Change Detection and Adaptive Decision-Making in Nonstationary Sequential Data
집단연구지원(R&D) · 기초연구실 개척형
2026년
2710110440
과학기술정보통신부
한국연구재단
한국과학기술원
송호승
24명
2026.07.01 ~ 2027.06.30
2026.07.01 ~ 2029.06.30
5억원
5억원
기초연구
대학
대전광역시 유성구
수학 > 통계 방법론·계산 > 시계열/공간자료분석
... 전이확률, 보상 구조, 관측 체계 및 운영 정책의 변동을 정밀하게 포착하고 그 결과를 정책 전환, 모델 재학습, 그리고 선별적 관측 정책 학습으로 연결하는 지능형 의사결정의 선순환 구조를 ... 데이터 과학의 새로운 영역을 개척하여, 개별 알고리즘의 제안을 넘어 스마트 제조, 모빌리티, 디지털 헬스케어 등 고신뢰성이 요구되는 산업 전반에서 재현 가능한 국내 선도형 기초 프레임워크와 연구 ...
... 수 있는 기반을 마련한다. 긴 시퀀스 데이터에서 발생하는 막대한 연산 비용 문제를 해결하고자 리샘플링 대신 테일 확률에 대한 해석적 근사 기법을 유도하고, 최종적으로 탐지 결과를 정책 전환 및 안전 제약 기반의 재학습으로 연결하는 3단계 운영 시스템을 완성할 것이다.다음으로 관측 자원이나 비용의 제약으로 인해 시스템의 모든 변수를 관측하기 어려운 현실을 반영하여, 무엇을 ...
... 산업 현장의 실질적인 문제를 해결하는 데 다각도로 활용될 예정이다. 먼저 교통, 스마트 제조, 디지털 헬스케어와 같이 안전과 신뢰성이 무엇보다 중요한 운영 시스템에서 환경 변화를 실시간으로 관리하는 '변화 탐지 기반 적응' 기술로 적용될 것이다. 이는 시간에 따라 변하는 외부 환경을 정책 전환이나 재학습의 명확한 트리거로 활용함으로써 오경보와 탐지 지연을 정량적으로 관리하고, 운영 정책이 안전하게 ...