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2014년도 춘계학술논문발표회 및 임시총회 안내

페이지 정보

작성자 관리자 작성일14-01-13 14:52 조회460회

본문

2014년도 춘계학술논문발표회 및 임시총회가 통계청 통계센터(대전)에서 5월 23일(금)~24일(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 : 통계청 통계센터(대전)
http://www.kss.or.kr/data/editor/1404/3552965439_1396852063.96.png
 
■ 논문접수
[접수방법] 학회 홈페이지(http://www.kss.or.kr)에서 온라인 접수(우편, Email 접수 불가)
http://www.kss.or.kr/data/editor/1402/3552965439_1393318259.76.png
 
■ 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] 2014년 3월 3일(월) - 5월 7일(수)
[등록방법] 학회 홈페이지(http://www.kss.or.kr)에서 온라인 접수
[납부방법] 계좌입금(한국씨티은행, 186-00189-257, 예금주: 한국통계학회) 또는 학술논문발표회 웹페이지에서 신용카드 결제
※ 참가비는 반드시 본인 이름으로 송금하여 주시기 바랍니다.
※ 당일등록에서는 현금결제만 가능하오니, 카드결제를 하셔야 하는 경우에는 사전등록기간을 이용하시기 바랍니다.
※ 사전등록 취소는 5월 12일(월)까지 가능합니다.
※ 이번 튜토리얼에서는 가법성 등 구조적 가정을 갖는 비모수-준모수 모형에 대하여 소개하고 이러한 구조들이 추론에 어떻게 도움이 되는가를 소개할 예정입니다. 비모수-준모수 추론에 대한 개괄적 소개와 구조적 제약을 갖는 모형에서의 추론법을 순차적으로 살펴보게 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.
<참가비 - 회원>                                                         <참가비 - 비회원>
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※초청 강연 연사 소개
 
∙이재창(학회장초청강연)
이재창 교수는 1972년 미국 오하이오 주립대학교에서 통계학 박사학위를 취득하였으며 미국 Moravian 대학교 부교수와 한국 표준연구소 전산실장을 역임하고 1979년부터 2007년까지 고려대학교 통계학과 교수로 재직하였다. 현재는 고려대학교 통계학과 명예교수로 재직하고 있으며 비모수 통계학, 다변량 기법, 데이터마이닝 등 다양한 분야의 연구를 통해 국내외 유명 학술지에 다수의 학술논문을 발표하였다. 1994년 이래 한국과학기술한림원의 이학부 종신회원이며 2003년부터 저명 국제학술지 CSDA의 편집위원장으로 활동하고 있다. 1985년 대한통계협회 제 4회 통계공로상, 1996년 제 2회 통계의 날 대통령 표창 및 1997년 국제통계기구의 Henri Willem Methorst 메달을 수여받았다. 1992년부터 1994년까지 한국통계학회 회장, 그리고 2001년부터 2003년까지 국제통계계산학회(International Association of Statistical Computing) 회장을 역임하였으며 2009년 국제통계기구(ISI) 회장으로 선출되어 2011년부터 2013년까지 회장직을 수행하며 국제사회에 한국통계학의 위상을 드높이는데 이바지 해 오고 있다.
 
∙Jun Shao(특별초청강연1)
Jun Shao 교수는 1987년 미국 위스콘신-메디슨 대학교에서 통계학 박사학위를 취득하였으며 재크나이트, 붓스트랩 등 재표본추출방법, 선형모형과 비선형모형에서의 근사이론, 고차원자료에서의 변수선택과 추론, 표본조사, 결측자료, 경시적 자료분석, 의학통계 분야에서 많은 연구를 하고 있다. 1994년부터 1996년까지 위스콘신대학교 부교수, 1996년부터 현재까지 위스콘신대학교 정교수로 재직하고 있다. 특히 1997년부터 2004년까지 통계학과 Associate Chair, 2005년부터 2009년까지 통계학과 Chair를 역임했다. 또한 1996년부터 1997년, 2006년부터 2007까지 NSF/ASA/BLS/Census Bureau에서 Senior Research Fellow로, 그리고 2008년부터 현재까지 미국 Census Bureau에서 Statistician으로 활동하고 있다. 통계학 분야에서 6권의 전문서적을 집필하였고, 150여편의 학술논문을 발표하였다. 또한 1991년 이후부터 Statictica Sinica, Statistics and Its Inferences, JASA의 Associate editor로, 그리고 Journal of Multivariate Analysis와 Sankyha의 coeditor로 활동하였으며, 현재 IMS, ASA의 Fellow이다. 또한 International Chinese Statistical Association회장을 역임하였다.
 
∙Philip Dawid(특별초청강연2)
Philip Dawid교수는 1982년 ScD(Doctor of Science) 학위를 취득하였으며, Bayesian Inference, Bayesian Decision Theory, Conditional Independence, Probabilistic Expert Systems, Exact and Approximate Bayesian Methods for Learning, Symmetry Modeling 등을 연구하고 있다. 특히 최근에는 Causal Inference와 의학분야에의 통계적 적용, Forensic Identification 등 다양하고 많은 분야에서 연구를 해오고 있다. 1978년부터 1981년까지 The City University, London에서, 1981년부터 2007년까지는 University College London에서 교수로 재직하였으며, 2007년부터 현재까지 Cambridge University에서 교수로 재직하고 있다. 통계학분야에서 Probabilistic Networks and Expert Systems
(1999), Statistics and the Law(2008), Causality(2012) 등 전문서적을 집필하였으며 200여편의 학술논문을 발표하였다. Dawid교수는 Royal Statistical Society에서 vice-president, International Society for Bayesian Analysis에서 president를 역임하였고, Journal of the Royal Statistical Society, Series B의 associate editor와 joint editor, Annals of Statistics의 associate editor, Biometrika의 editor, 그리고 Bayesian Analysis의 editor 등으로 활동하였다.
 
※Tutorial 강연 내용 소개
 
현대의 많은 과학연구들은 정보처리기술의 발달과 측정기술의 발달로 인하여 보다 복잡한 현상들을 그 대상으로 하는 경향을 보인다. 특히 생명과학이나 정보과학, 환경학, 경제학 등의 분야에서는 다수의 요인들 간의 복잡한 관계를 규명하는 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 이러한 연구들에서 관측되는 자료들은 다차원성(high dimensionality), 비선형성(non-linearity) 등 관계의 복잡성의 특징을 지니며 연구자들이 이에 대해 전통적인 통계 모형을 적용하는 데는 큰 제한을 갖는다. 비선형성 등의 복잡한 관계는 각 요인들 간의 함수관계를 유한차원 모수로 매개화 하는 모수적 모형을 사용하기 보다는 함수관계 자체를 모수로 설정하여 무한차원 모수공간을 갖는 비모수-준모수 모형(non-and semi-parametric model)을 사용하는 것이 현실적이다. 하지만 전통적인 비모수-준모수 모형은 다차원 자료에 대해서 “차원의 저주"(curse of dimensionality) 문제로 현실에서의 적용성에 문제를 갖는다. 최근의 통계학 연구의 한 축은 이러한 다차원 복잡계(high dimensional complex system) 자료에 대하여 모형의 유연성 (flexibility)을 담보하면서 다차원성을 극복하는 방법을 개발하는 것이다. 이러한 노력으로 가법모형(additive model) 등을 포함하는 구조화된 비모수-준모수 모형 (structured non-and semi-parametric model) 등이 연구되고 있다. 본 튜토리얼에서는 이러한 다차원 자료의 유연한 통계모형 중 구조화된 모형(structured model)에서 제기되는 몇 가지 통계적 추론 문제들을 소개하고자 한다.
- 주제 -
1. 통계모형과 통계적 추론
2. 무한 차원 모형 및 추론 원리
3. 점근적 분석의 중요성
4. 평활법(smoothing)의 기본 개념
5. 제약을 갖는 모형의 예
6. 적분방정식 모형
7. 기타 제약 조건을 갖는 모형
 
 
           사 단
                      한  국 통 계 학 회 장 이 정 진
           법 인