부경대학교(총장 장영수) 학생들이 한국데이터정보과학회(회장 조교영)의 2020년 추계학술대회 논문발표상을 석권했다.
부경대는 최근
계명대에서 열린 이번 학술대회에서 통계학과 김준철 씨(석사 1년)가 논문발표상 최우수상을 받은 것을 비롯, 인공지능융합학과 이승재 씨(석사
2년)와 고낙경 씨(석사 2년)가 각각 논문발표상 우수상, 장려상을 수상하는 성과를 올렸다.
최우수상을 받은 김준철 씨는 논문
‘M-스플라인 접근법을 이용한 혼합치료모형(지도교수 하일도)’으로 뛰어난 연구성과를 인정받았다.
그는 이 논문에서 전통적인
생존자료와 달리 충분한 시간의 경과에도 특정 환자가 관심사건을 경험하지 않아 생존함수가 0이 아닌 일정한 상수(치료율)에 수렴하게 되는 생존
데이터에 대해 M-스플라인 접근법을 적용시킨 혼합치료모형을 제안하고, 실제 임상자료들을 사용한 예증으로 타당성을 밝혀 가장 우수한 평가를
받았다.
우수상을 받은 이승재 씨는 실제 자료를 통한 딥러닝 회귀 및 분류문제에서 전통적 변수선택 방법이나 벌점회귀를 사용할 때
모형 평가 측도나 컴퓨터 계산 속도에 어떤 영향을 주는지 평가한 논문 ‘딥러닝 회귀/분류 문제에서 변수 선택의 영향에 대한 연구(지도교수
장대흥)’로 성과를 인정받았다.
장려상을 받은 고낙경 씨는 논문 ‘교차 위험 자료에 대한 가속화 위험 분석 모형(지도교수
하일도)’에서 임상시험자료를 다루기 위한 방법으로 로그-로지스틱 분포를 이용한 가속화 위험모형을 제안하고, 실제 임상 자료들로 타당성을 증명해
좋은 평가를 받았다.
한편 1989년 창립한 한국데이터정보과학회는 4차 산업혁명, 빅데이터, 인공지능, 데이터사이언스 관련 분야의
학술 활동을 선도하는 학회다. <부경투데이>
Students of PKNU swept the thesis
presentation awards of the Korean Data & Information Science
Society
Graduate students from Statistics and Artificial Intelligence
Convergence ... won the first prize, excellence award, and encouragement
award
Students of Pukyong National University (President Jang Young-soo)
swept the thesis presentation award at the 2020 Fall Conference of the Korean
Data & Information Science Society (KDISS, Chairman Cho
Gyu-young).
At the recent academic conference held at Keimyung
University, Lee Seung-jae from the Department of Artificial Intelligence
Convergence (2nd-year master) and Ko Nak-gyeong (2nd-year master) each have won
the excellence award and the encouragement award at the thesis presentation
award including Kim Joon-cheol (1st-year master) of Statistics received the 1st
prize for thesis presentation.
Kim Joon-cheol, who received the Grand
Prize, was recognized for his outstanding research achievements for his thesis
'M-spline approach for mixture cure survival models (Advisor Ha
Il-do)'.
In this paper, unlike traditional survival data, certain
patients do not experience an event of interest even after sufficient time, so
the corresponding survival function converges to a nonzero value (which is
called a cure rate), and he proposes a mixture cure models that can be applied
to the M-spline approach the above survival data, and received the best
evaluation by revealing its validity through an illustration using actual
clinical data.
Lee Seung-jae, who received the Excellence Award,
evaluated how the traditional method of variable selection or penalized
regression affects the model evaluation measures and computer computation speed
in deep learning regression and classification through real data. His thesis, 'A
study on the influence of variable selection in the deep learning
regression/classification (advisory prof. Jang Dae-heung)' was recognized for
his achievements.
Ko Nak-gyeong, who received the Encouragement Award,
proposed an accelerated risk model using log-logistic and generalized extreme
value distribution as a method for dealing with clinical trial data in her
thesis 'Accelerated Risk Analysis Model for Cross-Risk Data', and she supported
the claim with actual clinical data to prove its validity and received good
reviews.
Meanwhile, the Korean Data & Information Science Society,
which was founded in 1989, is a leading academic activity in the fields related
to the 4th industrial revolution, big data, artificial intelligence, and data
science.