| 연구목표 |
본 연구과제에서는 순서그룹이 있는 고차원 데이터 분석의 이론적 토대를 설립하고 이를 이용한 차원축소 방법을 연구하고 순서그룹의 판별분석 방법론을 개발한다. 순서그룹의 순서패턴의 다양한 시나리오에 적용 가능한 유연성 있는 방법을 개발, 순서그룹들 간의 잠재된 순서의 참 형태를 추정치로부터 추론할 수 있게 한다. 더 나아가 고차원 선형회귀를 위한 차원축소에도... |
| 연구내용 |
네 개의 세부주제는 서로 밀접한 연관이 있으면서도 각각 근본적으로 시작점이 상이한 독립적인 주제이다. 특히 마지막 네 번째 세부주제는 군집분석에 관한 것으로 앞의 세가지 주제가 순서반응변수가 관측된 순서그룹에 관한 지도예측(supervised learning) 이라면 네 번째 세부주제는 비지도예측 (unsupervised learning) 인 군집분석에 관... |
| 기대효과 |
본 연구과제는 고차원 다변량 분석에 관한 것이나 그 아이디어는 활용성이 무척 넓다 하겠다. 일차적으로는 병원 등에서 환자가 치료제에 반응하는 정도를 예측하는 모형에서 쓰일 수 있다. 또한 소매유통 기업들에서 고객들의 군집을 찾는다 했을 때 찾은 군집이 순서의 의미가 있도록 만들 수 있다면 마케팅전략을 세우는데 더 용이할 것이다. 더 나아가 딥 러닝 등 A... |
| 키워드 |
순서그룹,선형판별분석,군집분석,변수선택,차원축소,고차원 선형 모형 |