송종우(宋宗祐) 교수

통계학과 /데이터사이언스학과

송종우 프로필 사진

				
연구실적
  • 네이버 영화 리뷰 데이터를 이용한 의미 분석(semantic analysis) 응용통계연구, 2022, v.35 no.1, 19-33
    KCI dColl.
  • Understanding recurrent neural network for texts using English-Korean corpora Communications for Statistical Applications and Methods, 2020 , 313-326
    Scopus KCI dColl.
  • Introduction to convolutional neural network using Keras; An understanding from a statistician Communications for Statistical Applications and Methods, 2019, v.26 no.6, 591-610
    Scopus KCI dColl.
  • 데이터마이닝 기법을 이용한 서울시 지하철역 승차인원 예측 응용통계연구, 2019, v.32 no.1, 111-128
    KCI dColl.
  • 에어비앤비(Airbnb) 웹 로그 데이터를 이용한 고객 행동 예측 응용통계연구, 2019, v.32 no.3, 391~404
    KCI dColl.
  • Feature selection for continuous aggregate response and its application to auto insurance data Expert Systems with Applications, 2018, v.93, 104-117
    SCIE Scopus dColl.
  • Forecasting daily PM10 concentrations in Seoul using various data mining techniques Communications for Statistical Applications and Methods, 2018, v.25 no.2, 199-215
    Scopus KCI dColl.
  • Comparisons on Clustering Methods: Use of LMS Log Variables on Academic Courses EDUCATIONAL TECHNOLOGY INTERNATIONAL, 2017, v.18 no.2, 159~191
    KCI dColl.
  • Parameter and quantile estimation for the generalized Pareto distribution in peaks over threshold framework Journal of the Korean Statistical Society, 2017, v.46 no.4, 487-501
    SCIE Scopus KCI dColl.
  • Robust gene selection methods using weighting schemes for microarray data analysis BMC BIOINFORMATICS, 2017, v.18
    SCIE Scopus dColl.
  • 국내 예능 시청률과 회차 예측 및 영향요인 분석 응용통계연구, 2017, v.30 no.6, 809~825
    KCI dColl.
  • 통계적 기법을 이용한 악성 소프트웨어 분류 응용통계연구, 2017, v.30 no.6, 851~865
    KCI dColl.
  • 통계적 예측모형을 활용한 경륜 경기 순위 분석 응용통계연구, 2017, v.30 no.1, 25-39
    KCI dColl.
  • Bias corrections for Random Forest in regression using residual rotation JOURNAL OF THE KOREAN STATISTICAL SOCIETY, 2015, v.44 no.2, 321-326
    SCIE KCI Scopus dColl.
  • 국내 드라마 시청률 예측 및 영향요인 분석 응용통계연구, 2015, v.28 no.5, 933-949
    KCI dColl.
  • 국내 배달음식 이용건수 분석 및 예측 응용통계연구, 2015, v.28 no.5, 977-990
    KCI dColl.
  • 불균형 자료에 대한 분류분석 응용통계연구, 2015, v.28 no.3, 495-509
    KCI dColl.
  • 서울 경마 경기 우승마 예측 모형 연구 응용통계연구, 2015, v.28 no.6, 1133-1146
    KCI dColl.
  • 초,중,고 사교육비 영향요인 분석 응용통계연구, 2014, 제27권 7호, 1125-1137
    KCI dColl.
  • [학술지논문] Recent deep learning methods for tabular data Communications for Statistical Applications and Methods, 2023, v.30 no.2 , 215-226
    Scopus
  • [학술지논문] Is it possible to forecast KOSPI direction using deep learning methods? Communications for Statistical Applications and Methods, 2021, v.28 no.4 , 329-338
    Scopus
  • [학술지논문] Understanding recurrent neural network for texts using English-Korean corpora Communications for Statistical Applications and Methods, 2020, v.27 no.3 , 313-326
    Scopus
  • [학술지논문] Introduction to convolutional neural network using Keras; An understanding from a statistician Communications for Statistical Applications and Methods, 2019, v.26 no.6 , 591-610
    Scopus
  • [학술지논문] 데이터마이닝 기법을 이용한 서울시 지하철역 승차인원 예측 응용통계연구, 2019, v.32 no.1 , 111-128
    KCI
강의
  • 2024-2학기

    • 데이타마이닝및실습

      • 학수번호 35304분반 01
      • 4학년 ( 3학점 , 3시간) 화 5~5 (종) , 목 6~6 (207)
    • 통계학세미나Ⅰ

      • 학수번호 G11883분반 01
      • 학년 ( 3학점 , 3시간) 수 7~8 (종D109)
    • 통계계산특론Ⅰ

      • 학수번호 G11913분반 01
      • 학년 ( 3학점 , 3시간) 월 4~5 (종D109)
  • 2024-1학기

    • 빅데이터분석방법론

      • 학수번호 38756분반 01
      • 3학년 ( 3학점 , 3시간) 화 6~6 (포363) , 목 4~4 (포363)
    • 데이터마이닝

      • 학수번호 G11814분반 01
      • 학년 ( 3학점 , 3시간) 월 4~5 (종D106)
  • 2023-2학기

    • 데이타마이닝및실습

      • 학수번호 35304분반 01
      • 4학년 ( 3학점 , 3시간) 화 5~5 (종) , 목 6~6 (207)
    • 통계계산특론Ⅰ

      • 학수번호 G11913분반 01
      • 학년 ( 3학점 , 3시간) 월 4~5 (종D109)
  • 2023-1학기

    • 빅데이터분석방법론 강의 계획서 상세보기

      • 학수번호 38756분반 01
      • 3학년 ( 3학점 , 3시간) 화 6~6 (교A202) , 목 4~4 (교A202)
    • 데이타마이닝

      • 학수번호 G11814분반 01
      • 학년 ( 3학점 , 3시간) 월 4~5 (종D106)
  • 2022-2학기

    • 데이타마이닝및실습

      • 학수번호 35304분반 01
      • 3학년 ( 3학점 , 3시간) 화 5~5 (종) , 목 6~6 (207)
    • 통계계산특론Ⅰ

      • 학수번호 G11913분반 01
      • 학년 ( 3학점 , 3시간) 월 4~5 (종D106)
  • 2022-1학기

    • 빅데이터분석방법론

      • 학수번호 38756분반 01
      • 3학년 ( 3학점 , 3시간) 화 6~6 (종A) , 목 4~4 (101)
    • 데이타마이닝

      • 학수번호 G11814분반 01
      • 학년 ( 3학점 , 3시간) 수 4~5
  • 2021-2학기

    • 데이타마이닝및실습

      • 학수번호 35304분반 01
      • 3학년 ( 3학점 , 3시간) 화 5~5 , 목 6~6
    • 통계계산특론Ⅰ

      • 학수번호 G11913분반 01
      • 학년 ( 3학점 , 3시간) 월 4~5 (종D106)
학력

University of Chicago Ph.D.(통계학)