≪연구 활동 및 프로젝트 - McGill University≫ 1. McGill University:: 2019.01 ~ 2019.05: "Multi-omics 관련 알고리즘 분석 및 웹사이트 개발" ● 전사 체학 (omics), 대사 체학, 단백질 체학등 여러 체학 관련 데이터 수집 및 분석 ● 여러 체학 빅데이터들마다 따로 분리 해석 하기보다는 동시에 융합해석하여 질병 발견 및 질병 치료에 더 유용하게 응용 할 수 있게 도와주는 현존하는 알고리즘 DIABLO 와 mixOmics 와 OmicsPLS 등을 이용하여 융합해석 알고리즘 평가 및 비교 및 발전 ● 대표적으로, 두 체학의 데이터를 동시에 해석 하게 도와주는 양방향 직교 부분 최소 제곱 (Two-way Orthogonal Partial Least Square) 및 여러 체학의 데이터를 동시에 해석 하게 도와주는 여러방향 직교 부분 최소 제곱 알고리즘을 수학적으로 이해하고 머신러닝을 응용하여 비전공자도 쉽게 이해할 수 있는 유용한 결과물 추출 및 해석방법을 발전 ● 양방향 직교 부분 최소 제곱, 여러방향 직교 부분 최소 제곱, Procrustes 분석, 다중 블록 부분 최소 제곱, 다중 블록 주성분 분석 등등 결과 보여주는 user-friendly UI 웹사이트 개발 *프로젝트 파일: https://github.com/yjkweon24/Jin-Projects-Show-up/tree/main/Jin%20`s(%EC%9A%A9%EC%A7%84)%20Projects/Multi-omics%20algorithm%20and%20website%20developing... 2. McGill University:: 2018.09 ~ 2018.12: "일정한 시각 자극에 관련된 뇌 자극 변화 분석 및 데이터 분석 자동 파이프라인 개발" ● 같은 랩의 시니어 연구원이랑 같이 MEG, EEG, MRI 같은 복합 전기 생리학 이미징 데이터 분석 절차 연구 및 뇌 이미징 데이터 분석 알고리즘인 “Brainstorm” 소프트웨어 (Matlab 프로그래밍 기반으로 돌아가는 소프트웨어)로 응용 ● 여러 논문들에서 소개된 뇌 이미징 데이터 분석 장단점 분석 후 "Brainstorm" 소프트웨어 자동 파이프라인 분석 알고리즘 발전 (예를 들어, EEG에서 잘못된 채널 제거 및 노이즈 제거 및 필터를 어떤 순서로 또 얼만큼 또 엔트로피나 파워스펙트럼같은 통계 도구를 어떻게 적용할지 연구) ● 청각 기억 성능에 5Hz의 일정 상태 시각 자극을 줌에 따라 종단연구 단기효과 분석 ● 청각 기억 성능에 Transcranial Magnetic Stimulation (TMS)을 주어 장기효과 피실험자들 모집 및 EEG 실험 직접 시행 ● 4초 간격의 일정 상태 회전하는 시각 자극이 청각 기억 성능 일정 부분 발전에 기여한다는 결론을 두개의 컨퍼런스와 Quantitative Life Science 디파트먼트 에서 발표 *프로젝트 파일: https://github.com/yjkweon24/Jin-Projects-Show-up/tree/main/Jin%20`s(%EC%9A%A9%EC%A7%84)%20Projects/LET`s%20learn%20about%20brain%20-%20first%20neuro%20study!!! *그 외 프로젝트: https://github.com/yjkweon24/Jin-Projects-Show-up

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≪연구 활동 및 프로젝트 - UC Berkeley≫ 3. UC Berkeley:: 2018.02 ~ 2018.05: 마케팅이나 법적 분쟁에서 실제로 자주 쓰이는 Conjoint analysis (결합 분석)이 실제 시장에서 현실적으로 적용이 왜 안되는지 수학적인 부분으로 현실 예시에서 반론 제시 *프로젝트 파일: https://github.com/yjkweon24/Jin-Projects-Show-up/tree/main/Jin%20`s(%EC%9A%A9%EC%A7%84)%20Projects/Why%20conjoint%20is%20not%20working%3F 4. UC Berkeley:: 2017.02 ~ 2017.12: ● Python 과 R 프로그래밍으로 미국내 모든 차터 스쿨 웹 사이트내 유용한 정보 추출 및 데이터 내에 잘못되거나 사라진 부분들을 비모수적(non-parametric) 테스트 및 여러 통계방법으로 수정 및 분석을 도와주는 알고리즘 제작 ● 모든 차터 스쿨 웹 사이트에서 추출한 읽기 어려운 빅데이터(예를들어, dat 파일) 를 비전공자도 읽기 편한 데이터로 변환 ● 어느 차터 스쿨이 현재 정책 상황에서 살아남는지 확인하기 위해서 계절형 시계열(seasonal time series) 분석이나 의사 결정 트리(decision tree method) 나 주성분 분석(principal component analysis) 등을 이용해서 차터 스쿨과 시간과 공립/사립 학교와 지리와의 관계 분석 *프로젝트 파일: https://github.com/yjkweon24/Jin-Projects-Show-up/tree/main/Jin%20's(%EC%9A%A9%EC%A7%84)%20Projects/Charter%20school%20analysis%20-%20Acknowledgment 5. UC Berkeley:: 2016.09 ~ 2016.12: ● 세계 재생 에너지랩에서 멕시코 팀 담당. 멕시코 내의 적절한 수력발전소 설치를 위해서 현 멕시코 내의 지리 및 다른 국가들의 전례 분석을 통해 통계적 모델을 구축 및 통계분석을 통해서 미래 예측을 가능케 하는 역할 ● R 과 Python 프로그래밍을 사용해서 비어 있는 수력 데이터를 비모수적(non-parametric) 테스트를 사용하고 적절하게 채워 넣고 가설 검정(hypothesis testing) 진행 과 여러 시계열(time series) 및 모델들을 시험해 본 결과, 멕시코는 장기적인 수력 발전소가 적합하다는 결론 추출 ● PostgreSQL (큰 데이터 다루는데 유용), Python (Pandas 라이브러리 사용), QGIS (지리 데이터 분석에 유용), Tableau (데이터 시각화에 유용) 프로그래밍으로 2006부터 2015년 사이의 수력 데이터 분석 및 데이터 시각화 *프로젝트 파일: https://github.com/yjkweon24/Jin-Projects-Show-up/tree/main/Jin%20`s(%EC%9A%A9%EC%A7%84)%20Projects/SWITCH%20project%20on%20Mexico *그 외 프로젝트: https://github.com/yjkweon24/Jin-Projects-Show-up

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1. UC Berkeley:: 2018.01 ~ 2018.05: "R programming 수업 조교" ● 일주일에 4시간씩 부수업 지도 ● 일주일에 4시간씩 질문 섹션 지도 ● 중간고사 기말고사 시험 문제 제작 채점 및 지도 ● 데이터 시각화, 데이터 분석, R programming에 연동 가능하며 어느 웹브라우저에서도 UI 가능한 Shiny app, 빅데이터내 패턴을 통해 필요한 부분을 그룹화할 수 있게 해주는 기능, 프로그래밍에서 매우 중요한 ‘어디서나 재사용할 수 있는” 기능을 실현 가능하게 해주는 R package(Python에서 library랑 같은 도구 개념) 개발 방법을 가르침. 추가적으로 Linux, Unix, Git등 추가적인 프로그래밍 및 보조 프로그래밍 가르침 2. UC Berkeley:: 2017.01 ~ 2017.12: 세 명의 다른 교수님들이 이끄는 통계 수업, 확률 수업, R 코딩 수업 들에서 랩 어시스턴트 3. Diablo Valley College:: 2015.05 ~ 2016.07: 수학 랩과 회계 랩에서 통계, 수학, 경제, 경영, 회계 를 가르치는 일

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1. Diablo Valley College 및 UC Berkeley:: 2015.01 ~ 2018.05: 공백기간 (2016 가을학기 와 2017 가을학기) 를 제외한 기간 동안 천문학, 역사, 경제, 수학 수업에서 장애 학생 노트 받아적는 일 2. 어린이 보육기관:: 2015.08 ~ 2016.03: Bay Area Crisis Nursery / Home Away From Home Daycare 두 장소에서 주말 자원봉사

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IPMD 회사는 의료 도움이 필요한 사람들을 위해 테크놀로지를 사용해 보자는 취지하에 설립된 스타트업 입니다. 빅 데이터, 인공지능(AI) 분석팀 에서 알츠하이머 같은질병을 얼굴 인식 훈련을 통해서 빠른 조기 발견과 질병으로 인해 얼굴 인식이 힘든 환자들, 또한, 그로 인한 트라우마로 인해 우울증을 가지게되는 환자들의 가족들을 위해 얼굴 표정 감정 인식 AI 알고리즘 연구 및 여러 표정의 얼굴 데이터 수집 및 분석을 2017년 여름동안 진행 하였습니다.

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