이동환 교수는 자연과학대학 통계학과 소속 교수이다. 서울대학교 통계학과에서 박사학위를 받았으며, 일반화 선형 모형 및 변량효과 모형 관련 통계 이론 및 모형 개발 등을 연구하고 있다. 최근 주요 관심 연구 분야는 인과 추론, 기계학습, 생존 분석 등이다.
- donghwan.lee@ewha.ac.kr
- 입학처부처장(입학정책)
- 종합과학관 B동 B509호
- 02-3277-2300
- 연구관심분야
- 변량효과모형, 인과추론, 기계학습, 생존분석, 의학생물통계
연구실적
- Sensitivity Analysis for Effects of Multiple Exposures in the Presence of Unmeasured Confounding BIOMETRICAL JOURNAL, 2025, v.67 no.1, e70033
- Bias reduction for semi-competing risks frailty model with rare events: application to a chronic kidney disease cohort study in South Korea Lifetime Data Analysis, 2024, v.30 no.2, 310-326
- Sensitivity Analysis for Effects of Multiple Exposures in the Presence of Unmeasured Confounding: Non-Gaussian and Time-to-Event Outcomes Statistics in Medicine, 2024, v.43 no.30, 5996-6025
- Overall assessment for selected markers from high-throughput data Statistics in Medicine, 2022, v.41 no.30, 5830-5843
- Extended likelihood approach to multiple testing with directional error control under a hidden Markov random field model JOURNAL OF MULTIVARIATE ANALYSIS, 2016, v.151, 1-13
- Nonparametric estimation of the rediscovery rate Statistics in Medicine, 2016, 22 FEB 2016
- Rediscovery rate estimation for assessing the validation of significant findings in high-throughput studies BRIEFINGS IN BIOINFORMATICS, 2015, v.16 no.4, 563-575
- Machine learning prediction model of the treatment response in schizophrenia reveals the importance of metabolic and subjective characteristics SCHIZOPHRENIA RESEARCH, 2025, v.275, 146-155
- Modeling the Determinants of Subjective Well-Being in Schizophrenia Schizophrenia Bulletin, 2025, v.51 no.4, 1118-1133
- CTGAN-Based Model to Mitigate Data Scarcity for Cost Estimation in Green Building Projects Journal of Management in Engineering, 2024, v.40 no.4, 4024024
- Comparing predictions among competing risks models with rare events: application to KNOW-CKD atudy—a multicentre cohort study of chronic kidney disease Scientific Reports, 2023, v.13 no.1, 13315
- Application of Machine Learning Classification to Improve the Performance of Vancomycin Therapeutic Drug Monitoring Pharmaceutics, 2022, v.14 no.5, 1023
- Multiple-Kernel Support Vector Machine for Predicting Internet Gaming Disorder Using Multimodal Fusion of PET, EEG, and Clinical Features Frontiers in Neuroscience, 2022, v.16, 856510
- Revisiting the analysis pipeline for overdispersed Poisson and binomial data Journal of Applied Statistics, 2022
- A review on recent advances and applications of h-likelihood method Journal of the Korean Statistical Society, 2021, v.50 no.3, 681-702
- Identification of Major Psychiatric Disorders From Resting-State Electroencephalography Using a Machine Learning Approach FRONTIERS IN PSYCHIATRY, 2021, v.12, 707581
- Associations of personality and clinical characteristics with excessive Internet and smartphone use in adolescents: A structural equation modeling approach Addictive Behaviors, 2020, v.110, 106485
- Clustering with varying risks of false assignments in discrete latent variable model Statistical Methods in Medical Research, 2020, v.29 no.10, 2932-2944
- Distinct patterns of Internet and smartphone-related problems among adolescents by gender: Latent class analysis JOURNAL OF BEHAVIORAL ADDICTIONS, 2018, v.7 no.2, 454-465
- Effects of Internet and Smartphone Addictions on Depression and Anxiety Based on Propensity Score Matching Analysis INTERNATIONAL JOURNAL OF ENVIRONMENTAL RESEARCH AND PUBLIC HEALTH, 2018, v.15 no.5
- Urinary Exosomal and cell-free DNA Detects Somatic Mutation and Copy Number Alteration in Urothelial Carcinoma of Bladder Scientific Reports, 2018, v.8 no.1, 14707
- Comprehensive landscape of subtype-specific coding and non-coding RNA transcripts in breast cancer ONCOTARGET, 2016, v.7 no.42, 68851-68863
- One CNV Discordance in NRXN1 Observed Upon Genome-wide Screening in 38 Pairs of Adult Healthy Monozygotic Twins Twin Research and Human Genetics, 2016, 22 FEB 2016, 1-7
- Integration of somatic mutation, expression and functional data reveals potential driver genes predictive of breast cancer survival BIOINFORMATICS, 2015, v.31 no.16, 2607-2613
- Likelihood ratio and score burden tests for detecting disease-associated rare variants Statistical Applications in Genetics and Molecular Biology, 2015, v.14 no.5
- Optimal likelihood-ratio multiple testing with application to Alzheimer's disease and questionable dementia BMC MEDICAL RESEARCH METHODOLOGY, 2015, v.15
강의
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2026-1학기
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기초확률론
- 학수번호 20634분반 01
- 2학년 (3학점, 3시간) 화 2~2 (종),금 3~3 (102)
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인과추론 강의 계획서 상세보기
- 학수번호 G18682분반 01
- 학년 (3학점, 3시간) 화 3~4 (종D106)
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K-MOOC:교육데이터분석
- 학수번호 ED224분반 01
- 학년 (3학점, 3시간)
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2025-2학기
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생명과학데이터분석
- 학수번호 32866분반 01
- 3학년 (3학점, 3시간) 화 3~3 (종),목 2~2 (101)
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생존분석 강의 계획서 상세보기
- 학수번호 G11887분반 01
- 학년 (3학점, 3시간) 화 5~6 (종D106)
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K-MOOC:교육데이터분석 강의 계획서 상세보기
- 학수번호 ED224분반 01
- 학년 (3학점, 3시간)
- 원격강의
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2025-1학기
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기초확률론
- 학수번호 20634분반 01
- 2학년 (3학점, 3시간) 화 5~5 (학108),목 6~6 (학108)
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통계학인턴십
- 학수번호 38910분반 01
- 4학년 (9학점
- 추가 개설 / 현장실습(인턴십) 교과목 운영 방침에 따라 16주 이상 근무, 주 40시간 이상, 총 640시간 이상인 경우에만 이수 가능 / 사전 신청자만 이수 가능
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인과추론 강의 계획서 상세보기
- 학수번호 G18682분반 01
- 학년 (3학점, 3시간) 화 2~3 (종D109)
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K-MOOC:교육데이터분석
- 학수번호 ED224분반 01
- 학년 (3학점, 3시간)
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2024-2학기
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생명과학데이터분석
- 학수번호 32866분반 01
- 3학년 (3학점, 3시간) 화 3~3 (종),목 2~2 (101)
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통계학인턴십
- 학수번호 38910분반 01
- 4학년 (9학점
- 추가 개설, 현장실습(인턴십) 교과목 운영 방침에 따라 16주 이상, 주 40시간 이상, 총 640시간 이상인 경우에만 이수 가능/ 사전 신청자만 이수 가능
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통계학인턴십Ⅱ
- 학수번호 38918분반 01
- 학년 (3학점
- 추가 개설, 현장실습(인턴십) 교과목 운영 방침에 따라 6주 이상 근무, 주 40시간 이상, 총 240시간 이상인 경우에만 이수 가능 / 사전 신청자만 이수 가능
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일반화선형모형
- 학수번호 G11893분반 01
- 학년 (3학점, 3시간) 화 5~6 (종D109)
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K-MOOC:교육데이터분석
- 학수번호 ED224분반 01
- 학년 (3학점, 3시간)
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2024-1학기
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호크마세미나 강의 계획서 상세보기
- 학수번호 11302분반 15
- 1학년 (1학점 화 7~7 (캠)
- 통계학과 데이터 사이언스 알아보기/ ECC B244호
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회귀분석
- 학수번호 20657분반 01
- 2학년 (3학점, 3시간) 화 5~5 (종),목 6~6 (102)
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통계학인턴십
- 학수번호 38910분반 01
- 4학년 (9학점
- 추가 개설, 현장실습(인턴십) 교과목 운영 방침에 따라 6주(240시간) 이상인 경우에만 이수 가능/ 사전 신청자만 이수 가능
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통계상담실습Ⅰ 강의 계획서 상세보기
- 학수번호 G11812분반 01
- 학년 (3학점, 3시간) 화 1~1 (종D106),목 1~1 (종D106)
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인과추론 강의 계획서 상세보기
- 학수번호 G18682분반 01
- 학년 (3학점, 3시간) 목 2~3 (종D106)
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K-MOOC:교육데이터분석
- 학수번호 ED224분반 01
- 학년 (3학점, 3시간)
- 원격강의
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2023-2학기
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범주형자료분석
- 학수번호 36858분반 01
- 4학년 (3학점, 3시간) 화 3~3 (포261),목 2~2 (포261)
- 영어강의
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일반화선형모형
- 학수번호 G11893분반 01
- 학년 (3학점, 3시간) 화 5~6 (종D109)
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K-MOOC:교육데이터분석
- 학수번호 ED224분반 01
- 학년 (3학점, 3시간)
- 원격강의
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데이터분석을위한통계 강의 계획서 상세보기
- 학수번호 IDS102분반 01
- 학년 (3학점, 3시간) 토 3~3 (캠)
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고급통계분석 강의 계획서 상세보기
- 학수번호 IDS107분반 01
- 학년 (3학점, 3시간) 토 2~2 (캠)
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2023-1학기
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호크마세미나 강의 계획서 상세보기
- 학수번호 11302분반 16
- 1학년 (1학점 화 7~7 (종)
- 데이터사이언스 시작하기
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다변량분석및실습
- 학수번호 20636분반 01
- 4학년 (3학점, 3시간) 화 6~6 (종),목 4~4 (101)
- 영어강의
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고급선형모형론 강의 계획서 상세보기
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K-MOOC:교육데이터분석
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데이터분석을위한통계 강의 계획서 상세보기
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- 학년 (3학점, 3시간) 토 3~3 (캠)
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학력
서울대학교이학박사(통계학과)
서울대학교이학사(통계학과)
경력
미래혁신센터장2021-02-01 ~ 2023-01-31
Karolinska Institutet2013-03-18 ~ 2014-02-28
입학처부처장(입학정책)2026-02-01 ~ 2028-01-31
호크마교양대학부학장2025-08-01 ~ 2026-01-31
통계학과장2023-08-01 ~ 2025-07-31
교외수상이력
신진통계학자 학술논문상 (한국통계학회)2016-11-04