유재희 Email & Phone Number

1. 대용량 data 처리 기술 : 10억 개 이상의 객체로 이루어진 data를 성질과 목적에 따라 수집하고 분류하여 필요한 형태로 처리하여 가시화하거나 통계적인 효율성을 극대화하여 불확실성을 줄이고 더 명확한 결과를 도출합니다. - Brookhaven National Laboratory에서 근무하며 양성자를 가속하여 충돌시킴으로써 발생하는 여러 입자를 detector에서 전기 신호로 바꾸게 되는데 충돌간격이 최대 1초에 10^7 번 일어날 수 있기 때문에 원하는 크기의 충돌이 일어날 경우만을 선별하여 Trigger를 하고 data를 저장하게 됩니다. 2. 통계 분석법 : 베이지안 통계를 이용한 분석, 수학적 모델링을 이용한 통계 측정, 다양한 기계학습 방법을 이용한 데이터 분석, 선형/비선형 회기분석, Chi square test, 최대가능도방법, 클러스터링 및 분류법, 몬테카를로 시뮬레이션 - BNL, RIKEN, Cenum에서의 모든 연구에 통계 분석3. 수학적 모델 개발 및 시뮬레이션 기술 : 아직 분석 모델이 존재하지 않거나 존재하는 더 정확한 모델이 필요한 경우 수학적인 모델을 data에 맞게 개발 가능합니다. Geant4와 Geant4 시뮬레이션 플랫폼을 사용, 물질의 물리적 특성과 수학적 모델링을 이용, 몬테카를로 시뮬레이션 수행 가능합니다. data의 백그라운드를 계산하거나 제거하는 수학적 모델링이 가능하고 시뮬레이션을 통해 data를 이중 검증할 수 있습니다.- 이화학연구소에 근무하여 관련 기술을 배우고 발전시키며 연구를 진행하였습니다.4. 컴퓨터 프로그래밍 : C/C++, Python, 쉘 스크립트(bash, tcsh, zsh), ROOT(petabytes 규모의 데이터의 과학적 분석 framework), 코드버젼관리시스템(Git, CVS)- 연구특성 상 big data를 다루고 필요한 data를 분류, 처리하고 원하는 결과를 얻기위해 분석하기 위한 기술로 위와 같은 프로그래밍 언어와 프로그램들을 사용하였습니다.