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2024학년도 1학기 담당 강의
• 학부: 보험통계학
보험통계는 다양한 생명보험 상품의 요율을 합리적으로 정하고 상품의 내용을 결정하며 연금계획 등을 세우는 수리적인 과정을 공부하는 분야이다. 본 교과목에서는 다양한 생명보험 및 연금 상품을 소개하고, 보험 가입자의 잔여 수명분포를 모델링 할 수 있는 확률 모형에 바탕을 둔 보험수리 기법을 사용하여 합리적인 보험요율 산출 및 다양한 분석 기법을 공부한다.
• 대학원: 확률과정론
본 교과목에서는 기초적인 확률과정 모형과 더불어 최근 연구된 고급 확률과정 모형에 대해 공부한다. 강의 전반부에서는 Markov Chain에 대해 공부한다. Markov Chain은 머신러닝에서 강화학습에 주로 이용되는 Markov Decision Process에 대한 이론적 뼈대를 제공하는 중요한 확률과정 모형으로서, 향후 머신러닝의 강화학습을 공부하는데 있어서 반드시 잘 이해해야 하는 기본적이고도 필수적인 확률과정이다. 강화학습을 공부하는 데 있어서 가장 중요한 모형인 Markov Decision Process에 대해서도 공부한다. 연속시간 강화학습에 사용될 수 있는 기초적인 확률과정 모형들인 Continuous-time Markov Chain, Semi-Markov Process에 대해서도 공부한다. 이후 강의에서는 Point Process 모델 중 가장 중요하고도 기초적인 Renewal Process와 Poisson Process에 대해 공부한다. 더 나아가 Stochastic Intensity에 기초하여 Poisson Process를 보다 일반화한 Generalized Polya Process에 대해 공부하며, 특히 연속시간 강화학습 모형에서 다이나믹 환경(Dynamic Environment)하에서 시간에 따른 사건발생과정을 모델링 하는데 주로 사용되는 Temporal Point Process모형인 Hawkes Process에 대해 공부한다. 더 나아가 Multivariate Point Process 모형에 대해서도 공부한다.
