공간정보는 특정현상의 위치와 특성에 관한 정보로, 정보화 시대에 그 중요성이 나날이 커지고 있습니다. 오늘날 우리 사회의 문제를 파악하고, 해결하기 위해서는 국토, 도시 및 지구 환경 모니터링에 필요한 다양한 정보를 구축하고, 구축된 정보에 머신러닝, 인공지능 등 다양한 분석기술을 적용하여 과학적이고 합리적인 진단과 예측을 가능하도록 해야 합니다.

공간정보연구실(Geographic Information Science Lab)은 공간 빅데이터 분석 및 GeoAI와 관련된 분야의 연구를 하고 있습니다. 주된 연구분야로 교통카드 데이터, 통신 기지국데이터, 지자체 민원데이터, 모바일 로그 데이터, SNS데이터 등 공간 빅데이터 분석 및 시각화, 시계열 분석관련 연구를 진행하였으며, 최근에는 GeoAI분야에 연구를 집중하고 있습니다. 외국인 관광객이 게시한 사진 분류 정확도 향상을 위한 전이학습 모델 개발, 거리영상 이미지에 대한 사람들의 정성적 평가를 학습할 수 있는 딥러닝 모델 연구, 공간자료의 시계열성을 고려한 딥러닝 모델, 사람/퍼스널 모빌리티 등 이동체 중심 트레젝토리 데이터 패턴분석 및 시계열 예측을 위한 시계열 딥러닝 모델 연구 등을 하고 있습니다.

학부과정으로는 이화여자대학교 대학혁신지원사업의 일환으로 "공간정보 융합트랙"을 2015년 부터 운영하고 있으며, 대학원 과정으로 2014년부터 국토교통부의 공간정보 특성화대학원으로 지정되어 "공간정보 특성화대학원" 프로그램을 운영하고 있습니다.