채민우 연구실
포항공과대학교 산업경영공학과
채민우 교수
Wasserstein metric
베이지안 추론
비모수 통계
채민우 교수 연구실
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채민우 연구실
포항공과대학교 산업경영공학과 채민우 교수
채민우 연구실은 베이지안 추론과 비모수 통계 이론을 바탕으로 분포 거리(Wasserstein metric, Hellinger metric 등) 관점에서 사후분포의 일관성과 수렴 거동을 분석합니다. 동시에 생성모델을 암시적 밀도추정기로 해석하여 GAN, shallow generative model, diffusion model의 수렴률을 통계적으로 정식화합니다. 또한 온라인 학습 환경에서 순차적 사후 업데이트의 근사오차가 누적되는 방식과 Bernstein-von Mises 성질을 함께 다루며, current status 및 Cox proportional hazards 모형으로 적용을 확장합니다.
Wasserstein metric베이지안 추론비모수 통계생성모델 기반 밀도추정온라인 베이지안 학습
대표 연구 분야
연구 영역 전체보기
Wasserstein 분포거리 기반 베이지안 추론 이론 연구
Bayesian inference theory via Wasserstein distributional distances
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Wasserstein 분포거리 기반 베이지안 추론 이론 연구
Bayesian inference theory via Wasserstein distributional distances
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생성모델 기반 비모수 밀도추정 수렴률 연구
Convergence analysis for nonparametric density estimation with generative models
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온라인 베이지안 학습 및 적응형 사후추론 연구
Online Bayesian learning and adaptive posterior inference
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연구 성과 추이
표시된 성과는 수집된 데이터 기준으로 산출되며, 일부 차이가 있을 수 있습니다.
5개년 연도별 논문 게재 수
15총합
5개년 연도별 피인용 수
47총합
주요 논문
5
논문 전체보기
1
Article
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인용수 0
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2025On reverse inequalities for Besov integral probability metrics between smooth densities
J. H. Lee, Minwoo Chae
IF 0.9 (2025)
Statistics & Probability Letters
https://doi.org/10.1016/j.spl.2025.110437
Mathematics
Probability theory
Inequality
Mathematical analysis
Calculus (dental)
Applied mathematics
Statistics
2
Article
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인용수 1
·
2025Rates of convergence for nonparametric estimation of singular distributions using generative adversarial networks
Jeyong Lee, Hyeok Kyu Kwon, Minwoo Chae
IF 0.6 (2025)
Journal of the Korean Statistical Society
https://doi.org/10.1007/s42952-025-00316-4
Mathematics
Nonparametric statistics
Convergence (economics)
Estimation
Rate of convergence
Econometrics
Bayes' theorem
Applied mathematics
Generative grammar
Statistics
3
Article
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인용수 0
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2025Online Bayesian Inference for Cox Proportional Hazards Model
Junhyeok Choi, Jeyong Lee, Yongdai Kim, Minwoo Chae
IF 1.8 (2025)
Journal of Computational and Graphical Statistics
https://doi.org/10.1080/10618600.2025.2571162
Proportional hazards model
Bayesian probability
Inference
Bayesian inference
Regression analysis
Statistical inference
Covariate
Survival analysis
최신 정부 과제
8
과제 전체보기
1
2024년 6월-2029년 12월
|750,000,000원글로벌데이터융합리더양성(한국과학기술원)
○ 비전 및 교육목표 데이터기반 비즈니스 혁신을 주도하는 "분야 특화","산업 적용 중심" 글로벌 데이터융합리더 양성을 최종 목표로 하며, 이를 달성하기 위해 ① 데이터사이언스와 경영 융복합 특성화 교육, ② 기업의 실제 사례와 프로젝트 중심 교육, ③ 데이터/AI 활용 학제 간 융합연구 혁신을 교육과 연구의 목표로 삼음○ 인원선발 목표: 신규선발인원 65...
분야 특화 데이터사이언티스트
데이터 기반 비즈니스 결정의 대중화
산업특화 인공지능
글로벌 데이터 역량/협력 모델
데이터 기반 학제간 글로벌 협력 교육/연구
2
2024년 6월-2029년 12월
|813,000,000원글로벌데이터융합리더양성(서울대학교)
생체신호, 이미지, 텍스트 등 멀티모달 의료 데이터 활용을 위한 인공지능 국내외 확산 원천 기술 개발 및 글로벌 인재 양성
글로벌 의료인공지능 전문가 인력 양성
생체신호 데이터
의료영상 데이터
전자의무기록 데이터
멀티모달 인공지능
3
2023년 5월-2026년 2월
|62,682,000원베이지안 학습법에 관한 통계 이론 연구
본 연구에서는 머신러닝 분야에서 널리 사용되고 있는 베이지안 학습법의 근본 원리를 파헤치는 통계학 이론을 연구하고자 한다. 특히 통계학자의 관점에서 머신러닝 방법들을 바라보며, 세 가지 세부 주제에 대한 연구를 심층적으로 수행하고자 한다. 첫째, 고차원 일반화선형모형에서 MCMC 또는 근사(approximate) MCMC 알고리즘의 계산 복잡도를 이해하기 ...
베이지안 통계
통계학 이론
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MCMC 이론
심층신경망 이론