Optim. Lab.

Jong-June Jeon jj.jeon@uos.ac.kr

환영합니다!! Lab. Optim. 에 오신것을 환영합니다. 우리 연구실은 다양한 형태의 신경망 모형을 포함한 기계학습 모형개발과 그 모형을 적합하기 위한 최적화 방법론 연구를 하고 있습니다. 현재 연구실에서는 주로 이미지, 네트워크, 기상, 순위, 주가 데이터를 다루며, 이러한 데이터 도메인 위에서 특성벡터의 추출, 확률구조의 추정, 분류모형과 회귀모형의 개발과 관련한 일을 합니다. 연구실을 통해 생산한 논문은 다음 Google scholar를 통해 확인하실 수 있습니다.

Recent Work

  • An, SeungHwan, Jong-June Jeon, and Hosik Choi. "EXoN: EXplainable encoder Network." arXiv preprint arXiv:2105.10867 (2021).
  • Moon, S. J., Jeon, J. J., Lee, J. S. H., & Kim, Y. (2021). Learning Multiple Quantiles with Neural Networks. Journal of Computational and Graphical Statistics, 1-11.
  • Jeon, J. J., Kim, Y., Won, S., & Choi, H. (2020). Primal path algorithm for compositional data analysis. Computational Statistics & Data Analysis, 148, 106958.

Contact

  • Building: 서울시립대학교 미래관 712호
  • tel: 82-2-6490-2637 / fax: 82-2-6490-2629
  • Address: 서울특별시 동대문구, 전농로 163 서울시립대학교 통계학과, 02504

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Current Research

연구실 구성원과 함께 진행 중인 연구에 대한 간단한 설명이 있습니다.


          

Text

그룹멤버: 홍성철, 조소영

연구방법론: GNN, Seq2Seq, Attention mechanism, Transformer, Bert

응용분야: Recommendation System, Keyword extraction, Document summarization, Dynamic programing

그룹리더: 홍성철

Vision

그룹멤버: 안승환, 신원형, 정재환, 박진아

연구방법론; Variational Auto Encoder, Scoring methods (normalizing flow), Bayesian Statistics

응용분야: Image generation, object detection, image segmentation

그룹리더: 안승환

Urban Big Data

그룹멤버: 홍예지, 한두희, 김혁구

연구방법론: Spatial data analysis, 다양한 기계학습 적용, 도메인 분야의 문제 분석

응용분야: hydrology, population, business model, policy 등

그룹리더: 홍예지

Lab. Curriculum

Optim Lab. 의 석박사 과정동안 기본적으로 배워야하는 컴퓨터, 수학, 통계학 관련 주제목록입니다. 정기적인 학생, 교수 세미나를 통해 데이터사이언스에 필요한 여러가지 내용을 학습하고 활용방법을 익힙니다.

대학원 입학시 (Requirements)

  • 파이썬/R 기초 (학부)
  • 확률론 (학부)
  • 선형대수 (학부)
  • 회귀분석 (학부)

※ 통계학과 대학원 특별 세미나 (winter school) 계획 (매년 2월 15-19일, 6시간×5일간)

대학원 석박사 공통

  • 다변량통계 (다변량정규분포, PCA, Copula)
  • ※ 연구실 특별 세미나 1 (다변량통계): 학기 중(월), 학생 세미나 (3시간 × 4회 = 12시간)

  • 기계학습 (likelihood model, empirical risk minimization, Multivariate Calculus, Monte-Carlo 시뮬레이션)
  • ※ 연구실 특별 세미나 2 (기계학습): 여름방학 (6월 말), 교수 세미나 특강 (3시간 × 4회 = 12시간)

  • 딥러닝 (파이썬 클래스, Database (SQL and transaction), 텐서플로우 (Custom layer, Custom loss, Gradient Tape))
  • ※ 연구실 세미나 3: 학생 세미나 실습, 겨울방학 12월 말 (8시간 × 2회) 및 소규모 프로젝트 수행

  • 볼록최적화 (대학원 과정: 최적화)
  • ※ 수업 수강 (통계학과 대학원, 최적화 수업 매년 2학기 개설)

대학원 박사과정 공통

  • 해석학 (학부)
  • 확률론 (대학원); 일반 적분
  • 점근적추론 (대학원 수업)
  • Empirical risk process
Oct, 2021

Q&A



  • (Q) 연구실에 오면 어떤 공부를 하게 되나요?
    (A) Lab. Optim. 에서는 기본적으로 선형대수 및 최적화 방법론을 이해하고 기계학습 모형이나 인공지능 모형을 적합하기 위한 계산 방법을 배웁니다. 기계학습 모형을 수리모형의 표현형으로써 읽을 수 있는 능력을 키운 후, 관심있는 분야의 논문을 읽고 방법론을 구현해봅니다. 석사 과정 학생의 경우 기업과 공동 프로젝트를 수행하거나, 강의 교안 개발, 수업조교 활동을 통해서 경험을 쌓게 됩니다. 박사 과정의 경우 좀 더 깊은 수리적 능력을 배양하게 되며, 연구실의 중점 추진과제를 수행하게 됩니다. 2021년 연구실 중점추진과제는 Research menu를 참고하세요. 만약, 도시빅데이터를 활용한 기계학습 모형에 관심이 있는 연구원의 경우 데이터 도메인의 전문가나 연구 그룹을 매칭해주고 협동 연구를 진행합니다.

  • (Q) 주로 어떤 프로젝트를 할 수 있고, 어떻게 프로젝트에 참여할 수 있나요?
    (A) 해마다 수행하는 프로젝트는 다릅니다. 올해 프로젝트는 독성분자구조를 이용한 인과성 예측, 이미지 데이터 생성, 헬스케어 데이터와 이미지 데이터의 연계등이 있습니다. 프로젝트에 참여하기 위해서는 데이터 전처리, 분석, 보고서 작성과 같은 연구자의 기본적인 역량이 필요합니다. 프로젝트 참여여부는 프로젝트 시작시 교수와 연구원이 상의해서 결정하며, 연구자에게는 역량에 맞는 업무가 배정됩니다.

  • (Q) 졸업 후에는 어떤 일을 주로 하고 있나요?
    (A) 졸업생들은 대부분 데이터 분석과 관련한 일을 하고 있고 있습니다. 금융, 유통, 생명과학등 다양한 분야의 데이터 분석업무를 하면서 활발한 활동을 이어나가고 있습니다.

  • (Q) 학업을 할 경제적 여유가 없는데 공부할 수 있을까요?
    (A) 서울시립대학교 장학금과 연구실 프로젝트를 수행하는데 대한 인건비를 지급할 수 있습니다. 인건비의 액수는 맡은 일에 따라 다르며, 획일적으로 인건비가 정해지지는 않습니다. 박사과정의 경우 대부분 서울에서 기본적인 생활을 할 수 있는 수준의 인건비를 받게 됩니다. 석사과정은 개인의 역량에 따라 편차가 큰 편이라 연구실 배정 이후에 결정되는 것이 일반적입니다. 연구활동을 할 수 있을 만큼의 충분한 역량이 있다고 판단되는 경우 큰 어려움 없이 학업을 할 수 있습니다.

  • (Q) 비전일제 과정도 있나요?
    (A) 비전일제 학위과정의 경우 통계학과가 아닌 서울시립대학교 도시빅데이터융합학과를 통해 입학하기를 권합니다. 통계학과의 경우 2021년 기준으로 비전일제 학생을 선발하지 않습니다. 자세한 사항은 도시빅데이터융합합과 과사무실을 통해 문의하시길 바랍니다.

  • (Q) 박사 졸업요건은 어떻게 되나요?
    (A) 박사 졸업을 위해서는 주저자 SCI(E) 논문 1편이 필수입니다.

          
      

Lab Family


          

          
  • 박사과정

    • 홍성철: 최적화 (Optimization in Group lasso, and Quantile regression), (Home)
    • 조소영: 베이지안 네트워크 (Bayesian Network in medical field)
    • 강민설: (현: 이미지 데이터 분석 업체 근무)
    • 이수재: (현: 서울시 근무)
    
                  
    
                            
  • 석사과정

    • 안승환: 이미지 생성(Image generation)(Home)
    • 한두희: 추천시스템
    • 홍예지: 물류빅데이터
    • 신원형: 환경빅데이터
    • 김혁구: 금융데이터 분석
    • 박진아:
    • 정재환:
    
                
    
                
  • 학사과정

    • 모집중
    
                
    
                
  • 졸업생


기계학습을 시작하고자 하는 사람들은 한 번 읽어보세요

  • 연구실 소식

    • 문상준 박사 졸업! NFT뱅크 입사를 축하합니다!
    July, 2021
    • 고은영, 한이정, 조연선 졸업
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    • 한국 통계학회에서 발표 (2019년 추계): 2019년 추계 한국통계학회가 서울시립대학교에 열렸습니다. 이 학회에 전종준, 문상준, 홍성철, 한이정이 발표하였습니다 (click!) .
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    • 수상소식!!: 2019년 추계 한국통계학회에서 문상준 (학생발표 1등), 홍성철 (학생발표 2등), 한이정(학생발표 3등) 축하합니다!!! (저만 못받았어요 ㅠㅜㅠ)
    Nov, 15, 2019