최연진 연구실은 서울시립대학교 통계학과에 소속된 연구실로, 다변량 데이터 분석, 선택적 추론, 그리고 통계적 학습을 중심으로 첨단 통계 이론과 실제 데이터 분석을 융합하는 연구를 수행하고 있습니다. 본 연구실은 복잡하고 고차원적인 데이터에서 유의미한 정보를 추출하고, 이를 바탕으로 신뢰성 있는 통계적 결론을 도출하는 데 중점을 두고 있습니다. 특히, 다변량 데이터 분석 분야에서는 데이터 적응형 퓨즈드 라쏘와 같은 최신 방법론을 활용하여 군집 분석, 네트워크 분석, 차원 축소 등 다양한 문제에 접근하고 있습니다. 이러한 연구는 사회 네트워크, 공공 데이터, 바이오 데이터 등 실제 응용 분야에서 데이터의 구조적 특성을 반영한 분석을 가능하게 하며, 데이터 기반의 의사결정에 실질적인 도움을 주고 있습니다. 선택적 추론 분야에서는 모델 선택이나 변수 선택 이후의 통계적 신뢰도를 정확하게 평가하는 방법론을 개발하고 있습니다. 이는 기존의 통계적 추론이 갖는 한계를 극복하고, 데이터 분석 과정에서 발생할 수 있는 선택 편향을 최소화하는 데 중요한 역할을 합니다. 본 연구실은 이러한 선택적 추론 프레임워크를 통계적 학습, 머신러닝 등과 결합하여 해석 가능하고 신뢰성 높은 예측 모델을 구축하는 데 주력하고 있습니다. 연구실은 다양한 실제 데이터 분석 프로젝트와 학제 간 협력을 통해 통계학의 이론적 발전뿐만 아니라 실용적 응용에도 기여하고 있습니다. 예를 들어, 의료 데이터, 공공 정책 데이터, 사회과학 데이터 등 다양한 분야의 문제 해결에 통계적 방법론을 적용하여, 데이터 기반의 혁신적인 결과를 도출하고 있습니다. 최연진 연구실은 앞으로도 데이터 과학과 통계학의 경계를 확장하며, 신뢰성 있는 데이터 분석과 해석을 통해 사회에 기여하는 연구를 지속적으로 이어갈 계획입니다.