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심주용 연구소장

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작성자 관리자 작성일15-04-15 13:52 조회6,850회 댓글0건

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심주용                             a3cb476684238c281b415d80e1d87b00_1429077                      

 

<학력>

​서강대학교 화학공학과(공학사)

Northeastern Illinois University 수학과(이학석사)

University of Illinois at Urbana-Champaign​ 통계학과(이학석사, 박사과정수료)

경북대학교 통계학과(이학박사)

<전공 및 연구분야>

다변량통계학, 기계학습, 패턴인식, 데이터마이닝, 의학통계학, 생물정보학, 보험수리 등


<경력>

쥬리아화장품 연구실 근무

삼성반도체통신 근무

E & K International 근무

University of Illinois 통계학과 연구조교

경북대학교 통계학과 시간강사

대구가톨릭대학교 정보통계학과 겸임교수

()동부그린 측정부장

선호플랜트ENG 관리이사

인제대학교 통계학과 겸임교수

 

<수상경력>

 연도

 수상명

 2009

 Marquis Who's Who in the World 등재

 

<연구개발 경력>


 기간

프로젝트명

참여 

지원기관 

200712

 ~ 200811

 경시적 가산자료 연구를 위한

준모수 커널 포아송 회귀모형

책임연구자​

한국학술

진흥재단

2009년 9

 ~ 2012년 8

 생존분석을 위한 서포트벡터기계에

관한 연구

책임연구자​

한국연구재단

2012년 5

 ~ 2015년 4

 통계적 학습이론 기반의

부분선형모형 및 응용

책임연구자​

한국연구재단

2015년 11

 ~2018 년 10

커널기법 기반 가변계수모형​ 연구

책임연구자​

한국연구재단​

 2017년 05

 ~2017 년 11

 금융환경에 적용 가능한 지능형 

사이버 보안

공동연구자

 (사)금융보안원

2019년 06월

~2021년 12월

인공지능 기반 신약 개발 통합 플랫폼
개발 및 신약 후보물질 개발

공동연구자​ 

한국연구재단 

<논문 실적 목록>

1. Variable selection in L1 penalized censored regression. Journal of the Korean Data & Information 

   Science Society, 22, 951-959. 2011.

2. Semiparametric mixed-effect least squares support vector machine for analyzing pharmacokinetic 

   and pharmacodynamic data. Neurocomputing, 74, 3412-3419.  2011.

3. Variance function estimation using SVM and Jack-Knife method. Journal of the Korean Data 

   Anaysis Society. 13, 2243-2251. 2011.

4. Transductive kernel logistic regression for semisupervised classification in Bioscience. 

   Quantitative Bio-Scinece, 30, 123-127. 2011.

5. Semiparametric kernel logistic regression with longitudinal data. Journal of the Korean Data & 

   Information Science Society, 23, 385-392. 2012.

6. Two-step LS-SVR for censored data. Journal of the Korean Data & Information Science Society, 

   23, 393-401. 2012.

7. 생존자료분석을 위한 혼합효과 최소제곱 서포트벡터기계, Journal of the Korean  Data & Information 

   Science Society, 23,739-748. 2012.

8. 소지역 추정을 위한 M-분위수 커널회귀. Journal of the Korean Data & Information Science Society, 

   23, 749-756. 2012.

9. Estimating multiplicative competitive interaction model using kernel machine technique. Journal 

   of the Korean Data & Information Science Society, 23, 825-832. 2012.

10. 단조 서포트벡터기계를 이용한 Kaplan-Meier 생존함수의 평활. Journal of the Korean Data & 

   Information Science Society, 23, 1045-1054. 2012.

11. Kernel Poisson regression for mixed input variables. Journal of the Korean Data & Information 

   Science Society, 23, 1231-1239. 2012.

12. Estimation of VaR using semiparametric SVQR. Computational Statistics, 27, 685-700. 2012.

13. Variable Selection in censored kernel regression. Journal of the Korean Data & Information 

   Science Society, 24, 201-209. 2013.

14. GACV for partially linear SVR. Journal of the Korean Data & Information Science Society, 24, 391-

   399. 2013.

15. Expected shortfall estimation using kernel machines. Journal of the Korean Data & Information 

   Science Society, 24, 625-636. 2013.

16. Partially linear Support vector quantile regression using asymmetric e-insensitive loss function. 

   Journal of the Korean Data Anaysis Society, 15, 1767-1776. 2013.

17. 소지역 실업률의 패널추정을 위한 일반화커널추정방정식. Journal of the Korean  Data & Information 

   Science Society, 24, 1199-1210. 2013.

18. Semiparametric spatial effects kernel minimum squared error model for predicting housing sales 

   prices. Neurocomputing, 124, 81-88. 2014.

19. Transcription factor binding site identification and gene classification via fusion of supervised 

   weighted discrete kernel clustering and support vector machine. Journal of Applied Statistics, 41, 

   573-581. 2014.

20. Quantile regression with errors in variables. Journal of the Korean Data & Information Science 

   Society, 25, 439-446. 2014.

21. A transductive least squares support vector machine with the difference convex algorithm.  

   Journal of the Korean Data & Information Science Society, 25, 455-464. 2014.

22. Sparse SVQR for detecting differently expressed genes. Quantitative Bio-  Science, 33, 5-20. 

   2014.

23. SVQR Ensemble with Bagging, Journal of the Korean Data & Information Science Society, 29, 

   677-684, 2017

24. Kernel-based random effect time-varying coefficient model for longitudinal data. 

   Neurocomputing, 267, 500-507, 2017.

25. Kernel-based orthogonal quantile regression model. Model Assisted Statistics and Applications

   12, 217-226, 2017.

26. Semivarying coefficient least-squares support vector regression for analyzing high-dimensional 

   gene-environmental data. Journal of Applied Statistics, 1-12, 2017. 

27. Kernel-based geographically and temporally weighted autoregressive model for house 

   price estimation, PLoSONE, 13, 10, 1-16, 2018.

28. Kernel-based spatial error model for analyzing spatial panel data, Model Assisted Statistics and

   Applications 15, 239-248, 2020

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