Junseok Yang

17-18 EPL 팀 공격 패턴 분석

STAT 430 - 응용 통계 실습

(리포트) (코드)

• • Pappalardo et al. (WyScout 제공)의 공개된 시공간 축구 데이터를 활용하여 이벤트 유형, 공간 좌표, 시간 정보를 기반으로 공격 시퀀스를 구성

  • Fréchet 및 Gower 거리 기반의 K-medoids 클러스터링을 통해 비지도 학습으로 잠재적 공격 패턴을 정의하고, 통계적 검정을 통해 팀 간 연관성을 검증

  • Big 6 팀들은 구조적으로 유사한 공격 클러스터를 공유하되 전술적 차이가 있었으며, 레스터 시티는 빠르고 효율적인 듀얼 기반 시퀀스에 독립적으로 의존하여 Big 6 외 팀 중 가장 높은 득점력을 기록하는 전술적 인사이트 도출

정치적 양극화

LING 413 - 코퍼스 언어학

(리포트)

• • 데이터 분석: 비영리 단체 ‘Braver Angels’가 제공한 유저 텍스트 데이터를 분석하여 미국 내 정치적 양극화를 나타내는 잠재적 핵심 키워드 도출 (Tori Ellison 교수 지도)

  • 토픽 모델링 구현: 원천 텍스트 데이터 전처리 및 잠재적 디리클레 할당 (Latent Dirichlet Allocation) 알고리즘을 활용해 하이퍼 파리미터 튜닝 및 다양한 토픽에 걸쳐 고유하고 차별화된 용어 추출

  • 문서 클러스터링: 토픽 관심사와 직업, 가입일 등 인적사항 특성을 연계하여 유저 내 패턴 식별

2023 가을학기

STAT 426

통계 모델링 II (R)

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STAT 430

시계열 머신 러닝 (Python)

중국 주식 시장 분석 및 예측

(리포트)

• • 다양한 시계열 관점(ARIMA / 클러스터링 / 딥러닝 GRU)에서 500개의 중국 주식 가격 데이터를 분석

  • DBSCAN과 같은 클러스터 알고리즘을 적용하여 유사한 가격 추세를 가진 주식을 그룹화하고, 부동산 / 식품 / 의약품에서 주목할 만한 성장과 안정된 변동성을 발견

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STAT 542

통계 학습 (Python)

Spring 2024

STAT 431

응용 베이지안 분석 (R)

STAT 510

수리 통계학

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STAT 530

생물정보학 (R)

도파민 합성의 부분적 도파민성 및 티로신 하이드록실화 연구

(리포트)

• • MERFISH 데이터를 활용하여 전시각 영역(POA)에서 부분적 도파민성 신경세포의 존재 여부와 도파민 합성을 위한 티로신 하이드록실화(TH) 및 L-DOPA 외포작용의 공간적 증거를 분석

  • UMAP 등 차원 축소 알고리즘을 구현하여 POA 내 부분적 도파민성 세포의 공간적 구조와 분자적 특성을 발견하고, 도파민 합성과의 잠재적 상호작용을 탐구

  • 공간적 자기상관 분석 (Spatial Autocorrelation)을 통해 TH/Ddc(도파 탈탄산효소) 그룹 간 공간적 위치 차이에 대한 증거를 검증하고, 농축된 영역에서 분산된 영역으로 전환되는 L-DOPA 외포작용의 뚜렷한 패턴을 탐지

2024 가을학기

STAT 430

응용 통계 실습 (R)

STAT 571

다변량 분석 (R)

Spring 2025

LING 413

코퍼스 언어학 (Python)

PHIL 460

통계철학

Fall 2020

STAT 107

데이터 과학 디스커버리 (Python)

STAT 400

확률과 통계 I

MATH 415

응용 선형대수학

Spring 2021

STAT 212

생물통계학 (R)

STAT 410

확률과 통계 II

STAT 420

응용 통계 방법 (R)

Fall 2021

STAT 207

데이터 과학 탐구 (Python)

STAT 425

통계 모델링 I (R)

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STAT 430

비지도 학습 (Python)

Market Segmentation of Credit Card Customers

(리포트 & 코드) (프레젠테이션)

• • Python을 사용하여 Kaggle에서 가져온 은행 데이터를 탐색하여 고객의 인구통계 및 은행 정보를 기반으로 한 이탈 상태에 대한 주목할 만한 인사이트들을 발견

  • Scikit-learn의 다양한 알고리즘(계층적 응집, K-프로토타입 클러스터링)을 적용하여 클러스터링 구조를 시각화하고, 낮고 불안정한 소득을 가진 고객이 덜 경제적으로 활동적이고 이탈 가능성이 높다는 가정을 설정

  • 가정에 기반한 예측 클러스터링 레이블과 사전 할당된 레이블을 비교하여 알고리즘의 예측 클러스터링 레이블의 감독 평가 점수(완전성/균질성/V-Score)를 계산하고, 예측 레이블과 원본 레이블 간의 일치도가 낮음을 확인(고객 정보와 이탈 상태 간의 약한 또는 없음의 연관성)

2022 봄학기

STAT 385

통계 프로그래밍 (R)

유럽 축구 리그 선수 통계 분석 (작업중)

(Streamlit) (Shiny App / 구버전)

• • 기존에 R Shiny로 개발한 앱을 기반으로, Python과 Streamlit을 활용하여 유럽 주요 축구 리그(Big 5 및 에레디비시, 프리메이라 리가, 쥐필러 프로리그) 선수들의 경기 퍼포먼스 데이터를 Fbref에서 수집하고 시각화한 인터랙티브 웹 앱을 개발중

  • BeautifulSoup을 이용한 데이터 크롤링, Plotly 기반의 레이더 차트 시각화, 코사인 유사도를 활용한 유사 선수 비교 기능을 통합하여 다양한 경기 지표를 기반으로 동적으로 선수들을 선택하고 비교할 수 있도록 구현중

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STAT 443

전문 통계학 (R)

컨설팅 프로젝트: 중국 구청의 대기 오염물질

(리포트) (프레젠테이션)

• • R을 사용하여 중국 구청의 대기 오염 데이터셋을 사용한 프로젝트에 대해 모의 고객과 상담

  • ggplot을 사용하여 다양한 시계열 관련 플롯을 시각화하고, 겨울, 주말, 야간에 상대적으로 높은 대기 오염(PM2.5) 수준을 관찰

  • 다양한 알고리즘(선형 회귀 / 다항 / K-최근접 이웃)을 테스트하여 전날의 기상 변수 값을 기반으로 다음 날의 대기 오염(PM2.5) 수준을 예측하는 최적의 모델을 찾음

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CS 307

데이터 과학의 모델링 및 학습 (Python)

잡음 제거 오토인코더

(리포트)

• • PyTorch에서 'FashionMNIST' 데이터를 사용하여 오토인코더를 구축하고 잡음 데이터와 오토인코더 성능 간의 관계를 관찰

  • 세 가지 다른 잡음 유형(잡음 없음 / 가우시안 / 랜덤 지우기)으로 조작된 데이터를 사용하여 오토인코더를 학습

  • 평균 학습 및 테스트 손실을 비교하고 잠재 공간의 t-SNE 플롯을 시각화하여 오토인코더 성능을 평가

2022 가을학기

STAT 430

딥 러닝 기초 (Python)

가사 생성기

(리포트)(프레젠테이션) (깃허브)

• • BKaggle에서 6백만 곡의 데이터셋을 사용하여 가사를 생성하기 위해 PyTorch로 LSTM 신경망 구조 구축

  • 다양한 하이퍼파라미터(시퀀스 길이 / 배치 크기)를 장르별로 학습 및 테스트하여 시퀀스 길이가 더 길다고 해서 반드시 더 나은 모델 성능을 보장하지 않음을 발견

  • 샘플 가사를 생성하고, 랩은 비교적 짧고 부정적이며, 컨트리와 R&B는 길고 낭만적임을 관찰

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STAT 432

통계 학습 기초 (R)

베이징 주택 가격

(리포트) (프레젠테이션)

• • Kaggle에서 다운로드한 베이징 주택 가격 데이터셋을 사용하여 베이징의 가격 동향을 이해하기 위해 지도 및 비지도 분석 수행

  • LASSO와 XGBoost와 같은 다양한 회귀 알고리즘을 적용하여 '가격'을 예측하고, 방의 개수 / 연식 및 상태 / 중심지로부터의 거리를 가장 중요한 예측 변수로 파악

  • K-Means를 사용하여 데이터를 클러스터링하고, 클러스터 내에서 평균보다 '초과'/'저가' 가격으로 관찰을 그룹화하여 중심지에 가깝고 상대적으로 오래된 '초과 가격' 속성을 발견

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STAT 448

고급 데이터 분석 (SAS)

LING 402

음성 및 언어 처리 도구 및 기술 (Python, Linux (Bash))

2023 봄학기

STAT 430

야구 분석 (R)

투구 유사성

(Shiny App)

• • MLB Statcast 데이터를 사용하여 R Shiny 앱 생성

  • ggplot을 사용하여 투구 위치 히트맵을 설계하여 선택된 투수의 투구 위치와 투구 유형 및 속도와 같은 다양한 통계를 시각화하고 비교

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STAT 440

통계 데이터 관리 (R, SQL)

CS 277

데이터 과학을 위한 알고리즘 및 자료 구조 (Python)