HDFD Lab
High-Dimensional & Functional Data Lab
Yonsei University | Division of Data Science · Department of Information and Statistics
Yonsei University campus

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

01

충분차원축소 (SDR)

  • 하이브리드 차원축소 방법 개발
  • Graph 기반 차원축소 방법 개발
  • 경제지표 예측 연구
  • 차원축소 방법론 활용 응용 연구
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