HOME > 학술대회 SEMINAR > 발표일정상세| 시간 | 세션구분 | 세션명 | 장소 |
|---|---|---|---|
| 08:30～15:20 | 등록 | 종합과학관 B동 1층 로비 | |
| 09:00～10:30 | 기획세션 Ⅱ-1 | JKSS Editors' Session | 종합과학관 A동 101호 |
| 기획세션 Ⅱ-2 | 생물통계연구회 | 종합과학관 A동 102호 | |
| 기획세션 Ⅱ-3 | New Trends in Bayesian Statistics | 종합과학관 D동 B101호 | |
| 일반세션 Ⅱ-1 | 응용통계 | 종합과학관 D동 B103호 | |
| 일반세션 Ⅱ-2 | 러닝머신 | 종합과학관 D동 B106호 | |
| 학생논문세션 Ⅱ-1 | 시계열/선형모형 | 종합과학관 D동 106호 | |
| 10:40～11:40 | 특별 초청강연 2 | 종합과학관 B동 102호 | |
| 11:40～12:40 | 정기총회 | 종합과학관 B동 102호 | |
| 12:40～13:30 | 중식 | 생활환경관 학생식당 | |
| 13:30～15:00 | 특별기획세션 Ⅲ-1 | 패널토의: 데이터 사이언스 커리큘럼 | 종합과학관 A동 101호 |
| 기획세션 Ⅲ-1 | 응용통계연구 Editor’s Session | 종합과학관 A동 102호 | |
| 기획세션 Ⅲ-2 | Recent Advances in Multilevel, High Dimension, High-Frequency Data | 종합과학관 D동 B101호 | |
| 일반세션 Ⅲ-1 | 생물통계 | 종합과학관 D동 B103호 | |
| 학생논문세션 Ⅲ-1 | 응용통계 | 종합과학관 D동 B106호 | |
| 포스터세션 | 종합과학관 B, D동 2층 | ||
| 15:20～16:50 | 기획세션 Ⅳ-1 | Recent Developments in Statistical Data Confidentiality | 종합과학관 A동 101호 |
| 기획세션 Ⅳ-2 | 디지털변혁시대에 대비한 전산통계 교육의 방향 | 종합과학관 A동 102호 | |
| 기획세션 Ⅳ-3 | Random Walk Model as Stochastic Model | 종합과학관 D동 B101호 | |
| 일반세션 Ⅳ-1 | 시계열/회귀분석 | 종합과학관 D동 B103호 | |
| 학생논문세션 Ⅳ-1 | 생물통계 | 종합과학관 D동 B106호 |
| 08:30～15:20 | |||
|---|---|---|---|
| 등록 | 종합과학관 B동 1층 로비 | ||
| 09:00～10:30 | |||
|---|---|---|---|
| 기획세션 Ⅱ-1 | JKSS Editors' Session | 종합과학관 A동 101호 | 최태련(고려대) |
| *송민선(숙명여대) | |||
| Genetic association studies in structured populations | |||
| *김성환(건국대), 임자연(건국대) | |||
| Omics data integration for the upcoming opportunities and challenges | |||
| *김정연(충북대), Bret Larget(U. of Wisconsin) | |||
| Bayesian inference for population evolution history | |||
| 기획세션 Ⅱ-2 | 생물통계연구회 | 종합과학관 A동 102호 | 최상범(고려대) |
|---|---|---|---|
| 김정환(인하대), *이우주(인하대) | |||
| On goodness-of-fit test for negative binomial regression models | |||
| *박세영(성균관대), Hao Xu(Sichuan U.), Hongyu Zhao(Yale U.) | |||
| Integrating multidimensional data for clustering analysis with applications to cancer patient data | |||
| *이은지(충남대), Joseph G. Ibrahim(U. of North Carolina-Chapel Hill), Yong Fan(U. of Pennsylvania), Hongtu Zhu(U. of North Carolina-Chapel Hill) | |||
| Bayesian low-rank graph regression models for mapping human connectome data | |||
| 기획세션 Ⅱ-3 | New Trends in Bayesian Statistics | 종합과학관 D동 B101호 | 이근백(성균관대) |
|---|---|---|---|
| *이자연(한국보건의료연구원), Balgobin Nandram(Worcester Polytechnic Institute), 김달호(경북대) | |||
| Nonparametric Bayesian analysis of Korean elderly suicide rates from small areas | |||
| *조애정(한국보건의료연구원), Balgobin Nandram(Worcester Polytechnic Institute), 김달호(경북대) | |||
| Bayesian pooling for the analysis of categorical data from small areas | |||
| *김지영(한국원자력의학원), 이근백(성균관대) | |||
| Bayesian baseline-category logit random effects models with general random effects covariance matrix | |||
| 일반세션 Ⅱ-1 | 응용통계 | 종합과학관 D동 B103호 | 차지환(이화여대) |
|---|---|---|---|
| 임용빈(이화여대), 윤소라(이화여대), *정종희(이화여대) | |||
| Efficient determination of the size of experiments by using graphs in balanced design of experiments | |||
| *김수현(서울대), Ming-Hung Kao(Arizona State U.) | |||
| Locally optimal designs for mixed binary and continuous responses | |||
| *정기문(경성대) | |||
| 유한 재생교체보증에 대한 생산자 측면의 보증비용분석 | |||
| *최영근(SK텔레콤), Lawrence P. Hanrahan(U. of Wisconsin-Madison), Derek Norton(U. of Wisconsin-Madison), Ying-Qi Zhao(Fred Hutchinson Cancer Research Center) | |||
| Penalty-based geospatial smoothing and hot spot detection for childhood obesity surveillance from electronic health records | |||
| 일반세션 Ⅱ-2 | 러닝머신 | 종합과학관 D동 B106호 | 이성임(단국대) |
|---|---|---|---|
| Tobias A. Möller(Helmut Schmidt U.), Christian H. Weiß(Helmut Schmidt U.), *김희영(고려대) | |||
| State-dependent zero inflation model for count distributions with unbounded support | |||
| *고경덕(Boise State U.), 김철응(연세대) | |||
| Power transformation of non-Gaussian long memory regression | |||
| *김정환(인하대), 이우주(인하대) | |||
| Multi-component ridge regression for heterogeneous correlation structure of covariates | |||
| *윤환진(The Australian National U.) | |||
| Nonlinear discrete infinitely divisible regression models | |||
| 학생논문세션 Ⅱ-1 | 시계열/선형모형 | 종합과학관 D동 106호 | 여인권(숙명여대) |
|---|---|---|---|
| *황보수현(서울대), 장진영(서울대), Atsuko Imai-Okazaki(Osaka U. Graduate School of Medicine),Jurg Ott(Rockefeller U.), 박태성(서울대) | |||
| Association test for rare variants using the Hamming distance | |||
| *목리디아(서울대) | |||
| HisCoM-PAGE : hierarchical component models for pathway analysis for gene expression data | |||
| 강상욱(연세대), *고정열(연세대) | |||
| Comparison of variance estimation methods for semiparametric accelerated failure time models | |||
| *손동재(연세대), 강상욱(연세대) | |||
| Induced-smoothed quantile regression analysis for competing risks data under case-cohort studies | |||
| 이우주(인하대), *국성희(인하대) | |||
| Exact likelihood ratio test for random effect meta analysis | |||
| 10:40～11:40 | |||
|---|---|---|---|
| 특별 초청강연 2 | 종합과학관 B동 102호 | 장원철(서울대) | |
| Song Xi Chen(Peking U.) | |||
| Two-Sample and ANOVA Tests for High Dimensional Means | |||
| 11:40～12:40 | |||
|---|---|---|---|
| 정기총회 | 종합과학관 B동 102호 | ||
| 12:40～13:30 | |||
|---|---|---|---|
| 중식 | 생활환경관 학생식당 | ||
| 13:30～15:00 | |||
|---|---|---|---|
| 특별기획세션 Ⅲ-1 | 패널토의: 데이터 사이언스 커리큘럼 | 종합과학관 A동 101호 | 강기훈(한국외대) |
| *김진석(동국대) | |||
| 통계, 데이터사이언스, 커리큘럼 | |||
| *장원철(서울대) | |||
| 해외 사례로 살펴본 데이터 사이언스 교육과정 | |||
| *여인권(숙명여대) | |||
| 현장에서 대학 통계교육에 요청하는 데이터 과학자 육성방안 | |||
| 기획세션 Ⅲ-1 | 응용통계연구 Editor’s Session | 종합과학관 A동 102호 | 안재윤(이화여대) |
|---|---|---|---|
| *정윤서(고려대), 이사랑(고려대) | |||
| Variable-selection consistency by cross-validation in quantile regression models | |||
| *박건웅(서울시립대), Raskutti, Garvesh(U. of Wisconsin Madison) | |||
| High dimensional Poisson DAG model learning | |||
| *안재윤(이화여대), 오만숙(이화여대), 오로지(이화여대), J.K. Woo(U. of New South Wales) | |||
| Conjugate prior method for multivariate distribution | |||
| 기획세션 Ⅲ-2 | Recent Advances in Multilevel, High Dimension, High-Frequency Data | 종합과학관 D동 B101호 | 송성주(고려대) |
|---|---|---|---|
| *이단향(Iowa State U.), 김재광(KAIST), Chris Skinner(London School of Economics and Political Science) | |||
| Within-cluster resampling for multilevel models under informative cluster size | |||
| *홍효경(Michigan State U.) | |||
| Weak signals in high-dimension regression : detection, estimation, and prediction | |||
| *김동규(KAIST), Jianqing Fan(Princeton U.) | |||
| Factor GARCH-Ito models for high-frequency data with application to large volatility matrix prediction | |||
| 일반세션 Ⅲ-1 | 생물통계 | 종합과학관 D동 B103호 | 강상욱(연세대) |
|---|---|---|---|
| *정혜영(서울대) | |||
| Evidential clustering : review and applications | |||
| *서정인(대전대) | |||
| Inference for proportional reversed hazard family | |||
| *김진흠(수원대) | |||
| Determining the cutpoint value of a prognostic factor based on the linear rank statistic in a competing risks framework | |||
| 이정연(New York U. School of Medicine), *김원국(중앙대) | |||
| Exact permutation p-values of the Cochran-Armitage linear trend tests in genetic association studies | |||
| 학생논문세션 Ⅲ-1 | 응용통계 | 종합과학관 D동 B106호 | 이영섭(동국대) |
|---|---|---|---|
| *오로지(이화여대), 박소정(서울대), 이경석(공주대), 안재윤(이화여대) | |||
| On the efficiency of Bonus-Malus system | |||
| *최지은(이화여대), 신동완(이화여대) | |||
| Block bootstrapping for a CUSUM test for a panel mean change | |||
| *권솔(연세대), 전용호(연세대) | |||
| A sufficient dimension reduction method with coordinate-wise sparsity | |||
| *박진경(전남대), 나명환(전남대), 구본일(농촌진흥청), 조용빈(농촌진흥청) | |||
| 공간 패널 회귀모형을 이용한 노지 고랭지배추 생산량에 관한 예측 | |||
| 포스터세션 | 종합과학관 B, D동 2층 | ||
|---|---|---|---|
| *강나연(서울대) | |||
| Finding survival gene markers of ovarian cancer through RNA-seq data | |||
| *강남(서울대) | |||
| Pathway-based approach to GWAS | |||
| *강다연(한양대), 최정순(한양대) | |||
| Two-stage spatio-temporal zero-inflated model for scrub typhus data in South Korea | |||
| *강윤경(부산대) | |||
| Recognition of radiology data using convolutional neural network | |||
| 이경준(대구대), *곽재영(대구대), 이원희(대구대), 한민영(대구대) | |||
| A new test and graphical tool to assess the goodness-of-fit of Gumbel distribution | |||
| *구자준(부산대), 선호근(부산대) | |||
| A study on selection probability for analysis of high-dimensional genomic data | |||
| *권소영(성신여대), 김경희(성신여대) | |||
| 레이블 노이즈가 존재하는 자료의 판별분석 방법 비교연구 | |||
| *김도현(고려대), 신승준(고려대) | |||
| The entire regularization paths for the ROC-SVM | |||
| *김보경(중앙대), 이영섭(동국대), 임창원(중앙대) | |||
| 딥러닝 기법을 이용한 한글 시각질의응답 시스템 | |||
| *김보람(서울대) | |||
| Prediction model for early diagnosis of colorectal cancer using microbiota | |||
| *김상균(단국대), 이성임(단국대) | |||
| 노인운전자 교통사고 건수에 대한 온라인 변화점 모니터링 연구 | |||
| *김성윤(연세대), 이상희(국립암센터), 최정일(연세대), 조현순(국립암센터) | |||
| Genetic algorithm based joinpoint regression model in cancer trend analysis | |||
| *김시언(서울대), 김수현(서울대), Howard Lee(서울대) | |||
| Was the equivalence margin in the phase 3 clinical trial with CT-P13, an Infliximab biosimilar, appropriate? | |||
| 1. *김인희(덕성여대), 김재희(덕성여대) | |||
| Clustering daily electricity consumption data of a university building | |||
| *김재휘(덕성여대), 김재희(덕성여대) | |||
| Electricity consumption forecasting of a hotel using ensemble learning with temperature | |||
| *김준수(부산대) | |||
| Artificial feature noising in neural network | |||
| *김지영(성균관대), 백창룡(성균관대) | |||
| Bivariate long range dependent time series forecasting using deep learning | |||
| *김택근(충북대), 허태영(충북대) | |||
| 기계학습을 활용한 영화 관객 수 예측에 관한 연구 | |||
| *남경현(인하대), 심현만(인하대), 신동현(전북대), 이우주(인하대) | |||
| Investigating several genome-wide association studies when both population substructure and clustering effect exist | |||
| *노태현(한국외대), 이태욱(한국외대) | |||
| 조건부 이분산성이 존재하는 시계열 모형에서의 와일드 붓스트랩 Ljung-Box검정법 | |||
| *류한열(아주대), 조건(아주대), 이범훈(엠즈푸드시스템), 권순선(아주대) | |||
| Big Data를 활용한 공급망 관리의 수요예측 기법 | |||
| *박경미(덕성여대), 김재희(덕성여대) | |||
| 벡터오차수정모형을 이용한 아파트 전기 사용량의 다변량 시계열 분석 | |||
| *배강일(중앙대), 이영섭(동국대), 임창원(중앙대) | |||
| 멀티 뷰 딥 러닝 기법을 통한 분류 예측 | |||
| *서영오(서울대), 오희석(서울대) | |||
| Recommendation system using multidimensional scaling | |||
| *선현석(중앙대), 이영섭(동국대), 임창원(중앙대) | |||
| 단어 임베딩 기법을 이용한 한글의 의미 변화 파악 | |||
| *손진원(연세대), 지영미(SK텔레콤), 정성현(North Carolina State U.), 박태영(연세대) | |||
| Efficient and flexible model-based clustering of varying coefficients | |||
| *송영인(한국외대), 이태욱(한국외대) | |||
| Adaptive Lasso for robust linear regression with normal mixture quasi-likelihood | |||
| *송지우(한국외대), 이태욱(한국외대) | |||
| 계절 시계열 오차를 갖는 회귀모형에서의 Adaptive Lasso 추정법 | |||
| *신해솔(연세대), 한경화(연세대), 정인경(연세대) | |||
| 순위형 반응 변수에 대한 예측 모형에서 변별도 지표의 평가 | |||
| *심현만(인하대), 남경현(인하대), 신동현(전북대), 이우주(인하대) | |||
| Assessing the principal component adjustment for heritability estimation under Balding-Nichols model | |||
| 안효인(이화여대), 최유리(이화여대), *오래은(이화여대), 송종우(이화여대) | |||
| 에어비앤비(Airbnb) 웹 로그 데이터를 이용한 고객 행동 예측 | |||
| *오연주(이화여대), 오만숙(이화여대) | |||
| Prediction of crime in Korea using hybrid support vector regression models | |||
| *오혜주(대구대), 권태용(대구대), 윤상후(대구대) | |||
| 극단치분포를 이용한 집중호우량 시간자료 분석 | |||
| 이경준(대구대), *윤난희(대구대), 조수빈(대구대), 채수정(대구대) | |||
| Exact maximum likelihood estimation of exponential distribution under unified progressive hybrid censored data | |||
| *윤상후(대구대), 조창제(대구대), 임지은(대구대) | |||
| GloSea5와 공간 랜덤포레스트를 이용한 농업기상 생산방법 | |||
| *이민식(호서대), 신소올(호서대), 정현우(호서대) | |||
| 공공데이터를 활용한 도로구간 내 위경도 식별 및 결합 방안 제시 | |||
| *이성정(인하대), 박지현(인하대), 이우주(인하대) | |||
| 인과 매개 분석 방법 비교 : mediation과 medflex | |||
| *이수진(부산대), 류성원(부산대), 최용석(부산대) | |||
| 용어 가중치 및 심층 신경망을 이용한 문서분류 | |||
| *이승현(숙명여대), 박정빈(숙명여대), 이지영(숙명여대) | |||
| Recurrent Neural Network을 이용한 질병발생건수 예측 | |||
| *이승환(인하대), 최승희(인하대), 황진수(인하대) | |||
| API 시퀀스 N-gram과 심층신경망을 활용한 랜섬웨어 탐지 | |||
| *이원욱(단국대), 김민기(단국대), 동재준(강남세브란스병원), 손인석(서울의료원) | |||
| Deep Learning을 이용한 신약 개발 | |||
| *이준혁(연세대), 허지혜(연세대), 문진실(연세대), 성기철(성균관대), 김장영(연세대), 강대용(연세대) | |||
| Metabolic syndrome severity score in Korean adults : analysis of the 2010-2015 the Korea National Health and Nutrition Examination Survey | |||
| *장선명(충북대), 김재훈(충북대), 허태영(충북대) | |||
| 일 과잉 포아송 모형의 모수 추정에 관한 연구 | |||
| *장윤서(고려대), 박민규(고려대) | |||
| Comparison of various classification methods in predicting major political parties' number of seats in general election | |||
| *정보미(충북대), 허태영(충북대) | |||
| 통계적 서열화 방법을 활용한 환경자료 분석 및 비교 | |||
| *정인철(전남대), 임준형(전남대), 최일수(전남대) | |||
| 통계적 네트워크 분석을 활용한 주식 투자 포트폴리오 구성 | |||
| *정화영(한양대), 최정순(한양대) | |||
| 베이지안 시공간 SIR 모형을 이용한 2009년 국내 신종인플루엔자 A/H1N1 자료 분석 | |||
| *조수진(이화여대), 김보경(이화여대), 김나현(이화여대), 송종우(이화여대) | |||
| 데이터마이닝 기법을 이용한 서울시 지하철역 승차인원 예측 | |||
| *차효영(한국외대), 이태욱(한국외대) | |||
| 유한 정규혼합모형을 이용한 로버스트 로지스틱 회귀분석 | |||
| *최수진(부경대), Jayaraman Thangappan(Whitehead Institute for Biomedical Research), 우상욱(부경대) | |||
| Prediction of transmembrane helical topology using neural network | |||
| *최유리(이화여대), 유재근(이화여대) | |||
| Fused reduction on multidimensional response regression | |||
| 1. *허광해(경상대), 임동훈(경상대) | |||
| 1. 영상에서 패치기반 딥러닝을 이용한 잡음제거 | |||
| *허윤서(성신여대), 김경희(성신여대) | |||
| 이변량 영과잉 포아송 및 대각확대 모형을 이용한 K-리그 골 득점 예측 | |||
| *황유선(공주대), 김찬수(공주대) | |||
| 딥러닝 기법을 이용한 저층 윈드시어 예측 | |||
| *김보민(가천대), 박연아(가천대), 황은주(가천대) | |||
| Stationary bootstrap for spectral tail process of GARCH(1,1) with heavy-tailed noises | |||
| 15:20～16:50 | |||
|---|---|---|---|
| 기획세션 Ⅳ-1 | Recent Developments in Statistical Data Confidentiality | 종합과학관 A동 101호 | 성병찬(중앙대) |
| *박민정(통계개발원) | |||
| How to disseminate frequencies on the map? | |||
| *김정연(충북대) | |||
| 재현자료 작성법 검토 | |||
| *권성훈(건국대), 이용희(서울시립대) | |||
| A short review on differential and local differential privacy | |||
| 기획세션 Ⅳ-2 | 디지털변혁시대에 대비한 전산통계 교육의 방향 | 종합과학관 A동 102호 | 김성수(방송대) |
|---|---|---|---|
| *김성수(방송대) | |||
| R package “vsddpo” for K-means clustering | |||
| *이윤동(서강대) | |||
| R과 Python | |||
| 이정진(숭실대), 이태림(방송대), 강근석(숭실대), 김성수(방송대), 박헌진(인하대), 심송용(한림대), 이윤동(서강대), *유현조(서울대) | |||
| 모바일시대 통계소프트웨어 - eStat을 중심으로 | |||
| 기획세션 Ⅳ-3 | Random Walk Model as Stochastic Model | 종합과학관 D동 B101호 | 하정철(계명대) |
|---|---|---|---|
| 박철용(계명대), 하정철(계명대), 황선영(숙명여대), *김태윤(계명대) | |||
| Dickey-Fuller test for an extended MA model | |||
| *오해준(서울대), 이상열(서울대), Ngai Hang Chan(The Chinese U. of Hong Kong) | |||
| Mildly explosive autoregression with mixing innovations | |||
| *박철용(계명대), 하정철(계명대), 김태윤(계명대) | |||
| Time series model identification in the frame of random walk model | |||
| 일반세션 Ⅳ-1 | 시계열/회귀분석 | 종합과학관 D동 B103호 | 유재근(이화여대) |
|---|---|---|---|
| *임예지(중앙대), 오희석(서울대) | |||
| Functional clustering model for count data | |||
| *이혜선(포항공대), 조세은(포항공대), 정회일(한양대) | |||
| Restricted Boltzmann machine for classification on NIR spectroscopic data | |||
| *김영일(중앙대) | |||
| Cluster based diagnostics in predictive modeling | |||
| *오정택(경북대), 김성수(U. of Louisiana at Lafayette), 박종진(San Diego State U.), 이경은(경북대), 서지연(Grand Valley State U.) | |||
| Distribution of runs and patterns with applications | |||
| 학생논문세션 Ⅳ-1 | 생물통계 | 종합과학관 D동 B106호 | 박민규(고려대) |
|---|---|---|---|
| *나아름(고려대), 신승준(고려대) | |||
| A model-free feature screening via fused quantile utility | |||
| *강서현(숙명여대), 김양진(숙명여대) | |||
| 켄달의 τ 추정량을 이용한 이중 구간 중도절단 자료에서의 연관성 측도 | |||
| *이재은(부경대), 장대흥(부경대) | |||
| The optimal number of hidden layers and nodes in deep neural network by using exploratory data analysis | |||
| *김수진(부경대), 박인호(부경대) | |||
| Simultaneous calibration at multiple levels for household surveys | |||
