서울대학교 자연과학대학 통계학과 대학원 연구계획서 참고 자료

서울대학교 자연과학대학 통계학과 대학원 연구계획서 참고 자료

1. 연구 분야 및 관심 주제

저는 서울대학교 자연과학대학 통계학과 대학원 진학을 통해 통계적 기계 학습, 특히 고차원 데이터 분석에 대한 심도 있는 연구를 수행하고자 합니다. 학부 4년 동안 다양한 통계학 강의를 수강하며 확률론, 수리통계학, 통계적 추론 등의 기본적인 이론적 토대를 쌓았습니다. 특히, 고차원 데이터 분석 관련 수업에서 만난 주성분 분석, 독립 성분 분석, 그리고 다양한 차원 축소 기법들은 제게 큰 흥미를 불러일으켰습니다. 이러한 흥미를 바탕으로, 졸업 논문에서는 유전체 데이터 분석에 딥러닝 기법을 적용하여 유전자 발현 패턴과 질병 간의 관계를 분석하는 연구를 진행했습니다. 이 과정에서 고차원 데이터의 특징을 효과적으로 추출하고 분석하는 데 필요한 다양한 통계적, 계산적 기술들을 익혔고, 방대한 데이터를 처리하고 분석하는 과정에서 데이터 전처리의 중요성과 효율적인 알고리즘 설계의 필요성을 절실히 느꼈습니다. 대학원에서는 이러한 경험을 바탕으로, 고차원 데이터의 차원 축소, 특징 추출, 그리고 예측 모델 개발에 대한 연구를 더욱 심화…