환영합니다!! 서울시립대학교 통계학과, 통계데이터사이언스 대학원 Optim.Lab.에 오신것을 환영합니다. 우리 연구실은 다양한 형태의 신경망 모형을 포함한 기계학습의 작동 원리를 이해하고 모형 최적화 방법론 연구를 하고 있습니다. 현재 연구실에서는 주로 네트워크, 순위, 주가 데이터를 다루며 예측모형 및 생성모형을 연구합니다. 연구실을 통해 생산한 논문은 다음 Google Scholar를 통해 확인하실 수 있습니다.
연구방법론: Heterogeneous Graph Embbedding, Link prediction
소개: Chemical, Gene, Disease 간의 인과관계, 상관관계, 영향점수를 요약한 CTD database 를 이용하여 아직 발견하기 못한 연결관계를 추론하는 모형을 개발
Funding: Ministry of Environment
연구방법론; Causal Inference, Recommendation Algorithm, Query Performance Prediction
소개: 확률적 순위모형에 기반한 기존 IR/Recommendation 알고리즘의 원리 이해 및 개선
Funding: Ministry of Science and ICT
연구방법론: Variational AutoEncoder, Generative Models
소개: 다양한 합성데이터 생성 방법 연구
Funding: Ministry of Science and ICT
연구방법론: Causal Inference, Transformer
소개: 금융 장기 시계열 예측 모형 연구
Funding: Ministry of Science and ICT
서울대학교 경영대학 경영학과