[합격] 고려대학교 대학원 보건통계학과 연구계획서
![[합격] 고려대학교 대학원 보건통계학과 연구계획서-1](https://images.happyhaksul.com/thumb/2103/2102243-0001.gif)
![[합격] 고려대학교 대학원 보건통계학과 연구계획서-2](https://images.happyhaksul.com/thumb/2103/2102243-0002.gif)
![[합격] 고려대학교 대학원 보건통계학과 연구계획서-3](https://images.happyhaksul.com/thumb/2103/2102243-0003.gif)
![[합격] 고려대학교 대학원 보건통계학과 연구계획서-4](https://images.happyhaksul.com/thumb/2103/2102243-0004.gif)
![[합격] 고려대학교 대학원 보건통계학과 연구계획서-5](https://images.happyhaksul.com/thumb/2103/2102243-0005.gif)
분야
hwp( 목 차 )
1. 주요 연구(관심)분야 또는 희망전공
2. 연구의 목적(동기)
3. 연구의 방법 및 진행계획
1. 주요 연구(관심)분야 또는 희망전공
저는 보건통계학이라는 학문이 건강 데이터를 해석하고, 근거에 기반한 의사결정 및 정책 수립에 실질적으로 기여하는 영역임을 직접 경험을 통해 깨달았습니다. 특히 저는 의료 빅데이터 분석, 감염병 및 만성질환의 예측 모델링, 정책 효과의 계량적 평가 등 다양한 보건 문제에 정교한 통계학적 접근을 적용하는 데 깊은 흥미를 느껴왔습니다.
학부에서 통계학을 전공하면서 기초 통계 이론과 다양한 분석 기법, R·SAS·Python 등 프로그래밍 도구를 체계적으로 습득했습니다. 학부 2학년 때부터 대학병원 데이터 분석 연구실 인턴으로 참여하여 의료기록 데이터 전처리, 결측치 처리, 변수 선정, 회귀·로지스틱 분석, 생존분석, 시계열 모델링 등 실무적인 통계 분석 경험을 쌓았습니다. 이 과정에서 실제로 병원 진료 데이터가 노이즈와 결측이 많은 현실적인 데이터를 다루는 데 어려움이 있다는 점, 그리고 통계적 전처리와 변수 선택 방법이 분석 결과의 신뢰도에 큰 영향을 미친다는 사실을 체감할 수 있었습니다. 연구실에서는 당뇨병 환자의 장기 추적 데이터를 활용해 위험인자 발굴, 예후 예측, 치료 효과 비교 등 실제 임상문제에 정량적 근거를 제공하는 프로젝트에 적극적으로 참여하였습니다.
이러한 경험을 통해, 실제 보건의료 데이터가 실험적 환경과는 달리 다양한 편향과 결측, 잡음이 존재한다는 점을 배웠습니다. 특히 빅데이터 기반의 역학연구나 대규모 코호트 자료 분석에서는 데이터 정제, 변수 선택, 다중비교 보정, 오차 평가 등 고급 통계 기법의 필요성을 절감하였습니다. 대학 3학년 때는 “국가 암등록사업” 연계 데이터 분석 실습에 참여하며, 전체 인구 코호트 자료의 표본설계, 표본추출, 가중치 적용, 생존곡선 작성, 다변량 위험도 분석 등을 경험하였습니다. 암 발생률의 시간 추세 분석, 위험요인 추정, 예후 예측 모델 개발 등 보건통계의 실제 현장 적용 과정을 통해 이론과 실무의 간극을 체감하였습니다.
또한 감염병 확산 및 공중보건 위기 상황에서 통계학의 역할에 주목하게 되었습니다. 코로나19 팬데믹 기간, 보건복지부 산하 연구 프로젝트 학생 조교로 활동하며, 시도별 확진자 데이터와 백신 접종률, 사회적 거리두기 정책 변수를 통합해 시계열 분석과 다중회귀 모델링을 수행했습니다. 이 과정에서 정책 변수(예: 마스크 의무화, 등교 중단 등)가 감염 추이에 미치는 효과를 정량적으로 평가하는 경험을 할 수 있었고, 실제 정책 제언에도 일부 분석 결과가 반영되었습니다. 감염병 모델링에서는 전염병 확산 모형(SEIR 등), 실시간 예측 모델, 비구조적 데이터 분석 등 보건통계의 다양한 응용 가능성을 탐색하였고, 정밀한 통계 모델 개발과 정책 적용 간의 소통의 중요성을 깊이 인식하게 되었습니다.
빅데이터와 인공지능 기술이 접목되는 보건통계 분야에도 큰 관심이 있습니다. 데이터 과학 동아리 활동을 통해 의료영상 분석, 건강보험 청구 데이터 기반 질병 예측, 머신러닝 분류기 개발 등 다양한 실습을 경험했습니다. 특히 비정형 건강데이터(진료기록, 텍스트, 이미지 등)와 전통적 통계분석의 융합, 고차원 데이터에서의 변수 선택 및 해석력 향상, 예측모델 성능 평가와 실효성 확보 등 연구과제를 고민하게 되었습니다.
보건통계학의 현장성을 실감한 경험도 있습니다. 보건소 공중보건사업 서포터즈로 활동하며, 실제 지역사회 건강설문조사 데이터(Community Health Survey) 수집, 코딩, 전처리, 표본오차 평가, 설문 문항 신뢰도 분석 등 현장 조사와 데이터 관리 업무를 담당했습니다. 이 과정에서 표본 설계, 군집 표집, 비확률 표집의 한계, 응답 편향 등 통계적 문제를 실제 현장에서 겪으며, 통계학적 사고와 실무적 역량의 조화를 절실히 느꼈습니다.
◆ 구체적 사례와 진솔한 경험을 바탕으로 강점을 명확히 표현했습니다.
◆ 핵심 역량과 전문성이 돋보이도록 전략적으로 설계했습니다.
◆ 자연스럽고 세련된 문장으로 지원자의 진정성을 전달합니다.
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