제 연구 관심 분야는 인공지능, 기계학습, 자연어처리, 이미지 처리 등을 활용한 다양한 응용 분야입니다. 주로 수요예측, 품질관리, 가격예측, 설비관리, 그리고 디지털 전환 전략에 관련된 연구를 수행하고 있습니다.

수요예측은 주로 기계학습과 인공지능을 활용하여 제품이나 서비스의 수요를 정확하게 예측하는 것을 목표로 합니다. 이를 통해 기업은 생산 계획을 최적화하고 재고를 효과적으로 관리할 수 있습니다. 

인공지능과 기계학습을 활용하여 제품의 품질을 예측하고 관리하는 방법을 연구합니다. 예를 들어, 생산 과정에서 발생하는 데이터를 분석하여 결함이나 불량을 사전에 예측하고, 이를 통해 품질 문제를 조기에 해결할 수 있습니다. 또한, 자동화된 품질 검사 시스템을 개발하여 인간의 주관적 판단에 의존하지 않고, 정확하고 일관된 품질 평가를 수행할 수 있습니다.

가격은 시장 경쟁력을 결정하는 중요한 요소 중 하나입니다. 인공지능과 기계학습을 활용하여 과거의 가격 데이터와 다른 변수들을 분석하여 미래의 가격을 예측하는 모델을 개발합니다. 이를 통해 기업은 시장 변동성을 예측하고, 적절한 가격 전략을 수립할 수 있습니다. 또한, 소비자들은 미래의 가격 변동을 예측하여 합리적인 구매 결정을 내릴 수 있습니다.

목적 지향형 챗봇은 사용자의 목적이나 요청에 따라 특정 도메인이나 주제에 특화된 서비스를 제공하는 챗봇입니다. 이러한 챗봇은 다양한 분야에서 활용될 수 있으며, 사용자 경험의 개선과 효율적인 정보 제공을 목표로 합니다.

우리 연구는 인공지능, 자연어처리, 기계학습 등의 기술을 활용하여 목적 지향형 챗봇을 개발하고, 사용자의 요구에 정확하고 신속하게 응답하는데 초점을 두고 있습니다. 연구내용은 다음을 포함하고 있습니다.

첫째, 자연어 이해와 처리: 목적 지향형 챗봇은 사용자의 입력을 자연어로 이해하고 처리할 수 있어야 합니다. 따라서 자연어 이해(NLU) 기술과 자연어 생성(NLG) 기술 등을 연구하여 사용자의 의도와 요청을 정확하게 파악하고 적절한 답변을 생성하는 능력을 향상시키고자 합니다.

둘째, 도메인 지식 구축: 목적 지향형 챗봇은 특정 도메인에 대한 지식을 보유하고 있어야 합니다. 이를 위해 도메인 특화된 지식 그래프, 지식 베이스, 문서 코퍼스 등을 구축하여 챗봇이 정확하고 의미 있는 답변을 제공할 수 있도록 연구합니다.