Adaptive Multiresolution Statistical Framework for High-Dimensional Signals on Geometric Domains
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(기본연구A)
2026년
2710114105
과학기술정보통신부
한국연구재단
전북대학교산학협력단
황승용
4명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2031.08.31
4,446만원
4,446만원
기초연구
대학
전북특별자치도 전주시
수학 > 통계 방법론·계산 > 다변량통계
본 연구의 최종 목표는 구면 및 환형이라는 기하학적 제약 공간에서 발생하는 고차원 함수형 신호의 추정 문제를 해결하기 위한 적응적 다중해상도 통계 추정 프레임워크를 개발하는 것임. 기존 연구들은 voxel 독립 추정과 전역 기저(SH) 중심의 분석에 머물러 공간적 연속성과 이질성을 통계적으로 충분히 활용하지 못하였음. 본 연구는 이러한 한계를 정면으로 극복...
본 연구는 네 가지 세부 목표를 단계적으로 수행함.- Phase 1(1~2차년도): 이론적 기반과 핵심 방법론 확립 - Phase 2(3~4차년도): 다중해상도 기저 확장 및 통합 추정을 구현- Phase 3(5차년도): 임상 검증과 일반화 성능을 평가목표 1: needlet 기반 적응적 FOD 추정 방법론 개발SN-Lasso, BJS 등 기존 voxel ...
... 추정 프레임워크는 오픈소스 R/Python 패키지로 구현·배포되어 연구 결과의 재현성과 후속 연구 활용을 촉진함. 기존 BJS 및 dmri.tracking 패키지의 후속 형태로 통합 소프트웨어를 개발함으로써 D-MRI 분석 커뮤니티에서의 실질적 활용 기반을 마련함. Needlet의 국소화 구조를 활용한 coarse-to-fine 계층적 병렬 계산 방법은 고차원 구면 신호를 다루는 ...