Advancing statistical theory and methodology for complex high-dimensional data
집단연구지원(R&D) · 기초연구실 심화형
2026년
2710111282
과학기술정보통신부
한국연구재단
성균관대학교
서병태
10명
2026.06.01 ~ 2027.05.31
2025.06.01 ~ 2028.05.31
5억원
5억원
기초연구
대학
서울특별시 종로구
수학 > 통계이론 > 비모수추론
... 설명력과 예측력을 모두 가지는 방법론을 개발하고자 한다. 더 나아가 이러한 방법론을 표본에 비해 변수의 개수가 지나치게 많은 경우 즉 고차원 자료의 경우에서 사용할 수 있는 모형 연구와 함께 데이터의 불완전성이나 불충분성을 극복하기 위한 방법인 전이학습과 접목하는 방법들을 연구하는 것을 목표로 한다. 이러한 연구를 바탕으로 궁극적으로는 본 연구의 결과물을 현재의 AI기법에 접목하여 ...
... 부분은 모수적 모형으로 모형화하고 그렇지 않은 부분은 비모수적으로 추정하는 접근법을 들 수 있다.또한, 딥러닝 기법을 활용한 AI 학습의 또다른 한계는 표본의 수가 충분치 않거나 완전한 데이터의 수집이 어려울 때 그 성능이 현저하게 저하되는 데 있다. 일반적으로 AI 학습이 효율적으로 작동하는 환경은 표본의 수가 매우 크고 표본의 수에 비해 변수(feature)의 수는 상대적으로 ...
... 대두되고 있다. 또한 과학 기술의 눈부신 발전으로 다양한 분야에서 방대하고 복잡한 고차원 데이터들이 동시에 고려되어 진다. 데이터 분석 연구에서의 더 나은 예측 및 추론을 위해 여러 복잡 ... 통해 산업에 직접적으로 적용함으로써 연구의 실제적 가치를 높이고, 이는 관련 인공지능 및 빅데이터 분야에서 선진화를 더욱 앞당겨 최종적으로는 국가적 경쟁력을 높이는 것을 기대할 수 있다. 또한, ...