I am deeply honored to be selected for the Excellent Presentation Award and the Director’s Award of the Statistical Informatics Center. I would like to express my sincere gratitude to the President, Chairperson, and Executive Committee members of the Japan Statistical Society, all those who contributed to the operation of this meeting, and the professors who reviewed my work. I would also like to take this opportunity to express my deep gratitude to Professor Byeong U. Park (Seoul National University), who guided me as my primary PhD advisor; Professor Sungkyu Jung (Seoul National University), who is currently supervising me as a postdoctoral researcher; and my co-author, Professor Jeong Min Jeon (Seoul National University). It is because of your warm guidance and support that I was able to receive such an honor.
In this presentation, I proposed the world's first comprehensive framework for "Local Fréchet Regression" using torus-valued predictors. Theoretically, I mathematically proved that the convergence rate of the proposed estimator is minimax optimal, and practically, I demonstrated its applicability to complex real-world data such as network data.
This conference provided a very valuable opportunity to interact directly with many excellent statisticians in Japan. In particular, the sharp comments received through the Q&A session served as valuable suggestions to further deepen my research, allowing me to learn a great deal. Taking these experiences and this award as a great source of inspiration, I intend to continue striving to advance further in this field of research and contribute to the development of statistics.
この度は，優秀発表賞および統計検定センター長賞にご選出いただき，誠に光栄に存じます． 日本統計学会の理事長，会長，実行委員会の皆様をはじめ，本集会の運営に尽力されたすべての方々，そしてご審査いただいた先生方に心より感謝申し上げます． また，PhDの主指導教員として導いてくださった Byeong U. Park 先生（ソウル大学），現在ポスドクとしてご指導いただいている Sungkyu Jung 先生（ソウル大学），そして共著者の Jeong Min Jeon 先生（ソウル大学）に，この場を借りて深く感謝の意を表します． 皆様の温かいご指導と支えがあったからこそ，このような栄誉に預かることができました．
本発表では，トーラス型説明変数を用いた「局所フレシェ回帰（Local Fréchet Regression）」について，世界で初めての包括的な枠組みを提案いたしました． 理論面では，提案した推定量の収束速度がミニマックス最適であることを数学的に証明し，実用面ではネットワークデータ等の複雑な実データへの適用可能性を示しました．
今回の学会は，日本の多くの優れた統計学者の方々と直接交流できる大変貴重な機会となりました． 特に，会場での質疑応答を通じていただいた鋭いご指摘は，私の研究をより深めるための貴重な示唆となり，多くの学びを得ることができました． こうした経験と今回の受賞を大きな糧とし，今後も同分野の研究に一層邁進するとともに，統計学の発展に貢献できるよう精進してまいる所存です．
이번에 우수발표상 및 통계검정센터장상에 선정되어 대단히 영광스럽게 생각합니다. 일본통계학회의 이사장님, 회장님, 실행위원회 여러분을 비롯하여 본 집회의 운영에 힘써주신 모든 분들, 그리고 심사해 주신 모든 분들께 진심으로 감사의 말씀을 드립니다. 또한, 박사과정 지도교수로서 이끌어 주신 박병욱 교수님(서울대학교), 현재 박사후연구원으로서 지도해 주고 계신 정성규 교수님(서울대학교), 그리고 공저자인 전정민 교수님(서울대학교)께 이 자리를 빌려 깊은 감사의 뜻을 표합니다. 모든 분의 따뜻한 지도와 지지가 있었기에 이와 같은 영광을 누릴 수 있었습니다.
본 발표에서는 토러스형 설명변수를 이용한 '국소 프레셰 회귀(Local Fréchet Regression)'에 대해 세계 최초의 포괄적인 프레임워크를 제안하였습니다. 이론적으로는 제안한 추정량의 수렴 속도가 최적(minimax optimal)임을 수학적으로 증명하였고, 실용적으로는 네트워크 데이터 등 복잡한 실데이터에 대한 적용 가능성을 제시하였습니다.
이번 학회는 일본의 뛰어난 통계학자분들과 직접 교류할 수 있는 매우 귀중한 기회가 되었습니다. 특히 현장에서의 질의응답을 통해 주신 날카로운 지적은 제 연구를 더욱 심화시키기 위한 귀중한 시사점이 되었으며, 많은 것을 배울 수 있었습니다. 이러한 경험과 이번 수상을 큰 밑거름 삼아, 앞으로도 해당 분야 연구에 더욱 매진함과 동시에 통계학 발전에 기여할 수 있도록 정진하겠습니다.