본 연구는 유전자 데이터, fMRI 자료, 금융시장 정보처럼 변수가 매우 많은 고차원 자료에서 숨겨진 연관성을 찾아 넷트웍 형태로 이해하기 위한 기초 기술을 다루는 연구임. 연구 목표는 변수간 의존이 다중검정과 공분산 행렬 추정에 미치는 영향을 규명하고 그래프 가우시안 모형으로 각 자료의 기능적 연계도를 구성하는 데 있음. 주요 연구내용은 디리쉴레-다항모형을 이용한 경험귀무분포 분석, 거리 상관계수 기반 의존 구조 파악, 단조감소 제약하 fdr 추정, 비정규 분포 환경에서 공분산 행렬 축소추정 성능 조사임. 기대효과는 고차원 자료 이론 기반 확립과 함께 암 발생기전 규명, 뇌 기능 연결 분석, 금융시장 위기 구조 파악 등 다양한 실생활 분야 적용 가능성 제시임.

본 과제는 마이크로어레이, fMRI, 금융시장처럼 변수 수가 매우 많은 고차원 자료에서 숨겨진 연관성을 찾아 네트워크로 표현하고자 하는 연구임. 연구 목표는 경험귀무분포와 이론귀무분포 차이의 통계적 기전 규명, 거리 상관계수를 이용한 변수 의존 구조 파악, 단조감소 제약을 둔 fdr 추정, 공분산 행렬 축소추정법 성능 조사임. 핵심 연구 내용은 작은 n, 큰 p 환경에서 세 자료 유형의 의존성 영향 분석과 그래프 가우시안 모형 기반 네트워크 구성임. 기대 효과는 고차원 자료 이론 확립과 함께 유전자 조절 넷트웍, 뇌 기능 연계도, 금융시장 위기 구조 파악 등 다양한 실생활 분야 활용 가능성 제고임

1) 유전자간 높은 상관 관계로 인한 일련의 보고들이 본 연구진이 분석하고 있는 cDNA 마이크로어레이 자료에도 일치적으로 적용되는지를 파악하고, 적용될 경우 유전자 의존 부구조의 세분화를 통하여 특이 발현 유전자를 검색하는 절차를 개발한다.2) 짝을 이룬 자료와 두개의 독립적 자료가 혼합되어 있는 이른바 혼합형 마이크로어레이 자료에서 특이발현 유전자를 검...

가) 평활절단절대편차(smoothly clipped absolute deviation:SCAD) 벌점 함수를 이용한 칵스 회귀 분석(Cox-SCAD)을 이용하여 92예 위암의 DNA 마이크로어레이 발현자료, 동 92예의 임상 변수, 그리고 같은 플랫폼에서 실험된 30예 (92예의 일부) 위암의 DNA 複製數 異常 자료에 기초하여 위암 생존의 분자 예후지표 ...