Ensemble Model Development for Complex Time Series and Spatial Data Analysis
인문사회기초연구 · 신진연구자지원사업(인문사회)
2026년
2340057819
교육부
한국연구재단
국립경국대학교
서정인
1명
2026.03.01 ~ 2027.02.28
2024.06.01 ~ 2027.05.31
2,387만원
2,387만원
기초연구
대학
경상북도 안동시
앙상블 기법은 여러 학습 알고리즘을 결합해 예측 성능을 높이는 방법이며, 배깅(bagging)과 AdaBoost는 그 대표적 예이다. 그러나 시계열·공간 데이터는 강한 시간·공간 의존 구조를 가지므로 단순 랜덤 부트스트랩을 적용하면 상관 구조가 붕괴되어 예측력이 저하될 수 있다. 본 연구는 이러한 의존 구조를 보존하는 부트스트랩과 앙상블 예측 모형을 개발하...
본 연구는 시계열·공간 데이터의 복잡한 의존 구조를 반영하는 부트스트랩 방법과 이를 이용한 앙상블 예측 모형, 고차원 데이터에 적합한 변수 선택 알고리즘 및 사용자 친화적 앱·패키지를 개발하는 것을 목표로 한다.1차년도에는 비정상 시계열을 적절히 변환·분해한 뒤 나머지 성분에 이동 블록 부트스트랩을 적용하는 알고리즘을 제안하고, 이를 배깅과 블록 단위 가중...
... 줄이며, 자원을 보다 효율적으로 배분함으로써 사회적 비용 절감과 정책 효과 극대화에 기여할 것이다.인력 양성, 교육 및 후속 연구 연계연구 과정에서 축적된 이론과 사례는 교육 자료와 소프트웨어 패키지로 정리되어 데이터 과학 및 통계학 분야의 교육에 활용될 것이다. 개발된 패키지는 연구자와 기관들이 모형을 쉽게 적용·확장할 수 있는 공용 플랫폼 역할을 하며, 공동 연구와 지식 교류를 ...