Development of a Comprehensive Change-Point Detection Framework Adaptive to Complex Data Structures and Dynamic Environments
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-신진연구(유형B)
2026년
2710109052
과학기술정보통신부
한국연구재단
한국과학기술원
송호승
6명
2026.03.01 ~ 2027.02.28
2026.03.01 ~ 2031.02.28
1.4억원
1.4억원
기초연구
대학
대전광역시 유성구
수학 > 통계 방법론·계산 > 시계열/공간자료분석
본 연구 과제는 현대 데이터 과학이 직면한 가장 본질적이고 시급한 문제인 '데이터 구조의 복잡화'와 '환경의 역동성'을 동시에 해결할 수 있는 적응형 변화점 탐지(Change-Point Detection) 프레임워크를 개발하고, 이를 뒷받침하는 통계적 이론을 완벽하게 확립하는 것을 최종적인 목표로 삼고 있다.기존의 통계적 변화점 탐지 연구들은 대부분 데이터...
1차년도에는 군집화된 데이터 구조를 위한 변화점 탐지 기법을 개발한다. 데이터 간에 '클러스터 내 상관관계'가 존재할 경우, 일반적인 무작위 순열 검정은 데이터 고유의 구조를 파괴하여 잘못된 결론을 도출할 위험이 크다. 따라서 본 연구는 단순 순열이 아닌, 군집 단위를 고려한 블록 순열이나 상관관계를 보존하는 새로운 리샘플링 기법을 고안할 것이다. 이를 통...
... 포착하는 예지보전 시스템의 정확도를 획기적으로 높일 수 있다. 이는 불량률 감소와 공정 효율화로 직결되어 막대한 경제적 비용 절감 효과를 가져다줄 것이다. 더불어 네트워크 트래픽 감시를 통한 사이버 보안 위협 탐지나, 기상 이변 및 환경 오염 수치의 급격한 변화를 감지하는 재난 방재 시스템 등 사회 안전망 구축에도 폭넓게 응용될 수 있다.기대효과 측면에서는 과학기술적, 경제적, 교육적 ...