분석 플랫폼 개발

- 병렬처리와 공간 데이터 처리 기능이

  있는 공간 빅데이터 복합 이벤트

  처리 엔진 설계

- 공간 빅데이터 처리를 지원하는

  대화형 분석 엔진 설계

국토교통부/국토교통과학기술진흥원(2014~2019)

가설 생성을 위한 협력적 지식 통합 모델 개발
최승우 & Aviv Segev 교수

그래프 구조와 검색엔진을 활용하여

협력간 개인의 양상이 중재된 가설들을

선택하는 자동화된 방법 연구

그룹 상황에서 다양한 측면(주제에 대한

우선순위 등)들을 구조화하는 프레임 워크를

이용하여 가설 후보 군들을 제안할 예정

한국연구재단(2016~2020)
Data Science
데이터 사이언스는 데이터로부터 지식을 추출하는 일반화가능한 방법을 연구하는 학문으로 정의된다. 21세기 지식정보사회에서 데이터에 기반한 효과적인 의사 결정을 지원하기 위해 데이터 사이언스의 중요성은 점차 커지고 있다. 실질적인 데이터 사이언스는 데이터와 응용 도메인에 대한 깊은 통찰에 기반하여 유용한 서비스를 설계하는 것부터 시작하여 이러한 서비스를 효율적으로 지원하는 방법론 개발로 이어져야 한다. 이를 위해 서비스 설계, 데이터 수집, 분석, 시각화에 이르는 데이터 사이언스의 전 과정에 대해 학과 교수진들이 세계수준의 연구를 활발히 진행하고 있다. 세부적인 연구주제로는 빅 데이터 소셜 네트워크 커뮤니티 발견, 빅 데이터 이동경로 분석, 지식구조를 통한 멀티미디어 내용 검색, Q&A 데이터 혹은 행동 데이터 분석을 통한 전문가 검색, 교육자료에 특화된 검색 엔진 개발 등이 있다.
스마트 데이터 타운 실증 사업
이문용 교수

사회적 이슈로 부상한 교통, 안전,

일자리 문제 해결을 위한 스마트 데이터

수집, 저장, 분석 및 기술 활용 실증 사업

- 워크넷 데이터의 구인구직 추세를

  반영한 유사직종 매칭테이블 구현

- 중장년층의 구직에 특화된 빅데이터

  기반의 잡매칭 알고리즘 개발 및 실효성 평가 

미래창조과학부/정보통신기술진흥센터(IITP)(2015~2016)

모바일 빅데이터 처리를 위한 스마트 크라우드릿 기술
이의진 교수 & 이재길 교수

모바일 빅데이터 처리를 위한

다중 단말 협업 지원 기술 개발

다중 단말 협업을 활용한 서비스

프레임워크 개발 및 응용 서비스

연구 개발 UX를 고려한 크라우드릿

사용자 인터랙션 방법 개발

미래창조과학부 (2013~2017)
빅데이터 소셜 네트워크에서의 공간 소셜 패턴 발견 연구
이재길 교수

공간 소셜 네트워크로부터 유용한 지식을

추출하기 위해 공간 소셜 패턴 발견 알고리즘을

메모리 상주 분산처리 플랫폼 상에서 개발

- 공간 소셜 패턴 발견 알고리즘 개발

- 빅데이터 지원을 위한 메모리 상주 분산처리

  플랫폼에 기반한 분산 병렬 알고리즘 개발

한국연구재단(2015~2018)
스마트폰 컨텍스트 데이터를 이용한 사용자 가용성 예측
이재길 교수

사용자의 스마트폰 컨텍스트 데이터를

이용하여, 특정 상황에서의 사용자의

가용성을 예측하는 모델 연구 및 개발

- 스마트폰의 센서 값, 사용자의 활동

  데이터 등을 활용하는 기계학습 기법

- 개개인의 행동특성을 반영하는

  개인화 모델 구현

The Air Force Office of Scientific Research Asian Office of Aerospace Research and Development(2015~2016)
시간에 따른 지식의 변화 예측
정석환 & Tuan Manh Lai & Aviv Segev 교수

- 네트워크 분석 기법을 이용한

  지식 예측 방법론 연구

- 미래의 특정 분야에 새롭게 생성될

  지식의 명칭과 해당 지식이 해당 분야에

  끼칠 영향을 추론하는 방법론 연구

- 특정 분야에 대한 지식을 컨셉트를

  노드로 삼고 컨셉트 간 관계를

  링크로 삼는 지식 네트워크로 표현

- 이를 위해 향후 나타날 새로운 지식의

  이웃이 될 과거 노드를 pEgonet으로

  명명하고 이를 이용하는 방법론 연구

미래창조과학부/한국산업기술평가관리원(2016~2020)
구조화된 네트워크에서 지식 활동 검출 모델 개발
Aviv Segev 교수

- 뇌의 내부만이 아니라 외부에서의

  지식 처리에 대해 분석

- 기존의 “생각”에 대한 개념을 새로 정의

- 구조화된 네트워크를 모델링 하기 위해 수목

  생장 시뮬레이터를 활용한 수목 관계도를 검출

- 자원 활용이 최적화 된 모의 실험 결과이미지와

  실제 수목림의 시각적인 비교를 통해

  지식 처리를 확인

한국연구재단(2016~2020)
Human-Computer Interaction
인간-컴퓨터 상호작용 (HCI)는 대표적인 융합분야로써, 21세기를 선도하는 융합형 인재들에게 관심을 받고 있는 분야이다. HCI 트랙에서는 공학과 인문학적 소양을 두루 가지고 있는 인재를 배출하는 목표를 가지고 학생들에게 양쪽 분야의 지식을 쌓는 커리큘럼을 제공한다. 이러한 공통 목표를 가진 HCI연구분야는 스마트 기기의 사용자 이해 및 경험 분석, 소비자 중심 서비스질 분석, 인간-시스템 인터페이스, UX 디자인 등이 있다. 보다 넓게는 HCI는 현대사회에 사용자의 삶 전반에 영향을 미치는 컴퓨터 기기가 있는 다양한 환경에서 연구되고 있다.
KAISTARs’ 리서치 빌리지
윤완철 교수 & 이의진 교수

캠퍼스 내에서 더 효율적으로 연구를

할 수 있게 도와주는 온라인 서비스를 개발.

관심분야의 전문가 찾기

동일 포맷으로 최신 연구실 정보 제공

토픽 기반 온라인 Q&A 공간 지원

지식서비스공학대학원 연구 협업 프로젝트
지식 융합 운용을 위한 경험지식 인터랙션 기술 개발
윤완철 교수

인지공학 기반의 인간-컴퓨터

상호작용 기법들을 활용하여

사용자의 인지 부담을 최소화하는

의학 분야 인터랙션 시스템 설계 및 개발


- 복잡한 의사결정시스템을 이용하는

  의학전문가가 다량의 정보들을

  융합적으로 이해하고 활용할 수

  있도록 지원하는 시각화 툴 개발

- 의학 현장에서 전문가의 경험을

  효과적으로 획득 및 관리하도록

  지원하는 사용자 지식 관리 방안 설계

업통상자원부/한국산업기술평가관리원(2015~2018)

항공 인적안전 증진체계 개발
윤완철 교수

항공 분야에서 인적 오류사고의

장기적 저감을 위한 사고 분석과

시스템 안전 제고를 목표로 함

- 인지공학적 항공 사고조사 분석체계의

  개발과 운용체계 수립 방안 도출

- 휴먼에러 방지를 위한 승무 자원관리

  개선과 인간공학적 교육프로그램 기획안 수립


국토교통과학기술진흥원(2015 ~ 2016)

상황 인지 기반 스마트기기 방해 대응 지원 기술
이의진 교수

스마트기기(예: 스마트폰, IoT 기기 등)

사용으로 인한 방해 상황에 사용자가

효과적으로 대응할 수 있도록 돕는

상황인지 기반 기술 및 응용서비스 개발

- 근거리 그룹 탐지를 통한 스마트기기

  사용 공동 절제 지원 기술

- 스마트홈 환경에서 다중 스마트기기의

  방해 요소 모니터링 및 제어 지원 기술

미래창조과학부 (2011~2016)