AXIS 01
AI 기반 예측과 의사결정
AI Prediction & Decision Making
수요 예측, 추천, 분류와 같은 의사결정 문제를 머신러닝과 데이터 분석으로 모델링하고, 실제 성과와 조직 수용 조건을 검증합니다.
- Machine Learning
- Analytics
- Adoption
동국대학교 경영정보학과 · 산업 문제 해결형 AI 연구실
AI를 넘어, 양자가 여는 다음 가능성.
복잡한 산업의 의사결정 문제를 풀어냅니다.
현장의 문제에서 출발해 AI와 데이터로 해결책을 설계하고 검증합니다. 그리고 다음 기술 전환까지 함께 준비합니다.
세 가지 역량, 하나의 문제 해결 방식
문제에 맞는 기술을 선택합니다
Yoonity는 기술을 먼저 정하지 않습니다. 조직이 내려야 할 결정과 검증해야 할 가설을 정의한 뒤, AI·생성형 AI·Quantum-AI 중 적합한 접근을 설계합니다.
AXIS 02
생성형 AI와 디지털 미디어
Generative AI & Digital Media
생성형 AI가 필요한 서비스와 업무 맥락을 정의하고, 사용자 경험과 운영 효과를 함께 검증해 적용 가능한 형태로 발전시킵니다.
- Generative AI
- UX
- Service Design
AXIS 03
Quantum-AI와 최적화
Quantum-AI and Optimization
복잡한 최적화 문제를 중심으로 양자컴퓨팅의 미래 적용 가능성과 조직의 준비 조건을 연구하고, 단계적인 Quantum-ready 전환 방향을 설계합니다.
- Quantum Computing
- Optimization
- DSR
Yoonity Research Process
문제를 정의하고, 설계하고, 검증합니다
기업과 기관의 현장 맥락을 연구 가능한 질문으로 바꾸고, 해결책을 설계한 뒤 실제 데이터와 사용자 환경에서 가치를 확인합니다.
01
문제에서 출발한다
연구는 기술이 아니라 현장의 의사결정 문제에서 출발합니다. 산업과 조직의 실제 맥락을 깊이 이해하고, 증거를 기반으로 추진 및 해석하여 실질적인 변화를 이끌어낼 수 있는 연구 질문을 설정합니다.
현장의 문제를 식별한다
비즈니스 목표, 재무, 이해관계자 관점을 종합하여 해결이 시급하고 영향력이 큰 핵심 문제를 정의합니다.
의사결정 맥락을 명확히 한다
의사결정 구조, 프로세스, 성과 지표, 조직 문화 등 문제가 발생하는 맥락과 경계를 구체화합니다.
증거를 수집하고 해석한다
정량, 정성 데이터를 수집 및 분석하고, 인사이트를 도출해 실질적 임팩트가 있는 연구 질문을 구체화합니다.
02
설계하고 검증한다
Design Science 접근을 통해 문제 해결에 기여하는 인공물(모델, 시스템 프레임워크 등)을 설계합니다. 현실 세계에서 실증과 검증을 통해 유용성과 가치를 입증하고, 반복적인 개선으로 완성도를 높입니다.
인공물을 설계한다
이론과 현장 인사이트를 결합하여 모델, 알고리즘, 시스템, 방법론, 프레임워크 등 해결책을 설계합니다.
현실 세계에서 검증한다
파일럿, 실험, A/B 테스트, 현장 적용 등을 통해 성능과 효과를 실증적으로 평가합니다.
가치와 품질을 평가하고 개선한다
유용성, 사용성, 실행 가능성, 조직 가치 등을 종합 평가하여 인사이트를 도출하고 반복적으로 개선합니다.
03
다음 기술을 준비한다
AI를 넘어 양자컴퓨팅까지, 기술 전환의 흐름을 선제적으로 이해하고 Quantum-ready 전환을 준비합니다. 사람, 프로세스, 기술 전반에 걸친 준비도를 높여 미래 가치 창출의 기반을 구축합니다.
미래 기술을 탐색한다
AI, 양자컴퓨팅, 데이터 보안, 자동화 등 핵심 기술 동향과 비즈니스 영향 시나리오를 체계적으로 수립합니다.
Quantum-ready 전환 시나리오를 설계한다
양자 기술 도입이 가능한 영역을 도출하고, 단계별 전환 로드맵과 기술, 데이터 전략을 수립합니다.
조직의 준비도를 높이고 학습한다
역량, 거버넌스, 인프라, 문화 측면의 준비도를 진단하고, 학습형 파일럿을 통해 미래 가치를 실현하고 확장합니다.
Industry–Academia Collaboration
함께 풀어야 할 문제가 있다면, 연구의 시작이 됩니다.
공동연구, 산학과제, AI 파일럿과 실증, 데이터 분석과 자문까지. 문제와 현재 상황을 알려주시면 가능한 연구 방향을 함께 검토합니다.