과제 상세정보
목록복잡 구조 뇌신경영상 자료 분석을 위한 통계적 기계학습 방법론 개발
작성자
관리자
조회수
47
등록일
2024-05-22
사업 정보
| 내역사업 | (유형1-1)중견연구 |
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과제 기본정보
| 과제명 | 복잡 구조 뇌신경영상 자료 분석을 위한 통계적 기계학습 방법론 개발 | ||||
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| 과제고유번호 | 1711139888 | ||||
| 부처명 | 과학기술정보통신부 | ||||
| 시행계획 내 사업명 | |||||
| 시행계획 내 사업유형 | 예산출처지역 | 대전광역시 | 사업수행지역 | 대전광역시 | |
| 계속/신규 과제구분 | 신규과제 | ||||
| 과제수행연도 | 2021 | 총연구기간 | 2021-09-01 ~ 2026-02-28 | 당해연도 연구기간 | 2021-09-01 ~ 2022-02-28 |
요약 정보
| 연구목표 | 컴퓨터의 성능과 저장 공간의 급격한 성장으로 인해 인문, 사회, 자연과학, 공학, 의학, 스포츠 등 일상생활에 관련된 모든 분야에서 크고 복잡한 형태의 자료들이 쏟아지고 있다. 예를 들어, 기능적 자기공명영상(fMRI)자료는 피실험자가 스캐너 안에서 쉬고 있거나(resting state; rfMRI) 특정한 과제를 수행하고 있을 때, 피 속의 산소 레벨의 ... | ||
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| 연구내용 | 본 연구에서는 뇌신경영상 자료 분석을 위한 그래프 모형과 텐서 회귀분석에 기반한 새로운 통계적 방법들을 개발한다. 세부연구 1: 활발하게 진행되는 뇌신경과학 연구주제들 중 하나는 특정한 과제에 반응하는 뇌기능의 연결성을 밝히는 뇌 네트워크의 추정이다. 그래프 모형은 다차원 자료의 공분산 행렬을 이용하여 뇌의 네트워크 구조를 설명하는데 유용한 방법이다. 뇌신... | ||
| 기대효과 | 세부 연구 1: 그룹 fMRI 자료에 대해, 개별 뇌 네트워크들과 로버스트한 그룹 네트워크를 동시에 얻을 수 있는 안정적이고 재생산이 가능한 통계적 방법을 개발함으로써 뇌의 기능적 연결성을 좀 더 정확하고 효과적으로 이해하는데 활용될 것으로 기대한다. 세부 연구 2: 기존의 그래프 모형들은 관측된 자료가 독립이거나 자기상관이 약한 경우에 주로 적용되어 왔다... | ||
| 키워드 | 통계적 기계학습,뇌신경영상 자료,그래프 모형,텐서 회귀분석,고차원 자료,장기기억 시계열,벌점화 기법 | ||
위탁/공동여부 정보
| 단독연구 | 기업 | 대학 | 국공립(연)/출연(연) | 외국연구기관 | 기타 |
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기술 정보
| 연구개발단계 | 기초연구 | 산업기술분류 | |
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| 미래유망신기술(6T) | BT(생명공학기술) | 기술수명주기 | |
| 연구수행주체 | 학 | 과학기술표준분류 | 자연 > 수학 > 통계방법론·계산 > 다변량통계 |
| 주력산업분류 | 적용분야 | 지식의 진보(비목적연구) | |
| 중점과학기술분류 | 과제유형 |
과제수행기관(업) 정보
| 과제수행기관(업) 정보 | 과제수행기관(업)명 | 한국과학기술원 | 사업자등록번호 | |
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| 연구책임자 | 소속기관명 | 한국과학기술원 | 사업자등록번호 | |
| 최종학위 | 박사 | 최종학력전공 | 이학 |
사업비
| 국비 | 64,072,000 | 지방비(현금+현물) | 0 |
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| 비고 | |||