뉴스 기사 및 댓글 극성 분석 방법론 개발

2017.11 – 2018.04 | 시그널코리아 뉴스 기사, 댓글의 극성을 분류하는 딥러닝 기반의 모델 개발 문서 분류에서 좋은 성능을 보이는 Recurrent Neural Network와 Attention mechanism을 적용 극성 판별 확률이 높지 않은 gray 영역에 속하는 데이터에 중립 label 할당

빅데이터 기반 조기경보모형 연구 개발

2017.09 – 2017.12 | 금융감독원 현 금융위험조기경보모형의 한계 데이터의 가용성, 정확성에 의존적인 모형으로 인한 신뢰성 및 예측력 문제 시시각각 변화하는 금융환경 및 금융산업의 구조로 인한 예측력 약화 정량적(quantitative) 데이터 위주의 분석에 정성적(qualitative) 데이터 분석으로 보완할 필요가 있음 빅데이터 기반 조기경보모형

딥러닝 및 텍스트마이닝 기반의 VDS 분석 시스템 개발

2017.07 – 2018.01 | 현대자동차 이상치 탐지를 이용한 특이 VDS 응답 추출 텍스트 분석을 통해 특이, 민감 소비자 의견 청취를 목적으로 함 VDS 응답에 Doc2Vec 모델을 적용하여 벡터로 나타낸 후 novelty detection 기법을 활용해 각 응답별 정량적인 특이 점수 산출

정형/비정형 데이터 기반의 경제 Knowledge Mining 기술 연구

2017.05 – 2018.03 | NCSoft 주가 데이터(정형)와 뉴스기사(비정형)로부터 의미 있는 Knowledge Extraction을 목적으로 함 뉴스 기사를 통한 네트워크 분석 기반 핵심 이벤트를 추출 및 시각화 뉴스 기사의 representation을 통한 뉴스기사 event pattern 추출 각 기간별 기사의 representation의 유사도를 기준으로 과거

딥러닝 기반의 웨이퍼 맵 분류 및 원인 규명 시각화 알고리즘 개발

2017.05 – 2017.10 | 삼성전자 딥러닝 기반의 이상 Wafer 인식기 개발 및 원인규명 시각화 알고리즘 개발을 목적으로 함 엔지니어들의 다양한 사전 지식을 통합적으로 반영하고 모사하고자 함 최근 머신러닝 분야에서 월등한 이미지 처리 성능을 보여주는 딥러닝 구조인 Convolutional Neural Network(CNN)을 사용하여

QoE 정보를 이용한 머신러닝 미디어 스트리밍 최적화 시스템 개발

2017.04 – 2018.03 | 정보통신기술진흥센터 동영상 등 대용량 미디어 콘텐츠를 인터넷과 모바일 상에서 효율적으로 서비스하기 위해, CDN (Content Delivary Network)상 콘텐츠를 자동적으로 배치하는 머신러닝 기반의 알고리즘과 라이브러리를 개발함 사용자의 콘텐츠 사용에 대한 QoE(Quality of Experience) Report 수집 기술 개발 멀티

초음파 관련 임상연구 데이터의 텍스트마이닝 플랫폼 개발

2016.11 – 2017.01 | 삼성메디슨 2009년, 2015년에 등록된 의료용 초음파 연구 관련 초록 문헌을 수집 토픽 모델링 기반의 초음파 임상연구 주요 주제 및 트렌드를 분석 초음파 임상연구 관련 주요 키워드와 네트워크를 분석하고 연구자 및 연구기관 간의 협업 네트워크를 분석 의료

뉴스와 주가를 이용한 Knowledge Extraction 기술 개발

2016.10 – 2017.03 | NCSoft 금융 분야에서의 정형/비정형 데이터를 기반으로 의미 있는 정보를 추출 Text(뉴스기사)로부터 정형 데이터(주가)를 해석하는 방법론 개발 뉴스기사로부터 해당 기사의 내용을 함축적으로 표현하는 Keyword 추출 및 일반화 Machine Learning을 활용한 금융/경제 분야 기사와 주가와의 연관성 추출 뉴스

뉴스 기사 극성 방법론 개발
 

2016.09 – 2016.12 | 시그널코리아 뉴스 기사가 가진 내재적 감성을 정량적 수치로 표현하는 방법론 개발 뉴럴넷 기반의 단어 임베딩 방법론과 머신러닝 기반의 감성 전파 방법론을 이용한 텍스트 감성 분석 기술 적용 Corpus 내 출현 단어에 대해 uni-gram 단위와 bi-gram 단위

다변량 설비/품질 분석용 병렬 Machine learning/Artificial Intelligence 알고리즘 개발

2016.08 – 2017.02 | 삼성전자 “딥러닝 기반의 이상 Wafer 인식기 개발” 을 목적으로 함 엔지니어들의 다양한 사전 지식(domain knowledge)를 통합적으로 반영하고 모사하고자 함 최근 머신러닝 분야에서 월등한 이미지 처리 성능을 보여주는 딥러닝 구조인 Convolutional Neural Network(CNN)을 사용하여 분류 정확도를 향상시키고자

Data Science & Business Analytics Lab.
Department of Industrial Engineering, College of Engineering,
Seoul National University

Contact Us

  • 강필성 교수 (pilsung_kang@snu.ac.kr)
    서울특별시 관악구 관악로 1 서울대학교 공과대학 39동 301호 
  • 대학원 연구실 (총무 허재혁 : jaehyuk.heo@snu.ac.kr)
    서울특별시 관악구 관악로 1 서울대학교 공과대학 39동 411호