Inference at the intersection of geometry and statistics
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(기본연구B)
2026년
2710114498
과학기술정보통신부
한국연구재단
숭실대학교
SHIN HA YOUNG
1명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2029.08.31
6,409만원
6,409만원
기초연구
대학
서울특별시 동작구
수학 > 통계이론 > 달리 분류되지 않는 통계이론
본 과제의 최종 목표는 데이터의 기저 기하학적 구조를 활용하는 기하학적 통계 추론(geometric statistical inference)에 관한 이론과 방법론, 응용을 발전시키는 데 있다. 컴퓨터 비전, 자연어 처리(NLP), 계산생물학, 신경영상, 유전체학 등 다양한 분야에서 다루어지는 비유클리드(non-Euclidean) 데이터는 그 비중이 점차 커...
... M-quantile에 기반한 분포 특성(산포/왜도/첨도/구면 비대칭) 측도를 활용하여 환자의 뇌량(corpus callosum)에 대한 DTI 데이터와 알츠하이머병 등 신경학적 질환 간의 연관성을 탐구한다. 둘째, 본 과제에서 개발한 모든 기하학적 통계 기법을 R 및 Python 패키지로 구현·공개하고, 관련 논문을 소프트웨어 학술지에 게재하여 학계 전반에 보급한다.
활용계획 - 비유클리드 데이터는 현대 데이터 분석에서 매우 흔하게 등장하며 그 비중이 점차 커지고 있다. 본 과제에서 개발할 기법은 통계학자는 물론, 비유클리드 데이터를 다루는 컴퓨터 비전, 계통발생학, 머신러닝, 발생학, 신경영상 등 다양한 분야의 과학자 및 공학자에게도 폭넓게 활용될 것으로 기대된다. 또한 본 방법론을 R 및 Python 패키지로 구현·...