01
충분차원축소 (SDR)
- 하이브리드 차원축소 방법 개발
- Graph 기반 차원축소 방법 개발
- 경제지표 예측 연구
- 차원축소 방법론 활용 응용 연구
High-Dimensional & Functional Data Lab
연세대학교 미래캠퍼스 HDFD 연구실은 고차원 데이터와 함수형 데이터의 구조를 이해하기 위한 통계적 방법론을 개발하고, 다양한 데이터 분석 문제를 연구합니다.
연구 분야
02
함수형 데이터분석 (FDA)
- 함수형 차원축소 방법 개발
- 함수형 부트스트랩 방법 개발
- 함수형 분석 방법론 활용 응용 연구
03
공정통계 및 통계적 품질관리
- 함수형 공정통계 방법론 개발
- 공정통계 방법론 개발
- 반도체 수율 예측 연구
- 나노 멤브레인 필터 모델링 연구
04
빅데이터 분석
- 자율주행 운전자행태 분석 연구
- LLM 임베딩 클러스터링 연구
- 도로 교통망 복잡도 분석 연구
최근 소식
2026.10.
🌱김나연, 권호태, 김도현, 이동현, 곽동현 학생이 학부인턴으로 HDFD 연구실의 새 구성원이 되었습니다. 다섯 학생을 진심으로 환영합니다.
2026.08.
HDFD 연구실의 함수형 충분차원축소 방법론 개발 연구가 한국연구재단 지원과제로 선정되었습니다.
2026.06.
연세대학교 의료통계학과 세미나에서 "Functional Data Analysis and Dimension Reduction"을 주제로 발표를 진행했습니다.
2026.04.
자율주행차 혼합교통 환경에서의 운전자 행동 분석 논문이 Transportation Letters에 게재 확정되었습니다.
2026.03.
박유진 교수가 연세대학교 과학기술대학 데이터사이언스학부/정보통계학과 조교수로 부임하였습니다.