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구두 논문 발표 |
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| 논문번호 | 제목/저자/소속 | 발표논문/Q&A |
| 초청강연 | TOP | |
L-1-2 |
[학회장초청강연] Veridical Data Science: The Practice of Responsible Data Analysis and Decision Making Bin Yu | |
L-1-3 |
[특별초청강연] Nonparametric Specification Tests for Inefficiencies in Cross-Section and Panel Data Stochastic Frontier Models Ming-Yen Cheng | |
| 기획세션 1. | TOP | |
S-1-1-1 |
Integrating multidimensional data for clustering analysis with applications to cancer patient data | |
S-1-1-2 |
Quantile function on scalar regression analysis for distributional data | |
S-1-1-3 |
Clustering in block Markov chains Jaron Sanders(Eindhoven U. of Technology), Alexandre Proutiere(KTH Royal Institute of Technology), 윤세영(카이스트) | |
S-1-2-1 |
통계의 융합적 교육 사례 연구 | |
S-1-2-2 |
역량 중심 교과 융합 프로젝트형 통계 수업 자료 개발 김영철(성주초), 강동민(공주교대부설초), 김건우(양당초), 김상운(웅천초), 김승광(성주초), 장영미(대천동대초), 최다혜(천북초) | |
S-1-2-3 |
과학과 통계를 융합한 교수학습자료 개발 사례 지영명(대전장대중), 박수정(대전장대중), 송혜진(대전장대중), 권혁민(대전장대) | |
S-1-3-1 |
스캐너 데이터 기반 물가 변동 분석 김용대(서울대), 이영환(한국은행), 백규승(서울대), 김성현(서울대) | |
S-1-3-2 |
경제 텍스트 데이터를 활용한 키워드 분석방안 연구 김한준(서울시립대), 김동찬(한국은행) | |
S-1-3-3 |
가계부채DB와 신용카드 이용액 데이터의 경제분석에서의 활용 및 연계가능성 | |
S-1-4-1 |
Envelope-based partial partial least squares with application to cytokine-based biomarker analysis for COVID-19 Yeonhee Park(U. of Wisconsin-Madison), Zhihua Su(U. of Florida), Dongjun Chung(Ohio State U.) | |
S-1-4-2 |
Ice model calibration using semi-continuous spatial data Won Chang(U. of Cincinnati), Bledar A. Konomi(U. of Cincinnati), Georgios Karagiannis(Durham U.), Yawen Guan(U. of Nebraska), Murali Haran(Pennsylvania State U.) | |
S-1-4-3 |
Source-specific exposure assessment by using Bayesian Spatial Multivariate Receptor Modeling | |
S-1-5-1 |
Integrating a gender perspective into statistics | |
S-1-5-2 |
Fault Variable Identification in Hotelling's procedure 김정연(연세대), 임요한(서울대), 이성임(단국대) | |
S-1-5-3 |
Hypothesis testing of varying coefficients for regional quantiles 박세영(성균관대), 이은령(성균관대) | |
S-1-6-1 |
미래 스포츠환경과 스포츠통계 역할 전망 | |
S-1-6-2 |
마라톤 풀코스 100회 이상 완주자 기록 분석 | |
S-1-6-3 |
빅데이터를 통해 본 사이클 경기력 영향 심리요인의 향배 구본재(한국체대), 윤영길(한국체대) | |
S-1-7-1 |
코로나19가 웹서베이에 미치는 영향과 전망 김규성(서울시립대), 이효정(서울시립대), 박유진(서울시립대), 장동민(서울시립대) | |
S-1-7-2 |
An imputation approach to correct measurement error based on changing survey mode 박승환(강원대), 임종호(연세대) | |
S-1-7-3 |
Data Integration for split questionnaire 임종호(연세대), 김상효(한국농촌경제연구원), 박인호(부경대) | |
| 기획세션 2. | TOP | |
S-2-1-1 |
Influence or Selection? An Evaluation of the Interplay Between Students' Peer Network and Psychological Traits Using Latent Space Model 진익훈(연세대), 박진아(연세대), 전미정(UCLA) | |
S-2-1-2 |
Bayesian variable selection with group-wise screening 이은지(충남대), Joseph G. Ibrahim(UNC), Hongtu Zhu(UNC) | |
S-2-1-3 |
Scalable Bayesian high-dimensional local dependence learning 이경재(인하대), Lizhen Lin(U. of Notre Dame) | |
S-2-2-1 |
한국의 SDGs 이행 점검 결과와 의의 | |
S-2-2-2 |
미래대비 통계 구축을 위한 고령화 통계 및 정책 분석 | |
S-2-2-3 |
코로나19, 무엇이 얼마나 바뀌었을까? 정은정(통계개발원) , 한준(연세대) | |
S-2-3-1 |
SAS Viya, 클라우드에서 빠르고 신뢰성 있는 의사결정이 실현되다. | |
S-2-3-2 |
빅데이터 분석의 진화단계 | |
S-2-3-3 |
R에서 SAS 활용하기 | |
S-2-4-1 |
Valuation of piecewise linear double barrier options 이항석(성균관대), 하홍준(St. Joseph' U.), 이민하(성균관대) | |
S-2-4-2 |
On the ordering of credibility factors 안재윤(이화여대), 정힘찬(Simon Fraser U.), Yang Lu(Concordia U.) | |
S-2-4-3 |
Min-max options and EIAs 이항석(성균관대), 이가은(성균관대), 송성주(고려대) | |
S-2-5-1 |
Association of type 2 diabetes and its genetic susceptibility with the risk of severe COVID-19 | |
S-2-5-2 |
Reaction to the COVID-19 pandemic with biostatistics 정승필(서울대), 이우주(서울대) | |
S-2-5-3 |
코로나19 백신 임상설계시 통계적 고려사항(Statistical considerations in the design of COVID-19 vaccine trial) | |
S-2-6-1 |
Bayesian multiple instance regression model for modeling immunogenic neoantigens 박성오(성신여대), Xinlei Wang(Southern Methodist U.), 임요한(서울대), Guanghua Xiao(U. of Texas Southwestern Medical Center), Tianshi Lu(U. of Texas Southwestern Medical Center), Tao Wang(U. of Texas Southwestern Medical Center) | |
S-2-6-2 |
The art of BART: on flexibility of Bayesian forests 정성현(연세대), Veronika Rockova(U. of Chicago) | |
S-2-6-3 |
Post-processed posteriors for banded covariances 이광민(서울대), 이경재(인하대), 이재용(서울대) | |
| 일반세션 1. | TOP | |
N-1-1-1 |
INN: A stable method identifying clean-annotated samples via consistency effect in deep neural networks 김동하(성신여대), 최용찬(서울대), 김건웅(서울대), 김용대(서울대) | |
N-1-1-2 |
Stratified importance sampling for a Bernoulli mixture model 유지수(서울시립대), 김성곤(서울시립대) | |
N-1-1-3 |
Approximately linear INGARCH models for spatio-temporal counts Christian H. Weiß(Helmut Schmidt U.), Malte Jahn(Helmut Schmidt U.), 김희영(고려대) | |
| 일반세션 2. | TOP | |
N-2-1-1 |
다지역임상시험을 위한 계층적 일반화 선형 모형 박준희(연세대), 강승호(연세대) | |
N-2-1-2 |
Calibration esatimator for randomized response model of quatitative attribute 손창균(동국대), 신재동(한국보건사회연구원) | |
N-2-1-3 |
초저출산과 미래불확실성에 따른 확률론적 출산율 예측 | |
N-2-1-4 |
Weighting estimators for Cox regression for studying etiological heterogeneity with partially observed multiple markers 이주영(중앙대), Shuji Ogino(Brigham and Women's Hospital and Harvard Medical School), Molin Wang(Harvard T.H. Chan School of Public Health) | |
| 학생세션 2. | TOP | |
T-2-1-1 |
Additive regression splines with total variation and nonnegative Garrote penalties 정재환(충북대), 박관영(고려대), 신재경(고려대), 구자용(고려대) | |
T-2-1-2 |
Estimation for a nonlinear regression model with non-zero mean errors and an application to a biomechanical model 유호준(서울대), 윤규백(연세대), Wei-Ying Wu(National Dong Hwa U.), 최종은(연세대), 임채영(서울대) | |
T-2-1-3 |
스마트그리드 환경하의 가정용 AMI 자료를 위한 시계열 군집분석 연구 이진영(중앙대), 김삼용(중앙대) | |
T-2-1-4 |
제 1형 우측중도절단된 로그정규 수명자료를 모니터링하는 누적합 관리도 최민재(중앙대), 이재헌(중앙대) | |
T-2-1-5 |
Current status least-squares regressions 최태화(고려대), 최상범(고려대) | |
T-2-2-1 |
고차원 자료에서 인공신경망의 손실함수 시각화 안소진(부경대), 이성백(부경대), 장대흥(부경대) | |
T-2-2-2 |
An efficient parallel block coordinate descent algorithm for large-scale precision matrix estimation using graphics processing units 최영근(숙명여대), 이승환(인하대), 유동현(인하대) | |
T-2-2-3 |
Linear intrinsic spherical spline 김응채(고려대) , 신재경(고려대), 박관영(고려대), 구자용(고려대) | |
T-2-2-4 |
High-dimensional linear discriminant analysis with moderately clipped LASSO 장재호(건국대), 문혜성(건국대), 권성훈(건국대) | |
T-2-2-5 |
SiamMask++: More accurate object tracking through layer wise aggregation in Visual Object Tracking 최현빈(중앙대), 이영섭(동국대), 임창원(중앙대) | |
