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본 연구실은 궁극적으로 Graph Intelligence와 Language Intelligence를 융합하여 얻은 Graph-Language Ingelligence를 Graph-Centric AI, Language-Centric AI, Recommender Systems, Anomaly Detection 등에 적용하는 것을 목적으로 하고 있으며, 다음과 같은 최신 기술들을 연구개발하고 있습니다.

• Graph-Language Fusion (그래프·언어모델 통합): 텍스트-그래프 변환, GraphRAG, LLM 에이전트, 지식 기반 응답 생성
  → 그래프와 LLM을 결합해 외부 지식을 활용한 응답 생성, GraphRAG·에이전트 등 신뢰 가능하고 도메인 적응형 AI 추구
• Graph-Centric AI (그래프 분석·예측): 노드·그래프 분류, 링크 예측, 지식그래프 완성
  → 노드·링크·그래프 수준의 분석·분류·예측을 통해 그래프 구축·확장 및 다른 딥러닝 모델과의 통합 기반을 마련
• Language-Centric AI (자연어처리): 질의응답, 정보 검색/추출, 문서 분석, 지식·LLM 증류 및 응용
  → 질의응답·검색·추출·문서 분석 등에 그래프 지식을 결합해 LLM 환각을 줄이고, 일관되고 근거 있는 응답 생성
• Recommender Systems (추천시스템): 지식기반/설명가능한 추천, 멀티모달/대화형 추천, 그래프 기반 추천
  → 사용자–아이템·지식 그래프를 확장해 의도·맥락·설명 가능성을 반영한 추천과 대화형 추천을 연구
• Anomaly Detection (이상탐지): 네트워크/그래프 이상탐지, 사용자 행동 기반 이상탐지, 멀티모달 이상탐지
  → 네트워크·행동·멀티모달 데이터를 그래프로 모델링하여, 행위 간 상관관계와 맥락을 반영한 이상 탐지를 수행

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We are currently seeking talented and passionate students (MS/PhD) as well as undergraduate research interns.
Please feel free to contact us at bkoh@konkuk.ac.kr (오병국 교수) if you are interested in joining our team.

본 연구실은 그래프를 활용한 지식기반 지능형 시스템을 핵심적으로 연구하고 있습니다.
그래프는 복잡한 데이터와 지식 간의 관계/규칙/제약사항 등을 명확하게 표현하고 탐색하는 핵심 기술로,
딥러닝 모델의 해석 가능성과 신뢰성을 크게 향상시킬 수 있습니다.
이를 통해 자연어처리, 추천시스템, 이상탐지 등 다양한 딥러닝 응용 분야에서 기존 기술의 한계를 극복하고,
데이터와 지식을 효과적으로 통합하여 보다 정교하고 제어 가능한 추론과 의사결정 능력을 제공합니다.

해당 주제에 관심 있는 대학원 지망생과 학부 연구생은 언제든지 bkoh@konkuk.ac.kr (오병국 교수)로 문의해 주세요.
체계적인 연구역량 향상을 위해 선별된 핵심 논문 스터디를 통해 충분히 성장할 수 있는 기회를 제공합니다.