BALAB — Business Analytics Lab

Principal Investigator연구책임자

Jihwan Lee이지환

Jihwan Lee is an Associate Professor in the Division of Systems Management and Engineering at Pukyong National University, where he leads BALAB (Business Analytics Lab). His doctoral work developed a Bayesian network approach to engineering change management; his research has since broadened into machine learning applications across industry. Recent work centres on diagnosis from vessel operating data, petroleum exploration analytics, and business document analysis with large language models.이지환 교수는 부경대학교 시스템경영·안전공학부 부교수로 BALAB(비즈니스 애널리틱스 연구실)를 이끌고 있습니다. 박사과정에서는 베이지안 네트워크를 이용한 공학 설계변경 관리를 연구했고, 이후 관심 분야를 산업 전반의 머신러닝 응용으로 넓혔습니다. 최근에는 선박 운항 데이터 기반 진단, 석유 탐사 데이터 분석, 그리고 대규모 언어모델(LLM)을 활용한 비즈니스 문서 분석을 주로 다룹니다.

Appointments경력

2024.08– Visiting Scholar방문학자 Portland State University, Engineering & Technology Management포틀랜드 주립대학교 공학기술경영학과
2022.09– Associate Professor부교수 Pukyong National University, Systems Management & Engineering부경대학교 시스템경영·안전공학부
2017.09–2022.08 Assistant Professor조교수 Pukyong National University, Systems Management & Engineering부경대학교 시스템경영·안전공학부
2016.02–2017.08 Research Professor연구교수 Hankuk University of Foreign Studies, Industrial & Management Engineering한국외국어대학교 산업경영공학과
2015.09–2016.02 Research Fellow연구원 Seoul National University, Sustainable Innovation Systems Research Institute서울대학교 지속가능혁신시스템연구소

Education학력

2008.03–2015.08 Ph.D., Industrial Engineering공학박사, 산업공학 Seoul National University — advisor: Yoo S. Hong서울대학교 — 지도교수 홍유석
2004.03–2008.02 B.S., Industrial Engineering공학사, 산업공학 Seoul National University서울대학교

Advisory자문

2021.09– Technical Advisor기술자문 FutureConnect (LiivFarm) — smart farm control algorithmsFutureConnect (LiivFarm) — 스마트팜 제어 알고리즘
2016.09–2020.09 Technical Advisor기술자문 Bringprice.com — flight search algorithmsBringprice.com — 항공권 검색 알고리즘

Associate Professor부교수
Division of Systems Management and Engineering시스템경영·안전공학부

Office B21-603, 45 Yongso-ro, Nam-gu, Busan, South Korea부산광역시 남구 용소로 45, B21-603호

Email
jihwan@pknu.ac.kr

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What we work on연구 분야

Research연구

Explainable & Trustworthy AI설명가능하고 신뢰할 수 있는 AI

We make machine-learning decisions transparent, safe, and reliable. Our work covers feature attribution (SHAP and tree-based methods), interpretable models such as EBM, and the reliability of ML and LLM-agent systems.머신러닝의 의사결정을 투명하고 안전하며 신뢰할 수 있게 만듭니다. 특성 기여도 분석(SHAP·트리 기반), 해석가능한 모델(EBM), ML·LLM 에이전트 시스템의 신뢰성을 연구합니다.

XAISHAPreliabilityLLM agents

Maritime & Energy Analytics해양·에너지 애널리틱스

We build data-driven models for large vessels, including fuel-oil consumption and shaft-power prediction, route optimization, and explainable anomaly detection for marine engines. This work supports decarbonization and condition monitoring.대형 선박을 위한 데이터 기반 모델을 만듭니다. 연료유 소모량·축마력 예측, 항로 최적화, 선박 엔진의 설명가능한 이상탐지를 다루며, 탈탄소화와 상태 모니터링을 지원합니다.

fuel consumptionanomaly detectionroute optimizationdecarbonization

Data-Driven CBM & PHM데이터 기반 CBM·PHM

We study Condition-Based Maintenance (CBM) and Prognostics & Health Management (PHM) from sensor and operational data, covering anomaly detection, fault diagnosis, and remaining-useful-life (RUL) prediction for machinery and marine engines. This is an emerging direction for the lab.센서·운영 데이터를 활용한 상태기반정비(CBM)와 고장예지·건전성관리(PHM)를 연구합니다. 기계·선박 엔진의 이상탐지, 고장 진단, 잔여수명(RUL) 예측을 다루며, 연구실이 새롭게 확장하는 분야입니다.

CBMPHMRULpredictive maintenancefault diagnosis

LLM & Business Information AnalyticsLLM·비즈니스 정보 분석

We extract structured insight from unstructured text such as customer reviews, medical-error records, and 10-K reports, using large language models and aspect-based analysis.고객 리뷰, 의료 오류 기록, 10-K 보고서 같은 비정형 텍스트에서 대규모 언어모델(LLM)과 속성 기반 분석을 활용해 구조화된 통찰을 추출합니다.

LLMinformation extractionreview analytics10-K

Selected work대표 연구

Featured publications대표 논문

Cooperative Neural Networks for Inverse Design: Integrating Denoising Autoencoder and Surrogate Model for Partial Design Variable Imputation

A. Nugraha, H. Kwon, G. Park, J. Lee

Engineering Applications of Artificial Intelligence, 162, 112453

Predictive analysis of fuel oil consumption in vessels: interpretable modelling with emphasis on load conditions

M. P. Handayani, D. Kim, S. Lee, J. Lee

Maritime Policy & Management

An Aspect-Based Review Analysis Using ChatGPT for the Exploration of Hotel Service Failures

N. Jeong, J. Lee

Sustainability, 16(4), 1640

Navigating Energy Efficiency: A Multifaceted Interpretability of Fuel Oil Consumption Prediction in Cargo Container Vessel

M. P. Handayani, H. Kim, S. Lee, J. Lee

Journal of Marine Science and Engineering, 11(11), 2165

Explainable Anomaly Detection Framework for Maritime Main Engine Sensor Data

D. Kim, G. Antariksa, M. P. Handayani, S. Lee, J. Lee

Sensors, 21(5)

Performance evaluation of machine learning-based classification with rock-physics analysis of geological lithofacies in Tarakan Basin, Indonesia

G. Antariksa, R. Muammar, J. Lee

Journal of Petroleum Science and Engineering, 208, 109250

Bayesian network approach to change propagation analysis

J. Lee, Y. S. Hong

Research in Engineering Design, 28(4)

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Recent최근 소식

News소식

2026Agung and Duguma pass the K-STAR visa trackAgung·Duguma, K-STAR 비자 트랙 합격

Ph.D. students Agung Nugraha and Duguma Yeshitla have successfully passed the K-STAR visa track — Korea's fast-track residency program for outstanding international talent in science and technology — and received official recommendation letters. 🎉 The selection puts them on the path to a Korean green card (long-term residency), opening a much broader road to stay and build their research careers in Korea. Congratulations to both!박사과정 Agung Nugraha·Duguma Yeshitla 학생이 과학기술 분야 우수 외국인 인재를 위한 정착 지원 프로그램인 K-STAR 비자 트랙에 합격하여 공식 추천서를 받았습니다 🎉 이번 선발로 두 학생은 한국 영주권(그린카드) 취득 경로에 오르게 되었으며, 앞으로 한국에서 연구 경력을 이어갈 수 있는 훨씬 넓은 길이 열렸습니다. 두 학생 모두 축하합니다!
20263rd place at the DIVE 2026 hackathonDIVE 2026 해커톤 3등 수상

BALAB students Heungjun Lim, Agung Nugraha, Solmin Yun, and Siyoon Jeong won 3rd place at DIVE 2026 — Busan's third global data hackathon, hosted by Busan Metropolitan City and organized by Busan Techno Park under the theme “Dive into Data, Build the Solution.” 🎉 The event drew about 1,000 applicants, with 90 finalist teams (323 participants from 19 countries) competing over two days at BEXCO on July 25–26. Working in the HUG × IN challenge track, the team solved a real-world problem on housing-guarantee data from the Korea Housing & Urban Guarantee Corporation (HUG).임흥준·아궁·윤솔민·정시윤 학생이 DIVE 2026에서 3등을 수상했습니다 🎉 부산시가 주최하고 부산테크노파크가 주관한 제3회 글로벌 데이터 해커톤으로, “Dive into Data, Build the Solution”을 주제로 열렸습니다. 약 1,000명이 지원해 본선에 90개 팀·323명(19개국)이 진출했으며, 7월 25–26일 이틀간 벡스코에서 경합했습니다. 팀은 주택도시보증공사(HUG)×㈜아이엔 발제 트랙에서 실제 주택보증 데이터를 활용해 현장 문제를 해결했습니다.
2026Talks at the BK21 workshop in SingaporeBK21 싱가포르 해외 워크숍 발표

Two BALAB students presented at the 2026 Joint Workshop of PNU, PKNU & NUS, the overseas workshop of the BK21 FOUR education & research group Industrial Big Data for Global Supply Chain Innovation (led by Pusan National University, with PKNU participating), held at the National University of Singapore on July 22. Agung Nugraha presented Cooperative Neural Networks for Partial Inverse Design Engineering, and Heungjun Lim presented A Multi-Vessel Federated Learning Framework for Fuel Consumption Prediction.7월 22일 싱가포르 국립대학교(NUS)에서 열린 2026 PNU·PKNU·NUS 공동 워크숍에서 BALAB 학생 2명이 발표했습니다. 이 워크숍은 글로벌 공급망 혁신을 위한 산업 빅데이터 교육연구단(BK21 FOUR, 부산대 주관·부경대 참여)의 해외 공동 워크숍입니다. Agung Nugraha는 부분 역설계를 위한 협력 신경망을, 임흥준은 다중 선박 연합학습 기반 연료 소모량 예측 프레임워크를 발표했습니다.
2026Past 740 citations on Google ScholarGoogle Scholar 피인용 740회 돌파

BALAB has passed 740 citations on Google Scholar, with an h-index of 15 and an i10-index of 20.Google Scholar 총 피인용 740회를 넘었습니다. h-지수는 15, i10-지수는 20입니다.

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