본 연구실은 양자 회귀와 비모수 회귀 모델에 대한 심도 있는 연구를 수행하고 있습니다. 특히, 이 연구는 이질적 오차와 대규모 이상치 데이터를 다루는 비선형 회귀 모델을 중심으로 발전하였습니다. 또한, 다양한 모델 선택과 효율적인 정보 기반의 기준을 통해 최적의 회귀 모델을 탐구하고 있습니다. 양자 회귀에서의 비교연구와 튜닝을 통해 보다 정밀한 예측 모델을 구축하며, 이 과정에서 모델의 효율성과 정확도를 극대화하는 방법론을 개발하고 있습니다. 이러한 연구는 데이터 과학, 머신러닝, 예측 분석 등의 분야에서 실질적이고 혁신적인 솔루션을 제공할 수 있는 잠재력을 지니고 있습니다.