Research
데이터디스커버리센터
데이터디스커버리센터는 박건웅 교수가 이끌고 있으며, IDIS 내에서 “데이터 디스커버리 방법론 개발” 프로젝트를 관리하고 있습니다. 이 프로젝트는 고급 데이터 분석 기법을 활용하여 과학적 발견 방식을 혁신하는 것을 목표로 합니다. 이 센터는 다음과 같은 핵심 분야에 중점을 둡니다:
주요 목표 및 활동:
1. 데이터에 기반한 과학적 발견:
- 방대한 양의 데이터를 효율적으로 분석하고 이해할 수 있는 방법론 개발을 통해 새로운 지식과 통찰을 도출합니다.
- 이러한 방법론을 다양한 분야의 복잡한 과학 문제를 해결하는 데 적용하여 학제간 협력 연구를 촉진합니다.
2. 연구 목표:
- 데이터과학의 근본적인 원리와 수리적·계산적·추론적 이론을 탐구하고, 이를 통한 새로운 분석 방법론의 개발하고 공유합니다.
- 자연과학 전반에 걸친 데이터 기반 연구의 이론적·방법론적 토대를 제공하여 자연과학 탐구에 새로운 시각을 제공합니다.
- 새로운 분석 방법론을 공유할 수 있는 시스템을 구축합니다.
연구 그룹과 세부주제:
1. 첨단분석방법개발팀 (박건웅):
A-1-1:
응용통계(인공지능/빅테이터통계분석): 데이터 생성매커니즘 분석 방법론 개발. (박건웅, LAMP 교원)
A-1-2:
확률/이론통계(통계적학습이론): 비유클리드자료 분석 방법론 개발. (정성규, LAMP 교원)
A-1-3:
응용통계 (의학/생물통계/생존분석):인과추론 방법론 개발. (이권상, LAMP 교원)
A-1-4:
응용수학 (인공지능/기계학습): 데이터 과학 연구의 인식론과 윤리 연구. (천현득, LAMP 교원)
2. 자연과학데이터분석팀 (이승섭):
A-2-1:
통계물리/생물물리/복합물리 (통계역학): 확산모델 기반 희귀사건 모델링. (백용주, LAMP 교원)
A-2-2:
대수학 (수론): 산술자료 모델링. (김도형, LAMP 교원)
A-2-3:
물리학 (강상관물질계): 양자 다체 계산 방법론 개발 및 응용. (이승섭, LAMP 교원)
A-2-4:
유기화학 (유기합성방법론): 촉매유기반응 모델링. (홍승윤, LAMP 교원)
A-2-5:
응용통계 (인공지능/빅데이터 통계분석): 분자 생성을 위한 파레토 프론트 탐색 방법론 개발 및 응용. (오민환, LAMP 교원)
위 프로젝트는 서울대학교 LAMP 프로젝트 센터의 지원을 받아, 혁신적인 데이터 분석 기법과 학제간 협력을 통해 데이터 기반 연구를 위한 견고한 틀을 마련하고, 자연 과학 분야에서 새로운 발견과 발전을 촉진하는 것을 목표로 합니다.