과제 상세정보
목록비정형 자료를 위한 통계적 학습방법 개발(2021년도)
작성자
관리자
조회수
36
등록일
2024-05-22
사업 정보
| 내역사업 | 신임교원정착연구비 |
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과제 기본정보
| 과제명 | 비정형 자료를 위한 통계적 학습방법 개발(2021년도) | ||||
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| 과제고유번호 | 1711151032 | ||||
| 부처명 | 과학기술정보통신부 | ||||
| 시행계획 내 사업명 | |||||
| 시행계획 내 사업유형 | 예산출처지역 | 대전광역시 | 사업수행지역 | 대전광역시 | |
| 계속/신규 과제구분 | 신규과제 | ||||
| 과제수행연도 | 2021 | 총연구기간 | 2021-06-01 ~ 2024-12-31 | 당해연도 연구기간 | 2021-06-01 ~ 2021-12-31 |
요약 정보
| 연구목표 | 컴퓨터의 성능과 저장 공간의 급격한 성장으로 인해 인문, 사회, 자연과학, 공학, 의학, 스포츠 등 일상생활에 관련된 모든 분야에서 크고 복잡한 비정형 형태의 자료들이 쏟아지고 있다. 예를 들어, 기능적 자기공명영상 자료는 피실험자가 스캐너 안에서 쉬고 있거나 특정한 과제를 수행하고 있을 때, 피 속의 산소 레벨의 차이를 이용한 뇌신호를 시간의 흐름에 따라... | ||
|---|---|---|---|
| 연구내용 | 세부연구 1: 뇌신경영상 자료들이 3차원이나 4차원에서 관측되어지는데 반해 기존의 통계분석 방법들은 데이터를 1차원의 시계열 자료들의 집합 혹은 2차원 영상들의 모임으로 관점을 바꾸어 분석하는 경우가 대부분이었다. 이럴 경우, 분석의 용이함은 있지만 원자료의 고유한 구조를 유지하지 못하고 자료를 단순화시킴으로써, 데이터에 담겨있는 정보를 충분히 끌어내지 못... | ||
| 기대효과 | 본 연구를 통해 개발된 방법들은 뇌신경과학 연구에서 정신질환과 신경질환의 원인을 찾고, 새로운 치료제의 개발, 그리고 더 나아가 치료효과의 모니터링을 이루는데 기여를 할 것으로 기대한다. 또한, 개발된 방법들은 기능적 자기공명영상 자료를 비롯한 다양한 형태의 뇌신경영상 자료들, 예를 들어 Electroencephalogram, Diffusion-weight... | ||
| 키워드 | 그래프모형, 뇌신경영상, 다차원자료, 심볼릭자료, 정보보호, 통계적 기계학습 | ||
위탁/공동여부 정보
| 단독연구 | 기업 | 대학 | 국공립(연)/출연(연) | 외국연구기관 | 기타 |
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기술 정보
| 연구개발단계 | 기초연구 | 산업기술분류 | |
|---|---|---|---|
| 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 | |||