Penalized Inference Methods for Irregular Discrete Sequential Data
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(유형A)
2026년
2710113648
과학기술정보통신부
한국연구재단
서울시립대학교
최호식
3명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2025.09.01 ~ 2028.08.31
6,430만원
6,430만원
기초연구
대학
서울특별시 동대문구
수학 > 통계 방법론·계산 > 통계계산
... 않으며, 관측 밀도가 낮고 노이즈가 포함되어 있는 경우가 많아 기존의 시퀀스 기반 모델로는 충분한 성능을 달성하기 어려움-본 연구에서는 순차 데이터의 구조적 변화와 도메인의 맥락적 정보까지 포괄함으로써 예측 결과에 대한 해석력을 확보할 수 있는 추론방법론 개발을 목표로 함(세부목표1) 잠재공간(latent space) 내 시간 해상도별 드리프트 신호를 포착하여 정밀한 탐지를 가능하게 ...
... 있음 dual-gated experts selection 구조를 가진 알고리즘 연구-시간에 따라 발생하는 데이터 분포 변화에 민감하게 반응하는 드리프트 전문가와 질병군 및 임상 맥락 정보를 반영하는 컨텍스트 전문가를 상호 보완적으로 결합함 -두 개의 독립적인 gating 네트워크는 각각 드리프트 신호 및 환자의 맥락적 특성을 입력으로 받아 각 전문가의 활성화 정도를 확률적으로 ...
... IAEC 중입자가속기 센터), 교육기관(북아이피스), SI기업(씨에스리, Feda), 개인정보 스타트업(크립토랩)과 협력 연구를 수행 중이며, 본 연구 제안서의 결과물 또한, 실제 문제에 ... 의료 AI의 실효성과 신뢰성 도입에 기여 -드리프트 상황에서도 강건한 예측 성능을 보장하여 의료 시스템의 실효성을 높이고 의료 전문가와의 소통 및 의사결정 과정에 도움을 주는 데 기여