최두원 연구실
데이터사이언스학과 최두원
데이터사이언스학과의 연구실은 실내 공기질 진단, 건물 에너지 소비 분석, 로지스틱 회귀 트리, 하위 그룹 식별, 제조업에서의 인과 분석 등 다양한 연구 주제를 다루고 있습니다. 연구실은 2021년 어린이집에서의 장기 모니터링을 통한 실내 공기 오염물질 진단, 2012년 CBECS 데이터를 활용한 건물 에너지 소비 진단, 그리고 의료 결과 모델링에서의 하위 그룹 식별을 위한 강력한 로지스틱 회귀 트리 개발 등의 연구를 수행해왔습니다. 또한, 제조 공정에서 제품 불량의 원인 설비를 탐지하는 방법 및 장치에 대한 특허를 보유하고 있습니다. 이러한 연구 성과를 바탕으로 연구실은 다양한 기업과의 협업을 통해 R&D 프로젝트를 성공적으로 수행할 준비가 되어 있습니다.
Logistic Regression Tree
Causal Analysis in Manufacturing
Building Energy Consumption Analysis
제조 공정에서의 제품 불량 원인 분석 및 탐지
제조 공정에서 발생하는 제품 불량의 원인을 정확히 분석하고 탐지하는 기술을 연구합니다. 데이터 마이닝 기법을 활용하여 다단계 PCB 제조 과정에서의 제품 결함의 인과 관계를 분석하고, 이를 바탕으로 불량을 초래하는 장비를 발견하는 방법 및 장치를 개발합니다. 이 기술은 제조 공정의 효율성을 높이고, 불량률을 낮추며, 제품의 품질을 개선하는 데 기여할 수 있습니다. 특히, 대규모 데이터 셋을 다루는 데 있어 높은 정확성을 자랑하며, 다양한 제조 환경에서의 적용 가능성을 가지고 있습니다. 이 연구는 특히 제조업체와의 협업을 통해 실질적인 현장 적용을 목표로 하고 있습니다.
1
Diagnosis of Indoor Air Contaminants in a Daycare Center using a Long-term Monitoring
BUILDING AND ENVIRONMENT, 2021
2
Diagnosis of building energy consumption in the 2012 CBECS data using heterogeneous effect of energy variables: A recursive partitioning approach
BUILDING SIMULATION, 2021
3
Robust logistic regression tree for subgroup identification in healthcare outcome modeling
IISE Transactions on Healthcare Systems Engineering, 2020