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한영희
2019 / Journal of The Korean Data Analysis Society
Kanghui He, Chao
2020 / International Journal of Control, Automation, and Systems
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본 연구는 한국 수출 중력모형에 인공신경망 분석을 적용하고, 변수의 비선형적 기여도를 부분의존그림(PDP)을 통해 제시합니다. 분석 결과, 기존 연구에서 확인하기 어려웠던 GDP, 1인당 GDP, 원격성 변수 등에서 비선형적인 관계가 존재함을 확인했습니다.
글로벌 가치사슬에서 수출부가가치의 결정요인 분석과 정책 시사점
지금 당장 환율공부 시작하라.
Complex models and computational methods in statistics
A generative approach to the development of hidden-figure items
Econometric analysis of cross section and panel data
Panel data econometrics : methods-of-moments and limited dependent variables
Nonparametric econometrics Adrian Pagan, Aman Ullah.
Dynamics of poverty in rural Bangladesh
산업연관분석
(KERI 2010)한국경제 거시계량모형 =
Time series models : in econometrics, finance and other fields
Computer-aided econometrics
Dynamic economics : quantitative methods and applications
Computational learning and probabilistic reasoning
Multivariate nonparametric regression and visualization : with R and applications to finance
Advances in learning theory : methods, models, and applications
Large-dimensional panel data econometrics : testing, estimation and structural changes
Neural Computing and Applications
Han Z.,Zhu Z.,Zhao S.,Dai W.무역금융보험연구
노재확유통경영학회지
양이석, 안경애, 김태영Applied Energy
Kumar S.,Muhuri P.K.SAGE Open
Dumor K.,Yao L.,Ainam J.P.,Amouzou E.K.,Ayivi W.Maritime Policy and Management
Saeed N.,Cullinane K.,Sødal S.통상정보연구
노재확, 노재연Econometric Reviews
Cho, MoonheeJournal of the American Statistical Association
Lee K.Y.,Li L.,Li B.,Zhao H.Resources, Conservation and Recycling
Xi X.,Zhou J.,Gao X.,Wang Z.,Si J.International Journal of Mechanical Sciences
Ouyang H.,Wang H.,Liu J.,Zhou H.,Duan S.,Han X.Heliyon
Al khatib A.M.G.무역학회지
김진규, 이윤The Journal of Asian Finance, Economics and Business
Eve M. H. CHAN, Danny C. K. HO, C.Computational Statistics and Data Analysis
Tang Q.,Tu W.,Kong L.JOURNAL OF MACHINE LEARNING RESEARCH
Kalainathan, Diviyan; Goudet, Olivier; Guyon, Isabelle Guyon; Lopez-Paz, David; Sebag, MicheleApplied Mathematics and Computation
Hammadi Y.,Ryckelynck D.,El-Bakkali A.동북아경제연구
원용걸Journal of International Trade and Economic Development
Canh P.N.,Dinh Thanh S.Sustainability (Switzerland)
Ho D.C.K.,Chan E.M.H.,Yip T.L.,Tsang C.W.전선 / 대학원
고급 확률 그래프 모형(PGM)은 많은 수의 변수가 상호작용하는 복잡한 도메인에 대한 확률 분포를 표현하는 효과적인 방법이다. 따라서 확률 그래프 모형은 의료진단, 이미지 및 음성인식, 스포츠통계, 생물정보학 등과 같은 다양한 분야에 적용되는 머신러닝 방법들의 핵심적인 역할을 한다. 이 강의는 방향성 그래프를 이용하는 베이지안 네트워크; 무방향성 그래프를 사용하는 마르코프 네트워크의 이론적 성질과 학습 방법 그리고 실제 적용 사례를 설명한다.전선 / 학사
여러 가지 통계 모형에서 나타나는 함수에 대하여 비모수적 추정 방법을 배우며, 이론적인 측면보다는 주로 방법론 및 그 응용에 초점을 맞춘다. 비모수 방법으로서 커널 추정법, 국소 다항 적합법, 웨이블릿 추정법, 스플라인 추정법 등을 다룬다. 밀도함수, 회귀함수, 생존함수, 분위수함수 등의 추정 방법을 배우며, 분류 및 판별분석, 일반화 선형모형, 중도절단회귀 모형, 비례위험 모형 등에 응용하는 방법을 간략하게 소개한다.전선 / 학사
비모수통계의 이론과 응용을 다룬다. 위치모수 및 척도모수를 추론하기 위한 순서통계량 및 순위통계량의 분포, 순열검정 방법과 비모수적 신뢰구간 및 점추정 방법을 모수적 방법과 비교하며, 붓스트랩 절차에 대해 학습한다. 또한, 다중선형회귀, 밀도함수추정 및 비모수회귀 등에서의 비모수 방법론을 다룬다. 선수과목으로서는 <통계학>, <통계학실험>, <회귀분석 및 실습>이 요구된다.전선 / 대학원
본 강좌에서는 학술연구를 위해 필요한 연구절차, 연구디자인, 분석 및 추론과 관련된 주요 통계이론 및 기법을 학습한다. 논의 될 주제의 예는 관계의 추론, 인과관계, 실험설계, 가설 설정 및 검증, 다변량분석기법 등이다.전선 / 대학원
이 과목에서는 베이즈 통계학의 이론에 대해서 공부한다. 다루는 내용은 비모수 베이즈 통계학, 베이즈 점근적 이론, 베이즈 계산의 이론, 무정보 사전분포 등을 다룬다.전선 / 대학원
구조신뢰성특강은 토목구조물이 갖고 있는 하중 또는 재료의 불확실성을 수학적으로 정량화하기 위한 논리적인 틀을 제시한다. 이 과목은 구조역학적인 원리를 고려한 probability, random variables 그리고 random processes 등으로 구성되어 있다. 그리고 최근에 개발된 구조설계기준의 기초를 구성하고 있다. 이 과목은 구조신뢰성 해석과정의 기초를 소개하는 것을 목적으로 하고 있고 다음의 세부 주제로 구성되어 있다. 확률과 확률변수의 소개 구조적인 구성요소와 시스템을 위한 신뢰성 이론의 정식화 정해와 일계, 이계 신뢰성 해석방법 신뢰성지수 시물레이션 해석법 신뢰성을 해석을 위한 민감도의 측정전선 / 대학원
한 지역에 대한 체계적이고 종합적인 이해는 본래 지리학이 추구해 온 목표였다. 이러한 목표를 이루기 위한 방법은 시대별, 지역별로 다소 상이한 형태를 띠며 발전해 왔다. 본 과목에서는 지역연구의 방법론이 전체 지리학의 발전과정 속에서 어떻게 변모해 왔는가를 고찰하고 각각의 방법론들이 지니는 장단점들을 파악해 봄으로써 지역연구의 새로운 방법론을 모색해 보는 데 주안점을 둔다.전선 / 대학원
다른 과목에서 배운 계량적 분석방법을 현실 농업문제에 응용한다. 비교정학(comparative statics)에 의한 모형분석, 칼만 필터(Kalman filter), 뉴럴 네트워크(neural network), 유전자 알고리즘(genetic algorithm), 부트 스트랩핑(boot strapping), 커널 추정(kernel estimation) 등을 다룬다.전선 / 대학원
이 과목은 농업분야 분석에 많이 적용되는 거시모형 수립을 위한 기초이론을 공부한다. 우선 일반균형이론에 대한 미시 경제학적 기초를 공부하고 그 이후 세대교차모형 및 여타 응용거시모형들에 대한 기초를 공부하게 된다.전선 / 대학원
본 강의는 정치외교학에서의 응용을 중심으로 정량 분석, 계산 사회과학, 질적 분석에서의 고급 주제들을 탐구한다. 현대 실증 연구에서 사용되는 다양하고 정교한 방법론들—제한 종속 변수 모형(예: 로짓, 프로빗), 생존(지속 시간) 분석, 패널 데이터 기법, 요인 분석, 차원 축소, 머신러닝 알고리즘, 그리고 텍스트 분석, 심층면접, 참여관찰 및 사례연구 등—중 몇 가지 주제를 심도 있게 다룰 예정이다. 강의, 프로그래밍 및 현장 실습, 그리고 연구 논문 작성 과제를 통해 수강생들은 각 방법론의 핵심 이론적 틀을 이해하고, 이를 자신들의 연구에 적용할 수 있는 실질적인 역량을 기르게 된다.전선 / 대학원
인과추론은 데이터로부터 인과적 결론을 도출하는데 필요한 논리적 조건과 분석과정을 탐색하는 새로운 양적방법론적 접근이다. 이 강의는 교육분야 연구자들에게 인과추론의 기본 개념과 최신 연구성과들을 소개하고, 교육연구에 인과추론을 적극적으로 활용할 수 있도록 유도하는 것을 목표로 한다.전선 / 대학원
경제의 글로벌화가 중요한 문제로 부각되고 있는 현실에서, 한 국가의 경제는 국제적 맥락과 무관하게 이해될 수는 없다. 본 과목에서는 이러한 전제 하에 여러 국가들의 시장미시구조를 조망하고, 국제 경제에서 경기순환, 환율 그리고 인플레이션과 관련된 위험을 평가하고자 한다. 또한 국제무역과 국제수지에 관한 이론들을 학습하고, 금융 및 재정정책, 무역정책 등의 역할과 한계 그리고 경제변동에 대한 체계적인 접근방법을 제시한다.전선 / 대학원
본 과목은 사회통계의 고급수준에 해당되는 부분으로 이론적 기초와 분석방법을 이해하고, 사회복지와 관련자료를 컴퓨터를 이용하여 분석한 후 보고서를 작성하는 연습을 한다. 이 과목에서는 부제에 따라 구조방정식 및 잠재성장모형 혹은 인과추론 및 정책평가에 대해 중점적으로 다룬다. 그러므로 이 과목의 수강은 사회통계의 초급수준을 이해함을 전제로 한다.전선 / 대학원
인과 관계를 이해하는 것은 일상생활 뿐 아니라 과학적 진보를 이루는 데 큰 역할을 해왔다. 특히, 인과 관계를 상관관계로부터 구분하는 것이나 비실험 데이터로부터 인과 중재의 효과를 측정하는 것은 의사 결정이나 다양한 분야의 정책을 개발하는데 중요해지고 있다. 이 과목은 인과 추론 방법에 대해 데이터사이언스와 인공 지능의 관점에서 고찰 한다.전선 / 대학원
농식품관련산업의 주요 이슈들에 대한 경제학적 실증 분석기법을 학습하고, 이를 실제 자료에 적용하여 동 분야의 실증적 연구 수행에 기초를 마련한다. 실증적인 연구 수행을 위하여 기존 발표 논문에 대한 체계적인 검토를 시도한다.전선 / 학사
본 교과목에서는 현재 여러 분야에서 적용되고 있는 지능시스템 및 관련연구의 핵심이 되는 확률적 모델링 및 추론, 통계학적 기계학습, 컴퓨터비젼, 로보틱스의 기초를 소개한다. Bayesian networks, hidden Markov models (HMM), Kalman filters, Markov decision processes 등의 확률적 모델링 및 추론방식이 소개되고 선형 regression 및classification 그리고 nonparametric 학습 방법의 기초를 습득한다. 그리고 확률적 모델, 추론방식, 학습방식들이 어떻게 컴퓨터비전 그리고 로보틱스 등의 응용분야에 적용되는지 알아본다.전필 / 학사
기본적으로 선형회귀모형을 주어진 자료에 적합시키는 방법을 소개하며, 모형모수에 대한 추론도 다룬다. 이 과목에서 다루는 주제를 나열하면, 단순선형회귀, 다중선형회귀, 모형적합진단, 가중선형회귀, 변수변환, 회귀진단, 레버리지 및 영향점 탐지, 범주형변수를 위한 회귀분석기법, 다중공선성, 변수선택 및 모형선택, 비선형회귀, 일반화선형모형, 인공신경망 등이다.전선 / 대학원
경관은 도시와 농촌의 지질, 토양, 수계, 식생, 야생동물과 토지이용의 시스템이다. 우리는 경관을 요소별로 나누어 이해할 수도 있고. 시공간에서 구조를 지니는 하나의 시스템으로서 상호관계의 측면에서도 연구할 수 있다. 경관은 생태계의 시스템으로 기능한다. 식생과 토양이나 물과 도시경관 사이에 관련성이 있기에 일관성을 인식하는 것은 공간을 인식하게 한다. 경관이 읽기 쉬울 때, 그것은 개인과 커뮤니티의 지속가능성에 기여한다. 그러므로 경관의 시스템적인 분석은 자연 생태 계획이나 사회적, 문화적, 심리적 건강성 향상을 계획할 때 필수적이다. 강의는 매주 진행되고 경관 체계 분석에 관한 주제를 연구하고 토론한다. 토론에 참여하기 위해서, 학생들은 정해진 주제에 관한 발표를 정기적으로 준비해야 한다.전선 / 대학원
확률 그래프 모델은 확률 변수들 간의 조건 의존성을 그래프 형태로 나타낼 수 있는 통계 방법론으로, 대용량 변수들의 복잡한 상호관계도 조밀하게 표현할 수 있다. 근래 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 로봇공학, 컴퓨터 시스템, 계산 생물학 등 인공지능과 연관된 다양한 실제 문제들에 성공적으로 활용되고 있다. 본 과목에서는 확률 그래프 모델에 필요한 이론, 원리, 알고리즘 등을 폭넓게 배우며, 특히 주요 주제로는, 베이지안 그래프와 마코프 랜덤 필드의 표현, 합-곱 알고리즘과 신뢰 전파 알고리즘 등을 통한 그래프 모델의 학습과 추론, 변분 분석과 표본화를 통한 근사 방법, 최대 마진 방법과 깊은 신경망 등의 최신 기계 학습 기법 등과 그들의 실제 적용 방법과 예시 등을 다룬다. 본 과목은 대학원생과 일부 고년차 학부생을 대상으로 한다.전선 / 학사
본 강의는 학부 수준에서 정치외교학에서 양적 방법론의 기본이 되는 회귀분석 및 인과추론의 핵심을 전달하는 것을 목표로 한다. 우선 통계학의 기본 개념(유의성 검정, 회귀분석, 통계적 추론 등)을 학습하고, 통계 소프트웨어 R의 기초를 학습한다. 또한 R을 통해 자료수집, 전처리, 분석, 시각화 및 문서를 작성하는 실습도 포함한다. 다음으로는 선형회귀 모형이 무엇인지, 그리고 그 파라미터들의 최소제곱법으로 추정하는 법을 배운다. 마지막으로 잠재적 결과 프레임워크(potential outcome framework)에 기반한 기초적인 인과추론의 개괄을 학습한다. 수강생들은 한 학기 동안 소논문을 하나 작성하여 평가받게 된다.