Study on modeling and inferences for various types of time series data: featuring estimation and monitoring
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(유형A)
2026년
2710112609
과학기술정보통신부
한국연구재단
서울대학교
이상열
3명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2025.09.01 ~ 2028.08.31
6,365만원
6,365만원
기초연구
대학
서울특별시 관악구
수학 > 통계 방법론·계산 > 시계열/공간자료분석
본 연구의 목표는 다양한 형태의 실수형 및 정수형 시계열 데이터를 모델링하는 방법을 제안하고, 모형의 모수추정과 모형 구조의 변화점 탐지 및 모니터링 방법론을 개발하는 것이다. 또한, 기존의 모수적 접근 방식에 더하여 머신러닝 기법과 결합한 하이브리드 접근법을 개발하는 것을 또 하나의 목표로 한다. 특히, 본 연구에서는 다양한 형태의 다변량 정수형 시계열 ...
본 연구는 실수형 및 정수형 시계열 데이터의 다양하고 복잡한 구조를 효과적으로 분석할 수 있는 모형들을 제안하고, 이를 활용한 모수추정, 변화점 탐지, 실시간 모니터링 기법을 개발하는 것을 주요 목표로 한다. 또한 기존의 전통적인 시계열 모델이 가지는 한계를 극복하기 위해, 확률적 모형과 머신러닝 기법을 융합한 하이브리드 접근법을 도입하여 보다 정교한 분석...
... 창출하고, 이를 타 연구자들과 공유한다. - 기업체 협력 및 기술 상용화: 증권회사 등 금융업에 종사하는 업체들과 주가 변동성 분석, 경기 변동 탐지 버블의 형성 및 소멸에 대한 모니터링 시스템 구축에 대한 협력을 구축하여, 금융기관 및 정책 수립 기관의 의사결정을 지원한다. 현실에서의 활용을 위해 관계자와 이에 대한 가능성을 타진할 계획이다. - 공공정책 데이터 분석에 적용: ...