김미숙 교수 사진

한양대학교데이터사이언스학부, 인공지능시스템학과, 인공지능학과

HYU IDSL Lab

김미숙 부교수 (Misuk Kim)

탑티어 논문
4
전체 논문
14
구성원
11
연구실 소개

이 연구실은 LLM의 응답 신뢰성과 효율성을 높이기 위한 질의 오류 판별, 지식 증류, 프롬프트 설계와 난독화된 유해 웹 텍스트의 복원을 연구합니다. 또한 대화 상태 추적과 대화 생성, 문서 품질 판별, 뉴스 소제목 생성, 다국어 리뷰 분석 및 ESG 정보 추출 등 다양한 언어 데이터의 분석과 생성 문제를 다룹니다. 베어링 고장 진단을 위한 신호 생성도 연구 주제에 포함됩니다.

AI가 최신 논문을 바탕으로 생성한 연구실 소개예요

연구실 홈페이지의 소개

The Industrial Data Science Lab (IDSL) at Hanyang University, led by Professor Misuk Kim, focuses on developing industrial data analysis technologies based on Natural Language Processing (NLP) and Large Language Models (LLMs). Our lab conducts practical research on tasks such as ESG information extraction, Conversational AI systems, Safe-AI, Ontology-based Knowledge Graph and Recommender, aiming to create real-world, industry-applicable NLP solutions by combining cutting-edge LLM techniques with traditional NLP methods. Our lab develops technologies for autonomous ontology construction and domain-specific knowledge agents to enable structured and intelligent use of industrial data. Its research covers data-driven ontology construction from heterogeneous industrial data, document and knowledge graph–based retrieval-augmented generation (RAG), and the development of domain-specific knowledge agents that support efficient knowledge utilization and decision-making in industrial environments. Our lab researches the development and optimization of conversational AI systems based on LLMs. Its work includes hierarchical command processing through multi-level prompting, Retrieval-Augmented Generation (RAG)-based question answering systems, hallucination mitigation techniques, and dialogue state tracking for accurate conversation management. The goal is to develop reliable conversational AI solutions that can be practically applied in industrial settings. 🔸 This lab website is operated to introduce the lab and record the internal members. Therefore, we are disclosing research and activities in the lab. 🔸 We will try to provide a lot of information to everyone interested in our research activities and related industries.

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연구 분야

Natural Language Processing · 자연어 처리 · 데이터 마이닝 · 머신러닝 · 데이터마이닝 · 자연어처리 · 금융데이터 분석

연도별 논문

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