Development of missing imputation methodologies for streamed longitudinal data
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-신진연구(유형B)
2026년
2710102640
과학기술정보통신부
한국연구재단
충북대학교
지희정
6명
2026.04.01 ~ 2027.03.31
2024.04.01 ~ 2027.03.31
1.0억원
1.0억원
기초연구
대학
충청북도 청주시
수학 > 응용통계 > 의학/생물통계
본 연구과제의 최종 목표는 스트리밍 데이터의 결측 대체 모형의 추정량을 데이터가 누적될 때 실시간으로 업데이트하는 대체 방법을 제안하고 이로써 실시간 결측 데이터 처리 기법의 통계적 방법론을 창출하는 것이다. 기존의 대체 기법을 스트리밍 결측 자료에 적용하면 데이터가 누적될 때마다 전체 데이터를 이용하여 대체 모형을 추정해야 하는 계산의 부담이 있다. 본 ...
현대사회는 사물인터넷(IoT)기술의 발전으로 데이터 수집 패러다임이 스트리밍으로 변화하게 되었다. 이에 따라 자료를 실시간으로 모니터링하고 분석하고자 하는 수요가 증가하며 실시간 데이터 전처리는 필수적이다. 스트리밍 종단 데이터는 네트워크 연결 문제나 기계의 결함과 같은 이유로 결측이 자주 발생할 수 있다. 이러한 결측은 데이터 분석에 있어서 몇 가지 문제를 ...
본 연구의 결과물은 사물인터넷의 실시간 전처리에 전반적으로 활용될 수 있다. 본 연구에서는 충북대학교 호스피스 병동 자료를 이용하여 디지털 치료제 자료 처리에 적용하고 활용 가능성을 확인하고자 한다. 본 연구에서는 디지털 헬스케어, 웨어러블 디바이스에 한정하여 본 연구에서 고안한 실시간 대체 기법을 적용하지만 이미 산업 전반에서는 사물인터넷과 인공지능의 결합 ...