Data Mining Laboratory

데이터마이닝 연구실

관련기사 바로가기
데이터마이닝 연구실

We are pursuing to develop the best algorithms, systems, and applications especially for predictive analysis and data privacy and security, which help solving important industrial and management problems and creating value.

우리는 산업과 경영의 중요한 문제를 해결 및 새로운 가치를 창출하는 데 도움이 될 예측 분석 및 데이터 프라이버시 및 보안을 위한 최적의 알고리즘, 시스템 및 응용 프로그램을 개발하는 것을 목적으로 합니다.

관심분야

Federated Learning, Distributed Learning, Secure and Privacy-Preserving Machine Learning, Data Mining in Healthcare, Probabilistic Graphical Models

희망분야

Federated Learning, Distributed Learning, Secure and Privacy-Preserving Machine Learning, Data Mining in Healthcare, Probabilistic Graphical Models

Research Keywords and Topics

연합 학습, 분산 학습, 보안 및 개인 정보 보호 기계 학습, 헬스케어 데이터 마이닝, 확률 그래프 모델

Research Publications
MORE

Suhyeon Kim, Haecheong Park, and Junghye Lee†, "Word2vec-based latent semantic analysis (W2V-LSA) for topic modeling: A study on blockchain technology trend analysis", Expert Systems with Applications, August 2020.
Miran Kim, Junghye Lee†, Lucila Ohno-Machado, and Xiaoqian Jiang, "Secure and Differentially Private Distributed Logistic Regression for Horizontally Distributed Data", IEEE Transactions on Information Forensics and Security, June 2019.
Junghye Lee†, Jimeng Sun, Fei Wang, Shuang Wang, Chi-Hyuck Jun, and Xiaoqian Jiang, "Privacy-preserving patient similarity learning in a federated environment", Journal of Medical Internet Research Medical Informatics, 6(2), April 2018.

Patents

Method and device for measuring a biological signal, 미국, 2016.02.12.
데이터 연합 기반의 질병 조기 진단 서비스 제공 방법, 한국, 2019.02.27.

국가과학기술표준분류

  • EE. 정보/통신
  • EE01. 정보이론
  • EE0108. 인공지능

국가기술지도분류

  • 정보-지식-지능화 사회 구현
  • 012300. 인공지능/지능로봇 기술

녹색기술분류

  • 녹색기술관련 과제 아님

6T분류

  • IT 분야
  • 정보처리 시스템 및 S/W
  • 010316. 기타 정보처리시스템 및 S/W 기술