Introduction

 

 

 

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 고려대학교 산업경영공학부 데이터마이닝 및 품질애널리틱스 (Data Mining & Quality Analytics: DMQA) 연구실 방문을 환영합니다.

 현재 우리들은 그 어느 때 보다 방대하고 다양한 형태의 정보 속에서 살고 있습니다. 불과 반 세기 전만 하더라도 글을 읽을 수 있느냐가 개인과 국가의 역량 판단의 기준이 됐다면 다가오는 시대에는 얼마나 숫자(데이터)를 잘 읽을 수 있는지 여부가 그 판단의 기준이 될 것 입니다. 2011년 IBM에서 분석한 통계자료에 의하면 구글, 페이스북, 트위터 등 소셜미디어에서 생성되고 있는 데이터의 양이2.5 Quintillion(1 Quintillion=10억)이라고 합니다. 이 외에도 정보기술과 데이터 수집 기기의 발달로 제조, 마케팅, 유통, 재무, 환경, 통신, 의료 등 다양한 분야에서 방대한 양의 데이터가 생성되고 있음을 볼 때 실로 엄청난 양의 데이터가 도처에서 쏟아져 나오고 있는 실정입니다.

 본 연구실에서 중점적으로 연구하고 있는 데이터마이닝은 대용량의 복잡한 데이터로부터 근거 있는 분석기법을 이용하여 의사결정에 필요한 정보를 적재적소에 이끌어낼 수 있도록 하는 일련의 과정 연구하는 학문입니다. 여기서 중요한 것은 “일련의 과정”인데 즉 데이터마이닝은 데이터의 수집, 저장, 분석, 해석, 표현 등을 아우르는 학문입니다.  

 본 DMQA 연구실에서 중점을 두고 있는 분야는 다음과 같이 네 가지로 요약할 수 있습니다.

 1. Quality Analytics (품질 에널리틱스)
 2. Social Analytics (소셜 에널리틱스)
 3. Medical Analytics (의료 에널리틱스)
 4. Predictive & Descriptive Analytics in Public Areas (공공분야의 예측 및 탐색분석)

 첫째, 제조 혹은 서비스 분야 품질 향상을 위한 데이터마이닝 기법의 개발과 적용입니다. 본 연구실에서는 생산공정에서 생성되는 데이터를 분석하여 불량을 조기에 탐지하고 이에 대한 원인 분석을 하여 궁극적으로 제품품질의 향상을 가져올 수 있는 연구를 수행하고 있습니다. 또한 제품의 판매 데이터를 분석하여 부진 대리점이나 부진 모델을 조기에 탐지하고 이들에 대한 패턴을 찾음으로써 판매량의 효율성을 극대화 시킬 수 있는 기법을 개발하고 있습니다.

 둘째, 소셜미디어로부터 생성되는 데이터에는 많은 사람들의 의견이나 생각이 담겨 있습니다. 이를 수집해 내재된 의미를 찾는 것은 여론 동향 파악, 신제품 출시, 선거 등 다양한 분야에 적용할 수 있습니다. 소셜미디어로부터 생성되는 데이터는 글이나 문장 등으로 기존의 숫자로 된 정형화 데이터와는 차별이 되는 비정형 데이터가 대부분입니다. 본 연구실에서는 비정형 데이터를 분석하는 Text Mining, Sentiment Analysis 등과 같은 연구를 수행하고 있습니다.

 셋째, 최근 의료기기의 발달로 방대한 양의 의료 데이터가 생성되고 있습니다. 본 연구실에서는 세포 내 생성되는 단백질체의 기능을 질량분석기 (Mass Spectrometer)를 통해 분석하고 이로부터 나오는 고차원의 시그널 데이터로부터 유용한 정보를 이끌어내는 연구를 수행하고 있습니다. 또한, 치의학, 한의학 분야의 연구도 타 대학과 공동연구를 수행하고 있습니다.

 넷째, 최근 국내 일간지에 의하면 ‘빅데이터’를 활용하면 공공부분에서만 최대 4조2000억 원의 부가가치를 만들 수 있다고 합니다. 공공부분에는 환경, 범죄, 질병, 의료복지, 에너지, 교통 등의 분야가 포함됩니다. 본 연구실에서는 방대한 대기오염 자료를 분석해 각 지역의 대기오염 특성을 파악하고 미래 오염 정도를 예측하는 시스템을 구축하는 연구를 하고 있습니다. 이 밖에도 시공간 데이터를 활용하여 질병을 조기 예측할 수 있는 기법에 관한 연구도 수행하고 있습니다.

DMQA LAB
   고려대학교 산업경영공학과
 

(136-713) 서울시 성북구 안암로145 고려대학교 자연계캠퍼스 신공학관 211호 | TEL.02-3290-3769
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