김성호 교수 (데이터 과학)

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연구 분야 소개

통계적 정보이론과 베이즈 모델링 이론을 적용하여 3차원 센서배치의 최적화 방안을 제시하였고 뇌기능 연결성 모형 개발 방법을 개선하였다. 후자의 문제는 희소자료 문제를 극복해야 하는 데, 이것을 베이즈 축소 추정 방법을 통해서 기존의 방법을 개선함으로서 극복에 기여하였다. 센서배치 문제는 이동 중인 목표물 위치 추적 시 오차를 최소화할 수 있는 방안에 대한 연구로서 가변적 센서배치의 필요성을 확인하였다.

산업수학 관련 수행 연구과제

– 신경영상 자료 분석을 위한 통계적 기법의 개선과 구현.  한국과학재단.  2005~2008.

– 모형결합에 의한 뇌기능 연결성의 통계적 모델링 방법.  한국과학재단. 2007-2010.

– 다중 유도탄 유도조종 응용을 위한 의사최적 강인 상태추정 기반 정밀 표적추적 기술 개발.  국방과학연구원. 2011-2013.

– 뇌기능 연결성의 거대 모형개발을 위한 통계적 접근법.  한국연구재단. 2010-2015.

산업수학 관련 수행 최근 주요 연구 논문

[1] Fayyaz Ahmad, N. Lee, E. Kim, S.-H. Kim, and H.W. Park (2013). A shrinkage method for causal network detection of brain regions. Int. J. of Imaging Systems and Technology. 23, 140-46.

[2] Fayyaz Ahmad, S.U. Chaudhary, S.-H. Kim, and H.W. Park (2013). A slice-wise latent structure regression method for analysis of functional magnetic resonance imaging data, Concepts in Magnetic Resonance Part A. 42A(4), 130-9.

[3] Fayyaz Ahmad, Ghanim Ullah, Sung-Ho Kim (2012). A neighborhood method for statistical analysis of fMRI data, Open J. Biophysics, 2012, 2, 15-22.