KU StatLab - Proceedings

International Statistical Conferences:

• 1. Kim, Y. & Chung, H. (2023) A generalized framework for multiple latent class variables. 2023 Joint Statistical Meetings, Toronto, Ontario, Canada.

  2. Jeon, S., Kim, Y., & Chung, H. (2023) Multilevel topic model: multilevel latent class analysis for document-level topic dependency. 2023 Joint Statistical Meetings, Toronto, Ontario, Canada.

  3. Kim, Y. & Chung, H. (2023) A comprehensive framework for investigating multiple latent class variables. The 6th International Conference on Econometrics and Statistics, Tokyo, Japan.

  4. Kim, Y. & Chung, H. (2022) Document-level topic model: multilevel topic modeling using nonparametric random effect. The 31st International Biometric Conference, Riga, Latvia.

  5. Ha, S. & Chung, H. (2018) A simulation study for estimating causal effects of latent class variable. The 5th Joint Conference in Statistics, Sapporo, Japan. 

  6. Seo, T. & Chung, H. (2018) Joint latent class profile analysis for longitudinal data. The 5th Joint Conference in Statistics, Sapporo, Japan.

  7. Lee, M & Chung, H. (2016) A simulation study for estimating causal effect of latent class. The 10th ICSA International Conference on Global Growth of Modern Statistics in the 21st Century, Shanghai, China.

  8. Chung, H., Kim, C., & Kim, M. (2015) Joint latent class analysis:the identification of the joint patterns of the two or more discrete latent variables. The 24th South Taiwan Statistics Conference, Changhua, Taiwan.

  9. Choi, H. & Chung, H. (2015)  The inference and estimation for latent class profile analysis with small sample. The 3rd Joint Conference in Statistics, Sapporo, Japan.

  10. Kim, C. & Chung, H. (2015) Joint latent class with covariates. The 3rd Joint Conference in Statistics, Sapporo, Japan.

  11. Chang, H.-C. , Chung, H. , &  Kim, M. (2014) Deterministic annealing approaches to the multiple modality problem in the latent class profile analysis. The 3rd Institute of Mathematical Statistics Asia Pacific Rim Meeting, Taipei, Taiwan.

  12. Moon, Y., Jhun, M., Chung, H. , &  Kim, C. (2014) Group sparse PCA using adaptive sup-norm penalty. The 3rd Institute of Mathematical Statistics Asia Pacific Rim Meeting, Taipei, Taiwan.

Domestic Statistical Conferences:

• 1. Kim, Y. & Chung, H. (2023) sclm: an R package for multiple latent class variables. 2023년도 한국통계학회 하계학술대회. 부경대학교, 부산

  2. Yun, A. & Chung, H. (2022) Joint latent class analysis with tree structure: an application to adolescent risk behaviors. 2022년도 한국통계학회 동계학술대회. 제주대학교 아라캠퍼스, 제주.

  3. Kim, Y., Chung, H., & Jeon, S. (2022) Multilevel topic modeling with nonparametric random effect. 2022년도 한국통계학회 동계학술대회. 제주대학교 아라캠퍼스, 제주.

  4. Lee, T. & Chung, H. (2020) Random-effect latent class profile analysis: an application to the childhood asthma prevention study. 2020년도 한국통계학회 추계학술대회. 덕성여자대학교, 서울.

  5. Kim, Y., Jeon, S., & Chung, H. (2020) glca: latent class analysis with grouped data. 2020년도 한국통계학회 춘계학술대회. 호서대학교, 아산.

  6. Lee, Y. & Chung, H. (2019) Multi-level and multi-group latent class analysis: a comparison study. 2019년도 한국통계학회 춘계학술대회. 강원대학교, 춘천.

  7. Jeon, S., Seo, T., & Chung, H. (2018) Joint latent class profile analysis for multi-dimensional longitudinal data : A study on the substance use progression. 2018년도 한국통계학회 춘계 학술논문 발표회. 부산대학교, 부산.

  8. Lee, J., Jeon, S., & Chung, H. (2018) A multivariate latent class profile analysis. 2018년도 한국통계학회 춘계 학술논문 발표회. 부산대학교, 부산.

  9. 이정운, 정환 (2016) 다중그룹 잠재범주모형에서의 국소최대값 문제 해결을 위한 Deterministic Annealing EM 방법에 관한 연구. 2016년도 한국통계학회 추계 학술논문 발표회. 통계청 통계센터.

  10. 이정운, 정환 (2016) 결합잠재범주의 집단화를 이용한 잠재범주모형에 관한 연구. 2016년도 한국통계학회 춘계 학술논문 발표회. 경북대학교, 대구.

  11. 이미솔, 정환 (2016) 잠재범주분석에서 인과효과 추정을 위한 모의실험 연구. 2016년도 한국통계학회 춘계 학술논문 발표회. 경북대학교, 대구.

  12. Lee, Y. & Chung, H. (2015) Patterns of substance uses and suicidality among white male high school students in USA: latent class analysis with multiple latent groups. 2105년도 한국통계학회 추계 학술논문발표회. 한국외국어대학교, 용인.

  13. Park, B. & Chung, H.(2015) A Bayesian approach to a joint latent class analysis. 2105년도 한국통계학회 추계 학술논문발표회. 한국외국어대학교, 용인.

  14. Choi, H. & Chung, H. (2015) The inference and estimation for latent class profile analysis with small sample. 2015년도 한국통계학회 춘계 학술논문발표회. 충북대학교, 청주.

  15. Kim, M. & Chung, H. (2014) Joint latent class analysis: the identification of the joint patterns of adolescent delinquency and substance use of the US high school students in grade 12. 2014년도 한국통계학회 추계 학술논문발표회. 중앙대학교, 서울.

  16. Kim, C. (2014) Joint latent class analysis with covariates.  2014년도 한국통계학회 추계 학술논문발표회. 중앙대학교, 서울.

  17. 김형규, 정환 (2014) 잠재범주 모형을 이용한 원인적 영향력 추론. 2014년도 한국통계학회 추계 학술논문발표회. 중앙대학교, 서울.

  18. 박가형, 김창현, 최형, 김민진, 김형규, 정환 (2014) 잠재범주모형을 이용한 원인적 영향력 추론 연구. 2014년도 한국통계학회 춘계 학술논문발표회. 통계청 통계센터, 대전.

  19. 함지혜, 정환 (2014) 잠재범주분석에서의 표본 크기 결정 방법에 대한 고찰. 2014년도 한국통계학회 춘계 학술논문발표회. 통계청 통계센터, 대전.

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