이혜선 (Lee, Hyeseon)  

Education

• 1985  서울대학교 소비자학 학사 (경제학 부전공)

• 1987 서울대학교 소비자학 석사

• 1993 Cornell University 통계학 석사

• 2008 경북대학교 통계학 박사

Career

• 1990.8-1992.6 Cornell University,  Statistics Dept. Teaching Assistant 

• 1993.3-1993.7 University of Chicago, Public Policy Dept, Researcher

• 1993.10-1994.8 University of Chicago, Economic Research Center, Researcher

• 1994.9-1996.2 National Opinion Research Center, Chicago, Senior Programmer

• 1996.5-2008.7 포항공과대학교 산업경영공학과, 책임연구원

• 2002.8-2004.2 University of California, San Diego, School of Medicine, Biostatistics Division, Statistician

• 2008.9-2009.2 Cornell University, Dept. of Biological Statistics and Computational Biology, Research Fellow

• 2009.3-2009.8 한양대학교 의과대학 류마티스연구센터, 연구교수

• 2020.9-2021.8 KAIST 경영공학부, 겸직교수

• 2009.9-2023.11  포항공과대학교 산업경영공학과, 연구교수 

Professional Service

• 2012-2020 [응용통계연구] 편집위원

• 2014-2019 통계청 정기통계 품질진단 평가위원

• 2016-2018 행자부 정책연구 평가위원

• 2020-2023 통계청 국가통계개발사업 평가위원

• 2024- 국가통계위원 본위원 및 지역분과위원장

• 2024- 데이터거래사 전문강사

Research Interest 

• Data science, High dimensional data, Feature engineering, Data Wrangling

• Applied area: Healthcare, Chemometrics, Industry quality prediction

• R,  Python programming

Research Grants 

• 한국연구재단 (기초연구사업/창의도전) : 딥러닝학습기반 제약 클러스터링 (연구책임자)

2020.6.1-2023.5.31

• 한국연구재단 (기초연구사업/중견연구)  : 최적분류 임계치결정을 위한 앙상블기법과 다분지분리기법 (연구책임자)

2017.3.1-2020.2.28

최적분류 임계치결정 앙상블기법 연구의 목표는 결정변수들이 다중요인일 때  동시적 변동이 가능한 다중공간에서 최적화 알고리즘을 결합한 앙상블기법을 개발하여 최적해를 도출

• 한국연구재단  (기초연구사업/신진연구)  : 최적예측모델개발을 위한 고차원데이터의 변수선택 및 변환기법연구 (연구책임자)

2014.7.1-2017.6.30

전역및 국소비선형 인자추출기법의 적용 및 평가하여 비교 분석하고, 복잡한 인과구조를 갖는 고차원데이터의 새로운 변수 선택기법 및 차원 축소 알고리즘 개발을 위해 적절한 커널함수를 이용한 최적 예측모형을 연구

• 보건복지부 (보건의료서비스 R&D 사업) :서비스사이언스기반 고혈압환자 관리 방안 (참여연구원)

2013.6.1-2015.5.31

데이터마이닝 기반의 고혈압 및 고혈압 합병증 발생 예측모형 개발과 맞춤형 고혈압 환자 관리 서비스 모델 개발

• 한국연구재단 (기초연구사업/여성과학자) : 비선형부분최소자승법을 이용한 불균형데이터 분류분석 (연구책임자)

2010.5.1-2013.4.30

부분최소자승법(Partial Least Squares; PLS)을 범주데이터에 확장하고 커널함수를 도입한 비선형성을 고려한 새로운 예측 모형을 개발.

My Favorite  (Yellowstone(2019), 태백산(2021), 황매산(2022))

현재 진행중인 온라인강좌 소개

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