Industrial
Data Science
Lab

불완전 데이터 기반의 ML/DL 방법론을 연구하고,
PHM을 중심으로 다양한 산업 문제에 적용합니다.
We study ML/DL methods for incomplete and imperfect time-series data with applications centered on industrial PHM.

연구 소개 → Contact
15+
SCIE 저널 및
Top-tier 컨퍼런스 게재
3
핵심 연구 분야
Core Research Areas
5+
국내외 특허
Domestic & International Patents
∞
열린 연구 문화
Open Research Culture

News & History

연구실 소식

Industrial Data Science Lab의 주요 논문, 수상, 구성원 소식을 전합니다.

2026.05.26

연구실 홈페이지가 개설되었습니다.

2026.04.23

🎉 논문 "Adaptive Time Encoding for Irregular Multivariate Time-Series Classification"이 NeurIPS 2025에 채택 및 게재되었습니다.

2026.04.17

🎉 논문 "Generating imperceptible adversarial examples via low-frequency aware transfer attacks on battery management systems"이 Scientific Reports에 게재되었습니다.

2025.09.01

🎉 논문 "Batch active learning for time-series classification with multi-mode exploration"이 Information Sciences에 게재되었습니다.