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2010년도 춘계학술대회 및 임시총회 개최공고

페이지 정보

작성자 관리자 작성일10-02-23 10:25 조회451회

본문

 

2010년도 춘계학술논문발표회 및 임시총회 안내

 

  2010년도 춘계학술논문발표회 및 임시총회가 통계센터(대전)에서 5월 20일(목)~22일(토) 사흘간 개최될 예정입니다. 논문발표, 학회장초청강연, 一松초청강연, 특별초청강연, Tutorial 및 리셉션을 가질 예정이오니, 회원들께서는 다음 사항을 참고하시어 학술논문발표회가 성공리에 치러질 수 있도록 많은 참여와 관심을 바랍니다.

장소 : 통계센터(대전)

 

논문접수

[접수방법]    학회 홈페이지(http://www.kss.or.kr)에서 온라인 접수(우편, Email 접수 불가)

사전등록 안내

  학술논문발표회의 원활한 진행을 위하여 참가비 사전등록을 아래와 같이 받고자 합니다. 특히 회원과 비회원의 참가비가 차등 부과되오니 이점 착오 없으시기 바랍니다.

[등록일] 2010년 3월 8일(월) - 5월 1일(토)

[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.

 

      <참가비 - 회원>                                               <참가비 - 비회원>

※리셉션은 사전등록시 신청자에 한하여 입장되며 당일 등록하는 분들은 입장이 불허될 수 있습니다.

 

※초청 강연 연사 소개

∙Yosihiko Ogata(일송초청강연)

Yosihiko Ogata 교수는 1980년 오사카대학 공대에서 이학박사학위를 수여 받았으며 그 후 지금까지 일본통계수리연구소(ISM)에서 교수 및 연구원으로 근무하였다. 주된 연구관심 분야는 point process 및 지진학이며, Statistical analysis for point processes, Statistical seismology, Spatial statistics,  Bayesian modelling and its applications 등의 분야에서 다양한 주제로 180편이 넘는 연구논문을 세계유수학술지에 발표하였다. 지진학의 통계적 분석 분야에서 세계적인 권위자로 인정받고 있으며, 탁월한 연구업적으로 말미암아 2002년 Japan Statistical Society Award를 수상하였고, ISI의 member로 선출되었다. 또한,  International Statistical Review, BERNOULLI, Annals of the Institute of Statistical Mathematics, Journal of Statistical Planning & Inference 등의 편집위원을 역임하였다.

 

Yutaka Tanaka(특별초청강연)

Yutaka Tanaka 교수는 1979년 큐슈대학에서 이학박사학위를 수여받았으며, 이후 Takeda Chemical Industries를 거쳐 오카야마대학 교수로 재직한 후 , 현재 Nanzan대학에서 교수로 근무하고 있다. Tanaka 교수의 주요 연구분야는 Statistical Computation이며, 보다 구체적으로는 methods of quantification or optimal scaling, variable selection in multivariate statistical methods, sensitivity analysis in multivariate methods 및 software 개발이다. 현재까지 이들 분야에서 130여편의 저서 및 논문을 발간하였으며, 연구업적의 우수성을 인정받아 일본계산기통계학회(JSCS)로 부터 Distinguished Achievement Award of Computational Statistics(1993) 및 Award for Software Development (2005)를 수상하였다. 현재 IASC 회장을 맡고 있다.

 

※Tutorial 강연 내용 소개

서포트 벡터 기계는 분류의 정확성과 유연성으로 인하여 최근 여러 가지 분류문제에서 각광 받고 있다. 분류문제에서 성능 평가 기준으로 사용되는 오분류율은 0-1 손실함수에 기반하고 있어 직접적인 최적화가 어렵다. 따라서 0-1 손실함수 대신 볼록함수 형태의 대체 손실함수(surrogate loss function)를 이용하여 분류를 하게 되며, 이러한 대체 손실함수에 따라 로지스틱 회귀, 서포트 벡터 기계 등의 여러 가지 마진 기반 분류법이 존재한다. 본 튜토리얼에서는 베이즈 리스크 관점에서의 일치성(Bayes risk consistency)과 수렴속도 등 기존의 통계적 학습이론, 대표적 마진 기반 벌점화 분류법으로서의 SVM, 그리고 모형선택 관점에서의 일치성(model selection consistency) 등 최근의 SVM 관련 학습이론을 소개한다.