| 연구목표 |
최근 기술의 발달로 다양한 분야에서 새로운 유형의 대용량 자료가 생성, 저장되고 있으며, 이를 바탕으로 주어진 자료의 특징에 적합한 통계모형을 개발하려는 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 고차원 자료를 분석할 수 있는 대표적인 기법인 벌점화 추정법에 대해 연구하고자 한다. 최근의 벌점화 추정법은 적절한 변수를 선택하여 최적의 모형을 구축하는 본래... |
| 연구내용 |
본 연구는 비볼록 벌점화 추정법과 그의 확장인 그룹 벌점화 추정법에 대한 연구로 다음의 세부 연구주제에 대해 연구한다. 첫 번째 주제는 비볼록 벌점화 추정법 알고리즘에서 초기치에 따른 최적모형의 성능에 관한 연구와 이를 바탕으로 벌점화 추정치의 해의 경로(solution path)를 찾을 때, 나쁜 국소해의 위험을 피할 수 있는 새로운 효율적인 알고리즘을 ... |
| 기대효과 |
본 연구과제의 연구결과는 최근 다양한 분야에서 요구되는 고차원 자료 분석 대한 학문적 발전 및 활용성 측면에서 실질적으로 파급효과가 클 것이라 예상한다. 특히, 이전 연구과제에서 개발한 R패키지가 현재 통계학을 비롯한 유전학, 사회과학, 부동산 분야 등 많은 분야에서 사용되고 있는 만큼 본 연구과제에서 개발할 R 패키지도 여러 분야에서의 활용성이 클 것이라... |
| 키워드 |
고차원 자료, 비볼록 벌점화 방법론,통합 알고리즘, 비볼록 그룹 벌점화 방법론,가우시안 그래픽 모형,R 패키 |