인공지능 예측분석 연구실

인공지능 예측분석 연구실은 차의과학대학교 일반대학원 AI헬스케어융합학과 학과장인 박대근 교수가 이끄는 연구실로, 생성형 인공지능과 빅데이터를 활용한 예측과 의사결정 지원을 연구한다. 연구실은 약물 청소율과 분포용적을 함께 예측하는 멀티태스크 머신러닝 모델과 다중 임상 결과 예측 모델을 개발해 국제 학술지에 발표하는 등 의료 데이터 예측 연구를 수행한다. 대규모 뉴스 데이터의 의미연결망 분석과 토픽 모델링, 검색증강생성 기반 아바타 챗봇, 연금과 재정 정책의 마이크로시뮬레이션, 금융시장 시계열 예측도 주요 연구 영역이다. 박대근 교수는 한국과학기술원에서 경영공학 박사를 받았고 데이터경영학과 학과장과 RISE (Regional Innovation System & Education, 지역혁신중심 대학지원체계) 사업단 디지털혁신국장을 맡고 있으며, 연구실 홈페이지에서 연구 포털과 인공지능 도구를 공개하고 있다.

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  대규모 뉴스 데이터를 대상으로 의미연결망 분석, 토픽 모델링, 위기 커뮤니케이션 분석 등 텍스트·미디어 빅데이터 분석을 연구한다.

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  약물 청소율과 분포용적 동시 예측, 다중 임상 결과 예측을 위한 멀티태스크·해석가능 머신러닝 모델을 연구한다.

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  임베딩 기반 ESG (Environmental, Social and Governance, 환경·사회·지배구조) 분석과 RAG (Retrieval-Augmented Generation, 검색증강생성) 아바타 챗봇 등 생성형 인공지능 응용을 연구한다.

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  기초연금, 국민연금 미적립부채, 복지·조세 정책을 대상으로 마이크로시뮬레이션과 몬테카를로 모형을 구축한다.

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  단위근·수준변화 검정, 장기 평균회귀, 구조변화 탐지로 금융시장과 거시경제 시계열을 모형화하고 예측한다.

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  배당, 경영진 주식연계 보상, 부채 만기, ESG (Environmental, Social and Governance, 환경·사회·지배구조) 및 탈세 뉴스가 기업 가치에 미치는 영향을 분석한다.

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  인공지능 연계 연구

  생성형 인공지능·빅데이터 기반 예측과 의사결정 지원을 연구하며, 약동학 예측 멀티태스크 모델(PLOS ONE, 2026)과 다중 임상결과 예측 모델(npj Digital Medicine, 2025) 논문이 있다.

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  인공지능 공동연구

  학과장 연구실인 인공지능 예측분석 연구실과 함께 연구실의 데이터와 연구 질문에 인공지능 방법론을 적용해 논문·특허·연구과제를 공동으로 추진

  공동연구 성과는 이 페이지의 연구 성과 목록에 이어서 반영