통계계산 및 네트워크 분석 연구실
인하대학교 본교(제1캠퍼스)유동현 교수 데이터사이언스학과
Mathematics
수리학
연구실 소개
통계계산 및 네트워크 분석 연구실은 데이터사이언스학과 소속으로, 정밀 행렬 추정과 GPU 병렬 계산을 중심으로 활발한 연구를 진행하고 있습니다. 최근 3년간 주요 연구 분야로는 LASSO 회귀를 이용한 모델 선택 기준 연구, 가우시안 그래프 모델에서의 모델 선택 비교 연구 등이 있습니다. 특히 GPU를 활용한 병렬 계산 알고리즘 개발에 있어 뛰어난 성과를 보이고 있으며, 이는 여러 논문과 학회 발표를 통해 입증되었습니다. 연구실은 다양한 프로젝트를 통해 기업과의 협업을 적극적으로 추진하고 있으며, 정밀 행렬 추정 분야에서의 전문성을 바탕으로 높은 연구 성과를 이루고 있습니다.
정밀 행렬 추정
GPU 병렬 계산
LASSO 회귀
가우시안 그래프 모델
연구 분야
병렬 계산을 이용한 정밀 행렬 추정본 연구실은 GPU를 활용한 병렬 계산 기법을 통해 대규모 정밀 행렬을 효율적으로 추정하는 방법을 연구하고 있습니다. 이 방법은 대규모 데이터셋에서 발생하는 계산 복잡성을 줄이고, 정밀도를 높이며, 처리 속도를 획기적으로 향상시킵니다. 특히, 스케일드 라소를 이용한 좌표 하강 알고리즘을 GPU 병렬 처리를 통해 최적화하여 실시간 데이터 분석 및 예측에 유용한 도구를 개발하고 있습니다.
COVID-19 확산 분석을 위한 퓨즈드 라소 신호 근사 경로 알고리즘COVID-19의 확산 양상을 분석하기 위해 퓨즈드 라소 신호 근사 경로 알고리즘을 개발하는 연구를 수행하고 있습니다. 이 방법은 시계열 데이터에서 변화점을 감지하고, 다양한 변수들 간의 상호작용을 모델링하여, 전염병의 전파 패턴을 정확하게 파악하는 데 기여합니다. 이를 통해 공공 보건 정책 수립에 실질적인 도움을 제공하고, 전염병 확산을 효과적으로 제어하는 전략 수립을 지원합니다.
주요 논문
1
Comparison study of synthetic data generation methods for credit card transaction data
H. Jung, Y. Cho, G. Ko, J. Song, D. Yu
Journal of the Korean Data & Information Science Society
2023
2
A study on bias effect of elastic net penalized regression for model selection
J. S. Lee, Y. Cho, J. Lee, G. W. Ko, D. Yu
Journal of the Korean Data & Information Science Society
2022
3
An efficient parallel block coordinate descent algorithm for large-scale precision matrix estimation using graphics processing units
Y.-G. Choi, S. Lee, D. Yu
Computational Statistics
2022
4
Comparative Study of CUDA GPU Implementations in Python With the Fast Iterative Shrinkage-Thresholding Algorithm for LASSO
Y. Cho, J. Kim, D. Yu
IEEE ACCESS
2022
5
An empirical evidence of inconsistency of the 𝓁₁ trend filtering in change point detection
D. Yu, J. Lim, W. Son
The Korean Journal of Applied Statistics
2022
통계계산 및 네트워크 분석 연구실
인하대학교 본교(제1캠퍼스) 데이터사이언스학과
유동현 교수
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