데이터과학융합스쿨

School of Big Data Science

학과교육목표

▪인공지능 시대에 선제적으로 대응할 수 있는, 도메인 지식을 겸비한 데이터과학자와  보건임상의료 통계학자 양성을 위한 교육과정에 초점을 두어, 글로벌 경쟁력을 갖춘 데이터사이언스 석박사 전문인력이 협력과 소통을 통하여 사회에 공헌하는 인재를 배출하는 교육목표를 둔다.

▪데이터를 기반으로 하는 현장중심 데이터사이언스 교과목과 데이터신산업을 위한 혁신과 창업에 필요한 교과목을 캡스톤 프로젝트와 공동연구 프로젝트를 통한 논문 작성을 바탕으로 역량과 성과훈련을 교육실천 목표로 한다.

세부 전공분야

석사학위과정 : 데이터과학 전공

임상의학통계학 전공

박사학위과정 : 데이터과학 전공

임상의학통계학 전공

학과교수소개

성명	직급	최종학위명	세부전공
이재진	교수	박사	수학
김상옥	교수	박사	수학
김윤태	교수	박사	확률과정론
이기원	교수	박사	응용통계학
심송용	교수	박사	정보통계학
박현숙	교수	박사	응용확률과정
손대순	교수	박사	생물정보학
한준희	교수	박사	공간통계학

내 규

제 1 조 (목적) 이 내규는 대학원학칙, 대학원학칙시행세칙 및 제반규정이 정한 범위 내에서 본 스쿨의 운영에 필요한 사항을 정하는데 목적이 있다.

제 2 조 (전공분야) 본 스쿨에는 석·박사과정 공히 데이터과학, 임상의학통계학 전공분야를 둔다.

제 3 조 (입학전형) 서류전형 및 구술시험에 의하여 입학을 전형하되 대학원 입학전형 등급별 배점표의 점수를 참조하여 선발한다.

제 4 조 (공통과목) 석사학위과정의 학생은 지정된 공통교과목의 이수를 권장한다.

제 5 조 (학부, 석사과정 연계과목) 학부 4학년의 경우 전학년 평균 평점 성적이 3.5이상인 학생은 학과장의 허가를 얻어 2과목 이내의 범위에서 대학원과목을 수강할 수 있다. 학부생이 수강한 과목은 대학원에 진학하는 경우 그 학점을 인정할 수 있다.

제 6 조 (타학과 또는 타전공 인정과목) 타학과 또는 타전공 과목을 수강하려는 학생은 학장 또는 지도교수의 허가를 얻어 수강할 수 있다.

제 7 조 (외국어시험) ① 학위 청구논문 제출을 위한 외국어 시험은 영어로 한다.

② 박사학위과정에서 제2외국어시험은 시행하지 아니한다.

제 8 조 (종합시험)

가. 종합시험과목: 석사과정의 경우 본인이 수강한 석사과정 개설과목 중 2과목, 박사과정의 경우 본인이 수강한 박사과정 개설과목 중 3과목을 선택하여 응시한다.

나. 종합시험 대체기준: SCIE급 이상 제1저자로 게재한 경우 대체하여 인정한다.

제 9 조 (학위논문 제출자격) 학위논문 제출자격은 대학원에서 4학기 이상(학․석사연계과정 학생은 3학기 이상)을 등록하고 최종학기 수강신청을 포함해서 수료학점 이상을 취득함과 동시에 논문제출자격시험(외국어 시험, 종합시험)을 통과한 자에 한한다.

제 10 조 (학위논문지도) 학생의 의사와 전공을 고려하여 두 번째 학기 시작 30일 내에 논문주제를 스쿨에 제출하여야 한다.

제 11 조 (학위논문 제출 및 심사) 대학원 학칙 및 제 규정에 따른다.

부   칙

① 이 개정 내규는 2021년 4월 1일부터 시행한다.

② 이 개정 내규는 2022년 7월 1일부터 시행한다.

교과과정

▷ 공통과목

코드번호	교 과 목 명	학 점	수강대상
G02299	이론통계학Ⅰ(Theoretical StatisticsⅠ)	3-3-0	석‧박사공용
G90887	공공데이터분석과활용 (Open Data Analysis and its Apllications)	3-3-0	석‧박사공용
G90888	빅데이터시계열모형 (Big Data Time Series Modelling)	3-3-0	석‧박사공용
G90889	일반화선형모형(Generalized Linear Models)	3-3-0	석‧박사공용
G90890	의사결정나무와앙상블모형 (Decision Tree and Ensemble Models)	3-3-0	석‧박사공용
G90891	패널자료분석(Panel Analysis)	3-3-0	석‧박사공용
G90892	생명보험과 빅데이터 (Life Insurance and Big Data)	3-3-0	석‧박사공용

▷ 전공선택과목

<임상의학통계학>

코드번호	교 과 목 명	학 점	수강대상
G02300	이론통계학Ⅱ(Theoretical StatisticsⅡ)	3-3-0	석‧박사공용
G02324	통계학특강 (Topics in Statistics )	3-3-0	석‧박사공용
G23330	비모수통계방법론 (Nonparametric Statistical Methods)	3-3-0	석‧박사공용
G02331	응용통계학(Applied Statistics)	3-3-0	석‧박사공용
G90874	임상통계방법론(Clinical Statistics)	3-3-0	석‧박사공용
G90875	종단자료분석(Longitudinal Data Analysis)	3-3-0	석‧박사공용
G90876	유전체자료분석(Introduction to Bioinformatics)	3-3-0	석‧박사공용
G90877	임상의학통계특강(Special Topics in Clinical Statistics)	3-3-0	석‧박사공용
G90878	임상시험설계(Clinical Trial Design)	3-3-0	석‧박사공용
G90879	생존분석(Survival Analysis)	3-3-0	석‧박사공용

<데이터과학>

코드번호	교 과 목 명	학 점	수강대상
G90880	데이터과학특강 (Special Topics in Data Science with R)	3-3-0	석‧박사공용
G90881	컴퓨터시스템과빅데이터 (Computer System for Big Data)	3-3-0	석‧박사공용
G90882	데이터마이닝분석(DataMining Analysis)	3-3-0	석‧박사공용
G90883	딥러닝이론(Theory of Deep Learning)	3-3-0	석‧박사공용
G90884	파이썬과기계학습 (Machine Learning with Python)	3-3-0	석‧박사공용
G90885	데이터시각화와패턴탐색 (Advanced Data Visualizations and Pattern Explorations)	3-3-0	석‧박사공용
G90886	데이터과학을위한확률과정및응용 (Stochastic Processes and Applications for Data Science)	3-3-0	석‧박사공용

교과목 해설

공통과목

이론통계학Ⅰ(Theoretical StatisticsⅠ)

확률변수들의 분포에 대한 개념과 모수들의 성질, 추정 및 가설검정 등에 대한 이론적인 지식을 교육한다. 이론통계Ⅰ에서는 주로 확률분포에 대한 이론 및 확률분야에 관해서 공부한다.

공공데이터분석과활용(Open Data Analysis and its Aplications)

공공데이터(open data)에 대한 정의와 유형에 따라 데이터 핸들링, 시각화, 분석기법에 대해 이해하고, 행정안전부 NIA 한국정보화진흥원, 건강보험공단, 심사평가원, 공공의료데이터 포털 등의 빅데이터를 활용하여, 기초분석, 기획 및 전략 의사결정, 예측 등의 연구보고서를 작성한다. 표준데이터 기반의 OPEN API 활용과 데이터 블록 구성도 실습한다.

빅데이터시계열모형(Big Data Time Series Modelling)

시계열자료는 질적 또는 양적인 형태로 시간적 간격에 따라 얻어지는 순차적인 수열형태이다. 이와 같은 리얼타임상에서 얻어지는 다차원적인 데이터구조로 되어있는 리얼타임빅데이터를 데이터 마이닝기법과 시계열모델링을 변합하여 분석하는 분석 접근법을 학습한다. 데이터의 구조에 따라, 군집화, 복잡계 네트워킹 등의 형태로 분류기법을 우선 활용하고, 시간적 순차에 따라 예측(forecasting)

하기 위하여 적합한 시계열모형을 추정하는 일련의 과정을 실습한다.

일반화선형모형(Generalized Linear Models)

반응값이 정규분포 내지 정규성에 근사하는 연속인 분포를 가지는 경우의 선형모형에 대한 몇가지 주제에 대한 검토와 반응값이 이항분포, 다항분포 및 포아송분포 등 정규성을 가정할 수 없는 경우의 ligit link, log link, probit link 등의 link function과 이들 link function에 따른 선형모형에서의 MLE를 사용한 계수 추정 방법, AIC 등을 사용한 모형선택 방법에 대한 추후 연구를 위한 이론적 기초를 배양하고 실제 자료를 사용하여 분석하여 의미있는 결론을 도출하는 실습을 한다.

의사결정나무와앙상블모형

(Decision Tree and Ensemble Models)

결정트리학습법과 앙상블학습법은 어떤 항목에 대한 관측값과 목표값을 연결시켜주는 예측 모델로서, 통계학의 데이터마이닝과 기계학습에서 사용하는 예측 모델링 방법 중 하나이다. 의사결정 분석에서 결정 트리는 시각적이고 명시적인 방법으로 의사 결정 과정과 결정된 의사를 보여주는데 사용되는데, 데이터 마이닝 분야에서 결정 트리는 결정된 의사보다는 자료 자체를 표현하는데 사용되므로, 지니불순도, 정보획득량, 분산감소 방법을 집중 학습한다. 결정트리를 확장한 부스킹, 랜덤포레스트, 모수조정 앙상블모형 등을 실습하며, 비대칭표본을 대칭시키는 기법도 R프로그램을 통하여 실습한다.

패널자료분석 (Panel Analysis)

시계열(time series) 횡단면(cross section) 데이터를 동시에 포함하여 다차원적인 정보를 분석하는 방법 중의 하나인 패널분석은 임상의학의 코호트분석, 계량경제분석, 사회과학분석 등에서 주로 다룬다. 시간변수와 개인의 다변량을 포함하는 패널모형을 설정하고, 분석과정에서 통계학의 점근적 추론(Asymptotic inference) 방법을 학습하고, 패널모형 추정을 통하여 시간의 흐름에 따라 반복적으로 발견되는 유의미한 정보 가치를 찾아내는 실습을 한다. 특히, 패널데이터가 갖는 결측치 발생에 따른 표본의 대표성을 보완하는 방법도 함께 학습한다.

생명보험과 빅데이터

(Life Insurance and Big Data)

실제적 보험 데이터 분석을 위해 2인 이상의 생명을 결합한 연생 보험 및 연생 연금 모형을 학습하고, 단생명과 연생에 관련된 보험과 연금에서 탈퇴 원인인 사망 외 여러 원인을 고려한 다중탈퇴 모형을 소개한다. 이를 위해 이산 및 연속시간 마르코프(Markov chain) 에 대한 정의, 채프만-콜모고로프 방정식 등 기초이론을 강의하고 이를 바탕으로 다중상태모형에 대해서 학습한다.

통계학

전공선택과목

이론통계학Ⅱ (Theoretical StatisticsⅡ)

이론통계Ⅱ에서는 통계적 추론 및 추정치들의 확률적 성질 등에 대해 깊이있게 다룬다.

통계학특강(Topics in Statistics)

논문지도 교수 선정에 도움이 될 수 있도록 현재 진행중인 연구 과제를 중심으로 각 담당교수의 연구분야에 대한 소개에 중점을 둔다. 교과목 특성상 두 명 이상의 공동강좌로 개설 할 것을 권장하며 실제 논문 연구 분야 선정에 도움이 될 수 있는 구체적인 주제를 다루도록 한다.

비모수통계방법론

(Nonparametric Statistical Methods)

순서통계량을 이용한 각종 검진방법 및 이론 M 추정치 및 여러 검정의 효율성 등을 다룬다. 또한 U통계량 L추정치 등을 학습하고 실제 적용사례를 연구한다.

응용통계학 (Applied Statistics)

R프로그래밍 기량(skill)을 통계학의 응용 문제를 해결하는 데 활용하는 능력을 기른다. 통계학의 응용 사례를 해당 문제의 이해, 문제를 풀기 위한 관련 데아터의 수집 및 확보, 확보한 데이터의 정제와 가공, 정제된 데이터의 요약 및 시각화, 결과물의 해석과 피드백 등 실제 통계학 응용 프로젝트의 수행과정을 체득한다.

임상통계방법론 (Clinical Statistics)

본 과정에서는 임상의학데이터가 일상의 데이터들과 어떤 유사점과 차이점이 있고 통상적으로 사용되던 t-검정, 분산분석, 상관분석, 회귀분석 등의 통계방법들을 임상의학데이터에 적용할 때는 어떤 유의점이 있고 어떻게 해석해야 되는지를 익힌다. 특히, 많은 경우 정규성을 보이지 않는 임상의학데이터를 적절히 다루기 위해 비모수적인 방법을 익히고 상황에 맞는 통계기법을 선택하는 방법을 익히게 된다.

종단자료분석(Longitudinal Data Analysis)

코호트연구데이터를 비롯하여 다양한 임상의학데이터에서는 동일한 대상에 대해 반복된측정값을 모으는 경우가 많고 이러한 데이터를 종단자료(longitudial data)라고 부른다. 예를 들어, 추적연구(Follow-up Study)를 통하여 어떤 대상으로부터 관심 있는 값을 주기적으로 모으게 되면, 그 값이 시간의 흐름에 따른 어떤 경향이 있는지를 알아낼 수 있게 된다. 본 과정에서는 이러한 종단자료의 특징을 이해하고 분석 및 해석하는 방법에 대해서 익힌다.

유전체자료분석

(Introductionto Bioinformation)

본 과정에서는 생물학, 전산학, 통계학 등 다양한 분야의 역량이 필요한 바이오인포매틱스(bioinformatics)의 기본 개념을 배우게 된다. 바이오인포매틱는 유전체 시퀀스 분석 (gene sequenceanalysis)을 비롯하여 SNP (Single Nucleotide Polymorphism; 단일염

기다형성)분석,유전체발현(gene expression) 분석 등을 익혀 현대 임상의학에서 유전체 연구가 어떻게 활용되는지를 배운다.

임상의학통계특강

(Special Topics in Clinical Statistics)

임상시험의 각 단계별 특징, 제 1종 및 제 2종 오류확룰 설정에 따른 표본 수 계산, 대조군-실험군 비교, 여러개의 대조군과 1개의 실험군 비교, 특이도/민감도 분석 등 임상의학에서 나타날 수 있는 다양한 통계적 방법에 대해 알아보고 분석이 필요한 경우 실제 자료를 사용한 실습을 병행한다. 또한 과목 개설 당시의 이슈가 되는 특정한 주제가 발생하는 경우 이 주제에 대한 분석을 추가한다.

임상시험설계 (Clinical Trial Design)

본 과정에서는 임상시험의 초기 설계 단계에서부터 통계학자가 어ᄄᅠᆫ 역할을 해야 하는지를 이해하고 다양한 임상시험 방법에 대해 익힌다. 임상시험에서 필수적인 원리인 임의배정(random assignment)과 이중암맹(doubleblindness)을 시행하는 방법을 알고 임상시험에 필요한 피험자수를 산출하는 방법을 배운다. 또한 코호트연구, 단면연구, 실험군-대조군 연구 등 다양한 임상시험 방법들과 그 중 연구목적에 맞는 임상시험 설계를 선택하는 방법에 대해 배운다.

생존분석(Survival Analysis)

특정한 사건(의학이나 임상에서는 주로 질병의 재발, 환자의 사망 등)이 발생할 때까지의 시간에 대한 통계학적 모형을 다룬다. 보험에서 사용하는 생명표에서 시작하여 censoring 및 순서통계량의 이해를 거쳐 생존함수에 대한 추론, Kaplan-Meier 검정, 위험함수, 누적위험함수, Cox 비례위험 모형, 나무구조 생존모형 등에 대하여 공부하여 실제 자료를 통한 실습을 통해 현장에서 만날 수 있는 자료를 분석할 수 있는 역량을 배양하고 연구를 위한 기초 이론을 습득한다.

데이터과학

전공선택과목

데이터과학특강 (Special Topics in Data Science with R)

R프로그래밍 지식을 기반으로 통계적 모델링을 연습한다. 데이터 속에 담긴 패턴이나 미래예측시스템 구축의 사례를 학습하고, 직접 빅데이터(앱기반 데이터, IoT디바이스 데이터, 웨어러블디바이스 데이터등)를 수집하여, 데이터마이닝, 기계학습, 결정트리 및 앙상블 모형 등을 활용하고, 데이터 기반 비즈니스솔루션을 제시하는 일련의 데이터과학 과정을 보고서 작성하여 발표한다.

컴퓨터시스템과빅데이터

(Computer System for Big Data)

빅데이터 처리 및 분석을 위하여 컴퓨터병렬 시스템을 구축하고, 병렬프로그래밍을 연습한다. 기본적으로 데이터베이스, SQL, MPI, OpenMP 라이브러리, 멀티 코어 CPU등의 기본적인 컴퓨터시스템과 프로그램을 활용한다.

데이터마이닝분석(DataMining Analysis)

기업경영데이터, 임상의학데이터, 공공데이터등의 빅데이터에 대한 양질의 데이터로 분류하고, 초연결된 데이터 생태계를 도식화하여 데이터의 새로운 정보를 찾아내는 연습을 한다. 분석기법으로는 초연결 탐색을 위한 시각화, 군집화, 연관규칙을 발굴하고, 신경망, 의사나무모형, 로지스틱회귀모형과 평점표를 이용하여 세부적인 패턴탐색을 연구한다. 최종적으로 정확한 세부분류를 위한 머신러닝 방법인 랜덤포레스트와 서포트벡터머신 기법을 활용하여 패턴분류의 정확성을 높이는 분류기법을 실습한다.

딥러닝이론 (Theory of Deep Learning)

축적된 데이터를 분류 및 패턴을 찾아내는 과정인 지도학습(supervised learning)과 비지도학습unsupervised learning)을 기반으로 하는 머신러닝 기법에 인간의 뇌신경을 표방한 뉴럴네트웍(신경망) 기법을 적용하여, 정확하게 분류된 정보를 통한 스스로 학습하는 알고리즘 모형을 학습하고, 실제R 또는 Python 프로그램을 실습하여, 간단한 음성 또는 의료영상의 패턴을 탐지하는 프로그램을 구현한다.

파이썬과기계학습 (Machine Learning with Python)

기계학습의 핵심은 표현(representation)과 일반화(generalization)에 있다. 표현이란 데이터의 평가이며, 일반화란 아직 알 수 없는 데이터에 대한 처리이다. 이를 위하여 지도학습과 비지도학습 기법을 이용하여 훈련데이터를 통해 알려진 속성을 기반으로 예측하는 점에 초점을 둔다. 통계적 분류를 위한 결정트리 학습법, 앙상블 학습법(랜덤포래스트), 서포트벡터머신 등의 기법을  파이썬 프로그램을 통하여 실습한다.

데이터시각화와패턴탐색 (Advanced Data Visualizations and Pattern Explorations)

데이터 분석은 데이터 시각화로부터 시작한다고 해도 과언이 아닐정도로 데이터를 이해하는데 시각화는 필수적인 과정이다. 특히 임상의학데이터는 시각화를 통해 데이터에 대한 기본적 정보를 표시하는 것을 넘어 기술통계만으로 알아내기 힘든 패턴을 알아내는데 활용되기도 한다. 본 과정을 통해 기본적인 데이터 시각화부터 좀 더 심화된 시각화를 익히고 데이터에 어떤 패턴을 확인하거나 또는 숨어 있는 패턴을 찾는 방법을 패턴탐색을 통해서 익힌다.

데이터과학을 위한 확률과정 및 응용

(Stochastic Processes and Applications for Data Science)

연속성 데이터를 분석하기 위한 다음의 대표적인 두 가지 확률과정 모형을 학습한다. 첫 번째로 포아송 확률과정 (Poisson process) 및 지수분포와의 관계에 대해 토의하고 이와 관련된 응용 문제로 그리드 알고리즘, AIDS 바이러스의 추적 및 컴파운드 (Compound) 포아송 확률과정 등에 대해 학습한다. 두 번째 확률과정으로  브라우닌 모션 (Brownian motion), 확률적분, Ito 포뮬러 등  확률계산을 소개하고 이에 대한 응용으로 Black-Schloes 옵숀 (option) 가격 결정에 대해 학습할 것이다.