Bayesian computational methods and theoretical analysis for functional condition models
이공학학술연구기반구축(R&D) · 보호연구
2026년
2340056340
교육부
한국연구재단
인하대학교
조성일
11명
2026.03.01 ~ 2027.02.28
2025.09.01 ~ 2030.08.31
3억원
3억원
기초연구
대학
인천광역시 남구
수학 > 통계이론 > 베이지안추론
... 조건부 디리클레 과정과 같은 비모수적 사전분포 하에서의 사후분포 구조를 해석하고, 조건부 구조에 특화된 MCMC 알고리즘을 개발하여 그 수렴성과 안정성을 수학적으로 규명한다. 나아가 대규모 데이터 환경에서도 실용적으로 적용 가능하도록 확률적 경사 기반 MCMC(SGMCMC) 알고리즘을 함수적 조건 하에 확장하고, 이론적 정당성을 확보하는 것을 목표로 한다. 이러한 계산 이론의 발전을 ...
...는 먼저 함수 조건이 부과된 분포를 표현할 수 있도록 조건부 디리클레 과정을 정의하고, 그 수학적 구조를 바탕으로 사후분포의 해석과 유도 과정을 수행한다. 일반적인 디리클레 과정은 데이터의 클러스터링 구조를 비모수적으로 표현하는 데 탁월한 도구이지만, 함수 형태의 제약을 포함한 조건부 구조에서는 기존 이론을 확장해야 하므로 이에 대한 수리적 기반 정립이 선행되어야 한다. ...
... 제공함으로써, 기존 이론이 포괄하지 못한 영역을 개척할 수 있는 기반이 마련된다. 또한 제안된 알고리즘은 빅데이터 환경에 적합하게 구현되어, 생물정보학, 역학 모델링, 의료 데이터 분석 등 다양한 응용 분야에서 기술적 활용이 가능하며, 물리적·생리학적 제약이 존재하는 데이터에 대한 효율적 추론에도 활용될 수 있다. 개발된 모형과 알고리즘은 오픈소스로 배포하고 예제와 함께 ...