Welcome to Applied Data Science Lab.

In Applied Data Science Lab., we study both analytical theories and practical problems. Machine learning, optimization, signal processing, and information theory are used as the bases of analysis and algorithm studies. Network, energy, IoT, education, game, transportation, finance, and connected car are examples of the application areas where we leisurely explore, opportunistically discover and mathematically define some of the influential problems. Recently, AI has become an important research keyword in ADS Lab.

응용데이터과학 연구실은 전통적 이론과 실용적 문제해결의 두 가지 축을 동시에 추구합니다. 수학, 논리, 프로그래밍을 근간으로 하는 정교한 알고리즘에 대한 연구가 그 한 축이며 넓은 응용분야에서 파급력 큰 문제의 발굴 및 해결이 그 다른 축입니다.  최근 연구에서는 AI의 비중이 매우 높아졌습니다. Deep Learning 동작원리 규명, Meta-learning, Graph Convolutional Modules, Compression, Knowledge Distillation, Deep Net Representation Regularization, Bayesian Optimization applied to DL Hyper-Parameter Optimization (HPO), DL Network Architecture Search (NAS), Drone-risk/traffic prediction using CNN, Information theoretic techniques on generative models, 등에 대한 연구가 진행중입니다. (따라서 데이터분석 트랙의 학생들은 당분간 선발하지 않고 수학(선형대수/해석학/확률/알고리즘/기계학습/최적화/information-theory/signal-processing) 및 프로그래밍(코딩/자료구조/OS/computer-architecture) 등에 관심이 있는 분들 위주로 선발하니 참조하시기 바랍니다.)