What is Data Science

Data science is a discipline that integrates statistics, informatics, computing, communication, and artificial intelligence to transform raw data into structured knowledge.
Its purpose is not only to analyze information, but to build systems that understand, reason, and make decisions based on real-world contexts.

Data Science = data + environment + structured knowledge + decision-making
Data Product = knowledge-driven system that produces measurable impact

Knowledge-Driven AI Systems

데이터를 의미로 전환하고, 의미를 지식으로 구조화하며,
지식을 운영 가능한 의사결정 체계로 연결하는 AI 시스템 패러다임입니다.
데이터 → 정보 → 지식 → 의사결정 → 실행으로 이어지는 순환 구조를 기반으로 합니다.

1. Recommendation System

지식을 중심으로 데이터를 해석하고, 의미 기반으로 사용자·콘텐츠·상황을 연결하여
의사결정을 지원하는 서비스 운영 아키텍처를 구축하는 영역입니다.

1.1 Overview

단순 결과 출력이 아니라 지식 기반 의사결정 지원 구조
추천 → 행동 → 피드백 → 재학습으로 이어지는 순환 시스템
독립 기능이 아니라 운영 아키텍처의 한 구성 요소

1.2 Core Components

Semantic Recommendation
개념·관계·맥락 단위 의미 모델링
Continuous & Contextual Flow
시간·상태·경로 기반 흐름 중심 추천
User State Modeling
목표/패턴/선호 변화에 따른 사용자 상태 추론
Explainable Decision
결과가 아닌 “근거”를 제공하는 설명 가능한 추천
Service-Oriented Feedback Loop
추천 → 행동 → 관찰 → 수정 → 재학습의 서비스 순환 구조

2. Knowledge Engineering

데이터가 시스템 내부에서
의미 부여 → 구조화 → 추론 → 실행 → 진화로 성장하는 전주기를 설계하는 영역입니다.

2.1 Overview

정적 저장이 아닌 “성장하는 지식”을 다루는 접근
데이터/의미/추론/운영/피드백의 통합 설계
운영 가능한 지식 시스템 구현에 초점

2.2 Core Components

Semantic Understanding
텍스트·표·센서·공간 데이터 의미 연결 및 구조화
Knowledge Graph Reasoning
관계 기반 추론을 통한 의사결정 보조
Operational AI Systems
전략·정책·자원 배치가 가능한 운영형 AI 구조
Feedback-Driven Evolution
사용과 관찰을 통한 모델 및 지식의 순환적 확장

Application areas (within one unified theme)

아래 모든 분야는 별개의 연구가 아니라,
Knowledge-Driven AI System의 단일 관점 아래에서 해석됩니다.

분야	시스템적 목표
Smart Grid / Energy	지식 기반 운영·에너지 최적화·자원 배치 의사결정
Manufacturing / Quality	공정 지식화·이상 탐지·디지털 트윈 기반 모니터링
Urban / Spatial Data	도시 개체 관계 구조화·위치 기반 의사결정 시스템
Education Intelligence	학습자 상태·개념 진화·연속 학습 경로 추천
Robotics / Automation	지식 기반 행동 선택·업무 스케줄링·운영 최적화

이 다섯 분야는 하나의 메시지로 귀결됩니다.

“데이터를 지식으로, 지식을 실행 가능한 시스템으로.”