최승배 연구실은 공간통계, 머신러닝, 빅데이터 분석 등 첨단 통계학 분야를 선도하는 연구실입니다. 본 연구실은 공간적 상관관계를 고려한 데이터 분석, 공간예측모형 개발, 공간 데이터 마이닝 등 공간통계의 이론과 실제를 아우르는 폭넓은 연구를 수행하고 있습니다. Kriging, Cokriging, 공간회귀모형 등 다양한 공간통계 기법을 활용하여 환경, 도시, 재난, 생태계 등 다양한 분야의 공간 데이터를 분석하고 예측하는 데 주력하고 있습니다. 또한, 머신러닝과 빅데이터 기반의 통계분석에도 많은 역량을 집중하고 있습니다. 딥러닝, 자연어처리, 텍스트마이닝, 시계열 예측 등 최신 데이터 분석 기법을 적극적으로 도입하여, 교육, 사회, 의료, 산업 등 다양한 영역의 복잡한 데이터를 효과적으로 해석하고 있습니다. 설문조사 데이터의 무응답 대체, 불성실 응답 판별, 여론조사 결과 예측, 교육 빅데이터 분석 등 실제 사회문제 해결에 초점을 맞춘 연구가 활발히 이루어지고 있습니다. 연구실은 전통적인 통계학의 경계를 넘어 다양한 학문 및 산업 분야와의 융합을 통해 응용통계학의 새로운 지평을 열고 있습니다. 교양교육 효과성 분석, 취업 만족도 결정요인 분석, 질병 유전자 탐색, 고객 세분화 및 신용평점 모형 개발 등 다양한 응용연구를 수행하며, 텍스트마이닝, 사회네트워크분석, 자연어처리 등 최신 데이터 분석 기법을 접목하여 정형·비정형 데이터를 아우르는 통합적 분석 역량을 강화하고 있습니다. 이러한 연구는 정부, 공공기관, 산업체 등 다양한 외부 기관과의 협력 프로젝트로도 이어지고 있습니다. 빅데이터 분석 역량을 바탕으로 디지털 혁신, 스마트 교육, 사회 현안 해결 등 다양한 분야에서 실질적인 성과를 창출하고 있으며, 관련 교재 및 실무 지침서 발간, 학술상 수상 등 학계와 산업계 모두에서 높은 평가를 받고 있습니다. 최승배 연구실은 앞으로도 공간통계와 빅데이터 분석, 머신러닝 등 첨단 통계학 분야의 연구를 지속적으로 확장해 나갈 계획입니다. 이를 통해 데이터 기반의 의사결정 지원, 사회문제 해결, 학문적 발전에 기여하고자 하며, 산학협력 및 교육 프로그램 운영 등 다양한 활동을 통해 사회적 가치를 실현하고 있습니다.