姓名：朴永俊

职称：副教授

一、教育经历

2013.9－2017.8：韩国忠北大学，计算机科学系，博士

2011.3－2013.8：韩国忠北大学，计算机科学系，硕士

2006.9－2010.8：延边大学，通信工程专业，学士

二、工作经历

2017.10-至今 澳门永利集团3044，讲师

2015.1－2016.1：美国乔治亚澳门永利集团3044肿瘤中心，访问学生

2014.2－2014.4：美国印第安纳大学-普渡大学印第安纳波利斯联合分校(IUPUI)，访问学生

三、研究方向（包括承担课题项目）

1. 高通量测序数据分析

2. 数据挖掘/机器学习/人工智能

四、学术兼职

国际计算生物学会(International Society for Computational Biology, ISCB)会员

五、近5年发表论文(第一作者/通讯作者)

1. Y. Piao, S. Lee, E. J. Lee, K. Robertson, H. Shi, K.H. Ryu, J. Choi. CAME: identification of chromatin accessibility from nucleosome occupancy and methylome sequencing. Bioinformatics 33:8, 1139-1146, 2017.

2. Y. Piao, M. Piao, K.H. Ryu. Multiclass cancer classification using feature subset–based ensemble from microRNA expression profiles. Computers in Biology and Medicine 80, 39-44, 2017.

3. Y. Piao, M. Piao, C.H. Jin, H.S. Shon, J.M. Chung, B. Hwang, K.H. Ryu. A new ensemble method with feature space partitioning for high-dimensional data classification. Mathematical Problems in Engineering, 2015.

4. Y. Piao, M. Piao, K. Park and K.H. Ryu. An ensemble correlation-based gene selection algorithm for cancer classification with gene expression data. Bioinformatics 28, 3306-3315, 2012.

5. Y. Piao, K.H. Ryu. Detection of differentially expressed genes using feature selection approach from RNA-seq. IEEE BigComp 2017, pp.304-308, March 17, 2017.

6. Y. Piao, K.H. Ryu, A hybrid feature selection method based on symmetrical uncertainty and support vector machine for high–dimensional data classification. Lecture Notes in Computer Science, v 10191 LNAI, pp.721-727, 2017.

7. Y. Piao, H.W. Park, C.H. Jin, K.H. Ryu. Ensemble method for classification of high-dimensional data. IEEE BIGCOMP 2014, pp.245-249, 2014.

六、讲授课程

生物信息学

七、荣誉和奖励

1. 2017年，ACIIDS2017 国际学术会议最佳论文奖

2. 2012年，FITAT2012 国际学术会议最佳论文奖

八、联系方式

1．通讯地址：天津市南开区卫津路94号

2． E-mail：ypiao@nankai.edu.cn