Members

차수만, 재학중

김예은, 재학중

이주영, 재학중

박혜준, "Linear Dimension Reduction by Maximizing Adjusted Covariance", 2024. 2.

한솔지 , "Adaptive Thresholding for Iterative Matrix Completion with Heterogeneous Missing Probability", 2023. 8.

김승윤, “Diversity-enhanced Random Forest by Controlling Dominant Features”, 2020. 8.

한선우 “Double Random Forest”, 2020. 2.

김아현 “A New Classification Tree Method with Interaction Detection Capability”, 2016. 2.

박슬아, 재학중

전상후, 재학중

허주혁, 재학중

김두향, 재학중

현윤후, 재학중

유승원, 프로젝트보고서. 2024. 8.

인대영, "Distance-based Relevance Function for Imbalanced Regression", 2024. 2.

박은우, "Multi-class classification of imbalanced data using hybrid-sampling based on imbalance level", 2024. 2.

강은서, "Generative Ensemble Model using Autoencoder". 2024. 2.

전재용, 프로젝트보고서. 2024.2.

조인식, 프로젝트보고서. 2023. 8.

손지우, “KSMOTER : KDE SMOTE for Imbalanced Regression”, 2023. 8.

박영준, “Domain based Adaptive Weighting for Random Forest Classification”, 2023. 8.

변현수, “An oversampling method for imbalanced classification data”, 2023. 2.

백채빈, 프로젝트보고서. 2023. 2.

김새롬, “Random Forest with Decision Tables”, 2023. 2.

정권상, “Interpreting ML Predictions based on Interventional Effect”, 2023. 2.

송민수, “Anomaly Detection with Adaptive-AutoEncoder Ensemble”, 2022. 8.

임동건, “Imbalanced Regression Approach on Dimension Reduction Methods”, 2022. 8.

이주영, 프로젝트보고서, 2022. 8.

임수린. “DHSBoost: Double Hybrid Sampling and Boosting for Imbalanced Data Classification”, 2022. 2.

김기범, 프로젝트보고서, 2021. 8.

이다은, “OB-awKDE : Online memory management biased learning in nonstationary imbalance classification”, 2021. 8.

김현지, 프로젝트보고서, 2021. 2.

김무상, “On the Optimal Sample Size for Trees in Random Forest”, 2021. 2.

강재훈, “Expanded Cross-entropy Loss for Convolutional Neural Networks”, 2020. 8.

명재성, “GIREnUS-Canonical Forest: Improving imbalanced data classification performance”, 2020. 8.

김혜주, “Ensemble Classifier Selection using SHAP and Graph Similarity”, 2020. 8.

김민정, “Modified Credal Classification of Incomplete data based on belief function using missForest”, 2020. 2.

김미현, 프로젝트보고서, 2019. 8.

조현호, “AGAIN: Additionally-Concealed Generative Adversarial Imputation Nets”, 2019. 8.

조정수, “Partitioned Random Hybrid Sampling Boost”, 2018. 8.

안세진 “A modified cross-entropy loss function in neural network”, 2018. 2.

김철성 “모형 적응성 가지치기를 이용한 이변량 로지스틱 분류 나무”, 2016. 8.

박희재 “랜덤 포레스트에서 적정 특징 개수 선택”, 2016. 8.

배서희 “RHSBoost with Noise Peeling”, 2016. 8.

최성훈 “Tree Size Determination for Classification Ensemble”, 2016. 8.

공준호 “RHSBoost: Improving Classification Performance in Imbalanced Data”, 2016. 2.

김종호 “Variable Selection using Bagging and Permutation Test”, 2015. 8

장희석 “UDEED-Bagging Ensemble”, 2015. 8.

박영미 “Bagging Ensemble Pruning Using Squared Euclidean Distance”, 2015. 8.

소리나 “Weighted Variable Importance in Random Forests”, 2015. 2.

이창환 “가중 조정 랜덤 포레스트”, 2015. 2.

하정랑 “랜덤포레스트를 이용한 불균형 자료 분류”, 2015. 2.

곽승우 “Lasso-bagging과 WAVE pruning 모형 비교”, 2014. 8.

명지애 “Random forests ensemble using a weight-adjusted voting algorithm”, 2014. 2.

김민지 “Double-bagging ensemble using a weight-adjusted voting algorithm”, 2013. 8.

라요한 “환경통계분야의 발생량 추정에 관한 개선방안 연구”, 2013. 8.

소재의 “Embedded ensemble using Boosting algorithm”, 2013. 2.

이효진 “신용평가 모형에서의 범주화 자료의 계량화 방안”, 2012. 8.

한수용  “Node 크기가 Random Forest 에 미치는 영향”, 2012. 2.

이승연  “BagBoosting for feature selection in microarray data analysis”, 2012. 2.

소방희  “Mixture of Erlang Distributions을 이용한 보험손실데이터의 모형화”, 2011. 8.

김동규  “Modified Recursive PCA”, 2011. 2.

조승우  “A Study on the Integrating Weight Selection for the Operational Risk Capital”, 2010. 2.

서재원  “Improvement of LDA, MLDA and QDA Via CRUISE-CART 1-Level Decision Trees”, 2010. 2.

하혜정  “Rotation Forest using Fisher's Canonical LDA”, 2009. 8.

김아현  “극단치 이론을 활용한 운영리스크 심도 분포 추정 방안: GPD 분포의 임계치 결정에 관한 연구”, 2009. 2.

강윤경  “Double Modeling with Dynamic Feature Selection”, 2009. 2.

임종호  “Quantile Estimation Methods for Skewed Distributions using L-moments”, 2008. 8.

정진성  “Logistic Bagging Using Feature Incrementation”, 2008. 2.

조상희  “Robust goodness of fit tests for operational risk management”, 2008. 2.

곽병곤  “PF Bagging 앙상블 알고리즘 개발에 관한 연구”, 2007. 8.

배미진  “부스팅과 로지스틱 회귀모형 통한 배깅앙상블의 가지치기”, 2007. 8.

강경은  “계급불균형 자료를 위한 로지스틱 회귀분석”, 2007. 2.

김현학, 프로젝트보고서 대체, 2006. 8.

한혜성  “Combined Ensembles : ArcBagging”, 2006. 8.

문성욱  “신경망을 이용한 군집화 기법의 성능 비교 연구”, 2006. 2.

이소연  “SVM을 이용한 다범주 분류 방법의 비교 연구”, 2006. 2.

정동준  “Improving Bagging Predictors using Pattern Matching”, 2006. 2.

한상우  “연속형 변수의 범주화를 통한 로지스틱 회귀분석”, 2006. 2.

현지아   “의사 결정 나무에서 결측치 대체방법 비교”, 2011. 8.

염현섭  “신용평점표와 혼합모형을 이용한 부실기업 예측모형”, 2005. 8.

최연규  “데이터 마이닝을 이용한 카드회사 불만족 고객 예측”, 2005. 8.

성유진  “의사결정나무에서 다중분리 알고리즘에 관한 연구”, 2005. 2.

이인성  “Application of ZIP Regression to Traffic Accident Data”, 2005. 2.

한강민  “의사결정나무에서 SVM을 이용한 분리점 선택 연구”, 2005. 2.

송주미  “의사결정나무에서 분리기준 알고리즘에 관한 연구”, 2004. 8.

Shi-Jin Ren“Classification Using Modern Regression Methods”, May 2003 

Sumer Yates“Missing Values in Decision Trees”, May 2002.

Sophie Delcroix  “Bayesian analysis of cancer mortality rates from different types and their relative occurrences”, Dec. 1999.