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최대진 교수는 인천대학교 인공지능데이터사이언스학부 조교수로 재직 중입니다. 최대진 교수는 인공지능 및 딥러닝 분야의 선도적인 연구를 수행하고 있습니다. 특히, 딥러닝 기반 댓글 예측 모델을 통해 추가 댓글 생성 여부를 예측하는 기술과 인공지능을 활용하여 약품과 단백질 간의 결합 친화도를 예측하는 기술에 대한 특허를 공개하여, 해당 분야에서의 뛰어난 연구 역량을 입증하였습니다. 이러한 연구는 실생활의 데이터 분석과 신약 개발 과정의 효율성을 높이는 데 크게 기여할 것으로 기대됩니다. 최대진 교수는 지속적인 연구 활동을 통해 인공지능 기술의 실제 적용 가능성을 확장하고, 미래 사회에 필요한 핵심 기술 개발에 매진하고 있습니다.
| 연구자 프로필 |  |
| 연구자 명 | 최대진 |
| 직책 | 조교수 |
| 이메일 | djchoi@inu.ac.kr |
| 재직 상태 | 재직 중 |
| 부서 학과 | 컴퓨터공학부 |
| 사무실 번호 | 0328358494 |
| 연구실 | 인공지능 및 데이터 마이닝 연구실 |
| 연구실 홈페이지 | - |
| 홈페이지 | https://daejin-choi.github.io/ |
| 소속 | 인천대학교 |
| 연구 1 | 인간 중심 AI 및 계산 사회 과학 |
| 내용 | 본 연구실은 인간 행동을 이해하고 예측하며 사회적 문제 해결에 기여하는 '인간 중심 인공지능(Human-Centered AI)' 및 '계산 사회 과학(Computational Social Science)' 분야를 중점적으로 연구하고 있습니다. 특히, 소셜 미디어 데이터, 법률 정보, 정신 건강 관련 데이터를 분석하여 사회 현상을 예측하고 개선하는 지능형 애플리케이션 및 시스템 개발에 주력합니다. 최신 자연어처리(NLP) 및 딥러닝 기술을 활용하여 온라인 댓글 및 대화의 흐름을 예측하는 모델을 개발하였으며, 이는 소셜 미디어 콘텐츠 최적화 및 광고 타겟팅에 혁신적인 기여를 할 수 있습니다. 또한, 루머 확산을 방지하고 신뢰성 있는 정보를 제공하는 팩트 체킹 시스템을 개발하고 있으며, 직무 관련 법률 정보를 정확하고 신속하게 제공하는 법률 검색 알고리즘 및 지식 기반 구축에도 기여하고 있습니다. 이와 함께 온라인 동료 도움 시스템의 빅데이터를 마이닝하여 정신 건강 증진 방안을 모색하는 등 실제 사회 문제를 해결하는 데 인공지능 기술을 적극적으로 활용하고 있습니다. 이러한 연구는 AI 기술이 단순히 효율성을 넘어 인간의 삶의 질을 향상시키고, 사회적 상호작용과 정보의 파급 효과를 깊이 이해하며, 더 나아가 윤리적이고 책임감 있는 AI 시스템을 구축하는 데 중요한 역할을 합니다. |
| 연구 2 | AI 기반 신약 개발 및 바이오메디컬 예측 모델 |
| 내용 | 본 연구실은 인공지능(AI) 기술을 활용하여 신약 개발 과정을 가속화하고 바이오메디컬 분야의 복잡한 문제를 해결하는 데 집중하고 있습니다. 특히, 약물 분자와 단백질 시퀀스 간의 상호작용을 예측하는 '약품-단백질 결합 예측 모델' 개발에 핵심 역량을 가지고 있습니다. 이 모델은 AI를 이용하여 약물과 단백질 간의 결합 친화도를 정확하게 예측함으로써, 신약 후보 물질 탐색 시간을 단축하고 개발 비용을 절감하는 데 기여합니다. 본 연구실은 약물 분자와 단백질 시퀀스의 지역적 특성을 고려한 예측도 향상 연구를 통해 모델의 정확성과 신뢰성을 높이고 있으며, 이를 통해 보다 효율적인 신약 스크리닝이 가능하도록 합니다. 이러한 연구는 생체정보학(Bioinformatics) 및 예측 모델링 분야의 최신 딥러닝 기법을 적극적으로 도입하여, 방대한 바이오 데이터를 효과적으로 분석하고 의미 있는 통찰을 도출합니다. 궁극적으로 질병 치료를 위한 혁신적인 약물 개발에 기여하고, 정밀 의료 시대의 핵심 기술을 제공하는 것을 목표로 합니다. |
| 연구 3 | 딥러닝 기반 예측 모델 및 데이터사이언스 응용 |
| 내용 | 본 연구실은 딥러닝 및 데이터사이언스 기술을 활용하여 다양한 분야에서 예측 모델을 개발하고 실제 문제에 적용하는 연구를 수행하고 있습니다. 특히, 대규모 데이터를 기반으로 미래를 예측하고 의사결정을 지원하는 지능형 시스템 구축에 강점을 보입니다. 주요 연구 분야로는 비전 기술을 활용한 이미지 및 패턴 예측 모델 개발(예: 캔버스 및 완성 그림 예측), 비디오 추천 네트워크 기반의 다양성 점수 예측을 통한 콘텐츠 최적화, 그리고 전원 불안정 감내 컴퓨팅 시스템과 같은 에너지 효율적인 컴퓨팅 환경 구축을 위한 예측 기술 등이 있습니다. 본 연구실은 머신러닝, 딥러닝의 최신 알고리즘을 활용하여 데이터의 복잡한 패턴을 학습하고, 이를 통해 다양한 산업 분야의 생산성 향상과 효율성 증대를 목표로 합니다. 이러한 예측 모델들은 단순히 결과만을 제시하는 것을 넘어, 해석 가능한 인공지능(XAI) 기법을 도입하여 모델의 의사결정 과정을 투명하게 설명함으로써 사용자 신뢰도를 높이고 실용성을 확보하고 있습니다. |
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