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2016년 춘계학술논문발표회 안내

페이지 정보

작성자 관리자 작성일16-03-02 13:57 조회270회

본문

 
2016년 춘계학술논문발표회 안내
 
2016년도 춘계학술논문발표회가 경북대학교에서 5월 20일(금)~21일(토) 양일간 개최될 예정입니다. 논문발표, 학회장초청강연, 특별초청강연, Tutorial 및 리셉션을 가질 예정이오니, 회원들께서는 다음 사항을 참고하시어 학술논문발표회가 성공리에 치러질 수 있도록 많은 참여와 관심을 바랍니다.
 
▪장소 : 경북대학교(*아래 상세 일정은 변경될 수 있습니다.)
http://www.kss.or.kr/data/editor/1604/3698691191_1460967552.22.png
 
■ 논문접수
 [접수방법] 학회 홈페이지(http://www.kss.or.kr)에서 온라인 접수(우편, Email 접수 불가)
http://www.kss.or.kr/data/editor/1603/3698691191_1456895440.88.png

*4월 11일(월)까지 학생논문세션 발표여부에 대한 심사결과를 알려드릴 예정입니다.

 

■ 사전등록 안내
  학술논문발표회의 원활한 진행을 위하여 참가비 사전등록을 아래와 같이 받고자 합니다. 특히 회원과 비회원의 참가비가 차등 부과되오니 이점 착오 없으시기 바랍니다. 
(단, 당해년도 연회비가 납부되어야 회원가로 참가비 적용됩니다.)
[등록일] 2016년 3월 7일(월) - 5월 2일(월)
[등록방법] 학회 홈페이지(http://www.kss.or.kr)에서 온라인 접수
[납부방법] 계좌입금(한국씨티은행, 186-00189-257, 예금주: 한국통계학회) 또는 학술논문발표회 웹페이지   에서 신용카드 결제
※ 참가비는 반드시 본인 이름으로 송금하여 주시기 바랍니다.
※ 당일등록에서는 현금결제만 가능하오니, 카드결제를 하셔야 하는 경우에는 사전등록기간을 이용하시기 바랍니다. 
※ 사전등록 취소는 5월 9(월)까지 가능합니다.
※ 이번 튜토리얼에서는 기본적인 인공신경망의 개념과 학습 알고리즘에 대해 정리하고, 이어서 딥러닝 알고리즘의 기본적 구조와 주요 결과들을 간략히 소개할 예정입니다. 그동안 딥러닝이 가장 큰 성능 향상을 가져온 분야인 영상 인식과 순차적 자료 인식에 대해 좀 더 자세히 알아보게 될 것입니다. 유익한 기회이오니, 많은 참여를 바랍니다. 특히 귀교의 대학원생들에게 널리 홍보해 주시기 바랍니다.
※ 리셉션은 사전등록 시 신청자에 한하여 입장되며(단, 비회원 학생의 경우 등록불가) 당일 등록하는 분들은 입장이 불허될 수 있습니다.  

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※초청 강연 연사 소개
 
∙Runze Li교수(특별초청강연1)
Runze Li교수는 2000년도에 University of North Carolina at Chapel Hill에서 박사학위를 취득하였으며, 그 이후 현재까지 Penn State University에서 교수로 재직중이다. 특히, 2014년부터는 distinguished professor인 Verne M. Willaman Professor로 재직중이다. Li교수는 고차원 회귀모형에 대해서 매우 우수한 연구를 하였는데, 대표적인 업적으로는 2001년에 smoothly clipped absolute deviation penalty라는 oracle property를 갖는 최초의 벌점함수를 제안하였다. 그 이후, 수십편의 논문을 통계학 최고의 저널에 발표하였으며, 2014년과 2015년에는 수학분야에서 인용이 가장 많이 된 학자로 선정되었다. 또한 2013년부터 2015년까지 Annals of Statistics의 Editor를 역임하였다.
 
∙Hansheng Wang(특별초청강연2)
Hansheng Wang교수는 2001년 미국 위스콘신주립대학교에서 통계학으로 박사학위를 취득하였으며, 현재 북경대학교에 정교수로 재직중이다. Wang교수의 주 연구분야는 고차원 모형, 네트워크자료분석 등이다. 아시아 통계학 중에서 국제적으로 매우 뛰어난 연구를 하는 연구자중 하나인데, 특히 2007년부터 고차원 모형과 관련되어 다수의 논문을 통계학 최고의 저널에 발표하고 있으며, 현재 JASA, JRSS-B, Statistica Sinica등의 저널의 associated editor를 역임하고 있다.
 
※Tutorial 강연 내용 소개
 
최근 깊은 인공신경망(artificial neural network) 구조에 기반한 딥러닝(deep learning) 학습알고리즘이 패턴 인식의 다양한 응용 분야에서 혁신적인 성능 향상을 불러 일으키고 있다. 본 튜토리얼에서는 먼저 기본적인 인공신경망의 개념과 학습 알고리즘에 대해 정리하고, 이어서 딥러닝 알고리즘의 기본적 구조와 주요 결과들을 간략히 소개한 뒤, 그동안 딥러닝이 가장 큰 성능 향상을 가져온 분야인 영상 인식과 순차적 자료 인식에 대해 좀 더 자세히 알아본다. 구체적으로, 영상 인식에 주로 사용되는 컨볼루셔널 신경망(convolutional neural network) 및 순차적 자료 인식에 주로 사용되는 재귀적 신경망(recurrent neural network)의 구조를 소개하고, 이들 신경망 구조와 해당 학습 알고리즘들이 어떻게 영상 분류나 음성 인식 등의 문제에 응용되었고 이들 분야에서 얼마나 혁신을 가져왔는지 알아본다. 끝으로 향후 연구 방향에 대해서도 조망해본다.본다. 끝으로 향후 연구 방향에 대해서도 조망해본다.
 
 
사단법인  한 국 통 계 학 회 장