대학원 (통계데이터사이언스학과)
연구실
연구실 선정
- 1차 학기 개강 1달 후(4월초, 10월초)
- 희망하는 1,2,3지망 교수님 작성하여 제출
- 학·석사학위 연계과정의 경우도 석사 1학기 때 신청 후 선정
- (예외) 입학시 장학금(GRS장학금, 연구조교A)을 수혜받는 경우, 지도교수 사전 선정
연구실 소개
Bayesian Inference Lab
- 베이지안 방법론 연구
- 통계적 이미지 프로세싱 방법론 연구
지도교수
김영화
E-mail
Statistical Process Monitoring (SPM) Lab
- 시간별로 관측되는 공정(stochastic process)에서 공정이 정상상태인지 비정상상태 m인지를 모니터링하는 연구를 수행함
- 전통적인 통계적 방법 및 최근 많이 연구되는 통계적 학습(machine and deep learning) 방법을 기반으로 한 모니터링 절차를 제안하고 그 성능을 평가함.
- 구체적인 공정으로 생산 공정, 소셜 네트워크, 공공 건강 및 증후군 공정, 다변량 공정, 자기 상관된 공정 등이 있음
Time Series Analysis and Forecasting Lab
- 시계열 분석 및 예측
- 시간에 따른 데이터의 패턴을 분석하고 미래를 예측하는 기법을 연구
- 경제, 환경, 산업 등 다양한 분야에 적용 가능한 시계열 모형을 개발하여 의사결정에 활용
Artificial Intelligence & Statistics Lab
- 딥러닝과 머신러닝을 활용하여 CT 및 MRI 기반의 폐암·뇌종양 진단, 호흡음 분석, 오디오 캡셔닝, 검색, 화자 식별, 객체 추적 등 다양한 분야에서 융합적이고 첨단적인 연구를 수행
- 딥러닝 기반의 화학물질 독성 예측 플랫폼 개발 등 타 분야 연구 그룹과의 활발한 협업을 통해 현실 문제 해결에 기여
Bayesian Statistics Lab
- Bayesian Modeling, Nonparametric Bayes, Bayesian Additive Regression Trees, Bayesian Network
- Bayesian 방법론을 기반으로 하여 diagnostic accuracy, latent class model, longitudinal data analysis를 의학, 약학, 금융 등 다양한 분야에 적용하고 새로운 방법론을 개발함
Multivariate Statistics Lab
- 다변량 데이터 분석을 위한 다양한 방법론을 연구
- 함수형 데이터 분석 (Functional data analysis), 극단값 데이터 분석 (Extreme data analysis), 분위수 기반 방법론 (Quantile data analysis)
Signal Processing and Data Science Lab
- 신호 처리와 생물정보학 등 인공지능 전반에 걸친 다양한 분야를 탐구하며, 딥러닝을 활용해 창의적인 문제 해결 방안을 제시함
- 이러한 연구 역량을 바탕으로 국내외 학술대회와 챌린지에서 다수의 우수한 성과를 거두고 있음
Biostatistics & Lifetime Data Analysis Lab
- 생존 분석, 공간 분석, 생물통계학 등 다양한 연구 분야를 위한 통계적 방법론을 개발함
- 생애 데이터, 시공간 데이터, 함수형 데이터 등 다양한 유형의 데이터 분석을 수행함
Security & Privacy Lab
- 프라이버시 보호 (Privacy-Preserving) 머신러닝 및 딥러닝
- 신뢰할 수 있는 (Trustworthy) 머신러닝 및 딥러닝
- 프라이버시 보호 금융 최적화