매칭 진행 중
그래프 기반 RAG와 신뢰 AI를 활용한 편향 완화 및 추천/검색 성능 향상 연구
기업 용역 과제
소속
서울과학기술대학교 데이터사이언스학과 / 산업공학과
프로필
권혁윤 교수의 BIGBASE 연구실은 빅데이터와 인공지능 기반의 차세대 데이터 처리 및 분석 기술을 연구합니다. 다양한 환경에서 수집한 데이터를 체계적으로 저장·관리하고, 머신러닝 및 딥러닝 기법을 활용해 새로운 가치를 도출합니다. 이상 탐지, 시계열 예측, 그래프 표현 학습, 자연어 처리, 멀티모달 학습 등 최신 AI 기술을 바탕으로 실용적인 솔루션 개발을 지향합니다.
연구 관심 주제
그래프 기반 표현학습과 추천 시스템을 RAG, LLM과 결합하여 웹 코퍼스의 편향성을 완화하고 신뢰성 있는 생성 AI를 연구합니다.
연구 상세 내용
데이터: 그래프 구조(지식·사용자 행동), 웹 코퍼스
기술: 커뮤니티 기반 파티셔닝·서브그래프 색인, 다중 페르소나 편향분석, 근거 인용 기반 RAG
목표: 추천 정확도 + 책임AI + 편향 완화 동시 달성
연구 기간: 6-8 개월
협력 희망 분야
검색·추천 로그 데이터 제공 및 비식별화 협력
Graph/RAG 서빙 인프라 통합 및 API 연동
책임AI 모니터링 및 제품화 공동 개발
본 협업 건 관련 특장점
연구실 특장점
SIGMOD’25, TKDE’24, CIKM’25 등 최상위 논문 성과 보유
Web 편향 분석 및 스트림 학습 관련 다수 특허 보유
검색·추천 기업 협업 및 상용화 경험 풍부
협업 희망 방식
용역과제
협업 파트너 요건
사업 영역: 검색·추천 서비스, 콘텐츠 플랫폼, 전자상거래, 핀테크, 에듀테크 등 데이터 기반 서비스 전반
연구개발 역량: 그래프DB·벡터DB·검색 인프라 운영, RAG·LLM 서빙 경험, 책임AI 대시보드 개발 능력
소재지: 수도권 중심, 글로벌 협력 가능 기업 우대
연구 키워드
#그래프표현학습
#추천시스템
#RAG
#LLM
#웹코퍼스