차미영

[연구자 요약] 차미영 교수는 수리 및 계산과학연구단 데이터사이언스그룹의 Chief Investigator이자 KAIST 전산학부 부교수로서, 초대형 데이터와 인공지능에 기반한 데이터 과학 연구를 선도하고 있습니다. 특히 인간과 사회 시스템 모델링에 빅데이터를 접목한 계산사회과학 분야의 전문가로, 독일 막스플랑크연구소, 미국 페이스북, 유엔기구 펄스랩 등 글로벌 연구 그룹과의 협업을 통해 최첨단 데이터사이언스 방법론을 연구해왔습니다. 인공지능을 활용하여 초대형 데이터를 분석하는 계산 방법을 개발하고 이를 사회 문제 해결에 적용하는 초학제적 연구를 수행하며, 가짜뉴스 탐지 및 확산 속도 제어 알고리즘, 정보의 지각 편향 학습에 기인한 해석 가능한 인공지능(XAI) 탐구에 주력하고 있습니다. 또한 이종 데이터의 딥러닝 기반 인지 행동 데이터 과학적 모델링, 자연어 처리 및 이미지 분석을 통한 위기 상황 및 급격한 변동 예측 연구를 통해 미래 사회의 위험 요소를 해결하고 복잡계 시스템에 대한 새로운 이해를 제공하여 사회에 기여하고 있습니다.

직책

연구책임자

재직 상태

퇴직

소속기관

기초과학연구원 (수리 및 계산 과학 연구단)

연구실

데이터사이언스그룹 (연구실 홈페이지)

연구 분야

AI 기반 계산사회과학 및 사회문제 해결: 본 연구실은 인공지능과 초대형 데이터를 활용하여 인간-사회 시스템을 이해하고, 다양한 사회 문제를 해결하는 계산사회과학 연구를 선도합니다. 가짜뉴스 탐지 및 확산 제어를 위한 혁신적인 알고리즘을 개발하여 정보 오염 문제를 해결하고, 필터 버블과 같은 사회적 현상을 분석합니다. 정부 및 공공기관과의 협력을 통해 스마트 행정 구현에 기여하며, 사회적 위험 요소(가짜뉴스, 불면증 등)에 대한 과학적 해결책을 제시합니다. 이러한 연구는 사회 시스템의 복잡성을 인공지능 기반으로 이해하고, 실질적인 사회적 가치를 창출하는 데 중점을 둡니다. 최신 딥러닝 기법과 빅데이터 분석을 결합하여 사회 현상의 복잡한 패턴을 파악하고, 정책 결정 및 사회 안전망 강화에 기여합니다. 독일 막스플랑크 연구소, 미국 페이스북, 유엔기구 펄스랩 등 글로벌 연구 그룹과의 활발한 협업을 통해 최첨단 데이터사이언스 방법론을 연구하며 국제적인 사회 문제 해결에도 적극적으로 참여하고 있습니다., 대규모 이종 데이터 딥러닝 분석 및 위기 예측: 본 연구실은 인공지능, 특히 딥러닝 기술을 활용하여 초대형 이종 데이터의 분석 방법론을 개발하고, 이를 통해 위기 상황 및 급격한 변동을 예측하는 데 주력합니다. 다양한 형태의 데이터(자연어, 이미지, 행동 데이터 등)를 통합적으로 분석하기 위한 딥러닝 기반 모델링 기법을 연구합니다. 자연어 처리(NLP)와 이미지 분석 기술을 결합하여 소셜 미디어, 뉴스, 위성 이미지 등에서 발생하는 정보의 흐름을 실시간으로 감지하고, 사회적 위기(재해재난, 경제 변동 등)의 징후를 조기에 포착합니다. 이종 데이터 간의 복잡한 상관관계를 인지 행동 데이터의 과학적 모델링을 통해 밝혀내고, 예측 정확도를 높이는 데 기여합니다. 기존 기계학습 및 딥러닝의 한계를 넘어서는 새로운 계산 기법을 탐구하며, 데이터 과학 분야의 방법론적 발전을 이끌고 있습니다. 개발된 기술은 스마트 관세 행정(세계관세기구(WCO)와의 협력을 통해 '데이트(DATE)' 알고리즘 개발), 경제 지도 제작(위성 영상 분석을 통한 북한 포함 저개발 국가 경제 지도 제작) 등 실제 적용 사례를 통해 그 효용성을 입증하고 있습니다. 이를 통해 사회 전반의 의사결정을 지원하고, 예측 기반의 선제적 대응을 가능하게 하여 사회적 비용을 절감하고 공공 안전을 강화하는 데 기여합니다., 해석 가능한 AI (XAI) 및 복잡계 시스템 모델링: 본 연구실은 인공지능 모델의 투명성과 신뢰성을 확보하기 위한 해석 가능한 인공지능(XAI) 연구에 집중하며, 이를 통해 인간-사회를 망라하는 복잡계 시스템을 깊이 이해하는 것을 목표로 합니다. 특히 정보의 지각 편향 학습에 기인한 인공지능의 내부 작동 원리를 탐구하고, 모델이 내린 결정의 근거를 명확하게 설명할 수 있는 기법들을 개발하고 있습니다. 이는 인공지능이 사회적, 윤리적으로 중요한 결정을 내리는 분야(예: 법률, 의료, 금융)에서 필수적인 요소로 작용합니다. 복잡계 시스템의 동태를 이해하기 위해 초대형 이종 데이터를 활용하여 시스템의 구성 요소 간 상호작용과 진화 과정을 모델링합니다. 이를 통해 가짜뉴스 확산 메커니즘, 사회적 영향력, 커뮤니티 구조 등 사회 현상의 근본적인 동인을 파악하고, 예측을 넘어선 이해를 제공합니다. 기존 기계학습 및 딥러닝 모델의 '블랙박스' 한계를 극복하고, 인공지능의 결정 과정을 사람이 이해하고 신뢰할 수 있도록 하는 데 연구의 초점을 맞춥니다. 이러한 연구는 인공지능의 사회적 수용성을 높이고, 다양한 분야에서의 인공지능 활용을 촉진하며, 궁극적으로 인공지능 기술의 건전한 발전에 기여합니다. 사회 현상 및 인간 행동 데이터의 복잡성을 모델링하고, 이를 해석 가능한 방식으로 제시함으로써 학술적, 실용적 가치를 동시에 추구합니다.

학력 사항

KAIST 전산학부 박사 (2008)

이메일

meeyoungcha@kaist.ac.kr

사무실 번호

0428789206

연구자 링크

https://bcs.kaist.ac.kr/korean/sub030102/view/id/92

중요 키워드

초학제연구, 기술사업화, 자연어처리, 딥러닝, 계산사회과학, 인공지능, 데이터사이언스, 빅데이터분석, 가짜뉴스탐지, 이미지분석, 사회문제해결, 복잡계시스템, 해석가능AI, 스마트행정, 협업연구, AI 기반 계산사회과학 및 사회문제 해결, 본 연구실은 인공지능과 초대형 데이터를 활용하여 인간-사회 시스템을 이해하고, 다양한 사회 문제를 해결하는 계산사회과학 연구를 선도합니다. 가짜뉴스 탐지 및 확산 제어를 위한 혁신적인 알고리즘을 개발하여 정보 오염 문제를 해결하고, 필터 버블과 같은 사회적 현상을 분석합니다. 정부 및 공공기관과의 협력을 통해 스마트 행정 구현에 기여하며, 사회적 위험 요소(가짜뉴스, 불면증 등)에 대한 과학적 해결책을 제시합니다. 이러한 연구는 사회 시스템의 복잡성을 인공지능 기반으로 이해하고, 실질적인 사회적 가치를 창출하는 데 중점을 둡니다. 최신 딥러닝 기법과 빅데이터 분석을 결합하여 사회 현상의 복잡한 패턴을 파악하고, 정책 결정 및 사회 안전망 강화에 기여합니다. 독일 막스플랑크 연구소, 미국 페이스북, 유엔기구 펄스랩 등 글로벌 연구 그룹과의 활발한 협업을 통해 최첨단 데이터사이언스 방법론을 연구하며 국제적인 사회 문제 해결에도 적극적으로 참여하고 있습니다., 대규모 이종 데이터 딥러닝 분석 및 위기 예측, 본 연구실은 인공지능, 특히 딥러닝 기술을 활용하여 초대형 이종 데이터의 분석 방법론을 개발하고, 이를 통해 위기 상황 및 급격한 변동을 예측하는 데 주력합니다. 다양한 형태의 데이터(자연어, 이미지, 행동 데이터 등)를 통합적으로 분석하기 위한 딥러닝 기반 모델링 기법을 연구합니다. 자연어 처리(NLP)와 이미지 분석 기술을 결합하여 소셜 미디어, 뉴스, 위성 이미지 등에서 발생하는 정보의 흐름을 실시간으로 감지하고, 사회적 위기(재해재난, 경제 변동 등)의 징후를 조기에 포착합니다. 이종 데이터 간의 복잡한 상관관계를 인지 행동 데이터의 과학적 모델링을 통해 밝혀내고, 예측 정확도를 높이는 데 기여합니다. 기존 기계학습 및 딥러닝의 한계를 넘어서는 새로운 계산 기법을 탐구하며, 데이터 과학 분야의 방법론적 발전을 이끌고 있습니다. 개발된 기술은 스마트 관세 행정(세계관세기구(WCO)와의 협력을 통해 '데이트(DATE)' 알고리즘 개발), 경제 지도 제작(위성 영상 분석을 통한 북한 포함 저개발 국가 경제 지도 제작) 등 실제 적용 사례를 통해 그 효용성을 입증하고 있습니다. 이를 통해 사회 전반의 의사결정을 지원하고, 예측 기반의 선제적 대응을 가능하게 하여 사회적 비용을 절감하고 공공 안전을 강화하는 데 기여합니다., 해석 가능한 AI (XAI) 및 복잡계 시스템 모델링, 본 연구실은 인공지능 모델의 투명성과 신뢰성을 확보하기 위한 해석 가능한 인공지능(XAI) 연구에 집중하며, 이를 통해 인간-사회를 망라하는 복잡계 시스템을 깊이 이해하는 것을 목표로 합니다. 특히 정보의 지각 편향 학습에 기인한 인공지능의 내부 작동 원리를 탐구하고, 모델이 내린 결정의 근거를 명확하게 설명할 수 있는 기법들을 개발하고 있습니다. 이는 인공지능이 사회적, 윤리적으로 중요한 결정을 내리는 분야(예: 법률, 의료, 금융)에서 필수적인 요소로 작용합니다. 복잡계 시스템의 동태를 이해하기 위해 초대형 이종 데이터를 활용하여 시스템의 구성 요소 간 상호작용과 진화 과정을 모델링합니다. 이를 통해 가짜뉴스 확산 메커니즘, 사회적 영향력, 커뮤니티 구조 등 사회 현상의 근본적인 동인을 파악하고, 예측을 넘어선 이해를 제공합니다. 기존 기계학습 및 딥러닝 모델의 '블랙박스' 한계를 극복하고, 인공지능의 결정 과정을 사람이 이해하고 신뢰할 수 있도록 하는 데 연구의 초점을 맞춥니다. 이러한 연구는 인공지능의 사회적 수용성을 높이고, 다양한 분야에서의 인공지능 활용을 촉진하며, 궁극적으로 인공지능 기술의 건전한 발전에 기여합니다. 사회 현상 및 인간 행동 데이터의 복잡성을 모델링하고, 이를 해석 가능한 방식으로 제시함으로써 학술적, 실용적 가치를 동시에 추구합니다.