HOME > 학술대회 SEMINAR > 학술대회안내2018년도 춘계학술논문발표회 및 임시총회 안내
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2018년도 춘계학술논문발표회 및 임시총회가 부산대학교에서 5월 25일(금)～26일(토) 양일간 개최될 예정입니다. 논문발표, 학회장초청강연, 특별초청강연, Tutorial 및 리셉션을 가질 예정이오니, 회원들께서는 다음 사항을 참고하시어 학술논문발표회가 성공적으로 진행될 수 있도록 많은 관심과 참여를 바랍니다.
*4월 17일(화)까지 학생논문세션 발표여부에 대한 심사결과를 알려드릴 예정입니다.
￭ 사전등록 안내
학술논문발표회의 원활한 진행을 위하여 참가비 사전등록을 아래와 같이 받고자 합니다. 특히 회원과 비회원의 참가비가 차등 부과되오니 이점 착오 없으시기 바랍니다.
(단, 당해년도 연회비가 납부되어야 회원가로 참가비 적용됩니다.)
[등록일] 2018년 3월 8일(목) - 5월 8일(화)
[등록방법] 학회 홈페이지(http://www.kss.or.kr)에서 온라인 접수
[납부방법] 계좌입금(한국씨티은행, 186-00189-257, 예금주: 한국통계학회) 또는 학술논문발표회 웹페이지 에서 신용카드 결제
※ 참가비는 반드시 본인 이름으로 송금하여 주시기 바랍니다.
※ 당일등록에서는 현금결제만 가능하오니, 카드결제를 하셔야 하는 경우에는 사전등록기간을 이용하시기 바랍니다.
※ 사전등록 취소는 다음과 같이 가능합니다.
5월 14일(월)까지 취소시 100% 환불, 5월 21일(월)까지 취소시 50% 환불, 이후에는 취소 불가합니다.
※ 리셉션은 사전등록 시 신청자에 한하여 입장되며(단, 비회원 학생의 경우 등록불가) 당일 등록하는 분들은 입장이 불허될 수 있습니다.
※초청 강연 연사 소개
∙Richard Samworth교수(특별초청강연1)
Richard Samworth 교수는 지금 가장 각광받고 있는 젋은 학자중 한명으로 2003년 캐임브리지 대학에서 박사를 받은 후 현재 캐임브리지 대학교에 통계학 교수로 재직중이며 Statistical Laboratory의 Director이기도 하다. 연구분야는 고차원 자료분석과 비모수 통계학 분야이며 비모수 함수추정, 비모수 분류, 군집분석, 변수선택, bootstrap, shape-constrained density estimation, 고차원 추정에 관한 논문을 Annals of Statistics과 JRSS B등 주요저널에 발표하였으며 ASA와 IMS fellow에 선출되었다. 2012년에 Royal Statistical Society의 Guy Medal in Bronze를 수상하였으며 2017년 캠브리지대학 수학분야 교수에게 주는 최고의 영예인 Adams Prize를 수상하였다. JRSS B, Biometrika, Statistica Sinica의 AE를 역임하였고 Annals of Statistics, JASA, Statistical Science의 AE로 활동하고 있다.
∙Samuel Kou교수(특별초청강연2)
Samuel Kou교수는 2001년 Stanford 대학에서 박사학위을 받은 후 하버드 대학교 통계학과 교수로 재직중이다. Kou교수는 nanoscale biophysics의 stochastic modeling을 통하여 single molecule experiment에서 일어나는 중요한 현상들을 규명하였고 학제간 연구에 많은 업적을 남겼으며 nonparametric과 empirical Bayesian 방법에 관한 주요한 논문들을 Annals of Statistics과 JASA등 주요저널에 발표하였다. 2012년에는 40세 이하의 통계학자를 대상으로 수여하는 COPSS President’s award를 수상하였으며 2013년에는 Guggenheim fellow로 선출되었고 2015년 Wen-Bao Chang상을 수상하였다. Annals of Statistics, Annals of Applied Statistics, JASA, Bernoulli, Statistical Science등 주요저널의 AE를 역임하였으며 ASA와 IMS fellow로 선출되었다.
※Tutorial 내용 소개
공간자료(Spatial data)중에 특정 위치에 대응되는 것이 아닌 지역별 대푯값으로 관측되는 자료를 areal data라고 한다. Area data의 예로 각 시도별 암사망자 수, 나라별 실업률, 각 시군구별 병의원의 수 등을 생각 해 볼 수 있다. 이러한 자료는 인접한 지역에 영향을 받는다고 가정하는 것이 자연스러우며, 인접지역의 영향을 통계모형에 반영하는 여러 방법들이 연구되어 왔다. 이번 튜토리얼에서는 Areal data의 공간종속성 모형들에 대해 소개하고, 자료가 연속형인 경우, 이진이나 계수형 자료인 경우의 통계모형들과, 추정하는 방법들에 대해 소개한다. 실제 자료를 가지고 R 패키지를 사용하여 몇 가지 통계모형을 적용해보고, 결과를 지도상에 보여주는 방법도 소개한다.
