고차원 패널 데이터에서 조건부 모드를 설명하는 공통 요인을 추출하는 모드 요인 모형을 제안하고, 이를 통해 데이터의 핵심 특성을 파악할 수 있다.
수치 데이터에 대한 거친 위상과 핵심을 일반화하고, 수치 데이터를 유용한 형태로 변환하는 새로운 방법을 제시한다.
양극성 데이터 구조를 고려하여 응답자들의 의견 유사성을 더 정확하게 파악할 수 있는 새로운 클러스터링 방법론 제안
시각적 분석 도구 VisRuler는 랜덤 포레스트와 적응형 부스팅 앙상블 모델에서 추출한 결정 규칙을 탐색하고 해석하여 국가의 행복 수준을 설명할 수 있는 핵심 요인을 도출한다.