과제 상세정보
목록고차원 자료를 위한 통계분석 방법론 연구
작성자
관리자
조회수
47
등록일
2024-05-22
사업 정보
| 내역사업 | 신임교원정착연구비 |
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과제 기본정보
| 과제명 | 고차원 자료를 위한 통계분석 방법론 연구 | ||||
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| 과제고유번호 | 1711151025 | ||||
| 부처명 | 과학기술정보통신부 | ||||
| 시행계획 내 사업명 | |||||
| 시행계획 내 사업유형 | 예산출처지역 | 대전광역시 | 사업수행지역 | 대전광역시 | |
| 계속/신규 과제구분 | 신규과제 | ||||
| 과제수행연도 | 2021 | 총연구기간 | 2021-03-01 ~ 2024-12-31 | 당해연도 연구기간 | 2021-03-01 ~ 2021-12-31 |
요약 정보
| 연구목표 | 본 연구개발과제에서는 순서그룹이 있는 고차원 데이터 분석의 이론 및 방법론 개발을 최종 목표로 한다. 구체적으로는 첫째, 고차원 순서그룹 자료의 모 집단 모형을 고찰하여 모형에 적합한 모수추정 방법을 제시한다. 둘째, 고차원 자료를 위한 순서형 반응변수 예측모형을 개발한다. 이를 위해 최적점수 벌점화, 충분차원축소, 일반 고유값 문제 등의 접근방식을 시도... | ||
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| 연구내용 | 순서형 변수를 예측하는 문제는 전통적으로는 로지스틱 회귀 등에서 비례 오즈 모형 등으로 다뤄진 바 있다 (McCullagh, 1980). 허나 전통적인 방법들은 최근의 오믹스(–omics) 자료를 비롯한 고차원 데이터에의 적용은 불가능 하기에 많은 방법들이 연구되어지고 있다 (Ma et al., 2006). 예를 들어 암 연구에서 치료제의 임상실험으로부터 ... | ||
| 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 | 고차원자료, 순서형 범주, 판별분석, 군집 분석, 희박성 모형 | ||
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) | 기타 | 기술수명주기 | |
| 연구수행주체 | 연 | 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 | 50,000,000 | 지방비(현금+현물) | 0 |
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| 비고 | |||